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英国考试惨败,美国民意测验专家的不准确显示算法缺乏知识

柏拉图曾明智地观察到,"一个好的决定是基于知识而不是数字。"

这一建议在今天引起了共鸣,即使我们加深了对数字运算的依赖——在我们的生活背景中不断出现的机器学习算法,启动了我们每个人每天所做的许多日常决定。

然而,正如柏拉图所预见的,我们所依赖的底层算法只和它们所来源的人类知识一样好。有时,从人类到数学公式的知识传授还远远不够。

去年8月,英国政府试图利用机器学习向被隔离的高中生变戏法并分发期末考试成绩,结果证明是一次灾难性的失败。英国官员没有在全球大流行的情况下让事情保持可操作性,反而以一种引人注目的方式暴露了英国教育系统的深层次系统性偏见。

然后,在11月,民调人员用来预测2020年美国总统选举结果的算法被证明是彻底错误的——再次,即使在2016年选举后,民意调查者将他们的知识倾注于改进他们的预测算法。

这两次引人注目的知识转移失败是很有启发性的。它们出现的时候,公司正在与营销专家称之为"个性化与隐私悖论"的问题作斗争。

这是指在不跨越隐私侵犯的细线的情况下,处理数据以影响人类行为的困难。长期以来,数据收集和数字处理一直是营销人员塑造和引导消费者需求的核心。

随着我们在数字时代的深入,这些熟悉的广告策略正越来越多地被用于其他目的,如帮助我们应对全球流行病和分配政治权力。前者的一个例子是在英国展开的,当时学校官员开始利用算法来处理必须取消全国范围的高级程度考试和GCSC考试——高中高年级学生。这项测试为英格兰、威尔士和北爱尔兰约30万名学生规定了大学教育选项。

为了取代考试,ddos防御windows厨,官员们设计了一种算法,将教师的预测成绩与每所学校发布的历史成绩模式相关联。然而,高防cdn防御,英国私立学校的班级较小,使用的评分系统与公共系统模型不兼容。

因此该算法最终明确地为公立学校学生提供了更低的分数,特别是来自贫困社区的学校。

约40%的英国学生的考试成绩明显低于老师预测的成绩。这使超过200000名学生的计划前途岌岌可危,其中许多人因为该算法发布的低考试分数而失去了在所选大学的入学机会。与此同时,来自富裕家庭的私立学校学生的分数比他们的老师预测的要高。

几天来爆发了激烈的抗议。学生们聚集在伦敦议会广场,烧毁了他们算法得出的考试成绩打印件。教育官员被迫撤退;他们最终放弃了算法,单方面接受了教师的估计分数。人类vs.机器得分1分。

在预测2020年美国总统选举结果的民意调查中,信息贫乏的算法也以一种引人注目的方式发挥作用。民意调查者花了四年时间改进2016年选举中偏离目标的算法。然而,不知怎的,他们没有达到目标,又一次是在2020年。

民意调查者预计,创纪录的邮寄选票数量需要更长的时间才能统计出来;尽管如此,民调专家现在承认他们低估了唐纳德·特朗普的支持,服务器的ddos防御,夸大了乔·拜登的支持。他们这样做了,甚至在改进了算法以更好地解释选民的教育水平和其他变量之后。

然而,关于拜登可能赢得佛罗里达州并可能在德克萨斯州引起不满的预测是完全错误的。虽然拜登轻松获胜,现在是当选总统,但白宫的竞选,以及国会席位的争夺,比大多数民调预测的要激烈得多。

民调人员忽略了特朗普在佛罗里达州和德克萨斯州的西班牙裔选民中的支持,特别是外籍古巴人和委内瑞拉人。他们又一次无法准确解读特朗普顽固支持者的数量,评估新皈依者对其基于不满的政治的倾向。

尽管可以使用先进的机器学习系统和算法,但民意调查人员在2020年选举中出错的长期影响仍有待观察。

每一个清醒的时刻,我们每个人都会生成堆积如山的数据,作为我们与无尽的互联网连接传感器相遇的一部分,这些传感器嵌入到我们所走到的任何地方。当我们打开电子邮件、使用搜索引擎、消费流媒体内容、使用协作工具和在社交媒体上发布时,我们也会留下新的数字足迹。

所有这些数字都被机器学习和人工智能系统所掩盖,百度的ddos防御量,它运行算法来监控我们的交易,并控制以我们的方式发送的内容的分发。算法影响着我们所做的每一件事,从在Netflix上疯狂观看电影到吸收新闻媒体和社交媒体上流传的事实和谎言。

新冠病毒-19和美国总统选举为我们提供了一些例子,说明当不完善的知识被纳入高调算法中时,会出现什么问题。随着我们的前进,这些场景将越来越多地出现。例如,雇主越来越多地使用算法来监控和影响员工的行为。市场营销人员和政治操纵人员刚刚开始使用带有偏见的算法进行分析和影响。

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