【BBC中文網】算法:日常和人生十字路口陪伴你的「無形之手」
大數據、算法、人工智能、互聯網、物聯網 ...... 科技的發展為人類生活帶來各種便利的同時,也在靜悄悄地決定著人們的生活軌跡和命運。
假設,如果中國有一年取消高考,用算法根據歷年成績給每個應屆畢業生打分,然後大學根據這個分數決定是否錄取,錄取到什麼專業?
英國今年的中學畢業生對算法的這種威力有切身體驗。
因為新冠疫情而取消了決定數萬名中學畢業生命運的考試,用電腦算法 ( algorithm)給學生打分,讓機器根據學校往年的考試結果,經過一番運算,得出今年畢業生的成績。
決定命運的是高中畢業生的A-level 考試也決定了能否上大學,能上哪所大學。初中畢業,不再上學而開始求職謀生的,需要憑GCSE考試成績去找工作。如果凖備繼續上學,日後申請大學時,這組成績也是重要參考數據。
除了這種「十字路口」式的人生關鍵節點,算法在現代人生活中很多方面扮演著「無形之手」的角色,而我們未必知道。
BBC科技事務記者克雷頓(James Clayton)和克萊恩曼(Zoe Kleinman)梳理了幾個算法左右命運的平台。
社交媒體
從許多方面來看,社交媒體平台基本上就是龐然大物般的算法。
它們根據你所提供的,以及來自其他各種渠道的數據,確定你的興趣、愛好、口味,然後為你推送更多它們認為你喜歡的內容。
這些數據包括你點的每一個「讚」,看的每一條訊息或視頻,點擊的每一個鏈接,都被記錄存檔。大部分應用軟件還會從你的上網習慣和特點,以及地理位置等信息提取更多數據,關於你的數據。這些數據用來判斷你喜歡什麼,哪些內容吸引你的眼球,能讓你在網上流連。
這個算法對你了解越多,對你生活的影響力就越大。 除了推送更多合你口味的內容,它自然還會用這個知識向你推銷產品。
社交媒體公司收集儲存的數據也被用來訂製個人化的廣告,定向投放,而且精凖度高得令人咂舌。
當然,這類算法也會犯很嚴重的錯誤,惹大禍。比如它發現極端的、刺激的、重口味的、充滿仇恨和煽動性的內容,在社交媒體上很吃香,比平淡普通的內容更賺眼球、點擊和轉發更多。所以有些人髮現自己收到各種極端主義的、暴力的、仇恨的推送內容。
臉書針對民權問題做過一次內部審計,審計報告中明確提到,公司必須盡一切所能阻止它的算法把用戶「驅趕到極端主義自我強化的迴音室裏去」。
算法還有一個盲點,那就是對種族歧視和仇恨類產品不加分辨地推送,導致投訴甚至吃官司。
保險
保險公司需要評估風險,要做精算,無論是房產險、汽車險、壽險、醫療險,保費的多少依據這個評估結果來定。
許多人不知道的是,保險業很早就開始探索利用歷年積累儲存的數據來分析、預測未來;在電腦和算法尚未普及的時候就開始了。
有了算法,保險公司如虎添翼。
哈克尼斯(Timandra Harkness)是這方面專家,有一部關於大數據的專著(Big Data: Does Size Matter)。
有些顯而易見但人們通常不太在意的事,背後就有算法的無形之手。
她舉了個例子,比如家庭住址的郵編就決定了你的保費高低,而你在這些問題上毫無發言權,完全被動。
你的房產或車保險保費在搬家後漲了還是降了,跟你個人沒有直接關係,而是跟這個地區的其他居民曾經,或者在多大程度上可能成為犯罪分子的受害者,或者遭遇水淹,或者出車禍,等等。
現在比較普遍的行車記錄儀,汽車上的「黑匣子」,可以用來記錄司機的駕車習慣,如果記錄顯示車主基本上是安全駕駛,即使其他指標都屬於高風險群體,他/她的汽車險保費也可能降低。
這是利用算法制定個人化保險產品的一個例子。
保險行業的 實質是風險分攤,人人交保費,需要的人從錢庫裏取。個人化的保險產品能否普及,或許還需要算法來幫忙,確定這類新業務對保險公司有何利弊。
醫療
人工智能(AI)在疾病診斷方面的應用日益普及,有些地方AI甚至可以提出治療方案和療法建議。
2020年1月一項研究結果顯示,通過X光片子診斷乳癌,算法的表現超過醫生。
其他例子也有,比如可以預測子宮癌患者生存率的工具,這個工具還能幫助確定治療方案。
倫敦大學學院(UCL)研發的人工智能可以分辨出哪些病人最容易忘記就診預約,因此需要提醒服務。
海量數據是訓練人工智能的必要前提。這就涉及到許多棘手的問題,包括病人隱私和個人數據保護。
2017年,英國信息委員會裁定,皇家自由醫院NHS信託沒有妥善保管病人數據,跟谷歌的人工智能子公司DeepMind分享了160萬病人的數據。
警務
大數據和機器學習對警察機構來說具有顛覆性的巨大潛力。
理論上,算法具備了科幻作品中描述的那種「預測警務」(predictive policing)的功能,可以利用歷年刑事罪案的數據分析來確定警察資源的部署。
問題在於這種算法有先天缺陷,容易產生算法偏見,甚至形成算法種族歧視。
科技智庫WebRoots Democracy專家喬杜里(Areeq Chowdhury)解釋說,這就跟算法確定考試分數類似,實際上是根據別人過往的學業表現來給你打分,有什麼道理?
