本书围绕数据正义理论展开。数据化并非仅是技术，实为一种政治经济体制，应优先考虑数据化带来的社会正义问题。数据正义要求找到应对资本主义危害的方式；数据化嵌入政府治理导致社会成员权力弱化，数据正义要求政府机构优先考虑以人为本、团结建设；数据正义概念必须是连接全球社会学，绝非仅是西方的；数据正义要解决数据化带来剥削、歧视、隐私侵害、监视、操纵、不公正等危害；数据化限制了公民的主体性，数据正义要求确保公民在政治参与方面的积极与自主；鉴于以知情同意为中心的监管框架存在缺陷，应从保障个人权利到承认集体秩序，迈向数据正义政策。总之，数据正义关注不公正以及如何改变这些不公正。
主编序
一
2023年，火遍全网的ChatGPT再次刷新了人类对人工智能的认知。ChatGPT是一种全新的聊天机器人模型，它采用人工神经网络和深度学习等技术，能够学习大量的语言数据，从中提取语言规律和模式，生成具有逻辑和语法正确性的文本。ChatGPT的背后，是基于大语言模型建构的生成式人工智能的不断兴起。由此引发的学术讨论，除了在特定领域内的针对性分析之外，进一步延伸到范式革命、治理迭代和规制创新等宏观问题。ChatGPT及其引发的社会关注和学术讨论，延续了人工智能法学研究的基本逻辑：技术的迭代发展与法律制度保守滞后之间的张力。不同于人工智能应用初期带来的范式焦虑以及假想式研究，随着技术路径的逐渐稳定和学术共识的不断沉淀，法学领域的相关研究已经走向了具体化和精细化。在本体论层面，算法、数据与算力作为人工智能的三大支柱，基本没有争议，法学界通常直接借用专业领域的研究结论，以之作为论证的起点；从认识论的角度出发，法学研究主要聚焦于算法应用的风险规制和数据权益的法律归属；从方法论的视角观察，仍以法解释学为中心，限缩或扩张概念内涵以增强解释力，在论证过程中比较法的素材依然是重要依据，并最终落脚于既有规则的修改完善；如果上升到价值论层面，技术中立的预设已是不切实际的幻想，以跨境数据流动的国际博弈为切口，清晰地呈现出国家权力在人工智能法律问题上的建构性影响。
事实上，在人工智能法学这一命题之外，还有不少类似表达，试图更加完整、准确地提炼和归纳新兴技术引发的法律问题和研究旨趣。在信息法学、计算法学、认知法学、数据法学等概念之外，数字法学以其对数字技术、数字经济、数字市场乃至数字社会的整体性涵摄和概括性凝练，逐渐受到认可。虽然有关数字法学是否能够超越法学二级学科的束缚，甚至代表未来法学的发展趋势，从而实现法学理论的转型重建和曲线升级，在学术界还存在巨大争议，但是，这种统合与归并显然有助于拓宽思考问题的视阈和背景。在互联网发展的早期，线上世界与线下世界虽不至于泾渭分明，但毕竟区分明显。互联网 的实践探索，则是社会生活数字化的先声与前哨。当智能手机与移动互联网普及应用之后，作为社会基本单元的人已经并将持续被数字化裹挟，随之而来的深远影响并非简单叠加数字之后，就能在旧瓶装新酒的路径依赖下获得正确答案。
鉴此，独角兽·人工智能第六辑在第五辑将人工智能与隐私人工智能与数据作为国外法学精品专著筛选主题的基础上，进一步拓宽视野，锁定在数字社会这一背景下，分析与研究数据集中和数字权力可能引发的控制力矛盾，即人类飞速发展的控制能力和落后的自我控制力之间的内在冲突。数据垄断现象、数字市场秩序问题以及数字社会正义体系，本质上均是这种矛盾的表现形式或最终的价值归宿。之所以对筛选的译著进行上述限定，是希冀面对数字化转型的诱惑时，始终明确，无论是规范、规制还是治理，其核心的激励取向仍然要以促进和实现人的价值为中心。
二
