【摘要】数据信托指参照信托的基本原理，以独立第三方机构作为数据控制与管理的中枢，从而促进数据共享的一种框架性数据治理思路，适用于多种类型的数据。目前，在各种语境中的数据信托内涵并不统一，但从法律性质看，数据信托属于一种特殊的数据中介机制。数据信托能够实现数据可信流通以及数据资产化运作等独特功能，前者对可信人工智能的发展尤为重要。以数据受托人的配置为划分标准，现有模式可以划分为实体意义的数据信托和非实体意义的数据信托两大类，我国的数据信托构建应着重后一类型。数据信托的设立既需要符合法定条件，也需要配备一定的技术架构。在运营数据信托的过程中，数据受托人除了需要履行信托法的信义义务，还应重点履行数据合规义务，使数据信托在符合监管要求的前提下实现信托目的。
【关键词】数据信托 人工智能 数据受托人 数据中介 数据合规
【作者简介】徐化耿，法学博士，首都经济贸易大学法学院副教授
一、引言
随着数字经济的高速发展，从某种意义上讲，掌握数据不仅代表掌握了财富，而且意味着掌握了“权力”。相应地，数据治理在世界范围内已经成为公共话题，各国政府都在积极探索符合本国战略目标的治理之道，个人、企业、民间组织也广泛参与其中。数据治理的复杂性源于数据自身的法律属性不明、利益主体多元化，并由此造成治理目标的多重性：既要保护数据主体的个人信息与隐私安全，也要维护企业的数据财产权益，还要兼顾以国家、社会为出发点的公共利益。面对多重任务与多个主体，法律必须供给系统性的治理结构，方能在多重目标之间达致利益平衡。
伴随人工智能的兴起，海量数据调用已是大势所趋，将高质量数据集中于算力的重要性日渐突出。如何在法律与技术协同共治的基础上，构造能够适应人工智能大模型算力需求、充分发挥数据乘数效应的数据可信流通体系，成为亟须回应的现实课题。数据信托正是在维护各方利益的前提下，参照信托原理管理数据要素，以促进数据流通共享为主要目的的一种框架性治理构想。目前，多个国家开展了数据信托试点工作并取得了一定成效，相关学术研究也在深入推进，这无疑为系统性化解数据治理难题，尤其是构建面向人工智能的数据可信流通体系提供了一种新思路。
二、数据信托的类型划分与制度定位
虽然数据信托这一制度创新的灵感来源于传统信托，但是在当下各种语境中的“数据信托”一词的内涵并不完全相同，在实践中数据信托的具体模式也存在一定差异。总体来看，现有各种模式之所以能被统一称为“数据信托”，是因为其皆是借助独立第三方机构充当数据管理人（data steward）的框架性设计，而在该框架下的数据管理人被视作在信托法律关系中的受托人，适用信托法原理加以规制。
（一）数据信托的类型划分
在传统信托制度中，受托人基于委托人的信任，以受益人利益最大化为目的管理信托财产，因此，信托通常涉及委托人、受托人、受益人三方法律主体，信托合同也被认为是一种涉他合同。然而，在各种数据信托理论中，美国耶鲁大学巴尔金（Jack M. Balkin）教授提出的信息受托人理论（informationfiduciary）与传统信托法律关系存在一定差异。巴尔金主张将信义义务(fiduciary duty）作为数据控制者的行为标准，以保护数据主体的个人信息与隐私安全。该模式侧重处理数据主体与数据控制者的内部法律关系，既不涉及第三方主体，也不关注数据流通共享。从本质上讲，这种主张的法理基础并非源于信托法（trust law），而是源于更宽泛的信义法(fiduciary law），它解决的是个人数据保护由“赋权—维权”到“委托—授信”的路径转变。《印度数字个人数据保护法》（Digital Personal Data Protection Act）及其实施规则《印度数字个人数据保护规则》（Digital Personal Data Protection Rules）建立的数据受托人制度（datafiduciary）采用的即是这种思路。鉴于当事人并无设立信托的明确意思表示，信息受托人模式在本质上是为实现数据保护目的而进行的一种法律拟制，属于拟制信托范畴。相较该理论，在实践中更为普遍的模式是发端于英国的数据信托。
根据英国开放数据研究所（UK Open Data Institute）的界定，数据信托指借助信托的相关原理，为数据治理提供独立性管理机制，从而提升数据处理可信性与安全性的一种法律架构。具体而言，在数据提供者（data provider）与数据使用者（data user）之间建立名为“数据信托”（data trust）的机制，由在该机制下的专门组织或人员按照与数据提供者事先约定的目的，以数据信托的名义许可并监督数据使用者后续的数据处理行为，从而构造一种具有独立性的数据管理架构（data stewardship）。由于第三方机构的介入，数据信托机制能够增强利益相关者之间的信任，保障数据处理的安全性，进而提升数据要素的流通效率。最初，在人工智能领域，为解决大数据利用的隐私安全问题，英国提出设立专门的数据信托支持组织作为数据信托受托人（以下简称数据受托人），负责数据管理与利用事务。与此类似，日本尝试设立信息银行作为专门的数据受托人，以推进数据开发利用。2021年，英国人工智能委员会发布了名为《数据管理法律机制探索》（Exploring Legal Mechanisms for Data Stewardship）的研究报告，提出了包含数据信托在内的三种数据托管治理机制。
