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——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。
游客们继续浏览，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，窃贼穿着高能见度背心，将自己伪装成建筑工人。他们带着一台家具升降梯到达塞纳河上方的阳台，这在巴黎狭窄街道上是常见的景象。身着工人服装的他们看起来仿佛本就属于那里。
社会表演与认知盲点
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。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。
社会学家欧文·戈夫曼会用他的'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，对'正常'的表演成为了完美的伪装。
卢浮宫夜景，展示了这座世界著名博物馆的建筑外观
人类与AI的共同认知机制
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。用于面部识别和检测公共场所可疑活动的AI系统以类似方式运作。对人类而言，分类是文化的；对AI而言，分类是数学的。
但两种系统都依赖'习得模式而非客观现实'。由于AI学习关于谁看起来'正常'和谁看起来'可疑'的数据，它吸收了其训练数据中嵌入的类别。这使其容易产生偏见。
卢浮宫的窃贼之所以不被视为危险，是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加显眼，受到过度审查。
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，同时让其他人不受注意地通过。
分类系统的双刃剑效应
社会学视角帮助我们认识到这些问题并非孤立的。AI不会创造自己的类别；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，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。
正如博物馆警卫因为窃贼看起来属于那里而忽视了他们，AI也可能忽视某些模式，同时对其他模式过度反应。
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。人和机器都依赖模式识别，这是一种高效但不完美的策略。
卢浮宫外墙特写，显示盗窃案后的破碎窗户
从博物馆大厅到机器学习
这种感知与分类之间的联系揭示了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决定谁看起来像'小偷'，基本过程都是相同的：基于看似客观但文化上习得的线索将人们分配到不同类别。
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和加强安保。但无论这些系统变得多么先进，它们仍然依赖分类。无论是一个人还是某个系统，都必须决定什么算作'可疑行为'。如果这一决定基于假设，同样的盲点将继续存在。
重新思考AI与人类认知的关系
卢浮宫抢劫案将被铭记为欧洲最引人注目的博物馆盗窃案之一。窃贼之所以成功，是因为他们掌握了外表的社会学：他们理解'正常'的类别，并将其作为工具。
通过这样做，他们展示了人类和机器都可能将 conformity（ 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，也是分类逻辑的胜利，这种逻辑既 underlying 人类感知，也 underlying 人工智能。
这一教训很明确：在我们教会机器更好地'看'之前，我们必须首先学会质疑我们如何'看'。
对AI系统设计的启示
卢浮宫案例为AI系统设计提供了重要启示。首先，AI开发人员需要认识到，训练数据中隐含的社会偏见会被算法放大。在开发安全监控系统、面部识别或其他分类系统时，必须进行严格的偏见测试和缓解措施。
其次，AI系统应该被设计为不仅能够识别异常，还能识别'正常'类别中的潜在威胁。卢浮宫窃贼的案例表明，过度关注明显异常而忽视看似正常的威胁是危险的。
第三，人类监督仍然是AI系统的必要组成部分。完全依赖自动化决策系统会导致与人类认知类似的盲点。人类操作员可以提供情境理解和常识判断，弥补AI的不足。
认知科学与AI的未来
认知科学对人类分类机制的研究可以为AI系统设计提供宝贵见解。例如，研究表明人类能够灵活调整分类标准，根据上下文重新评估情况。未来的AI系统可能需要类似的灵活性，能够根据环境因素调整其分类标准。
此外，人类认知能够处理模糊性和不确定性，而当前的AI系统往往在灰色地带表现不佳。开发能够处理模糊信息的AI系统可能是提高其安全性和有效性的关键。
结论：超越分类思维
卢浮宫盗窃案揭示了人类认知和AI系统共享的一个根本弱点：对分类的过度依赖。虽然分类在信息处理中是必要的，但我们必须认识到它的局限性。无论是人类还是机器，纯粹的分类思维都可能导致重大盲点。
未来的挑战在于开发能够超越简单二元分类的系统，既能识别异常，也能识别看似正常但实际危险的情境。这需要我们重新思考如何设计AI系统，以及如何训练人类操作员与这些系统协作。
最终，卢浮宫案例提醒我们，技术解决方案必须与人类认知的深刻理解相结合。在追求更智能、更安全的系统时，我们必须记住，最先进的AI也可能反映和放大我们自己的盲点和偏见。只有通过这种自我反思，我们才能创建真正安全和公平的人工智能系统。
