卢浮宫盗窃案：人类心理与AI系统的分类盲区
在2025年10月19日一个阳光明媚的早晨，四名男子走进全球参观人数最多的博物馆，几分钟后带着价值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的盗窃案——这个世界上安保最严密的文化机构之一——仅用时不到八分钟。
游客们继续浏览展品，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城市交通中。
调查人员后来揭示，这些窃贼穿着高能见度背心，将自己伪装成建筑工人。他们带着一个家具升降梯来到巴黎，这是巴黎狭窄街道上常见的景象，并用它到达一个俯瞰塞纳河的阳台。穿着工装，他们看起来就像本该在那里的人。
卢浮宫博物馆外观和世纪抢劫案后的破碎窗户特写。
社会学视角下的认知分类
这种策略之所以奏效，是因为我们不是客观地看待世界。我们通过类别——通过我们期望看到的东西——来看待世界。窃贼理解了我们视为"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运作，因此容易犯同样的错误。
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：人们通过采用他人期望的线索来"表演"社会角色。在这里，正常性的表演成为了完美的伪装。
人类不断地进行心理分类，以理解人和事。当某事物符合"普通"类别时，它就会从注意中溜走。
用于面部识别和检测公共区域可疑活动等任务的人工智能系统以类似方式运作。对人类来说，分类是文化性的；对AI来说，它是数学性的。
但两种系统都依赖于"学习的模式而非客观现实"。因为AI学习关于谁看起来"正常
