大数据时代伦理学的经验主义传统探析

韩 磊

（东南大学人文学院，江苏 南京 211189）

进入信息时代后，各类复杂现象以爆发增长的大量数据形式呈现，直观而高效地拓展了人类的经验范围，并极大地延展了种种科学认知的细节。新生的大数据对当代科学、哲学和生活均产生了重大影响，并向我们揭示了一个崭新的世界观——计算主义进入科学研究的可能性。这种革命性的变化，既给传统科学认识论提出了新挑战，又带来了新机遇。“科学始于数据”不再只是一句简单的口号，其相关研究已成为揭示科学规律的新知识生产模式。大数据给传统科学和哲学认识论带来了新发展，并由此形成了大数据认识论[1]。这种新逻辑通道的诞生，无疑促使思想认同和社会规范更具动态性、相对性和客观性，以致于大数据时代产生了道德“道义论”的遮蔽和“后果论”的失效。

大数据在当代如此重要，不仅在于其表现的现代科技水平为生活提供了诸多便利，从质上改变了经济、文化生活的常态，而且在于“一切事物都可以数据化”[2]，使得人类数千年来习以为常的信息交互模式发生了“现代无中心”的偏移，这种信息呈现模式引起了道德世界的强烈波动。同时，近年来人文社会科学领域与大数据科学研究日趋紧密互动，文学、历史学、艺术学等学科从人文精神、价值理念、心灵世界等视角演化出新的数据分析方法论，并诞生了计算社会科学等学科流派。尽管传统伦理学对数据依赖度较低，但应用伦理学的行为分析需求和近年来实证伦理学、实质伦理学的前沿研究为大数据进入伦理学研究提供了一种可能性，大数据方法或将成为伦理学在新时代得以发展和延续的重要方法论。基于此，本文拟对伦理学史上与大数据密切相关的经验主义片段进行剖析，关注经验主义在伦理学发展中“在场”与“退场”的历史，结合大数据“新归纳主义”特征，探讨伦理学拥抱新的“大数据经验主义”的合理性。

一、大数据时代伦理学的变化与挑战

(一）大数据时代伦理情境的变化

大数据时代，伦理学呈现更多元的色彩。首先，大数据思维扎根到以哲学思辨、理论综合为特色的传统伦理学领域，诞生了一种具有偶然性并可以通过计算进行规范性研究的“行为统计模式”和道德计算方法论背景下的“偶然性的现实的伦理学”[3]，直接造就了“后熟人社会”伦理学体系的变革。其次，在现有伦理学框架内，尤其是描述伦理学之中，大数据方法表明一种以往难以操作的大规模统计的可能性，产生了可统计的道德变量，这一点在应用伦理学领域表现得最为突出。例如，在医学伦理、人工智能伦理、经济伦理等涉及客观、严密和精确计算的日常生活领域，其数据的产生、使用和发布能对现有伦理学道德理论加以补充和阐释。同时，大数据的挖掘与应用伴随着隐私、权力、行为等现实问题，一种专门探讨大数据的价值论、义利观、使用规范和权力体系的“大数据伦理学”应运而生。

不断吸纳、整合相关学科的研究方法和成果，并在此过程中发展出新的研究方法和手段，是后现代伦理学及应用伦理学的基本特征，也是应用伦理学在当今时代保持蓬勃旺盛的生命力的根本所在。毫无疑问，信息爆炸时代伦理学的研究对象、研究层次及研究类型都产生了质的转变。新时代的道德、社会规则问题促使哲学在商业社会里寻找新的未来，如波根和伍德沃德的数据哲学思维、“田野哲学”的兴起便是伦理学这一古老学科在商业社会连接现实的写照。哲学在当代逐步呈现“去学科化”，“跨学科”的研究模式和“自下而上”的研究进路成为了一种在大众化、世俗化消费社会中求生存的妥协，某种层面上也增进了伦理学的社会参与度。