从我国的实践看，2023年4月25日，我国首单个人数据信托交易案例在贵阳大数据交易所完成。具体而言，个人用户依法将其个人数据信托给担任受托人的贵阳大数据交易所，后者联合互联网公司对个人数据进行匿名化处理，以形成符合交易规则的数据产品，继而将其在该所挂牌交易。个人用户作为受益人，依据约定获得数据场内交易利润分成。这种由多方主体参与的架构采用的就是信托原理。与此相应的是，2023年11月15日，贵州省大数据发展管理局印发的《贵州省数据要素登记服务管理办法（试行）》第3条第1款规定“在本省行政区域内开展的数据要素初始登记、交易登记、信托登记、变更登记、注销登记、撤销登记和续证登记等服务，适用本办法”，明确将信托登记作为数据登记事项。在理论界，多数学者提及的数据信托与英国法的模式更相似，少数学者并没有将信息受托人理论与之相区分。总体来看，目前在我国语境中的数据信托指向的是《中华人民共和国信托法》（以下简称《信托法》）规定的信托制度，尤其是作为资产管理工具的信托类型，其特殊性主要体现在作为信托财产的数据或数据产品上。
传统信托是一种合同与物权要素叠加的复合财产管理架构，受托人具体负责信托财产的管理或处分，数据信托亦是如此。数据处理尤其是数据流通等具体工作由专门选任的主体集中开展，无论是否明确使用信托的术语，如在实践中存在的信息银行（information bank）、数据银行（data bank）、数据公社或数据共同体（data commons）、数据协作体（data collaboratives）等形式，其功能与职责都相当于信托受托人，即数据受托人。在英美法系中，因为这种借助第三方独立机构的治理机制主要参照信托法的原理，所以该数据管理机制可以统称为“数据信托”，其界定范围非常宽泛。这也使“数据信托”一词存在不同的内涵与层次，在各种场景中的指向并不统一。信托制度具有高度灵活性，在数据治理中可以兼顾数据安全与数据利用。域外的数据信托并不限于数据资产管理、数据流通等营利目的，还包括公益目的，这一点与我国当前的实践存在差异。
（二）数据信托的功能定位：一种特殊的数据中介
传统信托与委托、行纪、中介等法律关系均存在一定区别，但就目前数据信托的试点现状以及理论构想看，数据信托与数据托管、数据中介、数据经纪等概念更接近，其本质是在借鉴信托架构的基础上创设的一种特殊的数据中介机制。英国数据伦理与创新中心（The UK Centre for Data Ethics and Innovation）认为，数据中介（data intermediary）包括七类：数据信托（data trusts）、数据交易所（data exchanges）、个人信息管理系统（personal information management systems，PIMS）、工业数据平台（industrial data platforms）、数据保管人（data custodians）、数据合作社（data cooperatives）、可信第三方（trusted third parties）。在实践中，数据信托的功能包括但不限于数据托管、数据安全、数据分析、数据流通、数据增值、数据资产化等方面。当然，理论上也可以将各种目的融合在一起，继而构建以数据信托为中心的综合性数据治理生态系统。显然，这里所谓的“数据中介”（data intermediary）不是以撮合交易为主的传统中介机制，而是运用技术、法律以及商业等综合手段，促成数据流通共享乃至数据有效治理的各种组织或平台，因此，将其称为数据中介服务机构更准确。对人工智能的发展而言，训练数据是模型学习的“燃料”，其质量与规模同等重要，经由专业独立第三方处理的高水平数据集是提升模型可靠性的关键因素。另外，在训练中必须确保数据的安全性，尤其要避免数据污染与数据泄露。在数据信托框架下，所有数据利用均通过独立第三方主体，以数据信托的名义实施，数据流通呈现为“入托”与“出托”的过程，全程受到监控，数据质量与数据安全均可以得到有效保障。
