28/11/2017
《大數據的傲慢與偏見 》認清大數據的黑暗面
書名:大數據的傲慢與偏見 Weapons of Math Destruction
作者:凱茜.歐尼爾 Cathy O'Neil
出版:大寫(中文版)
(讀本由商務提供)
時下除了有流行時裝和文化、追捧韓星等,在網絡大數據和吹捧人工智能的年代,數據分析和數據科學也十分吃香,甚至是職場必備的技能。有效蒐集資訊、再運用數學模型,使我們有效運用資源、篩選最優的人事物,做出最好的決定。
但有時候物極必反,《大數據的傲慢與偏見》指出,各式各樣的數據演算模型正操控著我們的生活和每一個重要決定,如大學排名、買樓買車、評核員工、鎖定目標選民、監測健康情況,還有孩子讀書、保險和貸款等,都由數據來判斷。
作者是前華爾街量化分析師,數據科學家,哈佛大學數學哲學博士,曾任職對沖基金公司及於多家新創企業擔任數據科學家,負責建立預測人們購買和點擊行為的模型。她是行內人,十分明白數據科學對人類生活的掌控,甚至危害社會發展。
她指出,演算法系統都已經「標籤」我們。有些數學模型不透明、不受管制,就算出錯,受害者無法申訴。最令人不安的是,這些模型會「強化歧視」,擴大不平等。例如在某些國家,貧窮學生在申請學貸時,可能因自家的郵遞區號被審核貸款的數學模型視為還款高風險人士,而無法獲得貸款……。這類問題會形成惡性循環,帶來危害民主的惡果。
作者在書中揭開對生活中各種黑箱數學模型和大數據的黑暗面,她呼籲:在這個人人都被迫「e化評分」的時代,建立各種數學模型的人應該為他們的演算法負責任,而政策制定者更應擔當監督管理的角色,否則有可能撕裂社會,甚至令人類文明崩潰,是一種「最安靜的恐怖主義」。
本書利用令人不安的真實案例和生動的敘事,說明政府和大企業,如何利用各種無形的演算法和複雜的數學模型,作為損害平等並增加私利的手段,令人認清大數據背後的真相。
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