大数据时代的分配正义挑战与规制原则

(1.国防科学技术大学 文理学院, 湖南 长沙 410073; 2.湖南师范大学 公共管理学院, 湖南 长沙 410012)

自古以来，围绕人类社会如何公正地分配自然资源、物质财富、政治权利、发展机会、尊严荣誉等问题，成为不同时代、不同地域学者普遍关注的伦理课题，由此产生了一系列分配正义思想。分配正义思想内涵随时代发展、历史演进而不断丰富。伴随人工智能、大数据技术广泛应用，人类进入大数据时代，数据作为与资本、劳动和自然资源并列的新生产要素，参与社会生产经营活动，开始改变全球经济增长模式与资源分配方式，围绕数据产业发展所产生的一系列资源分配、财富分配以及责任分配问题，体现了大数据时代分配正义观念所面临的新挑战，亟待进行伦理规制。

一、大数据时代对分配机会正义的挑战

美国伦理学家罗尔斯指出：“所有的社会基本价值(或者说基本善)——自由和机会，收入和财富、自尊的基础——都要平等的分配。”[1]作为确保社会制度内在公正性的基础性原则，分配正义原则在制度设计与运行中的首要体现，即是对社会成员平等分配生存和发展机会。依据分配机会公正的原则，人们对于获取数据资源、享有数据权利、享受数据开发收益等方面拥有均等机会。然而，由于数据伦理规范和分配制度设计的滞后，社会在实现分配机会正义方面面临新挑战。

(一)大数据时代分配机会正义面临的挑战，体现为对基本机会公正的挑战

基本机会是人们参与社会分配活动必须满足的机会，基本机会公正要求人们在社会资源和财富分配中的基本权利地位是平等的，不分种族、年龄、性别、社会地位、宗教信仰以及教育背景等因素差异，处于同一起跑线上。然而，大数据时代人们参与数据资源和财富分配的基本权利地位是不平等的。正如涂子沛所指出的：“互联网企业是在我们认识到数据的价值之前，就完成了对数据的掠夺和积累。他们积累的方式是没有征得我们的同意，他们对数据的分析和使用也没有经过我们的授权。这就是我今天所定义的互联网原罪。”[2]涂子沛提到的“互联网原罪”，揭示了人们在享有数据资源分配基本权利上面临的挑战。

首先，个人不享有数据资源的所有权。大数据时代，每个网民在互联网上的一言一行，经由鼠标、键盘的每一次敲击变成数据，如同矿石一般沉淀在网络空间，形成大数据资源。目前，收集个人隐私数据不经由个人授权，而是在不知情的状态下，被少数数据平台所垄断。

其次，个人不享有数据资源的开发利用权。各类数据平台无偿使用网络用户浏览、搜索、收藏、网购、社交等大量基础原始数据，进行深度分析、挖掘和整合，整个数据开发利用过程未经授权。

再次，个人不能分享大数据产业创造的财富。数据平台凭借数据垄断优势，独自占有数据经济带来的巨额财富，人们难以平等享有参与财富分配的权利，“互联网原罪”是人们在基本机会层面遭遇不公正待遇的集中体现。

(二)大数据时代分配机会公正面临的挑战，也体现为对发展机会公正的挑战

发展机会公正有助于人们谋取职业的进一步发展、追逐更为幸福的物质与精神生活。在大数据时代，数据垄断成为影响社会底层向上发展的一道隐形障碍，可能造成大数据社会中“强者愈强，弱者愈弱”的“马太效应”，具体体现为：

首先，少数组织和个人凭借数据垄断优势，可以轻易地获取更多的职业机会、更广阔的发展空间以及更高的垄断利润。近十年以来，百度、腾讯、阿里巴巴不断进行股份收购和公司并购，一个重要的原因，就是实现数据打通，持续扩大数据垄断优势。

其次，绝大部分小企业和普通社会成员没有掌握必要的数据资源，难以进入社会上升通道，在职业机会和发展空间上面临困境。各种“数据歧视”，诸如基于信用数据的贷款制度、基于犯罪数据的预测性警务技术、基于任职数据的招聘筛选系统，进一步挤压底层人士向上流动的空间。譬如，安德鲁·塞尔布斯特指出，警察部门根据数据挖掘技术来预测、预防和调查犯罪，可能会将有色人种与较高的威胁级别或更大犯罪嫌疑的特定犯罪联系起来。[3]

