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Google、亚马逊、Facebook、苹果等硅谷和华尔街公司的秘密算法大白于天下
从这本书开始,互联网公司再也没有商业秘密
《大数据时代》作者维克托?迈尔-舍恩伯格全力推荐
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內容簡介: |
你是否想到,当你在上网娱乐、学习、浏览新闻或从事商业活动时,你就会无形中陷入一张数据采集的罗网,这张网的覆盖面之广你**难以想象。我们的经济和社会由高深莫测的数学程序来决定?
美国参议院的一份调查报告指出,仅仅是点击某一热门新闻网站的动作就会触发并激活350多个网络服务器。多数的关联行为(例如投放广告)不大可能构成危害,但它们通常会在用户的电脑中植入一个“cookie”软件,用以识别和跟踪访客,从而收集目标数据并获知用户的上网习惯。
在这个互联网时代,每一天,各类公司都会通过仔细检索、审视我们的工作习惯和互联网的使用把我们各种行为的细节连接整合在一起。这种整合起来的数据极其详细,甚至堪称对我们个人的入侵。但这些公司是如何将这些数据点联系在一起的,他们又是如何使用这些信息的?《黑箱社会》将告诉我们这一切是如何发生的。
隐秘的算法可以塑造(或破坏)信誉,也可以决定企业家的命运,甚至是摧毁整个经济体。这本书深入探讨了Google、亚马逊、Facebook、苹果等硅谷和华尔街的公司是如何运用这些运算法则的,以及作为我们个人应该如何在这个信息经济社会保护我们的隐私,以及确保我们的个人信息安全。
在大数据、互联网时代,你可能需要的是个人成功秘诀、商业制胜之道,但你更需要的是一个清醒的头脑。
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關於作者: |
弗兰克?帕斯奎尔,马里兰大学教授,耶鲁大学法学院信息社会项目成员以及大数据、道德和社会理事会的成员。他是普林斯顿大学信息技术中心的访问研究员,并在耶鲁大学法学院和卡多佐法学院担任客座教授。他还曾在牛津大学获得马歇尔学者的称号。帕斯夸莱曾在众议院的司法委员会上作证,并与Google、微软和雅虎的法律总顾问对峙。
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目錄:
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推荐序 XI
中文出版序 XV
**章 我们需要知情 001
保密优势 006
无处不在的大数据 008
保密性和复杂性 010
警惕软件 013
单向镜 014
企业保密和保密企业 016
回首 017
本书结构 021
可以自我破解的预言 024
第二章 数据失控时代的网络信誉 027
数据(和数据之外) 032
失控的档案 044
工作中的大数据 049
种族偏见的幽灵 055
监控国家的诞生 061
“国家”与“市场”的界限正在消失 069
到处是威胁,到处是危险,到处是信息? 071
持久的不透明 073
没有出口 074
未来大曝光 079
第三章 隐藏在搜索中的逻辑学 083
搜索和透明度 088
搜索、信任和竞争 115
搜索和薪酬 120
搜索和控制 127
内容、传播渠道和搜索:新兴竞合 131
迈向数字新政 138
第四章 金融算法:皇帝的新代码 143
预警信号 148
机器梦 151
次贷的修饰部门 153
评级机构的失职 154
公司封杀异议 158
风险与监管 161
战略上的草率性 166
谎言与伦敦银行同业拆借利率 170
自我和他人营造出来的账目系统 175
风险与信仰 178
高频交易的低社会价值 180
电脑化的市场 184
危险的鞅定价方法 186
黑天鹅还是黑箱? 188
金钱、信息和权力 190
第五章 监督者由谁来监督? 195
披露的标准 199
虚无的隐私权 201
更全面的披露:致力于公平的数据操作 203
合法使用数据 206
监视档案 214
透明的公民Vs不透明的政府或企业 217
高质量的透明度 221
**修正案的**牌 227
金融界的中央情报局 231
失信的金融监管 236
“大到不能倒”和“穷到不能管” 242
从医疗诈骗执法中获得的启示 244
国家安全局的企业监控 249
神秘的数字时代 251
第六章 可被了解的社会 255
