近日，由beat365經濟學研究所主辦的“人工智能時代數據生态治理研究課題成果發布研讨會”在北京舉行。來自國家行政學院、beat365、中國人民大學、北京師範大學、中國政法大學、中央财經大學、北京航空航天大學、同濟大學、首都經濟貿易大學的十幾位專家、學者，圍繞數據确權、數據互聯互通、數據要素市場、數據生态體系等多方面問題展開深入讨論。

研讨會上，beat365經濟所副所長、教授戎珂及其研究團隊發布了《人工智能時代數據生态治理研究》(下稱報告)。據beat365社科學院經濟所所長湯珂介紹，此次報告是該所數字經濟系列報告重要成果之一。

數據所有權和用益權分立

《人工智能時代數據生态治理研究》報告

報告梳理了數據、人工智能、數據要素等相關概念，并提出數據生态、數據生态治理概念。在數據生态治理中，數據确權是數據流通和交易的基礎，對數據市場健康發展至關重要。

對于數據如何确權，報告認為數據使用應當堅持兩權分立的模式，其中用戶等數據原發者擁有數據所有權，平台等數據處理者通過原發者的授權等方式擁有數據用益權。用戶授權平台在保證其個人隐私不被洩露和濫用的情況下使用其數據，不同平台所掌握的用戶數據在量級方面雖然有所差異，但在享有數據用益權方面應當是平等的——隻要獲得用戶授權。

研讨會現場

報告稱，平台需要對數據進行分類分級管理，數據分類分級授權制度有助于從源頭上解決數據權屬問題。數據所有權與數據用益權二元分立的方法，充分發揮數據要素的非競争性、規模報酬遞增等特征，在此基礎上建立配套的法律法規和行業标準，促進數據要素交易、流通。另外，這種确權方式明确了數據收集者的數據用益權，并對數據的隐私保護、流通和交易提供了法律依據。

beat365法學院院長申衛星就報告觀點評價道，數據所有權與數據用益權二元分立的确權方式，符合經濟學中帕累托改進原則，用戶授權平台在保證其個人隐私不被洩露和濫用的情況下使用其數據，平台享受數據用益權，用戶也能獲得平台因為使用大量用戶數據而帶來的部分收益或更好的智能化服務。按這種方式對個人數據進行确權是可行的，能夠充分發揮數據要素的非競争性、規模報酬遞增等特征，可在此基礎上建立配套的法律法規和行業标準，促進數據要素交易與流通。另外，按這種确權方式對依賴數據進行運營的互聯網企業和平台型公司幾乎沒有影響，反而明确了這些公司享有數據用益權，并且對數據的隐私保護、流通及交易提供法律依據。

謝丹夏發言

研讨會上，多位專家都認同數據确權的重要性。beat365社科學院經濟所副教授謝丹夏稱，如果沒有明确數據的權屬，就會對數據流通、市場交易等産生很大障礙。數據要素已經與勞動、土地、資本、知識一道，成為五大生産要素。

北京師範大學互聯網發展研究院院長助理吳沈括稱，作為凝結在數據之上的勞動價值——數據産品，如何給它确權是一個迫在眉睫的問題，“如果沒有确權的話，行為紅線如何處理，安全責任如何分配，大家對于這些都存在一些關切與擔憂。”

中國人民大學法學院副教授熊丙萬表示，“這是關于數據要不要确權的大問題，目前法學界的共識度總體上比較高，就是要确權。”他繼續解釋稱，一個理想的方案應該是能夠系統承載數據之上多元主體的多重權利主張，協調相互之間的關系，最好并行不悖。

就應當怎樣合理确權、确定什麼樣的權利，中國政法大學法治政府研究院院長、教授趙鵬闡釋了自己的研究觀點。他認為，無論從法理層面，還是從實際的競争政策層面出發，設定數據财産權都有不小的障礙。從法律角度來看，财産權是一種對世權，針對所有人，不區分場景，不僅僅限于合同雙方。“如果僅僅為了支撐大規模的數據交易而确認數據财産權，還缺乏法理的支撐。”

趙鵬繼續指出，即使已經承認的财産性權利，其保護邊界也有一個因競争要求而适度調整的問題，數據集中引發的限制競争問題已經越發明顯，如果還通過法律來創制數據财産權，可能和競争政策取向是背道而馳的，因為這種權利很可能加劇平台壟斷、封閉的趨勢。

