算法當道！為什么人類(lèi)和人工智能越來(lái)越像？

　　算法告訴我們該如何思考，而這正在改變我們。隨著(zhù)計算機學(xué)會(huì )如何模仿，我們是否正開(kāi)始變得越來(lái)越像它們呢?

　　硅谷正越來(lái)越多地預測人們會(huì )如何回復電子郵件，會(huì )對某人的Instagram照片做出什么樣的反應，越來(lái)越多地決定人們有資格享受哪些政府服務(wù)，不久以后，即將到來(lái)的谷歌語(yǔ)音助理Google Assistant將能夠為人們實(shí)時(shí)打電話(huà)預約理發(fā)師。

　　從醫院到學(xué)校，再到法庭，我們幾乎將算法帶到了所有的地方。我們被各種自動(dòng)化系統所環(huán)繞。幾行代碼即可告訴我們應該看什么媒體內容，與誰(shuí)約會(huì )，甚至告訴司法系統應該把誰(shuí)送進(jìn)監獄。

　　我們把如此之多的決策權和控制權交給這些程序，是對的嗎?

　　我們之所以癡迷于數學(xué)程序，是因為它們能對一系列錯綜復雜的問(wèn)題給出快速而準確的答案。機器學(xué)習系統已經(jīng)被應用于我們的現代社會(huì )的幾乎每一個(gè)領(lǐng)域。

　　算法是如何影響我們的日常生活的?在一個(gè)不斷變化的世界里，機器正在快速而出色地學(xué)習人類(lèi)的行為方式，我們喜歡些什么，討厭些什么，以及什么是對我們最好的。我們現在生活在由預測性技術(shù)主宰的空間里。

　　通過(guò)分析整理海量的數據，給我們提供即時(shí)且相關(guān)的結果，算法極大地改變了我們的生活。多年來(lái)，我們讓公司們收集了大量的數據，讓公司變得能夠給我們提供各種建議，能夠決定什么是對我們最有利的。

　　谷歌母公司Alphabet或亞馬遜等公司一直在為各自的算法灌輸從我們身上收集到的數據，并指導人工智能利用收集到的信息來(lái)適應我們的需求，變得更像我們。然而，隨著(zhù)我們習慣了這些便捷的功能以后，我們的說(shuō)話(huà)和行為方式是否會(huì )變得更像一臺計算機呢?

　　“算法本身并不公平，因為構建模型的人定義了成功?！薄獢祿茖W(xué)家凱茜·奧尼爾(Cathy O’Neil)

　　按照當前這樣的技術(shù)發(fā)展速度，我們不可能不去想象在不久的將來(lái)，我們的行為會(huì )變得由算法引導或支配。事實(shí)上，這已經(jīng)在發(fā)生了。

　　去年10月，谷歌為旗下郵箱服務(wù)Gmail推出了名為“Smart Reply”的智能回復功能，意在幫助你編寫(xiě)回信或者快速回復。此后，該助理功能在互聯(lián)網(wǎng)上掀起了一場(chǎng)風(fēng)暴，很多人都批評它，稱(chēng)其量身定制的建議具有侵害性，讓人看起來(lái)像機器，甚至有人認為，它的回復最終可能會(huì )影響我們的交流方式，甚至可能改變電子郵件的規范。

　　算法的主要問(wèn)題在于，隨著(zhù)它們變得如此巨大而復雜，它們會(huì )開(kāi)始給我們當前的社會(huì )帶來(lái)負面影響，會(huì )危及民主。隨著(zhù)機器學(xué)習系統在社會(huì )的許多領(lǐng)域變得越來(lái)越普遍，算法會(huì )統治世界，接管我們的思想嗎?

　　現在，讓我們來(lái)看看Facebook的做法。早在2015年，他們的新版News Feed信息流的設計初衷就是篩選用戶(hù)的訂閱內容，使其變成個(gè)性化的報紙，讓用戶(hù)能夠看到與他們之前曾點(diǎn)贊、分享和評論的內容相關(guān)的東西。

　　“個(gè)性化”算法的問(wèn)題在于，它們會(huì )將用戶(hù)放入“過(guò)濾氣泡”或者“回聲室”。在現實(shí)生活中，大多數人不太可能接受他們覺(jué)得困惑、討厭、不正確或可恨的觀(guān)點(diǎn)。就Facebook的算法而言，該公司給予用戶(hù)他們想要看到的東西，因此，每個(gè)用戶(hù)的信息流都變成一個(gè)獨特的世界，它們本身就是一個(gè)獨特的現實(shí)。

