商學院教授訓練人工智能根據面孔判斷工人的個性 (2025年2月17日)
理論自由推斷是一種令人驚訝的技術。多年來，大數據的倡導者——今天的人工智能愛好者的早期形態——堅稱只要擁有足夠的數據，就可以在不理解x如何導致y的情況下推斷出複雜現象之間的因果關係，因此我們可以消滅可怕的「相關性不等於因果性」這一怪獸。
這與米爾頓·弗里德曼著名的經濟教義相似：
真正重要且顯著的假設往往會發現其「假設」是對現實的極端不準確描述，總的來說，理論越重要，假設就越不現實（從這個意義上來看）。
人工智能實際上是一個偉大的工具，用來創造看似合理的統計相關性，以解釋虛構的現象。還記得那個聲稱通過分析同性戀者的面孔來發明機器學習“同性戀雷達”的人嗎？同一個人後來又聲稱發明了一種人工智能，可以根據你的面孔猜測你是共和黨人還是民主黨人。
這簡直就是人工智能的顱相學，延續了「科學種族主義」運動，該運動最初是為了為殖民主義、奴隸制、種族滅絕和優生學提供正當理由。這種觀點假設存在看不見的基因特徵，決定了你是否能成為一個好老闆、是否會對伴侶不忠，或者你是否注定要變得富有。這是一種類科學的占星術，讓你可以宣稱自己擁有「好血統」，注定要統治他人。
令人驚訝的是，這種「科學」哲學在計算基因組學興起後竟然仍然能夠繁榮。計算基因組學分析人口規模的基因調查，以確定「種族」的概念（以及「人類多樣性」運動中其他珍貴的區分）是否存在任何基因基礎，結果顯示這些概念在基因學上並沒有可辨識的基礎。
正如亞當·魯瑟福在他2020年的書《如何與種族主義者辯論》中所寫，幾乎地球上的每個人都源自一小群在幾次嚴重基因瓶頸中倖存下來的人，唯一的例外是非洲，那裡的基因多樣性遠超其他地區。
一位瑞典人和一位澳大利亞土著的基因關係比兩個不同群體的桑人還要緊密。如果基因是人類個性和成就的決定性因素，那麼我們應該看到非洲人的結果變化遠遠超過比如說因紐特人和意大利人之間的變化。然而，生活在同一社會中，面對後殖民主義、國際掠奪和全球知識產權制度等結構性挑戰的人們，卻產生了驚人相似的結果。與此同時，根據這些社會在全球階層中的位置，預測來自非常不同社會的人們的生活結果卻出奇容易。
當然，基因在塑造我們的結果中扮演著角色。我們的構建是基因組與周圍物理和社會環境之間互動的結果。但是所有證據都指向社會和物理因素的影響遠遠超過基因。回到占星術：遙遠的天體無可否認地在我們出生和生活中與我們互動。其他行星對地球施加的微小潮汐壓力；來自遙遠、早已死去的星星的光子淋浴。然而，比如說土星對你在出生過程中受到的影響，遠不及助產士鞋上使用的紙套對你的身體施加的力量。當談到隨距離平方衰減的力量時，這一點尤為重要。
基因在發展你的大腦和調節系統（如荷爾蒙和神經信號）中扮演著重要角色。但這種作用顯然被成長過程中物理和社會環境的作用所淹沒。你並沒有「好血」或「壞血」。
然而，相信並受益於社會階層的人們，始終渴望擁有一個獨立的、客觀的基礎，來證明他們擁有更多而其他人擁有更少。這就是「有效市場假說」（我富有是因為市場認為我是一個好的「資本配置者」）、以及「精英主義」（如果我富有，那我必然有優秀的才能）和「進化心理學」（「親愛的，這不是我的錯，我和我的研究生發生關係——怪就怪黑猩猩！」）的根源。
這就引出了本周的這項人工智能技術：一種名為「照片五大人格特質」（Photo Big 5）的人工智能，可以根據你的面孔預測你是否會成為優秀的MBA。
這是四位精英學術機構的學者創造的——然而，他們的學科並不是基因學。這些商學院教授收集了一堆MBA自我評估的「五大人格特質」調查結果——這本身就是一種幾乎沒有比梅爾斯-布里格斯（Meyers-Briggs）更嚴謹的占星術練習——然後將這些結果與受試者的LinkedIn頭像、以及自報的薪水和職稱輸入到機器學習模型中，結果產生了一個可以根據你的面孔告訴你是否會成為好經理的機器！
這無疑是一個非常有趣的實驗，就像是中層管理者的人工智能同性戀雷達。他們的模糊表述更是讓人捧腹：
「照片五大人格特質」與GPA和標準化考試成績等認知測量只有適度的相關性，但對勞動結果的增量預測能力卻相當可觀。
換句話說，我們創造了一個新的隨機數生成器，它在預測你的生活機會方面與SAT或GPA一樣糟糕，這兩者都是預測生活機會的極差方式——除了在於如果你從一堆錢開始，並聘請精英考試準備顧問，那麼這兩個數字都可以被抬高。幸好個人外貌與財富沒有關聯，也沒有辦法花錢讓自己看起來更像精英的一員？不，這一定是基因在「顱面特徵與行為之間的關係」中起作用。
很容易看出，為什麼人工智能對那些想要消除社會問題中的任何定性因素的人來說是如此誘人，將其轉化為可疑的定量殘留，讓算法進行數學運算。這是大規模的垃圾科學，並且擁有商業模型。這種自動化優生學的目的與人類歷史上每個「合理」的階層論述一樣：為贏家提供事後的正當理由，並在遊戲開始之前就譴責輸家。
在這篇文章中，我們看到了當前社會對人工智能的過度依賴，以及如何將人類的複雜性簡化為數據和算法所能處理的形式。這不僅僅是對於個人特徵的錯誤解讀，更是對社會結構不平等的進一步鞏固。人工智能的應用不應該成為新一輪的社會分層工具，而應該用來促進公平和包容的社會變革。這提醒我們，科技應該服務於人類，而非成為不平等的推手。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