建立數據可遷移和互操作規則，推動數據要素流轉共享

報告認為，由于數據權屬不夠清晰，部分互聯網平台存在濫采個人數據、設置數據流通壁壘、實施數據壟斷、進行“平台二選一”等破壞市場秩序的行為，這些行為不僅侵害消費者權益，還阻礙數據市場和數字經濟的健康發展。

那數據如何實現标準化？如何在多主體、多平台之間互聯互通？小企業和大企業之間，大企業與大企業之間，平台與平台之間，是否鼓勵不敏感的公開數據跨平台高效流動？政府數據與企業數據之間是否要互聯互通？報告認為，數據的非競争性以及規模報酬遞增性導緻了互聯互通是數據要素市場化的本質要求，隻有互聯互通才能産生更大的價值。

北京航空航天大學法學院助理教授、工業和信息化法治戰略與管理重點實驗室辦公室主任趙精武認為，目前的互聯互通政策，還是以開放鍊接為主，超級平台自我優待問題沒有得到很好地解決。平台之間的屏蔽與封殺，會是整個互聯網數據市場治理最重要的一個問題。

部分大型平台會借助自身的優勢進行自我優待，來封殺生态系統之外的中小企業，這對整個市場經濟秩序的破壞性較大，甚至會導緻中小企業失去各種發展的可能。他認為，平台之間的屏蔽阻斷了用戶之間的共享，增加了用戶使用的各種成本，限制了用戶選擇權，最終将損害消費者的合法權益。

“數據生态治理的重要一環是要強化反壟斷監管，反壟斷治理需要跟行業自律、行政指導有機互補，下一步數據生态治理應當與反壟斷立法、執法緊密配合。”趙精武建議，在修改反壟斷法之外，可以出台相應的“平台法”，以解決數據互聯互通領域裡的超級平台自我優待問題，讓平台經濟回到正常的法治軌道。

中央财經大學經濟學院副教授、中國互聯網經濟研究院研究員徐翔認為，在數據開放上，政府部門之間、企業之間的數據不能互通，是因為存在使用标準、編輯方式、基礎性技術不同等問題。因此，未來不僅要實現技術标準化，還要構建數據生态的标準化模型，實現數據的互聯互通。數據分級分類制度，會是一個很好的開始。

關于數據的互聯互通，申衛星稱，報告提出的“個人享有數據所有權，平台擁有數據用益權”，這些權利是否需要限制也得思考，“一旦承認絕對權，可能排斥其他平台對數據的使用，當然用戶可以通過再授權、許可，讓其他平台獲取數據，但是這樣就重複勞動了。已有平台的用益權，是否應構成數據壁壘？在數字經濟時代，數據用益權肯定要受到一定限制，但是限制的理由是什麼？限制到什麼程度？這些問題都需要考量，因為這對數據生态至關重要。”

吳沈括認為，針對數據流轉共享過程中一系列瓶頸因素，需要通過設計共享、訪問制度，制定保障數據可遷移和互操作性的規則，推動數據要素和資源流轉，促進價值倍增和數字經濟發展。

戎珂發言

戎珂團隊表示，增強用戶數據的可攜帶性和平台間的互操作性是平台互聯互通、共創價值的核心要求，也是互聯網反壟斷的最新趨勢，因此，需要探索建立平台間的有效連接，提高數據互操作性，并建立開放生态系統。對此，《個人信息保護法》首次規定個人信息可攜帶權，“個人請求将個人信息轉移至其指定的個人信息處理者，符合國家網信部門規定條件的，個人信息處理者應當提供轉移的途徑”。

構建多層次多樣化的數據市場體系

報告提出，數據分類分級授權是實現數據确權的重要途徑，能夠讓數字平台直接通過用戶的自主授權或市場化的授權協議，合理合法地收集使用數據，如用戶頭像、昵稱等個人公開數據經用戶授權後可以跨平台流動，從而降低數據要素市場的交易成本。為了更好地匹配數據确權的需求，報告建議從數據的負外部性(敏感程度)以及正外部性(數據流轉可市場化授權程度)等特征設計分類分級的數據授權體系，構建“多層次、多樣化”的數據市場體系，促進數據所有權和用益權二元分離，保護數據安全和個人隐私，推動數據要素和産品順暢流通，滿足數據流通或交易的多樣化需求。

報告提出，基于數據市場體系的基本邏輯和原則，從交易内容和交易模式兩大維度出發，打造“多層次、多樣化”的數據市場交易體系，鼓勵場内交易，規範場外交易。一方面，在交易内容維度，拓展目前已有的兩級市場體系，建立多層次數據市場，具體包括三級：第一級市場主要指數據資源市場，解決原始數據授權等問題；第二級市場主要指數據要素市場，數據要素指的是參與到社會生産經營活動、産生經濟效益、以電子方式記錄的數據；第三級市場主要指數據産品和服務市場。