黑箱社会 259
为什么袖手旁观? 265
逐渐缩小的政企分歧 278
公共选择的承诺 281
重建信任 286
黑箱的局限 287
黑箱残局 289
可被理解的社会 292
致 谢 295
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內容試閱:
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**章 我们需要知情
我们都听过这样一个小故事:有个人趴在路灯下面,一副神情专注的样子。警察路过他身旁时问他在做什么,他说自己正在找钥匙。“你把钥匙丢在这儿了吗?”警察问他。“没有,”他回答,“但这里有亮光。”这个故事讽刺了一种徒劳无功的做法,虽然显得有些老套,但*近却有了新的诠释,它暗示着我们的科技越来越像谜一样隐秘难测。
社会学家们一向热衷于研究权力的运作方式,他们试图阐明谁获得了什么,何时获得,以及获得原因。在《追求成就的社会》(The Achieving Society)、《赢家通吃的社会》(The Winner-Take-All Society)、《美好社会》(The Good Society)和《正派社会》(The Decent Society)等书中,我们的公共生活领域都成为研究对象,而且这些书尽其所能地让我们认识到了探究上述问题的必要性。
但是这些书籍的研究成果和一堆已知信息没有什么两样。对于一个毫无概念的东西,我们根本无法理解,更不要说对其进行调查了。知识研究爱好者们对这一问题有着很多叫法,比如“未知的未知”、“黑天鹅”和“深藏的秘密”,都是用来指代社会空白领域的流行说法。后来甚至出现了一门叫作“比较无知学”的新兴学科,专门研究“由于疏忽、遗忘、短视、消灭、保密或压抑造成的结构性无知的产生、无知的不同来源以及无知的构造”。
无论是在假设还是真实情况下,知情空白以及由此产生的影响都不可小觑。曾经**权威的中央银行家艾伦?格林斯潘(Alan Greenspan)说过,市场正被亚当?斯密理论中那只“看不见的手”所控制,如今这只手越发难以捉摸,以至于没有人(包括监管者)能够窥视到“哪怕*简单的现代金融体系的内在机制”。如果事实的确如此,那么似乎只有自由主义政策才是合理的应对方式。弗里德里希?哈耶克是一位奉行放任主义的杰出理论家,他将“知情问题”称为仁义政府在施行经济干预中不可逾越的障碍。
但试想,如果“知情问题”并非市场的固有因素,而只是某些行业有意煽动的一个概念呢?如果金融家们只是为了躲避监管、混淆规则而故意使其行为云遮雾绕呢?那样的话,撤销管制规定带来的结果只会与初衷背道而驰。
棘手的“知情问题”仅仅是一个例子,其背后隐藏着一个基本的真相:我们对这个社会(与“自然”相对的概念)的认知与未知在本质上并不是固有的,其本身只是社会建构的一个功能。我们对公司、政府,甚至是彼此间的信息获知都要受到法律的约束。相关的隐私法和交易保密法以及所谓的《信息自由法案》都在信息获取方面设置了限制,这就使得某些调查行动根本无法展开。于是我们不禁发出疑问:谁是当中的受益者?
其中有些法律对于社会的完善起到了关键作用。没有人希望自己去趟洗手间都会被老板录像,那样的世界不可想象。然而,信息法所保护的范畴已经远远不只是个人隐私。有些制药公司借助法律上的行业保密条款来隐瞒新型药物的种种风险,还有一些银行借助空壳公司来逃避税收责任。
甚至于政治和法律体系也逐渐倾向于保密思维,而这些体系本应是*为开放、透明的公共生活领域。行政部门以开展“反恐战争”为契机大力游说,不断地要求制定并施行“保密法”;在选民投票的某些选区充斥着“肮脏的金钱交易”,而背后的操纵者及其影响往往只有在竞选过后才被揭露,甚至根本无从揭露。
然而,就在权威企业、金融机构和政府部门在保密协议、“专有方法”和言论限制法规的掩护下瞒天过海的同时,我们的生活隐私却越来越公开化了。我们在互联网上的一举一动都可以被记录下来,而问题是:谁会获得这些信息,这些信息又将被保留多久?虽然匿名软件能为我们提供一时的保护,可谁又知道这种意图隐藏的做法会不会很快受到监管部门的禁止?监控摄像头、数据代理公司、传感器网络和“超级数据存储系统”可以记录下我们的行车速度、服药情况、阅读过的书籍以及浏览过的网站。虽然法律在商业领域中极尽保密措施,但在涉及公民的隐私时却选择沉默不语。
