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数字劳动中的隐私问题探析 撰文丨闫坤如 李翌 闫坤如，华南师范大学哲学与社会发展学院教授、博士生导师； 李翌，上海大学马克思主义学院硕士研究生。 [摘 要] 数字技术的飞速发展引发了人类劳动方式的变革。数字劳动改变了人类劳动的形态，使得机遇与危机并存。一方面，“产消合一”的劳动形式突破了传统劳动时空的限制，非物质性的劳动资料推动着生产力发生质的飞跃，非雇佣性的劳动关系使得数字劳动更加灵活，数字技术的应用使得个性推荐更加精准；另一方面，劳动数字化与数字化劳动使得一切要素都被数据所中介，私人空间与公共空间的界限逐渐模糊，加剧了隐私泄露的风险。随着劳动条件的发展与隐私观念的流变，数字劳动中出现新的隐私困境，包括隐私边界的时空困境、隐私主体的认知困境以及隐私行为的自主困境。现阶段，人们需要积极探索数字劳动中隐私困境的可能出路，突破数字监控的隐形规训，从而实现数字社会的健康发展。 [关键词] 数字劳动 数字技术 数据 隐私 数字劳动作为新型劳动形式促进了社会发展和文明进步，但其中劳动方式和生产关系的改变也导致了隐私安全问题。隐私观念嬗变导致隐私的存在形式已经或者即将发生巨大变化，这不再仅仅表现为传统的物质形态，更多呈现出数字化形态。同时，隐私的边界也随着劳动条件的发展产生了新的变化。数字劳动的隐私问题是伴随着数字技术、数字劳动的发展而衍生出来的重要问题，更是迈入数字文明时代的关键问题。 一、数字劳动的新形态 数字劳动（digital labor）重塑了人类的劳动方式，使得人类的生产、生活方式发生了深刻变革。关于数字劳动的讨论，最早可以追溯到传播政治经济学派的奠基者——斯麦兹（Dallas W. Smythe）于20世纪50年代初对于“受众商品”的阐述。他认为，商业大众传播媒介的主要产品是受众的注意力，受众在享受消费的同时也在进行劳动，由此引发了对于受众权益的关注与思考。2000年，特拉诺瓦（Tiziana Terranova）在《免费劳动：为数字经济生产文化》一文中，以互联网用户无酬、自愿的网络行为所提供的“免费劳动”来界定数字劳动，[１]进一步引发了人们对于数字劳动群体的关注。之后，库克里奇（Julian Kücklich）、福克斯（Christian Fuchs）等学者分别用“玩劳动”（playbour）、[２]信息与通信技术（information and communications technology）行业整个价值链涉及的所有劳动[３]等概念对数字劳动进行了阐述。从不同的角度来看，学者们对于数字劳动的理解有所差异。但从整体而言，数字劳动被视作是数字技术与人类劳动有机结合的产物，作为人类劳动的新形态，呈现出非物质性、非雇佣性、非强迫性等新特征。我们这里的数字劳动围绕“数字”与“劳动”两个概念进行理解：一是劳动数字化，即一切劳动都可以转化为数据，人类劳动最终以数据的形式存在；二是数字化劳动，即人类劳动对数字技术的依赖性不断增强，传统劳动岗位逐渐被操控数字技术的劳动岗位所替代。与此同时，劳动数字化与数字化劳动使得一切要素都被数据所中介，算法分析与海量数据相结合使得个人信息被重新整合，资本逻辑下数字监控成为重要的生产工具，这就进一步加剧了数字劳动中隐私泄露的风险。数字劳动突破了传统劳动的强迫性、物质性、雇佣性和私有性，表现为“产消合一”的劳动形式、非物质性的数字劳动资料、非雇佣性的劳动关系以及数字技术精准分析的新形态，同时也使得隐私问题更加突出。 （一）劳动形式的自由与规训 “产消合一”的数字劳动形式突破了传统劳动的强迫性，表现出自愿、自觉的特征；同时也逐渐模糊了私人空间与公共空间的界限，实质上受到资本逻辑与算法逻辑的规训。 在传统劳动过程中，劳动者需要在规定时空中进行劳动，生产、分配、交换、消费环节间具有明确的界限，雇佣工人为了维持生存不得不进行劳动，这通常是一个被动付出的过程。在数字劳动中，数字技术、数字平台的应用打破了传统时空的界限，劳动与休闲一体化突破了传统劳动的被迫性，数字劳动表现出自愿、自觉的特征。例如，用户使用手机、电脑之类的数字设备看新闻、查资料、购物、聊天等行为出于其自身的需要，本身不具有生产目的。