最近，亞馬遜招聘軟件被爆出具有“重男輕女”的傾向，給女性求職者打低分。這一時刷新了人們對人工智能更加客觀科學的看法。按照亞馬遜研究團隊最初的設想，給招聘軟件輸入100份簡歷，它會吐出前5名，然后公司就可優(yōu)先雇用他們，這將大大緩解人力資源部門的壓力，結(jié)果卻事與愿違。

現(xiàn)在不少大公司或許沒有亞馬遜這般“一攬子”解決選才問題的雄心，但在招聘過程中，通過人工智能來篩選簡歷、推薦崗位，卻是習以為常的事。在許多招聘者看來，人工智能可以減少招聘人員主觀意見的影響。但亞馬遜的失敗案例，為越來越多正在尋求自動化招聘流程的大型公司提供了一個教訓。同時，也促使人們反思技術(shù)倫理層面的算法公平問題。顯然，在亞馬遜的案例中，人工智能不僅繼承了人類社會的偏見，而且把這種偏見進行了“提純”，使它更加“精準”而“直接”。

更關鍵的是，人類的偏見經(jīng)過算法“洗地”之后，又披上了貌似客觀公正的“科學技術(shù)”的外衣。實際上，在有偏見的數(shù)據(jù)基礎上訓練出來的系統(tǒng)，也必然是有偏見的。比如，此前就爆出過微軟的聊天機器人Tay，在與網(wǎng)友的廝混中很快就學了滿嘴臟話，以及種族主義的極端言論，在推特上咒罵女權(quán)主義者和猶太人。這提醒我們注意，算法處理的數(shù)據(jù)是具有人類社會特點的，發(fā)展人工智能也好，運用算法也罷，必須目中有“人”，也就是要充分考慮到作為人工智能開發(fā)者的人類的局限性，以及這種局限性在人工智能中的“遺傳”。

有人說，孩子是父母的鏡子。人工智能也是人類的鏡子。那些不如人意之處，折射的往往都是人性的不完美，也給人類提供了在更深的層面反省自己的契機。這次亞馬遜的案例就讓人認識到原來即便在倡導了幾百年男女平權(quán)的西方社會，性別歧視問題依然如此嚴峻。

人工智能不可能只在脫離現(xiàn)實人類語境的真空中使用，否則，人工智能也就失去了它的意義。而在可預計的將來，把人類自身推向完美也不過是美好的夢想。那么，如何克服人工智能自我學習中的這些問題，讓不完美的人類創(chuàng)造出接近完美的人工智能，就成為必須攻克的重要課題。

其實，以不完美創(chuàng)造完美，正是人類這個物種高明的地方。這一切的實現(xiàn)，不是靠反智的玄想，而是靠不斷地打補丁和修復，在科技進步中克服科技前行產(chǎn)生的漏洞。2017年曾有報道披露，在Google Image上搜索“doctor”，獲得的結(jié)果中大部分都是白人男性。這實際上反映了醫(yī)生總是與男性相連，護士總是與女性相連的社會現(xiàn)實。后來，通過修改算法，基本解決了這一問題。

進而言之，人工智能的漏洞被及時發(fā)現(xiàn)和得到糾正，有賴于科技政策和機制的進一步規(guī)范。在這個問題上，倡導算法在一定限度內(nèi)的透明和可解釋性，不失為可行之策，同時還應加快建立人工智能犯錯追責機制。比如，日本已經(jīng)把AI醫(yī)療設備定位為輔助醫(yī)生進行診斷的設備，規(guī)定AI醫(yī)療設備出錯，由醫(yī)生承擔責任。這一做法是否完全合理，值得探討。但是，提高算法問責的意識并將之納入人工智能發(fā)展規(guī)劃和頂層設計，確為人工智能長遠發(fā)展并造福于人的必要舉措。