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Google令人不安内部影片外洩发言人强调只是思想实验

[2020-06-07 04:37] 来源: tyc申博sunbet官网
Google令人不安内部影片外洩发言人强调只是思想实验

跟 Facebook 相比,Google 在网络上更加无处不在,要脱离 Facebook、WhatsApp 及 Instagram 已不容易,要摆脱 Google、Gmail、Google Drive、Google Map、YouTube、Android 等产品就更加困难。

换言之,Google 拥有更多用户数据,掌握更多我们的习惯和喜好。假如早前剑桥分析事年令你关注 Facebook 如何使用收集得来的个人资料,相信你会有兴趣看以下影片。

不过在看影片之前最好先了解背景。这是 Google 内部影片,在 2016 年由 X 公司设计主管科士达製作。X 前身为 Google X,目标为研发突破性技术、解决重大问题,现属于 Google 母公司 Alphabet,研发项目包括自驾车、Google 眼镜等。

影片由《The Verge》取得并公开,X 的发言人对影片的声明如下︰

这段长约 9 分钟的影片题为《自私的数据册》,先从拉马克的演化理论开始,他提出所有生物都有一套「内部编码」,而且生物的经历会改变这编码,并把修改后的编码传给下一代,形塑物种的生理特徵。当然,拉马克的理论并不準确,后来被达尔文提出的自然选择理论取代。

旁白此时说︰「他提出的表观遗传学正开始在意想不到的地方找到新家。」画面则出现「拉马克式用户数据」一词。

影片接下来解释,当我们使用现代科技时,会以数据形式留下资讯痕迹,分析后可描绘出我们的行为、决定、喜好、去向及关係。我们这个编码变得越来越複杂,会基于我们的行为而发展及改变。旁白解释,从此角度看,载有我们这些资讯的数据册或可视为「拉马克式表观基因组」——一个不断演化、关于「我们是谁」的再现方式。

影片进入下一环节,简述「自私的基因」理论。演化生物学家汉密顿研究蚂蚁、蜂类的社会结构,认为演化的推动力不是个体而是基因。到 1970 年代中,道金斯写下着名科普作品《自私的基因》,推广基因本位演化的观点,认为生物个体只是为基因存活而设的机器。

话题一转,旁白提及「以用户为中心」的设计原则多年来都是电脑世界的主流,开始反问︰「假如我们从稍微不同的角度看又如何?假如我们给予数据册一个目标,而非单纯记录历史,又会如何?假如透过引进更多资讯来源,专注于创造一个更丰富的数据册,又会如何?」

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这就提到影片重点︰「假如我们不视自己为这些资讯的拥有者,只是短暂保管者或监护人?」简言之,主体不再是我们,而是这些「数据册」。旁白由此开始介绍这种「目标导向数据册」会带来甚幺后果——请留意,以下提到的影片内容虽然很像电视剧《黑镜》中的设定,但纯属虚构。

一开始,这种数据册可能是由用户驱使,Google 会负责提供适合目标给用户数据册,例如吃得更健康、保护环境、支持地区小店等,以反映 Google 的价值。当用户选好目标后,每次互动时都比较不同选项,假如其中一个选项让数据册更接近目标,就会显示给用户选择。随着用户一直按建议选择,并行为将会改变,数据册则迈向原本设定的目标。

Google令人不安内部影片外洩发言人强调只是思想实验
影片中虚构的 Google Resolution 程式可以让用户设定目标,
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虚构程式为用户提供建议

当这种思考模式加速发展,「目标导向数据册」的概念变得更吸引时,提出建议的可能不再是用户,而是数据册本身。影片举例说明︰假设一个数据册缺乏某项让它更了解其用户的重要数据,为了填补这个空白,数据册开始搜寻收集有关数据的装置。系统会找出最容易吸引用户的产品,万一没有适合结果,它仍可透过对用户口味的了解设计,并以立体打印製作特定装置,引起用户兴趣。这样数据册就可以收集到该用户的数据,增加它对人类行为的理解。

Google令人不安内部影片外洩发言人强调只是思想实验

再进一步,影片重申数据与基因的类比,提出用户的数据能够超越其生物限制,正如基因编码在自然界传播。从拉马克的理论去看这些数据,数据册记录能够累积一个人一生的行为知识。如果把资讯变为跨世代的数据,新用户就能从前人的行为决定得益,他们亦会创造新一批数据,跟过往数据比较,可以让系统更準确预测他们未来的行为及决定。

旁白指收集多个世代的数据再比较分析,系统甚至可能从物种层次理解抑郁、健康、贫穷等複杂议题。而这种诠释用户数据的能力,结合急剧增加、在不同物件上的感应器,将能够越来越详细描述我们是谁。这些资讯串流在一起的时候,其效应会倍增,新的规律变得明显,可以作更多预测。

影片末段再一次以基因作类比,指检验蛋白质结构为日后基因测序做好準备,而跨世代大规模收集数据检验用户行为,或会是「行为测序」模型的开始,届时数据册就能够更精确进行改变,不仅追蹤记录我们的行为,更为目标提供方向。

最后旁白以此作结︰「透过应用表观基因学、遗传及迷因学知识于用户数据,我们可能在理解自己方面取得跳跃性增长,为这一代、未来世代甚至整个物种带来好处。」

资料来源︰

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