重视数据产权制度设计 加快建设数字中国******
作者:唐树源(上海杉达学院法学系教师、数字商务研究中心副主任)
党的二十大报告指出,要加快建设网络强国、数字中国。数据作为新型生产要素,对于数字中国的建设具有基础性价值。2022年12月,中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称《意见》),对数据产权、数据要素流通和交易制度、数据要素收益分配制度及数据要素治理制度作出部署。数据作为新型生产要素,对于整个数字经济的发展都有着关键性价值,厘清数据产权制度是构建数据基础制度的基础性工作。
数据产权制度的关键性问题
要素市场运行的前提是产权配置清晰,产权不清的数据资源必然会限制数据市场的流通和交易。有关数据产权问题,早在2017年,习近平总书记就强调“要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度,完善数据产权保护制度”。有关数据产权的讨论,需要关注如下几点关键性问题:
第一,有关数据产权的立法规定散见于各地政策性文件中,国家层面尚无统一的立法规定。特别是在2021年之后,各地有关数据要素的政策性文件出台较多,而数据产权的内容主要分散在各类文件中,各地的规定也有所不同。主要存在各地政府“自我赋权”“模糊处理”“规定不全面”等问题,这也就促使此次《意见》的出台,明确了数据产权制度的重要性,对理论界和实务界都有着定分止争的作用。接下来从国家层面制定数据产权相关的统一性规定已经非常必要,尤其是在《意见》的指引下细化数据确权的制度性内容是当务之急。
第二,数据确权不应只有所有权的确立,而应当构建符合数据独特属性的权属体系。当前国内外研究数据产权主要局限在所有权的问题上,这将不利于数据要素的市场运营和交易。数据具有有限排他、可分割、动态调整和技术依赖的独特属性,不能等同于石油等自然资源的确权思路,更不应当停留在所有权的层面。因而此次《意见》提出的数据确权治理路径是“三权分置”的数据产权运行机制,充分考虑到了数据的独特价值,更好地平衡了数据权属与市场应用发展。
第三,构建数据分类分级确权授权使用机制。《意见》提出要“探索建立数据产权制度”,其中包括“建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度”,说明数据产权不能“一刀切”。从分类上看,数据可以分为公共数据、企业数据和个人数据,每一类数据相关联的主体和内容都是不同的。如公共数据的主体涉及面更广,不同阶段会有不同的参与主体,权属的确立就更难,但公共数据的开放又更为重要,所以平衡两者之间关系的难题就摆在了决策者面前。同时,各类数据的授权机制同样重要并有所不同,这无疑增加了数据产权制度的复杂性。平衡好数据各类权利保护并兼顾效率最大的结果是数据产权运营的重要追求。
构建“三权分置”的数据产权运行机制
《意见》提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权‘三权分置’的数据产权制度框架”,这是接下来数据产权确立的核心内容。对于此项较新的治理机制,需要注意理解如下问题:
一方面,“数据资源持有权”是基于数据所有权特殊性的分离权利。所有权、持有权、经营权、使用权、占有权等都是产权体系中重要的构成,持有权不同于使用权和经营权,更加突出对数据资源的掌控,是脱离于所有权的分离权利。之所以设立“数据资源持有权”,本质上也是因为数据资源所有权的不确定性。
另一方面,数据“三权”的分工和定位是不同的。 “数据资源持有权”是对于数据资源的掌控权利,如个人对个人所有的数据持有权,公司对公司所有数据的持有权,公共管理部门对公共管理服务中产生数据的持有权。“数据加工使用权”是对于数据的加工处理活动的使用权利,持有并不代表着有权对数据进行加工处理,在数据授权加工中尤为明显,因而使用权所涉及到的主体就更为多元。“数据产品经营权”是对于数据产品的经营性权利,数据从一开始的资源形态,经过加工处理,最后形成为数据产品,可以经营并产生收益。随着数据交易市场的快速发展,未来各类数据产品会更加多样和丰富,这也容易引发市场竞争的垄断和不公平性,因而更加公平、开放的数据产权运行机制是十分必要的。
建立数据产权制度需要同步解决的问题
当数据不确权,就会限制数据的流通交易,而当数据产权机制确立后,随着数据广泛流通使用,势必会遇到其他方面的各类问题,如各方权益保护、安全、合规等方面的难点问题,需要重点对以下几个方面加以关注:
第一,健全数据要素权益保护制度。数据相关的权益保护主要包括数据财产权益和人格权益的保护。针对不同类型的数据保护内容是不一样的,如个人数据重点在于隐私保护与个人信息保护,企业数据的重点在于商业秘密与知识产权保护,公共数据较为复杂,可能同时包含个人数据和企业数据的内容。随着数据交易运营的快速发展,多方主体参与会使得各方权益保护更为重要。同时,数据也会经历动态发展的过程,针对不同时期的数据权益保护也不尽相同,实践中需要更加细化不同流程和阶段,并进行分类分级保护。
第二,重视数据全流程合规能够更好保护数据产权。数据产权制度的确立本质上就是从根源上划清各方主体的数据权益,确保数据运行的合规。此次《意见》指出要“建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度”“完善数据全流程合规与监管规则体系”“ 统筹构建规范高效的数据交易场所”。当前,数据合规已经逐步被重视并引入企业实践中,此后的数据合规需要结合“三权分置”的数据产权运行机制全面梳理并总结,明确各方权利和责任。以数据合规为契机,全面开展数据产权保护工作是较好的切入点,有助于建立起公平、经济的数据要素流通和交易环境。
第三,安全是数据全流程的底线原则,数据产权制度也需要动态调整,适应数据市场的发展。此次《意见》指出要“统筹发展和安全,贯彻总体国家安全观,强化数据安全保障体系建设,把安全贯穿数据供给、流通、使用全过程,划定监管底线和红线。”数据产权制度本质上是根据数据独特产权属性而创立的,当数据要素市场需要更合适的产权制度的时候,当前的数据产权制度进行不断调整也是必然的。这当中首要保障的就是安全底线,安全体现在数据权属、内容、技术、载体等层面,也贯穿于数据交易、授权、加工、开放、共享等全过程。有了安全的保障,使得数据产权制度更加坚固,数据要素的市场活力方能够充分释放。
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******
聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?
本报记者 时斓娜
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全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。
产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。
人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。
“真正像人类一样聊天交流”
“我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。
随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。
中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。
实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。
创新交互为AIGC带来新启发
随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。
以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。
在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。
目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。
“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。
商业化落地需克服技术和伦理问题
尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。
中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。
“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。
在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”
在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)