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  • 典型质量问题案例分析
    千次阅读
    2021-07-23 08:25:39

    对软件测试理解

    软件测试作为软件质量保证的一种重要方法,近些年来, 软件测试越来越受到产业界、教育界和学术界的重视。软件测试,描述一种用来促进鉴定软件的正确性、完整性、安全性和质量的过程。换句话说,软件测试是一种实际输出与预期输出间的审核或者比较过程。软件测试的经典定义是:在规定的条件下对程序进行操作,以发现程序错误,衡量软件质量,并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。

    1软件测试的方法

    黑盒测试

    在黑盒测试(或称功能测试)中,不考虑程序的内部结构和表现,其目的是确定程序的输入与输出是否与其规格一致,力图发现以下几类错误:

    是否有不正确或遗漏了的功能?在接口上,输入能否正确地接受?能否正确地输出结果?

    是否有数据结构错误或外部信息(例如数据文件)访问错误?性能上是否能满足要求?

    是否有初始化或终止性错误?

    黑盒测试的主要缺点是依赖于规格的正确性(实际情况并非如此)和需要采用所有可能的输入作为测试用例才能保证模块的正确性。

    白盒测试

    在该方法对软件的过程性细节做细致检查,对程序所有逻辑进行测试。通过在不同点检查程序的状态,确定实际的状态是否与预期的状态一致。测试用例从程序的逻辑中产生。确定程序逻辑覆盖有几条原则,其中之一是语句覆盖,要求程序中的每条语句至少执行一次。这条原则是必要的,但不充分,因为部分错误并不能检测出来。

    从上至下测试

    从上至下测试从程序的顶点模块开始,然后逐步对较低级的模块进行测试。为了模仿被测试模块的低级模块,需要哑模块或桩子模块。从上至下测试的主要好处就是排除了系统测试和集成,它可以让人们看见系统的早期版本并证明系统的正确性。它的效果之一可以提高程序员的士气。从上至下测试的主要缺点是需要桩子模块,并

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    千次阅读 2022-01-22 11:36:26
    利用典型性相关分析分析城市竞争力与基础设施与基础设施的相关性。 相关数据如下: 城市竞争力表现要素得分 城市基础设施构成要素得分 劳动生产率 y1/% 市场占有率 y2/% 居民人均收入 y3/% 长期...

    目录

    题目概要

    城市竞争力与基础设施的典型性相关分析

    摘要

    一、变量说明

    二、典型相关系数及其检验

    2.1计算典型相关系数并对其进行检验

    三、建立典型相关模型

    四、典型结构分析


    题目概要

            利用典型性相关分析法分析城市竞争力与基础设施与基础设施的相关性。

            相关数据如下:

    城市竞争力表现要素得分城市基础设施构成要素得分
    劳动生产率 y1/%市场占有率 y2/%居民人均收入 y3/%长期经济增长率 y4/%对外设施指数 x1对内设施指数 x2每百人电话数 x3技术设施指数 x4文化设施指数 x5卫生设施指数 x6
    45623.052.5843916.271.030.42502.151.231.64
    52256.671.31857921.51.340.131310.33-0.27-0.64
    46551.871.131044511.921.070.4481.310.490.09
    28146.761.38781315-0.430.19200.873.571.8
    38670.430.12898026.71-0.530.2532-0.09-0.33-0.84
    26316.961.37660911.07-0.110.07270.68-0.120.87
    45330.530.56607012.40.350.06310.28-0.3-0.16
    45853.890.28789613.93-0.50.2738-0.78-0.121.61
    35964.640.7464978.970.310.25430.49-0.09-0.06
    55832.61-0.12131499.22-0.280.8437-0.79-0.49-0.98
    33334.620.63622211.630.01-0.14240.37-0.4-0.49
    24633.270.59557316.390.02-0.47280.030.150.26
    39258.78-0.69903422.43-0.470.0345-0.76-0.46-0.75
    38201.47-0.34708318.53-0.45-0.234-0.45-0.34-0.52
    16524.320.44532312.220.72-0.83130.05-0.090.56
    31855.63-0.02601911.880.37-0.5421-0.11-0.24-0.02
    22528.8-0.16906915.70.010.3840-0.17-0.4-0.71
    21831.94-0.15549713.56-0.81-0.4922-0.38-0.21-0.59
    19966.36-0.15534412.43-0.24-0.9118-0.05-0.270.61
    19225.71-0.16423310.16-0.53-0.7727-0.45-0.181.08

