研究数据专家力挺欧盟“数据简化方案”，呼吁在开放与安全之间保持平衡

图 Henna Virkkunen欧盟委员会执行副主席

（图片来源：https://sciencebusiness.net/sites/default/files/styles/article/public/2025-12/Untitled%20design%289%29_0.png?itok=YZVIJUlg）

2025年12月11日，多位欧洲研究数据领域的专家对欧盟委员会近日提出的“数据简化方案”（Digital Simplification Package）表示谨慎乐观。他们认为，该方案为推进开放科学、扩大高质量科研数据的可获取性提供了重要契机，但同时强调，最终立法文本必须保留清晰而有力的安全与合规保障。

11月19日，欧盟委员会正式公布这一数据简化方案，目标之一是通过改善数据可获取性来增强欧洲的创新能力与国际竞争力。具体而言，该方案拟通过精简和统一欧盟层面的数据规则、降低行政负担、扩大数据集获取范围，并特别强调为人工智能训练提供“高质量、及时更新”的数据资源。

负责科技主权、安全与民主事务的欧盟委员会执行副主席 Henna Virkkunen 表示：“通过削减繁文缛节、简化欧盟法律、开放数据获取，我们正在为创新的产生及其在欧洲落地创造空间。”

该方案的提出，也与欧盟当前降低对外国（尤其是美国）控制的数据资源依赖的政策方向密切相关。多位利益相关方指出，过度依赖域外数据库，可能使欧洲研究人员和科研机构在地缘政治变化或商业决策调整中处于脆弱地位。

不过，研究数据领域的代表也对潜在风险提出了明确警告。欧洲开放科学云（European Open Science Cloud, EOSC）协会主席 Klaus Tochtermann 指出，方案中的部分内容“确实存在削弱敏感数据保护的风险”。他强调，政策的实际影响将在很大程度上取决于最终的法律文本，以及后续授权法案和实施细则的具体设计。

从科研数据治理角度看，首要任务是确保简化措施仍然保留必要的安全机制，使“流程更简便并不等同于安全性降低”。这些机制包括数据保护影响评估（DPIA）、数据来源与溯源管理、访问控制以及持续监督等。

研究数据联盟（Research Data Alliance, RDA）秘书长 Hilary Hanahoe 也表示，扩大科研数据获取“对于提升竞争力至关重要”，但必须在合规前提下推进，并严格遵循 FAIR 原则，即数据应当可发现（Findable）、可获取（Accessible）、可互操作（Interoperable）、可复用（Reusable）。

她指出，实现真正的开放科学，关键在于让科研数据能够被开放使用、复现与再利用。“许多研究成果对社会具有重要价值，但前提是它们必须是开放的、可被再次利用的。”

Hanahoe 还认为，此次改革为欧盟及成员国巩固既有公共投入项目提供了契机，包括欧洲数据空间和 EOSC 等。自2015年启动以来，EOSC 已汇聚数十个科研基础设施，致力于在确保数据提供方保有数据所有权的前提下，为研究人员提供无缝访问欧洲科研数据的环境。

在“潜在风险”方面，欧盟委员会提出的一项建议，是在欧盟层面统一哪些数据处理活动需要、或可豁免开展数据保护影响评估。Tochtermann 警告称，尽管这一做法旨在简化流程，但可能削弱目前对敏感科研数据所依赖的“逐案评估”机制，从而增加个人数据暴露的风险。

Hanahoe 还指出，数据标准化本身是一个缓慢而复杂的过程。如果推进过快，可能会对不同成熟度的学科强行施加“一刀切”的规则。相比之下，由科研共同体逐步形成、并自然演化为事实标准（de facto standards）的方式，往往更为有效。

此外，方案中有关扩大数据用于 AI 训练的内容也引发关注。Tochtermann 认为，这可能在一定程度上降低使用个人或敏感数据进行 AI 处理的门槛，或推迟《欧盟人工智能法案》（AI Act）中相关义务的适用时间。“这可能导致在缺乏个体同意或充分保障的情况下，大规模再利用科研数据，直接影响敏感科研数据的完整性、保密性与可信度。”

总体来看，欧洲科研数据界普遍支持通过“简化”释放数据潜力、推动开放科学的方向，但也形成了高度一致的共识：只有在安全、合规与信任机制得到充分保障的前提下，数据开放与 AI 应用才能真正转化为欧洲科研与创新的长期竞争优势。