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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

2020-08-14 16:25:18 来源:展示学者 浏览:766次

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(搜寻器)、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(Cambridge Analytica)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(Nick Foster)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》(The Selfish Ledger),先从拉马克(Jean-Baptiste Lamarck)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(Charles Darwin)提出的自然选择理论取代。

旁白此时说︰「他(拉马克)提出的表观遗传学(epigenetics)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」(Lamarckian user data)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(ledger)或可视为「拉马克式表观基因组」(Lamarckian epigenome)——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(W. D. Hamilton)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(Richard Dawkins)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︰「假如我们从稍为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?」

Google「令人不安」内部影片外洩 发言人强调只是思想实验Google《The Selfish Ledger》影片截图

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(数据册的)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》(Black Mirror)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(Google)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Google《The Selfish Ledger》影片截图
影片中虚构的Google Resolution程式可以让用户设定目标。
Google「令人不安」内部影片外洩 发言人强调只是思想实验Google《The Selfish Ledger》影片截图
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Google《The Selfish Ledger》影片截图

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(不会因个体死亡而消失)。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(即下一代)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(memetics)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。」

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资料来源︰

Google’s Selfish Ledger is an unsettling vision of Silicon Valley social engineering (The Verge) Internal, Speculative Google Video Shows How To Globally Model Human Behavior From User Data (Futurism) Google's Hypothetical 'Selfish Ledger' Imagines Collecting All Your Data to Push You to Change Society (Fortune)
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