    城市竞争力与基础设施的典型性相关分析

    摘要

            本文主要研究的是中国城市竞争力与城市基础设施之间的相关性,进而探索影响城市竞争力因素的问题。

            此模型中主要运用典型相关分析方法来研究城市竞争力评价问题,,对城市竞争力与城市基础设施的相关性进行实证分析,并据此提出相应的政策建议。

            本文建立了城市竞争力与基础设施之间的典型相关模型,经过分析,我们发现市场占有率是决定城市竞争力水平的首要指标,每百人电话数、设施指数和技术设施指数是影响城市竞争力的主要基础设施变量。

    关键词:典型相关分析法         城市竞争力        基础设施

    • 一、变量说明

            由题目所给的信息,城市竞争力主要取决于产业经济效益、对外开放程度、基础设施、市民素质、政府管理及环境质量等因素,我们选取劳动生产率、市场占有率、居民人均收入、长期经济增长率四个因素作为城市竞争力的表现要素。城市基础设施主要表现为物质形态的城市基础结构系统,我们选取对外设施指数、对内设施指数、每百人电话数、技术设施指数、文化设施指数、卫生设施指数六个指标作为城市基础设施的构成要素。典型相关变量的定义表格如表1所列。

    表1   典型相关变量的定义表格

    典型相关变量

    各要素指标

    城市竞争力表现要素变量 V

    劳动生产率y1

    市场占有率y2

    居民人均收入y3

    长期经济增长率y4

    城市基础设施构成要素变量 U

    对外设施指数x1

    对内设施指数x2

    每百人电话数x3

    技术设施指数x4

    文化设施指数x5

    卫生设施指数x6

    • 二、典型相关系数及其检验

            我们通过Spss软件对城市竞争力表现要素变量U和城市基础设施构成要素变量V进行典型相关分析。典型相关系数及其检验如表2所列。

    表2   典型相关系数检验表

    序号

    相关系数

    特征值

    威尔克统计

    F

    分子自由度

    分母自由度

    P

    1

    .960

    11.787

    .004

    5.886

    24.000

    36.096

    .000

    2

    .950

    9.244

    .050

    4.042

    15.000

    30.768

    .001

    3

    .647

    .720

    .507

    1.212

    8.000

    24.000

    .334

    4

    .357

    .146

    .872

    .633

    3.000

    13.000

    .606

            从表2看,前两个典型相关系数均较高,表明相应典型变量之间相关性较强。但要确定典型变量相关性的显著程度,尚需进行相关系数的统计量检验,具体做法是:比较P值与显著性水平0.05大小,据比较结果判定典型变量相关性的显著程度。检验之后,我们发现前两个典型相关系数均通过了我们的相关系数的 统计量检验,表明相应典型变量之间相关系数显著,能够用城市基础设施变量组来解释城市竞争力变量组。由于后两个典型相关系数未通过显著性检验,以下模型基于前两个典型相关系数建立。

    • 三、建立典型相关模型

            鉴于原始数据的计量单位不同,不宜直接进行比较,本文采用标准化的典型系数,给出典型相关模型,通过Spss软件分析可得标准化典型相关变量对应的线性组合系数,系数如表3所列。

