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　　万物互联时代，数据的价值与日俱增，并逐步发展成为对传统生产方式变革具有重大影响的新型生产要素。依托数据的乘数效应，数据与产业相互促进，迸发出中国经济蓬勃发展的新动能。相应的，数据要素的法律保护问题也受到了理论界与实务界的广泛关注。

　　在最高人民法院民事审判第三庭的支持下，本刊约请“数据权益知识产权司法保护”（最高人民法院司法研究重大课题，2023年10月立项）相关课题组分别撰文，探讨数据获取、使用、交易等各环节的知识产权保护体系的构建，希冀通过度的制度安排，让流动的数据更好地赋能新质生产力。

　　内容提要：数据是人类认识客观世界的媒介，是知识或创新的原料。在“大数据＋机器学习”为主导的智能时代，传统以人类智能为主的知识生产方式被改变，进一步分为数据生产和知识生产两个阶段，其中数据具有生产资料性质。因此，推进数据资源的社会化利用，促进知识生产从而提升社会生产力是数据权益保护的最终目的。知识产权制度是为了激励创新，但作为事实的数字化表示，数据很难在知识产权体系中获得专有权保护，应当尊重数据持有者的权益，通过构建可信数据流通框架，实现数据社会化配置和利用；而知识生产最终产出的形态和价值相对固定的知识产品，可以在知识产权体系下寻求赋权模式的保护，位于知识生产上游的数据生产者甚或来源者则只能直接或间接地分享数据创新或创新成果带来的利益。

　　数据本质上是认知媒介，是知识生产或创新的原材料。由于在促进经济发展中的作用凸显，知识在生产系统中成为关键资源，因而被视为独立生产要素。由于数字经济的发展，对数据的分析利用可以产生社会经济效益，因而需要保护价值创造者的合法利益，创制数据利用秩序，激励价值创造，我国进一步将数据认定为独立的生产要素。一般认为，数据分析可以产生洞察（insight）或知识（knowledge），碎片化的数据没有什么价值，而只有组织不同的数据、挖掘出有意义的洞见，支撑决策或智能行动时才能转化为生产力。若将数据的这种产出等同于知识，那么将数据视为生产要素无非是数据因人工智能而直接转化为知识或智慧的一种反映，是知识生产要素在人工智能时代的表述。也正是基于数据与知识或创新的这种密切联系，在寻求数据上合法利益保护方式过程中，知识产权被作为一种可选方式，受到广泛的讨论，甚至实践中还出现了数据知识产权登记的探索。

　　虽然知识产权并不是一个封闭的体系，是在不断发展的，但是在讨论可否将数据独立纳入知识产权体系获得保护时，仍然要遵循法律的价值和逻辑，确保这一设计符合知识产权制度的宗旨，能够创制清晰的行为准则。由于知识产权体系下本来就有权利体制（赋权模式）和责任体制（行为模式）两种保护模式，所以对于可行的保护路径选择较为清晰，但具体对于什么样的数据或具备何种条件的数据才能给予知识产权保护、应当保护数据上的何种利益、利益主体分别应当是谁等基础问题，目前还缺乏共识。当前司法实践中对侵害数据上合法权益的不当行为的制止，以及对受害者的救济可以说明，将数据权益纳入知识产权体系通过责任体制保护已是可行路径。但显然，提出和探讨“数据权益知识产权保护”问题本身旨在突破现有模式，寻求知识产权体系下赋权模式的可能性。这是一个需要从知识产权制度甚或法律基本原理出发进行探讨的新命题。

　　本文将数据视为认知媒介，是知识或创新的原料，并将知识创造活动称为知识生产，同时将创新看作受知识产权保护的前提或原则。尽管创新侧重于知识的应用实践，一般被理解为“基于知识的产出”，但是创新也是形成新的知识。因此，本文将创新看作生产新知识和创新性应用知识（智慧行动），并将二者等同于知识生产，在知识生产框架下探讨数据的知识产权保护路径问题。

　　数据上的权益保护，涉及“数据”和“权益”两个关键词，即在讨论将数据纳入知识产权体系保护的可行性之前，需要明确保护什么“数据”和数据上的什么“权益”这两个基本问题。

