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皇冠官网平台:大数据时代,人文学者的关切有用吗?

admin 社会 2020-09-07 20 0

现在人工智能手艺越来越深入我们的生涯,外面看上去,这些先进手艺都是性别无涉的,不外,为什么在我们呼叫“小爱同砚”或“天猫精灵”等智能音箱时,默认响起的都是甜蜜可人的女声呢?

如火如荼的“人工智能”的故事的另一面是,在与人工智能密切相关的大数据处置事情中,有大量的“数据劳动力”在做数据清算事情,而往往女性被以为加倍仔细,更善于做诸如打标签和检查数据的事情。

南京大学艺术学院的副教授陈静注重到了这些隐藏在科技背后的性别歧视,她以为人工智能依然是人类天下的延伸,我们关于性别、种族和岁数的歧视不可避免地会被带入其中,而对数据和科技的迷信,甚至会进一步加深和固化这些已有的私见。

汹涌新闻与陈静聊了聊一个人文艺术学者眼里的“人工智能”,发现不只是性别等私见问题,数字劳工也是这个行业中长期被避而不谈的问题,不外,面临当前无比壮大的手艺逻辑和商业逻辑,人文学者的关切有用吗?

以下是陈静的口述。

陈静

性别私见在人工智能中的延伸

你们注重到没,我们的虚拟形象或者语音助手都是女性居多?为什么?女性一直以来被以为是服务性角色。这就是职业分工里的性别歧视,到了数字天下仍然是这样。我们希望跟一个温暖可爱的人保持一种亲近关系,而这个陪同的角色一样平常被默以为女性。因此,我们用的智能装备里内置的语音助手多数有着甜蜜亲热的女声。

我是一个女性主义者,在我的研究中,性别视角是一以贯之的,好比关注在数据科学里社会性别是怎么被泛起的,这是一种本能。

我的博士论文是做数字文化和电子誊写,之后在美国博士后事情时代最先转向数字档案和数字人文,自己最先处置数据,涉及数据研究。

在这时代,我有时会被问,女性还能懂数字手艺?一样平常人都市问我你在做什么研究,讲完以后,有人说,“女生不太适合做编程,而你似乎对数据对照敏感。”这听上去是美意夸奖,但岂非这个评价不是颇有一点羞辱性吗?这种评价预设了女性不善于数据科学。

“女性”被以为适合什么做不适合做什么,是社会建构的效果,这基本成为了知识。我在一样平常生涯中不太会在意自己的性别,我只有在仰面选择男茅厕照样女茅厕的时刻,才会意识到自己是女性。但换句话说,就是这种瞬间性的选择构成了我们的社会性别规范,也成为了其他人指引你做选择的依据。

不外,女性从业者数目少与大数据领域的已有私见,并没有因果关系,性别私见存在于大数据生产的许多环节。有人说女性工程师数目增添了纷歧定能改变什么。没错的,女性工程师多了,不见得能解决问题,由于女性以及女性群体内部也有性别私见、种族私见和岁数私见等种种私见。

然则,可以想见的是,从事大数据行业的女性增添以后,群体里具有明确的性别意识的人也会响应地增添。女性工程师多了,会让女性的声量变大,也会提供差别的性别视角。

最近,汹涌研究所沈虹的一篇文章中,写到在“ImageNet人类数据集中,一个穿着比基尼的女人被标注为荡妇,中年亚裔女性被标注为女仆”,沈虹提到的ImageNet数据集是由斯坦福大学的李飞飞教授和团队历经多年,通过她自己和学生们打标签,以及人们在亚马逊的众包平台上举行民众打标签所形成的。

我们一样平常语言的逻辑,看似“自然”“客观”,但实在都是意识形态化的。而图像训练数据集的标注,遵照的是打标职员的语言习惯,受其主体意识的影响,包罗一个人的教育靠山、表达能力和头脑方式等。

好比沈先生所提到的ImageNet下属的“Human”数据集所体现出的私见,体现的就是制订标注和实行标注规则的主体是若何通过看似客观的标注动作,将包含了私见与歧视的认知“转移”到了看似科学的数据集中的。

