积极应对大数据伦理问题

近年来,基于互联网、云计算等的数据挖掘技术日益成为社会发展的重要推动力量,在应对复杂局势、制定科学决策、提供优质服务等方面表现出前所未有的独特优势,这使得大数据
摘要

  近年来,基于互联网、云计算等的数据挖掘技术日益成为社会发展的重要推动力量,在应对复杂局势、制定科学决策、提供优质服务等方面表现出前所未有的独特优势,这使得大数据的重要性越发突显。与此同时,大数据相关技术的发展与应用,也在隐私保护、数据中立、数字鸿沟等方面带来了一些新的伦理问题。积极应对大数据伦理问题,使相关技术的道德意义实现良性循环,从而促进人类整体福祉的发展,是我们对大数据进行伦理反思的关键。

  把握具体问题

  大数据相关技术在提高生产生活效率的同时,也使整个社会被快速数据化。而在对数据的生产、收集、挖掘、使用等过程中,一系列大数据伦理问题也随之而来。

  一是隐私保护问题。大数据伦理面临的一大困境是,相关技术在政治、经济、文化、社会、生态等各个领域的应用,要以开放共享为基本理念和规则,而这同时也带来了个人隐私及安全保护方面的伦理难题。从伦理学的角度讲,隐私即在私人生活中的不愿诉诸公众社会或为非所意愿的他人知悉、干预的情况和事态。由此可见,个人隐私主要涉及私人领域与公众领域之间的界限划分问题。在大数据的背景下,个人信息的收集和处理是隐私伦理问题的两个主要方面。在个人信息收集方面,隐私风险的产生主要来自视频监控、网络监控等对个体行为的实时监控,而这主要是因为监控对个人信息的收集过程往往是不为被监控个体所知道的。比如,学校、医院、政府、企业等通过各种平台收集的学生、病人、公民、消费者等的各种数据,是否侵犯了他们的个人隐私?此外,对海量碎片化的个人信息进行积聚、对比、分析等处理,也有可能造成对个人隐私的威胁和伤害。原本各种分离、无关的小数据,经过加工、重组、编辑等一系列处理过程,其自身价值会产生从量变到质变的重要变化,同时其组合构成的大数据也可以描绘出个人的特性、身份、习惯等,而这里就很可能有人们并不想公开的个人隐私信息。

  二是数据中立问题。数据是可以由人工或自动化手段进行处理的那些事实、概念和指示的表示形式,是进行各种计算、研究或设计所依据的数值,包括数字、字符、符号、图表等。大数据本身虽是客观中立的,但在数据处理及使用中也可能会产生非中立的结果,而这主要是因为在此过程中存在着各种人为主观因素。在全球数据爆炸性增长的今天,正是由于人们在运用技术的过程中有所偏差,才会导致算法歧视等伦理问题不断出现。比如,算法推荐随着大数据与人工智能的迅猛发展而日益成熟,但也不可避免地带来了偏见与歧视的伦理问题。在现实生活中,像一些网上购物平台中的“推荐”页面或赠送“红包”“优惠券”等,通常都是通过个性化推荐算法得到的。从本质上看,算法设计是具有目的性和价值观的,它体现的是设计主体的意图和选择。因此,算法基于对个体的贫富差距、性别差异、健康状况等信息的全面掌握,可以个性化、差异性地推荐相关产品或服务,但也会导致不同群体之间在信息掌握层面的不公平,甚至出现“大数据杀熟”等算法歧视现象。

  三是数字鸿沟问题。数字鸿沟是数字化时代产生的一种新的社会公平问题。传统意义上的数字鸿沟,主要是指人们在数据可及、数据应用、数据分析等方面存在着使用数字技术的巨大差异,表现为一部分群体能够较好获取和使用数字技术,但另一部分群体则很难获取和使用数字技术。数字鸿沟产生的数字技术资源分配不平衡问题,会逐步引起群体矛盾和社会不公。在大数据背景下,随着移动互联网的普及,数字鸿沟以及由此造成的社会公平问题,不再主要表现在数字技术的可及和应用方面,而是日益演变为数据鸿沟,并集中表现为由知识、技术、经济等因素导致的技能鸿沟、价值鸿沟等。一些政府部门、企业、科研机构等,能够较为容易地获得和使用数据,通过对数据的挖掘、计算、存储、传送等掌握社会中的个体行为,而普通民众则很难获得庞大的高质量数据。再者,即使民众成功获取了大量的高质量数据,也有很多人并不具备分析各类复杂数据的技能。由此,这里的数字鸿沟将越来越大,在数据获得、技术应用和价值区隔等方面出现了不公平的伦理问题。

  探索应对之策

  面对大数据带来的伦理难题,我们应积极采取有效管理措施,确立相应伦理原则,以寻求各种挑战与难题的应对之策。

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