職業(yè)歧視、種族偏見可以被量化？有人做出了這樣一個模型

原標(biāo)題：職業(yè)歧視、種族偏見可以被量化？有人做出了這樣一個模型

無論是中國人還是外國人，在個孩子起名字的時候都會有一定的寓意。尤其中國人的名字，紛繁復(fù)雜、各不相同，一個好名字往往就會給人非常深刻的印象。比如“高強”，往往會讓我們聯(lián)想到身材的高大和能力的出眾。

也就是說，甭管你見沒見過這個人，當(dāng)你看到他的名字的時候，你就已經(jīng)對他產(chǎn)生了第一印象。而這種印象與其本人的真實狀態(tài)幾乎毫無關(guān)聯(lián)。

不僅僅是看人的名字，人們對陌生人進(jìn)行判斷的時候，會根據(jù)很多因素產(chǎn)生刻板的印象。比如認(rèn)為北方人更粗獷，南方人更精細(xì)；或者天然地存在歧視某地居民；或者對某種職業(yè)產(chǎn)生偏見；或者非常敏感的種族主義問題。

我們往往認(rèn)為陳規(guī)的觀念和偏見本質(zhì)上是主觀行為，在心理學(xué)研究上就很難對這種主觀行為進(jìn)行掌控。而在近期，面對人們的偏見問題，科學(xué)家們卻在試圖開發(fā)出一個模型，以對可能發(fā)生的不平等待遇進(jìn)行預(yù)測。

從“暈輪效應(yīng)”開始，到量化偏見的模型

在認(rèn)知心理學(xué)當(dāng)中，有一個概念叫做“暈輪效應(yīng)”，由美國心理學(xué)家愛德華·桑戴克在上個世紀(jì)20年代提出。其認(rèn)為，當(dāng)認(rèn)知者對一個人的某個特征形成固定的好的或壞的印象之后，其還會對該人其他特征形成類似的推斷。最簡單的比方，當(dāng)你開始喜歡上一個人的時候，你會發(fā)現(xiàn)它所有的一切都是美好的；似乎也有那么點愛屋及烏的意思。

而實際上，愛德華對這種效應(yīng)持有的是否定的態(tài)度。也就是說，從一個局部的印象擴(kuò)展到整體，很容易產(chǎn)生對某個人的片面理解，由此而產(chǎn)生偏見。

在此之后，心理學(xué)家戴恩也做過一個實驗。他通過給受試者提供不同類型的照片，比如有魅力、魅力中等和無魅力，然后讓其點評。最終那些看起來更有魅力的人會得到更多褒獎的評價，長得越不好則積極的人格評價越少。

這種以貌取人，就是暈輪效應(yīng)的最基本體現(xiàn)。

但問題在于，傳統(tǒng)上人們認(rèn)為這種主觀印象是很難固定的，畢竟每個人都不同。而最近來自伯克利大學(xué)和北京大學(xué)的研究人員則試圖在做這樣一件工作：通過建立一個模型，把人們的刻板印象和不平等待遇進(jìn)行量化，從而達(dá)到可以預(yù)測不平等待遇發(fā)生的可能性。

打個比方，小明和小紅都討厭小花，但小明更討厭?？墒沁@個“更”到底是多大程度呢？研究人員要做的就是給小明的討厭程度打10分，小紅打7分。這樣就把人們偏見的程度進(jìn)行了量化，從而可以對這種心理進(jìn)行科學(xué)研究。

為了更直白地對人們的表現(xiàn)進(jìn)行研究，研究人員做了一系列的實驗。其中有一項是心理學(xué)中的“獨裁者游戲”，給受試者10美元，他擁有對這10美元的絕對處置權(quán)利。在實驗中，研究人員讓受試者根據(jù)給出的信息（職業(yè)、國家、種族等）來決定自己會拿出10美元中的多少給對方。結(jié)果表明，人們僅僅根據(jù)一條信息就給出了不同的金額，比如無家可歸的人受試者平均收到了5.1美元，“癮君子”則收了1.9美元，“律師”甚至只收了1.7美元。

在這項研究中，研究人員還借鑒了心理學(xué)當(dāng)中“熱情”和“能力”兩個因素對人們偏見的影響。很顯然受試者認(rèn)為律師是非常有能力的，因此不應(yīng)該得到更多的前；而且受試者還認(rèn)為愛爾蘭人更熱情只是能力差點，因此得到的錢要比英國人更多一點。

實驗結(jié)果表明，受試者通過“熱情”和“能力”對分錢的對象進(jìn)行分級，與最終給予的錢的數(shù)量基本一致。

也就是說，通過這種模型的測試，研究人員可以對某人對某個職業(yè)、種族、國籍等群體產(chǎn)生何種程度的偏見和不平等待遇進(jìn)行預(yù)估，從而對社會上的不平等現(xiàn)象進(jìn)行把握和做出對策。該模型確實讓人眼前一亮，但如果能夠和下面這個研究成果結(jié)合起來，或許關(guān)于人的偏見的預(yù)測會更加精準(zhǔn)。

D因素來了，黑暗人格或能給這個模型加點料

從某種程度上來說，人們對某個群體產(chǎn)生偏見的原因或許是認(rèn)識的片面，但還有一種可能就是：他就是刻意要對其進(jìn)行歧視。在這種情況下，他可能是一個黑暗人格之人。

人們一般認(rèn)為，黑暗人格的人往往在道德倫理和社會表現(xiàn)上存在一定違背常理的情況。比如說自戀、變態(tài)、自傲、冷酷、腹黑等，這些不同的黑暗性格表現(xiàn)個不相同，但最近有人找到了它們之間共同的聯(lián)系，而這個聯(lián)系就被稱為“D因素”。

