近日，亞馬遜人工智能招聘軟件因收到大多簡(jiǎn)歷來(lái)自男性，而做出了對(duì)男性候選人的偏好選擇，據(jù)說(shuō)它曾接受了十年的人工智能算法的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。

據(jù)路透社報(bào)道，亞馬遜于2014年開始開發(fā)自動(dòng)化系統(tǒng)，為求職者提供一到五顆星。但去年，該公司在看到它已經(jīng)開始偏愛(ài)技術(shù)角色的男性候選人之后取消了該項(xiàng)目。

因?yàn)锳I工具接受了公司收到的10年簡(jiǎn)歷的培訓(xùn)。由于科技是男性主導(dǎo)的行業(yè)，大多數(shù)簡(jiǎn)歷來(lái)自男性。導(dǎo)致該系統(tǒng)無(wú)意間接受了選擇男性候選人而不是女性候選人的培訓(xùn)。據(jù)報(bào)道，它將對(duì)包含“婦女”一詞或某些全女子學(xué)院名稱的簡(jiǎn)歷進(jìn)行處罰。盡管亞馬遜做出了改變以使這些術(shù)語(yǔ)保持中立，但該公司仍然失去了對(duì)該計(jì)劃在所有其他領(lǐng)域確實(shí)性別中立的信心。

什么是數(shù)據(jù)訓(xùn)練？

這里可以拿兩件事作為案例，一個(gè)是“飛豬大數(shù)據(jù)殺熟”事件，另一個(gè)是淘寶的“用戶畫像標(biāo)簽”。

近日，作家王小山在微博發(fā)問(wèn)表示，在飛豬購(gòu)買機(jī)票時(shí)遇到“殺熟”問(wèn)題。飛豬上售賣的機(jī)票價(jià)格高于其他訂票平臺(tái)，且訂票價(jià)格遠(yuǎn)高于查票時(shí)顯示的價(jià)格，對(duì)此，飛豬回應(yīng)稱，“絕無(wú)此事”。雙方各執(zhí)一詞。蒼蠅不叮無(wú)縫的雞蛋，對(duì)于OTA行業(yè)而言，殺熟，價(jià)格陷阱成了所有玩家的習(xí)慣性套路，類似的事件也不止一起：

就在去年的國(guó)慶假期后，演員韓雪在微博怒斥“攜程旅行網(wǎng)”捆綁銷售，多次反饋未得到妥善處理。

去年清明節(jié)，據(jù)用戶爆料，在攜程上面，iPhone8 plus手機(jī)預(yù)定酒店的價(jià)格要高于安卓機(jī)華為mate 8，隨即引起廣泛熱議。

當(dāng)然大數(shù)據(jù)的使用也不只是反面例子，利用“大數(shù)據(jù)”當(dāng)然也不止這一個(gè)行業(yè)，如果大數(shù)據(jù)引導(dǎo)消費(fèi)者，被更好地利用為用戶創(chuàng)造價(jià)值，對(duì)于雙方都是一件利好的事，比如電商淘寶在建立“用戶畫像標(biāo)簽”煞費(fèi)苦心，根據(jù)檢測(cè)用戶對(duì)不同活動(dòng)與產(chǎn)品的敏感度來(lái)判斷用戶的喜好，在建立起“淘氣值”會(huì)員衡量標(biāo)準(zhǔn)體系后，將其作為用戶最重要的用戶畫像標(biāo)簽，每個(gè)用戶都只有一個(gè)數(shù)值。通過(guò)這個(gè)數(shù)值，阿里可以直接進(jìn)行用戶分層，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。不同淘氣值，不同服務(wù)。

亞馬遜和以上兩則都是關(guān)于“大數(shù)據(jù)”使用的結(jié)果，可能最大的差距就是一個(gè)被動(dòng)一個(gè)是主動(dòng)的。

大數(shù)據(jù)與人工智能

大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)能夠幫助各行各業(yè)的企業(yè)從原本毫無(wú)價(jià)值的海量數(shù)據(jù)中挖掘出用戶的需求，使數(shù)據(jù)能夠從量變到質(zhì)變，真正產(chǎn)生價(jià)值。隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，其應(yīng)用已經(jīng)滲透到農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、服務(wù)業(yè)、醫(yī)療領(lǐng)域等各個(gè)方面，成為影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要因素。

當(dāng)前人們所說(shuō)的人工智能，是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，是由人工制造出來(lái)的系統(tǒng)所表現(xiàn)出來(lái)的智能。

在“深度學(xué)習(xí)”被提出后，其通過(guò)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)模擬人的大腦學(xué)習(xí)過(guò)程，通過(guò)輸入與輸出的非線性關(guān)系將低層特征組合成更高層的抽象表示，最終達(dá)到掌握運(yùn)用的水平。

數(shù)據(jù)量的豐富程度決定了是否有充足數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而使人工智能系統(tǒng)經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練后達(dá)到強(qiáng)人工智能水平。因此，能否有足夠多的數(shù)據(jù)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度訓(xùn)練，提升算法有效性是人工智能能否達(dá)到類人或超人水平的決定因素之一。

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)的積累為人工智能提供了基礎(chǔ)支撐。同時(shí)受益于計(jì)算機(jī)技術(shù)在數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算等環(huán)節(jié)的突破，人工智能已從簡(jiǎn)單的算法+數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展演化到了機(jī)器學(xué)習(xí)+深度理解的狀態(tài)。

針對(duì)最開始的“人工智能偏見(jiàn)”事件，我們不能將人工智能視為內(nèi)在的無(wú)偏見(jiàn)。在有偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練系統(tǒng)意味著算法也會(huì)變得有偏見(jiàn)。如果這樣的不公平的人工智能招聘計(jì)劃在實(shí)施之前沒(méi)有被發(fā)現(xiàn)，它們將使商業(yè)中長(zhǎng)期存在的多樣性問(wèn)題長(zhǎng)期存在而不是解決它們。