本文翻译自马里昂·福尔卡德（Marion Fourcade）新作《定序社会》（The Ordinal Society）第四章「大解绑」（The Great Unbundling），研究兴趣所限，只翻译了该章最后一个小节。尽管我魔改了小节名称，但在翻译过程中，没有任何滨口龙介或人工智能受到伤害。
在实体商品领域，软件和硬件的融合（或捆绑）伴随着与每个产品相关权利的解绑（unbundling）。当一家公司销售一件被数据化的物理商品时，买方拥有实体物品 (如汽车、冰箱或烟雾报警器)，但卖方可能保留软件的所有权和与其使用相关的数据流。在某些情况下，该物品可能附带额外的物理或硬件功能，这些功能必须通过付费解锁软件才能使用。设备产生的数据可能会被出售给第三方，或用于开发和推销附加服务，或两者兼而有之。对于这种情况，在智能手机和电脑领域，消费者已是见怪不怪：你购买一台游戏机（即物理硬件），然后付费下载游戏（软件），这个游戏可能还包含订阅服务，要求游戏机在使用时必须联网（远程服务器不仅提供游戏所需功能，还创造了监控机会）。然而，随着越来越多商品被数据化，人们对这种模式的反应可能是困惑，也可能是彻底愤怒。手机要求软件更新，或者 PlayStation 需要网络连接，这些都很正常，但当你的冰箱、洗碗机或门铃也提出类似要求时，就显得有点怪异了。
我们可以从两个角度来理解这个过程。一方面，人们会本能地认为，销售设备的公司找到了一种控制或限制产品的方式，使其能够从用户那里榨取超出设备购买价格和实际制造销售成本的额外利润。从这个角度看，这种商业模式属于「租金主义」（rentierism）。经济租金指的是对某种生产要素的支付超出了提供该要素的边际成本。换言之，公司不只是想把产品卖给你，还想找到让你持续付费的方式。如果公司能在任何时候让一台原本运转正常的手机、电视或恒温器停止工作——比如因为你拒绝安装他们的软件更新——那么消费者自然会觉得被占了便宜。这种感觉在某些情况下尤其明显：当设备在购买时就已经具备了某些物理功能，却仅仅因为用户未支付额外费用而无法启用时。举个例子，特斯拉 Model S 可能出厂时就具备了某些性能，但需要通过付费才能在软件层面解锁使用。在这种情况下，人们很容易就能看出公司在不公平地收取租金。
尽管经济租金的概念要通过生产要素的投入成本相对关系来定义，但它实际上源自一种对公平原则遭到违背的本能感受。生产者之所以能够榨取这笔钱，纯粹是因为他们有这个能力，而非因为这种租金确实必不可少。经济学的标准观点认为，企业会且只能被期望去利用这类机会——只要有可能就会这样做，但市场竞争最终会让事态恢复常态，消解收取租金的机会。因此，这个概念通常被用来批判那些可能妨碍竞争的壁垒，例如职业许可证、专利，或其他仅仅基于法律所有权这一事实而产生的各种利益形式。
然而，从另一个角度来看，这里发生的事情绝非市场竞争受到阻碍，而是市场竞争在充分展现其本质。如果我们不把销售的商品视作一个单一整体，而是将其视为一系列能力、功能和特征的集合，那么购买它就意味着购买了人们可能用它实现的所有用途的组合。从这个视角看，新技术所做的仅仅是对购买行为所传递的使用权束（bundle of usage rights）中的每个具体要素进行更精细的划分、更清晰的界定（以及定价）。毕竟，这些商品已不仅仅是物理机器，它们还包含需要维护和更新的软件，这构成了一项必须以某种方式补偿的持续性成本。数据化产品的用户通过两种方式付费：金钱和数据。他们订阅服务的同时，也授权该服务收集他们的活动数据。一旦他们中断这种连接（比如停止付费或不再登录），他们就不能再操作这些实物（physical object）。
