本期话题:揭开数据大算法的“面纱” 。 从“大数据杀熟”到“外卖员困在系统里” , 大数据算法愈发受到关注 。 从手机购物的“千人千面” , 到金融放贷的“用户画像” , “算法”究竟是什么?它是如何影响人的?从网络安全法 , 到个人信息保护法、数据安全法 , 法规能否有效控制算法的“滥用”?如何让算法更好地服务人 , 而不是侵犯人?未来 , 自然人和算法究竟是怎样的关系?
如今 , 大数据算法已深入每个人的生活:无论是电商平台 , 还是新闻客户端和短视频平台 , 大数据都能根据每个人的特点实现“千人千面”推送;在一些金融平台 , 科技金融公司也会用安全系统对用户进行“数字画像” , 以此确定放款额度和利息 。
但有时 , 大数据也让人有“被监视”的感觉 , 手机放在身边 , 刚和朋友说几句话 , APP就会推送相应的内容 , 让人不寒而栗 。 此外 , “大数据杀熟”也一直是备受争议和诟病的问题 。
几年来 , 从网络安全法到时下备受瞩目的个人信息保护法草案、数据安全法草案 , 关于信息安全的立法进程不断完善和推进 , 数据算法的合理使用会服务人、更懂人 , 但是滥用则会侵犯人和控制人 。 算法到底是什么?怎样平衡安全和服务的边界?个人信息保护法又将怎样保护公民?
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主持人:王思远 总台央广经济之声【远见】栏目制作人
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对话嘉宾:余弦 资深安全技术专家、白帽黑客、漫雾科技创始人
数据安全法 , 明确“数字主权” , 刹住数据越权乱象
思远:关于大数据的话题屡见不鲜 , 但很多时候是偏负面的 , 比如打车、住酒店时的“大数据杀熟”;外卖小哥被“困在系统里” 。 这些让算法变得很神秘和冰冷 , 作为从业者 , 你怎么用最通俗的理解去解释算法?
余弦:简单说 , “算法”就是用很多机器、服务器去尽可能模拟人类的思维、行为 。 大家会把算法简单理解为“人工智能” , 但跟人类的思维和行为比 , 还有非常大差距 。 在长远的未来看 , 算法会让我们有更精准的感知和更好的应用场景;但当下还是早期 , 有时算法会比较“粗暴” 。
思远:算法有时会给人两个极端的感觉 。 一面像是AlphaGo , 特定的领域和规则下 , 表现远远优于人类;另一面 , 它又缺少人类的温度和感情 。
余弦:技术的应用一定要看场景 , 比如AlphaGo下棋非常厉害 , 但只局限于此 , 下棋只是非常小的场景 。 单一场景内 , 模型的搭建是很简单的 , 在特定领域有小维度边界时 , 算法还能做到速度、储存量、运算能力上超过人类 , 但真的能够像人类似的万事俱通 , 在不同的领域都有自己的一套智慧和解决问题的方式 , 算法还差得非常远 。
思远:2020年10月21日开始 , 个人信息保护法草案正式进入审议——千呼万唤始出来 , 无论是行业还是用户 , 都很需要 。 从业者需要知道数据使用和隐私保护的边界 , 用户希望技术服务人而不是侵犯人 。 个人信息保护法 , 整体从哪些方面保护人的权利?
余弦:作为从业者 , 我非常关注这个法律的进展 , 因为未来从业者会有据可循 。 特别是关于“数据主权”的话题 , 你上述提到边界 , 很多行为准则需要去探讨研究和遵守 。 数据主权 , 话题可大可小——作为用户 , 拥有数据使用的知情权 , 知道拿他的数据去做什么——这是个人主权问题;往大了说 , 数据主权可以涵盖到企业、行业 , 甚至国家 。
现在的大数据乱象是伴随新事物而诞生 , 法律不能盲目制定 , 有一个过程 。 2017年6月1日起 , 网络安全法实施 , 其对网络个人数据已经有了一些定义;像民法总则、民法典等 , 也有关于个人信息、数据安全的规定 。 从国家层面 , 立法过程中也参考了海外 , 包括像欧盟通用的数据保护条例 。 无论是已经颁布的 , 还是探讨中的草案 , 我们都该重视它 。
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