翟志勇｜数据信赖：人工智能时代的数据治理_数据_人工智能

2024-09-20 16:40:40 科技快讯

翟志勇，中国政法大学法学学士，清华大学法学硕士、博士，哈佛大学东亚法律研究中央访问学者（2008-2009），北京航空航天算夜学法学院副教授、博士生导师，社会法研究中央主任，中国科协-北航科技组织与公共政策研究院副院长。
紧张研究方向为法理学、国法学、数据法。
出版专著《国法的法理学》《从<共同纲领>到“八二宪法”》。
作为中国科协法律咨询专家，先后承担中国科协各种科技法律与政策研究项目，为“科创中国”供应计策咨询做事。
现在紧张在数据主权、安全与隐私领域，磋商数字时期的人类问题，重点关注赛博空间革命带来的多元主权实践，以及在此根本上形成的新的法律秩序。

翟志勇｜数据信赖：人工智能时代的数据治理_数据_人工智能科技快讯

数据相信：人工智能时期的数据管理

一、数据相信与数据保护

2021年2月24日，《麻省理工科技评论》发布了2021年“环球十大打破性技能”榜单，数据相信位列个中。
数据相信之以是入选，是为理解决一个现实抵牾和一个不平衡的权力构造。
这个抵牾是：一方面，数据经济的发展哀求数据共享和自由流利，特殊是人工智能技能的发展，对付大数据的广泛利用提出新的需求；另一方面，现行的数据保护制度不敷以办理数据共享和流利中的隐私和安全问题，这个现实抵牾须要一个新的办理方案。

现行的数据保护制度之以是无效，是由于始终存在一个不平衡的权力构造：个人对数据保护的力不从心与数据掌握者对数据的绝对掌握，是一个完备不平衡的权力构造，个人完备处于被支配的地位。
现行数据保护制度紧张对个体进行赋权，以GDPR为范例代表，这种个人权利模式假定了个人可以积极掩护自己的数据权利，但事实上个人要么无意愿，要么无能力，其结果只能依赖于数据监管部门自上而下的各种监管审查，监管部门和数据掌握者玩起猫住老鼠的游戏，监管的效果并不明显。

二、数据相信的模式

通过政府的监管来冲破上述不平衡权力构造的考试测验被证明是失落败的，或者说是效率不高的。
那还有其他办法吗？数据相信作为备选方案，逐步浮出水面，广义的数据相信有两种模式，一种是美国的信息受托人模式，一种是英国的数据相信模式。

2014年3月耶鲁大学法学院杰克·M.巴尔金在网上揭橥短文《数字时期的信息受托人》，认为“信息受托人观点有助于我们理解，我们如何在不违反第一改动案的情形下保护数字隐私。
”之后巴尔金教授进一步扩展这篇短文，2016年4月揭橥了《信息受托人与第一改动案》，系统阐述如何将“许多网络、剖析、利用、发卖和分发个人信息的在线做事供应商和云公司应视为面向其客户和终极用户的信息受托人”，以此来调和个人隐私保护和个人数据的网络、剖析、利用、发卖和分发之间的抵牾。

在巴尔金提出“信息受托人”（Information Fiduciaries）这个观点后，美国学界、实务界和国会做出了积极的回应，并沿着这条路线做了大量磋商。
特殊值得一提的是，2018年12月，十五名民主党参议员依据巴尔金的信息受托人理论，提出《2018年数据保护法案》（Data Care Act of 2018），该法案哀求在线做事供应商在处理用户数据时答允担各种信息受托人任务。
这里要特殊把稳的是，回到前面提到的不平衡的权力构造，巴尔金的“信息受托人”不是创设一个独立第三方，而是给数据掌握者施加分外的相信责任，以此来平衡个人数据主体和数据掌握者之间不平衡的权力构造。

但相信制度发源地的英国，并未接管这种构想，英国提出了完备不同的数据相信构想。
2016年6月剑桥大学机器学习研究专家尼尔•劳伦斯教授揭橥《数据相信可以减轻我们对隐私的担忧》，以NHS-Google DeepMind涉及160万名患者的数据共享交易为例，提出数据相信的构想：“一个代表其成员利益管理成员数据的共同组织。
”也便是说，数据主体将他们的数据搜集起来，集中交给一个相信机构管理，通过相信章程规定数据共享的条件，相信机构代表数据主体与数据利用者进行会谈，掩护数据主体的隐私、安全亲睦处。
“法律机制将使每个相信机构能够在会谈中确定数据主体的优先利益。
通过整理数据，相信基金本身将成为权力掮客，即数据掮客。
受托人成为个人利益的守护者。
通过建立相信章程实现对受托人的监督”。

但真正是数据相信从理论走向实践的，是戴姆·温迪·豪（Dame Wendy Hall ）和杰罗姆·佩森蒂（Jérôme Pesenti）教授联合发布的《发展英国的人工智能家当》，对英国人工智能发展做出独立审查报告。
人工智能的发展，自然离不开大数据的共享和运用，如果办理数据共享和运用中的隐私和安全问题，并使得干系各方都能从中获益，这份报告提出了数据相信构想。
“为了促进持有数据的组织和希望利用数据开拓人工智能的组织之间的数据共享，政府和行业该当供应一个开拓数据相信的项目——经由证明的和可信的框架和协议——以确保交流是安全和互利的。
”

