在大数据时代，数据的意义发生了嬗变，我们需要对数据与透明性的关系进行深入考察。数据从对纯粹的个体事实或者状态的表征转变为构建安全公共空间的条件。就深度智能化而言，数据从原料变为体验的过程。在透明的数据社会中，数据不是再现客观状态的工具，而是人类体验的外化物。

技术时代的人类体验绝对是一件需要思考的事情。然而，对理性的偏爱阻止了这种思考。体验是内在而透明的，我拥有我自己的体验。这种体验对我而言具有自明性和透明性。在现象学中，自明性是真正知识的基础，胡塞尔将知觉行为看作明证行为的一个典型例子。透明性意味着我能够通过意识清楚地感受到内在体验。另外，透明性是一种事物的属性，比如水、玻璃都有这样的属性。因为其自身明亮，可以允许光线穿过大数据时代 图片，这本是一个描述物理性质的概念；对于人来说，通透则是一个极高的评价词，形容一个人活得明白。所以，这个词原本有着中立甚至褒义的价值含义。然而，随着数据时代的到来，“透明性”这个词逐渐带有了一种公认的贬义，形成了一种特有的范畴，如韩炳哲在《透明社会》中谈到了这个社会的监控、暴露及揭秘等特征。在涉及具体技术的时候，人们总是抱怨它把一切秘密都展示无遗，数据也因为这一点而遭受批判：数据让一切都大白于天下。然而，我们最终还是要问一个问题：数据与透明性的关系是什么？我们对这一点进行更为深入的考察。

数据的意义发生了总体的嬗变

目前，关于大数据熟悉的认知即数据是对事实或状态的表征。例如，疫情期间，我进入公园的唯一可能是通过电子哨兵的检查，所产生的数据的意义对于每个人都很清楚：这个人没有去过中高风险地区、身体健康。在这个过程中，上述数据就成为我日常状态的表征，如同照镜子一样反映着我的身体状态与行动轨迹。去过什么地方、我是否生病都本是私人的事情，充分体现了自由性。2019年之前，几乎没有人关心这些事情。但是如今，这些反而成为公共事件。凡是进入公共空间，私人的东西自然而然地会变为公共空间的构成条件。换句话说，私人信息转化为公共空间的一部分。这很容易让我们想到弗洛里迪所说的信息圈（infosphere），我们贡献着数据的同时又享受着数据。这是一种在线生活，主体有着自由选择进与出的权利，总体上拥有被给予的安全。

然而，今天的情况与弗洛里迪式的信息圈有着极大的不同。今天的情况是，我们将私人数据展示出来，变为公共空间安全性的基础。在展示数据的时候，数据的意义发生了总体的嬗变：从对纯粹的个体事实或者状态的表征转变为构建安全公共空间的条件。此时的公共安全是等待被建构的，这一过程可以理解为群体数据的安全性构建了安全的公共空间。以进入公园的人群为例，目前大多数去公园的都是老年人群体和一些青少年。老年人和青少年是安全的，这一点通过健康码数据显示出来，这些安全的人群进入园区后保证了园区的安全。但是，这一点仅仅是在数据意义上和有限期限意义上来说的，超出这两个范围就没有人能够保证整个园区空间的安全。

所以，一个基本的逻辑逐渐清晰起来：人们要进入物理性的公共空间，比如公园、商场、车站等，前提必须是安全的个体进入上述空间；安全的个体则是通过健康码数据呈现出来的，这也是健康码技术的初衷。个体数据原本带有很大隐私性和个体性，但是为了获得进入公共空间的可能性，必须展示隐私性和个体性很强的数据。以前展示给守门人看，现在展示给机器看。守门人不再关心进入园区的个体，只是协助机器和进门人完成扫码，他们需要保证的是通过率。在一些必要情况下，公众展示这些数据是一种义务，比如进入法定的公共场所。然而，在一些非必要情况下，这变成了一种无理要求。如此，透明性变成了一种具有强制无理要求的事物属性。

数据从原料变为体验的过程

然而，我们还要看到更为深层次的东西。这些场景只是漂浮在水面上的冰山一角。它们是整个技术时代特征的展露。深度智能化是我们较多关注的技术现象。这一现象显示了日常生活、人类个体及总体正在经历的变化。从生活世界来看，构成我们生活世界的物品逐步智能化。智能家电是最早的智能化的一种体现，家庭里的所有设备都是智能的，能够被手机App控制，能够听从我的指令。甚至有人做出了能够根据心情变化色彩的墙面。这些都是硬件的深度智能化。除了硬件，还有一些软装的智能化。比如，不久的将来，窗帘智能化可以做显示器用，身上穿的衣服面料可以显示某些数据，智能袖子可以传递信息，鞋垫可以采集到人们的身体数据，还有戴着的如眼镜、手环、手表等都完全智能化。这些设备构成了我的生活世界。它们可不仅仅方便我们的生活，如果仅仅看到这一点，显然是不够的；当然也不仅仅有着暴露隐私，让我们变得透明的问题。它们在未来的作用是为我们进入元宇宙提供了接口。

笔者曾经在论文《元宇宙的空间性》中提及了一种可能性：现在进入元宇宙的方式是戴头罩（HMD），而未来进入元宇宙的方式是万物。上述所提及的一些日常生活的设备完全可以承担这一功能。但是脑机接口对于笔者来说较为难以接受，毕竟要在大脑中植入光纤和芯片，这种侵入式的方式极为不友好。对于治疗疾病来说，也许这是一种好的方式，但是对于增强体验来说，这不是好的方式。

如果从深度智能化入手，我们就会看到数据的一种转变：数据从原料变为体验的过程。对于今天大多数智能机器来说，数据就是原料，是学习和进化的物质性基础。通过深度学习、强化学习获得进化和发展，新的智能体正在生成。有些学者敏锐地感受到其中发生的变化。理查德·萨顿（Richard Sutton）就是这样一位学者。这位研究强化学习的学者指出，AI正在从经验中学习和进化。我们再看阿兰斯特·雷诺德（Alastair Reynolds）小说中的一个机器主角齐马的经历，它本是一个打扫游泳池的小机器人。后来主人给它增加了很多功能。终于有一天，奇点降临到它身上。蓝色的齐马从“它”变成了“他”，完成了它的一个飞跃。这个过程就是智能体通过经验学习的过程，从底层来看，这台机器获取的是我们所说的数据。然而，我们如果把思考的视角从数据转化为体验的话，就会看到不一样的东西：它们正在获取我们原初体验的外化

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