本辑译丛是独角兽·人工智能第六辑。正所谓半亩方塘一鉴开，天光云影共徘徊，编辑和译者们以数据垄断、数字市场、数据正义为取向，精心选择了三部著作，以期能够让读者们透过现象看本质，从不同维度思考人工智能及其背后的数字技术对人类社会的革命性影响。这三部著作分别是莎拉·拉姆丹(Sarah Lamdan)的《付费墙：被垄断的数据》，安东尼奥·曼加内利(Antonio Manganelli)与安东尼奥·尼基塔(Antonio Nicita)合著的《监管数字市场：欧盟路径》，莉娜·丹席克(Lina Dencik)、阿恩·欣茨(Arne Hintz)、乔安娜·雷登(Joanna Redden)、埃米利亚诺·特雷(Emiliano Treré)合著的《数据正义》。
《付费墙：被垄断的数据》一书，分析了数据垄断给反垄断监管带来的挑战。在数字空间中，数据就是权力，垄断了大量数据的公司拥有很高的地位，并通过各种手段保持其控制力。数据垄断企业已经成为难以监管的数据卡特尔，本书形象地展示了挖掘和销售数据与信息资源的公司正在加剧社会不平等。目前，少数几家大公司支配了大部分关键数据资源，通过各种合法业务，掌控了数字经济命脉。通过对数据的控制，这些公司可以阻碍信息的自由流动，巧妙利用法律漏洞，以加剧数字种族主义等方式管理数据。私有化和网络中立阻碍了有效法律的制定，由此导致超大型数据寡头进一步的垄断合并。为了改变这种现状，除了制定相关法律和基于市场的解决方案外，将数据视为公共产品，通过构建理想的数字基础设施来支持其公共产品属性，是解决数据垄断问题的基本思路。
《监管数字市场：欧盟路径》一书介绍了欧盟的数字市场规制模式，分析了数字革命给欧盟监管机构和政策制定者带来的挑战，从监管机构和政策制定者的角度提出了应对方法。数字革命重塑了生产、消费和分配方式，为经济社会带来了新的机遇，同时也引发了巨大担忧。数字市场中的法律问题是全球性现象，但不同国家的应对策略不尽相同。本书由两部分组成，第一部分阐述数字市场和数字权利的演变，电子商务和共享经济逐步塑造了数字市场，数字市场需要多样化的数字公共政策，欧盟因此创建数字单一市场，推出诸如《地理封锁条例》《内容可携带条例》等跨境数字政策，并考虑建立数字权利体系的可能性。第二部分阐述了监管科技巨头对市场和社会的影响，当今主要的数字玩家仅限于少数几个大型全球平台，而竞争执法已成为公权力介入数字市场的先驱。同时，数字服务要求使用户基本权利得到保护，亦要求为企业提供公平的竞争环境。由此，欧盟委员会发布《数据治理法案》《数字服务法案》《数字市场法案》等重要政策法规，以期应对数字革命带来的监管挑战。
《数据正义》一书围绕数据正义理论展开。数据化并非仅是技术，实为一种政治经济体制，应优先考虑数据化带来的社会正义问题。第一，数据正义要求找到应对资本主义危害的方式；第二，数据化嵌入政府治理，导致社会成员权力弱化，数据正义要求政府机构优先考虑以人为本、团结建设；第三，数据正义概念必须链接全球社会学，绝非仅是西方的；第四，数据正义要解决数据化带来剥削、歧视、隐私侵害、监视、操纵、不公正等危害；第五，数据化限制了公民的主体性，数据正义要求确保公民在政治参与方面的积极与自主；第六，鉴于以知情同意为中心的监管框架存在缺陷，应从保障个人权利到承认集体秩序，迈向数据正义政策。总之，数据正义关注不公正以及如何改变这些不公正。
这三本学术著作的选择主要是以数据垄断、数字市场与数据正义为主题，以期帮助读者对数据在人工智能产业应用和法律问题中的重要影响形成体系化认知。《付费墙：被垄断的数据》思考的是数据集中到少数企业后，数据权力对人产生的超强控制力问题；《监管数字市场：欧盟路径》反思的是地缘政治的背景下，如何规制大型全球平台的市场支配能力，以保护用户基本权利、维护数字市场公平竞争秩序；《数据正义》则以人类社会的正义斗争史为镜鉴，对数据化形成的政治经济体制及其普遍性进行分析，尝试将社会正义问题嵌入数据化审查，最终实现人的公平发展。数据化生存和数字化发展，无疑改变了既有的权力格局，对垄断、市场以及正义问题的关注，终究是在思索人的命运与价值。
