人工智能生成數據，是指通過人工智能具有的大數據分析、內容理解和自然語言生成等能力生成的記錄各種信息的非物質形式數據，包括音樂、繪畫、新聞、解決方案等，具有公共性、非物質性、可復制傳播性、生成過程的“智能性”。實踐中難以對人工智能生成數據進行有效保護，主要存在人工智能生成數據法律定性不明、權利歸屬不清、保護模式難以確定等原因。鑒于此，應構建人工智能生成數據法律保護路徑，以對其進行充分保護。
人工智能生成數據應定性為獨立的信息產權客體。精準界定人工智能生成數據的法律屬性，是確定人工智能生產數據法律保護路徑的首要前提。對此，有的學者認為，人工智能生成數據屬于著作權法上的作品，但實務界認為，人工智能生成數據屬于鄰接權的客體。由于人工智能的法律主體資格比較模糊，加之人工智能生成數據的產生過程無法滿足創作是“直接產生文學、藝術和科學作品的智力活動”的定義，所以其作品定性難以確定。鄰接權保護的是作品的傳播權，側重點在于保護傳播者的創造性勞動，但人工智能生成數據本質上是一種數據信息，僅用鄰接權保護其傳播權并不十分妥當。人工智能生成數據隨著科學技術發展而出現，生成主體法律定位不明和數據本身的獨特性質，使得傳統法律理論難以對其作出精確界定。筆者認為，人工智能生成數據屬于信息科學技術下的一般信息產品，缺乏精神符號，將其定位為信息產權客體更為合適。但信息產權作為獨立于財產權和知識產權之外的新型產權，權利客體不是知識產權保護的對象。
通常情況下賦予使用者以人工智能生成數據之權利。權利歸屬不明使得人工智能生成數據保護困難。人工智能生成數據由人工智能產生，但不能據此認為其權利歸屬于人工智能�，F階段，人工智能尚處于弱人工智能階段，不具有真正的自主意識，推理、學習和認知能力有限，不具備法律主體資格，故不享有權利。人工智能生成數據是硬件提供者的物力支持、軟件開發者的智力勞動、所有者的投資承諾、軟件使用者勞動投入的表現形式，亟須解決如何確定權利主體問題。人工智能生成數據之所以具有法律保護的必要，究其根本，在于使用者對人工智能的創造性應用，且使用者直接控制和監督人工智能承擔相應責任，因此將權利歸屬于使用者較為合適。
以單獨立法模式保護人工智能生成數據是必然選擇。確立系統科學的保護模式，是對人工智能生成數據進行有效保護的基礎。目前可供選擇的保護模式主要有三種：物權法保護模式、著作權法保護模式、特別立法保護模式。物權法保護模式將人工智能生成數據定性為物權法上的孳息，與我國民法典物權編現行框架下并不保護加工孳息相悖。著作權法保護模式分為著作權保護和鄰接權保護兩種模式，但都面臨無法解決相應模式下人工智能生成數據法律定性之難題。特別立法模式呼吁對人工智能生成數據單獨立法，在現行著作權法之外建立一個法律保護框架，構建專屬于人工智能生成數據的法律保障體系。有觀點認為，人工智能發展尚處于起步階段，不確定性較大，尚未達到需要單獨立法的程度。但隨著算法技術的不斷發展，人工智能深度學習的能力遠遠超出人類預期，現有法律框架無法為人工智能生成數據提供有效保護。因此，為人工智能生成數據單獨立法，既有利于保護相關者的權利，又能確保人工智能生成數據更好地服務于人類，將成為保護人工智能生成數據的最佳法律路徑。當然，也可考慮在現有法律體系內尋求解決方法。比如，人工智能生成數據屬于數據的一般信息產品，具有非物質特性的經濟價值。建議在競爭法保護模式下考慮人工智能生成數據具有的財產價值，這可以為當下人工智能生成數據保護提供可供選擇的路徑。
�。�作者單位：西南政法大學監察法學院）