翻墙会不会泄露隐私 个人隐私会不会随着互联网发展而逐渐消失至不见?

长文预警。这是极重要的问题,也许会在未来几十年内主导人们生活的方方面面,同时恰好与自己正在做的研究交叉。这里结合自己体会和Acquisti,Taylor和Wagman刚刚发表的综述,尝试对此问题做一全面分析。挂一漏万,敬请谅解。结论是不会,但从当下局面,到最终形成有序格局,中间可能爆发大量争议,耗费高额成本。个人立场,无论是法律还是政策,应以保障个体权益为绝对重心,个人数据相关权益,如果不是社会公认,或平台/企业明确告知且消费者同意前提下,都应给予个人。涉及环境、性别等议题的公益组织和活动很多,涉及隐私或数据的却很少,尤其是在中国。同时,在个人能做到的范围内,每个人都该反思和重视自身隐私的安全。



隐私给人独处的可能。早孕的女孩害怕婴幼用品指南寄到家里,刚刚失业的父亲会因浏览器弹出的就业培训广告不安。仅仅是想象陌生人拿到自己的基因序列就会让人恐惧,想要再就业的获释犯,或许会跪地祈求雇主不要查询自己的犯罪记录。为隐私一词,法学家争论了许多年,都写进来太冗长,只能讨论具体项目。对具体信息,也有几个层面的保护。最重要几项,一是你是否有权阻止别人接触这项信息,二是你是否有权要求获得信息企业为信息保持匿名,三是你是否有权要求限制企业对信息用途,四是一旦企业侵犯,你预期能获得的赔偿。权利可以摆在你手里,也可以放在企业手里。赔偿可高可低。中间这条界限划在哪,是大家讨论重点。



隐私问题有许多独特之处。一是极其严重的信息不对称。如果不是熟谙相关学科,个人很难弄清楚自己被采集了什么信息,这些信息由谁采集,以及这些信息拿来做了什么。搜索引擎搜完,网站马上跳出关键词广告已经不是新鲜事。打车软件可能会记录运动轨迹,搜索引擎可能记下你搜索的疾病关键词,社交媒体忠实记录你过往的欢笑和糗样。雇主、民营医院和保险公司都可能对这些信息很感兴趣。个人也很难想象数据在企业手里怎样使用,比如说,在2009年就有美国学者指出可以利用公开信息推断社保安全号码(SSN)(Acquisti和Gross,2009)。学术界另一精彩案例是用社交网络内容和好友关系推断性向(Jernigan和Mistree,2009)。数据挖掘科学进展日新月异,7年过去的业界,对数据利用的程度和方式很可能是普通人完全无法想像的。



隐私问题独特性第二点在你几乎无法追回隐私。前面提到,我们很难想象企业拿个人信息做了什么,其中就包括企业究竟把信息卖给了谁。如果你在搜索引擎搜索关键词“运动鞋”,这一信息可能马上就汇入洪流,和其它几百上千人搜索记录一起,被实时投标拍卖,然后形成广告,“恰好”显示在你正欲观看的电视剧之前。你可能不喜欢自己信息被这样利用,希望说,不要再收集了,已经收集的是不是能删掉(似乎谈不上归还)。可是,这信息在短短时间里也许几经易手多次,从引擎到广告投放平台,再到另一家广告投放平台再到厂商,最后再绕回来。仅仅是弄清楚这条产业链就要花很大力气,遑论追回。这个问题恐怕比在线维权还要困难很多,很可能连求偿对象都找不到。也许自己主动公开或被收集的信息现在没什么问题,但要准确估计未来影响,难。



隐私问题独特性第三点在个人很难在无孔不入的非法侵犯面前保守隐私。让我先来讲个故事。电子邮件和垃圾邮件诞生日不差多少,可谓两兄弟。20世纪末全世界已深受垃圾邮件困扰。当时就有经济学家建议用如下方式遏制:将电子邮件和个人账户绑定,发件人要为每封邮件向收件人支付一笔小小费用,比如1分。普通人成本不大,垃圾邮件发送者大亏。但是,限制这一想法推行的就是网络安全约束,黑客完全可以侵入个人电脑,然后滥发邮件,坐着赚钱。21世纪初,又有学者提出可以建立隐私市场,让个人把数据买卖权攥在自己手里。想法是好的,但考虑到全世界“肉鸡”的规模,黑客恐怕又要发一笔大财。互联网上,“安全”是热词,“黑产”也是。如果很多手机可能会被远程遥控装上app,再删掉,算日活量,恐怕我们也很难指望上面的隐私得到合理保护。



