國外父母開始用 AI 審查保姆了，但似乎不太可靠

找保姆是個棘手活，因為要從幾面之緣判斷一個陌生人是否合適照顧不完全具備自理能力的老人或小孩從來都不容易。

現在，人工智慧要來幫我們做這個決定了。

來自伯克利大學的創業團隊在上個月正式推出 Predictim，一項可幫助父母篩選保姆候選人的服務。

Predictim 將掃一遍保姆候選人的 Facebook、Twitter 和 Instagram 等社交網路賬號內容，並最終為父母生成一份囊括了「嗑藥」「欺凌/騷擾」等可能性評估的《安全報告》。

每個人最重視的都是自己孩子以及所愛之人的安全。我們的目標是通過向父母提供所需工具來緩和這種焦慮，並為他們所愛之人找到最值得信任和可靠的護理者、鋼琴教師、家教等等。

Sal Parsa 說，他和 Joel Simonoff 聯合創立的 Predictim 顯然想將這項服務延伸從保姆至任何一切和信任相關的私人僱傭服務上。在看「大餅」前，我們不妨先了解一下用過這項服務的人怎樣看。

父母喜聞樂見，但也心存疑慮

社交網路能體現一個人的個性，但為什麼她（的欺凌指數）是 2 而不是 1 分呢？

結果，這個 24.99 美元/次的服務告訴她，她的心儀保姆在「欺凌、騷擾、態度不好和不尊重人」方面拿了 2 分，5 分為最危險。這一下子讓原本心滿意足的她擔心了起來，同時卻無法親自去審視到底是什麼因素導致這個「高分」。

另一位母親也遇到了類似情況。在她看來，這個服務的問題在於，她無法判斷演算法究竟是搜到了候選人在社交網路上引用了一些電影台詞或歌詞等流行文化用語，還是真的找到了能反映候選人的欺凌類語言。

與此同時，Battaglia 的保姆 Malissa Nielsen，也就是被打上了「2 分」的 24 歲女孩，對這個服務感到很不滿：

電腦並沒有情感，它又怎能評判所有事情？

Nielsen 每周去一次教堂，粗口都不說一句，現在正在攻讀早教專業，以後還希望開一家自己幼兒園。她明白父母想多了解一下照顧自己孩子的人，同時也對自己有信心，所以在溝通下同意了讓兩個聘請她的家庭看她的社交賬號，但並不知道他們會用演算法來評測。

需要說明的是，在國外做孩子保姆的大多都是年輕人（和國內的「阿姨」不同）。你可以說社交網路在時間跨度上記錄了很廣個人信息，與此同時，他們發布的內容包含很多「梗」或是諷刺的話，演算法又會不會誤解？

鑒於演算法評測過程就是一個「小黑箱」，沒有人能確定具體是什麼影響了演算法判斷。

這也是為什麼 Parsa 甩鍋說這份測試應該是輔助材料，「結果可能準確或不準確地反映保姆的真實個性。」

薛定諤的信任和難以察覺的歧視

看到這裡，你也許會說「那別用就好啦！」但不妨換位思考，如果需要請陌生人做保姆，有這樣一個工具給你檢測，你能否能忍住？據保姆中介平台Care.com 調查統計，50% 的父母最後沒為孩子找保姆就是因為尋找保姆的過程壓力太大，難以把控。

一旦走上「我先測試看看，準不準確我再判斷」，我們就要走進「薛定諤的信任」領域。

如果你要用這個工具，但保姆不願意給出社交賬號授權，那你會懷疑他們是否有所隱藏（即便人家只是重視隱私）；如果你本來很喜歡這個人，但卻像 Battaglia 一樣莫名測出了一個「2 分」，你也控制不了自己會去懷疑和擔憂，即使這個分數準確度無從斷定。

此外，不少人工智慧領域專家更擔心的是，這種類型的演算法很可能會默默地增強各種歧視問題，亞馬遜的人工智慧演算法引擎此前就爆出性別歧視問題：它不喜歡女性應聘者。

由於亞馬遜的招聘演算法最開始的訓練素材是公司過去十年來的簡歷，但由於科技行業原本就是由男性主導，所以演算法也學到了這個規律，並主動給包含「女性」關鍵詞的簡歷評低分。

現在，亞馬遜放棄了自己的招聘演算法，但新創公司 Fama 則為上百家員工人數超過 1000 人的公司提供服務，評估員工和潛在僱員的社交賬號信息。稍微好點的是，Fama 會返回一份帶「問題推文」超鏈接的報告，公司可以進行自主判斷和審查。

從這個角度來看，Fama 提供的更像是「篩查」，而 Perdictim 就更像是「下判斷」。但沒有「問題推文」超鏈接來進行二次審查對於父母而言問題也沒想像中大。

舊金山的 Diana Werner 是兩個孩子的母親，她認為 Perdictim 這種軟體能為找保姆的父母「買個安心」，並相信保姆也應該分享自己的社交信息來進行分析。

有背景調查固然好，但 Perdictim 還能深度剖析一個人。（在我住那邊，肯定）100% 的父母都想要用這個服務，我們都想要完美的保姆。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！