圖片來源于網(wǎng)絡(luò)行業(yè)觀察

最近，整個大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)迎來多事之秋。從今年9月開始，多家數(shù)據(jù)企業(yè)先后被曝出負責人被查或公司暫停營業(yè)的消息，很多公司因此面臨嚴重的生存危機。

近一個多月以來，杭州、深圳等多地公安出動警力，帶走多家大數(shù)據(jù)風控平臺高管協(xié)助調(diào)查。一時間，整個數(shù)據(jù)行業(yè)風聲鶴唳，從業(yè)者人人自危。

那么，形成這一問題的原因是什么？有關(guān)部門又該如何對數(shù)據(jù)行業(yè)進行有效治理？

制度建設(shè)滯后致問題頻出

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和成熟，數(shù)據(jù)逐漸成為一種十分重要的生產(chǎn)要素，通過對數(shù)據(jù)進行分析，相關(guān)從業(yè)者可以挖掘出巨大的商業(yè)價值。

在這種背景下，大量企業(yè)開始將資源投入到對數(shù)據(jù)的搜集、整理，以及處理工作上，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)開始蓬勃發(fā)展。然而，在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展的同時，相關(guān)的制度建設(shè)卻稍顯滯后。相關(guān)法律和制度的空缺，使與數(shù)據(jù)有關(guān)的問題層出不窮。

在這些問題中，比較引人重視的有三個：一是侵犯隱私。這主要發(fā)生在數(shù)據(jù)搜集環(huán)節(jié)。為了從用戶身上獲取到有價值的信息，少數(shù)企業(yè)置用戶的隱私權(quán)于不顧，肆意侵犯。二是數(shù)據(jù)保護問題。這主要發(fā)生在數(shù)據(jù)的傳遞和儲存環(huán)節(jié)。由于安全保護工作的不到位，一些被搜集到的數(shù)據(jù)可能流出，從而對數(shù)據(jù)的相關(guān)利益方造成較大傷害。三是數(shù)據(jù)壟斷。這主要是指一些企業(yè)通過掌握更多、更好的數(shù)據(jù)，從而獲得了更大的市場份額，并借此限制市場競爭。

目前，已有很多學者對關(guān)于數(shù)據(jù)產(chǎn)生的各種問題進行了分析和解讀，但從整體上看，這些學者提出的方案，更多集中在法律和制度的層面上。但從根本上來講，上述數(shù)據(jù)問題其實屬于技術(shù)問題，要想解決它們，須先從技術(shù)上找到問題根源所在，再用技術(shù)的手段去解決。

中心化處理模式引發(fā)連鎖反應(yīng)

盡管隱私侵犯、數(shù)據(jù)保護、數(shù)據(jù)壟斷這三個問題，無論是在內(nèi)涵上還是在表現(xiàn)上都截然不同，但從根本上來看，他們都是由數(shù)據(jù)的中心化處理模式所導(dǎo)致的。

在當前通用的數(shù)據(jù)處理技術(shù)之下，人們對數(shù)據(jù)進行分析，就要從數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息，就需先把分散的數(shù)據(jù)搜集到一起，再對這部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行處理。如果數(shù)據(jù)是分散的，人們對此便無能為力。

這種中心化的處理模式導(dǎo)致了很多后果：

首先，這促使數(shù)據(jù)的分析者需要千方百計去搜集數(shù)據(jù)。在此過程中，就可能違反相關(guān)的規(guī)定，或侵犯人們的隱私。

其次，在匯集數(shù)據(jù)時，需將數(shù)據(jù)在不同的主體間進行傳遞，而此過程是很難被追蹤的，這就決定了如果數(shù)據(jù)在傳遞過程中發(fā)生問題，原來擁有數(shù)據(jù)的主體將很難對其進行控制。以去年被曝出的劍橋分析事件為例，盡管在此事中臉書公司（Facebook）一直處在輿論的風口浪尖，但真正造成數(shù)據(jù)泄露和濫用的卻是劍橋分析公司。

再次，現(xiàn)在備受詬病的所謂數(shù)據(jù)壟斷問題，在一定程度上其實是掌握數(shù)據(jù)的企業(yè)為了防止數(shù)據(jù)泄露而做的防范。其實，很多掌握數(shù)據(jù)的企業(yè)都可以通過開放數(shù)據(jù)來為自己獲取收益，但考慮到由此產(chǎn)生的問題，他們在采取這樣的舉措時都很猶豫。尤其是在劍橋分析事件發(fā)生之后，很多數(shù)據(jù)企業(yè)對數(shù)據(jù)安全的疑慮陡然增加，一改以往開放數(shù)據(jù)的態(tài)度，轉(zhuǎn)而變得十分封閉。

基于以上原因，為了解決數(shù)據(jù)帶來的眾多問題，制度和法律建設(shè)固然重要，但要從根本上解決，可能還要依靠數(shù)據(jù)的力量，讓目前中心化處理數(shù)據(jù)的模式發(fā)生改變。

新技術(shù)有望“治愈”數(shù)據(jù)頑疾

盡管要全面解決因數(shù)據(jù)產(chǎn)生的問題并不容易，但一些技術(shù)的發(fā)展已讓我們看到了希望。在眾多的技術(shù)當中，有三種技術(shù)可能是較值得重視的：

第一種是區(qū)塊鏈技術(shù)。區(qū)塊鏈技術(shù)有一個重要的特征，就是可追蹤溯源，這一技術(shù)可全面記錄數(shù)據(jù)傳遞過程中的所有信息。這樣，一旦數(shù)據(jù)在傳遞過程中發(fā)生問題，就可清楚地知道問題發(fā)生在哪個環(huán)節(jié)、應(yīng)由誰來承擔相關(guān)責任。

第二種是安全多方計算技術(shù)。這一技術(shù)由清華大學教授姚期智提出，后來姚期智還憑此獲得了圖靈獎。安全多方計算技術(shù)的要點，在于保證“零知識證明”的提供。

何為“零知識證明”呢？舉例來說，若有兩個富翁想知道二者誰更有錢，但又不愿泄露自己的財富信息。那么，他們可將自己的財富信息以某種加密的方式告訴第三方，讓第三方進行比較。實現(xiàn)這個過程的技術(shù)有很多，安全多方計算技術(shù)就是其中很有代表性的一種。有了這個技術(shù)，不同主體在數(shù)據(jù)交換的過程中，就可防止無關(guān)信息的泄露，因此數(shù)據(jù)傳遞的安全性就得到了保障。

第三種技術(shù)是谷歌正在推行的“聯(lián)合計算”。和傳統(tǒng)的中心化處理方式不同，“聯(lián)合計算”不再采用搜集數(shù)據(jù)、集中處理的數(shù)據(jù)分析模式，而將模型分發(fā)到用戶手中，直接在用戶端訓(xùn)練模型。這樣，數(shù)據(jù)分析者就可以在不從用戶處搜集數(shù)據(jù)的情況下，完成模型的訓(xùn)練和數(shù)據(jù)的分析。這樣不僅能保證數(shù)據(jù)的安全，也可從源頭上杜絕數(shù)據(jù)壟斷問題的發(fā)生。

數(shù)據(jù)問題是隨技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生的，而技術(shù)本身或許也早已為這些問題的解決埋下了伏筆。筆者相信，只要我們善于利用新的技術(shù)，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的各種問題遲早會得到解決。（作者系《比較》雜志研究部主管）