华劼：欧盟数据生产者权利质疑——以知识产权制度安排为视角

来源：知识产权杂志

原文刊载于《知识产权》2020年第1期，第72-78页。转载请注明出处。因篇幅较长，故注释从略，完整原文见《知识产权》纸质版。

作者简介：

     华劼，同济大学上海国际知识产权学院副教授

内容提要：欧盟委员会于2017年在题为“建立欧洲数据经济”的文件中提出为保护机器生成数据设立数据生产者权利（data producer’s right）的建议。数据生产者权利采用与知识产权制度类似的方式规定保护对象、权利主体、权利例外和保护期限，但这一权利在体系构建方面存在难点，与版权、数据库特殊权和商业秘密保护等现有知识产权制度产生重复保护的冲突。文章在分析数据生产者权利与现有知识产权制度关系的基础上，厘清数据生产者权利体系构建的难点，得出欧盟及欧盟之外国家立法不宜设立数据生产者权利的结论。

关 键 词：欧盟委员会 数据生产者权利 机器生成数据 知识产权

一、数据生产者权利的提出

（一）数据生产者权利提出的背景

数据已经成为经济增长和社会发展的重要资源，研究者、制造者和设备提供者等不同市场主体合作确保数据能被获取和使用构成了当前数据经济的特征。数据经济的不断发展使研究者和政府机构开始提出在数据上设立新型财产权的构想。

欧盟委员会于2017年在给欧洲议会、欧盟理事会、欧洲经济和社会委员会以及各区域委员会题为“建立欧洲数据经济”的文件中，提出为保护工业数据而在欧盟层面设立数据生产者权利（data producer’s right）的建议。建立欧洲数据经济是欧盟委员会于2015年启动的数字单一市场的16项主要行动之一，该行动旨在将数字经济的增长潜力最大化。设立数据生产者权利的建议源于对汽车产业需求的回应，现代装备传感器的汽车能针对交通和路面条件以及发动机性能自动生成和收集大量数据，这些机器生成的传感器数据具有推动智能驾驶汽车研发的巨大价值。

工业数据不仅在汽车产业发挥着重要作用，而且在与智能生产、大数据挖掘和物联网等相关领域都有着快速增长的经济价值。智能生产、大数据挖掘和物联网使大规模的数据能在不同智能机器之间传递和交换，制造者能从复杂的大规模数据分析中快速提取信息。工业数据在平衡电力供需、利用智能电表信息、改善智能生活环境以及提升机械工程工业方面具有重要价值。电力由电力制造者生产、由电力传输系统运营商运输、再由配电系统运营商传输至用户，运营商对数据的获取能确保其安全平稳地控制电网，达到电力供需平衡。智能电表和智能家居设备生成数据能间接地反映一个家庭的家居模式、生活习惯、健康状况、家中的体育锻炼活动以及是否存在犯罪等情况，例如发现用户的疾病紧急情况、记录每日从线上超市所订牛奶量。在机械工程领域，数据收集和分析能用于增加产量、高效利用资源、节省能源、减低设备维修几率以及缩短企业上市时间。据欧盟委员会预测，如果数据经济的政策和法律框架条件能及时到位，工业数据的价值在2020年能增至6.43亿欧元，占欧盟整体GDP的3.17%。

（二）数据生产者权利旨在保护机器生成数据

欧盟委员会提出的“数据生产者权利”创设了一项赋予数据生产者使用和授权使用非个人数据的权利。数据生产者可能是机器设备的所有者，也可能是设备的长期使用者。赋予数据生产者对数据的所有权能给予数据生产者更多选择，增加用户利用数据的可能性，解锁机器生成数据。因此，数据生产者权利旨在保护机器生成数据（machine-generated data）或称工业数据（industrial data）。

