在人工智能的狂热追捧中，我们常常忘记一个简单的事实：机器不会说谎，但它会误导。它不是真理的化身，而是人类思维的延伸和放大。这听起来像是某种哲学命题，但现实远比这更荒谬。
人工智能系统的核心是算法，而算法的本质是数据的排列组合。当我们在训练模型时，输入的数据决定了它的“认知”。如果数据本身带有偏见，比如历史上的性别歧视、种族刻板印象或地域偏见，那么机器就会把这些偏见当作“事实”来处理。它不会质疑，不会反思，只会重复。于是，一个本应客观的系统，变成了人类错误的放大器。
举个例子，人脸识别技术曾被曝出对深肤色人群识别率较低。这不是因为算法本身有问题，而是因为训练数据中浅肤色样本远多于深肤色样本。换句话说，机器不是“看错了”，而是“没看过”。它没有能力去理解什么是多样性，它只是忠实地复制了人类社会的不平等。
更讽刺的是，当这些系统被用于司法、招聘、贷款审批等关键领域时，它们的“客观性”反而成了最大的陷阱。人们相信机器不会犯错，于是把决定权交给它，结果却让偏见以更隐蔽的方式继续存在。这就像把一把生锈的刀交给病人，然后告诉他们这是最锋利的手术工具。
我们一边高呼“科技改变世界”，一边又对科技的局限视而不见。人工智能被塑造成一种神秘而不可控的力量，仿佛它真的能超越人类，成为新的统治者。但事实上，它只是人类思维的镜子，只不过这面镜子被装进了金属外壳，披上了数学外衣。
有人会说，这只是技术发展的必经阶段，未来一定会改进。但这恰恰暴露了一个更大的问题：我们是否准备好面对技术背后的伦理责任？当我们用“算法黑箱”作为借口，逃避对决策过程的追问时，其实是在为自己的懒惰和无知找借口。
人工智能不是真理的化身，它只是一个被赋予了权力的工具。它的价值取决于我们如何使用它，而不是它本身有什么能力。如果我们不能正视自己的偏见，就不能指望机器替我们做出公正的判断。