爆炸性增長的資料帶來了價值增長地帶，合理利用資料誠然可以提升企業執行效率。但是大資料這把雙刃劍向內的劍鋒已經開始閃爍寒光。“殺熟”之類的資料隱私買賣頻繁出現的首要原因是大資料犯罪成本過低。
貢獻資料的沒有使用權
某知名網際網路公司CEO曾表示，“中國人對於隱私問題沒有那麼敏感，他們更願意用隱私來交換便捷性或者效率。而貢獻資料的所有使用者不可能有使用權。事實上所有的默許都隱藏在了冗長的使用者協議裡，大資料被用來邊造福邊作惡。
你薅的羊毛遲早都會還回去
以“智慧滿減”活動為例，使用者的消費記錄能反映出使用者的價格敏感程度。所以，不同的使用者在平臺拿到的優惠力度也不同，我們從網際網路平臺上薅的羊毛遲早會還回去，因為使用者對資料並不敏感，大資料本身反映的是個體的消費趨勢，而掌握大資料的企業違規的成本是極其低廉的。
公民資料安全處於灰色地帶
人工智慧技術的應用方興未艾，各種應用場景都存在不正當利用的隱患。科技巨頭可以在未經當事人許可的情況下獲取數以百萬計的照片來訓練人臉識別程式，以快速識別不同場景中的單個使用者。這種精準定位可以應用在搜尋犯罪上，也可以應用在商業行為上，前者意義是正向的，後者的意義就很難界定了。
販賣資料隱私法律成本為零
使用者廣泛使用的社交通訊軟體、電商軟體都存在不同程度的“語音監聽”功能，透過分析使用者說話的內容來推送相關的廣告。公眾的默許和疑惑往往難以找到問題的根源，加之所有使用者不可能集中起來變成資料犯罪的原告，販賣資料隱私犯罪的法律成本降至為零。
誰授權給大資料的使用權
以資訊流為主導的智慧推薦功能已經成為網際網路服務供應商引以為傲的資本，資料量越龐大機器就能越智慧，人工智慧演算法的訓練離不開大資料的餵養。但是科技公司們從不會向外界公開資料的來源，更不願使用者有拒絕提供資料的選擇權。
透過不同消費群體定製不同的價格方案，這看似是一個公平的商業邏輯，一個願打一個願挨。實際上當資料量足夠龐大時這是一筆巨大的差價，當問題出現後再覆盤大資料犯罪已經沒有意義。因為信任已經打破，使用者的資料將走向自我封閉，資本的逐利本性決定了企業不可能自覺地規範使用大資料，而行業監管和相關法規的缺失也是大資料犯罪成本過低的重要因素。好在個人資訊保護法等與人工智慧密切相關的立法專案列入本屆五年的立法規劃。
網民對資料變現無感
中國網民規模為9.04億。其中，月收入在5000元以上的網民群體佔比為27.6%，也就是說，全國72.4%的網民（約6.5億人）收入不足5000元。其中，有收入但月收入在1000元以下的網民群體佔比為20.8%；月收入在2001~5000元的網民群體合計佔比為33.4%。
不能簡單的用二八法則去區分中國網際網路網民，文化素養、收入、年齡都是與是非分辨能力直接掛鉤的。觸網門檻過低，對資料變現無感，為了一些蠅頭小利，對隱私資料無感，也是大資料犯罪成本過低的一個原因。
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