随着科技的不断进步,尤其是人工智能和大数据技术的兴起,数据成为社会各界争相追逐的重要资源。很多人坚信数据是揭示真相的利器,是理解世界的唯一通道。然则,合成数据的广泛应用暴露了这一叙事的缺陷,甚至使"数据"这一根基开始动摇。所谓合成数据,本质上是基于现有模型或算法生成的虚拟数据,并非真实世界中通过观察、测量或实验获得的。尽管合成数据在某些领域如保护隐私、填补数据空白上显示出一定价值,但其应用带来的风险与弊端不容忽视。合成数据最大的风险在于它可能把错误或偏差放大。
一个模型生成了不完美或有缺陷的数据,另一个模型再利用这些数据做训练,问题便被无意中加剧。这种"虚假数据训练虚假模型"的循环,不仅降低了结果的可靠性,更在医疗、金融等敏感领域种下深深的隐患。举例来说,在医疗研究中,患者的诊断数据极其宝贵且复杂。以合成数据替代真实数据,很可能忽略了真实患者的个体差异和复杂性,进而导致错误的诊断或治疗方案。如果用这样的模型去指导临床决策,后果不堪设想。此外,合成数据背后的生成机制往往缺乏透明度。
用户和研究者难以完全了解数据是如何被制造出来的,也就难以判断数据的准确性和代表性。这一点对研究的严谨性和科学方法论构成了严重挑战。更为关键的是,数据本应是对现实世界的映射,承载真实世界的规律和关系。合成数据如脱离真实世界的基础,变成了镜中花水中月,无法为理解社会、经济或心理学现象提供真正有用的支持。现实世界的数据无可避免地带有偏见和主观色彩,但正是这种可分析和可批判的特性,使得数据背后的问题和局限能够被发掘和解决。合成数据淡化了这种批判空间,甚至可能被用来掩盖真相或制造假象。
在社会科学领域,借助模型替代真实调查,仿佛"用AI代替人类",这违反了社会科学研究的基本原则。调查的目的不仅仅是数据的积累,更是对人的行为、文化、情感和社会结构的深度理解。虚拟数据无法反映真实人的复杂性,也难以揭示内在的社会机制。与此同时,合成数据也暴露了"数据至上主义"的荒谬性。过去数十年,数据和大数据技术被赋予过高的权力,成为制定政策、驱动商业决策甚至塑造社会价值观的重要依据。然而,当这一切以虚假的基础作为出发点时,数据的权威与公信力必然受到质疑。
实际上,数据从未真正"中立"或"客观"。数据背后的采集方法、选择标准、框架和使用目的,都深受权力关系和利益分配的影响。数据被掌控在有权势者手中,这些人决定什么样的数据被收集和呈现,最终影响信息的流向和社会资源的分配。因此,"数据朋友论"存在一定的迷思。我们不能盲目相信数据能够解答一切问题,数据只是反映世界的一种手段,而非世界本身。对数据的盲目信仰恰恰是阻碍理解复杂现实的障碍。
合成数据能够提醒我们思考,更清醒地看待数据的价值和局限,探讨数据与现实的关系。作为社会成员和研究者,应当反思"数据权力"的结构,避免陷入数据的迷幻,重新关注数据背后的社会、人文和伦理因素。必须认识到,构建科学知识和社会认知的方法不能仅依赖技术层面的数据生成和处理,而要回归实地调查和实证研究,关注人与人之间的互动和真实的社会环境。人工智能和合成数据无疑是现代科技的重要组成部分,但它们只是工具,而非目的。只有将这些工具置于正确的研究范式和伦理框架内,才能促使科学进步和社会福祉的提升。在当前大数据时代,我们更需要强化数据素养,培养对数据的批判性理解。
科学界、媒体和公众应形成共识,避免被浮夸的"数据神话"裹挟。推动透明的数据标准、开放的数据政策和负责任的算法设计,是维护数据价值与公正的关键所在。总之,合成数据的兴起不仅带来了技术与方法上的新挑战,也促使我们重新审视数据作为工具的本质,警惕其潜在危害。只有正视数据的局限和权力结构,才能避免被"数据叙事"所误导,迈向更加真实可信和人文关怀兼顾的数字时代。 。
