第1題
現代生活中，人們透過分析海量、多樣的大數據，降低決策的風險，提 供消費者個性化的服務……。不過，數據資料未必客觀，若無審慎分析， 很容易製造歧視、強化偏見。而由個人數位足跡匯聚而成的大數據，也 正逐漸影響、監控著你我的生活。 英國作家歐威爾《一九八四》那句：「老大哥在看著你」，因象徵極權統 治對公民無所不在的監控，成為流傳的金句。在大數據當道的今日，政 府、商家恣意使用數據，讓這句名言有了「新解」。 2013 年，美國賓州一個小城的警察局長因警力短缺，引入一套犯罪預測 軟體，透過分析犯罪歷史數據，預測最可能發生犯罪活動的地區。針對 那些較常發生輕微犯罪事件的貧困社區，加強警力布署，使得生活在這 些地區的人必須忍受不合理的盤查甚至拘捕。數據也決定了人們臉書塗 鴉牆優先出現誰的貼文、網頁看到什麼樣的廣告，人們將發現數據似乎 愈來愈瞭解自己，知道個人網路閱覽的愛好。 當今社會不僅透過資料與數據，判斷、預設人們的行為，更將「人」視 為各種資料、數據的積累。我們戴著能夠即時監控生理數據的數位裝置， 使用蒐集身體內部資訊進行病理判斷的各種醫療科技（如基因檢測），我 們在社群媒體上打卡、貼文、留下照片等各類數位足跡，上述種種數據、 資料，正堆疊成為所謂的「我」。因此，在大數據的發展下，人將可能失 去「自由意志」，失去身為人的主體性，而僅成為「數據提供者」。 請閱讀上述資料後，以「大數據時代的影響與反思」為題，作文一篇， 內容須包含：（50 分） 闡釋上述資料所揭示的隱憂，思考這些現象對我們生活所可能造成的 影響。 反思個人在運用數據時，應該抱持何種態度，或避免那些迷思。
參考解答（AI 生成，非官方）
- 一、大數據（big data）以大量、快速、多樣的資料進行關聯分析，原可提升決策效率與個人化服務；但資料並非中性，蒐集範圍、分類方式與演算法權重都包含價值選擇。當人們的數位足跡被拼湊成可預測的輪廓，便利便可能以隱私與自主為代價。
- 二、資料偏誤（data bias）會造成歧視與偏見的循環。以犯罪預測為例，若歷史警力集中於貧困社區，模型便把「被盤查較多」誤讀為「犯罪較多」，再據此投入更多警力，形成預測性警務（predictive policing）的自我實現。演算法看似客觀，實則把舊有結構性不平等包裝成技術判斷。
- 三、對生活的影響還包括資訊繭房（filter bubble）與監控資本主義（surveillance capitalism）。平台依點閱率排序貼文與廣告，使人接收的資訊日益同質，公共討論被切割；穿戴裝置與基因檢測則把身體數據化，個人可能被化約為風險分數。當「我」只剩資料的總和，自由意志與主體性便受侵蝕。
- 四、反思個人態度，首先要建立資料素養（data literacy）：對統計圖表、來源與抽樣方法保持懷疑，區分相關與因果，避免「數據即真相」的迷思，也不以單一數據論斷他人。其次應落實資料最小化，審慎授權App權限、定期檢視隱私設定，不在情緒衝動下公開敏感足跡；同時尊重他人資料，不轉傳未經查證的名單或截圖。
- 五、個人自律仍不足，需以制度補強。政府應推動演算法透明與影響評估、資料治理與獨立監督，重大自動化決策保留人工覆核與救濟；企業應落實告知同意、目的限定與去識別化。唯有把「被數據觀看」轉為「對數據問責」，科技才不致成為新時代的老大哥。