尋價值與防濫用須權衡 (車品覺)
時至今日，老虎等野生動物行為，已可無障礙地記錄。（路透資料圖片）
話說居然有人偷取在印度野生動物保護區中老虎的地理數據，引起全球關注。野生動物研究有悠久傳統，從前數據通常是通過野外觀察記錄於日記中，很難標準化或整合。但經過幾十年的科技進步，隨着數碼傳感技術、衞星導航的普及，動物行為已經可以無障礙地進行記錄。整個數據流程從收集、儲存、評估到視覺化都可以自動進行。受保護動物的地理空間數據可以更容易地追蹤，但同時增加了濫用的風險。
大數據忽然成為尋找隱身叢林中野生動物的解碼器，你有沒有一種似曾相識的感覺呢？這就像廣告商在尋找目標客戶群！
現在愈來愈多人認識到社會與企業要創新，就需要有效分享資訊。在挖掘大數據潛在價值和防止濫用之間，必須權衡利害。現實情況其實也相當極端，一些動物監測中心在不了解情況下，全面開放即時地理空間數據，也有監測中心為了防範濫用風險而只提供小量數據，而大多數人都會在風險被發現後變得極其保守。
以科技解決安全問題
地理空間數據對於野生動物研究的價值是毋庸置疑的，研究人員利用數據對動物的行為、習慣和需求進行基礎研究，規劃未來的自然保護或預防動物疾病的傳播。
然而，為了防範這些數據被不當使用，美國麻省理工學院提出了一個名為OPAL（Open Algorithms，意指開放演算法）的框架，核心理念是讓數據營運方選擇是否接受提交的數據查詢，演算法必須由專家驗證，以免偏差和出現其他意外的副作用。同時，該系統可以選擇對所得到的數據進行附加過濾和加密，藉以調節資訊的保密程度和顆粒度。
但這個框架仍然難以解決一個基本問題：單個查詢可以被驗證為安全的，但假若多次與其他事例同時被查詢，風險則難以評估。更基本的問題是，研究人員無法以開放方式探索原始數據來檢測模式和規律。
讓數據安全問題得到解決，是大數據創新發展的基石。面對未來，我們需要一種新的範式而不是更多規管。
OPAL的思路正符合我之前提出的原則，使用科技去解決數據安全問題是最佳辦法。如何在充分利用大數據資源的同時，保障人類最重要的尊嚴「私隱權」，這是個世紀難題，也是個大機遇。
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