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營銷活動的短信怎么發（短信群發怎么發）
2021-12-20 19:44
2020年，攜程“鉆石會員”胡女士在攜程上花2889元定了一間房，在退房時她發現，同樣的房子，其他人定只要1300元。[營銷活動的短信怎么發（短信群發怎么發）]。胡女士越想越生氣，隨后把攜程公司告上法庭，理由是攜程“采集非必要個人信息，進行大數據殺熟”。
“大數據殺熟”這幾個字出現在判決文書里，讓律師和法官尤其頭疼。怎么界定大數據殺熟？又如何判罰？
兩個朋友定同一個酒店，價格不一樣；前腳買房，后腳電話打來問你裝修嗎；上午考完駕照，下午接到電話問你買車嗎；昨天報名考試，今天收到短信問你上補習班嗎……這到底是“無微不至”還是侵犯隱私？法律上又有什么相應的規定嗎？
11月起，一部專注保護個人網絡隱私的《個人信息保護法》終于填補了這方面空白，我們的數字生活將得到法律保護。
余盛峰是北京航空航天大學法學院副教授，同時兼任中國法學會比較法學研究會理事。他的研究集中在法律社會理論領域，其中就包括網絡信息法。《保護法》實施之后，對我們的生活會有哪些影響？《保護法》又是怎么保護了我們的隱私？余教授為我們帶來了第一手解讀。
11月起，人臉識別減少，大數據殺熟被制裁
11月開始，第一次登陸社交軟件時，大家都會看到一個“個人信息保護政策有更新”的彈窗。很多人直接跳過了這個彈窗，但這其實是《保護法》已經生效的標志。
11月第一次打開豆瓣，大家應該都會收到彈窗的問候
點進查看詳情可以看到，現在的應用軟件必須公布用戶信息的去向，而且不能拒絕向用戶提供服務。
隱私政策的詳情頁
軟件修改隱私政策只是《保護法》帶來的改變之一，接下來我們可能還會迎來更多改變。
最明顯的是，現在隨處可見的人臉識別會消失一大部分，很多販賣敏感信息（比如人臉數據庫）的黑產都會受到整頓。根據《保護法》第二章第二節，生物識別信息被劃分為敏感個人信息，只有在具有特定的目的和充分的必要性（比如和防疫安全有關）、并采取嚴格保護措施的情形下才能收集。
第二，公共場所的監控設備會出現明顯標識。現在大量的監控攝像頭都是藏在暗處、沒有標識的，有時候不注意就看不到，依據《保護法》，攝像頭都需要加上統一標牌。
第三，大數據殺熟現象會被制裁，互聯網公司必須依法對自己的算法自動化決策給出解釋說明，而不能再把定價依據藏在黑箱里。
拒絕算法殺熟，歡迎明碼標價
11月《保護法》正式施行之后，人民檢察院，特別是最高檢很有可能會主動選取一些典型性的案件進行公益訴訟。
比如說大數據殺熟，接下來可能會有案例針對打車、外賣平臺的雙標定價問題。也可能會有與濫用用戶信息相關的案例。比如某音樂平臺，號稱收集數據是為了推薦更符合用戶口味的音樂，結果轉手就把信息賣給廣告商，這屬于違反了目的明確性和目的限定性的侵權行為。還會有數據存儲期限過長的侵權問題。原來你把我的信息收集走，可能只能存儲一年，但是我現在通過一些手段發現，我的賬號已經過期或注銷了，但平臺還保存著我的數據，這方面也可能有新鮮的案例出來。
此外，《個人信息保護法》還明確了糾正信息的權利。比如說你五年前把我信息收集走，但這五年間我的個人信息早就發生了變化，但是你一直不更正，給我帶來了潛在的危害，這個權利也應該被激活。還有刪除信息的權利，比如有些不愿意讓他人看到的隱私信息，十年過去了還是一搜就能搜出來，現在我有權要求刪除。
徹底清除“黑歷史”也是我們的權利
再比如數據攜帶權，假設我現在要注銷抖音賬號，把所有個人信息遷移到快手，抖音就需要為我提供技術支持。
11月之后，大家的數據生活會變得有法可依，這種變化是可以感知的。
每天被識別一萬次的臉蛋，是否還屬于你自己？當你個人信息與更大的數據庫相交，“重建”一個你，并不會太困難。
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大數據如何鎖定你？沒有姓名長相也可以
《個人信息保護法》對我們的保護看似無微不至，但不意味著我們已經絕對安全了。問題就出在法律里對“個人信息”的定義上。
到底什么是“個人信息”？曾經，這是一個再簡單不過的問題。
在許多國家的法律中，“個人信息”指的就是PII（Personal Identifiable Information），也就是說，已識別、或者可以識別到個人的信息。比如，知道了你的名字和長相，就可以馬上認出你，再比如知道了你的學校和學號，雖然不能馬上認出你，但是可以間接識別到你，這兩者都叫做個人信息。
魯迅可以簡介識別到周樹人，也算個人信息
歐盟《通用數據保護條例》和我們現在的《個人信息保護法》都采取了這種定義。這種定義最初，也正是從歐洲發源的。