來自德國和丹麥的研究團(tuán)隊將D因素的特征分為九個，即自我、馬基雅維利主義、道德缺失、自戀、心理權(quán)利、精神變態(tài)、施虐傾向、利己主義和懷恨在心。他們認(rèn)為，基本上擁有黑暗人格的人，或多或少都會呈現(xiàn)出這些特征，而在某一項特征上集中呈現(xiàn)。也就是說，如果你沾上了這九個特征中的其中一條，你就可以被認(rèn)為是一個黑暗人格之人；占的條數(shù)越多，你就越黑暗……

還不趕緊對照一下自己到底有多黑？

但是，影響黑暗人格的D因素與偏見的量化又有什么關(guān)系呢？

可以肯定的是，在擁有黑暗人格因素的人身上，偏見行為會得到放大。也就是說，假如一個正常人格的人給了律師1.7美元的話，那么黑暗人格的人可能會因為對律師這一職業(yè)的天然印象（有錢、地位高等）而產(chǎn)生逆反，進(jìn)而在自己能夠成為掌控者的情況下對律師產(chǎn)生更嚴(yán)重的偏見。反映在給錢的數(shù)量上，可能就會遠(yuǎn)低于1.7美元。

那么，問題就在這里。伯克利大學(xué)的研究人員想要將人們偏見的行為量化起來，不僅要建立一個社會上對某一個群體的看法的普遍模型，還要考慮到產(chǎn)生偏見主體的個人因素。而其中的人格就是重要一環(huán)。

打個比方來說。當(dāng)我們要預(yù)測一位求職者是否會通過面試官的考核的時候，首先我們要看求職者的姓名、籍貫、經(jīng)歷，給出一個其在普遍意義上是否符合用人的一般標(biāo)準(zhǔn)的初步判斷；然后，針對面試官的人格因素，再判斷求職者的條件會引起面試官怎樣的反應(yīng)。

從這個角度上來說，為了保證自己在面試時候?qū)γ嬖囌叩墓綄Υ嬖嚬倬涂梢酝ㄟ^這個加入了黑暗人格因素的偏見模型對自己進(jìn)行測試，然后量化的得出自己可能會不由自主地對哪些人產(chǎn)生偏見。那么，在面試的時候，就可以達(dá)到提醒自己、避免犯錯的效果。

而不僅僅是黑暗人格可以對模型的優(yōu)化起積極的作用，一些其他的人格因素的加入提高預(yù)測的精準(zhǔn)度。也就是說，對個人偏見的預(yù)測，結(jié)合人格方面的因素或許會收到更好的效果。

人工智能、游戲優(yōu)化……偏見模型有什么用？

那么，這項在關(guān)乎心理學(xué)的研究模型，又能夠在現(xiàn)實中產(chǎn)生哪些作用呢？

可以確定的是，它絕不會淪為一項僅供娛樂的測試項目?；蛟S在解決人工智能歧視問題上，它還能發(fā)揮一定的效用。

我們知道，人工智能之所以會產(chǎn)生歧視問題，其實就是對人類行為、職業(yè)、種族等進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析后的結(jié)果。也就是說，沒有人告訴它醫(yī)生應(yīng)該是個男性而護(hù)士應(yīng)該是個女性，但它卻在經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)之后，做出了最大可能的解。

那么，要解決這個問題，則可以利用偏見模型來對其進(jìn)行訓(xùn)練。比如伯克利大學(xué)的研究人員為了這個實驗總共找了大概1200人，那么為了對AI進(jìn)行訓(xùn)練，研究者可以進(jìn)一步擴(kuò)大參與實驗的人員數(shù)量。通過對較大數(shù)量人群的偏見進(jìn)行量化，然后總結(jié)出哪些類型的人容易對人的哪些特征產(chǎn)生偏見，并將這些結(jié)果交給AI進(jìn)行學(xué)習(xí)。在這種情況下，AI在做出判斷的時候就會多了一道對照結(jié)果進(jìn)行糾錯的程序。

如此一來，即將給出歧視結(jié)果的AI，將可能會在最后一刻對答案進(jìn)行優(yōu)化，從而大幅度減少歧視情況的發(fā)生。

另一方面，利用偏見模型將可能會對一些涉及人物角色類的游戲進(jìn)行優(yōu)化，以更好的增強玩家的沉浸體驗。比如日本的很多游戲中設(shè)計的關(guān)于中國的人物形象，女性多為旗袍、馬尾或短發(fā)，男性則多辮子、短衫或……和尚；而涉及西方人物的時候則往往是肌肉橫生、高大魁梧。這就是日本人對中國和西方人的刻板的、固有的印象。符合了大眾的普遍認(rèn)知，自然能獲得更多的玩家投入。那換個角度簡單來說，在設(shè)計日本的人物形象的時候，矮小、衛(wèi)生胡、八字嘴，估計是最符合中國人對日本人的一貫印象，雖然在身材方面中國人已經(jīng)被日本超過……

也就是說，深刻地了解到玩家對某種人物或場景的刻板印象，并按照大部分人的普遍印象進(jìn)行設(shè)計，效果想必會好很多。

由此推開，把握住目標(biāo)人群對產(chǎn)品的一貫的印象，將可能成為眾多產(chǎn)品研發(fā)者的一把利器。

當(dāng)然，構(gòu)建偏見模型更重要的現(xiàn)實意義在于了解到人群的歧視模式并采取相應(yīng)科學(xué)的方法將其消解，或者幫助個人更好地了解自己所未嘗察覺的偏見弱點，從而構(gòu)建一個更加和諧的群體?；蛟S有一天，我們的世界里將不再存在種族、性別、職業(yè)等歧視，每個人都會成為一個沒有偏見的人。

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