科学松鼠会 » 李子 http://songshuhui.net 剥开科学的坚果,让科学流行起来 Sun, 21 Oct 2018 23:59:49 +0000 zh-CN hourly 1 https://wordpress.org/?v=4.3.17 http://songshuhui.net/wp-content/uploads/cropped-songshuhui-32x32.jpg » 李子 http://songshuhui.net 32 32 “娘化”的美少年,碍着谁了? http://songshuhui.net/archives/102379 http://songshuhui.net/archives/102379#comments Sat, 15 Sep 2018 22:27:17 +0000 http://songshuhui.net/?p=102379

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最近,一部强制要求小朋友们看的电视节目出了幺蛾子。节目本身的内容倒是其次,惹了争议的,是节目开始之后铺天盖地的广告,以及请到的一系列“小鲜肉”明星来为孩子们“加油打气”。

于是,很多人不再关注这些强制要求的节目,而是开始数落起这些明星来,最常见的指责就是“娘”“阴柔”“看起来一点也不像男的”。特别是当这些明星和儿童教育的话题相关联起来之后,“这么娘的男性形象会不会教坏小孩子”,“为什么这些人一点男子气概都没有?小男孩看了会不会有样学样,也娘里娘气的啊?”

图片来源:央视

图片来源:央视

更恶毒的攻击先抛开不讲,我们不如先厘清这些问题——所谓的“男子气概”究竟是什么,为什么娱乐明星会“娘”化,以及对于小孩子来说,究竟什么样的媒体形象才是“健康”的?

历史上,男子气概是与支配地位划等号的

现在数量不少的男性偶像,都拥有白净的皮肤,纤细的外表,乃至举手投足间阴柔的气质,或者所谓“暖男”的气场,这些都与历史上的标准男性形象相去甚远。人们长年来似乎都认为,男性就应该是高大威猛,有肌肉线条,说话做事都比较“硬气”,才符合我们的社会规范;而温柔、瘦弱等等,都是女性身上才有的标签。“这些偶像,个个都娘里娘气的,难道不是病态吗?”

然而所谓的“男子气概”,不过也是社会的构建而已。在东亚的国家叙事中,男性-国家-社会构成了一个父权的结合体,无时无刻不在用教化在固化着相应的社会规则。在国家层面,男儿保家卫国、奋勇抗敌、争当“战狼”,而在社会中则是“敢作敢当、勇敢果断”,要有“领导力”,在家庭中则需要承担起养家的职责,做一名“坚强如山”的父亲。相应的,女性需要温柔、隐忍、贤淑,做好“贤内助”,负责哺育、关爱和照顾。

图片来源:微博截图

图片来源:微博截图

这些说辞,表面上看起来和谐,实际上都是建立在男性在社会的支配角色之上的;那些被描述为男性的美德,是“更高级”的美德。现代女性可以刚强、可以勇猛、可以独立,甚至可以自称“女汉子”(褒义词);几年前李宇春这样的形象横空出世时,社会虽有争议,但追捧依旧盖过了打压。然而,男性却不允许“阴柔”、不允许“娘”,不可以示弱,否则便会遭到指责、轻蔑乃至欺凌。甚至,对于“男性气概”的社会要求,也放纵了这些性格特质中有害的一面,不管是对自己还是对他人:粗鲁、残忍、不修边幅、大男子主义,或者压抑自己的情感需求导致心理问题。

现实中的性别差异相当有限,并无硬指标可循

今天我们的社会在性别气质问题上的态度已经不那么绝对了,在某种意义上这场争论恰恰是社会标准逐步多元化的结果——换在以前, “暖男”“小鲜肉”气质的人难得成为明星,也就不会引发如此风波。

但这一态度放松,反倒暴露了性别气质领域的一个更加深刻的问题:它实际上是武断而主观的,并没有标准。人们大可去说“男人阴柔可以,不要过度阴柔就好”,但怎样才算过度呢?同一个人,有些人觉得正好,有些人就无法接受。这样的争论,注定不可能达成一致。

归根结底,争论不休是因为每个人对气质的理解都不同,而并没有什么外在的客观标准能统一大家的观点。虽然每个人都坚信自己对于气质的定义是“自然”的,但客观的自然并没有提供这样的实证支持。绝大部分男性和女性的刻板印象,在统计意义上并不成立。所谓“领导力”“思维能力”“性格”,在男女之间并没有显著差异。男性完全可以是心细的、敏感的,女性也可以是果断的、富有逻辑的。就算是先天的、物理上的差别,男性和女性之间的多样性和差异性,也远远大于男女之间的统计差异。女性可以拥有维纳斯·威廉姆斯的强壮肌肉,身材小巧瘦弱的男性也大有人在,从社会性别结构中承袭的刻板印象,反而会让许多正常人生活在阴影之下,受尽歧视和嘲笑。

俄罗斯的金刚芭比。图片来源:新浪体育

俄罗斯的金刚芭比。图片来源:新浪体育

换句话说,打破那些性格上的藩篱,一个人“娘”不“娘”、“man”不“man”,完全可以是个人特质和个人选择。不过,娘系偶像的制造,又是另外一回事儿了。
偶像变“娘”,究竟是怎么回事?

虽说东亚传统国家叙事推崇男子气概,但肯定不是每个男性都能满足这个标准。阴柔的男性一直是存在的,而且也会得到一定追捧——虽然说范围要远远较小,而且集中在上层社会。“温润如玉,风度翩翩”的白净书生,或者“面如傅粉,唇若施脂”的贾宝玉式的美男子,外在形象和内在气质,都和所谓威猛、刚强的“男性气概”相去甚远。在古代,这些上等阶层的人不需要辛苦劳作、也不需要血战沙场(所以多在和平年代出现),且在文与武的二元光谱中占据着文弱、优雅的那一侧。受东亚文化影响的韩国和日本,这样的男性形象也存在着,并在一定范围内被欣赏着。有些流行文化的学者认为,现在阴柔的美男子们,是传统美少年形象在当下的复兴[1]。

不过,这个“复兴”并不是单纯的怀旧。近二三十年,“娘气”的偶像明星多是日本和韩国的舶来品(九十年代的东方神起、H.O.T.和岚便是这个风潮的代表),导致现在社会上大多数对于“娘”的批评,也会捎带上对于国籍的不屑和轻蔑。但“娘”的重点并不在于国籍,而在于成熟的娱乐消费市场(日本和韩国最先发展起来),造就了一批对于“娘”的男性形象十分热衷的受众——年轻的城市女性。

偶像团体。图片来源:爱奇艺

偶像团体。图片来源:爱奇艺

正是因为性别气质是建构的,也可以被市场的力量反向建构[2]。从纤细到雌雄莫辩的日本少女漫画,再到融入所谓阴柔气质的韩流偶像,这些文化产品重新定义了许多女性心中的性感和吸引力,摒除了阳刚的男子气概当中富有攻击性、对女性具有支配性的一面,更加温和、容易接近,能够构筑起来一种现实中鲜有的平等关系(甚至更极端地,女性处于支配地位的关系)。这种想象,也会投射到“耽美”上去——男性和男性之间的浪漫爱情能够跳脱传统的男女支配关系,达到一种新的和谐(也因此,耽美文化和真正的 LGBT 群体并无太大交集)。

在东亚的父权结构中,女性长期处于弱势地位,她们在关系中的地位并不平等,而大部分的女性并没有反抗的力量(甚至屈从于这个结构、自我物化),于是倾向于用购买力在相对自由的文化消费中获取这种想象、甚至借用传统文化中的“美少年”形象,这才是“小鲜肉”的流行的根本原因。

话说回来,一个人喜欢什么样的偶像,这完全是个人选择,别人并没有理由指摘;小鲜肉偶像的存在少说也有十几年历史,粉丝也早已见怪不怪。问题在于,走入国家级别的媒体,和教育性质的节目挂钩,许多人条件反射地形成了这样的担心——“救救孩子”。

但救孩子的关键,并不在于让他们“不娘”。

“小鲜肉”问题的根本:媒体中的男性形象

很多人担心,“小孩子会盲目模仿媒体中的形象,从而也变得娘里娘气的”;或者,“尽让这些娱乐明星上电视,小孩子还会好好学习么”?

