從傳統產權到數據產權_風聞
商政见闻-2019-07-04 19:38
在中國兩千年曆史中，私有產權一直與中國傳統的至高無上的皇權概念，比如皇帝、天下直接相牴觸、相違背。雖然從宋朝開始百姓可以在市場交易土地使用權，但從百姓到宰相，土地的最終控制權都歸於皇帝。上千年以來，中國文明中沒有不可侵犯的私有財產的概念，沒有個人權益的概念，也沒有爭取個人權益的事實基礎。與世界上其他國家現代化的歷程相比，從戊戌變法開始，中國在一百多年的現代化努力中遇到的困難都與中國傳統上私有產權的孱弱、人的基本權利的孱弱、私法（民法）的缺失密切相關。
從執法的角度看，在沒有司法獨立的情況下，任何法律都無法公正地執行。因此，只有在司法獨立的情況下，討論與隱私權相關的法律問題才有意義。而這個問題不解決，毫無疑問會成為中國人工智能發展，以及數字經濟發展的基本障礙。這個障礙會有多嚴重還需要繼續觀察。
政府和市場關係的基本認識
在人工智能領域，中美是全球應用發展最多的兩個國家。現在有一種聲音，認為中國這種政府主導的國家創新制度，有助於人工智能整個產業的發展。比如中國公司可以充分利用自己收集的各種各樣的數據來訓練他們的模型。而在西方國家，因為對個人數據的保護太過嚴格，企業拿不到那麼多、那麼全面的數據。技術專家都明白，在算法和計算能力相同的情況下，數據的優勢意味着潛在的機器學習的優勢。對數據的限制，導致機器學習發展的弱點。
讓我們回到1929年。當時，美國發生了至今人類歷史上最大的一次金融危機，導致整個西方國家陷入長達10年的經濟蕭條，並且引發了第二次世界大戰。西方國家在危機中艱難度日的時候，正是蘇聯計劃經濟剛剛建立的時候。整個世界面臨着這樣一幅圖景：一邊是整個西方世界的衰退和危機，另一邊是蘇聯經濟的高速增長。在1930年代，不少人看好蘇聯模式。在蘇聯率先發射人造衞星的年代，甚至很多經濟學家都誤以為蘇聯建立的斯大林模式的國有經濟更加優越。
1960年，時任蘇聯共產黨領導人的赫魯曉夫，在紐約聯合國總部非常驕傲地向全世界宣佈：社會主義的高速發展最終會埋葬資本主義。他説的埋葬並不是靠戰爭，而是靠和平競賽，靠社會主義經濟的高速發展。因為在1950年代和1960年代的時候，蘇聯經濟的發展速度遠遠超過美國和西歐。但是，眾所周知的結果是，赫魯曉夫的預言並沒有實現。斯大林模式的經濟制度為經濟發展製造的不可逾越的障礙，是導致蘇聯最終崩潰的基本因素之一。
將國有製為基礎的經濟和市場經濟兩者相比較，在過去的一百多年裏，我們可以相當清楚地看到兩個基本事實：第一，世界上所有發達經濟體毫無例外的都是以私有制為基礎的市場經濟。第二，世界上所有的國有制經濟都毫無例外地是低效率的，尤其在革命性的創新方面。而這最終導致垂垂衰敗。蘇聯和東歐的崩潰，充分印證了這一點。
哈耶克與今天的命題
上世紀30年代末到40年代初，哈耶克、米塞斯與蘭格、勒納之間有一場針對市場社會主義的著名論戰。這場論戰催生了哈耶克那本著名的《通向奴役之路》。哈耶克在書中討論的就是蘇聯這種國有制統治經濟。他的論斷是，國有制經濟剝奪了公民的私有產權，不僅導致低效率，而且破壞經濟的創新能力，進而一定會阻礙經濟的長期發展。
哈耶克寫這本書的背景，是在第二次產業革命，電氣化大發展、無線電廣播電視電影大發展、計算工具包括計算機開始發展的時候。當時在西方，很多工程師和科學家誤認為人類有能力全面規劃人類的未來。他們誤認為，科學家們掌握了科學的手段，可以更好地決定全社會的命運。因此，如果把產權集中在政府手裏，由科學家和經濟學家來規劃、組織和運作，一定效率最高。哈耶克對這個問題做了條分縷析的剖析，指出這是個致命的錯誤。但是在那個年代，很多人並不認為哈耶克的觀點令人信服，而認為哈耶克不過是一個極端自由派，或者極端右翼的知識分子。
時過境遷。當計劃經濟的弊病被全世界看得清清楚楚，人們才發現哈耶克早就把這一切説得明明白白。今天人們講到人工智能和數字經濟的時候，面對的問題和其性質與哈耶克當年討論的命題雖然不是完全相同，但也是密切相關的。
數據的產權是誰的
當我們明確了政府和市場的關係之後，在今天，我們面臨的一個具體的問題是：當數據成為一種資產，數據的產權是誰的？
過去，人們討論私有產權通常指的是有形資產。在人工智能時代，資產的概念得到了延伸和擴充：數據也是一種資產。但這並不是全新的問題，數據作為一種無形資產也享有有形資產同樣的地位。當數據的產權是在每一個個人的手裏，初看去，這樣極度分散的數據好像為資產的整合帶來了困難。就如同建設高速公路，如果土地的產權全部是分散的個人產權，那麼建設一條高速公路會很麻煩：要和所有個人解決整合資產的問題，意味着在整合個人資產的過程中面臨着無數的困難。但是不能整合全部個人資產，高速公路就建不了，開運河開不了，建鐵路建不了，造橋造不了，怎麼辦？
保護隱私是保護社會發展的基本問題