本书将着重研究这种矛盾现象。为什么从华尔街到硅谷的行业秘密都备受保护?那些掩盖人事和业务处理方式的隐形操作都暗示了什么样的社会问题?如何制定法律才能在隐私性和公开性之间取得**平衡?这些问题的答案将引导我们建立起一个更加智能、有序的社会。
然而,我们首先要对这个问题进行充分理解。“黑箱”(Black Box)这个双关语恰好可以用来形容这一理解过程。它既可以指一台记录仪(例如飞机、火车和汽车上的数据监测系统),也可以指一个神秘的运作机制。虽然我们可以获得黑箱的输入和输出信息,却无法弄清输入数据如何变为输出数据。我们每天都要面对这样的问题:公司和政府部门越来越渗透性地记录着我们的生活,我们却不知道这些信息会传播到哪儿,也不知道它们将被用作何种目的,更不知道这些信息的泄露会产生怎样的后果。
保密优势
知情就是优势。在保护自己信息的同时获知他人的信息,这是一种*重要的占据优势的形式。各个公司都在尽可能地挖掘潜在客户和企业员工的详细信息,但在面对监管部门时,它们却极尽手段隐藏公司的统计数据和操作规程。互联网公司收集的用户数据越来越多,但同时也在对抗相关规定,阻止用户对由此生成的数字档案进行任何操控。
随着科技的进步,市场压力提升了数据博弈的筹码。监控摄像头的价格逐年下降;感应器在更多的地方得以配置。手机能够追踪我们的行迹;电脑程序可以记录下我们的键盘操控过程。不管我们是否愿意,层出不穷的硬件、软件将所有人都变成了“量化的个体”。随之生成的信息以史无前例的海量数据形式涌入数据库中,汇集成空前庞大且分类详细的文件系统。
但这些数据将流向何方,又为谁所用呢?如果企业和政府也能够趋于透明化,那么损失一些个人隐私倒也无妨,可通常情况并非如此。信用评估者、搜索引擎、各大银行和运输安全管理局将我们的数据进行转化后用于计分、评级和风险计算,并生成具有重要影响的监察名单。然而,除非有告发者提起诉讼或揭露实情等特殊情况发生,否则这些专有的运算程序都无须接受审查。
在某些情况下,保密做法是合情合理的。没有人希望恐怖分子可以准确地知道国土安全部门的追踪目标,从而躲过侦查。然而,当我们的一举一动都在监察机构的掌握之中,而我们却对这些机构的程序和人员安排一无所知时,民主和自由市场的口号便成了空谈。当这种保密做法正在挑战社会的底线,而我们却对重大的决策过程毫不知情时,公开性就显得尤为必要了。
无处不在的大数据
在信息经济的核心地带,互联网和金融公司聚敛了含有用户隐私和生活细节的海量数据,并基于这些数据做出与我们生活有关的重大决策,进而影响着我们自己的决策。然而,我们究竟对这些公司了解多少呢?一个糟糕的信用评分可能会使借款人损失数十万美元,可他却永远无法知道这个分数究竟是如何计算出来的。某家预测分析公司可能会将一个人归为“高成本”或“不可靠”的员工,但却不把这个评定结果告知此人。
或许,这些公司还可以“友善”地影响我们的选择过程。亚马逊和YouTube视频网站上的推荐引擎通过自动呈现的信息温和地为我们提供建议。然而,请不要低估“或许”一词的含义。这些建议背后通常隐藏着不为人知的经济、政治和文化因素。作为中间商,这些公司善于变换阵营,时而靠拢用户,时而又站到供应商一边,目的只是为了在其构建的网络世界中实现利益的**化。
金融机构可以通过制定信用和借贷条款对我们产生较为直接的影响。然而它们同样对重大交易遮遮掩掩,秘而不宣。2008年金融界发生的秘密事件引发了一场信任危机,并将银行体系推向了崩溃的边缘。为了稳定局势,美联储出面加以干预,而干预条款却予以保密。直到2011年,记者们才得以揭开干预范围的广度,而在此之前还发生了一起标志性事件—金融改革立法得以讨论并获得通过,但该项立法并没有听取选民的意见,并且很快就被美联储救助下的企业巨头们予以淡化。
在信誉评定公司、搜索公司和金融行业中,无处不在的大数据变得与我们的生活息息相关。但这种相关性的建立过程却非常隐秘,从而降低了社会的公开性和市场的公平性。新型排名和评估技术引发了若干问题,让我们思考如下:
? 一对夫妻在接受了婚姻咨询之后,***公司是否有权对他们的***提升利率?如果是,公司是否应该通知持卡人?
? Google(谷歌)、Apple(苹果)、Twitter(推特)或Facebook(脸谱网)是否有权屏蔽掉内容完全合法的网站或图书?它们在采取这种做法时是否应该通知我们?
? 美联储能否为了拯救丑闻缠身的银行而大量地印刷美钞?如果是,美国公民应当通过何种途径在什么时候了解事件的进程?
? 当成百上千万的美国公民被列入秘密“监察名单”时,他们是否应该获得通知,是否应该有机会证明自己的清白?
