吴晓霞|智能时代隐私保护与数据利用的平衡机制构建研究

智能时代隐私保护与数据利用的平衡机制构建研究

吴晓霞

天津师范大学新闻与传播学院

摘 要:信息技术推动了社会进步,也引发了对个人信息保护的深入讨论。本文基于文献分析法,研究了智能时代信息技术发展带来的社会进步与个人信息保护之间的复杂关系,分析了当前数据利用与隐私保护面临的挑战及其内在关联,提出从法律政策、技术创新和个人意识三个层面构建二者平衡的机制,旨在为智能时代的个人信息保护提供参考。

关键词:智能时代;隐私保护;数据利用

一、引 言

智能时代是人类发展历史上的一个重要阶段,它以信息技术的飞速发展为标志,涵盖了互联网、大数据、人工智能等多个前沿领域。这些技术的深度融合与广泛应用,不仅极大地提升了生产力水平,促进了全球经济的增长,还改变了人们的生活方式、工作模式以及思维方式。在智能时代,数据被誉为“新石油”,成为驱动创新和经济增长的关键要素;然而,它也给人们的生活带来了一系列挑战,比如在个人信息保护方面。海量个人数据的生成与流转使隐私泄露、数据滥用、算法偏见等问题频发,危及个人权益与社会稳定。如何在享受技术红利的同时有效规避隐私风险,已成为智能时代亟待破解的重大命题。本文基于文献分析法,研究了智能时代下信息技术发展带来的社会进步与个人信息保护之间的复杂关系,分析了当前数据利用与隐私保护面临的挑战及其内在关联,提出从法律政策、技术创新和个人意识三个层面构建二者平衡的机制,旨在为智能时代的个人信息保护提供参考。

二、智能时代个人信息保护面临的挑战

(一)数据泄露与安全风险

数据泄露与安全风险的成因归结为两类:一是技术漏洞和黑客攻击的外部威胁,二是内部管理疏忽与员工失误的内生隐患。外部威胁指的是黑客利用软件、硬件及网络系统中隐蔽的技术漏洞,采取SQL注入、零日攻击等手段窃取信息。2017年WannaCry勒索病毒便是利用了未修补的系统漏洞,迅速蔓延,造成数据安全危机。内部隐患指的是管理疏忽和员工失误,如不合规的数据处理流程、疏于加密的存储习惯以及对钓鱼邮件的轻率点击,甚至某些情况下,内部人员的故意泄密行为,也逐渐演变为重大隐患。鉴于此,智能时代数据安全面临严峻形势。虽然技术防护手段不断演进,但在日益复杂的网络攻击时仍显不足,加密技术、入侵检测系统与防火墙等工具的部署和更新难以完全同步风险变化。与此同时,内部管理机制相对薄弱,数据分类分级管理制度缺失;员工安全意识淡薄,导致人为失误频发;企业尚未形成全员参与的数据安全文化。这种技术与管理“双短板”并存的局面,使得各类主体在复杂多变的网络环境中难以有效应对数据泄露威胁,信息安全防线面临严峻挑战。

(二)算法偏见与伦理问题

算法偏见与伦理问题逐渐成为社会关注的焦点,其核心症结在于数据收集与处理中的内在偏见以及衍生的AI决策过程的不透明。当数据收集阶段受到社会文化偏见的潜移默化影响,算法在学习过程中会无意识地吸收并放大这些偏见,进而导致决策机制在执行时偏离正轨。例如,在招聘场景中,某些算法可能基于历史数据的不均衡分布,对特定年龄群体产生隐性歧视,加剧了不平等现象。同时,AI决策的“黑箱”特性(即源于深度学习等复杂算法模型所导致的决策过程缺乏透明性与可解释性)构成了新的挑战,“黑箱”可能掩盖算法内部隐含的偏见或歧视逻辑。这种缺乏透明度的决策模式,使得追踪问题根源变得异常艰难,阻碍了责任追究与伦理审查的有效开展。算法问责机制的缺失使得责任归属模糊不清。当算法决策造成损害时,开发者、部署者与使用者之间相互推诿。此外,还会造成解释结果与模型真实决策逻辑脱节,进而削弱用户对系统的信任。

