剑桥 Re: think 写作竞赛题目解析(人工智能赛区)内容增强版

今天我们来看Cambridge Re: think Essay Competition 人工智能领域的选题:Is AI-driven data mining serving us better or is it overriding our privacy?(人工智能驱动的数据挖掘是在更好地为我们服务,还是在侵犯(凌驾于)我们的隐私?)

本题的出题人是 Naama Kanarek 博士(哈佛大学 AP)。

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破题点

本题有一个重要破题点,就是 "or" 这个词。

serve OR override? 第一个词暗示人类是主,AI 是客,但第二个词暗示 AI 是主,人类是客。

深一点看,"or" 这个词表明,这个出题者将“AI 数据挖掘会更好地为我们服务”和“AI 数据挖掘会侵犯(凌驾于)我们的隐私”放在了互相对立的位置上。

想回答这些不同深度的问题,选手需要先了解 AI 数据挖掘是如何为我们进行服务的,又是如何会对我们隐私的有威胁。

AI 驱动的数据挖掘如何服务人类?

我们从头说起,从数据挖掘开始说。

数据挖掘其实就像它的名字一样,是在大量的数据中"挖掘"出有价值的信息和知识。

就像矿工在矿山挖掘宝藏,数据科学家在数据的海洋里寻找商业和科研的金矿(说句题外话,做职业规划还是优先考虑软件开发而不是数据科学,前者的岗位数大约是后者的 10 倍)。

要挖,就代表这些信息和知识不是摆在地上可以白捡的,是人们要用技术手段去从地底里挖出来的。这个挖掘技术是有门槛的,也是有成本的。

接下来,我们要做研究弄明白,AI “加持”的数据挖掘比传统的数据挖掘技术,强在哪。

传统的数据挖掘主要靠统计学和数据库技术,需要人工设计特征、建模。这种做法就像矿工只能用铁锹和镐头,靠经验去挖掘,非常耗时耗力。

相比之下,人工智能驱动的数据挖掘则像是给了矿工一台智能挖掘机。通过机器学习(尤其是深度学习)技术,AI 系统可以自动学习数据中的复杂模式,快速准确地完成特征工程、预测建模等任务,大大提高了挖掘的效率和精度。

这种 AI 驱动的数据挖掘在我们的生活中可以说是无处不在。

比如,大家手机中总有那么几个常用的网上购物平台,当你在浏览商品的时候突然发现一个款式很好的衣服,打开一看,网站已经帮你推荐好了尺码,还为你推荐了配套的鞋子和包包 (you may also like...) 。这些“贴心”的服务背后,就是 AI 数据挖掘在默默工作。

你的需求,你的喜好,通通被 AI “挖掘”出来了。虽然这些推荐服务需要耗费平台的开发、运营和算力成本,但作为用户的你不用付一分钱。

不过,免费的服务,便利的服务,是有隐藏代价的,这个代价就是你的隐私。

AI 驱动的数据挖掘如何侵犯我们的隐私?

AI 以一种现在我们已经很熟悉的方式,在服务着我们。它会分析我们的浏览记录、购物记录,结合其他同类人群的行为模式,去了解我们的穿衣风格和身材特点,进而给出个性化推荐。这就像一个懂你的导购员,让我们轻松挑到称心如意的商品。

但是,这也令人细思极恐,我们身处于信息时代,如果 AI 可以轻松地获取我们的喜好,日常行为,个人信息甚至于家庭住址等私密信息,那么掌控着这些数据的 AI 或者组织,是否就会成为我们信息的“掌控者”呢?

AI 驱动的数据挖掘技术可能是价值中立的(现在这点也存疑了),但掌握这些技术的公司可不是价值中立(don't do evil 的说法不一定可信)。

说到有邪恶价值观的技术和使用技术的人,就不得不提本题的出题人Naama Kanarek 博士推荐选手阅读的《1984》,乔治奥威尔的反乌托邦小说。这本小说描绘了一个令人不寒而栗的 totalitarian society 。在《1984》的世界里,人们的一举一动都在电屏监视下暴露无遗。看似私密的日记、情书,甚至连思想都可能被"思想警察"侦测和惩罚。

在那个 Orwellian society 里,监控技术本身是价值中立的,但技术背后的老大哥可一点也不价值中立。这就有一点像我们今天生活的数字世界,我们的一言一行都会成为大数据里的一个个点,AI 可以很轻易地根据这些点,描绘出我们的画像 (user persona) 。而这些画像信息的使用者,是一家家有血有肉有自己的商业诉求的公司。

上述这些并不是危言耸听,在本题的出题人是 Naama Kanarek 博士推荐的另一本书《无处可藏》中,该书作者揭露了美国国安局大规模监控公民的丑闻。

书里提到的斯诺登的爆料表明,个人信息是如何被美国的国家机器肆意收集和利用的:从美国人的通话记录到网络足迹,从美国人的照片到社交媒体,美国人的一切信息都在政府和科技巨头的眼中一览无余。

最后,让我们回到一开始说的“对立位置”,也就是题目里的 or 这个表述。

如果想要有深度地讨论本题,选手可以去探究,关于 AI 驱动的数据挖掘技术,是否真的是“要么负外部性,要么是造福人类”?是否真就只有这两种情况?

剑桥 Re: think 写作竞赛赛题解析系列

1.剑桥Re: think 写作竞赛题目解析(生物科技赛区)

2.剑桥 Re: think 写作竞赛题目解析(哲学和社会学赛区)

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