“娘”到底好不好,前面已经讨论了——如果只是个人的装扮或者性格,没啥不好的。但是,对于大量曝光在媒体上的娱乐明星来说,尽管娘并不是问题,“单一”和“不真实”却有着潜在的危险。

青少年的心智虽然还不成熟,但也不傻。他们会主动接受并选择媒体传递出来的信息,并不会一味效仿或者当真。就连那些直接表现血腥暴力的影视游戏作品,都不能明确地让受众变得更暴力,相关研究莫衷一是,更何况娱乐节目了。看动作电影的小孩子虽然会因为好玩而模仿学习、相互打闹、称兄道弟,但是他们并不会认为打人是对的,或者真的就去拜师学武了;同样,几个娘化的偶像出现在电视上,也不会导致家长们所恐惧的“盲目模仿”,至于性向扭曲则根本就是无稽之谈。

然而,媒体的影响却会以另外的方式出现在青少年的成长当中,那就是对于“常态”和自我之间的认知。媒体上出现的形象意味着什么,代表着什么,塑造了怎样的一个社会常态?而我自己该是什么样子、社会又怎么期望自己?

许多研究表明,对于许多青少年男性而言,如果屏幕上出现的清一色的都是肌肉男、阳刚威猛的形象,反而会带来负面影响。这些所谓“完美的男性形象”,和社会的规则、结构以及期望结合在一起,会对他们产生巨大的压力——“我够不够man?够不够强壮?如果不够的话,是不是就是不正常?”[3][4]

同样的情况也适用于年轻女性。她们长期接受到的媒体形象都是清瘦苗条或者性感,这会对女孩子的自我认知造成影响。盲目减肥、患上厌食症或者饮食失调,很大程度上都要怪罪当下媒体对于“完美女性形象”的塑造[5]。

因此,媒体上呈现的形象,也应该是真实且包容的。男性可以是阳刚的,也可以是阴柔的;性向可以是直的,也可以是弯的。甚至说,男性应该是什么样的性格,从事什么样的职业,都应该体现出一个正常的社会应该有的多样性,尊重青少年自己的选择。而打破社会刻板印象、具有“代表性”的“行为榜样”(role model),则会帮助青少年们调和社会期望与个人追求,认识到“这样也可以”——比如少数族裔的女性科学家,或者性格温和、侧重家庭的男性,不盲目追求外表和身材,也不因为先天的出身和族群而受到限制。

所以,铺天盖地的小鲜肉偶像的问题,并不在于“娘”,而在于“娘”是否是真实且包容的形象。

或许各个小鲜肉偶像们的素质千差万别,或许各个偶像的奋斗史也会有“行为榜样”的成分在里面(所谓“粉丝滤镜”),然而从媒体曝光的层面来看,标配的磨皮滤镜、被公司和粉丝层层维护的“人设”、商业化的炒作与同质化的潮流,“不真实”可能才是最大的问题。甚至连这些偶像自己,都在商业炒作中被剥夺了做自己的权利,或许他们想做一个黑皮肌肉男,却因为市场的原因不得不屈从于所谓韩式美男,这实在算不上积极。

娘当然没问题,但这并不是我所乐见的“娘”。什么时候,媒体上的形象可以跳脱出这些人设框架,让观者(不仅仅是小孩子)意识到更多可能,更加包容身边形形色色的人,尊重所有人在不干涉他人的情况下做出的自由选择;我们也不会被一档节目、一种形象、一个价值、一股潮流所左右,或者被一些强大力量(不管是市场的还是行政的)所支配、无处可逃、没得可选——这才是真正的社会进步。

(编辑:Ent)

参考文献

  1. Jung, Sun. "The Shared Imagination of Bishonen, Pan-East Asian Soft Masculinity: Reading DBSK, Youtube. com and Transcultural New Media Consumption." Intersections: Gender and Sexuality in Asia and the Pacific 20 (2009).
  2. R.W. Connell, 'Understanding men: gender sociology and the new international research on masculinities,' Clark Lecture, Department of Sociology, University of Kansas, 19 September 2000, online: http://toolkit.endabuse.org/Resources/UnderstandingMen.html, accessed 24 September 2008.
  3. Fawkner, Helen J., and Nancy E. McMurray. "Body image in men: Self-reported thoughts, feelings, and behaviors in response to media images." International Journal of Men’s health 1.2 (2002).
  4. Ging, Debbie. "A ‘manual on masculinity’? The consumption and use of mediated images of masculinity among teenage boys in Ireland." Irish Journal of Sociology 14.2 (2005): 29-52.
  5. Grabe, Shelly, L. Monique Ward, and Janet Shibley Hyde. "The role of the media in body image concerns among women: a meta-analysis of experimental and correlational studies." Psychological bulletin 134.3 (2008): 460.
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当人工智能“学会”性别歧视 http://songshuhui.net/archives/102087 http://songshuhui.net/archives/102087#comments Sat, 01 Sep 2018 22:24:07 +0000 http://songshuhui.net/?p=102087

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“为什么这个图像识别的人工智能(AI),老把男人认成女人?”

赵洁玉发现这个问题的时候,正摩拳擦掌地准备开始自己第一个独立研究。那时,她刚加入弗吉尼亚大学计算机系攻读人工智能机器学习方向的博士,她的导师文森特•奥都涅茨(Vicente Ordóñez)扔给了她这个乍看有点哭笑不得的课题。

这年头面部识别其实已经不是很难的事情了,分辨男女更算不上什么世纪难题,准确率应该很高才对。当然,赵洁玉手头的AI任务要稍微难一点儿,不是分辨证件照,而是要辨认场景复杂的生活照,可就连相机里的小小程序都能极为准确地找到画面中的人脸而自动对焦,多点儿背景对AI来说能算什么难题呢?

然而正是这些背景,以一种意料之外情理之中的方式扭曲了AI的“认知”。赵洁玉发现,男人被认成女人的图片有一些共同点——都是站在厨房里、或者在做家务。

把男人认成女人的 AI。图片来源:参考文献1

把男人认成女人的 AI。图片来源:参考文献1

她很快意识到,这并不是程序bug,也不是识别算法或者特征提取出了毛病,而是人工智能总把女人和某些特定的元素联系在一起,在下达判断时被这些元素带跑了。换句话说,这是一个会“性别歧视”的AI:它认为站在厨房里的就“该”是女人。

这样的歧视是怎么产生的呢?也很简单。如果你成长在一个“男主外、女主内”的社会,那么你便会天然地认为女人就该操持家务。AI也一样,不过它“认识世界”的途径、也是歧视的来源,是它的“教学资料”——用于训练人工智能进行图像识别的数据库。关于性别的偏见不仅在数据库里普遍存在,而且还会被人工智能所放大。

为什么会出现这种情况?怎么解决?赵洁玉和团队围绕着这两个问题写就的论文《男人也爱购物:使用语料库级别的限制法降低性别偏差》在自然语言处理2017年的年会上获得了最佳长论文奖,整个人工智能领域也开始逐渐意识到这个问题。

数据库的偏差从何而来?

赵洁玉和实验室团队选取了两个具有代表性的图像训练数据集,一个是华盛顿大学开发的ImSitu,一个是微软和Facebook等大公司支持的MSCOCO,每个数据集里面都有超过10万张图片。他们发现,一些标签和性别绑定的程度十分突出,比如站在厨房里、做家务、照看小孩子的就被认为是女性,开会、办公、从事体育运动的则是男性。单个图片看起来都很正常,然而大量的此类照片累积成了肉眼可见的偏见。有超过45%的动词和37%的名词,会展现超过2:1的性别比例偏差。

性别歧视也仅仅只是偏见其中的一个方面。一张来自印度海得拉巴的印式婚纱,在图像识别的人工智能眼里,成了欧洲中世纪的锁子甲。为什么?因为AI的概念里婚纱是白色的西式婚纱,而并不“认识”第三世界的文化。

左边为海得拉巴婚纱,右边为锁子甲。

左边为海得拉巴婚纱,右边为锁子甲。

这是谷歌大脑实验室成员、斯坦福大学的史蕾雅•珊卡尔(Shreya Shankar)的研究对象——目前最知名的图像识别训练数据集,拥有超过120万张图片的谷歌ImageNet。她发现,用ImageNet训练出来的人工智能,同样是识别带有“婚纱”元素的图像,来自美国和澳大利亚的图像准确率和置信度非常高——绝大多数图片都能得到机器自信且正确的答案;然而来自巴基斯坦和埃塞俄比亚的图片则没有这种待遇。在识别美国和第三世界的图像内容的时候,人工智能总是“选择性失明”。

