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人大常委会专题讲座谈大数据:隐私保护与数据共享效率存矛盾

大数据的出现为人类提供探知客观规律、改造自然和社会的新手段。不过,这项新技术在理念、应用、安全性等方面,仍有诸多问题尚待破解。

人大常委会专题讲座谈大数据:隐私保护与数据共享效率存矛盾
(图片来自:pixabay.com)

采写:南都见习记者 宋承翰 发自北京

10月26日,十三届全国人大常委会第十四次会议在北京人民大会堂闭幕。

在随后举行的专题讲座上,中国人民解放军军事科学院副院长梅宏以《大数据:发展现状与未来趋势》为题,回顾大数据的发端、发展和现状,并预测未来趋势。

在梅宏看来,大数据的出现为人类提供探知客观规律、改造自然和社会的新手段。不过,这项新技术在理念、应用、安全性等方面,仍有诸多问题尚待破解。

在谈及大数据治理时,梅宏表示,隐私保护、数据安全与数据共享利用效率之间尚存在明显矛盾。国家层面的政策法规和法律制定等较少被纳入大数据治理的视角;数据作为一种资产的地位仍未通过法律法规予以确立,难以进行有效的管理和应用。

在谈及中国大数据发展态势时,梅宏表示,互联网大数据领域发展态势良好,市场化程度较高。然而,大数据与实体经济融合还远不够,行业大数据应用的广度和深度明显不足,生态系统亟待形成和发展。

“我国政府机构和公共部门已经掌握巨大的数据资源,但存在‘不愿’、‘不敢’和‘不会’共享开放的问题。”梅宏说。

此外,梅宏还建议,防范大数据发展可能带来的数据垄断、人群割裂等新风险。

南都节选部分讲稿内容,以飨读者。

谈大数据的诞生:

为人类提供探知客观规律、改造自然和社会的新手段

“大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端,之后逐渐延伸到科学和商业领域。

大多数学者认为,“大数据”这一概念最早公开出现于1998年,美国高性能计算公司SGI的首席科学家约翰·马西(John Mashey)在一个国际会议报告中指出:随着数据量的快速增长,必将出现数据难理解、难获取、难处理和难组织等四个难题,并用“Big Data(大数据)”来描述这一挑战,在计算领域引发思考。

大数据于2012、2013年达到其宣传高潮,2014年后概念体系逐渐成形,对其认知亦趋于理性。

大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展,逐渐形成了包括数据资源与API、开源平台与工具、数据基础设施、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统,并持续发展和不断完善,其发展热点呈现了从技术向应用、再向治理的逐渐迁移。

大数据的价值本质上体现为:提供了一种人类认识复杂系统的新思维和新手段。就理论上而言,在足够小的时间和空间尺度上,对现实世界数字化,可以构造一个现实世界的数字虚拟映像,这个映像承载了现实世界的运行规律。

在拥有充足的计算能力和高效的数据分析方法的前提下,对这个数字虚拟映像的深度分析,将有可能理解和发现现实复杂系统的运行行为、状态和规律。

应该说大数据为人类提供了全新的思维方式和探知客观规律、改造自然和社会的新手段,这也是大数据引发经济社会变革最根本性的原因。

谈大数据的现状:

大数据应用仍处于初级阶段

全球范围内,研究发展大数据技术、运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势。

目前已有众多成功的大数据应用,但就其效果和深度而言,当前大数据应用尚处于初级阶段,根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。

按照数据开发应用深入程度的不同,可将众多的大数据应用分为三个层次。

第一层,描述性分析应用,是指从大数据中总结、抽取相关的信息和知识,帮助人们分析发生了什么,并呈现事物的发展历程。

如美国的DOMO公司从其企业客户的各个信息系统中抽取、整合数据,再以统计图表等可视化形式,将数据蕴含的信息推送给不同岗位的业务人员和管理者,帮助其更好地了解企业现状,进而做出判断和决策。

第二层,预测性分析应用,是指从大数据中分析事物之间的关联关系、发展模式等,并据此对事物发展的趋势进行预测。

如微软公司纽约研究院研究员David Rothschild通过收集和分析赌博市场、好莱坞证券交易所、社交媒体用户发布的帖子等大量公开数据,建立预测模型,对多届奥斯卡奖项的归属进行预测。2014和2015年,均准确预测了奥斯卡共24个奖项中的21个,准确率达87.5%。