数字劳动“休闲化”与休闲“劳动化”使得劳动本身表现出自由倾向。然而，“产消合一”的数字劳动形式也逐渐模糊了私人空间与公共空间的界限，隐私泄露风险加剧。传统的劳动和生产活动通常发生在公共空间，劳动过程被视作公共信息；消费和休闲则由个人支配，属于私人活动，具有不被干扰的自由。然而，“产消合一”的数字劳动在呈现出自由性特征的同时，也使得私人空间与公共空间的界限模糊化，隐私边界发生转变，隐私保护面临困境。数字劳动依赖于数字设备、数字技术及大数据，呈现出自愿、自觉的虚假表象，实质上是受到资本逻辑与算法逻辑的规训，以实现资本增殖为目的的。 （二）劳动资料的突破与困境 非物质性的数字劳动资料突破了传统劳动资料的损耗性，推动着生产力发生质的飞跃；同时也为数据泄露、信息窃取营建了新的隐蔽性空间。 传统劳动资料具有消耗性和有限性，往往不能作为完整对象循环利用。数字劳动中的劳动资料、劳动对象主要以数据形式存在。非物质性的劳动资料突破了传统物质资料的局限性。数据作为新型劳动资料，不但具有非损耗性，还具有可再生性。并且，随着数据传播和共享范围扩大，其生产潜力和价值也随之增加。例如，数字平台博主的收益与其作品浏览量、粉丝量等传播性因素呈正相关关系。数据资料突破了传统物质资料的损耗性，使得劳动生产更加高效便捷，从而推动生产力发生了质的飞跃；同时，为适应数字化生存，人们主动加入数字劳动，个人信息被转化为“数字痕迹”，这为数据泄露、信息窃取营建了新的隐蔽性空间。“数字在场”（presece）替补了“人的缺场”（abssence），人的数字化加剧了隐私泄露风险。一方面，人类被转化为数据，包括身体与精神的数据化。身体数据化使得数字虚体在一定程度上代替了人类实体；精神数据化为预测并引导人类行为提供了客观的数据支撑。另一方面，数据通过算法分析可还原为人类实体。数字劳动为信息公开和共享创造了条件，然而“保护隐私的最佳方式是控制非公开信息。一旦个人数据被公开，就很难阻止其传播或积累到巨大的数据库中……数字档案是从经过组合、索引和关联的信息的集体积累中发展而来的。”[４]利用公开的数据信息对现实的人类主体进行还原，形成的数字档案被用来评估和预判个人行为，导致个人隐私受到侵犯。总之，数据资料的循环利用与广泛传播突破了传统物质资料的局限性，也加剧了数据隐私的泄露。 （三）生产资料的统一与分离 数字劳动以数字平台、数字设备为中介，一定程度上突破了传统生产资料的私有性，但并未真正实现数字劳动产品生产者与所有者的统一。 在传统劳动中，生产资料通常由资本家私人占用，劳动者使用雇佣者提供的生产资料进行生产。而在数字劳动中，数字生产资料突破了传统私人占有并逐渐普及，一定程度上实现了生产资料的公有化。例如，人们通常拥有个人手机、电脑等数字设备的使用权和所有权，并能够自由、自愿地使用这些工具和设备。然而，由于数字劳动生产社会化与数字资本主义私有制相矛盾，数字劳动产品生产者与所有者并未真正实现统一，数字隐私主体与隐私内容相分离。数字隐私是数字劳动者的产物，但隐私主体不但无法掌握、支配其隐私数据，还被其自身创造出的数据所包围，从而陷入“信息茧房”，数字隐私成为凌驾于隐私主体的异己力量。虽然人们在一定范围内拥有对数字平台的使用权，但根本上受到资本逻辑的操控，数字平台仍然归数字资本家所有。随着谷歌、脸书和亚马逊等大型科技公司不断扩张，数字平台在为人类劳动带来便利条件的同时也加剧了用户隐私泄露的风险。如“谷歌将用户的浏览器数据存档并出售给广告公司。脸书声称用户的帖子、照片和视频是它自己的知识产权。亚马逊跟踪所有消费者的购买行为，并挖掘这些数据来投放广告和销售更多产品。”[５]在数字劳动中，“良好的隐私保护已经成为确保组织能够共享关于人的数据以及人们能够放心共享关于自己的数据的前提条件。”[６]如何正确处理数字隐私主体与隐私内容的关系，真正实现数字生产资料的公有化成为人们关注的焦点。 （四）数字技术的精准与监视 在数字劳动中，数字技术的应用能够更精准地满足用户的个性化需求，但同时也构成了对劳动者的个人信息及劳动能力的监控与凝视。 以数字平台为媒介，用户的行为轨迹被记录于数字系统中，通过对这些“数字痕迹”进行算法相关性分析，能够更加高效、便捷把握用户的个性特征，进而为其提供符合预期的服务；同时，这也为提高劳动强度、增加劳动产量提供了客观支撑。