35、数据时代的隐私困境与应对之策

数据时代的隐私困境与应对之策

一、数据监控现状

（一）零工劳动者的困境

零工劳动者常被归类为“独立承包商”，因而无法享受工作稳定性、最低工资保障或带薪休假等权益。而且，算法对他们的活动进行持续评级和管理，带来了额外的压力。他们每次与客户互动都会被评估，有时评估者通过门铃摄像头观察他们，却不露面，这种场景如同《黑镜》中的反乌托邦未来。这种算法管理方式已蔓延到其他行业，影响着许多轮班工人、工厂工人等的工作生活。

（二）以“安全”之名的监控

在评估监控资本主义时，我们会接触到被视为增强安全的监控系统。比如用门铃摄像头“管理”零工劳动者，以获得“安全感”，这种方式被居民以及联邦、州和地方当局广泛采用。然而，监控是否真的能减少犯罪，这是一个难以回答的问题，因为它忽略了犯罪发生的诸多原因。但美国许多城市仍在扩大由纳税人买单的监控设备和系统，这种情况并非美国独有，英国的闭路电视和面部识别系统、中国的大规模监控以及南非私人监控的增加，都是以安全之名进行的。

预测性警务系统通过反馈循环强化了有偏见的警务行为。如果警察已经在针对有色人种、贫困或移民社区，转向算法系统会增加这种行为的可能性，并形成反馈循环，导致警察只部署到这些社区。那么其他地方发生的犯罪怎么办？如果警察不受算法指挥，他们还能提供哪些其他安全措施？警务和监控系统是否能解决当今世界犯罪的根本原因？

此外，以“安全”之名对政治异议的监控由来已久。中国的防火墙、Palantir、Clearview AI 等系统，以及许多政府用于监控互联网流量和社交媒体内容的技术，都体现了这一点，这种监控甚至延伸到了地方当局和大学。

（三）奢侈监控