AI büyük model eğitiminin arkasında bir veri endüstrisi zinciri oluşuyor

Yazar: Guo Xiaojing, Tencent Teknolojisi

Görsel kaynağı: Unbounded AI tarafından oluşturuldu

"Mucizeler yaratmak" ve "şiddetli estetik", bu iki kelime ChatGPT tartışmasında her zaman ortaya çıkmıştır. "Güçlü" ve "şiddetli" söz konusu olduğunda, "muazzam bilgi işlem gücüne" ek olarak, çok büyük miktarda veri de var. a16z'nin kurucusu Marc Andreessen, Data+AI konferansında son yirmi yılda İnternet tarafından toplanan devasa verilerin bu yeni AI dalgasının yükselişinin önemli bir nedeni olduğuna da dikkat çekti çünkü birincisi ikincisini sağlıyor. eğitim için kullanılabilecek verilerle.

OpenAI'ye göre GPT-3.5, Çin'in dört ana klasiğinin 4,72 milyon setine eşdeğer olan 45 TB'a kadar bir metin külliyatına sahipken, GPT-4, GPT-3 ve GPT-3,5 eğitim veri setlerine çok modlu veriler ekler. . 18 Temmuz'da Facebook'un ana şirketi Meta, ilk açık kaynaklı ve piyasada bulunan büyük dil modeli olan Llama2'yi piyasaya sürdü ve ön eğitimin 2 trilyon jetona ulaşması bekleniyor.

Muazzam miktarda yüksek kaliteli veri elde etme yeteneği, geleceğin büyük ölçekli model şirketlerinin temel rekabet güçlerinden biri olarak görülüyor ve aynı zamanda büyük devlerin yapay zeka silahlanma yarışı için de bir zorunluluk. Veri ayrıca gelecekteki gelişimi belirleyen kilit bir üretim faktörü olarak görülüyor. "Dijital Çin Kalkınma Raporu (2022)" istatistiklerine göre, veri unsurları tarafından yayınlanan dijital ekonominin potansiyeli son derece büyük olacak. 2022'de ülkemin veri çıkışı 8.1ZB'ye ulaşacak ve dünyanın %10.5'ini oluşturuyor. dünyada ikinci sırada.Dijital ekonomide gelişme ön planda.

Ancak veri, yepyeni bir üretim faktörü olarak acilen çözülmesi gereken bir dizi sorunu da beraberinde getiriyor: Veri nasıl anlaşılır? Veri hakları nasıl onaylanır? Verilerin değeri nasıl çıkarılır? Gerçekten alınıp satılabilir ve dolaşıma sokulabilir mi? Veriler gerçekten işletmenin mali tablolarında bir varlık olarak yer alabilir mi? Güvenlik nasıl yönetilir? Bu amaçla, Pekin Posta ve Telekomünikasyon Üniversitesi** Bilim ve Teknoloji Enstitüsü Dekan Yardımcısı Profesör Zeng Xueyun ile görüştük ve ilgili soruları derinlemesine yanıtlamasını istedik.

Görüşmenin dökümü aşağıdadır:

**Tencent Teknolojisi: Sıradan insanlar endişe duyabilir, büyük model eğitimi için veriler nereden geliyor? Kişisel verilerimin herhangi bir kullanımı var mı ve bu verilerin haklarında bir sorun yaşanır mı? **

**Profesör Zeng Xueyun: **büyük model tarafından hesaplanan veriler kişisel verilerdir. Kurumsal verilerle karşılaştırıldığında, kişisel verilerin bir sahiplik sorunu vardır. **Prensip olarak verilerimin efendisi benim. **Örneğin sosyal yazılımlar üzerinde oluşturulan veriler prensipte sosyal yazılımın ait olduğu şirket kişisel verilerimi kullanamaz.Bu şirketler fiilen varsayılan yetkilendirme yoluyla verileri kontrol etmiş olsalar da belirli verilerin nasıl kullanılacağına ilişkin “Kişisel Bilgilerin Korunması Kanunu” ile düzenlenecektir.

