智能机器时代，“技术中立”原则还有效吗？
智能机器时代，“技术中立”的旧日余晖与新生困境
在信息洪流与算法统治的当下，我们不禁要问：那个曾经被奉为圭臬的“技术中立”原则，在智能机器蓬勃发展的时代，是否还拥有它往日的说服力？抑或是，它早已在层出不穷的技术革新与伦理挑战面前，显得有些苍白无力，只剩下一抹旧日荣光的余晖？
“技术中立”的核心论点，简而言之，就是技术本身并不带有善恶属性，它的价值取向取决于使用它的人，以及使用它的目的。一把锤子，可以用来建造房屋，也可以用来施加暴力。人工智能（AI）的出现，似乎在最初也遵循了这一逻辑。机器学习算法可以被训练用于医疗诊断，也可以被用于精准投放广告，甚至可能被用来操纵舆论。从这个角度看，AI作为一种工具，其“中立性”似乎得以延续。
然而，如果我们深入剖析智能机器的运作机制及其日益增长的影响力，就会发现“技术中立”的界限变得模糊，甚至岌岌可危。
一、嵌入的价值与预设的偏见：算法并非真空
智能机器，尤其是AI，并非一张白纸，任由使用者随意挥洒。它们的设计、训练过程以及所依赖的数据，都不可避免地 嵌入了开发者和数据提供者的价值取向和潜在偏见。
训练数据的“污染”： AI的学习过程依赖于海量数据。如果这些数据本身就包含了历史遗留的社会不公、歧视性语言或刻板印象，那么AI在学习过程中就会 “吸收”并“放大”这些偏见。例如，如果一个招聘AI在训练时接触了大量男性担任高层职位的历史数据，它在筛选简历时就可能无意识地偏向男性候选人，即便女性候选人的资历相当。这种偏见并非技术本身的“恶意”，而是数据“不中立”的直接结果，但它却以一种看似“客观”的方式，对现实世界产生了实质性的负面影响。
算法设计的“隐形倾向”： 算法的设计者在构建模型时，会做出各种选择：选择什么样的模型架构，使用什么样的评估指标，以及如何处理数据中的不确定性。这些选择背后，往往也潜藏着设计者对“最优解”的理解，这种理解又受到其社会背景、文化观念等因素的影响。例如，一个推荐算法为了最大化用户停留时间，可能会倾向于推送更具争议性、更能引发情绪反应的内容，而忽略了内容的深度或准确性。这种“优化目标”本身就塑造了技术的使用方向。
因此，我们不能简单地说“AI本身是中立的”，因为它的“骨骼”（算法）和“血肉”（数据）已经带有了一定的“先天倾向”。
二、自主性与“黑箱”的挑战：谁在真正控制？
智能机器，特别是深度学习模型，其决策过程往往 极其复杂且难以解释，我们称之为“黑箱”。即使是设计者，也未必能完全洞悉AI在面对特定输入时是如何得出某个结论的。
“黑箱”的不可追溯性： 当AI做出一个有问题的决策时，我们很难准确地追溯到是哪个环节、哪段代码、哪个数据点导致了错误。这种“黑箱”特性使得追责和纠错变得异常困难。我们无法简单地像修理一个机械故障一样，去“修正”AI的“道德判断”或“公平性”。
“涌现”的能力与不可预测性： 随着模型的规模越来越大、能力越来越强，AI可能会展现出一些 “涌现”的行为，即超出开发者预期和控制的能力。这些涌现出的能力，其潜在的社会影响是难以预料的。例如，一个AI可能通过学习大量文本，自己“发明”出新的表达方式或新的“世界观”，这些内容可能会以我们意想不到的方式影响人们的思想。
在这种情况下，我们很难再用“技术中立”来辩解，因为技术的“自主性”和“不可控性”正在削弱人类的最终控制力，使得技术本身开始显现出某种“主动性”的特征。
三、扩散与放大效应：技术的影响力超越了使用者
智能机器的应用往往具有 强大的扩散性和放大效应。一旦部署，其影响范围可以迅速扩大，并对社会结构、人际关系乃至个体认知产生深刻而持久的改变。
规模化应用带来的系统性风险： 一个带有偏见的算法，如果被广泛应用于金融信贷、刑事司法或教育招生等关键领域，其负面影响将被 成百上千倍地放大，形成系统性的不公。我们不能仅仅责怪使用者的“恶意”，因为技术的设计本身就为这种大规模的负面影响埋下了伏笔。
塑造社会规范与价值观： 社交媒体的推荐算法、搜索引擎的排名机制，都在潜移默化地塑造着我们获取信息的方式、我们关注的议题，甚至我们的价值观。例如，算法为了吸引眼球而推荐极端化内容，可能会加剧社会撕裂。在这种情况下，技术不再是简单地服务于用户的意愿，而是 主动地介入并重塑用户的需求和偏好。
