主题研讨集萃十 || 时建中、张新宝、张守文、左卫民等：数据法学

正确认识理解数据概念及其特征是构建数据法律制度的前提。信息载体及传输方式的变化是社会进步的重要标志。在数字化时代，随着数字技术的蓬勃发展和广泛运用，作为信息载体的数据，演变为前所未有的新兴生产要素。数据既是信息载体又是生产要素，且具有非竞争性、可复制性、非排他性以及与数字技术不可分离等特性。数据权利配置、数据行为规则的构建，难以套用传统财产的权利配置模式。数据种类、控制状态以及处理行为的多样性和复杂性，决定了数据权利安排的特殊性和复杂性。构建数据法律制度，需要加快全国性制度建设，统筹发展与安全，区分数据内容相关利益和数据行为相关利益，承认并保护不同数据利益相关者的正当利益，规范和引导数据处理行为，在法治轨道上推进数字中国的高质量建设。

个人信息保护请求权是为保护个人的知情权、决定权等个人信息权益及其最终保护的若干基本人权、宪法上的权利与自由、民法上的人格权等而设立的程序性权利。《个人信息保护法》第50条规定了个人信息保护请求权的具体行使方式。个人就个人信息保护请求权提起诉讼的，应以个人信息处理者拒绝其行使权利的请求为前提。人民法院处理个人信息保护请求权纠纷，应依据法律、行政法规的规定对个人信息处理者拒绝个人行使权利的正当性进行审查。符合行使个人信息保护请求权的起诉条件的，个人可以就维护权利的合理费用一并提出损害赔偿请求。个人因个人信息被侵害受到人身、财产损害的，可依据《个人信息保护法》第69条的规定直接提起诉讼，不以向个人信息处理者先行提出损害赔偿请求为前提。

对于数字经济发展带来的诸多挑战，需要在经济法理论的不同层面做出具体回应。首先，在本体论和发生论层面，数字经济并未改变经济法学既有的基本理论框架，运用经济法理论仍可解释数字经济发展的基础及其经济法规制问题；其次，在价值论层面，对数字经济进行经济法规制，仍需遵循和兼顾经济法的各类价值，这更有利于保障和促进数字经济的发展；最后，在规范论和运行论层面，针对数字经济所带来的诸多新问题，需要正视相关主体及其权利、责任追究等方面的特殊性，改变不适应数字经济发展的理论和制度，并在经济法的制定和实施中加以落实。上述三个层面体现了数字经济时代经济法理论的“变与不变”，把握上述“因应之道”，不仅有助于揭示数字经济与经济法的紧密关联以及相应的经济规制原理，深化经济法、信息法和数字法治的理论研究，也有助于切实推进制度完善，促进数字经济的有序健康发展。

在大数据时代背景下，基于实证研究的发展，有必要审思法学谱系的发展，尤其是实证研究在大数据的助力下是否应该迈向“自科法学”。在网络科技的助力下，法学研究的“自科化”不容忽视。自然科学的知识与技术应用于法律现象的分析，可以在某种程度上改变既往法学研究过于抽象化、主观化的问题。但研究者在对自然科学技术保持热忱的同时也应当注意避免陷入技术主义的陷阱，因为思想以及对法律世界的人文关怀始终是法学研究的最大追求。

建立个人数据的授权机制，即主要通过个人授权，特殊情形下采取法定授权，使数据处理者取得针对个人数据的财产性权利。个人授权与个人同意在性质、法律效果以及对个人数据进行处理的范围与稳定性、可转让性等方面存在明显的区别。个人数据授权是指作为数据主体的个人依其意思表示将对其个人数据进行收集、加工、使用等处理活动的财产性权利授予数据处理者的单方法律行为。个人授权与个人数据许可使用合同存在密切联系。个人可以直接授权给数据处理者，也可以通过托管人来授权给数据处理者。基于个人授权，数据处理者取得了针对数据而非数据资源的财产性权利。涉及到国家安全的特殊个人数据属于核心数据，应依法定程序由法定主体对有关单位进行授权。法定授权并非个人数据处理中法定许可。法定授权的实质是国家依法强制取得个人或企业等民事主体针对个人数据所享有的某些权利，然后将这些权利以法定程序授予给特定组织。

