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重视数据产权制度设计 加快建设数字中国******

　　作者：唐树源（上海杉达学院法学系教师、数字商务研究中心副主任）

　　党的二十大报告指出，要加快建设网络强国、数字中国。数据作为新型生产要素，对于数字中国的建设具有基础性价值。2022年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《意见》），对数据产权、数据要素流通和交易制度、数据要素收益分配制度及数据要素治理制度作出部署。数据作为新型生产要素，对于整个数字经济的发展都有着关键性价值，厘清数据产权制度是构建数据基础制度的基础性工作。

　　数据产权制度的关键性问题

　　要素市场运行的前提是产权配置清晰，产权不清的数据资源必然会限制数据市场的流通和交易。有关数据产权问题，早在2017年，习近平总书记就强调“要制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度，完善数据产权保护制度”。有关数据产权的讨论，需要关注如下几点关键性问题：

　　第一，有关数据产权的立法规定散见于各地政策性文件中，国家层面尚无统一的立法规定。特别是在2021年之后，各地有关数据要素的政策性文件出台较多，而数据产权的内容主要分散在各类文件中，各地的规定也有所不同。主要存在各地政府“自我赋权”“模糊处理”“规定不全面”等问题，这也就促使此次《意见》的出台，明确了数据产权制度的重要性，对理论界和实务界都有着定分止争的作用。接下来从国家层面制定数据产权相关的统一性规定已经非常必要，尤其是在《意见》的指引下细化数据确权的制度性内容是当务之急。

　　第二，数据确权不应只有所有权的确立，而应当构建符合数据独特属性的权属体系。当前国内外研究数据产权主要局限在所有权的问题上，这将不利于数据要素的市场运营和交易。数据具有有限排他、可分割、动态调整和技术依赖的独特属性，不能等同于石油等自然资源的确权思路，更不应当停留在所有权的层面。因而此次《意见》提出的数据确权治理路径是“三权分置”的数据产权运行机制，充分考虑到了数据的独特价值，更好地平衡了数据权属与市场应用发展。

　　第三，构建数据分类分级确权授权使用机制。《意见》提出要“探索建立数据产权制度”，其中包括“建立公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度”，说明数据产权不能“一刀切”。从分类上看，数据可以分为公共数据、企业数据和个人数据，每一类数据相关联的主体和内容都是不同的。如公共数据的主体涉及面更广，不同阶段会有不同的参与主体，权属的确立就更难，但公共数据的开放又更为重要，所以平衡两者之间关系的难题就摆在了决策者面前。同时，各类数据的授权机制同样重要并有所不同，这无疑增加了数据产权制度的复杂性。平衡好数据各类权利保护并兼顾效率最大的结果是数据产权运营的重要追求。

　　构建“三权分置”的数据产权运行机制

　　《意见》提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权‘三权分置’的数据产权制度框架”，这是接下来数据产权确立的核心内容。对于此项较新的治理机制，需要注意理解如下问题：

　　一方面，“数据资源持有权”是基于数据所有权特殊性的分离权利。所有权、持有权、经营权、使用权、占有权等都是产权体系中重要的构成，持有权不同于使用权和经营权，更加突出对数据资源的掌控，是脱离于所有权的分离权利。之所以设立“数据资源持有权”，本质上也是因为数据资源所有权的不确定性。

　　另一方面，数据“三权”的分工和定位是不同的。 “数据资源持有权”是对于数据资源的掌控权利，如个人对个人所有的数据持有权，公司对公司所有数据的持有权，公共管理部门对公共管理服务中产生数据的持有权。“数据加工使用权”是对于数据的加工处理活动的使用权利，持有并不代表着有权对数据进行加工处理，在数据授权加工中尤为明显，因而使用权所涉及到的主体就更为多元。“数据产品经营权”是对于数据产品的经营性权利，数据从一开始的资源形态，经过加工处理，最后形成为数据产品，可以经营并产生收益。随着数据交易市场的快速发展，未来各类数据产品会更加多样和丰富，这也容易引发市场竞争的垄断和不公平性，因而更加公平、开放的数据产权运行机制是十分必要的。

