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? 胡開忠

2025年，中國(guó)人工智能領(lǐng)域立法進(jìn)入實(shí)質(zhì)推進(jìn)階段。《國(guó)務(wù)院2025年度立法工作計(jì)劃》與《全國(guó)人大常委會(huì)2025年度立法工作計(jì)劃》均將“人工智能健康發(fā)展”納入重點(diǎn)立法項(xiàng)目，網(wǎng)絡(luò)安全法修正草案二審稿新增“人工智能安全與發(fā)展”相關(guān)內(nèi)容，《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》更明確將立法與標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)作為制度基石。這一系列政策標(biāo)志著數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的法律規(guī)制正加速完善，而數(shù)據(jù)作為人工智能發(fā)展的核心要素，其權(quán)益保護(hù)模式選擇成為立法爭(zhēng)議焦點(diǎn)。

當(dāng)前學(xué)界與實(shí)務(wù)界圍繞“是否需要?jiǎng)?chuàng)設(shè)新型數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)”展開激烈辯論，部分觀點(diǎn)主張通過(guò)專門賦權(quán)解決數(shù)據(jù)歸屬與流通問(wèn)題。但結(jié)合人工智能立法的審慎推進(jìn)原則與數(shù)據(jù)要素的本質(zhì)特性，數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)賦權(quán)理論在邏輯基礎(chǔ)、實(shí)踐可行性與制度效能上均存在缺陷。

數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)賦權(quán)的理論根基缺失

從權(quán)利客體要件看，知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的核心是具有“創(chuàng)新性”與“確定性”的智力成果，而數(shù)據(jù)的本質(zhì)是信息的集合，多數(shù)數(shù)據(jù)不具備這一核心特征。人工智能訓(xùn)練所依賴的海量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，如用戶行為記錄、工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)等，多為事實(shí)性信息的原始采集，既無(wú)獨(dú)創(chuàng)性表達(dá)，也無(wú)技術(shù)方案的創(chuàng)新性。即便是經(jīng)過(guò)算法加工的衍生數(shù)據(jù)，其價(jià)值更多源于加工過(guò)程中的技術(shù)投入，而非數(shù)據(jù)本身的創(chuàng)造性。

從權(quán)利正當(dāng)性理論看，傳統(tǒng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的勞動(dòng)賦權(quán)、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)等理論無(wú)法解釋數(shù)據(jù)賦權(quán)的合理性。洛克勞動(dòng)理論強(qiáng)調(diào)“勞動(dòng)使無(wú)主物成為私有財(cái)產(chǎn)”，但數(shù)據(jù)具有非獨(dú)占性與可復(fù)制性，數(shù)據(jù)處理者的勞動(dòng)無(wú)法形成對(duì)數(shù)據(jù)的排他性控制，人工智能企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的加工并不會(huì)導(dǎo)致原始數(shù)據(jù)的消耗，這與有形財(cái)產(chǎn)的勞動(dòng)占有存在本質(zhì)區(qū)別。經(jīng)濟(jì)激勵(lì)論則認(rèn)為賦權(quán)可避免“公地悲劇”，但實(shí)踐中數(shù)據(jù)濫用多源于非法爬取、過(guò)度采集等行為，而非權(quán)利缺失。2025年新修訂的《反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》增設(shè)“數(shù)據(jù)?？睢?，已通過(guò)規(guī)制不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為有效遏制了數(shù)據(jù)掠奪性使用，印證無(wú)需專門賦權(quán)即可實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)規(guī)制的制度效能。

數(shù)據(jù)賦權(quán)方案的實(shí)踐缺陷風(fēng)險(xiǎn)

即便拋開理論爭(zhēng)議，現(xiàn)有數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)賦權(quán)方案在制度設(shè)計(jì)與實(shí)踐操作中仍面臨無(wú)法克服的困境，可能與人工智能立法的政策目標(biāo)背道而馳。

