郁喆雋

“隱私”是一個內涵不清、外延極廣的概念。好在2020年5月通過的《中華人民共和國民法典》對隱私權進行了界定?！睹穹ǖ洹返谝磺Я闳l“隱私權及隱私”規(guī)定：“自然人享有隱私權。任何組織或者個人不得以刺探、侵擾、泄露、公開等方式侵害他人的隱私權。隱私是自然人的私人生活安寧和不愿為他人知曉的私密空間、私密活動、私密信息?！痹谖覀兊娜粘Ｉ钪校腥缦乱恍┏Ｒ姷那趾﹄[私權的行為：不停地撥打某人的電話，騷擾他人正常生活;偷看私人手機、電腦中存儲的信息;拍攝、窺視他人的私密空間等。對此，《民法典》第一千零三十三條“侵害隱私權的行為”作出了明確的規(guī)定。

然而事實上，還有很多我們通常說的“隱私”，在嚴格的法律界定中，并不叫作“隱私”，而是稱為“個人信息”。《民法典》第一千零三十四條對“個人信息”同樣有明確的定義，它“是以電子或者其他方式記錄的能夠單獨或者與其他信息結合識別特定自然人的各種信息，包括自然人的姓名、出生日期、身份證件號碼、生物識別信息、住址、電話號碼、電子郵箱、健康信息、行蹤信息等”?！睹穹ǖ洹愤€規(guī)定：“個人信息中的私密信息，適用有關隱私權的規(guī)定;沒有規(guī)定的，適用有關個人信息保護的規(guī)定。”除了《民法典》之外，我國的《網絡安全法》對個人信息也有相應的規(guī)定。一般來說，收集個人信息需要事先獲得個人的同意。

新冠疫情暴發(fā)對保護個人隱私提出了新挑戰(zhàn)。我國很多省份推出的健康碼，都用了一部分個人信息——手機基站定位。這樣做顯然有利于防疫，控制風險。相比之下，一些歐美國家無法推出類似的健康碼制度，就會出現(xiàn)防疫不力、疫情反復的情況。但是在防疫過程中也出現(xiàn)了個別侵害個人隱私權的事件。例如，在流行病學調查過程中，將涉及個人隱私和信息的材料發(fā)布在微信群中，進而導致信息被“瘋傳”，嚴重影響了當事人的正常生活。因而，平衡個人隱私和公共利益的關系時，不能粗枝大葉，需要精細化處理。

雖然這兩年隱私權保護在立法方面有了長足的進步，不過也要看到，事實上圍繞“隱私”還存在很多“灰色地帶”——尚未有立法明文規(guī)定，但由于新技術的使用和普及而出現(xiàn)了很多類型的“新隱私”。例如個人手機記錄的地理位置和行程，個人的生物信息和生理特征，還有瀏覽網頁的歷史記錄、網絡支付的明細等。立法過程煩瑣而漫長，總是滯后于技術的發(fā)展，因而我們需要未雨綢繆，提前對一些問題進行思考：

首先有必要問，搜集個人隱私和信息的主體是誰？目前主要有三大類主體：第一類是個人（自然人），第二類是商業(yè)公司，第三類就是國家各類權力機關。相對而言，對商業(yè)公司的監(jiān)管是比較困難的。因為APP是商業(yè)公司獨立開發(fā)的，它們擁有源代碼和相關的商業(yè)利益。而一些APP則會傾向于過度收集個人信息，或者未經使用者同意就收集信息。例如一些翻譯（詞典）軟件偷偷收集用戶的手機定位信息，這顯然和它的用途不符。

其次要問的是，各類主體收集個人隱私和信息的意圖是什么？絕大多數(shù)公司的目的是純粹商業(yè)的。例如通過個人搜索和網購的記錄，就可以大致了解這個人的需求，精準投放廣告，從而提升銷量。不過也有些公司超出了商業(yè)領域，越來越多的人注意到“算法暴政”的危險。其中最為著名的就是“劍橋分析”（Cambridge Analytica）。2016年美國大選中，特朗普的競選團隊曾經雇用它來影響搖擺州的中間選民。簡單來說，劍橋分析通過人們在“臉書”上的條目，根據一定算法篩選出搖擺州的中間選民并向他們投放帶有傾向性的視頻，例如移民犯罪、國外企業(yè)搶走工作機會等，從而煽動情緒，使得中間選民更愿意投票給特定的候選人。在英國脫歐公投中，劍橋分析也做了類似的事情。

不過最應該引起警惕的是個人生物信息。比如，有些小區(qū)的物業(yè)收集業(yè)主的面部信息。這似乎是出于安全考慮，但是違背了“知情同意”的原則。最近這類案例已經有了司法判例。再比如在體檢驗血的時候，在你不知情的情況下，血樣可能被用來從事某些藥物研究。個人基因信息是否屬于隱私范圍，是一個尚未明確界定的領域。但是可以想象，公司或者個人如果掌握了很多人的基因信息，一旦加以濫用，便會造成嚴重的社會危機。

有些“隱私”是天然的，而有些是技術發(fā)展的產物，因而對隱私的保護需要走在技術前面。