楊慶峯 | 健康碼、人類深度數據化及遺忘倫理的建構_風聞

健康碼是與物質身體有關的二維碼，不同於支付碼，健康碼的開發源於此次新冠肺炎疫情，從本質上看健康碼是數字對象。有兩位技術哲學家對數字對象的哲學分析對接下來的工作是有價值的：一位是美國技術哲學家唐·伊德（Don Ihde），他從同構與異構的角度對條形碼做過分析。在他看來，條形碼與對象之間已經不是表徵關係了，其中有了很明顯的技術轉換層次。他的分析是在後現象學框架之下展開，重點在於揭示技術與人類行為之間的關係；另一位是英國學者弗洛裏迪，他從知識論出發，對數據、信息等的分析提出了特定的倫理維度，尤其是對數據的四種解釋給人印象深刻。他強調倫理學的分析，重在展示數據、信息和算法的倫理體系。由於本文預備討論健康碼的倫理問題，故選取弗洛裏迪作為出發點，健康碼倫理問題分析主要從“數據即記錄”這樣的一個維度出發，並試圖展示其中暴露出來的倫理問題。

記錄：數據的奠基性規定

弗洛裏迪2008年提出了數據的四種解釋：知識解釋（The epistemic interpretation）、信息解釋(The informational interpretation)、計算解釋(the computational interpretation)和差異解釋(the diaphoric interpretation)。這四種解釋之間存在着克服各自解釋侷限的邏輯關係。從這個意義上看，知識解釋是源頭。知識解釋強調數據是事實或自我確認事實的表徵/再現。數據是現實世界之物的表徵，這種觀點在經濟、社會等領域比較流行。因為數據是依託計算機技術發展起來，以0和1為基本單元構成的對象也就是表現為虛擬對象，這些虛擬對象組成的是虛擬世界，二者之間存在着平行對應關係，比如實體空間與虛擬空間、實體經濟與虛擬經濟的對應就屬於此列。數據是自我確認事實的表徵，這種觀點在信息和媒介領域較為常見，有助於我們理解信息閉環。弗洛裏迪對數據的理解也表現在這樣一個不斷發展的批判邏輯上。但是他的批判還是忽略了表徵內在的規定性。

表徵（representation），又可以翻譯為再現、代現，是一個非常複雜的哲學概念，有着一種外化的規定。康德、叔本華以及胡塞爾都從不同意義上使用這個概念，如康德的物自體顯現、叔本華的意志顯現和胡塞爾的不同於知覺的意向活動。此外，表徵物與被表徵物之間存在着平行關聯。在表徵過程中，表徵物同時也是對被表徵物的另類保持。比如，一張蘋果的普通照片表徵了某個蘋果。而在數字照片中，情況則有些不同。數字照片是二進制數位的構成，一張蘋果的數字照片和真實蘋果之間是看上去像的關係。我們試想這樣一個體驗：在一個數字照片清晰顯示之前是模糊的，數位的集合讓我們無法辨認對象。這是一個隱藏在記錄之中的過程。在大多數人看來，記錄（record）是簡單的、純粹經驗性的概念，在日常生活中大量地被使用。然而，這一概念卻隱含着的與記憶有關的維度。在古希臘-拉丁語詞典中，記錄有兩種表達：其共同的意義是“一種回想的能力，拉回到心靈的活動。”“強調回想”是記憶的根本特性，這不僅是胡塞爾，也是利科在回憶問題闡述中強調的本質規定。這一考察讓我們獲得了一個結論：記錄不僅僅是保持，還有回想的一個規定。只是在技術層面，由於這一概念在演變中“保持”的特性被保留和強調遮蔽了內在的回想維度。“數據即記錄”恰恰突出了技術介質的存在，即對事實狀態的另一種形式的保留。為什麼會發生這種轉變？一種可能的情況是這個概念被用於信息記錄、保存等技術裝置，而技術裝置的非人化使得與人有關的回想維度被消除，而保持的維度卻得到了格外的強化。

因此，數據即記錄是表徵論中內藏的維度，弗洛裏迪對其進行發展的時候忽略了記錄本身的記憶哲學的維度，而只從這種原始的規定中看到基本的一面，缺乏了回想和保持，也就沒有了虛擬與現實世界的對應，算法也就完全脱離了經驗世界。因此，數據即記錄也是奠基性的維度，關係論在這一規定之上逐步構建起自身。此外，數據的知識性並不是根本的規定性，科學家從其中進行推理而獲得的知識只是其次，更為重要的是通過對數據相關關係的挖掘，重新建構出新的對象。

