从卢浮宫盗窃案看人类认知与AI系统的盲区

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，短短八分钟后，他们带着价值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——全球监控最严密的文化机构之一——的盗窃案，震惊了世界。

惊人的盗窃：看似普通中的异常

令人震惊的是，当时博物馆的游客们仍在正常参观，安保人员也毫无反应（直到警报被触发）。这些男子在任何人意识到发生了什么之前，就已经消失在城市车流中。

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。他们带来了一台升降梯，这在巴黎狭窄的街道上是很常见的景象，并用它到达了一个俯瞰塞纳河的阳台。穿着工人服装的他们看起来就像是本该在那里的人。

卢浮宫建筑夜景

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"普通"的社会类别，并利用它们来避免怀疑。许多人工智能系统也以同样的方式工作，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：人们通过采纳他人期望的线索来"表演"社会角色。在这里，普通性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，它就会从我们的视线中消失。这种分类机制是我们认知系统的基础，它帮助我们快速处理信息，但也带来了系统性盲点。

用于人脸识别和检测公共场所可疑行为的AI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，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学习关于谁看起来"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。这使得它容易受到偏见的影响。卢浮宫的窃贼不被视为危险，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为显眼，受到过度审查。

卢浮宫博物馆外观及破碎的窗户

分类，无论是人为的还是算法性的，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，这面镜子转向了我们。窃贼成功不是因为他们隐形了，而是因为他们通过常态化的视角被看待。用AI术语来说，他们通过了分类测试。

这种感知与分类之间的联系揭示了我们日益算法化世界中的重要信息。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：根据看似客观但实际是文化学习的线索，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。

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：他们理解常态的类别并将其用作工具。

在这样做的同时，他们展示了人和机器如何可能将 conformity（ conformity 译为"一致性"或"从众性"）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，更是分类性思维的胜利，这种逻辑既是人类感知的基础，也是人工智能的基础。

教训很明确：在教会机器更好地"看"之前，我们必须首先学习质疑我们如何"看"。这需要我们:

卢浮宫盗窃案不仅是一次惊人的犯罪事件，更是一面镜子，反映了人类认知和人工智能系统的共同盲点。它提醒我们，在追求技术进步的同时，我们也需要审视和改进自身的认知方式。只有当我们更好地理解自己如何感知世界，才能教会机器更准确、更公正地"看"这个世界。

未来的安全系统不仅需要更先进的算法，还需要更深刻的社会学洞察。只有这样，我们才能真正减少那些"因过于普通而被忽视"的盲点，创造一个既高效又公正的智能世界。