數據主義與人本主義數據倫理

李 倫，黃 關

一、從數據化到數據主義

“數據化”（datafication）是肯尼斯·庫克耶（Kenneth Neil Cukier）和維克托·邁爾-舍恩伯格（Victor Mayer-Sch?enberger）于 2013年提出的概念[1]。在他們看來，數據化是新技術的發展促成的一種新趨勢，即將人類生活諸方面轉換成計算機數據。一般而言，數據化是近代自然科學的基本特征，但這里的“數據化”不再局限于科學意義上的數據化，特指人類行為和社會活動的數據化，即將社會行為轉換成在線量化的數據，從而能夠對它進行實時跟蹤和預測分析[2]。我們也可將這種數據化稱為社會數據化，其目的在于將人類行為和社會活動計算機數據化，通過數據挖掘和處理，創造新的價值，即將數據轉換成新的價值形式[3]。沒有數據化，人類行為或社會活動處于“自然狀態”或“混沌狀態”，不能成為分析處理的對象，更不能產生效益和價值。數據化正是將以前不可見的過程或活動轉換成計算機化的數據，使之可以被操控、跟蹤、分析和處理，從而為新價值的產生提供基礎。例如，在網絡購物中，購物網站常常會記錄和統計客戶的日常行為，如客戶的搜索記錄、購物記錄、發布的信息等。網站對這些信息進行量化，分析客戶的搜索、瀏覽和購買等行為產生的數據，獲知客戶購物的種類、價格等偏好，就能據此高效、精準地向客戶推送經過篩選的信息。

數據化的觀念、方法和實踐由來已久，數據化與近代自然科學相伴相生，社會學等學科的產生和科學管理的興起則是社會數據化的直接先驅。

早在19世紀，孔德就提出“社會物理學”的概念,認為人類社會秩序是自然秩序的延伸，可以運用自然科學的方法研究人類社會。也就是說，社會物理學將自然科學的方法引入社會領域的研究，通過將社會行為數據化，揭示人類社會的社會靜力學和社會動力學的規律。如今的大數據技術的發展可以更加清楚地展示人類行為的軌跡和規律，為社會科學的深度數據化提供前所未有的工具。使用精確計算的方法對社會現象進行分析和建模，使社會物理學的理論更加定量化。借助數據化，阿萊克斯·彭特蘭（Alex Pentland)將“想法流”（idea flow）的概念引入社會物理學，認為想法流對理解社會而言至關重要，傳統的物理學旨在了解能量的流動與運動之間的數學關系，而社會物理學旨在了解想法和信息的流動與人類行為之間的數學關系[4]。2002年提出的計算社會學（Computational sociology）也是獲益于數據化，運用計算機模擬、人工智能和復合統計方法，通過對社會交互作用進行建模，提出和檢驗各種關于復雜社會過程的理論[5]。

科學管理的興起是管理數據化的里程碑，數據化使管理和決策活動開始擺脫純粹的經驗和直覺，通過對管理活動和人的行為的量化，實現對人財物的精確管理。這種管理和決策活動的量化和科學化轉向，是數據化的早期實踐。正如史蒂夫·洛爾（Steve Lohr）所指出的：“所有決策活動對經驗與直覺的依賴將逐漸減少，而對數據與分析的倚重將與日俱增。在決策活動中，本能的作用逐漸減弱，而科學的重要程度將逐漸增強?！盵6]（P9）

目前的數據化與以往的社會科學和科學管理的數據化相比，其廣度和深度發生了巨大變化。這場數據化運動不再局限于社會科學研究和管理實踐，已延伸至人類社會的各個方面，人類行為和社會活動日益數據化。同時，由于有了大數據等技術，數據化變得更加計算機化，以至于形成了萬物互聯的數據空間。因此，目前的數據化不只是科學數據化的簡單延伸，而是人類社會全面深度數據化的開端。它不再只是一種科學現象，更是一種社會現象，它帶來的影響不只是技術變革，而且是人類生存方式的變革，更重要的是它催生了新的觀念或意識形態。

