你需要了解的阴暗面

时候，处理这些数据所采用的算法模型就显得十分重要。

算法是不带感情因素的一种系统模型运算逻辑，本质上是很客观的存在，而且大数据加算法极大方便了现代人类的生活。

例如你要去银行贷款，那么银行的一套“算法”，会根据你的信用、消费情况、收入情况和背景情况等一系列数据，推算出你的得分，根据最终得分，银行会决定是否贷款给你，贷多少给你。

通过算法，避免银行很多风险，也减少工作人员审核的负担。

然而，最糟糕的是，数学模型和大数据算法同时也加剧了偏见与不公。

例如，一个贫困学生想申请贷款交付学费，但是银行大数据算法根据他居住地的邮政编码或者家庭以往情况判断将钱带给他存在风险。

因此，拒绝给他提供贷款。

他因此失去了受教育的机会，而这个机会可能帮助他摆脱贫困。

美国很多地区采取LSI–R这套犯罪数据模型，根据犯罪者的数据，评估罪犯的再犯风险，可能只是犯罪只是一些小偷小摸的行为，但这一套算法模型将他们陷入了恶性循环之中。

得到“高风险”评分等级的人很可能本来就是贫穷地区的失业人员，风险评级高使他关押时间变长，而长时间和一群罪犯关在一起又增加了他再次犯罪的可能性。出狱之后，他又会回到同样的贫穷社区，而这一次还有了犯罪记录，对他而言，找工作变得更难了。

如果他因生活所迫不得不再次犯罪，那么这个模型就又一次得到了成功验证。

但事实上，正是这一算法模型本身导致了犯人陷入恶性循环，并且进一步巩固了犯人的恶劣处境。

这些都是算法形成的一个恶性循环。

可能有人会指出，并不是所有的算法都是有害的。毕竟，有些模型把一部分人送进了好的大学，让一些人得到了低息贷款或者找到了工作，缩短了某些幸运重刑犯的刑期。

但重点不是有没有人受益，而是有很多人受害。

这些算法关闭了亿万人的机会之门，通常只是因为一些微不足道的理由，而且不予他们上诉的机会，毕竟你不能告一套算法模型。

因此，它们仍然是不公平的模型。

算法能做的远远不止这些

工程师正在研发软件，希望能通过人类眼部及脸部肌肉的动作来监测情绪。

这样一来，只要在电视机上再装一个足够好的摄像头，这种软件就能知道哪些场景让我们发笑，哪些场景使我们哀伤，又有哪些场景令我们感到无聊。

再进一步的做法，如果算法能够与生物传感器连接，算法就能知道每个画面如何影响我们的心跳、血压和大脑活动。

假设我们看着昆汀·塔伦蒂诺的《低俗小说》，算法可能会发现，那个强奸场景让我们起了一点儿难以察觉的性兴奋;文森特不小心一枪爆了马文的头，我们知道不该笑，但都笑了;还有那个关于大魔法师汉堡的笑话，其实我们看不懂，但都赶快跟着笑，以免被别人发

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!