第(2/3)页 “怎么说?”蒙扎克森然问道。 果然,提到深刻检讨的干货之后,蒙扎克的情绪被稍稍拉回来了一些,他不再纠结于先追究责任,而是想把问题搞清楚。 拉尔森连忙解释:“是这样的,我们曾经根据的,是2038年、刚刚实施全民监控计划时调用的‘自杀心理学大数据建模’,来判断一个人是否害怕死亡的。 当时,我们成功地阻止了绝大多数因为生活无望、一心求死并报复社会的打击房价自杀者。可是,随着案发率的降低,以及这几年来芯片植入后大家都可以出卖尊严赚取基本生活费,所以‘饥寒交迫型不想活的人’急剧减少。 我们的大数据统计模型,没法算出‘人在衣食无忧、只是精神受到持续无聊和被鄙视压力’模型下,究竟有多大的自杀概率、自杀前的行为模式是怎样的。因为自杀成功的人太少了,大数据样本容量不足以支撑这项研究。 您知道的,基于分析大数据的人工智能分析算法,充其量依然只是概率论层面的复盘建模,它并不能理解人性。而如果人性受到前所未有的重大黑天鹅事件冲击、会产生何种应激反应,没有先例可循的大数据和人工智能,是无法预测的…… 所以,这次我们没有预测到那些此前准备参加绝地大逃杀比赛、搏命求成为上等人的选手们,有多少会被煽动而火线倒戈、宁可死掉也要火一把。这造成了我们应对上的严重失衡……” 蒙扎克听着听着,渐渐安静了下来。 他反而并不愤怒了,取而代之的是深深的忧虑。 深度学习型人工智能,是靠大数据的喂养来建模和预测社会演变、人类选择的。 但是,这种人工智能有个最大的弊端,那就是它并不懂逻辑,所以没有对黑天鹅冲击的预见能力。它只是基于人类已有经验的总和,或者说人类历史上所有发生过的事情,来推测未来。 打个比方,早在2010年,谷歌公司的社会预测型人工智能,就发出过一个推演: 说不吃早餐的人,性-淫乱的概率会远远高于吃早餐的人的4.3倍。 这个数据准不准? 准,飞常准。 在全世界当时可被精确统计的样本里,不吃早餐的人拥有多个混乱性伴侣的比例,确实是吃早餐的人的4.3倍。 第(2/3)页