TechBoard 是一个全球视野下，甄选每周重要科技评论的栏目。我们将以摘要的形式引入值得阅读的科技评论文章，并鼓励读者去阅读原文。这是 TechBoard 的第七期。
TechBoard 是一个全球视野下，甄选每周重要科技评论的栏目。我们将以摘要的形式引入值得阅读的科技评论文章，并鼓励读者去阅读原文。这是 TechBoard 的第七期，我们推荐了著名科技记者 Steven Levy 在 F8 大会前对扎克伯格的激烈采访；经济学家和科技观察者 Frederic Filloux 对隐私悖论的理解；多功能团队协作沟通应用 Slack 如何走在硅谷多元化的前列；人工智能和机器学习如何进入电影产业；《纽约客》对罗宾汉式的黑客们的报道以及 Textio 对十大知名科技公司招聘信息中提炼出的三个「关键词」。
《扎克伯格表示修复 Facebook 要花三年》
本周 Facebook 召开了 F8 大会，一届笼罩在数据泄露、假新闻、涉嫌干预大选、传播仇恨言论等社交媒体等朵朵乌云下的 F8 大会，无论是 Facebook 还是扎克伯格，都必须要在明面上谈谈这些新老问题了。在演讲开始前，扎克伯格接受了著名科技记者 Steven Levy 的专访。这场采访始于 Facebook 通过 F8 大会表达的对未来的展望，止于其面对过去危机的态度，Levy 很少提到自己在专访当刻的回应，更多的是在点评扎克伯格的回答，文章中几处对小扎在话语外的细节描写，也体现了他对问题本身的态度。
这场不同寻常的 F8 大会主题是什么？不是推陈出新，而是 Facebook 重构信任的同时满足用户对新特性的需要，以及依托于 Facebook 的开发者可以继续有的放矢。小扎表示这次大会，Facebook 是要在承担起用户和开发者两方的责任上找一个平衡点。
采访的话题很快就回到了 Facebook 对泄露事件的态度，为什么 Facebook 表态的那么晚？小扎称回应的太晚是一个失误，这是因为他们试图把事件都搞清楚了再站出来表态，「我觉得我们做的（弄清楚细节）没错，只是我们需要做得快点。」对细节的「模糊」也体现在了国会对小扎 10 小时的连环质询中，小扎称他预计「火力」会集中在剑桥分析和俄罗斯或大选上，但议员们抛来了四面八方的问题，许多都关乎 Facebook 最基本、最深层的组织架构和运行方式，也有许多莫名其妙的问题。「我觉得我能回答的，毕竟这产品是我构建的。但我发现我并不知道所有的细节，比如我们是怎么把数据用到广告系统上的，我并不同意（那种用法）。」预热的问题过后，小扎和 Levy 的「交锋」开始了。
Levy 问小扎，「如何评价你在国会上的表演？」小扎表明立场「我不觉得这是一场表演」后，再以表示感受到了民主的振奋作为结束。Levy 提出了开发者是否会担心 Facebook 对数据控制收紧的问题，小扎回应称，他认为好的开发者是想建立好产品的，无需担心 Facebook 长期的发展方向，何况还有 Messenger、Instagram、Oculus 多个可开发的平台。针对 F8 上推出的配对应用 Dating，Levy 的质疑可能和很多人一样：「在数据泄露丑闻后，Facebook 怎么还敢做需要极极其私人的数据为支撑的配对服务？」小扎先举出了用户早就通过 Facebook 来交友的数据支撑，然后表示不会将这部分数据用于广告投放。尽管 Levy 决定放过这个问题，但没多久小扎又主动把话题拉回到了 Dating 服务上，他对 Levy 说「显然，你提出了这个问题，但你不觉得这不是个聊这事儿的好时机吗？」对此，Levy 指出了这次 F8 大会和 Facebook 表里矛盾之处：Facebook 称要修复信任，却不想通过发布各种新产品来给用户「我们要向前看」的印象。小扎表示，他的首要任务是确保能传达出「我们很严肃认真」的态度给用户们。
在采访的最后，Levy 问扎克伯格「这场危机让 Facebook 不同了吗？」扎克伯格对此的回应是，他们要确保工具不再被烂人滥用，而不是亡羊补牢。
延伸阅读：
《Wired》对 Facebook 近两年屡屡遭遇质疑、丑闻和危机的缘由和应对态度的报道。
TechBoard#5 中Kara Swisher 对 Tim Cook 的采访，其中可见苹果公司对隐私、数据和当前政策的看法。
