人工智能时代,技术早已不中立

2021-01-11 网络
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[人工智能]人工智能时代,技术早已不中立

文/陈根

以互联网、人工智能等为代表的信息手艺的勃兴,把社会推进了第三轮科技革命。手艺带来的效率提高毋庸置疑,这已经成为人类社会的共识。在这样的靠山下,人们似乎正毫无疑虑地周全拥抱科技,希望它能够给人类社会带来更好的未来。

然而,与已往的任何一个阶段的手艺都差异的是,工业社会时代,人对于手艺的敬畏是自然的、显著的,手艺被看作理性的工具。而智能时代重塑了人与手艺的关系,手艺不再仅仅是“制造”和“使用”的方式,而是一种人化的自然。

智能时代下,信息手艺笼罩融合着人们的生涯。对于手艺的明白和驯化,调试人和手艺的关系成为人们新近的关切。随着执法与科技之间的难题不停被突现,庞大的逆境和新兴的挑战迭起,已往的“手艺中立”看法受到越来越多的质疑。

科技的利好推迟了我们对手艺副作用的反思。然而,当行业生长的脚步放缓后,人们最先逐渐意识到这个时代的“手艺不中立”,迟了那么多年的反思照样来了。

有目的的手艺

不论是第一次手艺革命,蒸汽机推动生产效率提高;照样第二次手艺革命,电力与内燃机大规模使用使得生产效率翻番,手艺的本质,都与一最先人类祖先手中的石器并无二致——提升效率,拓展生涯外延。差异的是,现代手艺受到现代科学的客观性影响,因而更具有客观面向。

正因为现代手艺被赋予科学的要素,以至于在很长一段时间里人们都以为,这种来源于科学的手艺自己并无所谓利害的问题,其在伦理判断层面上是中立的。其中,手艺中立的寄义被分别从功效、责任和价值的角度证实。

功效中立以为手艺在施展其功效和作用的历程中遵照了自身的功效机制和原理时,手艺就实现了其使命。在互联网方面,功效中立尤其体现在网络中立上,即互联网的网络运营商和提供者在数据传输和信息内容传递上一视同仁地看待网络用户,对用户需求保持中立,而不得提供差异看待。

责任中立则把手艺功效与实践效果相星散,是手艺使用者和实施者不能对手艺作用于社会的负面效果负担责任,只要他们对此没有主观上的有意。也就是所谓的“菜刀理论”菜刀既可以切菜,也可以杀人,但菜刀的生产者不能对有人用菜刀杀人的效果负担责任。

但不论是手艺的功效中立,照样责任中立,都指向了手艺的价值中立。显然,在第三次工业革命里,围绕着手艺的行为,从设想手艺,到开发手艺、流传手艺、应用手艺、管制手艺等,没有一个存在所谓的“中立”。人们的价值观早已融入到我们设计和制作的一切中。

与随机杂乱、物竞天择的进化历程差异,手艺是发明者意志的产物,是为了杀青某种目的而形成的。只管手艺包含着一个客观结构,但手艺同时服务于人的目的理性流动。这意味着,它在诞生前就已经被观点化和郑重思考过。每一个新的缔造都是为了知足需求,实现目的。

当市场是一片空白时,到处是蓝海。无论产物质量若何,都能知足涌进互联网的新用户的消费需求。而在增量市场成为已往式后,竞争变成了一场存量的争取。于是,在消费互联网的下半场,当用户规模不再增进时,科技公司为了生计就只能从手艺的角度,开发更多相符商业价值的产物。

而在这个历程中,手艺中立则一定受到商业偏好的影响。这就是亚伯拉罕·卡普兰的工具规则——当人们只有一把锤子时,所有的器械看起来都像钉子。资源逐利是商业价值的基本,“中立”已无从谈起。

不中立的手艺

实际上,“手艺不中立”并不是一个新近的观点。甚至早在2014年,白宫公布的《大数据:抓住机遇,保留价值》战略白皮书就已有表示。

白皮书强调了手艺第一定律的主要性,就是“手艺没有好与欠好之分,但手艺也不是中立的”。然则,其靠山和大环境则是“大数据”的迅猛生长,是美国制订数据平安的风险治理作为“以数据为中央”战略重点,是美国以数据的“武器化”确保“信息优势”和“决议优势”。

在手艺昭示了人们的手艺目的时,充斥着人们的商业取向时,走向“手艺不中立”成为一定的趋势。数据网络是人工智能手艺设计进入实践领域的起点,而人工智能侵权在此阶段便已悄然发生。

事实上,人工智能时代以Web2.0作为连接点相同着现实天下与网络虚拟天下,而政府和企业则行使 Web2.0不可估量的数据网络功效将网络用户流动的任何痕迹都作为数据网络起来,未经加密的数据使得蕴含于其中的大量小我私家信息和隐私犹如“裸奔”被他人为谋取私利泄露或举行造孽行使。这就是手艺不中立的第一步。

随着大数据和人工智能迅猛生长,当前,私人空间与公共空间的界线已经日益模糊,它无所不在且具体而微,以隐藏的微观渠道抵达用户的身体和姿态并弥散于生涯的每一个角落。人工智能手艺俨然成为了福柯意义上的一种承载权力的知识形态,它的创新随同而来的是控制社会的微观权力的增进。它掌握在国家手中,也可以被企业、公司所拥有。

于是,在手艺创新生长的时代,曾经的私人信息在信息拥有者不知情的情况下被网络、复制、流传和行使。这不仅使得隐私侵权征象能够在任何时间、地址的差异关系中生产出来,还使得企业将占有的信息资源通过数据处理转化成商业价值并再一次通过人工智能前言反作用于用户意志和欲求。这是手艺不中立的第二步。

现在,人工智能时代算法对人类的影响险些渗透到了生涯各领域并逐渐接受天下,诸多小我私家、企业、公共决议背后都有算法的介入。与传统机械学习差异,深度学习背后的人工智能算法并不遵照数据采集输入、特征提取选择、逻辑推理展望的旧范式,而是依据事物最初始特征自动学习并进一步天生更高级的认知效果。

这意味着,在人工智能输入数据与输出谜底之间,存在着人们无法洞悉的“隐层”,也就是所谓的“黑箱”。倘若人们以一个简朴的、直线的因果逻辑,或以数学上可计算的指数增添的关联来形貌这个关系时,“黑箱”则是“白”的,即“黑箱”里的运作是可控的、输出效果是可预料的。

然而,一旦黑箱子不是人们所形貌的情形时,箱子就是“黑”的,人们必须接受输入并不是明确决议了输出,反而是系统自身(即黑箱子)自己在决议自己。这一点很主要,显然,未来的手艺可能比今天的手艺更壮大,影响更深远。当人工智能做出自己的道德选择时,继续坚持手艺中立将毫无意义。这是手艺不中立的第三步。

固然,手艺受科技客观性的影响有其自身的生长模式和逻辑,这种客观面向使其可以成为人类社会可掌握可依赖的工具,但手艺设计者或者整体同样会有自己的价值导向并凭据其价值观设计对科学意义的答应。

与此同时,科技设计者在明白科学意义时也无法脱节社会价值的影响。这意味着,任何手艺都不是简朴地从自然中获取,而是在特定历史环境、特定文化靠山、特定意识形态下连系手艺设计者的目的判断而建构起来的。