大數(shù)據(jù)時(shí)代個(gè)人推論數(shù)據(jù)的保護(hù)路徑研究

吳昊東 彭俊

摘要：個(gè)人推論數(shù)據(jù)因不具有可識(shí)別性，處于我國數(shù)據(jù)保護(hù)法律的盲區(qū)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展使個(gè)人推論數(shù)據(jù)被廣泛用于算法推薦服務(wù)中，其在創(chuàng)造數(shù)據(jù)紅利的同時(shí)也對(duì)個(gè)人信息安全造成了威脅。構(gòu)建個(gè)人推論數(shù)據(jù)的保護(hù)規(guī)范需明晰其法律性質(zhì)和權(quán)利內(nèi)容，平衡數(shù)據(jù)處理者和個(gè)人用戶之間的利益關(guān)系。我國現(xiàn)有法律規(guī)范為鼓勵(lì)數(shù)據(jù)流通，沒有對(duì)個(gè)人信息處理環(huán)節(jié)作過多規(guī)制。因此較為合理的保護(hù)路徑是賦予弱勢(shì)的個(gè)人用戶以對(duì)抗算法的權(quán)利，以此來回應(yīng)新時(shí)代個(gè)人對(duì)推論數(shù)據(jù)受到法律保護(hù)的合理期待。

關(guān)鍵詞：推論數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)保護(hù)；算法歧視；個(gè)人信息保護(hù)法

中圖分類號(hào)：D922.16??????? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?????????? 文章編號(hào)：1672-4437（2024）02-0087-05

一、個(gè)人推論數(shù)據(jù)被忽視的風(fēng)險(xiǎn)

個(gè)人推論數(shù)據(jù)是用戶標(biāo)簽的法律本質(zhì)，用戶標(biāo)簽是個(gè)人推論數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式[1]。數(shù)據(jù)增量呈幾何倍速增長(zhǎng)的當(dāng)今社會(huì)，通過分析用戶標(biāo)簽來實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的常用手段，在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷的同時(shí)也節(jié)省了用戶篩選目標(biāo)信息的時(shí)間成本。個(gè)人推論數(shù)據(jù)在創(chuàng)造數(shù)據(jù)紅利之余，因其匿名性的特征，導(dǎo)致其被置于個(gè)人信息保護(hù)的視域之外，由此引發(fā)個(gè)人信息安全的一系列風(fēng)險(xiǎn)[2]。

（一）標(biāo)簽設(shè)置影響個(gè)人用戶權(quán)益

《個(gè)人信息保護(hù)法》明確法律所保護(hù)的對(duì)象是具有可識(shí)別性特征的個(gè)人信息，個(gè)人推論數(shù)據(jù)經(jīng)過匿名化處理后不在調(diào)整范圍之內(nèi)。如此，個(gè)人推論數(shù)據(jù)被棄置在法外空間，不僅數(shù)據(jù)處理者可以任意支配、利用，數(shù)據(jù)主體也不會(huì)覺得自己權(quán)益受到侵犯。事實(shí)是，對(duì)個(gè)人推論數(shù)據(jù)的不當(dāng)利用會(huì)減損用戶的權(quán)益。例如，某健身愛好者因控糖需要經(jīng)常網(wǎng)購無糖食品，該行為產(chǎn)生的瀏覽記錄、點(diǎn)擊查看記錄、交易記錄等信息經(jīng)后臺(tái)數(shù)據(jù)處理后被提取出“無糖飲食”的偏好特征，購物平臺(tái)依此來實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦服務(wù)。但若該推論數(shù)據(jù)被共享或銷售至人身保險(xiǎn)公司，在保險(xiǎn)公司的算法分組下，“無糖飲食”極可能與“糖尿病患者”相關(guān)聯(lián)，進(jìn)而將他標(biāo)注為高風(fēng)險(xiǎn)群體，提升其保費(fèi)。

