Di balik pelatihan model besar AI, rantai industri data sedang terbentuk

Penulis: Guo Xiaojing, Teknologi Tencent

Sumber gambar: Dihasilkan oleh AI Tak Terbatas

"Membuat keajaiban" dan "estetika kekerasan", dua kata ini selalu muncul dalam diskusi ChatGPT. Adapun "kuat" dan "keras", selain "daya komputasi yang sangat besar", ada juga data dalam jumlah besar. Marc Andreessen, pendiri a16z, juga menunjukkan pada konferensi Data+AI bahwa data masif yang dikumpulkan oleh Internet selama dua dekade terakhir merupakan alasan penting munculnya gelombang baru AI ini, karena yang pertama menyediakan yang terakhir. dengan data yang dapat digunakan untuk pelatihan.

Menurut OpenAI, GPT-3.5 memiliki korpus teks hingga 45TB, yang setara dengan 4,72 juta set empat klasik utama China, sementara GPT-4 menambahkan data multi-modal ke set data pelatihan GPT-3 dan GPT-3.5 . Pada 18 Juli, Meta, perusahaan induk Facebook, merilis Llama2, open source pertama dan model bahasa besar yang tersedia secara komersial, dengan pra-pelatihan diharapkan mencapai 2 triliun token.

Kemampuan untuk mendapatkan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar dianggap sebagai salah satu daya saing inti dari perusahaan model skala besar di masa depan, dan itu juga merupakan keharusan untuk perlombaan senjata AI raksasa besar. Data juga dipandang sebagai faktor kunci produksi yang menentukan perkembangan di masa depan. Menurut statistik "Laporan Pembangunan China Digital (2022)", potensi ekonomi digital yang dirilis oleh elemen data akan sangat besar. Keluaran data negara saya akan mencapai 8,1ZB pada tahun 2022, terhitung 10,5% dari dunia, peringkat kedua di dunia.Pengembangan ekonomi digital berada di garis depan.

Namun, data, sebagai faktor produksi yang benar-benar baru, juga membawa serangkaian masalah yang harus segera diselesaikan: bagaimana memahami data? Bagaimana cara mengonfirmasi hak data? Bagaimana cara menambang nilai data? Bisakah itu benar-benar diperdagangkan dan diedarkan? Bisakah data benar-benar dimasukkan dalam laporan keuangan perusahaan sebagai aset? Bagaimana keamanan dikelola? Untuk tujuan ini, kami berbicara dengan Profesor Zeng Xueyun, Wakil Dekan Institut Sains dan Teknologi Universitas Pos dan Telekomunikasi Beijing**, dan memintanya untuk menjawab pertanyaan yang relevan secara mendalam.

Berikut transkrip percakapannya:

**Teknologi Tencent: Orang biasa mungkin khawatir, dari mana asal data untuk pelatihan model besar? Apakah ada penggunaan data pribadi saya, dan apakah akan ada masalah dengan hak atas data tersebut? **

**Profesor Zeng Xueyun: Data yang dihitung oleh **model besar adalah data pribadi. Dibandingkan dengan data perusahaan, data pribadi memiliki masalah kepemilikan. **Pada prinsipnya, saya adalah penguasa data saya. **Misalnya, data yang dihasilkan pada perangkat lunak sosial, pada prinsipnya, perusahaan tempat perangkat lunak sosial itu berada tidak dapat menggunakan data pribadi saya. Meskipun perusahaan-perusahaan ini sebenarnya telah mengontrol data melalui otorisasi default, cara menggunakan data spesifik itu harus diatur oleh "Hukum Perlindungan Informasi Pribadi".

Jadi jika akan digunakan untuk perhitungan model besar, bagaimana cara menggunakannya? Dalam hal teknologi, perlu dilakukan pemrosesan anonimisasi, dan dalam hal operasi, ada juga kebutuhan akan entitas pasar, yaitu **memberi perusahaan tertentu hak hukum untuk mengoperasikan data ini , dengan kata lain, berikan data ini Temukan subjek pasar. **Ketika subjek berorientasi pasar memperoleh data, ia perlu menginvestasikan tenaga kerja, waktu, kecerdasan, dan modal untuk menghasilkan data, yang dapat kita sebut input tenaga kerja. Setelah input tenaga kerja, informasi data milik individu diturunkan menjadi semacam data regeneratif perusahaan, atau data sekunder. Kemudian, data sekunder menghasilkan data prosedural, lalu menjadi data produk dan layanan data. Saat ini, data individu asli dengan individu sebagai pemilik data diubah menjadi produk dan layanan data untuk perusahaan. Ini adalah proses produksi.