關於保護隱私的立法，歐盟早在2016年就出台了《通用數據保護條例》（General Data Protection Regulation，簡稱GDRP），而美國相關的法律則至今還在辯論之中。在對隱私權沒有相應的法律保護，同時又高速發展的美國，產生了去年曾經沸沸揚揚的Facebook數據泄露醜聞。一家叫做“劍橋分析”（Cambridge Analytica）的英國公司，以性格測試的方式收集超過5000萬Facebook用户的信息，進行美國選民心理檔案的商業化，有效地干預了2016年美國大選。這意味着人們的私有財產在不知情的情況下被人利用了。
與保護個人隱私相關的法律，一個重要的基本前提是，法律對私人數據的保護，是保護人的基本權利，是維護社會的基本秩序。那種認為保護私人數據是多餘的，最好應該交給政府來控制的觀點是完全錯誤的。
最好的法律一定是一方面保護私人對數據擁有的權利；另一方面，在保護的前提下，能夠幫助私人交換這些數據。能夠交換數據權，才使得它能夠被整合。這和有形資產的管理模式是一模一樣的。如果私有產權不能夠交換，就使得資產無法整合，那麼整個社會就會裹足不前。
對於大量的私人數據如何在市場上交換，如何整合等一系列的問題，目前人們還沒有充分認識。在缺少基本認識的情況下，歐盟匆忙推出了那部法律並從2017年開始執行。它可能不是最合適的法律，有可能阻礙數據的整合和交換。這樣做的後果可能降低了全社會的福利。
如何在保護隱私的情況下同時增加社會福利？這是整個法律和制度層面的一個重大的基本問題。對中國來説問題會更加棘手：在保護有形資產的私有產權的問題上尚存在重大缺陷的基礎上，新生的問題會給社會帶來更大的壓力。因此，民眾、媒體，政府、立法者應該意識到，在傳統的亟待解決尚未解決的問題上有重要缺陷的時候，切不要誤認為缺陷是優點，不要把存在的困難誤認為是優勢。這種誤解有可能帶來重大的災難性的後果。
新技術：大躍進還是慢一點解決問題
當一項新技術出現的時候，當人們擔心它給社會帶來負面影響的時候，政府是應該大力推動新技術的發展還是應該慢下來面對問題呢？當質疑的聲音迫使你慢下來、迫使你面對社會上的顧慮的時候，政府應該慢下來面對問題。但是慢下來決不是説什麼也不幹，而是要讓各種信息充分釋放。比如説，人工智能的工程師，即便他是圖靈獎得主，也不會事先就知道人工智能給全社會帶來什麼樣的影響。因此，要在發展的過程中，讓所有質疑的聲音都發布出來，並且被全社會聽到。
作為經濟學家，我們知道的是，可以設計很多機制來幫助獲得信息，而信息是最終做出正確決策的基本依據。最簡單的一個機制就是邀請所有利益相關者來辯論。當人們不能或無法辯論的時候，科學家和經濟學家就沒有決策的依據。在沒有反映社會利益的充分辯論，在沒有紮實的依據的情況下，即便是一羣諾貝爾獎獲得者來決策，也於事無補。
比如Facebook的數據泄露醜聞。我們可以相信Facebook從老闆到工程師都是好心，沒有任何的歹念，扎克伯格本人也是無辜的。但是當一個公司壟斷了這些數據，又不懂得需要小心保護和如何保護，自然就會惹出天大的麻煩。怎麼能幫助你預防捅婁子，那就得有利益相關者，有懂行的人，不斷提出各種要求。所以表面上看，辯論和質疑等等可能像是阻礙新技術的發展，但是歷史經驗表明，這些信息的揭示和披露過程，這些發展過程中的“阻礙”，全都是必要的。這就是為什麼民主社會是引導技術發展的動力。只有在民主的社會里，在持續辯論的社會中，新技術才能在健康的環境裏向前發展，而不是一股腦的不受控制的大躍進式的快速發展。
第一次產業革命時期，蒸汽機問世後不久，人們想到把它放到移動設備上來提高效率。最容易想到的、最容易操作的移動設備就是船，而且最直接最顯然的應用就是在倫敦，因為倫敦當時沒有足夠的橋，人們過河的交通方式是人工的輪渡。但是蒸汽機一裝到船上，立刻激發了輪渡工人的強烈抵抗。
英國是發明蒸汽機的國家，英國使得蒸汽機能在全世界普及，但在當時，第一個阻礙英國普及蒸汽機在船上應用的城市就是倫敦。照今天人們的想法，是不是在英國遇到阻礙，乾脆繞開它，去一個沒有阻力的地方，讓蒸汽機快速發展就萬事大吉了？不是的。實際發生的事情是，在遇到障礙後，新技術的企業主開始和所有的輪渡工人談判，簽訂賠償合同，從此以新技術的收益補償受到損失的輪渡工人，才為蒸汽機在移動設備上廣泛使用奠定了穩定的社會基礎。
人工智能面臨的是同樣的問題。大量的工人要因此而失業，他們的顧慮是完全正確的。解決方案就是僱主和勞工兩邊談判，一直談到雙方能接受為止，而絕對不能簡單的去壓制甚至摧殘某一些人的利益。
沒有任何人是全面先知先覺的，沒有任何人能夠事先就完整地知道一切。我們唯一清楚知道的是有很多人在人工智能時代會受到損失。這些人應該也必須發出自己的聲音。關鍵是，他們的訴求需要得到相應的賠償，社會才是穩定的。令人擔心的是，高度集權的社會可能會壓制一方的利益，於是新技術有可能製造出社會不穩定。沒有社會的穩定，技術也沒辦法發展；或者即便技術大躍進了，卻給社會帶來巨大的問題和困難。
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