2022年5月16日，欧盟理事会批准了《数据治理法》（Data Governance Act），该法指出数据中介对数字经济尤其是数据共享的推进非常关键，因此，要在欧盟内部大力发展独立于数据提供者与数据使用者的数据可信中介服务。美国法的数据经纪人（data broker）模式与之有一定区别，数据经纪人并不具有独立性，而是由数据经纪人首先以自己的名义向个人或企业购买数据，在进行数据处理后，再向数据需求者有偿转让数据产品或提供数据服务。在我国，《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）提出在个人数据领域“探索由受托者代表个人利益，监督市场主体对个人信息数据进行采集、加工、使用的机制”，此处的“受托者”应定位为在数据信托中的数据受托人。这种第三方介入模式能够提高数据利用及数据流通的效率。具体而言，作为沟通利益相关者的中间桥梁，即使第三方中介机构以营利为目的，看似增加了交易环节，但由于它能够监督当事人履行义务，确保交易资金及标的安全，故而能降低整体交易成本。相比其他数据中介机制，数据信托在法律结构、权责关系、风险隔离等方面存在显著不同。概括而言，其特殊性主要体现为以下几方面：一是数据受托人具有较大自由裁量权，能代表数据提供者管理和处分信托数据；二是数据受托人需要承担信义义务这一法定的严格义务，这为规范数据受托人的行为提供了强有力的制度抓手；三是在数据信托框架下，因为信托财产具有独立性，不属于委托人、受托人、受益人三者的固有财产，所以该架构的风险隔离功能突出，数据安全存在法律保障。综上所述，我国法应将数据信托定位为由独立第三方集中管控数据的中介机制，其主要作用是为数据流通共享及数据治理提供各种专业服务。
三、我国数据信托的功能优势与模式选择
当下数据治理及利用的方式多样，与其他治理方式相比，数据信托的功能优势需要加以明确。另外，域外实践提供了数据信托的多种具体可选模式，我国需要结合现有法律体系与治理目标进行选择。
（一）数据信托的功能优势
1.可信人工智能的实现机制
当下的人工智能治理正面临从可解释向可信任的路径转向，可信人工智能（trustworthy AI）已经成为共识性的发展方向。在我国，《人工智能安全治理框架（2.0版）》和《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》均将实现可信人工智能确定为基本治理目标。根据国际标准化组织的界定，可信性（trustworthiness）作为一种技术标准，指以可验证的方式满足利益相关者合理期待的能力。作为一种框架式数据治理思路，数据信托既能满足在人工智能生态体系下不同利益相关者的诉求，也能为模型训练提供充分的可信数据集，它是一种适配人工智能发展的数据可信流通机制。
具体而言，数据治理以及数据流通涉及多方主体，除了以自然人、企业为代表的私主体，有时候还涉及以国家、监管部门、行业自律性组织为代表的公法主体或者准公法主体。因此，与公司治理相似，在数据治理中也出现了数据利益相关者的提法。在数据信托制度中，至少存在委托人、受托人、受益人三方主体。根据《信托法》的规定，在公益信托中还应当引入信托监察人；对私益信托，当事人可以自主决定是否设置信托监察人，以监督信托受托人的工作。同时，数据信托法律关系适格主体的范围非常广泛，既可以是包含自然人在内的普通民事主体，也可以是以公司为代表的商事主体，甚至可以是公权力机关。不同主体代表的差异化利益诉求均能嵌入在数据信托框架下形成的博弈体系，从而在人工智能生态链中形成数据价值共生、共创、共享的局面。
进一步看，在数字经济中，各方主体并非总是处于地位对等的状态，信息不对称与道德风险问题突出，数据利益相关者取得互信的难度远远大于现实世界，消除“数字信任赤字”对人工智能的发展甚至全国统一数据流通市场的构建尤为关键。此时，独立第三方机构的介入会大幅降低这种信任风险，弥合当事人之间的信息不对称，增进互信，这对初次交易的意义尤为重大。因此，在数据治理尤其是数据流通中，数据信托机制可以发挥显著的外部增信作用。
另外，除了实现主体可信，作为一种独立的数据集中管控制度，数据信托框架的专业化优势突出。数据受托人能够利用特定的技术，按照信托目的对数据进行专业化处理，以提升数据质量，减少乃至消除人工智能训练数据集中存在的偏差、歧视、隐私侵犯、版权侵犯、价值失范等数据可信风险。在我国法中，《网络数据安全管理条例》第19条规定，“提供生成式人工智能服务的网络数据处理者应当加强对训练数据和训练数据处理活动的安全管理，采取有效措施防范和处置网络数据安全风险”；《生成式人工智能服务管理暂行办法》则在第7条明确列举了训练数据必须满足来源可信、质量可靠、合规处理等具体要求。面对上述强制性法律规范，借助数据信托治理框架，数据受托人通过技术手段配备与管理标准设定，能够有效保障训练数据安全，防止数据泄露与数据污染，从而助力人工智能服务提供者全面履行法定义务。总体而言，数据信托机制从技术、法律、标准三维角度出发，协同多主体参与，在数据质量、规模以及结构等多方面着力，从而将数据来源、数据处理、数据存储、数据共享中存在的各种风险综合治理，为人工智能训练供给可信数据集。