欧盟委员会并未给机器生成数据或工业数据下一准确定义。机器生成数据所对应的是个人数据，欧洲议会于2016年4月14日通过、2018年5月25日生效的《欧盟通用数据保护条例》是为个人数据提供保护的史上最严法案，其将个人数据界定为任何与已识别或可识别自然人（“数据主体”）有关的信息。可识别自然人是指能够被直接或间接识别，特别是通过例如姓名、身份证号、位置数据、与该自然人生理、心理、遗传、精神、经济、文化或社会身份相关的一个或多个因素的识别符号可被识别。个人数据与个人身份相关，带有人身权属性，对个人数据的保护重在保护数据主体的隐私权，限制数据处理者对个人数据的收集、处理和使用。

机器生成数据是除个人数据之外的其他不可识别自然人身份的数据，在机器设备的运行过程中产生并被收集、处理和使用。典型的机器生成数据包括：汽车传感器数据、生产运输数据、航运航空数据、金融与证券市场数据等。机器生成数据不含明显的人身利益，更多体现的是经济价值，其不能采用与个人数据相同的方式进行保护。

二、与保护机器生成数据相关的现有知识产权制度

数据与作品、技术方案、商业秘密等知识产权保护客体一样属于无形资产。无论是数据还是作品、技术方案、商业秘密，其本质都是一种信息。信息的本质决定了其能自由流动，一旦信息被传播，人们就可以轻易复制并再传播，信息的制造者无法仅仅依靠自己的力量对信息进行排他性控制。与保护机器生成数据相关的现有知识产权制度主要体现在版权与数据库特殊权利、专利权和商业秘密保护三个方面。

（一）版权与数据库特殊权利

根据思想和表达二分法，版权只保护以文字、音乐、美术等有形形式对思想的具体表达，而不保护抽象的思想、观念、理论、构思、创意、概念、操作方法、技术方案等。思想和表达二分法体现在《TRIPS协议》第9条第2款、《世界知识产权组织版权条约》第2条、《美国版权法》第102条第2款、我国台湾地区“著作权法”第10条以及我国《著作权法》第5条。欧盟仅针对计算机程序在《欧盟计算机程序保护指令》第1条第2款规定了思想和表达二分法。虽然思想和表达二分法没有提及数据，但鉴于版权只保护独创性的具体表达，抽象的、不是由人创作出来的数据则无法受到版权保护。

不过不具有独创性的资料如果被汇编成册，对资料内容的选择或编排体现了独创性，则此类汇编可以作为汇编作品受到版权保护。《保护文学艺术作品伯尔尼公约》第2条第5款规定保护文学和音乐作品的汇编，《TRIPS协议》第10条第2款将保护扩展至对数据及其他资料的汇编，不论该数据和资料是机读的或其他形式的，只要对其内容的选择或编排构成智力创作即可。《欧盟数据库指令》第3条第1款为内容选择或编排具有独创性的数据库提供保护，但汇编作品的版权保护形式只保护具有独创性的内容选择或编排，并不延展至被编入作品的不具有独创性的数据或资料。

《欧盟数据库指令》第7条第1款在版权之外创设了特殊权利（sui generis right），为选择或编排不具有独创性，但“质”或“量”上具有实质性投入的数据库提供保护。实质性投入体现在对内容的获取、检验核实或呈现方面。获取数据包括收集数据、作品或其他资料入库；检验核实包括检查、更正或更新数据库中的数据；呈现包括将模拟格式档案数字化或列出叙词表。欧盟法院判例中明确指出，数据库特殊权利的创设旨在促进对数据库制作的投入，通过收集选取现有数据制作存储体系，而非促进生成新的数据。对生成新数据的投入并不是特殊权利意义上的投入。

