From Clicks to Consensus: Collective Consent Assemblies for Data Governance
本文提出将“集体同意议会”作为一种审议性替代方案，以取代存在缺陷的个人通知与同意模式，认为该框架能更好地应对个人同意的不切实际性以及数据伤害的共同性，尤其是在生成式人工智能（GenAI）训练等场景下。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
核心问题：那个“饼干怪兽”让你精疲力竭
想象一下，你走进了一家巨大的超市（互联网）。每当你拿起一件商品，一个机器人就会拦住你并问道：“你想让我们追踪你的脚步、记录你的声音，并将你的购物清单卖给陌生人吗？”你每天都要对成千上上的件物品做出“是”或“否”的选择。
这就是当今**“通知与同意”（Notice and Consent）**的工作方式。你会看到一个弹窗（“通知”），然后点击一个按钮（“同意”）。
本文认为这种系统已经失效了，原因有三：
- 难以理解： 规则是用极其微小且令人困惑的法律术语编写的。这就像是在让一个蹒跚学步的幼儿在玩耍前阅读一本物理教科书。
- 工作量太大： 你会产生“同意疲劳”。因为太累了，你只会直接点击“接受全部”，尽管你其实并不想这么做。
- 忽略了大局： 有时，数据不仅仅关乎你个人，还关乎一个群体。例如，如果一个摄像头拍摄了一条街道，它捕捉到了你、你的邻居以及路过的陌生人。你无法向那位陌生人征求许可。此外，公司经常在多年后利用旧数据来训练新的 AI（如生成式 AI），但你在十年前点击“同意”时，根本无法预见到这一点。
提议的解决方案：“数字市政厅”
与其向每一个个体进行询问，作者提议建立一种集体同意议会（Collective Consent Assembly）。
你可以把它想象成一个陪审团或一次市政厅会议。
- 设置： 我们不再让 1000 万人去点击按钮，而是随机抽取一小部分具有代表性的人群（例如 100 到 200 人）。这个群体在构成上要与普通大众相似（涵盖不同的年龄、背景和技术水平）。
- 流程： 这个群体受邀参加“数字市政厅”。他们不仅仅是被要求点击一个按钮；他们还会接受教育。专家会解释数据将如何被使用、存在哪些风险以及有哪些益处。
- 决策： 这个群体进行讨论、辩论和协商。他们决定：“我们是否允许这家公司出于这个特定目的使用我们的数据？如果是，在什么规则下进行？”
- 结果： 他们的决定将成为所有人的规则。如果议会说“可以，但仅限于用于提高网站速度，不得用于广告”，那么这就是所有用户的默认设置。
两个现实世界的案例（情景模拟）
论文通过两个故事展示了这将如何运作：
1. 修复“用户体验改进”类弹窗
- 问题： 网站不断要求许可以追踪你的点击行为，理由是“改善用户体验”。大多数人要么不看就直接点“接受”，要么点击“拒绝全部”导致网站功能异常。
- 议会的解决方案： 举行了一场市政厅会议。网站公司解释说：“我们需要点击数据来让按钮更大、运行更快。”公民们问道：“你们也会用这些数据来向我展示广告吗？”该群体进行了辩论并决定：“好吧，我们同意追踪点击行为，仅限于为了让网站运行更快，但严禁将这些数据用于广告。”
- 结果： 网站会自动更新其设置以符合这条规则。任何人都不会再看到烦人的弹窗。
2. 利用旧照片训练 AI
- 问题： 一家新的 AI 公司想要使用多年前上传到社交媒体的数百万张照片来训练一个新的图像生成器。原有的用户从未同意过此项用途，因为当时这项技术还不存在。此外，照片中还包含了一些从未注册过账号的人。
- 议会的解决方案： 举行了一场市政厅会议，包括那些确实上传了照片的人，以及那些没有上传照片的人（以代表旁观者）。他们了解了 AI 的工作原理。他们讨论了伦理问题。
- 结果： 该群体决定：“不行。最初的授权并不涵盖此用途，而且使用未注册人员的照片是不公平的。我们拒绝这项请求。”于是，AI 公司无法使用这些数据。
我们如何实现目标？（“回溯法”计划）
论文承认这是一个巨大的变革。为了实现这一目标，他们提出了四个转变：
- 对政府而言： 他们需要更新法律。法律不应再强迫公司展示弹窗，而应允许这些“市政厅”来制定规则。
- 对公司而言： 这对他们来说可能反而更容易。与其与数百万愤怒的用户和律师纠缠，不如直接遵循议会制定的规则。这是一种合规性的“避风港”。
- 对社会而言： 我们需要停止将隐私视为一种个人行为（就像系安全带），开始将其视为一种社区行为（就像投票或组建工会）。
- 对用户而言： 我们需要相信我们在议会中的“数字邻居”会为我们做出正确的选择，就像我们信任选出的官员一样。
潜在的问题（弊端）
论文坦诚地指出了其中的风险：
- 失去个人控制权： 如果群体说“是”，但你个人想说“否”，你可能会觉得自己的声音被忽视了。论文建议，如果你真的不同意，仍应保留退出机制。
- 操纵风险： 公司可能会试图误导议会成员，就像他们试图通过弹窗误导我们一样。论文指出，议会必须由中立的专家管理，而不是由公司本身管理。
- 时间成本： 举行这些会议和进行教育是需要时间的，这不像快速点击那样简单。
总结
论文认为，现有的“点击即同意”系统正在让我们受挫。它太复杂、太缓慢，而且在处理 AI 或公共监控等复杂情况时完全不起作用。
相反，他们提出了一个数字市政厅。通过让一个具有代表性的群体去学习、辩论并对数据规则做出决定，我们可以为每个人创造更公平、更清晰且更有意义的同意。这标志着从一个点击的世界（个人的、盲目的）转向一个共识的世界（集体的、深思熟虑的）。
您所在领域的论文太多了？
获取与您研究关键词匹配的最新论文每日摘要——附技术摘要，使用您的语言。