算法|【远见】个人信息保护法将出台揭开数据算法的神秘“面纱”( 二 ) 算法|思远|数据|揭开|面纱|远见

余弦：在安全行业，尤其是前两年做“爬虫”生意的一些企业，都因此而触碰了法律被制裁。“爬虫”技术本身没有好与坏的说法，就像菜刀可以做菜，也可以犯罪。
思远：技术是中立的，但取决于人的价值观。
余弦：“爬虫”分为两种场景。第一种是专门做“爬虫”，故意去爬服务器的敏感数据，就是主观作恶。另一种是不小心把数据拿了回来。比如把个人的社保医疗隐私不小心爬回来了，但看到这个信息还挺有价值的，可能会二次利用。同时，这些社保医疗机构网站有漏洞，有没有责任呢？这就像是主动入室盗窃和主人没锁好门导致误闯民宅。不同情况，有不同的认定和处理，这是法律需要界定的。
场景1：金融风控，哪些“大数据画像”侵犯隐私？
思远：我们来聊聊算法的应用场景。生活中最常见的是金融风控——金融数据中的算法是怎样的逻辑？
余弦：核心是通过各类用户数据采集，进行用户画像。让业务决策者更好地理解目标群体，数据越准确、丰满，就越有利于特定的场景去做针对性的事情。
思远：比如给金融借贷，根据征信和消费行为等数据，判断优质客户，给出更好的还款周期和价格，用更低的价格、更高的额度做长线生意；对风险大的客户，拒绝放款。
以前有个FINTECH公司的CEO给我介绍了一个案例：拿到了客户A的所有行动轨迹，发现每天的活动线路两点一线，时间相对固定，消费能力、还款记录良好，就定义为“白领上班族优质客户”；客户B每天的活动轨迹和时间非常不规律，就认为是自由职业者，谨慎放款。类似例子还有很多，比如借了消费贷还不上的人，催收公司会一夜之间将其通讯录中的电话打个遍。问题是，这些数据都使用，是不是非法和侵犯隐私呢？
余弦：这个现象确实非常普遍。很多时候，普通人高估了算法，在我们看来，很多技术真的非常粗暴，就如用户借贷的钱还不上，暴力催收公司通过非法采集用户数据，用灰色方式催债。
所以，围绕相关法律，比如个人信息保护法、数据安全法等，未来这些会得到比较好的净化。因为这个产业从业人员太多了，而且不同于实体的物理世界。
思远：很多信息的获取就是一瞬间，交易速度非常快，这对发现违法行为、固定证据会有很大麻烦。真正执法，要靠企业自律或相互监督、举报等，还是什么？
余弦：从操作角度来讲，这些法律是绝对可行的。这里面可能会涉及到具体敏感的话题，这里暂时不展开谈。但首先我们都得有法，才能去操作。未来的执法过程，一方面，数据的滥用，行业内确实有不少的外露特征，明面上能看到；执法肯定由公安进行——比如网安、网络警察。
场景2：大数据营销愈发精准，我们是否被“监视偷听”？
思远：另一个典型场景是“营销”。现在大家经常在网上“买买买”。打开手机，发现系统给每个人推送的情况都不一样；打开新闻客户端，总会推你想看的内容，甚至有时刚跟朋友聊到什么，商品信息和广告就来了。这种技术怎么做到的？人真的被“监视”了么？
余弦：如果单方面来看，感觉会很惊悚，当然，实际上这是“幸存者偏差”，并不是非常普遍的事件，跟算法也没什么特别的关系——它可能是一种概率，碰巧遇到了，会放大这个事情。营销数据专门有做营销产业链的，通过各方面去采集数据，包括可能有非法的一些交易，能够尽量做到精准推广。
无论是个人信息保护法草案，还是数据安全法、网络安全法、民法典等，多少都有围绕隐私的关于数据的定义或说法。数据活动指的是，数据在收集、存储、加工、使用、提供、交易、公开等行为；数据安全是指通过采取必要的措施，保障数据得到有效保护和合法利用，并持续处于安全状态的能力。
思远：你说了两点。第一，有时大家过于敏感，陷入了“幸存者偏差”；第二，算法、大数据的合法性，包括大数据应该去脱敏的信息点，需要法律规范。回到算法本身，有句话说，“未来世界，只有两种人，一种是控制和决定算法的人，一种是被算法控制的人”。好像很有道理，以往人会自己去探索信息，有更多发展的可能性；现在算法会困住人，越来越懂你的同时，推荐的信息就越来越局限，会围绕着现有的水平、认知和圈层。你怎么看这个问题？
余弦：我赞同行业内这个说法。算法是机器输出来的，通过人类反应的信息，按照概率计算，反向给出推荐信息和服务，又让人形成新的依赖感，手机成了人的器官，人掉入了数据的舒适区，沉浸在这种数字体验中。我也会这样。

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