并不是只有华尔街和硅谷的各大公司在采取隐蔽的操作方式,我之所以将它们列为研究重点是因为这些公司在社会中扮演着特殊的角色。在2010年的第四季度中,金融部门贡献了“略低于10%的增值”,占据总利润的29%,也就是577亿美元。硅谷的公司也同样强劲,并且利润惊人。金融企业如何利用资金?各大网络公司又如何引导公众焦点?它们一方面将资源导向了某些创意、产品和服务,一方面也舍弃了另外一些项目。它们为我们构建了一个世界,而人们都太急于接受这种数据驱动带来的便利。但是,我们必须承认这其中付出的代价。
保密性和复杂性
大数据这个黑箱并不容易拆解。即使拆解方法被公之于众,我们作为现代互联网和银行业的门外汉也很难进行实际操作。那些公司得出关于员工产出、网站相关性或投资吸引力的结论均由复杂程式算出,这些程式由工程师团队进行设计并由律师团队给予维护。
在这本书中,我们将探讨三个造成黑箱难以开启的原因:“真正”保密、法定保密和模糊处理。真正保密让人们在未经授权的情况下无法获取秘密信息。在日常生活中,当我们锁门或者给电子邮件设置密码时,就是在实行这种保密措施。法定保密意味着某些信息属于隐私,不得公开。银行职员必须遵循法律法规和雇佣条款,不得向朋友透露客户的账户余额。模糊处理是一种故意隐藏秘密的行为。例如,当某公司需要提供相关信息应对调查时,该公司可能会给出3 000万页的文件资料,让调查人员在调查时如同大海捞针。上述两种形式的保密做法和模糊处理方式*终导致了一种“不透明性”,我用这个加引号的词来概括一种可矫正的不可理解性。
举例来说,一份较为详细的投资说明书可以长达数十页或数百页,文件中还可以引用其他文件,甚至文件再次引用文件。原文件涉及的文件之间可能会发生冲突。如果想对某个投资项目进行深入了解,我们可能需要翻阅数千页的法律冗文,而且其中很多用词都模棱两可,非常容易造成误解。会计报表也同样如此,法学教授弗兰克?帕特洛伊(Frank Partnoy)和普利策奖获得者杰西?艾辛格(Jesse Eisinger)曾于2013年年初共同研究过“美国银行的内幕”,并对其中一直存在的不透明性感到震惊。他们在报告中把银行描述为“掩盖了巨大风险的‘黑箱’,这些风险可能会再次击垮经济”。虽然经济危机已经过去5年,但美国的银行系统依然没有得到规范管制。俩人曾在报告中用如下引语来描述银行系统中存在的弊端:
? “现在没有哪家大型金融机构的财务报表能够提供有价值的风险信息。”一位对冲基金经理人如是说。
? “在委员会(财务会计准则委员会)工作后,”唐?杨说,“我再也不相信银行账目了。”
? 另一位账务会计准则委员会的前任员工在被问到是否相信银行账目时回答说:“一点儿也不。”
他们在说这些话的时候,经济危机已经过去5年,并且《多德–弗兰克法案》(Dodd-Frank Act)已经颁布了3年之久,这一法案集立法之大成并对银行法做过全面改动。当大量的投资者持不信任态度,并且这种怀疑主义蔓延至整个系统中时,经济危机就会爆发。而当政府部门通过“救市”和“流动性融资”涉足其中时,本已错综复杂的局面就会更加纷乱。
对于科技公司而言,复杂性操作没有保密性操作这么重要。无论网络如何延伸,Google的搜索工程师们都只是在自己公司网络内的“封闭系统”中进行工作。同样,负责Twitter和Facebook“输入”信息的工程师们也都在划定的范围内进行操作。由于真正保密、法定保密和范围因素施加的限制,一般人很难了解他们的运作方法。此外,技术和法律阻碍也让公司以外的人员无法弄清真相。
进步人士经常呼吁通过透明化操作来解决本书中提到的黑箱问题。很多情况下,阳光确实是“**的杀毒剂”。然而,透明性有可能只会引发复杂性,而复杂性则像真正保密和法定保密一样有碍理解。政府经常采取干涉措施,要求公司或企业向用户开诚布公并“使用通俗易懂的语言”,但金融家们却通过使交易复杂化来应对这些透明化规定。在无法达成实际效果时,管理人员应当介入其中并对复杂性加以限制。透明性不是*终目的,它只是通向可理解性的一个阶梯。
警惕软件
为什么这个问题如此重要?因为越来越多的软件算法在权威领域中得到应用。我们以前都是通过人工判断做出决策,而现在却是以自动化的方式得出结论。软件可以在几分之一秒内对数千条规则和指令进行编码。这类自动化程序已经被用来指引飞机航向,建设网络物理中枢,并读取我们的全球定位系统(GPS)定位信息。总之,在经意或不经意间,这些软件程序在提升着我们的生活品质。
可是我们应该让其在哪儿止步呢?当我们想去一家新餐厅时,该类程序不但会在无形之中影响着我们的路线选择,而且决定着Google、Yelp、OpenTable或Siri会向我们推荐哪家餐厅。另外,这些程序还可以让我们看到自己的爱车受到怎样的评论。然而,选择一辆车或者一家餐厅并不是通过优化引擎或规划驾车路线就能简单解决的事情。推荐引擎是否会考虑到这家餐厅或者汽车公司为员工发放保健福利或规定产假的情况?我们是否可以推动这一进程?在以**现实利益为目标的行业竞争中,硅谷和华尔街的数据专家们倾向于把推荐项目视为一个纯技术问题。编码规则中的价值观和特权问题都被藏进了黑箱。
*显著的一个问题是:这些运算程序是否公平?举例来说,为什么YouTube在Google的视频搜索结果中总是能够击败其他的视频网站?为什么某家餐厅或汽车股票可以排在列表的**?当网络零售商可以针对同一产品向不同买家显示不同的价格时,这又说明了什么?为什么有些借款人可以逾期付款,而其他人却不被允许这样做?
