□陶乾 李研

　　当前，以人工智能为代表的数智技术正以前所未有的深度和广度重塑经济社会发展的底层逻辑，数据已成为数字经济的关键要素。2025年《全国人民代表大会常务委员会工作报告》明确强调，“围绕人工智能、数字经济、大数据等新兴领域加强立法研究”。2026年3月，“十五五”规划纲要进一步提出，“健全数据要素基础制度，深化数据资源开发利用，全面实施‘人工智能+’行动，强化算力、算法、数据等高效供给”。在这一背景下，构建面向人工智能的数据产权制度，既是激活数据要素潜能的内在要求，也是护航人工智能产业行稳致远的制度保障。

　　数据是人工智能系统运作的基础“燃料”。从输入端的大规模训练数据，到输出端的生成内容与数据产品，人工智能的运行全周期始终依赖海量、多样、可信、高质量的数据供给。数据能否被稳定持有、依法加工、有序流通和实现合理收益，直接影响人工智能技术创新的效率和效果。然而，当前我国的数据产权制度建设尚不能充分回应人工智能产业的发展需求。一方面，数据产权的精细化界定仍有待完善，数据流转、交易的规则存在模糊性，容易诱发隐私泄露、版权侵权及“数据孤岛”等问题。另一方面，哪些主体在何种场景之下可以合法使用数据、数据权益被侵犯后如何寻求救济等现实问题，缺乏明确的法律指引。制度供给的不足，已成为制约人工智能产业高质量发展的重要瓶颈。

制度基石：以“三权分置”作为数据产权的逻辑起点

　　数据产权制度的构建，是人工智能数据治理的基础性工作。《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》确立了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的“三权分置”框架。这一制度创新突破了传统物权的排他性思维，以数据的非竞争性、非排他性特征为依据，为人工智能多主体、大规模的数据利用需求提供了制度基础。这说明数据产权的制度重点，正在于明确不同主体围绕数据形成的持有、使用、加工、经营和收益关系。

　　在面向人工智能的数据使用场景中，“三权分置”具有独特的制度功能。首先，数据资源持有权有助于明确数据来源与相关法律责任的承担主体，为后续加工、使用与经营提供合法的前提;其次，人工智能训练往往需要对同一数据进行加工使用，不同主体也可能在不同场景下对同一数据进行利用，数据加工使用权为数据的非排他性利用提供了制度依据;最后，数据产品经营权构建了数据流通与价值实现的制度接口，赋予人工智能经营主体通过转让、许可使用数据集以及提供、运营数据产品和服务等方式实现数据价值的权利。在此基础上，还应重视衍生数据的产权归属，明确数据处理者对其加工、处理后形成的具有新内容、新价值的衍生数据享有使用权和处分权。这样既能鼓励高质量数据集的建设，也能避免原始数据持有者对衍生数据价值形成过程的过度控制。

制度构建：制定数据要素基础制度

　　我国在数据产权保护领域的私法规则仍有完善空间。《中华人民共和国民法典》第一百二十七条规定“法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定。”这一引致条款既宣示着数据落入民法范畴，也表明数据权益保护的特殊性。在尚未就数据权益的保护进行专门立法的情况下，司法实践处理数据类案件有四种路径。首先是适用《中华人民共和国反不正当竞争法》(以下简称“反不正当竞争法”)处理对平台数据集合的非法抓取案件，但是反不正当竞争法的行为规制模式仅能对数据权益给予间接保护，且其适用受制于竞争关系的存在和经营者的主体身份。其次，采取商业秘密保护模式，但仅有少量场景下，数据能够满足商业秘密的构成要件。第三，对于在内容选择或编排能够体现独创性的数据集，著作权法能够提供一定程度的保护，但汇编作品保护模式本身具有局限性;此外，一些数据类案件适用反不正当竞争法一般条款，但一般条款的原则性特征使其适用具有较大弹性，对此应保持谦抑性。综上，现行立法无法给数据产权的保护和利用以体系化的制度供给。为满足人工智能产业的实践需求，应当出台专门的数据产权保护私法，从而健全数据要素基础制度体系。制定数据领域的专门私法，应包括数据权益的主体与客体、数据权益的取得与消灭、数据权益的内容与利用、数据权益的保护与限制等内容。

　　值得关注的是，国际社会在数据治理领域形成了不同的模式。美国采取“分散立法+司法判例”的制度设计，强调数据自由流动对技术创新的驱动作用;欧盟则以《数据法案》和《人工智能法案》为支柱，构建了以数据保护为核心，同时兼顾数据共享与流通的法律体系。我国应当立足于本国的人工智能产业发展情况和法律文化传统，探索出一条既不同于“美国模式”，也有别于“欧盟体系”的具有中国特色的数据治理道路。

利益平衡：数据保护与合理使用的双重设计

　　数据产权制度的构建，必须在保护与利用之间寻求平衡，既应防范“数据圈地”和“数据孤岛”效应，又要避免因过度保护而抑制技术创新和产业创新。为此，有必要构建分级分类的数据法律保护模式，在数据形态上区分数据库、数据资源、数据集合、数据集和数据产品，在数据来源上区分公共数据与非公共数据。通过制定数据领域的专门私法，全面兼顾数据保护与数据利用、数据集中与数据流动、数据体量与数据质量、数据私益性与数据公益性之间的关系。在不同主体之间合理分配数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权。

　　同时，为防止对数据权益的过度保护，需要探索数据合理使用制度。我国可以参考欧盟《数据法案》中的“数据公平获取”和“数据互联互通”理念，明确面向人工智能的数据合理使用法定范围。在原始数据持有者未作出可识别的权益保留声明的情形下，数据处理者合法获取数据并通过加工生成具有独立价值的衍生数据，可落入合理使用范畴。此外，还应当构建数据权益反滥用规则、特定情形下的法定许可和强制许可规则，禁止数据持有者以不合理条款限制他人对特定数据集的合法爬取和使用，增设面向人工智能基础技术研发、开源大模型训练等非营利场景的法定许可规则，以及基于公共卫生、应急事件处置等公共利益场景下的数据强制提供规则，为面向人工智能的数据转化利用提供多元制度保障。

多维保障：健全配套措施，支撑数据产权制度落地

　　数据产权制度的有效落地，离不开相关配套措施的有力支撑。当前，国家数据局正加快建立全国统一的数据产权登记制度，抓紧建设全国一体化数据市场，统筹推进数据基础制度与数据基础设施的建设。数据产权登记制度的建立能够明确特定数据集的合法利用主体，显著降低数据使用的成本与风险。在数据流转方面，应当通过行业规范倡导以合同自由约定数据集的授权条件和使用范围，并辅以合同示范文本，为人工智能企业寻求数据利用的授权许可提供标准化指引。在监管治理方面，可以探索多元主体耦合共治模式与沙盒监管制度，通过建立“数据产权监管试行区”，推进数据产权制度的实践检验，在包容审慎的柔性监管环境中探索制度落地的创新路径。

　　数据产权的保护与人工智能产业的发展，呈现相互裨益、彼此促进的紧密联系。在数据保护的相关立法中，应以科学的态度构建面向人工智能的数据产权制度，以此释放数据要素价值、规范数据流通秩序、赋能人工智能创新发展。为中国数字经济的全面建设和人工智能产业的高质量发展提供坚实的制度保障。

　　(作者系中国政法大学法律学院教授、中国政法大学民商经济法学院博士生)