(三)法律规制与监管效能不足

当前,区块链、物联网和生物识别技术迅猛发展,个人信息保护问题尤为突出。监管机构面对日新月异的科技环境与全球化数据流动的挑战,传统监管手段与资源配置显得力不从心,难以有效监控和制止数据滥用、隐私侵权等违法行为。特别是在跨国企业的数据处理中,监管的地域界限与数据的无国界流动形成鲜明对比,加剧了监管难度。例如,近年来,人脸识别在多个社会生活场景广泛应用。商场、住宅小区、公共安防系统乃至部分教育机构纷纷部署人脸识别设备,用于身份验证、行为追踪或考勤管理。然而,许多地区尚未明确界定人脸识别数据是否属于敏感个人信息,缺乏对采集必要性、存储期限、使用范围的法定标准,也未建立统一的告知—同意机制。此外,存储期限与使用范围缺乏法定约束,导致人脸数据被无限期留存并用于原始目的之外的二次分析。还有部分企业将采集的数据用于用户情绪分析、消费偏好建模甚至转售给第三方,形成隐蔽的数据产业链。而统一的告知—同意机制的缺位,使公众在不知情或被迫同意的情况下被纳入监控网络,个体对自身生物识别信息的控制权形同虚设。个别系统采用“一揽子授权”或默认勾选方式获取同意,违背了知情、自愿、明确的基本原则,致使用户难以行使拒绝权或撤回权。

三、隐私保护与数据利用的关系

(一)张力关系:权利保障与价值释放的博弈

隐私保护强调对个体人格尊严、自主权和信息控制权的尊重,这就要求限制数据的过度收集、滥用和非授权共享,防止个体在数字化环境中“被透明化”或“被操控”。数据利用则聚焦于数据作为生产要素的价值挖掘,通过分析、整合与流通,驱动技术创新、提升服务效率、优化公共治理,获得良好的社会效益与经济效益。无论是个性化推荐、智能诊疗,还是城市交通调度与宏观经济预测,均依赖高质量、广覆盖的数据支持。二者在实践中常呈现冲突,过度强调隐私保护会抑制数据流通,阻碍人工智能模型训练、精准医疗、智慧城市等应用的发展;而片面追求数据利用效率,则会导致隐私侵蚀、算法歧视和信任危机。

(二)互补关系:互为前提与相互促进的协同

隐私保护是数据利用可持续的前提。缺乏有效的隐私保障,公众将对数据共享产生不信任,导致“数据孤岛”现象加剧,从而限制高质量数据的汇聚与利用。例如,医疗研究若无法获得患者信任,难以获取真实、完整的健康数据,会影响科研进展。负责任的数据利用反哺隐私保护的正当性。当数据被用于改善公共服务、应对公共危机(如疫情追踪、灾害预警)时,其社会价值提升了公众对适度数据收集的接受度,也为隐私保护制度的实施营造了良好的社会环境。由此可见,二者构成互为前提与相互促进的共生基础。隐私保护筑牢信任根基,为数据利用提供合法性与可持续性;而数据利用的正向成果又强化隐私保护的价值正当性,推动形成“保护促进利用,利用反哺保护”的良性循环。

(三)融合关系:技术赋能与制度规制的驱动

随着隐私增强技术与数据治理框架的深度融合,隐私保护与数据利用的关系正逐步转向动态协同。技术赋能通过同态加密、联邦学习、差分隐私等手段,实现“数据可用不可见”,在保障原始数据不泄露的前提下完成分析与建模,为数据价值释放提供技术可行性;制度规制则通过数据分类分级、知情同意机制、最小必要原则和合规审计等制度安排,明确数据处理的权责边界,确保技术应用不偏离权利保护的轨道。二者并非孤立运行,而是构成融合关系。技术为制度目标的实现提供可行性支撑,使隐私保护要求嵌入系统设计与数据处理流程,实现“合规可计算”;制度则为技术应用划定边界、赋予合法性,确保创新不脱离权利保障的轨道。二者相向而行、互为依托,形成技术与治理的良性互动,协同推动隐私保护与数据利用走向融合共生,构建起以信任为基石、以创新为动力的可持续数据生态。

(四)治理关系:权利保障与公共利益的平衡

理想的治理状态并非在隐私保护与数据利用之间做非此即彼的选择,而是构建一种动态适配、情境化权衡的治理关系。这种关系以信任为基础、以规则为框架、以技术为支撑,根据不同应用场景的风险等级与社会价值,灵活调整保护与利用的优先级。在高风险领域,如生物识别、信用评分、司法辅助决策等涉及人格尊严与重大权益的场景,治理重心应向权利保障倾斜,实施更严格的数据控制、更强的技术防护与更充分的个体赋权,防范算法滥用。在低风险或具有显著公共利益价值的场景,如城市交通流量优化、传染病传播建模、气候预测等,可在确保匿名化、安全防护和合规监管的前提下,推动跨机构、跨领域的安全数据共享,释放数据的社会价值。这种治理关系本质上是权利保护与公共利益之间持续协商与再平衡的过程,能够实现个体尊严与社会进步的协同发展。

