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馬克·麥卡錫：機器學習算法中的政治
- 馬克·麥卡錫美國軟件與信息產業(yè)協(xié)會副會長、喬治敦大學講師
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2018-05-20 08:56:45 字號：A- A A+ 來源：觀察者網(wǎng)

關鍵字: 人工智能機器算法機器學習機器學習算法選賢任能社群主義AI

在美國社會學家阿米塔伊·埃茨昂尼（Amitai Etzioni）等社群主義者的眼里，建立在社群成員信息公開化基礎之上的體系似乎是經(jīng)得起檢視的。對他們而言，對隱私的種種限制只是執(zhí)行社會規(guī)范的一種手段。但計算機算法與社群主義者不同，它不關心社會規(guī)范，只關心如何通過將人類生活轉化為可供開采的數(shù)據(jù)集，并基于此更準確地做預測。

科技勢在必行的力量在不經(jīng)意間把信奉個人主義的西方人轉變?yōu)樯缛褐髁x者，使他們更仰賴于以算法評估為基礎的賢能主義體制。無論是在工作、學習，還是約會類應用程序中，我們都已經(jīng)習慣于使用不具人格的工具來評估人們的資格，并為我們在層級結構中分配位置。

可以肯定的是，算法評估不是什么新鮮的概念。一代人以前，奧斯卡·甘迪（Oscar H. Gandy）等學者就曾告誡人們：社會正在轉向“得分+排名”模式，我們需要建立責任和補償機制來彌補由技術造成的錯誤。與今天的機器學習算法不同，當時的評估工具比較容易理解，它們是根據(jù)相關規(guī)范性和經(jīng)驗性因素來做決策的，例如，拖欠信用卡賬單導致債臺高筑會損害一個人的信用度——這不是什么秘密。

與此相對，新的機器學習技術則致力于深度挖掘大型數(shù)據(jù)集，以期發(fā)現(xiàn)人們可預測但無法完全理解的某些相關性。在工作場所，算法能夠監(jiān)測員工的對話，了解他們在哪吃午飯，在電腦前、電話上和會議中分別花了多少時間，再通過這些數(shù)據(jù)搭建出復雜的生產效率模型，遠超人類基于常識的直覺。在基于算法的賢能主義體制中，模型得出的結論就是我們追求卓越的新標準。

這并不等于技術宿命論。我們要趕在技術塑造人類之前塑造技術。商業(yè)領袖和政策制定者可以根據(jù)自身機構的需求，有選擇性地開發(fā)和部署他們想要的技術。我們有能力在人類生活的敏感領域布置隱私防護網(wǎng)，防止數(shù)據(jù)被用來制造傷害，并要求算法設計要在預測準確性與公平性、責任制和透明度之間取得平衡。

如果我們遵循算法的自然邏輯，文化將無可避免地朝賢能主義和社群主義的方向發(fā)展。這種平穩(wěn)的轉型將對西方的民主制度和政治結構產生深遠的影響。正如研究中國的學者貝淡寧和張維為所指出的那樣，中國不斷發(fā)展的社群主義體制為西方自由主義民主傳統(tǒng)提供了主要的替代性政治選擇。

中國體制允許公民參與地方選舉，而國家領導人則通過賢能政治程序來選拔。領導人被認為是人民福祉的監(jiān)護者。自由民主國家不太可能完全采取這樣的政治體制。但如果商業(yè)和消費文化按目前的趨勢發(fā)展下去，西方可能越來越多地轉向中國式的賢能主義和社群主義傳統(tǒng)，逐漸遠離個人主義和自由民主的歷史傳統(tǒng)。而如果要避免這一轉向，我們必須把政治置于技術之上。

（觀察者網(wǎng)黃郁譯自《世界報業(yè)辛迪加》）

本文系觀察者網(wǎng)獨家稿件，文章內容純屬作者個人觀點，不代表平臺觀點，未經(jīng)授權，不得轉載，否則將追究法律責任。關注觀察者網(wǎng)微信guanchacn，每日閱讀趣味文章。

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- 責任編輯:楊晗軼
- 最后更新: 2018-05-20 08:56:45
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