　　数据是一个泛在的存在，是一个被广泛使用但没有甚至可能也不会有统一认知的概念，因为不同的学科或研究目的会赋予数据不同的含义。但为寻求共识，我们需要对数据本义或最基本功能有共同认知。为此，本文的基本出发点是，数据是人类认知客观世界的媒介。

　　客观世界是一种事实存在。人类需要借助一定的媒介，再现客观事物的存在和变化规律，才能认知客观世界。数据就是对事实对象的测量或观察记录，记录的媒介是文字、数字、声音、图形等符号。因此，数据是对客观世界中各种事物（计算语言亦称为entity or object，即实体或对象）的性质、状态、关系、现状、运动或变化的符号表达或反映。换言之，数据是人类表达某种含义、意义，描述或认知客观世界的工具或介质。

　　介质意义上的数据应当成为各个学科或领域讨论数据的共识或出发点，这也是数据纳入法律规范的出发点。在这方面，存在人类认知或知识结构的经典表达，即“数据－信息－知识－智慧”结构（英文首字母缩写为DIKW）。其含义是：“智慧源于知识，知识源于信息，信息源于数据。”在DIKW结构下，数据是人们依赖文字、数字、语音、图像等来表达客观世界、认知客观对象的符号表示；当这些符号与特定场景、目的相结合，反映、表达某种有意义的事物时，数据亦被称为信息（信息被认为是有意义的数据）；进一步地，当人们利用数据表达关于特定场景或条件的客观世界的变化或发展规律时，信息又成为知识要素。知识是人类借助数据（信息）表达的认知或判断，是特定时间或条件下对客观对象或事实发展或变化规律的总结。比如，经过长时间观察，人们得出结论，地球存在自转、太阳从东方升起等。

　　通过数据认知行为对象和客观世界是人类自古至今不变的规律，因而数据的价值在于认知价值。人类利用数据认知客观对象，总结其性质、特征和运动（变化）规律，形成各种知识。知识被传播、消化吸收后，可以转化为人的判断决策或智慧行动，进而转化为社会生产力。人类基于数据不断生产新知识或创新性应用知识，不断创造社会价值。这种社会价值可能是经济价值（企业运营降本增效），也可能是人类健康改善（如治疗某疾病新药的发现），或者其他社会福利的直接或间接改进。可以说，人类社会不断依赖数据获取知识，不断进步，提升改造世界的能力。

　　在计算机技术（数字技术）出现之后，人类依赖二进制数字（其值为1或0）存储和呈现客观世界及变化。数字技术同质化了信息的载体，不论是文字、数字、语音、图像等符号表示，还是利用这些符号表达的事实和认知（知识），在计算机语言中，数据、信息和知识在呈现形式上并没有什么区别，都可以通过0和1的形式呈现和处理。数字技术不仅改变了人类记录客观事实的速度、维度和广度，还具有自动采集、处理和分析数据的功能。尤其是在万物互联的泛在网络环境下，一切数据均可与描述对象（实体）关联。基于数据与客观世界不同程度的勾连，可以将数据提取、组织、汇集成数据集进行分析使用，借助数据与数据之间的关联分析可以挖掘数据背后的客观世界规律，预测其未来行动。算法和算力的性改进使信息系统具有处理大数据的能力，人类由此进入机器生产和分析数据而产出知识或信息的新时代。由此，数据认知价值演变为计算价值。计算价值是机器智能背景下数据认知价值的体现。这样，数据成为人工智能的原料、生产知识的原料，数据的认知价值演变为人工智能的原材料价值。其具体体现为：利用数据训练模型或喂养机器学习，形成机器智能，并利用机器智能分析实际场景中的数据，解决具体业务问题或作出预测（辅助人类决策），甚至让机器智能面对真实环境，作出智慧行动（替代或部分替代人类行动）。“大数据＋机器学习”形成了与人类智能不同的智能，使人类利用数据认知客观世界和改造客观世界的能力发生巨大变革。AI技术仍然在发展，目前在模仿人类的思维模式（推理和感知）方面已经取得显著进步，今后还会有更强的甚或独立思维能力——与人类不同的新思维。因此，我们正在进入人工智能与人类智能相互补充、人类智慧和机器智能相互补充的智能时代。

