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《自然》：AI加剧人类不平等， 警惕技术精英利用算法重塑社会结构

景点排名 2025年11月02日 06:43 0 admin
《自然》：AI加剧人类不平等， 警惕技术精英利用算法重塑社会结构

信息来源：https://www.nature.com/articles/d41586-025-03475-w

当公众还在为人工智能究竟会成为人类救星还是终结者而争论不休时，一个更加现实且紧迫的问题正在悄然展开：谁将控制这些日益强大的预测算法，以及这种控制权将如何重塑全球经济和社会权力结构。牛津大学经济学家马克西米利安·卡西在其新著《预测的手段》中警告，围绕人工智能的两极化辩论实际上掩盖了一场精心策划的权力攫取，而公众对算法运作机制的无知正在为技术精英的统治铺平道路。

卡西的核心论点直指问题要害：当前关于人工智能的公共讨论被有意误导。一方面，由富有投资者和科技高管主导的阵营不断宣扬人工智能将解决人类所有问题，并以此为由反对政府监管；另一方面，那些警告人工智能末日论的声音同样受到大笔资金支持，目的是制造恐慌情绪。这两个看似对立的阵营实际上都有各自的商业议程，而真正受影响的公众却被排除在关键决策之外。

问题的严重性在于，人工智能驱动的预测引擎已经深度渗透到社会的各个层面。从企业招聘决策到社交媒体内容分发，从银行信贷审批到军事目标选择，算法正在以前所未有的规模影响着人们的生活轨迹。然而，决定这些系统目标和运作方式的权力却高度集中在少数技术公司手中，这种权力配置正在加剧社会不平等并重塑权力结构。

算法偏见的现实困境

机器学习审计专家凯茜·奥尼尔通过具体案例揭示了算法偏见的复杂现实。以招聘算法为例，这些系统表面上声称能够客观地评估候选人能力，但实际运作机制却充满了系统性偏见。招聘算法通常基于历史数据创建综合评分体系，分析过去被录用、获得好评、留在公司或得到晋升的申请人特征。

《自然》：AI加剧人类不平等， 警惕技术精英利用算法重塑社会结构

加利福尼亚州旧金山的出租车司机抗议一项全市范围内全天候无人驾驶汽车服务的计划。图片来源：David Paul Morris/Bloomberg/Getty

这种看似科学的方法存在根本性缺陷。历史数据本身就承载着长期存在的社会偏见，往往偏向于在精英大学学习、符合企业文化且不太可能离职的年轻白人男性。更重要的是，这些算法执行的本质上是一种基于历史偏见的模式匹配练习，导致许多高素质但背景不同的候选人被系统性地忽视。

第三方招聘算法的使用进一步加剧了这一问题。这些工具根据与职位描述的"匹配度"对申请进行评分，过度重视关键词、特定技能、经验年限或名校背景等表面指标。在专业简历制作服务的帮助下，求职者可以轻松操纵这些匹配度分数，使整个系统变成一场技巧游戏而非能力评估。

奥尼尔指出，卡西在书中提出的基于绩效的公平概念——即只要招聘决策能使企业利润最大化就被认为是公平的——在现实中难以实现。企业缺乏精确客观的方法来衡量每个候选人的未来生产力，必须依赖有缺陷的代理指标和带有偏见的现有系统，这使得歧视几乎不可避免。

技术透明度与公众参与的必要性

卡西强调，要让公众有效参与人工智能治理的讨论，算法的内部运作机制必须变得透明。他在书中花费大量篇幅用通俗语言解释机器学习和深度学习等技术概念，特别是澄清了一个关键误区：神经网络并非人造大脑的模拟。

这种澄清至关重要，因为"人工大脑"的比喻是科技行业用来掩盖人工智能真实本质的主要手段之一。在实际应用中，人工智能系统是由公司构建和控制的工具，其设计目的是服务于特定的商业目标，而非像人类那样思考或感受。消除这种拟人化的误导性比喻，有助于公众更清晰地认识到这些系统的工具属性和其背后的权力关系。

然而，公众教育面临的挑战在于如何平衡技术知识的必要性和实用性。奥尼尔质疑普通公众是否真的需要理解过度拟合、欠拟合等技术细节，或者掌握复杂的经济学理论才能保护自己的权利。她认为，公众真正需要理解的核心概念在卡西书中已经明确阐述："人工智能的核心是使用优化进行自动化决策，这意味着人工智能算法旨在使某些可衡量的目标尽可能最大化。因此，关键问题是谁来选择人工智能系统的目标。"

监管框架与权力制衡的挑战

建立有效的人工智能监管框架面临着理论与现实的巨大差距。卡西从学术角度讨论了公平性、可解释性和隐私保护等监管原则，但这些理论框架在现实世界的复杂环境中往往难以直接应用。

以公平性原则为例，理论上可以设想存在客观衡量每个人能力和贡献的方法，但现实中企业和机构必须在信息不完整、标准模糊的条件下做出决策。这种理论与实践的差距使得基于完美信息假设的经济学模型在指导现实政策制定时显得力不从心。

更复杂的问题在于，随着人工智能技术的快速发展，监管标准本身也需要不断演进。当某个人工智能系统满足了当前的监管要求时，技术的进步往往会产生新的风险和挑战，要求制定更严格的标准。这种动态性使得建立稳定有效的监管框架变得极其困难。

监管的另一个关键挑战是如何在全球化的技术环境中实现有效治理。人工智能技术的开发和部署往往跨越国界，涉及多个司法管辖区。单一国家或地区的监管措施可能面临技术公司"用脚投票"的挑战，即将业务转移到监管较松的地区。

权力集中与社会不平等的加剧

卡西的分析触及了一个更深层的问题：人工智能技术的发展正在重现马克思所描述的"生产资料"控制模式。在工业化时代，控制工厂和机器的资本家掌握了社会的主导权；在信息时代，控制算法和数据的技术公司正在获得类似的支配地位。

这种权力集中的后果已经在多个领域显现。在就业市场，算法决定着求职者的机会；在金融服务中，信用评分算法影响着个人的经济生活；在信息传播领域，推荐算法塑造着公众的认知和观点。这些影响深远的决策权力却高度集中在少数技术巨头手中，缺乏有效的民主监督和制衡机制。

更令人担忧的是，这种权力集中正在自我强化。拥有更多数据和计算资源的公司能够开发更先进的算法，从而获得更大的市场优势和更多的数据，形成一种"赢者通吃"的循环。这种趋势不仅加剧了经济不平等，还可能导致技术寡头垄断的形成。

奥尼尔强调，尽管卡西的书籍提供了重要的理论框架，但仍然缺乏足够的紧迫感和具体的行动指南。在当前这个关键时刻，需要的不仅是学术分析，更是能够帮助公众以健康怀疑态度应对人工智能挑战的实用指导。

解决这一问题需要多方面的努力：提高算法透明度、建立有效的监管机制、促进公众参与技术治理、以及重新分配技术发展带来的收益。只有通过这些综合措施，才能确保人工智能技术服务于整个社会的福祉，而非仅仅增强少数人的权力和财富。

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