2014年4月24日 星期四

2014 2015 左永安顧問 安永經營管理商學院 EMBA 職能基準 職能認證課程 共通核心職能 TTQS 創業百萬小學堂 台灣大學 和君 品牌 創新研發中心 品質 「老大哥」監視人民的慾望,數千年沒有變。 從明朝東廠,到現代稜鏡(PRISM),只是手段更加高明了。 為什麼稜鏡計畫(PRISM) 要找上微軟(2007)、雅虎(2008) Google(2009)、 Facebook(2009)、 Paltalk(2009)、 YouTube(2010)、Skype(2011)、美國線上(2011)以及蘋果(2012)? 另外,Dropbox 也被指控「即將加入」這項計劃? Secret、Whisper、或 Snapchat 到底多巨量? Google 一秒可搜尋 7 百萬筆資料 Dropbox 每天檔案上傳達 10 億個 Facebook 全球用戶數 12 億人 全球智慧型手機數量超過 19 億隻 Facebook 每天增加 27 億個讚 Youtube 每天有 40 億次瀏覽 擁護者不斷吹捧巨量分析的好處: 它能幫助我們節約資源、分析流感疫情趨勢、治療致命疾病、改善醫療保健、提高氣象預報準確度、加強城市安全等,甚至讓我們免於恐怖主義的憂患。現在在美國,只要有生日、性別和郵政編碼的「三重標識符號」, 就可以辨識出 87% 的美國公民。

數位時代網站|撰文者:有物報告發表日期:2014-03-24

相傳有種食夢獸叫「貘」。牠可以吃掉人類的噩夢,留下美夢。吃了一百個噩夢之後牠會開始長大。現在急速發展的巨量資料技術也在吃掉人類的美夢,留下惡夢;吃到一百個美夢後,牠會以 O(100n)開始長大。

到底多巨量?


擁護者不斷吹捧巨量分析的好處:

它能幫助我們








躲不了監視


在商業上巨量資料分析的例子已不勝枚舉。

新產品的市調、價格分析、營銷活動的投放等,

當然也有政治運動。

歐巴馬 2012 年競選時就利用巨量分析可能選民,精準籌集競選資金,並獲得選票。

誰在收集資料?

信用卡公司企業零售通路稅務局,甚至動物園都有罪。

分析資料在商業上的價值無庸置疑,但道德上值得商榷。

會員卡是最傳統的資料蒐集工具。

結合會員卡、郵遞區號、臉部辨識攝影機,

就可以分析出恐怖的精準資訊。

比如日本 Lawson 量販店發行會員卡,

實際上是為了記錄消費者居住的距離、商品選擇等,

以了解「到店距離」與「購買行為」的關係。

台灣的 7-11 在消費者結帳時,

也會由店員將客戶分類並輸入資料庫,來進行客層研究分析。


big.BROTHER

「老大哥」監視人民的慾望,數千年沒有變。

從明朝東廠,到現代稜鏡(PRISM),只是手段更加高明了。

為什麼稜鏡計畫(PRISM)

要找上微軟(2007)、雅虎(2008) 

 Google(2009)、 Facebook(2009)、 Paltalk(2009)、

 YouTube(2010)、Skype(2011)、美國線上(2011)以及蘋果(2012)?


另外,Dropbox 也被指控「即將加入」這項計劃?因為這些公司加起來,

幾乎掌握了地球上大部分的人的行為資料。

在美國政府讓科技公司公佈更多安全要求細節後,

Facebook、Google、Microsoft、Yahoo、LinkedIn 紛紛提供自己的透明度報告。

從這些報告中,可以看到 NSLS 以及 FISA(外國情報監視法)

兩法案容許政府向服務商要求提供用戶的基本資訊、訊息、照片等。

big.BROTHER 確實是在使用我們的資料。

文化不同,隱私觀念不同


外國經理人到台灣任職時,第一次面試應徵者時都會被台灣人的履歷嚇一跳。

在美國面試,面試官不能問你幾歲、結婚沒、小孩幾個、幾歲?

家裏有多少人?在美國問這些通通是違法的!

結果我們自己台灣人,每個人在履歷上把身家清白交代的一清二楚。

誇張一點的連身高、體重、家譜全都寫上。

但在美國,履歷上你的學歷、經驗,就是全部了!

可知國情不同,台灣人對隱私的重視相對微小。

麻省理工學院彭特蘭博士(Alex Pentland)說:

「巨量資料是新的資產。人們希望它是流動的,而且能為人所用。

對於新的跨越式資料收集的突破,將提高對隱私的侵犯,

同時引起人們對於隱私侵犯新的擔憂,也是巨量資料潮流裡最重要的問題。」

「沒有不好的數據,數據的唯一不好的是用途。」

微軟高級顧問 Craig Mundie 也公開表示。

例如,

美國連鎖賣場 Target 能經由消費者行為模式,

分析出哪些客戶可能懷孕了,而寄發懷孕相關的促銷廣告。

可是如果收到信件的人是未婚懷孕呢?或是她的家庭原本不知道她懷孕?

大家興忡忡的蒐集與利用資料,卻可能傷害個人隱私。

問題是,大家不關心巨量資料帶來的影響。

許多人對自己的資料被收集無知或漠視。

當其他人在努力反對,或要求數據的使用透明化時,其他人不讀,也不去理解。 

匿名與阻隔逆勢而行


過去的「善良年代」時,資料收集時會有一個「匿名化」的過程,

讓資料只能用於大數的行銷分析或科學研究,卻不會洩露個資。

這種年代已經結束了。

現在在美國,只要有生日、性別和郵政編碼的「三重標識符號」,

就可以辨識出 87% 的美國公民。

目前國外興起的匿名技術即是一種反撲。

國外開始推行的匿名或「用完即銷毀」(像電影裡的情報人員)應用不少,

比如 Secret、Whisper、或 Snapchat 等。

傳統的「填假資料」也是一種基本的抵抗。

以目前人工智慧的演算法來說,

部分資料不全的資料分析精確度會大大降低。但將來可不一定。

巨量資料的蒐集與利用,固然可促進公共利益、創造龐大商機,

但它也在吞吃你我的隱私。

只能說科技發展慢一點,或許是一件好事。

人們很容易只看到眼前的好處;日後發生質變時,或許只能消滅它。

轉自:有物報告

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