从个人角度来看，对于纯软件应用产品——比如音乐流媒体服务——这一过程的第一步是转变其莫斯式交易（Maussian bargain）的条款。在各类服务中，原本「用个人数据换取免费服务」的赠予模式最终都被重组为分层的付费订阅制度。在免费服务的语境下，人们早已认识到「如果你没有为产品付费，那么你就是产品」这一道理。然而，正如我们在第一章所讨论的，许多免费服务的规模和增长速度使得单靠直接广告难以维持收支平衡。而一旦公司达到近乎垄断的地位，将这种优势转化为资本的诱惑就变得难以抵挡。它们最终屈服于双向牟利的冲动：既要对原本免费提供的服务向用户收费，又想出售或变现所收集的用户数据。从 Flickr 到 Twitter，网络服务的发展史充满了这样的案例：它们先是通过免费的社交属性来积累人气，但在后期却陷入越来越急迫的创收模式。
在非数据化的世界里，成功的销售传统上意味着所有权的转移，这种转移会切断买卖双方之间那种必要但短暂的联系。然而，对于联网且搭载软件的技术产品而言，交易仅仅标志着一段开放式关系的开始。用户在使用设备时，甚至仅仅是保持设备通电状态时，都会持续与制造商或服务提供商保持连接。消费者通常无法获得的是访问设备驱动软件的权利，以及在设备发生故障时自行修理或更新的权利——这些都是制造商及其授权经销商网络的专属特权。如果公司破产、未能妥善更新软件，或要求客户接受新的服务条款，用户可能会发现手中的设备要么变得无法使用，要么与其他系统不兼容，要么突然开始收集令人不安的海量数据。
这些趋势不仅限于手机应用或家用设备。美国重型设备制造商约翰迪尔（John Deere）就是一个如今已成为典型的案例，该公司正致力于成为「智慧农业」领域的领军者。公司宣称，数据化之于二十一世纪农业的重要性，堪比机械化之于十九世纪农业。这是一场将显著提升生产力的技术革命，同时能够在应对气候危机时期实现更高效的资源利用（例如水资源）。约翰迪尔为其新一代拖拉机、收割机及其他农业机械装配了传感器、蜂窝信号发射器，以及默认启用且难以关闭或修改的软件系统。2022 年 1 月，该公司推出了一款新型拖拉机，据称其「能够自主耕地、规避障碍物并进行作物种植，几乎无需人工干预」。
这种核心动机我们已经很熟悉了。长期以来，农业企业一直试图通过操控种子基因、设定机械设备的计划报废周期，或者简单地控制维修零件的供应来确保农民对其的依赖。许多农民对其生产资料数字化的抵抗，并非通过拒绝软件本身，而是通过将农业设备的「维修权」转化为一个强有力的政治议题。与此同时，另一些农民则转向异常火爆的无内置电脑旧机械市场碰运气；或是求助于 DIY 视频和网站，学习如何使用在技术层面违反了约翰迪尔软件许可协议的第三方代码来破解自己的设备。然而，大多数人并不会以这种方式来反抗设备的数据化。针对企业控制可维修性的监管保护措施（至少目前）不仅稀少，而且难以落实。相反，人们在面对技术升级时往往表现得更加宿命论，有时会带着不安接受这些升级。他们与其说是想要自己修理设备，不如说是更愿意看到自己的汽车越来越像家用电器，家用电器则越来越像 iPhone。
对实体和虚拟企业而言，数据在公司资产负债表上的价值具有多重维度。优质数据不仅能通过产品细分、供应链优化、客户定位等方式提升利润，还可以作为开发衍生金融服务的基础，如信贷、保险或市场情报等。在二十一世纪的最初几十年，将信贷服务与制造、服务或零售业务相结合，已成为非金融领域企业一个显著的——甚至可以说是根本性的——利润驱动因素。《华尔街日报》在 2004 年就指出，通用汽车当时的形象已经更接近一家银行而非汽车制造商。其贷款部门（当时称为通用汽车接受公司，简称 GMAC）的盈利已超过制造部门。到 2017 年，该报又指出约翰迪尔也走上了相同的道路。在农业地区收入下滑或停滞的背景下，该公司大力拓展贷款业务。虽然用于农作物供应的短期贷款和设备租赁合同可能会加剧农民的长期脆弱性，但这些业务确实稳固了公司的短期收入。华尔街对这种转型表现出明显的认可：「金融部门在农业低迷期为[约翰迪尔]提供了保护，维持了工厂和经销商网络的完整性，并确保了投资者对利润的满意度。尽管该公司的农业设备销售较 2013 年的历史高点下降了 37%，但其股价自 2016 年初的近期低点已上涨了 72%。」
