最近美国社交媒体上一个持续发酵的话题是：AI因为太讲政治正确而翻车了。

事情是这样的：有人请谷歌的AI大模型Gemini作一幅“美国开国元勋”的肖像画，Gemini给出了四幅图，包括一位佩戴传统头饰的美洲原住民男子、一位黑人男子、一位肤色较深的非白人男子以及一位亚裔男子。

而我们都知道，从华盛顿到杰斐逊，一众美国开国元勋，全是白人。事实上，他们中的不少人当时还在自家庄园中蓄着黑奴，这在后世被视作他们政治生涯的污点。

这些图被分享到社交媒体后引发哗然，马斯克等一众意见领袖炮轰这是“反文明”、“疯狂的种族主义”。当然，这里的种族主义，指的是对白种人的反向歧视。

这又引发了一波仿效行动：网友们请Gemini生成各种人像图，结果发现它就像被施了魔咒，就是不大情愿画出白人形象。风暴愈演愈烈，谷歌公开道歉，并暂停了Gemini的人像作图功能。

这场风波，看似大模型犯的低级错误，实际上却可能源于人类的弄巧成拙。有技术专家分析，谷歌很可能是在“幕后”向用户的提示语中添加了更能体现种族多样性的关键词，比如把用户输入的“一位厨师的肖像”的提示语，调整成了“一位土著厨师的肖像”。

这样的干预，显然是为了纠正令人担心的“算法歧视”现象。

过去几十年间用于机器训练的数据中，白人的、男性的数据远比其他肤色的、女性的更丰富，导致机器在人脸识别时普遍“偏爱”白人中年男性。比如，早在2015年，谷歌就因其照片应用程序将两位黑人的照片标记为“大猩猩”而道歉。直到最近，一项调查发现，美国开发的算法对亚裔和非洲裔的人脸识别错误率要比对白人的高10倍以上；而亚洲开发的算法中，对白人和亚洲人的识别错误率差距较小。

再比如，亚马逊曾经试图开发一种自动化招聘系统，利用机器学习来分析求职者的简历并为他们打分。实践一年后，工程师们发现，这套算法“不喜欢女性”，因为基于数据，它得出了“男性更可靠”的观点，降低了女性简历的权重。

也就是说，假如放任不管，算法将加剧人类社会中的偏见和不平等。但是，人类若要干预，应该干预到什么程度？依据什么准则？

美国国父是真实存在过的人物，因此算法可以根据历史常识来减少错误。甚至有技术专家观察到，对于这类问题，人类越少干预，大模型越能产生更准确或更接近真相的结果。

但对于那些没有正确答案、需要体现某种价值判断的问题，算法处理起来就棘手得多。比如，算法完全可以根据俄乌两国的人口、经济、军力、地缘格局，精准高效地算出哪国更有可能在战争中获胜，但至于这场战争该不该发生，它必定给不出答案。AI代表了人类工具理性的新高峰，但问题一旦关涉价值理性和道德判断，就超出了它的能力范围。

那么我们是否可以为AI划出一个让它扬长避短的工作范围？简单说，由人类决定一件事情要不要做、怎么做之后，让AI帮忙，把这件事最高效地做成。

但这种想法将技术视作完全中性的工具，忽视了一点，那就是技术反过来会影响人，人无时无刻不受到技术的调节和改造。

美国技术哲学家唐·伊德（Don Ihde）举过伊甸园的例子：伊甸园中的人最初是赤身裸体的，用知觉直接感受这个世界，偷吃了智慧树上的果实后，人突然有了羞耻心，用无花果树的叶子做成衣服。于是，衣服成了人类历史上第一件技术制品，它的出现，加上后来出现的眼镜、汽车、手机等技术工具，完全重构了我们感知和理解世界的方式。

一个更现代的例子，是准妈妈在孕期的超声波检查。通过这项技术，一对夫妇能探查婴儿是否健康，如果有畸形，可能选择放弃分娩。因此，生不生孩子这样重大的道德决策，实际上是人和技术共同完成的。

最前沿的机器学习中，甚至已经开始嵌入道德取舍。比如，自动驾驶技术不仅要让机器学会转动车轮的角度、油门刹车的力度，还要学习在即将发生碰撞，不得不选择牺牲一方、保全另一方的紧急状况下，如何做出抉择。麻省理工学院的认知科学家伊亚德·拉万（Iyad Rahwan）就说过，每次自动驾驶汽车做出避让动作时，它已经“暗中决定了不同群体的危险程度”。

因此，技术哲学家主张，技术已经不再是一个中立的工具，人与技术的关系严格来说是一种交互关系，甚至可以说是交往关系。既然技术可以反过来影响人，我们就可以将伦理价值嵌入到技术中，使用技术来促使人按照道德规范来行动。

这么看来，Gemini“不愿画白人”风波，有它的积极意义。它说明算法工程师们意识到了数据内含的歧视与不公，并展开了积极行动；它矫枉过正引发的讨论，进一步提升了全社会的警觉，起码让我们不会在无意识中，任由技术进一步放大这种不公。

AI已不仅是执行命令的工具，它就是一面人类审视自我的“镜子”，倒映出了人类自己的价值观和道德标准。而且，它在某种程度上已经开始反过来塑造我们新的道德认知。

那么如何设计AI，才能使其成为促进社会正义和道德进步的积极力量？这不仅是工程师的责任，也是全社会共同面临的课题。伴随着这个问题，人类与技术的关系将进入一个新纪元。（财富中文网）