假如国家信息基础设施变成了监狱(1/2)
艾伦·维塞尔布拉特
当我们使用互联网时,我们常常忘记我们并不孤单。人们在网上聊天,进入可以和其他人在一起的“房间”,但是自始至终,网络的某些方面在很大程度上被我们忽视了。艾伦·维塞尔布拉特以令人信服的方式解释了如何使用全景分类(他在文章中很好地定义了这个词)把互联网变成一种工具,实现那些完全不同于个人所看到的功能。
互联网是否是监狱尚无定论,但大公司利用互联网(其正式名称为国家信息基础设施)的愿望是不可否认的。如果你怀疑公司利用每一个可能的优势的意图和能力,我建议你做一个快速的现实测试……而且别选择你当地的银行(这不是含沙射影)。
现在的艾伦·维塞尔布拉特博士曾经是麻省理工学院媒体实验室软件代理组的研究员。他目前回到了商界,供职于一家小型软件公司。这篇文章作于20世纪90年代中期。
国家信息基础设施(nii)正在我们的屏幕上发展。但在幕后,另一项基础设施正在发展,这一威胁可能使nii成为信息监狱,而非信息高速公路。每个人对nii都有不同的看法,有人认为它是拥有500个频道的消费天堂,也有人认为它是网络化的平等社区。对于nii来说,它的模型几乎和对这个话题感兴趣的作家数量一样多。
然而,无论哪种模式,很明显,nii将成为公司与客户之间、政府与公民之间交易的主要机制。最近的一本书,奥斯卡·甘地的《全景分类:个人信息的政治经济学》(the panoptic rt:a political enoy of pernal ration )描绘了一种影响这些交易如何进行的新兴现象。
他称之为“全景分类”的这种机制,描述了一种信息收集与使用的制度,它严重影响了我们晚期资本主义文化中人们的隐私和机会。所谓的“全景分类”是政府,特别是公司的一套惯例,通过人们与商业系统的交易来收集他们的信息。然后这些信息被交换、整理、销售、比较,并进行大量的统计分析。
正如甘地所描述的:“全景分类是我分配给复杂技术的名称,包括收集、处理以及分享个人和团体的信息,这些信息由个人和团体作为公民、雇员、消费者的日常生活产生,用来协调和控制他们对商品和服务的访问,以定义现代资本主义经济生活。全景分类是一种广泛应用的纪律监督系统,但仍在继续扩大其覆盖范围。”
这些活动的目的是使信息持有者能够对被收集信息的人的行为做出预测。最终目标是能够对公司所接触到的所有人按照任意希望的信息类型进行分类。
· 这个人支付账单的可能性有多大?
· 这个人在她职业生涯的某个时候怀孕的可能性有多大?
· 这个家庭有资格获得粮票 [48] 吗?
