1.3 隱私保護的動機

在社會輿論和法律監管的共同驅動下，隱私保護已成為所有服務提供者需重點考慮的事項。隱私作為重要人權，是保護和支持人們在民主社會中擁有眾多自由和責任的關鍵所在。層出不窮的隱私泄露事件，使得公眾對網絡生活和數字時代的安全感不斷下降。由此造成的隱私焦慮逐漸演化成社會恐慌和不滿，使服務提供者面臨的輿論壓力與日俱增。在隱私意見表達網絡化、傳播路徑裂變擴散化的今天，社會輿論這股強大的外部約束力正促使服務提供者采取并實施隱私保護措施。

與此同時，數據安全與隱私保護的合規立法進入“深水區”。據UNCTAD 2021年12月的統計數據，全球范圍內已有高達69%的國家制定了數據安全與隱私保護法律。從歐盟的GDPR到美國的CCPA，再到我國的《中華人民共和國數據安全法》（以下簡稱《數據安全法》）和《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》）等，各國均不同程度地加強了隱私保護與數據合規監管的力度。復雜且細粒度的法律監管正迫使服務提供者在數據采集、傳輸、刪除等過程中滿足隱私保護合規性。

可以看到，當人們倡導隱私保護時，提及的重點往往集中在隱私被侵犯后造成的負面影響。誠然，由此觸發的隱私保護動機至關重要，但并不全面。本小節從隱私保護的內生優勢入手，闡述隱私保護為建立信任關系、改善數據質量及維護數據市場秩序這3個方面帶來的正向激勵。

1.建立信任關系，提升品牌價值

諾貝爾經濟學獎獲得者保羅·羅默（Paul M. Romer）指出：“數字平臺發展中，信任和規則的建立同樣重要”。隱私機制作為建立信任關系的關鍵維度，是企業強化品牌效應、塑造品牌形象的重要渠道。雖然數據隱私和算法被濫用的質疑不斷侵蝕企業信任，但并非所有企業均受此影響。2021年，谷歌推出隱私沙盒（Privacy Sandbox）計劃，宣布逐漸在Chrome瀏覽器上停止支持跨網站跟蹤用戶的第三方Cookie。蘋果也本著將隱私保護貫穿于每項產品設計中的理念，從嚴控外部應用獲取用戶信息權限到強化自身內部應用程序，提出多項新的隱私保護策略。它推出的“跟蹤透明度”[1]框架被認為是改變隱私保護行業的重磅舉措。

網絡化、數據化、智能化已成為數字社會經濟不可阻擋的趨勢，個人數據和隱私保護成為伴隨數字產業生命周期的永恒主題。野蠻粗獷式的產業發展不僅不利于人們享受信息技術的美妙成果，更有礙產業整體的長遠發展。事實證明，在全球隱私保護政策日趨嚴苛的時代，誰能夠用好數據、在保護數據安全和個人隱私的前提下最大化數據價值，誰就能在競爭中獲得優勢，脫穎而出。企業唯利益最大化的發展目標已成歷史，兼顧社會責任、公眾隱私保護等多種價值因素的企業發展模式才是當今潮流。

2.改善數據質量，提升服務水平

數據已成為第五大生產要素，成為創造私人和社會價值的重要戰略資產。數據主體是否愿意提供高質量的個人信息取決于多種因素，包括服務提供者的可信度、所要求數據的敏感度，以及相應服務的提升度等。而數據主體對服務提供者的可信度，往往取決于服務提供者保護隱私的力度。

下面通過一個員工滿意度調查案例來解讀如何通過隱私保護改善數據質量。員工滿意度調查是企業決策者提升經濟績效、改善內部管理的基礎性工作，也是員工反映自身意見、提出工作訴求的平臺之一。假設企業進行這樣一項調查以了解員工對公司工作環境、作息制度、組織政策、福利待遇等方面的滿意程度。即使企業事先向參與者說明此舉的目的，且保證所發布的結果只是平均水平，參與者也不能完全確定其個人答案會被保密。此時，真正對工作有意見的參與者往往選擇做出虛假應答，甚至直接不參加。在這種背景下，企業獲取的數據必定存在偏差，數據分析結果自然也不具備代表性。

事實上，絕大多數用戶愿意通過參與個人數據分析獲得有價值的服務。他們的確在意隱私保護，但如果存在一種隱私保護技術，能使參與者打消隱私顧慮，具備合理否認的權利，那么更多的參與者會有足夠的信任參與調查過程并提供高質量的真實數據。也就是說，借助隱私保護技術，數據主體和服務提供者都可從中受益。服務提供者重視數據主體的隱私訴求，打消了數據主體在選擇服務、使用服務過程中的隱私顧慮；數據主體為了獲取更好的服務，在隱私保護下提供高質量的數據，讓服務提供者進行分析并改進服務。與不考慮隱私保護的情形相比，隱私保護技術或許會對統計分析的結果造成些許偏差，但借助高質量的帶噪聲統計特征，服務提供者依然能夠對數據進行合理且有效的分析挖掘，進而實現服務水平的提升。值得一提的是，因隱私保護造成的偏差遠小于因隱私顧慮帶來的偏差。

3.維護市場秩序，更新商業模式

數據確權作為數據進入開放式交易和商業化利用的前提，不僅是數字經濟的基石，也是決定數據產業能否健康可持續發展的重要前提。與石油等實物商品不同，數據具有與傳統生產要素截然不同的本質特征，即非競爭性與不可分離性。非競爭性表明數據可以被無限次地生產和使用，而不會對原始數據和數據主體造成損耗。不可分離性則是指數據主體無法與數據的生產、使用完全分離。這兩個本質特征也決定了數據擁有不同于其他生產要素的權益和責任機制。將數據所有權交付給數據主體，看似是一個自然選擇，卻違背了數據的非競爭性，會導致數據使用率大打折扣。

一個合理的數據治理和權益分配機制，應當能夠令各參與方有動力參與到數據的生產、交互和使用中，同時保護好數據安全與主體隱私。隱私保護計算技術充分考慮了數據資源的價值，催生了以技術和數據為驅動力的全新商業模式，成為修復數據市場、推動商業競爭和創新的關鍵環節。與以往個人數據幾乎是免費商品的市場有所不同，隨著市場需求的不斷增加，具有隱私保護特性的個人數據逐漸成為經濟物品，市場深度與廣度出現了前所未有的發展。以機器學習業務為代表的初創企業不再面臨用戶與數據間“先有雞還是先有蛋”的困境。在新興數據市場中，他們只需付費即可獲得數據使用權，并從中提取有效價值。相應地，隨著數據具有更多的價值，越來越多的企業開始考慮開放并不斷優化其算法，利用數據主體的使用情況進行分析以實現知識共享。隱私保護計算作為驅動商業模式更新的一個重要組成部分，對促進數據流動、實現數據價值變現和增值具有重要意義。

作為強大的內部激勵措施，隱私保護計算的內生優勢很大程度上推動了企業對隱私保護的重視程度與實施力度，是監管和公眾壓力等外部激勵措施的關鍵補充。