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如何加快解決數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)問題

來源:新軟件      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/5/29      主題:其他   [加盟]
 2020年4月9日,發(fā)布《國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》(以下簡稱“意見”),將數(shù)據(jù)與土地、勞動力、資本、技術(shù)等傳統(tǒng)要素并列為生產(chǎn)要素,并提出健全生產(chǎn)要素由市場評價貢獻,按貢獻決定報酬的機制。這是對近年來數(shù)據(jù)在推動經(jīng)濟發(fā)展、提升政務(wù)效率、加強社會治理等方面發(fā)揮重要作用的充分肯定,也是引L數(shù)字經(jīng)濟時代發(fā)展的開創(chuàng)之舉。


《意見》明確提出,要加快培育數(shù)據(jù)要素市場,推進政府數(shù)據(jù)開放共享、提升社會數(shù)據(jù)資源價值、加強數(shù)據(jù)資源整合和安全保護。這些舉措體現(xiàn)出《意見》重點關(guān)注政府數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)兩大類數(shù)據(jù),而在現(xiàn)實操作中這兩大類數(shù)據(jù)從根本上來說又主要是公民的個人數(shù)據(jù),那么,這些數(shù)據(jù)到底是誰的,誰可以使用,收益該如何分配,均是為落實該《意見》迫切需要解決的問題。筆者試從數(shù)據(jù)所有權(quán)、使用權(quán)和收益權(quán)三個方面構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)框架:


數(shù)據(jù)所有權(quán)方面

從數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈條來看,數(shù)據(jù)主要分為原始數(shù)據(jù)和二次開發(fā)利用數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)記錄的往往是空間物體或個人的初始信息,二次開發(fā)利用數(shù)據(jù)得出的一般是對空間物體或個人更為復(fù)雜和深入的分析結(jié)果。筆者認為,


1、原始數(shù)據(jù)屬于個人

個人數(shù)據(jù)權(quán)利包含兩種情況,一方面是近似于隱私權(quán)的信息人格權(quán),它所保護的是用戶個人尊嚴不受侵犯的法益,另一方面是近似于所有權(quán)的財產(chǎn)權(quán)益,其所反映的是用戶對其信息的J對控制,原則上可以比照所有權(quán)權(quán)能結(jié)構(gòu)來設(shè)置。


2企業(yè)享有衍生數(shù)據(jù)所有權(quán)

數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈中從事數(shù)據(jù)收集、存儲、管理、處理、挖掘、分析、展現(xiàn)、評價、交易等環(huán)節(jié)的企業(yè)對數(shù)據(jù)的占有是一種先驗的占有、理性的占有,包含自身對數(shù)據(jù)的利用意思、處分意思等等,同時也暗含對他人占有的禁止意思以及對他人的約束意思。在當前區(qū)塊鏈技術(shù)、數(shù)據(jù)清洗技術(shù)、用戶知情同意協(xié)議的共同作用下,這種占有將不會必然侵犯人們現(xiàn)有的權(quán)益如隱私權(quán)等,所以從這個意義來看,數(shù)據(jù)企業(yè)對衍生數(shù)據(jù)享有所有權(quán)是合理的。


3政府享有政府數(shù)據(jù)的歸屬權(quán)

政府數(shù)據(jù)往往牽涉社會公共利益,其權(quán)屬賦予不能簡單套用私法側(cè)重個體要素配置的理念,而要考慮要素的社會屬性。因此,將政府數(shù)據(jù)權(quán)屬規(guī)定為所有權(quán),由政府享有對這些公共數(shù)據(jù)的管理權(quán),同時通過政府履行數(shù)據(jù)公開義務(wù)滿足公眾對政府數(shù)據(jù)的需求,實現(xiàn)個體要素與社會要素的平衡。


數(shù)據(jù)使用權(quán)方面


1 數(shù)據(jù)使用需要以

合法的可利用的數(shù)據(jù)為前提

要明確數(shù)據(jù)使用權(quán)的客體是“數(shù)據(jù)”而不是個人信息權(quán)中的“信息”,數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)受到法律保護需數(shù)據(jù)具備可利用性,且數(shù)據(jù)須遵從合法性標準,并非所有的數(shù)據(jù)都能受到數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)保護。


2個人數(shù)據(jù)使用側(cè)重于

人格權(quán)的行使與保護

數(shù)據(jù)知情同意權(quán)是個人數(shù)據(jù)權(quán)利之起點,數(shù)據(jù)知情權(quán)同意的范圍應(yīng)包含個人數(shù)據(jù)的收集方式、收集內(nèi)容、存儲及處理方式等,同時也應(yīng)包括收集的目的、可能對個人產(chǎn)生的后果、以及明確的同意方式及同意效力的覆蓋階段。特別值得一提的是,在同意方式上應(yīng)當賦予個人可選擇性,如勾選允許收集的數(shù)據(jù)類型;個人數(shù)據(jù)修改權(quán)是數(shù)據(jù)在知情同意的情況下被收集后,賦予個人體現(xiàn)其自由意志的手段,其權(quán)利內(nèi)容體現(xiàn)為數(shù)據(jù)主體有權(quán)要求數(shù)據(jù)控制者無不當延誤地修改其不準確、不正當?shù)膫人數(shù)據(jù);個人數(shù)據(jù)的被遺忘權(quán)是用刪除其數(shù)據(jù)信息的手段捍衛(wèi)其人格利益的手段。


