讲究实用的墨子(子曰诗云)******
墨家巨子田鸠去拜会楚王。楚王问他:“墨子是赫赫有名的学者。他的亲身实践还算可以,可为什么他讲的话虽然很多,却不动听呢?”
田鸠先讲了两个故事。一个是说,秦王把女儿嫁给晋国公子,陪嫁的媵妾有70人,衣着都很华丽。到了晋国,晋国人反而喜欢陪嫁的妾,而看不上秦王的女儿。
再一个故事很有名,买椟还珠,说有个楚国人到郑国去卖宝珠。他用名贵的木兰香木做了一个精美的匣子,用香料熏烤,用珠玉点缀,用玫瑰装饰,用翡翠衬托。结果郑国人只买了他的匣子,却退还了宝珠。
田鸠得出结论:当今世人的言谈,说的尽是些华丽动听的辞令。君主往往只欣赏言辞的华美,却忽视了它的实用价值。墨子的学说传授先王治国的办法,阐述圣人的言论并宣告于天下人。假如只想使言辞动听,那恐怕人们就会只追求言辞华美而忽视它的实用价值,因为言辞而损害了实用。所以墨子讲的话虽然很多,但是不动听。
上述对话见于《韩非子》,说明当时学者对于墨家学说“多而不辩”的特点很清楚。这与我们阅读《墨子》时的感觉一致。与诸子文章相比,《墨子》可能无《论语》的简约,无《孟子》的雄辩,无《荀子》的精细,无《庄子》的奇诡,这与墨子、墨家学说重实利的特点有关。
墨家祖师墨子,一般认为是春秋战国之际的鲁国人,工匠出身。儒道墨法,先秦最重要的四家学派,孔子、老子、韩非子在《史记》中都有自己的传记,唯独墨子,司马迁只在《孟子荀卿列传》里附带提了这么短短一句:“墨翟是宋国的大臣,在军事上擅长守卫,在思想上主张俭朴节约。有人说他和孔子是同时代人,也有人说他比孔子晚。”
这说明早在汉初之际,墨家就已衰落到乏人问津的田地了,接下来又沉默了几乎2000年,一直到清末民国时期,才被重新发现。当时一批著名学者整理注解《墨子》,诠释发扬墨学,让墨子重新回到人们视野中来。
于是,今天我们得以看到,墨子以一介平民的身份,保持着席不暇暖的勤奋状态,终日奔走在制止战争、劝说兼爱的路上,具有一种摩顶放踵的牺牲精神。因此,他开创的墨家,被认为是中国传统文化中最具有救世情怀的学派。其观点集中在《墨子》一书中。
《墨子》成书于战国时期,今存53篇,内容驳杂,按照胡适、梁启超等学者的观点,大概可以分成5组。
第一组《亲士》《修身》《所染》《法仪》《七患》《辞过》《三辩》这7篇,都是后人伪造的。前3篇全无墨家口气,颇有道家儒家言论。后4篇是根据墨家余论而作,可以看做墨学概要,梁启超认为应当先读。
第二组包括《尚贤》《尚同》《兼爱》《非攻》《节用》《节葬》《天志》《明鬼》《非乐》《非命》《非儒》等24篇,多“子墨子曰”的字样,应该是弟子记录、推演墨子学说的文本,也有后人加入的内容。
这些篇章每个主题都分上中下3篇,文义大同小异,为何如此?民国学者陈柱做了一番复盘:“余意墨子随地演说,弟子各有记录,言有时而详略,记有时而繁简,是以各有三篇。当时演说,或不止三次,所记亦不止三篇。然古人以三为成数,……故编辑《墨子》书者,仅存三篇,以备参考,其或以此乎?”很有道理,但细读文本可以发现每个主题的上篇往往比中下篇的逻辑更严密、论说更到位,有学者推测上篇的形成比中下篇要晚,因此更加成熟一些。编辑者把最好的文本置于最前,说明深谙传播之道。
第三组《经》《经说》《大取》《小取》等6篇,既不是墨子的书,也不是墨者记墨子学说之书,而是与惠施、公孙龙等名家学说十分接近。惠施、公孙龙的学说,差不多全保存在这6篇之内。
第四组包括《耕柱》《贵义》《公孟》《鲁问》《公输》5篇,是墨家后人将墨子言行编辑而成,类似《论语》。其中很多材料比第二组还重要。
第五组从《备城门》到《杂守》11篇,所记皆墨家守城之法,在《汉书·艺文志》的分类中属于“兵技巧”,也夹杂着一些阴阳学说。
总之,集中体现墨子思想的,是第二和第四组文章。清代学者孙诒让说,读墨子,从《尚贤》到《非命》就够了。从中可以看出,墨家是儒家最早的反对派和论敌。儒家说爱有差等,墨子就说要兼爱;儒者讲究厚葬,墨子提倡薄葬;孔子推崇音乐,墨子就说非乐;儒学远鬼知命,墨子明鬼非命……可以说,凡是儒家支持的,墨家就反对;凡是儒家反对的,墨家就支持。因此,读完《论语》看《墨子》,就像去完极地去赤道,冰火两重天。
值得一提的是,第三组和第五组文章,在逻辑学、光学、物理学、兵法等诸多方面对中国古代科技有卓越贡献。李约瑟就曾据此称赞“墨家的科学成就超过整个古希腊”。是不是过誉暂且不论,极力肯定的背后说明墨家在这方面确实有两把刷子。(熊 建)
你的隐私,大数据怎知道?我们又该如何自我保护?******
在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!
甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!
一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。
其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。
当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!
不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。
因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。
(作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)