大数据时代的伦理挑战与应对策略研究

摘　要：本文旨在分析数据伦理在大数据应用中的新问题及其应对策略。通过研究数据收集、处理和使用过程中可能出现的伦理问题，结合具体案例，探讨了伦理敏感的技术研发和大数据职业伦理建设的必要性。文章采用文献综述和案例分析方法，指出数据伦理问题的现状和面临的挑战，提出有效的应对措施，如立法、政策制定及行业规范等。结论部分强调，加强数据伦理建设，不仅能够保护个人隐私，提高数据使用的公正性和透明度，还能促进数据科技的健康发展。

关键词：数据伦理；大数据技术；伦理挑战；政策建议；行业规范；

1引言

1.1研究背景与意义

1.1.1数据伦理的重要性

在当前数字化迅速发展的背景下，大数据技术已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。然而，数据的广泛应用同时带来了诸多伦理挑战，尤其是在信息安全、身份盗用、数字鸿沟、数据污染、隐私侵害和新的垄断等方面，也带来了一些新的令人困扰的伦理问题［1］。

数据伦理的核心关注点在于如何平衡技术创新与个人权益的保护，确保数据利用的合法性与道德性。这一议题的重要性体现在其直接关联到社会主义核心价值观的实践与推广，特别是公正、公平和诚信的价值观

1.1.2研究目的

人类在网络上的行为形成了数据，　这些数据的挖掘与使用者也是人。数据本身只是一种客观存在，　它并没有善与恶、优与劣的区别，让数据出现好坏之分的只是人类的行为，因此，解决在大数据时代下人们隐私的伦理问题的方案必须也只能是控制人类的行为［2］。本研究旨在深入探讨数据伦理的概念、重要性及其在当前社会中的应用。通过分析数据伦理在具体案例中的表现和问题，本研究将提出实际可行的政策建议，包括制定相关法律法规、推动职业道德建设和企业规范，以及增强个人对数据保护的意识。这些行动建议将为数据伦理的实践提供理论支持和操作框架，旨在构建一个更加公正、透明的数字社会，同时体现和促进社会主义核心价值观的深入人心。

1.2研究方法与范围

本文采用文献分析与案例研究相结合的方法，系统性地分析数据伦理中存在的问题，探索相关解决方案。首先，我们将通过文献综述明确数据伦理的核心问题，涵盖数据隐私、安全、公平性以及透明性等方面。接着，通过对国内外数个具有代表性的案例进行深入剖析，揭示当前技术应对策略及政策执行中的不足之处。最终，我们将基于数据伦理原则提出切实可行的行动建议。

2数据伦理的核心问题

2.1数据隐私与安全

2.1.1个人信息保护

1890年美国学者Warren和Brandeis在《隐私权》一文中将隐私界定为“不受干涉”或“免于侵害”的“独处”的权利。［3］这一定义被理解为是传统意义上的消极隐私。保护个人信息的重要性在于，这些数据可以揭示个人的隐私、习惯、位置等敏感信息。在处理个人数据时，必须遵循最小必要原则，即只收集完成特定任务所必需的信息，并确保这些信息在收集、处理和存储过程中的安全性和保密性。为了加强个人信息的保护，不仅需要法律和政策的支持，还需技术手段，如加密和访问控制，来保护数据不被未经授权访问。

2.1.2数据泄露的影响

我们个人使用智能设备（　例如智能手机、Google眼镜、智能手表等）　所产生的各种数据，访问网页产生的访问记录，QQ、Facebook等网络社交工具所产生的交往可能产生数据泄露，导致重大的财务损失和个人隐私侵犯［4］。企业可能因此失去信誉，个人则可能面临身份盗用的风险。此外，数据泄露还可能导致敏感信息落入竞争对手或犯罪分子手中，增加安全威胁。因此，强化数据保护措施，如定期的安全审计和员工培训，是至关重要的。

2.2公平性与透明性

因算法自身的因素或突发性错误等瑕疵使算法运行过程中会出现偏差，即算法偏见，也被称为算法歧视，是指那些可以造成不公平、不合理结果的系统性可重复出现的错误，其最常见的是对不同人有不同的结果，或者是给两个相同或相似条件的人不同结果。如算法设计者刻意编写带有主观性的程序将出现算法操纵现象［5］。如在招聘、贷款审批和执法等领域。为了减少算法偏见，开发者需要采用更加多样化和代表性的数据集，并在算法设计中引入伦理考量，确保算法的决策过程公开透明。