珊卡尔用地点标签为这些数据做了分类,发现ImageNet的图像,有45%来自美国,超过60%来自最主要的6个欧美国家。而中国和印度加起来有全球三分之一的人口,却只有数据集里区区3%的数据量。在这样的数据集训练下的AI,在面对来自“第三世界”的任务时,就仿佛进了大观园的刘姥姥,眼前全是稀奇事儿。

对于各地区的图像识别置信度的分布,越往右越高。埃塞尔比亚和巴基斯坦的图片置信度相对更差。图片来源:参考文献2

对于各地区的图像识别置信度的分布,越往右越高。埃塞尔比亚和巴基斯坦的图片置信度相对更差。图片来源:参考文献2

数据集的偏差,在形成的过程中就已经在积累了。

数据集的目的,是训练机器的进行图像识别——例如ImageNet的图像就围绕着1000多个类别展开,每一张图片都有一个类别标签。但是为每个标签选择的图像,却会在无意中反映互联网的刻板印象。赵洁玉告诉我,大部分数据库的图片都来源于搜索引擎,然后再通过人工给这些图片加上标签,标注里面都有些啥(比如一个香蕉的图片,那么标签里面就会有水果,食物,香蕉等文字)。这样做的原因很好理解:程序无法直接感知到现实事物,只能“看”到现成的数字化图像,而互联网搜索引擎应该是最不带偏见、最诚实的图像来源了吧?

但搜索引擎体现的“诚实”却让人惊愕——比如,在谷歌上搜“black girl”,第一屏有绝大部分都是色情图(后来谷歌把这个问题修复了);哈佛大学的计算机系教授拉谭雅•斯威尼(Latanya Sweeney)发现,在搜索引擎上搜典型的黑人名字,搜索引擎会有超过80%的概率在搜索建议里提供“逮捕”“犯罪”等词汇,而没有种族特征的却只有不到30%。归根结底,搜索引擎反应的并不是现实,而是它的使用者对现实的理解,这些关于种族与性别的理解不可避免地天生就有值得商榷的内容——你以为你输入的是“黑人”,但得出的内容却是“黑人罪犯”。

“数学上没有所谓‘公平’的概念,”英国巴斯大学计算机系教授乔安娜•布莱森(Joanna Bryson)说,“偏见,只是机器从数据中拾取的规律(regularity)而已。”在人工智能和机器学习的范畴里,“偏见”并不是一个带有价值判断的词汇。然而,在涉及到现实应用的领域,情况就不一样了。现在的机器,当然不具备体会情感或者故意施加偏见的能力,只是诚实地反映了数据库、乃至社会中真实存在的偏见,而这些反映有时候并不是我们想要的。

更关键的问题在于,现有的机器训练方式,很可能会放大这些偏见和歧视。

机器如何放大数据库的偏见?

你可能有这样的经历:刚在购物网站上购买了5kg的洗衣液,推荐算法就在“你可能喜欢”的侧栏里,给你推荐8个品牌25种其它洗衣液——“这是要我开洗衣店”?

大规模商业应用的推荐算法不够“智能”也许有其苦衷,但哪怕学术界顶尖的技术也难逃类似的坑:算法似乎太过在意你的输入,把原始数据太当真了。如果数据质量很高,那自然不是问题;但现在原始数据里已经有了偏见,算法就会进一步把它放大。

赵洁玉团队用MSCOCO和ImSitu数据集训练的人工智能,在对一般的图片进行预测的时候,会体现出比数据集本身更大的偏差——比如,在imSitu数据集中,“下厨”和女性联系起来的频率为66%,男性有33%;然而,被这个数据集训练过的人工智能,预测下厨和女性联系起来的比率被放大到了84%,男性则只有区区16%。

为什么呢?她在研究中使用的算法模型,一方面直接通过辨认图像的特征,提取图像里的元素标签,另一方面会根据各个标签之间的联系来判定究竟哪个元素出现的概率最大,这也是大信息量的图像识别中十分常用的思路。而问题就在于,如果要通过现有的联系来进行识别,那么机器可能会在训练中将现有的联系夸大,从而在不那么确定的情况下,给出一个‘更可能靠近“正确答案”的结果。

赵洁玉给我打了个比方:“当算法只通过图像里的特征来判定,给出的预测是有50%的可能图片里面是男性,但也有50%可能是女性;但在训练它的数据库中,有90%的图片都将女性和厨房联系在一起。那么综合图像特征、联系两方面信息之后,机器便会得出结论,说图片里是女性。”

机器容易犯的另外一个错,是将大部分数据的特征当做一般的特征来处理——上文中用ImageNet训练出来的数据库就很可能犯“美国加欧洲就是全世界”的错误。这会对数据中的少数非常不利。如果让AI判断一个人是男人还是女人,而用于训练这个AI的数据库里有98%的男人,只有2%的女人。经过训练的AI即使可以识别所有男人、完全不管那2%的女人,那也能有98%的准确度。但是那2%的女人,对机器就等同于不存在了。

而如果不管不顾实际情况,只埋头训练的话,能将现有数据库的偏差夸张到什么程度呢?来自MIT和卡耐基梅隆大学的两个学者训练了一个AI,它能够通过不同数据库的风格和内容,识别来自不同数据库的图片,比如Caltech101里的汽车都是横着的,MSRC里常常是宽阔的草坪上摆着一个物体。这意味着,若一个数据库里面出现了哪怕一点点的偏见,也会被算法忠实地反映出来,夸大到一般情况中——用Caltech101训练出来的AI,一定认为世界上绝大部分的车都是横着的才“正常”。

不同数据库里的车的“典型”样子。图片来源:参考文献3

不同数据库里的车的“典型”样子。图片来源:参考文献3

这在技术领域被称为“过拟合”,很大程度上和人工智能的训练方式有关。MIT和卡耐基梅隆的研究者认为,现在的图像识别开发者,往往会陷入盲目追求“准确度”的陷阱里去;训练出来的模型,在某一个数据库上的精确度可以达到非常高,从而给人“我的AI特牛逼”的错觉,然而在现实中难免会吃瘪。这就好比我本来是个脸盲,又恰好是日本大型偶像组合AKB48的忠实粉丝,里面的几百个妹子我都认识。但是把我放到一般人群中,我又两眼一抹黑,只好对着刚认识不久的人露出陌生的微笑。长期泡在年轻妹子里,对老年人和男性的识别能力反而降低了。

诚然,在AI训练的过程中,数据可以说是最重要的一环。但数据不是万能的,对数据的洞察同样关键。“从大量的数据中挖掘并洞察人性”——这是赵洁玉的导师奥都涅茨的兴趣所在。只有这样,才能从根本上提高机器在人类社会中工作的能力。

人或许是机器最大的局限

社会的信息化、互联网的飞速发展给我们带来了海量的数据,你想得到的、想不到的,都被机器清清楚楚地掌握着。在你打开社交网站的时候,机器就把合适的广告推到了你面前,只因为你前一天用谷歌搜索了这个产品的信息;上传照片到Facebook,你和你的朋友都会被自动打上标签,只因为面部识别算法早已悄悄扫描过了有你们的每一幅照片。

然而,对于数据的挖掘和理解,始终有着各种各样的局限。机器的错误、歧视和偏见,也来自“缺根筋”的人——技术人员拥有了大量的数据,用机器强大的运算能力调教出了精妙的算法,但却对数据、乃至数据背后的社会现实缺乏考虑。

珊卡尔举了一个让人啼笑皆非的例子——她所在的斯坦福计算机系的一个教授开发了一个声称能够“通过面部特征识别同性恋”的人工智能。消息传出,社会上一片哗然。且不论这个算法若是放入现实中,会为歧视和偏见提供怎样的方便;关键是,这个人工智能在现实中真的成立吗?“这位教授使用的数据,都来自在调查里公开出柜的人,还有大量的同性恋根本没有公开自己的性向。”珊卡尔在一篇博文中写道,“如果想要辨识一个人是否真的是生物意义上的同性恋,这个算法没有任何意义。”

另一个例子是,一个医疗团队使用AI辅助诊断病人的血液样本(这可以说是目前人工智能最有开发潜力的方向之一),但却发现AI诊断出阳性结果的数量大大超出了预料。难道其实人人都有病?结果却令人啼笑皆非:数据库使用健康志愿者的血液作为对照,但这些志愿者几乎都是年轻的大学生,而医院里的病人年龄明显偏大。最后,人工智能把老年血当成了有病的血。这样的错误人类也会犯,但只需上几门医学统计学的课程就可纠正;教会AI懂得这种偏差,却仿佛遥遥无期。

