大數(shù)據(jù)本身并不中立，它反映的是人類真實的社會。一個并不真正平等、存在偏見和歧視的不完美社會，必然導致不完美的大數(shù)據(jù)分析結果。

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數(shù)據(jù)泄露事件，擊潰了Facebook的商業(yè)運作邏輯

最近，創(chuàng)建14年的美國社交網(wǎng)絡公司Facebook，正遭受自創(chuàng)建以來最大的危機，媒體甚至將“滅頂之災”冠之頭上。

上周五，F(xiàn)acebook承認，曾在2016年幫助特朗普贏得美國總統(tǒng)大選的數(shù)據(jù)分析公司Cambridge Analytica(劍橋分析)，違規(guī)獲得了5000萬Facebook用戶的信息。與此同時，F(xiàn)acebook也始終在強調，這次事件并非數(shù)據(jù)泄密，因為Facebook并沒有遭遇任何攻擊或系統(tǒng)滲透，對方所獲得的5000萬用戶數(shù)據(jù)來源于第三方。

但不管如何，于公眾而言，F(xiàn)acebook才是這次事件的最大禍首。

若僅僅是因為卷入2016年的美國總統(tǒng)大選，對于Facebook來說尚可應付，畢竟，自當年大選以來，F(xiàn)acebook就一直與之糾纏不清。

問題是，此次事件的爆發(fā)，從根本上打擊了Facebook的商業(yè)運作邏輯，即通過用戶的行為偏好進行特征分析，完成用戶畫像，進而借助相應的算法模型，來向用戶精準投放廣告。過去Facebook可以依靠用戶的不斷增長實現(xiàn)業(yè)績紅利，現(xiàn)在卻不得不依靠更高質量的廣告投放來獲得客戶青睞。

可顯然，當下“數(shù)據(jù)泄密”事件的爆發(fā)，動搖了用戶對Facebook的信任。很多美國用戶在事件爆發(fā)后就以卸載Facebook App來表達其憤怒。

Facebook旗下的Whatsapp則公開與之切割，表示在確保數(shù)據(jù)安全前不會與之共享數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)的濫用，正在使其成為“有毒資產(chǎn)”

自移動互聯(lián)網(wǎng)爆發(fā)，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術大行其道以來，數(shù)據(jù)似乎成為一座巨大的財富礦山?，F(xiàn)在看來，數(shù)據(jù)的濫用卻正在使其成為個人的有毒資產(chǎn)。雖然說任何新興技術的出現(xiàn)、進化都需要一個過程，在任何時代也不可能做到絕對的安全，但類似的數(shù)據(jù)泄密事件，還是應該引起人類的反思，尤其是保護數(shù)據(jù)的方法和原則。

當前，許多數(shù)據(jù)保護的方法，局限于數(shù)據(jù)采集的方式和目的限制。即使是將于5月25日生效的歐盟《統(tǒng)一數(shù)據(jù)保護條例》(GDRR)也是如此。

從全球范圍內(nèi)來看，《統(tǒng)一數(shù)據(jù)保護條例》對數(shù)據(jù)隱私的強調更加嚴格，更加強化對自然人數(shù)據(jù)的保護。比如在將數(shù)據(jù)運用于智能決策方面上，它要求將關鍵數(shù)據(jù)排除在智能決策之外。該條例所列舉的敏感數(shù)據(jù)包括種族、政治傾向、宗教信仰、健康、性生活、性取向的數(shù)據(jù)，或者可唯一性識別自然人的基因數(shù)據(jù)、生物數(shù)據(jù)。

同時，該條例也要求增加進行采集數(shù)據(jù)時的透明度，即明確數(shù)據(jù)采集的范圍、使用的目的等，并且要求數(shù)據(jù)進行分析的過程必須是可被理解的。

因此，目前廣泛應用于人工智能技術的深度學習算法，在5月25日之后的歐盟地區(qū)，將成為“非法”的，因為它并不能被解釋。

雖然GDRR對數(shù)據(jù)保護進行了強化，但其邏輯并沒有改變，仍然局限于對數(shù)據(jù)采集的許可及其使用目的的限制。

數(shù)據(jù)的處理和使用，應納入監(jiān)管

而Facebook這次的“泄密”事件卻告訴我們，僅僅局限于此恐怕遠不足夠，還需要從數(shù)據(jù)的使用及處理等方面加強。

首先，隨著移動設備的更加普及，以及諸如數(shù)字建筑等的出現(xiàn)，未來人類社會必然需要不斷與數(shù)據(jù)打交道。甚至可以明確地說，未來必定存在一個物理實體的人類社會，與一個數(shù)字化的虛擬人類社會。兩者是為共生的孿生體。人類無法避免數(shù)據(jù)被收集的可能。

更何況，隨著技術的進化，更多的數(shù)據(jù)未必直接來自物理現(xiàn)實，而是基于物理現(xiàn)實推測、觀察出來的數(shù)據(jù)。從這一角度上講，這類數(shù)據(jù)將是上述歐盟法律條例無法監(jiān)管的范圍。

再者，誠如此次Facebook事件所呈現(xiàn)的，Cambridge Analytica的數(shù)據(jù)并非直接來自Facebook，而是第三方的轉售。因此，基于采集的許可及目的限制等保護數(shù)據(jù)原則，對此將束手無策。

因此，需要轉向基于以合法利益受損的影響及危害等原則進行評估，拓展到對數(shù)據(jù)的使用及處理層面的監(jiān)管。這也是防止數(shù)據(jù)被濫用，或是惡意使用算法所必然要求的。在這層意義上，歐盟《統(tǒng)一數(shù)據(jù)保護條例》要求算法可被理解，具有相當?shù)倪M步意義。

在此，我們必須意識到，大數(shù)據(jù)本身并不中立，它反映的是人類真實的社會。一個并不真正平等、存在偏見和歧視的不完美社會，必然導致不完美的大數(shù)據(jù)分析結果。同樣，作為最能反映創(chuàng)造者特征的人工智能技術，也勢必同樣充滿價值觀，其算法可能被惡意使用。為了確保數(shù)據(jù)不淪為人的有毒資產(chǎn)，數(shù)據(jù)保護的原則與思路，需要進行與時俱進，從處理和使用環(huán)節(jié)上著手。