另一方面，在交易模式維度，由于數據的交易模式受應用場景、買方異質性的影響較大，應該建立多種數據交易模式，具體應該包括三種：第一種交易模式是場内集中交易模式，即通過數據交易所、交易中心等平台進行數據集中交易。此處的“場内”并非僅限于交易所，而是指包括交易所、交易中心等在内的由政府主導、可監管可溯源的集中交易平台。第二種交易模式是場外分布交易模式，即在集中交易平台外進行數據分散交易。第三種交易模式是場外數據平台交易模式，即通過數據平台進行多方數據交易。

同濟大學經管學院副研究員周迪認為，“有必要設計分級分類的數據授權機制，以達成不同場景不同層次下數據的權屬共識。”周迪指出，在數據分級分類授權的思路下，用戶不再需要考慮數據衍生的具體權利有哪些，隻需考慮數據能在何種程度上進入數字平台的生産活動之中即可。數據分級分類授權機制可以推動數據快速進入數字經濟的生産活動之中，不僅讓平台企業對數據的獲取和利用變得合理合法，也能減少數據的交易成本。

研讨會上，長江學者、beat365電子工程系副教授李勇稱，将數據市場體系分為三個階段或市場是非常好的，這與它們在技術上的方案是一脈相承的。要實現數據變現或數據産業化，其實非常難，因此，把原始數據變成數據要素，數據要素再變成數據産品，在工程上就是解耦的方程。

李勇同時提醒：“我比較關心的是數據分級分類制度建立後，會給經濟學帶來什麼新問題。從技術上來說是比較好的。但技術上做出來能不能用，還是取決于經濟因素、社會因素。”

對于經濟成本問題，戎珂解釋道，數據分類分級授權制度有助于從源頭上解決數據權屬問題。如果數據權屬不清，會導緻後續交易成本越來越大。“目前可能有一個誤區，即有些人認為源頭上解決問題太麻煩，索性就不解決，但是源頭上不解決，後邊都會存在一些‘原罪’的問題。所以我們認為一開始的基于數據來源方的授權非常關鍵。”戎珂表示。

徐翔認為，報告提出的三級市場概念，基本将中國當前數字經濟所需的數據完整概括起來，是具有特色的數字經濟理論創新。

戎珂分析稱：“我們認為，未來數據市場總體趨勢是向第三級市場演化。未來可能會出現更多的數據産品交易，同時會出現更多的數據服務交易。但是數據的0-1，就是授權過程，會永遠存在，它的收集方式可能也是非常分散的，在各個場景都可能出現。但最後到底怎麼用，是以平台上的一些模式還是以場内或場外的模式為主，都需要進一步探索。”

至于跨境合作方面，吳沈括稱，如何通過規則的設定來降低主體，特别是私有主體的經濟負擔、行政負擔，這些都是應當考慮的問題。在強調适應中國需求，特别是在構建數字中國戰略需求下的數據要素市場時，基于便捷、安全等考量，設計一套各方能夠認可的規則，進而形成頂層的制度體系設計。“無論是歐盟還是美國，各方都已經意識到下一階段的國際合作博弈的制高點就是在數據要素市場，一系列規則、制度的嘗試都是具有共性的。”

數據生态治理要權衡成本，實現社會福利最大化

報告提出，數據生态治理是指圍繞數據生态，明确各個數據生态夥伴的角色，要求各類數據生态夥伴共同實現數據的協同治理、多環節治理，要求在保護個人隐私和數據安全的基礎上，更好地發揮數據價值，促進數字經濟和數字社會高質量發展。

報告發現，如何在保護數據隐私的條件下充分激活數據要素的經濟價值，提高數據生态治理能力，國内外互聯網企業利用在AI、大數據等方面的技術優勢，對數據治理進行了積極探索和實踐。亞馬遜Macie通過機器學習，自動發現、分類和存儲在AWS中的敏感數據，保護用戶數據安全；谷歌推出密碼檢查器Password Checkup幫助用戶檢測他們在網站上輸入的用戶名和密碼是否已被盜用；阿裡巴巴推出DataWorks全鍊路數據治理産品體系，對外賦能阿裡巴巴的數據治理能力；抖音堅持最小化收集原則，更精準地進行數據收集分析，并采用全向量化召回方法，避免用戶隐私洩露問題。