在学科之外，大数据的产生也引发了前所未有的伦理情境，伦理学在社会参与之下给予了现实广泛的回应和关注。互联网改变了人们生存的时空秩序，数字技术颠覆了信息传播模式，传统伦理情境的确定性逐步消解，不确定性和开放性成为其新特征。反映在传统伦理场景中的主体不再局限于具体的、在场的人，任何有接受信息渠道的主体都可能以隐匿在线或离线的方式关注着世界，并以这种方式逐步建构、生成现代伦理世界。因此，人与人之间的伦理关系隐匿化带来的并不是个体的伦理退场，而是任何人的伦理在场都可能公开化，即任何个体行为都有可能具有世界意义，并在第一时间得到反馈的可能性。由于这种环境下大量的个体行为被网络永久记录并处在无时无刻的表达之中，因此人类以往的伦理经验面临着被颠覆的危险，伦理学自身赖以生存并长久构筑的楼阁也将承受前所未有的挑战。

(二）大数据时代伦理学面临的新挑战

伦理意识形成于人际交往过程中。大数据环境下，由于人际交往的网络拓展、人际身份的虚实交错等原因，现实社会中的人际交往关系逐步淡化了。在大数据这种复杂的人际交往关系下，“道义论”和“后果论”又长期处于一种遮蔽状态，致使传统的社会道德评判策略在更为宽广的道德平台上失声甚至失效。大数据状态下的伦理大环境塑造了一个道德规范放松、道德约束偏离的行为环境，在一定程度上也塑造了更多的道德失范主体。这是因为大数据时代行为主体是确定的，但与之相对的客体是匿名的、未知的[4]，在虚拟社交中不断出现网络道德难题，在现实交往中则不断出现道德失范和道德任性。由此，大数据时代在消解人的主体性的同时，造成了客观的、全面的道德讨论与争辩。

在这种激烈的讨论中，一些长期被边缘化或被抑制的团体、地区和特殊情境的价值观开始受到人们的关注，甚至赢得了广泛认同。例如，随着SNS 社交媒体平台、即时通讯工具等个人信息发布平台的广泛运用，查尔斯跨文化视野的伦理多元主义具有了普遍的现实性。这使得伦理学原有的“中心-边缘”话语机制在社会生存上遭遇实质性的解构：话语权力的中心源发生层级偏移，任何个体都有成为信息中心的机会，原本的“权威”与自我的关系发生质的改变，公共价值与此之后的伦理关系难以得到统一。

公共价值悖论使得伦理学研究中原本存在的“专家洞见”与“大众偏见”之间的冲突更加激烈。换言之，传统的“人本主义”与新到来的“数据主义”之间存在着明显的隔阂，使得伦理学不得不面对新的挑战。在传统哲学研究中哲学家尝试以自身经验去了解人性状况和社会状况的基点，在大数据时代则可以通过具有重复性的分析和综合加以验证。这使得他人的经验不再局限在个人的经验叠加中，“他不再能够在经验上不经裁判地就宣称自己是权威，而必须把自己的经验也交付到实验的操作台上进行检验”[5]。哲学思考引入这样复杂的经验模式，使得传统哲学家无论是进行高深、抽象的概念思辨还是纯粹直观获得的结果，都显露出局限性。正如自古以来“科学女王”的检验问题是一个无解的命题一样，伦理原则的检验问题长久以来被“束之高阁”，直到一种新的经验模式的出现，专家个人经验的狭隘小天地才得到了无限拓展。因此，在后现代专家个人经验和大众经验值得同等对待的情况下，传统的经验主义产生了新的生存空间。

二、伦理学中经验主义的在场与退场

（一）经验主义在西方伦理问题中的嬗变

大数据所反映的数理方法与实验方法分别源于伦理学史上的理性主义与经验主义哲学传统，其中理性主义的分析本质体现在人的辩证思维之中，这种思维在“小数据时代”就已经广泛存在。大数据数理方法与传统小数据数理方法的主要区别在于经验所包含对象的范畴广度和归纳联系能力的巨大革命，这是千百年来崇尚经验主义的哲学家所设想但又不能及的。