在资本家的监视下，数字监控逐渐模糊了私人空间与公共空间的界限，个人数据沦为数字资本家提取、预测和销售等商业实践的免费原料。“收入依赖于通过无处不在的自动化操作获得数据资产。这些构成了一个新的资产类别：监控资产。”[７]这进一步催生了数字监视资本主义的诞生和蔓延。总之，相较于传统劳动而言，数字劳动在劳动形式、劳动资料、劳动关系等方面表现出一些新突破，但同时数据中介化也导致了数据泄露、信息交易等隐私问题，数字劳动者对自身信息的控制力不断弱化。随着劳动条件的发展与隐私观念的流变，数字劳动中的隐私问题不容忽视。 二、数字劳动引发对隐私问题的新思考 数字劳动是数字技术与人类劳动有机结合的产物，它突破了传统劳动的局限性，重塑了人类生产和生活方式，也引发了新的隐私问题。为促进数字劳动、数字社会健康发展，一方面，要积极关注隐私观念的流变，基于劳动条件的发展明确隐私的边界与内涵；另一方面，需要把握数字劳动中隐私困境的现实表征，探索突破困境的可能出路。 （一）劳动条件的发展与隐私观念的流变 学界对“隐私”概念的关注由来已久。“隐私”的英文通常翻译为“privacy”，含义是独处、秘密，注重隐私的客观性；汉语中，“隐私”被解释为不愿告诉人的或不愿公开的个人的事，[８]强调了隐私的主观色彩。由于社会个体存在立场和价值观的差异，学者对于隐私的理解有所不同。隐私内涵丰富，在不同的情境有不同的含义。在法律范畴中，隐私是指自然人的私人生活和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。自然人享有隐私权，任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。在经济范畴中，隐私与利益相关联，强调从实际出发对个人信息进行采集和利用，以成本与收益为导向，在个人隐私与经济效益之间寻找平衡。在道德范畴中，隐私保护是个人尊严和自由的保障，对社会的稳定和信任的建立起着重要作用。工具的进步促使人们的隐私意识不断觉醒，基于劳动条件的发展，人们的隐私观念也不断丰富。人们对隐私的关注经历了从身体隐私、物理隐私向数字隐私的转变。 传统手工劳动时代，人们基于体能进行劳动，手工工具的作用在于帮助人类生存，社会流动性受空间距离及交通工具等限制，人与人之间的联系十分紧密，在这种“熟人社会”中，人们注重保护自身的身体隐私。工业大机器时代，人们借用机器从事生产，体能与机械能相结合的劳动形式促进社会快速发展，传统“熟人社会”被机器的大规模应用打破，人们主张财产或私人空间免受侵扰，物理隐私成为这一时期隐私关注的核心内容。数字劳动时代，数字技术成为人类劳动的重要力量，尤其是大数据和人工智能技术的发展使得现代社会数字化程度不断提高，数字劳动渗入人们的日常生活之中，数字隐私成为维护隐私安全的重要对象。总之，劳动条件的发展、生活方式的转变无不深远影响着人们的隐私观念与隐私概念的内涵。例如，人们热衷于利用数字设备、通过数字平台分享个人信息，包括日常活动、旅游地点、家庭住址及其他个人隐私，传统隐私内容随着技术变革正在发生改变。 （二）数字劳动时代隐私困境的现实表征 数字劳动促使数据呈裂变式增长，数字技术飞速发展使得人们的生产、生活越来越容易被记录与监视，隐私逐渐透明化。资本逻辑下数字劳动引发了新的隐私困境，表现为隐私边界的时空困境，隐私主体的认知困境以及隐私行为的自主困境。 1.隐私边界的时空困境。 数字劳动突破了传统劳动条件下时空维度的限制，通过追溯海量“数字痕迹”以及用户的隐私信息，可以了解到用户的个性化全貌。例如，由美国人工智能实验室OpenAI研发的生成式人工智能聊天机器人ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）在与人类互动的过程中，根据用户的指令和偏好不断训练重组，生成符合用户预期需求的答案，同时也将用户的个人信息留存于算法系统之中。 在时间维度上，数字劳动中的隐私边界从现在与过去延伸至未来。一般意义上，隐私内容以过去已经发生的或当前正在发生的内容为边界。然而，数字劳动中数字技术与数据的应用打破了传统隐私的时间边界，数字隐私突出表现为对于未来信息的掌控。