这还仅仅是学术领域的问题,现实中关于数据库的棘手事儿更多。“在机器学习研究的领域里,数据库还是相对比较‘干净‘的,”一名在人工智能领域供职的朋友对我说,“各种类型的数据都比较理想化,比如图片的标签、图片的分类等等,都相对规范。然而在商业领域采集到的数据,很多都非常潦草,训练出来的算法也有很大问题。”商业公司要么购买昂贵的数据库,要么就花上大量的人力手动打标签,从这个角度上讲,人工智能的背后,其实一点也不智能。“垃圾进,垃圾出”(Garbage in,Garbage out),是业界对于糟烂数据库训练出糟烂智能的吐槽——很多时候,甚至是自嘲。

这些进入商业应用的人工智能使用了什么样的数据库?数据库中的偏见是否会影响人工智能的判断?数据库如何收集数据,如何标注已有的偏见,业界有没有标准?社会对此缺乏相应的考察,而机器学习本身也存在着大量不透明的境况,特别是在神经网络“无监督学习”的发展趋势下,连开发者自己都不知道自己的 AI 究竟在干什么。

我们不知道一个进行简历筛选的智能,会不会将女性的简历扔进垃圾堆;也不知道给一个人的借贷信用打分的人工智能,是否会将出生地作为黑历史纳入考虑。作为一个希望在计算机领域发展的女性,赵洁玉也会担心这样的问题。“如果你用历年计算机系的入学数据训练一个人工智能,”她说,“那么机器一定会得出‘女性成不了优秀的计算机工程师‘的结果。这对女工程师来说非常不公平。”

而少数族裔、少数团体所面临的尴尬,就如同珊卡尔的研究中的海得拉巴婚纱一样——被主流数据库训练出来的人工智能,对少数群体的情况往往两眼一抹黑。现实中,大量的智能应用都诞生自湾区——这是一个经济极其发达的城市带,开发者大部分是白人中青年男性,而这个小小的地方,正决定着服务整个世界的人工智能的数据和算法。国内北上广深杭的互联网从业者,也难免对三四线城市和乡村充满了轻蔑,一厢情愿地相信着大城市的社会规律。而结果却是,那些没有话语权的群体和地域,可能会在将来更加严重地被边缘化,这并不是开放、平等的互联网最初所期冀的结果。

给机器一个公平的未来?

“没有事实上的技术中立。对机器来说,中立的就是占统治地位的。”剑桥大学未来研究所教授鲁恩•奈如普(Rune Nyrup)如是说。人工智能并不能从数据中习得什么是公平、什么是美德,也不懂什么是歧视、什么是丑恶。说到底,我们现在的人工智能,还远远没到理解“抽象”的地步。

被人类盲目追捧的机器,似乎不会“犯错”——这是因为机器是稳定的,只会出现“异常”。但这种异常,其实就是一直固执不停地犯错。如何避免呢?这也跟人类的教育有相似之处——提供更好的教材,或者老师需要格外注意教学方式。毫无疑问,我们需要更好的、尽可能减少偏见的数据库;然而得到面面俱到、没有偏差的数据库非常困难、且成本高昂,那么训练人工智能的技术人员,能够对可能的偏差有所认识。并用技术方式去调整、弥合这个偏差,也是十分必要的。

赵洁玉正在做的研究,就是如何调偏。她设计的算法,会衡量数据库的性别元素和偏见状况,并用它来纠正识别的预测结果。在这个纠偏算法的帮助下,机器在性别方面的识别偏见减少了40%以上。

而在纠偏的研究中,赵洁玉也慢慢领会了一个技术人员与社会公平之间的联系。她自认并不是那类积极在社交网络上参与政治议题的年轻人,但却会更多地在技术领域注意到数据中的“少数”,思考他们是否得到了数据和算法的一视同仁。“你的算法的表现好,是不是因为优势群体强大?弱势群体在你的算法中被考虑到了吗?”赵洁玉说。

而从根本上说,那些被机器无意拾取的偏见,都以性别刻板印象的形式,长期存在于我们自己周围,需要我们保持审视的态度。作为一个从事人工智能研究的女性,即使已经走入了领域最顶尖的学府深造,却依旧会面对别人诧异的目光。“经常会听到别人说,‘女孩子学CS(Computer Science,计算机科学),一定很辛苦吧’。”赵洁玉对我说。这些无心的、甚至是赞扬的话,却让自己听了觉得不对劲。“明明大家都是一样的啊。”

的确,我们需要不厌其烦告诉机器的,或许也需要不厌其烦地告诉我们自己。

(编辑:Ent)

参考文献

  1. Zhao, Jieyu, et al. "Men also like shopping: Reducing gender bias amplification using corpus-level constraints." arXiv preprint arXiv:1707.09457 (2017).
  2. Shankar, Shreya, et al. "No Classification without Representation: Assessing Geodiversity Issues in Open Data Sets for the Developing World." stat 1050 (2017): 22.
  3. Torralba, Antonio, and Alexei A. Efros. "Unbiased look at dataset bias." Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on. IEEE, 2011.
  4. Barocas, Solon, and Andrew D. Selbst. "Big data's disparate impact." Cal. L. Rev. 104 (2016): 671.
  5. Sweeney, Latanya. "Discrimination in Online Ad Delivery." Communications of the ACM 56.5 (2013): 44-54.
  6. Barocas, Solon, and Andrew D. Selbst. "Big data's disparate impact." Cal. L. Rev. 104 (2016): 671.
  7. https://www.newyorker.com/magazine/2017/04/03/ai-versus-md
  8. https://thewalrus.ca/how-we-made-ai-as-racist-and-sexist-as-humans/
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宅男找不到对象是……社会进步的表现? http://songshuhui.net/archives/102079 http://songshuhui.net/archives/102079#comments Mon, 27 Aug 2018 22:23:59 +0000 http://songshuhui.net/?p=102079

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又到了一年三度的虐狗节,当情侣们为了礼物发愁并为了鸡毛蒜皮的小事忙着分手的时候(是的,每逢佳节,更易分手),单身动物们又开始了狂欢——谁叫马云爸爸把真正的单身节给抢了呢?

单身的同志们庆祝是有价值的。已经有研究表明,在现代社会,单身的人可能会更快乐、更能建立起有意义的社会联结,也有益于个人价值的确立和事业的建立。而且,单身也是对社会常理的一种建设性反抗——谁说一定要出双入对?社会形态难道不应该更加多元么?

图片来自pixabay

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更重要的是,宅男(乃至宅女)找不到对象,其实是社会进步的表现呢。

——喂,拿错剧本了?

——哎呀!你听我说完嘛!

为什么找不到对象?reddit肥宅(划去)现身说法

著名单身肥宅(划去)网站reddit上有一个名贴,主贴只有一句话:“男士们,你们为啥单身啊”。网友们纷纷在下面回复理由,现在已经收获20207条评论,蔚为大观,看尽人间冷暖。

而门内劳斯·阿波斯托卢(Menelaos Apostolou)副教授则在塞浦路斯最有名的私立大学尼可西亚大学钻研演化心理学,多年来一直为(他人的)婚恋问题操碎了心。他收集了这个帖子下13429条对主贴的直接回复,在摈弃了无效回答之后,通过文本建构分类的方式,对于这些人自我描述的单身原因进行了语义梳理和分析,从而获得了一个主观单身理由数据库。

这些理由本身倒没什么新鲜的,但它们的排序就很值得玩味了。出现最频繁的理由前5是:

长得丑(例如“因为我丑得一逼,自带屎一样的基因”)

不自信(例如“我有严重的自尊问题,我觉得我毫无价值,我也不弄什么社交的事情因为我不想把我愚蠢而无意义的存在沾到别人身上”)

不努力(例如“我从来都不是那么喜欢积极寻求关系,我一直相信这种事情顺其自然”)

没兴趣(例如“我喜欢我的自由和隐私”)

不会撩(例如“我和我不感兴趣的人聊天完全没问题,但如果我哪怕稍微对你有一丁点暗恋,就会自己先把自己尬死,仅有的社交技能全都化为乌有”)

而没时间、没钱、没本事、怕被拒、太挑、刚分手之类的理由,都要更后面了。值得注意的是,“宅”排在第6位,而“肥”则在第11位,所以我们开头把肥宅划掉还是很合理的(误)……

当然reddit作为一个匿名网站,样本的真实性和偏差都是需要考虑的问题。然而上万个样本回答背后的共性依旧是值得参考的——除了“没兴趣”这一点算是个人选择,大部分人还是因为自身的各种限制。

别哭。图片来自pixabay

别哭。图片来自pixabay

但是为什么偏偏是这些限制呢?这个月,阿波斯托卢斯普林格-自然集团旗下的《演化心理科学》期刊上发表了一篇论文,基于演化心理学的框架提出了一个猜想:它们其实在一定程度上反映了人类很久以前的配偶规则,曾经这些缺点非但不是问题,有些还是优点——

然而时代变了,狗蛋。

历史的车轮,把肥宅留在了灰尘里?

