大數(shù)據(jù)的隱私、失效、失誤之痛

如果說在互聯(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。

　　從2012年開始，關(guān)于大數(shù)據(jù)所帶來的負(fù)面問題就已經(jīng)有過很多的討論了，所以這次多少還是會有些老生常談，請?jiān)彙?/span>

　　今天的話題開始于上映兩周全球票房即達(dá)到8億美元的《速度與**7》，當(dāng)然，不是說車、說美女，而是影片中那個無所不能的“天眼”，這個很酷炫的系統(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)，天眼也會在遭受病毒入侵 后出現(xiàn)決策上的失誤。

　　無處不在的“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、百度云盤等來存儲自己的數(shù)據(jù)，也可以用多備份來備份自己的數(shù)據(jù)，但我們卻無法保證你所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不被檢測 到。計(jì)算能力的提升和數(shù)據(jù)存儲成本的下降，激發(fā)了人們進(jìn)一步采集、利用我們個人數(shù)據(jù)的野心。如果說在互聯(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。一個例子就是：在2006年10月份，Netflix做了一場題為“NetflixPruze”的算法競賽，在《需求》這本書 中，作者曾經(jīng)高度贊揚(yáng)了這個竟在挖掘用戶需求方面的經(jīng)典做法，然而，雖然Netflix對數(shù)據(jù)進(jìn)行了精心的匿名化處理，但是最終還是導(dǎo)致一個化名“無名 氏”的居住在美國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電商平臺被普遍應(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)無所遁形，很多人已經(jīng)感覺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?諸葛亮說有80萬，周瑜說只有3萬。二者說的都對，也都不對。這就是數(shù)據(jù)的有效性。我們在做決策的時(shí)候，往往希望得到可量化的數(shù)據(jù)，但是卻 無從保證數(shù)據(jù)的有效性。導(dǎo)致出現(xiàn)這個問題的原因大體可歸納為兩種：一方面，人們會不自覺的將數(shù)據(jù)偏向自己喜好的方向，雖然只是下意識的，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)算是一個多步驟的協(xié)同作業(yè)，在我們進(jìn)行相會推導(dǎo)演算的過程中，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)變的過程中，我們對信息的一些局限性必須給予高度的重視。數(shù)據(jù)的質(zhì)量可能會很差，可能是不客觀的，可能存在分析錯誤或者具有誤導(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)測所導(dǎo)致的結(jié)果。所有的精準(zhǔn)預(yù)測都是不 現(xiàn)實(shí)的?；蛘哒f大數(shù)據(jù)分析只能預(yù)測一個人未來很有可能進(jìn)行的行為。比如說，通過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 個人數(shù)據(jù)，我們可以預(yù)測一個緩刑犯或者假釋的人一旦提前釋放會不會再次殺人。根據(jù)常識，我們知道這個概率絕不會達(dá)到100%，所以當(dāng)基數(shù)足夠大時(shí)，就一定 會出現(xiàn)失誤。

　　這個例子中的主要問題并不是在社會需求面對更多的威脅上，而是我們在人們真正犯罪之前就對其進(jìn)行了懲罰而否定了人的自由的權(quán)利。

　　另一方面，無數(shù)的例子告訴我們一個道理——卓越的才華并不依賴于數(shù)據(jù)。愛因斯坦說：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)記者問及蘋果在推出iPad之前做了多少市場研究時(shí)，喬布斯那個著名的回答是這樣的：沒做!消費(fèi)者沒義務(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，我們必須杜絕對數(shù)據(jù)的過分依賴，以防我們重蹈伊卡洛斯的覆轍。這個可憐的人就是因?yàn)檫^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。這是另一個問題，后續(xù)有機(jī)會再和大家一起探討。