    表3   标准化典型相关变量对应的线性组合系数

    变量

    1

    2

    变量

    1

    2

    劳动生产率y1

    .140

    .132

    对外设施指数x1

    .154

    .213

    市场占有率y2

    .718

    -.736

    对内设施指数x2

    .342

    .264

    居民人均收入y3

    .427

    .772

    每百人电话数x3

    .491

    .395

    技术设施指数x4

    .337

    -.869

    长期经济增长率y4

    .029

    .006

    文化设施指数x5

    .115

    .243

    卫生设施指数x6

    .142

    -.386

            由表3可得典型相关模型如表4所列。

    表4   典型相关模型

    1

    u1 = 0.154 x1+0.342 x2+0.491 x3+0.337 x4+0.115 x5+0.142 x6

    v1 = 0.140 y1+0.718 y2+0.427 y3+0.029 y4

    2

    u2 = 0.213 x1+0.264 x2+0.395 x3 - 0.869 x4+0.243 x5 - 0.386 x6

    v2 = 0.132 y1-0.736 y2+0.772 y3+0.006 y4

            从表4中第一组典型相关方程可知,基础设施方面的主要因素是x2,x3,x4(典型系数分别为0.342,0.491,0.337),说明基础设施中影响城市竞争力的主要因素是对内设施指数(x2)、每百人电话数(x3)和技术设施指数(x4);城市竞争力的第一典型变量v1与y2呈高度相关,说明在城市竞争力中,市场占有率(y2 )占主要地位。根据第二组典型相关方程,x4(技术设施指数)是基础设施方面的主要因素,而居民人均收入( y3)是反映城市竞争力的一个重要指标。由于第一组典型变量占有的信息量比重较大,所以总体上基础设施方面按重要程度依次是x3,x2,x4,反映城市竞争力的主要指标是y2,y3。

    • 四、典型结构分析

            典型结构分析是分别计算原始变量与典型变量之间的相关系数得到的,如表5所列。

    表5   结构分析(相关系数)

    u1

    u2

    v1

    v2

    u1

    u2

    v1

    v2

    x1

    0.714

    -0.094

    0.686

    0.327

    y1

    0.604

    0.472

    0.629

    0.497

    x2

    0.637

    0.344

    0.612

    0.327

    y2

    0.814

    -0.503

    0.848

    -0.529

    x3

    0.719

    0.543

    0.690

    0.515

    x4

    0.723

    -0.632

    0.694

    -0.600

    y3

    0.671

    0.667

    0.699

    0.702

    x5

    0.410

    -0.469

    0.394

    -0.445

    y4

    0.163

    0.369

    0.169

    0.389

    x6

    0.197

    -0.725

    0.189

    -0.689

            由表5可知,x1,x2,x3,x4 与“基础设施组”的第一典型变量u1均呈高度相关,说明对外设施、对内设施、每百人电话数和技术设施在反映城市基础设施方面占有主导地位,其中由以技术设施居于首位。x4与基础设施组的第二典型变量和竞争力组的第一典型变量都呈高度相关。“竞争力组”的第一典型变量v1与y2的相关系数比较高,体现了y2在反映城市竞争力中占有主导地位。y3与v1,v2均呈较高相关,但v2凝聚的信息量有限,因而y3在“竞争力”中的贡献低于y2。由于第一对典型变量之间的高度相关,导致“基础设施组”中的 则与“影响组”的第一典型变量也呈高度相关。这种一致性从数量上体现了“基础设施组”对“竞争力组”的本质影响作用,与指标的实际经济联系非常吻合,说明典型相关分析结果具有较高可信度。

    本文主要参考《数学建模算法与应用》一书。

    展开全文
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    下面我们一起来看看在软件测试中常见的性能问题,希望大家可以通过这七个比较典型案例分析,充分掌握各种性能问题的解决方法。 案例一:某次压力测试,系统CPU等指标较正常,但偶发间断时间请求耗时特别高 |[Full ...

    在用户场景不确定的情况下,我们为了保障软件的正常运行就必须对软件的性能进行测试。下面我们一起来看看在软件测试中常见的性能问题,希望大家可以通过这七个比较典型的案例分析,充分掌握各种性能问题的解决方法。

    案例一:某次压力测试,系统CPU等指标较正常,但偶发间断时间请求耗时特别高

    |[Full GC (Ergonomics) [PSYoungGen: 944K-> 890K(2048K)]

    [ParOldGen: 7129K-> 7129K(7168K)18074K->8019K(9216K),

    [Metaspace: 3357K-> 3357K(1056768K0], 0.1213761 secs| [Times:

    user=2 sys=0.00, real=2 secs]

    JVMGC问题:

