人工智能時代的隱私保護問題

摘 要 隨著人工智能的發展，人類一方面享受著大數據帶來的搜索、出行等領域的精準服務，一方面又為隱私權受到侵犯而困擾。本文首先介紹人工智能時代隱私權侵權的多種方式，再通過對比中國和美國、歐盟等對隱私權保護的不同法律模式，最終提出改善隱私權侵權問題的建議和對策。

關鍵詞 人工智能 隱私權 立法保護

作者簡介：劉浩，中國政法大學。

中圖分類號：D923 文獻標識碼：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2018.04.345

人工智能的發展以大數據的收集為基礎，而大數據收集過程中采取的技術手段往往對用戶的隱私權造成威脅，例如根據用戶習慣推薦其感興趣的信息，永久保存用戶瀏覽記錄等。2013年，“國內cookie隱私第一案”中朱燁訴稱百度網訊公司利用 cookie 技術收集其個人信息，并在其不知情的情況下進行商業目的使用的行為，侵犯其隱私權。近日，又有多家美國媒體披露，一家名為“劍橋分析公司”的數據分析企業，在未經授權的情況下，獲取facebook多達5000萬用戶的個人信息，用于設計軟件，從而預測并影響選民投票。這些事件使得人們對人工智能和大數據時代所面臨的隱私權保護問題愈發關注。

一、 人工智能時代的隱私權侵權方式

人工智能技術的日益成熟使得當今的隱私權侵權方式與傳統侵權方式有所不同，主要集中在通過用戶的隱私數據進行侵權，包括以下三種：

第一種方式是隱私數據的不當收集。人們在體驗人工智能的便利的同時，通常需要提供個人信息進行驗證。這些隱私信息數據可能通過不正當渠道被售賣，據新華社調查發現，部分信用卡客戶的隱私信息在QQ 群中進行“黑市”交易。根據數據信息“質量”的差異，價格也分為“三六九等”。此外，黑客非法入侵也對隱私信息產生威脅，近年來黑客侵入個人網絡空間獲取隱私信息的案件層出不窮，對隱私權造成極大威脅。

第二種方式是對隱私數據的二次利用。隱私數據的價值不僅體現在數據本身，更體現在收集數據的原本用途之外，通過分析、提煉、定位等方式將數據用于廣告的精準營銷等方面。二次利用的弊端在于，一方面，隱私數據的收集者通常不會告知用戶數據的使用情況，甚至還故意隱瞞數據的用途；另一方面，數據收集者在未經用戶允許的情況下進行二次利用，可能對用戶的隱私權造成侵害。

第三種方式是隱私數據的擴散。2015年，《中國消費者報》對“大數據時代的隱私保護狀況”的問題進行調查。在回答“個人隱私在大數據時代是否更容易泄露”的問題時，76%的被調查者表示肯定，有52%的被調查者表示曾發現隱私信息泄露的情況。這些被泄露的隱私數據由于經濟利益或其他原因被擴散后，使得“人肉搜索”等侵權手段極易發生。

二、我國隱私權保護的法律追溯

我國對個人隱私的保護在不同法律中都有所體現。在憲法層面上，《憲法》第38條規定：“中華人民共和國公民的人格尊嚴不受侵犯。禁止用任何方法對公民進行侮辱、誹謗和誣告陷害。”該條款雖未直接對“隱私權”進行規定，但可以認為是保護公民個人隱私間接不受侵犯的權利依據。《憲法》第39 條規定“公民住宅不受侵犯”以及《憲法》第40條規定“公民享受通信自由和通信秘密的權利”也同樣是公民享有隱私權的憲法依據。在部門法層面上，《刑法》對“非法搜查他人身體、住宅，或者非法侵入他人住宅”、“侵犯公民通信自由”等行為進行規制。《侵權責任法》第2條和第36條對“隱私權”和“網絡服務提供者的侵權責任”進行規定。此外，還有部分行政法規、司法解釋等也都有所規定。

