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本文由三部分构成
三、大数据环境下知识产权的新特点
（一）知识产权的客体范围扩大
1、数据集合的可保护性。
随着大数据技术的发展，数据集合的价值日益凸显。数据集合不再仅仅是零散数据的简单堆积，而是经过精心收集、整理和分析后形成的具有特定用途和价值的资源。而对数据集合给予知识产权保护，能够激励企业和个人投入更多的资源进行数据的收集和整理，提高数据的质量和可用性。
然而，确定数据集合的可保护性并非易事，需要考虑其独特性、创造性以及是否经过实质性的投入和加工等因素。保护数据集合还需平衡公共利益和个人权利，确保数据的合理流通和利用，以促进数据驱动的创新和发展。
2、算法和模型的知识产权属性。
算法和模型在当今的数字时代是创新的核心。它们是解决复杂问题、实现高效运算和优化决策的关键工具。给予算法和模型知识产权保护，能够鼓励开发者投入更多的时间和精力进行研发，推动技术的进步。
但算法和模型的保护也面临诸多挑战，例如其技术复杂性导致的界定和描述困难，以及如何平衡保护与促进技术共享和发展之间的关系。对于算法和模型的知识产权保护，需要在保护创新者的权益和避免形成技术垄断之间找到恰当的平衡，以促进整个行业的健康发展。
（二）权利归属的复杂性
1、多主体参与的数据创作
在大数据时代，数据创作往往不再是由单一主体独立完成的。多个主体可能在不同阶段、以不同方式参与到数据的生成、收集、整理、分析和应用过程中。
例如，一个数据产品可能由数据收集者从各种来源获取原始数据，然后由数据分析师进行处理和分析，再由程序员开发相应的应用程序，最后由营销团队进行推广和应用。由于每个参与主体都可能对最终的数据创作成果做出了贡献，因此确定知识产权的归属就变得极为复杂。如何合理分配权利，平衡各方利益，避免纠纷，成为了急待解决的问题。
另外从约定归属权的角度看，不同主体之间可能存在合同约定的差异，或者在没有明确约定的情况下，依据法律原则和实践来确定归属，都需要综合考虑各方的投入、贡献、风险承担等因素。
2、跨境数据流动中的权属界定。
随着全球化的推进和信息技术的发展，跨境数据流动日益频繁。数据可以在不同国家和地区的服务器之间快速传输和存储。然而，不同国家和地区的法律制度、文化背景、经济发展水平存在差异，对于知识产权的保护标准和规定也不尽相同。当涉及跨境数据流动时，确定数据的知识产权权属就面临着法律冲突和协调的难题。例如，在一个国家被认为属于某一主体的知识产权，在另一个国家可能有不同的认定。此外，跨境数据流动还可能涉及到多个司法管辖区的管辖问题，增加了权属界定的复杂性和不确定性。这就需要国际间加强合作，建立统一或协调的法律框架和机制，以解决跨境数据流动中的知识产权权属问题。
（三）侵权形式的多样化
1、数据的非法复制与传播。
在大数据环境下，数据具有极高的价值。然而，技术的进步使得数据的非法复制和传播变得相对容易。非法复制指未经授权对有价值的数据进行完全或部分的拷贝。这可能发生在个人层面，例如某人未经许可复制公司的客户数据库；也可能出现在企业之间，竞争对手非法获取并复制对方的研发数据、市场调研数据等。
非法传播则是将非法复制的数据在未经授权的范围内进行扩散。这可能通过网络平台、移动存储设备等多种途径实现。数据的非法传播范围可能很广泛，造成的影响也极为严重。这种行为不仅侵犯了数据所有者的知识产权，还可能导致以下后果：数据所有者的经济利益受损，因为其原本可以通过合法途径利用数据获取收益，而非法复制与传播破坏了这种商业机会；损害市场竞争的公平性，使得那些依靠非法获取数据的主体获得不正当竞争优势；可能泄露个人隐私、商业机密或国家安全相关的敏感信息，带来严重的社会危害。
2、算法抄袭与盗用。
算法作为解决特定问题的一系列步骤和规则，在当今数字化时代具有重要的创新价值和商业价值。算法抄袭是指未经授权对他人的算法结构、逻辑、代码实现等进行模仿和复制。盗用则是直接将他人的算法应用于自己的系统或产品中，而未获得合法许可。
算法抄袭与盗用的行为具有一定的隐蔽性，因为算法不像有形的产品那样直观可见，检测和证明其抄袭往往需要专业的技术分析和法律手段。这种行为带来的危害包括：抑制创新，因为开发者担心自己的创新成果被轻易抄袭而不愿投入更多的研发资源；对于被抄袭的一方，其在算法研发上的投入无法得到应有的回报，市场竞争力可能受到削弱；影响整个行业的健康发展，降低技术进步的速度和质量。
