當人類變成「透明人」,「自畫像」便成了一堆數據?
最近的新聞如「泄密」「殺熟」、「隱私換方便」等詞眼嚇得人心驚肉跳。在這個被海德格爾稱之為「無思時代」,人類被數字技術、信息技術、大數據和人工智慧技術裹挾著抵達到一個問題面前:如何描述這一時代的人類形象及其面臨的安全問題?
原文:《重視研究大數據時代的「自畫像」行為》
作者:上海大學哲學系 楊慶峰
對於當下時代,社會學的學者喜歡用「後工業社會」、傳媒學者喜歡用「網路時代」,哲學家則喜歡用「信息文明」來描述。但是這些描述並沒有切入到當前時代技術條件及其對人類的影響。美國計算機科學家羅伯特·埃利奧特·卡恩(Robert Elliot Kahn)基於計算機學科提出一個概念,認為當前的技術架構正在從互聯網架構向數字對象架構轉變。與之相類似的說法,人類社會的技術基礎正在從原子走向比特。「數據架構」意味著信息技術、數字技術、大數據技術和人工智慧的集合體。這些技術相互聚合,形成了我們時代的技術架構。而在數據架構之中,一個隱藏的現象是:人工智慧技術正在推動著「智能架構」的出現。這些技術架構彼此嵌套在一起,而嵌套在一起的架構交錯形成的點就構成了每個人的技術對應物。這構成了數字時代的技術條件。那麼,數據架構帶給我們怎樣的影響呢?
藉助歷史界定和反思這個問題是絕佳選擇。1964年,德國哲學家馬爾庫塞發表了《單向度的人:發達工業社會意識形態研究》,裡面勾勒出了工業架構及其人類異化之後的樣子——「單面人」,這成為描繪工業社會人類的絕佳形象。他指出安全問題來自人自身單面化之後的完全異化。這是一種基於整全意義上對人反思的結果。不到60年的時間,我們進入了數據時代,處在數據架構之中。在這樣一個技術架構之中,人類的形象還是可以用馬爾庫塞的「單面人」來描繪。以社交平台為例,「點贊」成為單面形象之一。在中國,最為流行的社交平台屬微信。在國外臉書則非常受歡迎。根據2014年的統計數據,全球活躍社交人數超過20億,2018年,微信活躍社交人數超過了10億。「點贊?不點贊」成為社交媒體用戶的一個頭疼問題。
但是,「單面人」描述大數據時代人類形象是不夠的。有人提出了「透明人」的說法。「透明人」在大數據背景下應用而生,主要是指我們的身份、行為等數據信息在沒有經過自身許可的情況下被泄露變得公開透明,它被當作了描繪數字時代人類形象的一個新概念。當然,這個概念能夠反映出大數據時代人類面對的新問題:一種與隱私泄露有關的安全問題。這一概念形象但是卻不足夠。因為這一概念的基礎惡意泄露或非法獲取所產生的安全概念,這一基礎也忽略了一些更為重要的情況。「惡意泄露」與「非法獲取」都是他者所導致的。「惡意泄露」主要是針對數據公司的員工來說,員工出於私利目的而出賣用戶數據;「非法獲取」主要是針對黑客這一特殊群體來說。2017年雅虎30億個用戶賬號信息被黑客攻擊盜走。這背後所顯示出來的是由於黑客攻擊而導致信息泄露的安全問題。這兩種行為都會導致用戶數據危機,最終產生了這個時代的安全問題。
但是,還有一種重要的情況被忽略:人們自主地將自己的行為轉換為數據存儲起來,隨時等待被提取。我們把這種情況稱之為「自畫像」行為。17世紀荷蘭畫家倫勃朗用畫筆給自己畫了100多幅自畫像。今天我們每個時刻都在用數據給自己畫像。以點贊為例,「自主點贊」已經被看作是數字時代的一種美德,逐漸形成一種有趣的說法「點贊看出人品」。但是在西方文化中,情況就發生了變化。「點贊看出人品」是一種科學意義上的說法。2015年,PNAS刊發了一篇文章《基於計算機的人格判斷要比人做出的人格判斷更加準確》,裡面提及到一個觀點,「一個人的人格能夠自動地被預測,而且無需人類社會-認知技巧。儘管來自社會-認知技巧的準確人格判斷,機器學習的進展顯示計算機模型也可以做出有效判斷。」這裡所說的「人品」是人格心理學意義上的判斷,計算機可以比人類更好地判斷一個人的性格、偏好,甚至購物傾向。
自主行為會產生更為嚴峻的、但被忽略的問題。目前,正在不停發酵的臉書事件暴漏的問題表面上看是智能時代的隱私泄露,實質是邊緣性利用(遊走在合法與非法的邊緣地帶的利用數據)所導致的安全問題。心理學家艾利克斯大·孔干(Aleksandr Kogan)開發的一個面向用戶的個人心理測試App引發的連鎖反應,還有一種學術研究領域的合法使用,比如上面提到的PNAS論文正是採集了臉書70,520名用戶的數據。這些用戶對於數據的被利用是否知情文章本身並沒有明確說明。相比之下,學術研究容易讓人們產生信任,而商業行為則更容易讓人起疑。
如此,「透明人」這個概念並不是很準確,它只是描述了一種隱私變得公開的情況,而且是被動意義上的、非法意義上的。但是正如上文分析的,還有一種主動意義上的、合法意義上的行為,一種「自畫像」的行為所產生的安全問題,更應被重視起來。
文章原載於社會科學報第1603期第4版,轉載請註明出處,文中內容僅代表作者觀點,不代表本報立場。
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