導讀：財經作家、Predictive Analytics World創始人西格爾(Eric Siegel)在MarketWatch撰文介紹了正在迅速興起並被廣泛採用的預測分析技術，指出了這一技術的巨大潛力與相伴隨的實質性風險，對其未來發展進行了展望。
當電腦得到愈來愈大的信任，可以去做那些以前是由人做出的判斷和決定，我們是否應該感到擔憂？
這是一種令人吃驚的糾結狀況。儘管還有一些人在懷疑，覺得那些機器依靠歸納和預測所做出的決定是否真的可靠，但事實上，這些預測往往準確得令人難以置信。預測技術是如此強大，只是其展示的未來常常被認為是帶有相當的隱私色彩。
現在，金融、營銷、法律實施和醫療保健等領域，已經有數以百萬計的決定是由機器做出，這些技術上愈來愈先進的機器可以預測人類的行為。這種預測分析技術正在愈來愈多的行業當中得到愈來愈廣泛的應用。
當然，和人類的預測一樣，電腦的預測也絕不是完美的，只是在許多案例當中，確實都比人類預測的要精準得多。麻煩在於，預測分析不單單是在錯誤時會帶來麻煩，在正確時也會。
比如，惠普(HPQ)對其33萬員工當中最可能離職的人進行了標註，然後，數量很少，但是還在不斷增加的經理人們對這一預測進行了評估。如果電腦的預測是準確的，那麼將一個員工很可能最不願意讓老闆知道的想法揭示出來，這是不是會讓人良心不安？
去年我們就已經知道，Target Corp(TGT)使用技術去預測哪些女性客戶會懷孕，以尋找針對新科父母的銷售機會。當這一技術在一名消費者身上預測成功，其實也就意味著關於她未來的消息會在她不知情的情況下落入陌生人手中，那些不被醫療行業隱私規定約束的人手中。我們能夠信賴Target這樣企業的營銷部門，讓他們掌握這些信息嗎？
在另外一些情況下，當預測落空，我們也會付出不菲的代價。當來自 Google (GOOG)和寶馬的自動駕駛車輛開始出現在街道上，可以預見，這個世界的交通事故率整體必將降低。芝加哥大學經濟學教授萊維特(Steven Levitt)在廣播節目中大聲叫好：“無人駕駛車輛是一個難以置信的發明……(除了便利之外)最大的好處或許就是事故的減少。”
可是，當一部自動駕駛車輛未能預見到即將到來的碰撞，因此造成了生命損失，是否會激起公眾的憤怒，並且讓大家杯葛這種新產品呢？
現在，我們已經在使用罪行預測電腦來幫助確定什麼人必須留在監獄當中。在愈來愈多的州，負責宣判的法官和裁決假釋委員會都必須充分考慮計算出的再犯罪可能性。這就意味著，一旦電腦預測失準，那些守法的，原本應該獲得假釋的人就將被不公平地留在監獄里，那麼，讓電腦參與決定是否真的可以接受呢？
採用預測分析會讓這個世界遇到許多這樣或者那樣前所未有的挑戰和困窘。這些機器能夠將事主不願意為人所知的真相呈現出來，我們如何才能夠安全採用，同時還確保不至於侵犯別人的自由？
沒有簡單可行的解決方案。隱私權的維護者──我也是其中之一──常常走得太遠，很多組織都宣稱，任何使用預測分析的實踐都應該被起訴。其實這種技術和許多其他技術一樣，好壞都是集於一體，就如劍有雙刃。可以想見，將其完全禁止也是不可行的。
預測分析已經在這裏了，如此重要，如此強大，如此大有前途。當直銷郵件更加有的放矢，就意味著消費者會較少受到打擾，浪費紙張的情況也會得到改善。病人將得到更好的治療。警察巡邏會更有效率，罪案會減少。非營利機構會得到更多的捐款，而且可以更準確地選擇自己服務的受益者。電影和音樂的品質也可以改善。
可是，現在我們必須盡快決定，到底如何讓預測技術更好地服務大眾，同時又不至於讓任何人受到不合理的待遇。伴隨我們努力在必須謹慎面對的風險和潛在的巨大好處之間尋求平衡，一種對機械風險的新的文化接納逐漸發展起來。比如，在道路安全方面，萊維特就試圖推測大家的妥協點在哪裡：“我猜想，哪怕無人駕駛車輛的惡性事故率只有有人駕駛車輛的十分之一，公眾也不會接受。或許二十分之一？”
無論是急於去預測的組織，還是不希望自己被預測到隱私的個人，大家都應該密切合作，去瞭解對方的想法和關心之處。當我們大步走入一個信息時代，我們對預測分析所採取的一致態度正是巨大文化變革的核心所在。(子衿)
.[數碼新聞]當電腦代替你思考
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