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疫情下的“怪圈”:科技抗疫与社会关怀

2020-04-23 11:46:46   来源: 澎湃新闻 浏览:388
在新冠肺炎疫情防控中,大数据与人工智能技术应用于社会治理的优势凸显,实时疫情地图、物资调配、基层服务、舆情治理等背后都有信息技术的支持。4月9日,国家公布《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,“推进政府数据开放共享”“提升社会数据资源价值”“加强数据资源整合和安全保护”成为加快培育数据要素市场的着力点。

在新冠肺炎疫情防控中,大数据与人工智能技术应用于社会治理的优势凸显,实时疫情地图、物资调配、基层服务、舆情治理等背后都有信息技术的支持。4月9日,国家公布《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,“推进政府数据开放共享”“提升社会数据资源价值”“加强数据资源整合和安全保护”成为加快培育数据要素市场的着力点。

在全球范围内,各国公共防疫部门利用技术手段,尝试追踪、切断传播链,中国、新加坡、韩国等较早启动了基于位置信息的追踪以快速识别确诊病例的密切接触者,欧美国家虽然在位置信息的处理与使用上更为谨慎,但也陆续开展了相关的计划。

四月上旬,商业巨头谷歌与苹果宣布联手,利用蓝牙技术帮助政府和公共卫生机构减缓疫情蔓延,为此,双方将打通系统,于五月开放接口。同时,他们强调,系统可以保护用户隐私——使用需要征得用户同意。

尽管如此,仍有不少人对疫情中加剧的“全球监测”持保留意见,担忧这将在疫情之后成为常态。在中国也可以看到,信息技术在近期应用的过程中出现了一些负面效果,比如需要随身携带的电子健康码可能让老人面临出行的麻烦、涉疫公民个人隐私信息被泄漏、某视频会议软件发生视频泄漏事故等。

对于疫情之下技术与社会治理的关系,华东师范大学传播学院晨晖学者夏冰青认为,由于个人信息由政府部门与商业机构分别掌握,大数据概念中的精准匹配在当前的应用中未能完全体现;技术优势与社会关怀需要有效结合,社会才可能脱离“疫情下的技术怪圈”。夏冰青从2009年开始关注数字经济产业,近期她接受了澎湃新闻的采访,分享了自己在疫情中的思考。

澎湃新闻:“大数据”的概念在疫情防控中常被提及,相关技术的应用对城市治理有何意义?

夏冰青:从学术角度来看,大数据不仅意味着庞大的数据体量,更是一个精准分析与匹配的过程。因此,大数据的精准匹配在社会治理,包括疫情防控中更值得关注。比如,中国产业互联网发展联盟二月在新华网发文,分析了中国“大数据水平不高,影响物资精准匹配”“ 产业链数字化薄弱,缺乏风险管控能力”等问题。

治理是政府的职能。根据公开报道,各地政府不同程度地将相关部门所掌握的数据应用于疫情期间的治理。但是,政府并不掌握所有的信息,到目前为止,部分民生相关的关键数据掌握在大型商业机构的手中。

虽然从公开消息中无法查知企业与政府是否有深入合作,但从目前的成效来看,两者未能完全合作匹配。比如,健康码的信息完全依靠填写者主动提供,未能与商业机构掌握的个人数据相匹配,导致出现造假或是未能精准匹配的案例。更理想匹配过程或为,个人主动申报的信息与其购药、行程等记录相结合,按权重比例计算得出健康码,并且信息能及时更新。 

此外,在近期各地发放消费券的过程中,仍以户籍、居住地以及是否为困难家庭等官方采集的信息作为分类标准,并未发挥商业数据的优势,针对不同人群的需求进行精准发放,拉动消费的同时避免浪费。事实上,根据所掌握的消费记录、行动轨迹,第三方平台可以匹配出使用者在社会结构中所处的位置,并对其需求做出预测。

大数据与人工智能在应用过程中未能精准匹配,也意味着机器换人在实践中变成了人用机器,导致人员更加冗沉。在疫情中,社区基层人员连轴工作、公务员被派到基层做志愿者、居民申报需要重复填写信息等现象,都说明大数据与人工智能尚未能减轻人力成本的投入,网格化管理中各主体(社区医院、居委会、物业、工作单位等)之间的“大数据非共享性应用”增加了各方的工作。

澎湃新闻:您认为商业大数据库可以更好地与政府掌握的数据相结合。政府在防疫及复工复产中使用商用数据库是否具有“正当性”?

夏冰青:欧盟2018年实施的《通用数据保护条例》被称为史上最严苛的个人数据保护法案。根据该法案,突发公共卫生事件中如果需要使用个人数据,除了需要个人同意之外,还需符合三个合法性事由,即“为履行数据控制者承担法定义务所必须”“为保护数据主体重大利益或其他自然人重大利益所必须”以及“为执行公共利益之目的任务或数据控制者行使法定职能所必须”。若以此为参考,在中国的语境之下,地方政府显然比商业公司更具公信力,更应在防疫和疫情后期的社会治理中调用商用数据库。

当然,诚如欧洲哲学界目前的学术讨论热点所示:疫情后我们将面临一个什么样的世界,政府因应防疫所需对个人信息的掌控应用是否会成为一个常态,都将是我们在提倡政府调用商用数据库时需要考虑的问题。如果纯粹是地方政府与商业机构的合作,无论是地方政府使用数据的行为还是商业机构搜集个人数据的行为都将无法把控,这个时候我们应该考虑引入第三方的力量,比如纯学术研究组织以及公共利益代表群体等,对此行为进行监督。

