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数字经济新时代的基本面相

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新时代是对当前一个时期中国在经济、政治、文化、社会、生态文明等方面出现的新变化的全面概括。其中,在经济领域,新时代最突出的特征是数字经济的突飞猛进。当前,我国数字经济发展进入快车道,数字经济总量已超过22万亿元,占GDP比重的30%.[1] 数字经济与“互联网+”一脉相承又有所深化和发展,“互联网+”强调的是连接,“数字经济”更强调的连接后的融合。

数字经济新时代是一个充满变化和不确定性的时代。在这个时代,唯一可以确定的是变化正在发生,但很少有人去思考这些变化对于我们的社会生活到底产生了什么样的影响。对于有的变化,我们可以欣然接受,甚至可以视而不见;但对于另外一些变化,那些对我们的社会生活有着深远影响的变化,我们必须严肃地去面对。我们认为,数字经济新时代所引起的变化就属于后一种。这是因为,数字经济正在对生产资料、生产力和生产关系进行改造,这也决定了数字经济时代的基本面相。

一、大数据成为数字经济时代最关键的生产资料

1. “大数据”是“数据”的质变。从大数据与技术发展的关系角度来看,数据是以电子设备为载体的,二进制字段的表达。与数据有关的操作首先是计算机底层的技术问题——即通过一定的代码算法,实现数据的获取、使用、存储等。伴随着计算机与数据库等技术的不断发展,加之网络的出现,网络计算能力越来越强、数据获取范围越来越广、数据的使用用途也越来也多。所以“大数据”并不仅仅意味着数据量的“大”,更意味着数据的价值变“大”了。早在2001年,麦塔集团(META Group)(后被Gartner收购)分析师道格?莱尼(Doug Laney)提出大数据管理的3个方向——即时处理的速度(Velocity)、格式的多样化(Variety)与数据量的规模(Volume)。在此基础上,Gartner、IDC等国际咨询机构又提出了数据准确性(Veracity)、数据可视性(Visualization)与合法性(Validity)等要求。[2] 从大数据与信息的关系角度来看,大数据指的是规模和格式前所未有而又相互关联的大量数据,搜集自网络空间和实体世界,技术人员通过高速、多方分析后,[3] 可以从中挖掘出甚至超出原有数据量级的信息量。这意味着,只有在大数据环境下才能够出现天量的信息。而对于这些信息载体进行再次或者多元的“大数据”分析,将会爆发出更多的数据与信息。因此,有学者提到,大数据时代的技术和现实变革是围绕着数据的“量”和“价值”展开的。 [4] 从大数据与网络空间的关系角度来看,海量的数据和相互之间的结构性、非结构性关联,使得大数据充分地扩展了网络空间。经过几十年的发展,人类社会早已经将自己的社会活动拓展到网络空间。网络空间不再是虚拟的角落。人类一方面利用大数据进行分析、拓展网络空间,一方面也在不断向网络空间贡献数据。

从大数据与社会效用的关系角度来看,诸多国家逐渐意识到大数据存在十分重要的战略价值。在国家战略层面,我国率先倡议网络空间治理的多个宏观原则——“尊重维护网络空间主权、和平利用网络空间、依法治理网络空间、统筹网络安全与发展”[5].这些原则映射到网络空间治理的微观层面就是大数据治理。在商业战略层面,大数据的发展让社会步入了数字经济时代。大数据所特有的基于数据分析、挖掘、获取和交易所产生的经济利用广阔前景和巨大的辐射力[6],是商业竞争中各参与主体竞相争夺的重要资源。

2. “大数据”是劳动对象也是劳动的结果。目前来看,数字经济中的“大数据”运用的商业模式主要分为两大类:第一类,以大数据为标的物的直接交易。这类交易指的是把狭义上的“大数据”——即数据集作为交易的标的物。第二类,以大数据分析之后的数据与信息为标的物的间接交易。这种交易指的是采用各项分析方法对数据进行挖掘、分析,产生大量的统计结果、主体偏好、决策参考等信息,基于这些信息的再利用、重组与拓展,形成商业决策和商业行为,例如利用行为画像的精准营销,基于大数据统计的投资决策等。