二、大数据时代对分配程序正义的挑战

分配正义不仅体现为机会分配正义，还必须保证分配过程的程序正义，即社会资源的分配标准和分配流程必须公正合理。大数据时代，数据资源和数据财富分配面临以下三个方面的程序正义挑战。

(一)挑战分配程序制定的合法权威

依据程序正义的原则，分配标准作为全社会资源分配所依据的根本准则，必须反映社会全体成员的利益，需要经由权威部门通过集体行为并以法律形式确定。在我国，全国人大及其常委会代表全体人民通过立法来确定社会财富和社会资源分配的标准和分配程序，从而保证制度主体的集体性与广泛性，在总体上反映全体社会成员的共同利益。然而，大数据产业作为一个新兴的经济业态，权威机构对于数据资源和数据财富的分配标准和分配程序的立法工作尚处于初步展开阶段。我国2016年民法总则第109条增加规定：“自然人的个人信息受法律保护。任何组织和个人不得非法收集、利用、加工、传输个人信息，不得非法提供、公开或者出售个人信息。”欧盟也于2018年通过《一般数据保护条例》法案，从立法层面明确保护个人数据信息权利，但是对具体的分配标准和分配程序，还需要更为系统完整的法律条款进行规范、落实，从而导致少数互联网络巨头利用法律的空白及其在大数据经济产业中的强大影响力，代行政府和立法机构的权力，成为数据资源和数据财富分配标准的实际制定者。当前，我国制定数据资源分配标准和分配程序的合法权威主要面临两方面挑战：

一种挑战是数据归属权的法律界定缺失。在我国，大数据产业作为新兴的经济业态，权威部门对数据资源分配标准和分配程序的立法工作尚处于初始阶段，导致少数数据平台巨头利用法律空白，成为数据资源和数据财富归属标准的实际制定者。

另一种挑战是围绕大数据采集、使用、分享、转移等方面的权责界定缺失。数据用户、互联网企业如何合法、合规地在大数据中“掘金”，实现大数据良性共享，需要进一步明确具体分配标准和分配程序，需要更为系统完备的法律条款进行规范、落实。

(二)挑战分配标准和程序的统一性

依据程序正义原则，社会资源分配标准必须建立在全体社会成员共识的基础上。换言之，合理的分配标准与分配程序必须对全社会一视同仁，绝不允许任何组织、个体拥有超越统一标准和程序的特权。然而，在当前的大数据领域，由于缺乏权威界定，导致不同利益攸关方对分配标准的认知存在较大分歧，难以形成统一共识。

一种观点认为，数据资源分配应由平台方主导，分配程序设计应当以实现数据价值最大化为目标。这体现了大数据平台方作为数据资源分配强势方的利益，他们奉行数据价值源于开发利用的数据财富理念，推行“数据在谁手里，数据就属于谁”的分配标准。他们认为，数据平台在采集、分析和处理数据的过程中投入大量成本，数据相关权利归属平台方，可实现收益最大化，激励数据产业加速发展。

另一种观点认为，数据资源分配应由产生数据的个人主导，分配程序设计应当以保护个人数据信息为主旨。譬如，吉安克劳迪奥·马尔吉里认为，只有提高个人数据的货币价值意识，市场才能更有效地保护个人数据隐私。[4]这体现了网民阶层作为数据资源原始创造者维护自身数据权益的强烈意愿。数据不仅具有鲜明经济属性，同时也是网民隐私的重要载体，广大网民迫切希望打击侵犯隐私数据的不法行为，维护个人对数据资源特别是隐私数据资源的支配权。

