大数据技术的伦理问题及治理研究

宋吉鑫

（沈阳工程学院，辽宁 沈阳 110136）

随着现代技术的发展，大数据技术已经渗透到人们生活的方方面面，并引起了社会各界的广泛关注。大数据技术在其发展过程中，由于涉及到人的价值，因此，它在给人们带来巨大便利和无限可能的同时，也产生了一些亟待解决的问题。

一、大数据技术的伦理问题

1.隐私泄露问题

在大数据时代，由于数据本身具有巨大的现实和潜在的经济价值，因此，各种组织和个人出于各种目的，都热衷于对个人数据进行搜集、挖掘和使用。首先，我们的各种活动，包括我们的声音、表情和行动轨迹都被各种门户网站、各种移动设备实时地记录着，以至于我们在网络上的一举一动都在未经我们允许和不知晓的情况下被采集、存储。其次，各种组织通过数据挖掘技术对获取的庞大数据进行二次以及N次整合利用，使本来毫不相关的、零散的信息碎片，可以还原出个人信息，从而暴露出个人隐私。最后，大数据技术还可以通过云计算技术对海量数据进行分析，进而预测出未来人们想要做的事情。因此，在大数据时代，人们面临隐私暴露的威胁已经不仅局限于过去和现在已有隐私的泄漏，还在于基于大数据对人们未来状态和行为预测得出的隐私泄露问题。以至于我们每天都要面对各种网络公司基于我们以往的兴趣、爱好、行为习惯而精心挑选的频繁跳出的推送广告和新闻，这些被预测的信息会给商家、企业带来极高的商业价值，但对普通民众来说，不仅意味着宁静的生活被破坏了，而且隐私也将会受到侵犯。

2.数据独裁问题

所谓数据独裁是指在大数据时代，由于数据量的爆炸式增长导致做出判断和选择的难度徒增，迫使人们必须完全依赖数据的预测和结论才能做出最终的决策，换句话说就是让数据领导甚至统治我们，使人们彻底走向唯数据主义。

在大数据时代，尽管智能机器对数据的挖掘和分析能力越来越强大、预测越来越精准，但是智能机器对因果关系复杂事务做出的预测和结论远远没有想像的那么靠谱，并且不是任何领域都适用于通过数据来判断和得出结论，其中仍需要人类扮演重要角色。因此，唯数据主义的绝对化必然导致数据独裁。在这种数据主导人们思维的情况下，最终将导致人类思维被“空心化”，进而是创新意识的丧失，还可能使人们丧失了人的自主意识、反思和批判的能力，最终沦为数据的奴隶。

3.数字鸿沟问题

数字鸿沟，又被称为“信息鸿沟”或“技术鸿沟”，是指在大数据时代，不同地区、不同组织和不同群体由于对大数据技术创新成果和信息资源的收集、占有、使用机会的不同，由此带来的收益分配存在着较大的差异，最终导致“富者越富，穷者越穷”的情况。

其实，数字鸿沟问题实际上是一个社会公平公正问题。因为，在大数据时代，数据己经成为一种重要的生产资料，成为与能源、物产同等重要的资源，谁占有大数据，谁就能最大限度地占有海量数据中的潜在价值。然而，数据资源又是一种公共资源，如何通过一系列措施防止其成为某些少数企业和组织进行垄断的工具，缩小不同地区、群体对大数据的获得、占有、使用过程中的权利和机会，从源头上消除在信息时代导致新贫富差距的因素，将是解决数字鸿沟的题中之意。例如，李克强总理在大数据产业峰会致辞所言，要加快农村和老少边穷地区相关设施建设步伐，缩小“数字鸿沟”。

二、大数据伦理问题产生的原因

1.道德规范的缺失

原有的关于“数据观”“隐私权”“网络行为规范”等社会道德规范已经不能与大数据时代的道德规范相适应，不再具有引导与制约大数据时代人们的社会价值观与社会行为的功能，而与大数据时代相适应的社会规范尚未建立，或己经建立但还没有形成普遍共识，以至于还没有形成相应的约束力。