数据透明度要求组织明确向公众解释其数据收集、使用和共享的方式。增强透明度不仅有助于建立公众信任，也促使企业和政府机构在处理数据时更加负责任。政策建议包括制定更严格的数据公开规定和提高数据处理活动的可审计性。

3现行技术与政策分析

3.1现有技术应对措施

3.1.1伦理敏感技术的研发

在数据伦理领域，开发伦理敏感技术已成为一种重要趋势。这类技术通过内嵌伦理准则和原则，如隐私保护设计、数据最小化原则和用户同意管理，确保技术开发和应用不违反伦理标准。例如，差分隐私技术的应用可以在保护用户隐私的同时，允许对大规模数据集进行分析，而不泄露个人信息。

3.1.2数据加密和访问控制

数据加密技术为数据安全提供了坚实的保障。通过高级加密标准（AES）和公钥基础设施（PKI）［6］，数据在传输和存储过程中保持加密状态，极大地降低了数据泄露的风险。此外，实施细粒度的访问控制策略，确保只有授权用户才能访问敏感信息，进一步强化了数据的安全和隐私保护。

在法律方面也有对应的控制措施：欧盟的《一般数据保护条例》（GDPR）是一项具有广泛影响的法规，强调数据保护作为基本权利；而我国的《中华人民共和国个人信息保护法》则标志着国内在数据隐私和保护方面达到新的法律高度［7］。

4案例分析

4.1国内外典型条例与案例分析

4.1.1中国的个人信息保护

近年来我国政府对公民的个人信息保护日益重视，《刑法》修正案、《消费者权益保护法》修正案及《网络安全法》（草案二次审议稿）中均新增了对个人信息保护的规定，我国初步构建了个人信息保护体系，然而个人信息滥用问题依然严峻，数据黑产盛行，电信诈骗猖獗，严重影响公民的正常生活和社会秩序，制定统一的《个人信息保护法》的呼声强烈［8］。2021年我国的《个人信息保护法》（PIPL）标志着国内数据保护法规的一个新时代。该法律规定，个人信息处理活动应当有明确的目的，且必须确保数据处理的安全性和合法性。此外，PIPL增强了数据主体的权利，如请求删除个人信息和改正错误信息的权利，并对数据处理者的行为设立了严格的监管和惩罚机制。

4.1.2欧美的数据隐私法案

在欧美地区，数据隐私保护已有深厚的法律基础。以欧盟的《一般数据保护条例》（GDPR）为例，该法案强调个人数据的处理必须基于合法、公正和透明的原则。GDPR的实施提高了企业处理个人数据的责任，要求企业在处理个人数据前必须获得明确的同意，同时赋予个人更多控制自己数据的权利，如数据访问权和被遗忘权。

即使如此，仍然有很多乱象存在，据美国波耐蒙研究所（Ponemon　Institute）的一份调查报告显示，仅在约十年前发生的医疗身份盗窃事件就导致184万美国人蒙受损失，　较上年增幅达20％。此外，据美国卫生部（HHS）对此类盗窃行为的统计，自2009年起有高达6800万美国人的医疗记录存在违规现象［9］。

4.2分析与启示

中国和欧美的案例显示，法律规定需要明确，且强调个人控制自己数据的权利是保护数据隐私的关键。成功的数据保护法案不仅提供了法律框架，还通过实际执行保障了这些权利的落实。人们面临的威胁并不仅限于个人隐私泄漏，还在于基于大数据对人们状态和行为的预测.一个典型的例子是某零售商通过历史记录分析，　比家长更早知道其女儿已经怀孕的事实，并向其邮寄相关广告信息［10］。尽管近些年有进步，但执行中仍存在挑战。例如，个别企业和机构由于缺乏足够的技术支持和法律意识，未能完全遵守数据保护法规，导致数据泄露和隐私侵权事件。这些事件反映了在法律执行和公众意识提升方面仍有待加强。

5研究总结

5.1主要发现和研究局限

本文研究并对比分析了欧美与中国在数据隐私保护法律方面的异同，发现尽管两者都强调了个人数据的保护，但实施的具体措施和侧重点存在差异。欧美更侧重于个人权利的主动维护，而中国则强调顶层设计和监管的全面性。