由此可见，数据难以落入版权保护范畴，机器生成的新数据也不是数据库特殊权利的保护对象。不过机器生成数据只是泛指概念，其指称工业生产与商业运作中所有与个人身份识别无关的数据，并非指所有之前不存在完全由机器生成的新数据，有的数据可能是在机器运行过程中“观察”收集到的。例如，雷达系统或观测卫星产生的传感器数据可能落入被观察到的数据范畴；计算机生成的航班时刻表则落入新生成数据范畴。如此一来，对前者数据的投入就可能受到数据库特殊权利的保护。只不过分清“何种数据是现有的被观察到的、何种数据是新生成的”并不容易。

（二）专利权

通过方法专利得到的产品能得到专利保护，欧盟尚未生效的《欧盟统一专利法院协定》第25条c款指出一项方法专利能让权利人阻止第三方提供、出售、使用、进口或为以上目的储存通过该方法直接获得的产品。我国《专利法》第11条也有类似规定。之所以将方法专利的保护延伸至通过方法直接获得的产品，是因为方法专利的保护力度本身弱于产品专利。产品专利权人能阻止竞争者生产相同产品，而方法专利权人则面临竞争者使用不同方法生产相同产品的风险，将保护延伸至通过方法专利直接获得的产品能提升方法专利的保护力度。

实施方法专利的过程中可能产生数据，数据能否视为通过方法专利获得的产品决定着数据能否受到专利权保护。德国杜塞尔多夫地区法院在Hunde-Gentes案中否定了给通过狗的基因测试获得的测试结果专利权保护。尽管该基因测试获得了方法专利，但是测试结果作为信息不被视为通过方法获得的产品。由此可见，虽然机器生成数据会在方法专利实施过程中产生，但是欧洲主要国家的法院尚不会为该类数据提供专利权保护。

（三）商业秘密制度

欧洲议会和欧盟理事会于2016年6月8日通过了旨在防止非法获取、披露和使用商业机密的《欧盟商业秘密保护指令》。该指令第2条第1款规定了信息作为商业秘密保护的三个条件：（1）作为一个整体或装置的一部分是秘密的，不被通常处理这类信息的圈内人所知或获取；（2）因为其秘密性而有商业价值；（3）合法控制信息的人必须采取合理的措施对其保密。

数据作为信息可以被商业秘密制度保护，但并非所有的机器生成数据都能满足商业秘密保护的条件。首先，多数机器生成数据在产生之时就不是秘密的。例如已出售的智能汽车产生的传感器数据可被汽车制造者获取用以维护汽车功能，不具有商业秘密的首要特征。其次，数据的经济价值源于数据间的交换、挖掘和分析，通过大数据分析得出有价值的信息，因此，很难说机器生成数据是因其秘密性而具有商业价值。最后，机器生成数据可由不同主体掌握控制。例如智能汽车传感器数据可由不同制造者、汽车购买者控制，数据价值的实现依赖于数据间的流通，每一主体都采取合理措施对数据保密不切实际。

综上所述，现有知识产权制度并不能为机器生成数据提供全面的保护，欧盟委员会以及众多数据财产权的支持者也是基于此考虑提出要设立新型数据所有权。但是以上分析也说明，机器生成数据并不符合知识产权制度保护无形财产的规则和要求。数据生产者权利的创设，应考虑其对知识产权制度的影响，以及是否有必要设立数据所有权。

三、数据生产者权利难与知识产权制度相协调

（一）数据生产者权利与知识产权制度产生重复保护

欧盟委员会建议设立数据生产者权利可采用两种路径：一种路径将该权利设计为对世物权，即数据所有权（data ownership），所有者有使用特定数据的排他性权利和许可他人使用该数据的权利；另一种路径是设计一套纯粹的防卫型权利，这一路径可以遵循《欧盟商业秘密保护指令》对商业秘密保护所作的设计，使数据的实际控制者有向非法挪用数据者提起诉讼的能力，该路径基于实际占有（de facto possession）而不是所有权为数据提供保护。

