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若想请一个保姆，你会相信谁：直觉还是算法？
轻信陌生人会有危险，我第一次得到这方面的教训是在1983年。那时我刚刚5岁多，一个名叫多丽丝的陌生女子来到我家做保姆。她来自格拉斯哥，将近30岁，是我的母亲从一本名为《女士》的时尚杂志上找到的。
多丽丝穿着一身救世军军装来到我们家，还戴着军帽。“我记得她有很重的苏格兰口音，”母亲回忆说，“她说，她曾经照看过像你当时那么大的孩子，还喜欢帮助别人，所以加入了救世军。老实说，一见面我就很喜欢她。”
多丽丝在我们家待了10个月，绝大多数时间里，她都是个好保姆——开朗、可靠、乐于助人。除了有几个周末不知所踪外，她没有表现出任何异样。
当时，我们的邻居卢森堡夫妇请了一位保姆，她常与多丽丝腻在一起。一天晚上，卢森堡先生来到我家，说他发现他家的保姆和多丽丝在贩毒。“她们甚至参与持枪抢劫，”父亲后来讲述，“多丽丝是负责接应的司机。”而事发后我们得知，她用来接应的车子，是我们家那辆沃尔沃Estate轿车。
父母随即决定搜查多丽丝的房间。在其床下的一个鞋盒里，塞满了一沓沓外国货币钞票，都是从我父母的家庭办公室里偷来的。那天晚上，我父亲手持棒球棍守在家门口，以防多丽丝突然回来。谢天谢地，她没回来。
“哪怕再次说起这件事情，我都觉得后怕，”母亲说，“我们竟然把你交给一个罪犯照看，而且过了那么长时间才看清她的真面目。真希望一开始能对她多一些了解。”
我的父母算是比较聪明且理性的那种人。在当今这个用数字连接的世界中，他们是否会犯当年那样的错误呢？或许不会，因为不管是雇保姆、出租房屋或者叫出租车，正有越来越多的科技公司致力于帮我们决定该相信谁，不该相信谁。当今的科技让我们能更深入地了解自己是谁，那么，在判断“谁真的可信，谁是骗子”这方面，算法是否真的可以比人类表现得更好呢？
一个干冷的秋日上午，我来到位于硅谷北部的安静小城洛斯阿图斯，参观了Trooly公司装修简单的办公室。该公司CEO萨维·巴维迦很想向我展示他们的信用审查软件有多强大，“我要是用Trooly开发的软件来审查你，你猜猜会有什么结果出来？”他面带笑容地说道，语气中透着鼓励之意。
我脸一红，努力回想自己曾经做过的所有糟糕事或尴尬事：（能查出我）收到的大量超速及违停罚单，长时间浏览的那些怪异网站（当然是出于研究目的），还是那些老照片？
想到这里，我尴尬地笑了笑。巴维迦说：“别担心，我们可以把审查过程投影到大屏幕上，这样你就能实时观看了。”可这话并没让我感到些许轻松。
安尼什·达斯·萨尔玛是Trooly的首席技术官，谷歌公司的前高级研究员。他把我的姓名输入到名为InstantTrust的程序中，接着输入我的邮件地址，就完事了。不需要出生日期，也不需要电话号码、职业或住址。
“Trooly的机器学习软件目前可以挖掘3个公共的和获得许可的数据源，”巴维迦解释说，“首先是像出生证、结婚证、洗钱监察名单以及性犯罪者登记簿等公共记录，全球范围内任何公共的、数字化的登记簿都可以为我们所用。”其次是对深网的挖掘，“它仍然是互联网，只不过是隐藏的网络，其页面没有被常规的搜索引擎编入索引。”是谁在用深网呢？“反社会人群、恋童癖、枪支买卖者……总之，活跃在深网的是形形色色诡异的人。”
最后的数据来源是社交媒体，比如脸书和Instagram。官方医疗记录是禁区，但如果你在推特上发消息说，“我刚做完了一个可怕的背部手术”，它就会被归类为法律许可的数据且可被使用。
巴维迦和他的团队花了9个月时间来评估哪些数据可以使用，哪些不可以使用。未成年人的数据就不可以使用。他说：“在有些国家，法律明确规定了‘私人信息’和‘敏感私人信息’之间的区别——后者包括医疗记录、种族、信仰、工会会员身份等。我们在使用数据时，会止步于后一类信息，并十分清楚越界的可怕后果。”
大约过了30秒钟，我的审查结果出现在大屏幕上。“瞧，你是其中之一！”巴维迦说。个人资料从1到5分为5个等级，其中1级最值得信赖。“仅有大约15%的人位列1级，他们是我们的‘超级好人群’。”
这番话让我感到轻松，并油然生出一股自豪感。那么又有多少“超级坏”的人呢？巴维迦给出了答案：“在Trooly覆盖的国家中，包括英国和美国，大约有1%—2%的人口位列4级和5级。”