苏格拉底最早提出经验的归纳论证及其普遍定义的价值所在，指出经验的归纳论证和一般定义是一切科学的出发点。经过亚里士多德对于哲学任务和原则的阐释之后，经验主义得到了升华。亚里士多德在《论动物的部分》第1 卷第5 章里，明确地谈到了经验观察对于哲学思考及其方法论的重要意义。在他看来，经验证据、实验对于哲学家的思考是无比重要的，通过对经验证据的搜集、分析、反思，哲学家不仅获得了关于这些具体的经验对象的专门知识，而且获得了更为抽象和一般的形而上学的知识。他在《尼各马可伦理学》中通过关于德性的讨论，更表明了经验对于伦理构成的重要意义[6]。

中世纪的唯名论赋予了经验主义进入形而上世界的合理性。阿伯拉尔首先对共相的普遍本质给予了广泛而深刻的思考，认为有些共相只存在于感性事物中。罗吉尔·培根则创立了关于“要认识真理必须进行实验”的共相理解模式，给予伦理学从理论的规范伦理学进入实质伦理学的一般途径。近代伦理学中，归纳造就的科学方法与古希腊的理智逻辑激烈碰撞，实验、经验的手段与理性的密切结合成为启蒙运动和后人实现价值解放的伦理学大变革的契机。从培根到洛克的英国经验主义者把因果规律看作知识生产的必然条件，而培根的归纳法科学、洛克的天赋观念批判和休谟的因果问题共同造就了伦理学中道德意识、道德行为和道德规范相联系的普遍方法论，直到19 世纪“穆勒五法”的归纳逻辑中依旧可以看出经验主义的重大作用。

19 世纪，随着哲学的学科化和现代哲学的重新打造，经验主义虽然在显像的哲学世界中逐步退场，但在与之相对应的实证主义、直觉主义、分析哲学、现象学、结构主义等新哲学流派中却不断涌现，并带来了西方哲学两千年来最为深刻的思想方式变革——反形而上学、反主体主义及语言转向，在这些耳目一新的哲学思维和哲学流派中都能看到经验主义的影子。在20 世纪经验主义与理性主义的长期论争中，经验主义一度由盛转衰，直至20 世纪50 年代末期，由孔德、罗素发展起来的分析经验论在英美哲学界又开始占据主流，实用主义以及欧洲大陆的其他一些哲学流派也倾向于经验论。这些哲学流派坚持可证实性原则，拒斥“形而上学”，借鉴自然科学方法和数理逻辑形成了以经验诉诸思维实验的范式。以胡塞尔现象学为例，在其“扶手椅哲学家”的思考中，通过思维的简单实验，影射对一般世界的经验，即“他对具体打交道的人的经验，甚至他对他的写字台、他的房间、房间外边的阳台、花园亭子里的孩童的经验”[7]；他在这一过程中“实地进行了经验”，然后对其进行内省式的观察和分析。

以上可以看出，从亚里士多德开始，到胡塞尔的内省经验，经验主义完成了西方哲学史上解构世界的使命，结束了与理性的思辨哲学分庭抗礼的历史。传统哲学作为一种以概念分析为中心的思辨哲学，其“思辨”方法在当代受到局限的同时导致了“直觉危机”的产生，也引发了“去经验”的冲动。思辨哲学坚持哲学“形而上”的性质，追求哲学的超验性、先验性，以纯概念推演法和反思事物本质的方法为依据，在伦理学中导致了经验主义的式微并产生了元伦理学和直觉主义伦理学。

