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? 胡開忠

2025年，中國人工智能領域立法進入實質推進階段。《國務院2025年度立法工作計劃》與《全國人大常委會2025年度立法工作計劃》均將“人工智能健康發展”納入重點立法項目，網絡安全法修正草案二審稿新增“人工智能安全與發展”相關內容，《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》更明確將立法與標準建設作為制度基石。這一系列政策標志著數字經濟時代的法律規制正加速完善，而數據作為人工智能發展的核心要素，其權益保護模式選擇成為立法爭議焦點。

當前學界與實務界圍繞“是否需要創設新型數據知識產權”展開激烈辯論，部分觀點主張通過專門賦權解決數據歸屬與流通問題。但結合人工智能立法的審慎推進原則與數據要素的本質特性，數據知識產權賦權理論在邏輯基礎、實踐可行性與制度效能上均存在缺陷。

數據知識產權賦權的理論根基缺失

從權利客體要件看，知識產權保護的核心是具有“創新性”與“確定性”的智力成果，而數據的本質是信息的集合，多數數據不具備這一核心特征。人工智能訓練所依賴的海量基礎數據，如用戶行為記錄、工業傳感器數據等，多為事實性信息的原始采集，既無獨創性表達，也無技術方案的創新性。即便是經過算法加工的衍生數據，其價值更多源于加工過程中的技術投入，而非數據本身的創造性。

從權利正當性理論看，傳統知識產權的勞動賦權、經濟激勵等理論無法解釋數據賦權的合理性。洛克勞動理論強調“勞動使無主物成為私有財產”，但數據具有非獨占性與可復制性，數據處理者的勞動無法形成對數據的排他性控制，人工智能企業對數據的加工并不會導致原始數據的消耗，這與有形財產的勞動占有存在本質區別。經濟激勵論則認為賦權可避免“公地悲劇”，但實踐中數據濫用多源于非法爬取、過度采集等行為，而非權利缺失。2025年新修訂的《反不正當競爭法》增設“數據專款”，已通過規制不正當競爭行為有效遏制了數據掠奪性使用，印證無需專門賦權即可實現市場規制的制度效能。

數據賦權方案的實踐缺陷風險

即便拋開理論爭議，現有數據知識產權賦權方案在制度設計與實踐操作中仍面臨無法克服的困境，可能與人工智能立法的政策目標背道而馳。

首先，賦權方案存在“認識不統一”的先天性缺陷。當前學界提出的“三權分置”“數據所有權”等多種賦權模式，在權利主體界定、權利內容劃分上分歧巨大。如《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》中提出的“數據資源持有權、加工使用權、產品經營權”模式，雖為政策探索，但在法律轉化中面臨諸多難題。人工智能企業作為加工使用者，與數據來源者、平臺方的權利邊界如何劃分；跨境數據流動中的權利適用沖突如何解決……這些問題尚未形成共識，倉促立法可能導致“制度碎片化”，反而破壞人工智能發展所需的法律確定性。

其次，賦權方案將顯著增加交易成本，阻礙數據流通。人工智能產業的核心競爭力在于數據的聚合與利用，若對數據進行嚴格知識產權賦權，意味著每一次數據使用都需獲得權利人事先授權。這與“人工智能+”行動所倡導的“促進數據要素高效流通”政策導向相悖。

再者，賦權方案可能引發“反公地悲劇”，限制技術創新。數據的價值實現具有“使用越多、價值越高”的網絡效應，而知識產權的排他性本質可能導致數據被分割占有。部分互聯網平臺若獲得數據知識產權，可能通過權利壁壘形成壟斷，阻礙中小企業獲取必要數據資源，最終抑制人工智能產業的創新活力。

現有法律的協同保護路徑優化

筆者認為，無需創設新型數據知識產權，現有法律體系通過精準適用與適度修訂，已能充分回應人工智能時代的數據權益保護需求，且更符合當前立法的漸進式推進原則。

《著作權法》可對具有獨創性的數據表達提供保護。對于人工智能生成的數據分析報告、具有獨創性編排的數據庫，若滿足“獨創性”要件，可納入著作權保護范疇。2025年，國家知識產權局發布的《人工智能相關發明專利申請指引》明確，人工智能參與創作的成果若體現人類創造性貢獻，可獲得相應知識產權保護，這一邏輯同樣適用于數據類成果，重點保護“創造性表達”而非“數據本身”，既堅守了著作權法的核心原則，又避免了數據壟斷。

專利法可聚焦數據處理技術的創新保護。人工智能的數據價值實現依賴算法、模型等技術手段，對于數據采集、清洗、分析過程中的創新性技術方案，可通過專利法予以保護。

《反不正當競爭法》與商業秘密制度構成數據保護的核心防線。2025年新修訂的《反不正當競爭法》第十三條中增設“數據專款”，明確禁止非法獲取、使用他人合法持有的數據，為數據權益保護提供直接依據。對于未公開的核心數據，如人工智能企業的訓練數據集合，可通過商業秘密制度進行保護，要求權利人采取保密措施，既保障了數據處理者的投入回報，又不限制合法的數據共享與利用。