“技术中立”的论点，在面对这种强大的“技术力量”时，显得有些单薄。它忽略了技术作为一种社会力量，本身就拥有塑造和影响社会的能力，而非仅仅是等待被使用的工具。
四、谁来定义“善”与“恶”？利益与权力之争
即便我们试图将技术的使用导向“善”，但“善”本身是一个复杂且充满争议的概念，尤其是在一个多元化的社会中。
利益相关者的博弈： 谁拥有技术？谁定义技术的“好”与“坏”？在智能机器时代，这个问题变得尤为尖锐。大型科技公司、政府、研究机构、以及普通用户，他们对技术的期望和需求可能截然不同。技术的设计和应用，往往是 不同利益相关者之间博弈的结果。例如，一家公司为了追求利润，可能会设计出鼓励用户沉迷的算法，即便这种沉迷对用户的身心健康不利。
对“善”的理解的多元与冲突： 在涉及隐私、自由、公平等价值观念时，不同文化、不同群体之间可能存在深刻的冲突。当AI被用于执法或社会管理时，谁来决定“安全”与“自由”的权衡？谁来界定“合法”与“非法”？如果技术的设计者缺乏对这些多元价值的深刻理解和包容，其技术就很容易成为 压迫或歧视的工具。
因此，即使使用者希望“善用”技术，但“善”的定义本身就充满变数，而技术的设计和部署，往往是在这些变数中被定义和实现的。
结论：告别“技术中立”，拥抱“技术责任”
在智能机器时代，我们不得不承认，“技术中立”原则的局限性。技术不再是单纯的工具，而是 一种嵌入了价值、具有一定自主性、并拥有强大社会影响力的力量。
与其纠结于技术是否“中立”，不如将焦点转向 “技术责任”。这不仅仅是使用者个人的责任，更是 设计者、开发者、部署者、监管者以及整个社会的共同责任。
设计者的责任： 必须主动考虑算法偏见、可解释性、以及潜在的社会影响，并努力构建更具包容性和公平性的技术。
部署者的责任： 必须审慎评估技术应用场景，并建立有效的监督和纠错机制。
监管者的责任： 需要制定前瞻性的法律法规，引导技术朝着有利于社会福祉的方向发展，并防范潜在的风险。
我们每个人的责任： 要保持批判性思维，了解技术如何影响我们的生活，并积极参与到关于技术伦理的讨论中。
智能机器时代，技术已不再是我们手中一把单纯的锤子，它更像是一个拥有自己“意志”的生命体，只不过这个“意志”是由我们亲手塑造的。因此，我们不能再抱着“技术中立”的幻想，而是要用 “技术责任” 的眼光，去审视、去塑造，去驾驭，确保智能机器的光芒，真正照亮人类文明的前行之路，而不是成为黑暗的帮凶。
在信息洪流与算法统治的当下，我们不禁要问：那个曾经被奉为圭臬的“技术中立”原则，在智能机器蓬勃发展的时代，是否还拥有它往日的说服力？抑或是，它早已在层出不穷的技术革新与伦理挑战面前，显得有些苍白无力，只剩下一抹旧日荣光的余晖？
“技术中立”的核心论点，简而言之，就是技术本身并不带有善恶属性，它的价值取向取决于使用它的人，以及使用它的目的。一把锤子，可以用来建造房屋，也可以用来施加暴力。人工智能（AI）的出现，似乎在最初也遵循了这一逻辑。机器学习算法可以被训练用于医疗诊断，也可以被用于精准投放广告，甚至可能被用来操纵舆论。从这个角度看，AI作为一种工具，其“中立性”似乎得以延续。
然而，如果我们深入剖析智能机器的运作机制及其日益增长的影响力，就会发现“技术中立”的界限变得模糊，甚至岌岌可危。
一、嵌入的价值与预设的偏见：算法并非真空
智能机器，尤其是AI，并非一张白纸，任由使用者随意挥洒。它们的设计、训练过程以及所依赖的数据，都不可避免地 嵌入了开发者和数据提供者的价值取向和潜在偏见。
训练数据的“污染”： AI的学习过程依赖于海量数据。如果这些数据本身就包含了历史遗留的社会不公、歧视性语言或刻板印象，那么AI在学习过程中就会 “吸收”并“放大”这些偏见。例如，如果一个招聘AI在训练时接触了大量男性担任高层职位的历史数据，它在筛选简历时就可能无意识地偏向男性候选人，即便女性候选人的资历相当。这种偏见并非技术本身的“恶意”，而是数据“不中立”的直接结果，但它却以一种看似“客观”的方式，对现实世界产生了实质性的负面影响。
