灭性的,尤其是对我们这样主打‘透明可信’的品牌。”
两难选择:要么交出商业机密,接受可能充满偏见的审查;要么拒绝审查,背负“不敢接受检验”的污名。
“还有第三条路吗?”林晚忽然问。
所有人都看向她。
“我们能不能...”她斟酌着用词,“主动定义这场评估的规则?不是被动接受审查,而是主动邀请他们参与一个...实验。”
“什么实验?”龙胆草问。
“一个真正的透明度实验。”林晚眼睛亮起来,“IDEC质疑我们的透明度只是表演,那我们就让他们成为表演的一部分——不,不是表演,是成为我们透明度建设过程的见证者和参与者。让他们亲眼看着我们如何工作,如何做决策,如何处理那些棘手的伦理困境。”
她越说越快:“我们不只给他们看结果,我们给他们看过程。算法开发的过程,数据处理的决策过程,甚至...内部争论的过程。让他们看到真实,而不是准备好的材料。”
姚浮萍若有所思:“这很冒险。真实过程往往是混乱的、不完美的,有时甚至是丑陋的。”
“但那是真实的。”林晚坚持,“如果施特劳斯博士想要拆穿表演,我们就给他真实。也许混乱的真实,比完美的表演更有说服力。”
会议持续了三个小时。最终,龙胆草拍板:接受评估,但以主动、开放、甚至激进透明的方式进行。
“我们要做的,”他总结道,“不是通过一场考试,而是重新定义考试本身。”
接下来的两周,整个公司进入备战状态——但不同于以往任何一次危机应对,这次的准备不是包装美化,而是梳理真实。
技术部成立“透明化工作间”,实时记录“五彩绫镜”系统的每一次代码修改、每一个算法调整,并附上详细的决策日志:为什么改?谁提议的?有哪些反对意见?最终如何决定?
法务和人力资源部联合推出“伦理决策沙盘”,模拟各种数据处理中可能遇到的伦理困境:当用户隐私保护与公共安全冲突时怎么办?当算法无意中产生偏见时如何修正?当商业利益与数据伦理原则矛盾时如何取舍?
林晚负责最棘手的部分:梳理公司历史上所有与数据伦理相关的争议事件,包括她自己的故事,准备在评估小组面前“裸呈”——不加修饰,不带滤镜,完整呈现事件的每一个侧面,包括公司当时的错误、犹豫、分歧,以及后来的反思和改变。
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