（二）標(biāo)簽化易引發(fā)群體歧視現(xiàn)象

標(biāo)簽化不僅是識(shí)別個(gè)體的方式，更是群組分類的依據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)個(gè)性化服務(wù)的算法邏輯即是基于不同的用戶分組進(jìn)行自動(dòng)化決策，通過作用于群體的方式來影響個(gè)人。個(gè)人的存在便消弭于對(duì)群體的評(píng)價(jià)之中，只剩下組別的概念。而所屬群體的差異性是產(chǎn)生歧視和偏見的重要原因，倘若求職軟件的算法設(shè)計(jì)者對(duì)某群體帶有偏見，則算法結(jié)果一定不公平。如果認(rèn)為招聘“適婚適孕”的女員工會(huì)增加企業(yè)的用人成本，那么符合該類特征的女性在求職軟件上收到的崗位推薦相比一般人會(huì)更少。此外，即使算法本身中立，也可能導(dǎo)致結(jié)果歧視。假如樣本數(shù)據(jù)中，僅有25%的女性有高薪工作，算法便會(huì)因此得出女性不渴望高薪工作的結(jié)論，這顯然是因?yàn)闃颖静蝗鴮?dǎo)致的歧視。理論上，只有樣本數(shù)據(jù)的種類和規(guī)模達(dá)到一定數(shù)量，所得結(jié)果才具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。但現(xiàn)實(shí)中，并非每個(gè)互聯(lián)網(wǎng)公司都能夠建立相當(dāng)規(guī)模的數(shù)據(jù)庫。

（三）技術(shù)發(fā)展使匿名化處理無效

單個(gè)的用戶標(biāo)簽僅僅只是描述個(gè)人的某方面特征，當(dāng)然不屬于個(gè)人信息的范疇。但是，隨著標(biāo)簽的增多，識(shí)別對(duì)象的范圍會(huì)變得越來越窄。只要標(biāo)簽類型和數(shù)量足夠豐富，通過分析用戶畫像識(shí)別出特定自然人便存在可能。大數(shù)據(jù)技術(shù)日益發(fā)展并取得不斷突破的當(dāng)下，個(gè)人信息保護(hù)和數(shù)據(jù)安全面臨前所未有的挑戰(zhàn)。對(duì)個(gè)人推論數(shù)據(jù)進(jìn)行反向識(shí)別后，可以溯源到具體個(gè)人，使得個(gè)人信息的匿名化處理無效[3]。

二、保護(hù)個(gè)人推論數(shù)據(jù)的法理證成

法律在個(gè)人推論數(shù)據(jù)保護(hù)上的缺位，導(dǎo)致個(gè)人信息安全出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)。為保障互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)健康和網(wǎng)絡(luò)用戶權(quán)益，給予個(gè)人推論數(shù)據(jù)以法律上的保護(hù)實(shí)有必要。但有兩個(gè)問題亟待解決：第一，必須明確個(gè)人推論數(shù)據(jù)的法律性質(zhì)，厘清其和個(gè)人信息的關(guān)系；第二，需要分析個(gè)人推論數(shù)據(jù)權(quán)益的內(nèi)容，構(gòu)建起相應(yīng)的保護(hù)規(guī)范。

（一）個(gè)人推論數(shù)據(jù)的法律性質(zhì)

傳統(tǒng)法律語境下將個(gè)人推論數(shù)據(jù)置于個(gè)人信息和非個(gè)人信息的二元框架中討論，只能得出非此即彼的答案。而根據(jù)學(xué)者保羅·施瓦茨與丹尼爾·索洛夫所提出的概念，可將個(gè)人信息再分為兩類：識(shí)別其用戶的信息和可能追溯到其用戶的信息。不同的類別將決定信息獲得不同級(jí)別的隱私保護(hù)。可追溯信息的概念為個(gè)人信息與非個(gè)人信息的相互轉(zhuǎn)化提供了一個(gè)過渡的中間地帶。個(gè)人推論數(shù)據(jù)符合可追溯信息的特征，且有法律保護(hù)的必要，應(yīng)為其制定一些獨(dú)立的保護(hù)規(guī)范。

