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杨力丨大数据与人工智能对认知、思维和行为方式的改变
2020-03-24 [author] 法的社会视野 preview:

[author]法的社会视野

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引言

    全球领先、体制独特的美国奇点大学,聚集了一批最前沿科学家和精力过剩的“疯子”,他们只有问题意识,想象力丰富,大胆跨界或许根本没有学科边界,实验室奇思怪想,成果匪夷所思,

创造了许多难以想象。而这所学校的创始人库兹韦尔借助于对人类与技术结合的深刻阐释,更是把大数据驱动的人工智能超过人类的那一时刻称之为“奇点”,并以此为创办的学校命名。基

于社会学的视角,简言之将大数据对事物治理的方式拟人化,就是人工智能。那么,“临近奇点”的大数据与人工智能又正在对人类的认知、思维和行为方式带来什么重要改变,同时存在什

么短板,以及又应如何设计大数据与人工智能更易被接受的认知界面?


一、大数据与人工智能改变了什么

    以智慧司法基础科学问题与大数据、人工智能技术研究为例,最高人民法院正集中力量攻关案件审判执行全流程的智能问答技术,要能支持多轮交互、多模式、情感化的问答,改变法院

的人工咨询业务场景;研究审判全流程的风险排查,改变对立案、审判到执行案件的风险预警范式;聚焦于人脸识别的跨区域、分布式涉案人员智能检索技术,改变法院应用的单一维度

检索服务;通过构建覆盖案件案情复杂度、审限内结案率、裁判偏离度等的动态工作量测算模型,改变对法院各类人员的绩效评估。无疑,以上所有智慧司法基础研究的共性,都是指向

“基于大数据分析赋予事物以认知和学习的能力”,强调“以更为灵敏的人工智能植入司法全过程而带来真正的改变”。


    1. 大数据与人工智能让“认知方式”,从理论树、小数据统计逼近“全数据模型”。多数社会科学更偏爱知识积累、理论解释及反思批判,“树”结构是该种认知方式长期形成的建构物。然后,

开始出现基于统计学的小数据实证主义,它是试图在杂乱无序的世界中梳理其中的头绪,并提供合乎逻辑又并不必然存在因果关系的解释。不过小数据统计从样本甄选后的主观数据,到

主观的逻辑建构乃至解释模型的形成,其实渗透乃至注满人的意志,加之无法穷尽的解释残余和“情随境迁”的可变性,因此,以小数据为基础的理论较难被固化为确定性知识。而依赖于

PB、ZB级大数据规模、精致及交互印证的算法以及人工智能本身的超算能力和深度学习,又进一步改变了小数据只是数据洪流中的byte片段状况,甚至提出社会科学始终执着的因果关系

再无探究必要,而只要知道相关性就足够,在一定程度上它以更加逼近“全数据模型”的当量,已成为相当有效预测和掌控人类认知方式的新工具。


    2. 大数据与人工智能让“思维方式”,从技术驱动、数据驱动进化到“场景驱动”。技术驱动的核心特征是人的参与,人们通过技术收集初始化信息,以及制定策略和执行实施,即“根据定位

完成测试优化”。随着技术发展,人的连接和交流方式趋于多样化、多维度、零成本和零时差,直接导致被收集数据的爆炸式增长,数据驱动变得必要且成为现实,出现了数据可以对诸如

消费者偏好等实际需求提供决策依据,即“根据精准画像完成预测分析”。而现在的人工智能,则是根据“时刻在场景中产生数据”持续不断更新和优化数据,以更敏锐地洞悉情境中“人”的最

佳决策机制,即“借助于全渠道整合数据和机器式自我进化升级,提供更精准的场景化决策方案”。


    3. 大数据与人工智能让“行为方式”,从单一性终端、解空间发展到“问题空间”。除了AlphaGo的不败神话,康奈尔大学基于计算机对钟摆运动方程和多代演算而输出了能量守恒定律,卡耐