　　過(guò)濾氣泡使得公開(kāi)論證變得越來(lái)越困難，因為從系統的視角來(lái)看，信息和虛假信息看起來(lái)完全一樣。正如羅杰?麥克納米(Roger McNamee)最近在《時(shí)代》(Time)雜志上所寫(xiě)的那樣，“在Facebook上，事實(shí)不是絕對的;它們是一種選擇，最初留給用戶(hù)和他們的朋友決定的一種選擇，但隨后被算法放大，以便促進(jìn)傳播和用戶(hù)的互動(dòng)?！?/p>

　　過(guò)濾氣泡制造了一種錯覺(jué)：每個(gè)人都相信我們在做著(zhù)同樣的事情，或者有同樣的習慣。我們已經(jīng)知道，在Facebook上，算法因為加劇了兩極化而讓這一問(wèn)題進(jìn)一步惡化，最終損害了民主。有證據表明，算法可能影響了英國公投或2016年美國總統大選的結果。

　　“Facebook的算法推崇極端信息，而非中性信息，這會(huì )讓虛假信息凌駕于真實(shí)信息之上，讓陰謀論凌駕于事實(shí)之上?！薄韫韧顿Y人羅杰·麥克納米(Roger McNamee)

　　在無(wú)時(shí)無(wú)刻都充斥著(zhù)大量信息的當今世界，篩選信息對一些人來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的挑戰。如果使用得當，人工智能可能會(huì )增強人們的在線(xiàn)體驗，或幫助人們迅速處理不斷增長(cháng)的內容資訊負荷。然而，要能夠正當運作，算法需要關(guān)于真實(shí)世界中發(fā)生的事情的準確數據。

　　公司和政府需要確保算法的數據不存在偏見(jiàn)，且是準確的。由于沒(méi)有什么是完美無(wú)瑕的，存在自然偏差的數據估計已經(jīng)存在于許多的算法中，這不僅給我們的網(wǎng)絡(luò )世界帶來(lái)了危險，也給現實(shí)世界帶來(lái)了危險。

　　倡導實(shí)施更強有力的監管框架是必要的，這樣我們就不會(huì )陷入技術(shù)上的蠻荒。

　　我們也應該非常謹慎于我們賦予算法的能力。人們正變得越來(lái)越擔心算法帶來(lái)的透明度問(wèn)題，算法做出的決策和流程背后的倫理意味，以及影響人們工作生活的社會(huì )后果。例如，在法庭上使用人工智能可能會(huì )增加偏見(jiàn)，造成對少數族裔的歧視，因為它會(huì )考慮到“風(fēng)險”因素，比如人們所在的社區以及與犯罪的關(guān)聯(lián)性。這些算法可能會(huì )犯下災難性的系統性錯誤，把現實(shí)中無(wú)辜的人類(lèi)送進(jìn)監獄。

　　“我們有失去人性的危險嗎?”

　　安全專(zhuān)家布魯斯·施奈爾(Bruce Schneier)在他的書(shū)《點(diǎn)擊這里殺死所有人》(Click Here to Kill Everybody)中寫(xiě)道，“如果我們讓計算機為我們思考，而底層的輸入數據是糟糕的，那么它們會(huì )進(jìn)行糟糕的思考，而我們可能永遠都不會(huì )察覺(jué)?！?/p>

　　英國倫敦大學(xué)學(xué)院的數學(xué)家漢娜·弗萊(Hannah Fry)帶領(lǐng)我們進(jìn)入了一個(gè)計算機可以自由操作的世界。在她的新著(zhù)作《世界你好：在算法的時(shí)代里做個(gè)人類(lèi)》(Hello World： Being Human In the Age of Algorithms)中，她認為，作為公民，我們應該更多地關(guān)注鍵盤(pán)后面的人，即那些編寫(xiě)算法的人。

　　“我們不必創(chuàng )造一個(gè)由機器來(lái)告訴我們該做什么或者該如何思考的世界，盡管我們最終很可能會(huì )進(jìn)入這樣一個(gè)世界?！彼f(shuō)道。在整本書(shū)中，她多次問(wèn)道：“我們有失去人性的危險嗎?”

　　現在，我們還沒(méi)有到人類(lèi)被排除在外的階段。我們在這個(gè)世界上的角色還沒(méi)有被邊緣化，在很長(cháng)一段時(shí)間內都不會(huì )。人類(lèi)和機器可以結合各自的優(yōu)勢和劣勢一起運作。機器有缺陷，會(huì )犯和我們一樣的錯誤。我們應該注意我們交出了多少的信息，放棄了多少的能力，畢竟算法現在是人類(lèi)固有的一部分，它們不會(huì )在短時(shí)間內消失。