觀察員
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馬克·麥卡錫：機器學習算法中的政治
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馬克·麥卡錫美國軟件與信息產業協會副會長、喬治敦大學講師
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得起檢視的。對他們而言，對隱私的種種限制只是執行社會規范的一種手段。但計算機算法與社群主義者不同，它不關心社會規范，只關心如何通過將人類生活轉化為可供開采的數據集，并基于此更準確地做預測。
科技勢在必行的力量在不經意間把信奉個人主義的西方人轉變為社群主義者，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，它們是根據相關規范性和經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據集，以期發現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，再通過這些數據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。商業領袖和政策制定者可以根據自身機構的需求，有選擇性地開發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，防止數據被用來制造傷害，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展。這種平穩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，中國不斷發展的社群主義體制為西方自由主義民主傳統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。但如果商業和消費文化按目前的趨勢發展下去，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，逐漸遠離個人主義和自由民主的歷史傳統。而如果要避免這一轉向，我們必須把政治置于技術之上。
（觀察者網黃郁譯自《世界報業辛迪加》）
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- 責任編輯:楊晗軼
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