对于当前现状,支持者们认为这些结果反映了一家公司针对网站质量、投资品质或客户等级做出的善意评价。反对者们则认为这是在用科技做幌子来掩盖利己行为和利益冲突。只要运算法则没有公开,人们就只能靠猜测得出结论,所以难以判断谁是谁非。我们不知道Google到底如何对网站进行排名,于是也就无法评估它什么时候在诚信行事、以客户为重,什么时候又是在操纵结果、牟取商业利益。Facebook上的动态更新、Twitter上的热点话题,甚至电话和有线电视公司的网管操作也是同样的情况。保密法规和模糊处理技术都为上述行为提供了保护伞。
单向镜
看了这么多堂而皇之的保密行为,有人会轻易得出结论,认为个人和民间组织也能和公司、政府一样严守自己的信息。想象着银行会像保护自己的秘密一样对我们的银行记录进行保密,确实是一件令人欣慰的事情。可我却要推翻这种臆想,我们所在的国度没有那么美好,它不会为私人园地设立围墙,现在的社会更像是一面单向镜。公司主要决策者可以掌握我们日常生活的细枝末节,可我们却根本不知道他们怎样利用这些信息来进行重大决策或者影响我们的决策过程。
另外,当掌控金融和新媒体领域的权力迅速汇集到一些私营企业手中时,我们依旧无法弄清这些公司主要在以何种方式与公共权力发生互动和冲突。虽然这本书讲的主要是私营行业,但我却将其命名为《黑箱社会》(而不是《黑箱经济》),这是因为国家和市场之间的界限正在逐渐淡化。前政界人士杰夫?康诺顿(Jeff Connaughton)曾经用“黑团”来形容由金融和媒体决策人组成的黑暗网络。无论是以企业的名义还是以政府的名义行事,这些决策者都可以通过调用资金和媒体优势来获取私利。如今,我们越来越被这个“黑团”所笼罩。在一个又一个的决策(或行业)领域,这些业内人物决定着社会利益(如低息贷款或保障就业)和责任(如审计、监听和评估)的分配格局。
诚然,正如乔恩?埃尔斯特(Jon Elster)在《地方正义》(Local Justice)一书中所述,我们现在还没有绝佳的方式来实现机会的公平分配。可如今市场化的国家却越来越追求速度优势,而不注重让人们享有公平的选择权利。技术统治论者和管理者给争议性的价值判断结果披上了“科学”的外衣,即不断地利用可测数据通过数学模型对微妙的主观结论(例如一名员工、一项服务、一篇文章或一件产品的价值)进行再构。虽然通过大数据做决策的方式可以带来前所未有的利益,但当这种运算形式不仅被应用于“物”的领域,而且被应用于“人”的领域时,我们就需要建立一个更加强大的道德框架,而不是现在“黑团”所青睐的这个架构。
企业保密和保密企业
现在的金融企业和互联网公司都在狂热地追逐利益。它们对技术严格保密,并声称这是为了保护知识产权—可这背后显然有着不可告人的目的。例如,诉讼案例表明,有些医药公司只公布对其有利的研究结论,而对严重的健康和安全问题进行隐瞒。直到今天,记者们仍没有撬开经济危机发生前存在于华尔街的那只黑箱。阳光基金(The Sunlight Foundation)、高效政府中心(Center for Effective Government)、AllTrials.net网站以及透明国际组织(Transparency International)都对公开性提出了迫切要求。
政治家们正在对此做出回应,并且试图让各个领域更加公开。不过他们必须小心行事,否则各大公司就会将其视作眼中钉,然后组织成超级政治行动委员会,并提供资金来击垮这个潜在的改革者,而这一切行动在竞选结束之前都是不为人知的。
在被问及Google公司如何进行私下操作时,前首席执行官埃里克?施密特(Eric Schmidt)曾经回答:“Google的政策就是和警戒线打擦边球。”更加确切的说法或许应该是,他和其他硅谷管理者都不希望在触碰警戒线时被逮个正着,只要保密政策还可以用作妨碍市场竞争和法律实施的工具,他们就会更加肆无忌惮地进行挑衅、介入和牟利。
回首
在一片呼声之下,美国的先锋改革者们已经开始着手建立一个更加透明、易懂、公开的社会。一百年前,路易斯?布兰戴斯(Louis Brandeis)曾经发表言论“阳光是**的杀毒剂”,一百年后,这句话仍然被频繁地引用着。回首那个镀金时代,当时的商界丑闻和如今的赌场资本主义有着惊人的相似之处。进步时代(19世纪90年代至20世纪20年代)中揭发丑闻的记者们和要求解散托拉斯垄断组织的民众通过揭发强盗式贵族们的劣迹让这些人无地自容。他们也曾对政客发飙,《1910年公开法案》(the Publicity Act of 1910)就规定竞选活动中的捐赠情况必须公开。
