一年一度的打假晚會(huì)如期舉行，“隱私數(shù)據(jù)”成為核心關(guān)鍵詞。

不論是免費(fèi)Wi-Fi盜取位置信息，還是兒童智能手表成為竊聽(tīng)工具，都在揭露一個(gè)事實(shí)：

技術(shù)的進(jìn)一步擴(kuò)張，正在壓縮人們的隱私邊界。

晚會(huì)又舉了一個(gè)例子：用戶只需要瀏覽網(wǎng)頁(yè)，技術(shù)公司便可抓取MAC地址，然后匹配到手機(jī)號(hào)，方便營(yíng)銷公司精準(zhǔn)營(yíng)銷。

受利益驅(qū)動(dòng)，技術(shù)成了灰色產(chǎn)業(yè)鏈的掘金鏟，用戶所瀏覽的商品信息、瀏覽時(shí)長(zhǎng)、興趣愛(ài)好等非生物特征信息都是該技術(shù)的“原料”，成為另一個(gè)隱私泄露重災(zāi)區(qū)。

這實(shí)際上是去年「人臉識(shí)別」話題的延續(xù)，只不過(guò)隱私數(shù)據(jù)從人臉這類生物特征信息，變成了非生物特征信息，但本質(zhì)上是對(duì)技術(shù)侵犯隱私的又一次曝光。

長(zhǎng)久以來(lái)，圍繞技術(shù)和隱私的討論不勝枚舉，人們對(duì)二者何為第一性并未達(dá)成共識(shí)，但基本上都承認(rèn)，兩者之間并非零和博弈，關(guān)鍵在于如何劃分技術(shù)、隱私數(shù)據(jù)和商業(yè)行為的「邊界」。

失控的數(shù)據(jù)

2021年的3·15晚會(huì)上，央視披露了多家企業(yè)非法抓取人臉數(shù)據(jù)，寶馬、科勒衛(wèi)浴等品牌被點(diǎn)名批評(píng)。

半年之后，便利蜂鋪設(shè)攝像頭采集數(shù)據(jù)事件再將數(shù)據(jù)隱私推上輿論高地。

兩起事件不過(guò)是諸多企業(yè)收集數(shù)據(jù)的縮影，而在人們的生產(chǎn)生活中，這樣的例子比比皆是：

上下班要刷臉打卡，進(jìn)入小區(qū)要刷臉解鎖，商場(chǎng)購(gòu)物則少不了攝像頭的“監(jiān)控”。

這些只是線下場(chǎng)景收集的數(shù)據(jù)。在線上，用戶的個(gè)人資料、興趣愛(ài)好等數(shù)據(jù)同樣會(huì)被抓取，用以推薦更為合適的商品、文章、圖片、視頻等內(nèi)容。

在由大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)成的數(shù)字化時(shí)代，人們已經(jīng)無(wú)法避免被收集個(gè)人數(shù)據(jù)的情況，只不過(guò)線下收集的數(shù)據(jù)以個(gè)人生物特征信息（人臉、指紋等）居多，更容易引起人們的關(guān)注，而線上收集的個(gè)人數(shù)據(jù)，則尚未引起足夠的重視。

但殊途同歸，收集數(shù)據(jù)不是目的，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值才是企業(yè)的追求。不論線上線下，圍繞數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的利益鏈條，已經(jīng)深入到諸多企業(yè)的血管之中。

在這利益鏈條中，有的被稱之為灰色交易，比如直接倒賣隱私數(shù)據(jù)，有的卻又在法律監(jiān)管之外，比如收集數(shù)據(jù)優(yōu)化推薦算法，通過(guò)推送個(gè)性化商品和廣告來(lái)達(dá)成交易。

“有效數(shù)據(jù)越多，價(jià)值量越大。”一位數(shù)據(jù)公司數(shù)據(jù)中心VP告訴掘金志，現(xiàn)在很多算法都需要大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練、優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)更加智能化的推送。

這也是諸多公司冒著風(fēng)險(xiǎn)去收集包括人臉在內(nèi)的數(shù)據(jù)的原因：利用數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整營(yíng)銷策略，去觸及更多有效用戶，達(dá)成交易、產(chǎn)生收益。

簡(jiǎn)單舉個(gè)例子：商戶開(kāi)業(yè)初期，數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)女性消費(fèi)者偏多，那么在隨后的供貨清單里，其產(chǎn)品也會(huì)傾向于女性。