數據化對社會的影響全面而深遠，數據成了一種新的資源，對新資源的推崇賦予數據和算法以權力和權威，最后內化為一種意識形態植根于大數據社會之中。作為一種技術工具，數據化可以用來分析自然世界和人類社會，但它不再只是一種單純的技術工具，它開始促成系統化的世界觀、價值觀和方法論，全方位地影響我們對世界的認識和把握。如果我們要對這樣的“數據世界”進行學理性的分析，那我們必須要為這個時代創造出一套穩健、可控、內容豐富且屬于它自己的哲學[7]。可以說，數據主義就是大數據、數據化和普適計算的一種哲學表達，是大數據時代產生的一種哲學或理念。

戴維·布魯克斯（David Brooks）在2013年2月4日《紐約時報》上發表“數據哲學”一文，首次使用這個術語，用以表征數據時代的哲學。他指出，“在日益復雜的世界里，依靠數據可以減少認知偏差，揭示我們仍未注意到的行為模式?！盵8]“如果你要我描述當今正在出現的哲學是什么，我會說是數據主義。”[8]數據主義描述的是大數據巨大影響所產生的哲學或理念。

史蒂夫·洛爾考察了大數據是如何改變社會的，認為數據主義是大數據革命的后果。他指出，“大數據技術正在引導一場計量方面的革命……我們在考慮如何決策，或者說應該如何決策這個問題時，同樣需要大數據為我們做出決策”[6]（P6）。大數據這種創新可以幫助我們重塑世界觀，他用“數據主義”一詞概括這種新的世界觀，描述這場大數據革命。當然，他也明確指出他在《紐約時報》的同事戴維·布魯克斯首先把這種觀點稱作“數據主義”[6]（P6）。

數據主義最初只是一種強調數據化之重要性的觀點，并不是如今這種主張數據至上的思潮。赫拉利指出，“數據主義一開始也是一個中立的科學理論，但正逐漸成為要判別是非的宗教”[9]（P346）。隨著數據化的力量增大，數據至上的觀念不斷得到強化，數據主義應運而生。迪克（José van Dijck）2014年發表“數據化、數據主義與數據監視：科學范式與意識形態之間的大數據”一文，認為數據化反映了廣泛傳播的大數據的欲望和優越性的意識形態，即數據主義的趨勢[10]。

數據主義的基本主張是數據流最大化、信息自由是至善。數據化正在突破自然世界的邊界，深入到人類社會領域，開始形成所謂的“數據世界”。一切人類行為和社會活動都可以數據化，因此形成的數據世界就是人類的生存空間，自然空間和數據空間合二為一，即賽博空間。賽博空間是數據化的，是可計算的。數據化建造了數據世界，數據世界適合數據分析，二者的相互強化導致數據和算法至上的觀念，形成推崇數據流最大化和信息自由至善的數據主義。

首先，數據主義推崇數據流最大化。對數據主義說，“最高的價值就是‘信息流’”[9]（P346）。數據主義要求一切都數據化，人類行為和社會活動都應成為數據流，保證數據流的最大化，任何現象或實體的價值都在于其對數據處理的貢獻。關于這一點，赫拉利歸納了“數據最大化”的兩條律令。第一條律令：數據主義者要連接越來越多的媒介，產生和使用越來越多的信息，讓數據流最大化。第二條律令：要把一切連接到系統，就連那些不想連入的異端也不能例外[9]（P347）。數據主義要求所有設備和系統都相互聯結，直至實現萬物互聯。

其次，數據主義信奉信息自由是至善。對數據主義來說，信息自由是最高的善[9]（P347-348）。數據主義“相信一切的善（包括經濟增長）都來自信息自由……如果想要創造一個更美好的世界，關鍵就是要釋放數據，給它們自由?！盵9]（P349）

數據主義的基本主張有不同表述，但核心觀點是一致的。例如，在史蒂夫·洛爾看來，數據主義的核心觀點是數據優先（data-first approach）和普遍互聯（ubiquitous connectivity）[6]。事實上，數據優先和普遍互聯是數據最大化和信息自由至善的另一種表達。