第三层,指导性分析应用,是指在前两个层次的基础上,分析不同决策将导致的后果,并对决策进行指导和优化。

如无人驾驶汽车分析高精度地图数据和海量的激光雷达、摄像头等传感器的实时感知数据,对车辆不同驾驶行为的后果进行预判,并据此指导车辆的自动驾驶。

当前,在大数据应用的实践中,描述性、预测性分析应用多,决策指导性等更深层次分析应用偏少。

然而,随着研究应用的不断深入,人们逐渐意识到前期在大数据分析应用中大放异彩的深度神经网络尚存在基础理论不完善、模型不具可解释性、鲁棒性较差等问题。

因此,虽然应用层次最深的决策指导性应用,当前已在人机博弈等非关键性领域取得较好应用效果,但是,在自动驾驶、政府决策、军事指挥、医疗健康等应用价值更高,且与人类生命、财产、发展和安全紧密关联的领域,要真正获得有效应用,仍面临一系列待解决的重大基础理论和核心技术挑战。

在此之前,人们还不敢、也不能放手将更多的任务交由计算机大数据分析系统来完成。这也意味着,虽然已有很多成功的大数据应用案例,但还远未达到我们的预期,大数据应用仍处于初级阶段。

谈大数据治理:

隐私保护、数据安全与数据共享利用效率之间尚存在明显矛盾

随着大数据作为战略资源的地位日益凸显,人们越来越强烈地意识到制约大数据发展最大的短板之一就是:数据治理体系远未形成,如数据资产地位的确立尚未达成共识,数据的确权、流通和管控面临多重挑战;数据壁垒广泛存在,阻碍了数据的共享和开放;法律法规发展滞后,导致大数据应用存在安全与隐私风险;等等。如此种种因素,制约了数据资源中所蕴含价值的挖掘与转化。

其中,隐私、安全与共享利用之间的矛盾问题尤为凸显。一方面,数据共享开放的需求十分迫切。

对于单一组织机构而言,往往靠自身的积累难以聚集足够的高质量数据。大数据应用的威力,在很多情况下源于对多源数据的综合融合和深度分析,从而获得从不同角度观察、认知事物的全方位视图。因此,只有通过共享开放和数据跨域流通才能建立信息完整的数据集。

然而,另一方面,数据的无序流通与共享,又可能导致隐私保护和数据安全方面的重大风险,必须对其加以规范和限制。

2020年1月1日,被称为美国“最严厉、最全面的个人隐私保护法案”——《加利福利亚消费者隐私法案》(CCPA)将正式生效。

CCPA规定了新的消费者权利,旨在加强消费者隐私权和数据安全保护,涉及企业收集的个人信息的访问、删除和共享,企业负有保护个人信息的责任,消费者控制并拥有其个人信息,这是美国目前最具典型意义的州隐私立法,提高了美国保护隐私的标准。

2019年,中央网信办发布了《数据安全管理办法(征求意见稿)》,向社会公开征求意见,明确了个人信息和重要数据的收集、处理、使用和安全监督管理的相关标准和规范。

从体系化、确保一致性、避免碎片化考虑,制订专门的数据安全法、个人信息保护法是必要的。

另一方面,我们也应看到,这些法律法规也将在客观上不可避免地增加数据流通的成本、降低数据综合利用的效率。

如何兼顾发展和安全,平衡效率和风险,在保障安全的前提下,不因噎废食,不对大数据价值的挖掘利用造成过分的负面影响,是当前全世界在数据治理中面临的共同课题。

国家层面的政策法规和法律制定等较少被纳入大数据治理的视角;数据作为一种资产的地位仍未通过法律法规予以确立,难以进行有效的管理和应用。

大数据管理已有不少可用技术与产品,但还缺乏完善的多层级管理体制和高效管理机制。

如何有机结合技术与标准,建立良好的大数据共享与开放环境仍需要进一步探索。

谈大数据技术:

