偏见 。但如果训练集的是倾斜的 , 那么最终的结果也将带有偏见 。而且训练数据集带来的倾斜 , 是永久性的 。
明显的例子就是受到学术界声讨的斯坦福的“看脸识性取向”系统和上海交大的“看脸识罪犯”系统 。
尽管有些系统通过自我学习进化 , 但大多数系统都是通过与人类的交互来学习 。于是系统的偏见随着交互用户所带的偏见产生 。
举个例子 , 之前在魅族的公众号里回复詹姆斯 , 其后台的人工智能自动回复“詹猩猩” 。

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这一回复激起了国内詹姆斯球迷的不满 , 魅族紧急屏蔽掉词条 , 向球迷致歉 。
而小米的小爱音响 , 在用户提问“同性恋”时 , 其对同性恋人群的评价是“心理极其扭曲” 。
魅族公众号和小爱同学的偏见都是从和用户的交互中学习而来 。
这种偏见还会放大 。
例如 , 你在网上购买洗发液 , 再次进入网站 , 系统会向你推荐各种洗发液 。
你又不喝洗发液 , 也不开理发店 , 你已经买了 , 为什么还要铺天盖地的推荐洗发液给你 。
人工智能的算法 , 放大了你对洗发液的需求 。
那么一个容易产生偏见的老师 , 一个会放大偏见的老师 , 能是一个好老师吗?
AI技术掌握在一小部分人手中
虽然AI技术已经渗透到了各行各业 , 但实际上AI技术 , 掌握在一小部分的人手里 。
说白了 , 就掌握在美国湾区、纽约的白人手中 , 掌握在北上广那些科技公司的少数人手中 。

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根据领英发布的《全球AI领域人才分布报告》中显示 , 全球人工智能行业的人才总计有150万 , 其中美国就有85万 , 占有了总人口的5成以上 。而中国人工智能的人才 , “逾5万” , 排在全球第7 。

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【可怕!8亿人的工作岗位将被AI替代】中国较大的人工智能公司中 , 事实上有一半是美国公司 , 43.9%的中国人工智能人才来自美国 , 他们中的许多人是从美国返回中国的美籍华人 , 英国是中国人工智能人才的第二大引入地 , 占15.3% 。
而从近几年互联网公司并购的趋势来看 , 每一个行业会从开始的群雄逐鹿百家争鸣到最后独角兽巨无霸公司一家独大 , 资金、人才会向这些公司聚集 。而成为老大的公司 , 容易变的傲慢和专横 。
吃“人血馒头”的百度如是 , 乘客被害的滴滴如是 , 操纵美国大选舆论的Facebook也如是 。
国之重器 , 不应该掌握在一小部分人手中 , 国之根本 , 也不应该被少数公司垄断 。
如果“AI+教育”行业的发展和互联网公司的发展一样 , 最终市场被垄断在一个巨无霸公司手中 。一旦这个公司开始作恶 , 左右灌输给学生的信息 , 对教育的荼毒 , 不比假奶粉 , 假疫苗的危害小 。
人不应该像机器人一样的思考
苹果CEO库克在乌镇互联网大会上说 , “我并不担心机器人像人类一样思考 , 我担心人像机器人一样的思考” 。

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人和机器最大的一个不同之处 , 是其美妙的创造力往往来自于灵光一闪 , 即与已有条条框框之间的突发性偏差 。人的模糊、混沌的思维领域 , 也能产生创造和创新 。而机器不同 , 机器处理和输出的都是已知确切的信息 , 在面对未知和混沌时 , 程序往往就会崩溃 。
正如本文开头所说 , 教师不仅仅是传授知识的信息传递者 , 其人格魅力和思想会感染和影响学生 。
人格魅力、激情、灵感 , 这些都是机器不能够理解的混沌信息 。

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人类教师教育学生的最优解是“千人一面” , 但教师本身是“千人千面” 。“人工智能+教育”的教育方式可以做到“千人千面” , 但其核心的算法和作用却是“千人一面” 。毕竟有效的算法就那么几个 , 大多数公司依赖的是谷歌这样巨头的源码和算法 。
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