他說,根據算法,一個特定社區很可能被不成比例地突出和強調。
國防和安全智庫RUSI今年稍早發表了一份報告,闡述算法在警務實踐中的應用。
報告提出一些需要關注的問題,包括沒有全國統一的凖則,也沒有影響評估機制。
另一個需要深入研究的問題是算法如何放大、加劇種族主義傾向。
警務部門已經在使用的人臉識辨技術受到批評,矛頭集中在用於機器學習的數據庫是否會導致算法種族主義。
比如,用於人臉識別的攝像機識別白人更凖確,是否因為它們背後的數據庫裏白人的面部數據更多?
這方面,數據是否足夠多,足夠多元化,就至關重要。
喬杜里說,最應該避免的是因為算法誤判而錯抓無辜。
#科技 #社會
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【7月 專欄】
2017年末,在日本拍攝《落葉殺人事件》期間,不諳日語的幾位港燦(分別是電影的監製、攝影、收音和本人),常在連串未能聽懂的音節中聽到「兎に角」(音:Tonikaku),其出現的頻密程度,大概如港人講粗口般多。後來某夜收工回去途中,導演告訴我們,它算是近年流行的潮語,意謂:「總而言之」、「無論怎樣都好」。如是者,我們每天念口簧的把這字混合在不太有效的日常溝通。我們不懂日語,他們英語也不靈光,反而「兎に角」如咒語般存在,在指手劃腳時配上這句,大家就瞪大雙眼、恍然大悟地點頭說著「わかります」(我明白了)。
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回想起來,這部電影是個美好又帶點離奇的經歷。在獨立電影生態中,不計較資源、夾手夾腳、互相幫忙常有發生,但這種跨國性的搭膊頭合作,自己倒是第一次。然而一切沒有想像般遙遠,漏夜搭飛機、轉火車到達東京近郊大磯町,感覺只是比元朗遠一點的地方。翌日開工,午餐吃的是副導演清晨時在民宿預備的一大鍋咖哩,我和新相識的日本演員們坐在路邊吃著聊著大家各自走過怎樣的路,頓感暖和。主角森優作,一心以演出為志業,卻先從國寶級演員Lily Franky的私人助理做起,與他共同生活了一段日子後決心下山出道,還有童星出身的永嶋柊吾、現場英語說得最好的中崎敏、在東京不難看到他的廣告照片的模特兒守屋光治。即便我們言語間不算溝通暢順,但在片場看著他們演出時的質感,夢幻又親切。想起近年香港新生代演員湧現,讓人感到期待,亦慶幸自己曾有這麼一段短短的時間走進日本電影,如平行時空般認識了日本新生代的其中幾位。天下之大,從不認識的我們面對著共同的困惑,互為鏡像。
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或許《落葉殺人事件》的有機性與混雜性從一開始就命定了。導演三澤拓哉拿著因為車禍而來的微薄保險賠償,苦思能否以這資金開拍電影,然後找到香港監製黃飛鵬幫忙籌劃,並把合作已久的幾位朋友一起拉下水。那時我收到的資訊是:(1)我的角色是個很少說話的日本人、被欺凌者;(2)演出的部份完結後就轉部門到機器組幫忙,並有兩位居日蒙古機工協助翻譯;(3)總之執生。聽起來是有點胡來,但胡來自有胡來好,資源上的缺乏反使製作有著更生猛的手勢。我們嘗試互相打破一些久經累積的習慣與常態,混和港式變通與日式克制,成了新的事物。
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早年常有人說合拍片是大勢所趨,沒想到自己第一部參與的合拍片,會是港日合拍。更沒想到,這旅途使我們對電影生產冒出新的念想,回來後開始籌組自己的電影公司,取名「兔角影像」。小時候生物課學習氮循環,在枝葉凋零的日子,泥土裡肉眼所不能看見的眾生正趕緊消化腐壞物,呼出新的養份,迎來下一個春天。無論怎樣都好,即使世界終將剝落下去,我們仍希望繼續在罅隙裡製造我們相信的影像,不分春夏秋冬。