著作权法以鼓励创作为目的，只有人才能理解和利用著作权法的激励机制，因此只有人的创作成果才能作为作品受到著作权法的保护，认为作品不必来自于人的“独创性客观说”不能成立。著作权法将作者之外的其他民事主体拟制为作者，前提是存在自然人创作的作品。以可将人工智能或其研发者、使用者拟制为作者为由，认定人工智能生成的内容为作品的观点不合逻辑。人工智能的研发者和使用者均不能基于自由意志直接决定人工智能生成的内容，因此该内容并非由人类以人工智能为工具创作的内容。由于对人工智能生成的内容的利用有其不同于作品利用的商业模式，不将其认定为作品不会影响对人工智能技术的投资，也不会违反权利与义务相统一的理念。

以大算力为基础，用强算法处理海量大数据，生成式人工智能大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域表现优异，已经能够提供内容创意生成、数字人、对话搜索、代码生成等服务，在自动驾驶、金融风控、医疗保健、物联网等领域也极富应用前景。作为一项互联网信息技术的重大变革，大模型的逻辑推理能力以及对人类的“理解能力”极大提升，不仅成为人类生产创意性信息内容的强大工具，也可能极大地改变网络信息内容生态，带来劣质信息泛滥、初始信源被污染和冲击社会伦理等信息内容风险，需要平衡发展与安全，探寻激励相容的治理之道。

强调数字人权是人权泛化的结果，实际上是对数字人权的误读。数字人权的权利主体从来都只是自然人，现有关于数字人权的研究从未将人工智能纳入人权主体范畴，而“信息人”本质上也是线下生物人在数字空间中的映射，并不存在所谓的人权主体泛化问题。在数字人权内容方面，传统人权数字化新样态并未脱离人权本质，而人权作为一个发展中的概念应当具有包容性，诸如上网权、个人数据权等新兴权利正逐步进入人权保障射程范围之内，并非利用数字技术变造人权。在数字人权概念证立方面，人权的内部证成要素并无统一标准，但数字人权是基于人的社会属性发展而来的，具有证成的人性根基，在体系定位上应属于兼具继承与发展双重面向的新兴人权范畴。

大数据时代政府掌控数据的绝对优势加剧了行政权力与公民权利之间的力量差异，政府在个人数据收集中“权利—权力”结构失衡的背后是公民人格尊严利益对行政主体所代表的公共利益的退让与服从。但政府基于公益目的的数据收集行为并非毫无限度。个人信息保护法确立了两种个人数据处理情形并加以规制：基于个人同意的处理和基于法定许可的处理。但仅仅依靠知情同意原则已很难真正实现对公民权利的维护。在数据收集过程中，应当将行政法上的比例原则实质化成为政府数据收集行为的合理限度，通过限定数据收集目的的合法性、具体性与合理性，将数据收集特别是敏感数据的范围限制于行政既定目的之必要，以实现个人利益与公共利益的价值平衡。

21世纪以来，法律人工智能呈现出繁荣复兴的景象。但火热表象的背后，法律领域的语言复杂性、知识丰富性使得法律人工智能仍然面临自然语义处理与知识生成的技术瓶颈。以ChatGPT为代表的大规模语言模型与生成式人工智能技术有望破除法律人工智能的自然语言理解瓶颈，极大提升技术互动性、生成性与嵌入性，推动法律人工智能与用户形成刚需性、高频率和高黏性的联结。尽管如此，现有ChatGPT类技术的底层逻辑无法充分回应法律知识丰富性、严谨性与创造性的领域需求，流畅语言处理能力与相对较低知识生成能力错配产生的知识完满幻觉、知识权威幻觉与知识生成幻觉，制约了大规模语言模型与生成式人工智能的架构对法律人工智能的根本性颠覆。未来需要通过强化高质量多模态法律数据的供给并建构基于法律指令集的指令微调机制和基于法律人知识反馈的强化学习机制，克服“知识幻觉”以实现法律人工智能的进一步迭代。与此同时，在技术社会学意义上调适创新扩散与社会公正的张力，避免可及性与可用性两个层面的数字鸿沟，真正实现全社会围绕法律知识的新一轮赋权赋能。

在内外驱动力的作用下，尽管尚有缺陷，但司法人工智能的广泛运用已成现实。然而司法人工智能的运用可能给被告人的质证权带来影响，导致前提性障碍、程序性难题和实质性困境。为协调司法人工智能运用与被告人质证权保护的需求，需坚守控辩平等与审判中立原则，重新确认针对质证的直接言词原则，并对公开质证规则做必要调整。在此基础上，可以从加强对被告人质证权的信息保障、能力保障和效果保障三方面着手，使被告人的质证权得以有效行使，实现司法人工智能运用与被告人质证权保障的协调。

