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邱泽奇:技术化社会治理的异步困境

选择字号:   本文共阅读 345 次 更新时间:2019-11-15 07:25:39

进入专题: 技术化社会治理  

邱泽奇  

   内容提要:本文以技术作恶的特征性现象为讨论起点,认为技术作恶有一个共同的社会特征:既有的社会规范无力?#38469;?#26032;兴的技术行为。文章回顾了社会学的技术研究知识脉络,指出埃吕尔的技术化社会是理解治理困境的知识路径,技术化社会3.0版的基本特征是技术从组织化应用迈向社会化应用,在推动经济社会发展的同时推动了个体化发展,也推动了行动者不可识别、不在场的场景化行动空间的发展。个体化、场景化、不可识别、不在场的叠加,让技术行为特征变得难以预见,进而让现行的属地治理逻辑失灵、规则失效,这构成了技术行动与社会规则之间的异步,也是技术化社会治理困境的根源。

   关 键 词:技术化社会  治理  异步困境

  

   一、疑问:技术在失控么?

  

   邓小平指出:“马克思讲过科学技术是生产力,这是非常正确的,现在看来,这样说可能不够,恐怕是第一生产力。”(邓小平,1993:275)的确,技术创新与应用是促进经济和社会发展的第一推动力。可进入21世纪以来,接连发生的“技术作恶”却让人反思:人类是否还有能力治理一个走向纵深的技术化社会?

   技术本无善恶,人们把技术用于不同的目的才产生了善恶。技术善恶的本质是人类行动的善恶。在技术发展的历史进程中,不乏用技术作恶的例子。为了惩恶扬善,人类制定规则①来引导行动,发挥“第一生产力”的效率,用技术服务促进人类福祉。可近些年来,技术作恶的普遍性和系统性超过以往任何时代,个人、企业和政府都有用技术作恶的行动。其中,有三个特征性现象②值得回顾。

   第一,暗网(darknets)。信息技术进入大众应用以来,人类生产的数据在以指数速度增长。国际数据公司(IDC)的数据表明,到2012年,人类印刷材料的数据量约为200PB,而根据美国军方③的报告,2015年人类便生产了4.4ZB数据,是前者的2.2万倍,且每两年还会翻一倍④。这些数据涵盖了人类健康、心理、行为等个体信息,社会的政治和经济信息,以及自然环境、气候变化等自然的数据。人类及其生活的自然与社会环境已经数据化。在数据即资源的时代,人们应该用数据服务社会,促进平等发展,让更多的人共享数字红利(digital dividend)。可?#29575;?#19978;,这些数据只有不到10%被合法使用,90%甚至更多的没有被使用或进入了不可知用途:暗网。暗网是艾尔斯沃滋(Jill Ellsworth)提出的概念。人们正常使用的网络是公开的、可见的,可以称之为明网。暗网指不可见网络(invisible web),在不同的语境下有不同的术语,如深网(deep web)、隐网(hidden web)、黑网(black nets)等,都指使用常规搜索引擎无法搜索到的网络。

   坦率地说,人们对暗网的了解仅限于可以搜索到的信息,非常有限;不过,有人相信暗网是互联网藏在水下的90%或更多。有人甚至认为,明网与暗网的数据比为1∶500。人们更相信,暗网不受社会规则?#38469;?#26159;另类技术精英的天堂。暗网一方面利用数据作恶,另一方面也向警方和情报机构提供系统漏洞和黑客工具,为安全公司提供技术指引⑤。其实,人们很难给暗网一个直接的善恶判断。对于这样一个世界,有人为之称道,认为暗网是真正的去?#34892;?#21270;世界,是人类理想社会的未来。可问题是,?#31508;?#30028;上99%或以上的人在接受现世规则?#38469;?#21482;有1%或更少的人可以进入不受?#38469;?#30340;世界时,我们如?#25991;?#30830;信他们不会对99%遵守或被?#24656;?#36981;守现世规则的人产生潜在威胁?何况在暗网中具有政治抱负、宣称无政府主义、倡导网络独立主义等的另类技术精英比比皆是。