隐私问题独特性第四点在个体这方面严重的认知偏差。经济学有一分支叫行为经济学,其中重要话题包括:为什么很多人会注意不到唾手可得而非常有用的信息,为什么很多人会偏离看起来不难做到而对自己大有好处的行为。隐私问题,简直是行为经济学成果展览馆。可能场景包括:在各类社交媒体披露信息时,怕是很少想过以后。注册各类账户时几乎不看用户协议,也很少去关注更新。明知Cookies会定期抓取用户数据也不去清理。各种使用相同密码,仿佛在说欢迎撞库。有一经典成果叫默认选项偏差:即使是决定社保储蓄这种重大问题,把默认选项设在“是”,或者“否”,或者不设,会有十几个百分点的选择差距,就不要说平时在网上遇到林林总总的选项了。



隐私问题独特性第五点在个人无处可逃。即使个人精心打理自己社交平台,努力捂好自己所有信息,平台依然可以从朋友、亲人处公开信息推断,比如性向。同时,周围使用社交软件或平台者越多,个人压力就越大。网络外部性(所谓护城河的重要支流)真真切切存在。同时,即使你不提供信息,只要和你类似个体提供得足够多,你的努力是徒劳的。也许一位在X办公楼工作的男士不愿暴露家庭住址,也不想让人知道自己的菜肴口味,防止企业利用自己的家庭地址或饮食口味来价格歧视(比如Katja,2015,给出了某文具网站按邮编显示不同价格的例子)。但只要他/她的同事,或者他/她的邻居显示了这些信息,并且他和这些人通过一款或几款软件连在了一起,概率的力量还是逃不脱。考虑到许多学习模型的特征,暴露信息越多,新披露信息带来影响可能越大。



最后,隐私很难被恰当定价。很难定价不代表无法定价,也不代表没有这方面市场。专门在快递周围捡单子的人、大批量收购电话号码的人、利欲熏心出卖储户数据的银行员工、火车站门口收打过孔车票的人,他们都是隐私市场一员。隐私有价,但难被恰当定价。前面提到过,个人很难知晓自己被收集的信息会被拿来做什么,以及可以拿来做什么。也许企业知道自己要用数据来做什么,以及这部分数据可以提升多少绩效。但是,即使企业也不知道这些数据明年会有什么用途,或者与另一个数据库拼在一起会擦出什么火花。以当下条件,恐怕也很难维持一个个体企业自愿平等交易数据的市场。因此,尽管定义、保护或规制隐私都不能忽略相关的市场,但单靠市场无法解决这个问题。前面提到的几点都是考虑这一问题无法忽略的因素,也是塑造生态的力量。



前面的说法可能给人留下印象:大数据不好。意不在此。数据科学进步给社会带来福利早已遍及社会方方面面。从各类分享经济,再到全方位细化的社交平台,许多冗余资源利用起来,很多曾经无法传递的信息快速整合,形成新知识。新的关系,在无比广阔地域内形成。社会从中享受了甚多福利。但是,前面讲的问题确实存在,重要性可能低估,且规制的法律或政策没有跟上。为方便个人了解和评估自己在其中可能面临的风险,有必要对这领域做全面整理分析。前面讲的所有这些问题也并不意味着题主所说会成为现实。大的原因主要有两点。一是企业、平台和个人都有各自激励,三方互动,相互掣肘,可能路径很多。既然有企业旨在收集数据,很快也会有企业专门保护隐私。二是政府会跟上。欧盟最早,20世纪末已有比较严格法律。美国在21世纪初也加强了对隐私保护,限制网络数据收集。我国也刚刚通过了《网络安全法》。可以预期相关公益组织也会崛起。



经济学界50年前就开始关注隐私问题,重点在企业和个体间权利界限。Acquisti,Taylor和Wagman将这方面研究分三拨整理,条理非常清晰。此处直接沿用,补入部分研究。第一拨主要早在年代和1980年代早期,参与者多与芝加哥大学有关联。法经济学巨擘Posner首先反对规制数据披露和收集可能影响。以企业为例,他们在意雇员特征,因为这会影响企业未来利润。如果不准企业去了解婚姻状况,他们就会在另外一些方面动心思,比如说减少招年轻女性比例。因为结婚生产可能抬高成本。反映在整体,导致两个问题:一是一部分本来会被录用的应聘者因此被拒,利益受损。二是加剧统计性歧视。美国法律中有许多“不能问”,同时也有企业不能单纯以种族、性别等指标决定是否录用的规定。目的之一就是保护基本权利同时,解决可能加重的歧视问题。