数字经济和数字法治实践为数字法学的客观形成和主观建构奠定了社会基础。社会关系的复杂化和数字化使形式知识的数学依次适用于实质知识的自然科学、经济学、政治学和社会学，并最终形成学科跨度最大的数字法学。数字法学兼具社科法学的历时开放性和法教义学的共时封闭性。在历时维度下，数学的形式理性和现代科技的社会化使计量法学和计算法学成为现代数字法学语境下的技术性程序规范，它们沿着社科法学的路径形塑了数字法学的体系开放性。在数字时代，通过社会行为的数字规制和权利客体的数字化，数字法学由方法论和程序性层面的计量法学和计算法学向知识体系和实体化层面的数据法学拓展。在法教义学的框架下，数据的实体化沿着主体论和价值论的逻辑，建构了数字法学外在的体系性与内在的跨学科性。类似于国际法学的开放性建构逻辑，未来数字正义的规范化和数字权利的体系化将促进数字法学基础理论的范式转换，即由外在的法哲学迈向内在的法理学。

随着大数据技术的发展，能源数据规模及数据运用能力逐步成为我国能源运行体系的重要组成部分，对数据的占有、控制、共享与开发成为制定“碳中和”等能源政策的重要基础。建立能源数据安全法律制度有利于保护国家能源体系的安全，助力“碳中和”目标的实现，规范能源数据的合理使用。在分类分级原则指导下，根据能源数据特点，建立能源数据管理秩序，依据自决权限制理论扫清内部安全管控的私权障碍，在公共利益信托理论的支持下强化外部安全监管力度。在内外理论的指导下构建包括能源数据分类分级、内部数据安全管控和外部数据安全监管的法律制度。

将数据作为商品进行流通，已经成为推动数字经济发展的重要共识，但不受监管的数据流通面临信任危机。因此根据交易场理论，数据的入场交易是保障交易双方和社会公共利益的重要方式。然而，在数据市场运行的过程中数据本体以及获取、流通等环节存在着个人信息侵害风险，数据市场作为数据交易的组织者、监督者与关键信息基础设施，都应对数据交易中的个人信息安全进行保护。因此，应在立法层面平衡数据交易与个人信息权利保护之间的关系，在实践层面推动数据交易市场功能责任的完善，在技术层面利用大数据技术进行个人信息保护，实现以个人信息保护为核心的数据交易规则之治。

《数据安全法》确立的数据分类分级保护理念，对我国数据犯罪治理具有前置法的基本指引作用，同时其也是数据犯罪治理的必经过程和重要方法。数据分类分级的刑法保护首先应当区分分类与分级的概念，而在此基础上，分类决定分级保护说将分级保护概念置于形式化地位，并不可取。刑法应当塑造分类和分级保护的独立关系理论，明确数据分类保护的内容属性和分级保护的危害属性的划分标准。类别保护的既有混淆模式容易导致定罪量刑的偏差和错乱，刑法应当构建信息数据和系统数据的类别区分标准。数据分类保护“民行”规范的直接套用是一种简单移植的衔接模式，不利于不同部门法数据类别保护的差异化，规范区分衔接理论能够在法秩序统一原理的基础上体现“民行刑”规范的差异化保护。目前，关联性标准作为数据分级保护方案仍处于模糊状态，刑法可以融合风险场景理论，类型化分析不同数据层级的保护架构。

现行敏感个人信息的处理规则未明确敏感个人信息的保护价值，难以界分敏感个人信息与私密个人信息，无法充分保护敏感个人信息。造成前述问题的根源在于敏感个人信息的本质未得到准确揭示。作为界定敏感个人信息的主流方法，场景化界定将信息处理行为限定为传统处理行为，忽视了作为现代处理行为的算法决策。在此背景下，基于场景化界定的“敏感个人信息”均为私密个人信息。敏感个人信息只能在算法决策的语境下进行界定，其本质是一旦被用于算法决策将很可能对信息主体权益与社会公共利益造成严重侵害的个人信息。敏感个人信息与私密个人信息的界线借此确定。立足敏感个人信息的本质，告知同意规则的局限性得以明确。敏感个人信息的处理规则应当从“告知同意”的个体本位规则转向“原则禁止+例外允许”的规制规则，即信息处理者不得将敏感个人信息用于算法决策，除非符合例外情形。作为配套规则，敏感个人信息的合规保护机制应予以确立。

