休斯顿太空人队：探索数据分析与合乎道德的技术使用途径

至顶网CIO与CTO频道 03月13日 编译：对于休斯顿太空人队，最近我想得很多。他们凭借令人印象深刻的出色表现拿下了2017年世界职业棒球赛冠军，又在2019年获得美国联赛冠军（但在世界职棒赛上输给了华盛顿国民队）。球队总经理Jeff Luhnow是麦肯锡公司的前任顾问，正如《麦肯锡季刊》中所言，他广泛利用各类先进分析技术改善球队表现。但在过去几个月内，我们发现太空人队在数据收集方面似乎有点“越界”了。具体来看，球队制定出一种非法战术，能够根据接球手的投球姿态来预测棒球的具体走向。Luhnow与球队经理A.J. Hinch因此被太空人队解雇，而且被罚在接下来的一年内不得加入任何主要联赛球队。

当然，在这方面表现激进的绝不只是太空人队。不少人猜测，波士顿红袜队在2018年（赢得世界棒球职业赛冠军）以及2019年在休斯顿太空人队前教练Alex Cora的管理之下，也曾做出过类似的尝试，而且目前正在接受调查。此外，红袜队还被他们的宿敌纽约洋基队所指控，称他们曾在2017年通过Apple Watch偷拍接球手动作。作为反击，红袜队马上指责洋基队曾使用有线网络摄像机进行过类似的偷拍。Alex Cora已经因为这个问题在今年1月被红袜队扫地出门。与太空人队的情况类似，红袜队也一直在积极利用数据与分析技术提高球队成绩。

在体育与商业领域，近年来也出现了其他一些越界及/或遭到曝光的数据收集或使用不当案例。我关注的另一家高度重视数据价值的球队——新英格兰爱国者队，也被指控在2007年及2019年曾分别非法拍摄对手球队。

在商业领域，某些行业会通过数据及分析技术将产品推销给实际上负担不起如此消费的客户。虽然这种行为并不违法，但很多人仍然觉得这有悖道德。次级信用卡业与博彩业正是其中最典型的两大领域。根据《New Republic》发表的文章，擅长分析技术的第一资本经常诱导某些客户选择那些自己根本承担不起的负债方案。当然，第一资本也绝不是存在这类问题的唯一金融机构。不少银行实际上也精通分析技术，并且一直在不择手段地扩大自己的业务规模与客户群体。

正如《华尔街日报》所提到，在博彩行业当中，人们长期批评各地赌场在通过各种方式鼓励冲动情绪下的投注行为。大部分大型博彩企业都完全有能力通过对客户行为的复杂分析，把消费者引导进自己精心设计的陷阱当中。另一方面，凯撒娱乐公司前任CEO Gary Loveman不仅大力推进分析技术应用，同时也开始重视业界对于这种恶意诱导行为的反对之声。

时至今日，分析能力最强的企业当数谷歌及Facebook等互联网巨头，他们几乎能够掌握用户在网上所做的一切。Shoshana Zuboff在她的《监视资本主义的时代（The Age of Surveillance Capitalism）》一书中指出，这些在线企业已经习惯于大量收集用户信息，包括用户的搜索内容与偏好倾向，并借此对广告宣传内容做出预测性分析。数据库营销领域的企业在这类预测上至少拥有五十年经验，但预测结果仍然不够准确。更重要的是，企业有时候确实会违反数据收集与分析领域的道德准则——例如谷歌的街景数据收集程序会收集WiFi活动，Facebook则放任Cambridge Analytical通过约5000万用户及其好友的社交媒体发布内容左右2016年的美国总统大选。Zuboff的观点无疑值得肯定，这类在线企业以及其他类型的数据经纪机构确实需要更严格的监管约束。

对数据与分析的过度依赖

这就带来了几个核心问题：当前对于数据及分析技术的高度强调，是否可能导致数据收集及使用层面出现违反道德的行为？这种违背，是否会促使企业越来越多地选择“即使不应该，也需要尽可能收集并使用数据”的文化取向？在这种数据驱动文化当中，是否存在着某些能够推动企业朝着道德方向推进的内在因素？

我认为暂时还无法明确回答这些问题。最确切的答案恐怕只是“有可能”。前文中提到的实例，当然会让人们对于数据驱动以及数据/分析应用中的道德准则等问题给予关注，但二者之间仍然没有很好地关联起来。实际上，也存在不少截然相反的例子。不少高度依赖于分析及数据技术的独立企业确实存在明确的道德违规；但在另一方面，我认为大多数企业并没有什么道德问题。更重要的是，在如今这个数字化时代，要想确保自己的产品或者服务不会给客户带来严重的负面影响，企业几乎不可能不依赖于数据与分析技术。

此外，脱离数据的纯人为决定同样会带来一系列道德问题。这一点在棒球领域可能体现不多，毕竟单凭肉眼观察接球手动作来判断棒球走向正是这种运动的精髓。但人们仍然会想办法让自己这方占点优势，例如在棒球身上做手脚，这就明显不合规矩了。新英格兰爱国者队早在2014年就曾经悄悄缩小棒球的尺寸，从这个角度看数据只是他们违规行为的载体、而非理由。

也许真正的问题在于，数据与分析工具已经成为企业及球队占据竞争优势的必要基础。一旦胜负心太强、压倒对方的意愿太盛，他们就会越界——以可疑或者不道德的方式收集或使用数据。

如何避免越界

考虑到这种越界可能性，我们必须建立起适当的政策与组织结构以防止此类情况的发生。最好的方法当然是建立类似于“数据道德委员会”的机构，负责讨论关于数据及分析技术的道德影响。随着组织大量采用AI方案，这类委员会的存在意义也开始愈发凸显，因为AI技术本身显然面临着更严重的透明度及数据/算法偏见问题。

负责任的组织可能还会建立起对应的全职岗位，负责数据使用方法的提倡与裁定。在这方面，微软公司就拥有自己的AI伦理学家岗位，其他不少企业也做出了类似的探索。

此外，政府机构可能也需要对企业开展监管。可靠且负责任的法律法规能够防止企业制定出不利于消费者且不具备合理性的内部政策。例如，谷歌公司目前正倡导对AI开展“明智”监管，其他企业级数据与分析公司也纷纷跟上（包括Salesforce.com）。我个人在这里做出大胆猜测，未来将有更多公司推动类似的数据管理规定计划，或者至少不会明确反对这类计划。

到这里，我要总结一下自己的观点。数字化时代下，人们对于数据及分析的狂热追求并非一定要导致道德问题；但根据现有状况，二者之间确实具有关联性。因此，如果企业及组织的领导者打算选择数据作为自己的核心竞争力，先务必小心、避免陷入道德模糊的泥潭当中。这可是攸关商业声誉的大事，容不得半点马虎。