大數據技術正在廣泛而快速地深入到當代社會的經濟、教育、醫療、社會治理等各個領域。然而，作為一項綜合性技術，「大數據」依然無法迴避技術的「雙刃劍」屬性所帶來的負效應。因此，必須深入思考大數據技術的社會效應尤其是技術異化問題，以實現對大數據技術異化的有效防範與治理。
技術異化，是指技術作為人類改善生活、促進社會進步的創造物產生了與人們預期相反的負面效應。例如，高技術武器的使用給人類生存帶來巨大的危機，信息技術的快捷為網絡犯罪提供了便利條件，電子商務可能會把人們變為享樂主義、消費主義的忠實奴僕等，這些都可以說是技術異化的現象。可以看出，每一項新科技的應用與發展，都可能在為人們提供美好生活希冀和憧憬的同時，成為壓抑、束縛和否定人類自身的存在。
大數據給社會生活帶來的積極改變是有目共睹的，但從已知的情況來看，大數據在隱私保護、數據共享、虛擬犯罪、信息亂象等方面，確實給人類社會帶來了前所未有的困擾，而在未知領域，大數據同樣存在著阻礙人類發展的隱患。「到底是大數據技術控制和規定我們，還是我們控制和規定大數據技術」？應當成為人們關注大數據技術異化問題的實質。儘管上述情況還沒有充分表現，但人們對大數據技術異化的擔憂卻是真實的。
產生大數據技術異化的三個原因
原因之一：數據崇拜。數據代表理性邏輯與數位化的客觀存在，當大數據從量化工具跨越到社會意識領域，它就可能演變成為一種新的意識形態。這種意識形態繼人類歷史上的土地崇拜、機器崇拜之後，形成了將數據作為資訊時代判斷是非準則的數據崇拜，使人文精神迷失在由算法法則構建的數位化世界之中。一方面，人們追求大數據的「大」。這種盲從不但可能製造大量信息垃圾，造成資源的極大浪費，還會誘使數據搜集者非法獲取數據，甚至在缺乏正常數據交易渠道的情況下，形成地下黑市販賣數據資源的產業鏈，導致信息亂象及倫理失範，嚴重地影響社會的法治和道德建設；另一方面，人們篤信大數據的「數」。儘管有人提出「數據不會說謊」，但使用數據的人卻會說謊。當數據成為商品，傳播的信息便在一定程度上失去了社會生命和文化生命的原義。
原因之二：數據濫用。在大數據時代，當數據成為新興的財富，數據搜集者為了獲取數據，常常使用晦澀的增補服務條款，亦或利用人們點擊「確定」的習慣，「合法地」佔有用戶的信息，使用戶變為可被窺視的「透明人」；而大數據使用者因為利益的驅動，會在用戶不知情的情況下，利用算法反覆地過濾大眾的信息，使人仿佛置身於數字版的嚴酷的「電子全景監獄」之中，讓人感到窘迫與無助。研究表明，大數據已經成為商家控制消費者的工具——通過收集、整理和分析消費者的信息大數據，一幅由搜索和在線購買構成的人類主體圖像便被刻畫出來，商家可據此實現對消費者購買行為的管理、預測和控制。為此，有學者指出，只要數據權屬關係一天不得到明晰，使用數據的權利與責任一天得不到統一，這種數據亂象便將一直存在下去。
原因之三：監管不力。在以數據採集為前提的大數據技術建構中，各類傳感器、網絡設備、軟體應用等每天都在不停地採集數據，當不同維度的數據匯聚到一定數量時，就可能質變成涉及國家安全的戰略資源，而這些數據普遍分布於網際網路企業或政府部門的資料庫中，一旦某個漏洞被人利用，將存在大規模數據失位和洩露的隱患。據國內有關網際網路安全企業評估顯示，谷歌、蘋果、微軟、Adobe等世界著名網際網路企業生產的軟體產品，均存在著數十至數百計的安全漏洞，這些漏洞嚴重威脅著大數據平臺的安全。此前肆虐全球的勒索病毒，正是黑客利用微軟系統漏洞，對政府、高校、醫院等公共機構的網絡設施進行攻擊造成的。國務院《關於印發促進大數據發展行動綱要的通知》強調，「要科學規範利用大數據，切實保障數據安全」，體現了國家層面已經開始關注大數據可能帶來的安全的風險隱患。
