“2026 年 AI 行业最关键的政策是什么？”“数据作为 AI 的‘燃料’，到底该怎么保护？”“创设新型数据知识产权，是保护还是束缚 AI 发展？”
2025 年，中国人工智能领域立法进入 “实质推进期”——《国务院 2025 年度立法工作计划》《全国人大常委会 2025 年度立法工作计划》双双将 “人工智能健康发展” 纳入重点，网络安全法修正草案二审稿新增 “人工智能安全与发展” 专章，《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》更是明确将立法与标准建设作为制度基石。
这一系列政策信号，标志着 AI 行业从 “野蛮生长” 迈入 “合规发展” 的新阶段。而其中最核心的争议焦点，莫过于 “是否需要创设新型数据知识产权”—— 支持方认为专门赋权能解决数据归属难题，反对方则担忧此举会阻碍数据流通、抑制创新。
本文作为 AI 企业专属的政策解读与合规指南，将从立法背景、理论争议、实践风险、合规路径四大维度，拆解数据知识产权赋权的核心问题，帮 AI 企业精准把握政策导向，规避合规风险。
一、立法背景：AI 发展倒逼数据保护，赋权争议成核心焦点
人工智能的核心竞争力，在于数据的聚合与利用 —— 无论是大模型训练、智能算法优化，还是行业解决方案落地，都离不开海量高质量数据的支撑。但随着 AI 产业规模的扩大，数据滥用、非法爬取、权属纠纷等问题日益突出：
某 AI 创业公司花费数百万采集的工业传感器数据，被竞争对手非法爬取用于模型训练，却因缺乏明确的权利依据，维权艰难；
电商平台的用户行为数据，被第三方 AI 公司未经授权抓取，用于精准营销模型开发，引发用户隐私泄露与平台权益受损的双重争议；
跨境 AI 项目中，数据跨境流动与权属认定的冲突，让企业陷入 “合规成本高企” 与 “业务拓展受限” 的两难。
在此背景下，学界与实务界围绕 “数据知识产权赋权” 展开激烈辩论：部分观点主张创设 “数据所有权”“数据用益权” 等新型权利，明确数据归属与流通规则；但更多专家认为，数据的非独占性、可复制性等本质特性，与传统知识产权的保护逻辑存在冲突，盲目赋权可能适得其反。
而从 2025 年的立法动向来看，政策层面更倾向 “审慎推进”——《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出 “数据资源持有权、加工使用权、产品经营权” 的 “三权分置” 探索，但并未明确将其上升为法定知识产权；新修订的《反不正当竞争法》增设 “数据专款”，通过规制不正当竞争行为保护数据权益，而非创设新型权利。
这意味着，2025 年 AI 数据保护的核心逻辑是 “现有法律协同适配”，而非 “推倒重来式的专门赋权”。
二、理论争议：数据知识产权赋权，为何站不住脚？
主张数据知识产权赋权的核心逻辑，是 “通过明确权利归属，解决数据流通与保护的矛盾”。但结合知识产权的核心原理与数据的本质特性，这一主张存在明显的理论缺陷：
1. 数据不符合知识产权的 “客体要件”
知识产权保护的核心是 “具有创新性与确定性的智力成果”—— 比如专利保护的是创新性技术方案，著作权保护的是独创性表达，商标权保护的是具有区分度的商业标识。
但 AI 发展所依赖的数据，多数并不具备这一特征：
基础数据（如用户行为记录、传感器原始数据）是事实性信息的集合，无独创性、无创新性，本质上属于 “公共信息资源”，若赋予知识产权，相当于变相垄断公共资源；
衍生数据（如经过算法加工的数据分析结果）的价值，更多源于加工过程中的技术投入（算法模型、算力支持、人力成本），而非数据本身的创造性 —— 保护这类数据的核心，应是加工技术而非数据本身。