《如何对待隐私悖论》
前有 Facebook 数据泄露门，后有李彦宏「隐私换便利」一说引发大范围争议，而欧盟率先要对数据使用和用户隐私立法保护，但无论是《纽约时报》、《华尔街日报》等大媒体，还是著名的科技媒体界的 AOL，对认为欧盟制定的 GDPR（《通用数据保护监管法规》）将让已有的大公司更加的「大而不倒」。经济学家和科技观察者 Frederic Filloux 早在 2013 年的论文《隐私监管和市场架构》中就提到了隐私监管对小公司的负面影响：监管要求平台对用户数据的收集更小心翼翼，这过程中两方产生的交易成本会让大多数人放弃掉小平台。
Frederic 近日发文章称这是当用户唤起了隐私意识时，平台和监管两方都不得不面临「隐私的悖论」：用户想要隐私，但消费的是更多数据优化后的结果，且数据越多，优化效果越好。第一个悖论是：随着人们对隐私保护呼声越来越高，积聚到那些靠用户数据作支撑的大平台的人越来越多。第二个悖论是：哪怕人们知道交出部分数据是必要的，但所期待的功能和交出的数据实际应用的信息不对称，换句话说就是你不知道平台为什么要收集这类数据，这些数据又要用到哪里。
处理隐私悖论是非常复杂的，作者以自身经历举例，他买了个行车记录仪，好处在于可以精准地收集他的驾驶数据以指导他的驾驶行为，也能更好地帮他导航。但另一方面，作者的驾驶习惯和个人信息经过处理后，对保险公司来说就成了价值千金的「档案」。
酒商最精准的广告投放可能是酒鬼，外卖商家有着订餐者极精准的个人线下信息，收集数据的正反面要如何权衡？
作者指出，欧盟想的过于简单化了，这不是一个打击美国科技巨头就能解决的问题。隐私的处理涉及了集体行为、心理学、市场营销和计算机科学。最专业的监管机构把这些要素纳入考量是一项大工程。
延伸阅读：
硅谷著名风投 Om Malik 上周发表观点称参与隐私监管立法的团队中应该加入更多有技术背景的专家。
我们曾在 TechBoard#6 中推荐的《开放、封闭、隐私》，其中提到 GDPR 对小公司与大公司竞争的不利影响。
文中提到的 2013 年论文《隐私监管和市场架构》
华尔街日报：《谷歌和 Facebook 很可能从欧洲的隐私监管中获益》
纽约时报：《正在逼近的隐私监管如何强劲了 Facebook 和谷歌的实力》
《Slack 如何在公司多元化上走在前列的》
近些年，硅谷稍上规模的科技公司每年都会发布公司的多元化报告，即公司内部女性和不同族裔占员工、管理层、技术岗位的比例。多功能团队协作沟通应用 Slack 在上周发布了它们的 2017 年公司多元化报告。报告显示，Slack 在多元化上远比其他硅谷公司做得更好。谷歌、Facebook、微软中女性在管理层占比从 19% 到 28% 不等，在技术岗位占比近五分之一。但在 Slack，这两个占比分别为 31% 和 34%，其 URMs（全称为 Underrepresented minorities，包括美国黑人、印第安/阿拉斯加原住民、拉丁裔）占全员工比重则是同类公司的 3 倍。而多元化趋势还在 Slack 不断增长，去年 Slack 的拉丁裔女性员工数量翻倍，拉丁裔男性员工则翻了两番。
比起要雇佣游说团体、建立多元化部门却还常常被指责不够多元化的科技大公司们，Slack 是如何在连一个指定的「多元化负责人」都没有的情况下，实现并持续推进公司多元化的发展的呢？
作者指出，正是因为没有一个负责人，这使得多元化之于 Slack 不是某个部门的任务，而是如 CEO Stewart Butterfield 所希望的「每个人都参与其中」的公司总体战略。而在哈佛大学的研究调查中也体现出，员工参与的多元化构建的成果会更好。除了员工共识外，在对外招聘上，Slack 自 2015 年起减少了从斯坦福大学、MIT 等院校招聘程序员，转而面向 Hackbright（全女性编程学院）、Code2040（培训非裔、拉丁裔编程的项目），Slack 招聘负责人要更看重符合岗位的技术能力而非出身。具体到招聘环节，因为考虑到考官隐性的刻板印象会给女性或少数族裔造出压力，Slack 取消了其他公司在招聘中对程序员的「白板测试」（用马克笔在白板上解答程序问题），而是采用剔除所有个人身份标签的盲测。在面试上，Slack 会先罗列出符合岗位员工的特征和要求技能，再确定如何评估技能，再让面试官对已有员工模拟面试看评估流程中是否带有偏见。
