新华社《半月谈》:中国应抢抓大数据红利,但应避免“先污染后治理”

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半月谈网
南婷 张旺
2019-10-21 · 23:20
[ 亿欧导读 ] 数据泄露成为大数据产业发展过程中最为突出的问题,一些专家学者担忧这一领域走上“先污染后治理”的老路。
大数据,大数据,人工智能,顶层规划,信息安全,授权,边缘计算,产学研合作 图片来自“Unsplash”

本文转载自半月谈网,作者南婷、张旺。亿欧智慧城市对文章进行二次编辑,供读者参考。


随着信息通信技术的迅猛发展,互联网向经济社会各个领域渗透,大数据日益成为国家基础性战略资源,蕴藏着巨大的潜力和能量。数据是数字时代的核心要素。作为塑造未来的战略资源,谁掌握了大数据资源,谁就有可能成为全球创新价值链的主导者。当前,围绕海量优质数据的争夺战正在全面上演,深入影响企业发展、产业整合、科研合作等,是大国博弈的重要领域。

大数据作为核心竞争力呈现发展新趋势

在美剧《疑犯追踪》中,通过一台机器调度遍布全球各地的摄像头,能追踪到任何一个人的行动轨迹,识别这个人的身份信息和信用情况。当前,电视剧中的一幕幕正成为现实——人脸识别、步态识别等新技术新应用广泛铺设,叠加线上大数据和线下物联网的发展,个人线上线下的行为轨迹,被以数据形式收集起来,并进行分析、处理和运用。

一个大规模生产、分享和应用大数据的时代已经到来。大数据(big data),是具有综合属性的海量数据集合,具有可反复使用、不断增值等特点,是一种重要的战略资源,对未来信息产业发展乃至国家安全具有重大战略意义,正成为世界各国争相挖掘的“富矿”。目前,全球数据量增长速度惊人,预计到2025年将达到163ZB。

在商业领域,互联网巨头通过并购入股、共享数据等方式,打通数据壁垒,实现数据汇聚,进而提升商业价值。阿里通过深度挖掘月活跃用户的全周期消费行为,叠加算法推荐,推动用户频次和客单价的提升。

在科研领域,数据资源优势给产学研合作带来变化。清华大学公共管理学院博士后余振介绍,以往一般是企业委托高校进行基础研究或技术开发,高校占有较主动的地位。但如今,一些企业占据了更加主动的地位,许多高校科研人员需要向企业寻求数据和技术合作,也有大量高校科研人员直接选择加入大型数字平台从事科研,人工智能企业也开始发表大量科研论文。

在政府管理层面,一些地方政府积极布局,主动推进大数据战略落地。政府和公共部门是信息数据的重要生产、收集、使用和发布者。近年来,北京、上海、天津、广东、重庆、贵州等省市政府纷纷出台大数据战略。贵州、广东、河南、吉林等地在地方机构改革中设置“大数据局”,整合相关部门数据资源管理、大数据应用和产业发展、信息化等职责。

在技术层面,著名数据科学网站KDnuggets梳理出大数据发展十大趋势,包括迅速发展的物联网技术、可访问的人工智能、预测分析的兴起、首席数据官将发挥更大作用、量子计算、更智能、更严格的网络安全、边缘计算等。

中国优势突出,但应避免“先污染后治理”

大数据对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。中国的数据总量呈现高速发展的态势,娱乐平台、联网设备、生产力工具和元数据等成为主要增长动力。

国际数据公司(IDC)相关研究显示,2018年中国产生7.6ZB数据,2025年将增长到48.6ZB,成为全球最重要的大数据基地之一。中国大数据发展技术基础和规模优势明显,海量优质数据向龙头企业汇聚。随着数据资源的开放、挖掘工具的进步、商业前景的清晰,数据挖掘成为新一轮市场热点。此外,中国数据资源集聚效应突出,通过并购企业、购买数据、资源交换等手段,可形成更为卓越的创新转化应用能力。

优质精准的海量数据,是大数据产业发展的基石。但同时,受行业发展迅猛、相关政策规范滞后、取证执法困难等因素影响,数据泄露成为大数据产业发展过程中最为突出的问题,一些专家学者担忧这一领域走上“先污染后治理”的老路。

在产业层面,大数据发展存在的问题主要有:一些地方政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、法律法规建设滞后、缺乏顶层设计和统筹规划、创新应用领域不广等。

公民个人信息安全层面,平台应用强制授权、过度索权、超范围收集个人信息现象大量存在,违法违规使用个人信息问题十分突出,个人信息等数据成为一些企业交易谋利的工具。中央网信办、工信部等四部门2019年开展App违法违规收集使用个人信息专项治理过程中发现,宜人贷、拉卡拉等40款APP在个人信息收集方面存在问题。目前,相关部门通过出台政策法规、联动开展数据安全检查等,力图破除行业顽疾,搭建完善高效的治理体系。

打好优质数据争夺战

今年是阿帕网诞生50周年,也是我国全功能接入国际互联网25周年。公众期待将大数据机遇转化为发展红利,切实加快完善数字基础设施,推进数据资源整合和开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国。

首先,持续加强顶层设计和统筹规划。应瞄准世界科技前沿,集中优势资源突破大数据核心技术,推动大数据技术产业创新发展,加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施,统筹规划政务数据资源和社会数据资源,完善基础信息资源和重要领域信息资源建设。

第二,坚持数据开放、市场主导。以数据为纽带,促进产学研深度融合,形成数据驱动型创新体系和发展模式。推动实体经济和数字经济融合发展,推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合。培育造就一批大数据领军企业,打造多层次、多类型的大数据人才队伍。

第三,建立健全大数据辅助科学决策和社会治理机制。推动实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。构建覆盖全国、统筹利用、统一接入的数据共享大平台,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。

第四,加强关键信息基础设施安全保护,强化国家关键数据资源保护能力,加快制定数据资源确权、开放、流通、交易相关制度,完善数据产权保护制度。加大对技术专利、数字版权、数字内容产品及个人隐私等的保护力度。加强国际数据治理政策储备和治理规则研究,提出中国方案。

(本文系国家社科基金项目“人工智能的算法风险与伦理审查研究”(19BZX040)、中国科协高端科技创新智库青年项目“基于深度学习的网络安全战略预见研究”(DXB-ZKQN-2017-025)研究成果)

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