大數(shù)據(jù)是人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)，目前我國很多行業(yè)都采取了數(shù)據(jù)化信息采集方式，但不同行業(yè)的數(shù)據(jù)匯聚可能引發(fā)數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)失真、非法利用等犯罪。具體而言，大數(shù)據(jù)收集中的不當(dāng)行為可能侵害公司、企業(yè)管理秩序，金融管理秩序，公民的人身、民主權(quán)利，以及社會管理秩序等法益，刑法如何對非法收集大數(shù)據(jù)的行為準(zhǔn)確定罪，是理論和實踐中亟須明確的問題。
一、刑法規(guī)制大數(shù)據(jù)收集行為的困境
大數(shù)據(jù)非法收集行為的刑事違法性判斷包括行為對象屬性認(rèn)定和違法行為評價兩方面，而刑法理論對二者的判斷存在不同觀點。
首先，作為行為對象的大數(shù)據(jù)在刑法上可能評價為財產(chǎn)、人身權(quán)利或社會秩序。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)交易已經(jīng)成為如火如荼的產(chǎn)業(yè)，2008年國際上“數(shù)據(jù)市場”“數(shù)據(jù)銀行”興起，數(shù)據(jù)交易本身即體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的財產(chǎn)價值，這種實然上的經(jīng)濟(jì)利益、可交易、可轉(zhuǎn)移的特性是數(shù)據(jù)財產(chǎn)權(quán)屬性的基礎(chǔ)。此外，侵犯公民個人信息罪中作為行為客體的個人信息具有明顯的人身屬性。身份證號、家庭住址、消費習(xí)慣、興趣喜好、信用狀況、運動軌跡等體現(xiàn)個人的人格尊嚴(yán)和自由意志，個人數(shù)據(jù)匯集后描繪出“數(shù)字人格”，所以這些與個人相關(guān)的數(shù)據(jù)不可避免地帶有著人格權(quán)屬性。而非法使用竊聽、竊照專用器材罪，非法獲取軍事秘密罪等行為中，非法收集電子數(shù)據(jù)的行為會引發(fā)公共秩序領(lǐng)域、國防軍事領(lǐng)域的秩序混亂，進(jìn)而危及到個人的人身安全等基本權(quán)利。因此，刑法在非法收集數(shù)據(jù)行為表現(xiàn)出抽象危險的時候就予以規(guī)制，避免數(shù)據(jù)大范圍傳播對社會秩序或軍事秩序的危害。
其次，我國刑法不斷增設(shè)打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪的新罪名，但對大數(shù)據(jù)收集行為的規(guī)制仍有不足。刑法并未直接規(guī)定對個人數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位保護(hù)，而是通過保護(hù)個人信息、計算機(jī)信息系統(tǒng)、防止發(fā)布違法犯罪信息等方式對部分電子數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)。非法收集個人教育、職業(yè)、消費習(xí)慣等大數(shù)據(jù)的行為并非上述罪名的保護(hù)對象，而這些分散的信息形成“個人畫像”后很容易成為電信詐騙、敲詐勒索的目標(biāo)。另一方面，個人數(shù)據(jù)應(yīng)用于公共服務(wù)領(lǐng)域時，將不可避免地帶上公共屬性的色彩，此時大數(shù)據(jù)收集行為能否排除刑事違法性？例如，疫情防控時期公布確診者行蹤軌跡的行為當(dāng)然侵犯了個人隱私權(quán)，但這是消除廣大公眾心理恐慌、避免出現(xiàn)群體性事件的必要之舉，那么人肉搜索確診者個人信息的行為是否構(gòu)成犯罪，仍然存在爭議。
二、大數(shù)據(jù)收集行為侵犯個人法益之認(rèn)定
大數(shù)據(jù)非法收集行為侵犯個人法益和集體法益，司法機(jī)關(guān)進(jìn)行犯罪認(rèn)定時應(yīng)區(qū)分個人信息與個人數(shù)據(jù)的差異，以及數(shù)據(jù)的社會屬性對集體法益侵害的判斷，避免擴(kuò)大處罰。
首先，個人信息屬于個人數(shù)據(jù)的子集，不具個人專屬性和信息重要性的大數(shù)據(jù)難以構(gòu)成侵犯公民個人信息罪。個人數(shù)據(jù)記錄的內(nèi)容可能是不具有信息重要性的姓名、職業(yè)等社會交往中公開的信息，并不屬于侵犯公民個人信息罪的保護(hù)范圍。最高人民法院、最高人民檢察院《關(guān)于辦理侵犯公民個人信息刑事案件適用法律若干問題的解釋》明確要求個人信息的“識別性”，實際是將這些信息作為個人財產(chǎn)權(quán)和人身權(quán)的“側(cè)防法益”加以保護(hù)的，即與某特定主體相關(guān)聯(lián)的、可以直接或間接地識別本人身份信息的內(nèi)容，具有典型的身份屬性。正是由于這些信息泄露直接導(dǎo)致公民的財產(chǎn)、人身安全陷入危險，因此刑法將其納入保護(hù)范圍。所以，收集個人的游戲裝備、關(guān)鍵詞搜索等大數(shù)據(jù)的行為可能屬于電信詐騙、非法利用信息網(wǎng)絡(luò)罪等罪名的預(yù)備行為，并不具有嚴(yán)重的法益侵害性。