为了应对这些问题，需要加强知识产权保护意识，完善法律法规，加大执法力度，并依靠技术手段进行监测和防范。
四、大数据下知识产权保护的困境
（一）法律制度的滞后。
1、现有法律法规的不适应性。
在大数据快速发展的背景下，现有的知识产权法律法规往往无法完全适应新的形势和需求。传统的知识产权法律体系主要是基于对有形作品和传统技术的保护而建立的。然而，大数据的独特性质，如数据的海量性、多样性、高速产生和更新等，使得原有的法律概念和保护模式难以直接套用。
例如，对于数据集合的保护，现有的法律可能没有明确规定何种程度的数据集合能够构成受保护的知识产权客体，以及如何界定其权利范围和保护期限。
在算法和模型的保护方面，现有的法律可能无法准确涵盖其创新性和独特性，导致在法律适用上存在模糊和不确定性。
此外，随着技术的发展，新的商业模式和数据利用方式不断涌现，而现有法律可能无法及时对这些新兴领域的知识产权问题进行规范和调整。
2、监管机制的缺失。
大数据领域的知识产权保护需要有效的监管机制来确保法律的执行和市场的秩序。然而，当前在这方面存在明显的缺失。
首先，监管机构可能缺乏足够的技术能力和专业知识来监测和识别大数据环境下复杂的知识产权侵权行为。
其次，由于大数据涉及多个领域和行业，监管职责的划分可能不够清晰，导致出现监管空白或多头监管的情况，降低了监管的效率和效果。
再者，对于跨境数据流动中的知识产权问题，由于各国监管标准和执法力度的差异，缺乏有效的国际协调和合作机制，使得监管难度进一步加大。
此外，在大数据时代，侵权行为的隐蔽性和快速传播性使得及时发现和制止侵权变得更加困难，而现有的监管手段和资源往往难以满足需求。
（二）技术手段的局限性。
1、加密与认证技术的漏洞。
在大数据环境中，加密与认证技术被广泛用于保护数据的安全性和知识产权。然而，这些技术并非无懈可击，存在着诸多漏洞。加密算法可能存在理论上的弱点或被新的计算能力所破解。随着量子计算等新兴技术的发展，传统加密算法面临的威胁日益增加。认证机制也可能因为设计缺陷、实施不当或被恶意攻击者绕过而失效。例如，身份认证过程中的漏洞可能导致未经授权的访问，从而获取受保护的数据。此外，技术的不断更新换代可能导致旧的加密与认证技术无法适应新的安全需求。软件和硬件的漏洞也可能被利用来突破防护，获取敏感数据。
这些漏洞的存在给大数据中的知识产权保护带来了巨大的风险，使得数据容易被非法窃取、复制和传播。
2、追踪侵权行为的难度
大数据环境下，追踪侵权行为面临着诸多困难。
数据的海量性和高速流动性使得侵权行为更难以被察觉。在庞大的数据流量中，识别出侵权行为犹如大海捞针。侵权行为的隐蔽性增强，侵权者可以通过使用代理服务器、虚拟专用网络（VPN）等技术手段来隐藏自己的真实身份和位置，增加了追踪的难度。
跨境数据流动使得侵权行为可能跨越多个司法管辖区，不同地区的法律和执法机制存在差异，协调跨国追踪和执法面临重重障碍。
此外，技术的不断发展也使得侵权手段不断变化和更新，给追踪工作带来了持续的挑战。对于一些复杂的侵权行为，可能需要涉及多个技术领域的专业知识来进行分析和判断，进一步加大了追踪的难度。
（三）公众意识的淡薄
1、对知识产权价值的认知不组。
在大数据领域，许多人对知识产权的价值缺乏充分的认识和理解。一方面，一些企业和个人可能没有意识到知识产权在数据创新和竞争中的关键作用。他们可能将重点放在数据的收集和分析上，而忽略了通过知识产权保护来巩固和提升其数据产品或服务的独特价值。
另一方面，由于大数据的复杂性和新技术的不断涌现，人们可能难以准确评估知识产权所带来的经济利益和战略优势。这导致在决策过程中，对知识产权的投入和保护不够重视，无法充分发挥其潜在价值。
此外，缺乏对知识产权价值的认知还可能表现为对侵权行为的危害认识不足。一些人可能认为轻微的侵权不会造成严重后果，从而忽视了对他人知识产权的尊重和保护。
2、忽视数据保护的重要性。
在大数据时代，数据已成为重要的资产，但很多时候人们忽视了数据保护的重要性。一些组织和个人可能没有充分意识到数据泄露或滥用可能带来的严重后果，如声誉损害、法律责任、经济损失以及对用户信任的破坏。对数据保护的忽视还可能体现在缺乏有效的安全措施和管理制度上。
例如，没有进行定期的安全评估和风险监测，员工缺乏数据保护的培训和意识，导致数据容易受到内部和外部的威胁。
此外，在追求数据的利用和共享时，可能没有充分考虑到数据主体的权利和隐私，从而引发法律和道德问题。忽视数据保护不仅会损害自身的利益，也会影响整个行业的健康发展和公众对大数据技术的信任。