欧盟委员会采用了德国学者Herbert Zech提出的借助符号学方法从不同层面对数据进行界定，将数据分为语义信息（semantic information）和句法信息（syntactic information）。语义信息包含了特定的意义内容，往往指向某一事实、状态或思想内容；句法信息是指通过一定数量的符号及符号之间的逻辑关系界定的信息。欧盟委员会指出在创设数据所有权时，应确保只有句法信息受到保护，语义信息不受保护，数据所有权只保护句法层面的数据、代码，而不保护解码后的思想或信息。

数据生产者权利会与现有知识产权制度产生重复保护。首先，数据所有权路径的保护方式会与版权和数据库特殊权利产生重复保护。语义信息和句法信息是同一信息数据的两个层面。版权和数据库特殊权利已为满足独创性和实质性投入条件的作品或数据库提供了语义层面的保护，数据生产者权利却在句法层面为作品和数据库中包含的数据代码提供保护，这使得同一作品或数据库既受到版权或特殊权利保护，又受到数据生产者权利保护。例如，数码相机拍摄的影片可能既因为影片本身的独创性受到版权保护，又因为相机生成的数据受到数据生产者权利保护。影片的制片者、导演、剧本创作者可就影片主张版权，数码相机的所有者或操作者可就影片拍摄中的机器生成数据主张数据生产者权利。

其次，防卫型权利遵循《欧盟商业秘密保护指令》保护商业秘密的方式保护机器生成数据会与商业秘密制度产生重复保护。满足秘密性、商业价值性和采取合理措施保密条件的数据本身就能作为商业秘密受到商业秘密制度的保护。商业秘密制度所保护的是数据所传递的语义信息，数据生产者权利在句法层面再一次为保密数据提供保护，属于重复保护。如前所述，采用商业秘密保护路径不符合机器生成数据流动的特征，也不可能为不满足商业秘密条件的数据提供保护。

（二）设立数据生产者权利缺乏与知识产权制度同一的法律必要性

财产权制度的产生源于英国学者Hardin提出的公地悲剧理论（tragedy of commons）。公地悲剧理论提出在公共草地放羊会增加牧羊人养羊的收入，也会加重草地的负担，牧羊人不顾草地负担而为了自己的收益增加羊的数量。其他牧羊人纷纷加入这一行列，草地状况恶化，公地出现悲剧。这一理论为建立产权的重要性奠定了基石，公地作为一项公共资源，任何人都有使用权，但没有权利阻止他人使用，从而造成公共资源过度使用和枯竭，建立私有产权能使人们拥有使用权的同时阻止他人使用，更有效地利用资源。美国学者Demsetz通过加拿大北部印第安部落以划分狩猎区的方式确立获取海狸皮毛排他性所有权的事例解释了财产权的起源，排他性权利的确立能够控制狩猎者无节制捕捉海狸，实现资源的有效利用。

公地悲剧中的资源为有形资源，使用会使资源耗竭。知识产权保护客体本质是信息，是一种无形资源，信息不会因为使用而耗竭，因此不会出现Hardin和Demsetz理论中提及的过度放牧或竭泽而渔的情形。然而信息具有无损耗性和非排他性，创作者通过智力劳动创造出的信息很容易被他人获取和使用，非创作者始终比创作者更有优势。创作者在其投入被轻易获取而得不到回报的情况下，将不再投入资源和智力劳动进行创作。新的信息不再产生，信息公地中的资源也将会逐渐枯竭。为保证创作者的投入动力，有必要赋予信息财产权，这也正是知识产权制度（尤其是版权和专利权）产生的理论基础。

与版权和专利权保护的作品、技术方案不同，机器生成数据是机器在运行过程中自动生成的，通常是工业生产或商业服务中的副产品。机器生成数据中的信息并不需要人们投入资源和智力劳动去创作，工业生产和商业运作必然会产生机器生成数据，该类数据不乏生成的动力，因此不会出现数据枯竭的悲剧。赋予机器生成数据财产权反而可能出现美国学者Heller提出的反公地悲剧（tragedy of anticommons），即当权利所有者众多，权利关系复杂，每个权利所有者都可以排他性使用资源，权利所有者相互设置障碍阻止他人使用资源时，利用资源的障碍多、成本高，资源同样无法得到有效利用。

