合规开放大数据?促进社会智能化

民进中央

人工智能的发展将会把人类带入智能化社会，我们正面临着后工业时代向智能时代的大迁徙，必须紧跟步伐。现在的人工智能，是基于大数据采取的高度拟人化系统或生态技术，它由一整套生态化的技术组合而成。智能化社会的建设与发展建立在不同领域数据资源充分整合和利用的基础之上，其中，数据的开放与共享将极大地影响智能化社会的建设步伐。开放数据与智能化有机结合，不仅能提高社会发展的智能化水平，还可以带动经济增长，促进社会创新和就业，并更好地满足公众需求，提升服务水平。

大数据的有效利用，首先应该从数据开放和共享做起。由于大数据、云计算和物联网的发展，使得各种信息被更加详细地记录下来。尽管数据规模已足够庞大，要真正实现大数据的价值，首先要面对数据开放和流通的挑战，只有结合多源头数据的跨域分析才能提炼出更完整的知识和更可靠的规律，才能真正为社会管理、公共服务、金融保险、科研教育、医疗卫生及制造业等各行业的跨越式发展服务。目前我国的大数据开放程度远不及欧美发达国家，大数据应用程度因此受到制约。主要存在以下两方面问题：

一是部门及行业间存在垄断和壁垒，互不相通，致使数据使用效率低下

有些需要政府机构、产业获取的数据，没有政府的推动和政策的支持是无法获取的，政府和公共服务事业单位沉淀的海量数据未能与广大传统行业的需求形成对接。数据的存储公开是国家制定产业政策时首先应考虑的问题，哪些数据是必须要公开，哪些数据是存在个人隐私的，怎么去除隐私或者脱敏。当前状况是，行业壁垒太高，比如金融行业、医疗数据等，总以安全、个人隐私为由拒绝开放。

二是大数据开放与共享面臨法律支撑不足、行业标准缺乏的问题

当前我国政府开展大数据开放与共享工作主要以《中华人民共和国政府信息公开条例》和《2015年政府信息公开工作要点》为依据，但这不足以支撑对数据开放的目标诉求，对于数据是否触及国家安全、商业秘密、个人隐私，在实际处理中较难把握。一些政府部门出于数据安全的惯性思维，仍然以 “不宜公开”为由，不愿开放数据。此外，配套法规、执行标准、开放标准等还不够健全完善，导致许多地方和部门在实际工作推进中完全不知道要怎样开放、开放哪些、如何管理等，在很大程度上制约着大数据的开放与共享。

智能化将以摧枯拉朽之势向各领域深度渗透，彻底改变现行的生产模式和生活方式，引领世界经济的新一波快速发展。因此，应充分认识当前全球新一轮科技创新的趋势与特点，把握机遇，做好数据开放与共享，打造全球科技竞争新优势。为此，建议：

一是尽快启动大数据开放立法，建立数据开放标准、界定数据开放边界

应切实有效地为数据开放提供政策层面上的架构支持。政府有关部门应组织专业力量，研究政府数据中哪些是可以开放的、如何开放，不能开放的如何脱敏，形成数据开放范围、数据开放目录标准、分类标准规范、数据脱敏标准等一批执行标准，全面推动政府数据开放工作。同时，改革政府数据治理体系，消除阻碍政府数据开放、部门间政务数据共享的制度壁垒，在数据产权、数据定价、数据保护等方面创新制度设计。

二是在应用推广上可采用循序渐进的开放原则

大力推动全社会的数据开放，尤其是政府数据的开放，力争在短期内降低全社会的数据获取成本并起到显著的社会示范效应。现阶段，应以民生服务领域的政府数据开放作为切入点，特别是环保、交通等部门。金融数据、教育数据、交通数据、能源数据、医疗数据、政府投资数据、农业数据等政府信息应该优先开放。

三是坚持安全与发展并重、促进与规范并举的原则

重点促进网络基础设施的发展，加强网络安全与隐私保护。针对数据的收集、存储和使用等全环节建立数据安全与保护的规则并明确大数据生态中各不同主体的责任。对大数据等新技术、新业务带来的网络安全问题应与实体经济安全相结合进行统筹处理。在数据安全方面，应建立对数据安全风险的评估机制并加强对处理数据主体的关注，限制特定类型的主体从事相关数据分析等。

四是采用云计算方式建设数据开放平台

云计算因其节约成本、维护方便、配置灵活已经成为各国政府优先推进发展的一项服务，云计算使用的虚拟化技术、分布式计算等，扩大了资源共享的范围，通过网络连接可随时、随地访问和存取分布在各数据中心的物理资源或虚拟资源，同时采用效用计算使用的定制、计量、租用的商业模式，既节约了资源，又实现了剩余资源的共享，最大限度地使用了资源，提高了数据共享的效率。推进PPP在云计算数据开放平台中的应用，并加强立法规范，明确政府、商业公司各自在数据利用和数据保护方面的权利与责任。

五是出台激励措施，鼓励公众利用数据资源开展智慧型创新创业

智能社会绝不仅仅是技术层面的创新，更是一种群体开放式的思维创新，数据开放的最终目的是为大众创新和万众创业营造更大的市场空间，更好地服务于经济社会发展。因此，应因地制宜地制定出台系列激励措施，鼓励公众利用数据资源开展智慧型创新创业。