全景分类的基本要素是交易。出于这种分类的目的,当某些交换被用于商品或服务时,人们便只存在于离散的交互中。典型的交易是应用程序,在那里,人们交流详细信息以换取潜在的访问机会(工作职位、医疗护理,等等)。人们通常不允许在交易中隐瞒信息。例如,信用卡申请(即使是所谓预先批准的)只有在申请人提供社会安全号码(ssn)之后才会被受理。同样,如果两岁以上孩子的名字出现在了任何银行账户或有形资产上,那么政府也会要求他们拥有ssn。
为了进行如上文所述的鉴别,决策者需要完整的信息。因此,“全景”或者说“全视”这个词语便诞生了。这个词语来自19世纪英国监狱改革者杰里米·边沁 [49] 。边沁提出以所谓的“圆形监狱”的形式构建监狱。在这个模型中,囚犯会被关在呈圆环排列的玻璃门牢房里。圆环的中心是警卫塔。对边沁的设计而言,很重要的一点是,囚犯彼此隔绝,看不到对方,也看不到警卫。然而,塔中的警卫可以看到所有囚犯,而囚犯却不知道自己正处于监视当中。
甘地指出,全景分类的运作原理本质上也是如此:作为消费者,我们的生活随时随地都会被监管人员以一些秘而不宣的目的要求开放审查。我们是原子化的单元——被当作无法采取集体行动的个体消费者对待。与此同时,我们也被阻止去了解那些观察我们的公司。
全景分类也有助于延伸到前所未有的远距离控制。尽管今天所涉及的方法和技术已有先例,可以追溯到工业革命的开端,但是现在和近未来的nii所用的技术将控制距离延伸到了全球范围。我们越来越多地发现,不仅是我们的工作场所,连我们的住所也被入侵了。我们的住所和工作之间的交通,以及我们的假期也面临着侵扰。这一章的一部分是在飞机上写的,飞机乘务员宣布:“你的噩梦成真了,现在可以说你在飞行中了。”大概我们相信,这些呼叫的内容不会像早期电报被西部联盟电报公司读取一样,被捕获并分析为他人牟利。
对于生活在这种普遍控制和监视制度下的人来说,有很多后果,尤其是自我审查。已经习惯于被拒绝(服务、信用或机会)的人会很快停止索取更多。我们随时遭受着带有不可预知的报复手段的未知人物的监视,我们用与民主对立的方式来让我们的言论和行动冷静理智。这一过程在今天的美国已经有了证据。乔姆斯基一再指出,没有在美国发现官方的审查制度,因为言论对任何掌权的人都没有特别的威胁。
操作方法
全景分类的运作需要三个步骤:识别、分类、评估。识别涉及交易时的人与现有信息档案(如信用或病史)的联系。全景分类不仅要求我们提交越来越详细的身份验证,而且要求潜在的第三方参与,以担保我们的身份。也就是说,当我们开支票的时候,我们的信用卡公司为我们担保;当我们喝酒的时候,车管局为我们担保。识别过程基于完全不信任。
这种不信任对我们社会的渗透已经到了我们都习惯于被要求携带识别标志的程度。每个标志都是与圆形监狱交易的结果;每一个授予的标志都是对我们向另一个信息档案贡献信息的举动的回馈。常见的“记录标志”(甘地这样称呼它们)包括:
· 出生证明
· 驾照
· 社会保障卡
这种通过标志进行识别的过程继续扩大。为了应对不断增加的损失和与常见标志相关的伪造,新提案正在制定。迄今为止,最成功的是at机和借记卡。这张卡需要用户输入个人识别号码(p),在许多情况下充当现金等价物,但是借记卡在线、实时的性质提供了绝佳的数据收集机会。银行在at机和借记卡上的损失是在信用卡上的损失的三十分之一到二十分之一。
这个过程的下一步目前正在讨论中。所涉及的技术是“智能”卡,如此命名是因为除了记录信息(记录在磁条或机载计算机存储器上)的能力以外,这张卡还具备处理能力,可以更新存储信息并进行实时计算。最近提出了几项提案,要围绕这种智能卡建立全国性的识别系统。
在这些系统中,每个人都被要求携带一张可能包含大量个人信息的卡片,这些信息包括持有者的健康状况、财务状况、身体状况、住所,等等。此外,卡片的内存可以用来保存最近的交易信息,比如最近的n次购买或n笔银行交易。这张卡还可以通过编程来实时识别持有者,用某种生物特征分析,比如用语音识别或指纹识别,来代替个人识别号码。
