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隱私保護(hù)：讓數(shù)據(jù)治理臻于至善

2021-10-29 來源： 人民郵電報(bào)

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　　近日，“數(shù)據(jù)治理與隱私保護(hù)”高端研討會(huì)暨“網(wǎng)絡(luò)空間治理與數(shù)字經(jīng)濟(jì)法治（長(zhǎng)三角）研究基地”啟動(dòng)儀式在北京國(guó)際會(huì)議中心舉行，會(huì)上發(fā)布一份《理解大數(shù)據(jù)：數(shù)字時(shí)代的數(shù)據(jù)與隱私》研究報(bào)告。這份研究報(bào)告是由開放型獨(dú)立研究機(jī)構(gòu)羅漢堂與國(guó)內(nèi)外一流經(jīng)濟(jì)學(xué)家共同撰寫的，包括4名因開創(chuàng)信息經(jīng)濟(jì)學(xué)而獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的學(xué)者參與該報(bào)告撰寫的。研究報(bào)告對(duì)數(shù)據(jù)治理的熱點(diǎn)問題“數(shù)據(jù)治理與隱私保護(hù)”做出最新研究和解析。報(bào)告認(rèn)為，數(shù)據(jù)要素最好的治理辦法，不是通過單一的所有權(quán)約束，而是通過在數(shù)據(jù)使用中的隱私保護(hù)去實(shí)現(xiàn)。我國(guó)11月1日生效的個(gè)人信息保護(hù)法，符合這一原則。

　　參與撰寫該研究報(bào)告的4名諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主分別為：麻省理工學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)教授本特·霍斯特羅姆（Bengt Holmström）、哈佛大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授埃里克·馬斯金（Eric Maskin）、倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)教授克里斯托弗·皮薩里德斯（Christopher Pissarides）、斯坦福大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授邁克爾·斯賓賽（Michael Spence）。

　　據(jù)羅漢堂總裁陳龍博士介紹，鑒于目前各界對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)相關(guān)問題還有諸多不同意見，尚未建立完善的制度，羅漢堂希望提供一個(gè)全面平衡的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析框架，來幫助各方更好地理解相關(guān)問題，為未來的研究和政策制定提供參考。這份研究報(bào)告主要通過經(jīng)濟(jì)學(xué)理論框架，具體是從信息經(jīng)濟(jì)脫胎的數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)角度，用一系列扎實(shí)且基于實(shí)踐的研究來分析大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)使用和隱私保護(hù)問題。研究報(bào)告回應(yīng)了數(shù)據(jù)的價(jià)值、數(shù)據(jù)分享的風(fēng)險(xiǎn)和解決方案、數(shù)據(jù)治理的原則等數(shù)字時(shí)代最基礎(chǔ)也是最重要的問題，同時(shí)嘗試建立一套理解數(shù)據(jù)的整體性框架，為數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)等公共政策討論提供良好基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)使用與隱私保護(hù)的五個(gè)核心問題

　　中外經(jīng)濟(jì)學(xué)家借助平臺(tái)數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，對(duì)用戶使用小程序和APP的數(shù)據(jù)進(jìn)行了大規(guī)模實(shí)證分析，嘗試用大數(shù)據(jù)更好地理解消費(fèi)者的隱私行為模式。該研究報(bào)告對(duì)涉及數(shù)據(jù)使用與隱私保護(hù)的五個(gè)核心問題進(jìn)行了研究，具體包括：

　　——數(shù)據(jù)要素在經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)中要發(fā)揮價(jià)值，就必須得到分析、流動(dòng)和使用。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)創(chuàng)造的價(jià)值不斷增長(zhǎng)，然而隱私數(shù)據(jù)發(fā)生泄露和濫用的風(fēng)險(xiǎn)也在成倍增長(zhǎng)。因此，單獨(dú)強(qiáng)調(diào)隱私數(shù)據(jù)的保護(hù)或利用數(shù)據(jù)的價(jià)值，而忽略另一方面的問題都是片面的，容易造成對(duì)數(shù)據(jù)理解的“盲人摸象”。例如過度強(qiáng)調(diào)保護(hù)，將忽略數(shù)據(jù)在流通中創(chuàng)造價(jià)值的本質(zhì)，導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新和合規(guī)的成本過高，讓數(shù)字經(jīng)濟(jì)失去活力。因此我們需要建立一個(gè)基于本質(zhì)的、整體的理解數(shù)據(jù)保護(hù)與利用平衡的框架。