当时还有很多州施行了类似的改革措施。选民们希望政界和商界都能受到民众的检视。20世纪20年代,见不得光的商业条例再次浮出水面,随后罗斯福新政颁布并对其做了回击,从而使进步主义得到加强。1929年股市大崩盘之后,出于前车之鉴,国会发布了《1933年证券法》和《1934年证券交易法》。在新的立法过程中创建起来的美国联邦通信委员会可以全权调查电报和无线电行业中的不法行为。新政部门还曾对关键行业的内部机制进行过揭露。
通过在重要领域实行自我公开政策,政府对新的权力格局进行了调整。例如,《1947年行政程序法案》强制各个机构在推行重大规定前必须发布公告并且听取公众意见。改革者们在《1947年行政程序法案》的基础上创建了《1966年信息自由法案》,从而使许多政府信息得到公开。
20世纪60年代,一个广泛联合建立起来的利益联盟以公民授权和保护用户权益之名与政府和公司的保密措施进行了抗争。该联盟的**成果是建立了一套公开程序。例如,《国家环境政策法案》要求所有的联邦项目都要出具环境影响报告书,说明其可能会对空气、水源、植物和动物造成的影响。如今,美国食品药品监督管理局和消费品安全委员会等机构都会揭露消费品的风险性,从而使我们的日常生活更加安全。
可是阻力也无处不在。20世纪60年代末,商业公司成功地挑战了被其称为“(管理过度的)保姆式国家”的审查制度。例如,当环境保护署要求孟山都公司(美国著名农业生化公司)公开某些杀虫剂的成分数据时,该公司予以反抗并在**法院获得胜诉。于是,这些配方被归为不能公开的“商业秘密”(知识产权的一种形式,我们稍后将做详述)。这样的判决结果阻碍了信息披露的进程,于是针对菲利普?莫里斯公司的香烟和弗拉克公司的化学品展开的调查也因此作罢。
美国政府在20世纪70年代的滞胀期间信心大减,于是商业说客们借机发表言论称:在揭发和惩罚公司劣行方面,记者们可以比官方做得更好,有这些热衷于挖掘恶行的人在行动,再要求公司提交报告不是多此一举吗?当人们抱怨银行越来越臃肿、复杂和贪婪时,有大人物对此嗤之以鼻,他们认为“老练的投资者”可以掌控这些风险,并且银行本身也会顾及名誉,避免欺诈行为的发生。
各大公司都试图给其创新成果贴上“专有”或“机密”标签,以此在竞争中保持优势。当计算机交易可以使巨额财富的得失发生于转瞬之间时,信息优势便在经济领域中凸显了它的重要性。有些经济学家提出质疑,他们认为瞬息万变的企业动态难以得到管理或监督。还有一些人发表文章支持某家公司的保密行为,但却只字不提这家公司正在向他支付一笔“咨询”费。商科学校会向工商管理硕士讲授博弈论的基本原理,该原理就强调了先于对手获得信息优势的重要性。
在过去的10年间,通过隐藏技术获取的巨额财富让保密行为越来越具有诱惑性。在跃升为科技老大的过程中,Google公司一直在不遗余力地护卫着它的“秘密武器”—用于对网站进行排名的复杂算法。投资银行和对冲基金可以通过诱骗伎俩从卖家和买家那里获得数十亿美元的收益,因为这些卖家根本不清楚他们所持股份的价值,买家也不知道他们所购股份中存在的问题。
就在新自由主义者妨碍国家对善变的商业惯例进行监管时,新保守派开始构筑一道更高的保密围墙。早在尼克松时代,迪克?切尼和唐纳德?拉姆斯菲尔德就不满于国会要求行政机构阐释外交战略的强制性规定。在乔治?布什政府重新担任行政要职后,他们便将行政机构的自由权(和躲避监督的权力)进行了扩展。“9?11”事件发生之后,他们强烈要求政府加强保密措施,声称赢得“反恐战争”的**方式就是让美国变得和它的影子敌人一样神秘莫测。
奥巴马政府采纳了行政保密的扩展计划,从而造成了进一步(偶尔脱离现实)的影响。到2010年,就连重要情报机构的专家们都无法估算出美国用在反恐方面的资金总额,并且无法划定监控设备的覆盖范围。他们面对各种问题时只能支吾作答,相比之下,拿到“黑色预算”的国防部官员们则默不作声,而这笔预算的数额只有国会要员和负责人才能知道。如今,高压政府和保密公司成了同一战队的盟友。