（二）個(gè)人推論數(shù)據(jù)承載的權(quán)益

為個(gè)人推論數(shù)據(jù)制定保護(hù)規(guī)范的前提是，需弄清楚其權(quán)益內(nèi)容有哪些。《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第10條明確了算法推薦服務(wù)提供者的用戶標(biāo)簽管理責(zé)任，禁止在用戶標(biāo)簽中出現(xiàn)違法及不良信息關(guān)鍵詞。由此條分析，個(gè)人推論數(shù)據(jù)至少承載著三方面的權(quán)益：一是在個(gè)體性權(quán)益上，用戶標(biāo)簽的內(nèi)容會(huì)對(duì)個(gè)人權(quán)益造成一定影響，個(gè)人應(yīng)有權(quán)阻止自己的推論數(shù)據(jù)被不當(dāng)使用；二是在群體性權(quán)益上，帶有歧視、偏見的用戶標(biāo)簽有違公序良俗，侵害社會(huì)公共利益，受歧視的群體可對(duì)這種標(biāo)簽化行為提出糾正意見；三是在公司數(shù)據(jù)權(quán)益上，用戶標(biāo)簽的形成有賴于企業(yè)持有的一整套算法技術(shù)和信息資源，包含了公司的勞動(dòng)成果，公司可對(duì)其主張經(jīng)濟(jì)利益[4]。顯然，個(gè)人推論數(shù)據(jù)承載著多元法益，當(dāng)信息處理者濫用標(biāo)簽技術(shù)給個(gè)人用戶或群體造成損害時(shí)，同一數(shù)據(jù)承載的法益便產(chǎn)生了沖突。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)作為個(gè)人推論數(shù)據(jù)的控制者，對(duì)其享有權(quán)利自不待言，需要討論的是，其他主體對(duì)個(gè)人推論數(shù)據(jù)主張權(quán)利的法理依據(jù)是什么。

（三）用戶享有數(shù)據(jù)權(quán)益的法理依據(jù)

1.個(gè)人信息“可識(shí)別”標(biāo)準(zhǔn)之爭(zhēng)議

前文已提過，個(gè)人信息的范圍其實(shí)是隨時(shí)代發(fā)展而不斷變化的。因此，有學(xué)者認(rèn)為對(duì)“識(shí)別”的既有解釋路徑只關(guān)注到了個(gè)人信息文本上的實(shí)質(zhì)化含義，而忽視了識(shí)別對(duì)象的不同會(huì)使“可識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)”發(fā)生動(dòng)態(tài)變化。應(yīng)當(dāng)拓寬對(duì)“識(shí)別”的解釋，以使法律規(guī)范能夠契合時(shí)代發(fā)展的需要[5]。還有學(xué)者認(rèn)為，可將“識(shí)別”的內(nèi)涵擴(kuò)充為“識(shí)別+關(guān)聯(lián)”，即使是不具備識(shí)別性的個(gè)人數(shù)據(jù)信息，由于對(duì)其利用產(chǎn)生的影響仍能及于數(shù)據(jù)主體，故而也屬于個(gè)人信息的范疇[6]。筆者認(rèn)為，對(duì)“可識(shí)別性”的標(biāo)準(zhǔn)尚不能解讀為“關(guān)聯(lián)性”。從《個(gè)人信息保護(hù)法》的規(guī)范意旨出發(fā)，將個(gè)人信息的保護(hù)范圍限于“可識(shí)別”的標(biāo)準(zhǔn)確有必要，因?yàn)閿?shù)據(jù)流通是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)社會(huì)化利用和實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源價(jià)值的必然路徑。以“關(guān)聯(lián)性”替代“可識(shí)別性”，將會(huì)導(dǎo)致個(gè)人信息保護(hù)的范圍異常寬泛且沒有邊界，不僅妨礙數(shù)據(jù)的正常使用和流通，也會(huì)使得本應(yīng)用于保護(hù)個(gè)人信息的資源被浪費(fèi)。