　　——通過消費(fèi)者使用小程序和APP的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，和其他國(guó)家一樣，一方面中國(guó)消費(fèi)者對(duì)隱私非常重視，另一方面他們?cè)敢夥窒碜约旱男畔?shù)據(jù)，來獲得現(xiàn)代化的移動(dòng)數(shù)字服務(wù)。那些使用數(shù)字移動(dòng)服務(wù)越多的用戶，對(duì)隱私保護(hù)的顧慮也越多。因此保護(hù)消費(fèi)者不是單純地保護(hù)隱私數(shù)據(jù)，而是在提供服務(wù)的過程中，高效地保護(hù)個(gè)人隱私。概括起來，消費(fèi)者有兩項(xiàng)關(guān)于數(shù)據(jù)的基本權(quán)益：一個(gè)是保護(hù)好個(gè)人隱私的權(quán)益，一個(gè)是通過分享數(shù)據(jù)而獲得產(chǎn)品和服務(wù)的權(quán)益。

　　——我國(guó)《數(shù)據(jù)安全法》的立法宗旨是規(guī)范數(shù)據(jù)處理活動(dòng)，保障數(shù)據(jù)安全，促進(jìn)數(shù)據(jù)開發(fā)利用。沒有數(shù)據(jù)流動(dòng)就沒有經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，因?yàn)樾畔⒔换ナ侨祟悈f(xié)同的基礎(chǔ)。以淘寶平臺(tái)的大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)為例，當(dāng)關(guān)閉以個(gè)人數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的推薦引擎后，可供消費(fèi)者選擇的產(chǎn)品品類減少，市場(chǎng)參與度大大降低，導(dǎo)致點(diǎn)擊率下降77%，同時(shí)成交量也大幅降低。由于推薦只能集中在銷量最高的知名品牌上，中小企業(yè)受到的沖擊最大。

　　——數(shù)據(jù)和其他生產(chǎn)要素不同，本質(zhì)上是非競(jìng)爭(zhēng)性的，可以被無限次生產(chǎn)、擁有和使用。所以數(shù)據(jù)要素最好的治理辦法，不是通過單一的所有權(quán)約束，而是通過在數(shù)據(jù)使用中的隱私保護(hù)去實(shí)現(xiàn)。全球數(shù)據(jù)治理法規(guī)，包括歐洲的GDPR和我國(guó)最近出臺(tái)的個(gè)人信息保護(hù)法，都符合這一原則。但目前在法律法規(guī)執(zhí)行過程中會(huì)遇到一些重要的挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)源自數(shù)據(jù)要素的復(fù)雜性。例如數(shù)據(jù)的被遺忘權(quán)（刪除權(quán)），目前全球還沒有企業(yè)能很好地執(zhí)行。

　　——數(shù)據(jù)是一種重要的生產(chǎn)要素，但是它只是生產(chǎn)要素的一部分，或者說商業(yè)模式的一部分。在企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中，數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)不一定會(huì)形成長(zhǎng)期的絕對(duì)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，或產(chǎn)生限制競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)果。在中國(guó)市場(chǎng)，大量初創(chuàng)企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)生態(tài)低廉的成本，獲得了不菲的市場(chǎng)份額，讓各個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)變得更加激烈，特別是在電商和移動(dòng)支付領(lǐng)域。

如何緩解隱私風(fēng)險(xiǎn)？

　　盡管數(shù)據(jù)分享可創(chuàng)造巨大價(jià)值，但也存在風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)創(chuàng)造的價(jià)值越大，保護(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全的緊迫性就越高。數(shù)據(jù)生命周期的每個(gè)階段，從收集到集成、從分析到應(yīng)用，都存在數(shù)據(jù)泄露和隱私風(fēng)險(xiǎn)。個(gè)人有知曉和拒絕數(shù)據(jù)收集的權(quán)利，這是廣為接受的觀念，然而在現(xiàn)實(shí)中，要防止個(gè)人信息過度泄露和信息泄露是一個(gè)艱巨的挑戰(zhàn)。2017年全球數(shù)據(jù)外泄和遭竊取的記錄達(dá)到16億起，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，引發(fā)了消費(fèi)者對(duì)隱私問題的極度擔(dān)憂。近年來，如Facebook和劍橋分析的數(shù)據(jù)濫用事件引發(fā)了社會(huì)的廣泛關(guān)注。

