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大数据你需要了解的阴暗面

文章出处: 发表时间:2019-07-24

在过去的几十年间,全球都以为人类将迈向人人平等,而全球化和新技术则会让我们走得更快。

但实际上,21世纪可能会产生历史上最不平等的社会。

虽然全球化和互联网缩短了国家之间的距离,但科技的发展却可能扩大阶级之间的差距,阶级固化将变得越来越难以突破。

高新科技的发展无疑是在不断在造福人类的,但科技的进步在使部分人受益的同时,也让很多人受害,掌握你个人数据的互联网公司,将轻而易举的控制你的生活:

他们会推送你想看的内容给你,推送你想买的东西给你,你搜过索尼相机,那么你就很难再看到佳能或者尼康,你看过两篇娱乐新闻报道,那么你就会收到更多的娱乐新闻。

大数据的阴暗面

大数据从不缺传道者,但我不在其中

21世纪,是一个大数据的时代

随着移动互联网和传统互联网的发展,数据量将越来越大,携程网的CEO介绍说,携程全平台3亿用户,目前每天产生50TB以上的海量数据。

工信部副部长陈肇雄也指出,我国海量数据快速增长,数据量年平均增速为50%,预计到2020年,数据量占全球的比重将达到20%,也就是1/5,成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。

大数据的阴暗面

这时候,处理这些数据所采用的算法模型就显得十分重要。

算法是不带感情因素的一种系统模型运算逻辑,本质上是很客观的存在,而且大数据加算法极大方便了现代人类的生活。

例如你要去银行贷款,那么银行的一套“算法”,会根据你的信用、消费情况、收入情况和背景情况等一系列数据,推算出你的得分,根据最终得分,银行会决定是否贷款给你,贷多少给你。

通过算法,避免银行很多风险,也减少工作人员审核的负担。

然而,最糟糕的是,数学模型和大数据算法同时也加剧了偏见与不公。

例如,一个贫困学生想申请贷款交付学费,但是银行大数据算法根据他居住地的邮政编码或者家庭以往情况判断将钱带给他存在风险。

因此,拒绝给他提供贷款。

他因此失去了受教育的机会,而这个机会可能帮助他摆脱贫困。

美国很多地区采取LSI–R这套犯罪数据模型,根据犯罪者的数据,评估罪犯的再犯风险,可能只是犯罪只是一些小偷小摸的行为,但这一套算法模型将他们陷入了恶性循环之中。

得到“高风险”评分等级的人很可能本来就是贫穷地区的失业人员,风险评级高使他关押时间变长,而长时间和一群罪犯关在一起又增加了他再次犯罪的可能性。

大数据的阴暗面

等他出狱之后,他又会回到同样的贫穷社区,而这一次还有了犯罪记录,对他而言,找工作变得更难了。

如果他因生活所迫不得不再次犯罪,那么这个模型就又一次得到了成功验证。

但事实上,正是这一算法模型本身导致了犯人陷入恶性循环,并且进一步巩固了犯人的恶劣处境。

这些都是算法形成的一个恶性循环。

可能有人会指出,并不是所有的算法都是有害的。毕竟,有些模型把一部分人送进了好的大学,让一些人得到了低息贷款或者找到了工作,缩短了某些幸运重刑犯的刑期。

但重点不是有没有人受益,而是有很多人受害。

这些算法关闭了亿万人的机会之门,通常只是因为一些微不足道的理由,而且不予他们上诉的机会,毕竟你不能告一套算法模型。

因此,它们仍然是不公平的模型。

算法能做的远远不止这些

工程师正在研发软件,希望能通过人类眼部及脸部肌肉的动作来监测情绪。

这样一来,只要在电视机上再装一个足够好的摄像头,这种软件就能知道哪些场景让我们发笑,哪些场景使我们哀伤,又有哪些场景令我们感到无聊。

再进一步的做法,如果算法能够与生物传感器连接,算法就能知道每个画面如何影响我们的心跳、血压和大脑活动。

假设我们看着昆汀·塔伦蒂诺的《低俗小说》,算法可能会发现,那个强奸场景让我们起了一点儿难以察觉的性兴奋;文森特不小心一枪爆了马文的头,我们知道不该笑,但都笑了;还有那个关于大魔法师汉堡的笑话,其实我们看不懂,但都赶快跟着笑,以免被别人发现。

大数据的阴暗面

人在假笑的时候,运用的大脑回路和肌肉其实和真心大笑不同,虽然人类通常察觉不到,但这个细节生物传感器可不会放过。

随着科学家越来越了解人类的决策机制,对算法的依赖可能也会越来越强烈。掌握人类的决策机制之后,就能提升大数据算法的可靠性。

而当政府和企业都能够成功进入我们这套人体操作系统时,人类就将面临铺天盖地的种种精准操纵、广告和宣传。到时候,要操纵我们的观点和情绪将非常简单。

这些被系统收集到的数据,将不断反噬我们人类自身,拥有越多数据的人,将同时拥有越多的资源,当数据被某些人垄断时,那么他将可以操控社会上大部人,操控市场上大部分金钱。

数据和算法虽然没有对错,但是掌握这些科技的人,他的偏见或者阴暗面,将被放大很多倍,届时,数据将变成他们的帮凶。

FIN

科技发展的同时,我们也应该保持独立思考,思维和想法是数据很难代替的东西。相反,放弃思考,____的人将会被科技和新技术所替代。毕竟你可以自己什么都不理,交给算法帮你决策,让数字独裁;也可以努力突破自己,让自己成为掌握数据那部分精英。

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