首先，賦權(quán)方案存在“認(rèn)識(shí)不統(tǒng)一”的先天性缺陷。當(dāng)前學(xué)界提出的“三權(quán)分置”“數(shù)據(jù)所有權(quán)”等多種賦權(quán)模式，在權(quán)利主體界定、權(quán)利內(nèi)容劃分上分歧巨大。如《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》中提出的“數(shù)據(jù)資源持有權(quán)、加工使用權(quán)、產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)權(quán)”模式，雖為政策探索，但在法律轉(zhuǎn)化中面臨諸多難題。人工智能企業(yè)作為加工使用者，與數(shù)據(jù)來(lái)源者、平臺(tái)方的權(quán)利邊界如何劃分；跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)中的權(quán)利適用沖突如何解決……這些問(wèn)題尚未形成共識(shí)，倉(cāng)促立法可能導(dǎo)致“制度碎片化”，反而破壞人工智能發(fā)展所需的法律確定性。

其次，賦權(quán)方案將顯著增加交易成本，阻礙數(shù)據(jù)流通。人工智能產(chǎn)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于數(shù)據(jù)的聚合與利用，若對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格知識(shí)產(chǎn)權(quán)賦權(quán)，意味著每一次數(shù)據(jù)使用都需獲得權(quán)利人事先授權(quán)。這與“人工智能+”行動(dòng)所倡導(dǎo)的“促進(jìn)數(shù)據(jù)要素高效流通”政策導(dǎo)向相悖。

再者，賦權(quán)方案可能引發(fā)“反公地悲劇”，限制技術(shù)創(chuàng)新。數(shù)據(jù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)具有“使用越多、價(jià)值越高”的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，而知識(shí)產(chǎn)權(quán)的排他性本質(zhì)可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)被分割占有。部分互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)若獲得數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，可能通過(guò)權(quán)利壁壘形成壟斷，阻礙中小企業(yè)獲取必要數(shù)據(jù)資源，最終抑制人工智能產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活力。

現(xiàn)有法律的協(xié)同保護(hù)路徑優(yōu)化

筆者認(rèn)為，無(wú)需創(chuàng)設(shè)新型數(shù)據(jù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，現(xiàn)有法律體系通過(guò)精準(zhǔn)適用與適度修訂，已能充分回應(yīng)人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)權(quán)益保護(hù)需求，且更符合當(dāng)前立法的漸進(jìn)式推進(jìn)原則。

《著作權(quán)法》可對(duì)具有獨(dú)創(chuàng)性的數(shù)據(jù)表達(dá)提供保護(hù)。對(duì)于人工智能生成的數(shù)據(jù)分析報(bào)告、具有獨(dú)創(chuàng)性編排的數(shù)據(jù)庫(kù)，若滿足“獨(dú)創(chuàng)性”要件，可納入著作權(quán)保護(hù)范疇。2025年，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局發(fā)布的《人工智能相關(guān)發(fā)明專利申請(qǐng)指引》明確，人工智能參與創(chuàng)作的成果若體現(xiàn)人類創(chuàng)造性貢獻(xiàn)，可獲得相應(yīng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，這一邏輯同樣適用于數(shù)據(jù)類成果，重點(diǎn)保護(hù)“創(chuàng)造性表達(dá)”而非“數(shù)據(jù)本身”，既堅(jiān)守了著作權(quán)法的核心原則，又避免了數(shù)據(jù)壟斷。

專利法可聚焦數(shù)據(jù)處理技術(shù)的創(chuàng)新保護(hù)。人工智能的數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)依賴算法、模型等技術(shù)手段，對(duì)于數(shù)據(jù)采集、清洗、分析過(guò)程中的創(chuàng)新性技術(shù)方案，可通過(guò)專利法予以保護(hù)。

《反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》與商業(yè)秘密制度構(gòu)成數(shù)據(jù)保護(hù)的核心防線。2025年新修訂的《反不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)法》第十三條中增設(shè)“數(shù)據(jù)?？睢保鞔_禁止非法獲取、使用他人合法持有的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)權(quán)益保護(hù)提供直接依據(jù)。對(duì)于未公開的核心數(shù)據(jù)，如人工智能企業(yè)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合，可通過(guò)商業(yè)秘密制度進(jìn)行保護(hù)，要求權(quán)利人采取保密措施，既保障了數(shù)據(jù)處理者的投入回報(bào)，又不限制合法的數(shù)據(jù)共享與利用。