大數據的黑暗

隱私受損

巨量資料重點之一，就是規模的變化導致狀態的改變（量變引發質變）。這種轉變不僅使得保護隱私難上加難，還帶來另一個全新的威脅：根據習性的懲罰，而不是根據犯罪事實的懲罰。

未犯先判

巨量資料找出人的習性與犯罪的相關性，藉以預測某人是否將會犯罪，並且在此人真正犯罪之前就加以懲罰。這種作法顯然違背公平、正義和自由意志的理念。

資料獨裁

除了隱私受損、以及沒有犯行也會獲罪之外，還有第三種危險：資料獨裁。也降是開始陷入對資訊和分析的迷戀，凡是皆以資料為尊，最後形成濫用。 巨量資料如果用的不夠明智，就會成為強權的工具，造成壓迫，輕則有可能是讓顧客和員工感到委屈，重則使公民受害。 如果巨量資料室讓這種風險的特性改變，我們需要新的解決方案。風險特性改變，有巨量資料，資訊的價值已經不僅在於原使用途，也包括延伸用途。這種改變，讓現在以個人為核心的個資保護法難以為繼。 巨量資料可能對生活帶來更多監控，而且他也使的過去許多保護隱私的方式失效，像是匿名的技術不再適用。真正的風險在於為了得到巨量資料的好處，強行使用在不適用的地方，或是對分析結果過度有信心。隨著巨量資料預測的準確度提高，使用巨量資料就會變的越來越有吸引力，大家看到他幾乎無所不能，就會對資料更迷戀。

大數據的管控

使用者負責

有三種巨量資料管理的基本策略，保障個資隱私、不依預測定罪、演算法審查：

一、由個資保護由「個人同意制」轉成資料使用者的「使用責任制」。 二、運用巨量資料進行預測尊重每個人能動性。 三、培養演算學家巨量資料審計師。

想要保護隱私，巨量資料的用戶必須對自己的行為，負起更多的責任。社會必須重新定義「正義」的概念，讓人民有行為的自由，也又人民為自己的行為負責：由資料使用者負起個資保護責任。

保障自由意志

保障每個人的「能動性」，人的能動性（human agency主觀能動性）也就是人類出於自由意志而選擇其行動。人的能動性觀念，就是個人能夠、也應該為其行為負責，但不用為過去的習性、或資料預測的習性負責。

稽核演算法

演算學家，能夠評估資料來的選擇是否合適、分析和預測工具是否恰當（包括演算法和模型），以及對結果的解釋是否合理。如果有爭議，由於演算學家瞭解演算法、統計方法和資料集，便能夠調查清楚，決定究竟是如何產生。

外部的演算學家，身份就是公正的審計官、稽核師。在政府要求的時候，例如訴訟案或法規要求，出面負責審查巨量資料的預測是否準確有效。外部演算學家也能夠和政府機構協商，看看公部門該如何妥善利用巨量資料。

內部的演算學家，受雇用於企業，在企業內部監控其巨量資料活動的演算學家。這些員工不僅要維護公司利益，同時也要維護那些受到巨量資料分析影響的人，如果任何人覺得因為巨量資料預測受影響，也是先和他們聯絡。巨量分析之後，內部演算學必須先檢查確認完善準確，才能發佈使用。演算學家在企業內部工作，又要維持公正，主要職責維護公眾的信任。

使用巨量資料，需要一群這種新領域的專家，或許可稱為演算學家（algorithmist）。這可以有兩種形式：獨立的企業，從外部監控公司，或是員工或部門，從內部監控公司。像是公司有內部的會計部門，也有外部的會計師事務所來查帳稽核。

政府只能叫人民為過去的確實行為負責，而不用為統計所預測的未來負責。如果只依賴巨量資料預測，必須有一定的保障措施：

一、開放：關於會影響到個人的預測，必須公開資料和演算法。 二、認證：針對某些敏感用途的演算法，必須由專業的第三方，認證為完善有效。 三、反駁：必須明訂具體的方式，讓民眾可以反駁對自己的預測。

避免21世紀出現資料大亨強取豪奪種種產業，需**管好「資料大亨」。**監管機構必須在謹慎和大膽之間取得平衡，過去反壟斷法就是一條可以實現的路。各國政府正是全球最大的巨量資料有者，也應該公開分享自己的資料。令人欣慰的是，部分政府已經至少在某些程度上，開始進行資料公開和反壟斷。

參考書目

1. 王振寰（2010）.追趕的極限。巨流圖書股份有限公司。
2. Langon Morris (2011). “The Innovation Master Plan.” Innovation Academy

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