缓解数据垄断形势、促进数据安全与公平的共享流通

发布时间: 2020-09-29

         严峻的数据垄断形势给当前移动互联网的发展带来了巨大的挑战。数据垄断使得寡头公司拥有大部分的用户数据，在数据驱动的发展模式下，压缩了该领域内其他公司的生存空间，不利于小型企业的发展。数据垄断一定程度上破坏了市场自由竞争的规则，数据寡头公司基于海量数据资本掌握市场主导权。对小型企业的打压，使得消费者失去同类服务的可替代选项。数据垄断有可能阻断小型企业的技术创新，而大型企业利用其丰富的数据可开发多领域的生产经营活动，技术壁垒进一步抑制了新技术的产生。数据垄断使得寡头企业一家独大，掌握对用户数据的控制权，易加剧数据滥用、隐私泄露、用户歧视等其他数据伦理问题的产生。因此，一方面，应规范数据的收集、流通和使用，促进数据资源的合理配置；另一方面，应积极探索用户隐私保护的数据共享方式，促进数据共享流通。现有的数据治理模式包含以下三种：

         一是局部模式。在数据流通前，从数据源头基于隐私保护技术对数据进行处理，一定程度上能够限制企业收集大规模数据的行为。当前应用的隐私保护技术主要包括基于扰动的匿名化、差分隐私技术和基于密码学的安全多方计算等，这些技术提供的隐私保护程度越高，收集数据的准确性越差，计算成本也就越高。数据收集者必须平衡隐私保护与数据有效价值之间的关系，从而缓解当前低成本的数据收集垄断局势。在该治理模式下，数据寡头仍持有大部分数据的控制权，数据垄断有所缓解但并未根除，并且需要权衡好数据治理与产业输出之间的关系。

         二是中介模式。在数据流通过程中增加第三方中介平台，参与数据流通，促进数据共享。当前的中介平台主要包括数据交易平台、数据众包平台和数据共享平台三种模型，分别适用于不同情景。自2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》以来，全国范围内涌现出多个数据交易平台，包括以数据包交易为主的政府类数据交易所，如贵州大数据交易所、上海数据交易中心、长江大数据交易中心等，以及以API接口模式为主的民营平台，如聚合数据、京东万象、数据堂等。数据众包平台为企业或个人提供有偿的数据供应及下载途径，目前有百度数据众包、有道众包、蚂蚁众包等平台。数据共享平台包括数据直接共享和数据间接共享两种方式。直接数据共享平台依据必要的设施规则，推动公共部门之间不对称信息的流通和企业之间数据的合理共享，较为典型的是英国人工智能实验室与开放数据研究所合作建立的“数据信托”实验点，其目的是促进多集团之间的数据共享。间接数据共享平台拒绝对源数据的直接共享，支持对本地数据训练得到的模型参数进行共享，而后由多方参与者共同训练效果较强的机器学习模型。该方法符合当前数据驱动的技术发展情景与用户隐私保护的需求，具代表性的是微众联邦学习项目与华为NAIE联邦学习平台。从总体发展现状来看，第三方中介的项目众多，但目前数据交易、共享的规模并不大，具有很大的发展空间。

         三是全局模式。对数据产生、流通和使用的整个生命周期进行监管，弱化数据寡头对数据的掌控权，增强数据生成者（即用户）和数据监管者对数据的控制权。该模式主要分为中心化和去中心化两种形式。中心化全局模式是指建立统一的数据监管平台，对数据进行统一管理，如库克提议美国联邦贸易委员会组建的“数据清算所”，通过监管数据流通状况来确保用户对数据的控制权。去中心化全局模式指借助区块链、智能合约等去中心化技术与平台，对数据收集、流通、共享、使用、结算等过程存证，构建可验证、可追踪、可溯源的数据共享与监管机制，目前已有众多政府机构与学术机构在此方面展开研究。全局模式相较其他两种治理模型成本更高，目前该数据治理体系正在构建中，其应用尚不成熟。

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原文作者：孟小峰 中国人民大学信息学院教授、博导

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作者: 孟小峰 中国人民大学信息学院教授、博导