三、数据相信的试点

受到《发展英国的人工智能家当》的引发，开放数据研究所联合英国政府人工智能办公室和创新英国（Innovate UK），从2018年12月到2019年3月进行三个数据相信试点项目，包括：第一，开放数据研究所与荒野实验室技能中央互助，探索数据相信是否有助于在环球范围内打击造孽野生动物贸易。
第二，开放数据研究所与the Greater London Authority (GLA) 和the Royal Borough of Greenwich (RBG)互助，探索数据相信模式是否支持城市数据共享。
第三，开放数据研究所与Waste & Resources Action Programme互助，评估当前英国在供应链中用来跟踪食品摧残浪费蹂躏的程序，识别各种利益干系方之间共享数据的勉励和障碍，末了设计和评估可复制的法律和管理构造模式，可以被环球利用来衡量食品摧残浪费蹂躏情形。

试点得出的结论之一是，数据相信是非常情境化的，每个数据相信都有独特性，因此无法从试点项目中总结出一个或几个成熟的数据相信模式，每一个数据相信都须要在详细情境之中确定极其繁芜的法律构造，但在数据相信的生命周期中，还是有一些可识别的阶段，以及在每个阶段可能须要采纳的事情。
报告认为一个数据相信的生命周期至少包含以下六个阶段：范围（Scope）、共同设计（Co-design）、启动（Launch）、运作（Operate）、评估（Evaluate）、终止（Retire）。

试点得出的结论之二是，数据相信是非常情景化的，并没有统一的模式，当下和未来可能采纳的数据相信模式及相应的法律架构包括：传统的法律相信模式（Traditional legal trust model）、条约架构模式（Contractual framework model）、公司模式（Corporate model）、公共模式（Public model）、团体利益公司模式（Community interest companies model）。
没有任何一种法律构造可以适用于所有数据相信，每个数据信赖都须要自己的、单独设计的法律构造，由于每个数据相信的数据情形以及潜在的利益干系方都是不同的，利益干系方包括数据的供应者（包括未来的和目前未知的数据供应者)、数据用户(现在的和未来的）、数据权利所有者、数据主体以及更广泛的潜在的"大众年夜众。

一种好的数据相信法律构造，该当是最能平衡利益干系方利益的构造，就目前的情形来看，报告优先推举条约模式和辅之以条约模式的公司模式。
条约模式更适宜小型的大略的数据相信，特殊是在利益干系方之间已经有了基本信赖的情形下，比如医院和研究职员之间就医疗数据建立的相信。
而公司模式更适宜大型的繁芜的数据相信，由于有公法律和成熟的公司管理模式可以援用，但由于数据相信的繁芜性，还须要辅之以干系的条约以处理分外的问题。

大略总结一下，英美两国发展出两种不同的数据相信构想，美国是“信息受托人”构想，英国是“数据相信”构想，两者都有非常深厚的普通法上的相信理论与实践背景。
“数据相信的不雅观念依赖于英国和美国等普通法法域的这种理念：任何对数据有权利的人，都必须承诺为受益人的利益，而不是为他们自己的利益来管理数据。
”不过，英美学者并不认为数据相信只适用于普通法系，他们在构想数据相信时，均着眼于在不同法系的普遍适用。
这里补充说一下，Fiduciary源于拉丁语，意思便是trust，这个词在受托人（trustee）的职责中起着重要浸染。
现在Fiduciary和trustee基本上可以互换利用，常日描述受托人与受益人之间的法律关系的各个方面。
因此“信息受托人”和“数据相信”的差别只能在详细的语境中区分，不能通过发fiduciary和trustee两个词的含义来区分。
不过它们之间有个决定性的差别，“信息受托人”中没有作为数据相信人的独立第三方，而“数据相信”中特殊强调这个独立第三方的浸染。

四、数据相信在我国的发展

我国正在制订《个人信息保护法》和《数据安全法》，人工智能技能的快速发展更是提出新的寻衅，如何能兼顾数据利用与数据隐私和数据安全？如何能冲破数据主体和数据掌握者之间不平衡的权力关系？是这两部法律要处理的核心问题，数据相信或是可选择的管理机制之一。
客不雅观而言，美国的“信息受托人”对中国的借鉴意义有限，对付数据掌握者的强监管，更适宜的模式可能是同属大陆法系的欧盟模式，由于“信息受托人”非常强地依赖于普通法上的相信法传统，但这在大陆法系是匮乏的。
然而英国的数据相信理论与实践，对中国有主要的借鉴意义，至少在两个方面可以探索数据相信的可行性：

第一是数据流利和交易，由于数据所有权难以确立，在数据新型财产权构建过程中，数据相信可以悬置所有权问题，基于个人或企业的数据财产权柄设立数据相信，同时通过第三方管理和隐私打算等技能手段，确保数据流利和交易过程中的隐私保护和数据安全；

第二是公共数据的管理，作为生产要素的大数据中很大一部分是政府节制的公共数据，这些数据具有巨大的经济和社会效益，如何在确保隐私和安全的情形下开放给全社会利用，目前国家和地方政府都在探索中，从英国的数据相信试点来看，分行业分领域针对不同的公共数据设立不同类型的公共数据相信或容许以作为一种考试测验。

目前数据相信还在试点过程中，仍有待在详细实践中办理制度设计问题，上海市正在制订《上海市数据条例》，可以考虑试行数据相信制度，为数据交易和公共数据利用供应一种新的数据管理机制。

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