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數據主義的社會問題 (車品覺)

By on April 12, 2023

本文作者車品覺,為紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員,為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

以色列歷史學家哈拉瑞(Yuval Noah Harari)的著作《人類簡史》提到數據主義(Dataism),所指的是把數據和其驅動決策視為至高無上的價值觀。在數據主義的背景下,數據被視為任何系統(無論是個人、組織還是社會)最重要的資源。

我們可以通過收集、處理和分析大量數據,更深入地洞察複雜系統,並最終改善決策、提高效率和整體生活質素。哈拉瑞預測數據的演算法和人工智能(AI),在未來社會和人類生活各方面發揮的作用愈來愈重要。

數據化消費者的行為、偏好和社交媒體活動,有助公司策劃定向營銷活動和個性化內容。(中新社資料圖片)

隨着數碼技術進步及互聯網普及,數據主義愈趨明顯,過程中產生更大量數據,這種數據化的現象(Datafication)在不同領域都有相同例子:

1.醫療保健

可穿戴式裝置和健康應用程式偵測及收集相關運動習慣、睡眠模式和生命體徵的數據,這些數據可用於改進患者護理、追蹤健康趨勢和研發新治療方法。

2.營銷

數據化消費者的行為、偏好和社交媒體活動,有助公司策劃定向營銷活動和個性化內容。

通過收集、處理和分析大量數據,可更深入地洞察複雜系統,並改善決策、提高效率和整體生活質素。(中新社資料圖片)

3.交通

交通傳感器、GPS(全球定位系統)設備和共用出行平台的數據可改善交通網絡運作、減少擠塞和改善公共交通服務。

4.金融

分析金融交易、市場趨勢和消費者相關行為的大量數據集,可幫助企業做出更明智的決策,並推動創新。

5.環境

來自衞星、氣象站和物聯網設備的數據有助監測環境變化、評估人類活動的影響,以及制定可持續發展戰略。

擁有AI加持下的數據驅動能力,將會把數位轉型推往新高度。(Freepik網上圖片)

上述5個例子的相同之處都是當收集數據與應用(尤其是決策相關)的閉環愈緊密、目標設定得愈清晰,從數據中訓練洞察力的效率會大大提高,短期業務價值就愈大。

長遠而言,數據主義所引發的一些社會問題,包括洩露私隱和數據安全風險將加強,過度依賴數據亦有機會加劇歧視和不公平現象。所帶來的利與弊目前還未白熱化,但有一點筆者可以肯定,較強的AI如GPT(大模型應用之一)將刷新我們的認知,它可輕而易舉處理大量非結構化的文本數據,在提取有價值資訊上更進一步。擁有AI加持下的數據驅動能力,將會把數位轉型推往新高度。

(編者按:車品覺著作《覺悟.大數據》現已發售)

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