番外第94章暗涌,上市庆功宴后的第七天

    番外第94章暗涌,上市庆功宴后的第七天 (第2/3页)

的身体才敢这样做。”曹辛夷握住她的手,“而且,你早就上过一次解剖台了,不是吗?”

    林晚点头。确实,相比之前在公众面前的坦白,这次的“解剖”似乎没那么可怕了。也许真正的透明就像肌肉,越锻炼越强壮。

    两周后,IDEC评估小组抵达。

    组长阿尔伯特·冯·施特劳斯博士是个六十多岁、不苟言笑的德国人,银发一丝不苟,眼镜后的灰色眼睛锐利如手术刀。他的团队成员包括一位美国算**理专家、一位日本数据法律学者、一位印度数字权利活动家,以及一位肯尼亚社区数据治理研究者——涵盖了技术、法律、社会、文化多个维度。

    迎接仪式简单而正式。龙胆草简短致辞后,施特劳斯博士开门见山:“冯先生,我必须提前说明:我对贵公司此前公布的‘数据透明化报告’持怀疑态度。在我看来,那是一次精心策划的危机公关,旨在将企业污点转化为营销卖点。本次评估,我的目标不是验证那份报告的真实性,而是揭露其背后的表演性质。”

    毫不客气的开场。

    龙胆草平静回应:“施特劳斯博士,我们欢迎您的质疑。事实上,我们已经为您和您的团队准备了一个为期四周的‘透明见证’计划。在这四周里,您将不是旁观者,而是参与者——可以无限制访问我们的系统,参与我们的会议,甚至介入我们的决策过程。”

    “介入?”施特劳斯挑眉。

    “是的。”林晚上前一步,“我们为您设立了专门的‘伦理观察员’权限。在接下来的四周里,您可以随时叫停任何您认为存在伦理风险的数据处理流程,并要求决策者当场解释。您可以旁听任何内部会议,包括最高管理层讨论商业机密的会议。您可以随时调取任何数据流的完整日志,追溯其从产生到应用的每一个环节。”

    施特劳斯和他的团队成员交换了惊讶的眼神。

    “这不符合常规评估程序。”美国专家说。

    “因为我们想要的不只是一次评估,”林晚说,“而是一次真实的对话。我们相信,数据伦理不是一份漂亮的报告,而是每天、每小时、在每个具体决策中实践的原则。如果您想看到真实,这就是真实的样子——混乱、不完美、充满争论,但努力向善。”

    评估小组商议后,接受了这个前所未有的方案。

    第一天,施特劳斯博士就行使了他的“叫停权”。

    当时,产品团队正在讨论“五彩绫镜”系统的一项新功能:根据用户行为数据预测其可能感兴趣的内容,并提前缓存以提高加载速度。从技术角度看,这能显著提升用户体验;但从伦理角度看,这涉及对用户行为的深度分析和预测,可能侵犯隐私。

    施特劳斯在观察室按下暂停键:“请解释,你们如何确保这种预测性缓存不会演变为操纵性推送?”

    产品经理愣住了——他准备好解释技术方案,却没准备好回答伦理质询。

    姚浮萍接过话筒:“博士的问题切中要害。事实上,我们内部对此也有分歧。”她调出会议记录,“三天前,林晚曾提出类似质疑,建议增加‘预测透明度’功能,让用户知道系统在预测什么,并有选择权关闭预测。但技术团队担心这会影响性能。”

    “然后呢?”施特劳斯追问。

    “然后我们争论了两个小时。”龙胆草接过话头,“最终决定:性能可以向伦理妥协。新功能将内置林晚建议的透明度选项,同时开发更轻量级的预测算法,减少对个人数据的依赖。”

    他调出决策日志:“这是当时的争论记录,这是各方的观点,这是最终的投票结果。我们保留了每一个反对意见,包括技术团队关于性能损失的详细测算。”

    施特劳斯沉默地翻阅着记录。他看得很仔细,甚至注意到一条被标记为“情绪化表达”的评论——某位工程师在争论激烈时说:“我们是不是太****了?用户只关心快不快,谁在乎透不透明!”

    “这条评论为什么会保留?”施特劳斯指着那条记录。

    “因为它是真实的。”林晚回答,“那位工程师后来收回了这句话,并在团队会议上道歉。但我们认为,保留这条记录很重要——它反映了在真实工作场景中,伦理考量与技术便利之间的张力。如果我们只保留‘正确’的发言,那就是表演。”

    评估进入第二周,施特劳斯开始随机调取数据流日志。

    他选择了一个普通用户(匿名化后)在“五彩绫镜”系统中的完整数据轨迹:从注册时的基本信息,到每一次点击、停留、搜索,到系统对其兴趣标签的生成和调整,再到个性化内容的推送记录。

    “我要看这个用户的全部上下文,”施特劳斯要求,“以及所有涉及这个用户数据的算法决策点。”

    技术团队用了六个小时,整理出超过五千页的材料——不仅仅是最终结果,而是每一个中间步骤:兴趣标签是如何从原始点击中提取的?提取过程中考虑了哪些因素?排除了哪些可能的偏见?当用户某次点击与以往模式不符时,系统是如何调整模型的?调整的依据是什么?

    “太...详细了。”日本法律学者惊叹,“我从没见过如此完整的数据决策链。”

    

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