2.個(gè)人推論數(shù)據(jù)受保護(hù)的合理期待

傳統(tǒng)隱私觀念中，法律保護(hù)旨在令個(gè)人的私密空間、活動(dòng)、信息不受他人的非法侵?jǐn)_。而在網(wǎng)絡(luò)空間，大量數(shù)據(jù)隱私的利用是必要且主動(dòng)的，這決定了數(shù)據(jù)隱私的主要特征為匿名化和加密性，去可識(shí)別化后，大量數(shù)據(jù)隱私置于公共平臺(tái)，除非遭受技術(shù)上的解密，否則不會(huì)有泄露的風(fēng)險(xiǎn)。可是，大數(shù)據(jù)技術(shù)的運(yùn)用繞過了識(shí)別個(gè)人這一環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)隱私在具體的應(yīng)用場(chǎng)景中被收集和分析，風(fēng)險(xiǎn)也由此誕生。因此，用戶標(biāo)簽背后的數(shù)據(jù)主體對(duì)所涉推論數(shù)據(jù)理應(yīng)抱有一種合理期待，即不會(huì)因?yàn)闃?biāo)簽的暴露而使自己逐漸“顯名”，進(jìn)而遭受損害。當(dāng)損害發(fā)生時(shí)，用戶便可以此主張行使救濟(jì)的權(quán)利。

三、現(xiàn)有規(guī)定在推論數(shù)據(jù)保護(hù)上的不足

我國《個(gè)人信息保護(hù)法》主要規(guī)范數(shù)據(jù)處理中的收集和最終決策環(huán)節(jié)，而較少關(guān)注數(shù)據(jù)的處理過程，這種立法模式基本兼顧了數(shù)據(jù)保護(hù)和流通的需要。但隨著標(biāo)簽化行為的廣泛濫用，對(duì)數(shù)據(jù)處理有限的規(guī)制手段便顯得捉襟見肘[7]。

（一）管理責(zé)任和告知義務(wù)未盡完善

1.管理責(zé)任不具體

《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第10條規(guī)定了算法推薦服務(wù)者的用戶標(biāo)簽管理責(zé)任，但除了強(qiáng)調(diào)不得將違法或不良信息關(guān)鍵詞作為用戶標(biāo)簽外，并沒有提出其他的具體要求。用戶標(biāo)簽的管理仍需依靠數(shù)據(jù)處理公司的技術(shù)方案在具體業(yè)務(wù)層面予以控制，規(guī)定僅僅只是在禁止標(biāo)簽內(nèi)容不合法上發(fā)揮了作用。實(shí)際上，真正導(dǎo)致歧視性決策的因素是標(biāo)簽內(nèi)容不合理、設(shè)置不透明、使用不合規(guī)。在算法推薦服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景中，不法標(biāo)簽的使用不一定能給服務(wù)商帶來經(jīng)濟(jì)利益，其更多考慮的是挖掘用戶的消費(fèi)偏好等，以用于精準(zhǔn)營(yíng)銷。標(biāo)簽化過程中對(duì)客戶特征非中立性的描述是令其遭受不公平待遇的主要原因，由于標(biāo)簽不透明化，數(shù)據(jù)處理者可以將已形成的標(biāo)簽用于其他場(chǎng)景，一旦標(biāo)簽被跨場(chǎng)景使用，則引發(fā)歧視的風(fēng)險(xiǎn)極速增大。此外，現(xiàn)有規(guī)定也未能注意到，單個(gè)的標(biāo)簽內(nèi)容設(shè)置實(shí)際上不會(huì)對(duì)用戶權(quán)利造成重大影響，是多個(gè)標(biāo)簽的組合利用使用戶信息的假名化趨于無效。