在自然界里,决定谁能和谁在一起的有两种主要力量,一个叫“雄性竞争”,一个叫“雌性选择”。不同的物种里,这两股力量的比重是不同的。譬如象海豹,决定因素是雄性打架,谁打赢了谁有妹子。而在孔雀里,则是雄性在雌性面前展览,谁被雌性选中了,谁有妹子。

在工业时代之前的漫长人类历史里,这些长得丑啊不自信啊不会撩啊的人会单身到死吗?阿波斯托卢说,很可能不会,因为那时候雄性竞争是核心力量。在原始社会组织中,女性作为一种生育资源,会被制度性地抢夺,小到小范围的争斗,大到战争,男性的重点优势,是能够在同性的争斗中获取上风,而不是取悦女性的能力。后来的文明发展让真刀真枪打的案例变少了,但决定配偶状况的依然主要是制度安排,比如父母和家庭状况或者社会等级,而不需要一个男性对一个女性舌灿莲花(反之亦然)。

但是在现代社会,这些条件都发生了变化。制度性抢夺消失了,家庭安排日渐式微,个人的情感和亲密关系需求占到了上风,雌性选择对人类而言越来越重要。甚至在演化过程中占优势的东西(比如特别霸气蛮横能赢得战争),反而成为了一个不利的因素(没人想跟家暴男待在一起)。这样的现象被称为“错配问题”(mismatch problem):曾经在特定环境里演化出来发挥作用的东西,时代改变、环境更替之后就容易失效。这就像是为普通道路设计的汽车在泥泞地里开不动一样。

雌性的选择越来越重要。图片来自pixabay

雌性的选择越来越重要。图片来自pixabay

所以,在“找不到对象”的原因里,人们更多地抱怨自己外貌无法吸引人,无法(或者没有)与异性进行有效的交流,这些都是无法在一对一的个人层面上吸引对方的因素。阿波斯托卢认为,以前这不是问题,但时代让它变成了问题。今天有很多人哀叹社会进入了“看脸时代”,这固然不算很值得骄傲,但比起以前被家庭安排、被组织分配、被当做政治筹码交换,如今妹子能自由选择,即便看脸也已经是巨大的进步了。

再说,现实中的亲密关系因素如此众多,如此摸不清规律,又不是真的只看脸。人们需要在新的社会中,开始习得新的求偶行为,这不就是社会的发展带来的转变么?个人的价值与生活逐渐占到了上风,双方对彼此的想法、体验逐渐占据了主要地位,我们能够更自由地选择自己喜欢的人,这难道不好么?

当然也不必过于悲观,好歹人类女性没有像华美极乐鸟那样,让你去跳逗逼傻缺求偶舞(友情提醒人类女性:这个真的可以考虑一下的)。

演化心理学眼中的社会进步?

阿波斯托卢在人类的求偶问题上进行了相当多的研究,试图用一些理论框架来解释我们现实社会中求偶的机制和问题。他把单身问题分成了三类,一类是“个人选择”的单身,即一个人在多种因素中主动选择单身,将资源投放在其它地方(例如事业);一类是“不擅长关系”,比如不擅长与异性交流等等;还有一类是“客观条件限制”,例如健康因素之类。

而在 Reddit 的这个研究中,“不擅长关系”明显占到了上风,排在前列的大量理由都与个人之间的交流不畅有关,也就是说,很多人根本不懂怎么谈恋爱。阿波斯托卢指出,这恰恰凸显了“错配问题”的严重性,现代社会条件变化太快,人们跟不上了。

同样的,在两年前一个近2000名大学生参与的研究中,阿波斯托卢发现,大约有50%的人都并不擅长维持亲密关系。原因部分可以解释为,“所有的动物都会交配,但是只有人类才‘谈恋爱’。”而人们可能需要一个相当长的过程,才能根本地改变行为,以适应客观条件的变化。毕竟今天的人类社会虽然还残留有很多性别不平等,但比起绝大部分其他动物还有我们自己的历史都已经好太多,这样一种微妙的亲密关系面貌,在整个地球上恐怕都是极其罕见的。

当然,时代改变也不都意味着进步,有些变化也不是好事情。比如肥胖在前工业社会其实不是普遍问题:那时候大部分人都卡路里不足,有东西使劲吃以防没东西时挨饿是一个好策略,而在卡路里丰富的时候这个策略就很容易导致人变胖。又比如很多人觉得自己丑或者*哔*比较小,但其实他们并不是真的有问题,只不过媒体让那些相貌好看或者*哔*大的人出场太多,而人还没有演化出机制来应对这个被扭曲的现实。
所以长得丑不会说话就活该单身吗?

那当然不是。

图片来自pixabay

图片来自pixabay

演化心理学和绝大部分其他学科一样,是在描述和解释现状而不是提供价值判断。而阿波斯托卢的理论都还算不上毫无疑问的现状。演化心理学领域有一个常见问题,那就是很容易拿出讲得通的解释,却不太容易拿出明确的预测和过硬的证据。毕竟人的心理机制不会留下化石(虽然能留下reddit帖子),而社会的演变又太复杂、因素太多。在这个阶段,他的理论也只能算假说。

但更重要的是,社会更加注重个人价值,意味着个人可以尽量摆脱客观条件的束缚,去提升自己。与其被家庭条件和天生体型束缚,或者坐等演化淘汰掉卢瑟,人们还是可以学习提高社交技巧,主动出击与异性(或者同性)交流,充分尊重对方的人格和需求——以及,至少把自己拾掇得干干净净总不难吧。

(编辑:Ent)

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对路痴最不友好的城市是哪一座? http://songshuhui.net/archives/101907 http://songshuhui.net/archives/101907#comments Fri, 17 Aug 2018 22:35:50 +0000 http://songshuhui.net/?p=101907

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对路痴最不友好的城市是哪一座?用科学的方式计算的结果,可能是波士顿、巴黎、罗马,或者香港、天津、重庆。

相信有着丰富找路和导航经验的人都会有感受:有的城市横平竖直,东南西北要往哪儿走拐几个弯一目了然;有的城市则是一言难尽,连指路都难以描述,七拐八扭不知道去了哪儿。这便是道路的“规律性”,也是可以通过计算来量化的。

加州大学伯克利分校城市规划专业的博士后吉奥夫·波音(Geoff Boeing,这个名字是不是应该研究飞机……?)用了一个非常简单的方法,来给城市道路的“规律性”做了判定:他用了一个小工具(OSMnx)在地图上取样,把城市里面不同方向的道路,按长度叠加,然后在一个玫瑰图上比较各个方向的路的比率,可以说是非常直观了。(分析图均来源于作者博客 geoffboeing.com)

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像纽约曼哈顿这样的地方,大部分的路都是顺着、或者垂直曼哈顿岛的方向,呈方格型排列;偶尔有一些对角线斜路,但不占主流,所以在右边的玫瑰图上显示为一个有偏差的十字。

去过纽约的人都知道,纽约对路痴可以说是友好到了极致,横着的每条路按街(Street)编号,竖着的每条道按大道(Avenue)编号,数着街区走就能到。

纽约曼哈顿,强迫症和路痴的天堂。图片来源:wikipedia

纽约曼哈顿,强迫症和路痴的天堂。图片来源:wikipedia

底特律稍微特殊一些,一大部分是南北向,一小部分是西北-东南向,在玫瑰图和地图上面也看得非常清楚。

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而波士顿……就……虽然东北-西南向的路占了很大部分,但是其它方向的路也有大量分布、且非常不均匀,体现在地图上就是弯弯扭扭、横七竖八。