直到后现代伦理学时期，经验范式、理论范式、计算范式和数据挖掘范式成为公认的知识研究的四种范式[8]，伦理学中呈现出一种实验哲学的倾向，渐渐发生了自然科学转向，经验主义才重新回归伦理学的怀抱。对故意行为的道德考量、直觉实验、因果的道德判断等成为分析哲学领域中的新运动。伦理学也经历了从思辨哲学、实证哲学到一种“广谱哲学”的路径，不断整合二者，吸收公理化、模型化、数学化和程序化的范式，兼顾普遍性与精确性。

（二）经验主义如何完成在伦理学史上的式微到回归

纵观近现代伦理学中经验主义从在场到退场再到重新回归的历史，导致其变化的最直接原因在于哲学家反思世界的状态与方法的改变。传统的经验观察需要大量切实有效的经验材料，而内省式经验往往在不自觉的状态中进行。尽管哲学家可以通过经验诉诸个人的社会生活，但这种经验往往就是个人人生阅历的自然积累，受到出身、教养、文化、阶层、历史环境、社会环境的多重影响，致使大量伦理思考带有强烈的个人色彩和武断、主观的成分，形成了一个时代或是一种权力机制下的“洞穴之见”。经验主义与理论清晰度、理论高度的这一矛盾在千百年间难以调和。相对于自身狭隘的理论形态，在“超历史”“超社会”“超环境”面前，哲学家们的纯粹思考显得过于苍白和疲惫，在后现代缤纷复杂和广泛联系的世界中更是容易顾此失彼。个人经验的失灵和时间意义的改变将颠覆以往的伦理学基点，亚里士多德所言的“理智德性”注定会产生改变。

伦理学史上经验主义从在场到退场的过程表明，传统的经验主义是一种过于狭隘和简单的哲学方法。狭隘，在于它仅仅限于个人经验，而不包含他人经验；简单，在于它的方法和手段比较单一，始终是个人主观体验式的。这样的一种哲学思考方法，对于一个前现代的社会也许是适合的，但对于复杂和多变的现代社会而言就远远不合适了。因此，现代社会摆在经验主义面前的有两条路：一条是像20 世纪初期那般悄悄地从哲学方法论的体系中离场，遭到包括伦理学在内的学科的抛弃；另一条则是经验主义从方法和内容上对自身进行根本性的变革。与此同时，经验主义的内涵也在一步步拓展：早期仅限于感官感性知识的直观归纳；中世纪以后，经验事物及其性质的范围以科学仪器实验的方法呈现；近代以来，经验主义呈现数字化和数据化；如今，经验形式不仅仅局限于个人狭隘的感知之中，实验科学、思想实验等多种形式的介入使得材料调查、整理、汇集、归纳的手段限制大大缩小，以致诞生了一种“新归纳主义”。显然，与以往的经验主义相比，在人的思想、行为和动机具有广泛可变性和灵活性的今天，经验主义方法从量变出发，在经历了信息爆炸之后产生了质的飞跃。

三、大数据中经验主义的合理性所在

（一）大数据经验主义作为传统经验主义的特殊范式

大数据时代代表人物的观点与前经验主义相似，图灵奖的获得者Jim Gray（1944）将大数据时代的科研范式概括为第四范式——数据密集型范式，认为它是一种将前三种范式（实验的、理论的和计算的）统一形成的特殊范式[9]。

在传统的经验、理论和计算范式中，知识主体相对比较单一。在经验范式中，知识主体主要是哲学家，他们着重信念、真伪的证实；在理论范式和计算范式中，知识的认知主体与分析主体有所扩大，但从知识主体的演进历程来看，无非是从哲学家扩展到科学家和一小部分具有话语权的其他人，这种知识主体的形成把大部分人拒之门外。在大数据范式中，知识主体则是多元的，企业、政府和民众甚至是“虚拟人”的人工智能主体，既成为了大数据知识的生产者，也成为了大数据知识的使用者，道德的广泛性又使得他们成为了大数据知识的受益者。知识的创造主体逐渐多元，促进了知识的整合性与交互性的提高，但与此同时也带来了知识表征复杂化、经验的主客分离、微弱的主体间关系有待改善等问题。

