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类似的经典公开课有很多，最经典的依然是哈佛大学麦克尔·桑德尔教授主持的《公正：该如何做是好》，任何一个结论的背后都有严谨的论证、情与法的对弈。
这个公开课，我曾经看过很多遍，教授的提问精彩，学生的思辨更为精彩。
华华，你应该知道我的意思，上这种课，机身表现如何，还要看黄教授能不能提出深思熟虑的问题。
你可以看一下麦克尔·桑德尔的公开课，从中找出一个片段，作为参考发给黄教授，如果他有这样的预案，那么我们可以参照这种模式写代课的需求文档。”
我再次回忆《公正：该如何做是好》，印象最深刻的还是那个电车司机的案例。
假设你是一辆电车的司机，电车飞速行驶在一条轨道上，时速60英里，在轨道的尽头，有5个工人在施工，你想停下来，太晚了，刹车失灵。
于是，司机飞速地思考：冲过去，5个人会死；右面有一条侧轨，上面只有1个工人在施工，到底是要按原来的轨迹撞死5个人，还是车头掉转，虽然也会撞死人，但是只有1个工人会死？在课堂上，同学的回答分别在有意无意间代表了结果主义、绝对主义、功利主义以及怀疑主义的价值取向。
“牺牲少数人换取大众的福利是否正当？”
“行为的后果是否能为行为的本身辩护？”
“当时的情况，你不可能得到那个侧轨工人的同意，即使他同意了，难道就可以杀死他吗？”
……激烈的辩论令人脱离了自己的习惯性思维、固有的观念，每个人都感觉到脱离自己原有价值观的那种不安，脑洞大开，哲学和法学结合的魅力展现到了极致。
我之所以对《公正：该如何做是好》特别感兴趣，也是因为据说在我没有入职公司前，机身进入市场前的调研期，公司曾经请了100多名来自各行各业的人对“机身该如何成为人类好伴侣”
这个话题进行了为期3天的讨论。
他们中有来自美国哈佛大学的相关研究者，也有日本AI专家，国内人工智能研究鼻祖公司新新公司的高管，还有一些普通市民，其中一位还是菜场工作人员，以及大学在校生、医生、社会观察者（自媒体人）、律师、警察等。
与此同时，线下参与者中有300多位自主报名的民众代表。
那次讨论正是以《公正：该如何做是好》为蓝本。
那时，社会上部分人群对机身抱有怀疑和敌意，提问非常尖锐，而且出人意料，比如“机身如果作为我的一部分，那么人均房产就不应该像现在这样算，这涉及房产税的调整。”
“如果我死了，我的机身是否可以继承遗产？我的机身应该如何处理才能保护我的隐私？”
“如果有人利用别人的机身犯罪，应该如何量刑？”
“机身如果侵占了大多数人的职业空间，造成社会失业率高涨，我们为什么还需要机身？”
……类似的问题，据公司资深老员工老菠萝说竟然多达3000条，公司逐一分析，对于其中棘手的问题，和国家相关部门一起寻找相应解决策略，制定或者更新现有不相适应的法规。
同时，公司的公关部门不断公布能够说服公众的“机身是人类工作和生活伴侣”
的案例和数据。
讨论内容，公司并没有公开披露。
这也许就是一个现代大公司的公关手段：事前充分讨论，事中尽可能避免讨论。
细致的市场应对策略，使机身面世后能够顺利运营，社会上基本没有出现太多的负面消息，机身很快融入社会。
在那次民众调查中，最后打动民众的是机身在医疗产业所做出的卓越贡献。
前机身时代，医疗资源的矛盾还是难题，个性化诊疗还没有得到解决。
拿制药行业来说，前机身时代的一个局限，就是药物化学家寻找匹配未来某种药物的分子时，需要凭借药物化学家自己的经验，一个适配性良好的药物需要研发10年，机身大数据时代只需要1个月就可能匹配出来，机身能在几十亿的分子中搜索，实践化学家的想法，也能提出和化学家不同的想法。
这倒不新鲜，美国精准医疗公司Ghcare早在本世纪20年代就利用机器学习和仿真软件对PCSK9（前蛋白转化酶枯草溶菌素）实施还原工程。
研究人员曾经花费了70年时间、耗费几十亿美元才发现PCSK9，但是机器学习模型在十个月不到的时间就重现所有已知的LDL（低密度脂蛋白）生物学。
对民众来说，在机身时代，个性化治疗方案的普及才成为一种可能。
机身可以匹配和人类个体基因最适合的药品，甚至单独为你开发某种药品。
就是单单凭借这一个成就，机身已经得到了大众的认可。
机身时代，医院的大多数手术都由机身来完成。
虽然这并不是新鲜事，2016年牛津大学约翰·拉德克利夫医院用机器人进行眼科手术，当时病人需要切除视网膜上多余的0.01毫米的膜，任何一个人类的医生只要手稍微抖动就会发生意外，而机身不会手抖，医生只需要在控制台上轻推操纵杆完成。
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