人工智能新闻传播侵权法律救济规则的选择

冯灼兰

摘要：数据是人工智能最基础与最核心的要素。人工智能新闻传播侵权的发生，与数据的应用有关，因而其法律救济规则也是数据的保护规则。根据卡-梅框架理论，现行立法为承载着人格权、知识产权等法益的数据，提供了财产规则与责任规则的混合保护，其中商业秘密的保护还兼具管制规则功能，为相关法益提供了较为全面、合理的侵权救济途径。对于不承载任何法益的网络浏览记录等零散数据，法律应维持不予赋权的现状。对于数据商主体收集与整理的去身份化的大数据集，未来立法应提供财产规则与责任规则的混合保护，以平衡大数据的利用者与数据商主体之间的利益。

关键词：人工智能；新闻传播；数据保护；卡-梅框架

中图分类号：D 912文献标志码：A文章编号：2096-9783（2022）01-0045-08

引言

近些年来，人工智能的发展极为迅速，成为经济发展的新引擎，带来社会建设的新机遇①。在新闻传播业，人工智能技术的应用，使得新闻传播的生产流程，传播途径、模式、载体以及呈现方式等都发生了巨大的变化。其中，机器人写作革新了新闻生产流程，算法推荐迎合了受众需求，智能分发提高了传播效率。然而，任何技术的发展都像一把“双刃剑”，人工智能在为新闻传播提速增效的同时，也带来了诸多法律上的新问题、新挑战，如隐私权、肖像权、著作权、商业秘密等的保护与安全。这些问题亟须我们从法律层面给予回应并加以解决。目前，国内学者对于人工智能技术在新闻传播领域应用的侵权研究，有在研究人工智能侵权时提及[1]，有从伦理学层面剖析[2]，有研究人工智能生成物的著作权侵权规制[3]等。本文拟针对现行法律中有关人工智能新闻传播侵权②的救济规则，尝试以法经济学中经典的“卡-梅框架”理论为分析工具，分析现行救济规则的正当性与不足，以期为人工智能新闻传播侵权法律救济规则的完善提供理论支持。

一、“卡-梅框架”的规则结构及其作为分析工具的可行性

（一）“卡-梅框架”的规则结构

1972年，美国学者圭多·卡拉布雷西（Guido Cala？ bresi）和道格拉斯·梅拉米德（Douglas Melamed）从法经济学的角度，通过分析法律规则所提供的法律救济类型，将法律规则划分为“财产规则”“责任规则”和“不可让与规则”③，被学界称为“卡-梅框架”（C&M Frame？ work）[4]。一般而言，一方根据某一法律规则所能寻求的法律救济，也是另一方违反这一规则所需承担的法律责任，属于该法律规则的效果模式。卡-梅框架的规则分类正是着眼于效果模式，针对受侵犯的“法益”不同，由不同的法律规则赋予其不同的法律救济。这里所谓的“法益”（legal entitlement），指代的是所有受法律保护的权利和利益[5]。

卡-梅框架是以法律是否允许法益自由转让和自愿交易作为三类法律规则的划分依据。依据是否允许法益自由转让这一标准，卡-梅框架区分出了“不可让与规则”，除该规则之外的法益，法律通常允许自由转让；在允许法益自由转让的规则中，依据法益的转让是否为当事人所自愿，进一步区分出了“财产规则”和“责任规则”。

所谓不可让与规则，是指法律在明确特定法益歸属的同时，禁止法益的自由转让或交易[6]。不可让与规则的设置，主要基于以下几个方面的考量：一是经济因素。卡拉布雷西认为，是否设置一项权利，应考虑实施该权利的成本。如果实施某一权利的成本要高于没有赋权的状态，则该权利不应被设置。例如，若允许农用地自由转让，农用地将可能大面积变为建设用地，政府将花巨大的代价来保障粮食供应。因此，农用地的自由转让应被禁止。二是道德考量。例如人体器官的买卖，亵渎人民群众的生命与身体尊严，有损社会的公序良俗，故对人体器官，国家设置了禁止交易的规则。三是家长主义。家长主义是国家或政府为了保障相对人的福利、需要或公共利益，采取一定的措施限制相对人的某些权利或自由[7]。比如，为了保护未成年人的合法权益，法律禁止未成年人转让财产；为了社会不特定多数人的利益，酒后驾车的行为被禁止等。

