数据透明是解决数据垄断问题的根本途径，是未来数据治理的必经之路

发布时间: 2020-09-30

        当下的数据垄断问题不仅仅是数据资产的分配失衡问题，更是人工智能时代数据伦理的问题，数据垄断的加剧会导致数据隐私、数据歧视等其他伦理问题的发生。笔者认为，当下大数据的“堰塞湖”已然形成，数据垄断愈发严重，数据隐私与公平问题层出不穷，归根结底是数据收集、流通、共享、使用和决策过程中的不透明性所致。因此，数据透明是解决上述问题的根本途径，是未来数据治理的必经之路。

        数据透明，并不表示数据对所有人公开可见，它指的是数据在其生命周期中对其从属主体透明化，即在数据收集、流通、共享、使用和决策过程中，保证数据对其拥有者、使用者和监管者显示部分或全部的透明性。在整个数据透明框架中，数据的隐私必须加以考虑并得到保证。对数据垄断而言，数据透明的应用可促进数据收集、流通和使用记录的生成，从而完成数据的审计、溯源与问责。该方式既可达到数据监管的目的，又可为数据共享方向与方式提供评估依据，结合数据访问控制技术可全方面监控并防止数据垄断的生成。

        宏观上，基于数据透明的数据治理应聚焦于以下三个方面内容：第一方面，保证数据质量与价值。数据作为大数据时代科技企业的主要资源，在使用数据治理手段协调各个社会主体利益时，应基于数据透明机制保证数据的真实性、正确性，统一多源数据标准，评估有效数据价值，从而保证数据驱动决策的可靠性。第二方面，评估和监管个人隐私数据的使用。用户作为大数据生产者，极易在数据流通过程中丢失对自身数据的控制权。基于数据透明，可评估和监管个人隐私数据的流向及用途，使用户重拾数据控制权，有效避免数据过度收集与聚积，预防个人隐私数据泄露。第三方面，监管并促进数据流通与共享。这也是阻断数据垄断的重要举措，但在实施时需兼顾数据隐私，考虑各参与主体间的信任模型，平衡各方利益。

        具体而言，基于数据透明的数据治理可借助区块链技术实现。基于区块链公开透明、去中心化和不可篡改的特性，可在数据生命周期中的各阶段分别进行有效的数据治理。在数据存储阶段，基于区块链和智能合约存储数据，可达到支持审计的目的，防止该过程中数据伪造、数据篡改、数据标准不统一等问题的出现。在数据收集与共享阶段，可使用区块链保存数据的收集与共享日志，对数据流通过程进行追踪溯源；同时结合策略承诺、违法检测、隐私审计，可在隐私保护技术失效的情况下通过溯源问责保护隐私，并为实施数据监管、防止数据垄断提供技术支持。在数据使用与决策阶段，可基于区块链对数据计算节点进行验证，通过经济惩罚等手段防止恶意参与方的加入，同时验证决策结果的可靠性，确保数据的高效合理产出。

        2020年4月6日，中共中央、国务院印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》提出，要加快培育数据要素市场的概念，并强调了数据的开放与共享。这使得解决数据垄断问题、评估和监管数据的合理分配与使用，变得更加紧迫和必要。同时，它也对数据共享流通方式和数据质量等提出了更高的要求。将数据作为要素应该放在数据治理的框架下加以考量，需要综合考虑数据生命周期内相关参与主体的权利与义务。在未来数据治理的过程中，我们一方面要完善当前的数据治理模式，发挥现有治理手段的作用；另一方面要积极开拓透明化的数据治理框架，解决以数据垄断为主的数据伦理问题，构建健康有序的中国大数据生态，促进大数据产业合理规范发展。

本文内容转载自：人民论坛 rmlt.com.cn

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