在数字劳动中，数据挖掘与算法分析使得隐私边界从过去与现在延伸至未来，“数字痕迹”成为维护个人隐私安全的重要内容。例如，通过收集与整理用户的数字信息能够预测其行为倾向，可以对其隐私身份的掌控从记录分析拓展至偏好预测。特别是在资本逻辑下，“所有这些数据将用于商业目的，训练机器学习人工智能系统，预测和控制人类行为。”[９]数字劳动中的隐私边界超越了传统时间纬度的限制，但同时也为资本增殖创造新的路径。 在空间维度上，数字隐私的范围从私人领域拓展到数字公地。对隐私的界定离不开对空间边界的划分，隐私一般具有明确的空间范围，属于私人空间范围内的信息不容侵犯，而属于公共空间的信息则被视为可公开信息。然而，数字劳动中隐私的空间边界发生了转化，“产消合一”的劳动形式使得私人场所与公共场所难以区分，劳动空间边界的模糊化使得劳动主体隐私保护范围扩大，隐私泄露风险增加。此外，数据挖掘与算法分析对公开碎片数据的重组能够拼凑出完整的个人信息，碎片数据的价值得到提升，个人隐私暴露的风险也随之增加。“数字时代的到来给隐私权利的争论带来了更大的复杂性。就其最本质的原因而言，是因为数据的无边界性。”[１０]那些原本属于公共空间和能够公开的零散数据，在智能算法与大数据的相互作用下，也转变为需加保护的隐私信息。 2.隐私主体的认知困境。 在数字劳动中，隐私边界的模糊化使得隐私主体陷入新的认知困境。在资本逻辑下，“整合型数字隐私”的构建使得隐私主体难以把握数据信息的真正价值，传统隐私界限的消失使得隐私主体难以明确把握隐私内容。 随着传统的实体内容被抽象的数字符号所取代，数据收集、存储和共享变得更加普遍，数字隐私泄露与滥用也获取了新的生存空间。在资本逻辑下，数字信息被视为无形资产进行交易，“流通中的个人信息越多，企业开发这些产品的能力就越强。但随着更多关于个人的信息流通，个人维护信息隐私也就变得更困难。”[１１]个人信息的自由流通加深了对数字隐私的隐蔽性规训。事实上，个人数据隐私保护的核心在于隐私数据的使用，而不在于数据的收集。“大数据的价值不再单纯来源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用。”[１２]数字劳动者的“数据痕迹”本身不具有价值，但通过数字技术的分析处理，数据价值不断增加。数字资本家通过垄断数字生产资料，兜售用户的“整合型隐私”实现资本增殖。公开的碎片数据在用户毫不知情下被用来整合售卖，隐私主体难以认识数据信息的真正价值以及数据价值的真正来源。“算法是由人类开发的，反映的是开发者的利益、偏见和缺陷。”[１３]在数字资本家的操控下，个人数据在算法整合过程中创造了一些新东西，但反映的是数字资本家的编辑意图和利益。在数字劳动中，对数据相关性进行分析的算法逻辑忽略了事物本身间的因果逻辑，碎片数据的相关性组合导致虚假信息泛滥，“整合型隐私”往往偏离事实本质。随着“整合型隐私”多次被售卖与反复利用，对于隐私主体而言，难以区分哪些数据属于隐私，哪些数据信息可信任。 隐私界限的消失使得隐私主体难以明确把握隐私内容。在传统劳动中，劳动与休闲之间具有较为明确的时空界限，与此相应，劳动者的隐私内容也相对明确。如劳动者的行为轨迹、住所信息、兴趣偏好、社会关系等被视为个人隐私保护的重要内容。数字技术飞速发展使得数字劳动融入人类生活的方方面面，传统隐私壁垒在数字劳动中逐渐消失，以往被视作隐私的内容在数字隐私主体看来并不需要保护，隐私主体对待传统隐私内容的态度发生了转变。事实上，数字劳动冲破了传统隐私界限，但隐私主体对于数字隐私的内容与范围并未形成明确的认识，以致于面临新的认知困境。因此，必须要明确数字劳动中的隐私内容与边界，提升数字隐私主体的隐私保护意识与能力，从而摆脱新的隐私困境。 3.隐私行为的自主困境。 在数字监控下，数字劳动者的隐私行为面临“自由与被迫相对抗”的困境。“随着大数据和机器学习成为时代主流，公司寻求利用不断增长的数据流来增加公司利润，包括更好地监控员工。”[１４]通过扩大监控范围而获取更多的数据来获利。 在数字劳动中，对数字技术的依赖似乎导致了一个悖论，即劳动者的自主权似乎部分是以牺牲个人隐私为代价的。数字监控使得劳动者的行为与意愿未能达成一致。事实上，在资本逻辑下，“允许企业无处不在且在很大程度上不受监管地收集数字数据。