1.1?數(shù)據(jù)要素的發(fā)展歷程

1.1.1　數(shù)據(jù)1.0時(shí)代

為了深入理解數(shù)據(jù)要素，讓我們將時(shí)鐘往前撥一撥，回顧一下“前數(shù)據(jù)要素時(shí)代”。實(shí)際上，在數(shù)據(jù)要素成為焦點(diǎn)之前，我們所討論的數(shù)據(jù)主要面向技術(shù)領(lǐng)域，側(cè)重于信息處理和業(yè)務(wù)應(yīng)用。

在信息處理層面，數(shù)據(jù)可以視為一種信息技術(shù)資源，如軟件定義存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理、大數(shù)據(jù)運(yùn)維技術(shù)等，主要考慮的是如何有效、彈性地構(gòu)建、管理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施，以支撐后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析；而在業(yè)務(wù)應(yīng)用層面，數(shù)據(jù)被當(dāng)作應(yīng)用的原始輸入和所需資源，經(jīng)加工、處理形成面向特定場(chǎng)景的知識(shí)庫(kù)或算法，如數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)，常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景有反欺詐、人臉識(shí)別等。

我們查閱了國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)的不同定義，發(fā)現(xiàn)定義眾多。例如，維基百科給出的定義如下：數(shù)據(jù)（Data）是一組離散或連續(xù)的值，用于表達(dá)信息（Information），或描述數(shù)量、質(zhì)量、事實(shí)、統(tǒng)計(jì)等基本含義，還可能是用于形式化解釋的簡(jiǎn)單序列符號(hào)（Symbol）。

數(shù)據(jù)可以是一段文字，也可以是一張圖片，還可以是一個(gè)視頻。從最終呈現(xiàn)的視角來(lái)看，數(shù)據(jù)就是一組離散值或連續(xù)值的集合，因而數(shù)據(jù)本身沒(méi)有意義，數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)解釋?zhuān)↖nterpret）后才有用處，經(jīng)過(guò)解釋的數(shù)據(jù)就變成了信息。

更進(jìn)一步，如圖1-1所示的DIKW金字塔，其中的D、I、K、W分別代表數(shù)據(jù)（Data）、信息（Information）、知識(shí)（Knowledge）和智慧（Wisdom）。DIKW金字塔是信息管理和知識(shí)管理領(lǐng)域的一個(gè)經(jīng)典框架，用于描述從數(shù)據(jù)到智慧的轉(zhuǎn)化過(guò)程。DIKW金字塔自底向上，每層的容量變小，但重要度、洞察度和預(yù)測(cè)力不斷變強(qiáng)。

圖1-1　DIKW金字塔

從人類(lèi)認(rèn)知的角度來(lái)看，數(shù)據(jù)是金字塔最底層的信息處理的原始輸入，是我們觀察這個(gè)世界的客觀事實(shí)的記錄值，而經(jīng)過(guò)人類(lèi)加工的信息、知識(shí)和智慧已經(jīng)超越了數(shù)據(jù)本身。

從信息技術(shù)的角度分析，我們所討論的數(shù)據(jù)是DIKW金字塔在基礎(chǔ)設(shè)施層面的投影。比如，我們稱(chēng)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中的文件為靜態(tài)數(shù)據(jù)（Data At Rest），而將網(wǎng)絡(luò)中實(shí)時(shí)傳輸?shù)闹辈ヒ曨l稱(chēng)為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（Data In Transit）。在這些場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)是信息、知識(shí)和智慧的載體。

