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馬克·麥卡錫：機器學習算法中的政治
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馬克·麥卡錫美國軟件與信息產業協會副會長、喬治敦大學講師
關鍵字: 人工智能機器算法機器學習機器學習算法選賢任能社群主義AI公元前1200年左右，殷商時期的中國就發展出了工廠制，鑄造出成千上萬尊大型青銅器皿供日常生活和典禮儀式使用。在這個關于大規模生產的古代案例中，需要事先制定精細的計劃，對大批工人進行分組協調，確保每組工人按部就班地逐項執行任務，才能鑄造出青銅器。
一千年以后，中國迎來了首位皇帝秦始皇，他著名的兵馬俑軍隊也是通過同樣復雜的流程制造出來的。舊金山亞洲藝術博物館的資料顯示，兵馬俑雕像是“通過一套裝配生產體系塑造燒制而成，這一體系為后世的大規模商業生產鋪平了道路。”
有學者推測，這些早期的規范性操作技術對塑造中國社會發揮了重要作用，例如使人們更容易接受官僚機構及其背后那套強調等級的社會哲學，接受“只有一種正確的行事方式”的觀念。
19世紀，當工業廠房最初出現在歐洲時，即使連恩格斯等資本主義的嚴厲批評者也承認，無論采用資本主義還是社會主義經濟體系，大規模生產都會使中央集權成為必需。在20世紀，蘭登·溫納（Langdon Winner）等理論家將這一思路擴展到其他技術領域。例如，他認為原子彈應被視為一種“具有內生政治屬性的人工制品”，因為其“高度致命性決定了它應該由集權式、嚴格層級化的指揮鏈來控制”。
今天，我們可以把這個思路再往前推進一步。機器學習算法（machine-learning algorithms）已成為當今最重要的通用技術，這些算法利用真實世界中的范例來模擬人類認知能力，已經在現實工作場所中廣為應用。然而，為了充分利用這些技術，發揮算法的優勢，各類組織必須將人工任務重新定義為預測任務（prediction task）。
機器學習算法的關鍵特征之一是，其性能會隨著數據量增加而提高。因此，應用算法本身就會產生一種技術動力：將人的各類信息視為可記錄、可訪問的數據。就像大規模生產體系一樣，這些數據也“具有內生政治屬性”，因為其核心功能傾向于肯定某些社會實踐，否定另一些行為，尤其與人類個體維護隱私的意愿直接沖突。
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- 責任編輯:楊晗軼
- 最后更新: 2018-05-20 08:56:45
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