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认知16:大数据会颠覆公共利益吗?

2019-07-06来源:中国粮油网

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下面关于《30天认知训练营》的内容,都是王烁老师讲课内容的摘要和内容复述。具体更精确和细节内容,请查阅王老师的课程。



今天这门课涉及到两个概念,一个是大数据,另外一个公共利益。先要搞清楚这两个概念和特征才能知道如何影响。


大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。包括数据的集合,和基于数据集合做出的决策。


公共利益则是指能够满足一定范围内所有人需要的对象能够满足一定范围内所有人生存、享受和发展的、具有公共效用的资源和条件。诺贝尔经济学奖得主梯若尔(Jean Tirole)在新书《公共利益经济学》(Economics for the Common Good)中定义的公共利益是指我们对社会的共同期望(our collective aspiration for society)。每个人的思想和意识都是独立的,取决于个人的价值判断,怎么才能找到人们共同期望的交集呢?梯若尔给出了一个基于“无知之幕“思想实验的假设。


假设人们站在无知之幕后面,不知道自己走出幕后有何地位、处境、身份,以此为前提讨论公共政策。如果公共政策是不公平正义的,那么主张它的人同样可能成为被损害的对象。在无知之幕后产生的公共决策,能保护社会中最弱势的那些人,因为那些人可能就是每个人自己。在现实生活中,很多中国人总是自以为是的聪明,觉得外国人都是死板,只按照规则办事,殊不知聪明反被聪明误,最终伤害的还是自己。有些人总是为了自己的个人利益而伤害到公共利益,或者只要不损害到自己的个人利益,就不去关心和维护公共利益,但是最终还是要为自己的行为买单。这样的例子很多,比如前段时间重庆公交车坠河事件中,女乘客为了自己的利益而和公交车司机厮打,而车中其他乘客却事不关己高高挂起保持沉默,最终酿成惨剧。还有公交车上的强奸事件,一整车的乘客竟然让一个歹徒强奸了车上的一名少女,这只能说是社会的悲哀。另外还有不按照规则开车,不排队等,这些都是造成交通拥堵和事故的罪魁祸首,古人云:“欲速则不达”就是这个道理。


如今是个信息化的时代,智能化得时代,人们利用高科技的手段分析数据,总结规律来帮助我们更好的工作和生活。大数据已经应用到我们生活中的各个方面,比如个性化医疗,社会治安,诈骗电话的自动识别,智能城市,智能导航等。大数据是把双刃剑,带来更高效率,更多方便,也会存在很多的弊端,也会损害公共利益。


一个很明显的例子就是滴滴打车,在滴滴打车软件出现之前,要想打车就必须到马路上等出租车,人人都是平等的。但是自从有了打车软件后,人还没出发就已经预约好了出租车,大大节省了出行的时间,但是你的既得利益是在损害没有使用打车软件的乘客身上的,那些不会使用打车软件的乘客更难打车了。


还有保险,在没有大数据时代,保险公司只能通过年龄段来模糊设置保险金额,这对每个人基本都是平等的,但是随着大数据的分析,看人定价,根据各人不同的身体健康状况,不同的人设置不同的保额,那么对那些真正需要依靠保险的人却被拒之门外。这还是保险吗?


另外还有广告商根据个人偏好进行广告定向投放,电商的精准定价,出现同样一件商品对不同的用户有不同的价格等。


总结起来,大数据对公共利益的弊端主要有以下几个方面:

  • 隐私

在今天和未来,当移动互联网(以及正在快速发展的万物联网技术)、大数据和机器智能三者叠加到一起之后,我们不再有隐私可言。


  • 滥用个人信息。

广告定向投放,骚扰电话,信用卡公司利用个人消费信息设定费率和限额的方式。当企业、政府机构和其他机构利用大数据时需要意识到,无论有意还是无意都可能会产生歧视。


  • 针对易受攻击群体的目标定位。

数据泄露将可能会导致身份盗用、敲诈勒索、名誉损害和财物扣押等后果。


  • 政治操纵与社会危害。

危害社会和政治的虚假新闻,公众获知的信息被操纵,可能导致误传,破坏民主和政治进程以及社会福祉。


  • 不能告诉为什么。

通过大数据的挖掘,大数据能够告诉我们是什么,能够非常好地检测到数据的相关性,但是不会告诉我们哪一种相关性是有意义,甚至不能告诉我们数据之间的因果关系,


  • 错误被加强。

大量的数据都来自于网络。不论何时,大数据分析的信息源本身就是一种大数据产品,这很可能会导致恶性循环。例如曾经出现的亚马逊和沃尔玛之间的天价商品问题。


我们不能因为大数据有很多的弊端就以偏概全,抛弃大数据。梯若尔给我们提供了使用数据公共利益原则:


第一条原则有关数据:数据属于谁?互联网公司占有和使用数据应该受何约束?

关于数据,互联网公司与用户之间现在是个不完全合约,且对用户极为不利。如果是互联网公司通过巨大投资和创新方法才创造出的用户数据,那么它可以从拥有和使用数据中获利;但如果获得数据很容易、成本很低,且由用户主动提供,那数据就应当属于用户自己。


第二条原则有关风险分担。 

个人能控制的风险应当由其自己承担,在其控制以外、对之无能为力的风险,应由公众一起分担。


我们需要站在“无知之幕”之后设置数据公共利益原则。

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