巴维迦曾是贝恩咨询公司（Bain
轻信陌生人会有危险，我第一次得到这方面的教训是在1983年。那时我刚刚5岁多，一个名叫多丽丝的陌生女子来到我家做保姆。她来自格拉斯哥，将近30岁，是我的母亲从一本名为《女士》的时尚杂志上找到的。
多丽丝穿着一身救世军军装来到我们家，还戴着军帽。“我记得她有很重的苏格兰口音，”母亲回忆说，“她说，她曾经照看过像你当时那么大的孩子，还喜欢帮助别人，所以加入了救世军。老实说，一见面我就很喜欢她。”
多丽丝在我们家待了10个月，绝大多数时间里，她都是个好保姆——开朗、可靠、乐于助人。除了有几个周末不知所踪外，她没有表现出任何异样。
当时，我们的邻居卢森堡夫妇请了一位保姆，她常与多丽丝腻在一起。一天晚上，卢森堡先生来到我家，说他发现他家的保姆和多丽丝在贩毒。“她们甚至参与持枪抢劫，”父亲后来讲述，“多丽丝是负责接应的司机。”而事发后我们得知，她用来接应的车子，是我们家那辆沃尔沃Estate轿车。
父母随即决定搜查多丽丝的房间。在其床下的一个鞋盒里，塞满了一沓沓外国货币钞票，都是从我父母的家庭办公室里偷来的。那天晚上，我父亲手持棒球棍守在家门口，以防多丽丝突然回来。谢天谢地，她没回来。
“哪怕再次说起这件事情，我都觉得后怕，”母亲说，“我们竟然把你交给一个罪犯照看，而且过了那么长时间才看清她的真面目。真希望一开始能对她多一些了解。”
我的父母算是比较聪明且理性的那种人。在当今这个用数字连接的世界中，他们是否会犯当年那样的错误呢？或许不会，因为不管是雇保姆、出租房屋或者叫出租车，正有越来越多的科技公司致力于帮我们决定该相信谁，不该相信谁。当今的科技让我们能更深入地了解自己是谁，那么，在判断“谁真的可信，谁是骗子”这方面，算法是否真的可以比人类表现得更好呢？
一个干冷的秋日上午，我来到位于硅谷北部的安静小城洛斯阿图斯，参观了Trooly公司装修简单的办公室。该公司CEO萨维·巴维迦很想向我展示他们的信用审查软件有多强大，“我要是用Trooly开发的软件来审查你，你猜猜会有什么结果出来？”他面带笑容地说道，语气中透着鼓励之意。
我脸一红，努力回想自己曾经做过的所有糟糕事或尴尬事：（能查出我）收到的大量超速及违停罚单，长时间浏览的那些怪异网站（当然是出于研究目的），还是那些老照片？
想到这里，我尴尬地笑了笑。巴维迦说：“别担心，我们可以把审查过程投影到大屏幕上，这样你就能实时观看了。”可这话并没让我感到些许轻松。
安尼什·达斯·萨尔玛是Trooly的首席技术官，谷歌公司的前高级研究员。他把我的姓名输入到名为InstantTrust的程序中，接着输入我的邮件地址，就完事了。不需要出生日期，也不需要电话号码、职业或住址。
“Trooly的机器学习软件目前可以挖掘3个公共的和获得许可的数据源，”巴维迦解释说，“首先是像出生证、结婚证、洗钱监察名单以及性犯罪者登记簿等公共记录，全球范围内任何公共的、数字化的登记簿都可以为我们所用。”其次是对深网的挖掘，“它仍然是互联网，只不过是隐藏的网络，其页面没有被常规的搜索引擎编入索引。”是谁在用深网呢？“反社会人群、恋童癖、枪支买卖者……总之，活跃在深网的是形形色色诡异的人。”
最后的数据来源是社交媒体，比如脸书和Instagram。官方医疗记录是禁区，但如果你在推特上发消息说，“我刚做完了一个可怕的背部手术”，它就会被归类为法律许可的数据且可被使用。
巴维迦和他的团队花了9个月时间来评估哪些数据可以使用，哪些不可以使用。未成年人的数据就不可以使用。他说：“在有些国家，法律明确规定了‘私人信息’和‘敏感私人信息’之间的区别——后者包括医疗记录、种族、信仰、工会会员身份等。我们在使用数据时，会止步于后一类信息，并十分清楚越界的可怕后果。”
大约过了30秒钟，我的审查结果出现在大屏幕上。“瞧，你是其中之一！”巴维迦说。个人资料从1到5分为5个等级，其中1级最值得信赖。“仅有大约15%的人位列1级，他们是我们的‘超级好人群’。”
这番话让我感到轻松，并油然生出一股自豪感。那么又有多少“超级坏”的人呢？巴维迦给出了答案：“在Trooly覆盖的国家中，包括英国和美国，大约有1%—2%的人口位列4级和5级。”
巴维迦曾是贝恩咨询公司（Bain