对于人们来说，避免收集此类数据已变得几乎不可能，这重塑了个人隐私的概念”。[１５]劳动者似乎默认了个人数据可公开，并通过自我暴露与自我监视的方式主动融入数字社会。数字劳动以轻松愉悦的形式掩盖了隐私侵占和资本剥削的实质。“监视就变成一个决定性的经济活动因素，既是生产机构中的一个组成部分，又是规训权力的一个特殊机制。”[１６]数字平台系统广泛收集用户的数据信息，并利用算法相关性针对用户特征进行个性化推送，整个劳动过程在资本家的操控下进行而不被劳动者所知。数字用户在获得个性化体验的同时，也失去了对自身数据的掌控权。数据权的让渡使得用户的隐私面临挑战，在资本逻辑下，“算法黑箱”“算法不透明”等技术手段使得用户未能意识到其在线活动正被数字平台追踪。德波（Guy Debord）在《景观社会》中描述道，“在景观中真实的世界被优于这一世界的影像的精选品所取代，然而，同时这些影像又成功地使自己被认为是卓越超群的现实之缩影。”[１７]在数字景观社会中，数据成为人们把握世界的一种特权性感观，现实关系被数据所掩盖，人们生活在数据构造的表象之中，离真实、直接的情感和愿望越来越远，而与数字资本家控制的消费越来越近。数字劳动者难以真正自主支配个人数据，其隐私态度与隐私行为相悖。需要注意的是，随着技术不断发展，“新形式的操纵、监控、极权主义，不一定是权威政治的形式，而是以一种更隐蔽、更高效的方式实现。”[１８]在数据共享话语的框定下，个人信息逐渐透明化。 三、数字劳动中隐私困境的新出路 隐私保护是数字时代维护人的价值和尊严之根本。在数据安全风险日益凸显的当下，我们必须明确数字技术促进人类劳动解放的根本价值，积极探索突破数字劳动中隐私困境的可能出路。第一，明确界定隐私边界，在此基础上强化并提升数字用户的隐私认知能力与保护意识。第二，重塑隐私保护机制，既要通过法权关系进行规范，明确数字隐私权；也要在不同群体之间达成利益共识，促进数据共享，充分发挥数据的价值。第三，规避数字劳动风险，利用数字技术维护劳动主体的隐私安全，通过“隐私计算”应对数字隐私的现实挑战。 （一）明确界定隐私边界 数字技术的发展使得隐私内容发生转变，明确界定隐私边界是维护数字隐私安全的重要前提。首先，隐私观念的流变性使得隐私内涵和边界尚未达成统一的界定与划分，隐私侵犯行为缺乏准确的认定标准。在传统手工劳动时代，基于体能的劳动形式使得身体隐私成为人们关注的重点；到了机器大工业时代，借用机器从事生产的劳动形式将物理性隐私纳入关注领域；而在数字劳动时代，数字技术使得社会的数字化程度不断提高，数据信息成为维护个人隐私安全的重要对象。因此，在新的时代条件下，重新界定隐私内涵，明确隐私边界，强化并提升数字用户的隐私认知能力与保护意识至关重要。其次，注意区分个人数据与个人隐私数据，并非所有的个人数据都属于隐私范畴。2018年，欧盟生效的《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，称“GDPR”）将个人数据与个人敏感数据进行了区分，将涉及种族或民族出身、政治观点、宗教或哲学信仰、工会成员身份、健康及性生活或性取向、基因数据、经处理可识别特定个人的生物识别数据等信息视为敏感数据，[１９]属于隐私范畴。在数字劳动中，数字技术、数字平台及大数据的应用使得个人信息无处不在，个人行为的数字化为侵犯隐私创造了前所未有的便利条件。如果我们不能明确界定隐私的内涵与边界，以及正确区分个人数据与个人隐私数据，那么隐私泄露的风险将持续加剧，影响人类生存和发展。 （二）重塑隐私保护机制 通过法权关系与劳资关系相结合重塑隐私保护机制，保障全体人民拥有公正的数字权与隐私权。一方面，可以通过法权关系对数据生产者和所有者的行为进行规范，明确数字隐私权。数字劳动的普及使得人们对隐私问题的态度逐渐改变。“人们习惯于公共交流和各种生活领域的相互渗透，以及为了自己使用通信网络的方便或不受阻碍地访问网络空间而牺牲隐私。这最终降低了保护隐私的期望值。”[２０]因此，有必要完善数字劳动中侵犯隐私的法律机制，增强数字劳动主体对自身信息的控制力。如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）明确规定了数据保护范围、数据主体权利、数据处理原则、违规处罚等内容，有效帮助了用户管理个人信息，为其提供了更强大的控制权。