大數(shù)據(jù)戰(zhàn)爭:人工智能時(shí)代不能不說的事
無論是產(chǎn)業(yè)布局還是戰(zhàn)略規(guī)劃,人工智能時(shí)代大數(shù)據(jù)收集與應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)不能不加以正視。事實(shí)上,個(gè)人在其各種數(shù)據(jù)被眾多網(wǎng)站大量收集幾近成為“透明人”的情況下,大數(shù)據(jù)所有權(quán)該歸誰?互聯(lián)網(wǎng)公司進(jìn)行數(shù)據(jù)競爭的邊界在哪里?信息安全問題如何解決?政府監(jiān)管如何著力?……《大數(shù)據(jù)戰(zhàn)爭》選取大數(shù)據(jù)引發(fā)不正當(dāng)競爭案(新浪微博訴脈脈案)、遺忘權(quán)案(任甲玉訴百度案)、大眾點(diǎn)評網(wǎng)訴百度案、“頭騰案”、Facebook“數(shù)據(jù)門”事件,以及美國CLOUD法案、歐盟GDPR應(yīng)用等典型案例與事件,通過對判決的評析、立法本意的探尋、事件的追問等,談?wù)摂?shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)競爭、數(shù)據(jù)合規(guī)和數(shù)據(jù)共享,使我們能更好地面對人工智能時(shí)代大數(shù)據(jù)發(fā)展帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
(1)信息泄露、大數(shù)據(jù)“殺熟”、數(shù)據(jù)競爭、數(shù)據(jù)安全,數(shù)據(jù)是誰的財(cái)富,又是誰的游戲?
(2)大眾點(diǎn)評網(wǎng)訴百度案、新浪微博訴脈脈案、“頭騰案”、Facebook“數(shù)據(jù)門”……解剖典型案例,探討人工智能時(shí)代隱私保護(hù)原則、數(shù)據(jù)競爭規(guī)則。
何淵,法學(xué)博士,美國喬治城大學(xué)高級訪問學(xué)者,F(xiàn)為上海交通大學(xué)凱原法學(xué)院副教授,天冊律師事務(wù)所資深顧問,“數(shù)據(jù)法盟”主理人,上海市法學(xué)會行政法研究會秘書長,上海交通大學(xué)凱原法學(xué)院合規(guī)研究中心副主任,中央財(cái)經(jīng)大學(xué)大數(shù)據(jù)法制研究中心研究員,上海數(shù)據(jù)治理與安全產(chǎn)業(yè)專業(yè)委員會專家,江蘇省大數(shù)據(jù)交易和流通工程實(shí)驗(yàn)室“數(shù)據(jù)安全委員會”專家委員。入選上!捌纸瞬庞(jì)劃”,曾在上海市委辦公廳掛職鍛煉一年,為數(shù)十家上市公司提供過各種形式的法律服務(wù),在數(shù)據(jù)隱私和網(wǎng)絡(luò)安全方面有豐富的理論知識和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
**篇 你的數(shù)據(jù),誰的財(cái)富
**章 數(shù)據(jù)黑產(chǎn):看不見的戰(zhàn)爭,看得見的威脅
一、一個(gè)營銷電話背后的黑產(chǎn)陰影
二、看似合法的數(shù)據(jù)交易背后也潛藏黑產(chǎn)雷區(qū)
三、非法數(shù)據(jù)從何而來
四、數(shù)據(jù)黑產(chǎn)猖獗傷害了誰
五、如何驅(qū)散數(shù)據(jù)黑產(chǎn)的陰霾
第二章 你在看的,它都知道:中國cookie隱私**案
一、被“老大哥”注視著的朱燁
二、一審:個(gè)人權(quán)利“先下一城”
三、二審:商業(yè)利益“反敗為勝”
四、cookie技術(shù)何去何從
第三章 互聯(lián)網(wǎng),請忘掉我吧
一、岡薩雷斯案:“被遺忘權(quán)”**案
二、GDPR中對“被遺忘權(quán)”的適用
三、適用被遺忘權(quán)的例外
四、被遺忘權(quán)在中國適用的困境:任甲玉訴百度案
五、被遺忘權(quán)、數(shù)據(jù)控制權(quán)及數(shù)據(jù)流通的邏輯
