数据爆发式增长带来价值增长领域。合理利用数据，确实可以提高企业的运营效率。但大数据这把双刃剑的内刃已经开始寒光闪烁。“杀熟”等数据隐私交易频频出现的主要原因是大数据犯罪成本太低。贡献数据没有使用权某知名互联网公司CEO曾表示，“中国人对隐私问题没有那么敏感，他们更愿意用隐私来换取方便或效率。但是，所有用户贡献数据不可能有使用权，其实所有的默许都藏在冗长的用户协议里，大数据用来为人谋利，为非作歹，你收的羊毛迟早要还的，拿“智能全减”以活动为例，用户的消费记录可以反映出用户对价格的敏感度。因此，不同的用户在平台上得到的优惠是不同的。我们早晚会把从互联网平台上采集的羊毛退回去，因为用户对数据不敏感，而大数据本身就反映了个人消费趋势，拥有大数据的企业违规成本极低，公民数据安全处于灰色地带。人工智能的应用e技术方兴未艾，各种应用场景都存在使用不当的隐患。科技巨头可以获取数百万张照片来训练人脸识别程序，以快速识别不同场景下的个体用户。这种精确定位可以应用于搜索犯罪或商业行为。前者具有正面意义，后者的意义难以界定。出售数据隐私的法律成本为零。用户广泛使用的社交软件和电子商务软件都不同程度地具有“语音监听”功能，通过分析用户的语音内容来推送相关信息。广告。大众的默许和质疑，往往让人难以找到问题的根源。此外，不可能所有用户都成为数据犯罪的原告。面向流的智能推荐功能已经成为互联网服务商引以为豪的资本。数据量越大，机器就越智能。人工智能算法的训练离不开大数据的馈送。但科技公司绝不会对外公开数据来源，用户也不愿意有拒绝提供数据的选择权。为不同的消费群体定制不同的价格方案，这似乎是一个公平的商业逻辑。其实，当数据量足够大的时候，这是一个巨大的区别。出现问题再去复盘大数据犯罪是没有意义的。因为信任已经被打破，用户数据会自我封闭，资本逐利的本质决定了企业不可能有意识地规范大数据的使用，行业监管和相关法律法规的缺失是也是大数据犯罪成本低的重要因素。值得庆幸的是，与人工智能密切相关的立法项目，如《个人信息保护法》，已被纳入当前的五年立法计划。互联网用户没有数据变现感。中国网民数量为9.04亿。其中，27.6%的网民月收入在5000元以上，也就是说，全国72.4%的网民（约6.5亿人）收入在5000元以下。其中，20.8%的网民有收入但月收入不足1000元；33.4%的网民月收入在2001-5000元之间。我们不能简单地用80/20法则来区分中国网民。文化素养、收入和年龄都与辨别是非的能力直接相关。上网门槛太低，没有数据变现感。为了一些蝇头小利，没有隐私数据意识也是大数据犯罪成本过低的原因之一。
