妥善处理数据共享与隐私保护的关系，是推进社会发展与满足人民美好生活需求的必然要求。然而，在社会数据化与个人信息数据化的过程中，隐私问题却逐渐凸显，这亦使隐私保护成为大力推进数据共享中不可回避的疑难。鉴于此，我们应该对隐私主体进行应有的观照，避免粗放式的数据获取与算法独裁，辩证地看待数据共享与隐私保护的关系，秉承“以人为本”的宗旨发展可信赖的大数据及其相关技术。
数据共享与隐私保护的冲突表现
首先，在物理空间和网络空间内对个人数据的大量收集，成为隐私泄露的直接源头。同时，大数据技术系统以及后端所具备的强大数据储存能力，会在赋予这些数据不同意义后另作他用。其次，技术后台对数据的“二次使用”往往在未经数据受试者授权的情况下，将数据用于与最初收集数据目的无关的项目，使数据聚合、信息传播的过程中出现对个人的歧视以及信息失真、信息伪造等现象。再次，在线交往已广泛渗透到人们的日常生活中，个人作为技术用户，既是具有服务诉求的消费者，也是潜在的隐私信息提供者。在大型数据库中技术所展现的巨大潜能与复杂性情况下，隐私侵犯与隐私威胁呈现出多样化的态势，且不断蔓延。最后，在面对个人信息被大量收集和多次使用时，人们会有两种基本表现：一是乐于进行技术尝鲜和使用，也愿意让渡个人隐私以换取相应服务；二是在技术的使用和线上交往中保持谨慎的态度。当隐私泄露、隐私安全威胁等事件引起人们的了解和关注时，人们出于对个人数据泄露的警惕，会减少对技术产品的信任，甚至可能拒绝使用新技术，这就使得隐私问题对数据共享产生消极影响。以上数据共享与隐私保护之间的问题，使人们认为数据共享与隐私保护之间存在矛盾，但这些冲突是数据共享与隐私保护实践中的结果表现，究其本质则在于技术本身的不完备性、技术使用的不规范性以及在此基础上多元利益之间的摩擦。数智背景下的隐私保护必须寓于可选择性的数据共享之中，同时在数据共享过程中不断改进、完善技术自身，并遵循合理的社会规范。
隐私保护的情景依赖性
隐私之于人有两种价值形态：一种是绝对价值，基于人的本能，即个人在特定情况下本能地寻求个体隔离或小群体亲密关系，以及人本应拥有的尊严和自由；另一种是相对价值，即在地域文化、他人承认或在法律规范层面的意义。隐私的绝对价值与相对价值往往是连贯的，其相对价值是绝对价值在社会环境中的适应。因此，不能将享有隐私简单地理解为个人权利，拥有、维护和管理隐私的能力在很大程度上取决于一个人的物质、信息和社会环境的属性，即隐私是具有情境依赖性的，而对于隐私的保护则应探明隐私所处的具体情境。现代信息通信技术背景下网络在线空间与现实物理空间高度融合，使隐私行为的活动空间不再局限于私密空间内，传统隐私理论中所预设的公共空间与私人空间的划分，无法有效解释当前大数据环境中的隐私问题。面对当前大数据技术对于各种信息大规模收集与分析，隐私的保护也不仅仅意味着对隐私信息边界的严格限制与控制。在一定程度上，人们的日常生活已经离不开对信息通信技术的使用，人们依然希望保证信息流通的适当性，这就需要一个情境完整性的框架来提供严谨的、多样的影响因素来分析人们什么时候会感知到新的信息技术与境况威胁到隐私。这种情境完整性包括两个方面：一是对多种社会情境以及与之相适应的社会规范的遵循；二是在利用或传播他人信息时，都应保持信息与原初情境的一致性。尽管对于隐私而言，数据必须转化为具有语义性的信息才能指涉隐私，但在当前信息与数据高度交互的背景下，脱离当前的数据共享情景，隐私以及隐私保护也无从谈起。同时，对于大数据环境下的隐私保护，个人并不具有绝对的权力，而是要在考察数据的收集目的、处理方式、应用价值等具体情境的情况下，进行相对且合理的隐私保护。
数据共享的有限性
数据共享的基础是社会的数据化，而数据化是将模拟世界带入数据环境的过程，其优点在于它能使社会存储更多的信息并更快速地处理信息。因此，只有将社会的方方面面进行高度精准的数据化并充分流通，才能使其更好地为我们所用。但是，社会数据化的过程必须基于人对于世界的认知，而人对于事物的认识只能是在有限性的范围内实现，即人的认知能力与外在环境的经验材料之间的互动所形成的知识的“有限性”。因此，我们不得不承认数据生成与数据共享的有限性。首先，数据表征的有限性。数据是对客观世界进行记录与量化的结果，是人类对客观物质实体的解释方式。对物的数据化主要是通过信息采集技术和记录来实现，而人的数据化不仅涉及物理性刻画，还涉及人类的思维、情绪、爱好等多个方面。这些数据化的过程是基于一定的归纳和参数指标完成的。可见，数据仅能作为一种表征工具，数据所呈现的只是对客观现实的某种取舍或近似描述，而无法对复杂多元的客观现实进行完满的复刻。其次，数据实践的有限性。实现数据共享的基本手段以互联网、大数据、人工智能等通信技术作为支撑。技术作为现实问题导向与科学原理相结合的产物，展现出了其对社会“建构”的力量，现代信息技术亦是技术高度数据化的结果，通过对社会高度的数据化来实现数据驱动、万物互联的智慧网络，凸显了技术、数据中蕴含的科学属性、客观性与理性。大数据技术使人们的控制能力、改造能力以及决策能力等实现了外部的延伸，能在有效时间内对大规模的数据进行截取、管理、处理，并整理成为人类所能解读的信息。然而，到目前为止，作用于数据共享中的人工智能相关技术仍然存在一定程度的技术黑箱问题，其运行方向与规则在适应范围、能力、可解释性等方面都存在一定边界。最后，数据共享应受到社会制度的规约。在社会中，新技术的影响力，既体现在技术的运用效果上，还取决于新技术对于社会规范为应对类似威胁而发展出的既定框架的适应。数据共享是社会发展的阶段性表现，尽管数据共享体现了较强的技术属性，但一种技术要在社会中释放出长久的生命力，就必须要真正为人类谋求福祉。因此，数据共享应在社会的制度框架内发展。而在数据共享的社会制度框架内就包括了隐私保护的相关条例。因此，在数据共享的过程中应该遵循社会发展的客观规律，响应大众需求，不断修补技术漏洞，以有效保障数据的准确性、完整性以及可用性。这样就能在保障较高的数据共享率的同时有效保护人们的隐私，逐步实现数据的“可用不可见”，进而营造良好的技术可执行环境与和谐的数据生态环境。
来源： 中国社会科学网-中国社会科学报作者：刘洁、宋荣（华中师范大学马克思主义学院）
