将反腐败视域下的零容忍基于刑事实体规范理解，自然将零容忍作为指导刑事立法和刑事司法的刑事政策来定位。
[3] 在多元环境治理体系中为政府重新定位，就是既要实现治理的目的，同时也要认识和尊重被管理者的利益诉求。我国《清洁生产促进法》第27条和《节约能源法》第66条也对企业削减污染物排放量、节约资源能源的自愿协议作出了具有原则性的规定。
[19] 在实施环境污染第三方治理的过程中，排污企业和第三方企业是直接参与方，政府是间接参与方，其虽然不是第三方治理合同的主体，但要对第三方治理企业进行引导和支持，制定相关的规则与制度，并且对排污企业和第三方企业共同履行合同的情况进行监督。[4]服务型的治理模式是指政府不再全面地掌控和决断社会事务，而是构建以共同协商、互相信任为特征的合作机制，充分调动各方的积极性，为社会做好服务，实现公共利益并增进各方福祉。对于排污企业来说，只需要付费给第三方企业治理污染，遵守合同约定即可，其可以把更多精力投入到企业的发展当中。[11]参见谭冰霖：《环境规制的反身法路向》，《中外法学》2016年第6期，第114-115页。而且企业作为重要经济主体，本身具有很强的逐利性，不愿意花费成本在环境的治理和改善方面。
企业作为引发环境负外部效应的主要主体，绝不能仅仅把自身当作政府监管的受体，认为环境治理是政府的事情与自己无关，缺乏环境治理的动力。一是具有明显的滞后性，与环境法的预防优先原则相悖。知情同意原则奠基于小数据时代，当人类社会步入大数据时代，知情同意原则陷入重重困境。
早在1980年经济发展与合作组织（OECD）颁布的《有关隐私权保护及个人数据跨国流通的准则》中就有规定，个人数据的收集应当合法、公正，并取得当事人的同意。此处所谓尊严，解释上应认为包含了个人信息自决。面向大数据时代的知情同意原则重塑，应以保护与利用、公平与效率的平衡为核心理念，兼顾个人自主实现和大数据价值挖掘利用之便利。概括同意化解困境的方式是通过降低信息披露与同意的标准实现的，而这被认为是保护的降格。
在生物资料库背景下，概括同意模式的采用以伦理委员会的审查为必经程序。国家、社会力量在适当情形下的干预介入，对于弥补知情同意和自我保护方式的不足意义重大。
当然，这二者的划分标准也不是泾渭分明的，各国法上列举的敏感个人信息范围不一。[5] 一、知情同意原则是个人信息保护的基石 知情同意原则作为一项法律术语被人们所熟知和广泛使用始于医疗领域，用于表达患者自主。（四）研究过程中发生其他变化的。个人信息的大数据利用场景多样，立法应对其中典型的利用场景作出重点规范。
[6]See Schloendorff v. Society of New York Hospital,105 N.E.92(N.Y.1914). [7]在该案中，原告Schloendorff因胃痛到被告处就医，因查不清原因，被告建议原告做一项检查，检查在麻醉中进行。以保护与利用的平衡理念为指导，基于信息分类和场景化风险评估实行分层的同意，建立持续有效的信息披露与动态同意机制，容许有条件的宽泛同意＋退出权的特别设计，应可使知情同意原则摆脱困境，实现大数据时代个人信息保护的良法善治。这是一个格外值得警醒的学术动向。[50] 还有学者主张分类、分层与分阶段同意（Tiered-layered-staged Consent）。
在生物资料库背景下，概括同意是主导性的同意模式，成为宽泛同意运用的一个典型实例。基于场景风险的个人信息保护与同意分层，从理念到制度实现尚需要一个过程。
在动态同意模式下，参加者要频繁地面临加入或退出的选择，无论所谓新的研究较此前的研究相比仅是有细微琐碎的不同，还是有足以影响同意决定的实质性改变。这也是一个最坏的时代，人人都处于信息泄露、无处藏身的危机之中。