　　建立数据产权制度需要同步解决的问题

　　当数据不确权，就会限制数据的流通交易，而当数据产权机制确立后，随着数据广泛流通使用，势必会遇到其他方面的各类问题，如各方权益保护、安全、合规等方面的难点问题，需要重点对以下几个方面加以关注：

　　第一，健全数据要素权益保护制度。数据相关的权益保护主要包括数据财产权益和人格权益的保护。针对不同类型的数据保护内容是不一样的，如个人数据重点在于隐私保护与个人信息保护，企业数据的重点在于商业秘密与知识产权保护，公共数据较为复杂，可能同时包含个人数据和企业数据的内容。随着数据交易运营的快速发展，多方主体参与会使得各方权益保护更为重要。同时，数据也会经历动态发展的过程，针对不同时期的数据权益保护也不尽相同，实践中需要更加细化不同流程和阶段，并进行分类分级保护。

　　第二，重视数据全流程合规能够更好保护数据产权。数据产权制度的确立本质上就是从根源上划清各方主体的数据权益，确保数据运行的合规。此次《意见》指出要“建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度”“完善数据全流程合规与监管规则体系”“ 统筹构建规范高效的数据交易场所”。当前，数据合规已经逐步被重视并引入企业实践中，此后的数据合规需要结合“三权分置”的数据产权运行机制全面梳理并总结，明确各方权利和责任。以数据合规为契机，全面开展数据产权保护工作是较好的切入点，有助于建立起公平、经济的数据要素流通和交易环境。

　　第三，安全是数据全流程的底线原则，数据产权制度也需要动态调整，适应数据市场的发展。此次《意见》指出要“统筹发展和安全，贯彻总体国家安全观，强化数据安全保障体系建设，把安全贯穿数据供给、流通、使用全过程，划定监管底线和红线。”数据产权制度本质上是根据数据独特产权属性而创立的，当数据要素市场需要更合适的产权制度的时候，当前的数据产权制度进行不断调整也是必然的。这当中首要保障的就是安全底线，安全体现在数据权属、内容、技术、载体等层面，也贯穿于数据交易、授权、加工、开放、共享等全过程。有了安全的保障，使得数据产权制度更加坚固，数据要素的市场活力方能够充分释放。

ChatGPT掀起硅谷新一轮“AI革命” 中国科技公司跟还是不跟？******

　　2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万，而在两个月后，这一数据已经突破1亿。

　　在此之前，TikTok用了9个月跨过1亿用户门槛，Instagram则用了30个月，WhatsApp和Meta则分别用了42个月和54个月，Twitter更是用了60个月完成这一目标。

　　用“一夜蹿红”来形容ChatGPT并不为过。微软联合创始人比尔·盖茨甚至表示，这项技术诞生的意义不亚于互联网或个人电脑的诞生。

　　盖茨表示，在2023年，人工智能将成为最受人们关注的热点板块，他个人认为这种现象是非常合理的。同时，人工智能技术在未来，对于社会的影响将不低于个人电脑等技术。

　　近日，有消息称微软将在未来几周内把最新GPT-4版本的ChatGPT整合进必应搜索，直接对谷歌搜索地位发起挑战。

　　而对于微软通过ChatGPT的进攻，谷歌方面并未马上通过自身大型自然语言对话模型LaMDA进行反击，但其CEO Sundar Pichai也表示，2023年是AI用于对话和搜索的转折点。

　　在国内，ChatGPT概念股持续火爆，国内包括搜索、游戏以及投资等多个领域公司均对这一技术保持了高度关注。第一财经记者在对这些公司采访后了解到，目前国内AI(人工智能)技术在一定程度上已然处于追随位置，在找到准确落地模型后，ChatGPT或将成为国内AI快速发展甚至弯道超车的一次机会。但在资本市场中，对相关概念股应持审慎态度，长期关注技术进展与落地应用。

　　谁在追捧ChatGPT？

　　2015年，连续创业家埃隆·马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等人联合创立人工智能研究实验室OpenAI，主要目标包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。

