当基础动摇:数据、算法与旧的确定性

当基础动摇:数据、算法与旧的确定性

瑞士联邦发现自身泄密的一天,人工智能承诺取代数学家和开发者的一天,人人都在思忖还有什么依然屹立的一天。在赎金、引语与宵禁之间,现实向善意的人们提醒着自己的存在。

让我们从引发愤怒的泄密事件开始:蒂埃里·韦伯转述了Akira团伙的案件,该团伙正以超过10万名联邦现任和前任员工的数据勒索赎金,这些数据从养老基金软件供应商PK Softech泄露。这是一条在某个不起眼的环节断裂的信任链,人们突然意识到,一个国家的安全取决于那些无人知晓其名字的供应商。完全不同的是,卡罗琳·米尼奥指出消费社会把人逼疯,而伊莎贝尔·布伊卢提出人工智能能否取代数学家的问题,并援引陶哲轩的分析。三种说法都在表明:我们的系统——经济的、认知的或数字的——正被要求证明自己依然站得住脚。

信任,恰恰也体现在引语和认知中。洛朗·巴比基安援引纳尔逊·曼德拉及其关于仇恨与爱都是学来的观点,以此提醒这一切并非理所当然。帕斯卡尔·瓦格纳-埃格尔指出其同事兼朋友彼得·巴雷特和安托万·玛丽关于法国暴力与抗议认知的一篇精彩文章,这与时事产生共鸣。而雨果·克莱蒙开启辩论:为捍卫女性事业,色情是否应被禁止?三个条目,同一个问题:关于我们自以为看到的东西和我们想要禁止的东西,在情感教育与凝视的政治之间。

凝视恰恰是记者的职业,阿梅勒·德贝提醒说,记者相对于当局的角色提出了透明与制衡的根本问题,尤其是当关键信息在没有背景或数据的情况下被呈现时。利昂内尔·吉拉尔则想知道ChatGPT是否正在准备一个没有亚马逊的世界,这将拉锯战转移到商业一侧。弗兰克·里瓦以更阴暗的语调延伸思考:法国这场城市与经济战争是否会在周末持续到圣诞节,还是持续到下届总统选举,紧随穆迪的负面评级之后?三种方式追问谁掌控叙事,从电视屏幕到购物篮。

机器则不问任何人许可。威尔弗里德·德·朗蒂警告说,随着AI代理站稳脚跟,银行开始失去控制。皮埃尔·让·迪维维耶(人称Sage)讽刺地评论马克龙治下女性权利的“伟大事业”,杂乱列举布鲁埃尔事件、第一夫人、只定罪极小比例强奸犯的司法系统,以及向抗议者发射的有毒产品。他还嘲讽CNEWS在巴黎评论地拉那发生的事,指出人员配置显然不足以保证清醒。技术在进步,政治在踉跄,电视座谈的体育评论变成了格斗运动。

因为网络有其奥秘,而Sage讲了一个精彩的:10月21日,像许多IT专业人士一样,他试图在新漏洞被发现后修补自己的PHP服务器,却发现他的Debian机器没有正确的软件源,这让他一如既往地回到翁德热·苏里,那个在他二十五年的开发者生涯中反复出现却从未谋面的名字。他由此反思一个营业额数千亿却依赖少数爱好者——有时是志愿者——的行业,人人从中受益却无人知晓他们,并引出这个令人眩晕的问题:如果这些人某天早上停下来会怎样?肖恩·B则因当天落在PHP上的两个CVE在GitHub上发布了一个武器化漏洞利用,针对最新版WordPress,附上一句无需评论的“尽情享用!”修复的手与破坏的手有时在同一代码库上交汇。

AI已不满足于编写补丁:卡米尔·鲁报道Epic Games与迪士尼合作的漫威/星球大战射击游戏转向“AI优先”,不再手写代码,Claude等模型生成代码并引导资产。让·皮埃尔·迈耶将军则讨论AI时代的情报、指挥与决策,证明这一议题正从工作室走向总参谋部。而Sage以更平实的语调对加布里埃尔·阿塔尔感到恼火,鉴于其在巴黎政治学院“调整”的文凭和几乎为零的职业经验,他质疑其功绩,提醒说内在的无能会影响更多人,而且用的是我们的税钱。从算法到简历,能力问题始终如一。

剩下的是身体,组织架构图中那个被遗忘的伟大元素。据Futura报道,两位硅谷亿万富翁正筹集2亿美元制造转基因战争犬,这让人一窥人类无聊时觉得值得资助的东西。文森特·弗利布斯蒂耶则提醒说,当你把一张模糊图像输入ChatGPT时,模型会字面意义上地发明像素并捏造隐约相似的面孔,可能造成危害。最后,菲利普·杜阿勒展示了一张视觉图,屏幕上显示的帖子属于别人,而评论变成了知名度的回旋镖。模糊,显然不再保护任何人。

