數據經濟是由少數大平台主導，最近一季亞馬遜、蘋果、Google母公司Alphabet、微軟與臉書的利潤總和為550億美元，超過接下來五間最有價值美國企業過去一年利潤總和。這種財富不均，主要起於網絡效應。（看更多：「三個傻瓜」精神致勝 ：一個印度平凡家庭如何教出Google CEO？）
隨著數據經濟擴張，這也愈來愈適用於非科技企業，甚至是國家；許多產業的主導平台之爭已經開始，全球70大平台的市值中，美國和中國佔九成。
不過，資本和勞力之間的收入分配扭曲，可能才是數據經濟最迫切的問題。數據經濟成長後，民眾不但在生活和工作上會移往數位，也會執行真正的「數據工作」：製造用來訓練和改善人工智慧服務的數位資訊。
風險不在於自動化取代人力。過去的科技破壞，有時甚至會增加勞工的收入佔比，因為那創造了新的工作。
問題在於，民眾進行的數據工作，價值可能被系統性地低估，原因之一即為大平台有能力壓低「數據勞工」的薪資——使用者創造了數據，但目前沒有任何企業考慮為此付費。
正因如此，才會一直有人不斷提起這個解決方案：創造個人數據產權，增加民眾的議價能力。但如果大多數人不了解線上服務的複雜隱私政策，自然不太可能會為自己的資訊找到最佳價格。（看更多：薪資縮水，是蘋果害的？）
產權也可能使情況更糟。個人數據不見得是由個人獨有，例如出售自己的基因資訊，也就揭露了家人的一部份DNA。
專家認為，公民應共同擁有數據，加入所謂的「數據合作社」。這樣的組織類似傳統經濟中的工會，負責協商數據工作的薪資、確保成員的數位產出品質、向企業收費，並將收入分配給成員。
健全的數據合作社需要各方協助，早期跡象顯示那確實有機會成真，部份西方國家可能很快就會討論相關法案，民眾也愈來愈關心自己的資訊被如何使用。
隨著數據經濟成長，有關數據合作社等想法的爭辯也會愈來愈激烈。所幸，人類已經克服過類似難題：1850年代，工業革命大幅提升產能，社會花了約100年才適應。數據經濟也需要花費許多時間，才能建立合適的機制和組織。（責任編輯：曹凱婷）
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