大數據的傲慢與偏見：一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告與揭發

3.0

2020/01/20

一名熱愛數學的資料科學家，在行內打滾多年後，對於演算法與大數據造成的危害憂心忡忡，在這個大資料時代提出反論。本書爬梳了各種演算法在各大領域的應用，如學校評比、應試徵選、犯罪預測、信用評比、個人化廣告等等，大多數演算法起初都是立意良善，但卻常常造成意外的負面後果，例如大學的評比造成學校的軍備競賽，為了提升排名大舉投入資金，卻也使得學費高漲。具有惡意的演算法如某些個人化廣告，瞄準貧窮族群發送高利貸廣告，使其更有可能債務纏身。更慘的是，這些演算法躲在數學的黑盒子裡頭，許多人不加以質疑便接受，忘了這些演算法也是人建立的，可能帶有偏見，私人企業的演算法又常常被視為商業機密不予公開，對於命運深受這些演算法影響的人們相當不公。作者對於演算法與大數據造成的危害相當警惕，然而也矯枉過正了。對於私人企業採用性格量表篩選應徵者，作者也認為是一種歧視，這點我是挺不以為然的，注重公平性可不能無限上綱，不然乾脆都隨機分派好了？又或者，犯罪模型使得更多人接受盤查，黑人受到的盤查率更高，這種歧視也不能怪到演算法上，而是社會結構的問題。作者把可能造成危害的演算法稱作「數學毀滅武器」，這種浮誇的形容有種煽動恐懼訴求的意味。本書論點的最大問題便是只看演算法壞的一面，要衡量演算法的功與過，當然是要把優缺點並列，且若不採用演算法 (如人類主觀判斷)，也是會系統性給予某些族群偏見。其實重點不是演算法和大數據本身，而是使用它們的「人」。

其實濫用演算法與大數據的最好例子，就是劍橋分析醜聞了，可惜本書寫成時間較早，關於劍橋分析的內幕可以參閱近期出版的《操弄【劍橋分析事件大揭祕】》。

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