在飞速发展的数字时代，GDPR为应对数字劳动中数字技术与数据应用带来的隐私问题提供了指导，成为推动全球数据保护和提升公众隐私意识的重要力量。另一方面，通过在不同群体之间达成利益共识，共同塑造新的隐私保护机制。一是站在个人的立场上，保障数字劳动者的数据隐私不受侵犯，提升其隐私保护意识与能力。二是从社会公众的视角来看，应在不侵犯数据主体权利下促进数据共享，努力发挥数字资本家的作用，实现数字社会的高质量发展。如2022年，Facebook社交媒体平台的母公司Meta被曝出存在用户隐私泄露问题，泄露数据集包含平台用户的手机号码、Facebook ID、姓名、性别、出生日期、位置、婚姻状况、职业、电子邮件地址等个人详细资料。在该事件中，数字资本家凭借对数据的掌控权力不断增强，但同时，他们在保护用户隐私和维护数据安全方面也需要承担重大的责任。 （三）规避数字劳动风险 数字劳动依赖于数据挖掘与算法分析，然而算法黑箱、技术失灵等数字技术本身发展的不足存在隐私泄露的风险。同时，数字技术的资本主义应用加剧了数字信息不对称，用户始终处于被动地位，形成了技术遮蔽下的“数字强权”。因此，数字技术的应用要趋利避害，充分发挥数字技术辅助人类劳动自由解放的根本价值。例如，在数字劳动过程中，可以通过“隐私计算”（privacy computing）应对数字隐私的现实挑战。“隐私计算”是指在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据分析计算的技术集合。[２１]它突破了传统数据保护手段的局限性。传统的数据脱敏或去标识化技术是以牺牲部分数据为代价的，而隐私计算在保证数据安全的前提下实现了数据价值的最大化，达到对数据“可用不可见”的目的，从而实现数据价值的转化和释放。总之，数字劳动与数字技术相互作用，数据隐私成为新的劳动条件下实现个人自由解放的重要层面，数字技术极大地提升了人类的劳动能力，突破了传统劳动的局限性。同时，数字监控也对劳动者的隐私安全构成挑战。因此，规避数字劳动风险，有必要对数字劳动过程进行严格监管，保障数据安全并促进数据共享，最终实现人类劳动的自由解放与数字社会的健康发展。 综上所述，数字劳动作为人类劳动的新形态，具有非物质性、非雇佣性、非强迫性等新特征，突破了传统劳动的局限性；但同时，数字技术、数据的资本主义应用也引发了新的问题，使得机遇与危机并存。数字劳动使得一切要素都被数据所中介，逐渐模糊了私人空间与公共空间的界限。数字隐私问题愈加突出，隐私边界的时空困境、隐私主体的认知困境、隐私行为的自主困境成为数字劳动条件下隐私面临的新困境。立足数字劳动中隐私保护的现实需求，明确界定隐私保护边界、重塑隐私保护机制、规避数字劳动风险是破解数字隐私难题和实现劳动自由解放的重要出路。 注释 向上滑动阅读注释 [１] Tiziana Terranova, “Free Labour: Producing Culture for the Digital Ecomomy”, Social Text, vol.18, no.2, 2000, pp.33-58. [２] Julian Kücklich, “Precarious Playbour: Modders and the Digital Games Industry”, The Fibreculture Journal, no.5, 2005. [３] Christian Fuchs, Digital Labour and Karl Marx, New York: Routledge, 2014, p.172. [４] Ilene R. Berson, et al., “Children and Their Digital Dossiers: Lessons in Privacy Rights in The Digital Age”, International Journal of Social Education, vol.21, no.1, 2006, pp.135-147. [５] J. Holt, L. Parks, “The Labor of Digital Privacy Advocacy in an Era of Big Tech”, Media Industries, vol.8, no.1, 2021, pp.1-20. https://journals.publishing./mij/article/id/93/print/. [６] [美]布拉德·史密斯、卡罗尔·安·布朗：《工具，还是武器？》