主要局限在于数据收集主要依赖于公开可获取的法律文档和二手数据，可能未能完全覆盖所有影响数据保护政策执行的因素，如文化差异、经济发展水平和技术支持等。

5.2未来发展的建议

5.2.1政策与技术的未来方向

为响应数据隐私保护的新挑战，建议政府部门进一步完善数据隐私保护法律，明确数据使用的界限和条件，强化跨国数据流的监管。同时，鼓励技术创新，发展更高效的数据加密和匿名处理技术，以技术手段保障数据安全。个人数据可以成为民事权利的客体，并应当通过私权制度对其加以规范和保护。自然人对个人数据的权利旨在保护其对个人数据的自主决定利益，从而防御因个人数据被非法收集和利用而侵害既有的人格权与财产权。自然人对个人数据的权利并非物权等可以积极利用的绝对权，只有在该权利被侵害而导致其他民事权利被侵害时，才能得到侵权法的保护。企业对个人数据的权利来自于其合法收集、存储，并支付了对价这一事实行为。企业的数据权利是一种新型的财产权，不能仅仅通过反不正当竞争法给予保护，而应同时作为绝对权给予更系统的保护［11］。

5.2.2多方参与的必要性

数据隐私保护是多方共同参与的结果。除了政府的立法和监管，还需要企业负起责任，确保合规操作；公众也应提高隐私保护意识，积极维护自身数据权利。此外，建议通过教育和培训，提高全社会的数据伦理意识，共同构建安全可靠的数据环境，正确解决数据公开与隐私保护的矛盾［12］。

总而言之，国家应积极推动立法和政策的完善，增强技术的支持力度，确保从多个层面综合强化数据隐私保护，旨在构建一个更加公平、公正、透明的数据处理环境。

参考文献：

［1］　　　　岳瑨.大数据技术的道德意义与伦理挑战［J］.马克思主义与现实，2016，（05）：91－96.DOI：10.15894／j.cnki.cn11－3040／a.2016.05.014.薛孚，陈红兵.大数据隐私伦理问题探究［J］.自然辩证法研究，2015，31（02）：44－48.DOI：10.19484／j.cnki.1000－8934.2015.02.011.

［2］　　　　臧一博.　关于大数据时代下隐私问题的伦理探究　［J］.　品牌，　2015，　（04）：　43－44.　DOI：10.19373／j.cnki.14－1384／f.2015.04.033.

［3］　　　　张新宝.从隐私到个人信息：利益再衡量的理论与制度安排［J］.中国法学，2015，（03）：38－59.DOI：10.14111／j.cnki.zgfx.2015.03.003.

［4］　　　　黄欣荣.　大数据技术的伦理反思　［J］.　新疆师范大学学报（哲学社会科学版），　2015，　36　（03）：　46－53＋2.　DOI：10.14100／j.cnki.65－1039／g4.2015.03.024.

［5］　　　　刘友华.　算法偏见及其规制路径研究　［J］.　法学杂志，　2019，　40　（06）：　55－66.　DOI：10.16092／j.cnki.1001－618x.2019.06.006.

［6］　　　　沈昌祥，张焕国，冯登国，等.信息安全综述［J］.中国科学（E辑：信息科学），2007，（02）：129－150.

［7］　　　　朱真真.　数据可携权与知识产权的冲突与协调　［J］.　科技与法律（中英文），　2022，　（05）：　95－104＋149.　DOI：10.19685／j.cnki.cn11－2922／n.2022.05.011.

［8］　　　　范为.　大数据时代个人信息保护的路径重构　［J］.　环球法律评论，　2016，　38　（05）：　92－115.

［9］　　　　田海平，刘程.　大数据时代隐私伦理的论域拓展及基本问题——以大数据健康革命为例进行的探究　［J］.　伦理学研究，　2018，　（03）：　67－72.　DOI：10.15995／j.cnki.llxyj.2018.03.014.

［10］　　冯登国，张敏，李昊.　大数据安全与隐私保护　［J］.　计算机学报，　2014，　37　（01）：　246－258.

［11］　　程啸.　论大数据时代的个人数据权利　［J］.　中国社会科学，　2018，　（03）：　102－122＋207－208.

［12］　　孟小峰，慈祥.　大数据管理：概念、技术与挑战　［J］.　计算机研究与发展，　2013，　50　（01）：　146－169.

陈天琪　信息科学与技术学院数据科学系　　20221008007