算法设计的“隐形倾向”： 算法的设计者在构建模型时，会做出各种选择：选择什么样的模型架构，使用什么样的评估指标，以及如何处理数据中的不确定性。这些选择背后，往往也潜藏着设计者对“最优解”的理解，这种理解又受到其社会背景、文化观念等因素的影响。例如，一个推荐算法为了最大化用户停留时间，可能会倾向于推送更具争议性、更能引发情绪反应的内容，而忽略了内容的深度或准确性。这种“优化目标”本身就塑造了技术的使用方向。
因此，我们不能简单地说“AI本身是中立的”，因为它的“骨骼”（算法）和“血肉”（数据）已经带有了一定的“先天倾向”。
二、自主性与“黑箱”的挑战：谁在真正控制？
智能机器，特别是深度学习模型，其决策过程往往 极其复杂且难以解释，我们称之为“黑箱”。即使是设计者，也未必能完全洞悉AI在面对特定输入时是如何得出某个结论的。
“黑箱”的不可追溯性： 当AI做出一个有问题的决策时，我们很难准确地追溯到是哪个环节、哪段代码、哪个数据点导致了错误。这种“黑箱”特性使得追责和纠错变得异常困难。我们无法简单地像修理一个机械故障一样，去“修正”AI的“道德判断”或“公平性”。
“涌现”的能力与不可预测性： 随着模型的规模越来越大、能力越来越强，AI可能会展现出一些 “涌现”的行为，即超出开发者预期和控制的能力。这些涌现出的能力，其潜在的社会影响是难以预料的。例如，一个AI可能通过学习大量文本，自己“发明”出新的表达方式或新的“世界观”，这些内容可能会以我们意想不到的方式影响人们的思想。
在这种情况下，我们很难再用“技术中立”来辩解，因为技术的“自主性”和“不可控性”正在削弱人类的最终控制力，使得技术本身开始显现出某种“主动性”的特征。
三、扩散与放大效应：技术的影响力超越了使用者
智能机器的应用往往具有 强大的扩散性和放大效应。一旦部署，其影响范围可以迅速扩大，并对社会结构、人际关系乃至个体认知产生深刻而持久的改变。
规模化应用带来的系统性风险： 一个带有偏见的算法，如果被广泛应用于金融信贷、刑事司法或教育招生等关键领域，其负面影响将被 成百上千倍地放大，形成系统性的不公。我们不能仅仅责怪使用者的“恶意”，因为技术的设计本身就为这种大规模的负面影响埋下了伏笔。
塑造社会规范与价值观： 社交媒体的推荐算法、搜索引擎的排名机制，都在潜移默化地塑造着我们获取信息的方式、我们关注的议题，甚至我们的价值观。例如，算法为了吸引眼球而推荐极端化内容，可能会加剧社会撕裂。在这种情况下，技术不再是简单地服务于用户的意愿，而是 主动地介入并重塑用户的需求和偏好。
“技术中立”的论点，在面对这种强大的“技术力量”时，显得有些单薄。它忽略了技术作为一种社会力量，本身就拥有塑造和影响社会的能力，而非仅仅是等待被使用的工具。
四、谁来定义“善”与“恶”？利益与权力之争
即便我们试图将技术的使用导向“善”，但“善”本身是一个复杂且充满争议的概念，尤其是在一个多元化的社会中。
利益相关者的博弈： 谁拥有技术？谁定义技术的“好”与“坏”？在智能机器时代，这个问题变得尤为尖锐。大型科技公司、政府、研究机构、以及普通用户，他们对技术的期望和需求可能截然不同。技术的设计和应用，往往是 不同利益相关者之间博弈的结果。例如，一家公司为了追求利润，可能会设计出鼓励用户沉迷的算法，即便这种沉迷对用户的身心健康不利。
对“善”的理解的多元与冲突： 在涉及隐私、自由、公平等价值观念时，不同文化、不同群体之间可能存在深刻的冲突。当AI被用于执法或社会管理时，谁来决定“安全”与“自由”的权衡？谁来界定“合法”与“非法”？如果技术的设计者缺乏对这些多元价值的深刻理解和包容，其技术就很容易成为 压迫或歧视的工具。
因此，即使使用者希望“善用”技术，但“善”的定义本身就充满变数，而技术的设计和部署，往往是在这些变数中被定义和实现的。
结论：告别“技术中立”，拥抱“技术责任”
在智能机器时代，我们不得不承认，“技术中立”原则的局限性。技术不再是单纯的工具，而是 一种嵌入了价值、具有一定自主性、并拥有强大社会影响力的力量。
与其纠结于技术是否“中立”，不如将焦点转向 “技术责任”。这不仅仅是使用者个人的责任，更是 设计者、开发者、部署者、监管者以及整个社会的共同责任。
