大数据时代:技术异化与有效治理

今日头条
张锐
大数据技术正在广泛而快速地深入到当代社会的经济、教育、医疗、社会治理等各个领域。然而,作为一项综合性技术,“大数据”依然无法回避技术的“双刃剑”属性所带来的负效应。因此,必须深入思...

大数据技术正在广泛而快速地深入到当代社会的经济、教育、医疗、社会治理等各个领域。然而,作为一项综合性技术,“大数据”依然无法回避技术的“双刃剑”属性所带来的负效应。因此,必须深入思考大数据技术的社会效应尤其是技术异化问题,以实现对大数据技术异化的有效防范与治理。

技术异化,是指技术作为人类改善生活、促进社会进步的创造物产生了与人们预期相反的负面效应。例如,高技术武器的使用给人类生存带来巨大的危机,信息技术的快捷为网络犯罪提供了便利条件,电子商务可能会把人们变为享乐主义、消费主义的忠实奴仆等,这些都可以说是技术异化的现象。可以看出,每一项新科技的应用与发展,都可能在为人们提供美好生活希冀和憧憬的同时,成为压抑、束缚和否定人类自身的存在。

大数据给社会生活带来的积极改变是有目共睹的,但从已知的情况来看,大数据在隐私保护、数据共享、虚拟犯罪、信息乱象等方面,确实给人类社会带来了前所未有的困扰,而在未知领域,大数据同样存在着阻碍人类发展的隐患。“到底是大数据技术控制和规定我们,还是我们控制和规定大数据技术”?应当成为人们关注大数据技术异化问题的实质。尽管上述情况还没有充分表现,但人们对大数据技术异化的担忧却是真实的。

产生大数据技术异化的三个原因

原因之一:数据崇拜。数据代表理性逻辑与数字化的客观存在,当大数据从量化工具跨越到社会意识领域,它就可能演变成为一种新的意识形态。这种意识形态继人类历史上的土地崇拜、机器崇拜之后,形成了将数据作为信息时代判断是非准则的数据崇拜,使人文精神迷失在由算法法则构建的数字化世界之中。一方面,人们追求大数据的“大”。这种盲从不但可能制造大量信息垃圾,造成资源的极大浪费,还会诱使数据搜集者非法获取数据,甚至在缺乏正常数据交易渠道的情况下,形成地下黑市贩卖数据资源的产业链,导致信息乱象及伦理失范,严重地影响社会的法治和道德建设;另一方面,人们笃信大数据的“数”。尽管有人提出“数据不会说谎”,但使用数据的人却会说谎。当数据成为商品,传播的信息便在一定程度上失去了社会生命和文化生命的原义。

原因之二:数据滥用。在大数据时代,当数据成为新兴的财富,数据搜集者为了获取数据,常常使用晦涩的增补服务条款,亦或利用人们点击“确定”的习惯,“合法地”占有用户的信息,使用户变为可被窥视的“透明人”;而大数据使用者因为利益的驱动,会在用户不知情的情况下,利用算法反复地过滤大众的信息,使人仿佛置身于数字版的严酷的“电子全景监狱”之中,让人感到窘迫与无助。研究表明,大数据已经成为商家控制消费者的工具——通过收集、整理和分析消费者的信息大数据,一幅由搜索和在线购买构成的人类主体图像便被刻画出来,商家可据此实现对消费者购买行为的管理、预测和控制。为此,有学者指出,只要数据权属关系一天不得到明晰,使用数据的权利与责任一天得不到统一,这种数据乱象便将一直存在下去。

原因之三:监管不力。在以数据采集为前提的大数据技术建构中,各类传感器、网络设备、软件应用等每天都在不停地采集数据,当不同维度的数据汇聚到一定数量时,就可能质变成涉及国家安全的战略资源,而这些数据普遍分布于互联网企业或政府部门的数据库中,一旦某个漏洞被人利用,将存在大规模数据失位和泄露的隐患。据国内有关互联网安全企业评估显示,谷歌、苹果、微软、Adobe等世界著名互联网企业生产的软件产品,均存在着数十至数百计的安全漏洞,这些漏洞严重威胁着大数据平台的安全。此前肆虐全球的勒索病毒,正是黑客利用微软系统漏洞,对政府、高校、医院等公共机构的网络设施进行攻击造成的。国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》强调,“要科学规范利用大数据,切实保障数据安全”,体现了国家层面已经开始关注大数据可能带来的安全的风险隐患。

