大數(shù)據(jù)的隱私、失效、失誤之痛

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作者:程小微

2015-04-17 16:54:27

摘自:搜狐

本文是在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)的第七章“風(fēng)險(xiǎn)”的內(nèi)容基礎(chǔ)上集合了作者的一些感悟而成,在此向該書(shū)作者:維克托·邁爾·舍恩伯格及肯尼思·庫(kù)克耶表示敬意。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們的數(shù)據(jù)無(wú)所遁形,很多人已經(jīng)感覺(jué)到自己的隱私受到了威脅,當(dāng)大數(shù)據(jù)變得更為普遍的時(shí)候,情況將更加不堪設(shè)想。

本文是在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)的第七章“風(fēng)險(xiǎn)”的內(nèi)容基礎(chǔ)上集合了作者的一些感悟而成,在此向該書(shū)作者:維克托·邁爾·舍恩伯格及肯尼思·庫(kù)克耶表示敬意。從2012年開(kāi)始,關(guān)于大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的負(fù)面問(wèn)題就已經(jīng)有過(guò)很多的討論了,所以這次多少還是會(huì)有些老生常談,請(qǐng)?jiān)彙?/p>

今天的話題開(kāi)始于上映兩周全球票房即達(dá)到8億美元的《速度與激情7》,當(dāng)然,不是說(shuō)車(chē)、說(shuō)美女,而是影片中那個(gè)無(wú)所不能的“天眼”,這個(gè)很酷炫的系統(tǒng)能夠調(diào) 用地球上任何位置任何設(shè)備所生成的視頻、圖片、音頻,讓你想要搜索的人或事物無(wú)所遁形。大數(shù)據(jù)時(shí)代,“天眼”已經(jīng)成為可能,同時(shí),天眼也會(huì)在遭受病毒入侵 后出現(xiàn)決策上的失誤。

無(wú)處不在的“天眼”

你的數(shù)據(jù)真的安全嗎?這里的安全包含兩層含義: 不丟失和看不到。我們可以使用AWS、阿里云、百度云盤(pán)等來(lái)存儲(chǔ)自己的數(shù)據(jù),也可以用多備份來(lái)備份自己的數(shù)據(jù),但我們卻無(wú)法保證你所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不被檢測(cè) 到。計(jì)算能力的提升和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本的下降,激發(fā)了人們進(jìn)一步采集、利用我們個(gè)人數(shù)據(jù)的野心。如果說(shuō)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代我們的隱私受到了威脅,那么大數(shù)據(jù)時(shí)代下這 種威脅已經(jīng)更為深入。這就是大數(shù)據(jù)的不利影響之一。

雖然Google、亞馬遜、Netflix這種巨頭公司宣稱其對(duì)數(shù)據(jù)的保密性,但這也表 明了他們其實(shí)什么都知道。一個(gè)例子就是:在2006年10月份,Netflix做了一場(chǎng)題為“NetflixPruze”的算法競(jìng)賽,在《需求》這本書(shū) 中,作者曾經(jīng)高度贊揚(yáng)了這個(gè)竟在挖掘用戶需求方面的經(jīng)典做法,然而,雖然Netflix對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了精心的匿名化處理,但是最終還是導(dǎo)致一個(gè)化名“無(wú)名 氏”的居住在美國(guó)中西部的未出柜的同性戀母親的起訴。目前這種算法在各個(gè)電商平臺(tái)被普遍應(yīng)用,并且披著“推薦”“猜你喜歡”“看了又看”的外衣。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們的數(shù)據(jù)無(wú)所遁形,很多人已經(jīng)感覺(jué)到自己的隱私受到了威脅,當(dāng)大數(shù)據(jù)變得更為普遍的時(shí)候,情況將更加不堪設(shè)想。