2.告知內(nèi)容待補(bǔ)足

《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第16條規(guī)定，算法推薦服務(wù)者應(yīng)向用戶公示算法推薦服務(wù)的基本原理、目的意圖和主要運(yùn)行機(jī)制，并告知其提供的算法推薦服務(wù)情況、不針對(duì)個(gè)人特征的選項(xiàng)及用戶關(guān)閉算法推薦服務(wù)的權(quán)利等。該條款是針對(duì)算法推薦服務(wù)者的義務(wù)性規(guī)范，同樣也可視為關(guān)于用戶算法解釋請(qǐng)求權(quán)的表達(dá)。要求服務(wù)商對(duì)算法進(jìn)行解釋的目的在于使數(shù)據(jù)處理過程透明化，糾正自動(dòng)化決策過程中的信息不平衡，以避免可能造成的算法歧視，但這一權(quán)利在實(shí)現(xiàn)的過程中卻遭遇重重障礙。算法解釋標(biāo)準(zhǔn)的模糊性使服務(wù)商在對(duì)算法披露的程度上有很大的操作空間，由于算法技術(shù)和商業(yè)秘密相關(guān)，服務(wù)商一般不會(huì)愿意對(duì)外公示自己的技術(shù)細(xì)節(jié)，而且向用戶解釋純粹的技術(shù)知識(shí)并不會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)產(chǎn)生積極作用。

（二）自動(dòng)化決策反對(duì)權(quán)處于虛置狀態(tài)

《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》17條第一款構(gòu)建了主動(dòng)性的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)模式，在規(guī)范層面上確立了用戶的自動(dòng)化決策反對(duì)權(quán)。但由于欠缺完善的用戶標(biāo)簽管理和告知制度，使得自動(dòng)化決策反對(duì)權(quán)也不能完滿的行使。實(shí)踐中，商家以自動(dòng)化決策向個(gè)人進(jìn)行信息推送，即使其公示了算法的基本運(yùn)行機(jī)制，具體的決策過程仍不為用戶所知，決策所依據(jù)的“用戶畫像”僅存在于算法的后臺(tái)，這導(dǎo)致用戶缺乏判斷商業(yè)推送或營(yíng)銷構(gòu)成歧視的基本資料。即使自動(dòng)化決策對(duì)個(gè)人權(quán)益造成重大影響，用戶也可能并不知情，自動(dòng)化決策反對(duì)權(quán)便處于虛置狀態(tài)。另外，商業(yè)推送或營(yíng)銷顯著影響到個(gè)人權(quán)益的情況下，利用自動(dòng)化決策反對(duì)權(quán)也僅是對(duì)歧視性算法的事后規(guī)制。此時(shí)若用戶的權(quán)益已處于受損狀態(tài)，那么行使自動(dòng)化決策反對(duì)權(quán)也無法起到權(quán)利救濟(jì)的作用，用戶真正需要的可能是自動(dòng)化決策的透明度和個(gè)人推論數(shù)據(jù)的獲得權(quán)。

四、個(gè)人推論數(shù)據(jù)的保護(hù)路徑

無論是用戶標(biāo)簽的設(shè)置還是利用，都只是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦的一種技術(shù)方案，技術(shù)本身的不成熟需要時(shí)間來不斷進(jìn)行優(yōu)化和發(fā)展，法律并不能作為技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)，為其預(yù)設(shè)一個(gè)應(yīng)然的軌道，只能在技術(shù)發(fā)展的過程中調(diào)整其影響的權(quán)利義務(wù)關(guān)系，保障利益分配公平。因此，數(shù)據(jù)保護(hù)規(guī)范應(yīng)當(dāng)在鼓勵(lì)、支持自動(dòng)化決策算法技術(shù)的基礎(chǔ)上，賦予弱勢(shì)的個(gè)人用戶以對(duì)抗算法的權(quán)利，使算法技術(shù)免于淪為惡意使用的工具。

