原標題：我把頭像改成猛男，也不能避免“算法”的風險

今天早上看到朋友圈文章，幾個女孩子都把滴滴打車的頭像資料改成了猛男。乍一看好笑，但莫名感覺好心酸。

她們這么做無非是試圖自保，“嚇跑”那些不安好心的順風車司機，這個手動淘汰機制也算是對滴滴的一個小小反抗吧。

可是這招真的有用嗎？我的朋友在這篇文章下面留言：結果很可能就是她很難打到車了。

在個體無法控制算法時代未知風險的時候，人們有自保和提高警惕的想法似乎是自然而然的，問題是那多大程度改變是足夠的？自保和提高警惕又在多大程度上真的有用？

↑滴滴順風車司機對乘客的評價。微信公眾號截圖

↑滴滴順風車司機對乘客的評價。微信公眾號截圖

算法時代讓社會弱勢群體更加危險？

一位曾服務于美團和滴滴的境外投資者，署名“倫敦交易員”的作者發表了一篇題為《滴滴是如何走向邪惡的》文章。作者認為，滴滴為了維持更高的估值，圈進更多的資本來擴張，而需要“具有想象力”的故事，也就是“就怕你不約”的異性社交。

他還分析了“順風車”社交的產品“優勢”：男女比例均衡、車內場景封閉（姑娘不能輕易下車）等。換言之，滴滴順風車在經濟刺激不足的情況下，靠異性社交彌補，抓住了順風車主“能賺個油錢，還能勾搭個妹子”的心理動機。一段時間以來，滴滴順風車甚至還搞過“我們約會吧”的廣告、“不怕貼標簽、就怕你不約”的口號。

“倫敦交易員”判斷滴滴的產品經理不會不明白他們產品設計的潛在風險。

我不相信存在所謂中立的技術，因為技術是為了人類生活服務的，“倫敦交易員”的分析驗證了我的看法。英國萊斯特大學的講師陳玉潔也認為數據本身就是“以目的為導向”的。互聯網技術讓數據的復制和再使用變得十分容易，此次滴滴乘客遇害凸顯的正是數據肆無忌憚的越界造成的不良反應。

以此次事件為例，數據科學家們對數據的使用顯然更多的是在利用整個社會對女性的偏見。“性別友好”不在他們的詞典里，他們對打破社會偏見更是毫無興趣，能以她們為“誘餌”吸引到更多的“直男”用戶注冊，何樂而不為？

包括共享經濟平臺在內的很多互聯網科技企業都堅決否認自己是服務提供者，只是服務提供者和獲取者之間的聯結者，以對他們的社會責任“甩鍋”。以此次空姐順風車遇害事件為例，它讓原本弱勢的群體更加弱勢。

悖謬的是，在滴滴此次案件中，侵害人和受害人都是最容易冒風險的弱勢群體。

算法將不可避免地讓階層地位更高的人受益，在美國他意味著受教育程度更高的白人男性。在中國，他意味著經濟寬裕的直男。新技術的危害則往往被社會中處于弱勢地位的人群所承受，在空姐遇害案爆出后，帖文的評論大部分都是女性、女學生群體。

滴滴順風車的“印象標簽”的糟糕之處在于它損害了“匿名性”。匿名性保證了人們有做事情的能力，但沒有人知道你是誰。我開頭提到的幾個女孩子，她們把頭像資料改成猛男也正是為了在滴滴后臺重新恢復自己的“匿名性”，而不是之前被動的被貼標簽。

在人類學家看來，匿名是人類文明中的一種核心互動，因為沒有它，我們就不會有各種新的合作。我們不會有像維基百科這樣的互聯網產品，不同類型的社會群體的融合也更加艱難。

但是并不像我們想象的那樣發達國家就做得更好。以美國為例，關于種族的數據是被輸入大數據的，也就是關于個人種族身份的“匿名性”根本無法保證，它帶來的結果就是，由于種族和經濟背景的數據，數據背后的人也已經系統性的被決定為“高風險個體”了，譬如黑人的身份數據往往意味著更高的保釋費、更長的坐監時間。這無疑進一步再生產了他們的弱勢地位。

換言之，在現實中，算法和共享經濟并沒有給我們一個烏托邦的世界：鼓勵資源分享，社區和諧相處，打破傳統交通行業的壟斷。實際上它加強了歧視、擴大了階級差異，甚至導致弱勢群體的處境更加糟糕。

曾經有一位著名的分享經濟平臺的老總還說互聯網+將顛覆傳統交通行業“忽視用戶的體驗”的弊端。可是如今我們看到的卻是，如技術專家熊節所說，今天的職業司機的狀況比二十年前還要糟糕，滴滴的壟斷使得它不斷壓低司機的報酬、延長他們的工作時間。而對用戶呢？2016年浙江東陽市女乘客投訴被司機性騷擾后只得到了50元的快車券的補貼。