在本書(shū)中，當(dāng)我們討論數(shù)據(jù)安全時(shí)，必然涉及各種“數(shù)據(jù)”字樣的概念，這其實(shí)或多或少地關(guān)聯(lián)到了信息或知識(shí)維度而非簡(jiǎn)單的原始數(shù)據(jù)。盡管我們通常統(tǒng)稱(chēng)它們?yōu)椤皵?shù)據(jù)”，但在不同的場(chǎng)景或語(yǔ)境下，該詞所表達(dá)的含義是不同的，相應(yīng)地，我們采取的處理方式和處理維度也不盡相同。就如我們?cè)谡務(wù)摂?shù)據(jù)安全方案時(shí)，有的機(jī)制關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全，有的機(jī)制關(guān)注應(yīng)用安全，還有一些關(guān)注的是業(yè)務(wù)安全，原因就在于這些技術(shù)所針對(duì)的“數(shù)據(jù)”本身處在不同的維度。比如，API數(shù)據(jù)安全技術(shù)需要關(guān)注作為應(yīng)用層業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)載體的傳輸模式；再如，數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)、敏感數(shù)據(jù)識(shí)別等技術(shù)需要關(guān)注某行業(yè)的領(lǐng)域知識(shí)和法律規(guī)定。

在數(shù)據(jù)1.0時(shí)代，企業(yè)的業(yè)務(wù)部門(mén)應(yīng)該關(guān)心如何存放、處理和清洗數(shù)據(jù)，或如何利用預(yù)處理完的數(shù)據(jù)建模來(lái)解決特定的業(yè)務(wù)問(wèn)題。數(shù)據(jù)治理部門(mén)應(yīng)該關(guān)心在滿足合規(guī)性和易用性的前提下，如何在數(shù)據(jù)生命周期內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)監(jiān)管和數(shù)據(jù)質(zhì)量提升等。更進(jìn)一步地，數(shù)據(jù)安全部門(mén)或負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)安全的團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該站在DIKW金字塔的基礎(chǔ)設(shè)施層面，關(guān)注隱私合規(guī)和數(shù)據(jù)載體安全。此時(shí)，整個(gè)環(huán)節(jié)的利益相關(guān)方（決策者、執(zhí)行者、使用者和受益者等）主要集中于企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)部門(mén)、數(shù)據(jù)治理部門(mén)、信息化支撐部門(mén)、信息安全部門(mén)、審計(jì)部門(mén)、風(fēng)險(xiǎn)合規(guī)部門(mén)等[1]。數(shù)據(jù)作為企業(yè)的資源是不會(huì)隨意對(duì)外公開(kāi)的[2]，自然也就不會(huì)有其他外部的參與方或利益相關(guān)方。

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[1]在強(qiáng)監(jiān)管的行業(yè)，業(yè)務(wù)部門(mén)外相關(guān)的數(shù)據(jù)治理工作復(fù)雜，因而企業(yè)會(huì)設(shè)立獨(dú)立的數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)和組織架構(gòu)，以負(fù)責(zé)企業(yè)整體的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全和其他數(shù)據(jù)相關(guān)工作，該團(tuán)隊(duì)可以是跨部門(mén)的，也可以設(shè)置為數(shù)據(jù)治理部，或由數(shù)據(jù)中心承擔(dān)相關(guān)職責(zé)；而在非強(qiáng)監(jiān)管的行業(yè)，企業(yè)的數(shù)據(jù)治理通常由業(yè)務(wù)部門(mén)和信息安全部門(mén)負(fù)責(zé)。

[2]當(dāng)然也有例外，如一些金融集團(tuán)本身存在復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu)，集團(tuán)外的科技公司也會(huì)使用集團(tuán)數(shù)據(jù)，此時(shí)的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)安全就會(huì)比較復(fù)雜。

1.1.2　數(shù)據(jù)要素時(shí)代到來(lái)

2019年10月31日，中國(guó)共產(chǎn)黨第十九屆中央委員會(huì)第四次全體會(huì)議通過(guò)《若干重大問(wèn)題的決定》，首次在中央層面確定數(shù)據(jù)可以作為生產(chǎn)要素參與分配。

2020年4月，中共中央、國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)》，將數(shù)據(jù)列入生產(chǎn)要素，并提出了“加快培育數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)”。

至此，數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)成為自土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)之后的第五大生產(chǎn)要素。數(shù)據(jù)在信息知識(shí)載體的基礎(chǔ)上，正式具備了生產(chǎn)要素的屬性。