Peki büyük model hesaplamaları için kullanılacaksa nasıl kullanılır? Teknolojik olarak anonimleştirme işlemi yapmak gerekirken, işleyiş açısından da **belirli bir şirkete bu verileri işletmek için yasal hak verecek bir piyasa varlığına ihtiyaç vardır. , diğer bir deyişle bu verileri veriniz Bir pazar konusu bulunuz. **Pazar odaklı özne, verileri elde ettiğinde, hepimizin emek girdisi diyebileceğimiz verileri üretmek için insan gücü, zaman, zeka ve sermaye yatırması gerekir. Emek girdisinden sonra, bireye ait veri bilgileri, şirketin bir tür rejeneratif verisine veya ikincil veriye türetilir. Ardından, ikincil veriler prosedürel verileri ve ardından veri ürünlerini ve veri hizmetlerini üretir. Bu zamanda, veri sahibi olarak bireyler ile orijinal bireysel veriler, işletmeler için veri ürünlerine ve hizmetlerine dönüştürülür. Bu bir üretim süreci.

**Tencent Teknoloji: İnternet şirketlerinin kişisel verileri yetkilendirme yoluyla elde etmesi ve bu şirketlerin süreci işledikten sonra şirketin bir nevi veri varlığı haline gelebilmesi anlaşılır mı? **

Profesör Zeng Xueyun: Doğadaki çeşitli doğal kaynaklar gibi kişisel olarak internette büyük miktarda veri ürettiğimiz de anlaşılıyor. Örneğin, arazide birçok çiçek ve ağaç büyüyebilir ve birçok kaynak büyüyebilir. Bu tür kaynak, geliştirilip kullanılabilen ancak doğrudan alınıp satılamayan bir tür kamu kaynağıdır. Kullanım ve işleme sonrası oluşanlar işletmenin varlığıdır, buna izin verilmektedir ve veri üretim faktörlerinin gelişimini de bu şekilde teşvik etmeliyiz.

**Tencent Teknolojisi: Kişisel bakış açısından, kişisel verilerimizi nasıl koruyabilir ve onların istediğimiz şekilde akmasına nasıl izin verebiliriz? **

**Profesör Zeng Xueyun: **Yapay zeka çağında, insanların mahremiyetinin korunması giderek daha zor hale geliyor. Çünkü insanların tüm davranışları kayıt altına alınıyor, coğrafi konum hareketleri, yaşamları, işleri, beslenmeleri, günlük yaşamları kayıt altına alınıyor. Kaydedildikten sonra, başlangıçta bize ait olan bilgiler artık fail tarafından kontrol edilemez. Bu nedenle, şu anda gizlilik sızıntısı riski çok yüksek, veri koruma görevi de çok ağır ve veri koruma da çok zor.

Kişiler veri haklarını nasıl korur? Aslında çeşitli ülkelerin de bazı ticari yöntemleri var. Japonya gibi ilk tür bir veri bankası kullanır, yani herkes bir bankaya para yatırır gibi verileri bir veri bankasında saklayabilir. Veri bankası, verinin koruyucusudur, aynı zamanda veri değerinin orijinal geliştiricisi olarak hizmet edebilir ve bireyler de belirli faydalar elde edebilir. Bu, kendi verilerini ifşa etmeye ve belirli bir ölçüde kullanmaya istekli bazı kişilerin, veri koruma sorunlarını kendi seçtikleri bir şekilde çözmek için bir iş modeline sahip olmalarına izin verdiği anlamına gelir. Yani yasal veri sirkülasyonu, yasal veri geliştirme ve kullanım modelleri oluşturmak, bu bir parçadır.