2.数据资产化运作的可行架构
作为信息时代的关键生产要素，数据具有金融资产属性，因而数据利用应当向资本化、资产化方向发展。但是，传统的买卖、委托—代理、做市商等法律机制无法为数据资产化运作提供充分的法理支持。相比之下，数据信托能够充分借鉴信托制度在金融领域的灵活性，助推数据由生产要素向资本要素转变。
目前，我国各地设立的大数据交易所或交易中心并没有起到证券交易所之于证券交易的作用，数据场内交易份额远低于场外交易份额。其中，相关法律制度尤其是底层交易机制不够明晰是重要原因。为化解该问题，可以充分推广贵阳大数据交易所开展的个人数据信托交易模式，将数据提供者与数据交易所之间的法律关系定性为数据信托。具体而言，数据交易所作为数据受托人，利用技术优势与平台便利对进场数据进行标准审核与合规处理，以形成符合集中交易要求的高质量数据集或数据产品，继而将该标的在交易所挂牌上市，面向数据需求者提供。基于该运营机理，在数据交易所推动下，将形成涵盖资格审查、产品发行、价格发现、资金监管、增值服务、风险防控、登记结算、争议解决等功能的安全可信交易环境，从而实现“数据+资本”的联动效应。
进一步看，借助数据信托架构还可以实现数据要素资产证券化运作，让大数据变为金融产品，在证券交易所而非数据交易所发行，从而最大限度释放数据价值。随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的实施，对已经入表的企业数据资源而言，数据资产证券化已经具备了现实操作条件。鉴于一部分数据具有价值链长的特征，对其开发利用会在未来产生稳定的现金流，因此，数据提供者可以将其作为基础资产，发行标准化、要式化的资产证券化产品，面向普通投资者而非数据需求者销售，从而将未来收益提前变现。在这一过程中，数据信托能够发挥特殊目的载体的作用，保障基础资产的安全。相比直接将数据集或者数据产品作为交易标的，数据资产证券化产品流通性更强，更易于在二级市场流转，交易形式也更灵活多样。反过来，数据未来收益的提前变现能够助力数据开发，激励数据产业迭代升级。国家发展和改革委员会、国家数据局等部门制定的《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》也明确鼓励探索数据信托等资产化创新模式，以拓宽数据价值转化渠道。
（二）数据信托的模式选择：以受托人的配置为中心
在数据信托框架下，数据受托人依照信托文件的规定，全权负责数据治理及利用事务，发挥核心作用。因为我国法并不承认信托具备独立法律主体资格，信托财产只能以受托人而非信托本身的名义持有，所以数据受托人的配置决定了数据信托的模式选择。
2019年4月，英国开放数据研究所发布的《数据信托：法律与治理方面的考虑》（Data Trusts: Legal and Governance Considerations）指出，数据信托有传统信托模式（traditional legal trust model）、合同框架模式（contractual framework model）、公司模式（corporate model）、公共模式（public model）、社区利益公司模式（community interest companies model）五种类型。这五种具体类型可以概括为实体意义的数据信托和非实体意义的数据信托两大类。前者指设立或者选任专门的具备法律主体资格的独立实体机构作为数据治理的核心，如将公司、有限合伙、社区利益公司、政府机构作为数据受托人控制并管理数据，推进数据流通。后者以合同框架模式为代表，这种模式事实上与我国《信托法》所称“信托”并无直接关联。合同框架模式实质上是在合同中设置体现数据提供者意志的格式条款，从而对后续的数据处理尤其是数据流通划定框架的治理模式。进一步而言，所有后续的数据需求者、数据处理者均需要接受体现原初数据提供者意志的格式条款，只有按照其中的要求履行相应的义务，才可以获取数据，从而确保数据流通在划定框架下进行。当然，格式条款的设置应符合竞争法的要求，以避免数据提供者滥用市场支配地位。在该模式下的合同并不具有典型性，属于一种融合了信托合同、委托合同、中介合同等不同合同的特征在内的无名合同。从英美法系目前的试点经验看，实体意义的数据信托制度对促进数据流通、增进各方信任以及实现数据价值释放更具有优势，我国立法应主要参考该模式，从受托人的选任切入，在这个方向上进行更多的制度探索。
