人工智能極大的方便了人們的生活，卻也在某些領域出現(xiàn)偏差，比如美國這個科技始終保持在世界前沿的過渡，其人工智能的應用覆涵的領域非常多，可一些問題漸漸顯露出來，比如其種族這個“享譽”世界的歷史也被延伸到了智能領域。

      埃隆·馬斯克和 Nick Bostrom 等一些科技界大牛向世界發(fā)出了警告：人工智能的存在對人類是一種潛在的威脅，他們把機器智能超越人類智慧的臨界點叫做「奇點(the Singularity)」。人們已為此投入了數(shù)百萬美元，并舉辦了大批國際會議。

      但這種恐慌情緒讓人們忽視了今天人工智能的真正問題，其實它可能已經(jīng)在加劇工作場所、家庭、法律及司法系統(tǒng)的不平等。支持「智能」系統(tǒng)運轉(zhuǎn)的機器學習算法很多在編寫時就被加入了性別和種族歧視以及其它形式的不平等觀念，這決定了我們被分類和接收廣告的方式。

      比如去年的那次事件：谷歌有個照片應用，可以自動在電子相冊中把標簽分配到不同照片上，用戶發(fā)現(xiàn)它會把黑人的照片歸類為大猩猩。谷歌做出了道歉，表示它并不是故意的。

      但類似的錯誤也出現(xiàn)在了尼康的拍攝軟件中，它誤認為亞洲人在照片中眨眼(譯注：其實只是眼睛比較小)，還有惠普的網(wǎng)絡相機軟件也很難識別出深色皮膚的人。

      美國各地的警察局也配置了類似的數(shù)據(jù)驅(qū)動型風險評估工具，用來預防「潛在的治安犯罪」。在很多城市，包括紐約、洛杉磯、芝加哥和邁阿密，警察局都會用軟件分析量大歷史犯罪數(shù)據(jù)，預測犯罪熱點區(qū)域最可能出現(xiàn)的位置，并據(jù)此部署警力。

      這個軟件最起碼能持續(xù)預測出那些原本就是犯罪高發(fā)地的風險，因此警察就會在本來就部署(或大量部署)警力的地方增強安保措施，保證了這些地區(qū)逮捕率的提高。在美國，這有可能導致對那些傳統(tǒng)上貧困的非白人居住區(qū)的監(jiān)控警力的增多，而富裕的白人居住區(qū)受到的監(jiān)控就更少。這些預測軟件只擅長分析它們訓練時所用的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)有復雜的歷史。

      歧視的歷史可能會延伸到數(shù)字平臺上，如果我們對此不聞不問，它們最終就會成為日常算法系統(tǒng)的邏輯的一部分。最近又有一樁丑聞曝出，亞馬遜的當天送達服務在主要的黑人居住區(qū)的郵政編碼上是不可用的。而這些被忽視的區(qū)域的范圍竟然與 20 世紀中期被貸款歧視所影響的區(qū)域基本一致。亞馬遜承諾他們會填補這些空缺，但這也提醒了我們體制不平等對機器智能的影響有多深。

      我們要謹慎的設計和訓練機器學習系統(tǒng)，否則未來的人工智能就會被植入根深蒂固的偏見。

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