如何评价清华大学沈向洋教授在快手讲课时说的「要避免传统社会语境里的偏见被带入AI」？
沈向洋教授在快手讲课时提出的“要避免传统社会语境里的偏见被带入AI”这一观点，是非常具有前瞻性和现实意义的。这句话直击当前人工智能发展过程中一个核心且复杂的问题：如何确保AI的公平性、公正性，并避免其复制、放大甚至固化人类社会中已有的不公平和歧视。
为了详细评价这一观点，我们可以从以下几个方面进行深入探讨：
1. 什么是“传统社会语境里的偏见”？
首先，理解“偏见”的内涵至关重要。传统社会语境中的偏见，是指由于历史、文化、经济、性别、种族、地域等多种因素，在人类社会中形成的、不成文的、往往是无意识的、对特定群体或事物的刻板印象、歧视性认知或不公平对待。这些偏见渗透在人类的语言、行为、决策和制度中，例如：
性别偏见： 认为某些职业更适合男性或女性，对不同性别的能力和角色有固化认知。
种族/地域偏见： 对特定种族或地区的人群持有负面刻板印象，影响就业、住房、司法等。
年龄偏见： 对老年人或年轻人有刻板印象，认为他们能力不足或不成熟。
社会经济地位偏见： 基于一个人的财富、教育背景等对其进行能力或价值的评判。
语言和文化偏见： 对非英语语言或特定文化习俗存在优劣之分。
2. AI如何“继承”这些偏见？
AI，特别是目前主流的基于机器学习的AI系统，其学习过程高度依赖于大量的数据。而这些数据往往是人类社会活动的真实记录，自然也包含了上述的种种偏见。AI在学习过程中，并非“理解”这些偏见的不妥，而是将其作为数据中存在的规律进行学习和内化。具体来说：
训练数据中的偏见： 这是最直接也是最普遍的来源。
历史数据反映歧视： 例如，如果历史招聘数据中，男性工程师的数量远多于女性，那么训练出来的招聘AI可能会倾向于推荐男性候选人，即使女性候选人的能力相当甚至更优。
语言模型中的偏见： 语言模型学习了海量的文本数据，这些文本本身就可能包含性别歧视、种族歧视等词语和表达方式。例如，搜索“医生”时，模型可能默认联想到男性，搜索“护士”时可能联想到女性。
图像识别中的偏见： 训练集中的图像可能未能充分代表不同肤色、体型的人群，导致模型在识别这些人群时准确率下降，甚至出现误判。
算法设计中的潜在偏见： 即使数据相对均衡，算法的设计者也可能在无意识中引入偏见。例如，为提高效率而设计的某些特征工程或模型结构，可能无意中强化了某些社会关联。
人类反馈中的偏见： 在一些强化学习或用户反馈的场景下，人类用户的评价和行为本身也可能带有偏见，从而反过来影响AI的行为和决策。
3. 为什么“避免偏见被带入AI”如此重要？
沈教授的观点之所以重要，是因为如果AI复制甚至放大了社会偏见，将会产生严重的负面后果：
加剧社会不公： AI被广泛应用于招聘、信贷审批、刑事司法、医疗诊断等关键领域。如果AI系统存在偏见，这些不公平将会在社会层面被系统化、规模化地执行，比个体的人类偏见更难以察觉和纠正，进一步固化和加剧社会的不平等。
损害用户信任： 当用户发现AI系统对他们存在歧视时，会严重损害他们对AI技术的信任，阻碍AI的广泛应用和发展。
降低AI的有效性： 偏见会扭曲AI的学习和决策过程，使其无法准确地反映现实世界的复杂性和多样性，从而降低其作为工具的有效性。例如，一个招聘AI如果只倾向于某个特定群体，就会错失大量优秀人才。
道德和法律风险： 带有歧视性的AI系统会引发重大的道德谴责，并可能触犯相关的法律法规。
4. 如何“避免传统社会语境里的偏见被带入AI”？
这是沈教授观点落地的关键。这是一个复杂的多维度挑战，需要技术、伦理、法律和社会各方面的共同努力：
数据治理和偏差检测：
数据清洗与均衡化： 在训练前，对数据进行严格的审查，识别和移除或修正带有明显偏见的内容。努力构建更具代表性的训练数据集，确保不同群体在数据中的覆盖度和比例更均衡。
偏差评估工具： 开发和使用专门的工具来量化和评估AI模型中的偏见，例如在不同人口统计群体上的性能差异。
算法公平性研究：
公平性定义与度量： 业界正在积极研究和定义不同的公平性指标（如均等机会、均等化误识别率等），并开发能够优化这些指标的算法。
对抗性去偏： 采用对抗性学习等技术，训练模型在预测的同时，也努力消除对敏感属性（如性别、种族）的依赖。
因果推断： 利用因果推断的方法，试图理解数据中的关联是否真实反映了因果关系，从而避免仅仅学习到表面的统计相关性所带来的偏见。
模型可解释性：
