讓計(jì)算機(jī)具備理解人類語(yǔ)言的人工智能（AI）工具已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的種族和性別偏見。

這些發(fā)現(xiàn)令人擔(dān)憂現(xiàn)有的社會(huì)不平等和偏見正在以新的,、不可預(yù)知的方式得到強(qiáng)化,，因?yàn)橛绊懭藗內(nèi)粘Ｉ畹拇罅繘Q策正越來越多地由機(jī)器人做出。

在過去的幾年里,，谷歌翻譯等程序的語(yǔ)言翻譯能力有了顯著提高。這些成就要得益于新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和大量在線文本數(shù)據(jù)的使用,，并在此基礎(chǔ)上對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練,。

然而，最新研究顯示,，隨著機(jī)器越來越接近于掌握人類的語(yǔ)言能力,，它們也在吸收隱藏于語(yǔ)言中的根深蒂固的偏見,。

巴斯大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家、論文合著者喬安娜·布萊森（Joanna Bryson）說：“很多人都認(rèn)為這表明人工智能（AI）存在偏見,。不,，這表明我們有偏見，人工智能正在有樣學(xué)樣,?！?/p>

但布萊森警告說，人工智能有可能強(qiáng)化現(xiàn)有偏見,，因?yàn)樗惴ㄅc人類不同,，可能無法有意識(shí)地抵制學(xué)到的偏見?！拔ｋU(xiǎn)在于,，你擁有的人工智能系統(tǒng)沒有一處零部件明確需要依靠道德觀念驅(qū)動(dòng)，這就不好了,，”她說,。

微軟去年推出的Twitter機(jī)器人因不當(dāng)言論而緊急下線微軟去年推出的Twitter機(jī)器人因不當(dāng)言論而緊急下線

上述研究發(fā)表在《科學(xué)》雜志上，重點(diǎn)關(guān)注一種名為“單詞嵌入”機(jī)器學(xué)習(xí)工具,，后者已經(jīng)改變了計(jì)算機(jī)解讀語(yǔ)音和文本的方式,。有人認(rèn)為，下一步科技發(fā)展將自然而然地涉及到開發(fā)機(jī)器的類人化能力,，如常識(shí)和邏輯,。

“我們選擇研究單詞嵌入的一個(gè)主要原因是，近幾年來,，它們已幫助電腦在破解語(yǔ)言方面取得了巨大成功,，”這篇論文的資深作者、普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家阿爾文德·納拉亞南（Arvind Narayanan）說,。

這種方法已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)搜索和機(jī)器翻譯中使用,，其原理是建立一套語(yǔ)言的數(shù)學(xué)表示式，依據(jù)與每個(gè)單詞同時(shí)出現(xiàn)的最常用單詞,，將這個(gè)詞的意思提煉成一系列數(shù)字（也就是詞向量）,。也許令人驚訝的是，這種純粹的統(tǒng)計(jì)方法似乎能夠捕捉到每個(gè)詞所在的豐富的文化和社會(huì)背景,，這是字典無法定義的,。

例如，在數(shù)學(xué)“語(yǔ)言空間”,，與花朵有關(guān)的詞匯往往與描繪心情愉悅的話語(yǔ)聚集在一起,，而與昆蟲相關(guān)的詞匯則往往與心情不愉快的詞匯同時(shí)出現(xiàn)，反映出人們對(duì)昆蟲與花朵的相對(duì)特點(diǎn)所達(dá)成的共識(shí)。

最新的文件顯示,，人類心理實(shí)驗(yàn)中一些更令人不安的隱性偏見也很容易被算法捕獲?！按菩浴焙汀芭浴迸c藝術(shù),、人文職業(yè)和家庭的聯(lián)系更緊密，“雄性”和“男性”與數(shù)學(xué)和工程專業(yè)更為接近,。

而且,，人工智能系統(tǒng)更有可能將歐美人的名字與諸如“禮物”或“快樂”之類的愉快詞語(yǔ)聯(lián)系在一起，而非裔美國(guó)人的名字通常與不愉快的詞語(yǔ)聯(lián)系在一起,。

研究結(jié)果表明,，算法與隱式聯(lián)想測(cè)試擁有同樣的偏見，也就是把表示愉快的單詞與（美國(guó)和英國(guó)的）白人面孔聯(lián)系起來,。

這些偏見會(huì)對(duì)人類行為產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,。一項(xiàng)先前的研究表明，相對(duì)于非洲裔美國(guó)人,，如果申請(qǐng)者的名字是歐洲裔美國(guó)人,，即使簡(jiǎn)歷內(nèi)容相同，后者所能獲得的面試邀請(qǐng)將比前者多出50%,。最新的研究結(jié)果表明,，除非采用明確的編程來解決這個(gè)問題，否則,，算法將與現(xiàn)實(shí)社會(huì)一樣,，充斥著相同的社會(huì)偏見。

“如果你不相信種族主義與姓名存在聯(lián)系,，這就是例證,，”布萊森說。

研究中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具是在被稱為“通用爬蟲”語(yǔ)料庫(kù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中接受訓(xùn)練的,，其中的8400億個(gè)詞語(yǔ)都是從網(wǎng)上公布的材料中選取的,。當(dāng)研究人員把訓(xùn)練數(shù)據(jù)集換成谷歌新聞的數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，也出現(xiàn)了類似結(jié)果,。

牛津大學(xué)數(shù)據(jù)倫理和算法領(lǐng)域的研究人員桑德拉·沃徹（Sandra Wachter）說：“世界存在偏見,，歷史數(shù)據(jù)存在偏見，因此,，我們得到帶有偏見的結(jié)果,，不足為奇?！?/p>

她補(bǔ)充說,，算法不僅代表一種威脅，也可能為采取適當(dāng)方式解除和對(duì)抗偏見提供機(jī)會(huì),。

“至少利用算法,，我們可能知道算法會(huì)在什么時(shí)候出現(xiàn)偏差,，”她說。例如,，人類會(huì)在解釋為何不雇傭某人時(shí)說謊,，與此相反，算法不會(huì)撒謊,，不會(huì)欺騙我們,。”

然而,，沃徹說,，問題在于如何從旨在理解語(yǔ)言的算法中消除不恰當(dāng)?shù)钠姡瑫r(shí)又不剝奪它們的解讀能力,，這將是具有挑戰(zhàn)性的工作,。

“原則上，我們可以建立一些系統(tǒng)對(duì)帶有偏見的決定進(jìn)行檢測(cè),，然后采取行動(dòng),，”沃徹說，并與其他人一起呼吁建立一個(gè)人工智能監(jiān)管機(jī)構(gòu),?！斑@是一項(xiàng)非常復(fù)雜的任務(wù)，但作為一種社會(huì)責(zé)任,，我們不應(yīng)回避,。”