大数据与社会认识论:追本溯源、领域拓展及其实践探索①

2021-12-09 15:21胡志康
关键词:认识论

□胡志康

以大数据、人工智能、云计算为代表的前沿科技在实现传统社会向智能社会转变的同时,也在丰富着我们这个时代的时代精神,马克思主义哲学作为时代精神的“精华”,必须对这类科技背后深层次的认识问题加以把握,而这也恰恰是社会认识论的任务。 在这个背景下,社会认识论一方面是对这类科技本质的认识,另一方面是对这类科技如何形塑和改变整个社会的认识的探讨。 因此,将社会认识论与大数据研究结合是我们反思构成人类社会前途命运重要因素的必然要求,也是将人类社会科技最新发展动态和理论实践运用的一次积极尝试,这种探索和尝试将为新时代中国社会的发展提供更坚实的理论基础。

一、追本溯源:大数据技术及其本质

大数据以其独特的算法体系和强大的描述、预测和分析能力,前所未有地改变了世界的认识体系,引发了整个信息技术体系的变革以及人类生存、生活、交往方式乃至世界观的变革。 对大数据追本溯源是我们认识大数据的第一步。 基于社会认识论的大数据研讨,首先需要澄清的是大数据本身作为科学技术所具有的科学意涵,其次需要加强基于哲学尤其是基于社会认识论视角对它的认识,最后我们还应当意识到它作为一种治理技术所引起的国家治理效应与变革。 华中科技大学欧阳康从科技、马克思主义哲学、社会认识论和国家治理四个视角指出,大数据的产生引领了包括人工智能等科技领域的变革并赋予其新的活力;大数据作为现代科学技术成果是马克思主义哲学的一种思想资源并成为其当下的一个研究主题;社会认识论研究已经将与社会、人、认识、价值、政治等相关的几乎所有领域囊括在内,大数据也不例外;大数据能够为国家治理现代化提供更多先进的研究方法[1],特别是习近平总书记明确提出要把大数据运用到国家治理重点区域中来。

大数据技术的本质可以从数据世界、算法内核和技术逻辑三个维度进行解读。 首先,大数据强调整个世界的可数据化维度。 南京大学哲学系蓝江通过可说性[2]与可数据化的类比建构了实体—语言—数据的关系,一切实体都可以经由语言(算法语言)实现数据化。 实体—语言关系把实体转化为可说之物,而语言—数据关系把实体转化为数据。 因此,数据成为今天大数据时代一切实体的存在方式。 北京大学哲学系张梧借助于康德哲学“物自体”与“现象”的范畴与关系表明,现实的个人最终可以成为一种超现实的数据存在,并且这种存在是对前者的反映,也比前者更为“本真”。 当然,这里“本真”主要是在批判意义上指明不是“现实人”源于“数据人”,而是“数据人”源于“现实人”。 华南理工大学闫坤如在概括大数据时代的特征时指出,万事万物皆可数据化,这种数据既是一种社会财富,同时也会给人类社会带来一定的风险[3]。 她认为大数据时代存在着“数据统计陷阱”,从主客二维角度加以分析,表现为主体的主观认识误区和客体的数据有效性、复杂性问题。

其次,大数据强调算法的核心地位,即大数据的构成是算法。 中国科学技术大学张贵红认为大数据本质上是一种数据密集型科学,它的算法模型为水平建模。 对于人们关于大数据建模的因果关系和解释性存在困惑,他认为这是由于对大数据的因果关系、模型机制和解释力认识不足造成的,大数据旨在确定适合预测和操纵的因果关系,但这种因果关系又缺乏足够的解释性,所以这种以数据为依据的因果关系知识从根本上是有缺陷的,这种因果关系方法应被视为大数据科学的必要非充分方面。 长沙理工大学余乃忠认为大数据时代并不意味着因果关系不复存在,而是由传统的一一对应关系变成一对多、多对一、多对多等关系。 张梧从康德哲学中的“先验统觉”概念入手,他提出数据从某个角度看确实使康德哲学从一种思想的主观性变成一种客观的社会现实,而大数据算法就是“先验统觉”[4]。 他认为大数据时代的“先验统觉”是一种幻象,因为这种算法工具不是“先验的”,而是“社会的”,在数据分析的“黑箱”之外,目标导向的输入、参数指标的设置、数据模型的建立、数据结果的应用等算法过程是由社会所支配的。

