AI伦理背后的权力游戏

据《连线》和Element AI在2018年的一项分析显示，在大型人工智能会议上发表的研究中，女性只占18％，而Facebook和谷歌的研究人员中，女性只占15％和10％。两家公司的发言人表示，谷歌和Facebook不提供人工智能研究多样性数据。

AI Now研究所今年4月发布的一份报告详细描述了“负责技术研究的工程专业人群与部署人工智能系统的极为多样化的人群之间的鲜明文化差异”。该组织将其称为“人工智能问责差距”。

该报告还承认了人工智能系统中隐藏的人力资源，比如Facebook或YouTube内容所需的数万名版主，或者哥伦比亚的Kiwibot司机，他们正在旧金山湾区加州大学伯克利分校附近远程驾驶Kiwibot送货机器人。

图片来源：Facebook 2019多样性数据－按种族划分的Facebook技术劳动力

报告称：“那些开发人工智能并从中获利的企业，与那些最有可能受到其负面影响的企业之间的差距正在拉大，而不是缩小。”报告指出，人工智能行业缺乏政府监管，权力集中在少数几家企业手中。

Safiya Noble博士和Sarah Roberts在今年8月加州大学洛杉矶分校发表的一篇论文中，记录了科技行业缺乏多样性的影响。他们认为，我们现在正在见证“数字技术统治的崛起”，实际上是一个储存资源的权力系统，它可能会根据种族身份、性别或阶级来判断一个人的价值。

“即使在联邦法律下，美国公司也无法‘自我调节’和‘创新’来结束种族歧视。在现代数字技术精英中，精英主义和智力优势的神话被用作种族和性别的象征，不成比例地从有色人种、尤其是非洲裔美国人、拉丁裔和印第安人那里整合资源，”报告写道。“对精英神话的投资压制了对种族主义和歧视的质疑，即使数字精英的产品中充满了种族、阶级和性别标记。”

尽管人们都在谈论如何解决科技行业的多元化问题，但科技行业的很多方面都只取得了渐进式的进展，对拉丁裔或黑人创业者的资助仍然落后于白人创业者。为了解决科技行业在多样性和包容性倡议方面普遍缺乏进展的问题，一对数据与社会研究员建议科技公司和人工智能公司采用种族扫盲。

其中之一，Mutale Nkonde，是《算法问责法》的合著者，该法案于今年早些时候在国会两院提出，要求联邦贸易委员会（FTC）对算法偏见进行评估，并允许该机构根据公司规模开出罚单。

她也是人工智能的执行董事，也是哈佛大学伯克曼·克莱因互联网和社会中心研究员。她现在正在评估人工智能和错误信息在2020年大选中如何被用来针对非洲裔美国人。参议院情报委员会（Senate Intelligence committee）去年10月发布的一项调查发现，干预2016年大选的举措只针对Facebook、Twitter和Instagram上的非裔美国人。

在此之前，她和一个小团队致力于推进种族扫盲的理念。

Nkonde和她的合著者认为，隐性偏见培训和多元化举措——由发布年度多元化报告的科技巨头们倡导的——并没有在创造一个看起来像用户的科技劳动力方面起到什么作用。为了取得有意义的进展，企业应该把模糊的愿望放在一边，开始采取切实的步骤，对人们进行种族扫盲教育。

一篇解释种族扫盲框架的论文写道：“在科技领域建立种族扫盲能力的真正目标，是想象一个不同的世界，一个我们可以打破旧模式的世界。如果不刻意解决技术领域的种族问题，新技术将不可避免地重现旧的分歧。但事实并非如此。”

合著者希望种族素养成为计算机科学学生课程和科技公司员工培训的一部分。他们的方法借鉴了霍华德·史蒂文森（Howard Stevenson）为学校提供的种族扫盲培训，并包括内隐联想测试，以确定人们持有的刻板印象。

种族扫盲旨在为人们提供培训，提升情商，以解决工作场所的种族压力状况。这可能包括计算机科学家和设计师，以及机器学习工程师，允许他们公开谈论一个产品或服务如何能使结构性种族主义永久化，或为不同的用户群体带来不利影响。

这样做的目的是让人们以一种开放和非对抗性的方式讨论产品或服务可能出现的问题。在对大中型科技公司员工的采访中，研究人员发现，在许多科技公司，与种族相关的问题是禁忌。

“人们想假装这无关紧要，而这实际上强化了种族主义模式和行为，”Nkonde说。“这将意味着，企业必须明确自己的价值观，而不是试图通过避免明确表达自己的价值观来迎合所有人。”

Nkonde认为，随着Alphabet等公司开发出对人们生活至关重要的产品，如医疗服务或出售给政府的面部识别软件，种族扫盲将变得越来越重要。

种族扫盲培训的另一个预期结果是，在公司内部创造一种文化，这种文化能在多元化的员工队伍中看到价值。波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）去年发布的一份研究报告发现，多元化程度更高的组织拥有更高的收入和创新能力。但如果招聘和留任数据能说明什么问题的话，那就是硅谷的科技巨头们似乎还没有意识到这一点。

领英的高级软件工程师Guillaume Saint－Jacques认为AI伦理不仅仅是正确的事情，并且其在商业上是合理的。他认为，偏见会妨碍利润。

“如果你有很大的偏见，你可能只会迎合一个群体，最终这会限制你的用户群的增长，所以从商业角度来看，你希望所有人都参与进来……从长远来看，这实际上是一个不错的商业决策。”

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