大数据时代：技术异化与有效治理

　　大数据技术正在广泛而快速地深入到当代社会的经济、教育、医疗、社会治理等各个领域。然而，作为一项综合性技术，“大数据”依然无法回避技术的“双刃剑”属性所带来的负效应。因此，必须深入思考大数据技术的社会效应尤其是技术异化问题，以实现对大数据技术异化的有效防范与治理。
　　技术异化，是指技术作为人类改善生活、促进社会进步的创造物产生了与人们预期相反的负面效应。例如，高技术武器的使用给人类生存带来巨大的危机，信息技术的快捷为网络犯罪提供了便利条件，电子商务可能会把人们变为享乐主义、消费主义的忠实奴仆等，这些都可以说是技术异化的现象。可以看出，每一项新科技的应用与发展，都可能在为人们提供美好生活希冀和憧憬的同时，成为压抑、束缚和否定人类自身的存在。
　　大数据给社会生活带来的积极改变是有目共睹的，但从已知的情况来看，大数据在隐私保护、数据共享、虚拟犯罪、信息乱象等方面，确实给人类社会带来了前所未有的困扰，而在未知领域，大数据同样存在着阻碍人类发展的隐患。“到底是大数据技术控制和规定我们，还是我们控制和规定大数据技术”？应当成为人们关注大数据技术异化问题的实质。尽管上述情况还没有充分表现，但人们对大数据技术异化的担忧却是真实的。
　　产生大数据技术异化的三个原因
　　原因之一：数据崇拜。数据代表理性逻辑与数字化的客观存在，当大数据从量化工具跨越到社会意识领域，它就可能演变成为一种新的意识形态。这种意识形态继人类历史上的土地崇拜、机器崇拜之后，形成了将数据作为信息时代判断是非准则的数据崇拜，使人文精神迷失在由算法法则构建的数字化世界之中。一方面，人们追求大数据的“大”。这种盲从不但可能制造大量信息垃圾，造成资源的极大浪费，还会诱使数据搜集者非法获取数据，甚至在缺乏正常数据交易渠道的情况下，形成地下黑市贩卖数据资源的产业链，导致信息乱象及伦理失范，严重地影响社会的法治和道德建设；另一方面，人们笃信大数据的“数”。尽管有人提出“数据不会说谎”，但使用数据的人却会说谎。当数据成为商品，传播的信息便在一定程度上失去了社会生命和文化生命的原义。
　　原因之二：数据滥用。在大数据时代，当数据成为新兴的财富，数据搜集者为了获取数据，常常使用晦涩的增补服务条款，亦或利用人们点击“确定”的习惯，“合法地”占有用户的信息，使用户变为可被窥视的“透明人”；而大数据使用者因为利益的驱动，会在用户不知情的情况下，利用算法反复地过滤大众的信息，使人仿佛置身于数字版的严酷的“电子全景监狱”之中，让人感到窘迫与无助。研究表明，大数据已经成为商家控制消费者的工具——通过收集、整理和分析消费者的信息大数据，一幅由搜索和在线购买构成的人类主体图像便被刻画出来，商家可据此实现对消费者购买行为的管理、预测和控制。为此，有学者指出，只要数据权属关系一天不得到明晰，使用数据的权利与责任一天得不到统一，这种数据乱象便将一直存在下去。
　　原因之三：监管不力。在以数据采集为前提的大数据技术建构中，各类传感器、网络设备、软件应用等每天都在不停地采集数据，当不同维度的数据汇聚到一定数量时，就可能质变成涉及国家安全的战略资源，而这些数据普遍分布于互联网企业或政府部门的数据库中，一旦某个漏洞被人利用，将存在大规模数据失位和泄露的隐患。据国内有关互联网安全企业评估显示，谷歌、苹果、微软、Adobe等世界著名互联网企业生产的软件产品，均存在着数十至数百计的安全漏洞，这些漏洞严重威胁着大数据平台的安全。此前肆虐全球的勒索病毒，正是黑客利用微软系统漏洞，对政府、高校、医院等公共机构的网络设施进行攻击造成的。国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》强调，“要科学规范利用大数据，切实保障数据安全”，体现了国家层面已经开始关注大数据可能带来的安全的风险隐患。