无论是内部员工还是报告数据都显示出 Slack 在推进多元化上取得了很好的成绩，自报告发布以来，Slack 在美员工数从 439 人增加到 709 人，员工满意度和留存度都高于同类公司。Slack 基础工程高管朱利安·格蕾丝表示这是因为公司从建立起就注重员工多元化，而非迫于外部压力去「修补漏洞」。
趋势展望：《人工智能能预测下一部复仇者联盟吗？》
下周要在国内上映的《复仇者联盟3：无限战争》在全球已累计了 10 亿美元的票房，《Wired》这篇文章即是发问：在亚马逊能预测你家厕纸是不是快用完了，Netflix 能猜到你什么时候想疯狂刷剧的当下，人工智能和机器学习能猜出下一部爆款大片吗？归功于对票房收入数据和用户画像的神经网络处理，电影制作人越来越清楚观众想看什么了。
成立于 2015 年的以色列创业公司 Vault 正在开发基于近 30 年来的票房数据、40 万个剧本中的故事特征、电影预算以及受众人口统计数据等数据的神经网络算法，用来评估电影上映当周的票房成绩。尽管 Vault 成立不到三年，但创始人称近 75％ 的预测与电影上映后实际成绩非常接近。类似的公司还有只分析剧本就能预测电影在票房上成功与否的 AI 公司 Scriptbook，把近三十年来上映电影中演员、导演、作家、预算和剧情总结等变数综合考量，预测票房准确度达 80% 的 Pilot。除了预测票房的公司外，还有 Legendary 这类优化已经进入宣传发行阶段的电影的公司，它们通过数据和算法来推演预告片发布的最佳时机，针对不同潜在受众定制投放次数，并很可能将会在电影创作中利用这些信息来「指导」创作。
同时作者也指出，所有关于人工智能、分析、深度学习和大数据的讨论都遗漏了电影制作过程的一个主要组成部分：创意。哪怕是复仇者联盟这类现象级电影，却只是一部十年前，由一个不怎么知名且有恶劣前科的演员主演的晦涩漫画改编电影。一次赌博成了一场惊喜，这是 Vault、Pilot 或 Scriptbook 预测不到的。
或许就如魔球理论之于棒球界，电影是否将从创作到发行都被数据化，作者持保留态度，毕竟电影是由人创造、由人欣赏、由人评价的第八艺术。
人物：《「黑」回去的数字罗宾汉们》
在政府布有「棱镜」和天网，大公司收集和贩卖个人数据的数字环境下，个体用户难道只能选择坐以待毙吗，或是选择「黑」回去？《纽约客》本周这篇长文即报道了一个游走在法律和伦理边缘的团体：黑客，或说更像是黑白间的「灰」客们。他们有从美军退役的军官；有一腔热血「保卫祖国」一不小心 Hack 上瘾反被政府调查的从白转黑客；有受不了政府无所作为决定自己对抗网络攻击的；也有服务企业级用户干清洗数据的「脏活」的……
但无一例外的是，在他们面前的高墙从来不是技术的壁垒和无垠的赛博空间，而是法律，时而明文时而黑箱的法律。无论是亲政府还是反政府，只要不被政府收归，黑客就不受政府待见。黑客们秉持的「用技术解决问题」，而政府则认为「只有我们有权解决问题」。
文章中写了几个案例，比如银行系统中的漏洞被用非正常手段发现了要不要上报？在美伊战争期间摩根大通的官员提议发起黑客攻击以维护公司服务器是否合法？公司数据被盗用是否能反黑回去拿回数据？
作者指出，其实核心问题在于网络空间可接受的风险水平是多少？如果回击黑客的「反黑」行为合法化，是可以帮到网络犯罪的受害者，但是否会让互联网环境更安全呢？作者把「反黑」同禁枪作比，在数字空间，黑客技术就是武器，作者认为更多的武器会引发更多的暴力，也将更难以监管。
「我相信我自己，我相信我能明辨是非。但我不相信其他人，我不想放任他们去做这些。能把工具和责任都挑起来的人没几个。」一位网络安全公司负责人说道。
一图胜千言：对十大知名科技公司的岗位描述所用短语的分析
Textio 是一家致力于帮助企业「推敲」其文稿的公司，去年年底，该公司发布了对十家知名科技公司在公开招聘的岗位描述中短语的分析报告，从报告中可以窥见不同公司的不同「性格」和公司文化。
（Textio 利益相关：苹果、Slack、Twitter 及微软部分部门是 Textio 的客户，其他公司并无利益关系）
编辑：克里斯
题图：《纽约客》