所谓财产规则，是指法律在明确了法益的归属后，允许法益的自由转让，且价格也由双方自愿决定。在卡-梅框架中，财产规则主要用于保护财产权，该规则充分尊重私人交易的定价意愿。他人若欲取得一项私有财产，应当在协商的基础上，同意并支付财产所有权人所确定的价格。在未征得许可并未支付对价的情况下，财产所有人有权制止对该财产的任何侵权行为。

所谓责任规则，是指法律在明确了法益的归属且可以自由转让后，允许一方在未征得同意的情况下，以支付法定价格（赔偿金）的方式进行交易。责任规则与财产规则一样，也是为了保护私人财产权。那为何还要设立责任规则？因为单一的财产规则，可能妨害公共事业或不利于社会经济的发展。例如，针对拆迁钉子户的问题，如果只有财产规则可以适用，则钉子户可以任意出价，政府的建设规划必然受阻。为了消除这一弊端，卡拉布雷西提出了责任规则。责任规则与财产规则的最大不同在于交易非自愿进行，且价格由国家的某个机关，如法院来确定。责任规则实际赋予了人们强制交易的权利，是法律救济中最常见的一种，比如征收和征用、紧急避险、强制缔约、著作权的法定许可等，都是适用责任规则的典型。

（二）以卡-梅框架作为理论分析工具的可行性

人工智能与新闻业深度融合，机器人写作、算法推荐、传感器新闻、传感数据监测等技术被广泛运用。在应用形式上，其包括了信息源的自动搜索、跟踪、关联，信息生产的自动化新闻、文字与语音的相互转换、国际新闻编译，信息传播的个性化推荐、热点话题排名、交互式新闻推荐、效果预测和监测等[8]。可见，在人工智能时代，互联网和物联网提供的日益庞大的数据库是智能新闻发展的基础，数据和算法是人工智能新闻传播的两大支柱。

所谓数据，是指任何以电子或者其他方式对信息的记录④。数据和算法是人工智能新闻传播的核心，而算法又以数据的收集、分析、处理、使用等为前提，数据无疑是人工智能新闻传播最基础与最核心的要素。人工智能新闻传播带来的诸多法律问题，归根到底是数据能否收集与利用以及利用的方式和程度的问题。人工智能新闻传播侵权的实质，可以说就是数据应用侵权。因而，探讨人工智能新闻传播侵权的法律救济规则，实际就是考量相关的数据保护规则，二者之间具有内在的统一性。就数据的种类而言，根据数据的主体不同，可以分为个人数据、企业数据和政务数据等。由于政务数据具有很强的公共性，多由公法加以规制[9]，故本文所涉的数据以个人数据和企业数据为主。对于部分涉及商业秘密或者个人隐私保护的政务数据，下文将不区分不同的数据主体，而仅按数据所承载的不同法益类型，在相关的制度中进行探讨。

从卡-梅框架的规则分析可知，只要一项利益成为了“法益”，就意味着国家必须为之提供相应的法律保护。对于数据，我国现行立法并未将其作为一项独立的法益给予专门保护。《中华人民共和国数据安全法》（以下简称《数据安全法》）虽已颁布，但该法主要是从数据治理以及数据活动安全的角度进行规制，并非侧重于对公民或者组织具体数据权益的保护。实践中，人们往往是以数据上所承载的法益（如人格权、著作权）被侵害为由寻求法律救济。近些年来，随着数据开发与应用的蓬勃发展，有不少学者开始探索以法律规则来解决数据利用带来的普遍社会问题，比如构建新型权利数据权[10]、数据主权[11]、被遗忘权（删除权）[12]、数据权谱系[13]，以及从法经济学角度构建数据保护规则[14]等。

本文认为，是否给予数据以独立的法益地位，并提供专门的规则保护不是重点，重要的是与数据相关的权益是否均已得到充分的法律保护。基于此，根据数据是否受现行法律保护，本文将人工智能新闻传播所应用的数据，类型化为两个层面：第一层面是受当前法律保护的数据；第二层面是不受当前法律保护的数据。对于第一层面的数据，当发生数据应用侵权时，虽然法律已设立了人格权、知识产权等保护制度，但我们仍须借助一定的理论分析工具，去检视现行法律规则的有效性；对于第二层面的数据，现有法律虽未提供保护，但新形势下，是否需要新设法律规则进行调整与保护？值得我们思考。

