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Facebook通过优化算法引发用户冲突来赚钱

Posted on 2022年11月24日 by admin

2008 年金融危机初期,凯茜·奥尼尔(Cathy O’Neil)还在金融行业工作。她亲身体验了人们有多么信任算法,以及这造成了多大的破坏。

她沮丧地跳到科技行业,但她发现了类似的事情:从业者对定向广告和抵押贷款支持证券(MBS,Mortgage-Backed Security)风险评估模型抱有同样的盲目相信。所以她离开了。

“我不认为我们当时所做的事情是值得信赖的,”她说。

一种“身为同谋”的情绪,促使她撰写了一本有关大数据对社会造成负面影响的书。

这本书于 2016 年出版,打破了“算法是客观的”的主流观点,她用一个又一个例子揭示了算法如何加剧社会上的不平等。

凯茜说,在她的书出版之前,“人们并没有真正理解算法,他们不是预测,而是分类……这不是一个数学问题,而是一个政治问题,一个信任问题。”

凯茜试图证明许多算法都依赖历史数据进行训练和识别模式,并且还针对特定的“成功概念”进行优化:“像你这样的人在过去是成功的,所以(它)倾向于预测你在未来会成功。”或者“像你这样的人曾经是失败的,所以你未来也很可能是失败者。”

这似乎是一种明智的方法。但凯茜揭示了这些算法是如何以显著的、具有破坏性的方式崩溃的。

例如在监狱系统中,有的算法被设计用于预测犯人再次被捕的概率,这可能会导致不公平的结果,而且它通常针对有色人种、穷人、“瘾君子”、生活在糟糕社区的人、或者那些存在心理问题的人。

凯茜说:“对于监狱系统,我们从来没定义过何谓成功。我们只是在预测,然后未来继续重点关注一群人,因为这是我们过去的成功经验。

这非常令人难过,而且不幸的是,这还证明我们会将本应由社会承担的责任转移给受害者。”

渐渐地,凯茜开始认识到另一个加剧这些不平等的因素:羞耻感。

“某人做了本可选择不做的行为,而我们是不是会因此羞辱他?比如一些人的基因决定了他们更容易变胖,但每个饮食管理机构都会借此制造羞耻感。

你可以选择不上瘾吗?这件事比你想象的要难得多。你有机会解释自己了吗?许多人人微言轻,无法发声,但我们一直在利用这一点来羞辱他们。”

我近日与凯茜进行了一场对话,谈到了她的新书《羞辱机器:谁在羞辱的新时代获利》。这本书深入探讨了羞耻感在美国社会和文化中被“武器化”的许多方式,以及我们可能如何反击。

《麻省理工科技评论》:从算法到羞耻感,这是一个不小的跨越。你是如何将这两点联系起来的?

凯茜·奥尼尔:我研究了算法武器化背后的力量。它通常基于这样一种观点:你的学识不足以质疑算法背后的、科学的数学公式。这本身就是是一种羞辱。

这对我来说更明显,因为身为一个数学博士,还能有这种感觉,这让我很困惑。

糟糕的算法是一种对信任的违背,但这也是一种羞辱:你连问问题都不够资格。

以前我采访过一个朋友,她是一名校长,她手下的老师要接受纽约市老师价值增加模型的评估。

我问她能否拿到用于评估老师的具体公式,但她去询问时,不仅要递交一大堆申请,而且每次都有人告诉她:“这是数学——你不会理解的。”

《麻省理工科技评论》:在书中,你认为羞耻感是社会中一个巨大的结构性问题。你能展开说说一下吗?