    Full GC Stop the world

    减少FullGC时间,老年代降低

    案例二:某次压力测试,php 程序, php-fpm内存增长,OOM导致服务挂掉。

    排查原因,使用了某第三方so插件做JSON解析,但第三方so插件有内存泄漏问题。

    Max-request, fast-cgi 固定请求数后重启。

    案例三:某次压力测试,同样并发TPS,但前期性能良好,后期数据库CPU飙升

    压测会产生大量级的数据,数据增长会带来性能的损耗

    压测数据不合理,导致统一设备 关联多个用户,服务端不做限制的in查询

    不合理分页,未做页数limit,导致将数据库新增数据全部查询

    案例四:某次稳定性测试,如果HTTP入口流量仅百QPS,但下游RPC服务打挂。

    商户列表,For 循环调用下游解决,导致请求数百倍扩大。

    使用Batch接口减轻压力,Batch 接口可能带来的功能隐患。

    案例五:某次稳定性测试,大并发TPS,前期性能良好,分片缓存,在模拟缓存单点失效后大量数据库穿透。

    缓存不合理的分片策略,使用除模方式。导致大量缓存统-一时间失效。

    不合理的负载均衡算法也会有类似问题。

    一致性Hash解决缓存问题。

    案例六:某次压力测试,服务端CPU飙升打满。CPU计算型

    Top -H -P pid

    Pstack pid

    Trace -p pid

    代码逻辑问题:

    同步解析接口,使用正则方式匹配返回内容,但由于返回内容过大,导致CPU飙升。正则,大数据的JSON序列化反序列化。

    另外死锁问题也可以通过类似方式调优CPU不高,但服务响应耗时高,请求堆积。

    案例七:某次压力测试,CPU/内存/网络 等指标表现良好,但响应耗时非常久

    监控查看磁盘I0异常,追查发现日志级别设置为Debug,大量日志打印拖累性能。

    同步日志,可能是潜在的性能杀手。

    以上就是软件测试常见性能问题的案例分析,大家都能够解决了吗?

    随着信息产业的迅猛发展,IT行业已经赶超金融业成为中国平均薪水最高的行业,并且以每年20%的速度递增。

    测试行业作为IT公司内部必不可少的重要组成部分,是推动软件质量提升的关键环节,甚至被誉为是软件质量把关的最后的一道生命防线,因此这一岗位也越来越受到企业的重视。

    随着软件测试人才缺口的扩大,其岗位的薪资待遇和发展前景也处于上升空间。

    根据第三方数据平台统计,北京软件测试工程师平均月薪14.3K,其中拿 10K-15K 工资的占比最多,达 35.2% 。
    在这里插入图片描述
    △ 数据来源于职友集,如侵删

    软件测试行业前景
    人才缺口大

    国内测试人才缺口超30万,且逐年递增

    发展方向广
    各行各业都需要,尤其是IT、金融、手游

    专业无限制
    计算机专业、非计算机专业占比3:4

    适合零基础
    专业、性别不限,没有基础也能学习

    技术上手快
    3.5个月,快速学习、系统掌握

    职业生涯稳
    任何软件项目都需要测试,IT在,测试在

    看了软件测试的薪资及前景,是不是很多小伙伴跃跃欲试?这个时候大家可能会遇到一个共同的问题:学习软件测试有必要去培训班吗?

    答案不是绝对的,但是仅仅凭借自学就能就业的人还是少数中的少数。绝大多数人都需要经过系统地指导和培训,才能充分掌握软件测试相关技能。

    有想自学的小伙伴们不妨先看看这套学习路线图的视频,看看自己适不适合入行~

    软件测试学习路线图详细介绍

    第一阶段 功能测试

    学前导读:学习本阶段内容,可全流程功能测试解决方案、Web自动化测试解决方案、数据分离解决方案、自动化测试报告解决方案、日志收集解决方案。

    1.2022全网首发、最适合新手的软件测入门到实战教程上线啦!

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    第二阶段 Python编程

    学前导读:学习本阶段内容,可掌握Python语法, 具备编程能力; 能建立编程思维以及面向对象程序设计思想; 能掌握UnitTest框架管理测试用例。

    10天玩转Python软件测试

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    本课程将教会大家搭建Web自动化和移动自动化测试环境;掌握Web自动化测试流程和脚本编写;掌握移动自动化测试中元素的定位方法、元素操作和手势操作;熟练掌握ADB工具的使用; 掌握PO模式的设计思想,并能够对页面进行封装;掌握数据驱动的实现方式; 能够在实际项目灵活运用自动化的相关技术。