与农耕经济时代以土地作为重要的生产资料、工业经济时代以石油等能源作为重要的生产资料类似,数字经济时代以大数据作为最基础也是最重要的生产资料。这两种商业模式中,前者所指称的“大”数据是交易对象,后者所谓的“大数据”是劳动的对象。但是我们需要敏锐地观察到,大数据能够成为生产资料的最重要原因是:数字经济的本质——信息经济。在大数据时代,信息的载体是数据。对于数据的分析与挖掘,其实质是生产各类信息产品。这就好比在土地上进行劳作,生产出来的是各种农业产品;对石油等能源材料进行劳作,生产出来的是各种工业产品。

数字经济时代的特点还在于,信息的流转具有循环性质,即人类不仅通过数据劳动获取信息;而且自身也在不断提供信息以被数据化。在前数字经济时代,信息的载体是口口相传或者文字记录。对于那些带有智力成果属性的信息采用了知识产权的方法加以确权;对于那些带有劳动服务性质的信息(例如请私家侦探进行的调查)采用了合同等方式加以确权。而在数字经济时代,数据与信息的特性导致数据的多重属性——同样的一个数据,有时候是劳动的对象和交易的对象,有时候是劳动的结果。这就是数据权属难以被确定的一个深层次原因。而目前,各国立法大多存在着数据与信息两词的互用,本质上是没有理解大数据作为数字经济“生产资料”这一判断。

3. 作为生产资料的“大数据”的特点。“大数据”的形成方式和使用方式决定了其与一般生产资料的不同,其拥有无形性、外部性、多次使用性等特点。

(1)无形性。数据是以计算机等电子设备为载体的二进制表述,脱离于计算机数据无法存在。网络空间中的大数据也都需要存储在物理设备中。因此,无形性是大数据最基本,也是最显著的特征。同样具有无形性的知识产权是对于信息权属的拟制。正是大数据的无形性,造成了权属理解上的难度。

(2)外部性。数据存在于电子设备和网络中。由于数据控制的原因,数据往往存在被泄露或者失窃的风险;同时,出于使用的原因,数据可能会被主动公开。两种情况都会对非数据控制人或者数据权利与义务人产生溢出效应。例如用户在全网的各类行为数据会被商业主体免费获取。

(3)多主体使用与复用性。一方面,数据可以为一个数据控制者多次使用,数据的存在具有复用性;另一方面,数据可以同时或者非同时地为多控制主体使用。例如消费者在电子商务平台的一般消费数据可以同时被平台、平台商家、监管部门等使用。

二、人工智能释放出数字经济时代最强大的生产力

1. 人工智能的三个阶段。人工智能(Artificial Intelligence, AI)从字面意思上来讲,是通过人工创造的“智能”,而不是进化的或“造物主”创造的自然智能(Natural Intelligence, NI)。因此可以从“人工”和“智能”两方面去解读AI,人工比较好解释,但“智能”这个词比较难以界定,究竟是超强的计算能力就是智能,还是回答一些智力问题就算智能,还是说除了回答问题的“理性计算系统” 还需加上“情感系统”以及机体功能才算真的人工智能?[7] 依据“智能”水平的级阶,人工智能的发展阶段种类分为弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能。[8] 弱人工智能就是利用现有智能化技术,来改善和辅助我们的经济社会发展,但AI还没有自我主体意识,即智慧,只表现为强大的“理性计算系统”。[9] 强人工智能阶段非常接近于人的智能,此时AI已经具备智慧,并具备了独立的判断能力,但自我道德和情感意识较弱。[10] 超级人工智阶段,AI已经拥有自由意志和自由活动能力的独立意识模式,其不仅是“理性脑系统”,还有“情感系统”和完整的“类人机体功能”,其智能将全面超越人类智能。[11]

