2016年，旧金山的软件工程师Anthony Levandowski找到了一份新工作，当时汽车共享服务公司以6.8亿美元的价格收购了Otto，Otto是一家自动卡车运输公司，他不到一年前就以美元的价格成立了。最终，他的技术进入了Uber的自动驾驶汽车项目，莱万多夫斯基本人也被任命为Uber的工程副总裁。
但是有一个问题。
收购后不久，莱万多夫斯基的前雇主Alphabet子公司Waymo起诉他，指控这位明星工程师窃取了数千份与公司自动驾驶技术相关的文件，包括蓝图、测试文件和设计文件。该诉讼指控该知识产权已进入他在Otto的工作，后来被Uber合并。
随着案件的拖延，莱万多夫斯基拒绝与调查人员合作，优步最终解雇了他，这一切都是因为围绕他用来建立自己的业务的数据存在疑问。此案尚未开庭审理。
这是一个极端的例子，但它反映了当一家公司被指控挪用用于支撑其业务的数据时会发生什么。在情况好转之前，情况会变得更糟-使用从各种来源获得的数据，例如使用应用程序或其他服务的消费者，抓取网站的工具，工程师从Wikipedia下载信息以及供应商提供的数据，客户和其他方在广泛的行业中变得司空见惯。
这超越了数据货币化，除其他外，还包括通过高级机器学习算法 (如神经网络、深度学习和自然语言处理) 运行数据，以训练自己的算法、确定趋势、识别风险和创建智能应用。
超越硅谷
这不仅仅是科技行业的趋势。随着传统行业开始围绕物联网转变其产品和客户参与模式，来自传统和新来源的管理良好的数据库以及人工智能正在发挥关键作用。
但是，这种做法有一个被忽视的缺点。有很多数据被利用，没有足够的监督来监督谁拥有它，谁为它付费，谁可以使用它。
在大多数情况下，数据不是免费的。尽管今天每个人都想使用数据，但事实是他们可能没有实际使用数据的权利。这是因为这些天可用的许多信息来自第三方，要么未经第三方许可，要么根据合同条款限制了对这些数据的处理。
因此，我们有公司不分青红皂白地从网络上提取内容。他们在抓取网站，他们从维基百科下载数据，他们在使用他们的服务时使用他们的客户提供的信息 (无论客户是否知道)，他们并没有真正关注他们是否真的有权获取或使用这些数据。
一旦到了筹集资金的时候，找到买方完成交易，如果一个聪明的投资者或购买者了解风险并提出正确的问题，这可能会成为一个主要问题。
影响广泛的风险
买家，卖家甚至公司仍然不了解卖家正在使用的数据的限制。他们可能认为，围绕知识产权和数据隐私的陈述和保证将揭示这些问题，但正在使用的大量数据不是知识产权，也不是数据隐私立法所涵盖的个人数据。
科技界普遍认为，最高法院在Alice诉CLS银行案中的2014裁决削弱了对软件发明的保护，导致硅谷的专利申请和知识产权案件下降。随着围绕人工智能的诉讼增加，人们也应该关注公司是否拥有基础数据的权利。
现在是为此做准备的时候了。
对于公司和投资者来说，数据带来了巨大的力量，但也带来了巨大的风险。这似乎微不足道，但当需要审查交易或支持新公司时，数据权和治理是重要的考虑因素。对于那些不这样做的人，结果可能会很昂贵。
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