立法的滞后与“明规则”缺位：谁来定义“数据正义”？
Posted: Thu May 29, 2025 10:57 am
缺乏“可解释性”“可问责性”“可纠错性”的算法机制
当前绝大多数数据模型都缺乏以下三点：
解释性：用户不知道自己为何被打上某个标签；
问责性：平台也无需公开其使用数据的具体逻辑；
纠错性：一旦标签错误或决策偏差，用户几乎无权要求修改；
这就造成一种“黑箱社会”的风险：我们被数据定义，但无法反定义数据。
十二、公众觉醒的艰难与反制手段的有限 1. 个体无力：技术与 線上商店 话语权的压倒性不对称
普通用户在面对数据巨头时，面临如下困境：
无法识别“哪些App正在后台悄悄上传匿名数据”；
无法得知“自己是否正在被算法剥夺机会”；
即使提出“拒绝追踪”，往往被系统提示“功能受限”或“体验降级”；
这种体验让人陷入“被动透明”与“主动服从”的选择陷阱——最终只能默认接受所有条款，因为“否则无法使用服务”。
2. 技术反制工具难以普及
虽然市场上存在一些反制工具（如Pi-hole、DuckDuckGo、GrapheneOS等），但存在如下障碍：
技术门槛高，普通用户难以配置；
很多国产App对“拒绝追踪”选项直接报错或强制退出；
安卓系统底层难以阻止SDK行为，iOS虽改进但仍有后门；
更严重的是，一些国家或平台开始限制用户使用“数据脱逃工具”，比如VPN、加密DNS、浏览器插件等，借口为“国家安全”或“数据合规”。
当前绝大多数数据模型都缺乏以下三点：
解释性：用户不知道自己为何被打上某个标签；
问责性：平台也无需公开其使用数据的具体逻辑；
纠错性：一旦标签错误或决策偏差，用户几乎无权要求修改；
这就造成一种“黑箱社会”的风险：我们被数据定义，但无法反定义数据。
十二、公众觉醒的艰难与反制手段的有限 1. 个体无力：技术与 線上商店 话语权的压倒性不对称
普通用户在面对数据巨头时，面临如下困境：
无法识别“哪些App正在后台悄悄上传匿名数据”；
无法得知“自己是否正在被算法剥夺机会”；
即使提出“拒绝追踪”，往往被系统提示“功能受限”或“体验降级”；
这种体验让人陷入“被动透明”与“主动服从”的选择陷阱——最终只能默认接受所有条款，因为“否则无法使用服务”。
2. 技术反制工具难以普及
虽然市场上存在一些反制工具（如Pi-hole、DuckDuckGo、GrapheneOS等），但存在如下障碍：
技术门槛高，普通用户难以配置；
很多国产App对“拒绝追踪”选项直接报错或强制退出；
安卓系统底层难以阻止SDK行为，iOS虽改进但仍有后门；
更严重的是，一些国家或平台开始限制用户使用“数据脱逃工具”，比如VPN、加密DNS、浏览器插件等，借口为“国家安全”或“数据合规”。