【MBAChina网讯】以人工智能为标志的第四次产业革命已悄然而至，如今，数据作为一种无形资产与有形资产享有同样的地位。那么，数据的产权应当属于国家还是归个人私有？如何使用数据才能最大限度地减小副作用、推动科技健康高效发展？以下是哈佛大学博士、长江商学院经济学教授许成钢博士带来的深度剖析——

作者 | 许成钢，长江商学院经济学教授

来源 | FT中文网

从传统产权到数据产权

在中国两千年历史中，私有产权一直与中国传统的至高无上的皇权概念，比如皇帝、天下直接相抵触、相违背。虽然从宋朝开始百姓可以在市场交易土地使用权，但从百姓到宰相，土地的最终控制权都归于皇帝。

上千年以来，中国文明中没有不可侵犯的私有财产的概念，没有个人权益的概念，也没有争取个人权益的事实基础。

与世界上其他国家现代化的历程相比，从戊戌变法开始，中国在一百多年的现代化努力中遇到的困难都与中国传统上私有产权的孱弱、人的基本权利的孱弱、私法（民法）的缺失密切相关。

中国的改革开放过程中，做的最重要的一件事就是引入了私有产权的制度成分。实际上，这是所谓中国奇迹中最重要、最基础的力量。

在改革的四十年中，中国对私有产权的保护时而进、时而退。与发达国家相比，中国对私有产权的保护还处于相当落后的阶段。

现在，以人工智能为标志的第四次产业革命（很多人称的数字经济与此交盖）已经悄然而至，它带来了一个全世界都猝不及防的问题：当隐私成为一种数据，当数据成为一种资产，我们该如何保护它？如何使用它？

从执法的角度看，在没有司法独立的情况下，任何法律都无法公正地执行。因此，只有在司法独立的情况下，讨论与隐私权相关的法律问题才有意义。

而这个问题不解决，毫无疑问会成为中国人工智能发展，以及数字经济发展的基本障碍。这个障碍会有多严重还需要继续观察。

政府和市场关系的基本认识

在人工智能领域，中美是全球应用发展最多的两个国家。现在有一种声音，认为中国这种政府主导的国家创新制度，有助于人工智能整个产业的发展。

比如中国公司可以充分利用自己收集的各种各样的数据来训练他们的模型。而在西方国家，因为对个人数据的保护太过严格，企业拿不到那么多、那么全面的数据。

技术专家都明白，在算法和计算能力相同的情况下，数据的优势意味着潜在的机器学习的优势。对数据的限制，导致机器学习发展的弱点。

发出这种声音的大多是工程技术人员，听上去这种声音是有道理的。但是这个话题却是社会科学的话题。在社会科学领域，这是一个自古至今都非常重要的基本话题：政府和市场是什么样的关系。

让我们回到1929年。当时，美国发生了至今人类历史上最大的一次金融危机，导致整个西方国家陷入长达10年的经济萧条，并且引发了第二次世界大战。西方国家在危机中艰难度日的时候，正是苏联计划经济刚刚建立的时候。

整个世界面临着这样一幅图景：一边是整个西方世界的衰退和危机，另一边是苏联经济的高速增长。在1930年代，不少人看好苏联模式。在苏联率先发射人造卫星的年代，甚至很多经济学家都误以为苏联建立的斯大林模式的国有经济更加优越。

1960年，时任苏联共产党领导人的赫鲁晓夫，在纽约联合国总部非常骄傲地向全世界宣布：社会主义的高速发展最终会埋葬资本主义。他说的埋葬并不是靠战争，而是靠和平竞赛，靠社会主义经济的高速发展。

因为在1950年代和1960年代的时候，苏联经济的发展速度远远超过美国和西欧。但是，众所周知的结果是，赫鲁晓夫的预言并没有实现。斯大林模式的经济制度为经济发展制造的不可逾越的障碍，是导致苏联最终崩溃的基本因素之一。