值得注意的是,在各种情况下,提案的制定都是针对一个假定的问题:非法移民、福利“欺骗”、国家驾驶执照、紧急情况下的个人医疗信息获取。解决方案总是要求我们放弃更多的隐私和个人信息。全景分类的操作者不解决系统性原因,也不理性地看这些“疗法”是否比它们能解决的问题更糟糕,而只是利用广告和与社会弊病相关的恐惧来扩大他们的影响。理性的观察者会想知道自己的身份证信息会提供给谁,以及卡上还存储着哪些自己不知道的信息。
分类是“基于识别的信息,将个体分配给概念上的群组”。从根本上来讲,分类是控制。因为获取每个人完整的详细信息是不可能的,公司会使用越来越小的“桶”或组群来对人们进行分类。人们的主张是,某些可辨别的信息,如收入、子女数量、婚姻状况等可以对人们进行分类,例如,“年轻、处于事业上升期”的人(最初的分类导致“雅皮士” [50] 这个词成了公共话语)。一旦人们被分配到这样的组群中,他们的行为就可以通过适用于整个组群的统计技术预测了。
也就是说,如果我们可以满怀信心地说,所有雅皮士都会这样做(例如,在未来三年内购买一辆新车),然后我们又把你划分到了这样的一个类别,那么我们就可以推断出你可能会在三年内买一辆车。尽管专业的统计学家告诫人们不要把这些预测从一般水平延伸到具体水平,但是这些预测技术仍被广泛使用。
任何一个对付过顽固的官僚机构或不屈服于企业“服务”的人都了解,这一过程有多不人道。分类基于特定的测量,未测量的差异(如个体差异)并不存在于全景分类的目的中。在个体层面上,我们可能会认为,无论有关任意一群人的预测统计数据的准确性如何,它们都没有考虑到我们的个人行为。但是一旦这些小组的分类完成,我们就不再被当作个体对待了。相反,我们变成了“福利母亲 [51] ”或“老年研究生”,并被期望与这种类型相符。有趣的是,人们似乎渴望把这些标签分配给自己,也许这是他们的一种社群意识——要成为可识别组织的一部分。许多组织使用这种自我认同来重新获得一种历史感(例如,美国黑人的经历)或维护对术语的控制权(例如,同性恋者重拾了“eer”这个词)。
分类从来都不是价值中立的:它总是包含一个评估,一种比较分类的形式。使人“黑”的原因往往更多的是政治学问题,而非遗传学或其他科学问题。在纳粹德国,人们认为,任何至少有一个犹太裔祖父母的人都是犹太人。在这种分类下,“上等阶级”和“中等阶级”的收入界限就非常随意,而且通常反映了分类者的价值体系:思考一下“中产阶级减税”这个短语和它的使用方式。即使那些看似客观的分类,例如医疗诊断,也要受制于变化无常的时间和文化的影响:思考一下女性“癔病”或同性恋精神病学评价的变化。统计技术无法考虑到这些变化。
评估是一种测量偏差或变化的过程,它是由已经制定的分类统计规范来衡量的。评估是一种规避风险的程序,公司在将可能的商品和服务提供给参与交易的人时存在潜在的风险,评估就是指公司试图限制其中风险的手段。评估还包括对可能被系统排除或特殊处理的所有人群的描述。评估涉及基于概率、机会减少和损失预防的计算。
评估基于预测,今天的事件表明预测技术已经扩展到了更模糊的领域。例如,oj辛普森一案 [52] 的辩护律师获取了潜在陪审员的详细资料,并利用这些资料来“预测”哪些人更有可能投有罪票。当然,辩护律师会蛮横地阻止这些人加入陪审团。
甘地指出,实际上有三种预测,每种都有自己的长处和不足,但都很少被提及,它们分别是:统计预测,基于群组行为与个体行为的比较;“回忆”预测,基于人过去的行为;临床预测,基于专家对于个体行为的评估。
我们可能会本能地喜欢统计预测,因为它是“科学的”,对证明和假设的挑战完全开放。然而,统计的意义并不经常如此清晰。事实上,例如一个人是一个群组中的成员,这个群组的成员有95的可能在三年内买一辆新车,这并不意味着这个人也有95的可能在三年内买车。