基梅隆大学开发的Libratus对决战胜德州扑克顶尖高手,斯坦福大学全智能扫描精准筛查90%以上肺癌,以及谷歌无人驾驶、科大讯飞声纹识别、无人机物流、RFID货物盘点、IBM沃森机

器人、德勤财务机器人、高盛总部银行交易员从600名减为2名等,无一不在显示人工智能的自学习能力所达的匪夷所思的程度。人工智能摆脱了单一性终端的决策与行为方式,即那种将

个体提供的输入值进行平均处理,使得个体之间缺乏相互影响的容易导致群体性偏差的行为方式。基于大数据的人工智能是“群体大脑的同步运行与不断优化整合”,以足够的激励量形成

决策,即开始可以理解和处理个体之间的影响,影响和改变用户的行为和习惯。换言之,人类在行为方式上出现了把选择权交给人工智能的倾向,使得人们“会提问”比“会解题”更重要,即

不仅懂得“解空间”层面的求解,更要懂得“问题空间”层面的求索。




二、大数据与人工智能有什么短板


即使大数据与人工智能已经深刻对人类产生了深刻影响,仍然存在不可回避的短板。当下阶段对大数据与人工智能对人类的认知、思维和行为方式上的主要诟病,主要包括两个方面:

    一方面,基于大数据的人工智能系统自身的问题。赖以大数据驱动的人工智能“重相关而轻因果”,一旦在大数据分析中加入因果控制变量后,相应结果的输出值往往会发生巨大甚

至相反变化。同时,现实情境中数据挖掘力、结构化、可视化程度较差等技术问题,以及大数据获得和产权归属的争议、割裂数据而产生的“数据孤岛”现象、出于隐私保护导致的

获取大数据残缺不全等人为问题,又使得所谓的大数据可能为片段而非全部,一开始就让人工智能决策的认知依据具有相当的不完整性。在此基础上,未达到“超人工智能”之前的

智能化认知,其实还是基于现有条件的、较之以往小数据而更加接近于客观真实和历史规律的把握,目前尚难对于人类的灵光一现、剑走偏锋或情感泛滥的偶然性、个性化、偏离

度,给以更加精准的把握,它使得概率论还是大数据与人工智能思维的核心构件,而无法“真正的思维与理解”。


    更进一步值得注意的是,人类对大数据与人工智能的应用,还需要避免掉入认知、思维和行为方式的陷阱,因为即便是发展到更加确有价值的数据与智能,依然不能彻底替代原子化

个体所构成的现实世界。因为从更深的层次上讲,迄今还没有证据证实人工智能获得了认知与思维所依赖的“自我意识”,换言之,就是目前的人工智能通过大数据分析和信号传递过

程,还无法像照镜子那样,借助于与“镜子中的我”与“自己的感觉”相互印证,从而确认和感知自我。正如查尔斯·泰勒所说,“在认知的不同条件或赋予其生活以意义的不同条件之间,

存在着密切的关联。”因此,即使是最前沿的情感

计算,也只是机器通过人的面部表情或体征来判断人的情感。


    另一方面,欧洲和日本等国家对大数据和人工智能的反面看法,尤其是对令人生畏的人工智能正在逐步取代“流程化的工作岗位”导致失业增加的反对声音,就是提醒和警惕“谁最有可

能获得和控制大数据,并把大数据作为一种不正操控手段”这样的行为方式边界问题。因为技术精英不断用人工智能和算法来验证选择的合理性,意味着他们更可能越来越会让人们在

行为方式上采取“把自己选择的权利交给大数据和人工智能”。这样,掌握了大数据和人工智能的少量精英和大公司,无论是客观抑或有意为之,行为方式的这种“迭代”都会造成扩大数