大數據和算法的使用讓社會弱勢群體處于更加危險的境地一個原因是“視野失靈（ horizon deficiency ）” ：除了近在眼前的事情，人們看不到其他風險所在。

共享經濟的風險是很多普通民眾意識不到的，而我們媒體人能做的就是提醒公眾讓他們意識到自己進入了“視野失靈”的模式。

關心人的溫度，而不是冷冰冰的數字

署名“張累累”的作者發表了《一群年輕女性給滴滴的信：請給我們一個免于恐懼的理由》的信，其中認為滴滴除了應該加強對司機的審核，以及投訴機制的通暢高效外，還應該在車上配反性騷擾小冊子給乘客。

她認為還應當加強對順風車的路線規范，反饋非正常路線偏離以及非正常停車。滴滴的緊急求助按鈕應當著重標識；在司機接單后應自動發送給乘客安全提示，告知如何用按鈕求助或報警。滴滴的相互評價系統當中不應當提供與出行內容無關選項，如司機進行物化女性等的評價，應當進行降級，降級到一定程度不應接單。

這些都是很好的具體建議。但是更重要的是，我們必須知道這些互聯網企業的高層到底是些什么人，必須知道他們的價值是什么？他們接受過怎樣的訓練？

我們如何能夠影響他們運用自己的財富和權力的方式？從某種程度上而言，這些公司的領導的影響力不亞于政治家，而他們如何言行舉止，如何平衡企業擴張和社會責任，是一個亟待關注的問題，而公眾卻對此一無所知。

人類學家Tracia Wang 在紐約經營一家名為“SUDDEN Compass”的咨詢公司。她是一位擅長“厚數據”的科技咨詢者。厚數據，顧名思義，比大數據更有厚度，更講究數據的“質”而不是“量”。Tracia 認為僅僅強調數據的量和規模是不夠的，定性的數據、描述性的數據，厚數據才是未來應該被重視的。

在紐約，她的工作就包括不斷的說服數據科學家們可以接受她的觀點，所幸，這些觀點漸漸開始被他們所接受和認可。

在我看來“厚數據”也是像滴滴這樣的互聯網巨頭公司未來應該發展的方向。以滴滴順風車為例，它對人的分類是傳統的粗暴的，大不了就是年齡、教育水平、性別等等扁平化的信息。根據披露出的滴滴順風車邏輯，有多少女性用戶，就有多少能被吸引來的男性用戶。現在的大數據把人的參數做的過于簡單：女性是0，男性是1，缺乏對個體復雜性的描述。而如果能夠引入“厚數據”，也許滴滴可以促成有相近的音樂品味、價值觀等的司機和乘客的“配對”，讓他們的旅程真正變成一種美好的體驗。

美國勢頭大好的Netflix公司就發現，一個都市白人男性實際上和一個70歲的居住在鄉村的老奶奶有更多的共同點，說不定他們會欣賞同一個真人秀節目。

Netflix相信，人們的身份本來就是流動的，她們需要根據場景的不同而變換身份，而在滴滴的邏輯里，孤男寡女進入了封閉的乘車空間，“就怕你不約，”實在是種強盜邏輯。

這恐怕是因為很多數據科學家或產品經理是男性，欠缺女性經驗，同時視野失靈導致的。他們估計從未嘗過被司機騷擾是什么滋味，如果他們了解過，也許會對他們曾經的“約會（pao）”設計后悔不已。他們應該與真正的乘客，特別是那些女性乘客互動，了解她們的需要、把她們當成活生生的人，而不只是被標記為大長腿等這些物化指標的對象。

如果這些大數據專家也“視野失靈”了，看不到弱勢司機的視角、乘客的視角，他們的設計就只是為了部分人的，對于“盒子以外”的人就是不友好的。

大部分普通人都不知道關于自己的數據是如何被分享和使用的。而每一天，我們的身份都正在被變成談判的工具、被放在各種“數據實踐”的風險中。

在互聯網數字時代的今天，我們最應該關心的仍然應該是人的溫度，而不是冷冰冰的數字。普通人自己在多大程度上能決定我們的未來，在多大程度上能有自主權、去做真正想做的事、去真正想去的地方？

“數據就是人，人就是數據，所以這些東西是可以互換的。” 正如人類學家Tracia所說，數據和人有著千絲萬縷的聯系。我們需要更多的數據專家能夠把用戶當成活生生的人，設身處地的為他們的福祉考慮。

[責任編輯：楊凡、費燕妮]

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