作者 / 吴剑霞
来源 / 智合
奔往冰球所向,而非冰球所在。
——Wayne Gretzky
这位得到2857分的职业冰球选手,至今保持美国职业冰球最高进球纪录,被誉为冰球世界上唯一的一个“大帝”。而他之所以能做到这一点,是因为他能预知赛场上的形势,并准确地判断场上其余11名球员在未来几秒钟内的位置。
在源远流长的法律界,这种预判能力也会带来令人兴奋的改变。
“法律+科技”界的教父级人物Richard Susskind曾预言,技术将对法律工作的各个方面进行分拆,形成行业性的深度分工合作:资深律师将花时间在法律服务中更加高阶的部分,其他将交由第三方,真正实现法律服务效率与质量的双重提高。事实确实也正在向这个方向发展。
壹
“核心+外围”,
打造数据安全服务中心
2018年7月,华东政法大学教授高富平以高级合伙人的身份加盟华诚,担任华诚数据法律和知识产权服务团队的负责人。
数据的资产属性使得数据法律业务具有渗透性,仅靠一个团队无法解决所有的相关法律问题;但若是将其拆分到不同业务领域,又很难清晰划分边界。因此,华诚的数据法律和知识产权服务团队采用“核心+外围”的方式,选择6位在个人数据保护、网络安全、信息合规、反不正当竞争等业务领域拥有资深经验的律师作为核心成员,再加上华诚各条业务线的代表律师作为对接人,形成“去中心”化数据安全法律服务中心。
这个数据法律和知识产权服务团队的成立,恰是高富平加入华诚的重要原因。
2013年,高富平预感到了大数据的热潮,开始着手钻研个人数据;在此之前,其主要研究非个人数据。“我把相关的国际方面的制度、法律文件都找出来进行翻译和梳理。越深入越发现,数据问题盘根错节,想要厘清就必须研究透彻,所以2014年我辞职专攻数据研究。”
在2014年卸任华政知识产权学院院长之前,高富平已经做了十年院长,更是从事了二十多年的学术研究工作。从物权到知识产权,从电子商务到数据信息,高富平厘清了其底层逻辑就是人类社会有价值资源的利用问题。之所以卸任,又在4年之后决定择一家律所加入,也与高富平对研究的“痴”脱不开。
随着研究的云开月明,高富平意识到数据业务若只停留在理论层面而没有实践,无法发挥它的价值。此时,高富平思忖着找一家优秀的律所完成价值转化。
连续三年上榜钱伯斯“顶级知识产权律师事务所”的华诚很早就关注数据法律服务,其管理层认为这将成为知识产权业务新的服务增长点。早在两年前,华诚已经进行了很多数据信息方面的布局和积累。“在长期的法律服务市场耕耘中,华诚也意识到数据在法律服务上将出现一个需求爆发的增长点,我们希望利用多年知识产权业务经验优势开拓数据法律服务。” 华诚主管合伙人钱军亮如是说。
若只是基于律师的实务经验积累,则会在未来性和前瞻性的思考上相对欠缺,钱军亮认为,“高老师植根数据研究,是一个强有力的学术知识后盾,也有很多承接政府以及企业的政策咨询项目的经验,可以给予我们很多思考性的拓展和更丰富视角的扩充。”
理论遇上实务,研究结合实践,高富平与华诚一拍即合。
从法学理论界的学者转身成为法律实务界的律师,这个概括并不完全适用高富平。“我从一开始做研究就一直在和企业打交道,所做的课题研究恰恰都是解决实际问题的。学术研究积聚的深度理解和洞察会让我在进行法律运用和把握时更得心应手,这也是学者在某一领域沉淀研究多年再转变做律师的一些优势。”
贰
企业应该如何利用数据?
做好数据合规
在当下的人工智能环境里,数据已经成为企业的核心资源之一,很多互联网公司的最终资产形态就是数据。作为法律人,我们要思考的不仅仅是如何保护个人数据,更要思考如何保护企业对于数据的利用。
国外的数据保护主要侧重于个人的基本权利保护,但我国还在防范个人身份信息被滥用的层面,而且保护方式比较“简单粗暴”。
“我国的数据收集使用必须经过个人同意,如果未经个人同意,使用人可能要承担行政处罚甚至刑法责任。把个人同意与否作为合法与否的唯一判断标准太过于单一。”华诚高级合伙人高富平在接受智合采访时强调,保护个人信息的最终目的不是拒绝数据使用,而是要在尊重个人权利的前提下促进个人信息的有效使用。现在一刀切的规则,反而在一定程度上阻碍了合理利用。
今年刚刚生效的《一般数据保护条例》(General Data Protection Regulation,简称GDPR)以标准高、要求严而闻名。饶是如此,取得用户的“同意”也并不是处理用户数据的唯一依据,另外设置了如“为履行数据主体作为一方的合同所必需,或者数据处理是在订立一项合同前为依据数据主体的要求采取特定行为所必需”“为保护数据主体或另一自然人的重大利益所必需”等5种情形。
实践中,收集、拥有数据阶段的风险并不大,问题往往出现在数据的存管和使用环节。这些环节的控制非常重要,但因涉及诸多法律,需要更多的配套制度去应对。
于企业而言,最重要的就是做好数据合规。华诚的做法是,首先对企业数据流中的业务流程数据信息进行诊断,根据企业所涉及的数据类型、应用场景进行勾勒,制作出既能体现其业务流程又能体现出其应用场景的数据图谱。其次,根据企业业务流程进行安全评估,提示其中的风险点,建议应采取哪些措施应对风险。
人工智能时代下,企业正面临着三大问题:
1
如何应对个人信息保护问题?
2
如何厘清当下法律对于数据保护的规制?
3
如何从顶层设计对数据使用作出使用规划?
这些问题的答案,尽在“第一届华诚论坛暨人工智能法律及知识产权保护国际峰会”。
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