作者：劉潔、宋榮（華中師范大學馬克思主義學院）

　　妥善處理數據共享與隱私保護的關系，是推進社會發展與滿足人民美好生活需求的必然要求。然而，在社會數據化與個人信息數據化的過程中，隱私問題卻逐漸凸顯，這亦使隱私保護成為大力推進數據共享中不可回避的疑難。鑒于此，我們應該對隱私主體進行應有的觀照，避免粗放式的數據獲取與算法獨裁，辯證地看待數據共享與隱私保護的關系，秉承“以人為本”的宗旨發展可信賴的大數據及其相關技術。

　　數據共享與隱私保護的沖突表現

　　首先，在物理空間和網絡空間內對個人數據的大量收集，成為隱私泄露的直接源頭。同時，大數據技術系統以后端所具備的強大數據儲存能力，會在賦予這些數據不同意義后另作他用。

　　其次，技術后臺對數據的“二次使用”往往在未經數據受試者授權的情況下，將數據用于與最初收集數據目的無關的項目，使數據聚合、信息傳播的過程中出現對個人的歧視以及信息失真、信息偽造等現象。

　　再次，在線交往已廣泛滲透到人們的日常生活中，個人作為技術用戶，既是具有服務訴求的消費者，也是潛在的隱私信息提供者。在大型數據庫中技術所展現的巨大潛能與復雜性情況下，隱私侵犯與隱私威脅呈現出多樣化的態勢，且不斷蔓延。

　　最后，在面對個人信息被大量收集和多次使用時，人們會有兩種基本表現：一是樂于進行技術嘗鮮和使用，也愿意讓渡個人隱私以換取相應服務；二是在技術的使用和線上交往中保持謹慎的態度。當隱私泄露、隱私安全威脅等事件引起人們的了解和關注時，人們出于對個人數據泄露的警惕，會減少對技術產品的信任，甚至可能拒絕使用新技術，這就使得隱私問題對數據共享產生消極影響。

　　以上數據共享與隱私保護之間的問題，使人們認為數據共享與隱私保護之間存在矛盾，但這些沖突是數據共享與隱私保護實踐中的結果表現，究其本質則在于技術本身的不完備性、技術使用的不規范性以及在此基礎上多元利益之間的摩擦。數智背景下的隱私保護必須寓于可選擇性的數據共享之中，同時在數據共享過程中不斷改進、完善技術自身，并遵循合理的社會規范。

　　隱私保護的情景依賴性

　　隱私之于人有兩種價值形態：一種是絕對價值，基于人的本能，即個人在特定情況下本能地尋求個體隔離或小群體親密關系，以及人本應擁有的尊嚴和自由；另一種是相對價值，即在地域文化、他人承認或在法律規范層面的意義。隱私的絕對價值與相對價值往往是連貫的，其相對價值是絕對價值在社會環境中的適應。因此，不能將享有隱私簡單地理解為個人權利，擁有、維護和管理隱私的能力在很大程度上取決于一個人的物質、信息和社會環境的屬性，即隱私是具有情境依賴性的，而對于隱私的保護則應探明隱私所處的具體情境。

　　現代信息通信技術背景下網絡在線空間與現實物理空間高度融合，使隱私行為的活動空間不再局限于私密空間內，傳統隱私理論中所預設的公共空間與私人空間的劃分，無法有效解釋當前大數據環境中的隱私問題。面對當前大數據技術對于各種信息大規模收集與分析，隱私的保護也不僅僅意味著對隱私信息邊界的嚴格限制與控制。在一定程度上，人們的日常生活已經離不開對信息通信技術的使用，人們依然希望保證信息流通的適當性，這就需要一個情境完整性的框架來提供嚴謹的、多樣的影響因素來分析人們什么時候會感知到新的信息技術與境況威脅到隱私。

　　這種情境完整性包括兩個方面：一是對多種社會情境以及與之相適應的社會規范的遵循；二是在利用或傳播他人信息時，都應保持信息與原初情境的一致性。盡管對于隱私而言，數據必須轉化為具有語義性的信息才能指涉隱私，但在當前信息與數據高度交互的背景下，脫離當前的數據共享情景，隱私以及隱私保護也無從談起。同時，對于大數據環境下的隱私保護，個人并不具有絕對的權力，而是要在考察數據的收集目的、處理方式、應用價值等具體情境的情況下，進行相對且合理的隱私保護。

　　數據共享的有限性

　　數據共享的基礎是社會的數據化，而數據化是將模擬世界帶入數據環境的過程，其優點在于它能使社會存儲更多的信息并更快速地處理信息。因此，只有將社會的方方面面進行高度精準的數據化并充分流通，才能使其更好地為我們所用。但是，社會數據化的過程必須基于人對于世界的認知，而人對于事物的認識只能是在有限性的范圍內實現，即人的認知能力與外在環境的經驗材料之間的互動所形成的知識的“有限性”。因此，我們不得不承認數據生成與數據共享的有限性。

　　首先，數據表征的有限性。數據是對客觀世界進行記錄與量化的結果，是人類對客觀物質實體的解釋方式。對物的數據化主要是通過信息采集技術和記錄來實現，而人的數據化不僅涉及物理性刻畫，還涉及人類的思維、情緒、愛好等多個方面。這些數據化的過程是基于一定的歸納和參數指標完成的。可見，數據僅能作為一種表征工具，數據所呈現的只是對客觀現實的某種取舍或近似描述，而無法對復雜多元的客觀現實進行完滿的復刻。

　　其次，數據實踐的有限性。實現數據共享的基本手段以互聯網、大數據、人工智能等通信技術作為支撐。技術作為現實問題導向與科學原理相結合的產物，展現出了其對社會“建構”的力量，現代信息技術亦是技術高度數據化的結果，通過對社會高度的數據化來實現數據驅動、萬物互聯的智慧網絡，凸顯了技術、數據中蘊含的科學屬性、客觀性與理性。大數據技術使人們的控制能力、改造能力以及決策能力等實現了外部的延伸，能在有效時間內對大規模的數據進行截取、管理、處理，并整理成為人類所能解讀的信息。然而，到目前為止，作用于數據共享中的人工智能相關技術仍然存在一定程度的技術黑箱問題，其運行方向與規則在適應范圍、能力、可解釋性等方面都存在一定邊界。

　　最后，數據共享應受到社會制度的規約。在社會中，新技術的影響力，既體現在技術的運用效果上，還取決于新技術對于社會規范為應對類似威脅而發展出的既定框架的適應。數據共享是社會發展的階段性表現，盡管數據共享體現了較強的技術屬性，但一種技術要在社會中釋放出長久的生命力，就必須要真正為人類謀求福祉。因此，數據共享應在社會的制度框架內發展。而在數據共享的社會制度框架內就包括了隱私保護的相關條例。因此，在數據共享的過程中應該遵循社會發展的客觀規律，響應大眾需求，不斷修補技術漏洞，以有效保障數據的準確性、完整性以及可用性。這樣就能在保障較高的數據共享率的同時有效保護人們的隱私，逐步實現數據的“可用不可見”，進而營造良好的技術可執行環境與和諧的數據生態環境。