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　　到目前为止，这些努力都成效寥寥；专注于个人数据的更不消提起。目前，消费者和网络巨头之间依然相互依存，但关系有些尴尬。人们不知道自己的数据值多少钱，也不想管理这些数据，免得麻烦，卡内基梅隆大学的亚历山德罗·奎斯蒂(Alessandro Acquisti)说。
 

　　但他们也表现出了“习得的无助感”：服务条款通常令人费解，用户除了接受，别无选择(比如说智能手机应用，要是不点“我同意”，应用立马退出)。
 

 

　　另一方面，网络公司也开始严重依赖免费数据：无意于从根本上改变用户协议。它们要是付钱购买数据，并构建昂贵的系统，用于追踪用户的数据贡献，那么，数据提炼商就会无利可图了。
 

　　重要的资源不一定都是广泛交易的；无线电频谱和水权就是两例。但威尔认为，对数据而言，交易市场的缺失可能会导致低效。如果数据信息没有定价，有价值的数据也许永远无法生成。如果数据继续困在相互孤立的“谷仓”之中，很多价值也许永远无法提炼出来。大型数据提炼公司并没有独掌创新；其他企业也许能更好地利用信息。
 

　　数据市场的匮乏也会让老大难的政策问题更加棘手。突出的有三个：反垄断、隐私和社会平等。和石油领域一样，迫在眉睫的就是反垄断。1911年，美国高法院维持下级法院的判决，即拆分标准石油。当时，标准石油控制了美国90%的石油提炼业务。
 

　　已经有人呼吁拆分谷歌等公司。比如，南加州大学的乔纳森·塔普林(Jonathan Taplin)就在新书《快速行动，打破陈规》(Move Fast and Break Things)中如是呼吁。但如此激进的补救措施恐难奏效。拆分会造成巨大的干扰，从而减缓创新。而且很快，小谷歌和小Facebook们就会形成新的垄断。
 

　　然而，要求采取行动的呼声日益高涨。牛津大学的阿里尔·埃兹拉彻(Ariel Ezrachi)说，“超级平台”把持了过大的权力。他与田纳西大学的莫里斯·斯塔克(Maurice Stucke)合著的新书《虚拟竞争》(Virtual Competition)已于近出版。
 

　　他论称，这些平台拥有比他人更多、更新鲜的数据，可以迅速侦测到竞争威胁。凭借雄厚的财力，一发现哪家初创企业不可小觑，它们就立马出手收购。它们还可以操纵自己垄断的市场，比如让算法快速响应，使竞争对手没有机会通过降价赢取顾客。“看不见的手也正在数字化，”埃兹拉彻说。
 

　　当心数字化的无形之手
 

　　在数字时代中，反垄断当局至少得磨砺一下自己的工具。欧盟委员会当初并没有以数据垄断为由阻挠Facebook并购WhatsApp。
 

　　Facebook之所以收购WhatsApp，是害怕它成长为强大竞争对手。所以在反垄断调查期间，Facebook曾许诺不会合并两者的用户群。但Facebook在去年偷偷开始合并两个平台的用户群，引致欧盟委员会以罚款相威胁。
 

　　Facebook引发的纠结很好地说明了一些欧洲国家开始修订竞争法的原因。在德国，相关立法已递交国会，一旦通过，联邦卡特尔局将有权介入涉及网络效应和数据资产的案件。
 

　　监管机构要履行职责，一个通用法则就是像它们监管的企业一样勇于创新。在近的一篇论文中，埃兹拉彻和斯塔克提出，反垄断当局应该运作“暗中勾结模拟器”——要调查某个定价算法是否操纵市场，或是与市场暗中勾结，他们就应该在自己的计算机上运行模拟。
 

　　另一条思路是提供替代选项来缓和数据集中化。政府可以进一步开放收集到的数据，为小型企业创造机遇；还可以支持“数据合作社”。在瑞士，一个名为Mitada的项目从患者处收集健康数据，患者可决定是否允许研究项目使用自己的数据。
 