另一個(gè)比較有趣的現(xiàn)象是，此前有很多APP，不給個(gè)人信息就無(wú)法用。

在眾多APP的解釋中，收取個(gè)人信息數(shù)據(jù)是為了更好地推薦內(nèi)容，但“不給就無(wú)法用”實(shí)際上暴露了其真實(shí)目的：嘴里都是誠(chéng)意，實(shí)際上干的都是生意。

“一方面，更好地推薦內(nèi)容利于增強(qiáng)用戶黏性；另一方面，APP要通過(guò)收集用戶數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建用戶畫像，方便與廣告主進(jìn)行協(xié)商談判，來(lái)談合作。”

一名負(fù)責(zé)廣告投放業(yè)務(wù)的員工表示，在結(jié)算方式一樣的情況下，合適的投放平臺(tái)，可以帶來(lái)三方共贏的局面：

“廣告主能降低有效用戶的獲客成本，APP所有方獲得廣告投放收益，而用戶則得到了更多優(yōu)質(zhì)好看的內(nèi)容?！?/p>

但這種“贏”實(shí)際建立在用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，換言之，這場(chǎng)數(shù)據(jù)交易，實(shí)則獲益者只有兩個(gè)：廣告主獲得精準(zhǔn)曝光，獲客成本進(jìn)一步降低，并能從其他商品上進(jìn)行轉(zhuǎn)化；APP方則獲得廣告收益。至于用戶，除了要被販賣數(shù)據(jù)之外，還可能通過(guò)廣告進(jìn)行商品消費(fèi)。雖然用戶也可能不會(huì)花錢買產(chǎn)品，也不會(huì)產(chǎn)生任何直接經(jīng)濟(jì)損失，但通過(guò)其數(shù)據(jù)交易，其他兩方獲益，己方也會(huì)承擔(dān)「交易成本」，即便這種成本不可見(jiàn)。

這正如紀(jì)錄片《監(jiān)視資本主義:智能陷阱》所言：“如果你沒(méi)有花錢買產(chǎn)品，那么你就是待價(jià)而沽的商品?！?/strong>

某行業(yè)人士告訴掘金志，由于相關(guān)方以提供服務(wù)為借口采集數(shù)據(jù)，消費(fèi)者實(shí)際上處于弱勢(shì)地位，即便消費(fèi)者具備一定的警惕性和保護(hù)意識(shí)，在拒絕采集數(shù)據(jù)就無(wú)法享受基本服務(wù)的情況下，也不得不捏著鼻子簽下這類“不平等條約”。

在這種不對(duì)等的關(guān)系中，生產(chǎn)者的強(qiáng)勢(shì)與消費(fèi)者的弱勢(shì)，使得數(shù)據(jù)交易越來(lái)越泛濫，加上缺乏有效的監(jiān)管措施，收集個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的行為也愈發(fā)猖獗，逐漸走向失控。

膨脹的「信息繭房」

對(duì)于許多人而言，生物特征信息比非生物特征信息的隱私保護(hù)層級(jí)更高。

通常情況下，生物特征信息（人臉、指紋等）與資金賬戶、社交關(guān)系等密切相關(guān)，一旦發(fā)生泄漏，所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)損失在某種程度上是「可預(yù)知」的，損失也是相對(duì)「可控」的。

以人臉數(shù)據(jù)為例，發(fā)生數(shù)據(jù)泄露之后，用戶首當(dāng)其沖可預(yù)知到賬戶安全，然后通過(guò)各種手段凍結(jié)賬戶。

而非生物特征信息（興趣、愛(ài)好等）由于風(fēng)險(xiǎn)損失的「不可預(yù)估」，普通用戶很難有一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)。

例如，在注冊(cè)APP時(shí)，用戶被要求填寫基礎(chǔ)資料、個(gè)人愛(ài)好等信息。這個(gè)過(guò)程中，用戶只需要支付時(shí)間成本，而不會(huì)產(chǎn)生直接利益損失，就能夠獲得更精準(zhǔn)的信息推送服務(wù)。

但命運(yùn)贈(zèng)送的禮物，早已暗中標(biāo)好了價(jià)格。

這些數(shù)據(jù)雖然不會(huì)直接帶來(lái)?yè)p失，但危害或許更大。在這些數(shù)據(jù)的加持下，各種推薦算法橫空出世，構(gòu)建了一張張封閉的「信息繭房」，繭房里的用戶們，成為一茬茬被收割的對(duì)象。

大數(shù)據(jù)殺熟可以說(shuō)是比較明顯的一類收割方式。

系統(tǒng)通過(guò)抓取用戶在線時(shí)長(zhǎng)、消費(fèi)記錄等特征值，將用戶按標(biāo)簽分組，然后推送不同的折扣，給新用戶優(yōu)惠，老用戶高貴。

