本期节目的嘉宾是我们的朋友Tom。Tom现在在一所北美大学读计算机科学博士，本科学习数学和哲学。他的研究领域是机器学习，也对科技哲学感兴趣。
人工智能和机器学习算法已经从方方面面深刻地影响着我们的生活。在这些算法快速发展的过程中，需要我们思考的问题也不断浮现：我们希望这些算法在何种程度参与、塑造我们的个人、社会、政治和经济生活？我们作为由算法开发的产品的使用者，也常常是训练、开发这些算法所需要的数据的生产者。但我们拥有我们所生产的（即使是个人隐私的）数据吗？是用户还是平台获得对这些数据的所有权和处置权？这些数据的所有权又将如何影响人工智能的发展，进而如何影响我们未来的社会生活？作为机器学习领域中的研究者，Tom有一些关于数据所有权的思考，和一些关于人工智能未来将如何参与社会生活的个人理想，希望通过这期节目和更多的不同经历、关注角度的朋友们讨论。从Tom的研究开始，我们在这期节目中和他聊到了隐私权、数据与社会正义的关系、推荐系统等话题。
本期嘉宾
Tom
内容提要+精彩预告
01:23 Tom的研究介绍
03:20 Tom的人工智能梦想
“希望人工智能能够超脱当前作为统计机器或者统计工具的作用，而是能深刻地参与整个社会的政治和经济生活中去”
“希望向大家展示人工智能能够如何影响政治理论和经济理论”
05:30 人工智能研发者的偏见是否影响了模型？
09:30 人工智能研发者以通用模型为目标进行研究
14:20 数据的隐私权如何界定？以社交媒体为例
“由有限数据而产生偏见”
“隐私权是需要得到社会和他人认可才能成立的权力”
“我们如何声明社交媒体中所产生的数据的所有权？”
“我们在朋友圈等公共领域所发布的信息应该属于数据生产者，还是属于平台？发布信息之后我们是否具有对于这些信息的永久垄断、处置权？”
17:10 隐私权和财产权的类比是否成立？
19:40 数据的公平性：数据来源于不公正，也会加剧不公正
25:35 隐私数据的出售和买卖
“在当前的社会共识中，隐私权是可以被定价和买卖的”
“数据隐私是否可以作为商品并且按照市场逻辑被差异化定价？”
27:15 社会共识存在吗？如何合理化数据买卖？自由市场的逻辑一定正确吗？
31:00 理想与现实的差距：如何用人工智能保证社会正义？
33:45 如果数据公有，对机器学习研究会有什么影响？以推荐系统为例，这将会如何影响我们的生活？
“我们作为社会中的一份子，应该开放于社会对于我们的影响”
“推荐系统会不会不公平地对于不同人群差异对待？”
“自由市场的观点：价格歧视和差异化推荐有助于提升社会整体的经济效益和总体福利”
39:00 拼多多的例子：我们的生活会变得更好吗？
47:00 Tom的理想：推荐系统能够保护人的多样性
“推荐系统不一定导致个人观点和消费习惯趋同”
“信息茧房并不是一种纯粹负面的存在”
50:07 总结
参考资料
新闻报道
潘颖欣,冯群星,张弛. (2020年11月22日). 《被售楼处人脸识别拍到，买房多花30万？有人被迫戴头盔看房》.南方都市报. 检索自
https://www.sohu.com/a/433496694_161795
Karen Haoarchive. (December 4, 2020). “We read the paper that forced Timnit Gebru out of Google. Here’s what it says.” MIT Technology Review. Retrieved from
片头片尾音乐
《Sunrise at Seaside》by 王乾
封面图片
来自Samia的blog“BERT Explained: A Complete Guide with Theory and Tutorial”
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空空如也
