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    性格能夠被識(shí)別后,我們究竟失去了哪些權(quán)利?

    原標(biāo)題:性格能夠被識(shí)別后,我們究竟失去了哪些權(quán)利?

    文 | 顏璇

    來(lái)源 | 智能相對(duì)論(ID:aixdlun)

    俗話說(shuō)得好,“性格決定命運(yùn)?!?/p>

    性格為什么可以決定一個(gè)人的命運(yùn)呢?在以前,人們認(rèn)為這是因?yàn)樗枷霙Q定行為,行為決定習(xí)慣,習(xí)慣決定性格,性格進(jìn)而決定命運(yùn),而到了人工智能興起的今天,因果關(guān)系可要簡(jiǎn)單得多了。

    當(dāng)你的性格可以被AI一眼看穿,你就必須意識(shí)到,你的命運(yùn)即將開(kāi)始改變。你的人格魅力、一些古怪的性格特點(diǎn)以及情緒穩(wěn)定度會(huì)被AI數(shù)據(jù)化,你身邊的人都可以根據(jù)這一份數(shù)據(jù)報(bào)表來(lái)評(píng)判你,并決定是否要跟你做朋友,你的老板也可以據(jù)此來(lái)決定要不要聘用你……

    近日,來(lái)自墨爾本大學(xué)的研究人員就設(shè)計(jì)了一種AI生物識(shí)別鏡,可以根據(jù)人的臉部照片檢測(cè)和顯示其個(gè)性特征和外貌上的魅力,最多可以分析14項(xiàng)性格特征,包括性別、年齡、種族,以及魅力、性格古怪之處和情緒穩(wěn)定度等。

    AI變成了一塊魔鏡,可以照到每個(gè)人性格的“樣子”?,F(xiàn)實(shí)中自然不會(huì)有惡毒的皇后給善良的公主喂毒蘋果,我們卻有點(diǎn)害怕被魔鏡否認(rèn)“你才不是世界上性格最好的人”。用AI分析性格,還是有待商榷。

    外貌體現(xiàn)性格?顯然是不靠譜的

    識(shí)別性格的AI鏡僅僅由用戶的外貌做出估計(jì),它的準(zhǔn)確性便會(huì)十分有限。數(shù)據(jù)的一維性會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)存量產(chǎn)生更多的要求,但這個(gè)系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上只參考了相對(duì)較小且眾包的數(shù)據(jù)集,所以,僅僅靠外貌就想要得到公平的性格結(jié)論顯然是不可能的。

    除此之外,AI分析性格的系統(tǒng)并非是心理分析儀,而是生物識(shí)別,尤其是面部識(shí)別系統(tǒng),在這方面,就難免遭遇人臉識(shí)別的通病——在年齡、性別和種族上的歧視。

    今年上半年,亞馬遜的 Rekognition被許多執(zhí)法部門采用,但就在近日,美國(guó)民權(quán)組織使用該系統(tǒng)掃描了所有 535 位美國(guó)國(guó)會(huì)議員的面部照片后,發(fā)現(xiàn)其中 28 人竟被識(shí)別成了罪犯。而在28 個(gè)錯(cuò)誤匹配中,有 11 個(gè)是有色人種(約占 39%)。要知道,在當(dāng)前美國(guó)國(guó)會(huì)上,只有 20% 的議員是有色人種。

    無(wú)獨(dú)有偶,由IBM、微軟和曠視科技(Face++)設(shè)計(jì)的面部識(shí)別算法,與膚色較淺的男性相比,其在檢測(cè)膚色較深的女性時(shí),出錯(cuò)率也要高出35%。

    這顯然是個(gè)很難解決的問(wèn)題,當(dāng)我們默認(rèn)一個(gè)人的外貌與其性格有著強(qiáng)聯(lián)系時(shí),在“以貌取人”的時(shí)代里,再將性格判定權(quán)利交給有偏見(jiàn)的AI,這其中的后患是不能低估的,而生物識(shí)別鏡凸顯了算法偏差可能造成的現(xiàn)實(shí)后果。

    AI性格分析進(jìn)入市場(chǎng),會(huì)剝奪我們的哪些權(quán)利?

