在现代社会,社会信用这个词汇已经不再仅仅局限于传统的经济定义。过去,社会信用主要是指通过将产业利润分配给消费者,以增强其购买力的经济机制。然而,随着数字技术和智能手机的普及,社会信用的含义已经被极大地扩展。它逐渐演变成一种通过追踪和评估个人行为,给个体赋予分数与等级,从而决定他们对资源和机会的获取的一种系统。令人惊讶的是,我们每天使用的手机本身已经成为了一个社会信用评分的工具,只不过我们习惯性地对这种现实讳莫如深,甚至刻意回避承认。几乎每一个应用程序,每一项数据交互,都在悄无声息地参与着这一评分过程。
你的信用评分,就是典型的社会信用实例,它不光影响贷款资格,还渗透到了住房选择、招聘录用以及保险费率等多个层面。除了传统的信用评分,LinkedIn的职业人脉互动、Uber对乘客的打分、Instagram上的互动参与度、亚马逊的购物评论以及Airbnb的房东信誉等,实际上都是不同形式的社会信用体系。它们通过算法来收集你的行为数据,评估你的可信度和价值,最终决定你的服务质量和可享资源。这种无所不在的行为评分网络,不断地重塑着我们的社会关系和个人身份,形成了一个隐形的社会信用生态。与中国的社会信用系统相比,西方的社会信用体系虽然在表现形式上更为分散和隐蔽,但其实质无异。中国的体系以其公开的规则和评分标准而被广泛讨论,甚至被塑造出了类似于科幻小说中"黑镜"式的监控形象。
然而,2024年的事实是,中国的社会信用系统目前仍处于非常局限和碎片化的阶段,大多数私人评分体系已经被取缔,地方政府的试点项目也尚未扩展到全国层面。只有少数城市如荣成在进行有限的个人社会信用评分实验,这些系统主要针对无法履行法院判决的个人和企业,比如拒不偿还贷款或罚款者被列入失信黑名单。相比之下,西方国家的社会信用体系更为隐秘,却更普遍地渗透进了人们的日常生活。虽然大多数用户并不知晓这些系统的存在和运行规则,但手机里成百上千的应用正在不断捕捉和分析他们的行为数据。Uber司机的评分影响你打车的便利程度,Instagram的算法根据你的互动频率调整内容推荐,支付软件则根据你的消费习惯评估风险和信用额。LinkedIn不仅衡量你的专业社交活跃度,还根据你的动态调整你的职业曝光机会;而亚马逊则根据你的购物评价历史影响产品推荐甚至参与率。
现有的社会信用体系虽然分散且互不通联,但数据共享的趋势逐渐显现,未来这些系统可能整合成更为全面的行为评分网络。显而易见的是,这样的系统对个人社会活动和经济行为的影响日益加深。从个人承受的角度看,切换平台的成本极高,比如离开谷歌的生态系统或脱离LinkedIn的人脉网络,几乎成了无解的难题。更甚者,不同平台间的社交信用评分已经开始产生交叉影响。一个糟糕的Uber评分有可能影响其他生活服务的接入资格,信用评分的降低也会连带影响保险和就业机会。此外,西方各国的政府通过合法渠道获取企业积累的数据,实际对公民的行为和信用进行监管。
社会信用系统被广泛推广的一个主要理由是它们可以解决社会治理中的协调难题,提高诚信度,降低欺诈行为,通过行为激励促进合作和稳定,这在大规模社会结构中具有不可忽视的优势。未来,欧洲的数字身份计划已经开始尝试将多个服务的评分整合,部分美国城市启动了以行为引导为目的的试点项目,而金融机构越来越依赖社交媒体分析来辅助风险评估。这一切都表明,社会信用体系正在全球范围内逐渐演进,融合并向更全面的方向发展。面对这一趋势,我们需要思考的是,如何确保这些体系的透明性和问责制。相比中国很明确地公布评分标准和行为规范,西方国家掩盖算法决策过程的做法是否更有利于保护用户权益?当Uber能通过一个无形的算法剥夺你的交通出行能力,当隐藏的信用评分影响你是否能获得住房和工作时,我们是否仍能谈论自由?也许,知道并理解这些规则本身就是一种赋权,能够让人们更有意识地选择是否参与和如何参与。正如未来中国的社会信用经验会逐渐渗透到西方平台一样,当手机应用开始直接向用户展示它们背后的资本化评分,当评分体系不再是黑箱时,人们就能真正理解和掌控自己在数字社会中的位置。
总之,我们已经生活在一个社会信用网络之中,尽管它们没有冠以这一名号,但无处不在的评分和评估系统已经影响了我们的生活方方面面。认清这点,正视这些技术和机制,是我们迎接数字时代伦理和社会挑战的第一步。唯有如此,我们才能在日益复杂的行为评分体系中找到个人自由与社会治理的平衡点,塑造真正开放透明的未来。 。