数据生产者权利的客体为数据的句法信息，与知识产权保护的同一数据的语义信息产生重叠；数据生产者权利主体可能出现机器制造者、所有者、使用者等多重对数据有控制能力的主体；机器生成数据经济价值的实现有赖于数据的获取和交换，需要诸多权利例外，可能与现有知识产权权利例外产生重合；机器生成数据的不断更新使得保护期限难以确定。这些都会产生反公地悲剧效应，使得机器生成数据并不能被有效利用。

四、构建数据生产者权利体系的难点

（一）保护客体

数据生产者权的保护客体是句法层面的数据。欧盟委员会将语义信息与句法信息区别为：电子书或数字照片的语义信息是书中思想的具体表达或照片呈现的影像；电子书或数字照片的句法信息是数据文件中的符号，这些符号需要电子设备才能传递语义信息。但如前所述，这实际给予了电子书或数字照片在语义和句法层面的版权和数据生产者权利的重复保护。多重权利会产生多重权利主体，各权利主体如何清晰地行使同一客体不同层面的权利成为难题。

此外，机器生成数据是在机器运行中产生，创造这类数据的不是人而是机器，能识别数据句法层面信息从而传递出人能读懂语义信息的也是机器，那么，这是否意味着保护句法层面的数据不仅应赋予机器所有者和使用者权利，还有可能赋予已达到人工智能水平的机器权利？目前，这一难题在人工智能法律责任领域的讨论尚无定论。

（二）权利主体

数据生产者权利会产生多重权利主体。以汽车产业为例，汽车制造者为组装一辆汽车需从分包商处获得各种部件（包括数据传感器、记录仪、通讯部件等），分包商包括设备供应者和软件开发者，软件开发者授权汽车制造者在车内安装软件。数据可产生于传感器、记录仪、通讯部件、汽车软件等任何一处设备，在汽车制造过程中是由汽车制造者还是由各分包商享有数据生产者权利便成为难题。

汽车随后被销往零售商处，零售商再销售给用户，用户可能以贷款方式购买汽车，汽车需要上保险，在这一系列过程中都可能生成数据。零售商通过数据维护汽车性能达到优质服务，用户通过数据安全驾驶，借贷公司通过数据决定借贷条件，保险公司通过数据决定保险赔付条件和金额。零售商、用户、借贷公司以及保险公司运作过程中生成的数据，增加了解决数据生产者权利多重主体问题的难度。

面对多重权利主体，参照版权合作作品作者共同享有权利的模式设置数据生产者的共同所有权只会增加问题的复杂性而不是解决问题。因为设置共同所有权需要进一步考虑每一权利主体针对哪些数据享有哪些具体的利益，这些利益又应通过哪些具体权利实现。共同所有权相较于单独所有权会增加更多交易成本，设置更多权利行使障碍。

（三）权利例外

欧盟委员会已经设想到需要为数据生产者权利设置权利例外，使权利主体有分享数据的义务。首先，如果权利主体是机器设备的所有者或使用者，则需要将例外赋予该机器设备的制造者，使制造者能在特定情况下不经权利主体许可就能获取和使用数据。因为制造者对数据享有合法利益，他们需要数据用以改进产品设计，同时也有法律义务监控产品质量。其次，企业、个人等基于公共利益需要获取数据，比如电力公司需要掌握智能电表数据用以保证家居或护理机构供电。第三，公共机构有合法权益需要获取数据，比如进行城市规划、环境保护、公民权益保证等都需要获取和使用数据。最后，文本和数据挖掘是支撑科学研究的重要手段，开放科学与开放获取（open science and open access）也是欧盟委员会的政策之一。