最后,大数据作为一种科学技术,本质上是一种技术逻辑。 浙江大学李哲罕从政治学角度对大数据技术逻辑进行了分析,他认为大数据的本质是一种量大的信息资源,而信息资源是否被资本或权力逻辑所操控是我们应该关注的重点。 他指出,在大数据的采集、分析、处理等方面,个人会处于一种劣势地位,在晚期资本主义背景下人们需要依靠国家与各种大经济体、跨国企业和资本势力进行对抗。 扩展到国家层面,我们需要让全球范围内的权力逻辑和资本逻辑相互制衡,让大数据得到透明、规范的应用,从而使发展中国家和欠发达国家避免被大公司资本所支配[5]。 湖南大学刘光斌对大数据技术的社会应用展开了批判,他认为从应用功能上看,大数据的影响是双重的,促进社会进步的同时也出现了功能的异化——数据容易被背后的资本所操纵;从应用规范上看,大数据给人们带来便利的同时存在着使用的安全隐患,存在合理性、合法性问题;从应用伦理来看,数据平台在我们使用数据时重塑了我们生活的意义,数据平台带给我们方便的同时也变相地疏远了人们的关系,对人存在的意义产生了影响。 欧阳康认为数据的价值在很大的成分上取决于数据技术,数据的技术问题基本上决定了数据的结果,甚至决定着数据价值的正面和负面。 数据技术正是一种霸权,虽然技术霸权在整个社会生活中一直存在,但是大数据加剧了这种霸权的影响,因为如果没有强大的技术,再多再全面的数据都无法得到有效的利用[6]。

二、领域扩展:社会认识论研究再出发

当前的社会认识论研究是在一种新的社会形态——智能社会背景下进行的,将大数据纳入社会认识论领域来研究的原因之一就是大数据在形塑我们当下的智能社会起到举足轻重的作用。 因此,大数据研究可以看作是社会认识论研究领域的一种扩展,也可以看作是对原有社会认识的反思与再认识,比如,我们如何认识大数据借助于技术跨越的实现所推动的社会发展,以及伴随这种发展而来的数据本身作为一种财富和资本引起的技术霸权、社会不公平等问题。 这样看来,大数据所形塑的社会构成了今天我们思考社会认识论的新的立足点,这也就是社会认识论研究的再出发。 这种再出发可以从大数据引起的社会复杂性研究、社会认识研究和社会伦理价值的演变等三个维度加以说明。

首先,关于社会复杂性研究,大数据形塑社会的一个维度是增加整个社会的复杂程度。 欧阳康从以下四个方面对大数据时代的社会复杂性进行了研究:一是关于社会的本体存在复杂性的问题,这是我们全部研究的前提和基础。 大数据构成了一个更加复杂的社会世界,而这个世界无论是从其要素,还是从其关系、结构、运行方式、进化方式,甚至它的隔离、崩溃和灾变都变得越来越复杂。 二是社会价值的变化。 数据正在变成一种权力和财富,也变成了影响社会公正的一个重要因素。 大数据的渗入使得原有的价值体系变得极度复杂,可能会超出我们现有的价值分配体系、社会掌控能力和对大数据的合理应用。 三是认识意义的挑战。 认识论研究现在面临着在大数据条件下数据的真实性和虚假性的问题,它所提出的挑战可能是前所未有的。 四是社会历史的发展运行逻辑。 由于前面三个方面的变化,社会的存在、演进方式都发生了巨大的变化,我们发现相对于常态逻辑,社会历史发展运行逻辑中异态逻辑的影响更为严峻。 在此背景下,他认为面向复杂数据社会的社会认识研究需要做到:关于社会和整个社会认识论,它的视野需要拓展到与大数据相关的极为复杂的世界;关于研究方式的拓展,我们要能够学习运用大数据的理论和方法来应对已经高度数据化的世界;最后我们需要积极地开展跨学科的研究,我们几乎所有人都需要对自己有一番革命性的改造,才能真正进入跨学科研究。