人們常說(shuō)的消費(fèi)主義也與之相關(guān)，許多用戶在購(gòu)物平臺(tái)上購(gòu)買商品，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的瀏覽記錄、時(shí)長(zhǎng)、輸入標(biāo)簽、好友等等，推送其可能喜歡的商品，并且一發(fā)不可收拾。最后用戶可能買了一大堆并不實(shí)用的商品。

這兩種都比較常見(jiàn)，但商家只是為了賺取更多利潤(rùn)，雖然面黑，卻也至少在法律監(jiān)管之內(nèi)。

但從另一個(gè)角度看，基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的推薦算法，如果沒(méi)有得到有效引導(dǎo)，那么將會(huì)帶來(lái)「社會(huì)性災(zāi)難」。

品牌傳播有一種常用技巧，叫培養(yǎng)用戶心智。最典型的莫過(guò)于“鉆石恒久遠(yuǎn)，一顆永流傳”這句廣告，把鉆石和愛(ài)情畫上等號(hào)，成為結(jié)婚不可或缺之物。實(shí)際上，鉆石本身價(jià)值不如黃金，但仍有無(wú)數(shù)男女為之傾倒。

羅馬的建成并非一朝一夕，培養(yǎng)用戶心智，也不可能一蹴而就，而是潛移默化、春風(fēng)化雨。

以最近被討論得較多的豆瓣為例：

豆瓣曾于2012年上線了“豆瓣猜”功能，根據(jù)官方定義，該功能如下：

“你的個(gè)人推薦是根據(jù)你的收藏和評(píng)價(jià)自動(dòng)得出的，每個(gè)人的推薦清單都不同。你的收藏和評(píng)價(jià)越多，豆瓣給你的推薦會(huì)越準(zhǔn)確和豐富。每天推薦的內(nèi)容可能會(huì)有變化。隨著豆瓣的長(zhǎng)大，給你推薦的內(nèi)容也會(huì)越來(lái)越準(zhǔn)?！?/p>

毫無(wú)疑問(wèn)，該功能的初心是為了給用戶提供更優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，包括現(xiàn)在許多短視頻APP，在使用推薦算法的時(shí)候，直接目的是增強(qiáng)用戶黏性，然后通過(guò)廣告投放變現(xiàn)。

但這類推薦實(shí)際上會(huì)形成一個(gè)「信息繭房」，即用戶在某一類別的內(nèi)容下熏陶太久，很難再接收到其他跨行業(yè)的內(nèi)容，從而造成信息阻塞。在這個(gè)「繭房」里面的用戶，每天都受到同質(zhì)化內(nèi)容的沖擊，思維也會(huì)受到影響，趨于單一甚至極端。

一份對(duì)豆瓣的研究表明，豆瓣由于是小組機(jī)制，以組為單位的信息交流較為封閉，受推薦算法影響，組內(nèi)成員接收到的內(nèi)容更為單一（精準(zhǔn)）。整個(gè)小組就是一間房屋，只接受來(lái)自推薦算法的投喂，而拒絕跨行業(yè)交流，所以不難理解豆瓣出現(xiàn)的一些極端言論。

如果這種推薦算法被用于輿論戰(zhàn)，比如在俄烏事件中，F(xiàn)acebook允許用戶發(fā)表任何關(guān)于俄烏領(lǐng)導(dǎo)人的仇恨言論，那么許多人可能都會(huì)接收到更多類似言論，從而帶來(lái)嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題。

所以，看起來(lái)沒(méi)那么重要的數(shù)據(jù)，在推薦算法的放大下，影響也會(huì)被放大無(wú)數(shù)倍。即便一開(kāi)始，推薦算法是出于好意，但若缺少有效監(jiān)督，最終會(huì)釀成惡果。

技術(shù)、監(jiān)管與商業(yè)行為

“技術(shù)僅是一種手段，它本身并無(wú)善惡，一切取決于人從中造出什么，它為什么目的而服務(wù)于人，人將置于什么條件下?！?/p>

德國(guó)存在主義哲學(xué)家雅斯貝爾斯如是說(shuō)。

互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等新技術(shù)確實(shí)帶來(lái)了生產(chǎn)生活的改變，同時(shí)重鑄了商業(yè)模式，但技術(shù)與人之間的關(guān)系卻產(chǎn)生了「滯后效應(yīng)」。