大數據的閉環式記錄

大數據、人工智能的發展極大推進了人類“深度數據化”進程。人類深度數據化從三個維度形成了特定的閉環：最基礎的是物質維度，物質身體的生物信息、生命指標、活動軌跡都已經被數字化，呈現在終端和雲端，此次疫情期間的健康碼和行程卡就是最為典型的代表。物質維度之上是精神維度，人類的認知、情緒和同理心等都被可計算化，這一方向開始從人工意識和人工情緒的名義下被研究。還有一個既不屬於物質也不屬於精神的信息維度，一切錯誤的、正確的、虛假的、真實的信息，我們願意接受的信息和不願意接受的信息，完全被算法化，因此，一個尖鋭的問題就出現了：是否會出現馬克斯·韋伯擔憂的鐵籠效應？那麼如何實現如何破解呢？

圖源：北京日報

在物質維度，數據化的進程已經在快速推進了。筆者曾經指出，隨着網絡技術、虛擬現實技術、智能技術等現代技術的發展,城市空間生產的虛擬化特徵越加明顯。在現代城市中，各種信息監測設備在收集着每個人的數據、生命特徵指標,將採集到的數據會聚到某個數據計算中心，然後分類存儲，用於開放和使用，也為了未來的交易。

在日常生活背後有兩套運行機制在有效運行着：一套是技術流程機制，數據被收集、存儲、加工和開放起來；另外，使用微信進行支付成為一種常態，被拒絕使用現金也似乎正在成為一種常態；出行更是藉助了各種App,以便快速獲取到性價比最高的信息，如機票、住宿和餐飲。社交、消費、出行等人類活動成為日常狀態中最為常見的數據採集領域；疫情緊急狀態下，人們的物質身體狀態、活動軌跡成為最重要的信息採集領域。在緊急狀態下，人們的底層生命特徵也被批量收集。這些數據被彙總，最終生成了健康碼和行程卡的可見頁面。行程卡是通過維信內嵌的App生成行程卡（只需在小程序上填寫手機號和驗證碼），反映行動軌跡（是否出入疫區、疫情國）。健康碼是通過手機終端生成個人健康碼（需要人臉識別開通），反映身體狀況（如體温）。身體狀態與行動軌跡一起組合構成物質層面的“數據化閉環”。

在精神維度，數據化的程度弱於物質維度,從日益發展的神經科學、人工智能進展可以窺探到其中的可能性。從人工智能角度看，人類的心理活動逐步開始可計算化，比如認知計算、情緒計算。如果按照哲學一般的心靈分類，還有意志慾望領域，可以設想，意志與慾望計算也將成為下一個目標。目前這是一個哲學猜想，但是可以確定的是，同理心計算正在成為一個可能的點。從神經科學領域，科學家已經將目標轉向了揭示同理心的神經機制，根據中國神經科學家蒲慕明的觀點，神經科學會已自我、非我與同理心等問題作為下一個研究目標。如果這一點取得突破，那麼人工智能的同理心實現就不再是哲學設想，而會成為科學的實踐。此外，“讀心術”的發展更是推動了這個過程，“讀心術”通過fMRI等技術將語詞與大腦神經元活動關聯做起來。我們可以通過讀取神經元活動區域轉化為可識別的語言文字。相比物質層面的數據化，精神層面的數據化進展更加緩慢，但是其後果更加令人擔憂，也會引發爭議性的問題。比如是否要設計具有同理心的機器人？如何防止產生會怨恨、具有報復心的機器人？

信息維度的數據化主要表現為媒介信息的獲取。我們認知世界和展示自我更多是通過自媒體來進行。信息是我們認識世界的通道，同時也是產生誤解的根源。信息閉環的形成很容易讓人想到“信息繭房”，“繭房”概念是對信息認知的一個後果比喻，也有利於説明信息閉環，但是從本體論角度看，物質、精神和信息屬於不同的本體論區域，所以其數據化的展開維度也存在極大區別。物質和精神領域數據化行為的本質是表徵，採集設備忠實地將物質與精神的狀態記錄下來；而信息層面數據化行為的本質是調節，各類信息調節引導着人類的認知，影響着人類的行為。