**Teknologi Tencent: Apakah mungkin untuk memahami bahwa perusahaan Internet memperoleh data pribadi melalui otorisasi, dan setelah perusahaan ini memproses prosesnya, mereka dapat menjadi semacam aset data perusahaan? **

Profesor Zeng Xueyun: Dapat juga dipahami bahwa kami secara pribadi menghasilkan sejumlah besar data di Internet, seperti halnya berbagai sumber daya alam di alam. Misalnya, banyak bunga dan pohon dapat tumbuh di tanah, dan banyak sumber daya dapat tumbuh. Sumber daya semacam ini adalah jenis sumber daya publik, yang dapat dikembangkan dan dimanfaatkan, tetapi tidak dapat dibeli atau dijual secara langsung. Apa yang dihasilkan setelah pemanfaatan dan pemrosesan adalah aset perusahaan, ini diperbolehkan, dan kita juga harus mendorong pengembangan faktor produksi data dengan cara ini.

**Teknologi Tencent: Dari sudut pandang individu, bagaimana cara melindungi data pribadi kita dan membiarkannya mengalir sesuai keinginan kita? **

**Profesor Zeng Xueyun: **Di era kecerdasan buatan, privasi orang menjadi semakin sulit untuk dilindungi. Karena semua perilaku orang direkam, pergerakan lokasi geografis, kehidupan, pekerjaan, pola makan, dan kehidupan sehari-hari semuanya direkam. Setelah terekam, informasi yang semula milik kita tidak bisa lagi dikuasai oleh pelaku. Oleh karena itu, saat ini risiko kebocoran privasi sangat tinggi, tugas perlindungan data juga sangat berat, dan perlindungan data juga sangat sulit.

Bagaimana orang melindungi hak data mereka? Bahkan, berbagai negara juga memiliki beberapa metode komersial. Jenis pertama, seperti Jepang, menggunakan bank data, yaitu semua orang dapat menyimpan data di bank data seperti halnya menyimpan di bank. Bank data adalah penjaga data, juga dapat berfungsi sebagai pengembang asli nilai data, dan individu juga dapat memperoleh manfaat tertentu. Ini berarti memungkinkan beberapa orang yang bersedia mengungkapkan dan menggunakan data mereka sendiri sampai batas tertentu untuk memiliki model bisnis untuk menyelesaikan masalah perlindungan data dengan cara yang dipilih sendiri. Dengan kata lain membangun sirkulasi data hukum, pengembangan data hukum dan model pemanfaatannya, ini adalah satu kesatuan.

** Bagian lainnya adalah saya pribadi tidak mau, jadi saya tidak akan mengotorisasi pemilik data. **Dengan tidak adanya otorisasi, negara harus memperkuat perlindungan data. Jika ada yang ingin mengembangkan bagian data ini secara ilegal, dia harus dihukum dan diawasi secara hukum.Teknologi Blockchain dapat digunakan untuk melacak perilaku tersebut. Misalnya, apakah data kita bocor, dan di mana bocornya, untuk melacak aliran data. Juga dimungkinkan untuk melacak dan menganalisis data kekerabatan, dan sekarang ada teknologi data kekerabatan. Secara kasar, **Dari mana asal data dan kemana perginya? Analisis silsilah data sebenarnya adalah semacam analisis korelasi data dan ketertelusuran data. **Menggunakan kata silsilah adalah deskripsi yang sangat jelas tentang seluk beluk data . Semuanya direkam, jadi rekaman data dan teknologi orang lain juga bisa direkam, dipublikasikan, dan ditembus.

"KUHP" negara saya telah membuat ketentuan khusus tentang perlindungan informasi pribadi dalam bab tentang hak kepribadian. Pasal 127 "KUHP" menyandingkan data dengan properti virtual jaringan, menyoroti atribut properti data. Dalam undang-undang daerah, ketentuan Pasal 12 "Peraturan Data Kota Shanghai" secara langsung mencerminkan model alokasi hak "dua pembagian sumber daya manusia dan kekayaan". Pasal ini menetapkan: “Kota ini melindungi hak dan kepentingan pribadi orang perseorangan sehubungan dengan informasi pribadinya sesuai dengan undang-undang.” Serta hak dan kepentingan hukum atas kekayaan yang diperoleh dalam kegiatan inovasi data yang relevan dalam pengembangan teknologi digital. ekonomi."