美国有学者主张公共信托（public trust）模式。具体而言，州或者市这一级别的政府可以强制要求网络平台企业以及信息传感企业（以可穿戴设备制造商为代表）等数据收集者将涉及本辖区居民的个人数据存储在云端，由政府或其设立的专门机构出任公共信托受托人，管理云端数据并决定向第三方分享数据时的许可标准、具体规则等事项。行政机关作为受托人，代表公共利益。第三方在获得许可后，应向受托人缴纳数据使用税以反哺数据生产，确保数据开发的可持续性。另外，为了防止权力滥用，法院可以对受托人的决策进行事后审查，以判断其做出的数据分享许可是否符合公共利益。在实践层面，2019年1月，美国纽约政府要求网约车运营公司必须将上下车时段、乘车里程及路线、计价标准、车牌号、司机报酬等数据做出披露，以确保数据掌握在公众手中，这种模式实际上趋近于公共信托。美国加利福尼亚州圣克拉拉县成立了名为“硅谷地区数据信托”（Silicon Valley Regional Data Trust）的项目。该项目将营利组织、学校、教育科技公司、政府教育部门等机构掌握的学生教育数据进行整合与加工，以分析学生学业表现及原因，进而有针对性地提升教育质量，改善学生尤其是贫困生的学业成绩。此外，作为建设智慧城市的一项重要举措，西班牙巴塞罗那市创建了名为“Decidim”（意思是“我们决定”）的平台，将收集的该城市的个人数据均放入该平台控制与管理。第三方在使用相关数据时，必须取得该平台的同意。在此过程中，为保障数据收集及使用过程的民主化，普通民众即个人数据主体不仅可以对数据分享问题发表意见，而且在必要时可以进行投票决议。
在我国法中，以信托目的以及信托数据类型作为主要考量因素，数据受托人既可以是已有的主体，也可以是新设的专门化主体与平台。“数据二十条”第10条提出，“围绕促进数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要，培育一批数据商和第三方专业服务机构”；《国家数据局等部门关于培育数据流通服务机构加快推进数据要素市场化价值化的意见》指出，“数据流通服务机构是链接数据供需双方，促进数据流通交易，推进数据要素市场化价值化的重要主体，包括数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业、数据商等”，上述规定提及主体均可以作为专门化的数据受托人。新设或选任具有实体意义的第三方机构除了具有专业性优势，还能为集中规范数据处理行为、便利数据流通提供制度抓手，从而解决数据治理分散化、多元化的问题，有效维护受益人权益。例如，在设立专门的公司作为受托人的情形下，受益人可以亲自或者选派代表担任公司董事、监事、审计委员会成员，抑或出任数据合规官等管理职务，监督甚至执行公司日常数据处理事务。
对个人数据、企业数据等非公共数据，因为“数据二十条”第3条提出“推进非公共数据按市场化方式‘共同使用、共享收益’的新模式”，所以应由作为委托人的数据提供者根据商业目的，在合法合规的前提下自主选任受托人，同时接受主管机关的监管。就公共数据而言，由于它已经依法被公共机构控制，数据来源可信、安全有保障，并且公共机构基于职权对数据享有控制和管理权限，故而，此时的数据信托主要是一种授权利用以及流通共享机制，委托人在数据信托中居于主导地位。具体来看，对一些重要的公共数据，如国家核心数据、政务数据、军事数据等，可以参考美国法的公共信托模式，只能由以国家机关为代表的公共机构担任专门的受托人并履行受托职责，它们在开展数据处理尤其是数据流通活动时，需要对公众以及国家承担信义义务。在此种意义上的数据信托以提升公共服务质量、赋能社会治理为主要目的。例如，在公共信托的理论框架下，可以考虑将国家数据局等监管机构设定为受托人，由其承担特定公共数据的控制与分享事务。此时，还可以借鉴在现代民主制度中制约公权力的常规做法，要求其定期向民意机关做工作报告，甚至还可以引入对数据处理决策的司法审查机制。对非核心公共数据，如以产业发展、商业利用为主要价值的公共数据，信托目的偏重数据市场化流通，委托人既可以参考非公共数据信托，选任以营利为目的的商事主体作为单一受托人，也可以将公共机构与市场主体相结合，采用政府与社会资本合作模式，联合新设专门化的机构担任数据受托人。
诚然，在我国现行法律体系中，数据信托制度的建构仍面临一些现实困境，如数据资产评估难、数据登记制度尚未完全建立、公共数据开放不足等问题。但是，也应该看到，在数字中国战略愿景驱动下，相关配套制度的实施正在有序推进。例如，关于数据登记制度，《公共数据资源登记管理暂行办法》已经发布实施，国家公共数据资源登记平台也已上线运营，国家数据局正在研究建立全国统一数据产权登记制度。在宏观层面，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》（以下简称《“十五五”规划纲要》）提出了“构建国家数据资源体系，健全数据资源统计调查制度，建立全国数据资源‘一本账’”的战略擘画。随着这些举措与政策的逐步落实，建构中国式数据信托的制度保障势必会愈加完善。
