這個夏天我在葡萄牙一個律師會議上發表關於人工智能的演講。在到場的著名講者和聽眾裏有一位專家，其主要工作是移除人工智能系統中的歧視和數據偏差。

 

　　他舉了一個貸款評估系統的例子。 如果這些系統基於一些偏倚的數據，就會輸出譬如「黑人比白人更可能拖欠貸款」 這樣的結論。他說：「我們在嘗試通過重建數據來避免這種情況。不再談及種族，把資料庫中關於種族的特徵變量刪除，而用一組會捕捉到同樣資訊、能夠作出同樣預測、但不會提及人種的變量代替。比如說，我們會儲存關於工作、經濟狀況、家庭規模、年齡等資訊......」

 

　　在他解釋這項工作時，我環顧會議室的四周。我看到的是八十個富裕、享有社會地位、通曉人工智能的律師。 這些參與會議的人，包括我，無一不是白人。而我當天只見到了兩個黑色的面孔：一位是在會議間歇時遞咖啡給我的女性，另一位則是來收拾髒杯子的。

 

　　我突然明白，如果有甚麼錯了，錯也不在於人工智能。假使我們訓練一個系統來預測會場中的人誰更可能拖欠貸款，它會正確地預測出是那兩個從事低收入工作的黑人女性。

 

　　錯的不是人工智能。錯的不是存在於算法或數據中的種族歧視。數據是完全準確的。錯的是現實本身。

 

　　我們人類經常將現實和我們願望中的現實混淆。我們會說「我是一個好丈夫」、「我的車很環保」、「我不能忍受種族歧視」 這樣的話。我很確定在這八十個富裕且受過良好教育的白人中，沒有一個邪惡的種族主義者。我們都是善良守秩序的專家，為了社會的利益而工作。 我們中甚至有一些人主動參與反歧視訴訟，或者是為了開發非歧視電腦程式而努力。我們全都認為自己是進步、善良、一定程度上開明的人。

 

　　但是，在場的所有人中，倒咖啡的恰恰是兩位黑人女性。 而且要說在場的人誰會無能償還貸款的話，一定會是她們。

 

　　物理學家李察·費曼在調查挑戰者號宇航船的爆炸原因時曾說，「大自然是無法愚弄的」。火箭爆炸是因為一對橡膠圈，因為溫度過低而無法防止燃料洩漏。溫度太低，橡膠圈無法運作，燃料洩漏，飛船爆炸，就是這麼簡單。我們無法欺騙大自然，它就是如此。 不管宇航總局是否推遲發射的日期。不管發射成本多高、是否政治適當。要麼你是在能使橡膠圈正常運作的規定溫度內操作，要麼不是。如果不是，飛船就是會爆炸。

 

　　在我看來，我們也處於相似的狀況。帶有種族歧視的人工智能的問題不總是在於人工智能。而是在於這個帶有種族歧視的世界，在於這個倒咖啡的兩人恰好是黑人的世界。 我們縱使採用不同的措辭（她們是黑人？抑或只是「有色人種」？ ）、持有善良的意圖、自欺地去將世界描述成希望的樣子，人工智慧的算法也不會因此就改變。 算法赤裸裸地反映著這個我們所創造的世界中的不公，沒有任何數據庫設計和調整變量可以改變這不公。

 

　　我們可以掩飾它，也確實掩飾得很好，只要再努力一些我們就能使自己確信一切都很好。 我們只要不把人種編入數據庫，問題自然就會消失，種族歧視也就不存在了。

 

　　只是，那個遞給我咖啡的女士膚色還是那麼黑。

 

　　問題不在於措辭，也不在於人工智能。 問題在現實自身。 人工智能只是一面拒絕被扭曲的明鏡，因為我們無法愚弄算法。

 

 

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