人工智能为什么学会了骂人？

到目前为止，跟人类最像的东西应该就是AI了。自人类诞生，从来没有什么能像今天的AI一样，能如此地理解人类。

尽管它距离完全了解我们还有很远，但已经够好了。

深度学习让AI再次焕发活力，其对人的模仿能力大大增强。无论是看图还是说话，它一直都在学着从人类的视角去看世界。从语言学习方面来说的话，AI其实更像是鹦鹉。

那么，也就是说，AI的一切都是从人们那里学来的。至少在目前来看，无论怎么努力，它都无法越过人类日常的藩篱。人喜欢什么，它就喜欢什么；人讨厌什么，它也讨厌什么。人类会骂娘，它也能学会说法克。

从另外一个视角来看，现在人们训练AI，几乎就是在教一个婴儿走路、说话、认识事物、发展智力等等。那么，当有一天你儿子突然骂了句娘，你意不意外？

当年微软推出聊天机器人Tay的时候，满以为会打开一扇新世界的大门，没想到大门是打开了，里面却不是新世界。短短不到24个小时，Tay已经学会了说脏话和发表带有种族歧视、反动色彩的言论。没办法，微软只好让它紧急闭嘴。

而这也仅仅只是个开始而已。随后智能音箱相继迈入市场，背负着聊天对话、家居入口的使命，最后仍然逃不掉骂人的命运。随口来个国骂法克尤什么的，根本都不是个事儿。

不仅仅是“出言不逊”，AI也开始逐步学会用人的眼光“打量”这个世界。去年就有人曝出谷歌翻译将护士翻译为“she”，而将医生翻译为“he”，由此而引发了关于AI职业歧视的问题；将黑人和大猩猩识别为同一种生物，又引发了AI的种族歧视……

从人们发现这个问题开始，关于由语言歧视引发的AI道德论的纷争就没有停止过。一方面毕竟AI的黑箱还没有打开，有些人认为这就是AI的主观故意行为；另一方面，毕竟媒体们得写点儿什么来赚取阅读量，所以给机器人加上一些人类都敏感的名词，自然也符合看热闹群众的猎奇心理。

但严肃来讲，AI的语言歧视问题完全没有必要上升到全民批判甚至精神紧张的高度，一旦从技术的层面去分析问题，就会发现，这原本就是个命中之理。

那这个理是什么？

首先我们弄清楚，智能音箱为什么会骂人？

这和它的工作程序是密切相关的。我们知道智能音箱主要有两个作用，一个是陪人聊天儿，另一个是家居控制。在目前家居控制得还不太顺利场景下，聊天已经成为了智能音箱的最主要作用。那，聊天聊什么？

我国人民最喜欢逗小孩儿，每次都以把小孩儿逗哭为最大的乐子。那有了智能音箱，就又多了个逗的玩具。人就是这样，在单位跟人说正经话太累，回到家里就想说点儿不正经的。作为一种新生事物，智能音箱是除了孩子之外第一个能学舌的物件了。所以，你好啊、唱歌啊之类的日常对话腻歪了，大家就像逗逗它：对它说两句脏话怎么样？

有了第一句，就有了第二句。国骂教完了，开始花式骂架。以智能音箱的学习能力，掌握这点儿东西自然不在话下。

其实学几句脏话不难，毕竟这是AI的看家本领。但我们必须要时刻清楚点的一件事是：你认为AI骂人了，但AI自己并不知道。

也就是说，它根本没有词的情感色彩点的概念。在这一点上，它和两三岁的幼儿是一样的。

同样的原理，对种族甚至是职业方面的歧视现象也是必然会发生的。对职业而言，比如上文提到的护士和医生，相关数据确实表明，在全球女性在护士总体中占到了90%，而在中国更是高达98%以上。与之相比美国医学院校男性职工则占到六成以上，并且随着职称的提高这个比例还会上升。

同样，美国卡耐基基梅隆的调查人员也发现，在谷歌搜索当中，如果浏览器认为你是个男性，会给你推荐一些薪水更高的职业。并且在一些算法中，黑人名字往往和消极性词汇联系在一起，而白人名字则和往往积极向上的词眼在一块儿。

如同AI没有词的情感色彩观念，它当然也就没有种族和职业观念。其在进行数据学习的时候会采用大概率的内容来给某一类用户进行画像，然后才会输出类似的价值观。事实上，黑人在美国的犯罪率确实要高一点，而女子的薪资水平也大概只有男子的81%左右。