获奖者是……
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数据将使世界变得更富生产力。但谁会受益呢？
数据经济还在发展中。它的经济形态尚未确定：其基础设施和业务需要全面建成，也必须找到自己的地缘政治布局。但还有最后一个重要矛盾：数据经济将会创造的财富与如何分配这种财富之间的拉锯。圣菲研究所 (Santa Fe Institute) 的布赖恩·阿瑟 (Brian Arthur) 预测，数据经济——他称之为「第二经济」——无论如何都会让世界变得更富生产力。但谁得到什么、怎么得到还不清楚。「我们将从主要挑战在于提高产量和生产效率的经济，转向另一种财富分配成了最大问题的经济。」他说。
现有的数据经济已经非常不平等。它由一些大型平台主导。最近一个季度，亚马逊、苹果、Alphabet、微软和 Facebook 的合并利润达 550 亿美元，超过市值紧随其后的五家美国高科技公司过去 12 个月的利润总和。这种「企业不平等」主要缘于网络效应——这种经济力量意味着规模会带来更大的规模。例如，一家可以收集大量数据的公司可以更好地利用人工智能并吸引到更多用户，这些用户继而又给它提供更多数据。这样的公司还可能招募到最杰出的数据科学家，也有现金买下最出色的 AI 创业公司。
同样日渐清晰的是，随着数据经济的扩展，这样的动态效应将越来越多地发生在非科技公司甚至国家身上。在许多领域，成为主导数据平台的竞争已经上演。它是创业公司 Compass 在住宅地产业务上的使命，是特斯拉在无人驾驶汽车项目中的目标之一。苹果和谷歌则希望在医疗领域复制魔法。至于国家，美国和中国占了全球 70 个最大平台市值的 90% (见图)，非洲和拉丁美洲仅占 1%。联合国贸发会议最近警告说，后面这两个洲的经济体有可能「沦为单纯原始数据的提供者……而不得不为生成的数字情报付费」。
然而，收入在资本与劳动力之间的不平等分配可能会成为数据经济最紧迫的问题。随着数据经济的增长，更多劳动力将迁移到镜像世界中，就像其他经济活动一样。人们不仅会以数字化的方式做更多事，而且还会执行实际的「数据工作」——生成训练和改善 AI 服务所需的数字信息。为此他们可能只需要在网上到处晃悠并给出反馈，就像很多人已经在做的那样。但它将越来越多地包含更主动的任务，例如给图片加标签、驾驶收集数据的车辆，也许某天还会测测自己的数字孪生体的技能。这就是为什么有些人说 AI 实际上应被称为「集体智能」：它需要大量人工投入——这是大型科技公司很不想要承认的。
如果历史能够提供任何借鉴的话，那么风险主要并不在于人类会因为追求自动化而把自己淘汰掉。以往发生的技术颠覆有时甚至增加了劳动力在收入中所得份额，因为新的工种出现了。问题更多在于这些数据劳动者会被支付多少费用。微软的格伦·韦尔 (Glen Weyl) 认为，照目前的样子看，他们的劳动价值可能会被系统性地低估。原因之一是线上市场的结构：大平台不仅是垄断者，还是买方垄断者，也就是说它们有能力压低数据工人的工资。很能说明问题的是，还没有哪个平台真正考虑过为用户生成的数据向他们付费。数据的经济运作也给数据劳动力的价格带来了压力。例如，如果一家公司可以花很少的钱从一个人的信息中推断出另一个人的信息，那么它为什么还要出高价买第二个人的数据呢？
如果那些生产了数据经济的主要输入的一大部分的人常年拿低薪，这种经济就不大可能是健康的。那些最具专业知识的人，比如放射科专家 (他们能检查某个识别医学影像的算法的准确性)，可能会对自己的知识有所保留，拒绝参与其中。低薪而又不能决定自己生成的信息如何使用的数据工人会日益感到疏离，而这可能会降低他们的工作质量。而通过再分配来解决这一问题 (例如加州民主党州长加文·纽森[Gavin Newsom] 想向科技巨头征收「数字红利」并支付给该州民众) 会给数据经济带来负担，并导致贸易冲突。随着政治风向的改变，这类补贴很容易被削减。
所有这些复杂情形说明了为何另一种修正方案会被反复提出：为个人数据创建产权，以提高人们的议价能力。然而，这本身并没有太大的帮助。如果大多数人都合情合理地忽略了网上服务随附的复杂隐私政策，又如何能期望他们会货比三家来给自己的数据卖个最好的价钱呢？产权实际上还会让事情变得更糟。由于大多数个人数据从根本上来说是一种社会建构，不止一人对此拥有权利，因此个体可能会投入到一种「逐底竞争」中去。举例来说，一个家庭的每个成员都可以出售自己的遗传信息，而这么做透露了亲属的许多 DNA 信息。
韦尔认为，与其给予公民对其数据的个人控制权，他们应该集体拥有数据。他和他帮助创建的活动家组织 RadicalxChange 希望每个人都加入他们口中的「数据合作社」。它们会很像常规经济中的工会那样运作。它们会谈判数据工作的报酬，确保会员数据输出的质量，向那些从这一输出中受益的数据公司收费，并分配收益。
和数据信托一样，强大的数据合作社不会在一夜之间兴起。它们需要参与其中的所有各方的支持。有早期迹象表明这可能即将发生。某些西方国家可能很快就会讨论基于 RadicalxChange 的一份草案的《数据自由法案》(Data Freedom Act)，将为此创建一个新的受监管实体。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella)1 月在达沃斯举行的世界经济论坛上成为了第一个行业更尊重「数据尊严」的科技巨头老板。「数据尊严」意味着让人们对自己的数据有更多控制权，并分得这些数据所创造价值的更大份额。而公众整体已经越来越关心自己的数据发生了什么。例如，大约八成美国人现在认为，他们对公司收集的有关自己的数据几乎或完全没有控制权。
可以想见，随着数据经济的发展，关于诸如数据合作社之类的方案的辩论会更加激烈。令人鼓舞的是，正如阿瑟指出的那样，人类曾经克服过类似的难题。在 1850 年代，工业革命大幅提高了产量，同时也带来了狄更斯笔下的那种社会状况。人类社会花了一百年来调整，而有些社会从未适应。在数据经济中，建立适当的机制和机构同样会花费很长的时间。还没有人担心人类会为了数据发生革命和战争，但这一点也说不准呢。
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