Pada 20 Agustus 2021, rapat ke-30 Komite Tetap Kongres Rakyat Nasional Ketigabelas memilih untuk mengesahkan "Undang-Undang Perlindungan Informasi Pribadi Republik Rakyat Tiongkok", yang akan mulai berlaku pada 1 November 2021. Detail dapat ditemukan secara online. Sifat yudisial dari informasi pribadi dalam "Undang-Undang Perlindungan Informasi Pribadi" juga merupakan perlindungan hak dan kepentingan pribadi, yang hampir tidak melibatkan hak milik dan kepentingan informasi pribadi.

**Teknologi Tencent: Jenis data berkualitas tinggi apa yang penting untuk pelatihan model besar? **

**Profesor Zeng Xueyun: **Data harus berupa semua catatan kegiatan ekonomi, sosial, produksi, manajemen, komersial, dan bahkan militer manusia. Rekor semacam itu diproduksi di berbagai industri, bidang, dan aspek. Sejauh menyangkut data mentah, ia memiliki kualitas tinggi dan rendah. Misalnya, laporan keuangan dan data keuangan perusahaan **tercatat adalah data berkualitas tinggi, dan merupakan data terstruktur. **Karena laporan keuangan dan informasi keuangan semacam ini telah diaudit oleh masyarakat dan diaudit oleh akuntan publik bersertifikat, dan Komisi Regulasi Sekuritas China mengawasi pengungkapan informasi, jadi ini adalah data berkualitas tinggi. Sebagai contoh lain, data kertas di **CNKI juga merupakan data berkualitas tinggi. **Namun, data yang dihasilkan di Internet adalah data yang tidak terstruktur dan tidak terstandarisasi. Data semacam itu adalah jenis data asli, berantakan, dan tidak diatur, yang memerlukan pembersihan granular sebelum perhitungan, sehingga data berkualitas tinggi biasanya mengalami transisi dari proses Pemrosesan tidak terstruktur ke terstruktur. **

**Teknologi Tencent: Karena data berkualitas tinggi dapat terus diproduksi, mengapa ada ungkapan bahwa "data berkualitas tinggi hampir habis"? **

Profesor Zeng Xueyun: Menurut saya, kemampuan untuk memproduksi dan memproses data tidak dapat memenuhi permintaan orang akan data, dan produktivitas seluruh rantai nilai rantai pasokan untuk produksi dan pemrosesan data masih relatif lemah. Karena kita tahu bahwa data terus meledak, tetapi data berkualitas tinggi hampir habis, itu hanya berarti bahwa dalam proses dari data menjadi data berkualitas tinggi, kita kekurangan produktivitas dan kemampuan untuk berintegrasi. Saat ini, penyedia data sangat dibutuhkan. Banyak penyedia data kami saat ini hanya memanfaatkan data secara langsung, tetapi untuk produksi dan pemrosesan data, dan bagaimana menghasilkan data berkualitas tinggi, kemampuan area ini atau desain model bisnis masih belum cukup.

Faktanya, GPT-4 OpenAI menggunakan sejumlah besar data yang dihasilkan oleh model GPT-3.5 generasi sebelumnya untuk pelatihan. Pendiri OpenAI juga mengatakan dalam sebuah wawancara baru-baru ini, "Data sintetis adalah cara yang efektif untuk mengatasi kekurangan data model besar. Kuncinya adalah ada keseluruhan sistem untuk membedakan mana data yang dihasilkan AI yang tersedia dan mana yang tidak tersedia Dan terus berikan umpan balik berdasarkan efek dari model yang dilatih.” Perusahaan ini tidak hanya mampu mengumpulkan uang, tetapi juga dapat mengendalikan banyak daya komputasi.Kemampuan teknis produk data juga menjadi salah satu daya saing inti perusahaan.