也有人以生物学家疲惫的目光注视人群。Sage指出,上午10点前工作会违背我们的生物节律,援引牛津大学研究员保罗·凯利的观点,他认为与传统作息脱节于我们内部时钟会导致慢性睡眠剥夺,伴随疲劳、注意力问题、焦虑、免疫力下降和心血管风险,并援引发表在《人类神经科学前沿》上的一项研究,表明上午10点开始上课能改善13至16岁学生的健康和成绩。同一作者还观察到MAGA现象体现了西方识字危机,无知竟成为一种美德。他还唤起一部关于管理、人力资源和企业文化的电影的记忆,来描述拒绝成为齿轮的年轻人,同时提醒说,这个荒诞而残酷的世界仍比过去不那么可怕,教育失败或许在于我们停止学习面对复杂性,而非保护自己免受其害。

在政治方面,杯子已经溢出。Sage认为,自满的代价是国家再也承受不起的:永久宵禁、受伤的警察、被砍断的手、店主失去的周末、逃离的游客、停滞的企业,而且据他所说,从LFI到RN已形成共识,要告诉马克龙离开。他补充说,这个政权已无可挽救,这是合上篇章而非书写篇章的方式。

抗议则不止于国界。Sage观察到,在法国、西班牙、葡萄牙、意大利、阿尔巴尼亚、印度、阿根廷之后,塞尔维亚如今也轮番燃起,他并想知道我们的社会是否产生了尽管截然不同却共有的焦虑效应,而社会主义的西班牙、梅洛尼的意大利和塞尔维亚之间并无明显的政治联系。他还回到CNEWS评论在巴黎左翼拍摄的三分钟画面和在阿尔巴尼亚右翼拍摄的画面,包括阿尔巴尼亚国旗,以此要求禁止或制裁。亚历山大·普瓦达茨则赞扬关于维尔潘、勒庞和驱逐出境的恰当用词和有力措辞,证明语言仍是战场。

还剩一个关于印度人签证和绿卡的问题,马里奥·科察直截了当地提出,以此提醒大迁徙的关切也体现在表格上。在赎金、漏洞利用、引语和宵禁之后,这一天以一张行政表格结束:这或许才是我们社会的真实面貌,不如其危机那般壮观,却同样具有决定性。

我今日的动物寓言集

本期中交汇的声音与笔触:

编辑摘要由DeepSeek协助根据上述出版物制作。

文章当根基动摇:数据、算法与旧有的确定性首发于会咬人的笔。



常见问题
常见问题 当根基动摇 数据算法与旧有的确定性

1 《当根基动摇》讲的是什么
它讲的是数据和算法如何撼动长期持有的信念和既定的行事方式——以及当我们所依赖的确定性不再成立时,我们该如何应对

2 这里的“旧有的确定性”是什么意思
人们多年来信任的假设、经验法则和专家判断——比如“经验最懂”或“事情本来就是这样”——如今受到数据驱动证据的挑战

3 为什么根基现在动摇了
因为廉价的计算能力、庞大的数据集和强大的算法让我们能够以前所未有的规模和速度检验和质疑事物

4 数据和算法有什么区别
数据是原始信息——数字、文本、记录。算法是一组处理这些数据以产生结果(如预测或排名)的步骤或规则

5 我需要懂技术才能理解这个话题吗
不需要。核心思想——数据说明了什么、算法做了什么、为什么旧假设会崩塌——无需编程或数学就能理解

6 更多依赖数据和算法有什么好处
在规模上做出更好的决策、发现人类遗漏的模式、一致性、速度,以及检验信念而非仅仅断言它们的能力

7 最常见的问题是什么
糟糕或有偏见的数据、平均而言正确但对特定群体错误的算法、过度信任模型,以及在此过程中失去人类判断

8 什么是“垃圾进,垃圾出”
意思是算法的输出质量取决于其输入数据的质量。有缺陷的数据会产生有缺陷的结果,无论模型多么精密

9 什么是算法偏见
当算法系统性地产生不公平或有偏差的结果时——通常是因为训练数据反映了过去的偏见或未能代表所有人

10 你能举一个旧确定性被推翻的现实例子吗
可以——从医学到招聘等领域,长期受信任的方法都受到了证据的挑战

11 这是否意味着专家和经验不再重要
不。数据和算法