相傳有種食夢獸叫「貘」。牠可以吃掉人類的噩夢，留下美夢。吃了一百個噩夢之後牠會開始長大。現在急速發展的巨量資料技術也在吃掉人類的美夢，留下惡夢；吃到一百個美夢後，牠會以 O（100n）開始長大。
圖片：默伊
到底多巨量？
- Google 一秒可搜尋 7 百萬筆資料
- Dropbox 每天檔案上傳達 10 億個
- Facebook 全球用戶數 12 億人
- 全球智慧型手機數量超過 19 億隻
- Facebook 每天增加 27 億個讚
Youtube 每天有 40 億次瀏覽
擁護者不斷吹捧巨量分析的好處：它能幫助我們節約資源、分析流感疫情趨勢、治療致命疾病、改善醫療保健、提高氣象預報準確度、加強城市安全等，甚至讓我們免於恐怖主義的憂患。
圖說：2012年後 big.DATA 的熱門程度超過人工智慧與 BI
躲不了監視
在商業上巨量資料分析的例子已不勝枚舉。新產品的市調、價格分析、營銷活動的投放等，當然也有政治運動。歐巴馬 2012 年競選時就利用巨量分析可能選民，精準籌集競選資金，並獲得選票。
誰在收集資料？信用卡公司、企業、零售通路、稅務局，甚至動物園都有罪。分析資料在商業上的價值無庸置疑，但道德上值得商榷。
會員卡是最傳統的資料蒐集工具。結合會員卡、郵遞區號、臉部辨識攝影機，就可以分析出恐怖的精準資訊。比如日本 Lawson 量販店發行會員卡，實際上是為了記錄消費者居住的距離、商品選擇等，以了解「到店距離」與「購買行為」的關係。
台灣的 7-11 在消費者結帳時，也會由店員將客戶分類並輸入資料庫，來進行客層研究分析。
Google, Facebook 與電信公司
找一天可以做個小實驗，與朋友一起用同樣的關鍵字Google，看看搜尋結果有何不同。Google search 的演算法已經將你過去點選的網頁加到你的紀錄裡面。
同樣的，你每天按讚跟更新狀態時，Facebook 都在密切記錄。當他知道你每天的使用時間、跟哪些人聯絡、看什麼文章、發表什麼言論、打卡地點，可以說 Facebook 對你比你老婆、你爸媽都還要清楚。更進一步的，Google 與 Facebook 已經開始交換使用者資料了。
但最可怕的、擁有最大資料的其實是電信公司。沒有人能躲開電信公司與世界聯絡，所以不論你用什麼手機、電腦、社群媒體、App，電信公司比 Google、Facebook 更能掌握你的一舉一動。包括你講過的話、發過的訊息、聯絡的對象、去過的地方等等，通通可以被記錄下來。
例如今年春運，百度已經能夠利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為了。
big.BROTHER
「老大哥」監視人民的慾望，數千年沒有變。從明朝東廠，到現代稜鏡（PRISM），只是手段更加高明了。
為什麼稜鏡計畫（PRISM）要找上微軟（2007）、雅虎（2008） 、 Google（2009）、 Facebook（2009）、 Paltalk（2009）、 YouTube（2010）、Skype（2011）、美國線上（2011）以及蘋果（2012）？另外，Dropbox 也被指控「即將加入」這項計劃？因為這些公司加起來，幾乎掌握了地球上大部分的人的行為資料。
在美國政府讓科技公司公佈更多安全要求細節後，Facebook、Google、Microsoft、Yahoo、LinkedIn 紛紛提供自己的透明度報告。從這些報告中，可以看到 NSLS 以及 FISA（外國情報監視法）兩法案容許政府向服務商要求提供用戶的基本資訊、訊息、照片等。big.BROTHER 確實是在使用我們的資料。
文化不同，隱私觀念不同
外國經理人到台灣任職時，第一次面試應徵者時都會被台灣人的履歷嚇一跳。在美國面試，面試官不能問你幾歲、結婚沒、小孩幾個、幾歲？家裏有多少人？在美國問這些通通是違法的！
結果我們自己台灣人，每個人在履歷上把身家清白交代的一清二楚。誇張一點的連身高、體重、家譜全都寫上。但在美國，履歷上你的學歷、經驗，就是全部了！可知國情不同，台灣人對隱私的重視相對微小。
麻省理工學院彭特蘭博士（Alex Pentland）說：「巨量資料是新的資產。人們希望它是流動的，而且能為人所用。對於新的跨越式資料收集的突破，將提高對隱私的侵犯，同時引起人們對於隱私侵犯新的擔憂，也是巨量資料潮流裡最重要的問題。」
「沒有不好的數據，數據的唯一不好的是用途。」微軟高級顧問 Craig Mundie 也公開表示。
例如，美國連鎖賣場 Target 能經由消費者行為模式，分析出哪些客戶可能懷孕了，而寄發懷孕相關的促銷廣告。可是如果收到信件的人是未婚懷孕呢？或是她的家庭原本不知道她懷孕？大家興忡忡的蒐集與利用資料，卻可能傷害個人隱私。
問題是，大家不關心巨量資料帶來的影響。許多人對自己的資料被收集無知或漠視。當其他人在努力反對，或要求數據的使用透明化時，其他人不讀，也不去理解。
匿名與阻隔逆勢而行
過去的「善良年代」時，資料收集時會有一個「匿名化」的過程，讓資料只能用於大數的行銷分析或科學研究，卻不會洩露個資。這種年代已經結束了。現在在美國，只要有生日、性別和郵政編碼的「三重標識符號」，就可以辨識出 87% 的美國公民。
目前國外興起的匿名技術即是一種反撲。國外開始推行的匿名或「用完即銷毀」（像電影裡的情報人員）應用不少，比如 Secret、Whisper、或 Snapchat 等。傳統的「填假資料」也是一種基本的抵抗。以目前人工智慧的演算法來說，部分資料不全的資料分析精確度會大大降低。但將來可不一定。
巨量資料的蒐集與利用，固然可促進公共利益、創造龐大商機，但它也在吞吃你我的隱私。只能說科技發展慢一點，或許是一件好事。人們很容易只看到眼前的好處；日後發生質變時，或許只能消滅它。
轉自：有物報告