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数据生产力:新动能新治理——首届“2035数据治理论坛”在京举办

发布时间:2021-07-31   浏览次数:

  近年来,数据在经济社会中的价值和作用日益突出,并得到了国家政策的大力支持和鼓励。一方面是数字经济高速发展,数据价值日益凸显,另一方面则是数据要素市场的构建亟待突破,数据治理领域也存在着诸多热点和难点问题有待厘清。为深度认知数据在生产关系和生产力重构中的作用,研讨这一具有理论意义、政策意义和实践意义的重大命题,由中国信息化百人会主办,阿里研究院、北京信百会信息经济研究院、新华网承办的“2035数据治理论坛”,于9月5日在北京举办。50余位来自中国科学院、中国社科院、中国工程院、国务院发展研究中心、国家行政学院、国家信息中心、清华大学、中国信通院、毕马威、阿里巴巴等学术界、产业界的专家学者、一线实践者,参加了本次会议。会上,数据生产力课题团队正式发布了《数据生产力:新动能,新治理》研究报告,系统阐释了“数据生产力”的内涵、特征和作用。与会20多位专家学者,围绕数据生产力和数据治理等议题展开了深度研讨,阿里巴巴等企业分享了数据治理的前沿实践。聚焦数据要素和数据治理,汇聚国内顶级专家,本次论坛的成功举办,推动了社会各界对数据生产力和数据治理的深度认知。

  由中国信息化百人会主办,阿里研究院、北京信百会信息经济研究院、新华网承办的“2035数据治理论坛”在京召开

  党和政府高度重视数据在经济社会发展中的重大作用。2019年十九届四中全会首次将数据与劳动、资本、土地、知识、技术、管理等生产要素并列,2020年中共中央、国务院在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中,进一步提出要“加快培育数据要素市场”。

  “数据生产力”课题组组长、中国信息化百人会执委、阿里研究院副院长安筱鹏等专家学者,在会上联合发布了《数据生产力:新动能,新治理》研究报告。报告认为,数据生产力是在“数据+算力+算法”定义的世界中,知识创造者借助智能工具,基于能源、资源以及数据这一新生产要素,构建的一种认识、适应和改造自然的新能力。从数字经济、数字社会的现状来看,数据生产力的四个基本要素已初步具备:

  新技术基础:数据+算力+算法。从数据来看,今天的数据是在线产生的数据,是活数据。发掘数据价值的技术成本大大降低,数据可以用于全局流程及价值优化,并实现真正的数据业务化,产生新的社会经济价值,如蚂蚁小贷、芝麻信用等。从算力来看,2006年之后,云计算开始加速成为类似于水电一样的公共基础设施服务。拥有几十万台甚至是数百万台服务器的“超大规模数据中心”,2019年全球已超过500个,是2015年的两倍。从算法来看,以“阿尔法狗”等为代表在近年来也取得了重要进展。

  新劳动主体:从体力劳动者、脑力劳动力到知识创造者。数据生产力本质是释放人的创造性和实现全面发展。工业时代以产业工人、脑力劳动者为主体,而数据生产力的主体,则是自我驱动、自我管理、工作方式更为自主的知识创造者。

  新生产工具:从手工工具、能量转换工具到智能工具。数字技术替代和延伸了人类的感觉、神经、思维等器官,创造出了新的生产工具,香港牛魔王管家婆资料大全2020,即智能工具,包括有形智能装备和无形的软件工具。

  新生产要素:从土地、能源、资源到数据。在数字经济时代,对数字化信息的获取、占有、控制、分配和使用的能力,成为一个国家经济发展水平和发展阶段的重要标志。

  报告认为,数据生产力时代最本质的变化,是实现了生产全流程、全产业链、全生命周期管理数据的可获取、可分析、可执行。从数据流动的视角看,数字化解决了“有数据”的问题,网络化解决了“能流动”的问题,智能化则解决了“自动流动”的问题。从创造价值的方式来看,数据生产力创造价值的方式,与技术、土地、劳动、资本等过往生产要素都有所不同,如果说技术对土地、劳动、资本产生的是乘数的激发效应,那么数据对技术、土地、劳动、资本则产生了指数化的赋能效应。数据生产力创造价值的基本逻辑,是面向赛博空间以算法、算力推进隐性数据和知识的显性化,将数据转变为信息,信息转变为知识,知识转变为决策,由此在数据的自动流动中化解复杂系统的不确定性。

  报告认为,数据生产力成为人类改造自然的新型能力,意味着多个方面的重大改变,如:人类改造自然从直接走向间接,从能量转换工具走向智能工具,从劳动者走向知识创造者,从能源资源走向数据新要素,从经验决策走向基于“数据+算法”的决策,从他组织走向自组织,从产品分工走向知识分工,从小规模协作迈向数亿人的全球实时协作等。