公共数据作为构建国家数据基础制度的核心概念，其内涵和外延尚不明确。绝大多数地方立法和大多数学术观点均采用规范主义进路定义公共数据，致使公共数据概念不符合数据开放利用的客观需要，不匹配数据开放的制度目标。公共数据开放制度遵循功能主义建构逻辑，应当转变思路采用功能主义建构模式识别公共数据。首先，应限缩理解公共数据，紧密围绕开放利用的目的，将公共数据限定为可以作为开放数据供社会开发利用的数据。其次，依据公共使用价值标准阐释公共数据的公共性含义，即公共数据是指具有较高开发利用价值和公共使用性的数据。最后，由政府围绕公共数据的本质特征，通过行政规则合理建构公共数据识别制度，包括识别高价值数据的公共数据目录管理制度，识别禁止开放数据的分类分级保护利用制度，以及公共数据识别活动的外部公开和内部备案审查机制。

数据法学体系是指数据法学在学科上的内部结构及整体构成方式，既包含内容上的逻辑联系，也包括形式上的逻辑构架的研究。数据法学体系建立的价值是为数据法律体系给予指引和实现其内在统一与持续稳定，进而对数据法律体系的健全、完善和科学化起到促进作用。目前，数据法学体系研究还处在空白状态，我国数据法律体系也未形成，因此本文数据法学体系研究不仅是数据法的理论研究，同时也为数据立法提供理论基础。本文从外在规则体系、价值体系和利益体系三个维度构建了数据法学体系。通过这三个维度的协调和统一实现数据法律的稳定性、体系性、完整性和有效性，并通过利益体系和价值体系实现数据法律的持续性和激励性。数据法学价值体系是数据法学的内在精神，外在规则体系是实现各项规范、制度的整合，数据法学利益体系是实现数据安全和发展的平衡。以此，通过对数据法学体系的建立实现数据法学理论的科学性。

基于科学研究的第四种范式——数据科学,可提出继法教义学、实证法学、计算法学研究之后的第四种法学知识新形态——数据法学。数据法学是法学研究创新发展的新方向,也是一门独立的法学新学科。数据法学有其特定的研究对象、方法和内容。数据法学特定的研究对象是法律数据。法律数据是指以任何电子或者其他方式对形式完好的、具有意义的、能给予相关参考点一个值的法律信息的记录。数据法学特定的研究方法是法律大数据方法,而非法律解释方法和实证法学方法。数据法学的本体论内容是数据权益,涵盖个人数据权益、企业数据权益和数据安全利益。数据法学的认识论内容是关于相关关系的研究,涵盖法律数据产品的创造和法学知识的发现两个方面。

大数据技术对法学研究而言在方法论上意味着什么?目前这仍是一个人言人殊的问题。与之最相关的是以统计学为基础的法律实证研究。在中国法学界,法律实证研究的具体方法当下尚停留于有限的几种回归模型,数据收集依赖于研究者的社会资源,样本量止步于百千级。以上诸点不足有望通过大数据技术得到改观。大数据技术运用的基本步骤是语料获取、语料转译为数据、数据清洗和数据分析,这种方法具有更多的数据获取渠道、更大的数据规模、更丰富的分析工具等优势,同时也存在关照不到个案、技术门槛高、模型解释性差等局限。不过,大数据技术在法学研究中的运用,总体上利大于弊。具体来说,大数据技术对于法律实证研究是接力关系,可以拓展数据获取的互联网渠道,提高实证研究的描述分析能力,并在法治中国等研究议题中改进论证的效果;大数据技术对于法律规范研究则是一次助力,其运用能使解释论更加从司法实践的真问题出发,立法论研究中的立法效果也能得到更准确地测量。

在人类历史上,存在两种法律规范体系和法学知识体系的"科学化"路径:以"体系化"为核心目标的内部科学化路径和以"客观性"为基本特征的外部科学化路径。这两种科学化路径造就了原本应该是个整体的法律规范体系/法律知识体系的分割,以及"规范vs.事实"的知识鸿沟。在信息化时代出现的大数据法律量化实证研究提供了整合规范体系/知识体系的新科学方法,以及弥补"规范vs.事实"知识鸿沟的新可能。我们应当探索并建构一种符合这种新方法的法学知识生产和再生产新模式。