21世紀經濟報道 記者鄭雪 張雅婷 北京、廣州報道
“只有政府‘看得見的手’與市場‘看不見的手’形成合力并實現平衡，才能穩妥、有效地促進數據要素市場持續健康發展。”2024年全國兩會期間，全國政協委員、北京國際城市發展研究院創始院長連玉明在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示。
連玉明長期關注數據要素市場建設。今年，連玉明帶來的《關于健全和完善數據要素市場體系，加快數權法立法進程的提案》提出，可參考資本和土地等要素多級市場體系，探索構建零級、一級和二級聯動的數據要素多級市場體系。
在他看來，共享權是數權的本質，完善基于“共享權”的數據產權模式，有助于突破數據基礎制度體系構建瓶頸。為進一步提升數據要素價值，應加快構建數據資產核算和入表的制度體系，推動數據資源入表走向數據資產入表。
在連玉明長期關注的數據合規方面，他建議針對人工智能產業發展中的算法侵權問題，應加快立法、完善監管并建立算法侵權公益訴訟制度。同時，應加快《自動駕駛法》立法，助力自動駕駛行業合規有序發展。
（受訪者供圖）
構建數據要素“三級市場”
21世紀：當前，多地正在探索數據要素市場發展，部分地市提出從政府層面與市場層面劃分數據要素市場。你提出在建立“三權分置”數據產權制度基礎上，加快探索數據要素“三級市場”，主要基于哪些考慮？
連玉明：我國數據要素市場處于快速發展階段，各地在推動數據要素市場化過程中確實是從公共數據入手逐步向商用數據覆蓋。此外還有一層內涵，那就是只有政府“看得見的手”與市場“看不見的手”形成合力并實現平衡，才能穩妥、有效地促進數據要素市場持續健康發展。
數據要素市場體系建設方面，可參考資本和土地等要素多級市場體系，探索構建零級、一級和二級聯動的數據要素多級市場體系。一級市場即數據資源市場，主要承載以數據集或數據接口為主要流通方式的數據資源。二級市場即數據產品和服務市場，數據加工方對數據資源進行加工處理和算法模型化，以產品和服務形式銷售給購買者，是要素產品化的過程。零級市場即非交易流通市場，屬于未進入交易環節但發生數據共享交換和權益流轉的市場行為，既包括企業內部或具有一定業務或股權關聯關系的企業間發生的數據共享交換，也包括數據信托等新型數據權益流轉。要逐步細化數據“三權分置”和數據“三級市場”之間的關系，才能推動數據資源向數據資產，再向數據資本的躍升。
21世紀：你的提案中提到加快《數權法》立法進程，加快完善基于“共享權”的數據權利問題，請問應如何理解“共享權”？近年來，公共數據的共享和開發利用備受關注，在提升公共數據的供給以促進數據要素市場發展方面，你有哪些建議？
連玉明：2019年，我在《數權法1.0：數權的理論基礎》中，首次提出“數權法”的概念。數權具有私權屬性、公權屬性和主權屬性，共享權是數權的本質。擱置數據權屬爭議，鼓勵數據交易流通，平衡相關數據主體的權益需求，完善基于“共享權”的數據產權模式，或許是突破數據基礎制度體系構建瓶頸的另一種路徑選擇。
同時，應加強對數據屬性、形態、權屬、公共數據共享機制等法律問題的研究，按照安全至上、互聯互通、公益優先、貢獻定酬的原則，適時推動《數權法》立法進程，進一步完善數據資產權益保護規則。
公共數據資源開放共享是提升公共數據的供給以促進數據要素市場發展的突破口。要從加強數據治理，提升公共數據開放數量和質量；探索授權運營，提升公共數據利用水平和效率；明確價值導向，引導公共數據開放利民惠企；統籌發展和安全，保障公共數據開放規范有序等方面發力，推動公共數據資源社會化共享，還數于民，真正讓數據取之于民、用之于民、造福于民。
21世紀：我國近年來正在積極推動數據資產入表，在2022年底出臺的國家“數據二十條”中要求探索數據資產入表新模式，財政部2023年印發的《企業數據資源相關會計處理暫行規定》明確企業數據資源可作為資產列入財務報表。你認為當前推動數據資源入表走向數據資產入表還存在哪些難題待解？有何建議？
連玉明：數據的產權、定價、流通、分配等制度構建十分復雜，在世界范圍內都是一個“無人區”。我國推動實施“數據資源入表”，可以說是在構建數據要素市場中邁出了關鍵一步。但“數據資源入表”是在沒有突破傳統的會計準則、價值分配與計量方法框架下進行的，還需進一步破解數據產權界定不清晰、數據定價體系不完善、數據資產登記制度不健全、數據交易平臺定位不準確等問題。
因此，要推動“數據資源入表”走向“數據資產入表”，就必須建立數據資產核算和入表的全鏈條管理體系，從數據產權界定制度、資產登記制度、資產評估制度、交易定價制度、資產入表制度等入手，構建一個全流程的完整閉環，才能使數據資產的商品化、市場化、要素化真正見到成效。
21世紀：2023年國家數據局組建成立，聯合相關部門發布了《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026 年）》等文件。你對國家數據局接下來推進數據要素市場建設有何期待？