卡-梅框架的精髓是以交易成本为基础选择规则。交易成本低时，法律应优先适用财产规则；交易成本高时，法律应优先适用责任规则[15]。这一规则选择的标准，为人工智能新闻传播侵权法律救济规则的选择提供了经济学上的依据。卡-梅框架亦着眼于交易效率的保护，在不同的现实情况下，运用法益的自愿与非自愿配置规则的功能差异与适用机理，有助于剖析法规范背后的制度价值和立法理性，并为完善数据的法律保护提供新的可能。作为理论分析工具，该框架“既可以对已有的法律文本进行逻辑区分和评价，也可以对某一社会问题法律救济的逻辑起点、利益衡平等方面进行审视，还能为制定有效的法律规则提供路径选择”[14]。因此，卡-梅框架完全可以适用于人工智能新闻传播侵权领域，并为其法律救济规则的检视与完善提供方法论。

二、人工智能新闻传播侵权及其法律规制现状

（一）对人格权保护的挑战及其法律规制

1.新闻传播侵犯隐私权

隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息⑤。人在使用手机、电脑时，不断向机器系统反馈自身的认知、情绪、喜好及需求。智能机器人根据程序与算法，对用户进行精准画像，用户信息不仅会被利用于新闻的二次分发，还会重新作用于新闻生产。个体在机器面前成为透明的人，个人隐私信息也容易被泄露或者非法使用。在个人隐私数据的保护上，《中华人民共和国民法典》（以下简称《民法典》）第1033条规定，“除法律另有规定或者权利人明确同意外，任何组织或者个人不得实施下列行为……”，此处确立的“同意”规则应界定为财产规则，强调隐私法益的移转以隐私权数据主体的自愿让与为前提；“除法律另有规定”则确立了部分隐私数据利用的责任规则，比如基于国家安全、重大公共利益等的需要，对个人（隐私）信息的收集、使用无需信息主体的授权同意⑥。当信息的收集处理涉及国家安全或重大公共利益时，如果仍坚持自愿交易的财产规则将会导致无效率，故立法选择了责任规则。

2.新闻传播侵犯肖像权

人工智能可以借助光学技术、人脸识别技术等新型技术，收集他人肖像，并传播、模仿他人的肖像[16]。例如，有人利用AI换脸技术制造“假新闻”，把国外电视节目嘉宾的脸换成国内公众人物的，标题则为国内某某在国外接受采访[17]；在娱乐新闻播报中，利用PS技术或AI换脸技术恶搞，将A女星的脸替换成B女星的脸；在未征得同意的情况下，以某位女主播为原型，打造“AI合成主播”，等等。此类行为或是丑化、污损了他人的肖像，或是仿造他人肖像，均对肖像权的保护提出了新的挑战。我国《民法典》第1019条同样确立了以肖像权人同意为主的自然人肖像保护的财产规则，以及“法律另有规定”的责任规则。

3.新闻传播侵犯名誉权

名誉是对民事主体的品德、声望、才能、信用等的社会评价。人工智能时代，对于互联网信息平台积淀的数据信息，智能机器人在利用算法进行分析与处理时，无法准确识别信息的真实性与可靠性，若智能新闻传播的内容失实，而记者又未尽到合理审查义务，则该新闻可能降低公众对被报道对象的社会评价，侵犯被报道对象的名誉权。例如，利用AI技术将女星头像植入色情视频进行娱乐播报，不仅侵犯肖像权，显然也涉嫌侵犯名誉权。由于名誉权对权利人社会评价的重要影响，一般不存在经协商同意他人侵犯民事主体名誉的可能性，故对于名誉权的保护，立法采取了更为高效的责任规则救济模式。例如，《民法典》第1025条规定了行为人为公共利益实施新闻报道、舆论监督等行为时，民事主体对影响其名誉的报道或监督行为的适度容忍义务；针对文艺作品以及媒体报道可能引发的名誉侵权，第1027、1028条则确立了法律保护的责任规则。

