AI 是否正在重写“自由”的边界？

——从隐私权到监控社会的制度转向

2026 年大选议题系列 · 第 11 篇

在民主社会中，“自由”长期被理解为一种不受干预的状态。只要个人行为没有违法，个体便被默认可以自行选择生活方式、行动路径与价值取向。

这种理解方式，塑造了我们对自由的直觉：自由是一条清晰的界线，界线之内属于个人，界线之外才属于国家。

人工智能的扩张，并未直接推翻这套制度，却正在让这条界线变得不再清晰，甚至不再可见。

当自由不再只是“你做了什么”，而是“系统如何理解你”

在传统制度中，自由与行为高度相关。法律关心的是：你是否做了某件事，是否违反了某项规则。

人工智能改变的，正是这一判断顺序。在越来越多的制度与市场场景中，系统关注的已不再是单一行为，而是你过往的行为模式、选择倾向，以及你可能会做什么。

例如，一个人是否能顺利通过审核、获得某种服务，或被归类为“低风险对象”，往往取决于数据所描绘出的整体轮廓，而不是某一次具体行为。

在这样的环境中，自由不再只存在于某个行动瞬间，而是被延展为一条持续被记录、分析、更新的数据轨迹。

监控的形式正在改变：从“看着你”，到“提前判断你”

谈到监控，许多人仍会联想到直接的观察与干预：摄像头、执法人员、行政命令。

但人工智能时代的监控，更多发生在你尚未察觉的层面。系统不需要持续“盯着”你，只需要通过大量相似案例的比对，就能推断你属于哪一类人，具有什么样的潜在风险特征。

这种监控方式的关键，并不在于是否立刻限制你的行为，而在于它在你行动之前，就已经为你设定了制度预期。

你仍然可以行动，但你行动的后果，往往已被系统提前假设。

为什么隐私权往往是在“合法与便利”中退场

在多数法律讨论中，隐私权仍被理解为一条清楚的界线：是否告知、是否同意、是否违法收集。

然而，人工智能对隐私的影响，并不总是以“侵犯”的形式出现。更多时候，它发生在制度与市场共同塑造的日常选择之中。

为了效率、便利或安全，个人被鼓励提供更多数据；而数据的使用，则被包装为风险管理、服务优化或系统改进。

在这一过程中，隐私并非被强行剥夺，而是逐渐被重新定义为一种可以交换、可以让渡的资源。自由的边界，也因此悄然向后退缩。

制度正在转向：从“权利保护”，到“行为管理”

人工智能对自由的影响，最深刻之处，并不在于某一项具体权利是否受损，而在于整个治理逻辑的转向。

传统制度通常在行为发生之后介入，判断其是否合法、是否需要承担责任；而以算法为核心的治理方式，则更倾向于在行为发生之前，通过风险评分与预测模型，提前进行分类与管理。

在这样的制度中，自由不再是默认状态，而是必须在模型运算中被“允许”的结果。

当自由的界线不再由法律划定，而是由算法形成

这是人工智能时代最值得警惕的制度变化之一。

法律的界线，理论上是可理解、可辩论、可挑战的；而算法的界线，往往不可见、不可质询、也难以追溯。

问题不在于是否使用人工智能，而在于：谁决定模型如何运作，谁能够理解其后果，谁有权对结果提出质疑并要求修正。

当自由的边界逐渐从法律文本转移到技术系统之中，民主制度所熟悉的制衡机制，将承受前所未有的压力。

自由是否仍然是制度的起点？

人工智能并未宣告自由的终结，但它正在改变自由存在的条件。

当行为被预测、选择被引导、风险被提前标记，自由是否仍然被视为制度设计的起点，而不是一个需要被管理与优化的变量？

这个问题，已不只是技术或隐私的问题，而是民主社会在人工智能时代，无法回避的核心命题。

文｜语间