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导读

随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，一个新的科技时代正在到来。这些技术不仅带来了巨大的利益，同时也引发了许多令人担忧的问题，如个人隐私泄露、数据滥用、新型智能生命等。

本文将回顾大数据和人工智能伦理研究的背景、意义和现状，重点关注其在中立性、时效性、导向性、边界问题、隐私问题和责任归属等方面的具体挑战，并探讨当前有效的应对策略及其未来的发展趋势。

3. 时效性

相较于人类，计算机具有独特的数据处理能力，可以精准地存储和分析多年以前的数据，并通过算法对未来事件进行精确预测。例如，Mayer-Schönberger曾设想一种情景：智能机器可以通过预测一个人在未来某个时间、某个地点犯罪的可能性，在犯罪行为实际发生前就对其进行干预。尽管这种情景听起来有些极端，但现实生活中已有类似的案例。美国政府利用机器学习算法，根据姓名、出生地、宗教信仰和历史行为数据来评估每位航空旅客的恐怖分子嫌疑度。一些无辜的人因为这些数据评估而频繁被拘留检查，甚至错过航班。通过数据和算法，机器可以预测一个人犯罪的概率，如果这个概率足够大，那么此人还未实施犯罪行为时，就已经实质上受到了惩罚，尽管他是无辜的。

从功利主义的角度看，这些智能化的方法可以有效降低犯罪率，但其中的核心伦理问题是：我们是否应该为尚未发生的可能性付出代价？

反恐措施虽然重要，但离普通人的日常生活较远。让我们看看另一个现实生活中的例子——酒驾。对于机动车驾驶员而言，酒后驾车是违法行为，醉酒驾驶则构成犯罪。相关法律依据数据统计得出：当驾驶者血液中酒精含量达到80mg/100mL时，发生交通事故的风险比未饮酒时高出2.5倍；达到100mg/100mL时，风险则高达4.7倍。即便是在轻微饮酒状态下，交通事故的风险也会比未饮酒时增加约两倍。因此，这条法规的有效执行大大降低了严重交通事故的发生率。尽管驾车不违法、喝酒也不违法，但法律规定对酒驾者进行处罚，是因为他们已经触犯了法律。这种预防措施是为了避免更严重的犯罪发生，这是合理的。

然而，随着数据采集和算法分析能力的提升，我们可以预见更多可能威胁公共安全的因素将被纳入法律范畴。例如，如果未来自动驾驶汽车普及，大部分交通事故可能由人为操作引起。那时，法律可能会禁止所有活人驾驶车辆，因为人类驾驶本身就是对公共安全的一种威胁。那么，今天能接受酒驾入刑的人，未来是否也能接受手驾入刑呢？在使用数据和算法进行预测时，是否需要设定一定的界限？

数据记录和隐私问题

计算机还具备记录和回顾历史的强大能力，因为大量历史数据被记录下来，今天的错误可能在很长时间内产生负面影响。例如，中学时期的一次打架斗殴、大学期间的借款逾期、年轻时在社交媒体上的冲动言论，甚至裸露、暴力或炫富的照片，都有可能在未来影响一个人的职业发展和生活。

中国有句古话：“浪子回头金不换”，家人和朋友可能会选择原谅和忘记，但大数据和人工智能不会遗忘。Mayer-Schönberger呼吁应赋予个人和企业数据“被遗忘的权利”，除非出于科学研究、档案管理等特定目的，否则不应存储、分析、使用和传播超出一定年限的数据。尽管这一理念提出已久，但实际进展甚微。

一些科技公司已经开始尝试解决这个问题。例如，Snapchat最初推出的“阅后即焚”功能可以让用户发送的信息和图片在阅读后自动消失。腾讯也在微信中加入了类似功能，可以设定消息自动删除的时间。然而，这些信息虽然对用户消失，但平台仍然可以保存和使用这些数据。此外，社交媒体产生的数据只是个人行为数据的一小部分，而大部分与个人生活密切相关的数据并非由用户主动上传。企业逐渐认识到数据的价值，因此主动删除或放弃数据使用权并不是它们的优先考虑事项。

我们每个人都应该尊重历史，怀揣梦想，但大多数时候，我们生活在当下。当一个人每做一件事都要考虑过去和未来的影响时，这种生活方式无疑是沉重的。如果数据的使用期限不受限制，人们可能会被迫按照数据和算法推荐的路径前进，从而失去自由和个性。

参考文献

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