數位權力重新分配 從個人到國家都應嚴陣以待

文 / 一流人      2017-09-18

數位權力重新分配 從個人到國家都應嚴陣以待


已故著名波蘭裔英國思想家、社會學家齊格蒙•鮑曼(Zygmunt Bauman)認為,數位時代帶來了比監控更為麻煩的問題,權力與政治在技術之下分離了,傳統的政治囿於解決一個國家內部的問題,而跨國資本及其政治力量,卻透過科技蔓延至各個領域,製造出更多的不確定性。同時,普通人對科技和官僚的信任,在這種矛盾之下消解。權力隨著資本和數位網路流動起來,傳統政治卻對約束它們無能為力。

在對全球化資本權力的反彈下,歐美諸國「部落主義」重新崛起,這也是英國脫歐、孤立主義在美國興起的大背景。鮑曼描述了西方國家的情景,不確定性是新時代普遍存在的情況,政治、經濟、文化、傳媒權力都會被數據智能滲透。這個並不難理解,金融資本借助數位網路、機器人投顧、快閃交易等技術,在全世界騰挪閃移,驚鴻遍野。推特等社群媒體催化了中東國家的動盪,數位權力越過主權國家的界限,縱橫捭闔。甚至,以往對外輸出數位權力的美國,也開始擔心被跨國數位權力侵襲。朱利安•阿桑奇(Julian Paul Assange)和他的維基解密(WikiLeaks)這個非政府組織,屢屢拋出政府的黑幕,讓美國政府非常頭疼。駭客憑藉著網路技術,獲得威懾美國統治階層的能力。美國政府甚至指控俄羅斯使用駭客干預美國2016 年大選,這種緊張感是前所未有的。這既說明了在數位權力之前無人可以倖免,也預示著,從個人到國家,都有必要加緊適應數位智慧時代。

數位權力的型態, 如同法國哲學家米歇爾•傅柯(Michel Foucault)所描述的現代權力,並非中央集權式的環狀結構,而是錯綜複雜、多中心存在的網狀結構。數位權力瀰漫在這張網中,難以捉摸。從國家層面而言,需要在頂層設計中做好設置,防止政府濫用數位權力。惡意挑戰國家與社會正常運作的數位權力,也已經在現實中出現。2014年,《彭博商業周刊》(Bloomberg Businessweek)曾經報導過一名哥倫比亞駭客,自稱操縱了9 個拉丁美洲國家的投票選舉,手段包括竊取資料、安裝惡意軟體、在社群媒體上偽造了大規模支持或反對的民意。

他的團隊在對手陣營總部安裝了惡意軟體,可以監聽電話、監視電腦,藉此獲得各種演講稿、會議計劃和選舉安排。根據這些資訊,他借助網路水軍發布虛假的推特消息,利用低階推特機器人追隨、大量點讚和關注。設置程式在凌晨自動撥打競選電話,以對手陣營的名義騷擾選民。借助類似手段,他曾在不同程度上,影響委內瑞拉、尼加拉瓜、巴拿馬、宏都拉斯、薩爾瓦多、哥倫比亞、哥斯大黎加和瓜地馬拉的民主選舉,時間長達八年之久。他說:「當我意識到,人們更願意相信網路輿論、而非現實時,我發現自己擁有讓人們相信任何事物的能力。」

在社群媒體上,具有簡單智能的機器水軍蠢蠢欲動,「未來,你分不清電腦對面的是不是人」這件事已經成真。

不過,「水軍」並不一定就是負面的,因為用於正確目標的「水軍」並不水。在某種意義上,問答機器人和機器人客服就是「水軍」的變種。即便在最容易「灌水」的論壇和討論區,機器人的表現也可能好過人類。王海峰就曾說過,在很多討論區,往往是一些人類在灌水、亂噴,是機器人在發表有營養的評論,帶動討論熱度,保持積極、正面的輿論方向。

