让知产力绽放新质坐蓐力（2）

当前，数据知识产权保护规则的构建工作正在紧锣密鼓地探索研究当中。如何发挥知识产权制度优势，促进数据高效流通利用(Use)，赋能数字经济(Economy)，助推新质生产力，促进高质量发展，已然成为新时代的“发展之问”。

祖国国人大学(University)法学院数字法学教研中心主任、祖国国人大学(University)将来法治研究院执行院长张吉豫和对外经贸大学(University)法学院教授卢海君一致认为，数据知识产权的有效保护需要依赖法律(Law)和科技(Technology)的有机结合和共同促进，真正做到知识产权制度建设与科技(Technology)创新同频共振。那么，如何突破数据知识产权保护的难点？数据知识产权保护工作的短期重点是什么？长期任务又是什么？围绕相关问题，法治网记者采访了张吉豫院长和卢海君教授。

数据保护边界问题难以形成共识

法治网：当前，数据知识产权保护的重点和难点在哪里？

张吉豫：数据知识产权保护制度建构的重点在于如何通过制定合理的法律(Law)制度和有效的实施体系，来促进数据要素高效流通利用(Use)，进而充分发挥数据要素的价值，切实推动科技(Technology)、产业和社会(Society)的发展，同时保护个人信息权益(Equity)、保障数据安危。

首先，当前数据知识产权还是一个抽象的概念，实际上对应着法律(Law)上一系列分散的具体保护模式，包括著作权、商业秘密、反不正当竞争法保护，以及欧盟等我国和地区的数据库权等。是应该在当前的保护体系上进行(Carry Out)少量修补，还是更适合确立单独的数据知识产权保护制度，仍然是学理上富有争议性的问题，对于数据来源者是否要提供财产性权利进行(Carry Out)保护也有不同意见，对于数据知识产权的合理保护边界、有效保护模式还都需要进一步研究探讨。

其次，数据的来源多样，内容复杂，并且数据的价值随时间和使用场景变化，如何客观公正地评估数据价值，以便进行(Carry Out)有效的数据交易和损害赔偿，也是数据知识产权保护中的重点难点。

复次，数据的流通利用(Use)规制不仅需要考虑数据知识产权保护，还需要考虑对于个人信息保护、我国数据安危等重要权益(Equity)和价值的合理平衡。

最后，数据知识产权的有效保护需要依赖法律(Law)和科技(Technology)的有机结合和共同促进。有效运用加密、访问控制、数据追踪等技术，以及使得数据可用不可见的隐私计算、联邦学习等技术，可以更好地对数据进行(Carry Out)保护，同时又能够使数据被充分使用。

卢海君：对于数据权利保护问题而言，数据确权、数据运用的不侵权，都是数据法律(Law)问题中的重难点问题。

以人工智能生成为例，人工智能进行(Carry Out)机器学习是否侵犯了在先作品的版权？人工智能生成出的产物，其版权归属于谁，又该如何应用？人工智能生成物与传统创作的边界在何处？这些问题随着人工智能的快速发展，争论愈发剧烈。

在创意行业，无论是作者、画者、编剧行业，都对AI有群体性的反对，但是在更加工业化的游戏(Game)、电影(Movie)制作中，AI早已获得了运用。这体现出公众和行业间、行业不同性质从业者之间对于数据运用的认识有很大的差别，行业发展的红利也尚未普惠于众，因此在既有利益与新兴力量之间不免发生许多冲撞。

高质量数据产品离不开知产保护

法治网：对于促进高质量发展，数据知识产权保护的重要性？

卢海君：数据知识产权保护既关系到数据产业自身的安危，又关系到我国的信息安危。

对于数据产业自身来说，数据是他们(They)的“金矿”，挖掘、整合、存储与运用数据是产值的来源。那么数据确权，无论是知识产权可能其他权利，都标志着数据利益的归属，也意味着责任的划分与承担，以及争议解决方式的明确。因此数据权利保护对于数据行业自身发展意义重大。

从我国层面来说，大数据发展既有利于提升综合国力，也给我国安危的维护以及世界经济(Economy)竞争开辟了新的战场。做好数据权利保护，有利于维护我国信息安危。

张吉豫：数据知识产权的有效保护可以促进数据要素市场的健康(Health)发展。特别是对于一些投入了大量人力物力财力、进行(Carry Out)了认真处理而形成的数据产品，更是如此。

