如何加强数据知识产权保护

发布时间:2024-11-22 09:30:32 来源: sp20241122

  【资政场】

  数字经济时代,海量数据为培育和发展新质生产力奠定了基础。然而,大量数据未被有效利用,一定程度上制约了数字经济的发展。充分挖掘并最大限度释放数据价值,既是市场主体的迫切需求,也是发展新质生产力的现实需要。

  党的二十届三中全会对加快构建促进数字经济发展体制机制作出部署,要求加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度。数据的价值在于流通使用,而循环流动的基础在于数据权利属性的确认,即从法律层面明确相关主体对数据享有何种民事权益。数据权利属性不明,将导致主体权责不明,极易引发纠纷、阻碍数据自由流通与共享。然而,现有的权利体系难以有效保护数据权利。

  司法实践中,知识产权法律制度为数据权益提供了多样化的保护路径。我国民法典规定,知识产权客体类型包括作品、发明、商标、商业秘密等。在“影响因子数据库案”中,法院认定在数据编排、整理上具有独创性的数据库,可以作为“作品”获得保护;在“衢州万联网络技术有限公司与周慧民等侵害商业秘密案”中,法院认定如果数据具有秘密性、保密性、实用性,可以作为“商业秘密”获得保护。

  需要指出的是,现有知识产权可保护的数据类型极为有限,很多数据因不满足法律要求,无法获得知识产权保护。比如,以“级别”“时间”等传统编排顺序对法院民事判决总和进行汇集的数据库,因其编排方法上不能体现独创性,无法获得著作权保护;一些公开的商业数据,因不满足商业秘密非公开性、 非排他性和利益性三方面的要求,难以作为商业秘密依法予以保护。而海量的、公开的数据集合,正是当下数字经济急需“开采”的对象,以现有知识产权法保护数据的模式,难以契合当下发掘数据价值的市场诉求。

  鉴于当前立法尚未明确将数据产权化,基于数字经济时代对数据使用和流通的迫切需求,亟待在现有法律框架下寻求数据权益保护契合点,从立法上拓宽知识产权保护客体。

  从理论上讲,数据具有成为一种新型知识产权客体的合理性。其一,知识产权制度具有开放性,纵观知识产权发展,正是新技术的不断涌现才推动了知识产权客体范围不断扩大。其二,民法典以“法律规定的其他客体”作为兜底条款,对知识产权保护客体进行了不完全列举,为新设客体类型提供了立法空间。其三,数据与知识产权具有无形性、可复制性、可交易性等相似特点,均可由不同主体同时支配,具有占有层面的不完全排他性。

  从实践来看,数据知识产权是目前正在试点流通交易的一种数据权。国家知识产权局确定了北京、上海、浙江等17个数据知识产权试点地方,以数据知识产权登记作为重要方式,探索数据确权新路径。根据国家知识产权局2023年11月公布数据,已累计向经营主体颁发登记证书超2000份,质押融资总额超11亿元,数据应用场景覆盖范围包括海洋、电商、医疗、地理信息、汽车制造、人工智能等多个领域。

  哪些数据可以获准确权登记?这既是市场主体实践中的疑问,也是进一步构建数据知识产权保护规则的基石。笔者认为,应兼顾知识产权一般属性和数据特殊价值,从智力成果属性、实用性和合法性三个方面划定数据知识产权保护客体范围。

  数据知识产权保护客体须具备智力成果属性。具体而言,其保护客体应限于经算法或一定规则等“深加工”方式所形成的衍生数据,不宜包括“未加工”的原始数据、“粗加工”的简单归集公开数据等。例如,电商平台采集用户浏览、搜索、收藏、购买等活动留下的痕迹,这些海量原始数据是消费者行动的记载,不涉及智力投入,不能纳入知识产权保护范畴。但是,电商平台对原始数据脱敏处理后,再进行深度分析、处理、加工形成的衍生数据,比如购物偏好数据、信用记录数据等,可以认定其知识产权权利属性。

  数据知识产权保护客体应具有特定应用场景内的实用性。数据价值的形成,通常基于其海量的规模效应以及应用于特定生产经营活动领域的不可替代性。例如,鹅类养殖企业自采本公司养殖和财务数据,经过加工形成的数据集合,既可为同行业其他企业带来商业参考价值,也具有分析鹅养殖业发展情况的经济价值和社会价值。而单一数据不具有指导企业决策部署的实用价值,也不具有明显的流通价值,无法反映宏观产业发展状况,不宜纳入数据知识产权保护客体。

  数据合法性是确保数据知识产权有序流动的前提。横向考察涉知识产权现有各单行法规,均对保护客体予以限制性规定,排除违反国家法律法规、社会公共利益、他人合法权益等情形。例如,赌博设备不能被授予专利,有害于社会主义道德风尚的文字不得注册为商标等。数据领域的合法性底线尤为重要,因其事关个人信息权益、企业核心资源、社会公共利益乃至国家安全风险。纳入数据知识产权保护范围的客体,其数据来源权利应清晰无争议,不得违反法律法规和社会公共利益,不得侵犯其他在先权利。应明确排除不宜开放、共享、交易的敏感数据类型,比如涉及国家安全利益的公共数据、未经去识别化处理的个人数据等。

  (作者:杨天娲,系中国政法大学知识产权创新与竞争研究中心研究员) 【编辑:李岩】