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“博士屯”人民对于屯里迷路的事情也是非常火大,尤其是 downtown 的单行道多,还有完全没有 GPS 信号的地下通路,很多人博士都毕业了,屯里怎么开车还没整明白……

图片来源:knowyourmeme

图片来源:knowyourmeme

位于新英格兰地区的波士顿,是欧洲殖民者最早落脚的地方之一,那时候还没有“城市规划”这个词,城市按照各个定居点扩散的形式“有机地”成长,直到成为现在这个歪歪扭扭的样子。而纽约的城市发展,则得益于现代化的规划。19世纪初,曼哈顿的居民大部分都挤在岛尖端那一块地方(这也是为什么那块地方现在也不是很规整),而在1806年,纽约市政决定对城市进行规划设计,来应对人口的增长,最后选中了格子形的方案,并在曼哈顿乃至周边的地区铺开。

吉奥夫在网友的强烈要求下,做了美国城市和世界城市的总结图。

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除了阿巴拉契亚山区的夏洛特,大部分的美国城市规划得都相当妥帖;北京正南北稍偏离5度的路也很规整。比较特殊的是莫斯科,虽然各个方向的路都有,但是由于整个城市是按放射线规划的,可以看到各方向的距离也比较规律。

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华盛顿大部分的路横平竖直,就连斜路的角度都一样样的。

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莫斯科的环状规划。顺便,地铁也是相似的布局,去莫斯科的同学强烈推荐去坐坐地铁。

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最恐怖的是几座欧洲城市,伦敦、巴黎、罗马……这些城市历史比较悠久,“自然生长”的成分比较多,小路丛生;若是再有河流或者丘陵,整个城市的规律就很容易被打乱。

巴黎虽然经历过19世纪的规划,但是拿破仑三世的规划师乔治·奥斯曼特别喜欢很多条路的不规律放射型的“大道”,借由这些大道把巴黎不规则的各个地区连在一起。巴士底柱那个地方每次必迷路,更别说凯旋门转盘的12条街了。

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伦敦也一样。曾经在伦敦住了3年的作者我至今还能回忆起被北伦敦一个路口6条长得一样样的路支配的恐惧……

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罗马毫无规律的小街小巷更是销魂死个人……

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从这个结果里看,亚洲的变态城市肯定有香港的份,多半是地形因素使然。有小伙伴表示,中环附近平均200米迷路一次……

那你就会想了:国内的各个城市到底如何呢?好消息是,吉奥夫把这个小工具开源了,只要会简单的 Python 编程就能自己跑一个。而 Mapbox 的乌克兰工程师小哥弗拉基米尔·阿加丰金(Vladimir Agafonkin)干脆用一个可见即可得的小程序,把 Openstree Map 上的数据和分析工具实时结合起来,点进去就能立马看到!

来源:agafonkin 的 medium

来源:agafonkin 的 medium

于是我就搜了一下国内各个城市的布局分析……

首先是横平竖直组:北京,西安,郑州。在北京,有方向是比较好使的,在室内也分方向的人大有人在(喂!桌子往南边儿挪一挪!)。

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然后是还算凑合组:深圳,上海,广州。可以看到深圳基本是横着在发展,有一些方向上的扭动,但大致还算找得到;上海因为黄浦江的关系整个儿城市呈现15-20°的偏移,但基本还是比较方正的。

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接下来就是要人老命组:武汉,天津,重庆。

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武汉的话,长江、汉江和东湖把城市切得比较碎,但好歹能看出脉络;

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哏都天津,作为一个平原城市规划也太随意了吧!据说没有 GPS 的年代,北京司机开车去天津,下高速的时候得拦个出租,带路……

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然后就是地狱模式的重庆了!主城还能看出一丢丢规律,因为城市带和河流的原因,沿着江的路和跨江的桥能够牵出大致的南北走向的脉络;

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然而当我们把镜头拉近到渝中半岛……右上的玫瑰图变成了一个椭圆……毫无规律可言!

而且重庆还有另外一个重要的因素:这是一个 3D 立体的城市……大量的路存在坡度,而且存在大量交叠、但完全不相交的路,以及极其复杂的立交桥。地图只能显示 2D 的 layout,然而当你走到一个看似是“路口”的地方,却发现你要去的路在你头顶50米处,是个人都会崩溃吧……

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(作者我作为一个重庆人,表示重庆人要么就是纯路痴东南西北完全不分,要么就是我这种靠标记物和记忆力强行训练……)

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看了这个黄桷湾立交,立马想起一个段子:成都是一个来了就不想走的城市,重庆是一个来了就别想走的城市……走错一个立交桥出口,重庆半日游欢迎您。

做出这个小工具的吉奥夫在接受大西洋 Citylab 采访时说,他希望每个人都能通过一种直观的方式,来更好地了解自己居住的地方,更加形象地感受城市的脉络、并与其他地方做对比。很多时候,地理也能影响一个地方的人文和风貌呢。小工具在这里,有兴趣的同学自己上手试试吧。(编辑:Ent)

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你吃过被“染色”的三文鱼吗? http://songshuhui.net/archives/101948 http://songshuhui.net/archives/101948#comments Sun, 12 Aug 2018 22:50:49 +0000 http://songshuhui.net/?p=101948

本文来自李子的微信公众号“人间Museum”,未经许可不得进行转载

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三文鱼的颜色真的是“染的”?

我爱逛生鲜超市。看到新切下来的三文鱼摆在冷柜里,细腻鲜艳的橙色鱼肉之间夹着白色的脂肪纹理,让人食指大动。正宗的挪威三文鱼(大西洋鲑)只能依靠进口,价格昂贵,然而当鲜嫩的生鱼刺身伴着酱油和芥末入口时,那种爽滑丰富的口感的确让人欲罢不能。

而当我们听到某些养殖利益团体大肆鼓吹的“高原三文鱼”,其实是淡水虹鳟的时候,心里总会不太舒服。虹鳟虽然和大西洋鲑有着亲属关系,但是却是淡水品种,生吃有寄生虫之虞,和我们想象中“三文鱼”的消费习惯不符。而其中有个点或许也让人格外在意——虹鳟类似于三文鱼的橙红色,是染的。

“染的”?

其实,“真”三文鱼的颜色,也是染的。

不同的“鲑鱼”。图片来源:3.bp.blogspot.com

不同的“鲑鱼”。图片来源:3.bp.blogspot.com

野生鲑吃的鱼虾和甲壳类动物中,许多含有虾青素(astaxanthin)、角黄素(canthaxanthin),都是类胡萝卜素(Carotenoids)。其中,阿拉斯加的红大马哈鱼(Sockeye)吃磷虾最多,所以最红;而往南一些的太平洋鲑(例如Chinook,奇努克鲑)则没那么红、甚至偏粉。

现在我们吃到的大西洋鲑,很多也是在可控条件下人工养殖的。如果只是喂饲料的话,鱼肉会泛白。但是人们对三文鱼的“红肉”印象已经十分深刻,而养殖者会给饲料中添加人工提取的类胡萝卜素。其中,一个叫 DSM 的公司专门给养殖厂商合成饲料色素,这是他们为三文鱼颜色制作的色卡。所以,除非你天生富贵,非野生捕捞不吃,否则你吃到的真·三文鱼,颜色的形成很可能也经过了人工干预。

鲑鱼颜色。图片来源:firstwefeast.com

鲑鱼颜色。图片来源:firstwefeast.com

所谓“天然”的颜色

我们吃到的食物,“应该”是什么颜色的呢?“染”这个动作,夹杂着“以次充好”的既视感,那些我们读不懂的染色物质,仿佛也是近现代科学技术的产物。然而,食物染色有着非常长的历史,古时候就有人总结出来“美味”或者“高级”的食物释放出来的颜值信号,通过提高颜值的小伎俩获取更多利益。而我们心目中食物的颜色,实际上是被这一整个过程“定义”的——哪些看起来是“天然”的,哪些看起来又是“经过加工的”,都是如此。

最早的染色要追溯到在公元前1500年,人们就使用天然色素提高食物的外观,比如用藏红花使食品呈现出新鲜美味的澄黄色。公元前400年,古罗马的博物学家老普利尼(Pliny the Elder)也记载,帝国商人出售的红酒也会使用色素染色。在过去,将食物染红可以使用甜菜(偏紫红)、石榴(偏玫红)和辣椒粉(偏鲜红),染黄会使用藏红花或者姜黄。使用姜黄代替昂贵的藏红花成为了许多奸商的“明智之选”,德意志各邦国就曾经出台过法律,禁止用姜黄“以次充好”。