**Diğer kısım ise şahsen istemediğim için veri sahibini yetkilendirmeyeceğim. **Yetkilendirme olmaması durumunda, ülke veri korumasını güçlendirmelidir. Herhangi biri verilerin bu bölümünü yasa dışı bir şekilde geliştirmek isterse cezalandırılmalı ve yasal olarak denetlenmelidir.Blockchain teknolojisi bu tür davranışları izlemek için kullanılabilir. Örneğin, veri akışını izlemek için verilerimizin sızdırılıp sızdırılmadığı ve nerede sızdırıldığı. Veri akrabalığını izlemek ve analiz etmek de mümkün ve artık veri akrabalığı teknolojisi var. Kabaca, **Veriler nereden geliyor ve nereye gidiyor? Veri köken analizi aslında bir tür veri korelasyon analizi ve veri izlenebilirliğidir. **Köken kelimesini kullanmak, verilerin giriş ve çıkışlarının çok canlı bir açıklamasıdır. . Her şey kaydediliyor, bu nedenle diğer insanların verilerinin ve teknolojisinin kaydedilmesi de kaydedilebilir, kamuya açıklanabilir ve nüfuz edilebilir.

ülkemin "Medeni Kanunu" kişilik hakları bölümünde kişisel bilgilerin korunmasına ilişkin özel hükümler getirmiştir. "Medeni Kanun"un 127. Maddesi, verileri ağ sanal özelliğiyle yan yana getirerek, verilerin özellik özniteliğini vurgular. Yerel mevzuatta, "Şanghay Belediye Veri Yönetmeliği"nin 12. Maddesinin hükümleri doğrudan "insan kaynakları ve servetin iki bölümü" hak tahsis modelini yansıtır. Bu madde şunu şart koşmaktadır: "Bu şehir, gerçek kişilerin kişisel bilgileri üzerindeki kişilik hak ve menfaatlerini kanuna uygun olarak korur." Ayrıca dijital ekonominin geliştirilmesinde ilgili veri inovasyon faaliyetlerinde elde edilen yasal mülkiyet hakları ve menfaatleri. "

20 Ağustos 2021'de On Üçüncü Ulusal Halk Kongresi Daimi Komitesinin 30. toplantısında, 1 Kasım 2021'de yürürlüğe girecek olan "Çin Halk Cumhuriyeti Kişisel Bilgileri Koruma Yasası"nın kabul edilmesi oylandı. Ayrıntılar internette bulunabilir. “Kişisel Bilgilerin Korunması Kanunu”nda yer alan kişisel bilgilerin yargısal niteliği, aynı zamanda kişisel bilgilerin mülkiyet hak ve menfaatlerini pek kapsamayan kişisel hak ve menfaatlerin korunmasıdır.

**Tencent Teknolojisi: Büyük model eğitimi için ne tür yüksek kaliteli veriler önemlidir? **

**Profesör Zeng Xueyun: **Veriler, insanın ekonomik, sosyal, üretim, yönetim, ticari ve hatta askeri faaliyetlerinin tüm kayıtları olmalıdır. Böyle bir kayıt çeşitli endüstrilerde, alanlarda ve yönlerde üretilir. Ham veriler söz konusu olduğunda, yüksek ve düşük kaliteye sahiptir. Örneğin, borsaya kote şirketlerin finansal tabloları ve finansal verileri yüksek kaliteli verilerdir ve yapılandırılmış verilerdir. **Çünkü bu tür mali tablolar ve mali bilgiler toplum tarafından denetlenmiş ve yeminli mali müşavirler tarafından denetlendiğinden ve Çin Menkul Kıymetler Düzenleme Komisyonu bilgi ifşasını denetler, bu nedenle yüksek kaliteli verilerdir. Başka bir örnek olarak, **CNKI'deki kağıt veriler de yüksek kaliteli verilerdir. **Ancak internette üretilen veriler yapılandırılmamış ve standardize edilmemiş verilerdir. Bu tür veriler, hesaplamadan önce ayrıntılı temizlik gerektiren bir tür orijinal, dağınık ve düzenlenmemiş verilerdir, bu nedenle yüksek kaliteli veriler genellikle yapılandırılmamış İşleme sürecinden yapılandırılmış İşleme sürecine geçer. **

**Tencent Teknolojisi: Sürekli olarak yüksek kaliteli veriler üretilebildiğine göre, neden "yüksek kaliteli veriler neredeyse tükendi" diye bir söz var? **