四、我国数据信托的设立条件及流程
数据信托的设立既需要法理基础，也离不开必要的技术架构。信托法对信托的设立条件与设立流程均有具体要求，可供数据信托参考。但是鉴于数据这一信托财产的特殊性，尤其是考虑其分类分级管理问题，数据信托的设立必然与传统信托存在较大区别，这在域外实践中已经被证明。
（一）数据信托的设立条件
一项信托的有效设立通常需要具备明确且合法的信托目的、范围确定的受益人、适格的信托财产等条件。在数据信托设立中，前两项条件较容易实现，其核心问题正是数据作为信托财产的适格性问题，即数据的可信托性。具体而言，设立信托要求委托人将财产转移到受托人名下，由受托人对外进行管理和处分。因此，适格的信托财产不仅需要具有一定的经济价值，而且需要具备流通性。在数据信托中，这一条件具体指数据提供者能否将持有的数据合法转移至数据受托人名下。
欲实现这一目的，一方面，信托数据必须能够自由转让，其流通不被法律限制或禁止；另一方面，数据提供者应对信托数据拥有能够实现转让效果的处分权。前者主要依照法律规定进行判别，法律限制或禁止流通的数据类型只能由特定主体持有，不能基于意思自治设立数据信托。后者需要确定作为委托人的数据提供者对持有的数据享有处分权限，这涉及复杂的数据确权问题。“数据二十条”虽然提出了数据产权结构性分置的确权方案，但是目前仅停留在政策层面，尚未进入正式立法，相关基础理论与制度构建仍存在较大争议。国家数据局发布的《数据领域常用名词解释（第二批）》将数据之上的权利划分为数据持有权、数据使用权、数据经营权，数据经营权指“权利人通过转让、许可、出资或者设立担保等有偿或无偿的方式对外提供数据的权利”，基于这种界定，可以看出数据经营权完全可以作为委托人设立数据信托的正当权源。但是该文件的效力等级较低，具体适用范围目前仍存疑。在传统信托中，委托人通常基于对特定财产的所有权而享有当然的处分权。数据提供者在设立数据信托时，不必以数据所有权作为唯一正当性基础，但仍需要证明其对信托数据拥有合法的处分权。
“数据二十条”第7条将“数据要素各参与方”界定为数据来源者和数据处理者两大类，在数据信托中，作为委托人的数据提供者亦包括这两类主体。对何谓数据来源，目前尚无统一界定。根据“数据二十条”的规定，可以看出数据来源者是促成数据产生的主体，即对数据从无到有作出关键贡献的当事人，而且“数据二十条”第7条明确指出“充分保护数据来源者合法权益，推动基于知情同意或存在法定事由的数据流通使用模式，保障数据来源者享有获取或复制转移由其促成产生数据的权益”，这为数据来源者转移、复制数据，以及基于知情同意流通数据提供了政策依据。对数据处理者的权限，“数据二十条”第7条做了类似规定：“保护经加工、分析等形成数据或数据衍生产品的经营权，依法依规规范数据处理者许可他人使用数据或数据衍生产品的权利，促进数据要素流通复用。建立健全基于法律规定或合同约定流转数据相关财产性权益的机制。”因此，数据来源者和数据处理者对控制、持有的数据或数据产品均具有复制、转移、流通等方面的处分权，他们作为委托人在设立数据信托时不存在无权处分之忧，这构成了数据可信托性的基础。
在将数据信托定位为一种特殊数据中介的前提下，当设立数据信托以及其开始持续接收数据时，应由数据受托人根据法律规定以及信托文件约定，对信托数据进行审查，以确保其具备可信托性。《中华人民共和国数据安全法》第33条规定：“从事数据交易中介服务的机构提供服务，应当要求数据提供方说明数据来源，审核交易双方的身份，并留存审核、交易记录。”基于该规定，以个人数据信托为例，数据提供者需要提交信托的个人数据符合个人信息处理规则的证明材料，以保证自身具有数据处分权限。
（二）数据信托的设立程序
数据信托涉及多个环节与若干主体，信托目的差异会导致其设立过程不同，在我国法中，数据信托的目的主要体现为实现面向人工智能的创新性数据治理或者数据资产化利用。总体来看，根据英国开放数据研究所的观点，一个完整的数据信托生命周期通常包括划定范围、联合设计、启动、运转、评估、终止六大环节，其中，前三项环节属于信托的设立过程。若依据《信托法》在我国构建数据信托，环节与此类似。
