奴役是一个与自由对应的概念,在不同历史时期,人们对于奴役和自由的理解各有不同,但无论任何时候,自由都是人类发展的终极目标。纵观人类历史,科技进步史就是一部人类自我解放,并逐渐走向自由的历史。
一般而言,自由是对必然的认识和运用,是人类全面发展的实质。人类自由程度的每一步发展都是在科技的推动下实现的,科技进步是人类实现自由的根本动力。这一规律,在农业文明时代,工业化早期均得到了验证。
后工业化社会,人们对于科技与人类自由的关系有了更进一步的反思。甚至由于克隆技术、转基因技术的发展,人们一度从伦理的角度去思考科技带来的负面效应,以至于在某些技术领域出现了反科学的潮流。
随着网络技术与现代通信技术的发展,数据化将成为摆在人类面前的一个重大历史课题和机遇。这一机遇对社会组织方式、企业管理方式、商务运营模式带来的冲击甚至远远大于蒸汽机的发明。
然而,本次数据化所带来最深远的影响在于,社会组织方式、管理方式可能会发生巨大的变化,人类在物质方面更趋于自由,但可能却会进入被数据“奴役”的新时代。这种数据奴役,如果发挥积极作用,则有助于社会的进步;但如果消极作用被更多激发,则可能会限制人们的自由。
一、什么是数据化
数据化是数字化的后一阶段,数字化是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据,再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型,引入计算机统一处理。在数字化的过程中个,人是主体,而外部的事物、信息是数字化的客体,人们通过数字化,提高对外部客观世界的认识过程,优化分析结果。
数字化发展到一定程度,最大的局限在于数字化的数据来源有限,数据的来源往往是人以外的客观事物,人是数据的操作者,但人本身并不是主要的数据来源。
数据化,则是将人本身作为数据的重要来源,最终实现整个社会运行信息、人自身信息的数字化,并且将这些数据转变为计算机可以检索、识别、处理的数据。
二、无处不在的数据
数据化最大的特点是,人类自身成为最重要的数据源。通信技术与互联网终端、物联网、传感器、摄像头、信号接收器等的结合,编织了一个数据采集的大网,而个人将成为这张大网上的一个个节点。
事实上,对于这张大网的存在,随着网络应用的深化,每个人应该多多少少都有所体会。在家购物、支付,需要用到购物网站和支付系统,这会形成个人的消费及支付信用数据;在视频和音乐网站登录、下载,会形成个人的娱乐数据;即时通信工具、聊天室等,会形成个人的社交数据;打车软件的应用,会形成出行数据与行程数据;运动软件及其他建康软件,会形成建康数据;而可穿戴设备,则直接将个人的建康数据、生理数据、位置信息上传云端。车联网、智能家居、智能办公、智慧城市,在这些系统应用之下,无数的传感器将会覆盖我们生活的各个角落和我们自身的身体。可以说,随着网络应用的丰富与终端设备的完善,数据大网已经开始逐渐将每个人的生活完全覆盖。
这一过程形成的数据,用时髦的话语表述就是“大数据”.巨量信息带来的结果是社会主体的行为,越来越抽象为网络中的数据形式。信息技术越发达,社会主体的行为就越透明。通过设计合理的数据分析模型,对信息的集合、整理、筛选、分析,就可以得出相关社会主体在各个方面的行为模式,从而为社会管理、商业营销、教育、医疗、社会服务、科研活动提供数据支撑。
三、我们终将被数据奴役?
如果说,前面十年是数据化逐渐开始布点的阶段,当前就是开始收网的阶段。当大网即将收口的时候,我们会发现,生活对于数据的依赖已经达到了无法逃离的程度,除非脱离人类社会。数据化在带来便利的同时,也会让每个人变成“透明人”.数据也是栓在我们脖子上的一根狗链,当我们某一天试图离开数据的时候,才发现自己虽然身处闹市,但却犹如走在无人的荒漠。
我们在网上投资、借贷,会遇到信用大数据,离开信用数据,我们将无法获得社会的信任。同样,在各个领域中,对于我们的信用、健康状况、生理指标、身份、消费特征、行为特征的判断,无不成为我们通过互联网参与经济生活、社会生活的重要指标。更为可悲的是,那些高高占据“云端”的网络服务商,甚至会比我们自己更了解自己,比我们更了解我们的家人、朋友、同事。
在数据化时代,标定我们身份的要素,将逐渐从线下的身份证明、社会关系,演化成一组数据。任何人如果被动的抗拒数据化,在当前及未来的技术条件、网络应用条件下,几乎是不可能的。而如果一个人没有被数据化,也意味着他(她)将缺乏在网络时代基本的身份识别要素。也就是说,如果离开数据,我们将成为一个“身份不清晰”的网络参与主体,结果可能是“寸步难行”.某种意义上讲,我们将成为数据的奴隶,并被其“奴役”.
可以预见的是,网络巨头,以及垂直领域的网络服务商,由于占据云端资源,掌握着海量数据,将成为数据时代社会规则的重要制定者,并将对社会生活形成某种程度的控制。
互联网与数据化结合是一把双刃剑,一方面可以提高社会管理效率、提升商业效率、推进商家对消费者的服务水平,更可以享受数据化带来的便利。另一方面则要提防数据化带来的数据垄断和泄露问题,防止数据掌控者的道德风险和疏忽给个人及企业信息带来的损失。
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