创新

人类的文化偏见是一种自然倾向。在包括经济学、心理学和人类学在内的所有人文科学中都存在文化偏见。文化偏见的定义是“根据符合自己文化偏好的标准或特定文化的规范来评判和解释现象的过程”。1 文化偏见可以解释为什么在某些文化中,避免眼神接触可以被视为回避或害羞,而在其他文化中,这是一种尊重的表现。文化偏见可以解释为什么在阿根廷出生的人可能穿致敬梅西的球衣,而在大西洋彼岸,喜欢葡萄牙球星 C 罗的足球运动员却不会穿致敬 C 罗的球衣。文化偏见可以解释为什么在韩国,喝汤时发出啧啧的声音是正常现象,而在其他国家却被认为是不良餐桌礼仪。文化偏见也可以解释为什么我们读英语文章是从左向右,而读阿拉伯语等其他文字却要从右向左。周围环境对我们如何看待世界、与世界互动有着巨大的影响。 但是,当计算机编程这样一个全球主要产业被单一的文化视角所主宰时,会怎么样呢?美国在计算机编程领域处于国际领先水平,但 Stack Overflow 最新的一项调查表明,美国 85.5% 的计算机程序员都是男性,其中绝大多数是白人。2 鉴于这些程序员是在 AI 的最前沿编写代码,这是否意味着白人的经验和情感将决定数字世界和 AI 世界的未来?可以说是,也可以说不是。 编程的同质问题   当一个白人直男开发某个算法时,AI 难免会透过这位开发人员的特定视角来看待世界。这样,这个 AI 项目将在这位原始程序员的智力基因的基础上继续发展,处理输入和数据,并学习。和人一样,在日益全球化、充满意外问题和挑战的世界里,有限的生活经验是非常不利的。 文化偏见往往潜伏在意想不到的地方。举例而言,当沃尔玛进军中国后,这家零售商的雄心壮志很快就动摇了,沃尔玛原来的愿景是为中国 13 亿人口提供服务,但它发现,与美国消费者不同的是,中国消费者在不同城市、不同地区之间也有着截然不同的需求和喜好。这家零售商在其服务的 117 个城市中找不到合适的产品组合。这个问题,再加上在政治和基础设施方面遇到的无法预见的困难,使该公司大肆宣传的高效供应链系统混乱不堪。 3 文化偏见存在于全球每一种文化的几乎每一个层面——从高中考卷中出的历史题目,到笑话中的笑点,甚至是对美的定义。随着机器学习和 AI 继续快速发展并影响我们的社会,行业专业人士、商界领袖和政府机构必须非常谨慎地对待同质性在定义我们的情感、视角和优先事项方面发挥的作用。 项目经理和协调员必须制定规程,防止文化偏见的腐蚀性影响在编程流程中获得立足点。在战略讨论的最前沿优先考虑多样性是至关重要的。文化偏见通常是潜藏的,近乎无形,但如果缺乏远见和同理心,并且意识不足,那么几年后,问题就会暴露出来。最终的损失可能极为重大。美世研究报告《加速影响:2018 年性别平等的转折点》指出,“研究表明,无意识的偏见是人类的正常特性,但可能导致企业在对待男女员工及其职业发展方面所做的决策,与组织奖励价值、技能和才华的目标有所偏离。”4 试想一下,最近 10 到 20 年来,有多少政治和商业政策和“文化规范”,并没有跟上社会日益增长的需求——即多样性以及包容每一个种族、性别和文化背景。企业的职责不断变化。有理智、有远见的公司深知,要克服文化偏见,最强的解药就是多样性——思想、经验、背景、信仰和观点方面的多样性。这种智力和创造力的丰富结合,产生了协同效应,使得文化偏见决定编程最终结果的能力被大大削弱。简言之,多样性是 AI 取得长期成功的关键。 解决方案必须从头开始   雇主可以采取一些措施来防止编程的同质性。首先,雇主必须承认,在编程方面缺乏多样性会造成负担,因为前瞻性远见的缺失将转化为竞争力的下降。应将内部政策和规程加以更新,使业务目标与 AI 能力及其对行业和客户的影响保持一致。这意味着必须在整个编程活动中提高多样性,从而使大量的人才、观点和想法涌现出来,不断得到对比、完善和实现。 其次,雇主必须善用技术本身的力量。通过机器学习,企业可以创建数据集,教计算机用“AI 训练”来编写自己的算法。 随后,机器可以根据所教的内容,生成全新的原创作品。简而言之,开始时的多样性将带来产出时的多样性。当企业拥有多样而包容的开发社区时,它就能构建一系列工具来更加准确地反映广泛的问题——而这些问题可能会影响到未被充分把握或被忽视的组织问题或机会。为了躲避同质化编程的陷阱,应从源头抓起。 总结:一个包容一切的 AI 世界   人与技术的融合将决定未来工作形态,但人的因素会永远照亮前进之路。要在这个不断变化的环境中建立竞争优势,必须评估人对技术的影响,并牢记:引导人类行为的力量本源是人。有效的数字化转型需要充分发挥多样化视角的作用,还需要理解随着我们逐渐融入 AI 世界(一个包容性的无边无界的世界),人类和人类的经验将会如何演进。 总之,拥有不同观点和经验的人合作解决问题,可能结出累累硕果。多样性是创造过程的关键,通过促进思想交流来推动现代成果。每个程序员都可能是无畏的探险家,他们的发现应该与世界各地程序员的才华和贡献相融相成。 1 Understanding the Phenomena Of Cultural Bias With Examples https://psychologenie.com/understanding-cultural-bias-with-examples 2 Stack Overflow Developer Survey 2017 https://insights.stackoverflow.com/survey/2017#overview 3 Here's Why Walmart Stumbled on The Road To China http://fortune.com/2016/02/21/why-walmart-stumbled-on-road-to-china/ 4 Accelerating For Impact: 2018 Gender Imperative https://www.mercer.com/our-thinking/when-women-thrive-accelerating-for-impact.html

Amy Scissons | 02 十月 2018
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