凱西·歐尼爾《大數據的傲慢與偏見》


投稿者：伊万



讀完《大數據的傲慢與偏見》這本書後，更加清晰地見證了--大數據如何加劇不平等，威脅民主？

人類的進化都有很多破壞性。所有的創造都是從破壞開始的。只是要看它影響的範圍有多大，時間有多長，影響的人有多少？在今天這個發達的數字時代，破壞性已經從有形到無形，同時又無所不在，往往不再是肉眼可見。

現在，我們生活在數據的時代。我們生活中的一切不是由人類來評價，而是由機器來計算。當我們在上網、網購的時候，我點擊的每一個按鈕，下載的任何一個視頻，在那一瞬間，我已經成為了被研究、被記錄，甚至在不知不覺中成為了大數據的棋子，大數據要麼在追蹤，要麼在潛在地影響我們的生活。在大數據的世界裡，我們每一個人都不是被視為生命，而是被視為一個數字。

凱西．歐尼爾 在書中指出了大數據的黑暗面。數學模型帶來了更多的不公平。如今，很多數學模型不透明、不規範，明明是錯的，卻不容置疑。它在人生的關鍵時刻影響著人們，比如說上大學、貸款、被判刑、找工作，我們為保險健康支付多少錢。我們希望它能帶來更多的公平，不幸的是，正如書中提到的。它其實導致了更多的不公平和偏見。它是描述了很多大數據系統如何被不道德的商人和公司操縱的真相。很多公司背離了他們所謂的良好初衷，卻利用大數據為自己謀取利益。

公平的問題不容易解決。一個例子是，教師的分數決定了誰應該加薪，誰應該被除名。基本上，這個想法是為了比較學生的表現，所以那些沒有提高學生分數的老師應該被送走。但學生的分數並不僅僅是受教師表現的影響，個人因素或家庭關係也會影響到它，它完全不是你能控制的；如果你要以分數為基礎進行評估，這個分數應該和你能控制的東西有關，而不僅僅是相對容易衡量的東西。

在模型如何運作和如何作出決定方面缺乏透明度，往往導致無法對明顯不公平的結果提出上訴。相關問題包括在數據相互矛盾的情況下過度依賴模型，或在人們應用模型時理解模型的情況下缺乏完整性。金融危機期間用於抵押貸款支持證券定價的模型就是一個主要例子。

反饋循環，即一種模式越來越多地鼓勵以預期收益為代價獎勵某些行為，而不是最好的結果。一個例子是美國大學排名，它越來越多地獎勵 "用戶體驗 "和 "研究引文"，而不是學生的實際教育成果。

第六章中的一個亮點，與我自己在人力資源行業的經歷產生了共鳴，那就是人格測試通常被用來篩選求職者。我以前的一個雇主，在參加了一個人格課程後，用它來招聘。我發現，由於測試的不準確，導致我們公司錯失了幾個潛在的候選人。而且，被算法篩選出來的人和有能力勝任工作的人之間的差距往往很大。遺憾的是，有能力的人最終沒有得到加薪或發揮其潛力。這導致我們公司失去了很多優秀的人才。此外，這些算法還帶來了很多負面的反饋，那些被歧視的人沒有機會獲得好的工作，從而成為歧視的理由——，並且可能基於反映歷史上歧視性招聘的基礎。

如今，衡量一個模式是否成功，往往用利潤、效率或違約率來衡量。這原來是可以計算的東西。愛因斯坦說過，不是所有的東西都可以計算的。沒有計算可以計算出你是否呈現誠信？你是否在流暢當中？你對工作的熱情有多高？感恩的深度等等。

當我讀到他們如何徒勞地試圖通過計算Facebook上的贊和連接來衡量 "友誼 "時，"美 "這個詞只與大峽谷、海洋日落和《Vogue》雜誌上的修飾技巧有關。我覺得很可笑，我們的生活開始越來越局限，越來越封閉，所有從古至今流傳下來的文字和歷史的美都要被破壞了。

《大數據的傲慢與偏見》讓我聯想到，有一大群人（科技巨頭）正在影響著我們的未來，他們之所以關心我們的想像力，是因為這些想像力材料可以完全控制我們的未來。

當然，並不是所有的數學模型都對人類沒有好處，作者並不是提倡反對大數據，而是要喚醒人類更自覺、更有意識地利用數據來做決策。這讓我想起了 "柬埔寨的叢林寺廟，生長的植物變成了大樹，隨著時間的推移，大樹一直在破壞歷史悠久的寺廟，而大樹還有另一個任務，就是支撐寺廟上的落磚，那麼，我們是應該保留還是移除大樹呢? 這是一個掌心和手背的問題！不管我們喜不喜歡，這就是我們大家生活的新世界。在這個新的環境中，我們每一個人都需要對大數據的運作方式變得明智。否則，我們都將成為其無知的受害者。

【第二週徵稿進行中（1-4-2023 至 7-4-2023）

作品將於（8-4-2023 至 14-4-2023）刊登】

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