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法治研究 | 吴桂德：人工智能大模型背景下数据访问权的私法构造

来源:中央纪委国家监委网站 | 作者:管理员 | 发布时间 :2026-03-19 14:20:09 | 10 次浏览: | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ ▶ | 分享到:
一方面，在数据有偿访问类型下基于数据流通环节激励交易的维度，私法框架内可考虑的法律适用分别为知识产权、民事权益、反不正当竞争三个主要层面。
首先，部分可公开的数据集合由于具有较高的独创性，可构成知识产权客体维度的“数据产品”，进而适用以确定性权利保护为己任的知识产权法，确切地说著作权法的相关规定；譬如可借鉴适用有关数据库的著作权授权许可(包括法定与意定许可)交易关系进行调节。
其次，就构成不确定性权益保护之不公开的数据商业秘密，则视其(包括技术、法律、内部管理等)保护措施程度与状况而进行访问。一则通过许可谈判后的数据集合亦可流通共享，二则对确属商业机密无法公开的数据则应当予以尊重和禁止访问。当然，其间的许可谈判常常与特殊的技术控制措施相联系，从而需要根据现行商业秘密制度进行个案分析与具体对待。
再次，同样在不确定性权益保护层面，还应考虑的是作为数据资源、服务(例如类似于电力服务)的数据目前在实务中往往通过数据买卖、许可、服务等合同性的方式征得相关权利人的授权同意，进而实现数据访问利用之目的，这俨然已成为当前数据访问权能实现的主流方式。基于各人工智能大模型应用场景的具体需求，对经由合同性授权的数据交易关系应秉持“容忍原则”；例如，既允许个性化对价给付的意定访问授权许可交易，也容忍在有些情形中基于经济效率的大规模格式合同之数据访问、传输协议(比如API数据接口合作协议)的智能签订与履行。而且需明确，今后努力的方向在于保障消费者权益、数据市场流通和促进商业模式创新的基础上，如何通过合同方式创设双方的利益平衡。
最后，应看相关数据垄断行为是否符合作为规制数据竞争利益之反不正当竞争法维度的强制许可情形。不正当竞争行为是对广义上私法权益的一种侵权行为，因此对权利人而言，无论国家是否对该不正当竞争行为予以制裁，他都不能不受干预地完全依据自己的意思来决定是否适用请求权的私法救济。这在数据访问许可情形中亦然，故而相关数据需求者也享有反不正当竞争法上的请求权。数据市场参与者的不正当竞争行为后果由于人工智能技术的加持容易放大，加剧“数字鸿沟”现象。故此，应然层面需要作为兜底选项的数据访问权之强制许可及时介入予以缓和。经由上述逐步分层检索，若符合其间任一部门法的适用条件，则可实现人工智能大模型背景下数据有偿访问的法律效果。
另一方面，基于对创新的激励与公共利益的维护，数据无偿访问类型主要如下：
其一，可通过借鉴著作权法中的合理使用制度，充实人工智能大模型背景下数据访问权的权益内涵与权能实现方式。笔者认为，还应妥善利用《民法典》《电子商务法》《著作权法》《数据安全法》与《个人信息保护法》等法律中有关合理使用与数据访问之私权性规定的现有规范资源。譬如，一则我国《民法典》第999条、第1036条先明确规定了(个人)信息数据处理者的相关免责条款；二则，在此基础上，《个人信息保护法》第13条第1款第2至7项就有关个人信息数据访问、处理等合理使用情形无需数据信息持有者同意，作了进一步的整合与细化规定。因而在规范基础层面，应当体系性地通盘考虑相关数据访问权之合理使用的权能实现，且需注意各具体规定之间的衔接。为减轻数据流通与利用过程中的利用方责任，以及降低市场交易成本，当前实践中通常是与数据利用者事前签订“Robots协议”的方式来实现。该协议目前已是人工智能技术背景下一种用以维持数据持有者与数据需求者之间利益平衡的常规操作，通过事先(自动)签订使得二者间的利益不致过度倾斜，也是数据无偿访问过程中的一种“免责协定”。
其二，以所谓的“数据利他主义”为导向，即拥有数据集合控制权的自然人、法人与非法人组织可以主动同意，以自愿和免费的方式分享他们因公益所需要的数据。在法定许可情形中，数据需求者之公共利益的正当性抗辩通常很难证成；反之，如果数据持有者无论是默示还是明示地表示因公益而公开数据，其自然可成为人工智能大量抓取数据之侵权行为的合理抗辩事由。就此，仍需注意权益边界的把握。例如应当将相应的数据访问权限范围仅限于公共健康医疗、教育培训、市政建设、司法公开、基础设施改善等公益事业领域。亦即在公共利益的框架下，可公开数据的无偿访问还包含经济和社会政治因素的综合考量。
其三，须明确就作为信息知识的数据而言，知识产权等权益保护是例外，公有领域是原则。显然，相较于受法律保护且技术上层层设防的商业数据，其他处于公有领域的海量数据也是人工智能大模型“食料”的重要来源，而且其常常是许多作为数据处理者的中小微企业的访问对象。加之，人工智能算法技术抓取这些数据行为本身亦可促进更多的数据要素流动和扩大数字产业的创新基础，从而对此应当适度激励并提供便利。

