近日，“數據治理與隱私保護”高端研討會暨“網絡空間治理與數字經濟法治(長三角)研究基地”啟動儀式在北京國際會議中心舉行，會上發布一份《理解大數據：數字時代的數據與隱私》研究報告。這份研究報告是由開放型獨立研究機構羅漢堂與國內外一流經濟學家共同撰寫的，包括4名因開創信息經濟學而獲得諾貝爾經濟學獎的學者參與該報告撰寫的。研究報告對數據治理的熱點問題“數據治理與隱私保護”做出最新研究和解析。報告認為，數據要素最好的治理辦法，不是通過單一的所有權約束，而是通過在數據使用中的隱私保護去實現。我國11月1日生效的個人信息保護法，符合這一原則。
參與撰寫該研究報告的4名諾貝爾經濟學獎得主分別為：麻省理工學院經濟學教授本特·霍斯特羅姆(Bengt Holmström)、哈佛大學經濟學教授埃里克·馬斯金(Eric Maskin)、倫敦政治經濟學院經濟學教授克里斯托弗·皮薩里德斯(Christopher Pissarides)、斯坦福大學經濟學教授邁克爾·斯賓賽(Michael Spence)。
據羅漢堂總裁陳龍博士介紹，鑒于目前各界對數據隱私保護相關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全面平衡的經濟學分析框架，來幫助各方更好地理解相關問題，為未來的研究和政策制定提供參考。這份研究報告主要通過經濟學理論框架，具體是從信息經濟脫胎的數據經濟學角度，用一系列扎實且基于實踐的研究來分析大數據時代數據使用和隱私保護問題。研究報告回應了數據的價值、數據分享的風險和解決方案、數據治理的原則等數字時代最基礎也是最重要的問題，同時嘗試建立一套理解數據的整體性框架，為數據隱私和數據競爭等公共政策討論提供良好基礎。
數據使用與隱私保護的五個核心問題
中外經濟學家借助平臺數據優勢，對用戶使用小程序和APP的數據進行了大規模實證分析，嘗試用大數據更好地理解消費者的隱私行為模式。該研究報告對涉及數據使用與隱私保護的五個核心問題進行了研究，具體包括：
——數據要素在經濟生產中要發揮價值，就必須得到分析、流動和使用。在大數據時代，數據創造的價值不斷增長，然而隱私數據發生泄露和濫用的風險也在成倍增長。因此，單獨強調隱私數據的保護或利用數據的價值，而忽略另一方面的問題都是片面的，容易造成對數據理解的“盲人摸象”。例如過度強調保護，將忽略數據在流通中創造價值的本質，導致企業創新和合規的成本過高，讓數字經濟失去活力。因此我們需要建立一個基于本質的、整體的理解數據保護與利用平衡的框架。
——通過消費者使用小程序和APP的數據實驗發現，和其他國家一樣，一方面中國消費者對隱私非常重視，另一方面他們愿意分享自己的信息數據，來獲得現代化的移動數字服務。那些使用數字移動服務越多的用戶，對隱私保護的顧慮也越多。因此保護消費者不是單純地保護隱私數據，而是在提供服務的過程中，高效地保護個人隱私。概括起來，消費者有兩項關于數據的基本權益：一個是保護好個人隱私的權益，一個是通過分享數據而獲得產品和服務的權益。
——我國《數據安全法》的立法宗旨是規范數據處理活動，保障數據安全，促進數據開發利用。沒有數據流動就沒有經濟活動，因為信息交互是人類協同的基礎。以淘寶平臺的大數據實驗為例，當關閉以個人數據為基礎的推薦引擎后，可供消費者選擇的產品品類減少，市場參與度大大降低，導致點擊率下降77%，同時成交量也大幅降低。由于推薦只能集中在銷量最高的知名品牌上，中小企業受到的沖擊最大。
——數據和其他生產要素不同，本質上是非競爭性的，可以被無限次生產、擁有和使用。所以數據要素最好的治理辦法，不是通過單一的所有權約束，而是通過在數據使用中的隱私保護去實現。全球數據治理法規，包括歐洲的GDPR和我國最近出臺的個人信息保護法，都符合這一原則。但目前在法律法規執行過程中會遇到一些重要的挑戰，這些挑戰源自數據要素的復雜性。例如數據的被遺忘權(刪除權)，目前全球還沒有企業能很好地執行。
——數據是一種重要的生產要素，但是它只是生產要素的一部分，或者說商業模式的一部分。在企業競爭中，數據優勢不一定會形成長期的絕對競爭優勢，或產生限制競爭的結果。在中國市場，大量初創企業通過數字技術生態低廉的成本，獲得了不菲的市場份額，讓各個行業的競爭變得更加激烈，特別是在電商和移動支付領域。
如何緩解隱私風險?
