梅建平谈数据治理难题：超级网络平台数据垄断加剧，个人隐私泄露严重_新浪财经

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　　数据的安全和隐私保护难题。新的服务模式不断涌现，新的风险也不断暴露，数据安全和隐私保护问题愈发突出。在大数据环境下，一是数据全生命周期过程中，数据所有权与管理权分离，真假难辨，多系统、多环节的信息隐性留存已导致数据跨境跨系统流转追踪难、控制难，数据确权和可信销毁更加困难。二是数据泄露事件层出不穷，超级网络平台数据垄断加剧，数据滥用、误用情况严重，个人隐私泄露严重，导致网络诈骗等犯罪活动猖獗。

　　2022年1月9日，由新华社瞭望智库主办的“第六届中国新金融高峰论坛”在北京举行，共商改革大势。科学技术部高新技术司副司长梅建平出席会议并发言。

　　梅建平在发言中主要分析了数据要素价值实现的现状和前瞻。他指出，当今世界正在经历百年未有之大变局，全球治理体系与国际形势变化之大前所未有。新冠肺炎疫情带来的冲击，单边主义、保护主义、霸权主义构成的威胁，使我国信息技术产业链、供应链、创新链的安全性、稳定性受到了严峻的挑战。同时，世界经济数字化转型正在加速，新一代信息技术加速迭代升级和融合应用，数字经济引领了生产要素、组织形态、商业模式的全方位变革。数据从助力经济发展的辅助工具，向引领经济发展的核心引擎转变，为我们提供了认识复杂系统的新思维和新手段，成为推动经济转型升级的新动力，提升社会治理能力的新途径。

　　他还提出，数据作为驱动经济社会科技创新发展的关键生产要素，经济价值与战略价值愈发凸显，与之对应的安全威胁与之挑战也日益严峻，数据治理仍然面临诸多难题，可归结于性能、确权、共享、安全等四大难题：

　　1．数据处理的性能难题。随着大数据应用的爆发式发展，数据处理能力与效率问题已成为大数据发展必须面对的现实问题。当前，数据量已经大大超过了处理能力的上限，若信息技术仍然是渐进式发展，则数据处理能力的提升将远远落后于指数增长数据量。所以，数据技术的创新式、跨越式、颠覆式的发展是现实需要，将势在必行。

　　2．数据的权属确定难题。数据作为新的生产要素，与传统生产要素相比有着独特的属性。一是数据不具备实物形态，具有更新速度快、无限可复制的特点。二是数据种类层级多样，既有多渠道获取的“原始数据”，也有经过关联加工后的“信息数据”，以及经过人为解读和经验充实的“知识数据”，甚至于基于经验知识形成判断、谋略或行动的“智慧数据”，构成了数据要素的合集。由于数据以上的特点，导致数据确权和标记十分困难。目前，关于数据确权的理论与技术实践探索相对较少，难以满足当前对数据作为生产要素发展的实际需求。

　　3．数据的受控共享难题。数据烟囱、数据孤岛问题依然严重。一是数据共享流通障碍重重。政府部门间高效共享机制尚待完善，高质量、高价值的数据资源供给不足，缺乏支撑数据可信共享的有效技术手段。二是数据本地化要求普遍化。随着5G、物联网等发展，数据产出激增，数据价值凸显，数据本地化政策倾向明显。数据本地化从个人数据拓展到非个人数据，从单纯强调数据存储要求转向数据要素流转全生命周期，需要对数据采集、处理、出售、保存、共享等各环节进行监管。三是数据跨境流动呈碎片化。数据流动是数字经济发展的应有之意，但随着网络安全与资源争夺加剧，地缘政治因素对数据跨境流动影响进一步扩大，数据流动面临诸多壁垒，呈现“条块化”“碎片化”趋势。

　　4．数据的安全和隐私保护难题。新的服务模式不断涌现，新的风险也不断暴露，数据安全和隐私保护问题愈发突出。在大数据环境下，一是数据全生命周期过程中，数据所有权与管理权分离，真假难辨，多系统、多环节的信息隐性留存已导致数据跨境跨系统流转追踪难、控制难，数据确权和可信销毁更加困难。二是数据泄露事件层出不穷，超级网络平台数据垄断加剧，数据滥用、误用情况严重，个人隐私泄露严重，导致网络诈骗等犯罪活动猖獗。

　　此外他还指出，目前我国大数据发展已具备加快技术创新的良好基础。后续我们还需要做到几点：

　　1．加强原创性、颠覆性技术研究。未来十年，我们对数据技术的发展趋势总体判断是：原有通用计算体系结构持续优化发展，新型大数据系统技术体系将颠覆性发展，即以数据为中心的新型大数据系统技术体系将不断发展，并可能会产生颠覆性的效果。

　　2．重视新技术在数据治理领域的深度应用。近年来区块链、人工智能、量子计算等新技术的迅猛发展为数据治理提供了新的技术支撑。如区块链技术，有可能对数据治理的理念、体制机制带来深刻的变革。人工智能技术对于提升数据治理的智能化水平具有关键作用，在数据治理模型、数据管理等领域有着广泛的应用前景。量子计算虽然仍处于早期阶段，但其在特定数学问题的解算上已经显现出了巨大的优势，未来有望在数据处理方面带来质的飞跃。

　　3．探索数据治理新手段和新模式。数据治理的目的就是通过有效的数据资源管控手段，进行数据的监督和管理，充分发挥数据的社会价值和经济价值。目前关于数据社会价值的讨论和工作很多，而关于数据经济价值虽有很多探索，但仍不够深入。我们应不徐不疾，从实践到认知再到实践，从数据监管、数据价值挖掘、数据交易等多个方面加强我国对数据资源的管控与利用水平。打造我国数据管理与价值体系，不断提升数我国据资源的价值利用率，有效发挥出数据的经济价值。

　　他强调，数据只有通过共享、流通才能发挥出更大的社会和经济价值，数据的“大我”正是由无数个“小我”连通结网而成，如何在坚持一个基本原则，就是国家利益最大化的前提下，让“小我”在“大我”框架下高质量发展是一个值得研究的课题。

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