在數(shù)據(jù)要素時(shí)代，數(shù)據(jù)資源的經(jīng)濟(jì)價(jià)值在生產(chǎn)環(huán)節(jié)被數(shù)據(jù)加工者深度挖掘，形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品（如數(shù)據(jù)集、報(bào)表、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)應(yīng)用等）；數(shù)據(jù)產(chǎn)品在分配、流通、消費(fèi)等環(huán)節(jié)被視為一種新型資產(chǎn)，可用于財(cái)富重分配，最終釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。這個(gè)數(shù)據(jù)要素化的過(guò)程如圖1-2所示。

圖1-2 數(shù)據(jù)要素化的層次圖

因而，數(shù)據(jù)要素時(shí)代的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的要素化，也就是將數(shù)據(jù)視為人們?cè)谏a(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中所需的資源或輸入。

當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生良性作用時(shí)，其成功便成為必然；若該技術(shù)還能與經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密結(jié)合，那么它所帶來(lái)的時(shí)代紅利將無(wú)限擴(kuò)大。在一個(gè)每天新增海量數(shù)據(jù)、每個(gè)人都生產(chǎn)和消費(fèi)各類(lèi)數(shù)據(jù)的時(shí)代，數(shù)據(jù)要素化帶來(lái)了生產(chǎn)效率的提升和社會(huì)財(cái)富的增加。

近年來(lái)，生成式人工智能（AIGC）大熱，其背后的大模型搭載了海量參數(shù)，讀取了海量數(shù)據(jù)，從而表現(xiàn)出驚人的智能水平。在此過(guò)程中，算力、算法和算據(jù)（計(jì)算數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)稱(chēng)）缺一不可。以云計(jì)算為關(guān)鍵技術(shù)的算力基礎(chǔ)設(shè)施已然成熟，因預(yù)算限制，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始使用公有云的GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理單元）租賃服務(wù)進(jìn)行模型微調(diào)和推理；以大模型為代表的各種人工智能算法日新月異，解決了各領(lǐng)域越來(lái)越多的問(wèn)題；而處于最后一環(huán)的數(shù)據(jù)，特別是高質(zhì)量、面向特定行業(yè)的標(biāo)記數(shù)據(jù)，目前是制約各行各業(yè)智能化服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素。因而，將數(shù)據(jù)要素化，通過(guò)經(jīng)濟(jì)手段提升數(shù)據(jù)流通和匯聚的規(guī)模與質(zhì)量，能極大地提升我國(guó)生成式人工智能基座模型和各類(lèi)知識(shí)庫(kù)的性能。

誠(chéng)然，目前在學(xué)術(shù)和立法層面，關(guān)于數(shù)據(jù)要素的確權(quán)、流通、治理仍存在諸多討論，監(jiān)管機(jī)構(gòu)、交易所和企業(yè)在實(shí)踐數(shù)據(jù)要素化方面尚未形成成熟的標(biāo)準(zhǔn)做法，公眾對(duì)數(shù)據(jù)要素化的理解還處在初級(jí)階段，且這個(gè)領(lǐng)域依然存在各種不確定因素，遠(yuǎn)沒(méi)有進(jìn)入快車(chē)道。

縱然還存在各種不確定因素，但不可否認(rèn)的是“數(shù)據(jù)要素”這一新時(shí)代已不可阻擋地到來(lái)了。數(shù)據(jù)要素化的價(jià)值，考慮到司法、技術(shù)和行業(yè)實(shí)踐的不成熟，短期內(nèi)被高估了，但考慮到數(shù)據(jù)要素與各行各業(yè)結(jié)合后在智能化、自動(dòng)化水平上的極大提升，長(zhǎng)期看又絕對(duì)被低估了。

1.1.3　數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)要素的關(guān)系

數(shù)據(jù)要素時(shí)代強(qiáng)調(diào)如何在社會(huì)生產(chǎn)、生活中使用數(shù)據(jù)，并與其他要素結(jié)合，進(jìn)而發(fā)揮出更大的價(jià)值，創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