将国有制为基础的经济和市场经济两者相比较，在过去的一百多年里，我们可以相当清楚地看到两个基本事实：

第一，世界上所有发达经济体毫无例外的都是以私有制为基础的市场经济。

第二，世界上所有的国有制经济都毫无例外地是低效率的，尤其在革命性的创新方面。

而这最终导致垂垂衰败。苏联和东欧的崩溃，充分印证了这一点。

哈耶克与今天的命题

上世纪30年代末到40年代初，哈耶克、米塞斯与兰格、勒纳之间有一场针对市场社会主义的著名论战。这场论战催生了哈耶克那本著名的《通向奴役之路》。

哈耶克在书中讨论的就是苏联这种国有制统治经济。他的论断是，国有制经济剥夺了公民的私有产权，不仅导致低效率，而且破坏经济的创新能力，进而一定会阻碍经济的长期发展。

哈耶克写这本书的背景，是在第二次产业革命，电气化大发展、无线电广播电视电影大发展、计算工具包括计算机开始发展的时候。当时在西方，很多工程师和科学家误认为人类有能力全面规划人类的未来。他们误认为，科学家们掌握了科学的手段，可以更好地决定全社会的命运。

因此，如果把产权集中在政府手里，由科学家和经济学家来规划、组织和运作，一定效率最高。哈耶克对这个问题做了条分缕析的剖析，指出这是个致命的错误。但是在那个年代，很多人并不认为哈耶克的观点令人信服，而认为哈耶克不过是一个极端自由派，或者极端右翼的知识分子。

时过境迁。当计划经济的弊病被全世界看得清清楚楚，人们才发现哈耶克早就把这一切说得明明白白。今天人们讲到人工智能和数字经济的时候，面对的问题和其性质与哈耶克当年讨论的命题虽然不是完全相同，但也是密切相关的。

数据的产权是谁的

当我们明确了政府和市场的关系之后，在今天，我们面临的一个具体的问题是：当数据成为一种资产，数据的产权是谁的？

过去，人们讨论私有产权通常指的是有形资产。在人工智能时代，资产的概念得到了延伸和扩充：数据也是一种资产。但这并不是全新的问题，数据作为一种无形资产也享有有形资产同样的地位。

当数据的产权是在每一个个人的手里，初看去，这样极度分散的数据好像为资产的整合带来了困难。就如同建设高速公路，如果土地的产权全部是分散的个人产权，那么建设一条高速公路会很麻烦：要和所有个人解决整合资产的问题，意味着在整合个人资产的过程中面临着无数的困难。但是不能整合全部个人资产，高速公路就建不了，开运河开不了，建铁路建不了，造桥造不了，怎么办？

前面我们已经提到这样的事实：世界上所有发达经济体毫无例外的都是以私有制为基础的市场经济。为什么会这样？原因非常简单。当产权掌握在私人手里的时候，虽然会碰到各种各样的困难，但是最终可以通过民主制度的方式，在有正确的动力的前提下，来解决集体利益、集体行动问题。

如果个人从来没有机会决定自己的资产如何处置，那么这个社会最终一定会失去动力和效率。更严重的是，人们的自身的利益可能会被严重损害，甚至引起灾难。

保护隐私是保护社会发展的基本问题

关于保护隐私的立法，欧盟早在2016年就出台了《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，简称GDRP），而美国相关的法律则至今还在辩论之中。在对隐私权没有相应的法律保护，同时又高速发展的美国，产生了去年曾经沸沸扬扬的Facebook数据泄露丑闻。

一家叫做“剑桥分析”（Cambridge Analytica）的英国公司，以性格测试的方式收集超过5000万Facebook用户的信息，进行美国选民心理档案的商业化，有效地干预了2016年美国大选。这意味着人们的私有财产在不知情的情况下被人利用了。

与保护个人隐私相关的法律，一个重要的基本前提是，法律对私人数据的保护，是保护人的基本权利，是维护社会的基本秩序。那种认为保护私人数据是多余的，最好应该交给政府来控制的观点是完全错误的。

最好的法律一定是一方面保护私人对数据拥有的权利；另一方面，在保护的前提下，能够帮助私人交换这些数据。能够交换数据权，才使得它能够被整合。这和有形资产的管理模式是一模一样的。如果私有产权不能够交换，就使得资产无法整合，那么整个社会就会裹足不前。

对于大量的私人数据如何在市场上交换，如何整合等一系列的问题，目前人们还没有充分认识。在缺少基本认识的情况下，欧盟匆忙推出了那部法律并从2017年开始执行。它可能不是最合适的法律，有可能阻碍数据的整合和交换。这样做的后果可能降低了全社会的福利。

