2025年10月19日的一个清晨，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的盗窃案——这座全球监控最严密的文化机构之一——让人们在震惊之余，不得不思考一个更深层次的问题：为什么如此明显的犯罪行为能够如此轻易地成功？
表演正常：完美的伪装
事后调查揭示，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，看起来就像是属于那里的人。
这种策略之所以奏效，是因为我们并非客观地看待世界。我们通过类别来观察世界——通过我们期望看到的事物。窃贼们理解了我们视为"正常"的社会类别，并利用它们来避免引起怀疑。许多人工智能(AI)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(Erving Goffman)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，正常性的表演成为了完美的伪装。
视觉社会学：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"、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。这使得它容易受到偏见的影响。
卢浮宫的窃贼之所以不被视为危险，是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。
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。
社会学视角：AI的镜子效应
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"被特定的身体、服装或行为定义时，它会重现这些假设。
正如博物馆的保安因为窃贼看起来像是属于那里而忽视了他们一样，AI可能会忽视某些模式，同时对其他模式反应过度。
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。
从社会学角度看待AI，将算法视为镜子：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
这种感知与分类之间的联系揭示了我们的日益算法化世界中的重要信息。无论是保安决定谁看起来可疑，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。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。
超越分类：反思我们的认知方式
卢浮宫盗窃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如何可能将 conformity 视为安全。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 underlying 人类感知也 underlying 人工智能。
这一教训很明确：在教会机器更好地看之前，我们必须首先学会质疑我们如何看。
认知盲区的启示
卢浮宫盗窃案提供了一个独特的视角，让我们审视人类认知与人工智能系统之间的相似性。两者都依赖于分类和模式识别，这种机制虽然高效，但存在根本性的缺陷。
人类认知的局限性
人类大脑为了处理复杂的环境信息，发展出了分类机制。这种机制帮助我们快速识别情境和人物，做出适当的反应。然而，这种机制也容易受到认知偏差的影响，特别是确认偏差——我们倾向于寻找支持已有信念的信息，而忽视矛盾的信息。
在卢浮宫案例中，保安和游客都受到"正常"类别的引导，未能识别出明显的异常。窃贼利用了这一点，通过符合社会对"建筑工人"的期望，成功融入环境而不引起怀疑。
AI系统的认知陷阱
AI系统，特别是那些用于安全监控和识别的系统，也面临着类似的挑战。这些系统通过学习大量数据来识别模式和类别，但它们的学习过程受到训练数据的限制。
如果训练数据中存在偏见，AI系统就会学习和放大这些偏见。例如，如果历史安全数据中，特定种族或族裔群体被不成比例地标记为可疑，AI系统可能会继续这种模式，导致某些群体受到过度监控。
社会类别与算法决策
社会类别——如职业、性别、种族、年龄等——深刻影响着我们如何感知他人。这些类别通常是无意识的，但它们影响着我们的判断和行为。
在AI系统中，这些社会类别被转化为数学特征和算法参数。当AI系统做出决策时，它实际上是在应用这些学习到的社会类别，但以看似客观和科学的方式呈现。
超越分类：迈向更全面的认知方式
要解决人类和AI系统中的认知盲区，我们需要发展超越简单分类的更全面认知方式。这包括：
- 元认知能力：反思自己的思维过程，识别可能的偏见和盲点。
- 情境意识：理解行为和事件的背景，而非仅依靠表面特征。
- 多维度评估：考虑多种因素和证据，而非依赖单一指标或类别。
对于AI系统而言，这意味着开发能够理解上下文、考虑多种因素并识别自身局限性的算法。对于人类而言，这意味着培养批判性思维和自我反思的能力。
结论：从卢浮宫到未来的AI系统
卢浮宫盗窃案不仅是一次引人注目的犯罪事件，更是一面镜子，反映了人类认知和AI系统共享的深层机制。窃贼的成功在于他们理解并利用了社会分类系统，而这一系统正是人类和AI共同依赖的认知工具。
随着AI系统在我们的社会中扮演越来越重要的角色，特别是在安全和监控领域，我们需要认识到这些系统并非客观中立的观察者，而是反映了创造它们的社会和文化假设。卢浮宫盗窃案提醒我们，在追求更智能的技术解决方案时，我们不能忽视对人类认知和社会结构的理解。
最终，改进AI系统的关键可能不在于开发更复杂的算法，而在于发展更全面、更少偏见的认知方式。在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。这不仅是对AI开发者的启示，也是对每个人的提醒——我们的认知方式塑造了我们看到的世界，而这个世界可能并不像我们想象的那样客观。
