如何有效应对大数据技术的伦理挑战
【摘要】如何有效应对大数据技术的伦理挑战大数据技术是一把“双刃剑”,既可以为人类服务,也可能给人类带来麻烦。近来,频繁的网络公司泄露个人信
如何有效应对大数据技术的伦理挑战
大数据技术是一把“双刃剑”,既可以为人类服务,也可能给人类带来麻烦。近来,频繁的网络公司泄露个人信息事件引起广泛关注,也使人们意识到,正确认识和有效应对大数据技术带来的隐私伦理问题至关重要。
关注“算法”背后的隐私伦理
大数据分析可以对人进行数据成像,在聚类、相关性分析以及数据整合的基础上刻画人的行为特征与倾向,在商业智能推荐、人的行为预测等方面具有广泛的应用前景。中国社会科学院哲学研究所研究员段伟文认为,从现象上看,它是一种非常有效的分析工具,但如果使用这些技术的人动机不纯,就有可能带来不良后果。从本质上讲,大数据带来的负面影响源于数据本身的特殊性,数据中隐含着人的各种信息,而这些信息很容易作为引导、说服与控制人类行为的工具。这一本质特征往往会诱使商家和滥用权力者干预人的自主权和侵犯人的隐私权。
“在大数据技术背景下讨论隐私伦理问题,人们主要关注的是信息隐私方面的伦理问题,最集中地体现在数据的开放共享与个人信息保护两者如何平衡的问题上。一般所说的大数据技术是一把‘双刃剑’,也主要是从这个意义上说的。”北京师范大学哲学学院教授田海平表示,数据的开放共享只是大数据技术得以实现的一个方面。除此之外,它还包括通过数字化技术获取和存储数据,通过大数据平台对海量数据进行深度挖掘、预测以及反馈等更为深度和实质性的数据占有与使用。目前,这种获取和使用数据的方式,可以通过深度机器学习做到完全智能化。就大数据的占有和使用方面而言,大数据技术加上机器学习,不仅在数据共享方面,而且在数据深度挖掘方面,把个人信息保护和数据权的确权问题都交给了“算法”,这是一个值得关注的、更为深层次的问题。
找寻技术和规范两方面原因
大数据技术的应用给人类带来一系列的隐私伦理问题和挑战,这其中既有大数据技术自身的原因,也有制度规范等的原因。
江西财经大学马克思主义学院教授黄欣荣表示,大数据技术在推动人类社会发展的同时,也带来了数据采集权、保存权、使用权、知情权、所有权、删除权、隐私权等伦理问题。产生这些问题的原因在于,大数据技术是一种全新的信息技术,大数据的隐私伦理问题是全新的问题。传统的法律法规、伦理道德难以约束相关机构采集、存储、传输和使用数据,并且新技术带来的新问题还没有完全暴露,新的法律法规难以同步发展。
段伟文认为,目前造成大数据隐私伦理问题的主要原因有:一是基于大数据分析的智能化商业推荐系统带来了全新的营销模式,其营销效率较传统的营销模式具有指数倍增效应,巨大利益诱惑面前,包含个人隐私及敏感信息的数据被单纯地视为牟利的工具和随意转卖的商品,个人的数据保护往往被商家忽视,甚至被商家运用算法加以算计,使人的隐私权受到侵犯;二是合理可行的个人数据授权和保护机制尚未建立,很多数据在用于某一分析之后被用于其他不明领域;三是分散的数据被整合之后,也可能通过数据分析洞察出一些不一定准确但会对主体造成负面影响的特征,进而诱使对这些特征进行不良使用。
加强数据立法 坚守伦理底线
对于如何让大数据技术更好地为人类服务,黄欣荣认为,需要强化隐私观念,加强数据立法,坚守伦理底线。
田海平认为,尊重个人隐私权是一个毋庸置疑的底线伦理原则。只有我们的法律体系和道德体系在规范合理性的构建方面坚守这条底线,大数据技术的应用才能够真正做到趋利避害。“数据共享”与“隐私保护”构成了大数据时代无法割舍的两面性,它实际上凸显了将“数据共享的伦理”与“隐私保护的伦理”,既以一种价值方式又以一种技术方式在大数据时代同时实现的任务。
段伟文表示,首先,要进一步凸显主体数据权利保护意识,联系大数据技术发展中的各种伦理冲突,解剖典型案例,进而从理论上廓清符合大数据时代特征的新型数据权利、隐私权以及被遗忘权的基本概念以及实践范例。其次,建立起包括商家、政府法律部门、普通用户等相关利益群体的对话机制,制定在具体的、数据驱动的社会经济乃至治理活动中的数据保护规范与实现机制。最后,做好与危害数据权利、恶意侵犯个人隐私权行为长期斗争的准备,探寻从法律和伦理层面根治此类问题的有效策略,并使之作为治理法规积淀下来。
就业培训申请领取
环球青藤
官方QQ群扫描上方二维码或点击一键加群,免费领取大礼包,加群暗号:青藤。 一键加群
数据分析师相关文章推荐
|数据分析师最新文章推荐
刷题看课 APP下载
免费直播 一键购课
代报名等人工服务
- 1 传统数据和大数据的区别
- 2 数据分析的8种方法都是哪些?
- 3 数据分析的具体流程是什么?
- 4 3大常用的数据分析工具是什么?
- 5 excel中的运算符
- 6 数据分析的作用有哪些?
- 7 电子商务需要分析哪些数据?
- 8 数据分析包括哪些内容?
- 9 数据分析的基本步骤
- 10 rdd是什么?