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——〈兎に角〉
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文 / 小野 @siuyea_lo
圖 / 《落葉殺人事件》劇照
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兎に角
2017年末,在日本拍攝《落葉殺人事件》期間,不諳日語的幾位港燦 (分別是電影的監製、攝影、收音和本人),常在連串未能聽懂的音節中聽到「兎に角」(音:Tonikaku),其出現的頻密程度,大概如港人講粗口般多。後來某夜收工回去途中,導演告訴我們,它算是近年流行的潮語,意謂:「總而言之」「無論怎樣都好」。如是者,我們每天念口簧的把這字混合在不太有效的日常溝通。我們不懂日語,他們英語也不靈光,反而「兎に角」如咒語般存在,在指手劃腳時配上這句,大家就瞪大雙眼、恍然大悟地點頭說okok。
回想起來,這部電影是個美好又帶點離奇的經歷。在獨立電影生態中,不計較資源、夾手夾腳、互相幫忙常有發生,但這種跨國性的撘膊頭合作,自己倒是第一次。然而一切沒有想像般遙遠,漏夜撘飛機、轉火車到達東京近郊大磯町,感覺只是比元朗遠一點的地方。翌日開工,午餐吃的是副導演清晨時在民宿預備的一大鍋咖哩,我和新相識的日本演員們坐在路邊吃著聊著大家各自走過怎樣的路,頓感暖和。主角森優作,一心以演出為志業,卻先從國寶級演員Lily Franky的私人助理做起,與他共同生活了一段日子後決心下山出道,還有童星出身的永嶋柊吾、現場英語說得最好的中崎敏、在東京不難看到他的廣告照片的模特兒守屋光治。即便我們言語間不算溝通暢順,但在片場看著他們演出時的質感,夢幻又親切。想起近年香港新生代演員湧現,讓人感到期待,亦慶幸自己曾有這麼一段短短的時間走進日本電影,如平行時空般認識了日本新生代的其中幾位。天下之大,從不認識的我們面對著共同的困惑,互為鏡像。
或許《落葉殺人事件》的有機性與混雜性從一開始就命定了。導演三澤拓哉拿著因為車禍而來的微薄保險賠償,苦思能否以這資金開拍電影,然後找來香港監製黃飛鵬幫忙籌劃,並把合作已久的幾位朋友一起拉下水。那時我收到的資訊是:1, 我的角色是個很少說話的日本人、被欺凌者;2, 演出的部份完結後就轉部門到機器組幫忙,並有兩位居日蒙古機工協助翻譯; 3, 總之執生。聽起來是有點胡來,但胡來自有胡來好,資源上的缺乏反使製作有著更生猛的手勢。我們嘗試互相打破一些久經累積的習慣與常態,混和港式變通與日式克制,成了新的事物。
早年常有人說合拍片是大勢所趨,沒想到自己第一部參與的合拍片,會是港日韓合拍。更沒想到,這旅途使我們對電影生產冒出新的念想,回來後開始籌組自己的電影公司,取名「兔角影像」。小時候生物課學習氮循環,在枝葉凋零的日子,泥土裡肉眼所不能看見的眾生正趕緊消化腐壞物,呼出新的養份,迎來下一個春天。無論怎樣都好,即使世界終將剝落下去,我們仍希望繼續在罅隙裡製造我們相信的影像,不分春夏秋冬。
原文刊於《藝文青》7月號
The Murders Of Oiso/映画『ある殺人、落葉のころに』
Tonikaku Pictures - 兔角影像
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