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在拿工具的人工具本身没有善恶，伤害来自拿它的人，责任只能落在人身上
算法只是锤子一样的工具，用它作恶是使用者的道德缺陷，与工具本身无关
▶ 2:01亚伦·罗斯The Ethical Algorithm | Michael Kearns & Aaron Roth | Talks at Google2019
不同公平定义之间的权衡并非算法决策特有，对人类决策同样根本
▶ 38:52亚伦·罗斯The Ethical Algorithm | Michael Kearns & Aaron Roth | Talks at Google2019
三个公平指标的不可兼得与算法如何实现无关，换成人来决策同样无法化解
▶ 25:43辛西娅·德沃克The Emerging Theory of Algorithmic Fairness2018
优化出来的副产物没有人存心作恶，伤害是系统在追求某个目标时长出来的副产物
算法造成的伤害通常不是工程师的恶意，而是在庞大模型类上做优化的意外副产物
▶ 4:39迈克尔·科恩斯The Ethical Algorithm | Michael Kearns & Aaron Roth | Talks at Google2019
盲目优化整体误差会拟合多数群体而牺牲少数群体，因为大群体对总误差贡献更多
▶ 26:54亚伦·罗斯The Ethical Algorithm | Michael Kearns & Aaron Roth | Talks at Google2019
导航应用把所有司机推向自私均衡，整体行驶里程反而可能因此增加
▶ 33:14迈克尔·科恩斯The Ethical Algorithm | Michael Kearns & Aaron Roth | Talks at Google2019
这套做法本来就要它伤害不是失误，正是这套做法本身要的东西
一个算法只要同时保密且为大批人做重要决定，就从设计上不可问责
▶ 5:50凯茜·奥尼尔'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil | Vlog2022
作为一种官僚机制，算法几乎是设计得最完美的推责工具
▶ 12:24凯茜·奥尼尔'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil | Vlog2022
同一套评分系统被大量大公司采用，就会形成铁板一块的系统：它不喜欢你，你就找不到工作
▶ 13:06凯茜·奥尼尔'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil | Vlog2022
算法承担的问责远少于人类流程，因为人们把算法当成客观的数学对象来接纳
▶ 18:34凯茜·奥尼尔'Weapons of Math Destruction' interview with Cathy O'Neil | Vlog2022
监控资本主义建立在把私人的人类经验当作可攫取、可商品化的最后一片处女林之上
▶ 19:00肖莎娜·祖博夫Shoshana Zuboff: Surveillance capitalism and democracy2019
科技巨头被称作错误的那些隐私侵犯，其实正是监控资本主义的创新本身
▶ 22:40肖莎娜·祖博夫Shoshana Zuboff: Surveillance capitalism and democracy2019
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