(三)挑战分配标准和程序的透明性

菲利普·哈克等人认为，透明度在分配规则制定者的议程中占据突出地位。[5]依据程序正义原则，数据资源的分配标准和分配程序必须是公开透明的，能够接受不同社会阶层的质疑和批评，从而不断修正完善。公开数据资源的分配标准和分配程序，不仅可以满足公民的知情权，更重要的是促进数据作为独立的生产资料在市场中自由流动，因而具有积极的经济效应和社会效应。然而，在现行的数据资源分配格局下，以大型互联网公司为代表的强势一方为了维护既得利益，未能严格遵循分配过程的公开透明原则，而是通过暗箱操作将现行的数据分配程序沦为自身的牟利工具，具体体现为：

一是数据评估模型不透明。莫伊拉·帕特森认为，基于人工智能和机器学习的数据评估模型，通过挖掘大量个人数据来发现相关性，这些相关性用于为影响个人资源配置的具体决策提供信息和依据。[6]当前，以算法为基础的各类数据评估模型被视作严格保护的公司机密，如同“黑箱”一般不对外界公开。正如美国数据科学家凯西·奥尼尔所指出的，天生不透明的数学模型正从微观上掌控着整体经济，这些评估模型有很多相同的特点：不透明、不接受质疑、解释不通。[7]人们无从了解数据模型的具体运行规则，也就很难对其评估结果的公正性提出质疑和反馈。

二是数据平台的定价标准不透明。大型互联网公司为维护既得利益，在数据财富的分配过程中没有严格遵守程序公开性，而是以暗箱操作的方式来设计数据产品的定价标准，导致现行数据分配程序沦为少数人牟取私利的工具。理查德·斯特普关注到同一供应商销售相同产品而标定不同价格的“价格歧视”现象。[8]近年来网络上热议的“大数据杀熟”事件，其本质就是互联网企业利用互联网数据信息的不对称性，非法获取和分析消费信息，依据消费者购买力的差异性，以不正当手段篡改产品价格信息，干扰大数据产业财富分配的正常秩序。

三是整个大数据产业链的收益模式尚不透明。一方面，少数互联网企业具有规模庞大的数据资产，其财富本身建立在收集网民点击、浏览、消费、社交数据信息的基础上，但在财富分配过程中只公开数据加工利用后获取的收益，刻意忽略用户原始数据的价值，没有构建“取之于民、用之于民”的利益回馈机制。另一方面，网络监控缺失给予不法分子可乘之机，催生以“暗网”为代表的非法数据产业链，依托“暗网”数据平台的网络黑市交易，进一步挑战了大数据产业分配程序的公开性。

三、大数据时代对分配责任正义的挑战

追逐利益、规避责任是人类的天性。在当下数据资源和数据财富的分配过程中，作为强势一方的互联网巨头倾向于更多地关注如何摄取利益，而较少关注责任分配问题，从而导致各类数据安全事件发生后的责任分配困境。

(一)挑战隐私数据保护的责任分配

丽贝卡·威尔逊等人认为，在大数据时代，人们对大数据技术的依赖与大数据技术对个人隐私数据的收集是相伴而来的。[9]大数据所蕴含的巨大价值，招致不法之徒垂涎，引发一系列非法收集和使用个人信息事件，造成个人隐私数据泄露屡禁不止，其背后体现了相关利益主体在保护隐私信息方面的责任分配困境。

首先，隐私数据主体和数据平台之间的责任分配困境。按照传统观念，个人隐私数据应当由个人保护。然而，在大数据时代，伴随政府部门、医疗机构、企业以及其他机构的信息化平台发展完善，信息化数据采集规模急剧增长，个人身份特征、健康状况、收入水平、活动轨迹等隐私数据散落在不同的数据平台中，凯瑟琳·蒙哥马利等人关注到，即便是微型可穿戴健身设备，也可以作为搜集个人健康信息的数据平台。[10]单凭网民个人力量，难以真正实现全平台、全渠道的隐私数据防护，如何在数据主体和数据载体之间合理分配隐私数据保护的责任，这是当前亟待解决的问题。

其次，隐私信息非法售卖团体的责任追究困境。围绕隐私数据的责任分配，既要厘清数据保护的责任，又要追究非法数据售卖的责任。当前，个人隐私数据信息售卖的“黑色产业链”规模庞大、分工明晰，且呈现跨地域、跨行业特征，导致对售卖链条中源头、中间商以及使用者之间明确责任分配的难度倍增。

