算法决策是设计主体有意识、有目的的创造性行为.工程设计人员通过算法模型构建人工道德主体的设计路径存在着"知""情""意"三重伦理困境,其产品应用会引发哲学上的主体性问题,即算法及其设计主体、用户在不同时空背景下形成的决策行为引发主体责任分担的难题.在设计哲学看来,单纯以从自我出发与从他者出发为依据的设计思想,都不能很好地化解算法决策引发的主体性问题.列维纳斯的他者性伦理思想避免了设计者和用户的对象性关系,但绝对的他者性容易导致设计主体的自我迷失,从而降低设计主体的创新意识.经过批判的温和的他者性思想有助于解决创新责任与社会责任的对立问题,从而在一定程度上解决算法决策中的主体性问题,并将主体性增强明晰为算法决策中的设计者责任.

由于大数据的介入,现代计算机的算法已经实现由封闭系统向开放系统的计算范式转向.开放系统的计算范式不再满足传统逻辑主义、计算主义对确定性知识的表征,从而由唯一性、确定性向多样性、谱系性转向.根据算法作用的不同场域,可以将算法划分为个体决策影响型算法、社会资源分配型算法和自然科学型算法,分别用于调节"我"与自我、他者、自然的关系.人与算法关系冲突的焦点是自由意志之争,算法伦理的缺位将引发人与算法自由关系的异化,包括个体的自我认知、群体的社会分配和人的自然本质的异化.鉴于现代计算机算法的开放性,我们需要对现代性的绝对的、唯一的、客观的、自足的、封闭的知识的合法性进行解构后重构,对主体性理论和自然科学的理性主义进行继承与批判,提出人与算法共在的新型自由关系.在这种新型自由关系下,人类应将算法的本质以正确的方式显现,把握人与算法的信任关系.

生态环境数据治理是生态环境科学决策的基础,是国家治理现代化的重要内容.数据治理具有技术、管理、伦理三个价值维度.生态环境数据治理的伦理价值是以人为本,实现社会价值的最大化.在生态环境数据治理的技术和管理事务中,我们需要发挥伦理规范的价值引导作用,使数据技术体系的建构、数据资产管理的增值符合人类绝大多数人的利益,而不能成为少数人谋利的工具.生态环境大数据的开发和使用需要平衡信息共享的收益和风险,加强对生态环境数据治理的伦理规范研究.生态环境数据治理的伦理规范为数据治理提供了基本的原则和目标,是技术、管理等数据治理手段必须遵循的价值标准.大数据技术需要妥善处理人与数据的关系问题,数据治理要充分发挥信息共享的伦理促进和约束机制作用.

通过梳理大数据主义的概念由来和观点,以及经验主义思潮的由来与历史演变,论证了齐磊磊建立在南茜·卡特莱特(Nancy Cartwright)为代表的新经验主义哲学基础之上的"大数据经验主义"新概念不能客观、全面地概括大数据科学哲学特征,也不具备表征大数据时代人文社会现象的现实需要,因此不能实现对大数据主义概念的超越.受技术限制,人类传统思维只能观察和收集有限的数据,然后运用理性思维建立理论模型,最后在实践中利用理论模型的演绎来把握和预测规律性,因此理论模型的建立强调的是一种知识驱动的经验主义.但大数据技术的发展使得数据采集突破了地域性、时间性和规模限制的瓶颈,科学的发现不再依赖于理论模型,分析数据间的相关性即可实现知识的获取,因此大数据主义是一种数据驱动的经验主义认识论,是传统经验主义的继承和发扬.