如前所述，數(shù)據(jù)是生成信息的輸入和所需資源，數(shù)據(jù)要素是社會(huì)生產(chǎn)的輸入和所需資源。雖然都是“輸入和所需資源”，但這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)顯然不同。數(shù)據(jù)是面向信息技術(shù)領(lǐng)域的，而數(shù)據(jù)要素是面向經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域的。

可以說(shuō)，數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)要素的基礎(chǔ)，包括人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在內(nèi)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)據(jù)要素化的底層技術(shù)支撐。數(shù)據(jù)要素則是數(shù)據(jù)在社會(huì)活動(dòng)中的價(jià)值外在體現(xiàn)，數(shù)據(jù)加工者根據(jù)生產(chǎn)目標(biāo)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求，利用各類(lèi)算法與數(shù)據(jù)結(jié)合，得到蘊(yùn)含知識(shí)和智慧的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。如果某類(lèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以交易，那么它們就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

從研究領(lǐng)域來(lái)看，數(shù)據(jù)是信息技術(shù)領(lǐng)域的一個(gè)概念，而數(shù)據(jù)要素超越了該領(lǐng)域，已經(jīng)延展到了經(jīng)濟(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、法學(xué)領(lǐng)域。讀者可以訪問(wèn)中國(guó)知網(wǎng)（下文簡(jiǎn)稱(chēng)知網(wǎng)），在主題中搜索“數(shù)據(jù)要素”，將研究論文按照學(xué)科分類(lèi)，如表1-1所示（數(shù)據(jù)截至2024年5月14日）。除了計(jì)算機(jī)學(xué)科，數(shù)據(jù)要素還涉及政治、行政、證券、經(jīng)濟(jì)、金融和法律等，絕大部分的研究是2020年以后的，且每年的研究論文數(shù)量成倍增長(zhǎng)，可見(jiàn)該領(lǐng)域的研究涉及面廣、研究者眾、學(xué)科交叉復(fù)雜。

表1-1　知網(wǎng)上“數(shù)據(jù)要素”研究論文的學(xué)科分類(lèi)

為何數(shù)據(jù)要素這么復(fù)雜呢？原因在于“數(shù)據(jù)要素”與多個(gè)領(lǐng)域相關(guān)。

首先，數(shù)據(jù)要素是一種生產(chǎn)要素，該術(shù)語(yǔ)屬于經(jīng)濟(jì)學(xué)范疇。生產(chǎn)要素是指社會(huì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中所需的各類(lèi)資源。在最早的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中，重農(nóng)學(xué)派將生產(chǎn)過(guò)程解釋為人口中參與階級(jí)間的互動(dòng)。在農(nóng)業(yè)社會(huì)，最重要的生產(chǎn)要素是土地。后來(lái)發(fā)展到資本主義社會(huì)，古典經(jīng)濟(jì)學(xué)派在土地的基礎(chǔ)上增加了資本和勞動(dòng)力兩大生產(chǎn)要素。經(jīng)濟(jì)學(xué)家亞當(dāng)·斯密在其代表作《國(guó)富論》中提出，“無(wú)論在什么社會(huì)，商品的價(jià)格歸根結(jié)底都可以分解為勞動(dòng)、資本和土地”，形成了“生產(chǎn)要素三元論”。

進(jìn)入現(xiàn)代社會(huì)，隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)占主導(dǎo)地位，企業(yè)家或組織也被一些學(xué)者納入了生產(chǎn)要素的范疇。19世紀(jì)末，西方經(jīng)濟(jì)學(xué)家馬歇爾在其著作《經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》中將組織列為第四大生產(chǎn)要素，提出了“生產(chǎn)要素四元論”。

當(dāng)前，各類(lèi)創(chuàng)新技術(shù)快速發(fā)展，技術(shù)也被視為一種生產(chǎn)要素（當(dāng)然，技術(shù)本質(zhì)上也屬于勞動(dòng)的一部分）。