上世紀60年代到70年代，歐洲開始從二戰中復蘇，為了建立福利國家，政府開始利用電子數據庫搜集和存儲大量的公民個人信息。針對公民信息，歐盟提出了“公平信息實踐原則”，原則的核心是賦予每個數據主體個人信息的控制權。
依據這個原則，政府必須告知公民哪些信息被收集，公民反過來也擁有各類糾正信息、刪除數據、獲得通知的權利。
60年代的數據儲存設備，數據大多存在本地，與今天完全不同 | Computer History Museum
然而在大數據時代，個人信息的傳統定義和保護受到了很大的挑戰。
如今的數字技術不需要知道姓名長相也可以觸及（access）你。一些似乎跟本人關聯不大的信息，通過去匿名化技術和大數據挖掘的處理，又可以通過意想不到的方式定位到你。比如說，一個35歲的程序員去貸款買房，卻發現自己的貸款額度比別人低很多，可能就是因為大數據發現35歲以上的程序員失業風險非常高，自動為你降低了額度。
這樣的案例算不算個人信息泄露？不完全算。但是否對人造成了真實的影響？是的。
猜我想買什么？對不起，這也侵犯了我的隱私
在很多人看來，個人信息的泄露算不得什么大事，很多APP服務本身就基于我們提供的大量信息。如果不挖掘大數據，外賣的價格不可能那么便宜，如果不開啟定位服務，叫車軟件的算法也無法快速調配運力。所以在某種程度上，我們作為互聯網的消費者，從一開始就和這些互聯網企業做了一筆交易，而且是一次性的交易——把自己的信息一次性地授權給了它們，從而享受它們的服務。
交出信息，獲得服務 |《智能陷阱》劇照
但互聯網對我們隱私的剝奪其實比很多人注意到的還要更狠。
隱私可以被分為幾個維度。首先最傳統的，也是大家都能意識到的隱私，是空間隱私。就像英國格言所說的，“每個人的家庭就是他的堡壘”，每個人的房屋和住宅，是他最基本的隱私。
第二個維度的隱私，是所謂的人身隱私。每個人的身體、生物特征、人體組織、瞳孔顏色，包括面部特征，都是人身隱私的范疇。在APP反復要求用戶開通面部識別功能時，就侵犯了我們的人身隱私。
人臉數據被錄入、收集 |《智能陷阱》劇照
第三種是決策隱私。當時美國墮胎案的主要爭執點就在于此，起訴方認為，個人的性行為也好，之后決定墮胎也好，這都是一種決策的隱私。就是說我自己的決策自己做主，其他的人和組織沒有權力來干涉、旁觀我的決策。購物軟件記錄我們的購物習慣，然后依據大數據推薦商品，看似給了我們方便，其實是侵犯了我們的決策隱私。
還有一種很多人意識不到，但非常重要的隱私，是精神隱私：我個人的思維，個人的思想決策的自由。這些平臺給我推薦很多東西，當然給我很多便利，但同時也阻止了我接觸新的事物。我會自己判斷我喜歡什么書、什么音樂，算法的推薦其實在無形中干涉了這種自由，侵犯了我的精神隱私。
還記得某軟件遠程刪除用戶照片的事兒嗎？還有的軟件能猜出你PIN碼……個人信息被濫用早已經不是個例。
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用“深度不學習”的法律管理“深度學習”的AI，是前所未有的大挑戰
互聯網不是法外之地，但互聯網確實不斷在挑戰法律。
截至2011年，全球信息網絡已經成長為一個由10億臺中央處理器組成的超級有機體。每一秒都有10萬億比特信息通過，每一年產生的數據量接近20艾字節，整個網絡約有1萬億網頁。另外，這個有機體還包括27億部手機、13億部固定電話和2700萬臺數據服務器。
這一切的總和，再加上近幾年出現的“深度學習”，挑戰了法律的獨特功能。
法律最為核心的特征是“深度不學習”，也就是法律的“規范性”。簡而言之，當社會期望失落，當他人未能按照預期相應做出行動，沒能按照法律規定執行的時候，法律一定要通過暴力威懾或制裁機制，強行維持規范性權威。法律不學習的根本目的，是為了把高度復雜的社會簡化成法條，將學習帶來的沒有止境的認知鏈條暫時切斷。
隨著智能社會的崛起，人類法律正出現一個從“大定律——小數據”向“大數據——小定律”模式演變的趨勢。
傳統的法律根據統一化的“大法律”來整齊劃一地規范各種“小事件”，它需要通過簡化和收斂各種復雜場景，收束復雜的社會溝通。而智能化的機器學習則開始從海量的“大數據”中根據特定的場景、語境和實用的需要，提取特定的“小法律”來形成反饋機制。不學習的法律可以應對一個具有高度確定性的社會，但是伴隨著風險社會的到來，法律也必須做出相應的改變。
《保護法》的落地是一個積極的信號。以前如果遇到了個人信息泄露，不管是起訴還是追責都很困難，一來沒有明確的投訴機構，二來沒有專門的法律規定。但現在個人信息保護已經寫進了法律，如果再遇到信息泄露的情況，那就和侵權的公司在法庭上見吧。
作者：余盛峰，翻翻
編輯：odette
一個AI
雖然隱私條例更改了，但有幾個人會去認真讀呢？
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