　　数据分销
 

　　一些重要的数据类型甚至需要强制分享。出版《Stratechery》通讯的本·汤普森(Ben Thompson)近提议，社交网络应该开放其社交图谱的访问权。
 

　　同样被Facebook吞并的照片分享服务Instagram初凭借让新用户导入Twitter关注者名单的做法而异军突起。“后来，各大社交网络就纷纷叫停这种操作，使竞争者更加难以壮大，”汤普森指出。
 

　　强制性数据分享并非前所未闻：德国就要求保险商共同维护一组统计数据，包含汽车事故在内。这样的数据是小企业无力自行编纂的。
 

　　欧盟新推行的《一般数据保护条例》(General Data Protection Regulation)将于2018年5月生效，要求网络服务创造有利条件，方便用户将信息转移至其他服务提供商，乃至竞争对手处。
 

　　但“数据便携性”和数据共享凸显出第二个政策难题：数据市场与隐私保护的紧张对峙。在买卖或共享过程中，个人数据更容易泄漏。
 

　　为降低这一风险，《一般数据保护条例》加强了人们对各自数据的控制：企业须就数据的使用方式，获取用户的明确许可。违者将被处以高额罚款：高可达企业营收的4%，或2200万美元。
 

　　在数据流混合匹配的当下，这种法规殊难实施。另外，收紧数据保护和促进竞争也是一对矛盾：大企业有更强大的实力去遵守代价高昂的隐私法规，不仅如此，大企业也可以借此进一步加紧数据控制。
 

　　假以时日，新技术也许能取代原理简单、容易破解的匿名化，从而缓解这种矛盾。初创企业Bitmark就使用比特币的“区块链”技术，追踪记录数据访问者。但法律创新也*，牛津大学维克多·麦尔-荀伯格(Viktor Mayer-Schönberger)说。
 

　　他还有其他一些数据专家认为，不但数据的集合需要监管，其使用也需要监管。正如食品行业禁用某些配料，网络领域也可以禁用某些数据，或禁止用数据对个人造成伤害。他认为，这样可以将责任转移到数据收集者和使用者头上，他们应对自己管理的数据负责，而不是在获得个人许可之后，就万事大吉了。
 

　　这种“基于使用”的数据监管很难实施，丝毫不亚于当前通行但具有争议的“告知与许可”模式。这也可能加剧当前数据经济的第三大挑战：社会与地理层面的收益不均。
 

　　至少就个人数据而言，当前模式几乎难以维系。随着数据的升值，以及数据经济的重要性不断增加，所有钱都将落入数据提炼者的腰包。数据生成者面临一场不公平的交易，他们到手的只有免费服务。在2014年出版的《谁拥有未来》(Who Owns the Future?)一书中，微软研究院(Microsoft Research)的贾伦·拉尼尔(Jaron Lanier)先指出了这一点。
 

　　威尔提出了该论点的另一个版本：归根结底，提供AI服务的不是算法，而是生成原材料的人。“数据是劳动力，”威尔说，他正致力于开发一个系统，用于衡量个人数据贡献的价值，从而为更加公平的交易打下基础。
 

　　这里*数据工人，联合起来！
 

　　威尔说，难点在于，你要让人们理解，他们的数据是有价值的，他们理应获得报酬。“我们需要某种形式的数字工人运动，”他说。“更难的是说服数据巨头们——拉尼尔称之为‘塞壬服务器’——改变做法，因为现状让他们获益颇丰。”
 

　　地理分布的平等化也许就更难实现了。当前，多数从事大数据提炼的公司都位于美国，或是由美国公司掌控。随着数据经济的进展，这种局面将难以维系。
 

　　过去，美国和欧洲围绕隐私争执不断，未来从中可见一斑。中国的监管草案要求，企业应将收集到的所有“关键数据”存储于中国的服务器内。石油控制权冲突祸乱世界几十年之久。目前还没人担心数据引发的战争，但与石油相比，数据经济引发冲突的潜力有过之而无不及。