我國大數據的知識產權保護模式研究

張淑嬌

南京理工大學，江蘇 南京 210000

大數據是繼物聯網、云計算后出現的新型事物，蘊含極高的經濟價值。隨著大數據的發展，其已經成為數字經濟的核心內容和關鍵生產要素。與此同時，大數據引發的糾紛也開始出現，如某寶訴某景不正當競爭糾紛案、某博訴某脈案等，如何解決關于大數據的糾紛，不僅是大數據產業發展必須解決的問題，也是對我國相關的法律制度提出的挑戰。

一、我國大數據的知識產權保護現狀與困境

（一）大數據商業秘密保護的現狀與缺陷

商業秘密是知識產權的客體之一，但并不是知識產權的專門法之一。大數據很多本就屬于數據經營者商業秘密的組成部分，大數據具備商業秘密要求的經濟性、秘密性等特征，因此，若將大數據作為商業秘密加以保護，可以說是具有天然的制度優勢。司法實踐中也存在法院沿著保護商業秘密的思路保護大數據的案例。雖然，在大數據的秘密性上有學者提出：“對于現實中大多數的數據信息而言，信息制作者采集的信息本身大多來自公有領域，是任何人均可以從公開渠道直接獲取的，顯然，將各地為公眾所知的信息匯編之后形成的成果認定為具有秘密性是荒謬的。”［1］但實際上筆者認為，大數據是將海量數據經過分析、整理、加工所形成的集合體，其在性質上已經不同于集合中的個體數據，即使個體數據是公共元素，不具有秘密性，也不能因此推定大數據本身不可以具有秘密性。盡管如此，筆者仍然認為以商業秘密來保護大數據存在著以下的問題和缺陷：

第一，商業秘密只能保護部分大數據。按照大數據是否公開作為區分，可將大數據分成公開性大數據和非公開性大數據兩種。對于非公開性大數據，數據經營者采取技術手段來阻礙大數據的流通，或是在流通的過程中通過簽訂合同等方式來避免大數據的外泄，在大數據滿足商業秘密需具備的條件的情況下，將其作為商業秘密加以保護尚無疑問。但在公開性大數據中，大數據本身即可作為公開信息允許他人去獲取和使用，甚至有些數據經營者還會主動將數據信息共享給其他的經營者，對此商業秘密也就難以發揮其保護效用。

第二，網絡平臺間的內容與功能存在同質化現象，這使得互聯網平臺用戶也存在著交叉重疊，尤其是在數據收集范圍差異不大的情況下，數據經營者所收集到的數據就具有了更多的相似性，這意味著一大部分的大數據不能作為商業秘密，自然也就無法獲得商業秘密的保護。

第三，商業秘密是不具有權利外觀的，那么其保護強度與保護期限將完全取決于持有主體對商業秘密的保護措施的是否完善，這在某種意義上決定了對商業秘密的保護是種絕對的排他性控制，而非對其的共享與流通。通過商業秘密的形式來保護大數據，既加強了大數據的排他性控制也限制了社會公眾或者市場主體對大數據的接觸與使用。反之，若將大數據公開，那么則意味著大數據的非秘密性，商業秘密保護的前提將不復存在。

第四，從保密措施來看，大數據的使用主體具有廣泛性和不特定性，這使得數據經營者較難施以行之有效的保密措施來避免大數據的外泄。如果通過合同、技術措施等手段去實現對大數據的保護，既無形中加重了數據經營者承擔的保護責任，也可能會進一步形成數據的壟斷，因此該種保護措施屬實非是科學之舉。

（二）大數據反不正當競爭法保護的現狀與困境

從司法實踐中涉大數據糾紛來看，法院多選擇適用《中華人民共和國反不正當競爭法》（以下簡稱《反不正當競爭法》）的第二條①《反不正當競爭法》第二條第一款規定：“經營者在生產經營活動中，應當遵循自愿、平等、公平、誠信的原則，遵守法律和商業道德。”，即通過禁止數據不正當競爭行為來保護大數據，從而維護數據經營者的合法權益。在適用《反不正當競爭法》第二條時需要滿足以下條件：第一，法律對該種競爭行為沒有作出特別規定；第二，其他經營者的合法權益確因該種競爭行為而受到了實際損害；第三，該種競爭行為違反了誠實信用原則和公認的商業道德，具有不正當性或者說可譴責性。一方面《反不正當競爭法》沒有對大數據的競爭行為作出過特殊規定；另一方面大數據競爭會導致數據經營者的合法權益受到實際損害，即使這種損害難以具體鑒定，但仍滿足一般條款適用條件的前兩者，因此判斷大數據不正當競爭行為的核心即對競爭行為是否違反誠實信用原則和商業道德的界定。

