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「灰色市场」人工智能进一步进军艺术界:是创新还是威胁?

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大都会艺术博物馆馆长Max Hollein正在宣布大都会与微软和麻省理工(MIT)共同合作的人工智能项目。图片:Courtesy Ben Davis

大都会艺术博物馆馆长Max Hollein正在宣布大都会与微软和麻省理工(MIT)共同合作的人工智能项目。图片:Courtesy Ben Davis

智能设计

上周,纽约大都会艺术博物馆(以下或简称Met)发布了他们与麻省理工学院、微软公司三方一起合作研发出的五种以机器学习为基础的人工智能(AI)原型。根据大都会的解释,我的同事Eileen Kinsella总结道:这一项目的目的是“为了畅想和发展出各种可变的新方法,让全球观众得以通过人工智能的手段在全世界最重要的艺术收藏系统中去发现、学习和创造。"

尽管可能会被认为太过于持怀疑态度,但我并不觉得Met x 微软 x MIT的组合所传递出的价值主张,能够真正让你有耳目一新的感觉。更糟糕的是,我认为他们延续了科技巨头一向的使命:在人工智能像一根撬棍介入社会经济生活,撕裂了已经支离破碎的21世纪社会的同时,这些公司还再将AI粉饰为一种轻巧的伎俩或是尚未合格的物品。

让我再解释下。

首先,大都会讨论了五种不同的应用程序,目前只有其中一款“Gen Studio"是可以运行的。而它所使用的生成对抗网络技术(Generative Adversarial Networ, GAN),正是此前创造出让我感到愤怒不已的AI艺术作品的同一种软件。通过这一技术,用户可以将大都会藏品中结构相关的作品都混合在一起,然后找出藏品中由AI生成的相似混合物。

我个人觉得,这作为一个15秒钟就能完成的好奇尝试倒也无伤大雅——相较于我对其他四种模型的感受,这已经是很高的赞誉了。

大都会里展示出的Gen Studio艺术创作应用程序模型。图片:courtesy Ben Davis

大都会里展示出的Gen Studio艺术创作应用程序模型。图片:courtesy Ben Davis

过度分享

除了Gen Studio,Met x 微软 x MIT的项目在不知不觉中集合了AI技术的几个最大威胁。这剩下的四个应用程序一旦完成,你将有两种选择:

一、贡献出你的个人数据或是;

二、你的体力付出。但无论选择哪种,这四项程序能给予的回馈可能微乎其微 (作为应用原型,现在这四种程序没有储存和交换用户数据)。

目前,从大都会网站上的项目介绍中,那几个斜体字(对四种程序的介绍)就可以看到这一令人不安的信息交换。

“Artwork of the Day(今日艺术品)"将根据“你的所在地、天气、新闻和历史数据"选出一件“能与你产生共鸣"的日常图像;“My Life, My Met(我的生活,我的大都会)"将“使用微软AI分析你在Instagram上发布的帖子,并从大都会开放的收藏中选择最匹配的替换图像";而 “Story teller(故事讲述者)"则“使用语音识别AI来跟踪讨论并分享在大都会藏品中能够与讲述的故事产生共鸣的作品。"

换言之,如果要保证这些算法正常运作,你就相应地需要实时分享你的位置;让这些程序捕捉到你在Instagram上发出的每一张照片;以及让它知道你的声音是怎样的;或是在程序运行时,你正在谈论些什么。

我敢肯定的是,这些合作方肯定会声称这些用户信息会安全保存,而且只会在应用程序原型上使用,不会用作其他目的(在文章发布后,Met回复了一封邮件,表示微软会对此事作出回应。)但即使各个项目方都声称自己是出于好意,你会相信他们吗?难道近来这些科技巨头还没有给我们足够多的理由来相信行业的“罪魁祸首们"是如何防止黑客入侵、防止数据错误又很无私?