Profesör Zeng Xueyun: Veri üretme ve işleme yeteneğinin, insanların veri talebini karşılayamayacağını ve tüm tedarik zinciri değer zincirinin veri üretimi ve işlenmesine yönelik üretkenliğinin hâlâ nispeten zayıf olduğunu düşünüyorum. Çünkü biliyoruz ki veriler sürekli artıyor, ancak yüksek kaliteli veriler tükeniyor.Bu, verilerden yüksek kaliteli verilere giden süreçte, bir tür üretkenlikten ve entegrasyon yeteneğinden yoksun olduğumuz anlamına geliyor. Şu anda veri satıcılarına ihtiyaç duyulmaktadır.Mevcut veri satıcılarımızın birçoğu verileri yalnızca doğrudan kullanıyor, ancak verilerin üretimi ve işlenmesi ve yüksek kaliteli verilerin nasıl üretileceği, bu alanın yeteneği veya iş modeli tasarımı için hala yeterli değil.

Aslında, OpenAI'nin GPT-4'ü, eğitim için önceki nesil model GPT-3.5 tarafından üretilen büyük miktarda veri kullanır. OpenAI'nin kurucusu ayrıca yakın tarihli bir röportajda şunları söyledi: "Sentetik veriler, büyük model verilerinin eksikliğini çözmenin etkili bir yoludur. Anahtar, yapay zeka tarafından üretilen hangi verilerin mevcut olduğunu ve hangilerinin mevcut olmadığını ayırt etmek için bütün bir sistemin olmasıdır. . Ve eğitilen modelin etkisine göre geri bildirim vermeye devam edin.” Bu şirket sadece para toplamakla kalmıyor, aynı zamanda büyük miktarda bilgi işlem gücünü kontrol edebiliyor.Veri ürünlerinin teknik yetenekleri de şirketin temel rekabet gücünden biridir.

**Tencent Teknolojisi: Yüksek kaliteli veri üretkenliğini artırmak için endüstriyel tasarımda gerekli bağlantılar nelerdir? **

Profesör Zeng Xueyun: Bu soru hakkında öncelikle verinin ne olduğunu anlamalıyız? Hangi verilere sahibiz? Ve verilerle ne yapmalı? Yani, yüksek kaliteli veri üretmek, yüksek kaliteli veriye sahip üretim kapasitesinin olduğu ve yüksek kaliteli veri üretme isteğinin olduğu anlamına gelmez. Verileri kaynağından anlamalı, verilerle toplumdaki hangi sorunlar çözülmeli? Piyasanın veri talebi nerede? O zaman orjinal datadan talep tarafına kadar ortada nasıl üretim yapmalıyız? Bu problemler dizisi endüstriyel tasarım gerektirir ve mevcut genel düşünce yeterli değildir.

**Tencent Teknolojisi: Sektörün olgunlaşmamış olması bir yönüdür. Bu aynı zamanda sektörün hâlâ mavi bir okyanus olduğu anlamına mı geliyor? **

**Profesör Zeng Xueyun: **Çok erken bir mavi okyanus. İlk günlerde, bazı yasadışı doğrudan veri ticareti vakaları vardı, daha sonra, ulusal mevzuat artık doğrudan veri alıp satamaz ve artık ham veri ticaretini yapamazdı. Veriler orijinal işlemler için kullanılamaz. Bazı verilerim var ve verileri doğrudan satıyorum demek yerine işlem yapmak için kendi üretimine yatırım sonucu olmalıdır. Buna izin verilmez.

