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如何评价中国奥赛在 2019 年罗马尼亚大师赛的表现? 第1页

  

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从1999到2015年,一共17届IMO(国际奥林匹克数学竞赛),中国只丢了3次第一名。

而从2015年开始,中国已经连续连续4届丢掉第一名。

很多人因此怪罪于“禁奥令”,认为教育部禁止奥数培训以及禁止将奥数和升学挂钩是罪魁祸首。

但我觉得恰好相反,正是广泛、密集的奥数培训以及和升学挂钩的奥数福利,造成中国在IMO以及同等水平赛事上逐渐失去优势

用一个非常简化的模型来刻画这个过程。

想象一个人的数学成绩由两部分构成, ,其中 是数学成绩, 是一个人的天赋, t是一个人学习数学的时间, 表示一个随机误差。天赋越高、学习数学的时间越长,数学成绩一般来说会越好,当然也会存在一定的风险。

但是 并不是一个线性函数,随着学习时间不断增长,他的边际增加也会降低,不失一般性,假设这个学习过程是一个对数函数:

不难发现,要达到一定的学习成绩,天赋和学习时间是一个相互替代的关系。

如果小明的天赋是小刚的两倍,那小刚的学习时间就得达到小明的平方,两者的成绩才会打平。

在一个普通难度的数学竞赛上,小明学习了2个小时,小刚就得学4个小时,两者打平。

在一个中等难度的数学竞赛上,小明学习了3个小时,小刚就得学9个小时,不吃不睡,还是能打平。

而在一个超高难度的数学竞赛上,小明学习了5小时,此时小刚就是不吃不睡一天24小时都学数学,也赶不上小明了。

所以,在越困难的比赛上,天赋所起到的作用越重要。作为IMO这样级别的竞赛,当然是应该首先选出天赋最强的选手,再对其进行长期训练,才能够获得好成绩。

那么问题来了,应该如何选出天赋最强的选手呢?

我们自然没法看到每个人的学习时间,但是我们能看到每个人的数学成绩。如果我们按照成绩在一定水平上划一条线,在这条线上的,可以进入下一个阶段的奥数训练,并获得一个奖励(保送、加分),那么在这样的制度下,我们会选出什么样的选手来?

PISA数据给了我们一个机会去研究这个问题。PISA是一个对每个国家15岁学生的学力调查,我在知乎上回答过两个和PISA数据相关的问题:

2015年时,PISA询问了每一个被调查学生的每周数学学习时间,并且对他们进行数学测试,得出了一个全球可比的标准化考试成绩。

我们使用PISA数据,对中国和美国的数学学习时间和考试成绩之间做了一个分位数回归。这个结果可以告诉我们对于不同成绩的学生来说,数学学习时间和数学考试成绩之间有什么样的相关性。

用直觉想一想,肯定是一个正的关系吧?毕竟学习时间越长,考试成绩肯定越好。比如美国:

上图是美国的例子,其中每星期学习数学的时间和数学成绩之间的关系见右半图。

可以看到,这是一条先上升,再下降,最后又重新出现上升的倒U型曲线。

1,对于那些数学成绩最差(见同等分位点的左图,大约在PISA标准测试300分)的人来说,每星期多学习1分钟数学,他们的成绩会增加0.07左右。

2,对于那些数学成绩中等(PISA标准测试450分)的人来说,每星期多学习1分钟数学,他们的成绩会增加0.13左右。

3,对于那些数学成绩中等偏上(PISA标准测试不到600分)的人来说,每星期多学习1分钟数学,他们的成绩会增加0.08左右。

4,对于那些数学成绩最好(PISA标准测试超过600分)的人来说,每星期多学习1分钟数学,他们的成绩会增加0.1左右。

因此,当你看到一个15岁的美国学生每星期数学多学了一分钟,你可以放心地预判,他的数学成绩总是会更高一些。


但学习时间和学习成绩之间的关系并没有那么简单,出现美国这样的标准情况,其前提是数学天赋和学习时间之间不存在明显相关性。当数学天赋和他学习数学的时间有一定的相关性,数学考试成绩和学习时间的关系就不确定了。