在传统经验范式中，知识的表征主要在认识论层面，即探究知识的证明方法并寻求与客观相符合，如柏拉图认为知识是被证明的真实的信念。在大数据时代，这种表征的客观性来源于数据之间的关联，大数据不仅成为事物客观运动的反映，同时也是一种可以跨越历史时期的经验的客观再现。如此，马克思主义伦理学所陈述的一种以生成的现实生活为基础的道德观就有了实现与论证的可能。

不过，有极端的想法认为大数据时代仅仅将因果性替代为相关性，但“新归纳主义”表明大数据思维是一种包括历史演绎与归纳的新的表征方式。大数据归纳以快速、多样化和海量数据为特征，这是传统经验归纳无法比拟的。同时，多样的数据中包含着复杂的情感基础和生活基础，归纳的基点从以理论为起点的科学主义变成了以现实为基点的人本主义。考虑到整个人类经验的复杂性，这种人本主义的路径有助于对一切简单直观的哲学观点进行批判性的审查。当科学的推理在样本的选取与理想的模型之间纠结时，大数据推理使得传统经验主义难以把控的样本成为总体，从而呈现出一种高保真的复合推理模式。这种复合推理也成为快速而有效地将推理结果诉诸公共经验的媒介。

（二）伦理学何以拥抱经验主义

大数据经验主义与传统经验主义存在着显著的不同，注定了它将在科学与日常生活中发挥重要作用，即审视后现代的多元流变后再以人本主义的方式批判哲学观点，加之当代人类面临的重大危机的多样性、迅速性与紧迫性，因而赋予了伦理学一种拥抱大数据经验主义的机会和价值。

在道德实用主义与胡塞尔的“悬置主义”被普遍置于伦理环境的当代，道德主体呈现模糊化趋势，道德责任被虚拟现实的痕迹所均摊，群体的道德影响和责任被广泛分散，个体的道德结果与动机不再明朗。技术颠覆了自然的历程，同时也诞生了新型伦理知识形态——数字人文与数字伦理方法。这种新型伦理知识形态对人类道德生活的实际关切与承诺，表现为更具普遍性的道德知识和更具实质性的价值影响。数据化、社会化与共享化的新型伦理知识形态让伦理学转向更为广阔的生活世界，并使得日常生活伦理生根于社会结构和个体行为之中。每个人都以这样的方式留下了数量不等的“伦理足迹”，汇集成短时间之内无法进行合理、有效处理的规模庞大的数据资料。

引入大数据后的经验主义，数学的范式效应真正影响到人文学科甚至渗透到生活世界的各个层面。“伦理足迹”的收集和分析过程成为一个“黑箱”，意味着传统伦理学个体呈现于世界面前的异质性可以量化，个体伦理开始向群体伦理转化。这与黑格尔所批判的“数量原则”不谋而合，这些数据成为人们进行观察、研究、查证伦理关系的最忠实的载体，并可以据此计算、预测伦理趋势。这种基于经典逻辑推理的复合范式，可以从推理的视角看待现实世界发展的内在关联，将数据间性与经验世界的客观表征相连接，既可以发展成一种新型的推理方法，也对大数据分析很有帮助。伦理世界的主体与经验世界关系的客观性，表征为对经验世界道德大数据的存储、分析、挖掘、应用等一系列过程，在对网络世界虚拟现实痕迹挖掘的过程中，不仅可以实现对自然事实、科学事实和现象学事实等经验世界的控制，而且契合了广义上的新型伦理知识形态。

