文/沐丞
《Hunted》
美國有一檔真人秀節目叫《潛行追蹤》（英文：Hunted），內容是兩人一組共九隊來自社會各個階層的普通人組成的逃生組對決由32名前FBI/CIA等專家組成的獵人組。九隊人馬在美國東南部的10萬平方英里範圍內逃跑，只要28天之內沒被抓到，就能獲得25萬美金的獎勵。
乍一聽好像也不難，大不了買夠食品關閉手機，然後躲到一個鳥不生蛋的地方，捱過28天再去領獎金不就行了？的確，如果真的這樣做可能FBI專家也束手無策，所以節目組也制定了一些規定，比如每組人身上只有500美元額度的信用卡，要至少用ATM取款2次（每次最多只能取100美金），每48小時必須移動5英里等，而且最後還需要去銀行取出25萬美元，提著現金坐飛機走掉才算真正成功。
通過這個節目有人看到的是緊張刺激的逃生，有的人看到的則是普通人在信息社會中的隱私問題。如果是一個沒有網際網路的社會，沒有智慧型手機，沒有隨處可見的攝像頭，想要知道一個人的行蹤可能會非常困難，而現在，每個人都將無處遁形。
節目組為什麼要規定逃生組的成員去ATM機器上取現金？道理很簡單，ATM機器上有攝像頭，只要出現在ATM前你的臉部圖像就會被讀取，而在FBI那裡會用超級計算機實時將逃生範圍內所有ATM攝像頭獲取到的臉部圖像跟逃生組成員的照片進行對比，一旦匹配上，就可以馬上定位到ATM的具體位置，進而以最快速度進行追捕。ATM上取一次現金可能需要一分鐘，但是攝像頭獲取圖像到被識別定位可能不需要1秒，而1秒之後你就已經進入了被搜捕的範圍。
節目組規定逃生組成員在一定時間內必須移動一定的距離也是差不多的邏輯，因為除了荒郊野嶺，各種地方都會有攝像頭。便利店和超市有，加油站、銀行、醫院也有，還有停車場、馬路上都是攝像頭，這些攝像頭無時無刻都在捕捉著人臉數據，而這些人臉數據都會成為跟蹤線索。
想要度過28天，總不能不吃不喝，因為只有信用卡，所以必須到商戶刷信用卡，一旦刷信用卡立刻就會被定位，這也是為什麼欄目組規定一次只能取100美金以下現金的原因，目的就是讓你要麼多去ATM取款，要麼多用信用卡刷卡購物，這樣就會留下更多的線索。特別是信用卡刷卡購物會留下諸多線索，可以進行購物地點的定位，也可以追蹤你購買的一次性手機。
逃生組成員在這28里有時難免忍不住還會跟家人朋友用手機、公共電話、一次性電話聯繫，但是這些通訊過程和電話語音極有可能被監聽。監聽的對象不是逃生組成員，而是他們的親朋好友，因為逃生組的成員不會那麼傻用自己的原號碼聯繫家人，但是他們的家人和朋友聯繫方式並沒有改變。只要被監聽到，那麼通話發出的地點就可以被反查得到，而通話內容也將提供大量會被追蹤的線索。還有一些不怕死的逃生組成員甚至使用電子郵件、社交網絡來跟其他人聯繫，而登錄網絡時的IP位址會被定位，發送的內容也可能被截獲。
最開始獵人組只有逃生組成員的姓名、照片和住址信息，但是根據這些簡單的信息就可以逐漸挖掘到他們的各種網絡帳號、車牌、信用卡號、手機號、社交關係等等，再加上逃生組成員有意無意不斷「暴露」自己的行蹤，以及自己的親朋好友幫的「倒忙」，最終被一一抓獲。當然也不是所有逃生組成員都逃亡失敗，九組成員有兩組最終逃亡成功。其中一組是完全不用任何電子設備或接入網絡的「原始人」組，這對夫婦幾乎不跟人聯絡，全部靠裝可憐搭便車；另一組則是把自己的社交帳戶內容刪乾淨、電子設備統統格式化的「高智商」組，他們經營一家密室逃脫商鋪，知道跟親朋好友利用郵件系統的草稿箱聯繫（即大家相互之間不發送郵件，只登陸同一個郵箱帳號看草稿，只是這個方式後來也被識破），他們還把獵人組的手機號掛到網上賣二手自行車，擾亂了追捕節奏。
我們可以看到最終勝出的兩組成員在當今社會中都是屬於「異類」，因為極少人會跟電子設備和網絡絕緣，也極少人會充分利用網絡通信技巧。即便是這兩組勝出的異類也僅僅是逃過了28天，如果追捕行動持續進行，相信他們也在劫難逃。
這個真人秀節目從一個側面反映了大數據下的社會，雖然是一檔娛樂節目，但是我們也可以看到大數據下的社會個人隱私極容易被暴露。我們必須接受這樣的現實，科技的發展從來都是一隻雙刃劍，你在接受科技帶來的便利的同時，你也要承擔很多額外風險。曾經網際網路剛誕生的時候有句話叫做「你永遠不知道坐在電腦那端的是人還是狗」，而在如今大數據下的社會，如果坐在電腦那端的真是一條狗，那麼這條狗什麼品種、年齡、名字、地址、喜歡什麼食物、經常在哪活動，甚至它的父母是誰等等一系列信息都會一清二楚。
