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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 | 20 次浏览: | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ ▶ | 分享到:
其二，美国有关人工智能大模型技术侵权案件纠纷走在全球实践的前端，例如近来屡屡身陷诉讼囹圄的Open AI公司要求法院驳回作者们根据美国加利福尼亚州法律和《数字市场法案(DMA，2020)》而提出的相关索赔。即便如此，美国对人工智能研发过程中的知识产权问题，目前采取相对统一的价值指导和原则性规定予以处理，尚未出台具体规范。出于推动人工智能创新、审慎立法、防止法律与技术进步脱节等考量，美国对人工智能的治理采取“先产业发展后立法跟进”模式，即在AI研发过程中不注重著作权保护，而是依赖于企业自觉、社会舆论、司法和行政系统的事后回应来解决知识产权争议。因此，尽管美国近年已出台较多关于促进和治理人工智能技术的法案，但与欧盟有所不同，美国主要是采用市场自治和政府规制“双管齐下”的治理路径。同时有研究者指出，美国目前以《算法问责法案》为引领，旨在创建一系列在公共治理场景中人工智能应用的程序化问责路径。所以，美国在有关人工智能的数据治理方面，基于其在全球互联网领域的垄断地位目前在法政策与立法实践上更倾向于尊重市场规律，主张“公私共治”，且相较于欧盟当前相对严苛的数据市场管制更显从容。
为避免因头部数据企业的垄断行为而招致行政监管介入之被动局面，导致交易成本增加，需要有相对有效且主动的数据利用规则路径改良。例如，通过数据访问权的私法构造而缓和之，从而跨越“数字藩篱”与促进产业创新。数据经济治理早期阶段主要着眼于保护信息自决权不受国家和私人行为者的侵害，有较多公法色彩，而当前各发达地区的数据保护正努力往以市场为导向的模式发展。与欧美情形类似，我国人工智能产业发展也需要体系化的治理方案，特别在有关数据市场参与主体的私法权益保障方面。弱化行政主导，强化市场导向之私法框架下的数据访问权构建既有现行法优化整合适用的可行性，又是目前数据交易与共享的实践所需，进而有助于实现数据市场的利益平衡。
(二)秉持FRAND原则之于数据访问权实施的正当与必要
数据访问权的构造旨在加强数据市场中各交易主体间的信任。从数字经济产业发展的角度看，缺乏信任是发展“数据驱动型经济”的首要挑战，比如欧盟希冀通过近年颁布的《数据治理法案》促进具备信任度的数字经济。由于缺乏信任，实务中许多数据企业往往以数据访问和共享会产生安全问题为由而拒绝开放数据。国外已有研究从法经济学维度证明，开放的数据信息共享平台在标准必要与互操作性情境中反而可以消除相应的安全风险，特别是在智能驾驶领域。所以，应当坚守鼓励创新、技术中立、互信互认、预防风险的立场，完善人工智能大模型背景下海量数据交易过程中的分类分级、质量保障等管理制度和标准规范。在现代风险社会中，通常有必要通过事先的制度和规则设计建立“系统信任”来降低、规避风险。这在很大程度上能消除市场交易陷入无序、不可知和不可信状态的危险。就此，基于以信任为前提的数据市场化交易的现实需求，通过例如数据访问权的合理规则设计与路径选择，不仅有助于重塑数字市场的信任，亦可缓解当前数据垄断的现实风险。
然而，近来我国有学者质疑，数据访问权的确认标准往往取决于特定经济与技术背景，因而通过一套稳定不变的权益规则来完成数据访问权制度的构建较为困难；尤其在是否收费问题上，不同的行业和主体存在着较大的区别和复杂的利益冲突。就此，欧盟法院已制定出一种值得借鉴的谈判机制，即通过限制当事人提出其对手拒绝谈判的论点，最大限度地减少竞争损害，以调和双方对立的利益。欧盟法院与之相关的里程碑式案例是“Huawei/ZTE”案。该案涉及被诉侵权人滥用市场支配地位，以实施其涉嫌滥用的拒绝许可(数据)行为。如果遵守谈判程序以防止滥用权利而拒绝许可之行为，法院将为处于支配地位的专利权人执行标准必要专利(SEP)提供安全港(safe harbor)，也即上述提及的FRAND原则随之确立。同时，立法例上前述欧盟《数据法案》的第8条第3项明确规定，所谓“数据接收者(data recipient)”有权在例如遵守许可协议之义务中相对方所提出的FRAND原则性声明的前提下，向数据持有者主张非歧视性地获得相关必要的数据信息。据此，在满足有关要件后，作为第三方的个人、法人与非法人组织有权且有必要以FRAND原则为遵循，平等、合理、无歧视地访问所必需的数据信息，从而逐步实现前述建立“系统信任”之规则设计的初衷。