凯茜·奥尼尔:羞耻是一种强有力的机制,它将一种系统性的不公正用来针对特定目标。有人可能会说,“这是你的错(对穷人或上瘾的人来说)”,或者“这(算法)超出了你的理解能力”,给人打上毫无价值的标签往往足以让人们自惭形秽、感到羞耻,然后不再问问题。

作为一个例子,我跟一个叫杜安·汤斯(Duane Townes)的犯人聊过一次,他曾二度被判入狱。在监狱里,他被要求在一身武装的狱警手下从事薪水微薄的体力工作,如果他有一丝的抱怨或者上厕所超过五分钟,狱警就会告知他的假释官。

这很丢人,他觉得自己没有被像人一样对待。不过这是一个特意设计的项目,为了培养正在服刑的人成为“好工人”。

这相当于麻痹他们的自我意识,让他们暂时出现无助感,无法捍卫自己的权利。

《麻省理工科技评论》:新冠疫情是否加剧了你在书中强调的问题?

凯茜·奥尼尔:疫情带来了更多的新规范和更快速的变化,包括戴口罩、保持社交距离和接种疫苗,所以从这个意义上说,它让羞耻感变得更普遍。

同样明显的是,在社交媒体和政治集团中诞生出的小团体,对这些变化和新规范有着截然不同的态度,这在线上和线下都引发了大规模的“羞耻之战”。

羞耻感让那些有些分歧的人远离彼此。换句话说,当整个社区缺乏信任时,羞耻感会加剧分裂:双方相互表达的愤怒和侮辱越多,人们之间的距离就越远。

2021 年,加州成为美国第一个向所有学生提供免费午餐的州,而这不仅仅是从经济上帮助弱势群体,也是在帮助他们减少长期以来承受(贫穷带来的)羞耻感。

《麻省理工科技评论》:我们该如何设计系统才能减少羞耻感呢?我们有办法利用羞耻感来进行社会改革吗?

凯茜·奥尼尔:这是一个很好的问题!我的建议是,使更多人有资格获得福利,或者为所有人提供普遍基础收入并减轻学生债务。

美国对穷人有着系统性地羞辱,穷人之间几乎不存在团结。

这几乎完全归功于让人们感到耻辱的一系列社会活动。如果我们没有能如此成功地塑造“羞耻感”的机器,穷人就会主动提出债务减免和普遍基础收入福利。

《麻省理工科技评论》:书中关于“网络羞耻感”的章节讨论了 Facebook、谷歌等公司是如何不断优化算法,以此引发人们之间的冲突的。这对他们有何好处?怎样才能抵消它呢?

凯茜·奥尼尔:这就是他们想要的结果!如果我们不因愤怒而去捍卫我们的价值感,然后通过浮夸的、破坏性的羞辱来得到点赞和转发,他们就不会赚得盆满钵满。

我希望我们开始把大型科技公司的操纵视作“让我们为他们免费工作”的活动。我们不应该这么做。我们应该瞄准更高的目标,而这就意味着要瞄准他们。

在个人层面上,如果可能的话,我们不要在社交媒体上相互攻击,甚至于抵制那些鼓励这种行为的平台。

在系统层面上,我们要坚持对平台的设计、算法进行审计,并且监控有毒内容。

这不是一个简单的建议。我们知道,脸书曾在 2018 年尝试过这样做,他们发现这是可行的,但没什么利润,所以他们放弃了。

《麻省理工科技评论》:你成立了 ORCA,一家算法审计公司。该公司都做哪些工作?

凯茜·奥尼尔:至少在我的公司,算法审计意味着提出一个问题:“这个算法系统忽视了谁?”被忽视的人可能是招聘算法下的大龄申请人,或者是人寿保险中的肥胖人群,或者是申请学生贷款的黑人。

我们必须定义我们所关心的结果,可能受到损害的利益相关者,以及何为公平。我们还需要确定算法何时越界的阈值。

《麻省理工科技评论》:那么,是否会有一个“好的”算法呢?

凯茜·奥尼尔:这取决于在哪个领域。在招聘领域,我认为是可以的,但如果我们没有定义好利益的结果,那么利益相关者就可能受到伤害。

最重要的是,(定义)公平的概念以及阈值。如果这些都没做好,那么我们可能最终只会得到一个没有意义的、规则被滥用的招聘算法。

而在司法系统中,犯罪数据的混乱是一个太棘手的问题,更不用说在“什么是成功的监禁”这件事上统一所有人的意见。

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