论文数据透镜下的*反思，该文是关于数据论文范文集与*反思和数据透镜和透镜方面硕士学位论文范文.
文/段伟文
人工智能领域出现的各种颠覆性创新,使人们体验到了前所未有的便利与新鲜,同时也极大地加剧了人们对未来智能化世界的忧思.
人工智能（AI）近年来渐成科技创新领域的一个风口,一方面给人们的生活带来了越来越多的便利和新鲜体验,另一方面大数据杀熟、数据泄露、不良内容推荐等事件和现象层出不穷,使人们不得不反思智能算法的价值预设、*导向,追问AI在不当使用时的潜在风险,并探寻如何对其进行更具针对性的价值引导、*调节与风险规制.
*设计
如果整个社会逐渐被纳入到基于数据和算法的精细管理和智能监控之下,各种决策与举措越来越多地建立在智能算法之上,就必须关注和防范由算法的滥用所导致的决策失误和社会不公.由于智能算法在决策运用层面的影响具有突发性和高度不确定性等固有风险,不能想当然地迷信算法的科学性和客观性,而应对其展开必要的算法审计.
所谓算法审计,一方面要对算法的理论预设、内在机制与实践语境等进行全流程追问与核查,另一方面,从智能认知和算法决策的结果和影响中的不公正入手,反向核查其机制与过程有无故意或不自觉的曲解与误导,揭示其中存在的不准确、不包容和不公正,并促使其修正和改进.
借助算法审计,将提升算法决策过程中的透明度和公正性,使得智能系统的运行机制变得更好理解,更容易追究责任.
在当前的数据智能平台的发展实践中,对价值取向的追问与审度是算法审计的要点,其应对要点是引入*设计.*设计的主要功能是价值与*层面的矫正,涉及一系列有针对性与对抗性的设计,故可称之为争胜性*设计.
争胜性的*设计主要包括四个方面：
一是价值揭示,即通过对数据智能应用中所涉及的相关主体或群体的分析,揭示他们的价值诉求与利害关系.例如,在当前流行的网约车服务中,通过对司机、乘客和平台的利益分析和价值分析,可以揭示出在共享交通平台软件上附加社交媒体功能对各方的利害得失与价值冲突.
二是价值纠偏,即用更合理的价值观纠正和取代导致不合理、不公正后果的价值观.比如,在网约车服务中,应该纠正平台利用某些司机的人性弱点所设计的评分机制及其背后的不正当价值观,使平台回归安全及时送达乘客的应有价值取向.
三是*引导,即通过智能化的助推和劝导使人的行为更合乎*规范.例如,在保护个人隐私的情况下,可以运用交通大数据协助司机规范自己的出行行为.
四是*增强,即进一步通过借助数据智能提升自己的道德水准.例如,个人可运用可穿戴设备提供的个人数据改进自己在某些方面的行为.
面对人工智能当前发展态势下的*冲突和风险挑战,有两个方面的问题值得进一步反思.其一是数据权利与算法权力的再平衡,其二是走向人机共生时代的人机关系再平衡.
数据所有权关系再平衡
谈到数据权利,有必要提及欧盟最近颁布的《通用数据保护条例》（GDPR）.该条例明确指出其保护的主体是个人数据,而个人数据是指与一个已被识别或者可被识别的自然人相关的任何信息.
该条例对数据的获取权、修改权、被遗忘权、数据可携带权、异议权等数据主体的权利作出了明确界定.这些数据权利可以视为在价值和*层面对相关侵权行为的反制.但同时也要看到,这些权利并非无条件的绝对权利,都存在一定的限制.以对数据画像异议权为例,只有当对用户进行画像等决策对用户产生法律或其他重大影响时,用户才有权反对.
在数据智能得到普遍应用的解析社会,个人数据权利的重要性不言而喻.在解析社会中,不论我们主动与否,我们都是数据的贡献者,一切数据都被记录,一切行为都被分析.数据智能不断追踪着每个人的数据,实际上就是在追踪每个人的价值观,也可以说是通过分析数据定义人.不论我们喜欢与否,我们被追踪的行为数据都会以我们从未体验过的方式,传送到他人和机构那里；掌握我们数据的人和机构可能比我们自己更了解自己,甚至会巧妙地劝说和引导我们的言行.
由此,数据智能和解析社会的未来发展必将面临着数据所有权关系的再平衡：是延续当行的数据监控模式还是创造一个以信任为基本氛围的新的数据共享模式？如果延续监控模式而不对个人数据权利加以必要的保护,恐将导致信任的稀缺,最终不利于经济、社会等多领域的发展繁荣.如果致力于寻求以信任为基本氛围的新模式,将促使数据交易各方对自己的行为负责,让每个人知道自己的数据如何被处理,特别是用于其他用途的情形,让数据权利的主体原则上有权决定对其数据的处理与洞察,以此减少数据的滥用,杜绝对数据主体的严重伤害.同时,数据主体的数据权利意识的提升,也可以促使其通过追踪自己的数据反省自己的价值观,借助数据分析不断改进自我.然而“知易行难”,如何“创造”这一模式一时难有定论.
人机关系再平衡
另一方面,即便未必出现如未来学家库兹韦尔等人宣称的超级人工智能大爆发的奇点,人与机器的关系依然存在两种值得深思的未来情境.
第一种就是由机器人来掌控世界.它并非智能机器造反的结果,而是因为人们对机器产生了高度的依赖.随着时代的发展,人们需要面对的问题越来越复杂,由于知识的专业化和复杂化,人越来越多地依靠智能机器,以至于最终不得不把大多数决策权让渡给机器.其实,这一过程已经在进行之中,飞机在很多情况下都是由机器决定怎么开,自动驾驶也在向这个方向发展.但问题是,一旦等到机器本身真正出问题的时候,也不可能关闭这些机器,因为关闭机器就意味着自杀,就像现在,如果把网络关了,就意味着这个社会可能会瘫痪.
第二种未来情境,就是人类继续保持对机器的控制.但是在这种情况下,可能出现的一个问题是只有少数精英能够掌握智能机器的技术,普通人不仅不了解其中的奥秘,而且对整个系统来说会变得不是那么必要,甚至成为累赘,这就是所谓“无用阶层”的出现.
要克服这两种情境可能给人类文明带来的风险,须对人类在自动智能系统中的地位和作用加以认真审视,可考虑引入若干促进人机相互理解与协同的策略.
其一,将人与机器之间的相互理解作为自动智能系统的基础和前提,其中既包括理性层面的认知方式与知识表达层面的人机相互理解,还包括人与机器之间的共情关系和同理心的构建.
其二,一些重大决策和执行系统如果采用自动智能系统,应有多个备份和功能类似的替代性系统,以防范系统风险.
其三,构建人工智能应用特区,在有条件的科技创新中心的部分地区广泛、深入、充分地展开人机互动试验,探索面向未来人机共生社会的创新文化.
（王辉荐自《环球》）
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