其次，非法侵入他人計算機(jī)信息系統(tǒng)盜竊虛擬貨幣的行為，部分司法判決認(rèn)定為侵犯財產(chǎn)犯罪，部分司法判決認(rèn)定為破壞計算機(jī)信息系統(tǒng)罪。根據(jù)刑法第九十二條，私人所有財產(chǎn)包括依法歸個人所有的股份、股票、債券和其他財產(chǎn)。據(jù)此，表現(xiàn)為電子數(shù)據(jù)形式的債權(quán)、虛擬貨幣也屬于私人財產(chǎn)。民法總則第一百二十七條規(guī)定將“數(shù)據(jù)”與“虛擬財產(chǎn)”并列，也是對數(shù)據(jù)作為新型財產(chǎn)屬性的認(rèn)可。那么虛擬貨幣是否屬于刑法上的財產(chǎn)？行為人非法收集、出售大數(shù)據(jù)行為往往出于牟利目的，但虛擬貨幣并非一律認(rèn)定為財產(chǎn)，理論界對此也有不同觀點。如張明楷教授指出，“虛擬財產(chǎn)僅是一種事實上的表述，只要個案中行為人侵害的虛擬財產(chǎn)具有管理可能性、轉(zhuǎn)移可能性與價值性即屬于刑法上的財物。”陳興良教授則認(rèn)為，“我國刑法中的財物完全能夠涵蓋虛擬財產(chǎn)；對于具有財產(chǎn)價值的虛擬財產(chǎn)應(yīng)當(dāng)按照財物予以刑事保護(hù)�！睂嶋H上，刑法上財產(chǎn)的價值性是指穩(wěn)定的、客觀的價值，而比特幣價格大漲大跌、難以像債權(quán)等財產(chǎn)性利益那樣具有穩(wěn)定的價值，這也是我國的司法判決并非一律將盜竊、出售虛擬貨幣的行為認(rèn)定為財產(chǎn)犯罪的原因。因此，非法收集虛擬貨幣的行為不能一律認(rèn)定侵犯財產(chǎn)犯罪。
三、大數(shù)據(jù)收集行為侵犯集體法益之認(rèn)定
大數(shù)據(jù)收集行為侵害的集體法益需進(jìn)行實質(zhì)違法性認(rèn)定，不能將人工智能技術(shù)領(lǐng)域的職業(yè)行為認(rèn)定為犯罪。首先，從技術(shù)的角度看，自動收集數(shù)據(jù)是人工智能算法技術(shù)的重要特征，互聯(lián)網(wǎng)職業(yè)相當(dāng)性的行為不具有刑事違法性。根據(jù)《國務(wù)院新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，國家支持、培養(yǎng)、促進(jìn)人工智能技術(shù)研發(fā)、推廣、應(yīng)用，符合人工智能技術(shù)職業(yè)規(guī)范的大數(shù)據(jù)收集行為具有職業(yè)相當(dāng)性。在判斷大數(shù)據(jù)收集行為是否超越可容許風(fēng)險時，應(yīng)以“行為人所屬階層的一般人”為標(biāo)準(zhǔn)，即以人工智能職業(yè)一般（平均）從業(yè)者的行為方式和思維方式進(jìn)行判斷。在職業(yè)行為社會相當(dāng)性的判斷上分兩個步驟：一是某一行為應(yīng)當(dāng)符合本行業(yè)的職業(yè)規(guī)范的要求；二是具體職業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的職業(yè)行為必須與法律保持一致，才能最終被認(rèn)定為具有社會相當(dāng)性。具體而言，大數(shù)據(jù)收集行為中可容許風(fēng)險應(yīng)根據(jù)不同的職業(yè)領(lǐng)域特點進(jìn)行職業(yè)相當(dāng)性判斷。例如，算法自動收集數(shù)據(jù)行為的職業(yè)相當(dāng)性需根據(jù)個人信息保護(hù)法（草案）審查收集者是否履行告知義務(wù)、個人信息處理者向第三方提供個人信息的是否進(jìn)行了匿名化處理。如果大數(shù)據(jù)收集行為符合互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的職業(yè)相當(dāng)性要求，則排除刑事違法性。
其次，犯罪構(gòu)成中“違反國家規(guī)定”需進(jìn)行實質(zhì)審查。侵犯集體法益的很多罪名要求“違反國家規(guī)定”，應(yīng)根據(jù)刑法第九十六條確定“本法所稱違反國家規(guī)定，是指違反全國人民代表大會及其常務(wù)委員會制定的法律和決定，國務(wù)院制定的行政法規(guī)、規(guī)定的行政措施、發(fā)布的決定和命令�！彼痉▽嵺`中，單個數(shù)據(jù)收集行為可能侵犯個人法益較小，但“海量行為×微量損失”樣態(tài)的公共秩序侵害的情形，需從總體上判斷“違反國家規(guī)定”的行為的實質(zhì)違法性程度。例如，幫助信息網(wǎng)絡(luò)犯罪活動罪的成立需要“情節(jié)嚴(yán)重”，“情節(jié)嚴(yán)重”的認(rèn)定可從行為人發(fā)布的違法信息實際被點擊、瀏覽、轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)累計方面進(jìn)行認(rèn)定。
最后，通過法益衡量進(jìn)行實質(zhì)違法性判斷。如果大數(shù)據(jù)收集行為雖然對社會法益造成侵害，但卻是特定情況下維護(hù)公共利益必須，那么行為的實質(zhì)違法性須根據(jù)比例原則進(jìn)行法益衡量，即采取最小限制個人權(quán)利的手段以實現(xiàn)最大的公共利益。例如，新冠肺炎疫情防控期間，使用隱蔽拍攝器材監(jiān)控疑似患病的入境外國人的行蹤軌跡的行為雖然符合非法使用竊照專用器材罪的犯罪構(gòu)成，但該行為是維護(hù)公共安全和社會秩序的需要，此時社會秩序應(yīng)讓位于公共利益，非法使用竊照行為排除刑事違法性而不構(gòu)成犯罪。
（作者單位：安徽大學(xué)法學(xué)院）