算法与AI造就更多不公？两本新书的建设性思考

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两本新书探究大数据和人工智能的光明一面

抨击数据黑暗面的书籍比比皆是。它们有着耸人听闻的书名，例如《数学杀伤性武器》（Weapons of Math Destruction）和《算法压迫》（Algorithms of Oppression）。它们指出，在算法时代，畏惧要远多于欣喜。公众戒心大增，政策制定者也如临大敌。例如，欧盟正在拟议一项指令，可能会限制AI在教育中的一些应用，比如为考试评分。

但这股思潮可能正在转向。有些人很有说服力地提出了一种更加平衡的观点，其中之一就是圣地亚哥大学的法学教授奥利·洛贝尔（Orly Lobel）。在《平等机器》（The Equality Machine）一书中，她承认AI能产生扭曲和有害的结果。但她也展示出，只要应用得当，AI也可以用于对抗不平等和歧视。“我们要打破乌托邦/反乌托邦的二元论。”她写道，“目标应该是取得进步，而非苛求完美。”这本书恰如其分地描述了各种AI系统的工作原理，但更主要的贡献是以建设性的方式重新定义待解决的问题。

伦敦政治经济学院的埃里卡·汤普森（Erica Thompson）在《逃离模型世界》（Escape from Model Land）一书中深入探究了算法公式的种种问题。这些统计学模型是大数据和AI的支柱：如果数据是投入品，那么算法就是工具，模型就是产品。从电商经营建议到经济和气候变化预测，模型无处不在。汤普森聚焦于一个她称之为“天蛾效应”的难题。... ... ...

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