人類會被演算法綁架嗎?
智造觀點
現代社會中,越來越多的社交手段都在影響人們的生活。比如,Facebook塑造了用戶獲取信息的途徑,Twitter開始左右用戶對某件事情的意見,而Tinder也在不斷影響著用戶的約會決定。換句話說,研究員開發的演算法正在積極推動人類生活的方方面面。
文/未末末
來源/人工智慧觀察(ID:Aiobservation)
如今,人類的生活越來越依賴於那些所謂的「高科技手段」,從我們要在哪裡看新聞到我們應該如何與身邊的人溝通交流。那麼,我們的行為方式是不是被自動化了呢?人類的思維是不是在逐漸模仿演算法的過程呢?當演算法攻擊了人類的思想,未來會變得如何?
當然,事情本不應該朝著這個方向發展。在產品、人群以及大量的信息面前,人類總會顯得有些手足無措。就是在這種情況下,研究員編寫好了一個更快、更好、更簡單的方式讓我們去認識周圍的世界,通過清晰的參數和簡單的規則教我們來理解複雜的問題。
就這樣,演算法成了人類的數字夥伴,可以幫助解決我們在生活中遇到的問題,並優化我們的決策方式。當問及「我附近最好的餐廳」時,谷歌會出一個答案;當問及「我怎麼才能去到目的地呢?」蘋果地圖會展開相關的引導;至於問到「特普朗的什麼醜聞會讓他成為新聞頭條?」時,Facebook可能會給出一個明確答案,也可能不會。
進一步講,如果演算法或代碼很了解一個人的喜好、厭惡情況,他們就能預測出每個人的需求與渴望,這豈不是很好?因為人類就可以不用浪費時間進行思考了:我們可以只看一篇適合強化自己觀點的文章,與符合我們個性化標準的人去約會,還可以陶醉於想要的驚喜中。想像一下在所有的空閑時間,我們專註於做一件最重要的事情:整理數字角色,在Instagram上展示我們的身份。
Karl Marx首次提出了「人類的思想由機器決定」的觀點,隨後,1997年,Ellen Ullman在她名為《Close to the Machine》的書里,對我們今天面臨的許多挑戰做出了預測。自互聯網出現開始,研究員構建的演算法讓人類的生活變得更加輕鬆,最終,我們的行為方式也將被程序化。
下面有三個演算法過程,以及關於它們將如何入侵人類思維,劫持人類行為的介紹。
一、產品比較:從網上購物到約會
亞馬遜的演算法允許用戶瀏覽產品並進行比較,但是作為一種旨在改善用戶電子商務體驗的工具,現在其作用已經遠遠超出了這一範圍——通過把這一演算法內化,這一工具已經被應用到了生活的其他領域,如人際關係。
如今的約會就像網上購物一樣,在各種各樣的社交平台與應用程序的支持下,用戶有很多的選擇。在進行功能對比之後,總會選出一個完全符合個人偏好的。在一定程度上,用戶不管是網上購物還是進行數字約會,這都是穿梭於數字世界的選擇幻覺中,人類都被設定為不斷地搜索、評估和比較。
從更廣的意義上說,在演算法的驅動下,通過頁面設計和代碼,總是在進行更多的選擇。借用Ullman的話,網路強化了這一觀點,即「你是特別的,你的需求是獨一無二的,而這個演算法將幫助你找到一件完全滿足你獨特需求和慾望的東西。」
總之,我們的生活方式是對我們與互聯網打交道方式的模仿。演算法是一種簡單的方式,因為它讓我們能夠處理生活中的混亂以及複雜關係:或者用一個清晰的演算法框架進行處理,或者讓演算法幫我們做出選擇。我們被迫適應並圍繞演算法進行工作,而不是根據自身條件來使用這項技術。
同時,這也代表著另一種生活現象,它始於一個簡單的數字行為:對產品和體驗進行評級。
二、人的量化:評級與評論
從優步乘車到清潔預約,幾乎每件事最後的互動都會以1-5的等級評分結束。在這個社會裡,我們從未關心自己表現如何,也從未與他人的期望進行比較。所以當我們突然可以量化一些東西的時候,就會產生一種難以置信的緊迫感。可以說,我們距離那個通過數字評分推動生活所有意義的世界並不遙遠。
正如Jaron Lainier在《Close to the Machine》的介紹中寫道的那樣,「我們用自己的想法創造程序,但在使用過程中,我們會逐漸接受將它作為自然事實的思想。「這是因為技術使抽象的、難以捉摸的一些品質變得可量化。通過演算法,信任轉化為評級和評論,受歡迎的程度意味著喜歡程度,而社會地位便要看追隨者的多少。
演算法創建了一種Baudrillardian式模擬,其中每個評分均已取代了它所指代的現實意義,而數字評論更為真實,而且比現實生活體驗更有意義。面對現實生活的複雜和混亂,演算法幫助我們找到簡化的方式,從這種尷尬的社交互動中解脫出來。
但是,當我們把編程語言、代碼和演算法作為我們自思想的一部分時,人性和人工智慧會融為一體嗎?我們習慣於將人工智慧視為一種外力,而我們幾乎無法控制它。如果人工智慧最直接的威脅不是機器人接管世界,而是深入人類的主觀意識,世界將變得怎麼樣呢?
三、自動化語言:關鍵詞與流行詞
谷歌可以根據關鍵字索引搜索結果。搜索引擎優化(SEO)基於特定的策略使一些網站居於搜索結果的頂部。就像谷歌的演算法一樣,人類的大腦也會基於關鍵字,重複和快速檢索優先信息。
它最初是圍繞技術構建的戰略,但現在卻滲透到所做的每件事情,從撰寫標題的方式到如何「參與」推文,以及如何在商業和日常生活中表達自己。以支配媒體領域和創業場景的流行熱詞為例。快速瀏覽一些頂尖創業公司就會發現,吸引人們注意力最好的方式是在公司的宣傳語中加入「AI」,「加密」或「區塊鏈」。
同時,公司也在通過自己的關鍵詞向世界表達自己的價值供他們進行評估。其中,熱詞越多,投資者進行投資的可能性就越高。同樣,包含熱詞的標題會有更高的點擊率,所以熱詞效果會大於實際內容。
技術給了我們一個清晰的模式:在線購物通過一種簡單的方法來駕馭大量的選擇。因此,不需要進行思考——我們只是在演算法最了解的假設下運行。我們並不完全理解它們是如何工作的,因為它只是很神奇地呈現除了結果及解決方案。
在特朗普時代,假新聞,錯誤信息與不良社交媒體都可能存在。
那麼,我們該如何鼓勵批判性思維,如何激發人們對編程的興趣,如何才能回歸到老式的辯論和分歧呢?我們能做些什麼來培養不同的意見,讓它挑戰我們的觀點呢?
作為演算法的使用者,而不是程序員或架構師,我們自己的智能變成了人工的。正如Douglas Rushkoff 所說,它是「程序或被編程的」。要問我們從劍橋分析公司和2016年美國大選中學到了什麼,那就是反向工程輿論可以影響結果;創建一個數據,目標和機器人會導致虛假的共識世界,這是很容易的。
更令人不安的是,我們非常信任的演算法——那些深深植根於我們生活中的演算法,推動著每個人的選擇,並且還會繼續侵入我們的思維,變得越來越重要,最終主導社會的未來。如果要阻止這一切,除非我們重新成為程序員,而不僅僅是演算法的用戶。
(文中圖片來自網路)
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