反不正當競爭法保護的核心是競爭秩序和公共利益，而有序的競爭和公共利益不受侵犯則依賴于市場經營參與者遵循商業道德進行經營行為。競爭行為是否正當的判斷界限，是該競爭行為是否遵循了約定俗成的商業道德，但商業道德內涵、外延的模糊性使得這一問題的判斷變得困難起來。現如今，互聯網等新興市場中的商業規則可以說仍處于探索當中。基于此，就互聯網行業的競爭而言，競爭行為是否有違商業道德仍存在諸多爭議。此外，當前實踐中對于商業道德標準、誠實信用原則有著泛化理解的傾向，這使得其判斷標準在降低、管制范圍在擴張，最直觀的表現就是一般條款被過度、過寬并隨意性的適用。

《反不正當競爭法》一般條款的靈活性與開放性，確實為大數據的法律保護提供了可能性，但是開放性的話語體系不僅是加強了法律的靈活性，也同樣讓法官的司法裁量權擴大，法官個體的主觀差異使其在審理個案時由于法律經驗和認知的不同，產生不同的審判結果，這將造成法律裁判的非唯一性，從而影響法律的穩定性。此外，以《反不正當競爭法》保護大數據實際上是對大數據有關的種種理論爭議進行回避，也不能真正建構大數據的法律保護規則，只是為大數據提供了一種臨時性的非支配性的保護。

二、對我國大數據知識產權保護的建議

（一）對獨創性大數據采用著作權保護

著作權法視域下，作品要作為《中華人民共和國著作權法》（以下簡稱《著作權法》）所保護的客體，需要包括以下四個方面的特點：第一，屬于藝術、文學和科學領域；第二，要具有獨創性；第三，能以一定形式表現；第四，是智力成果。上述四要件明晰了作品的內涵與外延，但在部分要件的具體理解上，仍然存在爭議。一方面，對于作品獨創性的判斷，學界有獨創性高低和獨創性有無之爭。事實上，就作品而言，只要其具備了最低程度的獨創性，就符合了《著作權法》所要求的獨創性條件，獨創性高低實質上是藝術或者說美學上的價值標準。如果堅持要求獨創性的高度，《著作權法》的保護范圍將會受到限制，使《著作權法》的保護門檻變高，使得部分本應當受到著作權保護的作品被排斥出保護范圍。另一方面，在作品的表現形式上，信息技術的不斷發展，使互聯網能夠滿足絕大多數智力成果的表現形式的再現條件，此時，在構成要件上若再單獨強調作品能夠以一定形式表現就顯得多余了。所以，對大數據是否屬于匯編作品的判斷，關注的核心要點應該是大數據的獨創性和智力成果屬性的理解。

在獨創性要件上，要完成原始網絡數據到大數據的轉化要經過繁瑣的數據處理流程。大數據的形成與作品的創作過程具有相似性，都要經過收集、構思、加工、修改等流程，對于在大數據的形成過程中數據的選擇和編排體現出數據經營者的獨特構思的大數據，應當認為其符合了作品要求的獨創性。

在智力成果要件上，若認為大數據具備了獨創性，但將之作為匯編作品存在一個問題，即大數據是勞動成果但并不屬于《著作權法》意義上的智力成果。大數據對數據的收集、分析、整理、加工等都是借助信息技術自動演算完成，大數據中沒有蘊含《著作權法》所要求需具備的人的思想情感，未體現出人的主觀價值。想要運用《著作權法》保護大數據似乎是不可行的，但其實不然。從著作權理論角度來看，“結構中心主義”的興起，改變了作品價值的評價標準，“作品并非人類理性的定義物，作品甚至不是自然人建構的結果，作品的意義和秩序是在‘作者—文本—讀者’的結構秩序中”。［2］在這一理念下，作品不再被定義為作者的智力性成果，智力性投入也隨之不再是作品的首要要素，只要滿足“這些知識產品的內容與現有作品相比存在顯著差異，能夠讓讀者明顯感知到新內容的產生”［3］就可以了。因此，獨創性因素成為判斷作品的核心。以“作品中心主義”作為客觀判斷標準，在數據的選擇和編排上作出了一定獨特構思的大數據，對比其他大數據在客觀方面確實存在顯著差異，那么數據經營者對大數據的具體數據內容進行的選擇和編排，就可以構成《著作權法》意義上的作品，具有獨創性，屬于匯編作品，享有著作權。賦予數據經營者對獨創性大數據法律上的獨占權，排斥他人的非法占有，同時借助《著作權法》現有制度實現對獨創性大數據的保護。