，杨静娴等译，北京：中信出版社，2020年，第268页。 [７] Shoshana Zuboff, “Big Other: Surveillance Capitalism and the Prospects of an Information Civilization”, Journal of Information Technology, vol.30, no.1, 2015, pp.75-89. [８]《现代汉语词典》第7版，北京：商务印书馆，2016年，第1567页。 [９] [英]杰米·萨斯坎德：《算法的力量：人类如何共同生存？》，李大白译，北京：北京日报出版社，2022年，第33页。 [１０] [美]特伦斯·克雷格、玛丽·E.卢德洛芙：《大数据与隐私：利益博弈者、监管者和利益相关者》，赵亮等译，沈阳：东北大学出版社，2016年，第21页。 [１１] Joel R. Reidenberg, “Resolving Conflicting International Data Privacy Rules in Cyberspace”, Stanford Law Review, vol.52, no.5, 2000, pp.1315-1371． [１２] [英]维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，周涛等译，杭州：浙江人民出版社，2013年，第197页。 [１３] [美]尼古拉斯·卡尔：《数字乌托邦：一部数字时代的尖锐反思史》，姜忠伟译，北京：中信出版社，2018年，第226页。 [１４] Sayash Kapoor, et al., “Weaving Privacy and Power: On the Privacy Practices of Labor Organizers in the U.S. Technology Industry”, Proc. ACM Hum.-Comput. Interact, vol.6, no.CSCW2, article 473, 2022, pp.1-33. [１５] Gupta Ravi, “Digital Privacy and Data Protection: From Ethical Principles to Action”, American Journal of Bioethics, vol.23, no.11, 2023, pp.24-26． [１６] [法]米歇尔·福柯：《规训与惩罚：监狱的诞生》，刘北成等译，北京：生活·读书·新知三联书店，2012年，第199页。 [１７] [法]居伊·德波：《景观社会》，王昭凤译，南京：南京大学出版社，2006年，第13页。 [１８] Mark Coeckelbergh, AI Ethics, Cambridge, MA: The MIT Press, 2020, p.100. [１９] General Data Protection Regulation [EB/OL]. (2018-05-25)[2023-12-10]. https://gdpr-info. eu/. [２０] Aida Nurutdinova, et al., “Privacy Protection in The Age of Digtal Communications: Judical Practice”, Lex Humana, vol.15, no.3, 2023, pp.136-149. [２１]闫树、袁博、吕艾临：《隐私计算——推进数据“可用不可见”的关键技术》，北京：电子工业出版社，2022年。 |
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