第六課：小數據描繪大畫面

攤牌了。若全世界知道你在 Amazon 買了一個水瓶，你又何必在乎呢？誰會真正介意上週你瀏覽過的衣服、上個月你狂看過的影集，以及去年你最常串流的歌曲，都在留下數位麵包屑？究竟會發生什麼？你會獲得更精準的推薦，享有更愉快的線上體驗？聽起來糟透了。

行為科學家有句話：「如果你想逃脫做壞事的後果，就把它藏在枯燥而複雜的東西裡。」

每天，我們都會留下關於自己的微小資訊片段。這些片段隨後被收集、處理並以極少人能完全理解的方式分享。單獨看，這些片段確實無害。

問題在於，多年來你所有的數據正被引導進入巨大的機器，這些機器將這些資料拼湊成一幅比你願意分享的更真實的肖像。你的瀏覽記錄、購物狂潮、社交媒體互動——都會遭遇所謂的「次級使用」。也就是說，原本因某種原因提供的數據，被轉交給他人，用於完全不同的目的。接著，利用人工智慧的演算法巧妙地重組你所有看似無關的資訊，揭露出隱藏的連結，進而使你面臨真正的危險。

那是什麼危險？簡言之——它讓陌生人有機會干擾你的思緒、左右你的行為。大量科學研究證明，大數據確實使我們更容易受到操控。不論你多聰明，你也無法與人工智慧驅動的數據演算法媲美。

運作方式是這樣的：首先，他們收集你的數據片段，鎖定你的基本個人特徵——年齡、性別、教育程度、收入。不久後，他們便能推估出你的一些健康狀況、感情狀態、性偏好、政治觀點，以及你社交網絡的深度。

然後，事情開始變得令人不安。演算法不僅停留在基本細節上，而是開始分析你的心理和溝通模式，預測你對各種刺激的反應。這正是危險所在：這些刺激能夠極大地影響你的個性、情緒和認知能力。

換句話說，就有一台機器握有你的個人資訊百科全書，竭盡全力找出最佳方式來擾亂你的思緒，而它的目標正是你，專注於你。

為什麼要如此費勁？因為我們生活在一個注意力經濟時代。如何讓人們長時間盯著螢幕，是一項極其珍貴的資產。演算法與大數據讓我們對人類心理有了更深刻的理解，隨著這種認識不斷加深，演算法也變得越來越善於塑造人類行為。

你的「演算法」並不關心你的最佳利益。它不在乎讓你感覺良好；事實上，它常常試圖激怒你。因為研究顯示，當人們生氣時，他們往往會更長時間盯著螢幕，而這正有助於網站獲取更多收益。這並非某個陌生人隨意挑撥，而是有針對性，就像一個瞭解你弱點的兄弟或父母一樣。即使你可能是全世界情商最高的人，螢幕上的某些東西終究會讓你難以自持。

但假設你對此無所謂——你不該無所謂，但假設你是這樣。即使你覺得自己對那些收集你數據的人無所隱瞞，也並不意味著你就沒有任何損失。

越來越多原本由人決定的事務，現在正由機器做出決策。這一轉變伴隨著「演算法偏見」的風險，這是數據科學家用來描述數據分析中產生的無意歧視的術語，而且這種情況屢見不鮮。演算法確實非常擅長其工作，畢竟它們是人工智慧驅動的機器，但它們由人創造，而人本身就帶有偏見，這些偏見無意中會滲透到機器做出的決策中。

誰能獲得某份工作、你的租金是多少、你的車險費用如何、你是否符合某種醫療保障資格——即便這些偏見並非刻意，結果仍可能對你不利。

收集、處理和操控我們數據的人，未必是邪惡的；他們只是極為聰明，擁有龐大資源，並且非常擅長讓自己的操作變得難以理解。

活在當下，就意味著你同時存在兩個自我：一個是血肉之軀的自己，另一個是數位化的自己。數位化的你，由所有影響你成功機會的數據所塑造。在這個日益由人工智慧驅動的世界中，掌控自己數據的能力，直接影響你按自己意願塑造生活的權力。

隱私是一種力量，能讓我們掌控自己的命運。

如何談論隱私與小數據點： 我們留下的數據片段本身無害，但隨著時間累積，它們會結合起來，揭露出我們從未打算分享的深層個人資訊。*掌握我們數據的演算法不僅僅試圖向我們銷售商品——它們積極試圖干擾我們，常透過激怒我們來讓我們更長時間參與線上內容。*我們生活在一個注意力經濟中。 越來越多原本由人做出的決策，現在都由機器來決定，這帶來了數位歧視的風險，可能嚴重限制我們的機會。*活在當下，就意味著我們同時擁有血肉之軀的自我與數位自我，而數位自我是由我們所有數據塑造的，進而影響我們的成功機會。*在這個日益由人工智慧驅動的世界中，掌控數據的能力直接決定了你能否按自己意願塑造生活。

如何保護你的隱私： 從法律上來說，並非所有同意都是一樣的。「選擇加入」同意意味著你必須主動授權，才允許他人分享你的數據；而「選擇退出」同意則意味著你的數據從一開始就會自動被分享，直到你撤回這項同意。在美國，「選擇退出」通常是預設設定。如果你想保護自己的數據，就必須主動出擊。 為你的線上購物和訂閱設立一個單獨的電子郵件帳戶（稱為「一次性電子郵件」）。大多數行銷電子郵件內嵌了追蹤器，用以收集你的資訊。一個一次性電子郵件能阻隔這些追蹤器接觸你的真實聯絡資訊和重要通訊，並讓你把所有垃圾郵件集中在一個地方。