以上是從本體論維度分析的數據閉環，那麼，數據化閉環的經驗形式有哪些呢？經分析，至少可以概括出四種形式：

第一，數據化閉環的技術形式，其主要問題是怎樣數據化？數據科學、可視化、手機終端與終端管理機構成為數據化的技術支持；第二，數據化閉環的人文形式，其主要問題是什麼被數據化？正如上文分析指出，人類身體與精神、身體與行動的數據化已經基本實現；第三，數據化閉環的空間形式，其主要問題是哪裏的對象被數據化？地理空間，如城市、鄉村等數據化程度存在極大差異；第四，數據化閉環的時間形式，其主要問題是什麼時段的對象被數據化？歷史對象、當下對象與未來對象都已經藉助數據被展現出來。深度數據化的本質是形成數據化閉環的過程。基於數據化閉環的技術形式和人文形式，數據化閉環導致的結果是理解人類行為；基於數據化閉環的空間形式和時間形式，數據化閉環會改變人類行為。那麼，數據化閉環的本質是什麼呢？藉助上文的分析，數據化有一個記錄這樣基本的規定性，它是一個內涵更為豐富的概念，在記錄之上，有預測行為和籌劃未來的這一特性。從技術哲學的角度看，數據化也是此在的前結構向未來進行籌劃的存在方式。但“向未來進行籌劃”活動並非是理解活動，而是改變和行動。

數據閉環的倫理問題

通過分析，本文確立了兩個基本的前提：健康碼屬於物質層面的人類數據化的產物，健康碼是數據記憶的呈現。接下來要從這一前提出發探討其中的倫理問題。如果説，健康碼是數據化的產物，數據活動被分為六個環節：收集、存儲、加工、使用、提供、交易和公開。如此，相關的問題可數據活動的六個環節展開分析。

第一，與收集、存儲、加工和使用有關的數據來源中的倫理問題體現為邊緣性利用與透明性。本文要強調的是各App採集用户數據中隱含的邊緣性利用導致的安全問題，所謂“邊緣性利用是遊走在合法與非法的邊緣地帶的數據利用”。健康碼的推廣和使用完全是因為抗擊疫情緊急形式的需要，在某地取得勝利後被迅速推廣到全國，而背後的合法性卻因為緊急狀態而未來的加以反思。我們很容易想起心理測試App的案例。另外一個倫理上的困惑是透明性問題。手機號如何與行動軌跡關聯？這裏面經過了怎樣的技術過程？沒有任何人給予解釋説明，在同意授權書上也沒有明確標記指出相關採集數據在未來會用於哪些App使用，整個過程都變成為黑箱。所以，在這一採集階段，不透明性不僅僅表現為技術原理上，還表現在技術未來的應用上。但是，更多人只是關注技術本身的不透明，而對邊緣性利用缺乏足夠的關注。

圖源：網易新聞

第二，數字碼公開推廣的適用性問題。一個行為的合理性通常可以找尋到兩種根據：自然合理性、事件合理性。自然合理性是指藉助人們對於技術的自然依賴性而建立的合理性。人們使用一項技術之後，如果好用並且解決問題，那麼會產生依賴性，而這種依賴性就會成為技術合理性的一個根據。但是很多技術在進入人們的生活之前會遭遇到各種抵制，人臉識別就是一個非常典型的例子。此時，我們就會看到第二種合理性的形式事件合理性：特殊事件為受抵制的技術的使用提供了合理性基礎。自然災害、戰爭和病毒都會成為事件爆發點。此次疫情就是一個典型事件。在疫情緊急狀態下，人們被隔離在私人空間中，無法進入公共空間；疫情好轉的情況下，綠碼是確證自身能夠進入、參與公共空間構建的合法性根據。比如進出游泳館、籃球場、體育館都需要出示您的健康碼；而紅碼是絕對被禁止入內的。在卡、碼生成的過程中，我們的健康與行程數據已經在雲端，等待着被挖掘和使用。