進(jìn)入21世紀(jì)后，數(shù)據(jù)作為第五大生產(chǎn)要素被凸顯。數(shù)據(jù)已經(jīng)脫離了其他生產(chǎn)要素，具備獨(dú)特的價(jià)值，可見(jiàn)信息、知識(shí)和智慧這些數(shù)據(jù)衍生品正在發(fā)揮越來(lái)越大的作用，成為人類(lèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要基礎(chǔ)。

其次，數(shù)據(jù)要素的確權(quán)、跨境問(wèn)題涉及復(fù)雜的法律法規(guī)。例如，《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見(jiàn)》（又稱(chēng)“數(shù)據(jù)二十條”）提到了建立數(shù)據(jù)資源持有權(quán)、數(shù)據(jù)加工使用權(quán)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)權(quán)等分置的產(chǎn)權(quán)運(yùn)營(yíng)機(jī)制。如何界定給定數(shù)據(jù)集的相關(guān)產(chǎn)權(quán)？這既是明確法律細(xì)則和司法實(shí)踐的問(wèn)題，也是技術(shù)領(lǐng)域需要突破的難點(diǎn)。考慮到數(shù)據(jù)的易復(fù)制和易修改，需要在源頭建立確權(quán)登記機(jī)制和流程，并具備從數(shù)據(jù)流通路徑上對(duì)數(shù)據(jù)片段進(jìn)行溯源和跟蹤的能力。

2024年3月，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室頒布了《促進(jìn)和規(guī)范數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)規(guī)定》，明確了數(shù)據(jù)在跨境流動(dòng)過(guò)程中所涉及的數(shù)據(jù)安全評(píng)估、個(gè)人信息認(rèn)證管理等要求。這些要求如何得到執(zhí)行，還涉及組織架構(gòu)、流程管理、技術(shù)支撐等方方面面。

再者，數(shù)據(jù)入表需要考慮企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)和存貨計(jì)算，這涉及會(huì)計(jì)學(xué)；而數(shù)據(jù)要素的進(jìn)一步推廣又需要自頂向下制定政策，這涉及政治和行政學(xué)。

最后，數(shù)據(jù)要素化的核心是將數(shù)據(jù)變現(xiàn)，也就是要充分考慮實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和業(yè)務(wù)需求。2024年1月4日，國(guó)家數(shù)據(jù)局等17個(gè)部門(mén)聯(lián)合發(fā)布《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃（2024—2026年）》，提出了數(shù)據(jù)要素要賦能智能制造、智慧農(nóng)業(yè)等重點(diǎn)行業(yè)，從而將數(shù)據(jù)要素與各行各業(yè)聯(lián)系起來(lái)。可以預(yù)見(jiàn)，隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)要素相關(guān)的研究和實(shí)踐將如同IT技術(shù)一樣，拓展到更多行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域，成為一種普遍的價(jià)值增長(zhǎng)途徑。

1.1.4　數(shù)據(jù)要素的發(fā)展

隨著人工智能，特別是AI大模型的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)的價(jià)值已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可。無(wú)論是出于國(guó)家間人工智能戰(zhàn)略競(jìng)爭(zhēng)，還是出于利用數(shù)據(jù)提升生產(chǎn)效率和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，很多國(guó)家都開(kāi)始制定數(shù)據(jù)賦能經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的戰(zhàn)略。

1．中國(guó)數(shù)據(jù)要素的發(fā)展

近年來(lái)，數(shù)據(jù)要素的發(fā)展可謂迅猛，下面我們從互聯(lián)網(wǎng)關(guān)注度、學(xué)術(shù)研究、國(guó)家頂層設(shè)計(jì)和組織架構(gòu)等方面進(jìn)行分析。

從互聯(lián)網(wǎng)關(guān)注度來(lái)看，數(shù)據(jù)要素?zé)岫确脚d未艾。筆者在百度指數(shù)、巨量算數(shù)（今日頭條的數(shù)據(jù)平臺(tái)）和Google Trends上搜索了“數(shù)據(jù)要素”，得到圖1-3～圖1-5，可見(jiàn)數(shù)據(jù)要素的關(guān)注度在2023年之前并不高，但此后開(kāi)始激增。這或許能印證數(shù)據(jù)要素的整體發(fā)展趨勢(shì)：起步晚，關(guān)注度高，發(fā)展快，但落地尚早。

