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这些新的专业人员会是计算机科学、数学和统计学领域的专家，他们将担任大数据分析和预测的评估专家。他们必须保证公正和保密，就像现在的审计员和其他专业人员所做的一样。他们可以评估数据源的挑选，分析和预测工具的选取，甚至包括运算法则和模型，以及计算结果的解读是否正确合理。一旦出现争议，他们有权考察与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据集。
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如果2004年美国国土安全部配备有一名算法师，它也许不会生成一份这么差劲的禁飞名单，竟然把马萨诸塞州参议员特德·肯尼迪都列入了其中。最近在日本、法国、德国和意大利，算法师也可以发挥作用，这些国家的很多人认为谷歌的“自动完成”特征程序诽谤了他们。这是一个生成与姓名相关的普遍搜索词的程序，它很大程度上依据的是之前的搜索频率：这些词条根据数学概率进行排名。如果类似“犯罪”或者“娼妓”这样的字眼出现在你姓名旁边，而碰巧被你的业务伙伴或者爱人看到了，你能不气疯吗？
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我们将“算法师”的概念视为是在以市场为导向来解决这些问题，这也就避免了以侵入式的规章来解决问题。他们和20世纪早期为了处理泛滥的财务信息而出现的会计以及审计员一样，都是为了满足新需求而出现的。一般人很难理解这样的数字冲击，所以必须有一群以一种灵活的自我监管方式组织起来的专业人员去保护大众的利益。于是，提供专门的金融监管服务的新公司就这样应运而生。如此一来，这种新类型的专门人才也帮助社会大众增强了他们对经济本身的信心。大数据可以也应该从算法师给予的类似信心提振中获利。
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外部算法师
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外部算法师将扮演公正的审计员的角色，在客户或政府所要求的任何时候，根据法律指令或规章对大数据的准确程度或者有效性进行鉴定。他们也能为需要技术支持的大数据使用者提供审计服务，还可以为他们证实大数据应用程序的健全性，例如反欺诈技术或者股票交易系统。最后，他们将和政府商议公共领域大数据的最佳使用办法。
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就像医学、法律和其他行业一样，我们设想这个新行业会有自己的行业规范。算法师的公正、保密、资历以及专业水准可用严苛的责任规范来进行强制约束；如果他们不能达到这些标准，就可能被起诉。他们可以调任为审讯中的专家证人，或在审讯中遇到特别复杂的大数据问题时被法官委派为“法院专家”——主要是指某一个学科领域专家为案件审理提供援助。
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此外，当人们认为他们受到大数据预测危害——被拒绝手术、被拒绝假释、被拒绝抵押贷款时，便可以向算法师咨询并针对这些决定提起诉讼。
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内部算法师
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内部算法师在机构内部工作，监督其大数据活动。他们不仅要考虑公司的利益，也要顾及受到公司大数据分析影响的其他人的利益。他们监督大数据的运转，任何认为遭受其公司大数据危害的人都会最初与他们取得联系。在公布大数据分析结果之前，他们也对其完整性和准确度进行审查。为了扮演好这两个角色，算法师首先要做到的就是必须在工作机构内部拥有一定程度的自由和公正。
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个人为公司工作却又要保持公正似乎违背常识，但事实上这十分常见。大型金融机构的监管部门是一个例子，许多公司的董事会也是如此，他们是对股东负责而非管理者。许多传媒公司，包括《纽约时报》、《华盛顿邮报》都会雇用外部监察人来维护公众信任。他们解决读者的问题，当他们发现存在不当行为时，也经常公开责难雇主。
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甚至，与内部算法师更类似的职业也同样存在，即负责确保企业不滥用个人信息的职业人。例如在德国，具有一定规模的公司（有10个或以上人员处理个人信息）必须任命一名数据保护代表。20世纪70年代以来，数据保护代表们逐渐形成了自己的职业道德和团体精神。他们进行定期会面，分享最好的实践经验并进行培训，他们拥有自己专门的媒体和会议，他们也成功地实现了一方面忠于雇主，另一方面忠于自己作为公证人的职责。德国的企业数据保护代表们取得了很大的成功，既充当了企业数据保护监察人，又将信息保密观念嵌入了整个企业运作过程。我们相信，算法师同样也能做到。
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管理变革4：反数据垄断大亨
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数据之于信息社会就如燃料之于工业革命，是人们进行创新的力量源泉。没有大量鲜活的数据和健全的服务市场，这些创新就实现不了。
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在这一章节，我们已经提及了管理上的三个基本转变。随着这些转变的完成，我们相信，大数据的不利影响将会得到控制。然而，随着尚未成熟的大数据产业的不断发展，另一个重要的挑战将会是如何保护极具竞争力的大数据市场。我们必须防止21世纪数据大亨的崛起，它相当于19世纪强盗大亨的现代翻版，那些强盗大亨曾垄断了美国的铁路、钢铁生产和电报网络。
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为了管理这些新兴行业，美国制定了适应性极强的反垄断条例。最初是在19世纪为铁路行业制定的，后来又被应用到了掌管商业信息的其他公司，从20世纪最初十年的国家收银机公司（National Cash Register），到20世纪60年代的IBM、70年代的施乐公司、80年代的AT＆T、90年代的微软和今天的谷歌。这些公司所开辟的技术成了经济结构中“信息基础设施”的核心组成部分，所以为了防止它们垄断，法律的支持必不可少。
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为了确保给大数据提供一个与早期技术领域情况相当的活跃的市场环境，我们应该实现数据交易，比如通过授权和协同合作的方式。但是，这就引发了一个问题：精心达到平衡的数据独有权，是否能让社会大众从中获利？虽然听起来有点挑衅的意味，但是这是否能像知识产权一样有利于社会呢？诚然，要达到这样的效果，对于决策者来说，是一个艰难的任务；而对于普通人来说，则充满了风险。技术发展变幻莫测，无从定论，大数据也无法预测自己的未来。监管人员需要既大胆又细心，而实现这两者的平衡，可以学习反垄断法的发展历史。
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反垄断法遏制了权力的滥用。然而令人惊奇的是，这些条例能从一个领域完美转移到另外一个领域，并且适用于不同类型的网络产业。这种不带任何偏袒的强有力的规章非常实用，因为它提供的是一个平等的竞争平台，一开始便没有任何优劣之分。因此，为了促进大数据平台上的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。而且，就像世界上一些大型的数据拥有者那样，政府也应该公布其数据。令人高兴的是，这一切正在发生。
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反垄断法的经验是，一旦确定了极重要的原则，管理者就要将之付诸行动，以确保保护措施的实施到位。同样，我们提出了三项策略，包括隐私保护从个人许可到数据使用者承担责任的转变，在使用预测分析时考虑个人动因以及催生大数据审计员，也就是算法师。这都将是大数据时代对信息进行有效、公正管理的基础。
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伴随着从核技术到生物工程学其他领域的发展，人类总是先创造出可能危害自身的工具，然后才着手建立保护自己、防范危险的安全机制。在这方面，大数据也和其他领域的新技术一样，带来了无法彻底解决的问题。另外，它们也不断对我们管理世界的方法提出挑战。而我们的任务是要意识到新技术的风险，促进其发展，然后斩获成果。
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正如印刷机的发明引发了社会自我管理的变革，大数据也是如此。它迫使我们借助新方式来应对长期存在的挑战，并且通过借鉴基本原理对新的隐患进行应对。不过，推进科学技术进步的同时，应确保人类自身的安全。因此，我们不能让大数据的发展超出我们可以控制的范围。
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大数据时代：生活、工作与思维的大变革 结语 正在发生的未来
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大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。
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