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美国科技史上最大规模裁员开启：亚马逊超1.8万人被裁，中国区春节后通知******

　　澎湃新闻记者 范佳来

　　亚马逊正式开启新一轮裁员，这将是公司历史上规模最大的一轮裁员。

　　当地时间1月18日，据美国消费者新闻与商业频道(CNBC)报道，亚马逊在周三正式启动新一轮裁员，已有被裁员工收到公司全球零售主管道格・赫林顿(Doug Herrington)和人力资源主管贝丝・加莱蒂(Beth Galetti)发送的电子邮件。此前亚马逊曾表示，预计裁员超1.8万个岗位。

　　CNBC提到，在此轮裁员中，亚马逊人力资源和门店部门受影响最严重。据CNBC披露的内部邮件显示，周三结束时，亚马逊会通知美国、加拿大、哥斯达黎加所有受影响员工，其它地方晚一点也会收到通知，例如，中国区员工要到农历新年后才会收到通知。

　　邮件中，赫林顿表示，疫情期间，公司首要任务是扩大规模满足客户需求。“尽管其他公司可能对短期经济犹豫不决，但在这个前所未有的时期，我们优先考虑客户和员工。”

　　他提到，当疫情影响逐渐淡化后，供应链困难、通货膨胀和生产力过剩等问题都增加公司服务成本，需要进一步改善成本结构，以此来吸引更多客户。只有通过削减成本，公司才能为创新业务提供更多投资。

　　“裁员是公司为了降低成本而采取的步骤之一，我们还增加了本地库存储备，使消费者更容易整合多件商品发货，增加购买日常必需品的方式，这些都旨在降低公司网络和交付成本。通过改善成本结构，我们还能够继续在食品类、亚马逊企业购(Amazon Business)、Buy with Prime和医疗保健等领域进行有意义的投资。”赫林顿表示。

　　当地时间1月18日，据《西雅图时报》报道，亚马逊已经在西雅图和贝尔维尤解雇2300名员工，其中西雅图有1852人，贝尔维尤有448人。在60天的过渡期内，亚马逊将仍会向受影响的员工支付工资，但不会期望他们继续工作，裁员将于3月19日开始。

　　西雅图是亚马逊最大的园区，其南湖联合办事处拥有5.5万名员工。该公司一直在城外大举招聘，以扩建其普吉湾总部，去年夏天在贝尔维尤的总员工人数达到1万人。

　　此前据彭博社1月5日消息，亚马逊CEO安迪·贾西(Andy Jassy)曾在4日的一份员工报告中表示，作为此前裁员计划的一部分，亚马逊计划裁撤1.8万个岗位。安迪·贾西表示，1月8日开始，与受裁员影响的员工沟通，并表示有多个团队受到影响，包括亚马逊电商与人力资源、体验和技术(PXT)等相关部门。

　　亚马逊员工超过150万人，是全球员工最多的企业之一。去年11月，亚马逊宣布开始裁员，并有1万名亚马逊员工已在2022年失业。这些失业的员工，主要集中在公司层面，包括零售、设备和人力资源部门。

　　对于裁员的原因，据《华尔街日报》报道称，安迪·贾西在一篇博文中表示：“由于经济形势不明朗以及不确定性增加，我们将不得不继续裁员。”

　　亚马逊是新冠疫情的最大受益者之一，因为顾客纷纷涌向网上购物。从电子商务到云计算的各种业务推动了该公司几年来的增长。为了跟上需求，亚马逊将其物流网络扩大了一倍，并增加了数十万名员工。

　　此前据《纽约时报》报道，当需求开始减弱，顾客转而回到线下商店购物时，亚马逊启动大范围的成本削减审查，以缩减无利可图的业务。在2022年春季和夏季，公司进行了有针对性的削减以降低成本，关闭了实体店和亚马逊护理等业务部门。亚马逊后来宣布在全公司范围内冻结招聘，然后决定让员工离职。

　　据亚马逊在2022年10月28日发布的第三季度财报，亚马逊的净利出现了下滑。亚马逊第三季度净销售额为1271.01亿美元，与去年同期的1108.12亿美元相比增长15%，不计入汇率变动的影响为同比增长19%；净利润为28.72亿美元，与2021年同期的净利润31.56亿美元相比下降9%。

　　CNBC在报道中还提到，疫情期间，亚马逊员工人数曾有快速增长。由于经济下行、核心零售业务增长放缓，贾西正在对亚马逊开支进行全面审查。目前亚马逊已经冻结招聘、砍掉一些实验性项目、仓库扩张速度也已经放缓。

　　实际上，美国科技公司裁员潮已持续一段时间。仅1月4日，就有三家公司先后宣布裁员，除亚马逊外，美国视频分享平台Vimeo、云计算巨头Salesforce也先后宣布裁员计划。Vimeo首席执行官Anjali Sud在致员工的一封信中表示，公司计划裁员11%。而这是Vimeo去年7月裁员6%之后，进行的第二轮裁员。根据PitchBook的数据，估计1400名员工中将裁员150人。Salesforce首席执行官Marc Benioff也宣布计划“在未来几周内”裁员10%，预计近8000人受到影响。

　　截至1月18日收盘，亚马逊(Nasdaq:AMZN)报收95.46美元，跌0.61%。

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）