对研究中的知情同意的最初关注从人类的一场大劫难开始。困境既然源于大数据的特殊性和旧规则的不适，知情同意原则的重塑自然应以大数据的新特征为导向，调整小数据时代同意规则的不适之处，以更加智慧化且不降低保护水平的方式顺应新时代的新需求。隐私政策是信息处理者履行告知义务的主要形式，然而在现实中，隐私政策存在保护不足和作用虚化的问题，难以起到使信息主体真正知情的实效。信息处理者为避免披露不足的责任，可能采取信息轰炸的方式，这对信息主体而言不是一件好事。这种反人类恶行在战后被反思，保护生物医学研究中受试者的权利的一系列基本原则被确立，成果集中反映在《纽伦堡法典》中。有问卷调查显示，参加者对于这种新型同意模式也表示接纳欢迎。
（三）对知情同意第三条道路的探索 对于生物资料库而言，特别同意太严，概括同意太宽，针对如何建立一种适合生物资料库大数据特点的新型同意模式，学者们试图突破二分法的限制，寻找到更加合理的第三条道路。对知情同意原则遭遇大数据困境的反思，如果逻辑是遇到困难就放弃，基石性的自主价值轻易被颠覆，显得过于草率，言重些可能导致价值滑坡。
经典的特别同意模式适用于生物资料库时会产生种种障碍与不适。（三）生物样本数据库中有身份标识的人体生物学样本或者相关临床病史资料，再次使用进行研究的。
有的个体希望获得全面的信息披露，有的则对接收海量信息感受到压力而抵触。对知情同意原则的上述批判理由皆存在值得商榷之处。
[25]进而，同意的作用发生异化，事实上成为信息处理者在法律上免责的手段，成为使收集利用个人信息的行为获得合法化的依据。[66]笔者认为，风险评估的主体未必是唯一的，相关各方主体均应该负担一定的风险评估之责，其中，第三方机构评估应该扮演最重要的角色。从整齐划一的同意向分层的同意转变、从一次性同意向可更新的动态同意转变，应成为制度设计的基本思路。按照一般的理解，大数据就是指数量巨大的和全景的以数据电文形式被记录、处理和传播的信息，而大数据被频繁利用以至于成为社会进步主要推动力的时代就被称为大数据时代。
在操作层面，信息处理者必须为信息主体获取信息、管理信息、更新和撤回同意提供方便易行的技术通道。大数据中包含众多个体的信息，每个信息主体的同意偏好难求一致。
我国法律上也有将个人信息分类的经验，例如，2017年颁布的《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》将个人信息依重要程度区分为敏感信息、重要信息和普通信息三类，并分别规定了不同的定罪量刑标准。[62]同意仍应被奉为个人信息处理的正当性基础，只是要协调好法律原则的坚守与创新的关系。
这些条文都是特别同意存在的证据。长远来看，我国也应加强对身份不可识别的样本的保护。
第二种改革方案试图通过降低同意的标准以调和矛盾，此亦非上策。然而，这无疑是巨大的负担，这意味着研究者不得不频繁与参加者重新取得联系，重新履行告知义务并获得同意。[63] 对信息分类的难点在于依据何种标准、分几类，以及各种类别的边界如何划定。大数据在给知情同意原则造成困境的同时，也内生了化解困境的技术基因。
[9]参见《侵权责任法》第55条。而在信息处理涉及重大公共利益等特殊情形，法律可对知情同意作出限制或者豁免。
自决是个人信息保护之魂，知情同意原则的成功解困，也将使个人信息保护在大数据时代浴火重生。在外人看来不利的决定，也是本人在权衡利弊后自我选择的结果。
不过，这样的观念在演进中渐渐发生改变，转换为如下的价值判断：这是我的身体，我自己才有权利作出如何处置的决定。所谓个人信息权，其实并非单一权利，而是框架性权利，包含知情权、决定权、保密权、删除权、财产化权等等。