现有技术体系难以满足大数据应用的需求

近年来,数据规模呈几何级数高速成长。据国际信息技术咨询企业国际数据公司(IDC)的报告,2020年全球数据存储量将达到44ZB(1021),到2030年将达到2500ZB。

当前,需要处理的数据量已经大大超过处理能力的上限,从而导致大量数据因无法或来不及处理,而处于未被利用、价值不明的状态,这些数据被称为“暗数据”。据国际商业机器公司(IBM)的研究报告估计,大多数企业仅对其所有数据的1%进行了分析应用。

近年来,大数据获取、存储、管理、处理、分析等相关的技术已有显著进展,但是大数据技术体系尚不完善,大数据基础理论的研究仍处于萌芽期。

大数据定义虽已达成初步共识,但许多本质问题仍存在争议,例如:数据驱动与规则驱动的对立统一、“关联”与“因果”的辩证关系、“全数据”的时空相对性、分析模型的可解释性与鲁棒性等。

其次,针对特定数据集和特定问题域已有不少专用解决方案,是否有可能形成“通用”或“领域通用”的统一技术体系,仍有待未来的技术发展给出答案。

其三,应用超前于理论和技术发展,数据分析的结论往往缺乏坚实的理论基础,对这些结论的使用仍需保持谨慎态度。

谈大数据与数字经济:

大数据发展推动数字经济的形成与繁荣

大数据是信息技术发展的必然产物,更是信息化进程的新阶段,其发展推动了数字经济的形成与繁荣。

数字经济则可分为三个层次:提供核心动能的信息技术及其装备产业、深度信息化的各行各业以及跨行业数据融合应用的数据增值产业。当前,数字经济正处于成型展开期,将进入信息技术引领经济发展的爆发期、黄金期!

数字经济未来发展呈现如下趋势:一是以互联网为核心的新一代信息技术正逐步演化为人类社会经济活动的基础设施,并将对原有的物理基础设施完成深度信息化改造和软件定义,在其支撑下,人类极大地突破了沟通和协作的时空约束,推动平台经济、共享经济等新经济模式快速发展。

二是各行业工业互联网的构建将促进各种业态围绕信息化主线深度协作、融合,在完成自身提升变革的同时,不断催生新的业态,并使一些传统业态走向消亡。

三是在信息化理念和政务大数据的支撑下,政府的综合管理服务能力和政务服务的便捷性持续提升,公众积极参与社会治理,形成共策共商共治的良好生态。

四是信息技术体系将完成蜕变升华式的重构,释放出远超当前的技术能力,从而使蕴含在大数据中的巨大价值得以充分释放,带来数字经济的爆发式增长。

谈中国大数据发展态势:

政府部门掌握大量数据,但“不愿”、“不敢”和“不会”开放

回顾过去几年的发展,我国大数据发展可总结为:“进步长足,基础渐厚;喧嚣已逝,理性回归;成果丰硕,短板仍在;势头强劲,前景光明”。

我国互联网大数据领域发展态势良好,市场化程度较高,一些互联网公司建成了具有国际领先水平的大数据存储与处理平台,并在移动支付、网络征信、电子商务等应用领域取得国际先进甚至领先的重要进展。

然而,大数据与实体经济融合还远不够,行业大数据应用的广度和深度明显不足,生态系统亟待形成和发展。

随着政务信息化的不断发展,各级政府积累了大量与公众生产生活息息相关的信息系统和数据,并成为最具价值数据的保有者。如何盘活这些数据,更好地支撑政府决策和便民服务,进而引领促进大数据事业发展,是事关全局的关键。

国家大数据战略实施以来,地方政府纷纷响应联动、积极谋划布局。国家发改委组织建设11个国家大数据工程实验室,为大数据领域相关技术创新提供支撑和服务。

发改委、工信部、中央网信办联合批复贵州、上海、京津冀、珠三角等8个综合试验区,正在加快建设。各地方政府纷纷出台促进大数据发展的指导政策、发展方案、专项政策和规章制度等,使大数据发展呈蓬勃之势。