高质量的数据集对于训练高质量的人工智能模型非常重要。我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》中也强调，要提高训练数据质量，增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。因此，除了要有海量数量之外，高质量的数据产品往往还需要对收集的数据进行(Carry Out)数据清洗、数据纠偏、数据整合等一系列工作，保障数据集合具有较广的覆盖面、较好的代表性、较高的准确性等，这往往都需要显著的投入。

对于这样的高质量数据产品，如果缺乏知识产权保护，则容易一旦提供给别人使用，就很容易被复制，使得开发者难以收回投资、获得市场回报。

当然，数据知识产权也需要审慎界定边界范围，避免不当地阻碍了数据的合理流通利用(Use)。同时，也需要关注可能产生的数据垄断的问题。

法治网：数字技术发展对于发展新质生产力，促进高质量发展发挥着怎样的作用？

张吉豫：数据被称为数字经济(Economy)时代的石油。数字科技(Technology)对于发展新质生产力、促进高质量发展，扮演着至关重要的角色。

《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》、我国数据局的《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》等重要文件都充分体现出，数据要素的充分流通利用(Use)对于数字科技(Technology)、数字经济(Economy)和数字社会(Society)发展的重要性。

首先，数字科技(Technology)创新发展迅速，催生了很多新的产品形态和经济(Economy)业态，体现了创新对发展的强大驱动力。例如，从共享单车到辅助驾驶、自动驾驶，数字科技(Technology)驱动的新的交通图景正在逐渐展开。在线会议、自动翻译、文档信息抽取等工具也极大提升了工作效率。

其次，数字科技(Technology)正在加速传统产业的升级换代，推动工业体系向数字化、网站化、智能化方向转变，提高了生产效率，降低了资源消耗，促进了产业结构优化。

最后，数字科技(Technology)能够赋能社会(Society)治理。数字技术在公共事务领域中有广阔的应用前景，例如，我国的互联网法院建设发展为许多涉网纠纷的解决提供了极大的便利。一些城市也将数字科技(Technology)用于城市交通管理、环保监测等领域，提升了社会(Society)治理效能和服务质量。

卢海君：发展数字经济(Economy)，既可以为传统产业赋能，通过数字化的方式提升生产效率，降低经营成本；又可以孳生出庞大的数据相关产业。比如人工智能、大数据云计算等。

法律(Law)与科技(Technology)要形成协同保护机制

法治网：加重数据知识产权保护，当前迫切要做的工作是什么？长远来看，这方面的工作是什么？

张吉豫：我国目前(Currently)对于数据知识产权的单独立法仍有理论争议，但对于数据的合理有效保护以及必要的保护限制仍然是当下的重点。因此，首先建议通过修订反不正当竞争法，建立起更明确的关于数据的相关规则，可能者通过司法解释的方式，对于涉及数据的反不正当竞争规则进行(Carry Out)必要的统一和规范，既对数据提供明确合理保护，也避免出现过度的竞争保护而带来抑制数据合理流通利用(Use)的不良后果。

其次，目前(Currently)我国公共数据的流通利用(Use)还需要进一步促进和规范，需要建立明确的制度规则和有效规划予以推进。

同时，我国很多城市已经建设了大数据交易中心，应当在大数据交易中心对交易数据集进行(Carry Out)了数据审查的情况下，为在大数据交易中心购买此类数据可能获得数据使用授权的购买方建立明确的“避风港”规则，以更好地降低数据购买者的风险，进而促进数据的利用(Use)。

长远来看，我们(We)需要在数据要素市场的基础制度上形成共识、推动体系化的制度建构，并且促进数据知识产权保护以及数据跨境流通等方面的世界规则的形成，以及相关执法合作机制的发展完善，同时应该更好地发展数据可信流通利用(Use)的支撑技术以及不断完善法律(Law)与科技(Technology)的协同保护机制，为数字时代的经济(Economy)社会(Society)发展提供良好的数据法治保障。

卢海君：应当建立适应数据自身特点的权益(Equity)保护制度。但是也不能将数据相关的问题过分特殊化、孤立化。

对于数据权益(Equity)的保护还是应该置于现有的民法、知识产权法、反不正当竞争法、个人信息保护法等法律(Law)的体系之内，结合现有的技术发展状况和将来的技术发展方向，做出一个综合的考虑。

从更长远来说，法律(Law)要跟上技术发展的步伐，支撑我国对于高质量发展、数据产业发展的需求。祖国的知识产权法律(Law)要向前走，向外走，向高远处走，始终把握社会(Society)发展脉搏、做好制度建设，真正做到与科技(Technology)创新同频共振。

监制：余飞 刘青

统筹：李波 张运恒

策划/采写：李兆娣

海报制作：李全一