我们需要重新思考围绕数字身份的伦理与哲学问题

Carlee Giordano looks at her mobile phone at the Morning Emporium Coffee House in Precinct 7, where the vote was split 876/876 between Donald Trump and Hillary Clinton in 2016, in Saginaw Township, Michigan, U.S., October 11, 2019. Picture taken October 11, 2019. REUTERS/Brian Snyder - RC179E52A8E0
Whenever we use our phones, data is collected and stored about us in ways we wouldn't even think of.Image: REUTERS/Brian Snyder
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《通用数据保护条例》(GDPR)近期生效,巩固了欧洲在个人数据保护方面的示范作用。然而,我们不能因此而不去审视身份问题,因为身份在这个数字时代已被重新定义。这意味着要批判性地思考一些重大的伦理与哲学问题,这些问题超越了个人信息与隐私保护这一简单问题。

当前的数据保护政策强调个人权利,但它并未评估在技术日益复杂的环境中,我们的自由意志正日益受到限制的方式,更遑论数字化变革对主体化过程或个人自我生成的影响。在这些文本中,我们通常将主体视为已然成形的个体,能够行使其权利,并拥有自己的自由意志和原则。然而,正如此处所提出的,数字技术的特征在于它促成了一种新的主体性形式:不断重新分配约束与激励的参数,为个体可塑性的增强创造条件。我们在著作《Les identités numériques en tension》(《数字身份的张力》)中阐述了这一过程,该书由“个人信息的价值与政策”研究席位(IMT)主持撰写。《Les identités numériques en tension》(《数字身份的张力》),由个人信息的价值与政策研究席位(IMT)主持撰写。

GDPR所确立的各项资源显然有助于支持个人在管理数字生活方面的主动性与自主性。尽管如此,当前这一趋势所依据的用户同意及其对数据的控制这一概念本身仍存在问题。这是因为存在两种思维方式,它们彼此不同,但又相互一致。

个人获得新的可见性

网络用户似乎正越来越意识到,在其网络活动中(例如连接元数据),他们会或自愿或被动地留下各种痕迹。这可以为基于同意的方式提供支持。然而,这一趋势有其局限性。

首先,所收集信息的数量不断增长,使得系统性地由用户同意并控制数据这一概念变得不切实际,至少部分是由于其所引发的认知过载。此外,技术收集方式的变化(如联网设备的出现所表明的)导致收集数据的传感器增多,甚至用户都未察觉。结合面部识别的视频监控已不再只是假设,运营者从这些数据中获取的知识也是如此。这是一种数字身份的层级,其内容和各种可能的用途对数据来源的个人而言完全未知。

此外,无论是政府还是私营部门的行为主体,都有强烈倾向于试图对个人进行完整、详尽的描述,甚至将其简化为一长串属性清单。在这种新的权力体制下,可见的东西被简化为可以被记录为数据的内容,人类被当作简单的物体来呈现。

Image: Mike Mozart/维基百科

控制的模糊性

在我们超现代社会中发挥作用的第二种思路,涉及将基于保护与同意的这一范式应用于新自由主义社会的机制之中。当代社会结合了隐私的两个方面:将个人视为永久可见的,并将其individually对他人可见的内容承担个人责任。每当用户给予(或反对)同意使用其个人信息时,这套社会标准便得到强化。每一次重复,用户都会强化其自我认知,即自己是其数据流通的作者和责任人。他们也自认为掌控着自己的数据,尽管这不过是一种幻觉。他们尤其承担起计算收益的责任,即共享数据可能带来的收益。在这个意义上,同意范式日益严格的适用,可能与个人日益不仅仅是几乎完全可见的对象这一认知相互关联。他们也变成了理性的经济行为体,能够从成本与收益的角度分析自身行为。

这一根本性困境意味着,数字身份未来面临的挑战不仅仅在于提供更明确的控制或更开明的同意。需要补充性的方法,这些方法可能与用户的实践(而不仅仅是其“用途”)相关,前提是这些实践能够催生抵抗策略,以规避对个人绝对可见性以及将个人界定为理性经济行为体的需求。

此类数字实践应促使我们超越对社会交换的理解,无论是数字化的还是其他形式的社会交换,这种理解都处于计算潜在收益或外部因素的框架之下。由此,数字身份面临的挑战远远超出了保护个人或应对“商业模式”的挑战,而是影响着整个社会理解社会交换的方式本身。基于这一视角,我们必须通过审视这些操作中所涉及的新型主体化形式,来正视数字技术内在的矛盾性与张力。这样的分析实践或许有助于形成更为负责任的数据治理形式。

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