（一）完善用戶標(biāo)簽的告知義務(wù)

標(biāo)簽化行為本身具有泄露隱私、涉嫌歧視的風(fēng)險(xiǎn)，因此在數(shù)據(jù)處理者為用戶設(shè)置標(biāo)簽時(shí)，即使是出于優(yōu)化服務(wù)的目的，也應(yīng)當(dāng)履行標(biāo)簽化的告知義務(wù)，但無需得到用戶的同意。這是因?yàn)橛脩羰虑皩?duì)個(gè)人信息的使用同意理應(yīng)包含對(duì)數(shù)據(jù)處理的默許，而數(shù)據(jù)處理的結(jié)果，即形成的標(biāo)簽是否合理需要告知用戶，以防止出現(xiàn)對(duì)用戶的不實(shí)評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)處理者或許有這樣的擔(dān)心，要求履行標(biāo)簽化告知義務(wù)將會(huì)使得每一次推薦服務(wù)都變得異常繁瑣，用戶和服務(wù)商都疲于審閱此類的信息。但告知義務(wù)并非只能以通知的形式呈現(xiàn)，也沒必要在每次推薦或決策中都履行告知程序。像“神策數(shù)據(jù)”等移動(dòng)應(yīng)用程序能夠通過可視化界面交互方式展現(xiàn)用戶群體及個(gè)體畫像，服務(wù)商只需為用戶提供查詢本人畫像的渠道，便能使用戶清楚地了解到個(gè)人信息被利用的情況。出現(xiàn)標(biāo)簽不符時(shí)，用戶可以選擇刪除或提供新的信息以修改，且服務(wù)商也不必向用戶公開算法處理的具體過程，避免商業(yè)秘密因公開算法機(jī)制而泄露。

（二）增加個(gè)人用戶的限制處理權(quán)

基于數(shù)據(jù)處理者標(biāo)簽化告知義務(wù)的履行，當(dāng)用戶感知標(biāo)簽出現(xiàn)錯(cuò)誤或隱私可能泄露，繼續(xù)由服務(wù)商使用數(shù)據(jù)將對(duì)自己造成不利影響時(shí)，用戶應(yīng)當(dāng)擁有請(qǐng)求數(shù)據(jù)處理者中止或停止利用數(shù)據(jù)的權(quán)利[8]。從我國的數(shù)據(jù)保護(hù)立法來看，數(shù)據(jù)限制處理權(quán)一直沒有被當(dāng)作獨(dú)立權(quán)利來對(duì)待，甚至有學(xué)者認(rèn)為該權(quán)利的內(nèi)容完全能夠被數(shù)據(jù)刪除權(quán)所涵蓋[9]。誠然，數(shù)據(jù)限制處理權(quán)在功能上確實(shí)和刪除、更正請(qǐng)求權(quán)等有相似之處，但不可等同視之。限制處理權(quán)旨在及時(shí)排除數(shù)據(jù)處理者對(duì)用戶個(gè)人信息的控制，以阻止針對(duì)個(gè)人的算法繼續(xù)運(yùn)行，從而避免自身權(quán)益受損。這種權(quán)利的實(shí)現(xiàn)過程具有簡(jiǎn)便性、即時(shí)性，結(jié)果具有可恢復(fù)性，如同強(qiáng)制措施一樣，是為防止損失發(fā)生或進(jìn)一步擴(kuò)大所采取的暫時(shí)性控制措施。無論是刪除權(quán)抑或更正請(qǐng)求權(quán)，其權(quán)利的實(shí)現(xiàn)都意味著數(shù)據(jù)被改變或擦除，而實(shí)際操作中，用戶可能只是想限制處理那些敏感性的信息，而不想對(duì)其進(jìn)行修改。在虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間里，有必要賦予用戶以數(shù)據(jù)限制處理權(quán)，配合標(biāo)簽告知義務(wù)，預(yù)防因信息技術(shù)快速發(fā)展而隨之發(fā)生的不可預(yù)見的危險(xiǎn)。具體而言，當(dāng)數(shù)據(jù)主體收到不利標(biāo)簽的通知時(shí)，無需舉證該標(biāo)簽對(duì)自己造成重大影響，即可限制數(shù)據(jù)處理者的自動(dòng)化分析和決策行為，使數(shù)據(jù)主體能夠更加積極地應(yīng)對(duì)算法歧視、隱私泄露等風(fēng)險(xiǎn)。