其次,关于社会认识研究。 大数据形塑社会的另一个维度是改变我们的认识方式和认识结构。 余乃忠认为大数据时代对人之知其“是”的认识范式进行了颠覆,传统的“实事求是”认识范式发生了根本性翻转,出现了五种新的认识范式:第一、“非实事”求是,大数据技术能够让人们通过虚拟世界的事来获得认知;第二,“或是”,大数据让人们对因果关系的预测性重视程度超过了准确性,相关关系成为连接事物的桥梁;第三,事为“恒是”,电子储存和即时链接取代了人类的记忆选择,数据成了本源和真理;第四,“不可是”也是“是”,大数据的发展会使得认识越多未知世界越小,之前不可能认识的知识也能为人们所认识;第五,“是”其不是,面对无限的对象世界,认识有限的人类必须使用分化知识的还原法去加以把握[7]。 华中科技大学王晓升指出,如果我们只是通过数据方法来认识社会现象,我们一定会忽视社会中无法被数字化的东西或者不直接呈现出来的东西。 而社会中那些不直接呈现出来的东西无法直接被认识,必须借助于中介等直观的东西才能认识,并且我们还要采取否定的态度来利用这种直观的中介去分析和逼近那个不可见的东西,在逼近这些现象时我们所用来概括的概念也只能以否定的形式出现。 王晓升认为这种否定的辩证法可以让我们看清社会认识的本真。 华中科技大学张炯认为,进入大数据时代社会认识论的基本结构产生了新的形式,社会主体中出现了门户主体——智能设备分布界面,认识的对象出现了数字对象,社会认识中介出现了非人交往等新形式。 他指出,相对于智能社会的变化,我们对社会的认识和解释是滞后的,还需要对智能社会建立更新更全面的认识体系。

最后,关于社会伦理价值的演变。 大数据形塑社会的第三个维度是赋予传统伦理价值以新形态,这可以看作是社会伦理价值的一种时代演变。 华东师范大学潘斌认为,在人工智能和大数据时代境遇下,传统的电车难题的新表现形式为无人驾驶电车难题,同时也面对着新形式的伦理审视:从智能主体演进到伦理主体的合法性正当性问题,无人系统能否获得人类信任问题,算法正义性问题等。 伦理问题也制约着人工智能在无人驾驶领域的应用,除技术本身外,需要找到一个具体可信任的伦理原则,企业和政府制定的相关政策中需要把汽车安全运行和公众利益的最大化纳入无人驾驶的算法中。 华中科技大学吴畏着眼于智能软件的社交推荐现象,他认为大数据与人工智能通过全新的机器语言定义了人类社交间的“信任”,并以此为依据进行相关的社交推荐。 大数据通过自己的机械语言描述改变了个人的生存环境进而改变了社会,它重新描述了一个可计算可设计人与人关系的全新“社会”,传统数据科学越来越成为一种偶然性的科学,成为被算法所绑架的科学。 上海大学陈海从社会认识论的视角解读常识和道德常识,他认为常识道德更多是针对个体而言的,而道德常识是针对群体或社会而言的,在大数据时代通过对道德常识加以社会认识论的研究,能够让道德常识获得和其他知识等同的认识论地位。

三、实践探索:大数据治理的合理应用

马克思在《关于费尔巴哈的提纲》中写到,“哲学家们只是用不同的方式解释世界,而问题在于改变世界”。 科学的认识世界和合理的改变世界是马克思主义哲学的双重旨趣,以大数据为代表的智能技术让我们似乎看到了由传统社会转变为智能社会的路径,如何正确应用大数据于国家治理、社会体系建设、社会组织团体的运行、个人的全面健康发展,这既是顺应时代发展,也是符合中国基本国情的重要议题。 关注现实问题、回应现实、依据科学的认识和正确的价值取向对大数据技术进行合理的应用,是我们理论研究工作者的时代任务。 对大数据的实践探索可以从数字治理、公共安全治理、舆论治理、教育文化治理等四个方面开展。