　　在机器智能情形下，数据获取、整合、高效处理或分析来源于不同主体或系统的异构数据，形成可用（可计算）的数据资源成为最为关键的设施和能力。机器智能需要源源不断的数据原材料，而且样本越多、越丰富，得出的结论就越精准。如何数据化地再现物理世界和人类行为就成为一种重要的生产性劳动，数据的生产、治理、整合和分析会成为一种产业，一种产生智能和知识的产业。人类智能劳动的重要性在于人工智能的算法本身来源于人的能力和经验，算力和算法都需要行业知识加以补充。在人类创造知识的时代，数据生产、治理和整合劳动被忽略，因为它是知识生产的一部分或者被知识生产活动所吸收，通过给予知识生产者以知识产权保护，给予了足够的激励。此时，数据被置于公共领域，或者奉行一旦公开即可自由使用的事实利用原则。但机器智能出现后，需要建立数据获取和使用规范，将人类制度延伸至数据，构建数据重用或社会化利用秩序。

　　数据是任何以数字或者其他方式对客观世界状态和变化的记录，属于客观世界或客观对象的映射。这样的数据“即指行为、事实或信息的任何数字表示或它们的任何汇编”。知识则是对客观世界认知（数据分析）的结果。虽然数据和知识具有相同的表示形式，但是在社会意义或效果上有所不同。为使数据处理（使用）行为纳入法律规范，我们将数字化表达（计算机处理的数据）简化为数据和知识。

　　人类一直利用数据获取知识。在这一过程中，数据被视为知识形成的素材或资料。数据与知识创造天然地联系在一起。利用数据作出科学的决策，不仅体现在日常行动之中，也体现于科学研究或产品研发之中。基于数据的决策已经贯彻到从避免拥堵的快捷出行，到精准产品定位和市场，再到政府治理的科学决策等几乎社会运营和个体活动的所有领域。在科学研究领域，21世纪初，技术精英已经宣布科学研究进入数据密集型研究时代，并将数据密集的科学发现作为第四范式。

　　知识是人类在一定阶段对客观世界的认知成果，反映人类对客观世界的规律总结和思想表达。又因为人类认知是不断累积和验证的，所以知识是可以不断被修正或更新甚或推翻的。在这样的语境下，数据（资料）就是事实。所谓事实，就是以符号或数字形式对认知对象的存在和变化状况的描述或记录。人们获取数据的能力受到各种限制，因而人们得到的结论才会因为新事实的发现而被修正甚至推翻。严格地说，只有真实数据才是事实。记录越全面、真实和完整，数据就越逼近事实。将数据等同于事实，是在承认人类认知能力相对性前提下的结论，并不妨碍对数据在知识生产过程中的定位。在人类认知长河中，人类的创新或知识进步来源于对真实、全面、完整的数据的获取，数据远比知识（结论）更重要。

　　大数据之所以开启人类社会的认知，就是因为数据分析不再进行抽样，而是全样本，降低了分析误差；其分析方法也不再是其他假设的验证，而是相关性分析，通过算法找出变量之间的相关度。大数据的核心就在于它能更充分地挖掘数据的全部真实含义。但是，大数据认知不是人类直接完成的，而是由机器（算法系统或智能工具）完成的，而智能算法又是数据训练出来的。这实际上改变了人类智能为主的知识生产方式。在这种新的知识生产方式中，数据的作用不再仅为分析对象，而成为智能工具的生产的原料，智能工具成为挖掘数据价值、产出分析结论（知识）的工具（甚或主体）。这也就是说，以机器学习或智能算法主导的知识生产将知识创造过程划分为两个阶段：生产智能工具的阶段和利用知识工具生产知识的阶段。伴随这一过程，数据在知识创造中就有了双重作用：作为智能工具生产的原料，以及作为知识生产的对象。这样，数据具有了知识生产资料性质。

　　在笔者看来，数据作为“生产要素”是对数据成为知识的生产资料现象的概括。这再次凸显数据在推动人类认知进步或知识生产中的作用。人类社会进步与发展不仅建立在对真实、全面、完整的数据获取和汇集利用上，而且建立在快速高效、低成本获取高质量的足够规模的数据上。但是，由于数据分散产生于各主体、各系统之。