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题名基于竞争性权益的企业数据收益归属机制建构
被引量：2
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作者
李晶晶
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机构
暨南大学法学院
暨南大学知识产权学院
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出处
《学术研究》
北大核心
2025年第6期76-82,共7页
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基金
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目招标课题“我国未来产业创新生态系统培育的机理、路径和政策研究”(24JZD042)的阶段性成果。
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文摘
作为赋能新质生产力发展的优质生产要素,数据具有非竞争性、可复制性、非贬值性等经济特性,导致企业数据财产权制度建构至今未达成定论。新型财产权利说主张以类似权利束的架构解释企业数据的复合型财产权益,传统财产权补充说则主张基于既有的物权、债权、知识产权等路径重构企业数据财产权。然而,前述方案均忽视了现阶段数据交易活动所面临的核心问题,即收益归属不明。在数据交易模式缺乏基本共识的语境下,应当优先回答数据交易后经济收益的归属问题。以竞争性权益为经济收益归属认定的理论基础,能够解决企业数据交易内在经济不足的现实问题。该类权益的存在决定了企业所主张的经济收益包括直接交易收益和间接附加收益,进而延伸出“是否产生实质性增值”和“是否存在合同约定”两项经济收益归属的认定依据。
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关键词
企业数据
数据财产权
竞争性权益
经济收益
实质性增值
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分类号
D922.16
[政治法律—宪法学与行政法学]
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题名人工智能生成内容权益保护的实践检视及优化
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作者
陈兵
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机构
南开大学竞争法研究中心
南开大学法学院
中国法学会经济法学研究会
《数字经济与法治》集刊
工业和信息化部信息通信科学技术委员会
国家市场监督管理总局科技创新委员会
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出处
《社会科学辑刊》
北大核心
2025年第6期191-200,F0003,255,共12页
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基金
国家社会科学基金重点项目(25AFX023)。
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文摘
近年来,受到广泛关注的人工智能相关纠纷案件主要集中于著作权法领域。我国司法实践对人工智能生成内容在何种情况下可构成《著作权法》的作品以及界定相关权利与责任的归属,作出了有益探索,相应的裁判思路逐步清晰。但是,并非所有人工智能生成内容均能构成《著作权法》的作品,即便不构成作品,人工智能生成内容也可能给经营者带来竞争性权益。而《反不正当竞争法》对竞争性权益的保护是通过禁止不正当竞争行为来实现的。竞争行为正当与否,是对多元主体利益进行比较衡量的结果。多元主体利益平衡的方法契合人工智能产业多元主体参与的特点。此外,对于抓取非作品数据用以训练人工智能的行为,《著作权法》没有介入空间,而《反不正当竞争法》则可以利用其规制涉数据不正当竞争行为的有效经验,在相关权益与责任划定方面对《著作权法》形成有效补充。
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关键词
人工智能生成内容
反不正当竞争法
著作权法
多元利益平衡
竞争性权益
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分类号
D912.29
[政治法律—经济法学]
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