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于洋:数字技术革命中,政府、企业、资方和个体的安全感困境怎么解决?
最后更新: 2022-07-07 09:53:10【导读】 今天关于数字经济的各个问题,看似纷繁复杂,但都起因于数据的一个特性,即数据的多信息载体特性。
当舆论场围绕着数据安全、反垄断、平台牵涉的多方权益等议题唇枪舌战时,问题的本质核心是什么?
在数据安全责任上,企业的能力边界在哪?政府和企业如何共建“可信的数据执行和流通环境”?个人数据安全保护的突破点在哪里?
数字技术革命中,政府、企业、资方和个体需要的安全感怎么给?
针对这些问题,清华大学交叉信息研究院助理教授于洋分享了他的一些见解与建议。
· 企业在数据安全上无力承担“无限责任”
观察者网:于老师,您好。这段时间以来,国内舆论场对数据、平台的讨论很多,经常围绕着数据安全、反垄断、平台牵涉的多方权益等展开,但很多时候这些问题又是交叉混杂在一起的,您能否抽丝剥茧地梳理一下这几个层面?当我们讨论这些问题时,究竟讨论得对不对,其本质核心应该抓哪里?
于洋:您好,感谢您的提问。您提到的数据安全、隐私、反垄断是三个不同的问题,但这些不同的问题却涉及一些共同的东西:比如数据。数据一方面给了平台提供服务所必须具备的相应信息,另一方面也使平台能够做一些其他的事情——比如设计垄断策略或市场操纵政策。
数据又事关安全:平台作为国家一个重要的公共服务提供者,它掌握的数据里面包含了大量信息,这些信息有可能涉及国家安全。同时,在信息技术革命的背景下,个人隐私和国家信息安全等责任应该如何在平台和政府见分摊,这也涉及到数据。所以,数据是牵连起信息时代国际、国内治理问题的一个主要节点。
可以说,今天关于数字经济的各个问题,看似纷繁复杂,但都起因于数据的一个特性——亦即,数据的多信息载体特性。数据作为信息的一种载体,同一组数据存储了大量的各种各样的信息,除了提供服务所需要的信息之外——指数据中蕴藏的一部分信息,还囊括了其他的信息。在此背景下,服务提供方一旦收集了数据,就相当于收集了所有信息,有的信息是服务需要的,有的信息可能是垄断行为需要的,还有的信息是服务或垄断都不需要、但涉及到国家安全的。这是问题的第一个层面。
问题的第二个层面是,数据蕴含了哪些信息,对此作为服务提供方的平台或企业并不是事先完全知情的。对于平台企业来讲,它的困境是数据所包含的信息它无法完全知晓,也就是说平台收集的数据中,存在“不知道不知道”、“不知道知不知道”等数据安全风险。
在这个条件下,数据安全责任的落实,要有“边界思维”:我们要给企业责任划一个边界。也就是说,要对企业的数据收集、处理、流通进行标准化、规则化管理。如果企业合规了,那即便以后出了意料之外的问题,企业是没有责任的。
企业数据安全责任的承担能力,不仅要考虑技术极限,还要考虑企业负担。比如,企业数据安全责任的落实,实际上是通过对“数据安全”新基建的投资实现的。可信安全的数据执行环境投资和运维,这是一笔不小的费用。安全要求越高,企业负担越重。政府有必要系统地研究对“可信的数据执行和流通环境”建设的投资和管理机制,这也是很多人在努力的方向。
近年来,电商平台掀起直播带货风潮。资料图/央视新闻
为了让大家更好的理解什么是“可信的数据执行和流通环境”,我这里举一个例子:要求数据在可信环境中运行,会降低数据流通和计算速度,给企业、消费者带来损失,这又是“数据安全”的另一重企业和社会负担。比如今天一些电商平台,每秒钟几十万笔交易,这就要求运算速度必须很快,但假如数据安全的要求加上去以后,会对运算速度的下降产生多大影响、带来的后果又是什么?这是我们通过数据安全来治理反垄断问题时要思考的问题。
因此,企业对数据安全责任的承担,意味着一个客观的“管制负担”(data-regulation burden)。对于大企业来说,也许它还能够也有能力部分承担;对于初创企业,如果在它初创伊始,就要求它对数据安全负责,我想这对创新创业来说是一个很大的负担。
所以,我们要求企业承担数据安全责任要有边界,而且这个边界不仅是技术边界,也要考虑企业负担。特别是,数字经济时代,创新创业是经济发展的核心动力,也是一种新的经济增长模式,数据安全责任落实对企业创新创业的影响,也是边界划定要思考的问题。
由此,我想很初步地提几点可以思考的、不同于企业负全责的数据安全治理思路,首先数据作为算法产业的一个特殊生产资料,的确由于其特性带来了问题,同一组数据蕴藏了不同的信息,而且具体是哪些信息目前也没有技术先验指导,这时候政府要做的事情应该是构建关于信息安全的白名单和黑名单制度,比如政府担心别人知道什么事情,只要把清单列出来,就能以此对企业进行审计。
其次,要形成新的治理思路。企业收集的数据,是有相应机构在日常对其开展各类探索的,它没有别的任务,只有一个任务就是这些数据能干什么,而政府对于这类新机构的授权是非常有必要的。
总之,国家管理、部门监管要划定企业数据安全责任边界,构建数据安全未知风险探索能力,探索适合数字经济时代的新治理方案。我们在治理模式和制度层面也要有创新,像是构建黑名单和白名单制度,组建新的风险识别组织、包括风险识别技术和风险识别部门等等。
当然,归根结底,最重要的问题是如何看待数据这一生产资料?我们要用发展的眼光去看待它,同时要研究数据和其他生产资料的本质区别,所有针对数据这一生产资料的制度安排一定要符合算法产业的生产规律和经济规律,而眼下摸清其生产规律和经济规律就是必要之事。
观察者网:于老师,听到这里插问一个小问题,您前面反复提到的算法产业,虽然我们经常听到,但究竟该怎么定义它,其内涵是什么?
于洋:算法产业是非常多元化的产业,不仅仅是平台而已。比如,某个平台借用算法来提供某种市场组织的服务,像匹配、监管这类服务都可用算法生产。但反过来的例子,人脸识别就不是平台服务,因为它提供的就是一个具体的产品或者说具体的技术。
算法产业的本质,是在生产生活或公共服务中存在着一些计算复杂程度高且计算负担重的问题,为了满足这些需求,就有一些企业或组织通过算法来提供相应服务。我们前面提到的平台只是算法产业中的一种,它还会有另外的形态。
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本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 朱敏洁 
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