如何有效治理大數據技術異化
要解決大數據技術的異化問題，必須以制度的創新為切入點，結合利益分析、監管防範、價值導向等層面進行綜合施策，為大數據營造和諧的生態環境，將技術異化限制在一定程度和範圍之內。
首先，構建完善的大數據法治管理體系。法律是國家長治久安最有效的保障力量，大數據技術的可持續發展離不開配套的法律管理體系。一方面，要加快建立大數據安全審查機制。將敏感、重要的大數據資源和服務納入到安全審查範疇中，確保大數據源頭安全可靠；重點關注重要部門、敏感人員對涉及大數據上傳的軟體、手機應用的使用，有效控制大數據傳播途徑；及時追蹤通過網際網路向境外傳遞大數據情報的目標，依法打擊大數據洩密對象。另一方面，要進一步提升大數據相關法律的可操作性。在《網絡安全法》的框架下，制定細則解釋和提供判例參考，並加快出臺專門的大數據法律法規，賦予大數據法治管理體系在經濟、政治、文化、社會領域裡的權威性和可操作性，徹底消除大數據社會應用的「灰色地帶」。
其次，實現數據利益相關者的「帕累託最優」。帕累託最優是經濟學關於資源配置的共贏理想狀態。在大數據活動中，利益相關者通過授權、交易、共享、分配等方式獲取自身利益，但在轉瞬即逝的數字世界裡，確切地界定數據的權屬關係是困難的。因此，唯有實現各方利益的最大化，才可能走出數據利益主客矛盾對立的困境。對於大數據搜集者與大數據使用者來說，重點是建立數據交換場所，明確數據交易、共享邊界，提供敏感數據目錄清單，在法定的框架下實現雙方利益的最大化；對於大數據搜集者、大數據使用者與大數據生產者來說，重點是要保護大數據生產者（主要指大眾）的利益，如個人隱私、智慧財產權和數據去向知情權等。只有在確保大數據生產者的利益不被侵犯的前提下，才能在大數據建設應用中更好地發揮其主觀能動性，有效推動社會發展進步，賦予技術完整的價值意義。
再次，加強資本控制與擺脫技術依賴。大數據技術異化的實質，是利益相關者之間的博弈，說到底是資本逐利的外現。大數據技術的發展不排斥資本的功能，但當資本目標與公共利益發生衝突時，就要毫不猶豫地選擇服從公共利益，對資本控制進行防範。只有明確資本走向，扎牢法治圍欄，相關部門對市場中各種違法違規行為嚴加防範、嚴厲打擊，以法治贏得利益各方的信任，才能讓資本有效助推大數據發展。另外，大數據是依靠網際網路技術支撐的，擺脫技術上的依賴、提高自主控制能力，也是推進大數據技術異化治理的重要維度。因此，要提高技術創新力度，積極參與大數據技術標準制定，努力實現關鍵網絡設施及軟體產品的國產化，擺脫對西方技術的依賴，從根本上提升大數據平臺的安全防護能力；進一步提升安全生產管理水平，從「軟技術」層面上降低數據洩露風險。
最後，堅持科學精神與人文精神的統一。科學精神和人文精神共同構成人的存在條件，有效治理大數據技術的異化既要堅持理性使用大數據，尊重數據的應有價值，提高共享協作意識，還要加強對數據的人文研究，摒棄「數據主義」帶來的數據崇拜與壟斷。同時，在大數據技術的發展上要抓好「技術共同體」的道德建設。作為資訊時代的「技術關鍵少數」，技術共同體比普通人更具判斷技術成果潛在風險的能力，而且他們的專業權威也更容易影響政府決策。因此，在複雜多變的大數據環境下，必須堅持權利與責任相統一的原則，實行「誰搜集誰負責、誰使用誰負責」策略，抓好技術人員共同體的道德建設。