三
三部学术著作既有显著区别又具有内在联系：数据垄断是一种客观现实，既体现了互联网产业发展中的马太效应，也是自由竞争在互联网领域长期占据主流价值的必然结果，更是社会生活数据化带来的消极影响之一；数据垄断与数字企业的市场支配力量存在紧密联系，欧盟在数字市场领域一直秉持积极干预的规制路径，但在全球数字市场中欧盟企业却难以与中美企业形成有力竞争，如何在竞争执法与激励创新之间寻求平衡，在全球范围内并无统一范式；数据垄断的现实以及由此产生的数字市场规制问题，最终影响个人权利、集体秩序及国际合作，数据相关的不公正亟须正义理论的关注与回应。由此，无论是数据垄断，还是数字市场，甚至数据正义，虽视角有区别、观点有争议、路径有差异，但其核心诉求却殊途同归：在数据化与数字化的生活方式和应用场景下，寻求个人与集体、企业与市场、社会与国家之间的最大公约数。
《付费墙：被垄断的数据》是对数据垄断及其带来的控制能力的一次全面审视，并再次警醒人们对数据集中化持有可能带来的负面风险保持关注：数据技术既是分享知识的神奇工具，也是控制信息流的危险工具。如果说知识产权曾经制造了文化传播的壁垒和技术转移的门槛，数据集中和垄断则全面建构了个人的生活，并控制了信息获取的边界。大型科技公司的数据归集能力和数据持有数量以及数据行为模式，都对个人和中小企业形成了一种难以抗衡的控制力。较之于知识产权领域相对清晰的客体形态、具有明确期限的财产权形式、完整的权利限制制度，数据的法律性质与权益归属虽然在立法上仍未明确，但事实上的持有与垄断格局已然形成，其控制力并不弱于法定的财产权，如何在既有的反垄断法框架下回应这一问题已刻不容缓。
《监管数字市场：欧盟路径》立足于欧盟的数字市场规制模式，全面审视了欧盟在数字技术发展应用的背景下，应对数字生产、数字消费和数字分配的制度实践。长期以来，欧盟在数据领域强调个人权利的优位性，以《通用数据保护条例》为代表的立法文本更是被普遍解读为确立了对个人数据权利的强保护模式。在欧盟有关数字权利保护的执法实践中，虽然包括谷歌在内的互联网巨头遭遇巨额处罚，但一方面个人数据权利的保护仍然存在难题，另一方面欧盟在全球数字市场的竞争力并未获得显著提升。因此，欧盟如何在促进数字产业发展、保护个人数据权利、维持公平竞争的数字市场秩序等多重利益间取得平衡，怎样通过数字公共政策实现政治经济目标，仍然有待进一步观察。
《数据正义》是数据应用及数字经济背景下对社会正义问题的省思。数据的资产属性愈发凸显，政府机构也由此取得了在数据权力方面的信息优势。在数据全球化中，数据鸿沟进一步加剧，数据危害带来的不公正问题将更为普遍，公民的主体性在数据化背景下将进一步被削弱，流于形式的知情同意规则以及其他以私权为根基的制度结构，在实现社会公正的过程中难以发挥实效。由此，立足于历史演进归纳的正义经验，吸纳在国际实践中逐步整合的正义规则，重新建构数据化审查中的正义理论，改变不公正的社会现实，将是人类在数字社会中面临的共同议题。
四
数据作为新兴生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，在我国数字经济取得飞速发展、数字产业规模不断扩大的背景下，数据基础制度的重要性不言而喻。数据产权、数据流通交易、数据收益分配、数据安全治理等问题已经引起国家层面的高度重视，相关制度的顶层设计已是箭在弦上。在未来的国际竞争中，如何充分发挥我国海量的数据规模和丰富的应用场景优势，兑现数字经济的潜能，实现社会的全面数字化转型，既需要技术能力的持续进步，亦有赖商业模式的不断突破，更需要法律规则的调整完善。编辑和译者们之所以慎之又慎地选择这三本国外专著，也是期望这些立足于不同国家和地区社会现实的观点与素材，能够对我国的数据垄断问题、数字市场规制以及数据正义实践提供借鉴经验和理论样本。