數據主義的兩大主張具有內在關聯性。數據最大化必然要求信息自由，只有保證信息自由，才能實現數據最大化。存在信息不自由、信息限流的地方，不可能到達數據流最大化。信息自由也要求數據流最大化，沒有數據流最大化的信息自由不是真正的信息自由，這樣的信息自由實質上是不自由的，因為信息無法流通到更多的地方。數據主義相信，數據化是大勢所趨，數據化是萬能的，因此數據成了最高價值，算法成了萬能鑰匙。簡言之，數據主義主張數據至上，一切都應成為數據，一切都要交由算法來處理。所有妨礙萬事萬物數據化和數據自由流通的行為都是不道德的。

數據主義對數據和算法的推崇，意味著數據的資源化、權力化和意識形態化。在這種觀念下，只見數據不見其他，數據主義將政治、經濟、歷史和個體生活等都視為數據的收集和處理。

在政治方面，數據主義認為，所有的政治結構或社會結構都可看成數據處理系統，其區別不在于意識形態或倫理教條的不同，而在于數據處理系統的不同。在數據主義看來，有些政治結構或社會結構是分散式的處理系統，有些政治結構或社會結構是集中式的處理系統[9]（P340）。政治結構或社會結構的變遷就是數據處理系統的更新換代。

在經濟方面，數據主義認為，經濟機制是收集關于欲望和能力的數據，并將之轉化為決策的機制，與政治結構一樣，不同的經濟制度也不是意識形態或倫理教條的不同，而是數據處理系統的不同[11]（P336）。例如，經濟制度存在分散式處理系統和集中式處理系統的區別，就此而言，數據主義認為證券交易是人類迄今創立的最快、最有效的數據處理系統，任何自然現象、社會事件都能夠以股價漲跌的形式表現出來，不管是國家政策、科研成果、天氣變化甚或股東的日常言行等[11]（P337）。經濟機制的效率取決于社會數據處理系統的效率，取決于數據處理系統的算法。

在歷史方面，數據主義“把全人類看作單一的數據處理系統，而每個個人都是里面的一個芯片”[9]（P344）。在數據主義眼中，人類歷史是一個通過增加處理器/芯片（人）的數量和類型，增加處理器彼此連接的數量，提高已有連接的流動自由度，來提高系統效率的進程[11]（P344）。也就是說，數據主義將整個人類歷史過程看作增加處理器，將處理器互聯，形成可以進行信息處理的網絡，并為這個網絡制定規則，從而形成各種不同的數據處理系統，即不同的社會結構、政治結構或經濟機制。這些不同的數據處理系統在發展中相互博弈，在未來的競爭中可能會出現全新的數據處理系統或適應新環境的高效率的數據處理系統，即萬物互聯網[11]（P346）。人類歷史長河就是這樣通過不同的數據處理系統的更替或迭代而形成的。

在個體方面，數據主義的箴言是“通過數據，認識自己”，從“認識你自己”到“量化自我”（Quantified Self）[11]（P299-300）。數據主義認為數據時代的人生就是“數據人生”，即“記錄-上傳-分享”數據。行為即數據，數據即行為，數據的價值在于收集和分享。數據主義的座右銘是“如果你體驗到了什么，就記錄下來。如果你記錄下了什么，就上傳。如果你上傳了什么，就分享”[9]（P352）?！拔覀冊撟龅?，就是要記錄自己的體驗，再連接到整個大數據流中，接著算法就會找出這些體驗的意義。”[9]（P351）在數據主義看來，人生的價值在于數據的價值，數據的價值在于分享，而不在于單純擁有體驗。體驗不分享就沒有價值，不能轉化為數據或轉化的數據沒有分享的人生是毫無價值的。如果說在蘇格拉底看來，未經反思的生活不值得過，那么在數據主義看來，未經數據化的生活不值得過。

