基于大數(shù)據(jù)所做的決策真能做到絕對的“公正無私”嗎？在專注研究大數(shù)據(jù)對公共生活以及社會產(chǎn)生影響的一些研究人員看來，這個問題的答案似乎并不是肯定的。

在信息化時代，憑借著對強大預測技術的使用，大數(shù)據(jù)業(yè)務正逐漸成為越來越多機構轉(zhuǎn)型過程中的核心資產(chǎn)，但大數(shù)據(jù)的流行也令依托其而生的決策機制成為了研究人員們關注的重點?；诖髷?shù)據(jù)所做的決策真能做到絕對的“公正無私”嗎？在專注研究大數(shù)據(jù)對公共生活以及社會產(chǎn)生影響的一些研究人員看來，這個問題的答案似乎并不是肯定的。

據(jù)美國CNBC網(wǎng)站5月9日報道，日前，紐約大學就組織了一場這方面的研究活動，該活動關注的重點包括大數(shù)據(jù)在機器學習過程中的運用，以及數(shù)據(jù)挖掘技術在幫助公眾以及私營企業(yè)管理者進行決策的過程中引發(fā)的問題等。

報道稱，參與該研究活動的專家包括政策研究者、技術員以及新聞記者等等。這些人集中探討了大數(shù)據(jù)在幫助人們依托事實做出決策的同時，是如何“無心地”設定了具有偏見性、歧視性的規(guī)則，從而催生相對應的篩選過程的。

在這一場景中，所謂的規(guī)則其實也就是通常我們所說的“算法”，即為了實現(xiàn)某一特定目標而催生的一系列在程序代碼設定下運作的數(shù)學計算。批評人士認為，許多的算法其實都蘊含著偏見，并在不斷強化其內(nèi)置的假設。

目前政府機構已經(jīng)開始審查因大數(shù)據(jù)的應用而催生的一些道德問題。上周，美國白宮發(fā)布的一份報告就認為，如果運用不得當，一些數(shù)據(jù)的收集極有可能潛在地引發(fā)對公民權利的侵犯，該報告呼吁應盡快建立對話機制，以確定如何在將對發(fā)揮技術潛力的同時，盡可能地縮小侵犯公民隱私、引發(fā)不公正待遇等方面的風險。

本次研究活動參與者之一、同時現(xiàn)任普林斯頓大學信息技術政策研究中心(the Center for Information Technology Policy at Princeton University)研究員的梭倫·巴羅卡(Solon Barocas)在2014年發(fā)表的名為《大數(shù)據(jù)的差異性影響》的報告中就指出，“推崇數(shù)據(jù)挖掘等依賴算法的技術的人們認為，這類的決策過程完全摒棄了人類偏見，但事實上，算法到底有多準確，完全要看數(shù)據(jù)本身?！?/p>

巴羅卡研究的正是機器學習等領域在實際應用中產(chǎn)生的影響，以及其可能引發(fā)的道德以及認知問題。他還強調(diào)，數(shù)據(jù)的挖掘很有可能受到上一次決策過程的影響，或者反映一些社會廣義范圍內(nèi)存在的偏見。

換句話來說，巴羅卡認為，機器學習的系統(tǒng)，就是在運用人類所設計的算法計算人類所制造的數(shù)據(jù)，因此，每一個數(shù)據(jù)中都有可能蘊含著這份數(shù)據(jù)制造者所懷有的一些潛在偏見。

在因大數(shù)據(jù)而生的“歧視”中，最經(jīng)常被引用的一個案例來自于哈佛大學數(shù)據(jù)隱私實驗室(Data Privacy Lab at Harvard University)負責人拉坦婭·斯威尼(Latanya Sweeny)所進行的一項研究，該案例引用了在互聯(lián)網(wǎng)上搜索一些特定姓名時，包括谷歌等渠道所反饋給搜索人的結果。斯威尼發(fā)現(xiàn)，比較生僻、容易和黑人聯(lián)系在一起的名字，搜索后顯示結果中包含的逮捕記錄數(shù)量，要明顯高于用白種人常見名搜索所得。谷歌隨后修正了這一問題，但他們究竟是如何做到的，這一點從來沒有對外公開過。

大數(shù)據(jù)的廣泛應用，在過去幾年里還引發(fā)了其他一些對于該技術使用不當以及具備偏見性的指控，這些指控來自于方方面面。這其中也包括執(zhí)法部門使用的犯罪預測技術等等。很顯然，在一些人眼中，運用大數(shù)據(jù)技術給人們帶來的便利，需要和使用該項技術解決社會問題時可能引發(fā)的風險放在一起均衡地考慮。

但大數(shù)據(jù)技術的推崇者們認為，問題其實并不在于“大數(shù)據(jù)歧視”，只是因為數(shù)據(jù)專家們誤讀了數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計學習所得的結果。他們認為，大數(shù)據(jù)帶來的福利，要遠比它所引發(fā)的擔憂重要。

“在我學術研究以及從事咨詢的生涯中，我已經(jīng)見證了無數(shù)個運用大數(shù)據(jù)進行決策、分析，給企業(yè)、機構以及消費者帶來便利的案例，”紐約大學斯特恩商學院商業(yè)分析中心(Center for Business Analytics at New York University‘s Stern School of Business)主任德亞·高斯(Anindya Ghose)表示，“說句實話，我不太能理解那些大數(shù)據(jù)技術的批評者們兜售的數(shù)據(jù)分析應用有多’恐怖的觀點?！?/p>

“對那些批評者，以及對我們心存警惕的人們，我要說一句，處理好你的情緒，大數(shù)據(jù)分析將常青不朽，”高斯說。

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