   第二,运用数据作恶。英国《卫报》2018年3月17日报道,英国数据公司剑桥?#27835;?Cambridge Analytica)利用从脸书(Facebook)获得的少?#24656;?#23376;数据、公开数据接口和?#27835;?#25216;术,获取了5000多万美国脸书用户的个人资料,为特朗普竞选团队?#27835;?#21644;预测用户的政治倾向,精?#32426;?#25918;竞选文宣,操控潜在选民,间接或直接影响了2016年美国总统大选结果。运用同样的方法,剑桥?#27835;?#36824;影响了英国“脱欧”公投的结果。不仅小公司如此,互联网巨头也作恶。在业界,宣称“不作恶”的谷歌也被曝出,?#35789;?#29992;户拒绝,谷歌应用还是会坚持搜集用户的位置信息用于多种目的。谷歌曾一再表示,用户可以随时关掉定位历史,只要关掉,用户去过的地方都不会被存储?#21525;础?#28982;而,普林斯顿大学研究人员的实验却表明,?#35789;?#29992;户关掉定位历史,一些谷歌应用还是会不经用户允许就自动存储有时间戳的定位数据⑥。政府无意作恶,却可能因对技术?#25226;?#30340;无知而为用技术作恶提供机会。2016年8月,澳大利亚政府公布了290万病人的处方和手术等医?#26222;说ァ?#20026;了保护个人隐?#21073;?#30456;关部门?#22659;思?#24405;中病人的姓名?#25512;?#20182;身份信息。然而,墨尔本大学的一支研究团队发现,运用公开数据进行信息匹配,很容易识别病人身份,无须经?#31508;?#20154;同意,就能获取其完整医疗记录⑦。

   自移动终端应用以来,人类活动就会留?#29575;?#23383;足迹。哪怕是碎片化的足迹,也可能?#25381;行?#20154;运用公开技术建构完整的使用者数字画像。实验研究表明,运用4个?#21482;?#20301;置和时点信息便可识别95%的用户⑧。近期,一份志愿者的数据挖掘实验报告引起了广泛的关注。运用6500位波拉(Polar)公司穿戴式健身手表使用者的公开数据,研究者挖掘出了超过200处机密坐标,其中包括125处军事基地、6处无人机基地、18处情报机构、48处核武器存放点,此外还包括美、英、法、俄、荷等国军方和情报人员的姓名和住?#21457;帷?#20154;工智能将是技术应用的又一个里程碑,让人工智能迈向纵深的基础资源也是数据。一部分人对人工智能的积极未来满?#31216;?#24453;,另一部分人则对人工智能作恶充满担忧⑩。机器人可以扫地,也可能自主或被操纵地攻击人类。具有自主性的人工智能(被称为生命3.0)在许多维度的能力都超过人类,人们担心生命3.0可能完全控制人类(泰格马克,2018)。普通人对运用数据作恶的了解少之又少,?#35789;?#25104;为作恶的对象也可能浑然不知。尽管如此,疑问却没有因无知而消失:为什么人们在花钱消费的同时却被数据?#25945;?#28040;费,甚至被数据伤害?为什么搜集数据的行动者不保护个人隐私而任由数据泄露?#24405;?#21576;现指数级上升(11)?人们怎么可能对公司和政府有意无意地用数据作恶视而不见?何况,还有一个善恶难辨的暗网?

   第三,电脑病毒武器化。电脑病毒是伴随计算机和互联网应用的普及而产生的恶意应用。用户无时无刻不在与电脑病毒周旋,既无法躲避,也无法根治。在电脑病毒史上具有里程碑意义的莫过于震网病?#23613;?010年9月,伊朗称?#38469;?#23572;(Bushehr)?#35828;?#31449;部分员工的电?#24895;?#26579;了“震网”(Stuxnet)。这种病毒专门针对在伊朗运行的西门子工业电脑,它悄无声息地潜伏和传播,依据被感染电脑的特征条件自动判断,如果不是位于伊朗的西门子工业电脑,则潜伏,以免引起?#20493;?#24212;用的关注;如果是,则立即尝试进入可编程逻辑控制器(PLC)添加数据块,监测并向模块里写入数据,以根据需求,实时改变PLC流程,进而改变生产控制?#38382;?#22312;以此为原?#22242;?#25668;的电影?#35835;?#26085;》(Zero Day)中,震网病毒让?#35828;?#31449;的离心机进入?#20013;?#21152;速状态,最终毁掉了整个设施。震网病毒的里程碑意义不在于其目标性和对工业电脑的威胁,而在于它是一起?#24615;?#35851;的武器性攻击。病毒暴发之后的多源证据表明,震网病毒由美国和以色列两国政府联手于2008年在美国的实验室研制,2010年正式投放伊朗。攻击的目的不是窃取信息,而是自?#31508;?#27585;灭:利用系统漏洞夺取控制权,向工业设备传递指令,令其自?#19968;?#28781;。