連玉明：我國已經進入優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期。智能化、數字化是新質生產力的重要特征，推動數據要素與技術、資金、人才等要素協同融合，已成為發展數字化新質生產力的關鍵。
下一步，還要重點破解三個方面的問題。一是破解數據的協同難，為從數據要素配置到數據要素融合提供統籌指導；二是破解數據的確權難，為提升數據要素地位釋放數據價值提供機制保障；三是破解數據的應用難，為大力發展數字化新質生產力提供政策支撐。
建立算法侵權公益訴訟制度
21世紀：Sora的出現再次引爆AI熱潮，數據成為其中關鍵，隨之而來的數據知識產權問題、算法侵害、數據安全等問題頻發，你認為當下應重點關注哪些問題？對于促進我國人工智能產業合規發展，你有何建議？
連玉明：目前來看，以ChatGPT和Sora為代表的生成式人工智能，對傳統行業的顛覆以及對產業轉型升級的推動方式尚未明確，但其帶來的現實問題已顯而易見。比如，隨著生成式人工智能模型不斷成熟，深度偽造技術將帶來更多網絡安全風險，成為人工智能治理領域不可回避的問題。
作為人工智能治理的核心環節，算法治理是實現人工智能“向善”的重要一環。面對層出不窮的算法侵權問題，建立我國算法綜合治理體系刻不容緩。當前應在三個方面重點推進：
一是加快相關立法進程。我國整體立法進程仍顯緩慢，與國外相比存在較大差距。
二是完善算法監管體系。我國尚未設立類似于國家算法安全委員會的專門性算法審查和監管機構。現有算法應用監管制度還不完善，急需加快制定算法應用規則和標準規范，推進算法公開制，提升算法透明度；建立算法問責制，強化算法侵權司法救濟；加強算法倫理建設，提升算法公平性。
三是強化算法侵權案件的司法救濟措施。針對算法治理中司法救濟缺位的情形，應加快構建以人民檢察院為主導、社會組織和個人共同參與的算法侵權公益訴訟多元主體模式，將公益訴訟等司法救濟措施制度化和規范化，推動多元主體協同治理。
21世紀：從去年到今年，你持續關注自動駕駛立法。與去年相比，今年重點關注自動駕駛哪些方面的內容？自動駕駛涉及海量數據和多方主體，往往還涉及車主個人信息等敏感信息，你認為自動駕駛在隱私保護、數據安全等規則建立過程中，應重點關注哪些問題？
連玉明：正如我在2023年兩會提案中提出的，自動駕駛是全球汽車技術及產業發展的重要革命。目前已是與人工智能、邊緣計算、移動通信、智慧城市等新一代信息技術深度融合的前沿領域，是推動交通運輸方式轉變與產業體系重構的核心環節，是數據要素基礎制度探索的重要突破口。但我國現行的法律法規制度針對的是有人駕駛的傳統汽車，自動駕駛汽車發展面臨車輛不能入市、不能上牌、不能運營收費、車輛保險制度不完善、發生交通事故時責任無法認定、相關數據保護缺乏監管等諸多法律問題。基于此，加快《自動駕駛法》立法進程應當成為自動駕駛行業發展的重中之重和當務之急。
我在今年的提案里建議，全國人大常委會將《自動駕駛法》盡快納入立法規劃，并成立專項立法工作組，加快立法研究。鼓勵地方先行先試，總結經驗和教訓，為國家層面立法提供實踐支撐。圍繞自動駕駛安全風險防護方面的關鍵問題，加強學術攻關和理論研究。
自動駕駛數據關乎國家安全、社會利益和個人權益，也是產業發展的關鍵驅動。自動駕駛數據規制應當以保障安全和隱私為基礎，以促進產業發展為目標，處理好兩者沖突和協同的關系。
一是制定自動駕駛數據分級分類安全規范。自動駕駛數據安全分級標準可以借鑒我國現有的信息安全等級保護規定，以實現差異化保護。
二是制定自動駕駛數據共享規范。自動駕駛產業特性要求政府制定數據共享規范，不同類型的自動駕駛數據應當享有不同程度的共享水平。
三是出臺自動駕駛數據流通規范。個人信息、商業秘密和國家安全以外的自動駕駛數據，應當在符合法律規定的前提下允許自由流動，以促進自動駕駛技術和產業發展。
21世紀：當前已有深圳、北京、上海等地開展自動駕駛地方立法探索，在您看來，地市立法有哪些創新和值得推廣之處？對于國家層面的自動駕駛立法有何助力？
連玉明：當前，深圳、北京、上海等地在自動駕駛地方立法方面進行了積極探索。其中，《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》實現了從道路測試、示范應用到準入登記、使用管理、交通違法及事故處理、法律責任等全鏈條立法。《北京市智能網聯汽車政策先行區自動駕駛出行服務商業化試點管理實施細則（試行）》，在市場準入方面，對申請主體里程、接單次數、車輛、接管數量、新增車輛測試里程等做出明確數量要求。《上海市智能網聯汽車示范運營實施細則》，與現有智能網聯汽車道路測試與示范應用管理體系銜接，為企業開展示范運營活動提供操作指引。大量相關地方性法規的出臺實施，將會積累豐富的自動駕駛立法經驗，在此基礎上，借鑒國外自動駕駛立法經驗推動高位階的全國性自動駕駛立法，將成為大勢所趨。
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