但是从全景分类的角度来看,这无关紧要。例如,相对于强制那些可能违约或已经违约的人,关注最优效率似乎可以更有效地防止违约。
我们能做些什么
关于全景分类的最可怕的事情之一是,它不是由一些大规模的令人发指的中央集权官僚机构造成的。相反,它是信息共享的特有悲剧,在这种情况下,每个理性的参与者都做了似乎符合自己最佳商业利益的事情,但总的结果却是失去了一些有价值的东西。在很多方面,全景分类并没有新颖之处——它至少要追溯到早期工业时代的时间与动作研究。然而,电信技术的出现,使得我们可以对过去无法逾越的时间和距离进行控制。毫不夸张地说,如果没有这些技术,现代跨国公司根本就不可能存在,而这些公司正是全景分类的主要代理人。
有人可能会说,要解决这些公司收集信息所造成的问题,消除全景分类的普遍悲剧,一个简单方案就是控制与自己有关的信息的发布。事实上,甘地论述了美国人越来越不愿意参与市场调查和民意调查,以及他们对于官方统计数据收集工作(如美国人口普查)的抵触。甘地指出,尽管人们对于隐私问题的意识不断增强,但是人们对于这个问题的态度和潜在的解决方案(如政府监管),则与他们在全景分类中的组织的权力有关。一般来说,人们相信他们拥有的权力越大,所担心的就越少(虽然这可能被个人对于全景分类的直接经历所改变,特别是负面经历)。
无论我们的权力关系如何,我们必须面对这样一个现实:为了完成商业交易,我们必须放弃信息。这在信贷或贷款过程中尤为明显,这个过程不可避免地要从填写申请表开始,其中会要求特定的、通常是非常私人的信息。人们可能反对收集这样的个人信息。然而,甘地指出,企业经常有对其交易对象信息的合法需求,而对于此我们可能都会同意。然而,放弃这些信息的结果可能会超出预期。即使在看似最微不足道的交互中,这也可能是真实的。
甘地使用了一个简单而又引人注目的例子:想象一下,你去一家裁缝店定制一条合身的裤子,在不给裁缝量尺寸的情况下完成这次交易是不可能的。但是,根据这些测量,不难发现一部分人可能体重超重。如果你的裁缝想和你的健康保险公司分享这些信息,那么后果可能是你的保险费会增加。
这个例子看起来可能很愚蠢:没有哪个人的裁缝会跟他的健康保险公司谈话。至少目前还没有。但在近nii的未来,当裁缝和保险公司都“连线”的时候,保险公司就可以轻轻松松地对裁缝进行电子查询,并为那些符合特定标准的人提供激励。而事实上,信息在被输入裁缝的(保险公司提供的)掌上电脑后会自动传输。公司不仅可以将这些信息整合到自己的文件中,还可以继续传播,也许是传给减肥计划的供应商,来抵消成本。
综上所述,问题不是简单的信息发布,正如上面的例子所示,我们必须提供一些信息以获得我们需要的信息。相反,问题在于信息会传播给未知的各方,并被用作未知的、计划之外的用途,由此带来不可预见后果。这个问题很复杂,因为我们做不到在不丧失基本的商品和服务的情况下,从全景分类的参与中全身而退。
技术和市场
全景分类最容易理解的(但至少是有害的)一个结果是,市场营销的日益普遍和干扰。随着商品和服务在资本主义文化中不断扩散,供应商必须做出越来越多的努力,以使他们的特定产品受到潜在客户的关注。
广告商总是在寻求提高营销效率。目前,直销企业给“潜在顾客”发送的邮件能有3—4的回报率就很成功了。这意味着,他们每联系到一个潜在客户,就得打扰到其他30—50个人。预先将目标锁定这3—4的人的能力是全景信息收集的主要动机。我们可能会详细地争论,广告商拥有关于我们的这样或那样级别的信息是否可取。一方可能认为,拥有更完善的信息可以减少对我们生活的侵扰;另一方则可能认为,个人信息是个人的财产,人们应该自由选择向什么人发布什么信息。
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