2022'de (Aralık), "Yirmi Veri Makalesi" yayımlandı. "Yirmi Veri Makalesi", veri sahipliğinin ayrılması ve veri sahipliğinin çoklu mülkiyeti, yönetim hakları ve Faydalı haklar Verilerin bu hiyerarşik kategoride yönetilmesi gerektiğini belirten bölüm. Bu, veri yönetişiminin en üst düzey tasarımı ve genel bir plandır. Geleceğin veri endüstrisinin standartlaştırılmış gelişiminin başlangıcı olduğu da söylenebilir. Bu dönemde insanlar verinin bir bütün olmadığının farkına varmakta ve verinin hangi haklara ve menfaatlere sahip olduğunu anlamaya ihtiyaç duymaktadır.Bu aynı zamanda orijinal hukuka dayalı araştırmaların ekonomi temelli araştırmalara doğru ilerleyişidir. ** Bir veri piyasasının kurulabilmesi için piyasanın ekonomik bir davranış sergilemesi gerekir. Bu tür bir ekonomik davranış, birçok ekonomik aracın ve ekonomik teorinin kullanılmasını gerektirir, bu nedenle şimdi veri bilimi araştırmalarından, verilerin devlet tarafından yönetişimine, akademideki veri araştırmalarına ve verilerin kontrolüne kadar endüstride Kullanım mavi bir okyanustur ve daha yeni başlama halidir. **

**Tencent Teknolojisi: Bu açıdan bakıldığında veri bir işletmenin belli bir varlığı olarak var olabilir.Veriler nasıl bir varlığa aittir? **

**Profesör Zeng Xueyun:**Veri sınıflandırması akademide çok sıcak bir konudur. Çoğu durumda, insanlar verilerin soyut, görünmez ve soyut olduğunu düşünür ve maddi olmayan varlıklar olarak adlandırılır. Ancak aslında, ITU sınıflandırmasına göre veriler, envanter varlıklarına daha yakındır, çünkü veriler aynı zamanda üretim ve işleme sürecini de içerir. Ve verinin kendisi elektronik bir maddi varlıktır, neden elektronik bir maddi varlıktır? Veriler fiziksel alanı kaplar ve birçok verinin kendisinin fiziksel bir formu vardır, bu da ağ tarafında fiziksel bir formdur. Resim, bu elektronik resmi görebilirsiniz; ses, bu sesi duyabilirsiniz ve portre, bu portreyi görebilirsiniz, yani ** veri dijital bir maddi varlıktır. **

Veri varlıklarının çok özel bir varlık sınıfı olduğunu biliyoruz. Bazıları, verilerin amortisman için maddi olmayan varlıklarla veya amortisman için sabit varlıklara benzer şekilde karşılaştırılabileceğini önerecektir. Aslında, verilerin hangi kategoriye ait olduğunu görmek için önce verileri hiyerarşik olarak sınıflandırmanız gerekir. **Belirli veri türleri için ayrıca büyütülebilirlik ve birleştirilebilirlik vardır. Örneğin, China Unicom'un tüm arama verileri, kişisel banka mevduatı ve yatırım verileriyle entegre edilebilirse, yatırım ve finansmandan iletişim ve kariyerine kadar daha fazla bilgi ile bu kişinin bir portresi oluşturulabilir. Şu anda, veri ve verilerin birleştirilmesiyle oluşturulan veri değerinin kümülatif bir etkisi olacaktır. Şu anda, veriler birleştirilecek ve büyütülebilir. Ayrıca verilerin zamana duyarlı olan bir kısmı da vardır ve değeri zamanla azalacaktır. Bu nedenle, muhasebe değerini bilmek için verilerin özelliklerini daha spesifik olarak analiz etmemiz gerekiyor ve veri değerinin muhasebesi daha fazla değişkenlik ve belirsizliğe sahiptir, sabit kıymetlerin aksine, o zamanki sabit varlık değeri varlığın oluşumu kesindir ve zaman geçtikçe değer kademeli olarak azalır, ancak verilerin zamanla azalması gerekmez ve veriler daha karmaşık bir varlık biçimine sahiptir.