用焦糖染色也十分常见。我们现在所谓的“炒糖色”是中国传统厨艺中的一种重要技术,利用了“焦糖反应”,糖类在高温(150-200℃)条件下发生降解、聚合,形成了具有粘稠状特性的黑褐色物质。适当的焦糖色能够让食物展现出丰美的质感,焦糖反应本身产生的烘烤味和香味,甚至能盖住并不新鲜的食物本身不太理想的口味。

切达芝士。图片来源:wikipedia

切达芝士。图片来源:wikipedia

人们染色的小伎俩,甚至演变成了传统,也成为了食物“应该有”的样子。京都大学的研究者、讲师久野爱曾经写过一篇美国食品产业的论文,探寻了美国19世纪末到20世纪中叶为食物染色的各种努力,科学的、技术的,再到市场的。食物的颜色并不仅仅是“看起来”那么简单,关系到生产、销售、政策制定乃至人们消费心理的各个方面。

例如,从红木(Bixa orellana)的红色种子皮里面提取出来的一种物质,被我们称为胭脂红,最先起源于南美。被欧洲人采用之后,16 世纪的英国人用来给当地的芝士染色。传统的格洛斯特郡的芝士(Gloucester Cheese)是黄色,因为有某种当地霉菌,是高级芝士的标志。然而加上胭脂红之后,原本低劣的白色芝士也能呈现出高级的淡橙和金黄色。这种做法后来被“普及”到了英国产的各种芝士中,以至于我们现在看到的芝士(以切打芝士 Cheddar Cheese 为首),都是经过工业染色的。

而黄油更是这样。黄油来自牛奶,如果是吃饲料的牛,奶是白色的,提取出来的油自然也没有颜色。然而,如果是天然放养的牛,在春夏时候在外吃草,草料中会含胡萝卜素。这会让牛奶呈现些许的金黄色,从而析出金黄色的黄油。人们认为这是美味的标志——所谓“六月之色”。19世纪70年代,美国的大型食品供应商,例如 Wells、Richardson & Co 和 Heller & Merz 等等,都开始使用人工的染色原料为黄油染色。

图片来源:agandfoodlaw.info

图片来源:agandfoodlaw.info

“黄油”的“黄色”,就这样变成了“默认颜色”,尽管我们的牛奶还是白生生的。(嘛,很多美国人不知道黄油的原料是牛奶,哈哈哈)

而生产食物染色剂的厂商,则一直都在调配看起来能够体现“正常黄油”的颜色。其中重要的一环,是保证不管谁生产出来的黄油、什么时候生产的,都必须得是同样的颜色,尽管真正“自然”的牛奶颜色会因为饲料等条件的变化而产生变化。

食品染色的政策和规范经历了相当多的变化,监管部门的不断介入,旨在保证添加进去的东西不会损害人们的健康,从早期的模糊规定(不能添加有毒的东西),到黑名单,再到现在的白名单。允许被使用为食品色素的物质是有限的(不管是“天然”的还是“人造”的),每一种都有自己的编号。而如何调配这些颜色,就是食品生产厂商自己的事儿了。

欧盟食品监督官方规定的可以作为添加剂的颜色,其中叶子符号的是天然提取物,滴管符号的是人工合成产物。

欧盟食品监督官方规定的可以作为添加剂的颜色,其中叶子符号的是天然提取物,滴管符号的是人工合成产物。

总之,什么样的颜色是“正常”的、什么是“天然”的,已经不是我们的本能能够左右的了。就像2012年,美国的星巴克爆出使用一种甲虫身上提取的胭脂虫红色来做草莓星冰乐的染色剂,这造成了相当多人的恐慌(首当其冲当然是素食主义者),但这真的是“不自然”的吗?那跟化学制剂的胭脂红相比呢?

食物颜色与认知

我们并不会蒙着眼睛吃东西,视觉、嗅觉和味觉在进食过程中会互相影响。早在1936 年,化学家 H C Moir 就做过一个实验,这个人把伦敦化学家圈子里的人都请来吃晚饭,所有的食物都请大厨精心准备过,但是 Moir 改变了其中一些食物的颜色。结果,好多人抱怨这些食物吃起来没味儿,有一些人吃完之后感觉恶心——但这完全不是食物的错。

近些年来的消费行为心理学实验也有不少对准了食物颜色。北卡罗莱纳大学的 Lawrence Garber 就做过这样一项实验,给被试提供橙色、紫色和透明的三种果汁。其中混杂有橙色的葡萄汁(错误的颜色),标签上有的标着“橙汁”和“葡萄汁”(错误的标签),有的就干脆标着“果汁”,来看看实验对象对于这些果汁味道的判断。

结果看起来像葡萄汁的橙汁,只有5.4%的人喝出来是橙汁。而透明的、标着“果汁”的橙汁,也只有24%的人喝出来了真实的味道。对于味道的感知也和颜色相关——对于紫色橙汁,人们倾向于尝出更多酸味;而同样的橙汁,只是因为颜色变橙色,人们便会觉得甜。

即使是很相近的颜色变化,也会让人们改变对于食品味道的认知。Garber 的另外一个实验把葡萄的紫色换成了柠檬的黄色。橙色和黄色颜色相近,但成功认出来橙色柠檬汁的只有30%,而柠檬黄的存在对甜味的感知也受到了影响。

他认为,食品颜色影响消费者对味道的判断。特定的颜色和特定的味道,在人们的头脑中形成某种模式,有的时候甚至超过了其它信息的来源(比如味道本身、或者文字标签等等),占到了上风。原因也并不难理解:人们不断从环境中获取食品颜色和味道的信息,形成特定的模式。而在大规模农业和工业食品占据我们餐桌大部分地位的今天,“自然”离我们越来越远,而我们的模式也自然会被制成品所铆定。

人们对食物的颜色观感,甚至形成了对食物的「印象」。比如,绿色=健康,黑色=黑暗料理,等等。图片来源:thekitchn.com

人们对食物的颜色观感,甚至形成了对食物的「印象」。比如,绿色=健康,黑色=黑暗料理,等等。图片来源:thekitchn.com

吃什么色,买什么色?

视觉链接着味觉、嗅觉和口感,其中味觉(酸甜苦咸鲜)又是最强的。比如,特定的颜色和酸、甜的程度特别相关。红色常常让人联想到成熟的果子,青色则容易让人觉得酸。而且,颜色越深,味道越强。而在天然食物中不太出现的蓝色,则会降低水果的味道强度,即使“蓝莓味儿”的东西,也得更偏紫色,才能尝起来不那么奇怪。

而且,不光是颜色本身,颜色的多样性也让消费者的购买意愿上升。一个1982年的行为实验显示,相比只有一种颜色,在糖果有更多颜色的情况下,人们会吃掉更多,即使是那单一的颜色是自己最喜欢的颜色,也很快就腻了。

这一点对于商业食品的设计制造特别重要。1990年,百事可乐曾经推出一款新品叫“Crystal Cola”,改变了可乐一贯的棕黑色(其实是焦糖色),结果遇冷。虽然可乐尝起来的味道是完全一样的,但是人们就是无法接受它作为可乐的事实。

而对颜色最成功的炒作,无非是“马卡龙”这个甜点。这种在大部分中国人的味觉习惯里“甜到齁”的东西,其实也并不是所谓历史悠久的法国甜品。

最早在南锡流行的马卡龙,其貌不扬。

最早在南锡流行的马卡龙,其貌不扬。

开始,马卡龙只是以蛋白霜(meringue)为底的甜点,颜值并不高。让其成为经典法式甜点 icon 的,还是拉杜丽( Ladurée) 烘焙坊的颜色游戏。拉杜丽创立于 1862 年,1930 年,创始人的孙子开始把马卡龙做成了两层,添加了生巧的夹心。最重要的是,他们给马卡龙加上了各种颜色,代表各种口味,颜值一下子提升了。他们将顾客对准中产、新贵们,作为能买得起、又十分体面的礼品,流传于巴黎。

一开始,马卡龙也没有如此之多的口味(只有巧克力、香草、咖啡和覆盆子),也没有现在我们所看到的粉嫩的“马卡龙色”。真正让马卡龙色家喻户晓的,是上世纪 90 年代,拉杜丽决定打入时尚界,将自己的当季新口味和时尚流行色结合起来,并登上了 Vogue 和 ELLE,销量也因此狂涨了 3 倍之多。

马卡龙。图片来源:IndulgeMe

马卡龙。图片来源:IndulgeMe

粉嫩的颜色和新的味型,也因此一炮而红。比如开心果的粉绿,柠檬的粉黄,2009 年甚至推出了「铃兰」(Lily-of-the-Valley),是一种介于粉黄和粉绿之间的颜色,成为了当季爆款。有意思的是,马卡龙为了追赶流行而推出的新颜色,反而又促进了这种颜色在时装界的流行,所谓“马卡龙色”也成为了粉嫩时尚、少女般清新的代名词。

所以,“马卡龙色”在商业炒作下给了人清爽、高级的味道感受,有 N 个色号、多彩的马卡龙也会提升人们的购买和消费欲望,让人目不暇给地兴奋起来。

随着马卡龙的流行,更多的人会将马卡龙的粉嫩颜色,和口感柔和、甜蜜的信息结合起来,成为甜品的定番“颜值”。而口味,或许真的就没有那么重要了。

所以……?

