在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（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，就消失在城市的车流中。
调查人员后来揭示，盗窃者穿着高能见度背心，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。穿着工人服装的他们看起来似乎理所当然地属于那里。
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——来看待世界。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（AI）系统以同样的方式工作，因此也容易犯同样的错误。
社会表演与认知分类
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：人们通过采纳他人期望的线索来'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，它就会从注意中滑落。
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，分类是文化性的；对AI而言，分类是数学性的。
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'和谁看起来'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。
卢浮宫的盗窃者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，而让其他人不受注意地通过。
社会学视角下的AI系统
社会学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'由特定的身体、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盗窃者看起来似乎属于那里而视而不见，AI也可能忽略某些模式，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，这面镜子转向了我们。盗贼成功并非因为他们不可见，而是因为他们通过正常性的视角被看到。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日益算法化的世界中的某些重要问题。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：基于感觉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，它们仍将依赖分类。某人或某物必须决定什么算作'可疑行为'。如果这一决定基于假设，同样的盲点将持续存在。
认知偏差的启示
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。
在这样做的同时，他们展示了人和机器如何可能将 conformity（ conformity）误认为安全。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。
这一案例揭示了人类认知与AI系统之间的深刻联系。当我们训练AI系统时，我们实际上是在向它们灌输我们的认知偏见和分类方式。卢浮宫盗窃案表明，这些偏见可能导致灾难性后果——无论是物理世界还是数字世界。
超越分类思维
在日益依赖AI决策的世界中，我们需要发展超越简单分类的思维方式。这意味着：
意识到分类的局限性：认识到分类虽然高效，但可能导致盲点和偏见。
多元视角的重要性：采用多种视角来评估情况，避免单一分类框架的限制。
持续质疑'正常'定义：定期审视和更新我们对'正常'和'异常'的定义，以反映社会的多元性。
AI系统的透明度：确保AI系统的决策过程是可解释的，能够识别和纠正潜在偏见。
人类监督的必要性：在关键决策中保持人类监督，特别是当AI系统可能反映和放大社会偏见时。
未来展望
卢浮宫盗窃案提供了一个独特的视角，让我们重新思考人类认知与AI系统之间的关系。随着AI技术在安全、监控和决策制定中的广泛应用，我们需要更加谨慎地设计这些系统，确保它们不会无意中复制和放大人类社会的偏见和盲点。
未来的AI系统开发需要更加注重：
多样化的训练数据：确保AI系统从多样化的数据集中学习，反映社会的多元性。
持续的偏见检测：开发工具和方法来持续检测和纠正AI系统中的偏见。
跨学科合作：结合社会学、心理学、计算机科学和伦理学等多学科知识，开发更加公正和有效的AI系统。
公众参与：确保AI系统的开发过程纳入多元利益相关者的观点和需求。
结论
卢浮宫盗窃案不仅是一次引人注目的犯罪，更是一面镜子，反映了人类认知和AI系统的共同盲点。盗贼成功的关键在于他们理解并利用了人们对'正常'类别的认知盲区。这一洞察同样适用于AI系统——它们通过学习人类数据来理解世界，不可避免地会吸收和放大其中的偏见和盲点。
在日益算法化的世界中，我们需要认识到：无论是人类还是机器，分类都是一种高效但不完美的策略。在教会机器更好地'看见'之前，我们必须首先学会质疑自己如何'看见'世界。这意味着我们需要发展超越简单分类的思维方式，更加警惕认知偏见，并在设计AI系统时更加注重多样性和包容性。
卢浮宫盗窃案的教训是明确的：在技术不断进步的同时，我们需要保持对人性和社会复杂性的深刻理解，确保技术服务于人类的共同福祉，而不是无意中复制和放大我们的盲点和偏见。