   如果把三类特征现象综合起来观察就会发现一条清晰的线索:作恶都发生在既有规则?#38469;?#19981;到的技术综合应用领域,作恶者?#38469;?#25216;术精英行动者。对暗网,?#31456;?#22823;众视之为天方夜谭,企业对其黑白难辨,政府对其知之甚少。对运用数据作恶,普通个人没有相关的知识,也没有相关的技术和设施防?#31119;?#22312;社会高度互联、数据关联向深度快速发展的?#25226;兀?#20225;业游走在善恶边?#25285;?#25919;府也缺乏判断善恶的权威性,对可能作恶的方向甚至都不清楚。对病毒的武器化,社会难以获得扎实证据,企业挣扎在权力与利益之间,政府则可能疏于监管。如此,意味着无数的技术综合应用已经不在既有规则的?#38469;?#33539;围。技术曾被更多地理解为积极力量,在人类的经济和社会发展中,技术创新与应用是最重要的推动力量,技术的贡献居功至伟。可三类特征性技术作恶现象却暗示:当下社会?#31508;?#38754;临暗网技术之恶的威胁?#36824;?#21496;在有意无意中运用技术作恶或为作恶提供便利;政府可能存在技术运用不当;进而再次把技术与社会议题推到了前台。在技术渗透到生产生活细节,且人工智能的未来极为不?#33539;?#30340;时代,大量?#29575;?#37117;表明,曾经?#34892;г际?#25216;术作恶的规则在如今失去了?#38405;?#20123;技术行动的?#38469;?#20154;们不得不深深疑虑:人类还有能力治理不断迈向深入的技术化社会吗?

   要回答这个问题,需要把三类特征现象放回到技术与社会的历史发展脉络中,看一看技术如何进入人类的社会生活,成为不可或缺的要素,促进了技术化社会的发展?过去,社会如何运用技术为人类的福祉服务,同时?#30452;?#20813;用技术作恶?如今,为什么社会看起?#35789;?#21435;了对技术作恶的?#38469;?#21518;文的?#27835;?#23558;试图?#24471;鰨?#25216;术创新和应用的迭代速度不断加快,?#38469;?#25216;术创新和应用的规则迭代相对迟缓,形成了技术发展与治理发展之间的速度差异,进而导致了技术化社会治理因异步困境而失灵。不过,规则与技术的异步不是奥格本(1989)的文化滞后,而是制衡机制的失灵。鉴于将要讨论的内容并非社会学的常见议题,为了促进理解,在讨论异步困境之?#22467;?#19979;一节将做一些铺陈性讨论。

  

   二、技术化、技术化社会

  

   技术始终与人类的经济与社会生活相伴随,人类对技术的兴趣也与人类生活的历史一样悠久。遗憾的是,社会科学尤其是社会学对技术与社会的?#25945;郑挥行?#25104;系统的知识系?#20303;?#26082;有的知识散落在取向差异极大的研究之中,难以整合。为让讨论具有连贯性,我们先对有关技术的知识进行简要澄清。

   (一)什?#35789;?#25216;术化社会?

   社会学对技术的?#25945;?#38750;常晚近,它的知识化来?#20174;?#40664;顿(Robert K.Merton)构造的“科学—技术—社会”(Science,Technology and Society,STS)?#27835;?#26694;架(邱泽奇,2008)。不过,默顿的目的既非?#25945;?#25216;术化,也非?#25945;?#25216;术化社会,而是把近代科学技术的产生与发展作为一种独特社会体制,?#25945;?#31185;学技术发展与社会的关系,涉及科学家群体产生与发展的社会机制、科技发展与产业、军事以及文化之间的关系(默顿,2000),却完全没有涉及技术与社会的关系。

   毫无疑问,默顿开创了社会学对科学技术的研究,可如今看来,其后果利弊参半。其积极的一面在于,在职业社会学家“关注青少年罪犯、流浪汉、售货女郎、职?#30331;?#36156;和职业乞丐”(默顿,2000)等社会热点问题时,默顿把科学技术现象带入社会学学科视?#22467;?#35753;社会学家们看到科学技术不仅为社会带来了工具性便利,也产生了科技人员职业群体,且他们的努力直接影响着人类的政治、军事、经济与社会生活,是社会发展的重要组成部分。不仅如此,他还整合了之前其他学科尤其是科学史如萨顿(George Sarton)的研究,为社会学对科学技术的?#25945;质?#36215;了一面跨学科的旗?#27169;?#36825;是社会学史?#31995;?#19968;次整合了众多学科的努力,也非常成功。

不能忽视的是,其负面影响同样深远。默顿把科学与技术两类分野极大的社会现象混为一?#31119;?#20351;得专业学术?#25945;治?#27861;运用科学与技术各自的中程特征,而不得不始终停留在科技哲学的思辨层次,除了形成各种决定论式的理论范式(Bijker et al.(点击此处阅读下一页)

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文章来源:《社会发展研究》(京)2018年第4期

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