Alexa，说说你的人工智能是怎么来的

去年，执掌一个人工智能研究中心的纽约大学(New York University)教授凯特•克劳福德(Kate Crawford)，开始研究极受欢迎的亚马逊(Amazon) Echo设备的“黑箱”流程。

克劳福德所做的并不是你可能想象的那种人工智能研究——即研究算法、计算系统等等。她与塞尔维亚学者弗拉丹•乔勒(Vladan Joler)合作，绘制支持Alexa（与Echo用户对话的人工智能助理）的供应链、原材料、数据和劳动力的地图。

这项任务非常艰巨，以至于乔勒和克劳福德承认，他们的地图“人工智能系统解剖图”只是第一步。结果既令人不寒而栗又具有挑战性。因为地图显示，当代西方社会对于其技术渴求的真正代价一无所知。

我们严重依赖数字设备，而且经常把它们视为脱离实体的进步的奇迹。人工智能的技术含量似乎如此之高，以至于我们把它说得好像它超脱于“真实”的有形世界。但克劳福德和乔勒认为，这与真相差得很远：科技设备和人工智能无法在不消耗大量能源和难以采掘的矿物的情况下发挥作用，而供应这些矿物具有巨大的环境代价。还有巨大的人力代价，付出这种代价的是一支合同工大军，他们通过给内容贴标签和分析图像来协助“机器学习”。

“Alexa带来方便的每个微小时刻——不管是回答问题、开灯还是播放歌曲——都需要一个巨大的星际网络，而推动这个网络的是不可再生原材料的采掘、劳动力和数据，”克劳福德和乔勒写道，“完整地列出这些成本是近乎不可能的。但是如果我们要理解和管理贯穿我们生活的技术基础设施，那么我们明白规模和范围就越来越重要。”

其他研究人员也在探索这个领域。微软(Microsoft)研究部门的人类学家玛丽•格雷(Mary Gray)和计算社会科学家希达斯•苏瑞(Siddarth Suri)就是一例。他们最近试图记录“幽灵工人”(ghost worker)的生活，这些人在亚马逊、Facebook、谷歌(Google)和微软等科技公司发挥着重要但基本上不为人知的作用：审核内容、回答咨询、维护网站并执行其他日常任务。

与克劳福德和乔勒一样，格雷和苏瑞发现进行这种研究极其困难。然而在4月份，他们在《幽灵工作：如何阻止硅谷催生一个新的全球下层阶级》(Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass)一书中发表了调查结果。他们描写的规模令人震惊。这种工作的糟糕条件也是惊人的。但更引人注目的是，我们对于这些不为人知的数百万工作者的讨论是多么地少。当我们想到“科技员工”时，我们往往想到的是硅谷那些地位高的极客；我们很少讨论那些每天登录、执行对Alexa和其他人工智能的平稳运行至关重要的职能的印度人和菲律宾人。

为什么？这在一定程度上要归咎于地理位置：稀土金属的开采距离西方消费者非常遥远，位于中国江西或玻利维亚的乌尤尼盐沼(Salar de Uyuni)等地。因此，人们很容易忽视环境代价或劳动条件。类似地，格雷和苏瑞研究的很多“幽灵工人”位于西方人看不见的发展中国家。

全球供应链非常复杂，就连科技巨头也难以理解。克劳福德和乔勒认为：“有一个例子可以说明调查和追踪当代生产链流程的困难性，英特尔(Intel)花费4年多时间了解其供应链，以确保其微处理器产品不包含来自刚果的钽（一种稀有金属）。”

然而，我认为还有一个问题：文化。在某种意义上，似乎并令人不意外的是，我们对于现代科技中的剥削模式视若不见。西方消费文化同样无视时装和食品等“有形”商品的全球供应链的肮脏薄弱环节。但我认为，科技看似脱离实体的特点让我们变得更加短视，因为我们被鼓励形成的印象是，人工智能近乎“漂浮”在人类和地球之上。

人们可能很容易认为，缺乏透明度是科技亿万富豪们故意杜撰出来的情节。但那些硅谷高管自己也受到视野狭窄和盲点的制约。在科技界（就像在金融业或者我们生活中的其他领域一样），很多隐藏在光天化日之下；或者至少只有我们注视时它才能被看到。

因此，我这里有两个小建议。首先，所有依赖现代网络设备的人都应花些时间看看那张Alexa地图，哪怕只是惊叹于我们手中设备背后的复杂性也好。第二，Alexa（以及虚拟助理）应该被教会“回答”有关全球供应链的问题——如果被问起的话。没错，亚马逊可能不喜欢这个主意（而且尚不清楚有多少人可能真的会提这个问题）。但如果Alexa可以回答“真正让你运转的是什么？”这个问题，那将是朝着正确方向迈出的一小步。更好的是给出一个诚实的回答。