在數據主義看來，數據分享就是數據互聯，數據互聯就是人際互動，隨時隨地的連線或在線是數據人生的常態，掉線或失聯意味著數據人生的休克或終結?！皩τ谡嬲男磐絹碚f，要他們脫離數據流，就等于是要冒著失去生命意義的風險?！盵9]（P351）他們總是擔心自己掉線或失聯，在社交網站上總是擔心自己錯過了什么，于是一遍一遍刷新屏幕，倉鼠癥和錯過恐懼癥（Fear Of Missing Out,FOMO）不再是少數人的生活樣態。在數據主義眼中，數據沉溺或數據依賴癥，當屬數據人生的常態。

二、數據主義的實質

數據主義的核心主張是數據流最大化和信息自由是至善，其實質是從以人為本走向以數據為本，用數本主義取代人本主義，從強調人的自由走向強調數據的自由，用數據主義取代自由主義。正如赫拉利指出的，“在18世紀，人本主義從以神為中心的世界觀走向以人為中心，把神推到了一旁。而在21世紀，數據主義則可能從以人為中心走向以數據為中心，把人推到一邊”[9]（P354）。

數據主義是唯科學主義在大數據時代的化身。數據主義主張將科學的還原論方法擴展至人類行為和社會生活的所有方面。數據主義將生物體還原為生化算法，認為越來越復雜的電子算法將層出不窮，電子算法不僅可以解開生物算法之謎，而且終有一天能夠超越生化算法。數據主義推崇電子算法，因為“數據的流動量已經大到非人所能處理，人類無法再將數據轉化為信息，更不用說轉化為知識或智能。于是，處理數據的工作應該交給能力遠超人類大腦的電子算法”[9]（P333）。在這個意義上，人類只是創造電子算法的工具，電子算法將完勝生化算法，決定權將從人類手中轉移到具備高度智能的算法，因此，“智人就是個該淘汰的算法”[9]（P347）。

數據主義信奉電子算法，推崇算法黑箱，其實質是數本主義。人本主義主張人的自由，維護人的尊嚴，數據主義挑戰這種觀念，主張數據和算法至上，人的價值應讓位于數據的價值。人本主義重視人的價值，但數據主義認為最高價值是數據流的最大化，人不過是保證數據流最大化的工具而已。數據主義推崇數據和算法至上，強調以人為本讓位于以數據為本，直接將人進行了降級。為實現算法至上，數據主義推崇算法黑箱，因為算法暗箱是算法至上的必要前提。算法黑箱是人無法理解的，電子算法的地位就這樣超越了人的地位。這表明數據和算法的地位高于人的地位是數據主義的默認設置。

數據主義主張“信息自由是至善”，賦予信息以自由。赫拉利對數據主義“信息自由是至善”的觀點評價頗高，以至于將信息自由觀與法國大革命的自由思想相媲美，認為“人類很少真正能夠想出全新的價值觀，上一次提出已經是18世紀，人文主義革命開始宣揚人類自由、平等、博愛這種令人激動的理想……數據主義是自1789年以來第一個真正創造新價值觀的運動，而這個新價值觀就是‘信息自由’”[9]（P348）。需要強調的是，正如赫拉利所指出的，“新的‘信息自由’與過去自由主義所談論的‘言論自由’不能混為一談。言論自由賦予的對象是人類，保護的是人類思考及說出自己心中所想的權利……相較之下，信息自由賦予的對象并非人類，而是信息。而且在這種新價值觀看來，信息自由流通的權利應該高于擁有并限制數據流通的權利，因此可能侵犯到人類傳統的言論自由[9]（P348）。人的自由應讓位于信息的自由，數據主義想取代自由主義。

傳統的言論自由保障自由表達的權利，“當然也保護緘默、把想法放在心中的權利”[9]（P348）。也就是說，言論自由隱含著自由不表達的權利。然而，數據主義主張信息自由是至善和數據流最大化，主張要把一切連接到系統，連那些不想連入的異端也不例外，認為只有保證信息流通自由和數據流最大化，才能創造更美好的世界，不表達顯然違背了數據主義“數據流最大化”和“信息自由是至善”的教條，信息自由已凌駕于自由不表達的權利之上。這意味著信息自由高于人的自由，數據主義試圖替代自由主義。