举一个例子,假如一个班级的学生虽然天赋参差不齐,但他们对数学的态度都是【必须学到95分才行】,那么我们会看到天赋比较低的人会花更多的时间在数学学习上才能考到95,而天赋高的人可以少花时间或者基本不用花时间。此时学习时间和数学天赋之间有一个负的相关性,而数学学习时间和考试成绩毫无关系(大家的考试成绩都是95分)。

我把这种情况称为【勤能补拙的陷阱】

而这个【勤能补拙的陷阱】,正出现在中国:

中国和美国的两张图相比,有非常大的信息量:

1,美国处于前5%分位点的学生和中国处于前30%分位点的学生相比,标准测试的成绩是一样的,都是584分。

2,中国学生每多学习一分钟数学,增加的学习成绩要比美国低,无论在什么分位点上都是如此。

3,从60%的水平(大约560分)开始,每多学习一分钟数学的中国同学,增加的学习成绩开始不显著异于零,并从84%开始逐渐低于零。在这个阶段,中国陷入【勤能补拙陷阱】。

5,从95%的水平开始,每多学习一分钟数学的中国同学,增加的学习成绩显著为负。说明在这个区间里,天赋和学习时间成反比的程度更大,已经到了【勤不能补拙】的程度了。学渣学得再多,也要逐渐赶不上学霸了。

想象一下,如果我们在中国和美国中学生里面的前5%的水平上划一条线,说这批人能够适合更高一级的数学竞赛并且加以训练,会有什么结果?

1,美国选出来的学生,虽然他们的数学成绩只有600出头,但是他们确实选出了天赋最高的5%学生,因为从美国的图来看,天赋和学习时间可能并不存在什么相关性,成绩的前5%,差不多就是天赋的前5%。

2,中国选出来的学生,他们的数学成绩达到了700,远高于美国的同等百分位。但是他们是否也是天赋最高的5%学生呢?这就很难说了。因为在95%的百分位以上,中国学生的数学学习时间和数学成绩之间的关系是负的,这意味着有一批天赋并不在前5%的学生,通过和天赋成反比的大量训练,挤出了天赋处在前5%的学生。

如果每一个阶段的选拔,都漏掉了一批真正有天赋的学生,纳入了一批【勤能补拙】的同学,那么在更高一级水平的赛事上,这批【勤能补拙】的学生,可能就会暴露出自己的短板——别忘了,学习时间的边际效益是递减的,在最高级的赛事上,首先必须得有天赋,其次才是足够的训练。

那么,中国和美国为什么会有这样的差异呢?或者说,为什么中学生会在数学的学习时间上出现这样的【扭曲】?

我们首先可以想一个企业的例子。一个企业,用同一种资源生产很多种价格相等商品,那么他的资源分配最后达到的一个均衡,会让每一个产品的投入和产出的回报率相等。

但如果这个企业反常地投入一种商品的生产,可能会是什么原因?

1,这种商品的投入资源价格事实上比其他商品更低。

2,这种商品的出售价格事实上比其他商品更高。

换到中国的例子上,就是这样的:

1,中国的奥数参与更普遍,将学生将学习时间投入奥数,比起投入到其他科目上更能让人接受。

2,中国每一个级别的奥数和其他奖励挂钩的程度更大。小学的大量赛事,小升初、初中的大量赛事,每一个赛事的成功都和推荐、自荐等升学福利相关。

这两个背景,使得奥数对中国学生的吸引力更大,对那些以升学为目的的学生来说,他们可能知道自己的天赋并不一定适合学习数学竞赛,但是他们也愿意为之拼搏,用增加学习时间的方式来一个逆袭。

而美国的情况就很简单了,不适合数学竞赛的人,绝不会去在数学上去多花一分钟。天赋一般的学生通过【勤能补拙】超过高天赋学生,这样的神话是基本不存在的,这使得美国在选拔的时候能够轻松地挑选出天赋最强的人选,对这批学生再进行长期高强度训练,反而会让美国在平均成绩远不如中国的情况下,在最高级别赛事上超过中国。

但话说回来,虽然在IMO等竞赛结果上看,美国可能在这几年强于中国。但是中国的全民参与,美国的掐尖培训,这两种模式真的就能通过几次比赛分出高下吗?

