2019年12月20日下午，清华大学法学院知识产权法研究中心组织举办“大数据集合的保护模式选择”圆桌研讨会。会议围绕大数据集合保护的正当性、可行的产权模式、在反不正当竞争法模式中如何定义保护门槛和不当行为的边界、权利限制、大数据收集者的支配地位以及大数据交易等议题进行了集中研讨。
本次圆桌会议由清华大学法学院知识产权法研究中心主任崔国斌副教授主持，参与讨论的嘉宾包括清华大学法学院副院长程啸教授、深圳大学法学院朱谢群教授、清华大学法学院冯术杰副教授、北京理工大学法学院杨华权副教授、香港城市大学法学院助理教授何天翔、社科院法学所知识产权法研究中心讲师张鹏、腾讯研究院秘书长张钦坤、中国科学院科技战略咨询研究院副研究员刘影、新浪集团法务部诉讼部负责人张喆、万慧达合伙人李江、阿里巴巴集团法务部法务专家邱福恩、清华大学法学院知识产权法研究中心博士后刘迪等学术和实务界人士。
会议中，崔国斌副教授首先对与会的嘉宾和观众们表示了热烈欢迎，随后简要介绍了当前在大数据集合保护方面的各种模式，其主要有财产法模式、反不正当竞争法（行为规制）模式以及技术保护措施模式三种。其中，财产法模式以欧盟的数据库保护模式为典型；技术保护措施模式不针对数据本身，而是通过规制技术规避措施来保护数据；反不正当竞争法（行为规制）模式适用范围虽偏窄，但较为灵活，因此在实践中多被采用。崔教授认为，结合我国的发展情况，对于大数据集合是否需要在已有的框架之外提供额外的保护？如果确有必要，如何在全面、系统的考量之后选择妥当的保护模式？都将是需要回答的主要问题。
上半场
参会嘉宾就上述问题结合我国“首例大数据不正当竞争纠纷案”新浪微博诉脉脉等案件展开了热烈的讨论。有嘉宾认为，针对当前大数据集合保护的正当性分析，劳动价值论的解释力有限，必须要考虑资源能否得到合理配置。目前已有案例能给出的论证尚不具有说服力，未来的市场价值判断标准不会是一维的。从收集者的角度看，大数据集合是要保护的；从平台建设者、企业的角度看，目前各企业诉争的动机是想抢先争取一个“名分”，在现有部分数据价值仍不明朗的情况下，为新的数据利用场景做准备。在未来的保护模式上，对于数据的获取不应设置门槛，但对于数据的利用加工应该设置门槛。此外，数据能公开流动才会有价值，所以对于数据第一持有人的权利不应过多保护；数据具有天然的“延展性”，圈养数据的成本很高，二次搜集不能设置太高的门槛，对一些新类型数据的规制仍需谨慎。此外，与会者还论及了大数据集合和商业秘密的关系，以及对数据的类型化保护。
程啸教授认为，随着技术的发展，之所以要规制数据利用，是因为现在对于数据的收集和利用已超出预期。如果要用权利模式，其正当性问题要先被解决。首先要搞清楚我们希望用数据权利做什么？立法目标是什么？有关数据的立法不仅要鼓励投入，还要鼓励有利于社会的使用。法律的设计就是要留下数据能够被利用的空间，必须要考虑数据权利的排他性要达到何种程度？以及是否要区分个人信息数据和其他类型的数据？反不正当竞争法模式是消极被动的，但是要法律“主动出击”以及架构新的权利类型，现阶段还有基础。最后，未来大数据保护机制的设计将关系到社会长远的发展。
中国科学院科技战略咨询研究院副研究员刘影介绍了日本在互联网浪潮之下规制数据利用的最新立法进展。早先，日本政府提出了“社会5.0计划”，该计划鼓励数据自由流动，希望推动本国信息产业发展并与国际接轨，建设日欧数据贸易区。实践中，日本政府选用了技术措施行为规制模式来保护数据，但其保护范围是有限定的，主要针对企业和民间机构收集的数据并为再加工有商业利用价值的数据提供保护。
社科院法学所知识产权法研究中心讲师张鹏认为，日本的修法没有考虑客体，只考虑了行为。从目前来看，我国并没有把数据当做一种财产权，但是采取反不正当竞争法模式不见得会比财产法模式的保护力度弱。因为前者不考虑客体，可能在交易领域之外的某些情况中保护力度更大。当然，也有部分意见认为，日本的做法是为了让数据流动起来，市场本身就存在激励，但是设权不是为了激励，而是为了促进交易，设权之后的数据交易成本会大大降低。同时，在反不正当竞争法模式下，正当行为的标准如何界定将是一个难点。未来技术变动会越来越快，界定行为标准是有难度的，因此如果采用反不正当竞争法模式，在效率上可能存在问题。此外，与会人员还谈到了衍生数据以及数据脱敏的相关问题。
新浪集团法务部诉讼部负责人张喆女士结合新浪微博近年来几个关于数据抓取的新型案例，谈了自己的看法。平台的数据收集及维护成本包括服务器成本、人工成本、试错成本以及监管成本等，由此会产生第三方在无需承担上述成本情况下，再次获取和使用数据的正当性问题。目前，实务中主要难点是技术正当性的举证、判断以及损失的界定问题。就此方面，其他嘉宾认为，如果用反不正当竞争法处理此类案件，还要考虑数据利用的方式、是否会导致竞争替代效应以及是否会导致系统性市场失败等因素。
下半场
在下半场讨论中，部分与会人员对于在现阶段对于大数据集合的保护进行系统性的产权安排仍然存疑，其认为在有相关需求的情况下界定为不正当竞争就已足够；但是在反不正当竞争法模式下如何定义保护门槛以及行为标准是一个难点。就此，有嘉宾介绍了域外法在这方面的一些做法，讨论了相当数量、数据性质、收集成本、投入强度以及主观因素对保护门槛的影响。此外，嘉宾继续讨论了大数据集合保护和商业秘密的关系、行为规制模式下搭便车的问题以及运用合同模式进行兜底保护的可能性。
在观众提问环节，与会人员和在场观众就大数据保护的效率论证和伦理论证问题、确权正当性、权利限制、行为自由和权利范围划界、政府收集数据、知情权、基础权利论证、设权激励交易以及数据垄断等问题进行了广泛的讨论。对于去掉独创性的信息进行保护主要目的在于优化资源配置，设权不是激励数据产生，而是在激励新的产业模式的产生。此外，即使在大数据集合上面设定权利也不是绝对权，仅是非常有限的排他性，权项很少，设权的好处是可以明确他人行为的边界。从大数据集合的公共物品属性出发，理想的安排是利用产权结构促进供给，然后发现资源的价值，但前提是承认资源的稀缺性，所以需要产权结构激励。但目前已有的产权安排是否已经足够，仍然需大家进一步思考。
结语
本次圆桌会议在活跃的思维碰撞和观点交锋之后圆满结束。嘉宾和观众们在会后仍热情不减，就相关议题继续进行了私下交流。可以预见，有关大数据集合保护的业界实践和学术争鸣将随着技术进步和市场新业态的产生而精彩连连。希望各位读者继续关注清华大学法学院知识产权法研究中心的相关讯息和活动，期待与您的宝贵交流！