第三，健康碼、行程卡的數字信任問題。經過此次事件，健康數字碼已經具有了一種公認的權力，被推廣到全國，成為企業復工、出入公共場所、乘坐公共交通工具的重要依據。這形成了某種意義上的數字信任。這種數字信任的基礎主要表現為三個方面：其一、國家公信力賦予健康碼以可信度，這是數字信任的價值基礎。其二、數字技術的可靠性（即時表達、數字痕跡）成為數字信任的技術基礎，數據與身體健康、行為軌跡之間存在着表徵關係，數據是這些活動的記錄，是一種可採信的痕跡，這是數字信任的技術基礎；其三，人們自身的技術依賴也成為數字信任的心理基礎。但是，在數字信任上也會存在一些誤差,還有數字偏見也成為數字信任的重要障礙。當人們看到紅色健康碼，不由自主地產生恐懼感，而這種恐懼感導致了不信任的出現。所以，我們會看到在健康碼的地區互認上存在一些問題，偏見問題也不容忽視。

第四，數字治理的自我轉變。目前，在數字治理方面一定要實現一個轉變：從管理到治理。為了抗擊疫情，政府加強了對人的管理，尤其是做到單位負責制。每個人要向單位每天報備健康狀況，公共場合，如機場、火車站、醫院、學校、餐廳等通過行程卡、健康碼的狀態對人進行動態管控。管理模式的哲學根基是表徵模式和調節模式。這種模式的應用弊端是強調了疾病狀態之下的人員控制，數據治理是事後諸葛亮。而最優的方式應該屬於預見式的。大數據的一個本質特徵是預測性的數據，那麼完全有可能實現對疾病疫情及其發展做出預測。如果按照這種思路，數據治理需要利用AI的深度學習，從大數據中挖掘到人類的行為模式，為未來做出前瞻性的分析，其哲學根據是驅動模式。

圖源：騰訊新聞

第五，隨着數據深度化的加快，數據化閉環會成為一個逐漸合攏的趨勢。如果按照新基建發展的趨勢，整個城市會成為智慧城市。人們處在智慧體之中，自身生產的數據包圍自己和他人。那麼這是否會出現韋伯式的擔憂呢？

第六，心理健康碼的可能性。在上文筆者已經提出，目前人類面對的大數據閉環在物質和信息維度上已經被充分地感受出來，但是在精神維度上呈現較少。但是，與物質身體健康對應的心理健康碼是否會成為一種可能，這一問題也必然會湧現和被面對。人們已經將智力和情感數量化測定，那麼離判斷某一範圍的心理狀態是否屬於健康也沒有多遠，況且這方面技術實現已經不是問題。所以，推出變色龍式的健康碼純屬於無聊之作，但是心理健康碼的推出卻會帶來極大的倫理爭議。

以上所列出的六個方面的倫理問題屬於健康碼帶出來的倫理思考。這種思考是作為與健康碼的隱私和信息安全問題的重要並列維度。在討論信息安全的時候，不能忽視更為普遍的問題。

數據倫理問題的破解可能性

我們已經呈現了數字化生存的本質：我們被數據化，我們自身以及行動被記錄下來，數據調節和塑造我們的行為。數字化生存背後的關鍵問題是：數據即記憶。在數字時代，記憶是一種美德，這種數據記憶的倫理觀念演化到極致形態，一切都可以被記錄，這是技術上的可能性；一切都應該被記錄下來，這是記憶倫理的極致，記憶倫理也獲得了最好的實踐契機。但是這樣一種形態和倫理存在極大問題：是否有一種智能體能夠永恆地擁有這些數據，必須要為這樣的智能體劃定一個界限，使其從技術上和制度上無法永恆地擁有和管理這些數據。從理論上看，破解的一個可能性就是要重構數字時代的遺忘倫理，強調遺忘意味着數據本身是可刪除的，數據的刪除是合乎善的。在重構過程中，我們會碰到兩種路徑。

第一種路徑是強調“遺忘是美德”的觀點。舍恩伯格在《刪除：數字時代的遺忘美德》中指出數字時代遺忘是一種美德。 在他看來，傳統強調記憶是美德，遺忘是惡德，而顛倒的結果是遺忘是美德。這是在顛倒過程中存在着的不對稱性現象。在倫理上，去挑戰“記憶是美德”的觀點其命運必然是失敗的。此外，在知識論領域，遺忘的美德性有了更多的論述，米歇連（Kourken Michaelian）提出了這一點。不同於一般性技術，數字倫理導致的數字記憶的問題，可以通過數據技術本身來克服。