别忘了,美国的PISA数学平均成绩是469,排名全球42;而中国四省(北京上海广东江苏)的平均成绩是547,排名在新加坡、香港特别行政区、澳门特别行政区之后,位列全球第4名。

全民奥数、【勤能补拙】的陷阱虽然会让中国在高级别赛事的选拔上吃亏,但他对学生整体数学水平的提升,其作用也许会在更远的将来体现出来。


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1、人脸识别技术成熟了吗?

这个技术已经很成熟了。

不知道还没有人记得劳荣枝,就是自1999年后潜逃20年的上古女逃犯。她是法医秦明笔下“人皮牢笼”案的真凶;也是影视剧《红蜘蛛》里的“美女蛇”;更是与法子英合谋杀害7人性命的女魔头。

然后这个人,在2019年11月28日,因为被商场的人脸识别系统识别而被捕。

略过其20年的逃亡轨迹和肢解尸体的残忍,其20年容貌的变化和隐形埋名为什么仍然会被人脸识别抓住呢?

第一个原因,不管是电脑训练的过程,还是在线识别的过程,都需要对人脸的典型特征进行提取,主要包括全局特征、两个眼睛的特征,鼻子的特征、还有两个嘴角的特征。所以担心换了发型后打不开支付宝是多余的,女生留长发后遮住耳朵也不会影响人脸识别。人脸有些特征变化是很微小的。

其次,人随着年龄生长这些部位会有一些变化,会影响到人脸识别,但人眼睛上部的轮廓、鼻子两侧的颧骨、还有嘴角边缘区域的颌骨是不会变的,这也是劳荣枝逃亡20年后,仍被抓到的主要原因,当然另一个主要原因是,劳荣枝逃亡后,仍坚持健身、跳舞等,相貌特征并没有发生巨大变化,要不然凭目前的人脸识别还是很难抓到。

以上也可以看出,如果只是做了双眼皮或者是短时间内脸长胖或者变瘦也并不会影响到人脸识别的结果。因此,目前的人脸识别已经相当完善了。

2、人脸识别的隐私困境

然而为什么没有大范围的应用呢?原因是可能会与法律和道德相冲突。

(比如上图,给不同陌生男性开门这种隐私信息,受到法律的保护,也和失足没有必然联系,甚至可能是该女性的私德,不应该进入人脸识别领域。PS:网上选取的图片,真实性有待考察)

目前如果强制接入全员无差别的人脸识别,并不是一个好时机,因为隐私保护的相关法规并没有特别健全,这个时候接入会造成隐私泄露或滥用安全隐患。明年开始施行的《民法典》对人格权建立了独立的章节,从1032条-1039条都对隐私权进行了规范,但之所以说目前法规没有特别健全,原因有三:

1、《民法典》还尚未真正施行,要到明年的1月1日才开始“转正”。在这种情况下,只能援引原来《民法总则》关于隐私权的法条,一般要求侵犯隐私权的同时具有一定经济利益。隐私权的保护范围过窄。

2、即使《民法典》投入使用,还有很多的补丁需要打,很多的解释需要颁布。法律在于实践,没有实践的法律是谈不上完善的。

3、即使《民法典》投入使用,也没有对人脸识别做出特别的解释和适用。其中1033条:除法律另有规定或者权利人明确同意外,任何组织或者个人不得实施下列行为:…(三)拍摄、窥视、窃听他人的私密活动;(五)处理他人的私密信息;1034条:自然人的个人信息受法律的保护。个人信息是以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人的各种信息,包括自然人的姓名、出生日期、身份证件号码、生物识别信息、住址、电话号码、电子邮箱、健康信息、行踪信息等。个人信息中的隐私信息,适用有关隐私权的规定;没有规定的,适用有关个人信息保护的规定。