04

FRAND原则视域下人工智能大模型创新中的数据共享与权益保护并举

我国现已正式实施《民法典》《个人信息保护法》《数据安全法》《人工智能办法》《互联网信息服务深度合成管理规定》等法律法规，为人工智能大模型技术背景下数据的商业化利用提供了制度基础保障。即便如此，由于技术业态的迅速发展且涉数据的有关纠纷复杂，无论是现行法本身还是在其解释与适用方面仍有较大的改善空间。实践中，个人与小微企业财产权(益)保护具有促进(社会)自治和市场创新的特征，但正是由于行业内许多大企业的共同存在，才帮助和促进了该行业内中小企业的发展。即，小的生产单位若想取得成功，在很大程度上要依赖于在产业图景中的一家或多家大企业。如此产业内大小企业既相互独立又相互依存的纽带关系在当前大数据产业中亦然。人工智能企业创新的前提是大规模数据流通与共享，因此需要打破现有数据企业间的“数据壁垒”，以避免大型数字平台的“锁定效应(locked in)”与市场失灵。同时，应当转换思路，从更为积极与高效地激励数据接触与流动维度思考问题，即在尊重现有规则的前提下，考虑如何通过适当的制度整合与改良而更有效地利用数据集合。譬如，在数据大规模共享、访问的具体收费标准构建方面借鉴适用源自专利法上现有“公平、合理、无歧视(Fair,Reasonable,andNon-Discriminatory,FRAND)”的授权许可规则，从而有利于降低交易成本和提高市场效率。

(一)从行政主导到市场导向之人工智能数据治理的利益平衡实现
近年来，欧美都十分重视人工智能技术在大模型领域的开发和利用，同时在政策和立法等规制理念方面也各有特色，具有比较借鉴意义。
其一，欧盟在人工智能数据利用的法治化管理方面一直处于全球立法实践的前沿。一方面，欧盟委员会于2021年4月21日通过《人工智能法》提案，该提案是全球范围内首部系统化规制人工智能的立法提案，细化了人工智能四级风险框架，例如通过禁止“无差别的大规模监控”来进一步保护个人隐私。另一方面，继《通用数据保护条例(GDPR，2018)》《非个人数据自由流动条例(2018)》《数字内容指令(2019)》《数字市场法案(DMA，2020)》等之后，《数据治理法案》从个人数据与非个人数据、基本权利保护、主体准入资质、政企公司合作、业务操作规则、跨国监管协调等不同面向大致勾勒了未来数据要素流通利用之生态图景的欧洲方案。其后，欧洲议会又相继通过《数据法案》《人工智能法案》，旨在一则确保更广泛的利益相关者能控制数据；二则确保更多数据可用于创新用途，同时保持投资数据生成的激励措施，譬如要求数据持有者有义务向有需求的用户及其许可的第三方提供数据的访问权限，从而使得数据在市场交易中的价值最大化。诚然，这些法案的立法目的在于保护个人信息数据的同时促进数据共享。例如，根据《通用数据保护条例(GDPR，2018)》第6条第1款第f项的规定，数据处理(利用)的可行性取决于是否符合预先约定的(假设)同意声明中的标准。该法案认为企业的数据处理利益应优先于数据主体的隐私利益，以此激励数据的再加工与流通。但欧盟目前并不主张通过例如直接创设新的知识产权或者个人数据权等方式进行立法变革，而是更注重利用现行法框架并辅以政策引导的方式加以改良，比如间接通过在合同实施层面设立数据访问权的方式来回应实践所需。因此，结合欧盟人工智能技术规制与数据治理的立法发展路径可知，今后数据治理的方向将更侧重于可商业化利用数据流通与共享过程中的正当性基础构建，即如何合法有效地通过实施大模型等技术来利用数据(集)。

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【编辑：杨昊一】