大數(shù)據(jù)你需要了解的陰暗面

在過(guò)去的幾十年間，全球都以為人類將邁向人人平等，而全球化和新技術(shù)則會(huì)讓我們走得更快。

但實(shí)際上，21世紀(jì)可能會(huì)產(chǎn)生歷史上最不平等的社會(huì)。

雖然全球化和互聯(lián)網(wǎng)縮短了國(guó)家之間的距離，但科技的發(fā)展卻可能擴(kuò)大階級(jí)之間的差距，階級(jí)固化將變得越來(lái)越難以突破。

高新科技的發(fā)展無(wú)疑是在不斷在造福人類的，但科技的進(jìn)步在使部分人受益的同時(shí)，也讓很多人受害，掌握你個(gè)人數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)公司，將輕而易舉的控制你的生活：

他們會(huì)推送你想看的內(nèi)容給你，推送你想買的東西給你，你搜過(guò)索尼相機(jī)，那么你就很難再看到佳能或者尼康，你看過(guò)兩篇娛樂(lè)新聞報(bào)道，那么你就會(huì)收到更多的娛樂(lè)新聞。

大數(shù)據(jù)從不缺傳道者，但我不在其中

21世紀(jì)，是一個(gè)大數(shù)據(jù)的時(shí)代

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量將越來(lái)越大，攜程網(wǎng)的CEO介紹說(shuō)，攜程全平臺(tái)3億用戶，目前每天產(chǎn)生50TB以上的海量數(shù)據(jù)。

工信部副部長(zhǎng)陳肇雄也指出，我國(guó)海量數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量年平均增速為50%，預(yù)計(jì)到2020年，數(shù)據(jù)量占全球的比重將達(dá)到20%，也就是1/5，成為數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型最豐富的國(guó)家之一。

這時(shí)候，處理這些數(shù)據(jù)所采用的算法模型就顯得十分重要。

算法是不帶感情因素的一種系統(tǒng)模型運(yùn)算邏輯，本質(zhì)上是很客觀的存在，而且大數(shù)據(jù)加算法極大方便了現(xiàn)代人類的生活。

例如你要去銀行貸款，那么銀行的一套“算法”，會(huì)根據(jù)你的信用、消費(fèi)情況、收入情況和背景情況等一系列數(shù)據(jù)，推算出你的得分，根據(jù)最終得分，銀行會(huì)決定是否貸款給你，貸多少給你。

通過(guò)算法，避免銀行很多風(fēng)險(xiǎn)，也減少工作人員審核的負(fù)擔(dān)。

然而，最糟糕的是，數(shù)學(xué)模型和大數(shù)據(jù)算法同時(shí)也加劇了偏見(jiàn)與不公。

例如，一個(gè)貧困學(xué)生想申請(qǐng)貸款交付學(xué)費(fèi)，但是銀行大數(shù)據(jù)算法根據(jù)他居住地的郵政編碼或者家庭以往情況判斷將錢帶給他存在風(fēng)險(xiǎn)。

因此，拒絕給他提供貸款。

他因此失去了受教育的機(jī)會(huì)，而這個(gè)機(jī)會(huì)可能幫助他擺脫貧困。

美國(guó)很多地區(qū)采取LSI–R這套犯罪數(shù)據(jù)模型，根據(jù)犯罪者的數(shù)據(jù)，評(píng)估罪犯的再犯風(fēng)險(xiǎn)，可能只是犯罪只是一些小偷小摸的行為，但這一套算法模型將他們陷入了惡性循環(huán)之中。

得到“高風(fēng)險(xiǎn)”評(píng)分等級(jí)的人很可能本來(lái)就是貧窮地區(qū)的失業(yè)人員，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)高使他關(guān)押時(shí)間變長(zhǎng)，而長(zhǎng)時(shí)間和一群罪犯關(guān)在一起又增加了他再次犯罪的可能性。

