大家好，我是老章。

最近在網(wǎng)上沖浪，看到一篇關(guān)于Reddit熱帖的討論，講的是一個(gè)學(xué)統(tǒng)計(jì)的同學(xué)對AI“黑箱”的困惑：我們究竟是在做工程，還是在搞科學(xué)？是結(jié)果重要，還是過程的“優(yōu)雅”更重要？我把其中最有價(jià)值的觀點(diǎn)整理并加上了自己的一些思考，分享給大家。

原文：https://www.reddit.com/r/statistics/comments/1o7b2rs/love_statistics_hate_ai_d/

1. 核心沖突：可解釋性（白盒） vs. 預(yù)測力（黑箱）

原帖作者（一位計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)生）直言不諱地表達(dá)了他的沮喪：

• 統(tǒng)計(jì)學(xué)/計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的“白盒”執(zhí)念： 作者習(xí)慣了“一切都是可以解釋的和白盒模型”，但深度學(xué)習(xí)讓他感到困惑。他痛恨：

  “一層層堆疊可學(xué)習(xí)參數(shù)，通過長時(shí)間訓(xùn)練生成模型，最后連發(fā)生了什么都不知道?！?/blockquote>

  在他看來，深度學(xué)習(xí)，尤其是Transformer模型，“感覺更像一門工程課而不是數(shù)據(jù)科學(xué)課”。這種無法洞察內(nèi)部機(jī)制的感覺，最終匯成一句話的嘆息：黑盒子“實(shí)在不夠優(yōu)雅”。

• AI工程/深度學(xué)習(xí)的“黑箱”實(shí)用主義： 與作者的“靈魂拷問”相對，評論區(qū)中許多工程背景的從業(yè)者給出了務(wù)實(shí)的回應(yīng)。一位用戶的頂級評論一針見血地指出了兩種文化的核心差異：

  “經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法和深度學(xué)習(xí)之間基本的哲學(xué)差異……在許多機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中，預(yù)測是目標(biāo)，解釋則不是優(yōu)先事項(xiàng)。”

  這個(gè)觀點(diǎn)得到了廣泛認(rèn)同。當(dāng)目標(biāo)是解決一個(gè)具體問題時(shí)，過程的透明度可以為結(jié)果的準(zhǔn)確性讓步。

如何調(diào)和這兩種文化？討論中最具建設(shè)性的共識是：工具的選擇應(yīng)由問題場景決定。

評論區(qū)引用了一篇經(jīng)典論文《解釋還是預(yù)測？》https://www.stat.berkeley.edu/~aldous/157/Papers/shmueli.pdf 的觀點(diǎn)，并給出了一個(gè)極具說服力的總結(jié)：

“不要用深度學(xué)習(xí)分析臨床試驗(yàn)，也不要用線性模型做圖像分割。”

這句話清晰地劃定了兩種方法的適用邊界：

• 需要“白盒”的場景 ：在醫(yī)療、金融信貸、公共政策等高風(fēng)險(xiǎn)、強(qiáng)監(jiān)管、重因果的領(lǐng)域，解釋性是模型的生命線。決策者必須理解“為什么”會做出這樣的判斷。

• “黑箱”更優(yōu)的場景 ：在計(jì)算機(jī)視覺（如AlphaFold）、自然語言處理等領(lǐng)域，模型的預(yù)測能力本身就是突破。強(qiáng)行追求解釋反而會成為性能的枷鎖。

一位從業(yè)者分享的職場洞見也印證了這一點(diǎn)：

“在職場上，除非做研究，否則主要用經(jīng)典ML模型，這些非常易于解釋?！?/blockquote>3. “黑盒”并非絕對：解釋性的光譜

一個(gè)常見的誤區(qū)是認(rèn)為模型只有“黑”與“白”之分。評論區(qū)中，用戶 u/Drisoth 提出了一個(gè)更精確的看法，認(rèn)為這其實(shí)是一個(gè)“光譜”（Spectrum）。

• 統(tǒng)計(jì)模型也有“黑”的部分 ：有評論指出，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中常用的“其他條件不變”（ceteris paribus）假設(shè)，在復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界中，其本身就是一個(gè)難以完全驗(yàn)證的“理論黑盒”。

• 深度學(xué)習(xí)也有“白”的可能 ：用戶 u/4by3PiRCubed 建議通過“手動計(jì)算反向傳播”來理解其工作原理。同時(shí)，可解釋性AI（XAI）的各種技術(shù)也在努力地為黑箱“開窗”。

4. 融合的未來：當(dāng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)“拯救”AI

這場討論并未止步于二元對立，而是指向了更有希望的未來——融合。當(dāng)深度學(xué)習(xí)的“大力出奇跡”模式遇到瓶頸時(shí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)思想或許能成為解藥。

正如原帖剖析文章的總結(jié)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的“白盒”精神，或許正是AI的“解藥”。社區(qū)成員也分享了許多前沿資源，指明了融合的方向：

• 因果推斷與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合 ：如論文《Double Debiased Machine Learning Nonparametric Inference with Continuous Treatments》。

• 可解釋AI（XAI）的深入發(fā)展 ：以 Cynthia Rudin 的工作為代表，探索在保證高精度的前提下，尋找最簡潔、最可解釋的模型。

• 理論與工程的橋梁 ：Ben Recht 的 Substack 博客《arg min》被引用，其核心觀點(diǎn)發(fā)人深?。?/p>

  “工程重點(diǎn)在創(chuàng)造實(shí)際事物方面比理論更有效，這是一個(gè)有趣的元教訓(xùn)?！?/blockquote>

總而言之，這場討論沒有最終的贏家，但它本身就是價(jià)值所在。作為一名AI學(xué)習(xí)者，我覺得我們既要掌握工程的斧鑿，也要心懷科學(xué)的星空。在埋頭調(diào)參的同時(shí)，偶爾抬頭看看理論的風(fēng)景，或許能走得更遠(yuǎn)。

與大家共勉。