（三）建立全面的算法影響評(píng)估制度

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，個(gè)人數(shù)據(jù)即使不涉及敏感信息，數(shù)據(jù)挖掘過程中對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象的分類、集群化和關(guān)聯(lián)依然可能導(dǎo)致用戶被歸入負(fù)面評(píng)價(jià)的群組，這顯然會(huì)對(duì)用戶的權(quán)益造成不利影響[10]。因此不僅需要在事前進(jìn)行數(shù)據(jù)保護(hù)影響評(píng)估，在事中也應(yīng)關(guān)注數(shù)據(jù)處理中的風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)排除算法自動(dòng)化處理給個(gè)人帶來的妨害[11]。

1.注意數(shù)據(jù)處理中敏感性標(biāo)簽的設(shè)置

敏感性標(biāo)簽包括性別、民族、宗教信仰、黨派等能夠識(shí)別出個(gè)人歸屬團(tuán)體或組織的信息。為用戶設(shè)置針對(duì)其個(gè)人特征的敏感性標(biāo)簽本身不會(huì)侵犯其個(gè)人權(quán)益，且對(duì)敏感信息的正常使用會(huì)促進(jìn)算法結(jié)果的公平，區(qū)別對(duì)待并不代表歧視，例如，求職軟件可以為殘疾人提供更多適宜的崗位信息。這就要求數(shù)據(jù)處理者在評(píng)估敏感信息的使用目的時(shí)，審核底層算法的運(yùn)行邏輯，必要時(shí)介入人工審查，保證決策結(jié)果公正[12]。此外，監(jiān)管機(jī)構(gòu)在對(duì)算法推薦服務(wù)企業(yè)進(jìn)行合規(guī)審計(jì)時(shí)，也需要注意數(shù)據(jù)處理過程中涉及的敏感性參數(shù)，只有行業(yè)自治和政府監(jiān)管相結(jié)合，才能防止算法有意或無意的偏見。

2.注意標(biāo)簽數(shù)量和復(fù)雜程度的設(shè)置

造成歧視性結(jié)果的另一種可能情況是對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的片面審視，用以運(yùn)算的用戶標(biāo)簽數(shù)量越少，所得出的結(jié)果越不準(zhǔn)確。用戶標(biāo)簽實(shí)際已被納入社會(huì)信用體系，在金融保險(xiǎn)等領(lǐng)域成為評(píng)估個(gè)人信用或資產(chǎn)的重要參數(shù)，如支付寶的芝麻信用和微信的支付分，在小額貸款、動(dòng)產(chǎn)租借等場(chǎng)景下，直接決定著自動(dòng)化決策的結(jié)果。而在申請(qǐng)大額信用貸款時(shí)，金融機(jī)構(gòu)總是盡可能多地收集并核實(shí)客戶的資產(chǎn)及信用記錄，其原因就在于，重要決策所參考的信息數(shù)量和類型必須足夠豐富且真實(shí)，否則信息的不實(shí)和缺失將會(huì)導(dǎo)致決策失誤。因此，數(shù)據(jù)處理者一方面要確定收集目標(biāo)信息的合理范圍，提高數(shù)據(jù)樣本完備性；另一方面還要優(yōu)化算法，盡可能多的為用戶標(biāo)簽的生成設(shè)置多個(gè)原始數(shù)據(jù)分析對(duì)象，并對(duì)標(biāo)簽的復(fù)雜程度予以提升，這樣可以避免單向思維造成的刻板印象。