數(shù)據(jù)失效

曹操有多少人馬?諸葛亮說(shuō)有80萬(wàn),周瑜說(shuō)只有3萬(wàn)。二者說(shuō)的都對(duì),也都不對(duì)。這就是數(shù)據(jù)的有效性。我們?cè)谧鰶Q策的時(shí)候,往往希望得到可量化的數(shù)據(jù),但是卻 無(wú)從保證數(shù)據(jù)的有效性。導(dǎo)致出現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題的原因大體可歸納為兩種:一方面,人們會(huì)不自覺(jué)的將數(shù)據(jù)偏向自己喜好的方向,雖然只是下意識(shí)的,卻最終導(dǎo)致了結(jié)果 的謬以千里;另一方面,數(shù)據(jù)運(yùn)算是一個(gè)多步驟的協(xié)同作業(yè),在我們進(jìn)行相會(huì)推導(dǎo)演算的過(guò)程中,因果關(guān)系往往顯得并不那么的明顯或者不那么確定。

在由“小數(shù)據(jù)”時(shí)代向大數(shù)據(jù)時(shí)代轉(zhuǎn)變的過(guò)程中,我們對(duì)信息的一些局限性必須給予高度的重視。數(shù)據(jù)的質(zhì)量可能會(huì)很差,可能是不客觀的,可能存在分析錯(cuò)誤或者具有誤導(dǎo)性,更為糟糕的是,數(shù)據(jù)可能根本達(dá)不到量化它的目的。

決策失誤

正因?yàn)閿?shù)據(jù)的失效,因此我們基于數(shù)據(jù)的決策也變得失效。大數(shù)據(jù)的不利影響并不是數(shù)據(jù)本身的缺陷,而是我們?yōu)E用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所導(dǎo)致的結(jié)果。所有的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)都是不 現(xiàn)實(shí)的?;蛘哒f(shuō)大數(shù)據(jù)分析只能預(yù)測(cè)一個(gè)人未來(lái)很有可能進(jìn)行的行為。比如說(shuō),通過(guò)輸入海量的特定案件的變量,包括監(jiān)禁的原因,首次犯罪的時(shí)間、年齡、性別等 個(gè)人數(shù)據(jù),我們可以預(yù)測(cè)一個(gè)緩刑犯或者假釋的人一旦提前釋放會(huì)不會(huì)再次殺人。根據(jù)常識(shí),我們知道這個(gè)概率絕不會(huì)達(dá)到100%,所以當(dāng)基數(shù)足夠大時(shí),就一定 會(huì)出現(xiàn)失誤。

這個(gè)例子中的主要問(wèn)題并不是在社會(huì)需求面對(duì)更多的威脅上,而是我們?cè)谌藗冋嬲缸镏熬蛯?duì)其進(jìn)行了懲罰而否定了人的自由的權(quán)利。

另一方面,無(wú)數(shù)的例子告訴我們一個(gè)道理——卓越的才華并不依賴于數(shù)據(jù)。愛(ài)因斯坦說(shuō):天才就是1%的靈感加99%的汗水,但是這1%的靈感比99%的汗水更加 重要。當(dāng)記者問(wèn)及蘋(píng)果在推出iPad之前做了多少市場(chǎng)研究時(shí),喬布斯那個(gè)著名的回答是這樣的:沒(méi)做!消費(fèi)者沒(méi)義務(wù)去了解自己想要什么。

大數(shù)據(jù)為我們的生活提供了便利,同時(shí)也讓保護(hù)隱私的法律手段失去了應(yīng)有的效力。面對(duì)大數(shù)據(jù),保護(hù)隱私的核心技術(shù)已經(jīng)不再適用,所以,我們必須杜絕對(duì)數(shù)據(jù)的過(guò)分依賴,以防我們重蹈伊卡洛斯的覆轍。這個(gè)可憐的人就是因?yàn)檫^(guò)分相信自己的飛行技術(shù),在市局的預(yù)估上存在偏差最終導(dǎo)致了自己葬身大海。我們必須學(xué)會(huì)如何讓數(shù) 據(jù)為我們所用,而不是成為數(shù)據(jù)的奴隸。這是另一個(gè)問(wèn)題,后續(xù)有機(jī)會(huì)再和大家一起探討。

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