**Teknologi Tencent: Untuk meningkatkan produktivitas data berkualitas tinggi, tautan apa yang diperlukan dalam desain industri? **

Profesor Zeng Xueyun: Mengenai pertanyaan ini, pertama-tama kita harus memahami apa itu data? Data apa yang kita miliki? Dan apa yang harus dilakukan dengan datanya? Artinya, untuk menghasilkan data berkualitas tinggi, tidak berarti ada kapasitas produksi untuk memiliki data berkualitas tinggi, dan tidak berarti ada kemauan untuk menghasilkan data berkualitas tinggi. Itu harus memahami data dari sumbernya Masalah apa di masyarakat yang harus diselesaikan dengan data? Dimana permintaan pasar untuk data? Lalu, dari data asli ke sisi permintaan, bagaimana seharusnya kita berproduksi di tengah? Serangkaian masalah ini membutuhkan desain industri, dan pemikiran keseluruhan saat ini tidak cukup.

**Teknologi Tencent: Salah satu aspeknya adalah ketidakmatangan industri, apakah itu juga berarti industri ini masih merupakan samudra biru? **

**Profesor Zeng Xueyun: **Lautan biru yang sangat awal. Pada awalnya, ada beberapa kasus perdagangan data langsung yang ilegal, kemudian undang-undang nasional tidak dapat lagi membeli dan menjual data itu sendiri secara langsung, dan tidak lagi memperdagangkan data mentah. Data tidak dapat digunakan untuk transaksi asli. Seharusnya hasil dari berinvestasi dalam produksi sendiri untuk melakukan transaksi, daripada mengatakan bahwa saya memiliki beberapa data dan saya menjual data tersebut secara langsung. Ini tidak diperbolehkan.

Pada tahun 2022 (Desember), "Dua Puluh Artikel Data" diundangkan "Dua Puluh Artikel Data" mengajukan persyaratan untuk pemisahan kepemilikan data, dan multi-kepemilikan kepemilikan data, hak pengelolaan, dan hak manfaat Distribusi, yang menyebutkan bahwa data harus dikelola dalam kategori hierarkis ini. Ini adalah desain tata kelola data tingkat atas dan cetak biru keseluruhan. Dapat juga dikatakan bahwa ini adalah awal dari pengembangan standar industri data masa depan. Saat ini, masyarakat menyadari bahwa data bukanlah suatu keseluruhan, dan mereka perlu memahami apa hak dan kepentingan yang dimiliki data tersebut.Ini juga merupakan kemajuan dari penelitian berbasis hukum yang semula menjadi penelitian berbasis ekonomi. ** Untuk membangun pasar data, pasar harus menjadi perilaku ekonomi. Perilaku ekonomi semacam ini membutuhkan penggunaan banyak alat ekonomi dan teori ekonomi, jadi sekarang mulai dari penelitian tentang ilmu data, tata kelola data oleh negara, hingga penelitian tentang data di akademisi, dan kontrol data dalam industri Pemanfaatan adalah samudra biru, dan ini baru permulaan. **

**Teknologi Tencent: Dari sudut pandang ini, data dapat ada sebagai aset tertentu dari suatu perusahaan. Jenis aset apa yang dimiliki data? **

**Profesor Zeng Xueyun:**Klasifikasi data adalah topik yang sangat hangat di dunia akademis. Dalam kebanyakan kasus, orang berpikir bahwa data tidak berwujud, tidak terlihat dan tidak berwujud, dan itu disebut aset tidak berwujud. Namun sebenarnya, dari klasifikasi ITU, data lebih mendekati inventarisasi aset, karena data juga menyangkut proses produksi dan pemrosesan. Dan data itu sendiri merupakan aset berwujud elektronik, mengapa disebut aset berwujud elektronik? Data akan menempati ruang fisik, dan banyak data itu sendiri memiliki bentuk fisik, yang merupakan bentuk fisik di sisi jaringan. Gambar, Anda dapat melihat gambar elektronik ini; suara, Anda dapat mendengar suara ini, dan potret, Anda dapat melihat potret ini, jadi ** data adalah aset berwujud digital. **