应当承认，人工智能及其相关的法律问题具有本土化特点，不同国家和地区在技术水平、市场结构和法律传统上存在显著差异。但数据持有的集中化和数据垄断的普遍性，以及由此带来的市场支配力量和控制力，都将对数字市场的竞争秩序和社会公平正义的实现产生显著影响。因此，站在中国看世界与通过世界看中国，对人工智能领域上述法律问题深入而持续的学术研究仍不可偏废。
彭诚信上海交通大学特聘教授上海交通大学人工智能治理与法律研究中心副主任凯原法学院数据法律研究中心主任2023年7月2日
莉娜·丹席克（Lina Dencik），卡迪夫大学新闻、媒体与文化学院数字传播与社会学教授，英国数据正义实验室的联合创始人兼主任。阿恩·欣茨（Arne Hintz），卡迪夫大学新闻、媒体与文化学院高级讲师、研究生研究室主任、英国数据正义实验室的联合主任。乔安娜·雷登（Joanna Redden），加拿大韦士敦大学信息与媒体研究学院助理教授、英国数据正义实验室的联合主任。埃米利亚诺·特雷（Emiliano Treré），卡迪夫大学新闻、媒体与文化学院高级讲师。向秦，法学博士，华东政法大学助理研究员，互联网法治研究院（杭州）研究员，美国加州大学伯克利分校、新加坡管理大学访问学者，主要从事网络信息法、数据与人工智能法研究。
主编序/1
致谢/1
导言/1
第一章数据与资本主义/11
第一节大型科技公司的崛起/12
第二节数据的价值/16
第三节数据化下的社会关系/21
第四节结论：数据正义是反资本主义吗？/24
第二章数据与治理/27
第一节对数据中信任的挑战/28
第二节数据治理和关注历史的重要性/30
第三节通过人工智能和自动化决策系统实现
数据化治理/34
第四节数据治理产生鸿沟/36
第五节结论：考虑潜在的数据化未来/42
第三章数据与去西方化/45
第一节数据普遍主义的问题/46
第二节去西方化：假设、条件和意义/50
第三节数据研究中去西化的四个维度：文化、
问题、案例和理论/52
第四节结论：如何连接全球社会学与数据
正义？/60
第四章数据危害/63
第一节数据危害记录/64
第二节数据危害分类/65
第三节结论：解决数据危害/76
第五章数据与公民身份/79
第一节公民身份：法律地位与实践/80
第二节作为用户画像的公民/82
第三节数据化公民身份与民主/88
第四节积极的公民身份、素养与参与/92
第五节结论：在参与与控制之间的数据化
公民/94
第六章数据与政策/96
第一节数据规范生态/98
第二节监管趋势：两种政策/100
第三节知情用户和数据个人主义的问题/102
第四节制度性回应：数据管理/105
第五节话语、规范与利益/108
第六节结论：迈向数据正义政策/112
第七章数据与社会运动/114
第一节社会运动、数据机构和政治/115
第二节数据与社会运动之间的相互塑造：
生态、基础设施与想象/118
第三节反数据行动/122
第四节算法政治与行为主义/126
第五节结论：理解数字行为主义数据正义
的关键组成部分/132
第八章数据与社会正义/135
第一节信息、沟通与媒体正义/137
第二节数据化与反规范的正义 /140
第三节数据化时代的社会正义动员/146
第四节结论：什么是数据正义？/149
参考文献/151
索引/199
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