然而，如果出現(xiàn)一種技術(shù)，能以無法預知的方式改變這種平衡，同時讓我們在決定什么時候保持不知情的問題上變得復雜的話，又會帶來什么后果？這種技術(shù)其實已經(jīng)出現(xiàn)了，那就是人工智能。

人工智能可以利用相對較少的數(shù)據(jù)來找到模式并做出推論。例如，只需要幾個Facebook上的點贊就可以預測出你的個性、種族和性別。還有一種計算機算法聲稱，只需根據(jù)人們的照片，就能以81%的準確率區(qū)分同性戀和異性戀男性，而區(qū)分同性戀和異性戀女性的準確率為71%。另一種名為“替代性制裁的懲罰性罪犯管理分析”（Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions，COMPAS）的算法則可以通過青少年被捕記錄、家庭犯罪記錄、教育、社會隔離和休閑活動等數(shù)據(jù)，來預測犯罪者再犯的可能性，準確率達到65%。

在這些例子中，結(jié)論和所用的數(shù)據(jù)可能在本質(zhì)上存在著驚人的偏差（即使某些結(jié)果的有效性仍在爭論中）。這使得控制我們所知道的內(nèi)容十分困難，而且也沒有什么法規(guī)來幫助我們保持不知道的狀態(tài)：不存在受保護的“不知情權(quán)”。

于是，這就創(chuàng)造了一種氛圍，用Facebook的早期座右銘來說，我們很容易“快速行動，破除陳規(guī)”（move fast and break things）。但是，當涉及到我們私人生活的細節(jié)時，“破除陳規(guī)”是否就是我們想要的呢？

幾十年來，政府和立法者都知道“潘多拉的盒子”有時候最好還是不要打開。至少在20世紀90年代，保護個人不知情權(quán)利的法律就已經(jīng)出臺。例如，1997年的“歐洲人權(quán)和生物醫(yī)學公約”（European Convention on Human Rights and Biomedicine）規(guī)定：“每個人都有權(quán)了解其被收集的有關(guān)健康狀況的任何信息。但是，應當遵從個人不希望被告知的意愿。”類似的，1995年世界醫(yī)學協(xié)會的“患者權(quán)利宣言”（Rights of the Patient）中指出：“患者有權(quán)利明確要求不被告知（醫(yī)療數(shù)據(jù)），除非是為了保護其他人的生命?！?/p>