　　在成立的7年时间里，OpenAI引入微软10亿美元投资并邀请量子计算专家、ACM计算奖得主Scott Aaronson等人加入。ChatGPT则是OpenAI在2022年11月30日上线的聊天机器人模型，其网页应用允许用户免费使用，目前用户与ChatGPT之间的对话互动包括了普通聊天、信息咨询、撰写诗词作文、修改代码等。

　　由于“无所不知”和高度智能化让ChatGPT在推出后受到用户追捧。

　　瑞士跨国投行瑞银集团(UBS)在最新发布的一份研究报告显示，ChatGPT成为史上增长最快的消费者应用。该报告援引数据分析公司Similarweb的数据称，1月份平均每天有超过1300万名独立访问者使用ChatGPT，是12月份的两倍多。

　　而在ChatGPT后的1个月，谷歌CEO Sundar Pichai在公司内部发布了“红色警报” (Code Red)，并要求多个团队集中精力，解决ChatGPT对该公司搜索引擎业务构成的威胁，同时批准了在谷歌搜索引擎中加入AI聊天机器人的计划。

　　微软更是将ChatGPT视为新一代技术革命，并宣布向ChatGPT开发者OpenAI追加投资数十亿美元，将其AI工具整合进Bing搜索引擎、Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等一系列产品中；

　　除了微软和谷歌两大科技巨头外，Meta也表示将向OpenAI支付数百万美元，帮助ChatGPT为Facebook和Instagram生成创作者内容。最近，亚马逊AWS成立了一个小型工作组，意图拓展ChatGPT等AI工具对企业的工作职能。

　　“在过去的几个月里，从文本到图像模型、ChatGPT和更广泛的生成式AI席卷了世界，让AI的力量更容易被理解。”Radical Ventures投资人Sanjana Basu在LinkedIn上发表的帖子中写道。

　　红杉合伙人Sonya Huang、Pat Grady也撰文表示，当下行业正处于生成式AI第四波发展浪潮中——杀手级应用涌现阶段。随着各大平台发展成熟，AI模型继续变得更好、更快、更便宜，越来越多的模型免费、开源，应用层面将出现大爆发。

　　正如当初移动通信技术在结合了GPS定位、相机及随身连接等新功能与特点后，催生了一系列新型的应用程序，红杉预计当下AI模型的发展也将推动新一轮生成式AI应用的爆发。正如十年前移动通信的拐点为少数几个杀手级应用创造了市场机会一样，预计杀手级应用也将出现在生成式AI领域中。

　　国内企业紧急布局

　　京东科技相关负责人对第一财经记者表示，ChatGPT确实是一个令人兴奋的前沿探索，现在确实是AI应用发展的好时机，尤其是应用落地的时机。

　　京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬对AI发展比较乐观，并认为AI未来肯定要走产业路线，AI在产业界应用机会比学术界更大。何晓冬称，京东会不断结合ChatGPT的方法和技术点，融入到产品服务中推动人工智能的产业落地。

　　以京东云言犀为例，该系统是京东大规模商用的客户服务系统，每天和用户进行1000万次的交互，使得算法能够及时的迭代更新。何晓冬表示，相对来说，ChatGPT更加开放一些，例如闲聊、文本的生成，大家对体验相对有容忍度。而京东的场景更加垂直，必须解决用户的问题，所以京东云更加聚焦于任务型多轮对话，考量的是对话的精准度、客户的满意度，满足成本、体验、价格、产品、服务等要素的要求。

　　何晓冬表示，从使用体验上，ChatGPT让人感觉耳目一新，无论是流畅性，还是逻辑感都非常强，但存在的问题是，内容“干货量“偏低，逻辑强于内容。从技术角度上，ChatGPT最大的创新点在新的半监督学习算法，使得它对用户的意图理解，可能快达到大规模商用的搜索引擎水平。

　　何晓冬认为，相较于之前大量使用无监督深度学习算法，ChatGPT模型背后的算法和训练过程更加新颖。如果没有人的数据甄选，这个模型参数即便大十几倍，也很难达到这个效果。尤其ChatGPT把生成的文本模型更加“组织化”，这是非常大的技术创新。“在某种意义上，这其实是对过去一味追求(参数)大和追求无监督学习的一个路线修正。”何晓冬表示。

