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数据法律保护的蹊径:技术路线

一、数据法律的研究基础

数据已经成为诸多机构最为重要的资产之一,“数据资产”的概念不断被提及。而5G标准普及在即,数据在存储、传输、处理能力的飞速提高,随之而来的是数据量猛增与数据流动的日趋频繁,所以5G不仅会带来新的商业模式,更多的数据风险与数据争议也会随之而来。数据质量的提升无疑会带来更大的商业价值,也会带来更多的风险与纠纷。

数据的权利(益)、竞争的边界都需要建立在法律对计算机与网络空间技术构架的理解之上。网络空间的逻辑与规则是构建、理解规则的基础。研究物权的前提是对现实空间里的物理规则有所了解,只是物理规则我们已经习以为常,是中学的必修课程。但网络空间的规律我们却相对陌生,很多规律还不属于我们的常识范畴,但抛开技术构架所搭建的数据规则有如沙滩上的城堡,可能外表绚丽自洽,但缺少根基,无法真正起到指引与规制数据经济的作用,无法在执法与争议中适用。只有对技术构架有精准的理解,才能有效提出诉讼请求,不至于让法院根据诉讼请求的裁判结果难以执行。

当法律开始关注网络日志的留存时间,当国家技术推荐标准为律师们所关注,在数据保护的领域,法律技术化与技术法律化的趋势愈发明显,数据的保护需要法律与技术齐头并进。而在诸多技术中,最值得关注的是数据库技术(控制与操作数据)、加密技术(划定数据权利的边界)以及爬虫技术(获取数据)。

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数据保护:如何做是好?

一、失控的数据

数据(个人信息)保护的问题几乎令人绝望,不仅是对个人而言,对企业来说也是如此。

虽然所有人都认为个人对数据的权利无可厚非,但如何去保护这样的权利却是难以落实。几乎所有人都要饱受数据泄露之苦,也几乎所有企业都会因为法律为数据保护设定的“过高”要求叫苦不迭,认为增加了合规成本。当前,无论是中国、美国或是欧盟,各国(区域)法律关于数据收集、使用大都以用户的“知情-同意”为合法的基础,可以说“知情-同意”是当前数据保护领域最为重要的基石之一。

在“知情-同意”的背后,是用户对厂商的授权,授权厂商根据用户“同意”的内容收集、使用个人信息。但这样的同意机制导致了各方关于数据保护问题的绝望。一方面“同意”形同虚设,少有用户会去关注自己到底点击同意了什么;另外一方面,在一些场景下,获得“同意”几乎是不可能完成的任务。比如公共场合使用人脸识别技术对人脸影像进行商业性的收集、分析,几乎没有获取用户同意的可能,因此旧金山严格限制人脸识别技术的使用。而在更多情况下,用户所面临的是如果拒绝提供个人信息,厂商则会拒绝提供服务。

在数据利用的法律关系下,厂商草拟的“隐私政策”是核心的文件,厂商通过“隐私政策”向用户告知数据利用的范围与方式,用户点击同意。但问题在于这样一份重要的协议几乎无人阅读,而“隐私政策”本身也佶屈聱牙,难以理解。况且,对用户来说读与不读又有何差异呢?因此,各国的“隐私政策”都更像是一份为了应付监管,而非构建与用户之间法律关系的文件。因此,“知情-同意”的窘境是用户个人在很多时候既不知情,也没法不同意。而在此之上构建的数据经济大厦,有必要重新审视。

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评分系统保卫战

豆瓣的评分闹得满城风雨,无论是豆瓣上《流浪地球》的评分还是各App商店里豆瓣的评分,都一时成了焦点。“豆瓣评分”早已作为商标进行保护,现在看来还有可能拥有一个新的保护维度。

前几天看到一个颇为有趣的案子,浙江淘宝网络有限公司诉杜某等网络侵权责任纠纷案。

  • 案号:(2018)苏0684民初5030号
  • 审理法院:江苏省海门市人民法院
  • 案由:网络侵权责任纠纷
  • 原告:浙江淘宝网络有限公司
  • 被告:杜某、邱某某、张某某
  • 裁判日期:2019年1月17日
  • 裁判结果:被告杜某、邱某某、张某某分别赔偿原告浙江淘宝网络有限公司经济损失(含合理费用)10001元、6000元、4000元。
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隔靴如何搔痒:问责算法

一、“黑箱”的烦恼

机器学习技术的兴起让人工智能成为近几年来最为火热的技术之一,各行各业都开始陷入人工智能的狂热之中。目前大部分机器学习算法,都是基于人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN)来构建的。人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理

人工智能对法律的挑战同样存在,算法的不透明是其中最为重要的挑战之一,决策依据不透明导致风险不可控,而神经网络的决策过程也被视为“黑箱”。

当王思聪在新浪微博上的抽奖暴露出新浪微博抽奖算法对男性用户的歧视;当华为手机采用人工智能优化了CPU、GPU、NPU等性能的调度,在识别跑分测试应用程序会智能开启“性能模式”来提供最强的性能,当短视频疯狂根据浏览习惯推荐视频;当百度搜索把QQ邮箱的“山寨版”置于搜索结果首位……尽管这些算法未必都与神经网络或是机器学习有关,但算法对法律的挑战已经来到前台。

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