Kita tahu bahwa aset data adalah kelas aset yang sangat istimewa. Beberapa orang akan menyarankan bahwa data dapat dibandingkan dengan sifat tidak berwujud untuk amortisasi, atau analog dengan aset tetap untuk penyusutan. Faktanya, Anda harus terlebih dahulu mengklasifikasikan data secara hierarkis untuk melihat kategori mana yang dimiliki data tersebut. **Untuk jenis data tertentu, ini juga memiliki kemampuan tumbuh dan fusi. Misalnya, jika semua data panggilan China Unicom dapat diintegrasikan dengan deposit bank pribadi dan data investasi, potret orang ini dapat dibuat dengan lebih banyak informasi mulai dari investasi dan pembiayaan hingga komunikasi dan kariernya. Saat ini, akan ada efek akumulatif dari nilai data yang dihasilkan oleh penggabungan data dan data.Pada saat ini, data akan menyatu dan dapat tumbuh. Ada juga bagian data yang memang sensitif terhadap waktu, dan nilainya akan menurun seiring waktu. Oleh karena itu, kita masih perlu menganalisis karakteristik data itu sendiri secara lebih spesifik untuk mengetahui nilai akuntansinya, dan penghitungan nilai data memiliki lebih banyak variabilitas dan ketidakpastian, tidak seperti aset tetap, nilai aset tetap pada saat itu pembentukan aset pasti, dan seiring berjalannya waktu, nilainya secara bertahap menurun, tetapi datanya tidak serta merta berkurang seiring waktu, dan data tersebut memiliki bentuk aset yang lebih kompleks.

**Teknologi Tencent: Apakah data masa depan adalah salah satu daya saing inti perusahaan AI? Apakah mungkin aset data dikuantifikasi dan tercermin dalam penilaian perusahaan? **

**Profesor Zeng Xueyun: **Untuk perusahaan kecerdasan buatan, **data adalah daya saing intinya. **Untuk perusahaan AI, pengalaman produk menentukan nilai bisnis perusahaan, dan kemampuan data menentukan pengalaman produk. **Bagi suatu negara, data adalah kunci daya saing di masa depan, dan juga merupakan emas masa depan, seperti halnya minyak adalah emas di era industri, dan **data adalah emas di era ekonomi Internet. **

Namun saat ini, negara-negara di dunia justru mengalami kesulitan dalam tata kelola data, dan belum ada negara yang memimpin dalam melakukan terobosan, bagaimana mengatasi keseimbangan antara keamanan data, tata kelola data, serta pengembangan dan pemanfaatan data. **

Dalam hal ini, China sangat menyadari pentingnya data. Semua negara juga menyadari bahwa data adalah produktivitas baru, tetapi cara menggunakan data membutuhkan pemain pasar, teknologi cerdas, dan peraturan nasional, oleh karena itu, ini bukan masalah sederhana yang dapat diselesaikan, ini adalah masalah Kompleksitas sistem.

Tata kelola nasional China adalah pengaturan yang relatif terpusat dari pusat ke daerah, jadi kami secara alami memiliki keunggulan dalam mengintegrasikan data besar di seluruh negeri, tetapi keunggulan ini belum tercermin, dan itu terletak pada penilaian ** data Ada masalah dengan penilaian dan penilaian, dan masalah entri data ke laporan akuntansi belum terselesaikan. ** Tidak ada solusi yang baik untuk masalah ini di dunia.

**Jika data dapat ditransfer dari aset off-balance sheet ke aset on-balance sheet, maka akuntansi nilai tata kelola data dan pengelolaan nilai data dapat diselesaikan dengan baik, dan transaksi data akan memiliki dasar yang objektif. **Sekarang data perusahaan kita pada dasarnya off-balance-sheet assets, tanpa penilaian, dan tanpa pengukuran dan pelaporan di neraca, jadi tidak jelas berapa banyak data yang dimiliki perusahaan, sehingga keekonomian data juga sulit untuk membuat statistik pada nilai. Jika data tidak dimasukkan ke dalam tabel, maka transaksinya akan kekurangan dasar yang masuk akal, **jadi entri data ke dalam tabel adalah masalah utama. **Untuk statistik volume data, akuntansi harga data, dan harga transaksi data, Dari statistik volume ke akuntansi harga hingga basis transaksi, perlu memasukkan neraca dan laporan laba rugi dengan data , dan masukkan Akuntansi untuk laporan keuangan adalah fasilitas yang mendasarinya. Fasilitas yang mendasari ini belum diselesaikan.