　　一些中国的游戏公司也开始在部分项目中加入ChatGPT技术。

　　创梦天地副总裁王习对记者表示，2022年三季度的时候，Fanbook已经在与ChatGPT开始对谈合作，谈拢后数据接口团队进行了二次开发，在2022年11月ChatGPT在Fanbook平台上线。Fanbook是一款由创梦天地于2021年7月前后正式推出的社群类应用，定位于“用技术手段来提升企业里面客户和产品之间的协同”的工具。

　　Fanbook的本质是用AI机器人辅助进行大规模用户管理的一个社区工具。王习表示，Fanbook中有几十个机器人助手，包括资讯机器人、数据机器人、积分机器人等，ChatGPT只是其中一个机器人。

　　“我们主要还是用ChatGPT来服务社区和用户，这是引入它的一个核心。”王习表示，本质上团队是想要在平台上将ChatGPT进行商业化应用，并不是碰概念，“可以提供写稿、写代码等服务，可以按次收费，也可以包月等方式收费。”

　　“对话方面可以用来对接客户做服务工作，代码方面可以用它来检查代码，而在图片上面，用AI生成会快很多，至少能够出一个基础框架，省了很多人工。”王习认为，在游戏行业里，以ChatGPT为代表的AIGC至少能够起到一定的辅助作用。

　　此外，虽然百度并未对“3月份推出类ChatGPT应用”的消息予以回应，但据记者多方了解，百度内部正在准备类似ChatGPT产品的消息属实。

　　在2022年末的一场百度内部沟通上，当时百度董事长李彦宏就提及到ChatGPT，称最近包括自己周边同行业同领域的朋友和好多不同领域、跨界的人都在问他怎么看ChatGPT。他称这样一个天天在琢磨的技术方向引起如此大的舆论场和关注度很不容易，并表示包括ChatGPT在内的AIGC技术能做成什么样的产品满足需求还存在不确定，作为一家公司能否把这么酷的技术变成人人需要的产品是最难的，也是最能够产生影响力的。

　　在相关产品上，在今年1月10日，百度曾宣布百度搜索将升级“生成式搜索”能力，基于百度自研的生成式模型能力，为用户开放式的搜索提问或定制化的信息需求“创作答案”。

　　此外，一些上市公司近期也对ChatGPT领域布局动态进行了回应。

　　近期连续涨停的赛为智能在回答投资者询问时表示，公司属于人工智能板块，但对ChatGPT没有相关布局。可能有些机构将公司列进了ChatGPT概念股，公司对此并不知情。

　　2月3日早间，赛为智能收深交所关注函。深交所要求公司结合2022年预计收入大幅下滑、连续多年亏损的具体原因、经营业务情况等，说明公司基本面是否发生重大变化，近期股价涨幅是否与公司基本面相匹配。同时，还要求公司详细说明是否具有机器人相关业务。截至2月3日收盘，上述公司周内涨幅已高达74.92%。

　　汉王科技也因ChatGPT概念连续多日获得涨停板，汉王科技首席数据技术官聂昱称：ChatGPT的出现极大地扩展了AI能力的边界，从而扩展了AI技术的市场应用空间，对于整个人工智能相关行业是一个极大的鼓舞。对于人工智能行业的科技公司和从业者来说，都有必要深入地思考未来在技术生态链中的定位，以及公司未来在研究方向和业务应用方向的定位与布局。

　　在近期举行的电话会议上，面对机构投资者关于ChatGPT业务布局情况的提问，科大讯飞方面也表示，公司有信心在预训练认知智能大模型上代表中国实现突破。科大讯飞承建了中国唯一的认知智能国家重点实验室，具备算法实现和持续创新的能力。预训练模型如果能够在诸如教育、医疗等专业领域和行业场景深度结合，会有巨大的潜在商业价值。

