卢浮宫窃贼如何利用人类心理学规避怀疑——这对AI的启示
对于人类和人工智能而言，当某些事物符合'普通'类别时，它们往往会从我们的视野中消失。
社会角色扮演与认知盲点
2025年10月19日一个阳光明媚的早晨，四名男子 allegedly 走入世界上参观人数最多的博物馆，几分钟后便带着价值8800万欧元（1.01亿美元）的皇冠珠宝离开。这次发生在巴黎卢浮宫——全球监控最严密的文化机构之一——的盗窃案仅用时不到八分钟。
游客们继续参观，安保人员没有反应（直到警报被触发）。这些人在任何人意识到发生了什么之前就消失在了城市交通中。
调查人员后来揭示，窃贼们穿着高能见度背心，将自己伪装成建筑工人。他们带来了一台家具升降机，这在巴黎狭窄街道上是常见景象，并用它到达了一个俯瞰塞纳河的阳台。穿着工人服装的他们看起来似乎理所当然地属于那里。
这种策略之所以奏效，是因为我们并非客观地看待世界。我们通过类别——通过我们期望看到的事物来感知世界。窃贼们理解了我们视为'正常'的社会类别，并利用它们来避免怀疑。许多人工智能(AI)系统以同样的方式工作，因此也容易犯类似的错误。
社会学家欧文·戈夫曼(Erving Goffman)会使用他的'自我呈现'概念来描述卢浮宫发生的事情：人们通过 adopting 他人期望的线索来'表演'社会角色。在这里，正常性的表演成为了完美的伪装。
视觉的社会学
人类不断进行心理分类，以理解人和事。当某些事物符合'普通'类别时，它们就会从注意中溜走。
用于面部识别和在公共区域检测可疑活动的AI系统以类似方式运作。对人类而言，分类是文化性的；对AI而言，分类则是数学性的。
但两种系统都依赖于学习到的模式而非客观现实。因为AI从关于谁看起来'正常'和谁看起来'可疑'的数据中学习，它吸收了嵌入其训练数据中的类别。这使其容易产生偏见。
卢浮宫的窃贼不被视为危险，因为他们符合受信任的类别。在AI中，同样的过程可能产生相反的效果：不符合统计规范的人变得更为显眼，受到过度审查。
这可能意味着面部识别系统不成比例地将某些种族或性别群体标记为潜在威胁，而让其他人毫不在意地通过。
社会学的视角帮助我们认识到这些问题并非孤立的。AI不会发明自己的类别；它学习我们的类别。当计算机视觉系统在安全录像上接受训练，其中'正常'由特定身体、服装或行为定义时，它会重现这些假设。
正如博物馆的警卫因为窃贼看起来似乎属于那里而忽视他们一样，AI可能会忽视某些模式，同时对其他模式反应过度。
无论是人类还是算法，分类都是一把双刃剑。它帮助我们快速处理信息，但也编码了我们的文化假设。人和机器都依赖于模式识别，这是一种高效但不完美的策略。
从AI的社会学视角来看，算法就像镜子：它们反映我们的社会类别和等级制度。在卢浮宫案例中，镜子转向了我们。窃贼成功并非因为他们隐形，而是因为他们通过正常性的透镜被看到。用AI术语来说，他们通过了分类测试。
从博物馆大厅到机器学习
感知与分类之间的联系揭示了我们日益算法化的世界中的重要信息。无论是警卫决定谁看起来可疑，还是AI决定谁像'小偷'，基本过程都是相同的：基于感觉客观但实际上是文化学习的线索，将人分配到不同类别。
当AI系统被描述为'有偏见'时，这通常意味着它过于忠实地反映了这些社会类别。卢浮宫盗窃案提醒我们，这些类别不仅塑造我们的态度，还塑造了什么会被注意到。
盗窃发生后，法国文化部长承诺安装新摄像头并加强安全措施。但无论这些系统变得多么先进，它们仍然依赖分类。某人或某物必须决定什么构成'可疑行为'。如果这一决定基于假设，同样的盲点将持续存在。
