智能穿戴设备吸引观众。汤彦俊 摄

近日，麻省理工学院媒体实验室出品了一个“暗黑版AI”，再次将人工智能的黑箱隐忧这个经久不衰的话题送上热门。据报道，实验室的三人团队联手创造了一个叫诺曼(Norman)的人工智能，与希区柯克经典电影《惊魂记》中的变态旅馆老板诺曼·贝兹同名。

名如其人。诺曼会以负面想法来理解它看到的图片。例如，一张在一般AI看来只是“树枝上的一群鸟”的普通图片，在诺曼眼中却是“一名男子触电致死”。

团队希望通过诺曼的表现提醒世人：用来教导或训练机器学习算法的数据，会对AI的行为造成显著影响。AI会成为什么样，有时人类可能束手无策。

TA们的偏见就是人类的偏见

诺曼们从哪来？答案首先藏在数据里。

“人工智能识别出的结果不是凭空而来，是大量训练的结果。如果要训练AI某一方面的能力，比如下棋，就需要收集、清洗、标记大量数据供机器学习。如果用于训练的数据不够多，就会造成AI学习的不充分，导致其识别结果的失误。”中科院自动化研究所研究员王金桥对科技日报记者表示。数据本身的分布特性，如偏差甚至偏见，也会被机器“有样学样”。针对诺曼的表现，创造它的实验室也指出，“当人们谈论人工智能算法存在偏差和不公平时，罪魁祸首往往不是算法本身，而是带有偏差、偏见的数据。因为当前的深度学习方法依赖大量的训练样本，网络识别的特性是由样本本身的特性所决定。尽管在训练模型时使用同样的方法，但使用了错误或正确的数据集，就会在图像中看到非常不一样的东西”。