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网上信誉赌博的网站:马克·麦卡锡:机器学习算法中的政治

时间:2018/5/20 20:44:01  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要:公元前1200年左右,殷商时期的中国就发展出了工厂制,铸造出成千上万尊大型青铜器皿供日常生活和典礼仪式使用。在这个关于大规模生产的古代案例中,需要事先制定精细的计划,对大批工人进行分组协调,确保每组工人按部就班地逐项执行任务,才能铸造出青铜器。一千年以后,中国迎来了首位皇帝秦始皇...

公元前1200年左右,殷商时期的中国就发展出了工厂制,铸造出成千上万尊大型青铜器皿供日常生活和典礼仪式使用。在这个关于大规模生产的古代案例中,需要事先制定精细的计划,对大批工人进行分组协调,确保每组工人按部就班地逐项执行任务,才能铸造出青铜器。

一千年以后,中国迎来了首位皇帝秦始皇,他著名的兵马俑军队也是通过同样复杂的流程制造出来的。旧金山亚洲艺术博物馆的资料显示,兵马俑雕像是“通过一套装配生产体系塑造烧制而成,这一体系为后世的大规模商业生产铺平了道路。”

有学者推测,这些早期的规范性操作技术对塑造中国社会发挥了重要作用,例如使人们更容易接受官僚机构及其背后那套强调等级的社会哲学,接受“只有一种正确的行事方式”的观念。

19世纪,当工业厂房最初出现在欧洲时,即使连恩格斯等资本主义的严厉批评者也承认,无论采用资本主义还是社会主义经济体系,大规模生产都会使中央集权成为必需。在20世纪,兰登·温纳(Langdon Winner)等理论家将这一思路扩展到其他技术领域。例如,他认为原子弹应被视为一种“具有内生政治属性的人工制品”,因为其“高度致命性决定了它应该由集权式、严格层级化的指挥链来控制”。

今天,我们可以把这个思路再往前推进一步。机器学习算法(machine-learning algorithms)已成为当今最重要的通用技术,这些算法利用真实世界中的范例来模拟人类认知能力,已经在现实工作场所中广为应用。然而,为了充分利用这些技术,发挥算法的优势,各类组织必须将人工任务重新定义为预测任务(prediction task)。

机器学习算法的关键特征之一是,其性能会随着数据量增加而提高。因此,应用算法本身就会产生一种技术动力:将人的各类信息视为可记录、可访问的数据。就像大规模生产体系一样,这些数据也“具有内生政治属性”,因为其核心功能倾向于肯定某些社会实践,否定另一些行为,尤其与人类个体维护隐私的意愿直接冲突。

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