再次，隐私信息收集引发“数据歧视”的责任追究困境。珍妮弗·温特指出，人们各种日常隐私数据看起来微不足道，但是，越来越多地聚集在一起就可用于分析个人行为特征，基于大数据分析的行为判断可能会伤害个人或团体，使其在寻求就业、住房、移民、医疗、教育、贷款以及其他金融保险服务时遭遇“数据歧视”。[11]然而，由于数据收集、分析以及决策过程的不透明，遭遇歧视的个人难以进行申诉和追究。

(二)挑战数据产品风险事故的责任分配

互联网企业是数据资产占有者，也是数据产品经营者、制造者、提供者，企业必须对数据产品风险负有社会责任。当前，企业对于承担数据产品风险的责任分配存在以下两个方面的问题：

一个突出的问题是数据产品内容虚假的责任分配。由于数据的资本化，在资本追逐利润为目的的天性驱使下，资本对于数据的渗透导致数据产品的风险激增，互联网企业数据推送、数据引用和数据搜索等方面迎合资本需求，漠视数据产品潜在风险，造成诸多社会问题和追责困境。在2016年的“魏则西事件”中，“莆田系”医疗机构的责任固然不可推卸，百度公司操控数据搜索排序，传播虚假医疗广告的事实也昭然若揭，由于对“付费搜索结果”认定为广告的《互联网广告监督管理暂行办法》尚处于征求意见阶段，百度公司在数据推送和数据搜索中的责任未被追究。

另一个不容忽视的问题是数据产品推送对象扩散的责任分配。网络的开放性和网民主体的多元化，使得同一种数据产品面对不同对象产生差异化风险，带来一系列责任分配困境。近年来频繁发生的未成年人沉溺网络游戏事件，暴露出大数据环境下未成年人保护的责任缺位。传统意义上，家长是未成年人保护的责任主体，但是，对网络环境、网络数据信息了解相对欠缺的家长，难以充分履行未成年人网络保护的责任。互联网公司在提供数据产品的过程中，应该具有风险责任意识，严格杜绝赌博、暴力、色情内容泛滥的网络游戏产品流向未成年人群体，与家长、老师一道，履行对特殊对象数据风险防控的责任。

(三)挑战维护数据主权和数据安全的责任分配

科学技术发展到哪里，国家安全的战略空间就拓展到哪里，网络空间已经成为继陆、海、空、天之外的第五维战略空间，大数据平台运营商不仅是网络空间重要的行动者，更是网络数据资源的实际掌握者和经营管理者，具有维护国家数据主权和数据安全的责任。在当前网络空间成为国家安全新边疆的形势下，互联网公司在维护国家数据安全的责任分配上暴露出一系列问题。

首先，企业重大数据泄露事件的责任追究机制亟待明确。少数掌握国家安全重要数据的企业，数据主权和数据安全防护意识淡漠，成为敌对势力网络渗透、攻击的突破口。以中兴公司数据泄露事件为例，因其发生在中美贸易摩擦的敏感时期，不仅使中兴公司自身蒙受巨大损失，也使国家对外经济战略博弈陷入被动，如何追究中兴公司网络数据泄露对国家对外贸易、国家经济安全、国家海外利益的责任，目前尚未有明确说法。

其次，互联网公司恶意篡改、操控数据的责任追究机制亟待完善。互联网络的数据资源是国家数据主权的重要组成部分，网民合法、合规发布数据信息受国家法律保护。少数互联网巨头从个体利益出发，利用其大数据平台和大数据技术优势，恶意篡改、操控互联网数据信息，侵犯国家数据主权。在2016年广受关注的赵薇执导电影《没有别的爱》演员戴立忍涉台独一事中，各大数据平台以人为干预方式，篡改以网民搜索行为作为数据基础的热搜榜，刻意删除“赵薇电影事件”的相关热词，屏蔽网民言论信息，操控网络舆论走向，其实质是对国家数据主权的肆意侵犯，亟需进行法律规制。