　　報(bào)告指出，當(dāng)下社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)是如何通過法規(guī)保護(hù)好隱私，而同樣需要關(guān)注和理解的是行業(yè)和企業(yè)的隱私保護(hù)措施。因?yàn)閿?shù)據(jù)分享和運(yùn)用是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)不可分離的一部分，法規(guī)只能規(guī)定經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的邊界，彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈的部分。只有當(dāng)行業(yè)和企業(yè)把個(gè)人隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全作為商業(yè)的一個(gè)重要條件，并配置相當(dāng)?shù)臋C(jī)制和技術(shù)，才能真正實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。在這個(gè)維度上，全球很多行業(yè)和企業(yè)已經(jīng)在做大量的探索。

　　報(bào)告總結(jié)了企業(yè)做好隱私保護(hù)的邏輯和實(shí)踐。簡(jiǎn)而言之，有效保護(hù)隱私的邏輯，是將隱私工程化（Privacy Engineering）和隱私增強(qiáng)技術(shù)（Privacy-Enhancing Technologies，PETs）結(jié)合起來。隱私保護(hù)工程化，是指將個(gè)人隱私保護(hù)的法規(guī)和原則，融入產(chǎn)品設(shè)計(jì)中來開發(fā)和使用軟件應(yīng)用。例如在用戶交互設(shè)計(jì)上，隱私工程可以加強(qiáng)用戶對(duì)隱私條款的理解，增強(qiáng)對(duì)敏感信息的控制。

　　隱私工程化可以應(yīng)用到大數(shù)據(jù)生命周期的各個(gè)階段。在信息收集階段，企業(yè)必須獲得用戶的許可，并且必須遵循收集數(shù)據(jù)的必要性原則。在集成和存儲(chǔ)階段，企業(yè)處理數(shù)據(jù)前要過濾敏感信息。這些信息還可以加密，這樣即便出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄露的情況，個(gè)人信息也不會(huì)被濫用。脫敏和加密后的數(shù)據(jù)，可以用于分析，了解消費(fèi)者及其需求，并且在嚴(yán)密且持續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)管理之下進(jìn)行。還要可持續(xù)且高效地使用數(shù)據(jù)，企業(yè)要在隱私保護(hù)需求和用戶數(shù)據(jù)許可最小化之間取得合理的平衡，這樣才能既保護(hù)隱私，也不至于因?yàn)檫^分許可打擾用戶。用戶還應(yīng)該保有個(gè)人信息的刪除權(quán)。

　　可以看到，隱私工程化意味著需要很多隱私保護(hù)技術(shù)，從而防止不可信或潛在惡意的數(shù)據(jù)收集者侵害用戶的隱私。例如多方計(jì)算技術(shù)（MPC）可以讓數(shù)據(jù)分析者從數(shù)據(jù)中提取有用洞察，卻不會(huì)泄露或回溯至原始數(shù)據(jù)。區(qū)塊鏈技術(shù)也可以通過對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，降低隱私風(fēng)險(xiǎn)。這些技術(shù)的目的，是讓服務(wù)提供方進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，懂得客戶特性和需求，然而“不知道客戶是誰”“數(shù)據(jù)可用不可見”，從而更好地滿足客戶和數(shù)據(jù)相關(guān)的兩個(gè)權(quán)益。此外，隱私工程和隱私技術(shù)成本不菲，給初創(chuàng)公司和中小企業(yè)帶來更多挑戰(zhàn)。在多大程度上做好，能夠同時(shí)滿足消費(fèi)者和生產(chǎn)者的需求，從而發(fā)揮數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的價(jià)值，同樣是值得整個(gè)社會(huì)討論的問題。

　　報(bào)告認(rèn)為，從長(zhǎng)期來說，食品安全以及飛行服務(wù)等行業(yè)的歷史經(jīng)驗(yàn)表明，假以時(shí)日，合理的機(jī)制設(shè)計(jì)和不斷完善的技術(shù)，可以在很大程度上緩解數(shù)據(jù)隱私和安全問題。就像吃很多東西不見得會(huì)中毒，頻繁乘坐飛機(jī)不見得會(huì)出事，數(shù)據(jù)分享的體量和隱私及數(shù)據(jù)安全并不是必須的取舍。當(dāng)技術(shù)足夠強(qiáng)大、機(jī)制足夠合理時(shí)，今天看起來嚴(yán)重的隱私風(fēng)險(xiǎn)即便無法杜絕，也可以得到有效控制。


編輯：薛姣