圖1-3　“數(shù)據(jù)要素”的百度指數(shù)

圖1-4　“數(shù)據(jù)要素”的頭條關(guān)鍵詞搜索指數(shù)

圖1-5　Google Trends上“數(shù)據(jù)要素”的熱度

從學(xué)術(shù)研究來(lái)看，數(shù)據(jù)要素的研究增長(zhǎng)迅速。筆者同樣也搜索了知網(wǎng)上的數(shù)據(jù)要素研究論文，如表1-2所示。自2019年以來(lái)，此類(lèi)論文的數(shù)量呈現(xiàn)基本上每年翻一番的趨勢(shì)，結(jié)合表1-1，可見(jiàn)數(shù)據(jù)要素的學(xué)術(shù)研究不僅在數(shù)量上增長(zhǎng)迅速，而且研究領(lǐng)域也在不斷延展。

表1-2　知網(wǎng)上“數(shù)據(jù)要素”研究論文的年度數(shù)量

數(shù)據(jù)要素發(fā)展的內(nèi)在動(dòng)力源于其將數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)價(jià)值的巨大潛力。近年來(lái)，數(shù)據(jù)要素發(fā)展的主要推動(dòng)力是國(guó)家層面對(duì)數(shù)據(jù)要素頂層設(shè)計(jì)和組織架構(gòu)的不斷完善。實(shí)際上，自2019年數(shù)據(jù)要素這一概念誕生以來(lái)，與數(shù)據(jù)要素相關(guān)的國(guó)家機(jī)關(guān)和組織架構(gòu)一直在持續(xù)優(yōu)化。

2023年3月7日，國(guó)務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于國(guó)務(wù)院機(jī)構(gòu)改革方案的說(shuō)明》，正式宣布國(guó)家數(shù)據(jù)局的成立。國(guó)家數(shù)據(jù)局由國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)管理，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)推進(jìn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè)，協(xié)調(diào)國(guó)家重要信息資源的開(kāi)發(fā)利用與共享。

國(guó)家數(shù)據(jù)局主要聚焦于數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)，與數(shù)據(jù)要素安全相關(guān)的還有公安機(jī)關(guān)、國(guó)家安全機(jī)關(guān)和國(guó)家網(wǎng)信部門(mén)等。在《中華人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》中，對(duì)這些機(jī)構(gòu)的職責(zé)已有說(shuō)明。

公安機(jī)關(guān)、國(guó)家安全機(jī)關(guān)等依照本法和有關(guān)法律、行政法規(guī)的規(guī)定，在各自職責(zé)范圍內(nèi)承擔(dān)數(shù)據(jù)安全監(jiān)管職責(zé)。

國(guó)家網(wǎng)信部門(mén)依照本法和有關(guān)法律、行政法規(guī)的規(guī)定，負(fù)責(zé)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全和相關(guān)監(jiān)管工作。

國(guó)家數(shù)據(jù)局成立后，國(guó)家網(wǎng)信部門(mén)中與數(shù)據(jù)發(fā)展相關(guān)的職責(zé)由國(guó)家數(shù)據(jù)局統(tǒng)一行使，而其在網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全、個(gè)人信息保護(hù)、關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全方面的“統(tǒng)籌協(xié)調(diào)”法定職能不受影響。

與此同時(shí)，各地?cái)?shù)據(jù)管理機(jī)構(gòu)也在進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。此前，各省級(jí)大數(shù)據(jù)局由各地自行組建，其職責(zé)、性質(zhì)和配置等各不一樣。國(guó)家數(shù)據(jù)局成立后，各地開(kāi)始組建省級(jí)數(shù)據(jù)局。2024年年初，不到兩個(gè)月就已成立19個(gè)省級(jí)數(shù)據(jù)局。這些地方數(shù)據(jù)局的成立，標(biāo)志著國(guó)家數(shù)據(jù)局的職能在地方層面得到落實(shí)，我國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)要素的重視程度達(dá)到了前所未有的高度。