接着,还有Met x 微软x MIT项目的第五个也是最后一个原型:Tag,That's it!(贴标签,就这样!)尽管这一连串的符号造成了一种儿童游戏的错觉,但这一项目也进一步直接显示出了人工智能存在的风险。

 

重新修复后的机械土耳其人。据称这是一种18世纪的骗局, 让人以为机器人可以自动下国际象棋。图片:Image courtesy of Wikimedia

重新修复后的机械土耳其人。据称这是一种18世纪的骗局, 让人以为机器人可以自动下国际象棋。图片:Image courtesy of Wikimedia

“加班的土耳其人"

大都会将“Tag,That's it!"描述为一种“众包(crowdsourcing,指通过大量的网络用户来获取需要的服务和想法)的方式, 由人工智能模型根据大都会博物馆的馆藏生成精细调整过的主题关键词结果。"具体而言:用户自愿贡献出时间将每张图片所展示的内容用关键词来形容,这样以便于算法可以更好地学习如何识别主题,而大都会的收藏随着时间推移也变得更易搜索。

我希望大都会、微软和麻省理工能够将为“Tag,That's it!"贡献内容的行为视作和众人编写维基百科内容一样,是一种抱着让整个社群变得更美好的爱心而付出的网上劳动。然而,“Tag,That's it!"无边界、无意识的重复劳动本质,再加上以AI作为最终处理步骤,都使得用户们更像是“机械土耳其人"(Mechanical Turks)。

如果有读者对机器学习的基础知识还不是太了解,“机械土耳其人"是亚马逊推出的一个人工劳动平台,用户可以在线重复完成一些对于人类而言十分简单但对机器仍有难度完成的工作,而这些任务的单件报酬非常低,所以需要通过大量执行任务才能获得更多回报(这个名字来源于18世纪一种骗人的把戏,号称能够自动下棋的“机器人"其实是有个真人躲在了这一精心打造的布局中。)

在亚马逊运营的“机械土耳其人"平台上,雇主(即requester)按照他们的需求发出可在网上完成的任务,而各种潜在的工作者(“土耳其人",Turkers)则在平台上寻找适合他们的工作机会。这些简单的任务包括完成问卷调查、听写音频以及和“Tag,That's it!"任务本质没有区别的为图像内容贴标签,从而提升“计算机的识别能力,"或是提高软件的性能,通过机器学习将视觉图像精确解析为各种离散的内容。

“机械土耳其人"的工作一直以来都十分低廉,有需求的雇主甚至可以将一项任务的酬金定在1美分那么低。由于亚马逊还要从中抽取20%的费用,所有平台上的雇主会尽量降低薪酬并减少预计完成任务的时长(这是对于任何工作清单的另一强制数据点)。

那对于劳动付出者的结果是什么呢?康奈尔大学最近的一项研究发现,“机械土耳其人"时薪的中间值大约为每小时2美元。这其实是一件合法的事情。这些网上工作者们就和Uber司机一样是属于独立承包商,所以并不受到如最低薪资、规定休息时间以及医疗或假期福利等劳动法的限制。

然而,这一领域中最大的讽刺在于“机械土耳其人"在帮助训练机器学习算法的过程中,所扮演的角色是尽可能快地让自己(的劳动)变得多余起来。在你对剩余的劳动力市场进行调查前,这可能看上去是件好事,但事实上现在的劳动力市场已经在自动化和人工智能破坏性的影响下日渐呈现出一种末日景象。

 

Josh Kline ,《失业》(Unemployment)装置现场图,2015。图片:Image courtesy 47 Canal

Josh Kline ,《失业》(Unemployment)装置现场图,2015。图片:Image courtesy 47 Canal

恶性循环

如果你真的担心人工智能今后会对全球劳动力市场造成怎样的影响,那么可以先从眼前的事实出发。2017年德勤(Deloitte)的一项研究认为,已经有一半以上的公司开始使用“机器人流程自动化"(robotic process automation)——即我们所说的机器学习或人工智能——来替代以前一些由人工完成的工作,而到2020年可能会有近四分之三的公司采取这样的技术。

这也顺势推动了一种以软件为主导的经济模式,让雇主们拥有了如《化身博士》(Jekyll and Hyde)般的善恶两面化身。在今年的达沃斯世界经济论坛上,Kevin Roose总结了自己在这一方面的亲身经验:

虽然许多管理者都公开表示,他们对于人工智能和自动化给工人们带来的负面影响感到担忧……但是,私底下这些管理者们却有着另一套做法:他们在竞相实行劳动自动化,以在这场比赛中占得先机,而对于工人们受到的影响并没有予以太多关注。

技术的狂热爱好者和捍卫者们一直以来都认为我们并不应该畏惧技术的革新,因为这些淘汰了旧工作的技术进步也会创造出新的、更好的工作,就像是工业革命时的情况。然而,Eduardo Porter在《纽约时报》上这样写道:

在我们目前的技术革命中,有些不一样的事情正在上演。来自MIT的David Autor和来自乌特勒支大学(Utrecht University)的Anna Salomons在一份最新的研究中发现,过去40年内每一个引进新技术增强生产力的行业中,工作机会都在减少。 而整个经济市场的就业率没有下降的原因是在于其他生产力增长较少的行业起到了提振的作用。

“生产力增长较少的行业"是指那些行业(工作)内容本质上没有发生什么变化的领域,包括:食品服务、酒店服务业、养老保健等。我在这里用的是“本质上"这个词,这是因为Porter的报道中也提到在阶级分化日益加剧的亚利桑那州凤凰城,这些以人工为主的行业雇主们需要靠削减员工工资和福利来使他们的成本最小化。

所以,有工作这个机会这是不假。但是事实上这些工作并不好,而且变得越来越糟。然而,即便是这些难以实现自动化的行业也无法满足整体劳动力的供应。那么那些失业的人或未能充分就业的人还能去哪儿呢?

Alana Semuels在《大西洋月刊》上撰文写道,一项皮尤(Pew)调查显示美国人口中有5%的人是依靠在网络平台上从事一些远程工作来赚钱,这一数字比Uber司机还高出2.5倍。尽管这些线上工作并不不是所有都像Turking那样薪酬很低,但这一趋势也指向了一个错误的方向。Siddarth Suri和Mary L. Gray两位研究者着重对无需特殊训练的零工经济(gig economy,即像TaskRabbit、Airbnb以及Uber这样由市场需求推动的行业)展开研究,他们最近预测在接下来10年中大约有1/3的美国人会进入这样的零工经济模式。

这样一来就形成了一个恶性循环:人工智能取代了越来越多曾经是相当不错的工作,让精英人士和受过良好训练的人士变得更加富裕;未经受训练或是低技能的劳动者则只能退回到环境严酷的服务型行业;当这条路也走不通时,他们会选择从事那些环境没有那么糟糕的按需网上工作。而后者也是精英们正在竞相用人工智能来取代的工作,只是工作者在付出劳动的同时也加速了自己的淘汰。

“My Met,My Life

“My Met,My Life"原型的作品示例。图片: courtesy the Metropolitan Museum of Art

连接点

那么,以上所说的那些与Met x 微软 x MIT的联手合作有什么关系呢?从某一层面上来说,可能没有很多联系。即使这次合作项目的五个AI原型全都上线,我依旧怀疑这个用户群体是否能够按照科技巨头们的需求,获得足够的数据和廉价劳动力,从而将机器学习极速推动成一个重塑生产力的巨型生产机器。

但从另一个层面看,这样的合作也体现了人工智能潜移默化间对普通人产生的震撼性影响。它诱使我们去想象机器学习是如何“通过艺术将人们联合起来,"(根据Met的说法),同时它所能提供的无非是用几个免费的鸡肋软件换取了个人数据和免费劳动力。这种不平等的交换开创了一个危险的先例,对人工智能给现代社会就业、阶级和生活质量所带来的破坏予以了肯定和期盼的态度。这就像是你被一个街头魔术师吸引的同时,他的同伙已经掏空了你的钱包。

由此,大都会的人工智能项目又再一次让艺术圈完全内向地发展,继而忽略了目前大环境下更大的症结所在。我的建议是?先把邀请函给捣烂吧!

以上就是本周的灰色市场。要记住:改变世界意味着一种承诺的同时也是一种威胁。

 

译 | Elaine