　　但在机构看来，相对于微软、谷歌给出具体技术落地方向的动作，国内相关上市公司仅发布了相关人工智能技术积累，具体商业化落地案例并不是很多。

　　AI产业新机遇在哪？

　　对于微软、谷歌等公司与国内厂商之间在ChatGPT方面的差异，Forrester分析师卢冠男对第一财经记者表示，GL- ChatGPT是OpenAI对GPT模型演进迭代的成果之一。微软更多是从资金和商业场景上给予支持。在技术探索上，由于GPT模型商业价值和表现水平的不确定性，国内技术厂商以往没有激进的投入。随着ChatGPT近期的火热，预期看到更多的国内技术厂商会在这方面快速追赶。

　　此外，卢冠男称，OpenAI在探索技术模型演进的同时，也在探索商业化方式，主要以API的形式提供服务给开发者。所以在ChatGPT备受关注后，国外同时也涌现了很多围绕其API进行创新的应用。相比而言，国内科技公司对生成式AI(GenerativeAIorAIGC)应用场景的探索还比较有限。应用探索是需要以模型服务作为基础。相信在国内技术厂商对该领域布局后，未来可以看到更多的本地化应用探索。

　　安永全球首席技术官Nicola Morini Bianzino也认为，目前还没出现在企业中使用ChatGPT的“杀手级”用例，但这种状态可能很快就会改变，未来6到12个月将带来实验的爆炸式增长，尤其是当公司能够使用OpenAI的API在ChatGPT上构建之后。

　　作为AI行业的分支，当下正火热的ChatGPT与AIGC能否给国内AI行业企业带来弯道超车的机会？宜远智能吴志力博士对第一财经记者表示，中国在AI领域个别细分领域有全球优势，但整体而言还是扮演跟随者角色。既然AIGC与ChatGPT成为全球技术创新突破口，在中国也会成为下一波AI发展热潮掀开序幕的角色。AIGC与ChatGPT带动微软、谷歌all in AI，也能增强中国对AI基础架构、战略投入及普及应用的信心。

　　卢冠男对记者表示，国内AI超车的关键条件是技术是否显著改变现有市场格局。目前ChatGPT在应用场景和商业化探索上还处于非常初期的阶段。作为生成式AI的一种，ChatGPT的表现无疑给行业在应用实践上带来很多想象空间。但是在应用落地后，是否能在消费市场提供独特价值？是否能在企业市场更好地支持其数字化转型的具体需求？其结果还有待观察。

　　对于可借鉴的ChatGPT商业化落地案例，卢冠男举例称，Forrester定义了图灵机器人(TuringBot)这样一个细分市场格局，将图灵机器人定义为一种AI驱动的软件，可以帮助应用程序开发团队以自动和自主的方式设计、构建、更改、测试和重构软件代码和应用程序，如GitHub Copilot这种服务。

　　虽然图灵机器人不是完全依赖ChatGPT而实现，但也是基于类似AI模型而构建的软件服务，有潜力赋能企业的软件开发团队，帮助企业加速产品的开发、提高代码准确性和部署速度。相比于其他商业化方向，图灵机器人的买方画像清晰，衡量收益的方式明确，属于2023年企业在生成式AI领域需要关注的技术之一。

　　巨头入局、趋势确定，资本市场热度持续，该如何看待ChatGPT在资本市场扮演的角色？东吴证券王丽颖表示，ChatGPT既不是单纯的概念炒作，也不能定义为划时代的技术突破，更多是在AI技术上的迭代更新，加上行业影响力人物的宣传，使得相关市场概念突然爆发，但相关公司更多公告的是技术储备，能否落地、获得商业收入，还需要一个很长的过程。

　　其次，王丽颖称，新技术的推广涉及到知识产权与数字确权问题，在安全背景下能否快速推广，也是一个很重要的观察点。第三是技术亮眼在帮助人们出具文章、文字、诗歌等方面，也涉及到对应的技术领域的道德层面讨论，最终扩展到多大程度也需考证。因此，资本市场的ChatGPT概念股更多是短期热点，长期需观察技术等综合因素，不建议追涨，即使追涨，也应追龙头公司，并保持追踪、及时止损。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）