“組織定”則“職責(zé)明”，“職責(zé)明”則“規(guī)劃出”。在數(shù)據(jù)被列入生產(chǎn)要素之后，與數(shù)據(jù)要素相關(guān)的政策、法律法規(guī)也不斷發(fā)布。

2022年6月，“數(shù)據(jù)二十條”在中央全面深化改革委員會(huì)第二十六次會(huì)議上審議通過(guò)，該文件旨在從數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、流通交易、收益分配、安全治理等方面構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度。

2024年年初，國(guó)家數(shù)據(jù)局等17個(gè)部門(mén)印發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃（2024—2026年）》，提出探索多樣化、可持續(xù)的數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放路徑。

可以預(yù)見(jiàn)，隨著國(guó)家數(shù)據(jù)局?jǐn)?shù)據(jù)要素相關(guān)工作的開(kāi)展，國(guó)家層面的數(shù)據(jù)要素政策將會(huì)不斷推出；同時(shí)，各地?cái)?shù)據(jù)局的職責(zé)相繼明確，這些地區(qū)的數(shù)據(jù)要素規(guī)劃、政策將會(huì)越來(lái)越密集地推出，進(jìn)一步加速相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

2．美國(guó)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

2019年6月，美國(guó)行政管理和預(yù)算局（OMB）發(fā)布了美國(guó)聯(lián)邦數(shù)據(jù)戰(zhàn)略（Federal Data Strategy，F(xiàn)DS），旨在通過(guò)有效的數(shù)據(jù)管理和共享，提升政府的效率和決策能力，推動(dòng)公共服務(wù)的改進(jìn)[5]。FDS強(qiáng)調(diào)的是責(zé)任與透明，雖然責(zé)任與安全相似，但也有區(qū)別。與傳統(tǒng)的安全觀念相比，責(zé)任更側(cè)重于正向引導(dǎo)而非限制和約束。FDS的具體目標(biāo)包括但不限于：

1）為公眾、企業(yè)和研究人員提供一致、可靠且保護(hù)隱私的聯(lián)邦政府?dāng)?shù)據(jù)；

2）增加數(shù)據(jù)在聯(lián)邦決策和操作中的共享與使用；

3）通過(guò)豐富的描述和元數(shù)據(jù)提升數(shù)據(jù)的可發(fā)現(xiàn)性；

4）為地方政府提供安全數(shù)據(jù)訪問(wèn)的管理工具和協(xié)議；

5）通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和利益相關(guān)方參與，提前規(guī)劃數(shù)據(jù)的二次用途。

為了實(shí)現(xiàn)FDS的目標(biāo)，美國(guó)聯(lián)邦政府規(guī)劃了如圖1-6所示的十年愿景，大致分為4個(gè)階段：基礎(chǔ)階段（2020—2022年），聚焦于數(shù)據(jù)治理、規(guī)劃和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；企業(yè)級(jí)階段（2023—2025年），推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化、預(yù)算管理和跨部門(mén)協(xié)調(diào)；優(yōu)化階段（2026—2028年），推廣自助分析工具；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)階段（2029年及以后），實(shí)現(xiàn)基于證據(jù)的決策和自動(dòng)化數(shù)據(jù)改進(jìn)。

