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懲罰貧窮!高科技系統 加劇窮人歧視

窮人與勞工階層都是數位化貧困管理新工具鎖定的目標。圖/freepik
窮人與勞工階層都是數位化貧困管理新工具鎖定的目標。圖/freepik

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我從二〇一四年開始系統化地調查高科技分類與追蹤系統對美國窮人與勞工階層的影響。我選了三個故事來探討:印第安納州福利系統的自動化資格審查流程;洛杉磯無家可歸者(unhoused)的電子登記系統;賓州阿勒格尼郡(Allegheny County)的風險模型(可預測哪些兒童可能是受虐兒或疏於管教)。

這三個故事分別反映了公共服務系統的不同面向:公共援助專案,例如貧困家庭臨時援助(Temporary Assistance to Needy Families,TANF)、補充營養援助(Supplemental Nutrition Assistance Program,SNAP)、印第安納州的聯邦醫療補助(Medicaid);洛杉磯的無家可歸者服務;阿勒格尼郡的兒童福利專案。它們也提供了地理上的多樣性:我從美國內地的提普頓郡(Tipton County)開始研究,接著花一年的時間探索洛杉磯的貧民窟與中南部社區,最後造訪那些住在匹茲堡周邊貧困郊區的家庭。

我之所以挑選這些故事,是因為它們充分顯示,過去十年間自動化決策的道德與科技複雜性皆飛快地成長。二〇〇六年印第安納州的合格性現代化實驗很直截了當:該系統接受線上服務申請,檢查及核實收入與其他個資,並設定補助水準。我研究的洛杉磯無家可歸者電子登記系統(又稱「協調入住系統」,Coordinated EntrySystem),是七年後開始試行的。它使用電腦演算法來配對「登記系統中的無家可歸者」與「最合適的現有住房資源」。二〇一六年八月推出的阿勒格尼家庭篩查工具(Allegheny Family Screening Tool)使用統計模型,為熱線篩查人員提供預測性風險評分,讓他們決定要不要展開虐童或疏於管教的調查。

在每個地方,我的報導都是從接觸主管機關開始,那些機關與受到系統最直接影響的家庭密切合作。在三年間,我做了一〇五次訪談,旁聽了家事法庭,觀察了虐童熱線中心,搜尋了公共記錄,提交了《資訊自由法》(Freedom of Information Act)的申請,仔細閱讀了法院文件,參加了數十場社區會議。雖然我認為從貧困家庭的角度出發很重要,但我並沒有止步於此。我也與社會工作者、活動分子、政策制定者、專案管理者、記者、學者、警察交談,以期從議題的兩面瞭解濟弱扶貧方案的新數位基礎架構。

我的發現令人瞠目結舌。在全美各地,窮人與勞工階層都是數位化貧困管理新工具鎖定的目標,而且他們的生命也因此受到威脅。自動化合格性系統阻撓他們申請維繫生存所需的公共資源。複雜的整合資料庫收集他們最私密的個資,幾乎沒有隱私或資料安全的保護措施,也幾乎沒有提供他們任何回報。預測性的模型與演算法把他們標記為高風險與問題父母。龐大的社服機構、執法機構、社區監控使他們的一舉一動都無所遁形,並讓政府、企業、大眾都能仔細監視他們的行為。

這些系統正以驚人的速度整合到全美各地的民眾與社會服務中,幾乎沒有政治討論提及它們的影響。自動化資格認定現在幾乎是每州公共援助單位的標準做法。協調入住(coordinated entry)是管理無家可歸者服務的首選系統,獲得美國無家可歸者跨部會協調委員會(United States Interagency Council on Homelessness)與美國住宅暨都市發展部(U.S. Department of Housing and Urban Development)的支持。早在阿勒格尼家庭篩查工具推出以前,它的設計者就已經在討論為加州開發另一個虐童風險預測模型。

雖然這些新制度對低收入有色人種的社區破壞最大,影響最致命,但它們對窮人與勞工階層的影響是不分膚色的。雖然福利金的受助者、無家可歸者、貧困家庭承受了高科技審查最沉重的負擔,但自動化決策的成長不止影響他們而已,這些系統的普遍使用也影響每個人所獲得的民主品質。

自動化決策破壞了社會安全網,將窮人視為罪犯,加劇了歧視,損害了我們最重要的民族價值觀。它把「我們是誰」和「我們想成為什麼」這種共同的社會決策,重新定義成系統工程問題。雖然最全面的數位決策工具是在所謂的「低權環境」(low rights environments)測試(在這種環境中,人們對政治問責與透明度的期望很低), 但這種最初為窮人設計的系統,最終將會套用在每個人身上。

長期以來,美國的窮人與勞動階層一直受到侵入性的監督、午夜突襲、懲罰性公共政策的影響,那些做法都加劇了貧困的汙名與窮人的苦難。十九世紀,他們被隔離在濟貧院裡;二十世紀,他們被社會工作者調查,被當成受審的罪犯看待。如今,我們已經從資料庫、演算法、風險模型,打造出我所謂的數位濟貧院(digital poorhouse),其影響範圍與衝擊力道可能超越以往的一切。

就像以前貧困管理的技術創新一樣,數位追蹤與自動化決策讓中產階級看不到貧困,讓國家抽離了道德規範,去做一些非人道的選擇:誰獲得溫飽、誰挨餓受凍;誰有住房、誰依舊無家可歸;政府應該拆散哪些家庭。數位濟貧院其實在美國有漫長的歷史傳統。我們管理個別的窮人,是為了逃避我們消除貧窮的共同責任。

( 本文摘自維吉妮亞・尤班克斯著《懲罰貧窮:大數據橫行的自動化時代,隱藏在演算法之下的不平等歧視》,寶鼎出版提供)

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