第二点对规制的批评来自Stigler,他在信息经济学有很大贡献。他的论点是:即使规制隐私不会带来种种坏处,它也很可能无效。以成绩为例,假设政府规定企业不能主动去了解应聘者成绩,这类政策真的会得到施行么?成绩最好的那部分学生会用各种办法主动和企业说,比方说,在面试时,不经意地从袖口掉出学校盖章的成绩单。最好的学生已经披露,次好的当然也会这么干。否则,用人单位会把他/她和剩下所有学生混在一起评估,亏了。这个过程会一直持续下去,到最后,只有成绩最低那部分学生会选择不披露,而企业对此也了然于心。政策形同虚设。这结论很有意思的一项推论是:部分商学院为保护学生利益,直接盖掉所有学生成绩(Gottlieb和Smetters,2011)。相比于竞相披露情况,这很可能改善了所有学生的福利。



反对者中有著名的Hirshleifer,他的观点影响很大。个人角度,对隐私泄漏的担忧,可能导致他/她为了声誉不去做对自己,对社会很重要的事。比如说,如果医院可能自由传递病人信息,艾滋病人可能就不会去接受治疗,因为名声很可能毁掉。无论是个人不接受治疗,还是社会对疫情缺乏了解,都不是好事。社会角度,为防护和获取隐私努力可能纯是社会浪费。不妨想象以下场景:厂商竞相收集消费者数据投放广告,消费者下载软件,清理cookies,花时间精力避免“精准投放”。如果广告为消费者提供了新信息,有价值,那得失可能相抵。但是,也有一些广告是利用心理学知识诱导,甚至或明或暗造假(比如部分医院投放的竞价广告)。它们没有提供新信息,纯粹是把钱从一部分人口袋转进另一部分口袋,中间各种成本都浪费掉了。税常有扭曲损失,智商税也有。争着收智商税,以及努力争取不被收智商税,一来一往都是效率的消散。



第一代成果对后世影响很大。很多第二代、第三代研究,以及许多现行法律、政策、通俗书,拆到根子上还是基于这些原理。但是,即使只是基本原理组合,或与现实稍加结合,问题也会变得十分复杂。第二代研究和第一代中间隔了十年,主要是多了很多具体议题,同时信息产业本身发展,比如密码学等也被考虑进来。Varian,后来谷歌的首席经济学家,在1997年就主张要为更开放自由的数据共享提供方便。消费者可能需要更加个性化的服务,或者被一个小社区接纳,他们愿意为此给出一部分个人信息。但是,如果没有足够的信息,没有可靠的传递和验证这些信息的渠道,厂商无法利用这些数据,小社群也难以审查申请加入者。能不能搞在线信息市场?前面提过不行。安全是一个问题。另一糟糕可能是:如果你周围的人都出售个人信息,你没有理由不卖。厂商可以推断太多你的特征。与其捏在手里,不如换一张100减30优惠券。有时候“出售”会换个名字,叫“同意用户许可,马上体验”。再加上技术条件和个人知识限制,这市场怕是建不起来。



有些学者尝试用科斯定理解决这一问题,认为只要把产权明确好,隐私问题可以得到有效解决(Noam,1997;Kahn,McAndrews和Roberds,2000等)。这个观点很简明,但实践中用处可能不大。考虑到一开始自己总结的六点特征,界定干净隐私的产权可能是一个漫长过程。有许多杰出法学家和法律实务工作者在努力,但新问题在不断冒。隐私无形,去处难控,组合效果可能1加1大于2,这些都是阻碍因素。另一问题是财富效应。雾霾问题也可以用科斯定理,但是,把排污权利分配给市民,还是工厂,对财富分配影响很大。既然可能存在财富效应,用科斯定理可靠性有疑问。隐私问题同理,利用这么多信息权利不同,不太可能没有财富效应。此外,相关问题中有信息不对称,利益相关方一般至少有三方(个人、平台、企业),这些都可能导致定理失效。