正如 2025 年国家知识产权局发布的《人工智能相关发明专利申请指引》所明确的：AI 参与创作的成果若要获得知识产权保护，必须体现 “人类创造性贡献”—— 这一逻辑同样适用于数据类成果，只有具有独创性的 “数据表达”（如创新性编排的数据库、深度分析报告），才符合知识产权的保护条件。
2. 传统知识产权理论无法解释数据赋权的正当性
传统知识产权的正当性，主要源于 “劳动赋权理论” 与 “经济激励理论”，但这两大理论均无法适配数据的特性：
劳动赋权理论：洛克认为 “劳动使无主物成为私有财产”，但数据具有非独占性与可复制性 ——AI 企业对数据的加工、使用，不会消耗原始数据，也无法形成排他性控制，这与有形财产的 “劳动占有” 存在本质区别。比如 A 企业用某组数据训练模型，B 企业依然可以同时使用该数据，不存在 “你用了我就不能用” 的排他性；
经济激励理论：该理论认为赋权能避免 “公地悲剧”，激励数据处理者投入资源采集、加工数据。但实践中，数据滥用的核心是 “非法爬取、过度采集、恶意竞争”，而非 “权利缺失”——2025 年新修订的《反不正当竞争法》增设 “数据专款” 后，已通过规制 “非法获取、使用他人合法持有的数据” 等行为，有效遏制了数据掠夺性使用，印证了 “无需专门赋权即可实现市场规制” 的制度效能。
三、实践风险：盲目赋权，可能拖垮 AI 产业
即便抛开理论争议，数据知识产权赋权方案在实践中也面临诸多无法克服的困境，甚至可能与 “人工智能 +” 行动的政策目标背道而驰：
1. 权利界定混乱，引发 “制度碎片化”
当前学界与实务界提出的赋权模式多达十余种，仅核心模式就有 “数据所有权”“三权分置”“数据用益权” 等，在权利主体、权利内容、权利期限等关键问题上分歧巨大：
权利主体：用户、平台、数据处理者、政府，谁该成为数据权利人？比如用户产生的行为数据，平台采集后加工成 AI 训练数据，权利该归用户还是平台？
权利边界：数据的 “使用范围”“流转限制” 如何界定？跨境数据流动中，不同国家的权利规则冲突该如何解决？
权利期限：数据的价值具有时效性（如实时交易数据），若赋予知识产权，保护期限该如何设定？
这些问题尚未形成共识，若仓促立法创设新型数据知识产权，可能导致 “制度碎片化”—— 不同地区、不同行业适用不同的权利规则，反而破坏 AI 发展所需的法律确定性，增加企业的合规成本。
2. 增加交易成本，阻碍数据流通
AI 产业的核心竞争力，在于数据的 “聚合与流通”—— 数据使用越广泛、流转越高效，价值就越高。若对数据进行严格的知识产权赋权，意味着每一次数据使用都需获得权利人事先授权：
中小企业要使用某组行业数据，需逐一联系权利方获得授权，流程繁琐、成本高昂，可能因授权受阻而无法开展核心业务；
跨行业数据合作中，多主体、多环节的授权流程，会显著降低数据流通效率，与 “人工智能 +” 行动所倡导的 “促进数据要素高效流通” 政策导向直接相悖。
3. 引发 “反公地悲剧”，抑制技术创新
数据的价值实现具有 “网络效应”—— 使用的人越多、场景越丰富，数据的价值就越高。而知识产权的核心是 “排他性”，若赋予数据知识产权，可能导致数据被分割占有：
大型互联网平台若获得核心数据的知识产权，可能通过 “权利壁垒” 形成垄断，拒绝向中小企业开放数据资源，导致中小企业因缺乏数据支撑而无法开展创新；
不同企业各自占有部分数据，且互不授权，可能导致 “数据孤岛” 加剧 —— 每个人都拥有部分权利，但没人能完整使用数据，最终抑制整个 AI 产业的创新活力。
四、AI 企业合规指南：现有法律体系如何保护数据权益？
无需创设新型数据知识产权，现有法律体系通过精准适用与适度修订，已能充分回应 AI 时代的数据权益保护需求。AI 企业可通过以下路径，实现数据合规与权益保护：
1. 著作权法：保护 “具有独创性的数据表达”
对于 AI 生成的 “具有独创性” 的数据成果，可纳入著作权保护范畴：
