紐約時報：計算機時代人工介入不可或缺

導語：《紐約時報》網站周一發表署名史蒂夫·勞爾(Steve Lohr)的文章稱，如今計算機算法承擔了越來越多的工作，從股票買賣到廣告定位，從政治競選活動到約會安排，甚至是挑選胸罩尺寸，計算機算法無處不在。但不管算法如何演變，都不能完全脫離人工的介入而勝任當今不斷升級的需求。

以下是文章全文：

盡管計算機算法正變得越來越強大、快速和精準，但始終還是只能理解文字字面的意思，任何上下文的引申義和細微的差異往往會成為絆腳石。即便已經非常強大，但計算機算法還是無法破譯人類語言的模糊性和推理的奧秘。但現在人們的要求已經大大提高，希望身邊的設備更能像一個人一樣提供信息。

因此，當編程專家們仍然“按部就班”地編寫計算機代碼時，更多的人需要加入進來做些更微妙的貢獻。為了滿足用戶更深層次的需求，人們不得不對計算機算法的工作進行評價、編輯或校正。例如，人們收集網絡上的資料庫，檢查和驗證它們，然后把它們編輯成能夠響應計算機請求的表單，將答案呈現在用戶面前。在這一過程中，人類對信息做了解釋和調整，使之能夠同時被機器和用戶所理解。

我們不妨把這種行為稱為新興的機械與人工協作模式，諸如蘋果語音助手Siri和IBM的沃森超級計算機在內的問答技術都屬於這一範疇。在這類技術中，單純的計算機算法是無法勝任的。

Twitter的球證

以Twitter為例，該服務就動用了很多被稱為“球證”的合約工，來理解那些搜索頻率突然飆升的詞彙的語義和上下文意思。例如，當米特·羅姆尼(Mitt Romney)在去年的總統競選中談及削減政府對公廣播的預算時提到了“大鳥”(Big Bird)一詞，一時間包含該詞的消息在Twitter上炸開了鍋。很快，Twitter的人工裁判就判斷出這裏的“大鳥”應該是一個政治評論，而非通常意義上的意思，從而對算法做出調整——當人們搜索“大鳥”時，保證跳出來的是羅姆尼談論的“大鳥”及其相關消息。

在這個實例中，只有人類才能快速而準確地理解這樣的詞彙及其背后的相關信息，軟件是無法在較短時間內完成的。同時，裁判們會立即把它加入Twitter的搜索算法，確保顯示結果與人們期望的一致。Twitter的兩位工程師在博客中寫道：“在這類事件中，人工才是系統的核心。”

谷歌搜索的評估員

即便是在非常崇尚算法和工程的谷歌，人工對搜索結果的貢獻也越來越多。幾個月前，谷歌開始在知名的地點或人物的搜索結果右邊欄顯示摘要信息，譬如當你搜索“奧巴馬”或“紐約”時，旁邊就會出現簡單的介紹。這些摘要介紹信息一般來自維基百科和其它資料庫，經過人工編輯而成。這樣一來，當谷歌的搜索算法檢測到這些特殊詞彙是就會調用整理好的介紹信息，而不是簡單的顯示連接到其它站點的連結。[NT:PAGE=$]

在谷歌負責搜索質量的工程總監斯科特·霍夫曼(Scott Huffman)表示：“我們的思路有了轉變，部分搜索結果加入了人工策劃的結果。”

除了內容策劃人員，還有其他人在幫助谷歌開發調整搜索算法，以應對每月超過1000億次的搜索請求。他們通常被成為“評估員”。霍夫曼表示：“我們的工程師開發了搜索算法，但需要評估員幫助測試某一改動是否能夠提升搜索質量。”

23歲的凱瑟琳·楊(Katherine Young)是一位谷歌搜索的評估員，她是谷歌簽的合同工，目前還在上大學。楊的工作是檢測和調整模糊的搜索結果和排序問題。譬如，針對“國王手裏握的是什麼”，她需要審核現有的搜索結果，給出合理的搜索結果和先后排序。譬如，一個包含“國王手握權杖”的網頁會被作為合理的參考答案放在第一位。

楊表示：“評估不是非黑即白的選擇，有時你不得不將自己置於用戶的角色，然后找出合理的結果及排序。”

沃森的醫學老師

IBM的超級問答計算機沃森經過了很長時間的訓練，試圖為醫生診斷提供專業的答案。不過即便如此，它也需要人工的介入。

作為“助理醫生”，沃森掌握了多種醫療書籍裏面的知識。此外，沃森還會接受來自醫學院的臨床醫生們各種詢問，不斷修正自己的知識庫。譬如，沃森可能會被問到這樣的問題，“什麼樣的神經系統疾病是禁忌使用安非他酮的？”沃森的軟件系統資料庫裡可能包含了安非他酮這種抗抑鬱劑，但它可能會不明白禁忌是什麼意思。這時就需要人工的介入，告訴機器禁忌就是不能使用的意思，然后沃森才可能給出“癲癇症不能使用安非他酮”這樣的答案。

IBM科學家埃裡克·布朗(Eric Brown)稱：“我們借助醫學專家幫助沃森學習，使它變得越來越聰明。”

總之，我們的計算機算法正變得越來越好，但要完成更智能、更人性化的任務，它們離不開人力的幫助。(朱飛)