2. 人工智能对现代生产力公式的改造。在经历了农牧时代、工业时代之后,人类生产力现正迈向“智能时代”, 社会生产力水平正在经历继工业革命以来最伟大的变革。[12] 人工智能对大数据的应用和依赖[13],必然继续拓展生产力要素的范围,导致现代生产力的公式范围扩展为“生产力=物质要素(劳动力、劳动资料和劳动对象)×精神要素(科学技术、管理和信息、分工、协作等)×市场因素(生产要素优化配置)”[14] .而恰恰因为对其他其他要素的融合和乘数效应,科学技术是一种决定性推动要素[15].这种决定性推动作用首先表现科学技术对生产工具的改造和变革,因为在马克思主义的唯物史观中,作为劳动资料之一的生产工具是衡量生产力发展水平的客观尺度[16] .每一个历史时代以某种典型科学技术为标志(石器时代、农耕时代、蒸汽时代、电气时代、互联网时代)说明了这种推动和决定作用。[17] 物质三要素发展是螺旋上升的[18],是科学技术决定性推动的表现。

3. 人工智能促进人类社会向智能时代进化。人工智能通过对物质生产力要素的嵌入式改造和融合[19],相应地也会催生出以智能科学技术为标志的“智能时代”。人工智能对物质三要素的渗透、改造、转化及及其相应融合和拓展效应具体表现为:(1)劳动力方面:人体智能强化、智能机器人主体地位的确立和劳动力身份的重构。(2)劳动资料方面:生产工具的强化,具体表现为工具力量的提升——智能机械力,以及工具智慧的增长——算力、算法、数据、架构。(3)劳动对象方面:劳动对象或加工对象的广度、深度、范围因为智能科学技术而极大地突破了和拓展了,具体表现为作为劳动对象或加工对象的自然界,可以为人类探索获知或劳动所及范围大大扩展,比如粒子世界、外太空、多维世界、虚拟现实、时空隧道、高维体等。

市场因素是物质要素和精神要素之外的生产力相关因素。市场机制表现为对各生产要素进行优化配置。[20]尤其值得一提的是,金融是市场机制中对生产要素之一“资本”的优化配置。[21]金融,作为市场因素,是重要的生产力要素。[22]金融和技术都是生产力要素,一个发挥决定性推动作用,一个发挥优化性配置作用。一个是硬性的,一个是柔性的。在金融进化史上,金融和技术融合是一种必然趋势。[23]金融和技术的融合是颠覆式金融创新和发展的天然动力。[24] 进入智能时代,这种趋势就更加突出,智能金融应运而生。智能技术和金融的融合必然能促进数字经济的革命性发展,对经济产生极大的“涌现”效应。数字经济是以数据为依托,智能金融也以数据为根本,所以智能金融是在数字经济时代下金融市场优化配置功能的革命性表现,是生产力进化的最高阶体现。

三、区块链改变数字经济时代的生产关系

1. 区块链技术是变革网络空间关系的工程学创新。区块链技术是网络技术、密码学发展多年所形成的技术集合,其由三部分组成。第一部分,分布式网络。区块链技术采用分布式网络作为基本架构,与现有的主流网络架构相比,分布式架构中每一个节点都是主节点。第二部分,加密算法。通过加密手段,区块链系统中的数据、信息安全。加密算法的运用可以实现区块链系统中区块的匿名,实现区块之间的通信安全。第三部分,共识机制。共识机制的作用在于将分布式的区块组合成链。从分布式架构到区块链系统,共识机制扩展了区块链技术的应用空间。可以将区块链系统类比为一个账本,区块链扩展的过程就是记账的过程,记录在区块中的数据就是账单信息,这个信息可以代表一种事实、一笔交易、一笔资产、一项权益等。[25] 整个“账单”系统可以实现安全、可回溯、不可篡改等目标。相对于之前的网络技术而言,区块链技术从工程学上解决了数据与信息的真实问题。

2. 区块链技术的特点。从P2P技术发展的脉络来看,区块链技术的主要特点包括:第一,节点“平权”。所谓的节点平权指的是技术上采用了P2P架构加上共识机制,这使得区块链系统中的每一个区块、每一个节点都是正本,没有副本。理论上区块链系统中参加者都是相同的主体,相互之间没有差别,其权利义务由共识机制确定。目前比较流行的共识机制包括:工作量证明、权益证明、投注共识机制(Gambling on Consensus)等。这些机制拟制了人类社会的组织构成机制。例如,权益证明机制指的是区块链系统的参加者(各区块)以各自所持有的权益为基础进行投票形成的“议事规则”。第二,安全、可追溯。区块链技术设计的初衷就是使得整个网络安全、可追溯。通过不对称加密、零知识证明等加密手段实现系统安全。区块链系统采用哈希算法,以技术的方式实现了节点的可追溯。第三,可激励。区块链技术与以往互联网的一大区别在于:区块链技术内嵌了激励机制。激励机制通过对记账人与记账验证提供奖励,使得区块链系统的参与度大幅增加,同时也实现尽可能公允前提下的互信。

