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数据流通如何实现可信可控?产学研共探数据跨域管控

21世纪经济报道 2024-01-05 20:35:00

21世纪经济报道记者李览青 上海报道

当数据成为第五大生产要素,人人都是数据的来源者,也是数据的使用者。

对于社会公众而言,既期待数据价值释放带来的产业变革,也对数据安全可信问题心存忐忑。“数据是一种有风险的资源。”在近日华东政法大学数据法律研究中心与蚂蚁集团等单位联合发布的《数据跨域管控白皮书》提到,低复制成本性带来了数字化数据本身的安全控制问题,而非排他性和外部性等特性使数据来源和归属较难界定;而利益并存性与社会性意味着数据具备多重利益,也存在多重风险。

因此,在控制数据流通利用风险的前提下,需要进一步创制数据流通利用的秩序。

产学研联合提出的解法是,构建适合数据及其价值的跨域管控体系。

“我们的方法论是针对数据流通中的风险点实施管控,其基础是法律明确的责任分配规则与数据流通利用规则,在这一基础上匹配与安全风险程度相适配的技术与管理措施,从而实现流通前、中、后全生命周期的管控。”华东政法大学教授高富平向记者表示,跨域管控体系的最终目标是实现数据流通的风险可控、合规责任可证明、数据责任可追溯。

数据流通的可信与可控

在数据跨域流通时,两个核心问题是可信与可控。前者意味着数据产品、交易双方的真实、合法、可信任,后者意味着数据流通全流程的风险可控。

高富平向记者表示,当数据开始流通,它将离开数据持有者的安全域,其传输、交付、使用过程并不完全纳入持有者的可控范围内,其风险安全问题贯穿流通全程。

要解决要素流通中的可信可控问题,传统的市场经济建立了以产权为核心的解决之道。“以产权公示为基础,辅助以交易标准化、产品标准化、产品质量评价监督、担保制度、品牌管理制度、信用监督制度等等保障机制,来构建起传统要素交易市场的信任问题。”高富平告诉记者,但数据要素的流通市场并不这么简单,其面临两大不确定性。

第一是交易标的不确定,即产权的不确定,原始数据不断流通加工,形态不断变化,权属相当复杂,在数据产品成型前,很难明确谁拥有合法交易数据的权利。第二是流通交易环境的不确定,由于数据产品很难达到传统有形产品的标准化程度,因此其交易大多是特定化的非竞争性交易,因此需要在受控范围内完成。

面对产权的不确定性,2022年末“数据二十条”明确提出建立公共数据、个人数据、企业数据三类产品的分类分级确权授权制度,并提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等“三权分置”的数据产权制度,为数据交易流通的确权问题解决了后顾之忧。

而流通交易环境的不确定,就需要构建起合规、安全、全程可控的市场,解决整个市场的信任问题。

“数据流通存在风险且这一风险贯穿全过程,但是现有的数据流通风险防范制度尚存不足。”高富平向记者表示,这一不足体现在两个方面,一是安全规范不完善,数据安全义务体系不健全,在具体内容上没有从数据流通的角度分配责任,且数据持有者的安全责任配置不合理,可能使数据持有者承担过高的公法责任;二是目前我国数据交易市场以撮合交易模式为主,缺失数据跨域过程的管控

“数据的交付与其他产品的交付是不同的,比如我给你一瓶水,你可以直接喝,没有中毒这就是安全的。但是数据的交付不一样,他可能不是一次性交付,而是每天甚至是时时刻刻的交付,而交易环节只是数据流通的开始。”广州数据交易所生态合作部总经理邹咸宇提到,在整个交付过程中,数据交易所可以为数据流通搭建起权威性的可信场内环境,推动多层次数据要素体系建设。

可信基础设施建设进行时

为进一步搭建起数据要素流通可信可控的环境,基础设施建设势在必行。

“谈到基础设施,往往会想到道路、机场等交通运输基础设施或医院、学校等社会公共基础设施。而在数字经济时代,我们需要的就是数据基础设施。”

在高富平看来,可以从两方面解读数据基础设施,从个体的角度,包括现代数据堆栈等企业数据基础设施,是数据驱动战略下未来企业竞争的核心所在;从社会整体的角度,高富平认为数据基础设施包括基础制度与基础技术两个层面,前者需要从制度上保障数据流通“可用”,后者需要以数据架构、技术架构来支撑数据的“可信可控”,以避免数据在流通过程中产生风险。

作为技术架构建设方,蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官韦韬表示,数据安全流通的本质是构建技术信任机制,用技术确保“身份可确认、利益能对齐、能力有预期、行为有后果”这四大信任基石。韦韬提到,数据要素流通是一个域外循环问题,责任主体不清,利益诉求不一致,能力参差不齐,责任链路难追溯等风险,导致传统数据安全的信任基石遭到破坏,因此数据要素流通需要全新的技术要求标准与技术方法体系,数据可信流通要在基础设施建设中推进与安全可信技术的融合布局。

华控清交董事长兼CEO张旭东则向记者指出,可信基础设施建设需要解决的看似是信任问题,实际是成本问题,通过法律、技术、交易平台等一系列手段来实现数据流通的高效与成本的降低。

“数据智能引发了数据重用与秩序共建,GPT建模的产业需求更呼唤高效率、低成本的数据流通。希望通过数据跨域流通管控,最终实现数据价值的释放。”高富平如是说。

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