新型伦理知识形态的诞生，表明了新时期应用伦理学寻求破除形而上学趋向、找寻一个可以同现实合作、自然而然地走出一条伦理道路并在传统哲学体系中诞生一种实践哲学的“创造性的过程”。伽达默尔指出，伦理学作为实践哲学，不只是一个理论化的道德原则在实践领域的单纯应用，而是在实践的问题处境中直接考虑道德原则的意义及其可应用性[10]。数据在经验主义的传统之下以“实证—实践”为研究方法，以现实生活为原点，研究公共事件对社会心态的影响、对社会现实产生的应有效应，达到一种证明理性行动应充分尊重大众和哲学家共享的东西的“范式转换”。这种伦理学思维方式的革命也扩大了马克思之后伦理学作为历史唯物主义语境下“实质伦理学”探讨价值规范性的可能。在中国马克思主义哲学科学性、当代性、事实性和价值性的语境下，伦理学可以沉降为具体的社会规范，成为马克斯·舍勒所言的“经验世界”，成为科学共同体、政府、企业和民众等不同主体间大数据的内在关联，也成为彰显后现代真正知识生产与应用客观性的重要方面。

（三）大数据经验主义的未来憧憬

大数据继承的传统经验主义的立场、观点和方法一旦再次被引入伦理学中，伦理学问题本身的内涵会变得更加丰富，伦理学也会真正变得“科学”起来。有别于过往的经验主义，伦理学不再建立在不自觉的、盲目的和简单的个人经验观察与内省基础上，而是获得了真正的现实的自由，形成一种基于大量经验之上、回应更为复杂的社会关联，并脱离了个人主观、直观经验的综合的拓展的伦理学。在这个基础上，哲学家进行分析、演绎，得以建立起“真正的”与现实价值相关的、与真理相关的当代伦理学。

我们对大数据下的伦理学应当有着无限憧憬，它将引发伦理学中归纳任务的方法论变革，以往繁琐、复杂、不甚全面的归纳手段将被新型的归纳还原所替代。从思维方式上看，这种归纳的本质是一种经验现象的数学化，因此大数据归纳实现了伦理知识的还原论与整体论的整合。从归纳机制上看，大数据归纳的路径由简单走向复杂，可以完成过去简单经验归纳无法完成的工作，并从根本上改变过去经验与理论之间的关系。在“陌生的熟人”逐步在场的伦理关系环境中，传统的伦理学方法无法处理的潜在关系以及幸福与道德之间的二律背反，在大数据技术之中获得了一致协调。近年来，大数据方法基于描述伦理学的研究路径，并结合道德心理学、社会学、实证伦理、人类学方法、全数据模型等手段，在生态伦理、科技伦理、医学伦理等领域发展出了众多新观点、新规范。在大数据技术应用于以上伦理关系的概念分析、技术分析和经验分析路径之中，诞生了数据伦理概念分析、算法伦理分析，实践行为分析等多种方法论。

在缤纷复杂的当代社会，传统的伦理学规范主义冲突在不断加深，而大数据经验主义似乎对这些不可控性与不可靠性的知识给予了一种有利回应。短期内，这种经验主义赋予了伦理学新鲜的血液，但长期而言伦理学是否会因此而成为一种新的经验科学？这是伦理学本身需要警惕与思索的一个重要问题。“在现代的虚拟世界下，一个个完整而真实的人从人文社会科学的视野中消失，只剩下人造影像成为社会科学的研究对象”[11]，这是否意味着柏拉图的洞穴假象在当代会以另外一种形式出现？尽管大数据可以规避前信息时代经验主义的某些不全面特征，但是基于大数据的知识表征依旧依赖于数据产生的时空语境，尤其是在应用的过程中具有空间的相对性，表明了新型的伦理学依旧需要警惕海德格尔所描绘的技术困境在未来的到来。当然，毫无疑问的是“数据主义正传播到所有科学学科，前景一片光明，只要能成为统一的科学范式，就很容易成为一个难以撼动的教条”[12]。这种深刻地揭示个人幸福与社会普遍幸福之矛盾与联系的伦理学，将无疑会带给人们对于自由与幸福更丰富、更全面的理解。