等他出獄之后，他又會(huì)回到同樣的貧窮社區(qū)，而這一次還有了犯罪記錄，對(duì)他而言，找工作變得更難了。

如果他因生活所迫不得不再次犯罪，那么這個(gè)模型就又一次得到了成功驗(yàn)證。

但事實(shí)上，正是這一算法模型本身導(dǎo)致了犯人陷入惡性循環(huán)，并且進(jìn)一步鞏固了犯人的惡劣處境。

這些都是算法形成的一個(gè)惡性循環(huán)。

可能有人會(huì)指出，并不是所有的算法都是有害的。畢竟，有些模型把一部分人送進(jìn)了好的大學(xué)，讓一些人得到了低息貸款或者找到了工作，縮短了某些幸運(yùn)重刑犯的刑期。

但重點(diǎn)不是有沒(méi)有人受益，而是有很多人受害。

這些算法關(guān)閉了億萬(wàn)人的機(jī)會(huì)之門，通常只是因?yàn)橐恍┪⒉蛔愕赖睦碛?，而且不予他們上訴的機(jī)會(huì)，畢竟你不能告一套算法模型。

因此，它們?nèi)匀皇遣还降哪Ｐ汀?/p>

算法能做的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些

工程師正在研發(fā)軟件，希望能通過(guò)人類眼部及臉部肌肉的動(dòng)作來(lái)監(jiān)測(cè)情緒。

這樣一來(lái)，只要在電視機(jī)上再裝一個(gè)足夠好的攝像頭，這種軟件就能知道哪些場(chǎng)景讓我們發(fā)笑，哪些場(chǎng)景使我們哀傷，又有哪些場(chǎng)景令我們感到無(wú)聊。

再進(jìn)一步的做法，如果算法能夠與生物傳感器連接，算法就能知道每個(gè)畫面如何影響我們的心跳、血壓和大腦活動(dòng)。

假設(shè)我們看著昆汀·塔倫蒂諾的《低俗小說(shuō)》，算法可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，那個(gè)強(qiáng)奸場(chǎng)景讓我們起了一點(diǎn)兒難以察覺(jué)的性興奮;文森特不小心一槍爆了馬文的頭，我們知道不該笑，但都笑了;還有那個(gè)關(guān)于大魔法師漢堡的笑話，其實(shí)我們看不懂，但都趕快跟著笑，以免被別人發(fā)現(xiàn)。

人在假笑的時(shí)候，運(yùn)用的大腦回路和肌肉其實(shí)和真心大笑不同，雖然人類通常察覺(jué)不到，但這個(gè)細(xì)節(jié)生物傳感器可不會(huì)放過(guò)。

隨著科學(xué)家越來(lái)越了解人類的決策機(jī)制，對(duì)算法的依賴可能也會(huì)越來(lái)越強(qiáng)烈。掌握人類的決策機(jī)制之后，就能提升大數(shù)據(jù)算法的可靠性。

而當(dāng)政府和企業(yè)都能夠成功進(jìn)入我們這套人體操作系統(tǒng)時(shí)，人類就將面臨鋪天蓋地的種種精準(zhǔn)操縱、廣告和宣傳。到時(shí)候，要操縱我們的觀點(diǎn)和情緒將非常簡(jiǎn)單。

這些被系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù)，將不斷反噬我們?nèi)祟愖陨恚瑩碛性蕉鄶?shù)據(jù)的人，將同時(shí)擁有越多的資源，當(dāng)數(shù)據(jù)被某些人壟斷時(shí)，那么他將可以操控社會(huì)上大部人，操控市場(chǎng)上大部分金錢。

數(shù)據(jù)和算法雖然沒(méi)有對(duì)錯(cuò)，但是掌握這些科技的人，他的偏見(jiàn)或者陰暗面，將被放大很多倍，屆時(shí)，數(shù)據(jù)將變成他們的幫兇。

FIN

科技發(fā)展的同時(shí)，我們也應(yīng)該保持獨(dú)立思考，思維和想法是數(shù)據(jù)很難代替的東西。相反，放棄思考，隨波逐流的人將會(huì)被科技和新技術(shù)所替代。畢竟你可以自己什么都不理，交給算法幫你決策，讓數(shù)字獨(dú)裁;也可以努力突破自己，讓自己成為掌握數(shù)據(jù)那部分精英。

當(dāng)前標(biāo)題：大數(shù)據(jù)你需要了解的陰暗面
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