理解模型决策过程： 提高AI模型的可解释性，帮助我们理解模型为何做出某个特定决策，从而更容易发现和诊断其中隐藏的偏见。
人类参与和监督：
多元化的开发团队： 组建包含不同背景的研发团队，从更广泛的视角审视和识别潜在的偏见。
众包和专家审查： 引入广泛的用户反馈和领域专家的审查，对AI系统的行为进行监督和纠正。
人机协作： 在关键决策点，引入人类的审查和干预，确保AI的建议是公平和公正的。
伦理规范和法律法规：
制定AI伦理准则： 科技公司和行业组织应制定明确的AI伦理准则，将公平性和反歧视作为核心原则。
立法和监管： 政府需要制定相关的法律法规，对AI的公平性进行规范和约束，并设立监管机制。
5. 对沈向洋教授观点的评价：
总而言之，沈向洋教授提出的“要避免传统社会语境里的偏见被带入AI”是一个非常深刻且具建设性的论断。
前瞻性： 他预见到AI的广泛应用将可能放大社会不公，并提前指出了解决之道，体现了其作为AI领域领军人物的责任感和远见。
现实性： 这一问题并非理论空谈，而是当前AI发展面临的迫切挑战，已经有许多案例证明了AI偏见的危害。
普适性： 他的观点适用于所有类型的AI系统，无论是在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统还是决策支持系统，都面临着相似的挑战。
行动导向： 他的话不仅仅是理论上的呼吁，更是对行业内所有从业者的一种鞭策，鼓励大家在技术创新之余，也要关注AI的社会影响和伦理责任。
结论：
沈向洋教授的这一观点，是人工智能发展进程中的一个重要“警钟”。它提醒我们，技术本身是中立的，但其应用和发展离不开社会环境。如果我们不能主动地去识别、理解和解决AI中的偏见问题，那么我们创造出来的AI系统，很可能成为固化甚至加剧社会不公的工具，这与AI旨在服务人类、提升福祉的初衷背道而驰。因此，拥抱这一理念，并付诸实践，是构建负责任、可信赖的AI未来的关键一步。
为了详细评价这一观点，我们可以从以下几个方面进行深入探讨：
1. 什么是“传统社会语境里的偏见”？
首先，理解“偏见”的内涵至关重要。传统社会语境中的偏见，是指由于历史、文化、经济、性别、种族、地域等多种因素，在人类社会中形成的、不成文的、往往是无意识的、对特定群体或事物的刻板印象、歧视性认知或不公平对待。这些偏见渗透在人类的语言、行为、决策和制度中，例如：
性别偏见： 认为某些职业更适合男性或女性，对不同性别的能力和角色有固化认知。
种族/地域偏见： 对特定种族或地区的人群持有负面刻板印象，影响就业、住房、司法等。
年龄偏见： 对老年人或年轻人有刻板印象，认为他们能力不足或不成熟。
社会经济地位偏见： 基于一个人的财富、教育背景等对其进行能力或价值的评判。
语言和文化偏见： 对非英语语言或特定文化习俗存在优劣之分。
2. AI如何“继承”这些偏见？
AI，特别是目前主流的基于机器学习的AI系统，其学习过程高度依赖于大量的数据。而这些数据往往是人类社会活动的真实记录，自然也包含了上述的种种偏见。AI在学习过程中，并非“理解”这些偏见的不妥，而是将其作为数据中存在的规律进行学习和内化。具体来说：
训练数据中的偏见： 这是最直接也是最普遍的来源。
历史数据反映歧视： 例如，如果历史招聘数据中，男性工程师的数量远多于女性，那么训练出来的招聘AI可能会倾向于推荐男性候选人，即使女性候选人的能力相当甚至更优。
语言模型中的偏见： 语言模型学习了海量的文本数据，这些文本本身就可能包含性别歧视、种族歧视等词语和表达方式。例如，搜索“医生”时，模型可能默认联想到男性，搜索“护士”时可能联想到女性。
图像识别中的偏见： 训练集中的图像可能未能充分代表不同肤色、体型的人群，导致模型在识别这些人群时准确率下降，甚至出现误判。
算法设计中的潜在偏见： 即使数据相对均衡，算法的设计者也可能在无意识中引入偏见。例如，为提高效率而设计的某些特征工程或模型结构，可能无意中强化了某些社会关联。
人类反馈中的偏见： 在一些强化学习或用户反馈的场景下，人类用户的评价和行为本身也可能带有偏见，从而反过来影响AI的行为和决策。
3. 为什么“避免偏见被带入AI”如此重要？
沈教授的观点之所以重要，是因为如果AI复制甚至放大了社会偏见，将会产生严重的负面后果：
加剧社会不公： AI被广泛应用于招聘、信贷审批、刑事司法、医疗诊断等关键领域。如果AI系统存在偏见，这些不公平将会在社会层面被系统化、规模化地执行，比个体的人类偏见更难以察觉和纠正，进一步固化和加剧社会的不平等。
