在機(jī)器計(jì)算的過程中，人類僅被視為“輸入信號(hào)”，而不是會(huì)思考、能感受的存在。當(dāng)算法開始編寫算法，人類將被排斥在圈子之外，任由機(jī)器人為我們做決定。
在機(jī)器計(jì)算的過程中，人類僅被視為“輸入信號(hào)”，而不是會(huì)思考、能感受的存在。當(dāng)算法開始編寫算法，人類將被排斥在圈子之外，任由機(jī)器人為我們做決定。
算法在我們的生活中可謂無處不在，可以幫助我們完成各種任務(wù)。
石家莊網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化言比如，它能根據(jù)你的心情為你挑選電影，推薦你可能感興趣的商品，能幫你打車，告訴你駕車線路，幫你在婚戀網(wǎng)站找到合適的交往對(duì)象，等等等等。它幾乎存在于任何我們可以想象的領(lǐng)域。
這些電腦代碼原本是為了生活便利而設(shè)計(jì)的。事實(shí)上，它們的確為我們的生活提供了不少便捷。因此，有一部分人認(rèn)為，算法為我們提供了很多積極的解決方案，應(yīng)該在社會(huì)中不斷擴(kuò)大它的運(yùn)用。
不過另一方面，算法有可能會(huì)使人類喪失頭腦的判斷能力，不斷地依賴軟件去代替頭腦思考。畢竟，既然有現(xiàn)成的軟件能替我們思考，我們何樂而不為呢？
美國皮尤研究中心與依隆大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)想中心共同發(fā)布了一篇關(guān)于算法的利弊影響的調(diào)查報(bào)告。該調(diào)查訪問了1300位技術(shù)專業(yè)人員、學(xué)者、商人、政府官員，詢問了他們對(duì)于算法可能帶來的影響有什么看法。當(dāng)問及算法對(duì)人類的決策技能將產(chǎn)生何種影響，不少業(yè)界人士表示出他們的擔(dān)憂。
算法的進(jìn)步使科技公司與政府部門得以收集、儲(chǔ)存、分類、分析大量數(shù)據(jù)。許多受訪專家表示，人類*初設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)建模與分析，是為了提高做事效率與盈利能力，起初人們對(duì)它可能帶來的社會(huì)影響沒有過多考慮。受訪專家們認(rèn)為，在機(jī)器計(jì)算的過程中，人類將被視為“輸入信號(hào)”，而不是會(huì)思考、能感受、真實(shí)的、變化中的存在。隨著算法的不斷進(jìn)化，我們的社會(huì)將成為一個(gè)僅由邏輯推動(dòng)的、有缺陷的社會(huì)。當(dāng)算法開始編寫算法，人類將被排斥在圈子之外，任由機(jī)器人做決定。
來看看部分受訪專家們是怎么說的。
克萊姆森大學(xué)人本計(jì)算中心的助理教授巴特·尼吉南伯格表示，算法使人們太易于跟從其建議，或者說，太難于超越其建議。
石家莊網(wǎng)絡(luò)建設(shè)消息算法將使自己逐漸演變成羅伯特·默頓所說的“自我應(yīng)驗(yàn)預(yù)言”，把使用者變成僵尸，只知道消費(fèi)易于消費(fèi)的產(chǎn)品。
新美國基金會(huì)數(shù)字權(quán)利排名項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人麗貝卡·麥克金農(nóng)認(rèn)為，算法使機(jī)器快速學(xué)習(xí)，使它們變得越來越難懂，即使其創(chuàng)造者都難以理解它的邏輯，只能跟從其命令做決定，并產(chǎn)生一定的結(jié)果。電腦缺乏責(zé)任心，又具有不透明性，這是非常可怕的。然而另一方面，算法給人與信息的關(guān)系帶來了革命，它能救人性命，也能賦權(quán)于人。
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)人機(jī)交互研究所的副教授洪宜安說，80年代業(yè)界有句話說，“若輸入垃圾數(shù)據(jù)，則輸出亦為垃圾數(shù)據(jù)”，這句話在當(dāng)今仍然適用。石家莊網(wǎng)絡(luò)建設(shè)消息當(dāng)今數(shù)據(jù)的**數(shù)量、電腦速度，可能給我們對(duì)數(shù)據(jù)造成正確的假象。舉一個(gè)平凡的例子，有人嚴(yán)格按照GPS的指示駕車，結(jié)果卻開到河里去了。
未來主義者、咨詢師阿瑪麗·德·席爾瓦米切爾說，預(yù)測(cè)性建模會(huì)限制個(gè)人的自我表達(dá)，從而限制創(chuàng)新與發(fā)展。這將使我們培養(yǎng)出“被寵壞的一代”。這些人當(dāng)中，只有頂層精英懂得創(chuàng)新，而社會(huì)大眾將失去復(fù)雜的決策技能。
美國未來研究所執(zhí)行總監(jiān)瑪麗娜·戈?duì)柋人贡硎荆孟胂蟠娲蜃郑湍芩阉鞯揭唤M文章，一按鈕就能得到一篇圍繞某一話題的敘述性文章，這就相當(dāng)于我們每個(gè)人都有很多的科研助手以及其他助手。另外，算法還有一種潛質(zhì)，即揭露雇傭、工作描述及其他文本信息中的偏見。
麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)的教授大衛(wèi)·卡爾格認(rèn)為，算法公平、算法歧視的問題，是非常重值得重視的，現(xiàn)在我們已經(jīng)注意到這一問題。只要我們主觀上希望擁有不帶歧視的算法，我們就能夠設(shè)計(jì)出不帶歧視的算法。
《未來的人類而種族》一書的作者丹尼爾伯林特認(rèn)為，比起人類的咨詢?nèi)藛T、管理人員，算法更不容易受制于一些不可告人的企圖。因此，算法的輸出信號(hào)從社會(huì)、經(jīng)濟(jì)角度來說都是**的，容易達(dá)到我們對(duì)它的預(yù)期。相比之下，人類的建議與決定才是更可疑的。
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