隱私是否受到了越來越大的威脅？回答這一問題的挑戰在于，如何從各個角度理解數據共享的風險和回報。數據共享對數字經濟的邏輯至關重要，因此，我們無法在完全保護隱私和完全不保護隱私之間做出絕對的選擇。如何取舍取決于具體情況。而在這種情況下，選擇保護什么和披露什么就變得更加困難，因為隱私既與人的尊嚴有關，也與經濟財產有關，不同的社會群體不可避免地會對取舍有不同的看法。

有一篇關于隱私問題的早期文獻提到，對信息追蹤征稅的隱私監管政策會產生模糊不清的福利效應（戈德法布和塔克，2011）。很少有人能清楚地知道他人、機構和政府掌握了關于自己的多少信息。他們可能不太清楚這些信息是如何被使用的以及這會產生怎樣的后果。這些挑戰導致了經典的隱私悖論（巴恩斯，2006 ；阿西等，2017），即人們總是聲稱非常關心自己的隱私，但往往忽略了自己的線上行為帶來的風險。當然，公共部門和私營部門可以做很多事情來告知和保護消費者。數字技術可能是侵犯隱私的罪魁禍首，但也可能為相關解決方案做出貢獻。將脫敏、加密和安全多方計算等技術與用戶許可流程相結合，就可能減輕與隱私相關的許多擔憂。

數字技術與隱私保護

一、定義問題

隱私權是指“個人決定自身哪些信息可以被他人所知的權利”（韋斯廷，2004）。在所有社會中，隱私權都是公民的一項基本權利，因為它有助于保持個人自主權，釋放因扮演社會角色而產生的壓力，提供一個可供自我評價的安全空間。最重要的是，隱私權有助于保持相互信任的親密關系和鞏固彼此的社會聯系（韋斯廷，1967）。社會受益于個人的心理健康、個人的創造性成果以及強大的社會網絡。經濟同樣受益于這些因素，因為如果通過挖掘大量的數據，在當事人不知情的情況下揭示出其“既存狀況”，則很多交易，尤其是涉及保險的交易，可能就無法達成（赫舒拉發，1975）。

個人數據是指與已識別或可識別的自然人有關的信息（歐盟，2016），是個人參與數字經濟的媒介。通過向數字平臺提供這些數據，個人可以獲得更具個性化的服務，節省時間，獲得更多好處。但未予明確的隱性約定是，除非當事人明確表示同意，平臺不得將這些數據出售給第三方。

二、平衡利弊

當人們更愿意分享個人數據時，數字經濟就會成為一種更有用的基礎設施。個人信息是數據驅動型創新的關鍵因素，而數據驅動型創新可以帶來（培育新產品、新工藝的）新知識和（為消費者創造附加值的）新市場（經濟合作與發展組織，2015）。另外，數據的使用會在規模和范圍上產生報酬遞增效應（規模越大，范圍越廣，平均收益越高），這是數據驅動型生產率提升的源泉。

然而，隱私問題可能會帶來嚴重的負面影響。如果隱私沒有得到適當保護，那么當事人很容易面臨巨大危險和傷害，機構做出的數據驅動型決策可能導致歧視，對個人造成財務上和心理上的傷害。不幸的是，個人數據大規模泄露的事件越發頻繁。隱私保護并不是一個簡單的二元選擇問題，人們必須在不同的情況下做出不同的取舍。隱私保護不應該以公共安全和政治經濟穩定為代價。但的確存在一些灰色地帶，很難判斷某些因素是不是比其他因素更重要。隱私與人的尊嚴和幸福有關，這使得相關考慮比任何此類著作的論述都要復雜得多。

三、應對意料之外的挑戰

政策制定者需要在個人隱私保護和個人數據共享所帶來的經濟利益之間達成某種平衡。信息技術公司和監管機構達成這種平衡的能力必須值得信任。高度的隱私保護更側重于感知到的個人隱私需求，而有限的隱私保護更側重于對商業效率和安全保障的考量（韋斯廷，2004）。不同的國家有不同的立場，這取決于收入和文化等諸多因素。如果想讓數字技術充分發揮普惠性增長的潛力，就必須根據各國的具體情況，在隱私保護和經濟發展之間達成平衡（世界經濟論壇，2014）。

隱私保護面臨的挑戰類似于商業領域面臨的挑戰，即信息不對稱和執行機制不健全會破壞信任并抑制交易。很少有人清楚他人、機構或政府掌握了自己的哪些信息，以及那些信息會被如何使用、會造成什么后果。這導致了隱私悖論（巴恩斯，2006 ；阿西等，2017），即人們總是聲稱非常關注自己的隱私，但他們在網上的行為卻往往忽略了隱私風險。阿奎斯蒂（2014）根據社會學和行為科學對隱私的研究結果，歸納出了以下三個主題：人們并不清楚隱私被侵犯的后果；人們對隱私的關注程度取決于環境；人們對隱私的關注程度容易被商業和政府利益所操控。

數字技術雖然可能導致個人隱私被侵犯，但也可能成為解決方案的一部分。關鍵是要使技術工具在各個環節遵循以用戶為導向的數據保護原則。如圖6.8 所示，在收集數據之前，應獲得實際受益的數據擁有者的明確授權。在數據被首次存儲但尚未被任何人訪問之前，需要對其進行脫敏和加密。數據只應該在獲得授權的情況下被使用。用戶應該有權要求刪除其個人數據。除了這些技術和法律保護外，數字平臺的建設者還必須建立良好的信譽和形象，讓用戶相信這些平臺收集的個人信息是安全的，在沒有獲得當事人明確授權之前，平臺不會分享或出售個人信息。

新技術使隱私權得到了更好的保護。以安全多方計算為例。在進行協同計算時，這項技術不需要任何參與方提供可被其他參與方追溯的原始數據，就能達到融合多方數據的目的（見圖6.9）。安全多方計算既能使用戶受益于數據共享，也能讓用戶避免數據被竊取的風險。

以上內容摘選自《新普惠經濟：數字技術如何推動普惠性增長》，作者羅漢堂。

責任編輯：王超