适用场景：创新性编排的数据库（如按独特逻辑分类的行业数据集合）、深度数据分析报告（如包含原创观点、创新分析方法的 AI 报告）、具有独创性的数据可视化作品；
注意事项：著作权保护的是 “表达形式” 而非 “数据本身”—— 比如保护的是数据库的 “编排逻辑”，而非数据库中的原始数据；保护的是分析报告的 “文字表达与分析框架”，而非报告中引用的基础数据。
2. 专利法：保护 “数据处理技术的创新”
AI 数据的价值实现，依赖数据采集、清洗、分析、建模等技术手段 —— 这些创新性技术方案，可通过专利法予以保护：
适用场景：创新性数据采集技术（如低功耗传感器数据采集方法）、高效数据清洗算法、AI 数据建模技术、数据安全防护技术；
优势：专利保护的是 “技术方案”，不涉及数据本身的权属，既保障了企业的技术投入回报，又不阻碍数据的合法流通。
3. 反不正当竞争法：规制 “数据滥用行为”
2026 年新修订的《反不正当竞争法》第十三条 “数据专款”，是 AI 企业数据权益保护的核心防线：
禁止行为：非法获取他人合法持有的数据（如突破技术壁垒爬取数据）、非法使用他人数据（如未经授权将他人数据用于自身 AI 模型训练）、恶意干扰他人数据处理活动（如攻击数据中心导致数据丢失）；
维权路径：企业若发现数据被非法获取、使用，可向市场监管部门举报，或直接向法院提起不正当竞争诉讼，要求侵权方停止侵权、赔偿损失。
4. 商业秘密制度：保护 “未公开的核心数据”
对于 AI 企业的核心训练数据、未公开的商业数据（如客户隐私数据、核心算法训练数据集），可通过商业秘密制度保护：
适用条件：企业需采取保密措施（如数据加密、访问权限控制、员工保密协议），且数据具有 “商业价值”；
优势：既保障了企业的核心数据安全，又不限制数据的合法共享（如通过授权合作方式共享数据），平衡了保护与流通的需求。
五、2026 AI 企业数据合规实操建议
建立 “数据分级分类” 管理制度：将数据分为 “公开数据（如行业公开统计数据）、内部数据（如企业运营数据）、核心数据（如训练数据集、商业秘密数据）”，针对不同级别数据采取不同保护措施；
完善数据使用合规流程：使用第三方数据时，需核查数据来源的合法性，签订书面授权协议，明确使用范围、期限、责任划分；
加强技术防护与保密措施：对核心数据进行加密存储、访问权限管控，与员工签订保密协议，避免数据泄露；
关注政策动态与行业标准：2025 年 AI 立法仍在推进中，企业需持续关注《人工智能法》《数据要素流通法》等立法进展，主动适配行业合规标准；
建立合规审查机制：重大数据合作项目、跨境数据流动业务，需提前进行合规审查，必要时聘请专业律师提供法律支持。
人工智能训练工程师
· 人工智能算法工程师
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人工智能应用工程师
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· 认证申报青蓝智慧
· 马老师： 133 - 9150 – 9126 / 135 - 2173 - 0416
结语：合规是 AI 企业的 “长期竞争力”
2026年人工智能立法的核心导向，是 “在保护中促进发展，在发展中规范秩序”—— 数据作为 AI 产业的核心要素，其保护的关键不是 “创设新型权利”，而是 “通过现有法律体系的精准适配，平衡保护与流通的关系”。
对于 AI 企业而言，与其纠结 “数据要不要赋权”，不如聚焦 “如何在现有法律框架下实现合规”—— 通过建立完善的合规制度、加强技术防护、规范数据使用流程，既能保护自身数据权益，又能规避法律风险，在合规发展的道路上抢占先机。
记住：AI 行业的竞争，最终是 “技术创新 + 合规能力” 的双重竞争。2026 年，谁能精准把握立法导向，谁能建立健全合规体系，谁就能在人工智能的 “黄金时代” 行稳致远。