4.新闻传播侵犯个人信息

2021年8月20日通过的《中华人民共和国个人信息保護法》（以下简称《个人信息保护法》）虽然规定处理个人信息应在事先充分通知的前提下取得个人同意，不得以个人不同意为由拒绝提供产品或者服务，但在大数据时代，智能服务的享受，不可避免地要以部分信息的让渡为前提，自然人仍有可能被迫同意他人处理自己的个人信息。在个人信息的法律保护上，我国《个人信息保护法》、《民法典》第1035条、《中华人民共和国网络安全法》（以下简称《网络安全法》）第22条、《电信和互联网用户个人信息保护规定》第9条以及作为推荐性国家标准的《信息安全技术个人信息安全规范》第5.4条等都确立了以“告知—同意”为核心的个人信息处理规则。在卡-梅框架理论下，同意规则属于权利人可要求停止侵权以及自主定价交易的财产规则。可见，财产规则已经成为了占据主流的规范表达。同时，在法定情形下⑦及信息收集方未遵循“告知—同意”规则的情况下，法律还确立了以法益的强制转移和客观补偿为构成要素的责任规则，以平衡个人数据收集方与被收集方之间的利益。

（二）对知识产权保护的挑战及其法律规制

1.新闻传播侵犯著作权

机器人写作新闻，近几年在新闻业界受到热捧。在互联网环境中，机器人通过深度学习，对各类名著、文艺作品、媒体评论等海量信息源进行数字化整合，生成“混合式”的文字内容[18]。在这个过程中，如果机器人利用获取他人享有著作权的作品进行再创作，就有可能构成非法复制、演绎他人的作品，从而侵犯他人的著作权。在著作权的保护上，我国著作权法确立了以法益自由转移、价格自愿协商为核心的财产规则；同时，为了平衡著作权人的权利与社会公共利益，法律确立了以“客观补偿”为基础的法定许可使用的责任规则。我国著作权法第三次修正案，在回应新类型作品保护、传播技术给作品利用方式带来的变化以及权利归属、权利限制等方面都有新的调整与完善，但对于智能机器人创作的作品是否属于著作权法保护的客体，当智能作品被擅自利用时能否请求救济以及由谁行使权利等问题却仍未予以规范，致使实践争议无法消弭，不无遗憾。

2.新闻传播侵犯商业秘密

商业秘密包含重大的商业价值，企业通常会采取合理的保密措施。因此，以正常方式进行的网络数据爬取行为，一般不会侵犯商业秘密。然而，在巨大的数据价值驱动下，“爬虫”变异为“害虫”，引发对用户隐秘信息的窃取、泄露、滥用等问题。例如，晟品公司采取“tt-spider”文件破解北京字节跳动公司的防抓措施，在抓取过程中伪造device-id绕过服务器的身份校验，抓取北京字节跳动公司服务器中存储的视频数据，侵犯了该公司的商业秘密⑧。对于商业秘密，国家出台了专门的规范进行保护。原国家工商行政管理局发布的《关于禁止侵犯商业秘密行为的若干规定》以及国家市场监督管理总局于2020年9月发布的《商业秘密保护规定（征求意见稿）》均对商业秘密进行严格保护，且通过行政责任与民事责任的交叉运用，以确保商业秘密价值在现有法秩序框架内得到最大限度的保护。但是，对于罚款等行政处罚措施，由于被侵权人并未从中直接获得财产收益，因此该种规制方式与财产规则和责任规则不尽相同，实际属于一种“管制规则”⑨。可见，在侵犯商业秘密的法律救济方式上，法律确立的是财产规则、责任规则与管制规则相混合的保护模式。

三、人工智能新闻传播侵权法律救济规则的检视与完善

（一）应用受法律保护的数据侵权时的救济规则

1.侵犯受人格权法益保护的数据的救济规则

我国《民法典》第990条规定，“人格权是民事主体享有的生命权、身体权、健康权、姓名权、名称权、肖像权、名誉权、荣誉权、隐私权等权利。除前款规定的人格权外，自然人享有基于人身自由、人格尊严产生的其他人格权益。”前文已述，人工智能新闻传播在应用互联网海量的数据信息过程中，可能会侵犯他人的隐私权、肖像权、名誉权等人格权以及受人格权益保护的个人信息。通过前文的分析可知，现行立法为承载着人格权的数据提供了财产规则与责任规则的混合保护，即数据主体在相关权利被侵犯后，可要求停止侵权（财产规则）和损害赔偿（责任规则）。

在个人信息的人格权益保护方面，如前文所述，现行法律规范确立的同样是财产规则与责任规则的混合保护。在《民法典》出台之前，虽然法律对个人信息保护作了规定，但在司法实践中，个人信息保护的诉求大多以隐私权、名誉权或者一般人格权受到侵犯为由提起，法院也是适用这些权益保护的规则进行裁判[19]。《民法典》出台之后，最高人民法院增加了“个人信息保护纠纷”案由，加之《个人信息保护法》的正式通过，个人信息的法律保护得到独立与强化。《个人信息保护法》规定，个人信息是以电子或其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信息，不包括匿名化处理后的信息。可见，匿名化处理的个人信息不属于法律所保护的个人信息范畴，但该类信息的集合（大数据集）是否应受法律保护？下文将在探讨应用不受法律保护的数据的规则中作出论述。