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    2.零基础入门移动自动化——Appium框架

    本课程会详细讲解Appium框架,Appium是一个开源的、跨平台的自动化测试框架,该框架适用于Native Application、Mobile Web Application或Hybrid Application的自动化测试。

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    3. 轻松教你使用Appium进行IOS真机自动化测试

    本套课程,将环境安装的步骤和注意事项呈现给学员,模拟器到真机实操,都进行演示讲解。内容丰富,生动形象,学完即可完成IOS端环境安装及实操。

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    第四阶段 接口自动化

    学前导读:接口测试是所有自动化测试应用频率最高部分。此阶段共分成14个部分进行详讲。

    接口测试精讲+传智健康实战教程

    本教程会涉及HTTP,Postman,Pymysql,requests库,集成UnitTes,Dubbo等诸多工具,最后用传智健康项目进行本阶段项目实战。

    4天玩转接口测试,接口重点全解析+传智健康项目实战(包含requests库,集成UnitTes,Dubbo等诸多工具)

    第五阶段 性能测试

    学前导读:性能测试属于高级测试范畴,对于薪资的提升帮助很大,本阶段视频讲解性能测试环境搭建,JMeter工具的使用,性能测试监控、分析和调优方法。

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    性能测试全套教程,4天快速入门性能测试+项目商城实战(含JMeter工具等)

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    “外卖骑手,困在系统里“背后的伦理思考

    • 背景

    去年,一篇叫《外卖骑手,困在系统里》的深度调查报道,引发全民对外卖行业商业伦理、职业风险、用户体验的讨论。2万字长文,23张配图,细数了美团、饿了么崛起背后平台、600万外卖骑手以及5亿用户之间的需求与矛盾。由于平台不断压缩送餐时间,外卖骑手“舍命狂奔”,事故不断,已成为“高危职业”。此外,报道还分析了苛责的用户评价、时效体系,制造并不断加剧了矛盾。事件发酵后,饿了么率先表示,将给用户“多等5分钟”的选择;美团则在一天后发文,表示认错、反思,将给用户“多等8分钟”的选项,并将加大资金和技术投入,保障骑手安全和权益。    外卖行业已高速冲入“下半场”,外卖平台、商家、骑手的矛盾日益凸显。我们不禁会思考到底是谁“偷走”了外卖骑手的时间和安全?谁应该承担这种责任?“他”为什么要这样做?是什么加剧了外卖平台、商家、骑手的矛盾?

    • 案例介绍

    在过去一年多时间里,美团配送团队在机器学习、运筹优化、仿真技术等方面,持续发力,深入研究,并针对即时配送场景特点将上述技术综合运用,推出了用于即时配送的「超级大脑」——O2O 即时配送智能调度系统。

    系统首先通过优化设定配送费以及预计送达时间来调整订单结构;在接收订单之后,考虑骑手位置、在途订单情况、骑手能力、商家出餐、交付难度、天气、地理路况、未来单量等因素,在正确的时间将订单分配给最合适的骑手,并在骑手执行过程中随时预判订单超时情况并动态触发改派操作,实现订单和骑手的动态最优匹配。同时,系统派单后,为骑手提示该商家的预计出餐时间和合理的配送线路,并通过语音方式和骑手实现高效交互;在骑手送完订单后,系统根据订单需求预测和运力分布情况,告知骑手不同商圈的运力需求情况,实现闲时的运力调度。通过上述技术和模式的引入,订单的平均配送时长从 2015 年的 41 分钟,下降到 32 分钟,进一步缩短至 28 分钟,另一方面,在骑手薪资稳步提升的前提下,单均配送成本也有了 20% 以上的缩减。

    但骑手们永远也无法靠个人力量去对抗系统分配的时间,他们只能用超速去挽回超时这件事。一位美团骑手告诉《人物》,他经历过的最疯狂一单是1公里,20分钟,虽然距离不远,但他需要在20分钟内完成取餐、等餐、送餐,那天,他的车速快到屁股几次从座位上弹起」。