首先,关于数字治理。 数字治理是我国面临全方位数字化、信息化、智能化转型机遇下必须解决的难题。 华中科技大学董慧认为,大数据有一种内在的生命力、创造力、竞争力,具体表现为数字活力,为当今的万物互联、数据爆炸式增长的数据空间创造了条件。 解决数字治理难题的关键是让数字活力得到科学的表达,她提出加强大数据活力建设的三点意见:一是加强数字活力的伦理内核建设,人民性是数字活力理论的内核价值依靠;二是完善数字活力的制度规范准则,中国特色社会主义制度是其根本依据;三是推进社会治理共同体的实现,明确的社会治理目标能为群众提供智能、高效的环境,发挥大数据在社会治理中的科技支撑作用[8]。 山西大学高策提出黄河中部三大都市圈的建设问题,他认为黄河都市圈由于历史、地理等原因导致经济发展相对落后。 为了改变这种相对落后势态,他提出利用大数据等新型产业发展机会,改变三大融资圈互相割裂发展的状况,克服三大城市圈经济上各自为政的短板,促进黄河流域上游一体化。

其次,关于公共安全治理。 良好的公共安全体系建设是社会其它活动得以稳定运行的基础。 北京信息科技大学张云筝提出应加强大数据技术在社会公共安全体系建设的运用,通过建立公共安全基础数据资源中心,提高政府和企业决策水平。 目前大数据实践应用中存在数据共享困难、数据挖掘和利用不充分、数据来源不客观、技术团队落后等问题,对此她提出加强公共卫生安全体系建设的四点建议和方法:第一,以大数据技术为支撑,推动社会治理的预警决策指挥与防范处置的有效衔接;第二,注重数据库资源的建设,使数据库足够大足够全面;第三,重视公共安全体系的评估、预警、防控、监督各环节,实行数据的动态建设和动态管理;第四,健全和完善公共安全数据平台的量化指标机制。

再次,关于舆论治理。 数字时代的民意表达具有多向度的特点,如何对民意表达进行有效研究具有重要意义。 上海大学陈新汉从社会认识论的视域分析了民众意愿在数字时代的表达情况。 大数据时代下,自媒体给民意表达带来了信息源和信息渠革命,也让其越来越多的成为社会舆论的发酵平台。 他提出要站在人的生存和实践的立场上对民众意愿通过自媒体表达的大数据进行诠释。 通过这种大数据诠释可以做到对民众意愿的表达具有敬畏,从而最广泛地促进不同主体间的价值共识的达成,凸显伪舆情和舆情中非理性成分并予以引导和批判[9]。 陕西省社会科学院王景华批判了改革开放以来社会思潮的二元对立思维方式,她认为这种思维方式只是一种外在性和形式性的探讨,而没有对这种社会思潮的本质进行分析。 她提出应当立足于世界文化总体发展进程促进民族文化自觉,立足于我国现代化建设实际国情科学认识社会,立足于改革开放科学地看待我国现代化建设以及通过促进社会经济持续健康发展回应人们对美好生活的向往等手段来引领社会思潮。

最后是教育文化治理。 教育文化治理现代化是高校思想政治教育的重要议题。 中南民族大学宫丽认为核心价值观是文化治理的一个重要工具,在实践时存在知和行的矛盾。 但在大数据时代,核心价值观的践行获得了更好的机遇。 通过大数据网络舆情分析,教育主体可以了解到人们对社会主义价值观的认同情况;利用大数据及时捕捉网络不健康、不安全的言论,及时纠偏和追责,维护网络环境安全;利用大数据开展法德共治效果评估,进而完善文化治理的制度保障机制。 湖北工业大学冯旺舟提出推进、加强社区和志愿者的大数据意识技能,同时完善信息数据保护的法律法规以促进数据共享、集合社会资源,合力开发高校志愿服务的智慧仓库。

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