“數據主義既非自由主義，亦非人文主義?！盵9]（P352）數據主義挑戰傳統的人本主義和自由主義，人本主義和自由主義的許多理念遭到破壞，包括個人自由、人權等。如果推崇數據流最大化和信息自由是至善的數據主義不受限制的發展下去，則可能出現“數據巨機器”，壓抑人的自由[12]。因此，構建人與技術、人與數據的自由關系，一種人本主義的數據倫理必不可少。

三、人本主義數據倫理

數據主義偏離了人類核心價值，為了糾正這一思潮的偏頗，擺脫大數據之困，重塑人本主義勢在必行。我們需要審視數據主義從人本主義那里奪去的東西，需要訴諸和回歸人本主義數據倫理。人本主義數據倫理要求從數本主義回歸人本主義，從數據自由回歸人的自由，主張人的自由高于數據自由，人的價值高于數據的價值。

人本主義數據倫理主張以人為本，提倡以人的權利為本，反對以數據權力為本。人本主義數據倫理呼吁從數本主義回到人本主義，維護人的尊嚴，尊重人的權利。在這里，人的權利包括基本權利和數據權利?；緳嗬ㄈ烁駲唷⒆杂蓹嗪拓敭a權等。數據權利包括隱私權、知情同意權、刪除權、數據攜帶權等。這里的數據權利是指人關于數據的權利，是人的基本權利在數據領域的具體化?；緳嗬菙祿嗬幕A，同時，通過保護數據權利，可以實現對基本權利的保護。數據主義忽視人的基本權利，例如，數據主義不在乎自由主義所重視的自由權和隱私權等。要讓這些權利重新回歸，只有從數據領域入手，保障數據權利，才能實現數據時代基本權利的保障。

人本主義數據倫理主張尊重人的自由，提倡以人的自由為中心，反對以數據的自由為中心，主張有規范的數據共享，反對數據濫用。數據主義信息自由是至善的觀念，把人的作用局限在為數據產生和流動的服務之中，無視人的自由意志和個體間的差異性，使人成為技術奴役的對象，最終成為數據巨機器一顆顆沒有差別的螺絲釘。要擺脫巨機器的控制，需提倡尊重人的自由的人本主義數據倫理。數據主義眼中的數據自由的主體是數據，與此不同，人本主義數據倫理研究的數據自由的主體是人。當我們談數據自由和數據權利時，主體是人而非數據。

人本主義數據倫理強調尊重用戶的數據權和隱私權。數據的收集和使用需征得用戶的知情同意，并實行最少原則或必要原則，用戶應當有權知曉個人數據的收集范圍和用途。人本主義數據倫理并不一味地反對數據共享，相反它支持數據共享，它反對的是無序無度的數據共享，反對不顧個人權利的數據共享。

人本主義數據倫理主張算法應具有透明性,反對算法暗箱。數據主義主張數據和算法至上，算法黑箱因此獲得合法地位。算法黑箱讓人無從知曉算法是如何運行的，是如何收集和使用個人數據的，個人也無法得知數據是被合理共享還是被濫用了。人本主義數據倫理要求算法具有透明性，算法透明意味著算法是可見的，是可理解的。