基于信用的金融化现象，如我们所见，已不是什么新鲜事。但这种金融化如今能够达到的规模却前所未有。移动技术已经从根本上改变了消费信贷市场，其影响范围从最边缘的掠夺性（predatory）业务（如现金预支）直至规模最大的金融机构（如银行）。发薪日贷款应用通过收取月费并要求获取个人工资单和银行账户信息的深度访问权限，来自动处理小额高息贷款。许多数字科技公司已与这些新型贷款机构展开合作，为员工提供短期信贷。零工工作者成为这些系统的主要目标群体，这些系统通过收取费用和/或获取数据，来提供加快支付速度或快速信贷的服务——而这些工作者通常要么是「在完成多个零工后才能批量收款，要么是在完成单个零工后立即收款」。在线消费者同样容易接触到类似的延期付款方案。普通的消费行为——比如购买一条牛仔裤——都可以在销售点通过「先买后付」 方案来完成。这一切都以速度和便利为卖点。从需求端来看，智能手机的便利性和私密性淡化了掠夺性金融的狰狞面目。这种将金融服务融入日常数字活动的方式也产生了同样的效果。人们不再需要在发薪日贷款机构门前排队而感到难堪。从供给端来看，这种模式的好处也显而易见：只要掌握足够的用户或员工数据，任何公司都可以摇身一变成为放贷方。
信贷与捆绑式（tethered）商品的整合大大增强了其影响力。通过与汽车或拖拉机建立默认的持续连接，制造商实际上在与所有者和使用者之间构建了一种持久的绑定关系。这种绑定既可用于监控信贷合规情况，也可用于强制回收贷款。借助自动执行的合同系统和位置信息，作为债权人的制造商可以直接实施自动化惩罚或收回实物资产，无需再走耗时耗力的债务追讨程序。这种体系重构的成本在不同人群中的分配并不均衡。信用评级较差的购买者本就面临着高利率贷款和更高首付的压力，如今还可能要应对被嵌入其购买商品中的「付款保证设备」（payment assurance devices）。这些设备通常将 GPS 追踪器与「熄火开关」（kill switch）结合使用，一旦出现欠款情况就可以让车辆瞬间瘫痪。对卖方而言，抵押贷款和资产回收的成本可能会显著降低，这进一步简化并促进了信贷市场的管理。
对金融和非金融公司而言，数据化带来的收益远不止于信贷业务的扩展。一支拖拉机车队作为实物资产的组合或抵押品，固然具有一定价值。但它们在运行过程中产生的数据可能价值更高。这样，数据流就转化为了收入流。比如，制造商可能会将自己重新定位为金融中介机构，为农民提供农作物销售渠道。又或者，交易平台可能会把自身掌握的信息出售给其优选的做市商——这一点我们将在第 5 章中详细探讨。
保险业务也逐渐成为从车队数据中提取经济价值的重要途径。以特斯拉为例，虽然其主营汽车制造和销售，但直到 2021 年，若不向其他汽车制造商出售监管抵消额（一种金融产品），公司就无法实现盈利。即便到了今天，其商业模式仍然高度依赖辅助性金融活动。2021 年秋季，特斯拉成立了自己的保险部门，预期这将为公司未来运营带来可观收入。背后的逻辑很简单：由于大多数新车都内置了数据收集功能，理赔处理变得更加高效。这同时也为保险承保（underwriting）开创了个性化定价和动态调价的新可能。具体而言，汽车保险费率将根据个人的驾驶行为（通过检测急刹车、闯红灯、闯停车标志、驾驶时使用手机等行为来判断）、车辆状况以及常规行驶路线来调整。从某种意义上说，这一直是保险定价追求的目标，但当保险公司所需信息不再通过礼貌询问车主，而是由汽车直接提供时，情况就发生了质的改变。（对于那些尚未使用智能汽车的人，大多数保险公司会提供优惠，以换取他们使用远程信息传感器或手机应用程序。）当这类技术无处不在，所有人都在这种监控之下时，保险费将完全取决于感知算法对具体风险状况的测量和评分。然而，当每个人都支付所谓「应得」的价格时，保险最初的目的——风险社会化——还剩下什么？