首先，由于大数据伦理行业伦理规范不统一，导致各种组织在大数据的数据采集、数据存储、使用和数据监管方面在大数据行业内部还没有形成一套完善和统一的伦理准则，所以各种组织往往根据自身组织内部的标准，对个人的数据隐私权、信息安全和用户权利进行认定、监督和控制，在数据市场需求大、利润空间大的情况下，这种多重标准的情况难免会产生冲突，引发伦理问题。

其次，由于整个社会对大数据伦理行为规范不统一，导致数据拥有者对自己在网络上的行为也没有相应的规范可以遵循，哪些数据可以发布，怎么发布，如何保护自己的隐私和数据权利等方面也处于“失范”状态，从而导致伦理问题的发生。

2.法律体系不健全

如前所述，由于大数据技术创新导致了与之前迥异的伦理问题，以至于原有的法律法规已无法解决大数据时代所产生的新伦理问题。另外，由于法律的特殊性导致其从提案起草、公示论证、收集意见完善草案，再到颁布执行需要较长的时间，以至于大数据法律的建设总是在某种程度上滞后于大数据技术的发展。再有就是，法律往往是反应式的，而非预见式的，法律与法规很少能预见大数据的伦理问题，而是对已经出现的大数据伦理问题做出反应。结果就会出现在制定一个大数据问题的法律时又会出现另一个新问题的现象，这样就会导致对一些大数据中出现的问题的处理无法可依。

3.管理机制不完善

大数据技术伦理问题的产生也与社会管理机制建设的缺位密切相关。一般认为，好的管理机制能让坏人干不了坏事，不好的管理机制，能让好人变坏。大数据具有的巨大价值是技术主体行为背后的根本动因，如果对那些缺乏社会责任感的大数据企业所作出的不符合大数据技术伦理规范的行为不加以惩罚，将给社会产生一种非常不好的导向，最终这种导向将被整合成一个群体行为，整个大数据行业将通过群体行为的表现把商业价值体现得淋漓尽致，而将其应承担的社会责任抛到九霄云外。因此，如果在大数据技术的研究、开发和应用阶段没有建立起相应的评估、约束和奖惩机制，将导致大数据伦理问题层出不穷。

4.大数据技术本身的缺陷

技术自身也是造成大数据技术伦理问题的一个根源。以大数据技术隐私伦理问题为例，首先，日益增长的网络威胁正以指数级速度持续增加，据巴黎商学院的统计，59%的企业成为了持续恶意攻击的目标；许多大数据企业的IT计划是建立在不够成熟的技术基础上的，很容易出现安全漏洞；有25%的组织有明显的安全技能短缺。这些技术的不足，必将导致大数据组织数据库以及云存储上的数据被泄露的危险。

三、大数据技术伦理问题的治理

考虑到大数据伦理问题的复杂性，学术界形成了一个基本的共识，要彻底解决大数据伦理问题，单靠政府决策者、科学家或伦理学家都有局限，在探讨大数据治理对策时，应该通过跨学科视角建构大数据治理的框架，进而提出全面性和整体性的治理策略。

1.加强大数据伦理规约的构建，“以德治理大数据”

为了防止大数据伦理问题的产生，需要在人的道德层面上制定大数据伦理规约，从全社会的层面来约束人们在研发、使用大数据技术时的不当行为。

首先，人作为在大数据技术应用过程中的个体参与者，需要承担一定的责任。公众需要意识到，如果自己数据管理不善则可能带来非常严重的后果。所以，要从自身做起提高保护个人数据的安全意识和能力。同时也要意识到，要自觉主动地增加自身的大数据知识和操作技能，以防止落后于大数据时代的发展机遇。

其次，企业有责任去保护用户的数据隐私。在网络个人数据拥有者、数据服务提供商和数据消费企业之间建立一个共同认可的自律公约将是一个非常可行的方法。

最后，政府要履行行政责任，一是，在管理层面加强对大数据违法违规行为的监管。二是，要缩小数据鸿沟，促进社会公平正义。由于数据具有的价值性，掌握数据者和不掌握数据者之间存在着严重的不平等，这就需要通过政府的一系列制度安排来缩小两者之间的差距。三是，政府在使用大数据技术进行决策时，需要兼顾公民个人的意志。

