數據主義的社會問題

以色列歷史學家哈拉瑞（Yuval Noah Harari）的著作《人類簡史》提到數據主義（Dataism），所指的是把數據和其驅動決策視為至高無上的價值觀。在數據主義的背景下，數據被視為任何系統（無論是個人、組織還是社會）最重要的資源。 我們可以通過收集、處理和分析大量數據，更深入地洞察複雜系統，並最終改善決策、提高效率和整體生活質素。哈拉瑞預測數據的演算法和人工智能（AI），在未來社會和人類生活各方面發揮的作用愈來愈重要。 隨着數碼技術進步及互聯網普及，數據主義愈趨明顯，過程中產生更大量數據，這種數據化的現象（Datafication）在不同領域都有相同例子： 1.醫療保健 可穿戴式裝置和健康應用程式偵測及收集相關運動習慣、睡眠模式和生命體徵的數據，這些數據可用於改進患者護理、追蹤健康趨勢和研發新治療方法。 2.營銷 數據化消費者的行為、偏好和社交媒體活動，有助公司策劃定向營銷活動和個性化內容。 3.交通 交通傳感器、GPS（全球定位系統）設備和共用出行平台的數據可改善交通網絡運作、減少擠塞和改善公共交通服務。 4.金融 分析金融交易、市場趨勢和消費者相關行為的大量數據集，可幫助企業做出更明智的決策，並推動創新。 5.環境 來自衞星、氣象站和物聯網設備的數據有助監測環境變化、評估人類活動的影響，以及制定可持續發展戰略。 上述5個例子的相同之處都是當收集數據與應用（尤其是決策相關）的閉環愈緊密、目標設定得愈清晰，從數據中訓練洞察力的效率會大大提高，短期業務價值就愈大。 長遠而言，數據主義所引發的一些社會問題，包括洩露私隱和數據安全風險將加強，過度依賴數據亦有機會加劇歧視和不公平現象。所帶來的利與弊目前還未白熱化，但有一點筆者可以肯定，較強的AI如GPT（大模型應用之一）將刷新我們的認知，它可輕而易舉處理大量非結構化的文本數據，在提取有價值資訊上更進一步。擁有AI加持下的數據驅動能力，將會把數位轉型推往新高度。