別怪人工智能變壞了，其實是我們自己沒安好心

大哲學羅素很早就說過，懷有各種各樣愚蠢的見識乃是人類的通病，無論認知能力高低，凡人皆有偏見。於是，不少人開始把“糾偏”的希望寄予到人工智能身上。多數人相信，憑借科學的算法，機器人能夠做到我們人類做不到的中立和公正，成為科技時代的新包公。殊不知，雖然1+1只能等於2，數學的世界看似非黑即白，其實，數據科學家們無法擺脫的無意識偏見，也會被微妙地過濾到算法內部。

舉幾個例子吧，2016年，微軟新研發的人工智能聊天機器人在Twitter上線剛一天，就因為言論不當被公司強製下線，這款聊天機器人不但辱罵用戶，還發表了種族主義評論和煽動性的政治宣言。不僅如此，當我們搜索CEO的圖片時，還會看到機器對於性別的偏見，因為搜索結果中，白人男性的比例要比女性或其他有色群體高得多。而波士頓大學的研究人員發現，機器習慣於將“程式員”這個詞和“男人”聯繫在一起，而女人被聯繫最多的詞語，則是家庭主婦。

還有最近火起來的，幫你找到和你最像的名畫人物的谷歌app Arts & Culture，不少非白人用戶抱怨，他們的自拍，常常會和藝術作品中的奴隸、仆人聯繫在一起，同時，也有不少女性用戶，發現自己出現在了那些將女人性別化或物化的藝術作品當中。不過，谷歌的發言人表示，這要歸罪於藝術史，因為，歷史上的這些藝術作品，往往不能反應世界的多樣性，更別說政治正確了。而谷歌唯一能做的，就是努力上傳更多，不同時期的藝術作品，使得數據庫本身更加多樣。

不過，即便這是歷史遺留問題，算法不僅無法使用戶免受種族的偏見，反而有意無意的吸收學習，甚至放大了偏見，因為不管原始代碼多麽純淨，機器總是很容易複製它所看到和接觸到的來自世界的敵意和偏見。谷歌這回在影像識別方面摔跟頭早已不是第一次，前幾年，他們的影像識別技術就曾把一對黑人男女認定成大猩猩，引發極其嚴重的公關危機。MIT的研究人員喬伊.卜拉維尼（Joy Buolamwini）是一個黑人姑娘，她曾經發現自己帶著白色面具，和用本人膚色接受電腦的影像識別時，呈現的結果完全不同，卜拉維尼還講到這樣一個真實的故事，一個亞裔紐西蘭人，他的護照照片被政府拒絕，因為，電腦認為他的眼睛是閉著的，而其實，他只是眼睛比較小而已。卜拉維尼之後創辦了算法正義聯盟（Algorithmic Justice League），這個聯盟的工作方向，就是防止人類的偏見被編碼植入到軟體中。

想要解決這一問題，看來最簡單有效的辦法就是培訓程式員，這樣他們就不會無意中編寫代碼或使用帶有偏見的數據。然而，在軟解編寫階段，中立也是很難達到的，比如，Beaty.AI發現，讓機器來做選美評審的時候，人工智能系統的結果是--所有獲勝者都是白人，當開發人員意識到問題的時候，才明白，在為這台機器編寫軟體時，它根本就沒有被設計出能夠識別深色皮膚的功能。

所以，這當然不能怪人工智能，而要怪我們自己。人類自誕生以來，在演化進程中，就一直充斥著偏見，不管是出於負面情緒還是人性弱點，所有這些都會體現在人類文化中。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。因此，為了從源頭上解決問題，佐治亞理工學院，互動計算學院的副教授Mark O. Riedl提出了一個很有吸引力的解決方案--讓機器人多讀書。他解釋說，強大而正確的價值觀是可以通過學習獲得的，文學作品是用隱式和顯式的社會文化知識編碼而成的，科學家可以在機器人中建立一個道德基礎，讓他們通過學習掌握是非曲直，從而學會在不傷害人類的情況下完成自己的工作。

不過，目前對於解決人工智能偏見的問題還多停留在討論階段，可以說，人工智能距離我們想象中的完美，還有很長的路要走。不過，人工智能開發人員至少可以更積極地發揮作用，以確保減少無意中產生的偏見。而我們每個人，更應該以身作則，在互聯網世界謹言慎行，才能創造一個由人工智能輔助下的，更美好的科技未來。