關于AI歧視我們也聊了很多，比如相貌偏見、語言歧視等，但AI的歧視顯然不僅只在這一個淺顯的領域。在其相貌和語言歧視的背后，矗立的其實是AI對這個社會全方位的片面判斷。

那么，AI的歧視問題也就不是一個簡單的算法問題了。今天我們就再聊一聊AI的偏見問題，以及面對它，我們究竟能做些什么。

始作俑者的人類本身：AI歧視產生的根源

首先我們需要清楚的是，發生AI歧視這種事情的原因在哪里。目前來看，大體上有兩個個方面。

1. 數據和算法的限制。

首先是數據的限制。AI對事物作出的判斷不是憑空或者隨機而得的，它必須要經過一些列的訓練學習才可以。那么，如果要訓練它在某方面的能力，就要將相關領域的數據搜集起來供其學習。在這一方面，如果數據訓練量不足，那么就會造成AI學習的不完備，其也就可能作出錯誤的判斷。

而數據限制的另一方面則來自數據本身。比如某個群體會有一些共性的特征，那么AI將會把這些大多數的共性特征數據作為標簽來用。一旦對象不在這個群體特征里，或屬于這個群體的少數特征，其就有可能采取否定的態度。

其次則是算法的限制。程序員在設置AI學習程序的時候，無法做到過濾到每一條消極的信息。因此，AI在經過大量的數據學習之后，其會自動匹配不同群體之間的關鍵詞，然后做出判斷。比如職業的男女分化問題。

事實上，目前我們面臨的所有AI的歧視問題基本上是圍繞著這兩個方面展開的。數據學習不夠多，或者數據學習夠多之后，其學習范圍超出了程序員設定的內容，然后開始進行自我學習和判斷。這就造成了歧視行為的發生。

2. 人類固有偏見的強化。

但AI的歧視問題的根源并不在于數據和算法。在一定程度上，AI的歧視實際上是人類偏見的一種顯現和強化。人類是善于進行言語上的克制的，或者表現出在溝通交流中的表面客套。長此以往，人們似乎把隱藏自己對別人的偏見當成了一種有素質的美德。問題變成了你心里歧視與否不重要，面上做得好，你就是一個好人。

在這方面，做慈善的被曝丑聞后對比尤其突出。

而AI出現的意義之一就是打破了人們維持表面友好的自我欺騙的情況，它把那些被人們刻意隱藏的，并且似乎被隱藏得很好的東西重新抖摟了出來。這就是顯現，那么為什么說會得到強化呢?

首先，AI學習就是一個排除的過程，比如對圖像語義分割，它要找到眼球，就必須要先進行圖像的分割，否定其他不適眼球的東西。同理，要招到一個合適的員工，它也是重點去排除不合適的選項。否定的過程，就是一個強化的過程。

其次，是基于AI的特殊屬性。AI是有史以來第一個人造的、有自己的判斷能力的事物，當它出現一些違背人類維持表面友好而設定的一些規則的時候，人們一方面感到驚異，另一方面則會由此而進一步看清自己。它毫不留情地折了人類的面子，自然換來了更大的關注。

算法的限制和對人類固有觀念的強化，大抵可以說明了AI歧視橫行的原因所在。

AI歧視不僅類別多，影響可能還很大

如果我們僅僅是被AI歧視了，并且知道它的歧視是算法和人類本身問題所致，那也就無需擔心。畢竟，歧視無處不在，心理足夠強大，任何歧視都夠不成火力傷害。論不要臉的自黑精神，似乎沒誰能比得過現代人。

但是，當AI不僅僅是歧視你，還要對你做出判斷，決定你的人生、工作、地位……的時候，你還能對它的歧視坐視不管嗎?

比如現在非常流行一個概念，用AI來進行招聘。

在理論上來講，它能夠通過學習既有的員工資料來篩選最符合公司需求的新人。對這些員工進行標簽分類是學習的一環，能力強、口才好、實習經驗豐富等可能會被篩選出來，但是，萬一在這些樣本中，AI找到了其他具有高度相同但和招聘又無關的標簽了呢?

比如這些人可能男生多一點，它可能會認為女生不適合這項工作;如果城市戶口的人多一點，來自農村的就有可能被篩掉;如果23歲以前的人多一點的話，那23歲以后的人就可能被認為不適合……

你看，僅僅就是這幾個方面，就已經涉及到性別歧視、地域歧視、年齡歧視了。雖然人們開發AI進行招聘是為了避免面試官會憑主觀印象決定去留，但太過于客觀的AI招聘同樣也會引發一些值得考慮的問題。

再比如把AI布置在警務工作當中。

最近一段時間提到最多的就是利用AI幫助識別甚至是預測罪犯。比如去年上海交大的一篇論文中提出，可以通過人的樣貌進行分析，來判斷此人是否有犯罪的傾向。簡單來說，就是看你是不是長了一張“犯人臉”。而美國的警察也在最近試圖部署一套警務系統，來預測犯罪發生的人員相關、地理區域等，directadmin安裝，然后來針對性加強監控。英國來采用過類似的方法來預防犯罪。