3. 区块链技术改变了数字经济时代的生产关系。进入到数字经济时代,生产力指的就是运用、分析、挖掘数据的能力。在数字经济中,数据控制者的角色是相对清晰的,而并没有一个明确的数据所有者。原因就在于数据二次性和复用性的特性。例如数据在网络空间中传播,每一个获知该数据的主体都可以通过一定的手段盈利。从数据的原始生成到数据的多次流转,原始的数据所有者一无动力、二无能力,获取的经济权益任由生产链条中的数据控制者享有。数据所有者或者数据承载的信息的所有者不明朗阻碍了数字经济的进一步发展。最好的方法是找到一个公证机会。根据科斯的理论,数据权属应当分配给最能够发挥出数据价值的一方。而数据承载的信息并不完全都具有财产性质。大量的信息,尤其是个人所有的信息具有人身属性,例如隐私相关的信息。所以,单纯地将数据权属归于任何一方主体,都称不上是最好的体验。数据权属的问题亟待解决。只有解决了才能够提高生产力。由于数据本身的特性,一方面可以是劳动对象,另一方面是劳动成果。作为消费数据的主体,我们同时也参与了信息的生产和信息的传播。所以数据控制者与数据消费者、数据原始所有者很有可能重复出现。

从新技术的角度,区块链技术和其他划时代的技术一样会引起社会形态的变革。一般来说,技术公司的发展会引起三方主体的权利义务变化——数据控制者、数据使用者以及政府治理。数据控制者和使用者与政府之间存在内在的矛盾。前者以自由为价值取向,挑战后者的管理极限。在双方的不断博弈中,数字经济的生产关系不断被分化。

四、小结

数字经济新时代已无可争议地到来。习近平总书记在5月26日向2018中国国际大数据产业博览会的贺信中指出,当前,以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异,给各国经济社会发展、国家管理、社会治理、人民生活带来重大而深远的影响。这一影响之深远,体现在对生产资料、生产力和生产关系的根本改造上,某种程度上较之前几次工业革命而不仅毫不逊色,而且更为迅猛和彻底。对此,不同的应对决定着最后的出路。正如《人工智能时代》的作者、斯坦福大学人工智能与伦理学教授杰瑞?卡普兰(Jerry Kaplan)在他的著作中提到的那样,人工智能等新的技术带来的变化,就像全球变暖,“全球变暖本身并不是问题。毕竟,地球上的生命在无数次冷却和加热的循环中都幸存了下来。全球变暖真正的问题在于它的变化速度。如果没有足够的时间让生物去适应,快速的气候变化将会种下灾难的种子,更别说是不稳定的天气模式了。”[26]因此,本文的真正用意,不仅在于揭示数字经济带来的社会生活变化的深度,更在于指出,在数字经济新时代面前,我们应当争取主动、积极拥抱变化,进行全面考虑,作出综合性的回应。

(作者系京东金融研究院何海锋、张彧通、刘元兴,原刊于《新经济导刊》2018年9月号 总第268期)

[1]参见《中国数字经济总量超22万亿 占GDP30%》,http://news.cnr.cn/native/city/20180526/t20180526_524247824.shtml,最后访问时间:2018年5月27日。

[2]参见Doug Laney: 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety, META GROUP, https://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf, 最后访问时间:2018年5月26日;IDC: Big Data: Global Overview, file:///Users/mishuzhang/Downloads/IDC_P23177.pdf, 最后访问时间:2018年5月26日;James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh, and Angela Hung Byers: Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, Mckinsey&Company, 最后访问时间:2018年5月28日。

[3]参见王倩、朱宏峰、刘天华:《大数据的安全现状与发展》,载《计算机与网络》2013 年第16 期,第66-69页。

[4]参见于志刚、李源粒:《大数据时代数据犯罪的制裁思路》,载《中国社会科学》2014年第10期,第100-121页。;于志刚、李源粒:《大数据时代数据犯罪的类型化与制裁思路》,载《政治与法律》2016年第9期,第19-29页。