所謂滯后效應(yīng)是指，法律監(jiān)管、民眾意識(shí)的覺(jué)醒，落后于新技術(shù)的演變，這種時(shí)間差所導(dǎo)致的認(rèn)知差異很容易引起爭(zhēng)議，而這種爭(zhēng)議又因利益主體而有著截然不同的態(tài)度。

以人臉識(shí)別為例，該技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到視頻監(jiān)控、消費(fèi)電子等場(chǎng)景，但不同的采集主體，人們卻表達(dá)了不同意見(jiàn)。

比如，疫情防控需要采集人臉信息，幾乎沒(méi)有人表示反對(duì)，但對(duì)于商店收集人臉，卻有百般不愿。

“對(duì)公權(quán)力的信服，使人們相信公權(quán)力收集人臉信息是為了大眾安全與福祉?！?/p>

一位法律行業(yè)人士表示，這種信任在商業(yè)層面卻恰好相反：當(dāng)人臉識(shí)別技術(shù)被用于發(fā)展商業(yè)時(shí)，人們對(duì)生物特征信息相當(dāng)敏感，甚至可以說(shuō)抵觸。

因?yàn)榍罢邔儆诶婀蚕恚⑶矣姓硶?，人們相信前者有能力?lái)保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)安全。但后者是純商業(yè)行為，消費(fèi)者從中無(wú)法獲得利益，并且存在很大的信任危機(jī)。

在這段時(shí)間差里，由于缺乏針對(duì)性的法律加以監(jiān)管，隱私、技術(shù)、商業(yè)、監(jiān)管四者之間存在一片模糊地帶，成為灰色產(chǎn)業(yè)鏈的沃土。

《個(gè)人信息保護(hù)法》和《數(shù)據(jù)安全法》的出臺(tái)，一定程度上規(guī)范了行業(yè)，但從監(jiān)管層面來(lái)看，隱私與技術(shù)、商業(yè)行為之間的界限仍然不夠明晰。

以生物特征信息為例，哪些信息可以采集、哪些信息不可以采集，什么時(shí)候能用，什么時(shí)候不能用，尚未有國(guó)家層面的正式法律依據(jù)做支撐。

舉個(gè)例子，現(xiàn)在很多技術(shù)公司在做「智能商業(yè)」，也就是通過(guò)采集數(shù)據(jù)來(lái)給商戶營(yíng)銷服務(wù)。人臉信息在《個(gè)人信息保護(hù)法》有明確規(guī)定，企業(yè)私自采集人臉并商用屬于違法行為。

技術(shù)公司已經(jīng)可以通過(guò)技術(shù)手段，比如數(shù)據(jù)脫敏，來(lái)規(guī)避掉人臉信息，而采集性別、年齡、穿著、用戶行為等其他信息，這部分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)際上處于上述提及的灰色地帶之中。

這些數(shù)據(jù)能不能采？是一個(gè)問(wèn)題。

另一個(gè)問(wèn)題是，針對(duì)線上用戶的推薦算法，其采集的數(shù)據(jù)范圍、類型等要不要加以限制？

一位數(shù)據(jù)公司VP告訴掘金志，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)實(shí)際上處于線上線下融合發(fā)展的階段，任何一端的監(jiān)管缺失，都會(huì)帶來(lái)很嚴(yán)重的問(wèn)題。

雖然2022年1月出臺(tái)了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》，對(duì)推薦算法進(jìn)行規(guī)制，但在數(shù)據(jù)采集方面仍然缺少約束。

比如，今年315之后，淘寶、抖音、微博等APP上線了算法關(guān)閉鍵，用戶可關(guān)閉“個(gè)性化推薦”，不過(guò)實(shí)際影響可能有限。

某行業(yè)人士表示，關(guān)閉“個(gè)性化推薦”存在彈性：其一，只是降低了內(nèi)容的相關(guān)度；其二，仍然可以通過(guò)別的算法（如近鄰算法）來(lái)感知消費(fèi)者的喜好；其三，APP仍然可以采集隱私數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，這并不意味著該功能無(wú)用。在他看來(lái)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)代商業(yè)不可缺少的一部分，是發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)“資源”，幾乎不太可能割裂數(shù)據(jù)與商業(yè)之間的聯(lián)系。

“如果要?jiǎng)澐蛛[私數(shù)據(jù)、技術(shù)與商業(yè)行為之間的邊界，需要企業(yè)、消費(fèi)者、監(jiān)管方、媒體等多方參與?！?/p>

而這又將是一場(chǎng)持久的「利益博弈」。雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))雷峰網(wǎng)

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