四、构建平衡机制的策略

(一)法律政策规制:数据治理的法治基石

在法律政策层面上,构建完善的法律法规体系是数据治理的基石。立法机关通过持续完善《数据保护法》《个人信息保护法》等核心立法,为数据从采集至删除的全生命周期制定清晰的规划,并确保个人对自身数据拥有知情、控制及遗忘的权利。监管机构强化数据控制者与处理者的法律责任,并建立系统化、多层次的惩处与责任追究制度,使企业在数据处理的过程中以法律为准绳,谨守合规操作的底线。通过立法与监管的健全与强化,严惩数据滥用与泄露行为,为个人信息保护与数据利用的平衡提供坚实后盾,引领社会向着更加透明、公正与安全的方向稳健前行。例如,2021年8月20日第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议通过《中华人民共和国个人信息保护法》,确立了“合法、正当、必要”“最小必要”“目的限制”等基本原则,明确了个人在信息处理中的知情权、决定权、查阅复制权和删除权,并对敏感的个人信息处理设定了更严格的规定。同时,赋予网信部门统筹协调、行业主管部门各负其责的监管体制,强化了执法权威与处罚力度,为构建安全可信的数字环境提供了有力制度支撑。

(二)技术创新前沿:数据安全的隐形屏障

隐私保护技术的蓬勃发展已成为智能时代保障数据安全与个人隐私的关键支撑。同态加密与差分隐私等尖端技术的应用,既确保了数据在流通与分析过程中的实用性,又为个人隐私披上了坚不可摧的隐形斗篷,实现了数据价值挖掘与隐私保护的完美融合。同时,依托先进加密算法的不断演进与严格的访问控制机制的落实,使得数据安全标准持续升级,构筑起了一道道坚不可摧的防火墙,有效抵御了外部威胁,降低了数据泄露的风险,增强了数据的完整性和可靠性。这些技术防线为数字经济和可持续发展奠定了基础,使数据流通更安全,个人隐私更有保障。例如,苹果公司在其ios系统中广泛采用的“差分隐私”技术,在用户行为数据收集过程中引入该技术,不获取个体具体信息的前提下,聚合分析用户使用习惯,以优化产品体验。、

(三)个人意识觉醒:守护隐私的最后防线

个人意识是构筑数据安全与隐私保护坚固防线不可或缺的一环。增强数据保护意识,意味着用户需理解自身数据的价值及其面临的潜在威胁,保持审慎的态度,日常谨慎分享,主动设置权限,定期清理足迹。与此同时,学会识别钓鱼软件、恶意软件,并清楚如何行使查阅、更正、删除等数据权以及在必要时主张自己的隐私权益。通过自我教育与持续学习,个人不仅为自己筑起隐私屏障,也成为数字社会中负责任的一员,推动安全文化普及,为社会数字化进程添砖加瓦。例如,从“剑桥分析”事件后的公众反应中,我们可以得到启示。“剑桥分析”事件暴露了大规模数据滥用对隐私与公共决策的威胁,引发全球用户对数据权利的深刻反思。事件发生后,公众普遍调整隐私设置、限制数据共享,并兴起“删除Facebook”等行动,展现出个体意识的集体觉醒。这一转变不仅推动了用户行为的规范化,也使平台改进数据实践,彰显了个人意识在数字治理中的重要作用。

五、结 语

在技术迅猛发展的背景下,数据泄漏风险、算法偏见、监管效能不足等问题日益凸显,暴露出技术与管理、创新与规制之间的深层次矛盾。对此,本文提出要通过健全法治框架、推动数据保护技术创新、提升公众数据意识等措施,构建兼顾安全与发展、权利与效率的个人信息保护体系,旨在为数字社会个人隐私保护与数据利用的平衡提供理论支持与实践参考。

展望未来,国家要持续优化法律框架,使其紧随科技革新的步伐,以适应不断演变的数据生态。同时,激励科技创新,聚焦于隐私保护技术的前沿研究,如同态加密、差分隐私等,以提升数据安全的行业标准。要加强公众教育,提升其数字素养与隐私保护意识,构筑社会数据安全防线。此外,倡导搭建跨领域、跨国界的协作平台,汇集政府、企业、学术界及民间组织的智慧与力量,制定全球数据治理的准则,以有效应对数据安全的全球性挑战。