**Tencent Technology: Apa preseden internasional untuk undang-undang hak properti data? **

**Profesor Zeng Xueyun: **Penelitian tentang undang-undang hak milik data. Saat ini, negara-negara besar di seluruh dunia memiliki undang-undang dasar tentang perlindungan data, dan posisi mereka semakin jelas untuk mempromosikan perlindungan hak pribadi dalam hak properti data.Namun, undang-undang dan peraturan tentang pemanfaatan data pada dasarnya hilang.Jepang memiliki tingkat tertentu kemajuan dalam hal ini negara saya Penekanan yang cukup besar diberikan pada peningkatan sirkulasi elemen data, tetapi tanpa dukungan, pengaturan, dan pedoman hukum dan peraturan, ini terutama bergantung pada dokumen administrasi, yang masih memiliki banyak kekurangan legislatif. Saat ini, ada kebutuhan mendesak untuk secara inovatif mengarahkan arah baru konstruksi hukum global dalam hal percepatan pengaturan hak milik data dan sirkulasi elemen data. Situasi di dalam dan luar negeri adalah sebagai berikut:

Aspek internasional: Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) yang disahkan oleh Uni Eropa pada tahun 2016 saat ini merupakan undang-undang privasi data yang paling komprehensif dan berpengaruh. "Peraturan" berkembang dalam dua arah: memperkuat hak subjek data, memastikan kontrol atas penggunaan data pribadi, dan mempertimbangkan keamanan data dan arus bebas data. Atas dasar menegaskan dan meningkatkan hak-hak individu yang ada, GDPR menetapkan hak untuk menghapus (Pasal 17) dan hak atas portabilitas (Pasal 20), dll., untuk mencapai kontrol subjek data yang lebih efektif atas data pribadi mereka , tetapi ketentuannya tidak. Tidak ada kejelasan tentang pengalihan kepemilikan data pribadi dan pembagian hak milik.

Meskipun Amerika Serikat memulai sistem dan eksplorasi teoretis perlindungan hukum kepemilikan data lebih awal, sebagian besar norma yang relevan tersebar di berbagai tagihan. Perundang-undangan masing-masing negara tidak kompatibel, tetapi mencakup berbagai bidang dan memiliki beberapa fleksibilitas dalam penyelesaian sengketa yang sebenarnya untuk mendorong pemanfaatan data. Misalnya, “California Consumer Privacy Act of 2018” yang dikeluarkan pada tahun 2018 dan “California Privacy Act of 2020” yang dikeluarkan pada tahun 2020 telah meningkatkan penetapan hak data, meliputi hak akses, hak hapus, hak mengetahui, dll. Hak privasi pribadi konsumen memperkuat perlindungan hak dan kepentingan subjek data selama transfer data, yang juga mencerminkan dari sisi izin Amerika Serikat untuk penggunaan nilai ekonomi data. Pada tahun 2017, Jepang merumuskan "Pedoman Kontrak Hak Penggunaan Data". Pedoman tersebut sepenuhnya mempertimbangkan faktor-faktor seperti kontribusi kontrak data untuk pembuatan data, beban biaya penyimpanan dan pengelolaan, dan kontrak transaksi data standar untuk mempromosikan transaksi data. Ini adalah kemajuan besar, tetapi masih belum ada definisi yang jelas tentang hak milik data.

Di Eropa, Piagam Hak Dasar UE dan Peraturan Perlindungan Data Umum menganggap hak perlindungan data pribadi sebagai hak khusus yang dinikmati oleh subjek data, yang tidak termasuk hak properti apa pun. Meskipun undang-undang UE seperti Peraturan Perlindungan Data Umum tidak secara jelas menetapkan bahwa pengontrol data menikmati hak properti dengan data sebagai objek, hak dan kepentingan properti data mereka dapat dilindungi melalui perlindungan basis data, perlindungan hukum hak cipta, perlindungan rahasia dagang, perlindungan hukum kontrak , dan perlindungan hukum persaingan, dll. dilindungi. Selain itu, dokumen "Membangun Ekonomi Data Eropa" yang dikeluarkan oleh Komisi Eropa berkomitmen untuk memperkenalkan "hak penghasil data", yang memberi pengontrol data hak properti universal atas data non-pribadi dan data pribadi yang dianonimkan, memungkinkan mereka untuk menggunakan secara eksklusif data, termasuk hak untuk melisensikan orang lain untuk menggunakan data tersebut. Di Amerika Serikat, meskipun beberapa sarjana hukum percaya bahwa individu harus diberi hak milik atas informasi pribadi, pengadilan biasanya tidak mengakui hak milik tersebut. Dalam beberapa kasus, pengadilan AS memutuskan bahwa perusahaan memiliki hak milik atas data yang mereka miliki. Pengalaman hukum domestik dan asing tentang properti data menunjukkan bahwa "pemisahan sumber daya manusia dan kekayaan" harus menjadi proposisi teoretis inti untuk membangun sistem hak properti data negara saya.