    退一萬(wàn)步來(lái)講,即使通過(guò)面部識(shí)別能夠分析出某個(gè)人的性格特征(畢竟外貌和性格都與遺傳有關(guān)),新技術(shù)的應(yīng)用可沒(méi)有想象中那么簡(jiǎn)單。就智能相對(duì)論(ID:aixdlun)分析師顏璇來(lái)看,其中隱患至少有三點(diǎn)。

    性格的“魔鏡”變成了父母的“遙控器”

    一般來(lái)說(shuō),性格一經(jīng)形成便比較穩(wěn)定,但并非一成不變,而是具有可塑性的。性格不同于氣質(zhì),更多體現(xiàn)了人格的社會(huì)屬性,是可以通過(guò)習(xí)慣化了的行為方式去改變的。

    性格的可塑性自然是讓父母看到了某種希望——打造一個(gè)完美性格的、抑或是父母想要的那種性格的孩子。

    最近,臺(tái)灣上線了一部新劇《你的孩子不是你的孩子》,堪稱臺(tái)灣版《黑鏡》,在這部劇中有這樣一個(gè)故事——一位母親手中有著一個(gè)可以控制兒子時(shí)間的遙控器,在母親的眼里,這個(gè)遙控器就是一種“資源”,她可以不斷地重復(fù)兒子的時(shí)間,不斷地修正兒子的錯(cuò)誤,最后讓兒子變得更加完美。

    性格的校準(zhǔn)器無(wú)疑也會(huì)成為這樣一種“資源”,而這樣的資源,你想不想要?人們可以通過(guò)這個(gè)機(jī)器不斷地校正,讓孩子的性格變得更加討喜。而到了最后,你的性格究竟還是不是你的性格?這是個(gè)值得思考的問(wèn)題。

    2.性格分析系統(tǒng)成了商業(yè)信息的靶子

    眾所周知,智能系統(tǒng)可以從數(shù)以億計(jì)的數(shù)據(jù)中提取用戶特征,算法再將大量廣告精準(zhǔn)投放,引導(dǎo)用戶進(jìn)一步消費(fèi),我們的智能手機(jī)已然成為了我們的“圓形監(jiān)獄”。

    當(dāng)AI性格分析開(kāi)始大范圍落地,眼看著有一天,智能產(chǎn)品能夠掌握大量人們的性格數(shù)據(jù),進(jìn)化到比人們自己還“懂”自己,在購(gòu)物和廣告這個(gè)領(lǐng)域,無(wú)法控制的算法可能會(huì)為某種性格的你推薦適合的商品,讓你毫不猶豫地去消費(fèi)。

    AI分析性格的興起,使得營(yíng)銷人員能夠以前所未有的姿態(tài)直接去了解消費(fèi)者。用戶的所有信息指標(biāo)正在無(wú)時(shí)不刻地與保險(xiǎn)公司或商業(yè)公司所共享,這個(gè)項(xiàng)目透明化地呈現(xiàn)了這些信息對(duì)個(gè)人產(chǎn)生的潛在后果。

    其結(jié)果便是商業(yè)信息泛濫,推銷廣告和商業(yè)化營(yíng)銷完美地捏住了用戶的“命門”。消費(fèi)者們毫無(wú)抵抗能力,不假思索地產(chǎn)生對(duì)商業(yè)品牌牢固的忠誠(chéng)。

    3.性格分析剝奪了我們追求進(jìn)步的權(quán)利

    目前,已經(jīng)有許多企業(yè)開(kāi)始利用大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)來(lái)招聘人員,通過(guò)在職位畫像和人才畫像之間進(jìn)行精準(zhǔn)匹配,節(jié)省了人工篩選簡(jiǎn)歷的環(huán)節(jié),有效提高招聘效率。但是,利用AI進(jìn)行面試,并不能實(shí)現(xiàn)機(jī)器與人之間的交心溝通,面試者的綜合素質(zhì)究竟如何還是要看HR的判斷。

    然而,試想一下,你在面試的時(shí)候,HR可以通過(guò)AI性格分析系統(tǒng)選擇一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了解,比如你的責(zé)任感水平, 當(dāng)HR發(fā)現(xiàn)你的責(zé)任感并不是這群面試者里最好的,你可能就失去了一個(gè)就業(yè)機(jī)會(huì)。

    在招聘過(guò)程中,當(dāng)雇主們能夠大批次地使用AI來(lái)分析應(yīng)聘者的性格時(shí),那些公眾所認(rèn)為的“性格不好”的人就會(huì)面臨更加艱難的就業(yè)過(guò)程,即使他們的能力十分突出。在以后,說(shuō)不定個(gè)人的業(yè)務(wù)能力也能被AI估值,到了那個(gè)時(shí)候,用數(shù)字評(píng)判一切固然是公平的,卻剝奪了每個(gè)個(gè)體追求進(jìn)步的權(quán)利。

    我們不能因?yàn)闀r(shí)代的高速前進(jìn),而忽視自己與周圍環(huán)境的互動(dòng)能力,尤其是自己獨(dú)立思考的能力。法國(guó)哲學(xué)家勒內(nèi)·笛卡爾曾經(jīng)提出,我思故我在。當(dāng)個(gè)人的進(jìn)步成為時(shí)代進(jìn)步的犧牲品,我們還在嗎?

    【完】

    智能相對(duì)論(微信id:aixdlun):深挖人工智能這口井,評(píng)出咸淡,講出黑白,道出vb深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域:AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開(kāi)發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。

    極客網(wǎng)企業(yè)會(huì)員

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    2018-07-31
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