再次，对外资渗透、控制国内数据平台的风险防范与追责模式亟待确立。当前中国主要互联网企业都是以股份公司形式存在，多数具有外资背景，且在境外上市。因此，必须正视国外资本对我国数据平台渗透可能造成的负面影响，充分评估外资操控对国家数据主权和数据安全带来的潜在风险，尽早出台相应风险防控与责任追究的法律法规。

四、大数据时代实现分配正义应当遵循的基本原则

社会集体主要依靠社会制度的合理设计和安排来反映人类对分配正义的普遍诉求。作为大数据技术的受益者和大数据社会秩序的设计者，人类如何设计数据资源和数据财富的分配制度，在很大程度上影响着大数据时代分配正义的实现。为了让数据资源的整个分配过程充分体现公正平等，必须用普遍有效的分配原则来引导分配正义观念深入整个社会和每个公民内心。

(一)机会均等原则

首先是政治权利层面的机会均等。机会均等原则以承认社会成员在大数据经济中的平等主体地位为前提。历史上，人们追求分配公正的意愿与其追求政治平等的意愿紧密相连。因此，大数据时代人们要谋求经济权利上的机会均等，首先要求大数据产业链各环节中所有参与者具有平等政治地位，每个社会成员的合法权益得到保护。其次是经济权利层面的机会均等。数据资源和数据产业财富的平等分配，关系到支配大数据经济和社会活动的基本秩序，每个社会成员在大数据经济竞争中处在同一起跑线上，在保证公民隐私和数据安全的前提下，应当实施开放数据政策，促进数据作为生产要素在市场中充分自由地流动，催生“大众创业、万众创新”的数据经济盛景。再次是发展权利层面的机会均等。就发展机会而言，大数据时代机会平等的关键问题在于，人人都能够平等具有把握数据经济的机会和摄取数据经济财富的能力，从而能够不断利用数据能力素养改善自身待遇、地位。这要求政府和全社会合力弘扬数据文化和推进数据教育，正如涂子沛所指出的：“数据文化是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化。”[12]相关部门需要合理调配社会资源特别是教育资源，将数据知识纳入公民常规教育培训体系，有针对性地补齐能力素质短板，确保机会平等不会流于形式。

(二)分配标准与程序合理原则

当前大数据经济对分配程序正义的冲击，根本原因在于规范大数据经济行为的法律体系尚未完善，大数据作为重要战略资源，趋利避害的方式在于实现分配标准和程序的法制化。一方面是分配标准公正合理。针对当前数据资源分配中存在“数据在谁手里，数据就属于谁”“数据由谁开发，数据收益就属于谁”等不利于原始数据所有者合法权益的分配标准，应当以法律形式明确“数据产权”，厘清大数据生成过程中生成主体的数据权利归属，确保数据来源的合法性，切实保障不同数据权利主体的合法权利。另一方面是分配程序的公正合理。按照统一和公正透明标准，对数据资源分配过程中的每个环节进行程序设计，维护数据主体在数据收集、存储、分析、加工、利用、安全管理以及商业化运用中的正当权益，实现数据资源分配的实际操作规程合理合法。

(三)利益与责任同等分配原则

在当下大数据经济生态下，少数既得利益集团享有数据资产带来的丰厚利益，不愿承担以数据资产造福社会的责任，从而造成分配过程的数据垄断、财富两极分化和责任缺位等问题。应在数据资源分配中恪守利益与责任同等分配原则，具体体现为：首先，明确利益和责任都是社会资源分配的重要内容。具体而言，社会数据资源的分配不仅涵盖数据资产采集、存储、使用、传播、交易、分享等利益性数据资源分配，还包括数据主权、数据隐私权、数据知识产权以及数据风险提示等责任性数据资源分配。其次，杜绝数据特权阶层的出现。享有利益就必须履行责任，绝不允许任何组织与个人只享受数据权利不承担数据责任义务。再次，互联网巨头享有的数据利益越大，应承担更多的责任，包括同等享有收集、使用用户数据的权利与承担隐私数据保护的责任，同等享有出售数据产品利益与承担数据产品风险事故的责任，同等享有网络空间自由与承担维护数据主权和数据安全的责任等。