3企業(yè)數(shù)據(jù)使用

強調(diào)用權(quán)與限權(quán)的結(jié)合

從數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈可以看出,數(shù)據(jù)利益在不同階段呈現(xiàn)出不同的特點。從法律視角,“數(shù)據(jù)清洗”前,權(quán)利主體有用戶與數(shù)據(jù)收集企業(yè),利益訴求集中于用戶的數(shù)據(jù)人格利益與企業(yè)的數(shù)據(jù)財產(chǎn)利益;在“數(shù)據(jù)清洗”后,法律視角中的權(quán)利主體只有數(shù)據(jù)收集企業(yè)而利益訴求也只局限于數(shù)據(jù)財產(chǎn)利益。


數(shù)據(jù)收益權(quán)方面


數(shù)據(jù)收益權(quán)方面,應(yīng)該賦予三類主體用戶收益權(quán):


1政府數(shù)據(jù)收益權(quán)

政府數(shù)據(jù)在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的開放和共享上不應(yīng)以盈利為目的,但在提供數(shù)據(jù)的深度挖掘、分析適配、可視化等配套服務(wù)時可以適當收費,一方面可以彌補過程中投入的大量成本,另一方面也可激發(fā)政府開發(fā)數(shù)據(jù)打造服務(wù)型政府的積J性。


2企業(yè)的數(shù)據(jù)收益權(quán)

企業(yè)的數(shù)據(jù)收益權(quán)主要體現(xiàn)在經(jīng)濟利益的獲得,其理論是建立在數(shù)據(jù)所有權(quán)及數(shù)據(jù)使用權(quán)之上的。從經(jīng)濟學(xué)上看,數(shù)據(jù)交易的關(guān)鍵問題在于如何定價。企業(yè)數(shù)據(jù)交易的四種定價模式,即市場定價、平臺預(yù)設(shè)定價、協(xié)商定價、混合定價。


3個人參與分享數(shù)據(jù)紅利

享有數(shù)據(jù)收益權(quán)的主體是擁有原始數(shù)據(jù)權(quán)的用戶,數(shù)據(jù)企業(yè)可以對那些明示同意企業(yè)收集其信息的用戶提供一些除貨幣之外的免費增值服務(wù)。


  



戴瓊海院士:搭建腦科學(xué)與人工智能的橋梁

腦科學(xué)的發(fā)展將推動人工智能科學(xué)從感知人工智能到認知人工智能的跨越

“觸控一體化”的新型機械手指尖研究

機械手面臨的難點在于如何在柔性物體上施加可控的擠壓力,以及在非穩(wěn)定狀況下確保精確、穩(wěn)健的抓握與柔性指端操控

微信提出推薦中的深度反饋網(wǎng)絡(luò),在“看一看”數(shù)據(jù)集上達到SOTA

DFN模型綜合使用了用戶的隱式正反饋(點擊行為)、隱式負反饋(曝光但未點擊的行為)以及顯式負反饋(點擊不感興趣按鈕行為)等信息

基于腦肌融合的軟體康復(fù)手研究

軟體機械手充分利用和發(fā)揮各種柔性材料的柔順性,及其非線性、粘彈性和遲滯特性等在軟體手運動和控制中潛在的“機械智能”作用,降低控制的復(fù)雜度,實現(xiàn)高靈活性、強適應(yīng)性和良好交互性,在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域有重要應(yīng)用價值

情感分析技術(shù):讓智能客服更懂人類情感

智能客服系統(tǒng)中人機結(jié)合的服務(wù)形式,從五個維度總結(jié)和介紹情感分析技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用場景,包括情感分析算法模型的原理及實際落地使用方式和效果分析

AI也會遭遇瓶頸 解析人工智能技術(shù)的存儲性能需求

AI人工智能技術(shù)需要構(gòu)建強有力的IT基礎(chǔ)設(shè)施,人工智能的工作主要由采集、準備、訓(xùn)練和推理四部分組成,每個部分需要讀寫不同類型的數(shù)據(jù),工作負載也不盡相同,將給存儲設(shè)備帶來較大的挑戰(zhàn)。

自動化所提出神經(jīng)元群體間側(cè)向交互的卷積脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

基于梯度反向傳播的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)訓(xùn)練方法逐漸興起。在這種訓(xùn)練方法下,SNN能夠在保留神經(jīng)元內(nèi)部動力學(xué)的同時獲得較好的性能

基于激光雷達的SLAM(激光SLAM)研究

Cartographer跨平臺和傳感器配置,MC2SLAM實時激光里程計系統(tǒng),LeGO-LOAM種輕量級和地面優(yōu)化的激光雷達里程計和建圖方法,SUMA++開源的基于語義信息的激光雷達SLAM系統(tǒng)

學(xué)一個忘一個?人工智能遭遇“災(zāi)難性遺忘”,克服“失憶”有何良策

人工智能為什么會產(chǎn)生“災(zāi)難性遺忘”?目前,解決災(zāi)難性遺忘的方案有哪些?難點在哪?來看看專家怎么說
 
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