具体而言，数据信托的设立需要由数据提供者在与受托人协商的基础上发起，而当事人协商的结果最终会以合同形式呈现。数据信托合同的条款，可以参考国家数据局、国家市场监督管理总局发布的《数据融合开发合同（示范文本）》《数据提供合同（示范文本）》《数据委托处理服务合同（示范文本）》《数据中介服务合同（示范文本）》等示范文本设计。在流程上，首先应根据持有数据的类型和欲达成的治理效果，对比其他治理机制的优劣，综合考虑风险与收益，以确定是否设立信托，并划定哪些数据进入数据信托。接下来的联合设计环节较为关键，因为数据信托的核心问题需要在该阶段予以明确，主要包括数据信托的设立目的、商业模式、法律及组织架构、利益相关者的职能、管理决策机制等问题。信托目的是评价数据信托的运行效果以及受托人行为的基准，因而是信托的灵魂。商业模式事关数据信托如何创造和共享利益的问题，旨在实现数据信托的可持续运营。法律及组织架构主要指受托人的主体资格及运行机制问题。利益相关者的职能意在确定其是否以及如何参与数据信托的运行。数据管理决策机制包括何者可以向信托提供数据、信托数据应向何者分享，以及新增数据持有人加入的条件、利益相关者权益保障规则等事宜。
在商定上述内容后，数据信托进入启动环节，相关技术架构开始配备。启动环节要达成的目标是实现数据的顺利“入托”，也就是将数据转移到选任的受托人之处，由其进行控制与管理。如果受托人是新设的具有法律人格的组织，则需要办理设立登记；如果是选任既有机构，则可能需要对其组织架构进行改组并办理变更登记，以适应数据受托人的角色。另外，数据共享、服务、运营、维护等方面的技术手段与设备需要配置，具体包括信托数据存储的云端或者专门平台等设备，以及联邦学习、区块链、对象标识符、智能合约、隐私计算等可能需要的技术手段。目前尤为值得关注的是可信数据空间技术，《数据领域常用名词解释（第二批）》将其界定为“基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。可信数据空间须具备数据可信管控、资源交互、价值共创三类核心能力”。国家数据局及相关单位先后发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》《可信数据空间标准化研究报告（2025版）》《可信数据空间创新发展报告（2025）》等系列文件，《“十五五”规划纲要》进一步强调“建设和运营国家数据基础设施，实施可信数据空间发展行动计划”。作为一种新兴的数据流通利用基础设施，与数据信托类似，可信数据空间之于可信人工智能的发展意义同样重大，但是二者的差别在于，可信数据空间在本质上属于一种技术路线，其基础法律关系应认定为数据信托，并可作为数据信托运营的技术设施进行配备，即可信数据空间是数据信托法律架构的技术执行机制，可信数据空间运营者的职责应定位为数据受托人。另外，数据受托人应当审查信托数据来源是否合法，当信托数据为个人数据且涉及个人信息尤其是敏感个人信息时，应保障入托数据符合匿名化、假名化、去标识化的处理要求，如果涉及他人商业秘密、知识产权、数据持有权益，委托人应证明已征得相关主体的同意，或者已采取有效技术手段确保他人权利不受侵犯。
从传统信托的分类看，数据信托更近于事务管理类信托。从我国法的视角看，数据信托类似当下我国信托业务三分法中的资产服务信托：受托人重在为委托人提供财富传承规划等定制化的专业服务，不涉及资金募集。类比数据信托，数据受托人重在推进已收集数据的共享与利用而不负责收集数据，只将接收的委托人提供的符合标准的数据纳入数据信托框架，以按照信托目的提供独立第三方管理服务。数据信托的设立主要包括签订信托合同、划定信托数据、选任数据受托人三大基本步骤。
五、我国数据信托的运营机制
在数据信托设立完成后，数据信托的具体运营工作由受托人承担。因为其责任重大，所以需要向受益人承担严格的义务。此外，数据受托人还需要兼顾利益相关者的诉求。总体来看，在数据信托运营中，数据受托人通过保证与维护信托数据的独立性，从而兑现委托人以及利益相关者对自身的信任。这种独立性不是指数据信托运行不受任何主体的影响，而是意味着没有单一主体能够主导数据信托的运营方向及决策。在数据信托运营过程中，之前设计的治理架构可能需要进一步细化、评估，并根据实际效果进行调整。
数据信托的日常运营主要包括接收数据、管理数据、分享数据三大模块，均由数据受托人负责。在数据的持续输入与输出中，数据信托可以构造面向人工智能等应用场景的可信数据池（data pool）和数据流（datafiow）。具体而言，数据受托人应根据设计环节达成的一致意见，基于合同约定条款，执行具体的数据信托事务。首先，在接收数据环节，要确保来源数据符合入托标准，进而运用一定的技术架构，按照合同约定条件与程序将其顺利置于数据信托控制之下。其次，在管理数据环节，数据受托人应维护数据安全，确保数据不会被泄露或者被窃取，并且履行亲自管理数据的义务，一般不得转委托。最后，在分享数据环节，受托人应根据合同约定的分享标准、条件与方式，向合格的数据使用者提供数据。如果数据信托以营利为目的，受托人需要向数据使用者收取费用。参考信托法原理，收取的费用作为信托收益归入信托财产，受托人必须按照约定方式保管与使用。
