见和方案呢？
默多克在讨论机器的道德经济时，曾鼓励传播学人走出公认的“舒适区”，与不熟悉领域的研究人员合作，有效介入围绕新兴通信设备和网络展开的辩论，如由技术引发的结构性失业问题。①批判传播研究吸收了来自经济学、政治学、网络法学领域的最新成果，已经逐渐认识到数据不只是隐私和信息传播的副产品，而是数字经济乃至后续所有发展模式必不可少的生产性资源，应该从生产关系和用户劳动的视角来审视数据问题。②更何况，人工智能和算法要想改进，新的自动生产模式想要趋于完善，就必须浸润在充足的高质量数据中学习与训练——其中就包括个体(作为用户/劳动者)在无意识间生产出来的海量数据。他们很少意识到这些数据的生产价值或在启动机器语言时所发挥的重要作用。③数据来自用户/劳动者的生产、生活、传播和电子媒介的使用行为，后者却没有任何收入所得和讨价还价的能力，因为在他们反应过来之前，大量宝贵的数据已经被平台或高科技企业打着“清洗过”和“去身份识别化”的幌子私有化了，这与互联网巨头崛起之初无偿“圈占”传统媒体和用户生成内容来壮大自己何等相似！
因此，有学者开始主张个人对数据享有收益权，这种收益权绝对不只是建立在侵权保护规则之上的、基于企业过错而偶尔为之的“赔偿”，毕竟，对于企业而言，被处以罚款和经济索赔不过是“九牛一毛”，很难构成实质性的成本压力，也不能惠及初级生产资料提供者—广大使用者。④特别是从“数据圈地”(data enclosure)运动的原始积累中发展起来的人工智能，应该给予每一位数据生产者以经济补偿。部分学者认为，当前的“免费数据”换取“免费服务”的模式难以持续产生高质量的数据，自然也会限制人工智能的加速迭代。与此相反，企业应该将数据看作用户/劳动者的劳动成果，为使用这些数据付费，即向数据生产者提供“最低数据工资”—这有益于创造新的就业机会和为人工智能的井喷式发展提供不竭的动能。当然，这种分配是采取企业和用户/劳动者间单独定价和支付，还是由国家汲取税收后进行集体再分配的方式，仍然存在争议。不过，“数据劳动”很有可能成为大规模智能化未来仅剩的“有用”工作，一种为人们提供收入和意义的全新生产方式。①
数字劳动：理论前沿与在地经验
①格雷厄姆·默多克，刘宣伯、芮钰雅、曹书乐译：《媒介物质性——机器的道德经济》，《全球传媒学刊》2019年第2期。
②徐偲骕、张岩松：《国有化还是用户所有？—从“数据所有制”破解社交媒体治理之争》，《新闻界》2019年第6期。
③戴昕：《数据隐私问题的维度扩展与议题转换：法律经济学视角》，《交大法学》2019年第1期。
④刘新字：《大数据时代数据权属分析及其体系构建》，《上海大学学报(社会科学版)》2019年第6期。
98