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马克·麦卡锡：机器学习算法中的政治
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马克·麦卡锡美国软件与信息产业协会副会长、乔治敦大学讲师
关键字: 人工智能机器算法机器学习机器学习算法选贤任能社群主义AI公元前1200年左右，殷商时期的中国就发展出了工厂制，铸造出成千上万尊大型青铜器皿供日常生活和典礼仪式使用。在这个关于大规模生产的古代案例中，需要事先制定精细的计划，对大批工人进行分组协调，确保每组工人按部就班地逐项执行任务，才能铸造出青铜器。
一千年以后，中国迎来了首位皇帝秦始皇，他著名的兵马俑军队也是通过同样复杂的流程制造出来的。旧金山亚洲艺术博物馆的资料显示，兵马俑雕像是“通过一套装配生产体系塑造烧制而成，这一体系为后世的大规模商业生产铺平了道路。”
有学者推测，这些早期的规范性操作技术对塑造中国社会发挥了重要作用，例如使人们更容易接受官僚机构及其背后那套强调等级的社会哲学，接受“只有一种正确的行事方式”的观念。
19世纪，当工业厂房最初出现在欧洲时，即使连恩格斯等资本主义的严厉批评者也承认，无论采用资本主义还是社会主义经济体系，大规模生产都会使中央集权成为必需。在20世纪，兰登·温纳（Langdon Winner）等理论家将这一思路扩展到其他技术领域。例如，他认为原子弹应被视为一种“具有内生政治属性的人工制品”，因为其“高度致命性决定了它应该由集权式、严格层级化的指挥链来控制”。
今天，我们可以把这个思路再往前推进一步。机器学习算法（machine-learning algorithms）已成为当今最重要的通用技术，这些算法利用真实世界中的范例来模拟人类认知能力，已经在现实工作场所中广为应用。然而，为了充分利用这些技术，发挥算法的优势，各类组织必须将人工任务重新定义为预测任务（prediction task）。
机器学习算法的关键特征之一是，其性能会随着数据量增加而提高。因此，应用算法本身就会产生一种技术动力：将人的各类信息视为可记录、可访问的数据。就像大规模生产体系一样，这些数据也“具有内生政治属性”，因为其核心功能倾向于肯定某些社会实践，否定另一些行为，尤其与人类个体维护隐私的意愿直接冲突。
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- 责任编辑:杨晗轶
- 最后更新: 2018-05-20 08:56:45
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