舍恩伯格

刪除可以通過兩種方式實現：其一是類似於數據的自動擦除。當數據超出期限，可以執行類似的刪除數據的程序。其二是依法刪除，當數據超出期限，數據擁有企業需要對相應的數據依法作出刪除處理。二者都必須依據特定的自動執行程序。如果是這樣，我們會發現數據鐵籠會在一定期限內實行自我刪除，鐵籠會自我消解。而這在傳統的技術時代是不可想象的，我們無法想象能夠自我刪除的技術。如此，數據遺忘就需要作為一個重要倫理概念被確立起來。“數字遺忘是一種美德”是被確立起來的第一階段。這種説法儘管在理論層面具有吸引力，但是在實踐層面卻容易碰到障礙。數字刪除對於數字活動主體來説是難以接受的。如果數據是一種企業擁有的資產，那麼這種資產怎麼可能被輕易放棄呢，更不要指望企業從美德角度去實現。

第二種路徑是強調“遺忘的主動作用”的觀點。如果説，作為美德的數據遺忘失去了實踐的根據，那麼我們從何種角度去論證遺忘的倫理地位呢？“遺忘的主動作用”是遺忘倫理的第二個可能性出路。無論是在哲學界還是科學界，主動遺忘已經作為一個積極的概念開始被論證出來。遺忘的主動作用強調的是遺忘行為產生的良好結果，這能夠作為一個很好的數據主體遺忘倫理的根據。這種觀點是要扭轉“遺忘是被動的”，也是對傳統記憶觀念的一個批判。在傳統的記憶觀念中，記憶是主動的，而遺忘是被動的現象。但是其關於遺忘的預設還是遺忘的衍生性。

我們要尋求的是第三種路徑，這種路徑就是強調“遺忘的原初性”。在哲學傳統中，記憶總是對象化的記憶，回憶行為建構回憶對象，記憶行為保留知覺對象。而遺忘在通常被看作是對象的消失。即便是在康德的人類學那裏，記憶是注意力的集中，而遺忘也是注意力的消散。但是遺忘的一個非常重要的特徵是讓我們重新回到了對象被建構起來的前階段，一種既是綿延的，也是離散的前對象狀態。這恰恰是數據對象的原初狀態，出於數據又迴歸數據。我們會發現數字物恰恰是把我們從數據原初狀態拔離的過程。大數據恰恰是在不斷建構數據對象，一種在數據相關關係中建構對象的過程。而這種建構會隨着算法的變化發生極大變化。所以數據遺忘倫理的根據需要從遺忘的原初性獲得，而並非遺忘的美德或者遺忘的主動性。

事實上，健康碼的倫理問題最終讓追問者走向數據本身以及遺忘倫理的建構。導致健康碼開發的是特殊的緊急狀態，支撐健康碼前行的是技術與制度。健康碼是與物質身體有關的數字對象，在走向合法化的過程中，會產生和麪對不少倫理爭議。比如健康碼常態化應用合理性、漸變色的健康碼是否必要。有學者提出“要防止健康碼結果視為絕對標準” 這一點很必要，紅碼並意味着絕對不健康，要防止技術原因導致的被紅。如果走向精神健康或者心靈健康的呈現，推出精神健康碼尤其是格外需要警惕的。從數據本身看，數據活動的宏大主體希望的是強調保留的數據倫理，因為是作為資產，這些數據希望永久的被保留。相應倫理問題更多集中在如何符合倫理地收集、如何符合理性地的處理數據；但是，從數據活動的指向對象來説，必然會遭遇到數據記憶的倫理困境。數據編碼讓我們不斷被記錄，對象化算法讓我們不斷被記起，從數據遺忘的原初狀態中建構數據對象。這二者之間的矛盾難以消除。

所以，在特定情況下，刪除成為可能性的選擇，我們更渴望回覆到被遺忘的狀態，一種處於前數字對象的生存狀態。我們通過分析要展示的是：除了關注被數據隱私、安全等經驗倫理問題遮蔽的深層次生存論問題，還需要重思數據遺忘倫理的建構問題。數據遺忘倫理不似傳統的記憶倫理極度批判遺忘，而是在肯定遺忘的地位同時更是在數據記憶與數據遺忘之間找到一條中間路徑。