我们的食品的颜色,与“自然”本身已经相去甚远。颜色成为了食物的外在标签,而我们对它拥有着复杂的情感,就像我们执着于“三文鱼”本身的名字一样——大西洋鲑(Salmon)的粤语音译而已。

虹鳟是什么,我们会关心吗?为什么有人想要将虹鳟染色,并一定要安上“三文鱼”的名称——尽管它仅仅是一条淡水鱼?

是的,我们关心的,并不只是食物好不好吃而已。而想方设法让你掏钱的商家,肯定是再明白这一点不过了。

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这颗飞得最高的足球,上面写着:“祝你们好运,航天员们” http://songshuhui.net/archives/101810 http://songshuhui.net/archives/101810#comments Fri, 03 Aug 2018 23:15:41 +0000 http://songshuhui.net/?p=101810

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这是世界上飞得最高的一颗足球。它曾经两次踏上前往太空的旅程——但是只真正到过一次。

飞得最高的足球 | Shane Kimbrough/NASA

飞得最高的足球 | Shane Kimbrough/NASA

当人们发现它的时候,它正漂浮在冰冷的大西洋海面上。1986年3月,美国海岸警卫队正在佛罗里达卡纳维拉尔角外的海域执行任务。一些难以辨认的残骸被重型机械从海底拎起,而一些轻质的杂物随着海浪漂浮翻滚。忽然,一个漂在海面的黑影吸引了打捞者的注意。

这是一个黑色的包袱,里面装着一颗完好无损的足球,上面还写着几行字。

“祝你们好运,航天员们!”(Good luck, shuttle crew!)

女孩们的足球

它的主人名叫珍妮尔·鬼塚。那是在1986年,她是休斯顿清湖高中的高二学生和清湖女子足球队的队员,而她的父亲鬼塚承次是一名NASA宇航员,是球队的客串教练,也是珍妮尔的忠实球迷。亲切又随和的承次,很快便成了女孩和父母们的好朋友;即使在升空任务前的封闭培训时,他也会想方设法溜出来,在场子边上悄悄地看女孩们比赛。

宇航员鬼冢承次与母亲、妻子、两个女儿 | Lorna Onizuka

宇航员鬼冢承次与母亲、妻子、两个女儿 | Lorna Onizuka

这次发射前夕,父亲又从封闭营里溜了出来,而珍妮尔已经好几周没看到他了。他一路小跑穿过训练场,跑向队伍里。在一阵欢呼和鼓掌声中,球队队长将这枚足球交到了他手中。它是珍妮尔和全体队员给父亲带上太空的纪念品。

女孩们间满盈着一种前所未有的兴奋和期待,因为她们的这枚足球将飞上太空,即将成为伟大的人类成就的一部分。她们的生活、爱好与希望,也能够走出她们的小小世界,去人类能够到达的最高的地方。

航天探索往往会承载着比升空本身更重要的意义。小到承次身上随身携带的一朵莲花、女孩们送他的足球,大到有史以来第一个“平民航天员”、女教师克里斯塔原本计划的“太空授课”。人们希望这些代表个体的平凡日常,能够被赋予不平凡的意义。

鬼塚承次 | NASA

鬼塚承次 | NASA

这个难忘的夜晚,和那夜训练场的青草味一起,刻在了她的记忆里。这是珍妮尔最后一次见到她的父亲。

纪念品成了遗物

发射因为天气原因一再被推迟,终于被确定在1月28日早上。佛罗里达发射中心的温度在前一天夜里降到了零下;而那个小小的足球,在2000吨重的发射台上的挑战号航天飞机里,在航天飞机的太空舱里,在太空舱的一个小柜子里,在小柜子的一个黑色的包里静静地躺着。

11点39分,挑战者升空后的73秒。在 NASA 发射中心观景台上的珍妮尔一家,以及所有航天员的家属和工作人员们,还有全世界电视机前的上亿观众,亲眼看见了挑战者号在天空中划出了一个失控的轨迹,然后解体,化作滚滚浓烟。起因是火箭助推器密封环在低温下失效,热气泄漏导致悲剧发生。

挑战者号爆炸 | NASA

挑战者号爆炸 | NASA

所有人的期冀、兴奋转为惊愕,然后是巨大的悲伤。7名航天员全数遇难。在前一秒,那个足球还是带着女孩儿们希望和祝福的纪念品。后一秒,它变成了遗物。

美国海岸警卫队从大西洋里拽出了120吨碎片,大概占整个航天飞机和火箭总质量的30%。后来的调查认为,航天员所在的太空舱并没有爆炸,保留了整体,只在降落在海面的时候遭遇了超过200G的巨大冲击力从而碎裂。而这个足球,是为数不多的完好幸存的东西之一。

事故发生半年之后,悲伤消弭,一切似乎都回到了正轨。NASA 在回访家属时,跟他们家提到了这个足球,并询问他们处置的办法。

“我不愿它呆在我们家地下室或者什么地方,作为遗物锁上一辈子。”珍妮尔的母亲说,“如果它能说话,我想,承次也愿意它们说点什么。”

珍妮尔的母亲将足球给了清湖高中 | Mike Bollacke

珍妮尔的母亲将足球给了清湖高中 | Mike Bollacke

这个足球被安放在了清湖高中入口对面的陈列柜里,和各类奖杯放在一起。学生和家长们(很多都是 NASA 家属)经过的时候,会看到它不起眼地缩在一个角落。然而十多年过去,它逐渐被后来者所遗忘,直到一位学生家长(也是 NASA 相关人员)偶然发现了这个落满灰尘的足球,并记起了它的来历。他随后联系了校长,希望更好地安置它——他们当年都曾亲眼目睹过这起悲剧。

如果说挑战者号给人们留下的除了悲伤还有什么,那就是在重重困难和疑问中,依然保留着探索的信念,还有普通人寄托的对太空的向往和祝福。而现在,是时候去为这个悲剧还愿了。

为悲剧还愿

2016年1月28日——挑战者号悲剧过去的整整30年后——时任校长将它交给了航天员肖恩·金布朗,后者即将飞往国际空间站执行任务。10月,探险者49号成功发射升空,肖恩在清湖高中之上87千米的高空,与足球合影留念。这个老旧的足球仿佛一个褪色的时光机器,终于将挑战者号的灵魂,传输到了它曾经要去的地方。

足球在空间站度过了173天,绕地球飞行了3000多次,并于2017年4月平安落地。它再次回到了清湖高中,在一个小型仪式上被交还给了校长。这次,它有了它独立的展示柜,而人们必将更加清楚的铭记这枚曾经两次踏上太空之旅的足球。

如今足球被重点展出 | E:60/ESPN

如今足球被重点展出 | E:60/ESPN

而当年的足球队女孩们写在足球上的那句话,在早已斑驳的皮面上还依稀可见。看着这行略带笨拙的字迹,珍妮尔被封存已久的记忆忽地被打开,回到了那个充满着兴奋和期待的夜晚。她仿佛能再次闻到训练场上的青草香,看见朝自己跑来的父亲,还有挑战者号和它经历的一切。她再也无法抑制自己的泪水。

三十年过去,足球上的字迹斑驳可见 | Mike Bollacke

三十年过去,足球上的字迹斑驳可见 | Mike Bollacke

“祝你们好运,航天员们!”(Good luck, shuttle crew!)

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