人本主義數據倫理得到了多方面的支持和實踐。例如，歐盟2018年5月開始實施《通用數據保護條例》(GDPR)。《通用數據保護條例》基于人的權利，以人為本，并具體化了多項數據權利。例如，知情同意權要求數據收集和使用必須做到知情同意，一旦發生數據泄露事件，必須在知曉數據泄露事件發生后的72個小時內向主管監管機構報告，數據處理者還需要在第一時間通知用戶和數據控制者；訪問權規定數據主體有權從數據控制者那里獲取信息，以確認數據控制者是否要對與他們相關的個人數據進行處理，控制者應以電子格式免費提供一份個人數據的副本；被遺忘權規定數據主體有權要求數據控制者清除其個人數據，停止進一步的數據傳播，并盡可能使第三方停止處理數據，數據主體還可撤銷之前授權同意與數據處理相關的選擇；限制處理權規定如果用戶認為企業收集的個人數據不準確，或者使用了非法的處理手段，但又不想刪除數據的話，可以要求限制它對個人數據的使用；可攜帶權規定數據主體有權接收與自己相關的數據，并有權將這些數據發送給另一個數據控制者；被解釋權要求數據處理者必須提供數據收集情況，必須宣布數據處理的合法目的，說明保留時間，是否會和第三方進行數據共享，要求所有算法必須解釋其輸出原理。不難看出，這些數據權利都是人的基本權利在數據領域的具體化，旨在保障人的自由、人格和隱私等權利，是人本主義數據倫理的實踐。

人本主義數據倫理不能只停留在理念上，它可以通過技術架構來實現，設計符合道德的算法是行之有效的解決方案。隱私保護設計 (Privacy by Design，PbD)就是其中一種有益的嘗試。隱私保護設計屬于價值敏感性設計（Value Sensitive Design，VSD），價值敏感性設計是華盛頓大學貝蒂亞·弗里德曼（Batya Friedman）和彼得·卡恩（Peter Kahn）20世紀80年代末90年代初開發的。價值敏感性設計通過強調直接和間接利益相關者的道德價值，解決信息系統設計和人機交互領域中的設計問題，這種方法在整個設計過程中都考慮到了人的價值觀。價值敏感性設計通過概念階段、經驗階段和技術階段等三個階段，實現對人類價值的保護。概念階段旨在了解技術涉及哪些利益相關方，利益相關方在使用這項技術時可能造成哪些價值沖突；經驗階段旨在調查用戶的價值觀和需求等；技術階段旨在分析人們如何使用這項技術，設計一種符合用戶價值觀的系統[13]。

隱私保護設計是一種價值敏感設計，將人類價值納入整個設計過程，將隱私保護算法嵌入產品或系統中。保護隱私設計蘊含七大基本原則：（1）隱私保護是主動的而非被動的，是預防性的而非補救性的；（2）隱私保護是默認設置，即在默認情況下使用最高可能的隱私保護設置；（3）將隱私保護嵌入在設計中，即在設計過程中就要考慮到隱私保護，而非在系統運行時才考慮隱私保護；（4）隱私保護效果具有正效應而非零和效應；（5）隱私保護貫穿在全生命周期，是全程保護，而非僅在某幾個時間點保護；（6）隱私保護具有可見性、透明性和開放性；（7）以用戶為中心，尊重用戶隱私。這七大原則反映了人本主義數據倫理觀，是人本主義數據倫理的中觀原則，是人本主義數據倫理的一種實踐機制。

歐盟《通用數據保護條例》將隱私保護設計作為基本要求。運用隱私保護設計，在產品或系統設計時就考慮到了人類價值，考慮到了用戶的隱私保護，可以有效地避免數據主義重視數據價值甚于人的價值的弊端。同樣，如果在技術設計過程中就已經考慮到了平衡數據處理者和數據提供者的價值沖突，就能有效避免數據濫用。隱私保護設計要求將人類價值嵌入在系統的算法中，有助于使產品開發者預先主動承擔保護用戶隱私的道德責任。這樣的系統是嵌入了人類價值的技術架構，是實踐人本主義數據倫理的一種有效途徑。

人與數據的自由關系，或基于數據的人與人之間的自由關系，是數據倫理學的核心議題。人本主義數據倫理倡導從信息自由主義回歸自由人文主義，從數本主義回歸人本主義，主張以人為本，反對以數據為本。人本主義數據倫理有助于消除數據主義對數據自由和電子算法的崇拜，重建人在大數據時代的主體地位，尊重人的基本權利和數據權利，建構人與技術、人與數據的自由關系，維護人類自由，增進人類福祉[12]。