第三章
人工智能传播中的数据伦理问题

数据化是2013年由肯尼斯·库克耶和维克托·迈尔·舍恩伯格提出的概念。他们认为，人类生活的方方面面都可以转换为计算机数据。事实也的确如此，伴随现代科技的发展，人类所产生的一切行为活动都可以被在线量化，形成数据。离开数据化，人类的生产生活将处于一片混沌的状态，就不会产生可以作为研究对象的数据，也不会产生价值和收益。数据主义 由戴维·布鲁克斯首次提出，至今已成为数据至上的一种观念。

数据主义是对人本主义和自由主义的挑战，数据主义的拥护者认为“以人为本”应被“以数据为本”替代。在大数据时代，这些数据主义的拥护者视用户产生的数据为最重要之物，从而对用户数据进行大规模收集。很多企业未经用户允许，擅自对其信息和数据进行收集，因为掌握了用户数据，就相当于掌握了用户的喜好，就可以在用户浏览信息时，有针对性地向用户进行商品推荐，从而使用户产生购买欲，增加产品的销量，企业就能获取更多的利益。企业对用户数据的非法收集无疑侵犯了用户的隐私，从而带来伦理问题。

本章将从人工智能传播中数据伦理的生成逻辑、数据盲点、数据公平、数据隐私、数据共享、数据偏见、数据歧视、大数据“杀熟”以及数据伦理的理论基础、现实依据和治理对策等方面对人工智能传播中的数据伦理与治理问题进行阐述。