2.提高大数据技术，“以技术治理大数据”

在强调人的责任的同时，为了防止人们的道德风险，还要通过“道德物化”和“加快技术创新”来规避大数据的各种风险。与此同时，大数据治理的技术和工具为大数据治理的实施提供了有力的支撑和保障，在降低大数据治理成本的同时，还可以提高大数据治理的效率。

大数据技术伦理问题的发生在很大程度上是由人对大数据技术的滥用而引发的，而通过技术的“道德物化”即恰当的技术设计，将大数据伦理规范“嵌入”到技术人工物的功能之中，使技术人工物在使用的过程中，对人的决策和行为产生道德意义上的引导和规范作用，对于有效防范和控制大数据伦理问题是十分必要的。例如，关于“禁止”的道德规范，在技术上可以通过“防火墙和过滤技术”“网上监控”“访问控制”来规避；关于“可控”的道德规范，可以采用“基于数据脱敏技术”“数字水印技术”“数据溯源技术”等技术解决。目前比较有社会责任感的互联网企业正在开发和利用“数据的确定性删除技术”“数据发布匿名技术”“大数据存储审计技术”和“密文搜索技术”来解决大数据的伦理问题。

3.完善大数据立法，“依法治理大数据”

法律是维护社会安定有序发展的制度规范，通过制定和完善大数据相关法律可以同伦理道德形成的道德自律一起对大数据行为主体起到规范、约束和引导主体行为的作用，使其对大数据行为主体的约束更加牢固。

首先，应进一步完善大数据立法。尽管在宪法和民法当中赋予了公民一定的信息权利，国家又先后出台了诸如《关于加强网络信息保护的决定》和《网络安全法》等法规，但都还是比较宏观，有些法规措施落后于大数据技术的发展速度，所以在法律层面制定相应的“实施细则”是必要的。

其次，政府应当在法律的基础上，制定相关的规章，规范数据采集的程序和规范，运用大数据手段加强对数据信息的监管。例如，明确大数据企业采集信息以及类似活动的法律法规，对于无必要提供个人信息的各种信息采集活动应当禁止。对企业运用大数据技术对客户数据进行挖掘时，应限制某些敏感隐私信息的使用途径，对于违反相关规定的数据挖掘者或使用者，将采取更加严厉的处罚。

最后，建议在《民法总则》中再次明确公民对个人数据信息的权利。公民应当对个人数据信息享有决定权、更正权、删除权、查询权等基本权利，对于疏于履行义务的运营商加大处罚力度。

4.完善大数据伦理管理机制，“协同治理大数据”

首先，需要在大数据技术开发阶段建立伦理评估和约束机制。因为，大数据技术的评估机制可以建立一种早期风险预警系统，以察觉大数据技术的风险，约束机制则可以根据早期预警对风险进行控制和引导，从而使风险最小化。

其次，在大数据技术应用阶段应该建立奖惩机制。这个阶段的主要问题是要实现大数据技术的“善用”。因为，仅靠大数据技术主体自觉的道德力量是不足以阻止大数据技术伦理问题产生的，还必须借助一些诸如“大数据的奖惩机制”等外在治理手段，这样，逐渐的就会对大数据技术主体产生特定的道德习惯，进而最终形成一种集体的道德自觉。

最后，在大数据技术的推广阶段推行安全港模式。安全港模式是由政府执法机构对大数据行业内不同运营商的指引进行严格核查，每个大数据企业公布的行业指引可能不尽相同，但该指引只有符合政府关于大数据的立法标准时才能被允许通过。当指引核查符合标准后，就可被称为“安全港”，大数据运营商应自觉主动地按照该指引要求的行为方式，规范自己对大数据信息的收集行为。对于违规者将会受到一定的惩罚，并将对以后的经营和企业的形象产生负面影响，还可能会受到法律的追究和制裁。这种模式既让行业掌握了制定行业指引的主动权，同时又能够充分发挥政府立法的引导和规范作用。通过政府对大数据伦理问题的间接保护，既不至于损害大数据企业发展的契机，还可以提升行业创新能力，又能够做到国家利益、网络用户利益、行业利益三者之间的平衡。