3.審核標(biāo)簽設(shè)置的方法

算法歧視是算法內(nèi)部演算和數(shù)據(jù)分析所導(dǎo)致的對(duì)特定群體或個(gè)人的不公正對(duì)待[13]。造成這種不合理區(qū)別對(duì)待的原因有兩種：一種是基于生活經(jīng)驗(yàn)的標(biāo)簽設(shè)置，如女性對(duì)美妝產(chǎn)品的需求量比男生更大；另一種是基于數(shù)據(jù)模型的標(biāo)簽設(shè)置，如肥胖人群更易患上糖尿病。前種標(biāo)簽設(shè)置方法帶有數(shù)據(jù)處理者的先驗(yàn)預(yù)設(shè)，當(dāng)其預(yù)設(shè)與事實(shí)之間存有偏差時(shí)，其標(biāo)簽設(shè)置自然具有歧視性。對(duì)此種設(shè)置方法必須苛以嚴(yán)格的報(bào)備義務(wù)，數(shù)據(jù)處理者需對(duì)標(biāo)簽設(shè)置所需數(shù)據(jù)范圍、邏輯預(yù)設(shè)、使用目的、必要性等向監(jiān)管機(jī)構(gòu)作出詳細(xì)說明。后一種標(biāo)簽設(shè)置方法更具合理性，數(shù)學(xué)運(yùn)算的偏差可以通過技術(shù)調(diào)整來解決，但是如果用以運(yùn)算的數(shù)據(jù)本身出錯(cuò)，則結(jié)果一定不會(huì)準(zhǔn)確。故使用此種標(biāo)簽設(shè)置方法的數(shù)據(jù)處理者需保證分析對(duì)象的客觀真實(shí)以及全面性，在數(shù)據(jù)開始處理前就進(jìn)行算法影響評(píng)估。

五、結(jié)語

個(gè)人推論數(shù)據(jù)權(quán)作為一種新興權(quán)利，已經(jīng)受到國家立法的關(guān)注，2022年實(shí)施的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》為用戶數(shù)據(jù)權(quán)益保護(hù)提供了具體可操作的法律規(guī)范。但由于在理論上尚沒有搭建起完整的推論數(shù)據(jù)權(quán)利框架，也未在數(shù)據(jù)權(quán)譜系中融入推論數(shù)據(jù)的內(nèi)容，因此法律規(guī)范無法顧及到推論數(shù)據(jù)權(quán)益保護(hù)的各個(gè)方面。盡管如此，立法上的動(dòng)向也表明了國家保護(hù)個(gè)人推論數(shù)據(jù)權(quán)益的態(tài)度，出臺(tái)更為細(xì)致的推論數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，將是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的重要一環(huán)。

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Research on the Protection Path of Personal Inferential Data in

the Era of Big Data

WU Haodong， PENG Jun

（Law School， Guilin University of Electronic Science and Technology， Guilin Guangxi， 541004， China）

Abstract： Personal inferential data is in the blind spot of China's data protection laws because it is not identifiable. The development of big data technology has led to the widespread use of personal inference data in algorithmic recommendation services. While creating a data dividend， it also poses a threat to personal information security. To build the protection norms of personal inference data， it is necessary to clarify its legal nature and right content， and balance the interests between data processors and individual users. China's existing legal norms to encourage the flow of data， did not do too much regulation in the personal information processing link. Emphasis on personal inference data protection should not be choked， otherwise it will limit the development of technology. Therefore a more reasonable path of protection is to give vulnerable individual users the right to fight against the algorithm. In this way， it responds to the reasonable expectation of individuals to have their inferential data legally protected in the new era.

Key words： inferential data; data protection; algorithm discrimination; Personal Information Protection Law