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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 | 12 次浏览: | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ | 分享到:
综上所述,数据访问权的确立标准往往依赖于特定应用场景与技术背景,涉及复杂的利益衡量,这在人工智能大模型技术运用背景下更加凸显。因而在数据流通环节先通过一套相对稳定且分类分层的权益保护规则以间接赋权之方式完成数据访问权制度的构建,然后在是否以及如何收费问题上,基于不同的行业和市场主体,在个案谈判中贯彻适用所谓“数据访问的FRAND原则”而灵活应对。若此,在实现保护相关数据持有者权益的同时,还能降低侵权成本,提高数据市场交易与流通的效率,从而促进人工智能大模型的实践发展与产业创新。

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余论:警惕权利泛化、激励数据共享

数字经济时代,数据生产者、控制者往往因经济利益倾向于垄断数据并阻碍数据要素的流通,因而有关数据商业化利用规则的不确定性首先会影响到各行业内作为需求方的中小微企业。数据驱动的创新也因此受到阻碍,从而不仅提高了市场信息成本与准入门槛,也降低了现有市场的可竞争性。这显然与我国的国家政策要旨相悖。笔者认为,有必要以当前人工智能数据大模型发展为契机,基于可商业化利用数据多重私权属性与有限排他性的保护需求,在私法框架内坚持技术中立、FRAND许可、多重保护等原则下,主张数据的积极访问、有效流通与权益保护同步。在不轻易变革现有信息系统、规范制度与数据资源控制权以及管理格局的前提下,明晰责权利,适当提高侵权门槛,以最小成本促进数据要素资源高效共享和利用。

诚然,单独私法维度数据访问、数据确权、相关数据交易规则的安排难以完全解决数据流通问题,今后还应基于数据治理维度从市场、行政、立法、司法等方面对数据共享问题进行整体把握。本文仅试图在目前数据直接赋权理论甚嚣尘上的研究背景下,通过对数据权益分阶段、分类分层间接稳定法律保护的冷思考,试图挣脱权利泛化的洪流,希冀为大模型背景下数据流通环节数据访问权激励制度的合理构造尽微薄之力。


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【编辑:杨昊一