现阶段大数据算法的困境是什么？

2013年，美国有一块儿充满争议的案子，一个由于偷窃罪被判刑的男人把威斯康星法院告了。缘由是他被判整整8年有期徒刑，不是由于他的罪行，也不是由于法官的判断，而是由于一个AI(人工智能)认为，他对社会具备“高危险性”。大数据时代，咱们关注最多的是数据的安全和隐私，然而，数据加上算法所带来的问题，或许要比安全和隐私重要得多。

大数据让算法史无前例的强大

机器学习和深度神经网络，克服了算法设计中人的局限;只要有数据，只要数据中有统计规律，算法就能找到这些规律。人工智能技术近几年的火热，主要得益于机器学习、深度神经网络方面的技术突破，以及大数据技术的成熟。这些技术的突破使得从前不少被认为机器不可能解决的问题，变得能够解决。过去技术人员开发信息系统，须要将领域知识在头脑中转换为算法和程序。这些技术突破改变了这一现状，消除了对领域知识的依赖。算法能够经过机器学习的方法，从大量数据中自动提取出来，再也不须要人来编写。这不只减小了错误遗漏、下降了开发成本，而且能够随着数据的变化自动更新，而不会由于现实的变化而落伍。

算法存在的问题

算法没有价值判断，最终是人给计算结果加上了价值判断。可是一旦人们把算法给出的结果，用在处理社会关系上，这些结果就对相关的每一个人产生了意义。

算法让一部分人掌握了过大的权力。虽然技术突破和大数据让算法开发变得容易，可是获取到足够的数据和计算资源，开发并利用算法，仍然是一件具备至关门槛的事情。可以掌握利用算法的仍限于少数人，这就使得这些少数人在社会生活中相对于其余人占有了极大的优点。为了社会公平，咱们对拥有财产优点的人征收更多的税负，对掌握权力的人施加种种制衡，可是咱们对拥有算法优点的人如何限制，仍然没有可行的思路。

对算法的迷信。技术突破让算法不须要人编写，虽然减轻了人开发算法的负担，但也让人更难以理解算法。大多数深度学习产生的算法都让人没法理解，可是因为大多数状况下算法是有效的，人们即便不理解，也乐于利用算法。这就产生了一个风险：没人知道算法的边界和失效条件，所以也就不能判断算法什么时候会出错。因为不理解，使用者每每倾向于忽视这种风险，因而造成了对算法的迷信。威斯康星州的判案系统就是这种状况。

相应的社会约束机制难以跟上。新技术只要有效，很快就会在社会生活中普遍应用，可是新技术每每深入地改变了人们的生活方式，而与这些改变相适应的社会约束机制，只能在新技术的社会影响日益明确以后，才能逐渐创建起来。社会规范老是滞后于社会现实，在技术快速发展的当今，这种滞后形成的问题尤其显著。今天人工智能对人们平常生活的影响，恰如一百年前汽车普及形成的影响。当美国普通家庭开始拥有汽车不少年以后，道路信号、交通规则、驾照考试等设施和机制才逐渐完善，跟上技术变革的脚步。

在变化中探索秩序。人工智能技术仍在快速发展过程当中，对社会生活的种种影响才刚刚开始显现。对此咱们既不能因噎废食，阻碍技术发展，也不能听任自流，任由丛林法则支配，而是必须因应技术发展的潮流和社会现实的变化，不断探索调整，兴利除弊，让技术发展始终做为推进社会进步的动力。

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