以上是第二代理论的一些主要成果。第三代理论更复杂,主要有两特点。首先,模型变得更复杂。带有三个甚至更多参与者的模型,稍稍一般化的设定,求解就会非常困难。各派间理论非常多。其次,经济学家开始利用互联网公司生成的海量数据检验理论,估计模型,为政策制定者或企业提供建议。其中一部分非常复杂,也许其实没有必要。自己见解,新模型最大进展在两方面,一是允许更复杂信息结构,比如引入声誉系统、评价系统,或者考虑企业根据消费者各类信息来价格歧视,二是严格处理平台。以前者为例,如果企业可以严格记录消费者浏览历史,进而得知消费者对何种产品感兴趣,企业就可能提价。如果消费者预期到这一点,他们就会推迟,或者干脆减少购买来逃避价格歧视。无论是担心转卖,还是担忧价格歧视,都有可能导致消费者延迟提供信息,或故意扭曲信息,或特意匿名,甚至弃绝服务。这方面有许多理论, 对其中两个例子有精彩介绍。他的评论直指核心:消费者在信息披露中受益或受损取决于消费者和企业相对地位,讨价还价能力相对的差距。但是,这个地位的差距,很可能与前期的信息披露有关。



引入平台后,三方博弈会有许多更精彩结果,但要真正说明现实就是如此,难度更高。这一块研究在快速发展。核心在于弄清楚搜索引擎或其它平台的激励。再次以搜索引擎为例,它一方面要搜集信息,改善搜索质量,与其它企业交易,一方面也通过出售竞价广告或修改排名算法等方法直接参与企业与顾客匹配。首先,引擎与顾客利益可能直接冲突。顾客希望引擎不断改善算法,如实展示结果,不要有广告。如果搜索引擎真坚持这么做,顾客可能不愿付钱,厂商也不愿付钱,无利可图。因此,引擎要赚钱,要么得影响用户使用体验,引入广告;要么直接操纵排名,篡改信息。其次,引擎与厂商利益也可能直接冲突。如果引擎大量把准确信息卖出,厂商以后对自己信息需求可能下降。因此引擎可能限制信息自由流动(Bergemann和Bonatti,2015)。



这方面还有很多意想不到的结果。比方说,消费者日益关注隐私安全未必能改善自身处境,反而可能加强垄断(Campbell,Goldfarb和Tucker,2015)。由于选择太多,同时无法详细了解各厂商保护政策,消费者可能集中选择知名度较高或信誉较好厂商。对大厂软件,他们可能一路勾勾勾,不会对具体内容关注太多;对于小厂软件,他们则会认真审查。这会导致“强者愈强”。近年来有多篇研究发现,精准投放对厂商而言,效果非常一般(Mayer和Mitchell,2012,Blake等,2015等)。还是之前那个问题,激励互动很复杂。消费者可能安全专门的隐私保护软件,也会有企业专门推出这类产品。他们使用搜索引擎久了以后,第一眼看的可能是页面中部而非顶部,谁不知道都是推广呢。如果你的投放太“精准”,太“及时”,消费者甚至会心生反感,效果为负。



林林总总写了很多,简单概括成一句话:即使不考虑政府规制,题主所说的世界也不会很快到来。市场各方各有激励,相互掣肘。他们常常可能藏着信息,甚至特意传递错误信息。透明的世界,不太可能到来。包括A/B实验在内,这几年不少研究发现这些新工具未必能带来想象中的高收益。消费者也会变,变得更聪明,更主动。未来也许会有组织,也许会有诉讼。不清晰的边界,就像近代海边落潮露出的肥沃滩涂,常常引发战争,不过不是械斗而已。最后,隐私定义本身也在变。大家不仅为挖掘出已有数据新用途,还会创造出新的数据指标,不停刷新“信息”的定义。隐私也需要跟着变。因此,在实现相对平和有序环境之前,漫长的纷争和缠斗免不了。对个人,考虑到开头的六个点,不应该仅仅期待法律和政策跟上漏洞,那也许会滞后很久。也许应该设法对数据产业有基本了解,然后看看手机里各个app,如支付宝、微信、浏览器等,想想可能记录了哪些信息,哪些后果也许自己承受不了,设法补救。保护隐私的企业、公益组织和律师也可能很快多起来。一些关键信息,比如个人基因,应该暂时给予最高的保护。虽然全文很少谈及基本权利,但那非常重要。



部分参考文献:



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Stigler, George J. "An introduction to privacy in economics and politics." The Journal of Legal Studies 9.4 (1980): 623-644.   1/2    1 2 下一页 尾页

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