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  • 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。


    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

    原文地址: http://www.rmlt.com.cn/2020/0925/594487.shtml

    作者: 孟小峰 中国人民大学信息学院教授、博导

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