被數據誤導後，這個 AI 看誰都是殺人犯
2018/6/9
人工智慧讓人在驚訝於科技進步的同時，也總是讓人感到不安。為了確保 AI 人畜無害的屬性，特斯拉 CEO 馬斯克創辦過一個叫「OpenAI」的組織，還時不時跳出來給人們敲敲警鐘。如果看了麻省理工學院最新的研究成果，馬斯克大概更有理由提醒人們警惕 AI 的潛在威脅了。
本週麻省理工學院的研究人員對外公佈了他們打造的名為「諾曼」（Norman）的 AI，它令人不安的一點在於，它似乎是柯南附體，看誰都像殺人犯……
之所以會出現這種現象，與諾曼接受到的訓練有關。科學家們對諾曼進行的訓練為圖象說明，通俗來講就是「看圖說話」。這原本也沒什麼特別，因為這是很多 AI 都會採用的深度學習方法。不同的是，諾曼學習的資料來自於新聞社交網站 Reddit 的一個子論壇，該論壇專門記錄和觀察一些令人不安的死亡案例。
不過研究人員強調，出於道德上的考慮，他們僅用了論壇上有偏向性的圖像描述與隨機生成的墨跡進行匹配，並沒有使用真實的人物死亡圖像。
讓諾曼經過大量學習後，科學家們將它與正常的神經網絡系統分別進行羅夏墨跡測驗。這是一個著名的人格測試，雖然學術界關於它能否準確反應一個人的心理狀態仍存在爭議，但諾曼的回答還是不免讓人毛骨悚然，如下圖所示：
圖 1
羅曼：「一名男子被推進揉麵機。」
普通 AI：「一張有小鳥的黑白照片。」
圖 2
羅曼：「一名男子在光天化日之下被機關槍射殺。」
普通 AI：「一雙棒球手套的黑白照。」
圖 3
諾曼：「一名男子在他尖叫的妻子面前被槍殺。」
普通 AI：「一人在半空中撐著傘。」
圖 4
諾曼：「一名男子從落地窗跳下。」
普通 AI：「兩個人緊貼著站。」
總之，無論什麼圖像，在諾曼眼裡都成了凶殺現場照。
我們總是對機器有種盲目的信任，認為電腦、代碼都是公正的，不帶偏見的，但諾曼的實驗證明，如果使用有偏差的數據訓練 AI，它很容易就被帶著跑偏。
因此，The Verge 的作者 Bijan Stephen 提出了這樣的疑問：如果在銀行系統中引進 AI，用算法來審批貸款，萬一它帶有偏見呢？有色人種會不會受到「特殊對待」？
當我們在現實生活中引進 AI 技術時，如何確保算法的公正性？這正是諾曼這類 AI 需要幫我們搞清楚的問題。
順便說一句，如果你對諾曼的思想感到擔憂， 可以前往研究小組設置的頁面 ，對諾曼的圖像描述進行修改，或許能幫他「改邪歸正」。
資料來源：https://www.inside.com.tw/…/mit-norman-psychopath-rorschach…
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