    超速、闯红灯、逆行……在我看来,这些外卖骑手挑战交通规则的举动是一种逆算法,是骑手们长期在系统算法的控制与规训之下做出的不得已的劳动实践,而这种逆算法的直接后果则是——外卖员遭遇交通事故的数量急剧上升。2017年上半年,上海市公安局交警总队数据显示,在上海,平均每2.5天就有1名外卖骑手伤亡。同年,深圳3个月内外卖骑手伤亡12人。2018年,成都交警7个月间查处骑手违法近万次,事故196件,伤亡155人次,平均每天就有1个骑手因违法伤亡。2018年9月,秦皇岛交警查处外卖骑手交通违法近2000宗,美团占一半,饿了么排第二。

    • 案例分析

    我们看到了“困在算法里”的外卖平台骑手们,面对不断压缩的订单送达时间,他们没有选择,只能遵循算法的设计逻辑,看着手机上一条直线的数字地图,在现实的道路上“与死神赛跑,和交警较劲,和红灯做朋友”。我们做了以下思考:

    1.谁“偷走”了外卖骑手的时间和安全?是人工智能算法。算法不仅仅学习了外卖骑手正常行驶下最好的路线,还学习了某些“聪明的”外卖骑手非正常形式的路线,这就导致了算法系统就认为外卖骑手们都有能力达成如此的效率,使得外卖订单越来越难按约定时间送到,从而外卖骑手在如此重压下,往往会铤而走险,最终酿成惨剧。

    但是算法永远都是工具,算法没有错,错的只是操作算法的人,即算法工程师,算法工程师应该承担这个责任。算法如何压榨外卖骑手的原因很多程度上在于算法工程师松弛了骑手们应该遵守规则的限制,将某些“非常规”行驶的外卖骑手的行为视为不见。

    2.算法工程师这样做,导致各种惨案,难道不觉得违心吗?可能他们未必会觉得违心,首先因为从个人角度考虑,他们只创造算法,但是算法别人怎么用,用在哪里,跟自己无关了;其次,从公司角度考虑,他们为公司创造利润,公司给予他们回报,合规合法;再次,从职业角度考虑,他们的工作就是为了解决最优化问题,为雇主获得最大利润;最后,从社会角度考虑,人工智能算法的数据来源于外卖骑手本身,是外卖骑手本身的不规范,才导致的算法学习到这种方式。

    3.算法工程师的解释看似都合规合法,但这个问题的根源到底在哪?根源就是他们的行为虽然合规合法,但是他们违背了工程师的伦理责任。James Armstrong 等人在《决策者:工程师的伦理学》一书中指出,工程师具有多种角色:统治者——因其拥有技术政治和物质财富而被看作乌托邦社会中的决定性角色;守望者——以工程知识为基础,追求社会利益的最大化;有产者的仆人——管理者的仆人,将管理者的思想变成现实;社会的仆人——忠诚于社会事业;遵守社会规范的游戏者——按照政治和经济的规则,希望在竞争中获胜。因此,算法工程师不仅要对雇主(组织)忠诚、要对职业忠诚,还要对社会忠诚。明知不可为而为之,利用某些外卖骑手的不规范,强行加到每个骑手,这样的压迫,压榨行为并不是对职业忠诚,也不是对社会忠诚。

        4.算法工程师应该怎么做?他们应该去寻找到创造性的中间解决方式,但如果暂时没有找到这种方式,当雇主、职业、社会三者之间存在冲突时,工程师要优先忠诚于社会,次之是职业,再次是雇主(组织)。

    5.是什么加剧了外卖平台、商家、骑手的矛盾?深层原因是什么?一些矛盾的背后,最根本的原因往往都不是矛盾对象以外的问题,而是矛盾对象本身的问题。外卖平台太重视效率,消费者太在乎外卖的派送时间,外卖骑手为了挣钱,敢于冒险。平台速度是一种时间节奏,集中体现着平台规则和算法支配下的统一性、规划性和标准性,而且蕴含着一种肤浅的消费哲学,代价就是将劳动者的主体性、情感性和立体感隐藏起来,这也助推了平台算法所带来的社会不平等,从而加剧了三方的矛盾。

    • 关于人工智能算法的结论与建议
    1. 建构算法风险伦理评估模型与审查体系

    人工智能应该是道德的、向善的,但对算法的道德要求、技术标准、评估体系等方面,仍然存在很大的提升空间。算法的关键属性特征能够影响风险的形成效果,而算法风险的准确评估则需要经历一个较为复杂的认知与实现过程。算法由编程代码组成,而编程代码本身是无法监管的。相反,只有相应的规范管理实体或规范的实际结果才能被规范。

