新挑战与新对策：袁梦迪解析数据偏见对人格权的侵害及法律应对——聚焦今日议题日热点深度探讨

8月6日，随着人工智能技术的广泛应用，数据偏见引发的人格权侵害问题再度成为社会焦点。今日，澎湃政务频道发布了中国人民大学法学院袁梦迪研究员的最新研究成果《数据偏见侵害人格权的法律规制研究》，引发法律界与科技行业的热议。该研究指出，当前社会中算法歧视、数据采集不公等问题已导致大量人格权争议，亟待通过法律手段予以约束。

本文将结合当天爆发的“某电商平台用户画像歧视事件”案例，深入剖析数据偏见的技术成因及法律漏洞，并基于袁梦迪的研究框架，提出系统性规制路径。据公开数据，该事件在24小时内引发超30万条网络讨论，凸显公众对数据权益保护的迫切需求。

一、数据偏见侵人人格权的现实图景

今日曝光的某电商平台事件显示，部分用户因地理位置、消费记录等标签被算法自动降低信贷额度，甚至限制商品推荐范围。调查发现，后台系统存在明显数据偏差：例如，在一线城市用户的“信用分”赋值模型中，房租缴纳记录权重不足0.1%，而远郊区用户的职业类型权重高达20%。这种失衡的指标设计直接导致特定群体的人格尊严受损。

袁梦迪团队在研究中强调，数据偏见侵害人格权的三大路径值得关注：其一，训练数据样本的结构性缺陷（例如少数族裔数据不足）；其二，算法决策过程不透明导致的权利主张困难；其三，企业“技术中立”借口下的责任逃避。这些现象在信贷、招聘、短视频推荐等场景中最为突出。

二、现行法律体系面临的核心挑战

我国《个人信息保护法》第24条虽对“自动化决策”作出限制，但对数据偏见的认定标准、企业举证责任分配等具体问题缺乏操作性细则。今日上海互联网法院审理的一起案件正反映了这一困境：原告主张某社交平台算法导致其言论传播受限，但因无法证明“数据偏差存在”，最终败诉。

在召开的“2024全球数据合规峰会”上，多位专家指出，现行法律存在三大缺口：首先，对“歧视性后果”的界定尚未形成统一司法解释；其次，损害赔偿金额与技术企业收益相比明显失衡；最后，算法审计标准缺失导致企业整改缺乏依据。这些漏洞正在成为数据偏见蔓延的温床。

三、袁梦迪研究提出的解决方案

针对目前的法律滞后现状，袁梦迪在研究中创新性地提出“全链条规制模型”。该模型包含三个关键支柱：

1. **数据采集阶段强制披露机制**：要求企业在数据收集协议中明确标注样本构成，对可能引发偏见的字段设置风险提示（例如“婚姻状况与信贷评分相关性”需经用户明示同意）；

2. **算法决策透明化框架**：建立“白名单-黑名单”指标库，禁止对性别、种族等23类敏感特征进行无正当理由的权重赋值。这项提议已引发技术伦理委员会的高度关注；

3. **举证责任倒置制度**：对于涉及大规模用户的算法争议案例，由企业负责自证无偏见。今日北京互联网法院已透露，正在某案件中试行这项规则。

四、热点事件中的法律实践启示

在的热搜话题“AI面试官歧视案”中，某科技公司被指控其AI系统对肤色较深的求职者给出更低能力评分。涉事企业援引美国“经营自由神圣不可侵犯”理论抗辩，当庭播放技术白皮书证明算法“无主观恶意”。但根据袁梦迪的模型，需重点审查其训练数据中深肤色样本仅占0.7%的核心问题，这显然超出了“技术失误”的边界。

对此，中国社科院法学所研究员李明（化名）指出：“今天的技术争议本质是价值观的较量，法律必须成为捍卫公平的最后一道防线。”他建议在《人工智能法》草案中增设“偏见影响评估”强制条款，要求企业在算法部署前进行NIST标准的公平性测试。

五、国际合作与本土化路径

该研究还对比分析欧盟《人工智能法案》对“社会评分”系统的严格限制，以及美国《算法正义法案》要求企业公开算法偏见投诉渠道的实践。尽管美欧模式存在差异，但袁梦迪强调我国需走出第三条道路——在保障技术发展的同时，建立具有可操作性的“偏见补偿金”制度，让受害者获得及时救济。

结语：站在这个时间节点回望，从2011年第一起“大数据杀熟”案件到今天的数据偏见治理，法律始终在与技术赛跑。袁梦迪的研究为这场马拉松注入了理论动力，而今日曝光的系列事件，则是推动立法完善的最佳动因。正如澎湃政务账号今日的评论所言：“当代码开始漠视人的尊严，法律的反击必须精准有力。”

欲了解研究详情，请参考：袁梦迪｜数据偏见侵害人格权的法律规制研究澎湃号·政务澎湃新闻