损害用户信任： 当用户发现AI系统对他们存在歧视时，会严重损害他们对AI技术的信任，阻碍AI的广泛应用和发展。
降低AI的有效性： 偏见会扭曲AI的学习和决策过程，使其无法准确地反映现实世界的复杂性和多样性，从而降低其作为工具的有效性。例如，一个招聘AI如果只倾向于某个特定群体，就会错失大量优秀人才。
道德和法律风险： 带有歧视性的AI系统会引发重大的道德谴责，并可能触犯相关的法律法规。
4. 如何“避免传统社会语境里的偏见被带入AI”？
这是沈教授观点落地的关键。这是一个复杂的多维度挑战，需要技术、伦理、法律和社会各方面的共同努力：
数据治理和偏差检测：
数据清洗与均衡化： 在训练前，对数据进行严格的审查，识别和移除或修正带有明显偏见的内容。努力构建更具代表性的训练数据集，确保不同群体在数据中的覆盖度和比例更均衡。
偏差评估工具： 开发和使用专门的工具来量化和评估AI模型中的偏见，例如在不同人口统计群体上的性能差异。
算法公平性研究：
公平性定义与度量： 业界正在积极研究和定义不同的公平性指标（如均等机会、均等化误识别率等），并开发能够优化这些指标的算法。
对抗性去偏： 采用对抗性学习等技术，训练模型在预测的同时，也努力消除对敏感属性（如性别、种族）的依赖。
因果推断： 利用因果推断的方法，试图理解数据中的关联是否真实反映了因果关系，从而避免仅仅学习到表面的统计相关性所带来的偏见。
模型可解释性：
理解模型决策过程： 提高AI模型的可解释性，帮助我们理解模型为何做出某个特定决策，从而更容易发现和诊断其中隐藏的偏见。
人类参与和监督：
多元化的开发团队： 组建包含不同背景的研发团队，从更广泛的视角审视和识别潜在的偏见。
众包和专家审查： 引入广泛的用户反馈和领域专家的审查，对AI系统的行为进行监督和纠正。
人机协作： 在关键决策点，引入人类的审查和干预，确保AI的建议是公平和公正的。
伦理规范和法律法规：
制定AI伦理准则： 科技公司和行业组织应制定明确的AI伦理准则，将公平性和反歧视作为核心原则。
立法和监管： 政府需要制定相关的法律法规，对AI的公平性进行规范和约束，并设立监管机制。
5. 对沈向洋教授观点的评价：
总而言之，沈向洋教授提出的“要避免传统社会语境里的偏见被带入AI”是一个非常深刻且具建设性的论断。
前瞻性： 他预见到AI的广泛应用将可能放大社会不公，并提前指出了解决之道，体现了其作为AI领域领军人物的责任感和远见。
现实性： 这一问题并非理论空谈，而是当前AI发展面临的迫切挑战，已经有许多案例证明了AI偏见的危害。
普适性： 他的观点适用于所有类型的AI系统，无论是在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统还是决策支持系统，都面临着相似的挑战。
行动导向： 他的话不仅仅是理论上的呼吁，更是对行业内所有从业者的一种鞭策，鼓励大家在技术创新之余，也要关注AI的社会影响和伦理责任。
结论：
沈向洋教授的这一观点，是人工智能发展进程中的一个重要“警钟”。它提醒我们，技术本身是中立的，但其应用和发展离不开社会环境。如果我们不能主动地去识别、理解和解决AI中的偏见问题，那么我们创造出来的AI系统，很可能成为固化甚至加剧社会不公的工具，这与AI旨在服务人类、提升福祉的初衷背道而驰。因此，拥抱这一理念，并付诸实践，是构建负责任、可信赖的AI未来的关键一步。
网友意见
之前美国的社会学者就观察到过一个有意思的现象，那就是美国的许多大型企业都开始采用AI来审核和筛选求职者的简历，但有意思是的最后AI系统筛选出来的结果跟HR筛选出来的简历相似度越来越高。
这个相似度越来越高应该怎么解释呢？具体表现为，黑人和亚裔求职者在面试者中所占的比例越来越低。
如果说在传统的语境下，HR面对海量的求职者，以种族歧视的形式来排除一部分候选者，减少自己的工作量是情有可原的，那么以AI的计算能力，绝对不存在“脑子不够用”的问题。但AI跟随HR们学习久了，慢慢就摸索出了HR们的喜好，在简历的筛选上也开始玩种族歧视那一套了。
类似的“偏见”其实还有很多。因此，在AI的设计与学习中，必须要考虑到这些语境并加以干预。否则，AI只能加剧歧视。
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