    1. 提升算法的伦理信任阈值与制定评估指标

    为防止算法欺骗或者操纵人类,在人与算法互动的过程中维护人的能动性,提升算法伦理信任阈值是防范算法风险的重要路径。伦理信任阈值包括算法风险与伦理相关的主题要素,如透明度、可解释性、价值观、公众道德期望等。这些伦理维度的量化特征属性,将与算法风险有关的各种度量指标纳入伦理设计过程之中,涵盖了大部分已经达成的伦理共识原则。不正当偏见的损害性主张容易造成算法的可信度下降,因此算法在设计之初便要符合道德规范的设计,嵌入相对公平的伦理价值,以避免造成算法的越界应用和不当后果。

    1. 设立算法风险伦理问责机制

    算法以及源代码获取的渠道日益开源,其安全可靠性成为衡量算法风险的重要因素,这就要求我们不仅要对技术的精准使用负责,还要对其可能造成的社会伦理影响负责。从认知科学视角探讨算法风险的社会影响,从伦理嵌入、风险评估、公众参与等方面,探讨基于社会影响和公众接受度的算法风险认知,是消除算法偏见、实现公平正义的重要途径。

    • 其他与人工智能相关的伦理问题

    AI的伦理问题1:

    AI人脸识别存在风险问题—“变脸”:

    2018 年初,有位名叫“Deepfake”的匿名 Reddit 用户用自家的电脑和开源的人工智能工具,鼓捣出了人工智能“变脸术”,可以在任何视频中将一个人的脸换成另一张脸。这样会导致许多的欺诈、以及侵害他人肖像权等问题。

    短短几周,网上就到处充斥着换上名人脸的粗劣色情片。尽管 Reddit 很快封杀了 Deepfake,但为时已晚,这种技术已经在网络上扎根。

    由于不少高频使用的 App 都用手机号+面部图像注册登录,中国用户担心 AI 换脸软件被不法分子利用,通过技术合成完成刷脸支付等;或在微信视频,假扮家人朋友却不被识破,导致诈骗甚至更严重的犯罪行为。

    案例分析:

    利用AI进行换脸,从而侵犯他人的利益,是严重的伦理行为,甚至是犯罪行为。存在着恶意欺诈的行为。

    AI的伦理问题2:

    假新闻问题:

    2019 年 2 月 15 日,AI 研究机构 OpenAI 展示了一款软件 GPT-2,只需要给软件提供一些信息,它就能编写逼真的假新闻。

    OpenAI 公布了软件编写新闻的过程。研究人员给软件提供如下信息:“一节装载受控核材料的火车车厢今天在 Cincinnati 被盗,下落不明。”以此为基础,软件编写出由 7 个段落组成的新闻,软件还引述了政府官员的话语,只不过,这些信息全是假的。

    如果 GPT-2 可被用来写假新闻,理论上,也有可能被用来生产仇恨语言和暴力言论,包括垃圾邮件、虚假社交言论等。由于 GPT-2 生成的文本都不是单纯复制粘贴来的,而是 AI 的即时生成,这导致负面文字无法被有效地追踪和清理。况且,如果机器写出文字进行传播,责任人很难被定性,且追查。很容易引发其他现象。

    案例分析:

    利用技术生成新闻,涉及到虚假信息,从而产生非常严重的影响,这些影响是非常恶劣的;一旦信息大范围传播,对社会造成的影响也是无非控制的,一定程度上,发明人本身存在伦理问题。

    AI的伦理问题3(争议问题):

    监控学生上课

    将先进技术用于教学场景,算是最具争议的一类应用。2019 年 11 月,浙江一小学戴监控头环的视频引起广泛的关注与争议。

    视频中,孩子们头上戴着号称“脑机接口”的头环,这些头环宣称可以记录孩子们上课时的专注程度,生成数据与分数发送给老师和家长。这个又在现实生活中充满了广大的争议。有些人认为是时代的进步,更加有助于教学质量的把控,更多人认为这样的方式不妥。

    案例分析:这个事件说明了AI一方面在让人类进步的同时,一方面也对人的隐私产生了重大影响,这个一直是长期争议的话题。

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