[5]《国家网络空间安全战略》,http://www.cac.gov.cn/2016-12/27/c_1120195926.htm,最后访问时间:2018年5月27日。

[6]梅夏英:《数据的法律属性及其民法定位》,载《中国社会科学》2016年第9期,第164-184页。

[7]参见李开复,王咏刚:《到底什么是人工智能》,载《科学大观园》2018年第2期,第48-49页;余乃忠:《自我意识与对象意识:人工智能的类本质》,载《学术界》2017年第9期,第93-101页;汪培庄:《因素空间理论——机制主义人工智能理论的数学基础》,载《智能系统学报》2018年第1期,第37-54页;刘伟:《关于人工智能若干重要问题的思考》,载《人民论坛·学术前沿》2016年第7期,第4-11页。

[8]参见何哲:《人工智能时代的社会转型与行政伦理:机器能否管理人》,载《电子政务》2017年第11期,第5页;又参见翟振明,彭晓芸:《“强人工智能”将如何改变世界——人工智能的技术飞跃与应用伦理前瞻》,载《人民论坛·学术前沿》2016年第7期,第22-33页。

[9]参见何哲:《人工智能时代的社会转型与行政伦理:机器能否管理人》,载《电子政务》2017年第11期,第5页。

[10]参见何哲:《人工智能时代的社会转型与行政伦理:机器能否管理人》,载《电子政务》2017年第11期,第6页。

[11]参见赵汀阳:《终极问题:智能的分叉》,载《世界哲学》2016年第5期,第63-71页。

[12]鲁品越:《智能时代与马克思生产力理论》,载《思想理论教育》2017年第11期,第10页。

[13]参见徐英瑾:《从哲学维度看人工智能与大数据》,载《竞争情报》2017年第5期,第19-20页。

[14]参见代瑾:《供给侧改革应突出竞争在生产力发展中的促进作用》,载《长春金融高等专科学校学报》2017年第4期,第61-66页;林政:《西方生产力要素理论演进的文献综述——兼述绿色生产力理念的兴起》,载《广东商学院学报》2008年第3期,第12-16页。

[15]参见候恒,刘占军:《劳动过程和生产力要素争议的历史回顾及评议——〈资本论〉研讨问题之一》,载《河南财经学院学报》1986年第1期,第63-64,67页。

[16]参见刘长兴:《论生产力标准的具体尺度》,载《长白学刊》1988年第5期,第16页。

[17]邓绍英:《论生产力的要素》,载《武汉大学学报(人文科学版)》1979年第7期,第7页。对此有学者作出了不同的看法,认为“生产工具是划分生产力发展阶段的主要标志”的观点是僵化的、不足取的,认为所有生产力循环变革中每一个要素的变革都划出了一次生产力革命的新时代,具体参见刘锦堂:《试探生产力三要素的循环变革规律》,载《理论探索》1985年第5期,第1-20页。

[18]参见刘锦堂:《试探生产力三要素的循环变革规律》,载《理论探索》1985年第5期,第1-20页。

[19]宋平:《智能化生产力的多维审视》,载《齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版)》2018年第3期。

[20]赵平之:《论市场机制与生产力要素》,载《宁波党校学报》2005年第2期,第33-42页。

[21]王冰:《金融是现代生产力系统的一个重要因素》,载《生产力研究》2000年第2期,第28-30页。

[22]王冰:《金融是现代生产力系统的一个重要因素》,载《生产力研究》2000年第2期,第28-30页。

[23]参见宾国澍编译,卡洛塔·佩蕾斯:《金融与技术变革:新熊彼特派之见》,载《金融市场研究》2013年第5期,第76-91页。

[24]参见宾国澍编译,卡洛塔·佩蕾斯:《金融与技术变革:新熊彼特派之见》,载《金融市场研究》2013年第5期,第76-91页。

[25]刘瑜恒、周沙骑:《证券区块链的应用探索、问题挑战与监管对策》,载《金融监管研究》2017年第4期,第89-109页。

[26][美]杰瑞·卡普兰著,李盼译:《人工智能时代——人机共生下财富、工作与思维的大未来》,浙江人民出版社,第68页。

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