机器人也要“男女平等” 有助于减少因人类偏见而产生的失误

在春意盎然的3月，美国一家银行推出了一款全新的应用内AI智能助手——Erica。这个名为Erica的人工智能机器人似乎汲取了美国精神的精髓——“America”的后半部分，展现了创新科技的魅力。尽管Erica具备处理一切事务的能力，但为她冠以女性化的名字和声音已经成为一种行业惯例。

想象一下Alexa、Cortana和Siri等网络聊天工具，它们虽然在屏幕上呈现，却带有鲜明的女性化名字。这种现象在人工智能领域尤为明显。要想寻找男性机器人的同行，则需要在技术化和知识化的领域中寻找，如IBM的Watson、技术顾问机器人ROSS，还有金融分析师Kensho以及银行聚合商Ernest等。

在人工智能的分工中，存在一个偏见问题，这不仅仅关乎性别。这些机器人的语音和音调也表现出显著的同质性。毕竟，人工智能的工作涉及对所“提供”数据的规范、关联和假设。我们需要识别和纠正这些偏见，使机器人在性别、种族和文化背景等方面表现出更加公平和公正的态度。

一些公司已经开始采取行动，如Waze等，为用户提供了一系列机器人身份选项，以便用户可以选择与自己身份相符的机器人进行交流。这种多元化的尝试将有助于减少偏见，并推动人工智能领域的进步。通过这种方式，我们可以构建一个更加包容、公平的人工智能世界。另一个趋势是停止打造“人性化”机器人。为机器人赋予人名和身份，源于一种信念：这样做有助于提升机器人的亲和力，鼓励人们接受并与之互动。但现在，随着机器人和智能设备的普及，使用障碍在很大程度上已经被打破。我们不再需要创造那些被期望为人类代言的“人类”机器人，人们需要的是能够直接使用的智能工具。

为什么我们需要如此强调机器人的人性化呢？当我们考虑与人工智能的关系时，我们是否应该让机器人纯粹地保持机器人的身份？这样做既能管理对机器人性能的期望，又能最大限度地减少人类偏见的影响。人类总会不可避免地带有某种偏见。

例如，Kasisto的Kai bot是以“机器人”身份为核心构建的。它的沟通和互动方式完全基于机器人的特性，而不是试图模仿人类。Capital One的Eno机器人也采取了类似的方法，并小心翼翼地保持性别中立。通过使你的机器人明显表现出机器人的特性，我们向用户传达一个信息：他们不必期望与之对话的对象是另一个具有自我意识的存在。这一点至关重要，因为当你考虑到今天的人工智能在其核心领域专业知识之外的对话时，它们通常表现得并不出色。

即使是“纯粹机器人”的方法也有其自身的问题。隐性偏见很容易延续，特别是在考虑到这些“纯粹机器人”仍然受到人类创造的框架支撑时。在基于语音的交互中维持这种身份尤其具有挑战性，因为语音更可能被编码为性别和文化标记，而非单纯的文本。我们需要寻找一种平衡，使人工智能既具有实用性又能避免不必要的误解和偏见。在理论上，“机器人”的身份剥离有助于消除明显的性别和文化偏见。我们可以更进一步，从机器人中完全剥离身份和个性。为什么呢？现今的机器人大多以简洁高效的方式解决问题。赋予机器人丰富的个性和机智反击的能力，有时反而会产生摩擦。想象一下与在线聊天机器人互动的场景。通常，前几条消息都是介绍性的。如果我们去掉这些介绍，直接提示用户将问题输入对话框，这将是一个更加简洁高效的方式。用户其实并不需要与“聊天机器人”聊天，他们只是想要解决问题！

一种新的图灵测试理念正在兴起。虽然个性可以帮助建立对数字助理的信任，但在一次性互动中，我们并不需要相同水平的信任。在这种情况下，过于人性化的机器人可能关注错了重点：它们过于注重移情，而忽略了交互本身的需求和背景。在追求便捷的时代，个性应该退居二线。

高度个人化或敏感的互动，也可能在低个性的机器人帮助下进行更加有效。这样的机器人没有复杂的个性和情感，可以更专注于任务本身，避免产生不必要的误解或冲突。它们可以作为一个纯粹的工具，为用户提供精准、高效的解决方案。随着技术的进步，我们或许可以创造出一种既无性别也无个性的机器人，它们将更专注于任务的完成，而不是与用户的情感交流。这将为我们打开一个全新的交互模式，使机器人的应用更加广泛和深入。赋予机器人纯粹的本质——回归任务的初心

当机器人不再受到人为评判的干扰时，它们更有可能自由地、真实地表达自身。因为机器不会批判任何人，它们只是接收指令并完成任务的工具。在这样的环境中，人们可以更加坦诚地表达自己的想法和感受，无需担心被评判或误解。

当我们谈论具有“个性”的机器人时，其实质上是公司在展示其价值观与特色。机器人的动机、个性特征和行为都是由设计所塑造的，消费者很容易将其视为品牌的延伸。这也带来了潜在的风险。如果机器人展现出偏见或不良行为，可能会对公司的声誉造成严重影响。相反，一个没有个性的机器人可能带来的风险相对较低。

随着数字助理的制造者努力让他们的机器人更贴近现实世界的复杂性，答案或许在于回归机器人的本质。让机器人仅仅作为机器人存在，消除嵌入刻板印象的风险，避免我们自身的偏见导致的失误。当我们把机器人看作仅仅是完成任务的工具时，我们的关注点将仅仅在于解决手头的问题，专注于解决数据挑战。在这个过程中，我们赋予机器人纯粹的本质，使它们能够更好地服务于我们的需求，帮助我们更加高效地完成任务。这样的机器人不再是我们担忧的来源，而是我们实现目标的伙伴。