以英国的BBC为例,一直以来,它通过向公民征收电视牌照费(这一收入占其总资金来源75%)以在一定程度上确保其独立性,虽然目前它正处于未来到底是继续征收电视牌照费还是采取订阅制的两难境地。在中国,此次疫情期间一些积极进行深度调查报道的媒体也可作为这类第三方力量的代表之一。在疫情当下或是后疫情时期的社会治理中,无论是商业机构搜集分析个人数据,还是地方政府调用这些数据,都可适当对第三方力量进行公示,从而在一定程度上确保个人隐私与利益。 

澎湃新闻:您最近发表评论文章,提出要谨防陷入“技术性的温情脉脉的野蛮行径”怪圈。对于社会治理中的信息收集与使用,未来还有哪些方面需要引以为鉴?

夏冰青:我们在用技术防疫和进行社会治理的同时还需注意到技术辐射的群体依然有限。2019年,《中国互联网络发展状况统计报告》统计中国网民规模为8.54亿人;互联网普及率达61.2%。而疫情波及的是所有人群。 

即便是使用网络的人群中,也有部分人群的需求未能被现有的技术应用所惠及,如未成年人、老年人、残疾人等。上海的随申码近期开发了“亲属随申码”功能,未成年人随申码可由亲属代领。但是,老年人因为对技术的掌握有限,仍有许多人无法被技术所惠及。残疾人士亦是如此。

随着国家在发展中加强数字化转型,对于贫困群体的数字化覆盖也应受到更多关注。在近年来的“大数据扶贫”中,最常见的是电商扶贫,尤其是疫情之下,“互联网+助农”一度成为热点。

但是,根据我们此前关于数据标注产业的田野调查,一些地方扶贫办的能动性还未被调动,企业的电商扶贫项目与政府职能部门之间的结合并不密切。比如,在黑龙江省的部分地区,地方政府以电商扶贫政策不明确为由,抱着多做多错的心态,并未利用好企业提供的免费导师资源让项目落地。同时值得注意的是,我们也在90后管理的社区中,看到了积极对接此类项目的景象,管理者所掌握的信息和开放度出乎我们的意料,从一定程度上展现了未来农村发展的趋势。

此外,在用技术进行社会治理的过程中,信息搜集与使用方面还需警惕对个人隐私信息的保护。尽管中国的《网络安全法》《传染病防治法》和《突发公共卫生事件应急条例》对个人信息尤其是病人、密切接触者等信息有明确立法规定,但是由于个人数据大幅度地被商业公司所掌握,商业利益驱使下数据泄露时有发生。因此,如我前面所说,引入第三方力量对这些商业公司的行为进行监督显得尤为必要。

澎湃新闻:数字化时代下,如何应对信息失控与失序的问题?

夏冰青:欧洲社会对政府掌握个人信息的警惕心同理应被用于对商业机构掌握个人信息的警惕,因为在全球化的当下,跨越政治与地域限制的商业机构更像笼罩于我们头顶却无法避免、“永无例外”的状态。

商业机构的“霸权”已经渗透生活,为了使用一些服务或功能,用户每一次点击“同意使用我的信息”都在无止境地向商业机构妥协自己的个人数据。不少人认为只要不触犯法律或者未引起关注,自己的信息不会被暴露于众,但我们在田野调查中观察到,大数据产业的数据清洗环节通常涉及外包,而外包公司人员的素质并不稳定,个人隐私没有绝对保障。为了避免自己沦为下一个“裸露”在社会中的人,中国网民需要刻意去培养对于商业机构的监督感。

同时,我一直强调商业机构应该“还数据于民”,至少给用户选择个人数据如何被使用的权力,尤其是在疫情防控期间,我们对于大型互联网企业的期许不应只限于捐钱捐物,而是将原本属于用户的数据权力归还,让每个人从中受益。

值得注意的是,从2009年进入中国互联网产业进行田野调查至今,我发现商业机构的“霸权”随着全球范围内的并购潮增加而不断增强。我在2015年对当时的中国互联网内容生产行业经济数据进行调研分析,发现当时的产业相比于2009年已经成为了资本掠夺性累积的新领域,本应通过创新性生产实现的资本积累,在当时成为以收购、并购为代表的金融领域资本增值的投资行为。

这个过程导致大型互联网公司的“霸权”被不断增强,多元创新性初创公司几乎没有生存发展空间。而我在2017年的田野资料中发现,中国的创客群体有明显的关注社会公共利益而开发产品的趋势,比如开发弱势群体所需产品、开发环境友好型产品等。但随着并购潮加剧,创业公司越来越妥协于大企业,多样性的内容、服务越来越少。 

事实上,这一现象并不具有地域性特征,欧美的大型互联网公司,诸如谷歌、亚马逊、脸书等,同样存在霸权增强的现象,奥巴马时期的网络中立规则在特朗普时期被废除就是一个典型案例。

我们要如何约束商业机构的“霸权”?一方面,我提倡培养一种“非急功近利性的”“允许失败”“允许尝试”的商业文化,鼓励多元性产品和服务重新回归到产业中;另一方面,我还是认为需要加入第三方力量的监督功能。

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