如何有效治理大数据技术异化

要解决大数据技术的异化问题,必须以制度的创新为切入点,结合利益分析、监管防范、价值导向等层面进行综合施策,为大数据营造和谐的生态环境,将技术异化限制在一定程度和范围之内。

首先,构建完善的大数据法治管理体系。法律是国家长治久安最有效的保障力量,大数据技术的可持续发展离不开配套的法律管理体系。一方面,要加快建立大数据安全审查机制。将敏感、重要的大数据资源和服务纳入到安全审查范畴中,确保大数据源头安全可靠;重点关注重要部门、敏感人员对涉及大数据上传的软件、手机应用的使用,有效控制大数据传播途径;及时追踪通过互联网向境外传递大数据情报的目标,依法打击大数据泄密对象。另一方面,要进一步提升大数据相关法律的可操作性。在《网络安全法》的框架下,制定细则解释和提供判例参考,并加快出台专门的大数据法律法规,赋予大数据法治管理体系在经济、政治、文化、社会领域里的权威性和可操作性,彻底消除大数据社会应用的“灰色地带”。

其次,实现数据利益相关者的“帕累托最优”。帕累托最优是经济学关于资源配置的共赢理想状态。在大数据活动中,利益相关者通过授权、交易、共享、分配等方式获取自身利益,但在转瞬即逝的数字世界里,确切地界定数据的权属关系是困难的。因此,唯有实现各方利益的最大化,才可能走出数据利益主客矛盾对立的困境。对于大数据搜集者与大数据使用者来说,重点是建立数据交换场所,明确数据交易、共享边界,提供敏感数据目录清单,在法定的框架下实现双方利益的最大化;对于大数据搜集者、大数据使用者与大数据生产者来说,重点是要保护大数据生产者(主要指大众)的利益,如个人隐私、知识产权和数据去向知情权等。只有在确保大数据生产者的利益不被侵犯的前提下,才能在大数据建设应用中更好地发挥其主观能动性,有效推动社会发展进步,赋予技术完整的价值意义。

再次,加强资本控制与摆脱技术依赖。大数据技术异化的实质,是利益相关者之间的博弈,说到底是资本逐利的外现。大数据技术的发展不排斥资本的功能,但当资本目标与公共利益发生冲突时,就要毫不犹豫地选择服从公共利益,对资本控制进行防范。只有明确资本走向,扎牢法治围栏,相关部门对市场中各种违法违规行为严加防范、严厉打击,以法治赢得利益各方的信任,才能让资本有效助推大数据发展。另外,大数据是依靠互联网技术支撑的,摆脱技术上的依赖、提高自主控制能力,也是推进大数据技术异化治理的重要维度。因此,要提高技术创新力度,积极参与大数据技术标准制定,努力实现关键网络设施及软件产品的国产化,摆脱对西方技术的依赖,从根本上提升大数据平台的安全防护能力;进一步提升安全生产管理水平,从“软技术”层面上降低数据泄露风险。

最后,坚持科学精神与人文精神的统一。科学精神和人文精神共同构成人的存在条件,有效治理大数据技术的异化既要坚持理性使用大数据,尊重数据的应有价值,提高共享协作意识,还要加强对数据的人文研究,摒弃“数据主义”带来的数据崇拜与垄断。同时,在大数据技术的发展上要抓好“技术共同体”的道德建设。作为信息时代的“技术关键少数”,技术共同体比普通人更具判断技术成果潜在风险的能力,而且他们的专业权威也更容易影响政府决策。因此,在复杂多变的大数据环境下,必须坚持权利与责任相统一的原则,实行“谁搜集谁负责、谁使用谁负责”策略,抓好技术人员共同体的道德建设。

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