法律缺失，中国人工智能大数据发展障碍反思

国内对数据隐私及权益的粗放式监管保护方式，究竟会让中国人工智能企业在利用海量数据AI开发方面具有原始竞争力，还是会将它们带入歧途？

来源/策略律师

庞大的数据资源使得社会经济生活的各个领域开始了量化进程。人类对未来的把握和胜算，逐渐依靠于数据被有效存储的同时在需求场景中迅速挖掘和交换。在小数据时代，数据越大越有价值；而在人工智能的大数据时代，数据越大，价值越小。

2016年4月14日，欧洲议会投票通过了商讨四年的《一般数据保护条例》（GDPR，General Data Protection Regulation），该条例已于2018年5月25日正式生效。新条例的生效意味着欧盟对个人信息保护及其监管达到了前所未有的高度，堪称史上最严格的数据保护条例。为此有人认为“通过限制数据流动和增加法律风险，GDPR将给人工智能行业带来一股冷风。如果说数据是算法需要大量食用的饲料，那么欧洲也许正在配给供应其最宝贵的大宗商品…… 几乎完全不受隐私忧虑桎梏的中国人工智能企业，在利用海量数据方面将具有原始竞争力。”

其实大数据价值实现的核心是信任。严格的法律保护能够建立足够的社会信心，促进数据在各个商业主体间快速且充分流动，为新产品和新产业的孵化创造空间，这是一个良性循环的生态系统。在欧洲，总体的信任程度比中国要强，基于GDPR其大数据发展因此能够走在前面。GDPR将会在人工智能等新技术的结合应用发展方面提供坚实的基础。

我们看下GDPR的几个条款内容：

1. 管辖范围（第3条）

该条例适用于：

1

住所在欧盟的数据控制者、处理者；

2

住所虽然不在欧盟的数据控制者、处理者，但是其在向欧盟内数据主体提供商品和服务的过程中（无论是否需要付费）处理了欧盟内数据主体的个人数据，或对数据主体进行监测；

3

住所虽然不在欧盟的数据控制者，但在根据国际条约欧盟成员国法律适用的地方。

2. 处理个人数据的原则（第5条）

处理个人数据应当：

1

合法、正当、透明；

2

处理数据的目的是有限的；

3

仅处理为达到目的的最少数据；

4

确保数据准确、时新；

5

储存数据的期限不得长于为达到目的所需的时间；

6

采取技术和管理措施以保护数据的安全；

7

数据控制者有责任并应能够证明其做到了以上几点。

3. 合法处理数据（第6条）

至少满足以下中的一项，处理数据才是合法的：

1

数据主体同意了为特定目的处理其数据；

2

处理数据是为签订或履行合同所需的；

3

处理数据是为遵守法定义务所需的；

4

处理数据是为了保护数据主体或其他自然人的至关重要的利益；

5

处理数据是为了公共利益或行使政府授予的权力；

6

处理数据是为追求数据控制者的合理利益，但不得损害数据主体的利益。

由以上条款可以清晰看出严苛的数据权益及隐私保护法规在表面看确实是限制了数据经济的发展活力，但在人工智能时代的大数据经济的基础不再是底层数据信息量，而是基于算法加工后的块数据及其流通交换增值价值。因此在人工智能时代的大数据经济发展，势必需要明确且严苛的数据保护及流转法规。然而随着无人驾驶、城市大脑和模块政府等应用场景的发展，大数据作为这些场景最重要的基础，如果不能让庞大数据资源通过计算和交互真正转化为智慧和财富，那么数据驱动、计算驱动和场景驱动下云脑时代的到来时，我们会终究被时代所淘汰。

因此人工智能时代下的大数据发展必须是在智能数据算法等技术充分发展的同时有相应法律规制的跟进才能真正让大数据经济在社会生活中大放异彩。我国现阶段虽然在《消费者保护法》、《网络安全法》、《民法总则》等法规中对个人信息及隐私保护方面有所涉及，可并未对数据权益从宪法的基本权利属性到物权法的权利基本属性区分，更没有从个人信息让渡与授权、保护机制、技术手段、企业社会治理责任等多维度多视角地进行保护立法，至今没有形成在数据保护及数据权益流转方面的法规体系。

这方面我国立法无论在战略还是战术层面都已经滞后，而目前除了积极呼吁推动相关立法，还可考虑在法律服务实践中通过个案实践不断补充立法暂缺不足，以在限制条件下最大限度弥补人工智能时代下的大数据保护法律缺失。

为此，笔者以法律服务为视角建议从以下三个方面积极推动我国的大数据法律保护：

1、将法律服务重点逐步从保护涉及国家秘密、个人信息和商业秘密的数据资源向健全数据安全等级保护、风险测评、应急防范、数据权益交换等方向侧重，让法律服务同频人工智能时代的大数据发展需求。

2、将大数据法律服务从传统的需求侧向供给侧转换，积极探索并帮助建立国内互联网信息企业主体自律发展路径，在现有立法环境下通过行业自律规范建设服务推动大数据企业的健康发展。

3、互联网信息产业相关的领域技术迭代迅速，法律规则的发展往往难以跟上技术进步的步伐，帮助市场主体，通过具体司法个案，来推动数据信息行业的生态繁荣，建立妥当的司法实践使用规则，并及时对滥用行为加以制止。同时将这些个案数据进行智能化的大数据处理并实现这一领域的智能案例查询和智能法律服务。