如何擺脫人工智能給人類帶來的「超天然愛情」？

全文共2959字，預計學習時長6分鐘

人工智能對不一樣人而言有不一樣含義，但不管哪種含義都涉及到技術與女性和少數族裔的關係，以及這些技術如何適應（或不適應）人類。

人類當前與人工智能的關係很容易令人回想起出版業過去是如何向女性推銷圖書，尤爲是愛情小說的。套路很簡單：讓女性走上神祕的職業精英道路，再使其被某個男子迷得神魂顛倒。

推銷浪漫

一些讀者厭倦了「身材高大、皮膚黝黑、英俊瀟灑」的男主形象，他們想要讀到一些有別於辦公室戀情的內容。

在身材強壯的職業精英男性的神祕感消失後，關於他們的浪漫故事也就失去了吸引力。

打造更好的偶像

出版商擔心圖書將來的銷量可能降低，這促使他們採起行動。他們作了什麼?他們發明了一種新的愛情小說類型——「超天然愛情小說」。

這類小說經常描述維京人和諸神的愛情故事，它的賣點在於擺脫了人類男性常有的爛笑話。

「超天然愛情小說」成爲年銷售總額超過1億美圓的小說類型，這也幫助出版業在沒有過多變更的狀況下捕獲一批觀衆。

這種使人眼花繚亂的營銷技巧是不少這些技術工做者早已熟知的。

咱們常常聽到人們將科技行業描述爲無比神祕的精英行業。

咱們也見證了一大批技術先驅和夢想家的涌現，尤爲是那些「天才」，他們也常常屬於其中「一種」。

但正如傳統愛情小說的衰落同樣，在女性掌握了技術領域的狀況後，她們掀起了一波揭祕浪潮，這也波及到科技領域的風險投資行業

科技行業不像那些書籍同樣試圖兜售使人厭倦的幻想，其公開募股有望達到10億美圓。科技行業的新英雄是一種被宣傳爲淡化人類行爲的技術：你們稱之爲人工智能。

人工智能對科技行業的貢獻，就像「超天然愛情」小說對愛情小說書商的貢獻同樣。

人工智能被炒做成純粹的數據驅動。換句話說，人工智能徹底不一樣於易錯的人類行爲，正如吸血鬼不一樣於你愚蠢的辦公室同事。

科技投資者欣然接受人工智能所驅動的一切。這意味着應用人工智能的產品、服務和系統正在全球範圍內不斷推出，這正顯示出投資者對人工智能的癡迷。但人工智能並不侷限於技術實驗，它正以一種咱們可能不肯接受或不甚享受的方式，將觸手伸向平常生活的方方面面。

也許是時候確認咱們和人工智能之間真切而親密的關係了。事實上，人工智能算法和人類實際已走向虐待關係——只是沒有電影中碰見億萬富翁、搭乘直升機和使用安全暗號的橋段罷了。

人工智能是技術行業的「超天然愛情小說」

人臉識別技術——人工智能的基石——已經對人們的生活產生了巨大的影響。對於正關注這項技術的人來講，人工智能已經開始顯現使人不悅的一面。

看看iPhoneX上的FaceID技術就知道了。

許多人對這項技術感到高興，它能夠幫助用戶解鎖手機並訪問手機的通話記錄、電子郵件和短信。然而，中國部分iPhoneX用戶對此並不滿意。

剛開始使用時一切都充滿樂趣，直到你的老闆或同事也能夠用他們的臉解鎖你的手機。

或者，讓咱們看看黑人。他們可能不會用iPhoneX，但其中許多人可能沒法避開人工智能監控攝像頭，但人工智能在面對黑人羣體時一向表現不佳。

「一向表現不佳」可能意味着警察會錯誤地逮捕你，由於人工智能軟件會錯誤識別黑人以及其餘深色皮膚的男性、女性和兒童。

若是即便這些錯誤存在，警方依然大規模應用人工智能技術，該怎麼辦呢?

沒有精準的指導原則，人工智能算法對不一樣人的做用效果就會不同。

人們發現亞馬遜公司的「人工智能驅動」招聘算法將女性排除在招聘渠道以外——只因她們是女性，這正是因爲缺少精準的指導原則，因此亞馬遜公司不得不取消了該算法。

男性沒有受到亞馬遜人工智能招聘算法的負面影響，並且出於某種緣由，在算法影響到潛在應試者以前，並沒人注意到其中的偏見。

這些都是不久前的例子。就在去年，本文的做者也與人工智能算法發生了衝突。在獲得預準信用額度後，做者向一家大型信用卡發行機構提交了駕照掃描件、護照照片和一張「自拍照」——結果卻被告知因爲某種緣由「沒法覈實」身份。

在人工智能失靈的狀況下，沒有其餘備用方案。駕照掃描件、護照信息和自拍照如今怎麼樣了？都已經不復存在。

人工智能正嘗試決定你是否能獲得一份工做，正決定你是否能獲得醫療服務——若是人工智能出錯了，後果將會很嚴重。

Joy Buolamwini，

咱們應該公開質疑是誰在使用咱們的數據以嘗試接近咱們，儘管咱們並不但願如此。除了質疑數據的去處，咱們還能夠：

1. 技術去神祕化

柏林有一個非營利性組織FrauenLoop，其明確目標是爲女性揭開科技的神祕面紗。其教學從網站開發課程開始，到數據分析，再到軟件測試、機器學習，最後還有神經網絡的介紹——這正是無監督計算機學習或者說人工智能的基礎。

2. 技術多樣化

缺少多樣化和全球性的數據集是FaceID沒法區分亞洲人的緣由，也是無人駕駛汽車和一些財務覈實的算法沒法一直識別深色皮膚的緣由。

同時也是亞馬遜公司的招聘算法在被要求在全部人和一我的之間作出選擇時，將全部女性排除在外的緣由之一。

3. 需求透明化

咱們理應質疑人工智能算法在咱們選擇工做、醫療、晉升或金融產品時所扮演的角色。那些訓練人工智能的人，是否是既不考慮也不關心你所在人羣的數據?

若是人工智能沒法識別老年人、肥胖者、皮膚曬黑的人或有捲髮的人，那這個問題很快就會變成你們的問題。

任何英雄都須要一套行爲準則

咱們不須要把全部人從新訓練成爲數據科學家，咱們須要的是在人工智能算法的預測和建議不受質疑或無人理解時，確保它們不會成爲默認的決策者。

你不會相信《暮光之城》系列小說中的真實存在，也不會相信他有能力選擇最好的大學——但將關鍵決策委託給人工智能算法而不進行錯誤檢查，幾乎無異於前者。

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