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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在美国社会学家阿米塔伊·埃茨昂尼（Amitai Etzioni）等社群主义者的眼里，建立在社群成员信息公开化基础之上的体系似乎是经得起检视的。对他们而言，对隐私的种种限制只是执行社会规范的一种手段。但计算机算法与社群主义者不同，它不关心社会规范，只关心如何通过将人类生活转化为可供开采的数据集，并基于此更准确地做预测。
科技势在必行的力量在不经意间把信奉个人主义的西方人转变为社群主义者，使他们更仰赖于以算法评估为基础的贤能主义体制。无论是在工作、学习，还是约会类应用程序中，我们都已经习惯于使用不具人格的工具来评估人们的资格，并为我们在层级结构中分配位置。
可以肯定的是，算法评估不是什么新鲜的概念。一代人以前，奥斯卡·甘迪（Oscar H. Gandy）等学者就曾告诫人们：社会正在转向“得分+排名”模式，我们需要建立责任和补偿机制来弥补由技术造成的错误。与今天的机器学习算法不同，当时的评估工具比较容易理解，它们是根据相关规范性和经验性因素来做决策的，例如，拖欠信用卡账单导致债台高筑会损害一个人的信用度——这不是什么秘密。
与此相对，新的机器学习技术则致力于深度挖掘大型数据集，以期发现人们可预测但无法完全理解的某些相关性。在工作场所，算法能够监测员工的对话，了解他们在哪吃午饭，在电脑前、电话上和会议中分别花了多少时间，再通过这些数据搭建出复杂的生产效率模型，远超人类基于常识的直觉。在基于算法的贤能主义体制中，模型得出的结论就是我们追求卓越的新标准。
这并不等于技术宿命论。我们要赶在技术塑造人类之前塑造技术。商业领袖和政策制定者可以根据自身机构的需求，有选择性地开发和部署他们想要的技术。我们有能力在人类生活的敏感领域布置隐私防护网，防止数据被用来制造伤害，并要求算法设计要在预测准确性与公平性、责任制和透明度之间取得平衡。
如果我们遵循算法的自然逻辑，文化将无可避免地朝贤能主义和社群主义的方向发展。这种平稳的转型将对西方的民主制度和政治结构产生深远的影响。正如研究中国的学者贝淡宁和张维为所指出的那样，中国不断发展的社群主义体制为西方自由主义民主传统提供了主要的替代性政治选择。
中国体制允许公民参与地方选举，而国家领导人则通过贤能政治程序来选拔。领导人被认为是人民福祉的监护者。自由民主国家不太可能完全采取这样的政治体制。但如果商业和消费文化按目前的趋势发展下去，西方可能越来越多地转向中国式的贤能主义和社群主义传统，逐渐远离个人主义和自由民主的历史传统。而如果要避免这一转向，我们必须把政治置于技术之上。
（观察者网黄郁译自《世界报业辛迪加》）
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