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，几分钟后却带着价值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——这个全球安保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），这些男子在任何人意识到发生了什么之前就消失在城市车流中。
卢浮宫外观特写和世纪大盗案后的破碎窗户。图片来源：Yann Vernerie
调查人员后来揭示，这些盗贼穿着高可见性背心，将自己伪装成建筑工人。他们带来了一台家具升降机，这在巴黎狭窄街道上是常见的景象，并利用它到达一个俯瞰塞纳河的阳台。穿着工人服装的他们看起来似乎本就该在那里。
常规的陷阱：人类认知的自动分类
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。盗贼理解了我们认为'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，它就会从我们的视线中消失。
视觉的社会学：人类与AI的共同认知机制
人类持续进行心理分类，以理解周围的人和事。当某事物符合'普通'类别时，它就会从我们的视线中消失。
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。
卢浮宫的盗贼不被视为危险，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加显眼，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，而让其他人畅通无阻。
社会学视角：AI作为人类文化的镜像
社会学的视角帮助我们认识到这些问题并非孤立的。AI并没有发明自己的类别；它学习的是我们的类别。当计算机视觉系统在安全录像上训练时，如果'正常'被特定的身体、服装或行为定义，它就会复制这些假设。
正如博物馆的保安因为盗贼看起来像'本该在那里'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：它们反映回我们的社会类别和等级制度。在卢浮宫案例中，镜子朝向我们。盗贼成功不是因为它们不可见，而是因为它们通过正常性的透镜被看到。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：认知偏见的延续
这种感知与分类之间的联系揭示了关于我们日益算法化世界的重要信息。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：根据感觉客观但实际上是文化学习的线索，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保。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，同样的盲点将继续存在。
案例分析：卢浮宫盗窃案与AI系统的相似之处
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。盗贼之所以成功，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。
AI视觉识别系统如何通过分类模式识别物体与行为
在这样做的同时，他们展示了人和机器如何可能将一致性误认为安全。他们在光天化日之下的成功不仅是计划周密的胜利，更是分类思维的胜利，这种逻辑既 underlying 人类感知，也 underlying 人工智能。
这一案例揭示了几个关键点：
认知效率与准确性之间的权衡：人类和AI系统都倾向于快速分类以处理信息，但这种效率往往以准确性为代价。
文化偏见的技术复制：AI系统通过学习人类数据，不仅复制了人类的认知模式，还可能放大和永久化这些偏见。
异常检测的局限性：无论是人类还是机器，异常检测系统都难以识别那些符合'常规'框架内的异常行为。
启示与反思：超越分类思维
卢浮宫盗窃案给我们带来的教训是明确的：在我们教会机器看得更好之前，我们必须首先学会质疑我们自己的视觉方式。
对AI发展的启示
训练数据的多样性：AI系统的开发者需要确保训练数据代表多元视角，避免复制单一文化视角的偏见。
可解释性设计：AI系统应该能够解释其决策过程，使人类能够识别和纠正潜在的分类错误。
持续学习机制：AI系统需要能够适应不断变化的社会规范和文化背景，避免过度依赖历史数据中的静态模式。
对人类认知的反思
意识化自动化思维：我们需要意识到自己的分类倾向，并有意识地挑战这些预设类别。
培养多元视角：通过接触不同文化和背景，我们可以扩展自己的认知框架，减少刻板印象的影响。
平衡效率与警觉：在日常决策中，我们需要在高效处理信息和保持适当警觉之间找到平衡。
未来展望：构建更安全的认知系统
卢浮宫盗窃案不仅是一个安全警示，也是一个认知警示。随着AI系统在安全、监控和决策制定中的应用日益广泛，我们需要确保这些系统不会复制人类的认知盲点。
未来的发展方向可能包括：
混合智能系统：结合人类直觉和AI分析的系统，可以弥补双方的认知盲点。
对抗性训练：通过故意引入'边缘案例'来训练AI，提高其对异常情况的识别能力。
伦理框架：建立明确的伦理框架，确保AI系统的设计和部署考虑社会多样性和公平性。
结论：超越常规的思维革命
卢浮宫盗窃案揭示了一个深刻的真相：无论是人类还是机器，我们都被自己的认知框架所限制。盗贼之所以成功，不是因为他们做了什么特别的事情，而是因为他们做了完全符合'常规'的事情。这一悖论提醒我们，真正的安全不仅来自技术进步，也来自思维的转变。
在人工智能时代，我们需要培养一种新的认知能力：在识别模式的同时，保持对异常的敏感；在追求效率的同时，保持对细节的关注；在依赖分类的同时，保持对个体独特性的尊重。只有这样，我们才能构建一个既高效又安全的未来，一个不被常规思维所束缚的未来。
卢浮宫的玻璃已经修复，但我们的认知窗户仍然需要擦拭。在技术不断进步的今天，或许最需要升级的不是我们的监控系统，而是我们的思维方式。
