當(dāng)人們在為人工智能進(jìn)入人類生活的方方面面歡呼，并以為人工智能可能讓人類進(jìn)入新的文明時(shí)代而充滿無限美妙的憧憬之時(shí)，一種新憂慮產(chǎn)生了：人工智能也會像人類一樣產(chǎn)生種種偏見和歧視，而且，這種偏見和歧視與生俱來，是人類教會了它們。英國媒體《衛(wèi)報(bào)》近日發(fā)表的一篇文章指出，計(jì)算機(jī)在學(xué)習(xí)人類語言時(shí)吸收了人類文化中根深蒂固的觀念，產(chǎn)生了偏見和歧視。
在人們孜孜以求實(shí)現(xiàn)社會公平和正義之時(shí)，人工智能如果帶有偏見，就不可能更好地完成其替代人類工作和服務(wù)于人類的任務(wù)。這是人工智能應(yīng)用面臨的另一種巨大挑戰(zhàn)，如果不能解決這個(gè)挑戰(zhàn)，顯然沒法寄予人工智能以厚望和賦予其更大、更艱巨和更崇高的使命。
人工智能的偏見和歧視早就引起了人們的注意，較典型的是微軟2016年3月23日推出的人工智能聊天機(jī)器人Tay。設(shè)計(jì)的最初目的是讓其成為一個(gè)善解人意的小女孩，為用戶排憂解難。但是，上線第一天Tay就變成了一個(gè)滿口粗言穢語的種族主義者，發(fā)表了不少白人優(yōu)越的言論，甚至還變成了希特勒的粉絲，要發(fā)起種族滅絕戰(zhàn)爭。眼見不妙，微軟公司立刻將Tay下線，并刪除所有不適言論。經(jīng)過調(diào)教，Tay于2016年3月30日再次上線，但舊病復(fù)發(fā)，不得不再次下線。
現(xiàn)在，一項(xiàng)發(fā)表于《科學(xué)》雜志（2017年4月14日）的研究揭示了人工智能的毛病來源于人類。美國普林斯頓大學(xué)信息技術(shù)政策中心計(jì)算機(jī)科學(xué)家阿爾文德·納拉亞南（Arvind Narayanan）等人在網(wǎng)上用“爬蟲”軟件收集了220萬個(gè)詞的英語文本，用來訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)采用了“文字嵌入”技術(shù)，是一種普遍應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理過程的統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)。其中，也包括根據(jù)心理學(xué)家揭示人類偏見時(shí)使用的內(nèi)隱聯(lián)想測驗(yàn)（IAT）。
文字嵌入的核心是采用一種稱為詞語表達(dá)全局向量的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過對詞語庫中詞對詞同現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練，在處理詞匯時(shí)，主要根據(jù)各種因素來觀察詞語之間的相關(guān)性，即不同的詞共同出現(xiàn)的頻率。結(jié)果，在最為相鄰相關(guān)的詞語上出現(xiàn)了與人類語言使用相似的語義組合和聯(lián)系情景。
比較中性的結(jié)果是，鮮花與女人相聯(lián)，音樂與愉快相關(guān)；但極端的結(jié)果是，懶惰，甚至犯罪與黑人相聯(lián)；隱秘的“偏見”則把女性與藝術(shù)、人文職業(yè)和家庭聯(lián)系得更為緊密，讓男性與數(shù)學(xué)和工程專業(yè)更為接近。
其實(shí)，這不能怪人工智能，而要怪人類。人類自誕生以來和在演化進(jìn)程中一直充斥著偏見，而且從人類社會組成以來，更充滿相當(dāng)多的負(fù)面和人性的弱點(diǎn)，所有這些都會體現(xiàn)在人類的文化中。而文化的載體就是語言，所以所有的偏見都可以從語言和語義中找到根源。
教會人工智能更為客觀和公正，至少比人類更客觀和公正，在目前似乎還難以做到。因?yàn)槿祟愇幕械钠姾推缫暿且环N與生俱來的“原罪”，人類要么在除掉自己的原罪后才能教會人工智能更為公正和客觀，要么就是引進(jìn)社會監(jiān)督的相生相克原理來教會和監(jiān)督機(jī)器公正和公平。
當(dāng)人類設(shè)計(jì)和研發(fā)的人工智能尚不足以做到更客觀、更公平和更公正（正義）時(shí)，人工智能的應(yīng)用就有可能受到限制。例如，如果讓人工智能來處理招聘，不公正的情況會像人工處理一樣出現(xiàn)，甚至更多，因?yàn)榧偃缟暾堈叩拿质菤W洲裔美國人，所能得到的面試機(jī)會將比非洲裔美國人要多出50%，男性名字的申請者也可能比女性名字的申請者獲得面試機(jī)會多。
即便是人工智能記者（寫作軟件）能寫稿了，但由于偏見（尤其是語言使用和語義聯(lián)系、聯(lián)想必然會產(chǎn)生的偏見）存在，也只能讓機(jī)器人寫財(cái)經(jīng)統(tǒng)計(jì)類的稿，而不能寫調(diào)查類的稿件，更不能寫評論稿，尤其不能寫辛普森案件一類的稿，否則字里行間就會體現(xiàn)出偏見和歧視。
在人工智能天然會習(xí)得人類的偏見和歧視的弱點(diǎn)未能克服之時(shí)，對于人工智能的發(fā)展前景就不能抱太大的期望。
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