挖掘“新时代的石油”，个人数据如何赚钱？

如果你认为，Facebook和谷歌提供的线上服务都是免费的，那你可真是太天真了。我们虽然没有花钱，但却真实地付出了代价，代价就是我们的个人数据。

技术企业将这些数据转化成巨额广告收入，而我们付出了隐私和分散的注意力。正所谓，天下没有白吃的午餐。“免费玩家不过是人民币玩家的道具罢了。”

引用《经济学人》杂志的原话，个人数据就是“新时代的石油”。而线上数据的挖掘只是一个开始。线下世界的数据金矿还等待着我们。

从汽车到发电厂，无数设备成为物联网的一部分，我们创造了数以千兆字节计的丰富数据资源，企业可以利用这些数据训练算法，运行新型服务，比如交通指引、自动化运输网络和仅需数名员工就能运作的工厂。

但这样一来一系列问题又会随之产生：通过利用数据而实现的自动化会不会导致大范围失业现象？会不会日益扩大人们的收入差距？某些掌握丰富数据资源的公司，比如Alphabet（谷歌母公司）、亚马逊和Facebook，会不会因此成为新经济的主导者？这种让我们献出个人数据的经济交易形式是否公平？而坐拥数据优势者是否能因此在竞争中掌握大局，将初创企业扼杀在摇篮里？

经济学家伊门诺·阿利艾塔·伊瓦拉（Imanol Arrieta Ibarra）和雷纳德·戈夫（Leonard Goff）等人合作撰写的一份新报告指出，我们需要重新思考自己在数据经济中所扮演的角色。

这几位经济学家认为，与其被动提供数据，我们应该自视为新数据财富的创造者。与其作为互联网用户，我们应该自视为互联网劳动者，协助企业建立新兴自动化经济。

“在数字经济时代，用户数据一般被视为资产，企业通过观察自愿参与的个人而创造的资产。这忽略了用户在创造数据的过程中所发挥的作用，减少了用户奖励，导致数据经济的收益分配不均，进一步激起关于自动化的担忧。”这份报告的摘要如此写道。

魏尔是微软研究院（该公司的内部智囊团）的研究员，参与撰写了即将出版的《激进市场：为了公平社会，根除资本主义与民主主义》（Radical Markets: UprootingCapitalism and Democracy for a Just Society）。

在接受《快公司》采访时，他说，我们往往误解了人工智能（AI）的本质。AI系统不是机器取代人类，而是将人力投入加以重新利用，从而驱动其他系统。如果没有人类导出的数据帮助它识别路灯柱、路牌和骑单车的人，那么自动化汽车将一无是处。

在某种意义上，我们的用户数据创造了这些系统，然而经济价值却全部落入了系统占有者的手中。（一幅来自xkcd网站的漫画巧妙总结了这个观点，其点睛之笔是：“AI就是想方设法把工作量转嫁给随机的陌生人。”）

（图片来自xkcd）

“社会必须承认这一交易过程，并且对这些系统背后真正的创造者表示肯定。”魏尔说道。“如此一来，这些人得到了经济回报，也能尽力做到最好；收入实现了均等，资源不再集中于少数企业巨头身上。”

 

谷歌、Facebook和亚马逊等互联网公司常因“不尊重著作权”和践踏知识产权而备受抨击。以YouTube为例，该网站上传了无数音乐作品，却从未付过音乐人一分钱。硅谷曾这样说道： “信息渴望自由（information wants to be free）”，当然了，除非这些信息从技术巨头内部流出。

“他们声称，知识产权无益，因为它阻碍了信息的自由流动，但保护其平台主导地位的知识产权却是例外。”魏尔说道。“我们需要一个更为平衡的体制，让所享权益能够与所作贡献成正比。”

关于如何传播数据财富，这份报告并未提供具体的建议，但它认为，计算机科学家和劳工经济学家可以借此机会合作开发新思路。

在此我们面临着几个关键问题，例如如何为数据估价？目前还不存在一个真正的市场，因而无法定价。此外，同一份数据，在公开市场上交易和被某一家公司使用，它的价值是否一样？在数据库里闲置的数据和帮助他人建立了算法的数据，是否同样值钱？

此前已有人试图捍卫互联网用户的权益，利用数据赚钱，其中包括Meeco和CitizenMe等新建的网络公司。通过区块链，用户可控制个人数据的访问权限，创建线上“自我主权身份”；亦或是像CoverUS应用程序那样，允许用户出售个人健康数据，从而降低医疗费用。

与此同时，在反垄断法律和知识产权法律的改革方面，也有不少新想法。举个例子，我们可以强制要求Facebook等公司分享我们的数据，建立渠道或API（应用程序接口）然后允许第三方利用这些渠道或API创造新产品和服务。

魏尔认为，创建一个真实透明的数据市场能够造福所有人，包括现在的大数据巨头。

假如大家能够从人机交互中赚钱，那么我们对人工智能的未来或许就不再那么恐慌了。

假如大家知道，数据使用的利益不再集中于少数人手中而是人人都能分一杯羹，那么我们甚至会渴望参与到此类系统的建设当中。

文 |Ben Schiller

图片 | fastcompany.cn
编辑 | 李习双   
实习生 | 刘敏  谢佳榆

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