科技向善:为科技确立合乎人性的发展目标
科技向善是一种赋能活动,其切入点是赋予个人与共同体更大的能动性。
以包容普惠和自主赋权为价值导向,科技赋能得以在实践中将科技向善转化为整个社会对善的追求。
以向善为目标的使命驱动型创新所服务的对象是人,因此不能完全追求效率优先。
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即可参与!类似地,在中低收入国家,如果能够对其发展迅速的信息通信技术(ICT)善加利用,就可以构建各种灵巧适用于患者、从业人员和管理人员的ICT工具,用于评估和改善医疗卫生服务的质量,或更好地管理卫生系统资源。(详见《低收入国家ICT工具对医疗卫生的改善效果的评估》)
例如,面对实时的数据和信息流的不断增长,从大数据到大指标的发展,将使我们可以更好地洞察世界,系统动态地了解——不断更新的森林砍伐造成的碳损失量、精确衡量生物多样性净损失、估算遭受极端天气事件威胁的沿海基础设施的价值损失。而这种能力要转化为对人类和世界有益的力量,需要政府、区域、组织和个人在多个层面的合作。只有在所有的利益相关方充分发挥其能动性的情况下,我们的世界体系及其动态演化过程才会变得更加透明,才能由这种透明带来进一步的责任担当和明智的行动。(详见《大数据之后: “大指标”时代的来临》)
我们看到,当下最热门的人工智能正在进军非洲。尽管制造业工人的就业可能受到自动化的影响,会削弱工会在工资上的议价能力,但生产和服务流程的自动化可以使企业在更精简的模式上运行。如果应对得当,机器将代替的是低技能工人,而不会取代员工,工人经过及时的培训后可以承担更复杂的责任。而这实际上对非洲政府和领导者提出了更高的要求。非洲领导人必须全面了解人工智能对非洲的破坏性影响、创新机会以及非洲的优势所在,进而致力于推动非洲大陆的数字革命,以确保人们从这些技术进步中受益。例如,非洲的教育系统应该尽早侧重于科学,技术,工程和数学(STEM)领域,使其能够适应不久将来的就业市场的需求,非洲的大学要加强这些领域的国内研究和应用,确保贫困学生平等获得高新技术研究的机会。(详见《人工智能大潮席卷非洲》)
当我们将智能化的自动机器部署和运用于社会,使人与机器的交互成为日常时,人们应该以人为本,始终有一种途径可以超越机器人并与人类对话。一项基本的人权是,在智能机器通过算法将人们标记为采取特定行动的流程时,需要有能够理解人们生活复杂性的人予以仔细审查,以确保人们在这些智能化的人机交涉过程中被赋予能力,使人们能够超越机器的中介而得到聆听和实现相互沟通。因此,智能化的机器和技术应用于增进人类互动的价值,而不是取代人类互动,将社会公益带向错误的方向。对于社会组织和公益机构而言,机器人技术的采用不能以降低人性为代价,不能使自动化时代沦为肉体与代码之间的混战,而应在服务的设计和实施中坚持以人为本,并保持最高的道德标准,以免造成破坏性的意外后果。(详见《智能(自动化)技术赋能公民社会建设》)
面对算法在社会的普遍应用和引发的各种社会伦理争议,公益性组织应该认识到,算法在提升其工作效率时也可能会构成全新的道德责任。鉴于算法的滥用可能放大既有的偏见和导致新的不公,而且其后果可能难以消除,社会企业需要评估其所运用的算法的道德标准,未经审查的算法不值得使用。(详见《非营利组织需要评估其算法的道德标准》)
我们看到,基于精益设计的客户数据反馈技术提供了一种增强社会企业与其目标客户之间的责任感的方法,使其可以在动态变化的环境中运用可得的数字技术,快速、廉价、自下而上地收集高质量的影响数据,不仅可以对其真实的影响做出有用的动态评估,还提供了一种增强企业与其目标客户之间的责任感的方法。(详见《用精益数据评估社会组织的影响力》)
区块链技术在慈善事业和国际援助、汇款、身份与土地权、治理与民主、环境保护等社会领域的应用方兴未艾,例如Amply项目(Project Amply)正在区块链上构建供南非的学童使用的数字身份和补贴管理系统,儿童(及其监护人)可以私下拥有并控制其数字身份和个人数据,投资者和服务提供商可及时获悉有关学校和社会服务提供者如何以及在何处提供服务的信息,而以前在不运用区块链技术时是无法实现这种个人可控性与透明性的。(详见《数字货币和区块链在社会部门中的应用》)
不难发现,尽管技术是推动变革的强大力量,但这种变革在整个社会中并不容易发生,也不容易以相同的速度发生。对于社会组织而言,技术力量的应用往往因为历史,文化、情感、行为、监管和组织上的障碍而相对滞后。但如果社会组织能够更好地理解时代、反观自身和采取行动,就有可能抓住飞速发展的新技术的颠覆性力量,从根本上改进公益事业,使其变得更加理性,有效,协作,透明和民主。(详见《技术引发慈善行业良性颠覆》)
这些新技术的迅猛发展正在使公益机构等使命/任务驱动型组织的工作方式得以改进,为社会组织增进其变革能力、降低成本、提高质量和扩大影响力带来了前所未有的契机。以纽约市著名的非营利组织“危机文本热线”的工作为例,为了预防自杀,该团队分析了大约6500万条信息,以确定哪些词在统计学上与自杀风险高相关,而且每分钟的响应时间至关重要。如果没有足够精巧的自动化文本分析技术,显然是行不通的。尽管这些努力目前在社会组织中并不普遍,但对于社会企业家和技术人员来说,机器学习等新技术的运用无疑蕴含着巨大的创新机遇。(详见《作为向善力量的人工智能》)
本文作者段伟文是中国社科院哲学所科技哲学研究室主任、研究员,中国社科院科学技术和社会研究中心主任;主要研究方向为科技哲学、科技伦理、信息与智能的哲学、伦理与社会研究等。现任中国大数据专家委员会副主任委员,中国发展战略研究会常务理事,国家社科基金重大项目“智能革命与人类深度科技化前景的哲学研究”首席专家等。著有《可接受的科学:当代科学基础的反思》、《网络空间的伦理反思》等。
我们将推出"“科技向善”专题系列文章,敬请关注:
《技术的运用与创新(减少印度女性生育死亡率的案例分享)》
《低收入国家ICT工具对医疗卫生的改善效果的评估》
《大数据之后: “大指标”时代的来临》《人工智能大潮席卷非洲》《智能(自动化)技术赋能公民社会建设》《非营利组织需要评估其算法的道德标准》《用精益数据评估社会组织的影响力》《数字货币和区块链在社会部门中的应用》
《技术引发慈善行业良性颠覆》《作为向善力量的人工智能》别忘了
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