數據管理道德5P原則

龐大的使用者數據，蘊藏難以估量的價值，但企業在運用時，無論出於什麼目的或心態，都應該特別注意道德準則，以免引發意想不到的危機……

對數據進行編碼、儲存、分析與共享的能力，為企業創造巨大的機會；這就是為什麼即使在經濟前景未明時，企業也熱情積極地投資人工智慧（AI）。哪些顧客可能會在何時購買什麼產品？哪些競爭對手可能會領先或落後？市場與整體經濟將如何創造商業優勢或威脅？針對這些與許多其他的問題，數據與分析技術為企業提供更有根據、正確機率更高的答案。

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問題：隨著企業在數位時代爭奪競爭優勢，會愈來愈常因為濫用數據而遭到懲罰。2018年，單單劍橋分析公司的醜聞就讓臉書的市值蒸發360億美元，導致母公司Meta被處以將近60億美元的罰款。

發生原因：大部分的問題來自——

（1）取得數據的做法違反道德

（2）將數據用在最初說明的目的之外

（3）數據儲存不夠安全

（4）數據如何匿名化

（5）如何準備數據以供使用

解決之道：公司應該成立一個專門單位來審查涉及個人數據的專案。這個單位在審查時，應該謹慎考量數據安全的5P—來源、目的、保護、隱私與準備。

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但對數據的需求，為濫用數據打開了大門。在過去幾年中，歐盟已經對違反《一般數據保護法規》（GDPR）的企業處以超過1,400次，總額近30億歐元的罰款。2018年，單單劍橋分析公司（Cambridge Analytica）的醜聞就讓臉書（Facebook）市值蒸發360億美元，並導致母公司Meta被處以60億美元的罰款。在工作招募、貸款審核、醫療診斷，甚至刑事判決方面，關於AI驅動的決策如何歧視女性與少數族裔的事件層出不窮，引發人們對數據蒐集、使用與分析方式的不安。隨著ChatGPT、Bing AI與GPT-4等聊天機器人的運用，這種擔憂只會更加嚴重，因為聊天機器人是從它們的創造者與使用者提供的數據獲取「智慧」。它們用這些智慧做的事，可能很嚇人。一個Bing聊天機器人甚至在一次交談中表示，它會優先考慮自己的生存，而非與它互動的人類的生存。