数据：未来国际市场竞争的核心

AI领域存在着许多具有挑战性的法律问题。先进的人工智能计算机无论在现在还是未来市场都是竞争力的核心。随着人工智能技术的不断发展，它将改变市场竞争格局和传统竞争优势的地位。随着市场定价机制转向计算机定价算法，国际贸易中的定价模式将转变为AI通过自主分析各类市场数据进而调整市场价格的模式。

在此背景下，学者们提出来AI领域“两化”的概念，即“信息的数据化”和“数据的资源化”。信息数据化是指社会中人、事、物的各类信息以二进制组合的形式转化成计算机数据并通过互联网流通；“数据的资源化”是指数据已经成为现代社会经济发展的新型资源，数据的经济价值和市场作用日益显著。

现代社会，无论是企业还是政府都越来越依赖大数据和智能数据分析。随着技术的进步以及存储和分析数据的成本下降，各类相关企业争相投资开发“智能”和“自我学习”的AI机器，以协助定价决策、规划、交易和物流等各个环节，并且都在收集各类能为自己运用的数据资源。

阿里云在2015年发布的《数据保护倡议书》中写道：“未来，一切社会和商业活动，互联网是基础设施，云计算是公共服务，数据是要素资源。”数据已然成为现代高科技或互联网等企业需要的重要资源，难免会在市场中出现对数据资源的寻租行为，并可能会采取针对数据的封锁与收集、保护与使用的一系列行动，从而引发市场竞争纠纷，市场主体对于数据的不正当竞争行为或垄断行为亦将不断出现，扰乱市场经济秩序。(www.xing528.com)

近些年，我国已经出现了一些有关数据的竞争案例，例如“新浪诉脉脉”“大众点评诉百度”等。人工智能时代中，有关数据资源的市场竞争行为应该受到竞争法的规制，而如何在竞争法框架内对数据资源竞争的行为进行规制、创造公平自由的市场竞争环境，是目前人工智能发展需要考虑解决的重要问题。

在人工智能的大环境下，数据资源化的主要形式是生产资料，为AI机器自我学习提供基础。人工智能的主要表现形式有两种：一种是AI机器仿人思维，例如人工神经网络研究；另一种是数据算法研究，即AI机器的进步是从数字化的信息中研究出的算法，而不是基于事先定义和编辑完成的规则算法。人工智能的三大基础要素分别是数据、规则算法、计算力。AI时代的数据资源重点在于针对“要素市场”的竞争。同时，数据竞争主体将不再是传统市场竞争中同类经营者之间的横向竞争，而主要是AI产业中数据控制方与数据使用方的纵向竞争。

在AI时代，数据资源市场竞争的本质是利益博弈，具体是指数据控制方与数据使用方之间的博弈。一方面，数据控制方认为数据在整理、收集、储存方面的投资巨大，应当优先保护数据存储收集平台的数据经济利益，从而保护数据投资的根本利益；另一方面，数据使用方认为数据的真正价值是基于对数据资源的加工、深度处理计算，在AI时代背景下应该鼓励和倡导数据的自由流通和开放共享，从而使数据资源实现其真正的经济价值，并推动整个人工智能产业及相关产业的发展。由此可见，数据控制方和数据使用方的利益诉求冲突明确，双方利益冲突是基于不同的经济效率的思考：一方面，数据控制方基于数据资源的产出成本和利益计算，拥有对数据进行保护的诉求，即数据控制方想通过保护数据资源以促进数据的收集存储的投资；另一方面，数据使用方基于数据资源的配置效率，拥有对数据资源进行共享的诉求，即数据使用方想要充分利用和释放数据资源的经济价值。因此，竞争法研究的核心问题是如何调整、促进与规制AI产业的数据资源的获得和使用，以及如何平衡数据资源的产出和配置效率。