活用庞大信息的数据经济在扩大，以数字表示所有价值的社会已经到来。以人工智能（AI）测量信用和发展潜力的评分技术将发掘被掩盖的价值。但另一方面，有预测认为，由于迈向数字化，主要国家劳动者的六分之一、即5.4亿人将陷入新的贫困。通过数据计算出来的命运数字将显示出正负两个方面。

 

　　2018年秋季，越南胡志明市的公司职员乔迪埃·崔（音译、26岁）购买了接近其月薪一半的1000万越南盾（约合人民币2900元）的智能手机。这得益于个人数据被“评分”。

 

　　挖掘隐藏的信用

 

　　他使用的是贷款APP“Home Credit”。手机上的支付记录和Facebook的朋友圈等获得了900分满分的评价，确定了贷款条件。虽然分数不会透露给本人，但乔迪埃·崔以月利率1％借了600万越南盾，并表示“非常简单”。

 

　　积分贷款正在东南亚和印度等金融基础设施缺乏的地区增加用户。不会像银行一样对工作单位和收入等各种文件进行审查。主要通过来自手机的生活数据来评估信用。

 

　　世界银行的统计显示，没有银行账户的阶层在全世界范围有17亿人。但是这些人中有3分之2拥有手机。积分贷款将发掘以往的金融系统忽视的信用，促成创业等的机会。

　

 　

　　围绕评分技术的竞争已在全世界展开。韩国结算服务商Kakao Pay于2017年与运营世界最大评分系统“芝麻信用”的中国阿里巴巴集团旗下企业展开资本合作。Kakao Pay表示“有可能产生韩国版芝麻信用”。韩国政府将讨论放宽个人信息保护的限制，加以推动。在欧美和日本，积分贷款服务也不断涌现。

  

   

　　不过，评分未必会永远拯救弱者。4月，德勤咨询（Deloitte Tohmatsu Consulting）估算称，“到2030年，G20将产生最多有5.4亿人的‘虚拟贫民窟’”。预测称15～64岁的劳动年龄人口中每6个人就有1个人将陷入贫困。

 

　　“虚拟贫民窟”指的是今后将出现的新的贫困。如果个人的积分在就职和住宅租赁等众多领域共享，积分较低的人将被排除出所有领域。如果就职失败，始终从事低工资的工作，将发生得分进一步下降的负面连锁效应。德勤咨询经理矢守亚夕美表示，“这些人将陷入严重的，且难以摆脱的困境”。

 

　　有观点认为离这种新出现的贫困最近的是中国。“芝麻信用评分”将覆盖购物记录和交友关系等。同时政府也管理个人信息，可以禁止有违法行为的人乘坐飞机等交通工具。如果政企双方不断推进数据管理，信用低的人有整个被社会排除的可能性。

 

　　“再次造成歧视”

　 

　　此外，还存在助长社会歧视和偏见的危险。

 

　　在3月的美国洛杉矶市警察总部，面对前来抗议的100多名市民，局长迈克尔·摩尔(Michael Moore)咬着嘴唇表示：“我们将调整数据的使用方式”。自2011年使用的犯罪预测系统成为了市民攻击的靶子。

 

　　利用AI分析过去的搜查信息，找出容易发生犯罪的人物和地区。该系统使犯罪行为在局部减少，但也有人指出“这导致了对黑人等的过度取缔”。过去的搜查存在种族歧视的影响，招致了“再次造成歧视”的批评。

 

　　从数据中产生的评分还将影响人生和社会的走向。任何人都没有见过的新世界正在接近。一味退缩也不是办法。

 

　　联合国世界粮食计划署(WFP)将讨论新的难民支援方式。其机制是将难民在祖国的教育和工作经历等记录带到逃难目的地。粮食计划署提供支援的61个国家的3000万人以上的数据将成为基础。

 

　　很多难民会丢失在祖国的记录。在新的避难地无法成为积分评价的对象，结果等同于无家可归。“如果过去的记录能够转移，就可以防止从零开始奋斗的悲剧”，粮食计划署首席信息官Enrica Porcari对此表示期待。

 

　　支撑数据经济的技术有时存在着风险。但同时还隐藏着跨越企业和国家的框架、解决世界难题的潜力。如何控制技术？思考如何才能走向富饶的时刻已经到来。

  

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