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你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

高校科技伦理教育的三重原则******

　　【专家视角】 

　　作者：谢惠媛、常舒铭（分别系北京航空航天大学马克思主义学院教授，北京航空航天大学马克思主义学院硕士研究生）

　　随着科技的快速发展，科技伦理治理问题日益成为社会各界的关注重点。加强科技伦理治理，需要发挥教育的基础性和关键性作用。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于加强科技伦理治理的意见》（以下简称《意见》）明确指出，要重视科技伦理教育，“将科技伦理教育作为相关专业学科本专科生、研究生教育的重要内容，鼓励高等学校开设科技伦理教育相关课程，教育青年学生树立正确的科技伦理意识，遵守科技伦理要求”。作为培育科技创新领军人才的重要摇篮，高校应加快推进科技伦理教育，把科技伦理纳入教学，培养德才兼备、可堪大用、能担重任的栋梁之才。

　　高校科技伦理教育要取得成效，不仅要遵循科技伦理治理的总体要求，而且要尊重教学规律，聚焦教育对象特点。具体而言，应遵循制度与意识并重、目标与责任并重、规制与引领并重等三项原则。

　　制度与意识并重

　　制度具有规范性和导向性，是开展有效治理的重要保障。然而，单凭制度本身不足以激发遵守规范的自觉，不足以从源头上遏制违法违规行为的发生。事实上，一项制度的贯彻落实从根本上需要深层的伦理意识和道德观念作支撑。就行为性质而言，行为之所以被称作是道德的，主要是因为行为者具有道德认知和伦理自觉，自愿恪守道德规范，而不仅仅是因为行为表现得合乎道德。诚如冯友兰所指出的那样，道德行为是“对于道德价值有觉解，为道德而行的行为”。就制度现状而言，目前我国科技伦理规范和标准有待完善、治理体系尚未成形，与科技发展相伴随的新问题往往倒逼制度作出回应，催生新的规则。在转型升级阶段，伦理意识尤为必要且重要。可以说，不管是制度出台前，还是制度执行过程中，科技伦理意识都是最后一道，也是最根本的一道防线。培养伦理意识与加强制度规范，共同构成科技伦理治理不可忽视的着力点。

　　围绕科技伦理治理的着力点，高校科技伦理教育应双管齐下，激励学生把外在的规范转化为内在的需要。有调查表明，一些理工科学生对科技伦理抱有偏见，不重视学习规章制度，或者理解不全面、不透彻，处于“熟知而非真知”的状态。鉴于此，教师应一方面向学生系统讲解我国相关道德准则和法律法规，介绍国际社会伦理建议书或伦理指南，帮助他们明确科技活动有制可依、有规可守，另一方面给他们讲解道德的本质和功用等基本原理，并借助情景模拟或场景再现等方式，引导他们思考该情境中存在的伦理问题，使其强化伦理信念，做到知其然、知其所以然、知其所以必然，从而在价值理念上捍卫科技伦理的权威性。此外，高校还可通过辩论赛、知识竞赛、社会调研和网络宣传等多种形式，营造教育氛围，多渠道帮助学生把制度规范内化于心，自觉以制度为准绳，在科技活动中始终保持伦理敏感度，发现与抵制违反科技伦理要求的行为，在个体层面真正做到伦理先行。

　　目标与责任并重

　　科学研究与技术应用是有目的性的行为活动。这些目标不仅指向物的推进，关乎某一特定科技领域的突破，同时也应指向人的发展，体现“术”与“道”的有机统一。就《意见》而言，科技伦理治理的总体目标、科技伦理原则等，都不同程度地体现了对人之发展的高度重视。明乎此，才能理解“科技无禁区”的谬误，避免陷入技术“价值中立论”陷阱。与正确理解目标同样重要的是培育责任感。责任与目标紧密相连，在强烈的社会责任感驱动下，科技活动更有可能减少“脱靶”概率、降低伦理风险，更好地服务于人的发展。目标与责任相辅相成，充分体现科技伦理的落脚点。

　　着眼于科技伦理的落脚点，高校科技伦理教育应帮助学生全面深入地把握科技活动的目标，培养与提升社会责任感。当前，一部分大学生单纯关注技术的推进，却忽视技术的根本指向，忽略人的发展问题。他们认为应严格区分研究与应用，主张前者在价值上是中立的，不应为其设置禁区，也无须承担社会责任。但通观生命科学、合成生物学和人工智能等高新技术领域，不难发现，科学研究与技术研发应用之间的边界逐渐变得模糊。加之，科技领域本身专业性强、技术壁垒高，事前风险研判难度大。著名的“科林格里奇困境”提醒我们，当代科学技术的可控性正变得越来越小，技术对人的影响很难在短期内清晰把握，只有通过人与技术的交互关系才能逐步呈现出来，但此时技术已对社会产生广泛且深远的影响。对此，高校科技伦理教育应引导学生关注人的发展问题，从工具理性和价值理性等多个角度思考行为责任，负责任地开展创新性研究。

　　规制与引领并重

　　科技向善具体表现为，科技活动遵守道德准则，要满足人民对美好生活的需要。从这个意义上讲，科技伦理的作用首先表现为，给科技活动提供必要规范，避免其侵害人的生命安全、身心健康和人格尊严，防止其危害社会安全、公共安全、生物安全和生态安全。除此以外，科技伦理还应发挥价值引领作用，引导科技朝着增进人类福祉的方向发展，使科技更好地造福人类。换言之，科技伦理不仅要扮演好“守门人”角色，为制度制定、伦理审查和监管等提供价值支撑，而且还应为研究指引新方向、提供新空间。

　　从科技伦理的作用功能出发，高校科技伦理教育应帮助学生掌握与守好科技活动的底线和红线，同时帮助他们合理把握人与技术的共在关系，多维理解生活图景，使其在深化认识过程中激发主动性和创造力，以科技呈现生活的丰富样态，避免技术应用挤压生活空间而导致生活扁平化。这是实现科技创新与科技伦理良性互动的应有之义，也是助推人民群众过上有尊严的美好生活的必然要求。

　　高校科技伦理教育事关科技人才队伍建设、事关科技发展方向，是加强科技伦理治理的基础性、长远性要素。必须坚持正确原则，切实做到意识与制度并重、责任与目标并重、引领与规制并重，在培养更具伦理精神的未来科技工作者方面发挥更为积极的作用。

　　《光明日报》（ 2023年01月03日 15版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）