如何摆脱人工智能给人类带来的“超天然爱情”？

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人工智能对不一样人而言有不一样含义，但不管哪种含义都涉及到技术与女性和少数族裔的关系，以及这些技术如何适应（或不适应）人类。

人类当前与人工智能的关系很容易令人回想起出版业过去是如何向女性推销图书，尤为是爱情小说的。套路很简单：让女性走上神秘的职业精英道路，再使其被某个男子迷得神魂颠倒。

推销浪漫

一些读者厌倦了“身材高大、皮肤黝黑、英俊潇洒”的男主形象，他们想要读到一些有别于办公室恋情的内容。

在身材强壮的职业精英男性的神秘感消失后，关于他们的浪漫故事也就失去了吸引力。

打造更好的偶像

出版商担心图书将来的销量可能降低，这促使他们采起行动。他们作了什么?他们发明了一种新的爱情小说类型——“超天然爱情小说”。

这类小说经常描述维京人和诸神的爱情故事，它的卖点在于摆脱了人类男性常有的烂笑话。

“超天然爱情小说”成为年销售总额超过1亿美圆的小说类型，这也帮助出版业在没有过多变更的状况下捕获一批观众。

这种使人眼花缭乱的营销技巧是不少这些技术工做者早已熟知的。

咱们常常听到人们将科技行业描述为无比神秘的精英行业。

咱们也见证了一大批技术先驱和梦想家的涌现，尤为是那些“天才”，他们也常常属于其中“一种”。

但正如传统爱情小说的衰落同样，在女性掌握了技术领域的状况后，她们掀起了一波揭秘浪潮，这也波及到科技领域的风险投资行业

科技行业不像那些书籍同样试图兜售使人厌倦的幻想，其公开募股有望达到10亿美圆。科技行业的新英雄是一种被宣传为淡化人类行为的技术：你们称之为人工智能。

人工智能对科技行业的贡献，就像“超天然爱情”小说对爱情小说书商的贡献同样。

人工智能被炒做成纯粹的数据驱动。换句话说，人工智能彻底不一样于易错的人类行为，正如吸血鬼不一样于你愚蠢的办公室同事。

科技投资者欣然接受人工智能所驱动的一切。这意味着应用人工智能的产品、服务和系统正在全球范围内不断推出，这正显示出投资者对人工智能的痴迷。但人工智能并不局限于技术实验，它正以一种咱们可能不肯接受或不甚享受的方式，将触手伸向平常生活的方方面面。

也许是时候确认咱们和人工智能之间真切而亲密的关系了。事实上，人工智能算法和人类实际已走向虐待关系——只是没有电影中碰见亿万富翁、搭乘直升机和使用安全暗号的桥段罢了。

人工智能是技术行业的“超天然爱情小说”

人脸识别技术——人工智能的基石——已经对人们的生活产生了巨大的影响。对于正关注这项技术的人来讲，人工智能已经开始显现使人不悦的一面。

看看iPhoneX上的FaceID技术就知道了。

许多人对这项技术感到高兴，它能够帮助用户解锁手机并访问手机的通话记录、电子邮件和短信。然而，中国部分iPhoneX用户对此并不满意。

刚开始使用时一切都充满乐趣，直到你的老板或同事也能够用他们的脸解锁你的手机。

或者，让咱们看看黑人。他们可能不会用iPhoneX，但其中许多人可能没法避开人工智能监控摄像头，但人工智能在面对黑人群体时一向表现不佳。

“一向表现不佳”可能意味着警察会错误地逮捕你，由于人工智能软件会错误识别黑人以及其余深色皮肤的男性、女性和儿童。

若是即便这些错误存在，警方依然大规模应用人工智能技术，该怎么办呢?

没有精准的指导原则，人工智能算法对不一样人的做用效果就会不同。

人们发现亚马逊公司的“人工智能驱动”招聘算法将女性排除在招聘渠道以外——只因她们是女性，这正是因为缺少精准的指导原则，因此亚马逊公司不得不取消了该算法。

男性没有受到亚马逊人工智能招聘算法的负面影响，并且出于某种缘由，在算法影响到潜在应试者以前，并没人注意到其中的偏见。

这些都是不久前的例子。就在去年，本文的做者也与人工智能算法发生了冲突。在获得预准信用额度后，做者向一家大型信用卡发行机构提交了驾照扫描件、护照照片和一张“自拍照”——结果却被告知因为某种缘由“没法核实”身份。

在人工智能失灵的状况下，没有其余备用方案。驾照扫描件、护照信息和自拍照如今怎么样了？都已经不复存在。

人工智能正尝试决定你是否能获得一份工做，正决定你是否能获得医疗服务——若是人工智能出错了，后果将会很严重。

Joy Buolamwini，

咱们应该公开质疑是谁在使用咱们的数据以尝试接近咱们，尽管咱们并不但愿如此。除了质疑数据的去处，咱们还能够：

1. 技术去神秘化

柏林有一个非营利性组织FrauenLoop，其明确目标是为女性揭开科技的神秘面纱。其教学从网站开发课程开始，到数据分析，再到软件测试、机器学习，最后还有神经网络的介绍——这正是无监督计算机学习或者说人工智能的基础。

2. 技术多样化

缺少多样化和全球性的数据集是FaceID没法区分亚洲人的缘由，也是无人驾驶汽车和一些财务核实的算法没法一直识别深色皮肤的缘由。

同时也是亚马逊公司的招聘算法在被要求在全部人和一我的之间作出选择时，将全部女性排除在外的缘由之一。

3. 需求透明化

咱们理应质疑人工智能算法在咱们选择工做、医疗、晋升或金融产品时所扮演的角色。那些训练人工智能的人，是否是既不考虑也不关心你所在人群的数据?

若是人工智能没法识别老年人、肥胖者、皮肤晒黑的人或有卷发的人，那这个问题很快就会变成你们的问题。

任何英雄都须要一套行为准则

咱们不须要把全部人从新训练成为数据科学家，咱们须要的是在人工智能算法的预测和建议不受质疑或无人理解时，确保它们不会成为默认的决策者。

你不会相信《暮光之城》系列小说中的真实存在，也不会相信他有能力选择最好的大学——但将关键决策委托给人工智能算法而不进行错误检查，几乎无异于前者。

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