但是，诸如以上的权利例外已经在版权权利限制与例外中得到或多或少的体现，为数据生产者权利设定的例外会与已有的知识产权例外重复。例如，《英国版权、外观设计和专利法》第29条A款为复制权设定例外，允许合法获取作品的个人为研究或其他非商业性目的对作品中的记录进行计算分析而复制作品。我国《著作权法》规定有“国家机关为执行公务在合理范围内使用已经发表的作品”。《欧盟数字单一市场版权指令》为版权和数据库特殊权利设立非商业性研究机构进行文本和数据挖掘的例外。已有知识产权制度中的权利例外与欧盟委员会设想的企业为公共利益获取数据、公共机构为执行公务获取数据以及为科学研究目的获取使用数据的例外重合。与权利客体重复保护的情况类似，重复性例外规定也会增加规定适用的复杂度，使各项例外难以区分落实。

（四）保护期限

机器生成数据作为大数据分析的重要支撑，具有体量大（volume）、可信度高（veracity）、生成速度快（velocity）、种类多（variety）、价值大（value）的五“V”特性。其中，生成速度快反映了机器生成数据被生成、收集和分析的速度特性，种类多表明机器生成数据的来源多样，可从网络浏览器、相机、汽车等多种设备中产生。数据的生成速度和来源多样使得数据不断更新，真正使数据产生巨大经济价值的正是不断更新和生成的新数据。因此，数据的快速流动性使确定数据保护期限成为难题。

保护期限是平衡权利人排他性控制数据与他人获取数据之间的一种机制。在保护期限内，权利主体可以排他性使用数据并阻止他人对数据的获取和使用。保护期结束，数据将进入公有领域，供公众自由获取和使用。保护期限过短会使数据生产者权利实际落空，保护期限过长又会使已过时的数据长期处于被保护状态，不利于数据的流动和经济价值的实现。通过定性定量分析为机器生成数据确定合适的保护期限也许是一种解决路径，但数据来源的多样性说明不同机器设备生成数据的速度存在差别。人工智能技术的发展不断改变着数据生成和流动速度，这增加了确定机器生成数据保护期限的复杂性。

结语

鉴于构建数据生产者权利体系在保护客体、权利主体、权利例外和保护期限方面所呈现出的难度和复杂性，机器生成数据缺乏需要通过法律设立类似于知识产权制度保护的必要性，欧盟委员会提出的数据生产者权利不应被纳入立法中，包括我国在内的欧盟之外国家也应慎重考虑是否吸收借鉴欧盟提议，在本国法中为保护机器生成数据设立数据生产者权利，立法者需要考虑的不是采用何种路径设立数据所有权或防卫型权利、如何确定机器生成数据的权利体系，而是机器生成数据到底能否以及应不应该被拥有。

在商业运作中，合同和技术保护措施已然为生成数据的机器设备所有者或操作者提供了法律和实际层面的控制数据的保护。控制数据的一方可通过与他人签订合同，约定获取和使用数据的条件、方式及对价，合同中也可限制购买数据一方向第三方转售的行为。合同由商业中各方自愿缔约，能让各方根据不同行业、不同机器设备产出数据的特征作出恰当的商业安排，更具灵活性。技术保护措施通过技术加密数据，能防止他人对数据的轻易获取。如果机器生成数据具有足够的经济价值，机器设备所有者或操作者会有足够的经济动力采用技术保护措施保护数据，并通过合同与他人进行交易，无需专门的数据所有权来确保和促进数据交易。

最后需要说明的是，本文只针对欧盟委员会建议中提出的保护机器生成数据的数据生产者权利进行分析研究，并讨论其与已有知识产权制度之间的关系及难以协调性，不涉及数据生产者权利与知识产权之外诸如隐私权、数据交易、跨境数据流动等法律问题之间的矛盾，也不涉及以类似保护有形财产的物权方式设立新型数据财产权的讨论。

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