数据时代的道德责任解析：从信任到结构

       数据是一种新型的生产要素，以数据为纽带的“东数西算”工程为数字中国的建设注入了强劲的动力，基于数据的数字化转型已成为全球发展的一个重要趋势，基于数据的人类网络空间命运共同体构建被视为人类命运共同体的一个重要组成部分，基于数据的社会形态构想正在成为人类社会发展的一种未来样态。就我国而言，近年来，旨在有效激活数据要素潜能、充分发挥数据作为新生产要素关键作用的《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》以及来自不同省市、不同行业的相关政策法规相继出台。一系列政策法规的出台一方面说明了数据所具有的重大战略意义，另一方面也反映出关于数据要素的理论研究亟需加强。如关于数据的本质、伦理问题、经济价值、法律地位、治理等的研究就是当今社会的热点与难点，而责任问题则伴随人类社会的数据化与数据的日益智能化成为备受关注的焦点。

       特别是当人类基于数据科学与数据技术进行认知以及作出判断与决策等时，分布式数据的聚合及其与人类的融合所带来的后果是否可归因或可追责到数据，数据是否有承担道德责任的义务，数据承担着何种责任又是如何来承担的，诸如此类的问题也相伴而至，并成为了技术伦理学研究的新论域。如同汉斯·约纳斯(Hans Jonas)在20世纪80年代针对当时的技术发展而展开对责任的反思一样，面对数据科学与数据技术在当今社会中所产生的重要效用，我们同样也需要对道德责任予以进一步的反思。

       对数据的“信任”与道德责任的“转移”

       数据科学与数据技术因其对人类的生活方式、生产方式、思维模式与未来等的全范围塑型而引发了诸多讨论。维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schnberger)、伊恩·艾瑞斯(Ian Ayres)、尤瓦尔·赫拉利(Yuval Noah Harari)等在论著中展开了关于数据的多种解读。其中，数据主义(dataism)将宇宙视为“由数据流组成，任何现象或实体的价值就在于对数据处理的贡献”。①这种观点一方面充分彰显了数据科学与数据技术在人类社会中的重要性，另一方面则将世界万物的价值囊括在数据之中。

       (一)世界的数据化与人类对数据的信任缘起

       毫无疑问，人类正在通过数据科学与数据技术将人类社会中的诸多事物与事务予以表征。这种表征既包含人类对世界万物认知的数据化，也涉及人类自身生理、心理等的数据化。基于数据的人工智能、物联网、身联网、数字经济、数字人文、数字政府等将人类社会的方方面面与数据紧密地关联在一起。从本体论的维度来看，世界被视为是由数据构成的，即万物皆数据的观念涌现出来；从认识论的维度来看，数据已经成为人类表征与认识世界以及自我的一种重要方式，在当下，数据自然界和数据自我被视为与传统意义上的自然界和自我并存的现象；从价值论与伦理学的维度来看，关于数据时代的人类自我评判与认知、关于人类文明的重新界定等打开了关于人与数据的关系、关于人的价值以及数据价值的深度反思，数据正义、数据偏见、数据挖掘、深度学习、数据所有权、许可权、隐私权等的伦理意蕴解析成为伦理学的研究对象，数据伦理学作为一个学科分支也正在悄然兴起。

       事实上，上述所描绘的人与数据的紧密关联所呈现出的种种现象不仅仅在于人类对数据的依赖，更多的在于人类对数据的信任。伴随海量数据的涌现，以及数据科学与数据技术对数据处理能力的不断提升，通过对现实世界的模拟而构建虚拟世界的数字孪生技术(digital twin)②已经超出了产品的设计和运维，延伸到了非物理对象和流程的分析与监控，信数据得永生、数字文明、数据权利、数据力等观念进入人类的视野之中。从这些观念中，可发现人类对数据的不同程度的信任。如，“信数据得永生”这一论断体现出了对数据的完全或绝对信任。进一步说，依据此论断，还可推演出若不信任数据，则意味着失败与错误。因此，信数据意味着通向成功与正确，人类也应该且有义务信任数据。若不履行该义务，则就应承担相应的责任。此时的责任主要指向由不信任数据而带来后果的追责、问责或曰指责。

       与此相映成趣的是，由于信任数据而带来的后果也面临着责任的问题。如替代性制裁的惩罚性罪犯管理量表(Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions，简称COMPAS)，③因其依据数据智能所作出的预测与现实不吻合而遭受质疑，但这种质疑并非是对COMPAS的完全否定，而是旨在提醒人类注意数据主义所带来的危害，呼吁人类应当以更负责任的方式来对待数据，警示人类不应当无条件地信任数据科学与数据技术。此时的更负责任既涉及后思性的道德责任，即追责、问责或指责，也包含作为前瞻性的道德责任，即作为义务与美德的道德责任。

       因此，无论是数据主义对数据的完全信任，还是对由于信任数据而带来后果的追问，都伴随着道德责任的出场。虽然道德责任在上述两种情境中出场的方式并非完全相同，但无论是哪种方式，都是由对数据的信任而引发的。就对数据的信任而言，包括人类究竟该不该信任数据、应该信任什么样的数据，以何种方式信任，这种信任的底线在何处等问题。对这些问题进行破解的一条有效途径是追溯对数据产生信任的源头。

       (二)道德责任问题的出场：信任过程中的“委托”

       对数据的信任源自人类依赖数据科学与数据技术来处理原本由人类所完成的任务。事实上，反观人类借助数据完成任务的过程，在某种意义上就是人类将自身的部分行为或部分能力委托给数据。这种委托旨在将任务进行委托，而非将人类自身进行委托。但也正是在这种委托过程中，人类将自身的责任也“随着机器在普通人的生活和工作中的普及，通过机器使行为和责任脱钩日益成为普遍现象。越来越多的人将失败的责任转嫁到机器身上”。④上述责任的转嫁意味着机器在某种程度上被视为一种道德责任主体。