(三)FRAND原则在人工智能数据大模型访问场景中的具体展开
在具体数据交易之对价给付的标准构建与价值衡量方面，笔者认为应当贯彻FRAND原则，即应当围绕FRAND原则展开许可费用的定价，并将之贯穿于相关法律适用的各阶段。申言之，在数据有偿访问的对价补偿方面，引入前述知识产权领域更准确地说专利权许可中的FRAND原则。例如，通过在FRAND条件下数据(集)访问的额外价值补偿制度构建，使得类似于守门人的数据持有者可以从这一交易机制中获益。作为一种强制许可语境下的对价补偿机制，数据权利人可以就此获得经济利益的补偿，进而实现数据市场的利益平衡。有国外学者指出，数据市场强制许可要件之构成以及竞争利益均衡标准把握的决定性因素在于，数据的控制是否允许公司逃避竞争规则或因控制而形成对跨市场竞争的阻碍。另外，就非歧视要求而言，可根据数据控制者自身掌握的信息范围提供非歧视性条款，数据需求者起初只要提供必要的信息进行验证即可，具体的FRAND标准执行将在个案谈判过程中才逐步落实。
进言之，合理使用制度通常针对的是对一些价值量相对不高且保护措施较弱之数据集合的无偿访问，而在FRAND原则框架下有关高质量数据集合的有偿许可具体制度构建属于数据商业化利用的核心议题，更应受到重视。即借鉴标准必要专利实施领域的FRAND原则，基于前述数据驱动型经济发展的内在信任要求，刚好可以对标该原则项下的标准必要专利权利人与标准实施人在许可谈判中所应遵守的诚信义务。而且事实上数据共享、交易价格的确定也应当遵守“公平、合理、无歧视”原则。只要某一特定数据持有者在数据交易活动中存在与某一市场主体以市场最低价进行交易，后续的其他市场主体均应同样获得以该最低价或在该最低价合理范围内浮动的价格与其进行交易。在立法实践维度，目前全球范围内欧盟在该原则的贯彻方面较为先驱并已有文本呈现，具有参考意义。例如，《欧盟电力条例》第23条第5款规定，“对消费者访问数据不得收取额外的费用，但对于其他有资格的主体(例如提供数据服务的受监管实体)来说，各成员国应确保其访问数据的费用都是合理、正当的，且方便需求者对目标数据的访问”；同时，该法第24条要求各成员国应该保证获取这些数据时满足具有互操作性、非歧视性以及透明的标准。
尽管如此，有关在FRAND条件下数据访问的许多具体细节问题仍有待回应，比如数据商业秘密保护的确切范围、同意FRAND许可补偿的概念、数据中介(组织)的作用以及损害赔偿的可行性等。由于数据控制权是一项有限排他性的权利，若无法达成FRAND补偿协议，数据持有者很可能会拒绝共享数据。如果第三方随后根据相关法律起诉要求(强制)访问获取数据，数据持有者可能会反诉，要求为获取数据确定FRAND补偿。如此频繁的诉讼成本与潜在的法律风险显然会影响行业内人工智能技术的更新迭代，因而还需要不断优化机制。
从比较法上看，前述欧盟《数据法案》作为以行政监管见长的横向法规，将成为今后该区域各个不同行业和纵向领域非个人数据(商业数据)访问提纲挈领式的法律基础。但在当前人工智能大模型技术发展的起步阶段，应当以鼓励创新为主，适当的行政引导为辅。因而，前述美国式以数据市场化利用与自治为主以及行政干预为辅的相对“粗放型”政策基调则更适合我国当前国情。即我国今后还需以市场为导向，考虑相关数据法规在具体个案实践适用过程中的部门差异。譬如，今后可通过更加细致的部门法规和标准规定具体的访问条件，以应对FRAND原则适用各数据应用场景的不同需求。

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【编辑：杨昊一】