**Tencent Teknolojisi: Gelecekteki veriler, yapay zeka şirketlerinin temel rekabet gücünden biri mi? Veri varlıklarının sayısallaştırılması ve şirket değerlemesine yansıtılması mümkün mü? **

**Profesör Zeng Xueyun: **Bir yapay zeka şirketi için **veri, şirketin temel rekabet gücüdür. **Bir yapay zeka şirketi için ürün deneyimi, şirketin iş değerini, veri yetenekleri ise ürün deneyimini belirler. **Bir ülke için veriler, geleceğin temel rekabet gücüdür ve aynı zamanda geleceğin altınıdır, tıpkı petrolün endüstriyel çağın altını ve **verilerin İnternet ekonomisi çağının altını olması gibi. **

Ancak şu anda, dünyadaki ülkeler veri yönetişiminde gerçekten zorluklarla karşılaşıyor ve hiçbir ülke atılımlar yapmada liderliği üstlenmedi.Veri güvenliği, veri yönetişimi ve veri geliştirme ve kullanımı arasındaki denge nasıl çözülür? **

Bu bağlamda, Çin, verilerin öneminin kesinlikle farkındadır. Tüm ülkeler de verinin yeni bir üretkenlik olduğunun farkındadır ancak verinin nasıl kullanılacağı piyasa oyuncuları, akıllı teknoloji ve ulusal düzenleme gerektirir.Dolayısıyla bu çözülebilecek basit bir sorun değil, bir sistem Karmaşıklığı sorunudur.

Çin'in ulusal yönetişimi, merkezden yerele nispeten merkezi bir düzenlemedir, bu nedenle doğal olarak büyük verileri ülke genelinde entegre etme avantajımız var, ancak bu avantaj henüz yansıtılmadı ve ** verilerin değerlemesinde yatıyor. değerleme ve değerleme ile ilgili sorunlar ve muhasebe tablolarına veri girişi sorunu çözülmemiştir. ** Dünyada bu sorunun iyi bir çözümü yok.

**Bilanço dışı varlıklardan bilanço içi varlıklara veri aktarılabilirse, veri yönetişiminin değer muhasebesi ve veri değerinin yönetimi iyi çözülebilir ve veri işlemleri nesnel bir temele sahip olur. **Artık kurumsal verilerimiz temelde bilanço dışı varlıklar, değerleme yapılmamış, bilançoda ölçüm ve raporlama yapılmamış, bu nedenle şirketin ne kadar veriye sahip olduğu net değil, bu nedenle verilerin ekonomisini de zorlaştırıyor. değeri hakkında istatistik yapmak için. Veriler tabloya girilmezse, işlemin makul bir temeli olmayacaktır, bu nedenle tabloya veri girişi önemli bir konudur. Veri hacmi istatistikleri, veri fiyatlarının muhasebeleştirilmesi ve veri işlemlerinin fiyatlandırılması için, Hacim istatistiklerinden işlem bazında fiyat muhasebesine kadar, bilanço ve gelir tablosuna verilerle girilmesi gerekmektedir. , ve girin Mali tablolar için muhasebe temel bir kolaylıktır. Bu temel tesis henüz çözülmedi.

**Tencent Technology: Veri mülkiyet hakları mevzuatı için uluslararası emsaller nelerdir? **

**Profesör Zeng Xueyun: **Veri mülkiyet hakları mevzuatı üzerine araştırma. Şu anda, dünyanın dört bir yanındaki büyük ülkeler veri koruma konusunda temel yasalara sahiptir ve veri mülkiyet haklarında kişilik haklarının korunmasını teşvik etmek için giderek daha açık bir şekilde konumlanmıştır. Ancak, veri kullanımına ilişkin yasa ve yönetmelikler temel olarak eksiktir. ülkem Veri unsurlarının dolaşımının teşvik edilmesine büyük önem verilmektedir, ancak yasa ve yönetmeliklerin desteği, düzenlemesi ve rehberliği olmadan, esas olarak hala birçok yasal eksikliği olan idari belgelere dayanmaktadır. Şu anda, veri mülkiyet haklarının düzenlenmesini ve veri öğelerinin dolaşımını hızlandırmak açısından küresel yasal yapılanmanın yeni yönünü yenilikçi bir şekilde yönlendirmek için acil bir ihtiyaç vardır. Yurt içi ve yurt dışında durum şöyle:

Uluslararası yönler: 2016 yılında Avrupa Birliği tarafından kabul edilen Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), şu anda en kapsamlı ve etkili veri gizliliği yasasıdır. "Yönetmelikler" iki yönde gelişiyor: veri sahiplerinin haklarının güçlendirilmesi, kişisel verilerin kullanımı üzerinde kontrolün sağlanması ve veri güvenliği ile serbest veri akışının dikkate alınması. Bireylerin mevcut haklarının onaylanması ve iyileştirilmesi temelinde, GDPR, veri sahiplerinin kişisel verileri üzerinde daha etkin bir şekilde kontrol edilmesini sağlamak için silme hakkını (Madde 17) ve taşınabilirlik hakkını (Madde 20) vb. şart koşar. , ancak hükümler kişisel veri mülkiyetinin devrine ve mülkiyet haklarının dağıtımına ilişkin bir açıklama yoktur.

Amerika Birleşik Devletleri, veri sahipliğinin yasal olarak korunmasına ilişkin sistemi ve teorik araştırmayı daha önce başlatmış olsa da, ilgili normların çoğu çeşitli yasa tasarılarına dağılmış durumda. Her eyaletin mevzuatı uyumlu değildir, ancak çok çeşitli alanları kapsar ve veri kullanımını teşvik etmek için gerçek uyuşmazlık çözümünde bir miktar esnekliğe sahiptir. Örneğin, 2018'de yayınlanan "California Consumer Privacy Act of 2018" ve "California Privacy Act of 2020", erişim hakkını, silme hakkını, bilme hakkını vb. kapsayan veri haklarının belirlenmesini artırmıştır. • Tüketicilerin kişisel mahremiyet hakları, veri aktarımı sırasında veri konularının haklarının ve çıkarlarının korunmasını güçlendirir ki bu, ABD'nin verinin ekonomik değeri için kullanımına izin vermesinden de yansır. 2017'de Japonya, "Veri Kullanım Hakları Sözleşmelerine İlişkin Yönergeler"i formüle etti. Yönergeler, veri sözleşmelerinin veri oluşturmaya katkısı, depolama ve yönetimin maliyet yükü ve veri işlemlerini teşvik etmek için standartlaştırılmış veri işlem sözleşmeleri gibi faktörleri tam olarak dikkate aldı. büyük bir ilerleme, ancak veri mülkiyet haklarının hala net bir tanımı yok.

Avrupa'da, AB Temel Haklar Şartı ve Genel Veri Koruma Yönetmeliği, kişisel verilerin korunması hakkını, herhangi bir mülkiyet hakkı içermeyen veri sahiplerinin sahip olduğu özel bir hak olarak kabul etmektedir. Genel Veri Koruma Yönetmeliği gibi AB yasaları, veri denetleyicilerinin nesne olarak verilerle ilgili mülkiyet haklarından yararlandığını açıkça şart koşmasa da, veri mülkiyet hakları veritabanı koruması, telif hakkı yasası koruması, ticari sır koruması, sözleşme hukuku koruması ve rekabet hukuku koruması vb. Buna ek olarak, Avrupa Komisyonu tarafından yayınlanan "Avrupa Veri Ekonomisi İnşa Etmek" belgesi, veri denetleyicilerine kişisel olmayan veriler ve anonimleştirilmiş kişisel veriler üzerinde evrensel mülkiyet hakları veren ve münhasıran kullanmalarını sağlayan "veri üreticisi haklarını" getirmeyi taahhüt etmektedir. Bu tür verileri kullanmaları için başkalarına lisans verme hakkı da dahil olmak üzere verilerin. Amerika Birleşik Devletleri'nde, bazı hukuk bilginleri bireylere kişisel bilgiler üzerinde mülkiyet hakları verilmesi gerektiğine inansa da, mahkemeler genellikle bu tür mülkiyet haklarını tanımaz. Bazı durumlarda, ABD mahkemeleri şirketlerin tuttukları veriler üzerinde mülkiyet haklarına sahip olduğuna hükmetmiştir. Veri mülkiyetine ilişkin yerli ve yabancı yasal deneyim, ülkemin veri mülkiyet hakları sistemini oluşturmak için "insan kaynakları ve servetin ayrılması" nın temel teorik önerme olması gerektiğini göstermektedir.