盡管數據分享可創造巨大價值，但也存在風險。數據創造的價值越大，保護隱私和數據安全的緊迫性就越高。數據生命周期的每個階段，從收集到集成、從分析到應用，都存在數據泄露和隱私風險。個人有知曉和拒絕數據收集的權利，這是廣為接受的觀念，然而在現實中，要防止個人信息過度泄露和信息泄露是一個艱巨的挑戰。2017年全球數據外泄和遭竊取的記錄達到16億起，造成巨大的經濟損失，引發了消費者對隱私問題的極度擔憂。近年來，如Facebook和劍橋分析的數據濫用事件引發了社會的廣泛關注。
報告指出，當下社會關注的熱點是如何通過法規保護好隱私，而同樣需要關注和理解的是行業和企業的隱私保護措施。因為數據分享和運用是經濟活動不可分離的一部分，法規只能規定經濟活動的邊界，彌補市場失靈的部分。只有當行業和企業把個人隱私保護與數據安全作為商業的一個重要條件，并配置相當的機制和技術，才能真正實現目標。在這個維度上，全球很多行業和企業已經在做大量的探索。
報告總結了企業做好隱私保護的邏輯和實踐。簡而言之，有效保護隱私的邏輯，是將隱私工程化(Privacy Engineering)和隱私增強技術(Privacy-Enhancing Technologies，PETs)結合起來。隱私保護工程化，是指將個人隱私保護的法規和原則，融入產品設計中來開發和使用軟件應用。例如在用戶交互設計上，隱私工程可以加強用戶對隱私條款的理解，增強對敏感信息的控制。
隱私工程化可以應用到大數據生命周期的各個階段。在信息收集階段，企業必須獲得用戶的許可，并且必須遵循收集數據的必要性原則。在集成和存儲階段，企業處理數據前要過濾敏感信息。這些信息還可以加密，這樣即便出現數據泄露的情況，個人信息也不會被濫用。脫敏和加密后的數據，可以用于分析，了解消費者及其需求，并且在嚴密且持續的風險管理之下進行。還要可持續且高效地使用數據，企業要在隱私保護需求和用戶數據許可最小化之間取得合理的平衡，這樣才能既保護隱私，也不至于因為過分許可打擾用戶。用戶還應該保有個人信息的刪除權。
可以看到，隱私工程化意味著需要很多隱私保護技術，從而防止不可信或潛在惡意的數據收集者侵害用戶的隱私。例如多方計算技術(MPC)可以讓數據分析者從數據中提取有用洞察，卻不會泄露或回溯至原始數據。區塊鏈技術也可以通過對個人數據進行加密，降低隱私風險。這些技術的目的，是讓服務提供方進行大數據分析時，懂得客戶特性和需求，然而“不知道客戶是誰”“數據可用不可見”，從而更好地滿足客戶和數據相關的兩個權益。此外，隱私工程和隱私技術成本不菲，給初創公司和中小企業帶來更多挑戰。在多大程度上做好，能夠同時滿足消費者和生產者的需求，從而發揮數據作為生產要素的價值，同樣是值得整個社會討論的問題。
報告認為，從長期來說，食品安全以及飛行服務等行業的歷史經驗表明，假以時日，合理的機制設計和不斷完善的技術，可以在很大程度上緩解數據隱私和安全問題。就像吃很多東西不見得會中毒，頻繁乘坐飛機不見得會出事，數據分享的體量和隱私及數據安全并不是必須的取舍。當技術足夠強大、機制足夠合理時，今天看起來嚴重的隱私風險即便無法杜絕，也可以得到有效控制。(韓永軍)