进步时代的改革者们在争取开放性时也曾败给了这种浮士德式的交易魔咒:只要能带给我们安全,我们就不过问细节。“保姆式国家”在这里呈现出了另一种含义。
事情的发展本不该如此。就在10年前,互联网承诺一个信息公开、无比自由的透明时代即将到来。法学教授格伦?雷诺兹(Glenn Reynolds)曾经预言:“普罗大众”可以推翻自命不凡的精英。空间物理学家戴维?布林(David Brin)相信,新的技术将*终回答那个古老的罗马问题:“谁来保护守卫者?”然而,布林在《透明社会》(The Transparent Society)一书中预言的相互监督的社会愿景并未实现,商业、金融和搜索领域中的权力人物采取了模糊战略和保密措施来巩固权力与财富,他们的非透明技术正在蔓延并且不受监管。
本书结构
在这本书中,我将对主要网络和金融公司的商业惯例进行研究,并重点探讨这些公司如何在复杂的信息环境中使用专有的信誉评定、搜索和金融技术。有时这些技术能够实现高效运作,有时则会损害经济发展和个人权益。
个人、企业及其产品的成功在很大程度上取决于他们如何将数据和认知熔铸成良好的信誉。在越来越多的情况下,信誉等级是通过隐秘程序对隐秘数据进行运算得出来的。几乎没有人在意这一过程是否受到监管,更没有人了解那些影响着我们生活的重要数据或建立这些数据的“事实”依据。第二章将阐述这种新型的信誉评定技术在社会中的广泛渗透。
我们越是依赖于搜索引擎和社交网络来寻求所需,实现所想,这些公司的影响力就会越大。搜索引擎有权对信息条目进行收纳、过滤和排名,从而决定哪些话题可以成为永恒的公众焦点,哪些话题则只能作为流星转瞬即逝。亚马逊网站在对搜索结果中的图书进行排序时有什么依据?怎样过滤掉虚假的评论?为什么Facebook和Twitter会把某些政治事件放到显著位置,而将其他事件排到后面?互联网巨头公司都声称其算法十分科学,并且保持中立,但人们却很难验证这些言论的真伪。这些公司已经发展成为重要的经济支柱,同时它们还可以借助交易保密法对其使用的方法和商业惯例进行掩盖,从而规避审查。第三章将讨论这种不透明的搜索技术会对个人造成怎样的影响,以及由此引发的一些较为重大的商业和法律问题。
同信誉评定和搜索领域一样,金融行业也在更多地通过计算和编程的方式进行决策。在大数据时代,我们可以通过复杂的模式识别技术对大量的数据集进行分析。这些算法可以将判断过程简化为几个步骤,并使金融决策更加合理化,排除了自私和偏狭因素的干扰,构成了较为完善的决策框架。这种做法确实可以提升效率,但同时也将一些旧有模式下颇具争议的信用评级和不负责任的企业行为固化下来。在金融业的黑箱中,旧有问题演变成了技术复杂性、真正保密性和交易保密法这三个曾经导致2008年经济危机的冲击元素。《金融时报》记者约翰?加普(John Gapper)曾经论述过其中的因果关系:“不透明性和复杂性……造成了欺诈和抬价现象,并*终使欺骗行为得到蔓延。”或许更加糟糕的情况是,在对社会特征进行归纳的同时却不对金融保密性加以调节和管理,于是经济厄运便不可避免。第四章将研究不透明的模型和惯例如何在金融市场中发挥作用,以及它们对公民、社会和法律产生的影响。
乔治?戴森(George Dyson)曾在《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)一书中这样讽刺道:“Facebook决定了我们是谁,亚马逊决定了我们想要什么,Google决定了我们怎么想。”我们可以把这句话进行延展,即金融行业决定了我们有什么(至少是物质性的),而信誉评定技术则更多地决定着我们的机会。各行各业的管理者都不希望他们的决策受到监管、遭到诉讼或需要做出解释。如果真的如其所愿,我们*基本的自由和权利就会转交到一个缺乏价值标准的系统里面,而高层管理者和股东将不会再对这个系统进行任何改进。
本书阐述了两种对抗途径。第五章将推荐几项法律措施,用以揭示黑箱公司*恶劣的行径。第六章将在智能社会的基础上论述与信用评定、搜索和金融相关的政治经济学。如今这种僵化的政治环境不可能在一朝一夕间有所改观,持有这种愿望的人无异于在痴人说梦。但有关机构应当在既有的法律框架内“尽其所能”地将黑箱行为关进牢笼。另外,那些对硅谷和华尔街特权表示忧虑的人们也需要行动起来,而不仅仅是单纯地抱怨信息获取途径的匮乏。我们完全可以想象在未来社会中,运算特权将仅用于促进公平、自由和合理性。
