2022年5月17日19:00，中国政法大学数据法治研究院主办的数据法学沙龙第四期于腾讯会议云端成功举办。本期数据法学沙龙的主题是“克服数据生产的负外部性：若干法律手段探讨”，主讲人是北京大学法学院副教授胡凌，与谈人是中国海洋大学法学院副院长李晟、中国社会科学院大学互联网法治研究中心执行主任刘晓春，主持人是中国政法大学数据法治研究院教授范明志。中国政法大学副校长、数据法治研究院院长时建中教授为本期沙龙总结致辞。
开场环节
主持人：范明志
本次沙龙由中国政法大学数据法治研究院教授范明志主持。沙龙伊始，范明志教授介绍了出席此次数据法学沙龙各位嘉宾的基本情况与本期沙龙的主题，并对参与本期沙龙的所有观众表示了热烈欢迎。
范明志教授指出，在生产力已经发生巨大变化的前提下，工业时代的法律制度和概念在治理现有数据实践时出现适用难题，法律本身的僵化、教条、抽象性更为凸显。要推动数字经济正面发展，提升社会数据资源价值，如何克服数据生产的负外部性是值得重点研究的问题。
讲座环节
主讲人：胡凌
聚焦“数据生产的负外部性”这一主题，北京大学法学院副教授胡凌主要围绕“数据生产及其负外部性”、“从功能和信息量角度重新审视数据生产”、“法律观念和制度如何进行调整”三个部分展开了详细论述。
胡凌教授认为，互联网产生以来，信息生产者和信息中介增加，机器生产信息的数量及传播速度都不断增长，推动了各类生产要素的流动。信息技术便利了规模化、自动化的数据生产。数据产生价值，也带来了诸多的负外部性影响，诸如谣言、回音室、盗版、人肉、网暴、爬虫、数据黑灰产、杀熟等。然而消除上述数据生产负外部性影响的现有解决方案分散在不同法律部门中，并且大多是依靠设定标准、事前专项整治、事后侵权或不正当竞争诉讼、公益诉讼等方式加以解决。这种传统的法律解决手段往往是希望通过提供激励或者威慑来减少相关侵权或非法行为，背后的规制思路是厌恶风险和减少流动。
胡凌教授指出，大部分关于数据生产负外部性的讨论，不太涉及数据为何使用、如何使用、有何后果。以传统法律手段解决数据生产的负外部性影响会产生一系列问题，首先是威慑无法彻底消除和解决负外部性影响，其次是诸多与数据生产相关概念的内涵和外延模糊不清，在相当多的场景下无法直接套用且不能帮助理解数据生产的功能和使用目的。因此，需要在数据流动性背景下重新理解数据的使用和规则的执行问题，才能够实现治理目标，解决实际问题，照应公共利益，同时避免对数据生产的减损。
综上，相较于传统的全有或全无的判断标准，将视角转换为把数据负外部性看成是无法永久消除、但能够在边际上调整的问题或许更适应数字社会的特点。即在继续鼓励数据生产的前提下，通过在边际上不断调整，将相关数据按照不同重量级和颗粒度加以区分和使用，逐渐形成不同标准下的不同后果。这样能够便于给具有不同心理门槛的社会主体以不同激励，促使其改变行为模式和预期，提示主体主动调整自己的行为。基于数据时代能够提供更加充分的数据，通过在边际上不断测试推动产生因人而异的不同类型规则标准，整体规则也就可以更加细化。
基于上述观点，胡凌教授对法律层面如何克服数据生产负外部性主要提出以下看法：第一，数据生产和利用与要素流动性密切相关，社会关系和利益诉求不断发生变化调整，新场景需要认证、积累声誉、获得真实信息、从流动性中获利，这些诉求都要求通过探索关于数据的更为一般的新型原理。第二，增加信息颗粒度以区别于静态的数据分级分类标准。在信息不对称的情况下，任何法律概念和行为约束都存在巨大解释空间，因此需要在司法和执法中加以具象化，同时也需要在较大的适用空间中不断测试，进行动态调整。第三，在实际操作的问题上，首先在特定场景中以功能为核心讨论数据使用的可能性与后果；其次围绕流动性和边际颗粒度理解功能的动态变化调整，在大量数据汇集和分析的基础上区分颗粒度，从而形成因人而异的规则；最后在充分展示各种可能后果的基础上，让用户选择集中生产特定种类的数据，降低特定群体的合规成本，形成相对稳定的秩序。
与谈环节
与谈人：李晟
与谈环节中，中国海洋大学法学院副院长李晟针对数据生产的负外部性进行了补充，就法律如何适应数字时代的发展提出了见解。
李晟教授认为，数据生产的负外部性实际上受到技术条件的制约，如果数据处理的能力越强，事物就会获得更多的确定性，规则就将会越细化以应对数据生产的负外部性。在数据时代之前，因为缺乏足够的数据生产和处理能力，法律只能通过有限的信息创设预期，从而形成一般的秩序。传统形式理性化法律规范体现为行为模式加法律后果，是完全抽象出来的一般模式，具有完全的统计均匀性。但在数字化时代的今天，已然能够通过对个人进行连续性的统计而形成因人而异的个性化规则，从而调整人的行为。数字时代背景下的法律需要改变自身传统特性，利用更多数据为社会提供秩序、实现自身的功能。