第四章 用戶數(shù)據(jù)保護(hù),企業(yè)的責(zé)任邊界在哪里
一、龐理鵬訴東航、趣拿公司案
二、尋找企業(yè)責(zé)任邊界的平衡點(diǎn)
三、企業(yè)應(yīng)承擔(dān)適度而非**責(zé)任
第二篇 數(shù)據(jù)競爭,誰的游戲
第五章 數(shù)據(jù)石油:大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的權(quán)益邊界及不正當(dāng)競爭
一、“生意參謀”產(chǎn)品不正當(dāng)競爭案
二、什么是大數(shù)據(jù)產(chǎn)品
三、大數(shù)據(jù)行業(yè)與合規(guī)邊界
四、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品權(quán)益的邊界——數(shù)據(jù)權(quán)益到底歸誰
五、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的不正當(dāng)競爭認(rèn)定
第六章 大數(shù)據(jù)商業(yè)化的規(guī)則:大數(shù)據(jù)引發(fā)的不正當(dāng)競爭**案
一、脈脈私自收集、使用了非脈脈用戶的個(gè)人信息
二、脈脈收集、使用新浪微博用戶個(gè)人信息構(gòu)成不正當(dāng)競爭
三、什么是公認(rèn)的商業(yè)道德
四、信息如果通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取而得,如何認(rèn)定其合理性
五、對信息的使用,是否因提供同質(zhì)化服務(wù)而有不同定性
六、用戶同意就能免責(zé)嗎
第七章 數(shù)據(jù)控制權(quán)、關(guān)系鏈及數(shù)據(jù)可攜權(quán):“頭騰案”的三重門
一、“頭騰案”裁定書:“數(shù)據(jù)特洛伊之戰(zhàn)”的開端
二、數(shù)據(jù)控制權(quán):“頭騰案”的一重門
三、關(guān)系鏈:“頭騰案”的二重門
四、數(shù)據(jù)可攜權(quán):“頭騰案”的三重門
五、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)保護(hù)和數(shù)據(jù)流通的平衡
第八章 以技術(shù)為名,慷他人之慨:大眾點(diǎn)評網(wǎng)案與LinkedIn案
一、由用戶點(diǎn)評引發(fā)的爭議——大眾點(diǎn)評網(wǎng)訴百度案
二、公開簡歷信息的爬蟲與反爬蟲之戰(zhàn)——hiQ訴LinkedIn案
三、中美司法邏輯上存在差異
四、爬蟲的背后,數(shù)據(jù)權(quán)屬知多少
五、展望
第九章 Facebook的“數(shù)據(jù)門”:開放平臺的失敗與重生
一、復(fù)盤Facebook“數(shù)據(jù)門”
二、科根和劍橋分析公司的“惡”
三、Facebook錯(cuò)在何處
四、開放平臺的死結(jié)
五、給平臺運(yùn)營者的禮物:從免費(fèi)到付費(fèi)
六、給平臺監(jiān)管者的禮物:從標(biāo)準(zhǔn)化管理到基于風(fēng)險(xiǎn)的管理
第三篇 數(shù)據(jù)隱私,誰能保護(hù)
第十章 海外數(shù)據(jù),給還是不給:微軟訴美國司法部案與美國CLOUD法案
一、微軟拒向美國政府移交用戶郵件數(shù)據(jù)
二、CLOUD法案:手可以有多長
三、CLOUD法案:好的示范嗎
四、中國企業(yè)應(yīng)提升應(yīng)對海外合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的能力
第十一章 被操縱的“民主”:歐盟GDPR生效后的首張執(zhí)法通知
一、英國人民是如何“被脫歐”的
二、ICO如何抽絲剝繭
三、案例警示與展望
第十二章 保護(hù)的是人,而不是某個(gè)領(lǐng)域:美國法中的“合理隱私期待”原則
一、為什么要關(guān)注美國
二、前凱茲案時(shí)代——奧姆斯特德訴美國案
三、確立“合理隱私期待”原則——?jiǎng)P茲訴美國案
四、用熱像儀觀察屋內(nèi)是否種植大麻侵犯隱私——?jiǎng)P洛訴美國案