要談早兩章的建議所帶來的問題，其一關乎質素，到底要怎樣確保數據的質素？我們可以建立演算法去評估數據的質素，不過為了避免過於中心化，只依賴一套演算法令其重要性過高，我們會需要數據市場上的不同實體都參與在演算法其中。可以是建立幾套不同的演算法，加以權重或平衡，最後評估數據的質素。亦可以是演算法本身會包含不同人的意見，將這概念簡化可以參詳下述例子。
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網購平台iHerb有一套奬勵計畫，顧客為已購產品撰寫評價，對於符合條件並得到認可的評價可以獲取獎金。而如顧客的評價得到其他顧客點贊，每個贊為會得到額外奬金。顧客為產品撰寫評價本身是一個提供數據的行為，而獎金則是其報酬。為了鼓勵顧客提供高質素的數據，高質素的數據可以獲得更多報酬。而判斷評價質素的指標則是其他顧客的點贊數目，將衡量數據質素的工作去中心化，轉交各顧客共同決定。
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如此一來，亦是為逐漸被機器取代的人類提供一條另類的工作出路。不止負責提供數據，亦要審核和評價數據，然後交給機器使用。
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另一個問題關乎「數據稅」的運用。假若科技公司真的要繳納「數據稅」，政府作為收稅的實體將會收集到大量的數據。然則我們需要確保數據不會侵犯私隱，而且建立一個平台供社會不同實體取用，不會只集中在政府手中。故此我們需要獨立的監管機構去審視數據，亦都需要一個備受社會認可、運作透明的政府去公開「數據稅」。在此政府既是一個平台、亦是一個用家，但它不應有權力去管控甚麼數據應該公開、甚麼不能，這個權力應交給監管機構。若果行使政策的政府權力過大，民眾數據有可能被政府濫用以達至其政治目的，相反市場未必能有效處理，或最大化公開數據所帶來的利益。
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隨着科技進步，數據作為一種資源顯得越來越重要，人類有感被機器取代，市場上漸漸被科技巨頭壟斷，我們應該如何平衡這新的市場格局？個人、企業、機器、政府等不同實體的角色將何去何從？「激進市場」、「大數據資本主義」等書都提出了他們的建議，未來世界的路向值得我們反思和考量。
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