（小塵4x/圖）
昨晚和朋友閒聊，言語間提到打算購買一款無聲滑鼠。聊天結束後，準備上網入手一款。結果，剛開啟購物App，搜尋框就出現了“靜音滑鼠”的字樣，並且推薦頁面上也出現了相應的商品。要知道，在這之前，我沒有在該App上搜索過這款商品。
同樣離譜的是，今天上午我在某購物App瀏覽了“奈米膠帶”，幾個小時後又開啟另一購物平臺，推薦頁面竟出現了同款膠帶。可見，我們個人資訊不但被“竊聽”，各平臺之間還存在使用者資訊共享的情況。
這些現象讓我想起可能與這樣的提示有關：“是否允許獲取裝置資訊”“是否允許訪問您裝置上的照片、媒體內容和檔案”。我曾經試過選擇“不允許”，但這樣操作後，有些App就不能正常使用了，最後還是被迫接受了訪問請求。
很多時候，正如尤瓦爾·赫拉利在《人類簡史》中所言：“人是可以為了方便而犧牲部分隱私的”。關於科技倫理，這個時代的每個人都有發言權，我們每天都在手機、平板、電腦等電子裝置間忙得不亦樂乎，在各類網站和App裡來回穿梭。那些形同虛設的“隱私政策”被我們隨手滑過，有多少人會點開“隱私政策”一條一條地看清楚，衡量之後再做定奪？
我們不止一次地呼籲科技倫理，呼籲保護個人資訊，但現實是我們天天都處於“資訊裸奔”的狀態之中，為了生活便利，犧牲的豈止我們想象中的“部分隱私”？
如今，人們手機上的App幾乎都具有個性化推薦功能，這對個人資訊保安產生巨大隱患，背後的演算法關聯技術正是始作俑者。舍恩伯格在《大資料時代》中談到，使用者在購物網站上輸入買房的相關詞條，透過關聯物的預測性，網頁就會向用戶推薦大量的房屋裝修類廣告。演算法技術只需要知道搜尋框裡“是什麼”，就可以快速地分析出使用者需要的“有哪些”，出現“我知道你在想什麼”這樣可怖的現象。
有可能剛出家門，資料便可得出我們即將前往超市購物的預測；剛走進超市，商家就能知道我們的購物傾向。更有甚者，透過對使用者的個人收入、信用卡支出情況等資料進行分析，就可以預估個人的支付能力。也就是說，當我們踏進超市的那一刻，商家已將客戶的所有資訊徹頭徹尾地瞭解，我們要買什麼、價格接受範圍、購買意願強度等早已完全透過資料分析而掌握。這樣荒誕的情況正發生在現實生活中。
由於平臺沒有被限制在使用資料之後必須在特定時間內刪除相關資料，平臺可以無限地開發、分析這些被儲存下來的資訊。由此，資料再利用與過度分析帶來眾多潛在的隱私洩露風險，再加上強制執行的“隱私政策”，我們的個人隱私順理成章地被洩露出去。
2021年8月透過的《中華人民共和國個人資訊保護法》，意味著個人資訊保護迎來專門立法，其中就強調不得過度收集個人資訊，保證個人資訊的合理利用。因此，平臺應該在使用個人資料後刪除相關資訊，不得長時間保留。出於特殊原因，平臺須長期保留資料的，必須被要求為其行為承擔法律責任。
希望資料蒐集者能夠明確告知使用者蒐集資訊的用途和使用時間，並透過反饋機制賦予使用者檢驗新資料資訊使用情況的權利，而絕不能依賴於“隱私政策”的簡單告知。同樣，大資料羽翼下的演算法預測，對使用者“現在”和“將來”的監視應該設定範圍，防止資料蒐集者對個人資訊的過度解讀，以保障公眾的資訊保安與自由。
不可否認，技術的發展是人類社會的進步，技術本身無所謂善惡，關鍵在於發明技術、利用技術的人。演算法發展到今天，在極大推動社會生活和生產發展的同時，對資訊生態的嚴重破壞更是不容忽視。因此， 建立一種高效的隱私保護模式，學會尊重使用者個人資訊才是演算法技術的長遠發展之道。
（作者為西南大學新聞傳播學研究生）
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李平