每個現代人都被自己生產的資料包圍著,智慧化的資料已經成為人類的第二肉身。就像第一肉身會擔心疾病、車禍等安全問題,第二肉身也同樣面臨安全隱患。互聯網時代個人資訊面臨種種洩露風險,詐騙業的技術也在更新。比起一般的電話詐騙,不法分子甚至採用了大數據方法。2017年初,上海黃浦區警方破獲一起驚人的網路竊盜案。首先,駭客用軟體批次生成電話號碼,再利用掃描工具,逐一把號碼放到網上掃描,透過一些駭客存放洩露密碼的網站〔一般稱「社工庫」(social engineering database)〕,掃出電話號碼對應的登錄密碼。這在業界稱為「撞庫」,用這種簡單、粗暴的方法,就可以快速得到很多用戶的登錄資訊,然後用於竊取金融卡存款等犯罪活動。

在一個社會中,總會存在著不法分子。互聯網時代數據技術爆發式成長,人類適應能力的落後,也給罪犯留下可乘之機。這就如同汽車剛被發明時,為社會帶來新的交通不安全,但後來人們發明了紅綠燈,用新的規則制約技術,保障安全。傳統的資料管控方式,在互聯網時代顯得千瘡百孔,普通人或團體很難主動保護好自己的隱私數據。這需要多方的共同努力,警方同樣可以利用大數據技術來對付犯罪,科技公司也可以助一臂之力。

大數據領域的紅綠燈也出現了。以電信詐騙問題為例,包括「百度安全」在內的多家公司,已經與管理部門合作,攜手打擊電信犯罪。借重大數據建立「安全號碼庫」和「詐騙電話地圖」,一方面可以將資訊共享給警察機關,定位詐騙嫌疑人的號碼和所在位置;另一方面,可以即時攔截詐騙電話,並且在詐騙電話地圖上,同步顯示、辨識詐騙電話動態,「亮紅燈」來提醒用戶。

「百度安全」至今已經累積了兩億多的安全號碼庫,每日攔截騷擾詐騙電話超過100 萬次,詐騙電話攔截率保持在99.98%以上。與此同時,在手機上安裝安全軟體的用戶,對可疑電話的舉報、標注,都可以上傳到伺服器,幫助辨識詐騙號碼。在這種動態循環中,安全軟體會愈來愈聰明,辨識詐騙號碼的能力,也會愈來愈強。

深度學習使防火牆技術也獲得升級。做網管的人都知道,過去每次安裝防護軟體,都要設定一大堆規則,以預防非法訪問。採用深度學習技術,可以讓安全系統自動學習使用者的訪問規律、辨識異常訪問。系統自己設定規則,遠比人類網管更有效率。

在資訊時代,雖然一些惡性詐騙案件和安全事件被曝光引發眾人恐懼,但是我們要知道,在更多數位詐騙事件被阻止的背後,提供支援的正是人工智慧技術。無論是網路金融安全技術,或是智慧城市的智慧監控技術,都是魔高一尺,道高一丈,在博弈中不斷提升。

更多時候,在我們身邊的技客,會利用技術能力,做出一些「歡樂」的越界行為。比如,支付寶剛推出AR 紅包時,就有人透過訓練卷積神經網路,反向破解被橫條遮住部分畫面的線索照片,去掉橫條,獲得原始圖像,輕鬆找到紅包。方法並不難,前提是使用者要懂得使用深度學習共享平台。此外,北京、上海的車牌特別難搖,車牌中籤號碼由系統「隨機」給出,但這個隨機也遵循著一定的演算法。有人居然利用機器學習技術,琢磨車牌搖號的規律,據說提高了中籤率。

環顧一下你所在的工作單位,你會發現,有些人擅長使用很多科技工具來強化自己的能力,有些人卻整天為了記不住各種登錄密碼而苦惱不堪。未來,對數據智慧的熟悉程度,會影響一個人工作、生活的幸福感。請做一個有準備的人,才能在數據生活中遊刃有餘。

本文節錄自:《智能革命:迎接AI時代的社會、經濟與文化變革》一書,李彥宏著,天下文化出版。

圖片來源:unsplash  William Bout

關鍵字: 國際財經科技閱讀

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