明眼人想想就知道,上面的那个“失足”截图中,违背了民法典规范的多少种信息类别。姓名、身份证好吗、联系方式、肖像、住址、电话号码(有打码)、行踪信息等等,如果大面积使用人脸技术,会不会导致这种情况渐成普遍?这可谓是现实版本“黑镜”了。

另外,IBM也宣布将不再提供和开发面部识别技术,并指责执法机构或私企滥用面部识别技术的行为了。在IBM首席执行官Arvind Krishna在今年六月致国会的信中表示,IBM将不再提供通用面部识别或分析软件。IBM也将不再开发或研究这项技术。

信中说:由于人工智能的进步,人脸识别在过去十年中得到了极大的进步。与此同时,提供相关技术的通常是缺少监管的私营企业,而这些技术也被证明存在对年龄、种族和族裔方面的偏见,这使得这些工具在执法和安全方面显得不可靠,并为潜在的侵犯公民权利的行为提供了机会。

3、人类识别的授权困境

所以人脸识别技术就算再成熟,真的那么适配目前的社会吗?

需要考虑的是,与用户或者公民签订“人脸识别技术”的是商业公司还是政府?(不会想一声不吭就识别了吧?虽然现实往往是默认地认为“你的隐私没有价值”)如果要求用户签订协议的话,那么对未成年人如何进行保护呢?要知道,《民法典》第20条下调了无民事行为能力年龄的范围,8周岁以下的统称为无民事行为能力人,这部分人的人脸识别协议怎么签?8周岁以上,18周岁以下的人签订的人脸识别协议在法律上又该判定为效力几何的合同?

立法还尚未跟上,又怎么能仓皇普及呢?但若人脸识别有相配套的法律解释、司法解释,就能处理目前很多因为“人和操作者对应不上”的问题,比如未成年人对游戏进行支付和对主播打赏等等。

例如,国家对未成年游戏付费的规定:

《国家新闻出版署关于防止未成年人沉迷网络游戏的通知》规定,网络游戏企业须采取有效措施,限制未成年人使用与其民事行为能力不符的付费服务。未满8周岁的用户,不得为其提供游戏付费服务。8到16周岁的用户,单次充值金额不得超过50元人民币,每月充值金额累计不得超过200元人民币;16到18周岁的用户,单次充值金额不得超过100元人民币,每月充值金额累计不得超过400元人民币。

但上有政策,下有对策,由于现有条件(手机号、身份证授权等)没有办法检测谁是未成年人,所以实践中导致了两个问题:1、未成年使用成年人的身份证进行游戏,充值,最后被家庭发现产生诉争和讼累。2、成年人充值之后假托是家里未成年所为,要求退费。

我们可以假设,如果人脸识别和法律授权、司法解释完全合拍之后,这两种问题当然也就在可能性之外了,但如果人脸识别与未成年民事行为能力这方面的衔接不跟上,怕是很难真正普及,这里面的法律问题还有很多。

总结:人脸识别好技术,法律保护不滥用

目前我国的隐私权、个人信息保护正在越来越好,除了明年实施的《民法典》独立出了人格权编,今年10月1日出台的《个人信息安全规范》以及明年的《民法典》,都对个人的隐私权做了更大的保护,对其他各方使用、存储、买卖用户信息做了更大的限制。假如有一天立法能更上(事实上已经在飞速发展了),人脸识别技术也就真正地成为一个普遍技术了。但还没有去毒之前,随意放出笼子可能会产生一些《黑镜》之恶,这也许就是社会不想看到的了。




  

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