我们不必生活在这样一个社会中:人的命运被隐秘的评分机制所决定,或者股票市场被人为操纵,像有一只“看不见的手”一样令人难以捉摸。我们不应该担心个体、企业或是金融体系的命运会受控于那些秘而不宣的数据、令人质疑的评分机制和不可告人的赌注式交易。这些侵犯了个人隐私的技术和法律规定完全可以用来保护我们的隐私,提升我们的自由度,加深我们对这个世界的理解,而不是仅仅作为阻力出现。一旦设定了正确的方向,数据采集技术和广域监控技术甚至能够防止经济危机和资源的不当分配,使美国经济不再像上个10年那样遭受重创。
我们要敦促互联网和金融公司提升公共价值,并从其他监管有序的部门那里借鉴经验。例如在保健行业中,管理者会指派专业的技术人员负责调查并防止欺诈和药物滥用行为的发生。同样的技术还可以并且应当用来保障银行、搜索引擎和社会网络的诚信运行。
更多的透明化操作可以让非专业人士辨识出市场中的“非理性繁荣”,揭露如今极易被掩盖的企业劣行,并且曝光那些不公平竞争和歧视性行为。然而,正如我在提倡加强监管措施时曾经反复强调的那样,单纯的透明化操作并不足以解决问题,尤其是在金融行业当中。如果公司通过使简单问题复杂化来极力躲避监管或妨碍他人理解,那么信息披露政策便会成为一纸空谈。我们要终结那种一直在困扰监管者的“要求信息披露”和“想办法阻止信息披露”之间的车轮式博弈。如果某些交易复杂到局外人难以理解,那么这样的交易就应该被取消。
可以自我破解的预言
我们需要面对一个事实,那就是当前的情况可能会愈演愈烈。
有一种沿用已久的小说形式叫作“可以自我破解的预言”。作者以非常可信的方式来推演当前社会的*坏前景,从而构想出一个糟透了的社会。如果有足够多的读者可以从盲目自满中警醒过来,并且试图做出改变,那么这个预言就会被人们破解。这样作者的凶事预言就不会像希腊神话中女先知卡珊德拉的预言那样被人忽视了。乔治?奥威尔的《1984》和阿道斯?赫胥黎的《美妙的新世界》都属于这类图书。作者描绘了一个充斥着极权主义的未来,并成功调动起了人们的抗争情绪。
很多电影也展现了这种可以自我破解的预言。在特里?吉列姆(Terry Gilliam)的《巴西》(Brazil)一书中,一只苍蝇在偶然的情况下被卡进了反恐机构的打印机里,从此主人公山姆?劳里便开始了他的悲惨命运。当劳里试图纠正这一错误时,僵化的官僚体制却将他牢牢禁锢,并且误把他当成了暴力**分子。吉列姆描绘了一个不透明、不负责任且充斥着冤假错案的国家,这个国家的运作机制十分不可理喻,而在这种机制的煎熬下选择屈服的公民们也变得同样疯狂。
我们愿意相信我们已经逃离了吉列姆镜头下1985年的那个非理性社会,就像《1984》里的恐怖情形已经被粉碎了一样。我们的生活主要受到私营企业的影响,而非国家机构。与前民主德国国家安全局里蒙着灰尘的文档或吉列姆想象出的复杂局势相比,代表尖端技术的计算机领域完全是另一幅情景。华尔街和硅谷中干练的领导者们比《巴西》中装模作样的残酷小吏要光鲜得多,丰饶论者呼吁人们不要加以干预,并让他们尽管放心,宣称科技可以解决包括交通堵塞和反常天气在内的一切问题。
然而,我们不能盲目自满。这些公司做出的许多决定可以影响到几百万人的日常生活。一个小小的错误就可以使一个人的一生发生错位。未来的公司策略执行人和政府当局会调用大量的资源来对他们的单向镜加以维护,并且不会轻易放弃大数据技术为其带来的强大优势。然而,黑箱现象正在发出一个讯号,那就是信息失衡的程度已经不容忽视。我们一直在依靠信誉评定、搜索和金融领域的巨头们来理解这个社会,是时候让政策制定者帮我们了解一下这些幕后巨头了。
无论是在工作场所还是在自己家中,美国人越来越被那些暗中行事的管理者们所影响,有时甚至可以说是威胁。丰饶论者所依据的判断结果都是以自动化方式生成的,因此很可能是错误的、偏颇的或者具有破坏性。信誉评定、搜索和金融领域的黑箱已经对所有人造成了威胁,如果它们得不到公开,错误的数据、无效的假设和存在缺陷的模型就无法得到纠正。本书将对这些问题进行揭露并提供一些解决建议。
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