2025年10月19日一个阳光明媚的早晨，四名男子走进世界上参观人数最多的博物馆，几分钟后带着价值8800万欧元（约合1.01亿美元）的皇冠珠宝离开。这次发生在巴黎卢浮宫的盗窃案——这个全球监控最严密的文化机构之一——仅用时不到八分钟。
游客们继续参观，安全人员没有反应（直到警报被触发）。这些人在任何人意识到发生了什么之前，就消失在城市的车流中。
调查人员后来揭示，盗窃者穿着高能见度背心，将自己伪装成建筑工人。他们带来了一台家具升降机，这在巴黎狭窄的街道上是常见的景象，并用它到达了一个俯瞰塞纳河的阳台。穿着工人的服装，他们看起来就像本该在那里一样。
正常化的力量：我们如何通过分类感知世界
这一策略之所以奏效，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。盗窃者理解了我们视为'正常'的社会类别，并利用它们来避免怀疑。许多人工智能系统以同样的方式工作，因此也容易犯同样的错误。
社会学家欧文·戈夫曼会使用他的'自我呈现'概念来描述卢浮宫发生的事情：人们通过采用他人期望的线索来'扮演'社会角色。在这里，'正常'的表演成为了完美的伪装。
人类不断进行心理分类，以理解人和事。当某事物符合'普通'类别时，它就会从视线中消失。这种分类过程虽然帮助我们在信息过载的世界中快速处理信息，但也创造了盲点。盗窃者正是利用了这一点，他们不是变得隐形，而是被归类为'正常'，从而被忽视。
社会学与视觉认知的交汇
社会学为我们提供了理解这一现象的独特视角。戈夫曼的戏剧理论指出，我们在日常生活中不断进行'印象管理'，通过特定的服装、行为和道具来传达特定的身份。在卢浮宫案中，盗窃者精心选择了建筑工人的身份，这是一个在巴黎城市环境中被广泛接受且很少引起怀疑的角色。
这种印象管理之所以有效，是因为它触发了我们大脑中的自动化分类系统。当大脑识别出某个情境符合某个预设类别时，就会减少认知资源分配，将其标记为'无需进一步关注'。这种认知捷径在大多数情况下是有益的，但在某些情况下却可能导致严重的安全漏洞。
AI与人类：相似的分类逻辑
用于面部识别和检测公共场所可疑活动的人工智能系统以类似方式运作。对于人类来说，分类是文化性的；对于AI来说，分类则是数学性的。但两者都依赖于学习到的模式而非客观现实。
因为AI学习的是关于谁看起来'正常'、谁看起来'可疑'的数据，它吸收了嵌入其训练数据中的类别。这使它容易受到偏见的影响。卢浮宫的盗贼不被视为危险，因为他们符合一个受信任的类别。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加显眼，受到过度审查。
这意味着面部识别系统可能不成比例地将某些种族或性别群体标记为潜在威胁，而让其他人不受注意地通过。
算法偏见的社会根源
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监控录像上训练时，如果'正常'被特定的身体、服装或行为定义，它就会重现这些假设。
正如博物馆的警卫因为盗贼看似属于那里而视而不见，AI可能会忽视某些模式，同时对其他模式过度反应。
分类，无论是人类还是算法性的，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。
从社会学的角度看AI，将算法视为镜子：它们反映了我们的社会类别和等级制度。在卢浮宫案例中，镜子朝向我们。盗贼成功不是因为他们的不可见性，而是因为他们通过正常性的棱镜被看待。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：共同的基础
这种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一些重要内容。无论是警卫决定谁看起来可疑，还是AI决定谁看起来像'小偷'，基本过程都是相同的：根据看似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，它们仍然依赖于分类。必须有人或某物来决定什么构成'可疑行为'。如果这一决定基于假设，同样的盲点将持续存在。
重新思考安全系统的基础
传统的安全系统往往专注于识别'异常'行为，但卢浮宫案例表明，真正的威胁常常伪装成'正常'。这促使我们重新思考安全系统的基础：我们应该更多地关注那些'过于正常'的行为模式，而不是仅仅寻找异常。
对于AI系统来说，这意味着需要开发能够识别伪装和欺骗的算法。这些系统应该不仅学习什么是'正常'，还要学习什么是'刻意表现得正常'。这需要更复杂的模型，能够分析行为的一致性和情境适应性，而不仅仅是表面特征。
启示与未来方向
卢浮宫盗窃案将被记住为欧洲最引人注目的博物馆盗窃案之一。盗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用作工具。
通过这样做，他们展示了人和机器都可能将 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，这种逻辑既是人类感知的基础，也是人工智能的基础。
这一案例给我们的启示很明确：在教会机器更好地'看'之前，我们必须首先学会质疑我们自己的视觉方式。
人工智能伦理的新视角
卢浮宫盗窃案为AI伦理提供了新的思考角度。它表明，AI系统的偏见问题不仅仅是技术问题，更是社会问题。解决AI偏见需要跨学科合作，结合技术专家、社会学家、心理学家和政策制定者的专业知识。
未来的AI系统应该能够：
- 识别并质疑训练数据中的社会假设
- 检测试图利用系统盲点的欺骗行为
- 提供决策过程的透明度，使人类能够理解AI为何做出特定分类
- 持续学习和适应，减少对固定类别的依赖
重新定义安全与正常
这个案例也促使我们重新思考'安全'和'正常'的定义。在设计和评估安全系统时，我们需要考虑：
- 谁定义了'正常'？
- 这种定义是否排除了某些群体？
- 系统是否容易被伪装所欺骗？
- 我们如何平衡安全与隐私、便利与警惕？
结论：超越分类的局限
卢浮宫盗窃案是一个警示，提醒我们人类认知和人工智能系统都存在固有的局限性。分类是我们理解和导航世界的强大工具，但它也是偏见的来源和安全的漏洞。
未来的挑战不是消除分类——这是不可能的——而是发展更智能、更灵活的分类系统，能够识别自身的盲点，并适应不断变化的环境。这需要技术进步，也需要对人类认知和社会结构的深刻理解。
正如盗窃者所展示的，当'正常'成为完美的伪装时，最明显的威胁也可能最容易被忽视。在人工智能时代，这一教训比以往任何时候都更加重要。
