编码歧视 Coded Bias (2020)

豆瓣的热评第一把我想说的都说了。这部片子可取的地方在于指出了人工智能潜在的致命缺点，但片子的意识形态性让这部片子本身的意义打了折扣。
机器学习是一个黑盒子，它依照“多即是好”的原理，从历史数据中学习，因此它的学习过程即使对于创造它的程序员来说，也是一个黑盒子。这就导致了人类只是通过人工智能，在全自动化中复制自己的现有形象，没有鉴别，没有提升。就像片中说的，人工智能可以误判，但无法被质疑，也不被要求承担责任；作为一种唯数据论的技术，其设计目的是追求效率。
因此，就基于数据的...

本片是凯西·欧尼尔《大數據的傲慢與偏見》一书的延展。
这是个演算法包围现代公民的时代！演算法在幕后影响着我们生活的各种决定，包括我们上什么学校、能否借到汽车贷款，以及医疗保险必须支付多少保费，愈来愈多判断是由数学模型，而非某些人所做出。这一切看似公平：因为所有人是根据相同的规则评断，不受偏见影响。
对热情的“问题解决者”来说，大数据像仙境，它搜集资讯、再运用数学模型，使我门得以更有效地调配资源、筛选最优的人事物、并做出最好的决定，这些热情的宣扬者更是四处宣传大数据应用的威...

老外好像很在意自己的生物信息被取样，同时影片中街头的面部识别的成功率也太低了，这么低的成功率按理说不能用来实践。影片的出发点是好的，但眼界过于狭隘，就好像走过头的黑命贵和女木又。动不动就拿主义的帽子乱扣，也能反映出西方社会的媒体还是井底之蛙。中国的古语早有总结，身正不怕影子斜，没做亏心事，不怕鬼敲门，心里怕了，就觉得被歧视了，真够娇气的。

电影主要讲人工智能的算法怎么被用来评估每个人在社会系统中的价值以及其中的问题，即算法会复制甚至加剧这个世界长久以来的偏见，比如比法院会参考一个所谓的“再次犯罪率”的算法给予假释，“科学计算”出有色人种的再犯罪率更高；算法被学校用来评价老师的”附加价值”，被公司用来筛选简历，被银行用来计算信用，结论是女性更容易被AI HR淘汰，且比男性的金融信用差。以下是电影的几个观点：
1）技术到来总伴随着不平均。不平均并不是说有钱人比穷人先拥有技术，而是说更具有侵犯性的技术往往先被用弱势群体...