圖1-6　FDS十年愿景規(guī)劃

除此之外，為了落實(shí)FDS的具體行動(dòng)，美國(guó)還會(huì)發(fā)布每年的行動(dòng)計(jì)劃：2020年行動(dòng)計(jì)劃，這是美國(guó)發(fā)布的首個(gè)年度行動(dòng)計(jì)劃，重點(diǎn)聚焦于數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和跨部門(mén)協(xié)作等基礎(chǔ)工作；2021年行動(dòng)計(jì)劃，繼續(xù)推動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，同時(shí)加強(qiáng)隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)共享和跨機(jī)構(gòu)合作；2022—2024年行動(dòng)計(jì)劃，美國(guó)目前還未正式發(fā)布或詳細(xì)披露具體內(nèi)容，可能會(huì)繼續(xù)聚焦于數(shù)據(jù)的可用性、跨部門(mén)的數(shù)據(jù)共享以及推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，尤其是大模型的發(fā)展極大提升了智能化水平，給各行各業(yè)提供了豐富的想象空間。2023年，美國(guó)白宮公布了《國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計(jì)劃》，提出了一系列圍繞人工智能使用和發(fā)展的新舉措。這一戰(zhàn)略使數(shù)據(jù)監(jiān)管成為焦點(diǎn)，尤其是在隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全和跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)等方面。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為驅(qū)動(dòng)AI系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)的核心要素，美國(guó)政府及相關(guān)機(jī)構(gòu)逐步加強(qiáng)了對(duì)數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、使用和分享的監(jiān)管。出于對(duì)國(guó)家安全和經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的考量，美國(guó)在AI戰(zhàn)略中引入了更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管控措施，以應(yīng)對(duì)AI技術(shù)濫用、數(shù)據(jù)泄露及敏感信息被非法獲取的風(fēng)險(xiǎn)。

基于此，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院于2023年發(fā)布了AI風(fēng)險(xiǎn)管理框架（AI Risk Management Framework，AI RMF），旨在幫助各類(lèi)組織在開(kāi)發(fā)、部署和使用AI系統(tǒng)時(shí)管理與之相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。AI RMF強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)在AI系統(tǒng)中的核心作用，特別是針對(duì)數(shù)據(jù)的隱私和安全，提出了以下幾項(xiàng)關(guān)鍵建議和要求。

● 差分隱私：AI RMF建議在處理和使用敏感數(shù)據(jù)時(shí)，采用差分隱私等技術(shù)，確保即使在分析過(guò)程中也無(wú)法識(shí)別個(gè)人身份。通過(guò)在數(shù)據(jù)集中加入“噪聲”，可以保護(hù)用戶(hù)隱私。

● 數(shù)據(jù)最小化：AI RMF鼓勵(lì)企業(yè)和組織只收集、使用和存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)AI系統(tǒng)目標(biāo)所必需的最少數(shù)據(jù)，從而減少不必要數(shù)據(jù)收集導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。

● 加密標(biāo)準(zhǔn)：AI RMF要求在數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸過(guò)程中使用加密技術(shù)，以確保數(shù)據(jù)在AI系統(tǒng)的整個(gè)生命周期中免受未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和篡改。

● 基于角色的訪問(wèn)控制：AI RMF建議實(shí)施嚴(yán)格的訪問(wèn)控制策略，確保只有授權(quán)人員才能訪問(wèn)和處理數(shù)據(jù)，減少內(nèi)部人員泄露敏感數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。

● 數(shù)據(jù)分級(jí)管理：AI RMF建議根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度對(duì)其進(jìn)行分級(jí)管理，并為每種類(lèi)型的數(shù)據(jù)設(shè)定不同的安全和隱私保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)。

● 數(shù)據(jù)偏見(jiàn)檢測(cè)：AI RMF建議在使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)集中的偏見(jiàn)進(jìn)行檢測(cè)和糾正，以防止AI系統(tǒng)因?yàn)閿?shù)據(jù)偏見(jiàn)而做出不公平的決策。

總的來(lái)說(shuō)，美國(guó)的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略側(cè)重于聯(lián)邦政府相關(guān)數(shù)據(jù)的公開(kāi)，以促進(jìn)創(chuàng)新和技術(shù)發(fā)展；中國(guó)的數(shù)據(jù)要素則涵蓋了更多應(yīng)用場(chǎng)景，除了數(shù)據(jù)公開(kāi)，還包括數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)共享交換等，更強(qiáng)調(diào)通過(guò)多元化的數(shù)據(jù)管理模式推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。