然而,我们也必须清醒地认识到我国在大数据方面仍存在一系列亟待补上的短板。

一是大数据治理体系尚待构建。

首先,法律法规滞后。目前,我国尚无真正意义上的数据管理法规,只在少数相关法律条文中有涉及到数据管理、数据安全等规范的内容,难以满足快速增长的数据管理需求。

其次,共享开放程度低。推动数据资源共享开放,将有利于打通不同部门和系统的壁垒,促进数据流转,形成覆盖全面的大数据资源,为大数据分析应用奠定基础。

我国政府机构和公共部门已经掌握巨大的数据资源,但存在“不愿”、“不敢”和“不会”共享开放的问题。

当前,我国的政务数据共享开放进程,相对于《行动纲要》明确的时间节点,已明显落后,且数据质量堪忧。不少地方的政务数据开放平台,仍然存在标准不统一、数据不完整、不好用甚至不可用等问题。政务数据共享开放意义重大,仍需要坚持不懈地持续推进。

第三,安全隐患增多。近年来,数据安全和隐私数据泄露事件频发,凸显大数据发展面临的严峻挑战。

在大数据环境下,数据在采集、存储、跨境跨系统流转、利用、交易和销毁等环节的全生命周期过程中,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,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也更加困难。

二是核心技术薄弱。在大数据管理、处理系统与工具方面,我国主要依赖国外开源社区的开源软件,然而,由于我国对国际开源社区的影响力较弱,导致对大数据技术生态缺乏自主可控能力,成为制约我国大数据产业发展和国际化运营的重大隐患。

三是融合应用有待深化。我国大数据与实体经济融合不够深入,主要问题表现在:基础设施配置不到位,数据采集难度大;缺乏有效引导与支撑,实体经济数字化转型缓慢;缺乏自主可控的数据互联共享平台等。

建议

防范大数据发展可能带来的数据垄断、人群割裂等新风险

我以为,在一国之范围内,大数据治理体系建设涉及国家、行业和组织三个层次,至少包含数据的资产地位确立、管理体制机制、共享与开放、安全与隐私保护等四方面内容,需要从制度法规、标准规范、应用实践和支撑技术等视角多管齐下,提供支撑。

在国家层次,重点是要在法律法规层面明确数据的资产地位,奠定数据确权、流通、交易和保护的基础,制定促进数据共享开放的政策法规和标准规范,促进政务数据和行业数据的融合应用,并且出台数据安全与隐私保护的法律法规,保障国家、组织和个人的数据安全。

在行业层次,重点是要在国家相关法律法规框架下,充分考虑本行业中企业的共同利益与长效发展,建立规范行业数据管理的组织机构和数据管控制度,制定行业内数据共享与开放的规则和技术规范,促进行业内数据的共享交换和融合应用。

在组织层次,重点是要提升企业对数据全生命期的管理能力,促进企业内部和企业间的数据流通,提升数据变现能力,保障企业自身的数据安全及客户的数据安全和隐私信息。

大数据发展可能导致一系列新的风险。

例如,数据垄断可能导致数据“黑洞”现象。一些企业凭借先发展起来的行业优势,不断获取行业数据,但却“有收无放”,呈现出数据垄断的趋势。这种数据垄断不仅不利于行业的健康发展,而且有可能对国家安全带来冲击和影响。

又如,数据和算法可能导致人们对其过分“依赖”及社会“被割裂”等伦理问题。大数据分析算法根据各种数据推测用户的偏好并推荐内容,在带来便利的同时,也导致人们只看到自己“希望看到的”信息,从而使人群被割裂为多个相互之间难以沟通、理解的群体,其可能引发的社会问题将是难以“亡羊补牢”的。

需要看到,以互联网为代表的新一代信息技术所带来的这场社会经济“革命”,在广度、深度和速度上都将是空前的,也会是远远超出我们从工业社会获得的常识和认知、远远超出我们的预期的,适应信息社会的个体素质的养成、满足未来各种新兴业态就业需求的合格劳动者的培养,将是我们面临的巨大挑战!

唯有全民提升对大数据的正确认知,具备用大数据思维认识和解决问题的基本素质和能力,才有可能积极防范大数据带来的新风险;唯有加快培养适应未来需求的合格人才,才有可能在数字经济时代形成国家的综合竞争力。

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