卢浮宫抢劫案将被记住为欧洲最引人注目的博物馆盗窃案之一。窃贼成功是因为他们掌握了外表的社会学：他们理解正常性的类别并将其作为工具。
通过这样做，他们展示了人和机器如何可能将 conformity 误认为是安全。他们在光天化日之下的成功不仅是计划的胜利，也是分类思维的胜利，这种逻辑同样支撑着人类感知和人工智能。
认知偏差与AI系统
人类大脑天生就倾向于将信息分类，这是一种认知捷径，帮助我们快速处理大量信息。在进化过程中，这种能力帮助我们识别威胁和机会，提高生存几率。然而，在现代社会中，这种原始机制可能导致严重的判断错误。
卢浮宫窃贼正是利用了这一认知捷径。他们知道，在博物馆环境中，穿着工作服、携带专业设备的工人会被视为'正常'的一部分，不会引起怀疑。这种'正常性偏见'使安保人员的大脑自动将他们归类为无害，从而减少了警觉性。
AI系统面临着类似的挑战。计算机视觉算法通过分析大量图像数据来学习识别物体和场景。然而，这些训练数据往往反映了现实世界中的偏见和不平衡。例如，如果训练数据中大多数建筑工人都是男性，那么AI可能会将女性建筑工人识别为异常，反之亦然。
这种偏见在安全领域尤为危险。当AI系统被训练来识别可疑行为时，它可能会过度关注某些群体的行为模式，而忽视其他群体的潜在威胁。这不仅可能导致不公平对待，还可能创造真正的安全漏洞。
打破分类的局限
要解决这些问题，我们需要重新思考分类在认知和AI系统中的作用。对人类而言，这意味着培养元认知能力——思考我们思考的方式。我们需要意识到自己的分类倾向，并质疑这些分类是否准确或公平。
对AI系统而言，解决方案包括：
- 多样化训练数据：确保训练数据代表各种人口统计和社会群体，减少偏见。
- 透明度：使AI系统的决策过程更加透明，使人们能够理解系统为何做出特定判断。
- 持续监控：定期审查AI系统的性能，识别和纠正可能出现的偏见。
- 人类监督：在关键决策中保持人类监督，确保AI系统的输出得到适当评估。
卢浮宫盗窃案提供了一个独特的机会，来审视人类认知和AI系统之间的相似性。通过理解窃贼如何利用我们的分类机制，我们可以更好地设计既安全又公平的AI系统。
未来的安全与认知
随着AI技术在安全领域的应用不断扩大，理解人类心理与AI系统之间的关系变得尤为重要。未来的安全系统需要结合人类的直觉判断和AI的模式识别能力，同时克服双方的认知局限。
卢浮宫案例表明，单纯增加技术手段（如更多摄像头）可能无法解决根本问题。真正需要的是对'正常'和'异常'概念的重新思考。我们需要问：谁定义了这些类别？基于什么标准？这些标准是否公平和全面？
这些问题不仅对安全系统至关重要，对我们社会的整体运作也具有重要意义。通过质疑我们的分类系统，我们可以创造一个更加包容和公正的世界，在这个世界中，人们不会因为不符合某种刻板印象而受到不公平对待。
结论
卢浮宫窃贼的成功提醒我们，无论是人类还是机器，分类都是一种强大但不完美的工具。它帮助我们快速处理信息，但也可能导致严重的错误和偏见。
在AI技术日益融入我们生活的今天，理解这种相似性尤为重要。我们需要认识到，AI系统不是中立的观察者，而是反映和放大我们社会偏见的工具。通过改进这些系统，我们不仅提高其准确性，还能促进社会公平和正义。
最终，卢浮宫盗窃案教会我们一个简单而深刻的教训：在教机器更好地'看'之前，我们必须首先学会质疑我们自己的'看'的方式。只有通过这种自我反思，我们才能创建既安全又公平的未来，在这个未来中，技术增强而不是限制人类的潜力。