设计者的责任： 必须主动考虑算法偏见、可解释性、以及潜在的社会影响，并努力构建更具包容性和公平性的技术。
部署者的责任： 必须审慎评估技术应用场景，并建立有效的监督和纠错机制。
监管者的责任： 需要制定前瞻性的法律法规，引导技术朝着有利于社会福祉的方向发展，并防范潜在的风险。
我们每个人的责任： 要保持批判性思维，了解技术如何影响我们的生活，并积极参与到关于技术伦理的讨论中。
智能机器时代，技术已不再是我们手中一把单纯的锤子，它更像是一个拥有自己“意志”的生命体，只不过这个“意志”是由我们亲手塑造的。因此，我们不能再抱着“技术中立”的幻想，而是要用 “技术责任” 的眼光，去审视、去塑造，去驾驭，确保智能机器的光芒，真正照亮人类文明的前行之路，而不是成为黑暗的帮凶。
网友意见
各种“技术中立”原则本来就不是放之四海皆准的，在可以适用的领域继续适用就是了。
有几个号称“技术中立”的不同原则：
一、允许公司采用最适当的合法技术来达到监管要求的环保、安全等效果，而不限制为特定的技术；
二、对不同技术适用相同的监管原则，不针对特定技术起草条例；
三、监管者不可内定技术赢家，不可以条例推动市场转向特定技术。
四、来自美国法律的“技术中立”原则
前三个是欧盟互联网、电信和数据保护法规的原则，不能随便拓展适用范围，否则笑料百出：
- 第一个听起来容易，其实对于“污染排放量极大、可用的技术怎么搞都很菜”的落后行业，直接毙掉更为妥当。
- 第二个的适用范围显然很小，你看看核不扩散条约如何。
- 第三个拓展起来纯属搞笑，你看看电动汽车吧。
第四个是来自美国法律的：
“知道或应当知道他人要实施侵权行为，仍为其侵权行为提供帮助”的人也要承担侵权责任，但如果一类物品既有合法用途又有非法用途，那么不能因为这类物品有可能被他人用于违法行为就推定提供者“知道或应当知道”他人要实施违法行为，更不能要求制造或销售物品的人为此承担责任。
- 提出该原则的背景是，二十世纪七十年代，索尼公司生产的家庭录像机在美国畅销，许多用户拿家庭录像机录制、播放、传播影音信息，美国环球电影制片公司认为这严重损害自己的利益，控告索尼公司。美国最高法院于 1984 年判索尼公司无责，因为索尼公司无法控制用户如何使用家庭录像机。
至于后来是谁禁止人们将这样那样“中立”的技术卖给特定对象，提问者大概是知道的。
提出“技术中立原则”是为了限制“帮助侵权”的责任，避免妨碍技术进步。这不等于“只要物品或技术有合法用途，就能随便销售”，别忘了许多毒品能当做止痛药。
1985 年以来，美国的更多判例将“技术中立原则”的适用范围不断收窄：
- 如果有证据显示物品的提供者准确地知道他人购买这物品就是为了实施侵权行为而仍然卖给他人，或者物品的提供者主动诱导·鼓励他人去非法利用该物品、宣传·暗示该物品有非法用途，或者物品的提供者“有能力采取措施来制止侵权或将后果降低到社会可容忍的范围内”却袖手旁观，那么不能援引“技术中立原则”。
- 如果物品的提供者从他人拿这物品实施的侵权行为中获利，那么不能援引“技术中立原则”。
再后来，美国以“对美国的国家安全构成威胁”为借口，限制一些中国公司的产品销售和从美国获取特定的技术，就更不提这所谓原则了。
历史上，经常有人将这所谓“技术中立”原则比喻为：市民购买菜刀，既可以拿来切菜，又可以拿来杀人，你不能因为菜刀可以杀人就禁止卖菜刀。那很显然，你不会因为“智能机器时代”的到来而禁售菜刀，但用不着多么智能的机器，“能在无人手持的状态下自动挥舞的菜刀”是危险的，不会被一般国家允许上市销售。
你可以借鉴所谓“网络中立”原则的情况：
2017 年 12 月 14 日，美国联邦通信委员会宣布废除奥巴马政府确立的“网络中立”原则：互联网信息服务商应平等对待所有用户访问，不能通过流量或网速控制干涉网络使用，以保证网络数据传输的“中立”。废除的理由是中国等从不遵守。
至于他们自己截留和窃取了多少网络信息，那就不是他们要关心的了。
或者，你可以看看现在进行时的案例：
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