AI助理如何重塑我們的日常?語音、手勢與AR等新互動模式正在改寫未來|《2050科技與商業藍圖》
未來的你,將不再孤軍奮戰於生活大小事中。從安排行程、篩選郵件、做健康管理到職涯建議,一個專屬於你的人工智慧助理正悄悄成形。這不再只是富豪的專利,而是你我都能擁有的未來生活工具。《2050科技與商業藍圖》一書深入探討AI助理的崛起、人機互動的新型態,以及語音、視覺、手勢如何重塑我們與科技的關係
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從一顆被冷凍庫塵封 17 年的實驗分子,到全球矚目的抗疫藥物,輝瑞如何在最短時間內將希望轉化為實際治療?在新冠疫情肆虐的背景下,科學家靠著記憶、直覺與經驗,重新喚醒過去的研究,成功打造出 nirmatrelvir。《解藥》將帶你深入了解這段跨越近二十年的研發歷程,從蛋白酶的角色、研發困境,到藥物如何在危機中誕生,每一步都令人震撼。
當一名戴頭巾的女性,必須寄出近五倍的履歷,才能換得一次與他人相同的面試機會,我們很難再把這樣的結果,簡化為個人能力或努力不足的問題。偏見並不只存在於人心,更深深嵌入我們習以為常的制度、流程與政策之中。從教育、醫療到職場,這些看似中立的安排,往往在無形中放大刻板印象。
論及刻板印象時,「眼見為憑」更加重要。比起清楚知道自己是誰,我們往往更容易受到周遭所見事物的影響。舉例來說,女性與男性大致上抱持著類似的性別捷思(gender heuristics),儘管在程度上可能有所不同,但基本的觀點相似,這是因為我們都在相同的社會文化中成長,接收來自角色榜樣、電影、玩具、教科書等的共同社會制約。因此,即便是傳統上處於弱勢的群體,也未必比優勢群體更能對這些偏見免疫。
然而,「內群偏好」會使我們傾向偏好與自己屬於同一群體的人,性別、種族或學歷背景,甚至僅是興趣相同,這種偏好會因為我們認同的群體而產生不同。倘若你所屬的群體在社會中擁有較多權力,那麼你就更有可能從內群成員的偏好中受益。例如,加拿大有一項研究,針對 1997 年至 2016 年間近 4000 萬筆的門診轉診紀錄進行調查,結果顯示男性醫師更傾向將病人轉介給男性外科醫師,因而使得女性外科醫師處於不利地位。在所有由男性醫師開出的轉診單中,87% 轉介給男性外科醫師(女性醫師開出的轉診單中有 79% 是轉介給男性外科醫師),惟男性外科醫師實際上僅占所有外科醫師總數的 78%。這種「內群偏好」不僅使得女性更難進入那些傳統由男性主導的專業網路,同樣也使男性難以融入由女性主導的社交群體,例如學校的家長群、醫院的護理人員團隊、或小學老師社群。
我們的偏見通常對他人具有深遠的影響,而當這些偏見被一再強化, 便可能演變成「自我實現的預言」(self-fulfillingprophecy)。研究指出,美國兒童在六歲時就已經將「聰明才智與天賦」內化成主要形容男性的觀念;令人心碎的是,六歲的女孩已經比男孩更不相信女性是「非常、非常聰明的」。這種刻板印象直接影響孩子的行為,相較於男孩,女孩對於那些標示著「專為非常、非常聰明的孩子」所設計的新奇遊戲較不感興趣。經濟學家蜜雪兒.卡拉納(Michela Carlana)的研究顯示出類似的情況。在針對義大利中學的研究調查發現,倘若一位數學老師符合無意識偏見(透過當前廣泛使用的工具「內隱聯結測驗」﹝Implicit Association Test, IAT﹞進行測量),認為男生的數學表現比女生更好時,被分配到這個班級的女學生,數學表現往往會下降。不僅如此,這些女學生日後更傾向選擇較不具挑戰性的高中,進一步影響她們未來的職涯選擇。這些來自老師的性別刻板印象會對學生產生強烈影響,尤其是對那些原本數學表現就較弱的女生,她們會因此產生自我懷疑,最終無法發揮自己的潛能。
我們只能想像,當社會從這麼年幼的階段就開始讓部分孩子質疑自己、限制自己的潛能時,我們究竟失去多少原本可以閃耀發光的人才與創新能力?
偏見的有害影響在職場中也屢見不鮮,並對個人與組織造成負面後果。研究發現,超市的女性經理會額外花更多時間,處理那些能夠推翻負面的性別刻板印象,並證明自己投入工作、具備適任能力的任務。這種做法反而導致她們投入更少時間處理辦公室內那些不易被注意到但卻同樣重要的工作,最終影響個人與部門的整體績效。在醫療領域中,由於性別刻板印象使女性外科醫師未能獲得與男性同僚同等的尊重與權威,她們傾向對女性護理人員表現得更為謙遜與友善,例如幫忙處理護理工作,或在手術室外與她們建立私交。這種「向下管理」(managing down)的行為反而損害女性外科醫師的專業表現。
消除人類大腦中的偏見是打造更公平職場的必要條件──你並不是唯一這麼想的人。不幸的是,這種做法實際上幾乎行不通,因為要消除個體層面的無意識偏見極其困難,即使是某些最有效的制度性介入行為,也只能暫時改變人們的態度或提升他們對偏見的覺察。根據過去 20 年間數百項研究所做的全面性統合分析(metaanalysis)顯示,這些覺察的提升幾乎未能帶來長期且具體的行為改變;簡言之,消除人類的偏見幾乎是不可能的任務。
但我們可以做的事,就是消除在我們所設計的、存在偏誤的組織流程、環境與政策中的偏見。以商用的臉孔辨識軟體為例,此種軟體可以準確識別照片中白人男性的性別,錯誤率僅為 1%,但對膚色較深女性的識別錯誤率,卻高達 35%。這些軟體主要是由白人及男性工程師占多數的全球頂尖科技公司所開發及測試,因此結果自然存在偏誤。然而,我們可以重新編寫這些程式,以期對所有人提供更好的服務。
或如同英國的一項政策,提供女性比男性多出 26 倍的育嬰假,因此強化女性是家庭照護者、男性是經濟來源的性別刻板印象。這項政策係由立法者所制定,他們當然也可以改變政策,讓所有人在工作與家庭中都有平等參與的機會。
另一個例子是德國近 1500 家公司採用的一種招聘做法,這項做法導致使用土耳其姓名且戴頭巾的女性必須寄出近 5 倍的求職履歷,才能獲得與擁有德國姓名且不戴頭巾的女性相同數量的面試邀請,而這些存在偏誤的招聘做法同樣可以被重新設計,藉以消除不公平的招聘制度。
當環境中的制度改變,即便人們無意識或有意識的偏見未曾改變,但是他們的行為會隨著制度改變而改變。毫無疑問的是,改變一項制度或政策,遠比改變數十、數百,甚至數千人的思維來得更加容易。透過聰明的制度設計,我們可以幫助自己實踐最初的良善意圖,甚至比單靠個人意志來行動所獲致的成效更好。
當然,若是能夠改變每個人的心態、擺脫無意識與有意識的偏見,無疑是件美好的事;但現有的實證研究顯示,這樣的期待不切實際。所幸我們不需要去除自身或他人偏見,仍舊可以設計出更加公正且公平的工作環境。