分佈式經濟與數據隱私

本文爲萬向區塊鏈首席經濟學家鄒傳偉博士在2019「數字化一帶一路」國際高峯論壇上的演講。整理自現場速記稿。

 

數據商業的現實問題

謝謝主持人，謝謝各位嘉賓！很是榮幸來參加此次分享活動。從經濟學的角度看，目前互聯網上存在這樣的商業模式：瀏覽器、搜索引擎和社交網絡等中心化平臺給網民發佈免費的新聞資訊並知足社交需求，讓後者付出讓渡隱私的代價，並和廣告商進行合做，向網民定向推送廣告。

 

現今的互聯網商業模式

 

那麼，這裏面有什麼問題？第一，我的隱私沒法獲得有效的保護；第二，沒有市場機制在其中產生做用。一個經濟活動裏若是沒有價格機制在裏面，就意味着天然配置效率不是最優的。因此如今不少專家在討論Web3，一些項目在作這方面的嘗試，它的特徵就是明確對數據隱私引進了一套市場機制。好比說，廣告商爲向我定向推送廣告，我須要把個人一部分隱私數據開放給它，可是做爲代價，我要得到相應的資產，而後我再用這些資產向內容生產者購買新聞資訊。

 

由上面的例子能夠看出Web3的核心邏輯：一方面，更好地保護數據隱私，讓數據由全部者掌握；另外一方面，在互聯網上有價值在流動。從這個視角下出發，Web3已經不徹底是一個技術問題，還涉及經濟機制問題。

 

如今，咱們將這個Web3經濟體概括爲分佈式經濟體。它的概念核心是某種稀缺資源的生產和分配，而且資源經過市場配置而非中心化的方式解決。在Web3例子中，數據隱私和新聞資訊是稀缺資產，經過區塊鏈引進某種價格機制。經濟體中沒有一箇中心化平臺在協調運做，而是經過區塊鏈實現了社區的自治，經濟活動的基礎設施其實是由社區來共建和共享的。

 

今天咱們討論數據治理還有必要澄清一個概念，政府部門對外提供徵信報告，與商業機構內部信用分析有很大的不一樣。徵信是一個很重要的金融基礎設施，徵信報告是政府對外提供的很重要的文件。各個國家對徵信有一系列通用但又很是特殊的規定，好比採集我的信息時，須要信息全部者贊成。若是向某個徵信機構提供他的不良信息，要事先告知他。不良信息存在保存期限，過了5年或者10年就會被自動刪減。徵信報告查詢是有權限且須要通過受權的。而互聯網公司或金融機構內部對客戶進行的信用評估，是內部使用，不會形成公共影響，受到的監管要少得多。因此我把二者做爲區分，接下來咱們討論的內容屬於第二個方向。

 

徵信與內部應用

 

數據隱私的交易原則

數據隱私有沒有可能進行交易，這是隱私經濟學的範圍，這個問題很是重要。在互聯網剛興起的時候，已經有學者作過這方面的研究，但總的來講這方面的研究很是少，並且密碼學和區塊鏈的發展會產生更多新問題。

 

隱私經濟學裏指出，隱私涉及我的和他人、私有和公開的邊界，是我的尊嚴和自由、自主的重要方面。隱私不是排斥共享我的信息，而是要有效控制共享的過程。無論從行業實踐仍是從研究來看，我以爲數據交易的空間是巨大的，有兩方面的促進因素：一方面，隨着傳感器和其餘技術的發展，數據來源多樣化；另外一方面，數據分析手段，也是很是多樣化的，特別像人工智能的發展。總的來講，新算法在不斷涌現，不少新類型的數據獲得了應用，應用場景不斷拓展。

 

數據隱私可否交易

 

但數據交易市場面臨典型的市場失靈問題。我國不少地方也試驗過大數據交易，但效果不是很好。緣由在於數據隱私若是做爲一種商品存在特殊性：第一，數據的全部權每每不明晰，數據的複製和傳播很是之容易。數據很容易在沒有合理受權的狀況下被蒐集、存儲、複製、傳播和使用。第二，數據的使用是非競爭性的。數據能夠被反覆使用，而且數據的使用不會下降數據的質量或數量。第三，數據的使用是非排他性的。好比，一輛車在同一時間只能容許一我的乘坐，但數據不同，不一樣人能在同一個時間使用相同的數據。這些特殊性就致使了數據交易市場面臨的市場失靈問題。

 

交易問題

 

這裏我要強調數據隱私的交易原則：第一，數據主權原則，在不影響數據全部權的前提下進行數據使用權的交易。第二，有序交易原則，在隱私保護的前提下，有序交易數據的使用權。第三，有償使用原則，數據使用者要向全部者進行付費。

 

交易原則

 

數據治理的訂價方法

截至目前，我一直在說明，數據治理中市場機制是一個重要手段，而數據使用權市場的核心問題就是數據訂價。

 

一是絕對訂價。咱們目前不存在集中化、流動性很是好的數據交易市場，也不存在一致被承認的訂價方法。目前在媒體行業裏，包括有線電視、報紙、期刊、信息終端等，通常會採起訂購收費的模式，隱含着成本訂價方法。數據的提供者會計算數據須要投入多少人力和錢，再根據目標利潤率肯定最終訂價。而前面已提到，互聯網是經過免費提供新聞資訊，獲取我的隱私信息，並經過廣告變現來實現利潤。我以爲市場機制和價格機制是相輔相成的，目前不用擔憂數據的絕對訂價在理論上沒有公認答案。一旦將市場創建起來，經過你們的買賣，天然會造成訂價基準。

 

絕對訂價

 

二是相對訂價。絕對訂價是很是難的，這一點對任何其餘金融資產都是同樣。而相對訂價指的是給定一個數據和一個共同任務，評估每組數據對完成該任務的貢獻。直觀來講，你們能夠設想一我的工智能算法，被用來評估基因和疾病之間的關係。假如我從不少人手裏獲得了一組基因數據，而後將這些數據合併在一塊兒訓練人工智能算法。最後的問題是，評估誰的數據對個人貢獻更大。數據是千差萬別的，有的數據價值高，有的數據價值低，但經過相對訂價，能精確評估各自貢獻高低。

 

相對訂價

 

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