由于这个历程是被隐藏在算法背后的,以是它的私见性就被隐藏起来了。

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而打造AI工具“ImageNet Roulette”的社会学家凯特·克劳福德(Kate Crawford)和艺术家特雷弗·格伦(Trevor Paglen)通过算法把这个隐藏起来的私见性一层层剥开给我们看了,也让我们最终意识到,看似智能的算法背后,延续了人类社会中固有的性别私见,甚至做得更为隐秘、更具有欺骗性。

人工智能当中的“人工问题”

另有一个我很想强调的,就是现在人人对于手艺抱有一种无邪的理想,以为轻轻松松跑一下数据,效果瞬间就能出来了,实在完全不是这回事,大数据背后隐藏了大量的人力劳动。

数据科学是一个异常消耗劳动力的产业,在一定程度上,它跟制造业实在是一样的。许多人不知道,底层数据的获取、以及数据有效性的确认许多都是靠人工的。

但现在大环境是有意去忽略、去掩饰人工智能当中的人工问题,好比人工标注的时间和私见问题、数据降维历程中的简化问题、数据获取历程中的知识产权问题等等。

学界固然讨论过这些问题,但更多时刻是在回避,缘故原由很简单,由于它并不是功效,而是底层的器械。这就像你做产物,最后卖的是制品,没有人会去体贴这个产物是什么人做的,怎么做出来的。

而这类问题是社会学、人类学和文化研究的议题,却不是数据产业的焦点议题。这也很好明白,这些问题会降低人们对数字产业的热情。现在大部分情况下都在强调人工智能的优越性,人们在涉及响应的利益的时刻,就会有意无意地去忽略背后负面的器械。

归根结底这照样看法问题,人工智能不是一个手艺主导的天下,它依然是一个人主导的天下。

有些手艺下被隐藏的私见与歧视确实需要有人文关切才气看到,然则我很嫌疑,人文学者的关切有用吗?业界的人永远比我们着手得早,商家已经在用种种方式获取和行使我们的数据,现在连去茅厕抽一张卫生纸,都要扫一下码授权基本信息了。

另外,社会生长到现在已经远远逾越可以被经济基础与上层建筑的二元论注释的时代了。现在的社会组织结构、社会生产方式是高度庞大化的,对主体和文化的影响也是庞大的。大数据产业在不断地生产数据,生产新的数据和获取数据的形式日益庞大,甚至越来越难为人所发现。

然则我们又必须要有意识地去做一些事情,手艺变化的大趋势不是单纯的靠个人起劲或者抵制就可以改变的,我们只能跟它共存,然后在共存的关系当中去调整和相互影响,才气做到相互制约。

若是产业永远比我们着手得快,那另有什么设施可以约束他们?“不作恶”是基本的科技伦理。好比“黑命攸关”运动中,微软和亚马逊几家大公司以面部识别手艺为筹码,声明他们不会提供给美国政府面部识别的手艺,这就是不作恶。

那“科技向善”是可能的吗?“科技向善”是一个美妙的乌托邦, “向善”只是说它在起劲地变好,但手艺并不是中性的,它的生长也并不遵照人文的逻辑,科技有科技的逻辑,甚至某些时刻是忽略人的因素的。

互联网的泛起,到数字手艺、人工智能,一直都有对照理想主义的想法,信赖科技平权、科技民主。但这个很难,需要科技和人文双方的起劲,而科技和商业的绑定远比科技和人文的连系要慎密。

人文艺术实在是起到控制阀的作用,对科技生长的偏向举行调治。手艺向善只有在人文艺术介入——从内部自动性地作用于科技研发和公司精英的主体或者从外部批判性地作用于企业和文化的情况下才可能发生。

若是一家公司体量已经很大了,它是需要负担一定的社会责任的,以是许多大公司都在做慈善——一个口袋来赚钱,一个口袋来花钱。许多公司都市有一个公共事务部,做慈善,也会与学界互助一些研究项目,但这不会触及他们的利益底线。我们是否能寄希望于企业自觉的“向善”?不能这么无邪,社会照样需要多种要素的制约和平衡。

而人文艺术和社会科学的存在,就是做谁人“说实话的小孩”。

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