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

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

技術(shù)的進一步擴張，正在壓縮人們的隱私邊界。

晚會又舉了一個例子：用戶只需要瀏覽網(wǎng)頁，技術(shù)公司便可抓取MAC地址，然后匹配到手機號，方便營銷公司精準營銷。

受利益驅(qū)動，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、瀏覽時長、興趣愛好等非生物特征信息都是該技術(shù)的“原料”，成為另一個隱私泄露重災(zāi)區(qū)。

這實際上是去年「人臉識別」話題的延續(xù)，只不過隱私數(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)上是對技術(shù)侵犯隱私的又一次曝光。

長久以來，圍繞技術(shù)和隱私的討論不勝枚舉，人們對二者何為第一性并未達成共識，但基本上都承認，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)浴等品牌被點名批評。

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，進入小區(qū)要刷臉解鎖，商場購物則少不了攝像頭的“監(jiān)控”。

這些只是線下場景收集的數(shù)據(jù)。在線上，用戶的個人資料、興趣愛好等數(shù)據(jù)同樣會被抓取，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)字化時代，人們已經(jīng)無法避免被收集個人數(shù)據(jù)的情況，只不過線下收集的數(shù)據(jù)以個人生物特征信息（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，通過推送個性化商品和廣告來達成交易。

“有效數(shù)據(jù)越多，價值量越大。”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)來訓(xùn)練、優(yōu)化，從而實現(xiàn)更加智能化的推送。

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

簡單舉個例子：商戶開業(yè)初期，數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)女性消費者偏多，那么在隨后的供貨清單里，其產(chǎn)品也會傾向于女性。

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

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

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

一名負責(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，可以帶來三方共贏的局面：

“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。”

但這種“贏”實際建立在用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，換言之，這場數(shù)據(jù)交易，實則獲益者只有兩個：廣告主獲得精準曝光，獲客成本進一步降低，并能從其他商品上進行轉(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，還可能通過廣告進行商品消費。雖然用戶也可能不會花錢買產(chǎn)品，也不會產(chǎn)生任何直接經(jīng)濟損失，但通過其數(shù)據(jù)交易，其他兩方獲益，己方也會承擔(dān) 「交易成本」 ，即便這種成本不可見。

這正如紀錄片《監(jiān)視資本主義:智能陷阱》所言： “如果你沒有花錢買產(chǎn)品，那么你就是待價而沽的商品。”

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)， 消費者實際上處于弱勢地位 ，即便消費者具備一定的警惕性和保護意識，在拒絕采集數(shù)據(jù)就無法享受基本服務(wù)的情況下，也不得不捏著鼻子簽下這類“不平等條約”。

在這種不對等的關(guān)系中，生產(chǎn)者的強勢與消費者的弱勢，使得數(shù)據(jù)交易越來越泛濫，加上缺乏有效的監(jiān)管措施，收集個人隱私數(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層級更高。

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)險損失在某種程度上是「可預(yù)知」的，損失也是相對「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，然后通過各種手段凍結(jié)賬戶。

而非生物特征信息（興趣、愛好等）由于風(fēng)險損失的「不可預(yù)估」，普通用戶很難有一個直觀的認識。

例如，在注冊APP時，用戶被要求填寫基礎(chǔ)資料、個人愛好等信息。這個過程中，用戶只需要支付時間成本，而不會產(chǎn)生直接利益損失，就能夠獲得更精準的信息推送服務(wù)。

但命運贈送的禮物，早已暗中標好了價格。

這些數(shù)據(jù)雖然不會直接帶來損失，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象。

大數(shù)據(jù)殺熟可以說是比較明顯的一類收割方式。

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

人們常說的消費主義也與之相關(guān)，許多用戶在購物平臺上購買商品，系統(tǒng)會根據(jù)用戶的瀏覽記錄、時長、輸入標簽、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用的商品。

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

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

品牌傳播有一種常用技巧，叫培養(yǎng)用戶心智。最典型的莫過于“鉆石恒久遠，一顆永流傳”這句廣告，把鉆石和愛情畫上等號，成為結(jié)婚不可或缺之物。實際上，鉆石本身價值不如黃金，但仍有無數(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：

“你的個人推薦是根據(jù)你的收藏和評價自動得出的，每個人的推薦清單都不同。你的收藏和評價越多，豆瓣給你的推薦會越準確和豐富。每天推薦的內(nèi)容可能會有變化。隨著豆瓣的長大，給你推薦的內(nèi)容也會越來越準。”

毫無疑問，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候，直接目的是增強用戶黏性，然后通過廣告投放變現(xiàn)。

但這類推薦實際上會形成一個「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「繭房」里面的用戶，每天都受到同質(zhì)化內(nèi)容的沖擊，思維也會受到影響，趨于單一甚至極端。

一份對豆瓣的研究表明，豆瓣由于是小組機制，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）。整個小組就是一間房屋，只接受來自推薦算法的投喂，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接收到更多類似言論，從而帶來嚴重的社會問題。

所以，看起來沒那么重要的數(shù)據(jù)，在推薦算法的放大下，影響也會被放大無數(shù)倍。即便一開始，推薦算法是出于好意，但若缺少有效監(jiān)督，最終會釀成惡果。

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。”

德國存在主義哲學(xué)家雅斯貝爾斯如是說。

互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等新技術(shù)確實帶來了生產(chǎn)生活的改變，同時重鑄了商業(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、民眾意識的覺醒，落后于新技術(shù)的演變，這種時間差所導(dǎo)致的認知差異很容易引起爭議，而這種爭議又因利益主體而有著截然不同的態(tài)度。

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

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

“對公權(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。”

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)人臉識別技術(shù)被用于發(fā)展商業(yè)時，人們對生物特征信息相當(dāng)敏感，甚至可以說抵觸。

因為前者屬于利益共享，并且有政府背書，人們相信前者有能力來保護個人數(shù)據(jù)安全。但后者是純商業(yè)行為，消費者從中無法獲得利益，并且存在很大的信任危機。

在這段時間差里，由于缺乏針對性的法律加以監(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。

《個人信息保護法》和《數(shù)據(jù)安全法》的出臺，一定程度上規(guī)范了行業(yè)，但從監(jiān)管層面來看，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，什么時候能用，什么時候不能用，尚未有國家層面的正式法律依據(jù)做支撐。

舉個例子，現(xiàn)在很多技術(shù)公司在做 「智能商業(yè)」 ，也就是通過采集數(shù)據(jù)來給商戶營銷服務(wù)。人臉信息在《個人信息保護法》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)可以通過技術(shù)手段，比如數(shù)據(jù)脫敏，來規(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，這部分數(shù)據(jù)實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？是一個問題。

另一個問題是，針對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，都會帶來很嚴重的問題。

雖然2022年1月出臺了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》，對推薦算法進行規(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“個性化推薦”，不過實際影響可能有限。

某行業(yè)人士表示，關(guān)閉“個性化推薦”存在彈性：其一，只是降低了內(nèi)容的相關(guān)度；其二，仍然可以通過別的算法（如近鄰算法）來感知消費者的喜好；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用。在他看來，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。

“如果要劃分隱私數(shù)據(jù)、技術(shù)與商業(yè)行為之間的邊界，需要企業(yè)、消費者、監(jiān)管方、媒體等多方參與。”

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

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