  中国信息化百人会成员、中国科学院大学网络经济与知识管理研究中心主任吕本富发表致辞

  数据生产力的高速发展,呼唤与之相应的生产关系也即数据治理加速变革。与会专家指出,近年来我国数据治理积极探索,取得了若干成效,但同时,以下七个问题仍然有待创新突破。

  从意识和思维看,数据治理需避免“超前立法”或“问题失焦”,并对未来创新保持开放与敬畏。工业时代的“红旗法案”限制了英国汽车工业的创新发展,汽车的出现也让马匹给城市带来的污染变成了“假问题”。同理,今天所谓的“数据垄断”等话题,其实是忽视了工业互联网、物联网即将产生的更大规模数据;今天脱离“数据+算力+算法”的框架去讨论数据,也是非常片面的。

  从原则看,数据治理需注重“保护与开发平衡并重。”被过度保护的要素,很难发挥其应有的价值,因此也要着重促进数据开发,保护市场主体的积极性和创造性。

  从主体或领域看,数据治理需避免“顾此失彼”,而应各主体之间平衡并重。比如,IDC曾预测,2025年数据产生的主体将由个人转移到企业,届时企业产生的数据量将占到总量的60%。但一段时间以来,个人信息保护和国家数据安全都是主流和热点议题,作为数据记录和利用主体的企业数据权益则少有关注。

  从监管看,我国数据治理的监管方式、力度、流程等有待创新。如,监管体系中以政府部门单向管理为主,行业协会有待发挥更大作用。政策流程上,鉴于GDPR给欧盟科技企业带来的负面影响,应充分评估数据政策的经济社会影响。此外,数据监管的战略目标和价值主张等深层问题,数据处理主体的责权利等问题,也都值得关注。

  从社会氛围看,围绕数据的“保护论”和“价值论”有所偏颇和失衡。行业协会、数字科技企业、媒体等,应采用各种方式,提高个人的数据保护意识和保护能力,同时也应重点传播“数据生产要素、数据生产力、数据的价值创造”等内容,以利于社会各界准确、全面、深入地理解和拥抱数据时代。

  从研究视角看,要聚焦研究数据的产权、隐私、要素市场等难题,但也要避免从概念到概念,而是要到鲜活的产业实践中,综合性、全局性地去研究数据价值创造的机理。

  从发展路径看,我国在探索数据治理的进程中应避免“言必称GDPR”等现象,而应立足国情自主探索。过去20年来,我国数字经济已经在多个领域实现了全球领先,我国包容开放的数字经济监管框架也为世界所称道,因此,既要有国际视野,同时更要从我国经济、产业和文化等国情出发去自主探索。

  数据治理领域存在着“数据滥用、泄露”等热点问题,存在着数据权属、跨境流动等难点难题,同时更有价值导向、伦理观念等底层问题。其中不少问题都处于“两难”甚至“多难”的选择困境,如何抉择?

  基于广泛深入的研究和探讨,在首届2035数据治理论坛上,与会专家的多项共识终于一点点浮现和汇聚。

  在理念上,应坚持推动数据的自由安全流动以实现共享发展。数据的价值在于使用和流动,与数据生产力相适应的数据治理,首先应当能够激励全社会更好地沉淀数据和使用数据。

  在原则上,“保护与开发并重,多主体平衡一致”等得到了广泛认可。在数据治理中应重视价值追求,也要综合评估企业的合规成本、消费者的接受程度以及社会福利最大化等。

  在治理机制上,应坚持市场主导下的协同治理。可充分发挥行业共识、标准、公约等的作用,推广企业数据应用和数据治理的最佳实践。这一市场主导、多方参与、自下而上的方式,应是数据治理的基本机制。

  在监管上,应借鉴过去20年我国数字经济发展的成功经验,继续采取包容审慎、面向未来的监管框架,为创新留下足够空间。比如应看到,未来IoT万物智联环境下,高度数据化将成为所有社会主体的基本生存环境,这必将影响到对个人信息保护等的界定。再如,类似区块链、联邦学习、安全多方计算等新技术的发展,也必将为今天的治理难题提供全新的解决方案。

  在研究上,应促进跨学科、跨领域的交流研讨,并深入调研和推广一线企业的优秀治理实践。数据生产力和数据治理,作为全球重大议题,有赖科技、法律、经济、管理等多领域的研究者携手合作。同时,还应深入一线企业,深入调研数据应用和治理的最佳实践,如阿里巴巴的大数据打假、城市大脑等。数据生产力方兴未艾,数据治理也在各方的积极探索中一点点突破。2035数据治理论坛,将携手各界专家和企业家等,通过研讨、报告、活动等多种方式,共同推动数据生产力和数据治理议题的深化与突破。

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