除了按照约定执行数据信托具体事务，数据受托人还需要向受益人承担信义义务。《信托法》第25条规定：“受托人应当遵守信托文件的规定，为受益人的最大利益处理信托事务。受托人管理信托财产，必须恪尽职守，履行诚实、信用、谨慎、有效管理的义务。”该条是对信义义务的总括性规定，通常认为，信义义务具有法定性，当事人一般不得约定排除适用，内容主要包括忠实与勤勉两大子义务。忠实义务的核心要求是受托人必须为了受益人利益最大化而服务，具体包括禁止利益冲突、不得利用受托人地位谋取私利或对受益人施加不当影响、不得挪用信托财产、平等对待各受益人等内容。在数据信托中，数据受托人应以受益人的利益为出发点，不得利用受托人身份谋取不正当利益，即使受托人将数据处理作为营利事业，也不能将自身利益凌驾于受益人利益之上。鉴于数据利益相关者的广泛性，数据受托人在运营数据信托时需要兼顾各方的诉求，力求找到各方的利益均衡点。达成这一效果不仅需要受托人主动履行义务，而且需要受托人具备良好的组织架构及治理机制，尤其是根据合同的约定，在决策机制、监督机制中保障利益相关者的参与渠道，这在公共数据信托中尤为重要。勤勉义务的内涵较为模糊，主要指受托人在履行信托职责时，应发挥专业技能，尽最大程度的注意义务，谨慎行事，从而维护受益人的利益。在数据信托中，受托人应当运用相关信息技术，主动识别、预防和化解风险。同时，受托人还应根据信托目的及时调整管理机制与策略，以勤勉尽责的态度运营数据信托。与传统信托中信托财产风险集中于财产减值不同，在数据信托框架下，各种数据风险呈现为一种复合矩阵，风险类型与风险来源复杂多样，涉及面广泛，并且具有动态变化的特征。在面向人工智能的应用场景中，数据受托人应以治理数据质量风险和数据安全风险作为履行勤勉义务的主要目标，确保数据信托架构安全、可靠、可控、可信运行，提升其鲁棒性，从而为模型训练持续稳定地提供高质量数据集。
数据要素的特性决定了数据受托人必然要履行与传统信托的受托人不一样的新型义务，其中最重要的便是数据合规义务。“数据二十条”第2条明确指出“实现数据流通全过程动态管理，在合规流通使用中激活数据价值”，可见数据合规监管要求贯穿数据利用尤其是数据流通的全过程。数据合规监管具体指为确保数据处理行为符合国家法律法规以及各种监管文件、技术标准的规定，数据处理者应采取合理有效的措施防范、化解数据安全风险，同时履行必要的社会责任。以个人数据合规为例，《个人信息保护法》在第54条、第58条及第64条规定个人信息处理者必须建立健全合规制度并加强合规审计，而国家互联网信息办公室制定了《个人信息保护合规审计管理办法》等规范性文件。数据受托人在管控信托数据时，应从规范建设、人员配备、技术措施等方面入手，完成数据合规体系的构建，以满足合规监管机制的要求。
此外，在运营期间，数据受托人还要承担保密义务，妥善保存数据信托的有关资料及记录。同时，数据受托人还应对受益人及利益相关者及时进行信息披露，定期发布数据信托运行状况的有关报告，并接受监管机关的监督与质询。数据信托运行也有可能因为各种原因走向终止。经过评估后，如果受托人认为数据信托已无继续运行的必要，或者信托目的已经圆满达成，则需要与受益人及时沟通，确定数据关闭的时间表，并发布公告。数据信托在停止运行前，运行的相关信息需要存档，受托人与数据提供者、数据使用者的协议将会终止，信托数据会被删除或者转移。当作为组织体的数据受托人出现合并、分立、解散、破产等情形时，信托数据应根据信托合同约定和法律规定及时进行安全转移，由新的数据受托人接管或者履行信托终止程序。
六、结语
从本质上看，数据信托是一种依托独立第三方机构运作的数据中介管理机制，它能够保障各方利益相关者的诉求，增强数据流通的可信性与安全性，从而提高数据共享的规模与效率，最终形成面向人工智能等应用场景的数据可信生态利用体系。在英美法系中，这种独立第三方受托治理机制主要参照信托法原理，但数据信托并非简单地将传统信托架构“套用”于数据之上，而是基于不同数据类型与信托目的进行的制度革新。《信托法》已经实施二十余年，信托的基本原理已经融入民商事法律体系，“数据二十条”的某些制度构想也已经具备数据信托的雏形。在大力发展数字经济、完善数字法治的时代背景下，我国法可以结合既有规定，对数据信托进行精心构造，以期达到治理效果。
原文载《中国社会科学院大学学报》2026年第7期，是“数字经济与数字治理”专栏文章，注释从略，全文请见原刊，引用请据原文并注明出处。