如何在保护隐私的情况下同时增加社会福利？这是整个法律和制度层面的一个重大的基本问题。对中国来说问题会更加棘手：在保护有形资产的私有产权的问题上尚存在重大缺陷的基础上，新生的问题会给社会带来更大的压力。

因此，民众、媒体，政府、立法者应该意识到，在传统的亟待解决尚未解决的问题上有重要缺陷的时候，切不要误认为缺陷是优点，不要把存在的困难误认为是优势。这种误解有可能带来重大的灾难性的后果。

新技术：大跃进还是慢一点解决问题

当一项新技术出现的时候，当人们担心它给社会带来负面影响的时候，政府是应该大力推动新技术的发展还是应该慢下来面对问题呢？当质疑的声音迫使你慢下来、迫使你面对社会上的顾虑的时候，政府应该慢下来面对问题。但是慢下来决不是说什么也不干，而是要让各种信息充分释放。

比如说，人工智能的工程师，即便他是图灵奖得主，也不会事先就知道人工智能给全社会带来什么样的影响。因此，要在发展的过程中，让所有质疑的声音都发布出来，并且被全社会听到。

作为经济学家，我们知道的是，可以设计很多机制来帮助获得信息，而信息是最终做出正确决策的基本依据。最简单的一个机制就是邀请所有利益相关者来辩论。

当人们不能或无法辩论的时候，科学家和经济学家就没有决策的依据。在没有反映社会利益的充分辩论，在没有扎实的依据的情况下，即便是一群诺贝尔奖获得者来决策，也于事无补。

比如Facebook的数据泄露丑闻。我们可以相信Facebook从老板到工程师都是好心，没有任何的歹念，扎克伯格本人也是无辜的。但是当一个公司垄断了这些数据，又不懂得需要小心保护和如何保护，自然就会惹出天大的麻烦。

怎么能帮助你预防捅娄子，那就得有利益相关者，有懂行的人，不断提出各种要求。所以表面上看，辩论和质疑等等可能像是阻碍新技术的发展，但是历史经验表明，这些信息的揭示和披露过程，这些发展过程中的“阻碍”，全都是必要的。

这就是为什么民主社会是引导技术发展的动力。只有在民主的社会里，在持续辩论的社会中，新技术才能在健康的环境里向前发展，而不是一股脑的不受控制的大跃进式的快速发展。

第一次产业革命时期，蒸汽机问世后不久，人们想到把它放到移动设备上来提高效率。最容易想到的、最容易操作的移动设备就是船，而且最直接最显然的应用就是在伦敦，因为伦敦当时没有足够的桥，人们过河的交通方式是人工的轮渡。但是蒸汽机一装到船上，立刻激发了轮渡工人的强烈抵抗。

英国是发明蒸汽机的国家，英国使得蒸汽机能在全世界普及，但在当时，第一个阻碍英国普及蒸汽机在船上应用的城市就是伦敦。照今天人们的想法，是不是在英国遇到阻碍，干脆绕开它，去一个没有阻力的地方，让蒸汽机快速发展就万事大吉了？

不是的。实际发生的事情是，在遇到障碍后，新技术的企业主开始和所有的轮渡工人谈判，签订赔偿合同，从此以新技术的收益补偿受到损失的轮渡工人，才为蒸汽机在移动设备上广泛使用奠定了稳定的社会基础。

人工智能面临的是同样的问题。大量的工人要因此而失业，他们的顾虑是完全正确的。解决方案就是雇主和劳工两边谈判，一直谈到双方能接受为止，而绝对不能简单的去压制甚至摧残某一些人的利益。

没有任何人是全面先知先觉的，没有任何人能够事先就完整地知道一切。我们唯一清楚知道的是有很多人在人工智能时代会受到损失。这些人应该也必须发出自己的声音。关键是，他们的诉求需要得到相应的赔偿，社会才是稳定的。

令人担心的是，高度集权的社会可能会压制一方的利益，于是新技术有可能制造出社会不稳定。没有社会的稳定，技术也没办法发展；或者即便技术大跃进了，却给社会带来巨大的问题和困难。

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