文| 石月 信通院互联网法律研究中心研究员
候文兴 信通院互联网法律研究中心实习生
数据规则（data rules）对数字经济时代的经济和社会治理产生重大影响：第一，治理数据的规则对经济体利用机器学习的能力有重大影响。能够利用大量高质量数据的行业，将能够更好地利用机器学习这项技术。第二，数据规则对社会和个人权利也有重大影响，决定了谁可以监视你的生活以及基于什么理由。数据规则可能对权利产生重大影响，如尊重私人生活的权利、保护个人数据的权利和不受歧视的权利。第三，考虑到经济、社会和意识形态的影响，数据规则可以对经济和社会的运作产生地缘政治影响。
2021年11月，美国大西洋理事会发布《机器学习的数据规则：欧洲如何在降低风险的同时释放潜力》报告。报告指出，人工智能技术的优势已经成为中美战略竞争的一个关键方面，这种竞争还延伸到管理人工智能系统的全球规则相关领域。欧盟在私人投资、专利申请和数据市场增长等关键人工智能指标方面已经落后于中国和美国。随着中国和美国开始改革各自的法律、管理结构和管理资源，加速人工智能技术的发展和部署，欧盟面临着巨大挑战。鉴于数据在开发创新人工智能系统中扮演着至关重要的角色，报告重点关了注机器学习背景下的数据治理问题，为欧洲决策者提供了一系列行动建议。
一是利用欧盟规模效应。公共部门数据具有巨大的商业和研究潜力，欧盟单一市场的规模提供了汇集数据资源的机会。然而，欧盟需要解决欧洲各国的分散式开放数据规则，以及程序的复杂性，并在适当的隐私保护技术和保护措施的基础上，实现对敏感数据的有限访问。欧盟需要统一技术数据标准（technical data standards），增加可用于创新的数据数量，并降低为机器学习准备数据的复杂性和成本。包括：根据立法建立欧盟数据服务机构，创建公共数据空间，使其作为一个窗口，以单一或兼容的格式和许可证授予对跨越多个司法管辖区的数据集的访问权，就获取敏感数据的条件向欧洲公共机构提出建议；建立欧盟技术数据标准注册中心，以提高透明度，促进欧盟机构使用的各种标准的共享，提高互操作性；建立行业专家委员会，推荐首选的技术数据标准。
二是平衡经济自主与开放。欧盟由于数据传输的相对缓慢而面临被排除在全球价值链之外的风险。为了解决这一问题，欧盟委员会应制定新的机制，使欧盟企业能够参与全球数据价值链，并解决欧盟立法中的分歧。促进云数据存储和处理服务的多样化，为欧洲企业提供具有竞争力的云服务，简化数据传输方面的规则并尽量减少法律模糊性，消除访问数据的壁垒，提供企业投资高质量数据集的激励措施。具体包括：一是寻求云服务提供商和工业云用户的额外投资，并确保新兴的立法提案不会给云服务提供商带来重大监管负担。二是澄清在传输数据时的责任和所有权。三是优先与在个人数据保护方面与欧洲价值观相同的全球创新中心进行数据保护充分性谈判，以便将数据转移到欧盟以外，包括在SchremsII决定之后与美国探索解决方案。四是在计划的“公共数据空间”立法中，在行业层面考虑不同的数据访问问题，针对特定行业的商业模式、公共利益和经济敏感性，规定特定行业的数据访问义务，使平台和主导企业与其他企业共享数据。五是建立一个包括行业、国家标准组织、拟议的欧洲数据创新委员会和竞争主管部门在内的协商机制，以便在技术和市场结构发生变化时定期审查部门数据获取规则的适用性。
三是保护基本权利。欧盟可以通过降低数据保护的合规成本和法律不确定性，使数据用于创新和保护隐私，同时投资于机器学习技术的研究，以减少对大量个人数据的需求。欧盟还可以通过改革数据保护和反歧视法律，加强执法能力，通过机器学习减轻基于数据分析的歧视。具体措施包括：与欧洲数据保护委员会和国家数据保护机构协调，就将《通用数据保护条例》适用于机器学习提供更详细的指导；加强对隐私保护技术研究的投资，以充分保护个人数据，同时促进机器学习的发展，包括与美国等国家合作；与欧洲议会和成员国合作，在新的欧盟人工智能立法中为数据管理标准提供更具体的要求，以降低歧视风险；向国家数据保护机构和其他相关机构提供充足的财政和人力资源，并协调建立新执法机构；通过欧盟-美国贸易和技术理事会加强跨大西洋合作，缩小美国和欧盟在降低机器学习数据带来的偏见和歧视风险方面的差距。
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