（二）對非獨創性大數據增設鄰接權保護

鄰接權和狹義的著作權相比，在新設權利主體時是不同的，鄰接權不需要考慮人格權問題，基于此，大數據的鄰接權權利主體的確定，核心在于考慮財產權的歸屬。以“保護投資者”的目的出發，大數據的鄰接權主體應該對大數據的全部內容或實質性部分內容作出具體投入，該主體包含了自然人、法人和其他組織。鄰接權的其他權利主體的表述，可以為大數據的鄰接權權利主體的表述提供參考，如表演者對其表演活動所享有的權利被稱為表演者權，那么，為大數據作出實質性投入的主體對大數據享有的權利可以稱之為大數據控制者權。而當大數據的制作者和實際投資者不是同一主體時，譬如法人或其他組織聘用員工來開發制作大數據，這種情況下要充分尊重雙方的意思自治，按照雙方事先簽訂好的合同內容來綜合判斷大數據的權利歸屬，一般情況下，法人或其他組織是大數據的實際投資者應該享有大數據控制者權，但要向聘用的制作者支付相應的勞動報酬。

鄰接權的立法慣例同樣可以為大數據鄰接權權利內容的確定提供參考，為大數據控制者權設置發行權、復制權、信息網絡傳播權。這既能節約立法成本，維護我國著作權法律體系的完整性避免法律體系產生混亂，而且能夠平衡社會公眾利益與大數據控制者所享有的權利兩者間的關系。

大數據鄰接權的客體范圍需要明確，盡管大數據中包含了大量的數據、信息、作品等材料，還有其制作和運行過程所涉及的相關計算機程序軟件等，但是這些并不在大數據鄰接權的客體范圍內，其客體范圍僅為大數據本身。在此之外，在國家政府的公共性質及其對社會公眾的義務性角度來看，由政府來出資制作和運行的具有公益性質和公共管理性質的大數據以及基于政府信息公開義務而制作的大數據這些也都不在大數據鄰接權的客體范圍內。

權利不僅要受到保護，也要受到限制，鄰接權同樣如此。我國規制權利行使的方式主要有兩種，合理使用和法定許可。在增設大數據鄰接權時，同樣要依靠以上兩種制度來預防和避免大數據控制者壟斷數據。我國2020 年第三次修正《著作權法》時，在第二十四條中將合理使用的情形擴充為13 種，這些有關合理使用的規定，可以為大數據鄰接權在具體設置時提供參照。但需要注意的是，現行《著作權法》中規定的“國家機關為執行公務在合理的范圍內使用的”，此處對國家機關的表述太過籠統，沒有細分，對此本文建議，可以適當參照《德國著作權法》的合理使用中的細分，把國家機關限定為仲裁機構、法院、警察機構的做法，對我國大數據合理使用的主體作出進一步的明確規定。法定許可制度是限制權利的另一重要制度，目前我國《著作權法》中已明確規定了5 種法定許可的情形，同樣大數據保護時也可以借鑒，例如在規定的情形下，未經許可而使用大數據的行為不被認定為侵權，但使用者應向權利人支付一定的報酬。

此外，大數據鄰接權需要設定保護期限，保護期限所劃定的是某一知識產權客體進入社會公共領域的時間節點。若保護期限過長，容易造成大數據控制者數據壟斷的情況發生，限制數據信息的流通和共享，從而不利于市場經濟的發展。而保護期限過短會使得大數據控制者難以收回其制作大數據的成本，從而降低其對制作大數據的積極性。基于此，在借鑒外國有關規定并綜合我國國情下，筆者認為，我國的大數據鄰接權的保護期限可以設置在10 年左右。

三、結語

大數據的知識產權保護問題研究隨著涉大數據糾紛的增多而愈發重要。我國現多以商業秘密及反不正當競爭法對大數據進行知識產權保護，但是其中隱藏著諸多問題。這促使我們思考更完善的保護措施，從著作權角度出發無疑是更好的選擇，對獨創性大數據采用著作權保護，對非獨創性大數據增設鄰接權保護，當然也需要設定保護期限予以限制。大數據的知識產權保護問題仍然需要繼續研究。