收集和处理更多数据确实降低了保险业面临的信息不对称问题（即道德风险和逆向选择）。然而，这种从风险社会化向个体化的转变也从根本上改变了保险的本质目的。对于车险而言，这种改变或许影响有限，但在健康保险或住房保险等其他领域，最主要的风险来源——以及由此产生的责任如何合理分配——往往存在于个人之外的自然环境或社会环境之中。这些结构性因素虽然难以量化，但我们却不能因此而轻易将其忽视。这种忽视不仅会导致对某些群体的不公平排斥，还会危及保险体系作为一种朴素却极其实用的团结互助机制的根本价值。我们将在第 7 章探讨公民身份概念的演变时重新审视这一论点。
同时，用哈耶克的话说，「只有可测量的才相关」这种「掩饰」（pretense）本身也存在另一个问题：它不仅将数据必要性（data imperative）道德化，还为对数据本身的渴求提供了合法性基础。因此，所有这些数据收集活动是否确实物有所值，仍然是一个值得关注的问题。在车辆上安装必要的传感器并不免费，数据的可靠采集和准确分析也并非完全无误。不过，这些系统的成本确实在持续下降。
这种分层和抽象（layering and abstraction）的整体过程（我们将在第 5 章详细探讨）正使软性服务提供商（soft-service providers）和实体制造业（tangible manufacturing industries）变得越来越相似。以健康保险为例，它正如汽车保险一样，越来越依赖于来自健身追踪器和智能手表等设备的详细远程数据。选择使用可穿戴设备的个人消费者可以获得保险费率优惠作为激励。同样，要求员工使用这类设备的企业也可能获得相应奖励。这些设备产生的数据随后可被积极运用于行为干预，例如发出警告提示、制定每日目标或实施紧急干预等。基于这些衡量标准，个人的数据记录——进而影响其保险费率——会随着新信息的不断输入而持续调整。
从消费者的角度来看，这些服务可能看起来有用、赋权，甚至能救下他们的生命。它们也为研究人类行为和健康的大规模学术和科学研究开启了新的可能。那些不太规矩（scrupulous）的公司（和研究人员）会设法收集尽可能多的数据，即便这些数据已经超出了用户意识到自己在放弃的范围。但即便是那些重视客户隐私的组织——那些在做出任何改变时都会认真征求许可，或是将所有敏感数据处理都限制在本地设备而非中央服务器上的组织——最终也可能走上类似的道路。为了实现数据货币化而进行数据分解的诱惑实在太大了。
数据流和相关现金流的细致解绑，很好地展示了现代金融经济学理解经济关系的方式。呼应迈克尔·詹森（Michael Jensen）和威廉·麦克林（William Meckling）对公司本质的新自由主义描述，我们可以说，不受约束的数字化使得一切都可能被重新构建为「一种作为合约关系连接点的法律虚构（legal fiction）」。这个过程之所以能够实现，是因为经济合约如今已直接嵌入购买时的软件之中。从这个角度看，一台冰箱、拖拉机或电视机仅仅是一束权利（a bundle of rights）的集合，这些权利规定了不同参与方——买方、用户、制造商，以及任何具有衍生性权益（derivative claim）的人，如广告商、信贷提供者或保险公司——之间的现金流分配。合约条款必须在某种程度上获得认可，因此同意书需要以或多或少知情的方式取得。关键在于，技术使得服务能够被更细致地分解，从而产生可以被抽象、重新打包和出售的数据流。这样一来，每个商品生产者都转变为科技公司，每个科技公司都转变为服务提供商，每个有用的服务都转变为可以转化为资产的数据流。最后这个步骤涉及一个抽象化过程：将特定交易中解绑出的各个部分——即每个个体的合约关系——抽象出来，并按类型归集，以作为特定类型的收入来源出售。这种作为金融化先决条件的抽象化，恰好成为软件实现的抽象化的自然补充。