　　如何有效治理大数据技术异化
　　要解决大数据技术的异化问题，必须以制度的创新为切入点，结合利益分析、监管防范、价值导向等层面进行综合施策，为大数据营造和谐的生态环境，将技术异化限制在一定程度和范围之内。
　　首先，构建完善的大数据法治管理体系。法律是国家长治久安最有效的保障力量，大数据技术的可持续发展离不开配套的法律管理体系。一方面，要加快建立大数据安全审查机制。将敏感、重要的大数据资源和服务纳入到安全审查范畴中，确保大数据源头安全可靠；重点关注重要部门、敏感人员对涉及大数据上传的软件、手机应用的使用，有效控制大数据传播途径；及时追踪通过互联网向境外传递大数据情报的目标，依法打击大数据泄密对象。另一方面，要进一步提升大数据相关法律的可操作性。在《网络安全法》的框架下，制定细则解释和提供判例参考，并加快出台专门的大数据法律法规，赋予大数据法治管理体系在经济、政治、文化、社会领域里的权威性和可操作性，彻底消除大数据社会应用的“灰色地带”。
　　其次，实现数据利益相关者的“帕累托最优”。帕累托最优是经济学关于资源配置的共赢理想状态。在大数据活动中，利益相关者通过授权、交易、共享、分配等方式获取自身利益，但在转瞬即逝的数字世界里，确切地界定数据的权属关系是困难的。因此，唯有实现各方利益的最大化，才可能走出数据利益主客矛盾对立的困境。对于大数据搜集者与大数据使用者来说，重点是建立数据交换场所，明确数据交易、共享边界，提供敏感数据目录清单，在法定的框架下实现双方利益的最大化；对于大数据搜集者、大数据使用者与大数据生产者来说，重点是要保护大数据生产者（主要指大众）的利益，如个人隐私、知识产权和数据去向知情权等。只有在确保大数据生产者的利益不被侵犯的前提下，才能在大数据建设应用中更好地发挥其主观能动性，有效推动社会发展进步，赋予技术完整的价值意义。
　　再次，加强资本控制与摆脱技术依赖。大数据技术异化的实质，是利益相关者之间的博弈，说到底是资本逐利的外现。大数据技术的发展不排斥资本的功能，但当资本目标与公共利益发生冲突时，就要毫不犹豫地选择服从公共利益，对资本控制进行防范。只有明确资本走向，扎牢法治围栏，相关部门对市场中各种违法违规行为严加防范、严厉打击，以法治赢得利益各方的信任，才能让资本有效助推大数据发展。另外，大数据是依靠互联网技术支撑的，摆脱技术上的依赖、提高自主控制能力，也是推进大数据技术异化治理的重要维度。因此，要提高技术创新力度，积极参与大数据技术标准制定，努力实现关键网络设施及软件产品的国产化，摆脱对西方技术的依赖，从根本上提升大数据平台的安全防护能力；进一步提升安全生产管理水平，从“软技术”层面上降低数据泄露风险。
　　最后，坚持科学精神与人文精神的统一。科学精神和人文精神共同构成人的存在条件，有效治理大数据技术的异化既要坚持理性使用大数据，尊重数据的应有价值，提高共享协作意识，还要加强对数据的人文研究，摒弃“数据主义”带来的数据崇拜与垄断。同时，在大数据技术的发展上要抓好“技术共同体”的道德建设。作为信息时代的“技术关键少数”，技术共同体比普通人更具判断技术成果潜在风险的能力，而且他们的专业权威也更容易影响政府决策。因此，在复杂多变的大数据环境下，必须坚持权利与责任相统一的原则，实行“谁搜集谁负责、谁使用谁负责”策略，抓好技术人员共同体的道德建设。