但缺點在于我國對隱私權保護的立法過于分散和碎片化，特別規則多，普遍規則少。這種立法使得規則的適用具有不確定性。部門規章太多，行業主體不指導具體應當遵守哪項規則，執法部門不明確具體的職責。另外，現有規定往往只針對部分隱私信息，例如《侵權責任法》只保護私密性的隱私信息，金融、保險行業只保護特定類型的隱私信息，而未被包含在內的隱私信息該如何保護尚無法律依據。在人工智能和大數據急劇發展的當下，各類隱私信息都有被侵犯的危險，因此這種碎片化、范圍狹窄的隱私保護顯然是欠缺的。

三、隱私權保護模式的比較法分析

（一）美國隱私權保護模式

美國的隱私保護立法較為分散，主要體現在行業自律。立法層面包括：1974年的《隱私法案》，該法案是對隱私權保護的綜合性立法，對政府機構如何收集個人信息、什么內容的個人信息能夠儲存、收集到的個人信息如何向公眾開放及信息主體的權利等都做出了比較詳細的規定，以此規范聯邦政府處理個人信息的行為，平衡隱私權保護與個人信息有利利用之間的緊張關系。此外，也對通訊、教育、金融等領域進行專門立法，例如1999年的《金融服務現代化法》和2015年的《消費者隱私權法案》等。

對于國家立法中尚未涉及的領域，美國通常采取行業自律的模式，通過更為靈活和簡易的行業規則來保護個人隱私的安全。目前，行業自律主要有兩種模式：建議性行業指引和網絡隱私認證計劃。建議性行業指引大多由保護個人隱私的自律組織制定，參加該組織的成員需承諾遵守行業指導性規則，例如“美國隱私在線聯盟”，該組織出臺了“在線隱私指引”，聯盟成員在線上收集用戶隱私信息時，需遵守該指引的相關要求。網絡隱私認證通過對達到個人隱私保護相關標準的機構頒發隱私認證的方式，督促相關機構促進對個人隱私的保護。這類組織要求所有經過其認證的成員都發布隱私聲明，為用戶提供對其隱私信息的控制權，并有相應的安全措施和爭議糾紛的投訴解決機制。

（二）歐盟隱私權保護模式

1995年歐盟頒布《數據保護指令》，該指令對隱私數據處理的原則、法律救濟、向他國轉移隱私數據、監管和執行措施等方面進行了規定，立法理念是在保護個人隱私的基礎上，兼顧信息的自由流動。為適應大數據以及人工智能的發展，2012年歐盟頒布了《一般數據保護條例》。《一般數據保護條例》在隱私數據安全監管上，主要有以下特點：明確個人數據的范圍，位置數據、IP地址和cookies等網絡識別數都是個人數據，基因數據也屬于個人數據；數據控制者應當及時清除其保留的個人數據，明確了數據清除權；數據主體有權使用被數據服務提供商所持有的自己的數據，也有權將自己的數據從一個服務商移送到另一個服務商；增加數據控制者的義務。

四、人工智能時代隱私權問題的建議

首先，應當出臺專門的隱私權保護法。我國目前尚沒有一部針對隱私權的專門立法，公民在隱私權遭到嚴重侵犯時，借助刑法或民法的相關規定都難以得到有效補償。在人工智能時代，越來越多的隱私權侵權是通過對信息數據的收集和利用來實現的，因此制定個人信息數據保護法十分必要。例如，規定數據的收集目的和使用目的必須告知數據主體，必須尊重數據主體的所有權，允許他們對數據在合法范圍內進行更改和刪除等。

其次，可以借鑒美國相關經驗，在人工智能行業建立行業自律組織。在我國尚未頒布專門的隱私權保護法之時，建立行業自律組織有助于保障基本有序的產業環境。人工智能行業的自律公約可以囊括以下方面的內容：首先，針對數據的收集、使用、儲存、流通、所有權等方面對公民的隱私保護和人工智能企業相關行為作出規定。其次，制定具體的責任機制，明確違反公約的處罰措施。再次，自律公約應根據人工智能和大數據的發展情況進行及時修改，以適應和包含不斷變化的隱私權侵權方式。

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