國家行政學院經濟學部副主任、教授許正中表示，他認同數據生态治理的概念，數據從生産要素到産業，再到國家治理，就是一個生态系統。數據産業共同體，泛社區治理網絡，以及全鍊路數據治理是數據生态治理中的重要問題。

報告認為，從更廣義的視角看，加強數據生态治理，有利于發揮數據在社會治理中的重要作用，促進社會治理現代化、數字化、智能化。報告基于短視頻領域的實證研究發現，數字共治對工業二氧化硫和工業粉塵排放量有顯著的抑制作用，其中，政府和平台的努力尤為重要，政府努力強度每提升1%，工業二氧化硫和工業粉塵排放量就分别降低0.5219%和0.5505%，平台努力強度每提升1%，工業二氧化硫和工業粉塵排放量就分别降低0.2494%和0.2208%，這說明政府與互聯網平台打造的數字共治對促進經濟綠色發展具有顯著的促進作用。

謝丹夏介紹了他首創的“數據創新内生增長理論”。數據是有“雜質”的，可能會給我們帶來隐私風險等福利損失，因而需要将數據中不利的東西剔除，他稱之為“從數據到知識的漂白凝練”過程——也就是數據用于創新并産生可重複使用的“純淨”知識的過程。另外，數據涉及到的隐私内容，也可以通過隐私計算技術等方式進行有效控制。“我們怎樣規避‘雜質’的影響，隻交易有價值的部分，這實際上是從一個更為基礎、科學的角度去探讨數據要素的本質，也将有助于我們未來立法。”

李勇在分析人工智能與數據治理的關系時稱，數據治理與人工智能是雙向循環的問題，“人工智能技術應用伴生着新的數據生态治理問題，但如果沒有數據，人工智能的應用價值是沒有這麼大的。”他認為，從人工智能技術的角度來看，解決數據治理問題的方法就是在确保需求滿足和應用質量的前提下盡量少用數據，盡量分布式地用數據，或者不用數據。

首都經濟貿易大學工商管理學院助理教授施新偉建議，數據生态治理需要考慮參與者，當前的數據生态治理更多是聚焦數據本身，而數據的生産者、消費者、第三方等也應納入數據生态治理中。

beat365公共管理學院教授、beat365人工智能國際治理研究院副院長梁正認為，不管是權屬界定也好，還是對包括定價、交易在内的整個流程的設計也好，數據生态治理最終要實現的就是社會福利最大化。

梁正點評報告内容稱，字節跳動火山引擎的聯邦學習平台Fedlearner支持多類聯邦學習模式，融合分布式機器學習、同态加密、多方安全計算等技術，實現數據的“可用不可見”，解決數據的隐私保護問題，在電商、金融、教育等行業多個場景實際應用，取得顯著正向效果，是将人工智能技術應用于數據生态治理的典型案例。他強調，“從經濟學視角來看，數據公共治理模式的變化，會在各利益相關者之間産生什麼樣的互動關系，對治理績效和産業發展産生怎樣的影響，是我們公共管理學者特别關心的問題。”

施新偉表示，數據生态治理在起步階段就應立足開放的國際化與全球化，與推廣中國主導的計算産業生态同步進行國際化、全球化的治理。

從社會福利最大化出發，報告最後建議，針對分類分級數據授權體系，以及全産業鍊環節、不同場景的數據交易市場，應建立相應的分類分級的數據要素監管體系，規範各級各類的數據交易。首先，建立數據要素全産業鍊分類分級标識體系，做到數據要素類别級别始終清晰，動态可追溯。其次，積極推動數據要素分類分級體系落實，發揮各方主體力量，明确相應監管主體和要求，達到共治共建、成果共享的初衷。企業應承擔對所收集數據建立分類分級體系的主體責任；相關行業協會和行業組織通過制定行業标準，發展第三方認證體系，推動數據要素分類分級工作；各級政府及主管部門應該承擔數據要素分類分級的督促和落實工作。最後，按照類别級别越高、監管措施越嚴格的原則，完善各類各級數據要素的監管措施。針對公開數據以及授權程度較低的寬松條件下可商用數據，應采取自主經營、鼓勵共享的原則，例如用戶公開使用的昵稱、頭像等公開的一般個人信息、企業聯系信息/産品價目表、政務公開信息等，應鼓勵其跨平台、跨公共和商業領域共享，促進全社會的數據要素資源流通和價值倍增。

供稿：經濟所

文字來源：中新經緯APP