當然，大數據存在的意義並不是為了暴露所有人的隱私，它也有很多正面的使用場景。在國內有一檔電視節目叫《最強大腦》，講得是在全國範圍內召集腦力超群的人來完成常人不可能完成的任務，在最新一季節目中就引入了人與機器的PK。機器的代表是來自於百度公司的人工智慧機器人「小度」，小度有著超越人類的視覺和聽覺，其實就是有著強大的數據處理能力。
有一期節目就是讓人類選手和小度一起看一批小孩的照片，然後指定3張，然後現場從一群已經長大成人的真人中找出對應的人。也即整個過程是要通過小時候照片上的一些特徵信息，然後經過推理得到長大後的樣貌。我印象非常深的是當時小度在某一輪PK中找到了一對雙胞胎姐妹。
這或許也是一檔娛樂節目，但是我們同樣可以看到這些技術的應用前景，利用這種圖像識別和大數據的分析就可以找到被拐賣兒童的線索。丟失兒童的家庭提供孩子小時候的照片，也許很多年過去了，父母無法在茫茫人海中找回自己已經長大的孩子，但是只要這個孩子新的照片出現在網絡上，利用圖像識別技術就能完成匹配。雖然不一定能直接找到孩子，但是極有可能找到照片的上傳者的地理位置，或者通過網絡聯繫到對方，進而順藤摸瓜找回丟失的孩子。
當然，大數據的意義也不是僅僅在於公益，對於個體來說能達到一個量化自我的目的。
量化自我（Quantified Self，QS）是指通過科技方式將一個人日常生活的各方面，包括物質攝入、身體狀況以及體能情況記錄下來的一項活動。這個概念由於手機傳感器、各種智能設備、可穿戴式設備的發展變得流行起來，一時間每個人都變成了一堆「數字」。
用手機就可以知道自己每天走了多少步，消耗了多少脂肪，配合智能手錶或手環還能知道運動過程中的心率、運動量和運動強度。一個體脂秤就能知道自己的體重、體脂率、肌肉率、內臟脂肪、基礎代謝率、蛋白質、骨量，還能測算BMI（身體質量指數，Body Mass Index）。一個智能枕頭就知道你晚上的入睡時間、深度睡眠時間、睡眠質量等。這就像我們去醫院進行體檢，最終的體檢報告可能就是一個個數值，因為數值最直觀也最能說明問題。
不僅有對體徵的量化，一個人的很多方面都在被量化，比如支付寶會根據你的購物情況來判斷你的收入水平、信用指數，微信根據你在App內的消費情況、理財額度來發放給你的微粒貸的額度。也就是說你日常的消費行為、信用情況都是被量化的。為什麼你喜歡在淘寶上購物，為什麼一看今日頭條總停不下來？因為這些應用都在不斷收集你的喜好數據，對你進行分析，然後持續推送你感興趣的商品和內容。
生活場景中的量化自我已經涉及到了方方面面，工作場景中的量化自我也會是一個重要需求。那麼工作場景中有哪些地方可以量化自我呢？工作場景中的量化自我又有什麼意義？
一個人的工作時長，特別是有效的工作時間，開會時長，出差時長，培訓時長就可以通過簽到考勤、會議日常、出差申請等應用計算出來。除此之外，一個人的協作度也可以被輕鬆量化，比如處理多少郵件、審批流程，發送了多少消息，共享了多少文件，組織了多少會議，使用移動辦公產品的時長、頻率，這些都能反映出一個人的協作度。如果一個員工從來不及時處理郵件，很少跟他人互動，他的協作度可能就不高，至少效率會不高。
工作環境中沒有人是絕對孤立的，很多項目是需要團隊合作，那麼你獲得多少的點贊，你分享的內容被多少人回復轉發，收到了多少紅包都是對你很客觀的量化，這也能反應出你在團隊中給他人的印象。
所以工作場景中的量化自我對於員工來說可以看到自己工作時間上的分配，如果發覺自己的有效工作時間很低那麼就應該做出適當的調整，比如少參加無關緊要的會議，如果發覺自己的協作度低，那麼就要考慮如何去提升。對於團隊管理者來說可以比較直觀的發現團隊中工作投入度比較高的成員，以及整個團隊的戰鬥力等情況。
大數據讓你更加了解自己，讓別人更加了解你，也讓團隊、各種系統更加了解你。一個芝麻信用分可以決定你能不能走機場VIP通道或者住宿酒店是否可以免押金，你在銀行的信用積分可以決定你能不能獲得貸款以及貸款的額度，一個滴滴司機的五星評分可以決定他在下個月能拿多少獎金。林林總總，每個人都將會被各種數據進行量化。
人工智慧的發展離不開大數據，人工智慧發展了幾十年，在早年就是因為缺少數據，需要海量數據進行學習的人工智慧終於趕上了一個合適的時代。整個社會中的每個個體都在通過各種電子設備和網絡不間斷提供各類數據，人工智慧技術又將會利用這些數據來「改變」人類。我們不用對科幻影視劇里人類的未來感到過於恐慌，但是我們每個人都將無法逃離大數據下的社會。