2018我们可能要忍受的人工智能阴暗面(2)
人类还从未真正讨论过这些。假如2018年人工智能的落地化足够快，伦理问题的苗头或许会临近。
二、难以根治的的算法歧视
记得2016年，微软推出过聊天机器人Tay，却因为用户教给它大量种族歧视和脏话，一天内就被暂时下线。这引出了一个极具争议的话题：机器学习会吸收人类的知识和信息来塑造自己，那么假如它吸收的信息含有大量“不那么纯良”的东西呢？
2017年，算法歧视问题非但没有被解决，各种各样新的问题还应运而生。比如谷歌大脑会给女性图片打上很多关于家庭、弱势的标签，显然有悖于女权主义精神；而把黑人识别为大猩猩，则点燃了AI种族歧视的话题关注度。
所谓的算法歧视，对于普通消费者来说，最有可能在内容推荐和电商推荐两个地方感觉到。比如说消费者刚看过宽大的衣服，电商就推荐减肥药，很可能让消费者联想到算法在歧视自己胖；再比如打开今日头条这类软件的时候，大家可能都出现过这种情况：偶尔点了一个推荐来的猎奇或者伪色情内容，然后再一刷新。好嘛，蜂拥而至的类似内容啊，你本来想看的兴趣内容和专业内容瞬时间化为乌有。甚至你怎么点我不关心不喜欢，平台还是给你推荐。这就是因为算法的归类方式给你贴上了标签。这种歧视感也蛮严重的，好像背后有个人奸笑着对你说：“承认吧，你就是这么低俗…”
这类问题的根源，是机器学习技术进行个性推荐，今天还必须建立在两个逻辑的基础上：以过去算将来，以群体算个体。算法会吸收以前有过的经验来给你特定的某些东西，但很有可能歧视信息就包含在机器吸收的经验里。
在个性推荐系统越来越多场景应用可能的今天，我们恐怕短期内还难以根治算法的歧视。
三、私人数据与机器学习的矛盾日益凸显
人工智能和个人隐私，似乎从来都是一对天敌。
因为人工智能技术假如想要提供个性化、完全符合个人习惯的服务，那么就必然要学习和理解用户本身。而这其中，就涉及对用户私人数据的学习。
但出于隐私的考虑，以及对网络安全的不信任，大部分用户显然是不希望透露自己数据给机器的。
从而“鸡生蛋蛋生鸡”的矛盾就产生了。
近两年，用AI来读取用户个人数据这件事一直处在被压抑和不能提的状态。更早一点的时候，苹果和谷歌等大公司都推出过让AI读懂用户的产品，但很快就被舆论抨击给关停了。即使这样，谷歌去年推出的家用AI相机还是饱受诟病。
在2017年后半段，我们看到了AI芯片拉开了风云际会的争夺序幕。但是搭载AI芯片的硬件一定要有的放矢，有任务可以完成。于是让硬件读懂用户、让系统根据用户数据提供千人千面的服务，势必会重新回到公共视野里。(责任编辑：方向)
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