字鸿沟而导致整体的不公平,少数人会由此逐步控制人类财富。那么,日益具有渗透性、侵入性和难以理解的大数据和人工智能技术,如何避免被人误用或滥用,又要通过什么样的

规制体系、隐私法和采取什么样的行为方式,才能够控制由它引起的反社会行为,甚至大数据和人工智能面前又是否存在分享的民主和平等问题,都是人们在对之抱以热望的同时保

留一份谨慎的过硬理由。



三、人工智能的认知心理和行为友好界面


    毫无疑问,以上的改变与短板双向度分析,使得许多人对大数据和人工智能在认知、思维和行为方式带来的席卷浪潮,采取了翘首以待与理性审慎之间的徘徊态度。其中,更加容易

被人们所接受的关键,就在于要进一步提供可视化、可比对、可控制的大数据和人工智能应用界面设计,它有赖于认知心理和行为学的机理干预。


    因为虽然大数据和人工智能的短板客观存在,但毕竟它提供了社会科学意义的一种新境遇和背景,就是借助于技术处理直观呈现各种数据之间的相关性和趋向性,哪怕并非结论本身

抑或只是社会科学研究的过程,却客观上成为我们进一步探究诸如是什么、为什么和应该是等问题的经验素材;同时,通过降噪、去冗和分类等处理,还可以还原为揭示因果关联的

小数据,至少成为人类甚至个体去反思自身行为和意义的新的符号和工具。基于这一判断,进一步引入行为-心理或认知行为实验,探讨人们对大数据和人工智能可视化的路径,即

所谓认识“在什么条件下”人们更愿意接受大数据和人工智能的问题,便浮出水面变得尤为重要。


    接下来的问题就是,面对大数据与人工智能在对人类的认知、思维、行为方式上并存的“改变与短板”,微观认知心理机制上又如何设计更温和、更人性化以及许多时候也更有效的

界面,让它能更容易被接受呢?


    微观认知心理研究领域中心理-行为与神经学的结合,是近年来认知心理学的革命性事件,也是现代发展最快的心理学研究领域。大量的新发现不断深化、修正、挑战和改变既有的

企业社会责任研究方向。这种学科交叉后的最显著贡献,在于改变了无法直接观察人脑“黑箱”的研究状态,允许研究者结合行为数据与人脑活动数据,更为客观准确地揭示和解释判

断、决策、行为的过程,极大深化了对认知和行为发生机制的理解。从本质上,它是在被控制的环境中观察有或没有某一要素时,大数据与人工智能发展对人的认知、思维和行为方

式影响是否会发生显著变化。


    比如,阿姆斯特丹机场的小便池苍蝇设计,这是隐性社会认知研究中最诙谐的案例,是经济学家克卜姆(Kieboom)为阿姆斯特丹奇佛尔机场男厕小便池所做的设计方案。便溺在池外是

男厕管理中常见的麻烦。许多厕所或安排专门人员清理地面,或设计出不同方案以引导守规行为。阿姆斯特丹方案没有采用正面(“上前一小步,文明一大步”)等文字说服方式。该方

案在便池中安放苍蝇图案,并成功使溅出量减少80%。男性对准视觉目标小便的行为倾向或许与生俱来。阿姆斯特丹方案利用了行为本能,即小便时对准视觉目标是自动化行为,在个

体自愿、自发的条件下,阿姆斯特丹方案在自动化行为原理和社会目标之间进行了微观认知心理学上发生机制的探索。这对于深入研究大数据与人工智能“会在什么条件下更容易被接受”,具有很强的启迪意义。


    这种加入大数据与人工智能领域的新研究方法作用在于,可以确定哪些复杂因素会明显对数据与智能所产生的承担产生影响,从而为设计大数据与人工智能的干预原则、干预程度、干预

方式、干预路径等起到潜移默化而又意义深远的效用,创新式提出一种人们更愿意接受大数据与人工智能应用的友好界面,走出人工智能改变以往认知、思维和行为方式的“硬干预”、“强

干预”的窠臼,迈向更为符合认知心理-行为选择偏好的“软干预”、“弱干预”的全新独特发展之路。