“算法不过就是让现实里存在的偏见变得自动化了”

　　“ 我这边马上就要上 TED 演讲了，希望等会不要晕倒在舞台上，另一边他们还在卖我的书《数学毁灭性武器》”数据科学家 Cathy O'Neil 在登上今年的 TED 舞台以前，在 Twitter 上这样打趣自己。

　　但她这次的演讲主题很严肃，Cathy O'Neil 想告诉人们那些看似有大量数据做支撑的算法得出的结果，其实并不客观。相反它背后是由人们的偏见所掌控的。但算法如今在我们生活中实在是太常见了，从你缴纳医保费用的多少到申请一份工作，背后可能都是算法在进行衡量。

　　Cathy O'Neil 拿到哈佛大学数学系博士学位后，又在华尔街冲基金公司担任量化策略分析师多年，了解金融机构内部运作机制之后，Cathy O'Neil 对基金模型大失所望。发生全球金融危机之后，她成为了“占领华尔街运动”的主要发起人之一，以此来反对大公司的贪婪与不公正。

　　在演讲中，Cathy O'Neil 通过大量事例证明了由算法来得出的判断可能是错误的。她引述了《纽约时报》曾报道过一位教师的例子，在纽约考核教师的算法机制中，除了学生的学业表现，还要综合考虑上 20-30 种变量。最后这个算法对教师考评的结果让这所学校最优秀的老师，得到了最差的评价等级。不仅是在绩效考核领域，来自媒体调查机构 Propublica的一份数据也显示，算法歧视体现在各个领域，包括预判犯罪、评估汽车保险费用等。

　　

　　通过预测模型，左边的犯罪风险为高，右边为低。但事实并非如此

　　Cathy O'Neil 还假设，如果 Fox 新闻决定通过算法来改变过去性虐待丑闻的负面形象，他们在制定这套算法时，首先需要数据来进行大量的训练。数据从哪儿来？ 从过往这家公司 20 年来的招聘数据库里来。

　　Cathy O'Neil 认为，这套算法依然会对女性产生歧视，因为这些用来训练算法的数据在以往的招聘中就一直存在偏见，它所得出的算法就不可能客观。

　　“算法并没有让事情变得更加公平。” O'Neil 说。

　　在她的《数学毁灭性武器》（《Weapons of Math Destruction》）一书中也详细论述了大数据与机器模型的负面影响。总体来讲，O'Neil认为，这些模型对在社会中占劣势的人有负面的影响，同时让富裕的人过得更轻松；同时，得出这些模型的过程并不是透明的，这让人们难以理解并发现其中的问题。

　　O'Neil 还告诉《好奇心日报》，在离开金融公司，转型为一名社会活动家之后，将关注点放到了影响公众的算法上。比如 Google 的图片识别技术为什么会把黑人识别成猩猩呢，这就是因为在这个算法的数据训练库当中，根本没有放入过黑人的相册进行测试。”

　　要如何解决这个问题？

　　O'Neil 觉得不能指望市场来解决 “自由市场无法解决任何问题，因为人们对利益的追逐驱使算法变得不公正。”

　　她的建议是，让算法数据也能得到审计，审计内容包括检测数据公正性（分析用于构建算法的数据是否含有偏见）、界定对于结果成功的定义（确保算法支持的是一个不带任何偏见色彩的目标）、检查整体的准确度、控制算法长期影响，避免数据的反馈回路。

　　最后，O'Neil 认为要靠政府监管者的力量确保这一切能够得到实施。

　　但她又补了一句 “我并不指望川普政府。”

　　题图来自 TED

　　

　　

　　TED 也谈人和机器的冲突，都在谈些什么？ | TED 2017 现场报道

　　

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