综上，对于承载着人格权法益的数据，现行立法提供的是财产规则与责任规则的混合保护。在这种保护模式下，他人要利用此类数据，一般都要对数据进行去身份化（匿名）处理或者取得权利人的同意。新闻报道多与社会公共利益或与社会公共事件相关，在满足维护社会公共利益、公众关切与知情权、公职人员和公众人物隐私权克减、公众知晓、公共场合、公开记录、权利人同意等条件时，新闻传播对相关私人信息的使用属于合理范围，不构成侵权。对此，《民法典》第999条、第1020条第（2）项、第1025条明确作出了规定。可见，在满足合理使用的条件下，民事主体不得以财产规则禁止新闻传播使用其个人信息或肖像。同时，为平衡保护权利人的利益，《民法典》第999条后半句规定“使用不合理侵害民事主体人格权的，应当依法承担民事责任”，第1025条规定了实施新闻报道、舆论监督等行为应承担民事责任的三种名誉侵权情形。根据这些规定，当新闻报道侵犯了他人的人格权时，人格权主体仍可以要求停止侵权和损害赔偿。可见，人工智能新闻传播应用与人格权益相关的数据，只有违反了合理使用規定时，法律才提供财产规则与责任规则的混合保护。

诚然，在大数据时代，立法者在法律救济规则的选择上，除了要考虑交易成本与效率，还要平衡数据主体与数据利用者之间的利益，在尊重数据主体信息自决的同时，能够有效促进数据的流通与使用，充分发挥数据的价值功能。对于个人数据信息，人工智能新闻传播在符合合理使用的情形下，不须征得海量数据主体的同意，即可自由使用数据，极大地节约了成本，并提高了信息利用效率。在不符合合理使用的场合，传播主体和媒介也可通过与数据主体协商的方式，获得对信息的利用。此外，责任规则的确立，在保护数据主体合法权益的同时，也便利了人工智能对数据信息的利用，有利于促进新闻传播事业的发展，同时也与卡-梅框架规则选择的原理相符。

2.侵害受知识产权法益保护的数据的救济规则

我国《著作权法》对著作权法益的归属作了明确规定。对于特定法益的保护，法律在选择规则类型时，往往会考虑三个方面的因素，即交易成本、分配偏好和对于正义的考量[20]。从交易成本考量，我国《著作权法》授予著作权集体管理组织根据授权行使著作权或者与著作权有关的权利，从而提高了不同作品的利用效率，节约了交易成本。在分配偏好方面，立法者对规则类型的选择，不仅会考量效率与成本的高低，也会受现实环境下政策偏好的影响。就著作权而言，为鼓励作品的创作与传播，立法者在政策考量时，固然应当以财产规则为主，以保护著作权人的合法权益，调动作品创作的积极性。同时，为了平衡作者的权利与社会公共利益，也应当允许作品的合理使用以及法定许可使用。合理使用制度是对著作权人权利的限制，作者不得以财产规则拒绝他人利用其作品；而法定许可使用则为典型的责任规则，在法定情形下，适用责任规则可以极大节约交易成本。同时，由于智能机器人在写作新闻时，选择的数据多是与新闻事实、传播内容相关的信息资料，一般较少会直接使用他人的作品。因此，采取上述混合保护模式，不会出现需要知识产权人大规模授权的现象，不会大幅提高数据的交易成本，也不会发生侵权后数据被大量禁止使用的情况，同样也符合卡-梅框架的规则选择原理。然而，对于机器人创作作品的归属，新修订的《著作权法》仍未予以规定。在法益归属未明确的情况下，卡-梅框架无从适用，相应的法律救济途径也会丧失。因此，建议未来法律或司法解释能够明确智能作品的著作权归属，从而为相关法益的保护提供恰当的救济规则。

根据新闻传播业的职责与使命，人工智能新闻传播并没有利用商业秘密的需求。对于与商业秘密有关的数据，媒介或平台在利用人工智能抓取与挖掘数据后，应谨慎审查所收集的数据是否涉及商业秘密，并由人工加以识别和剔除。若人工未尽谨慎注意义务，导致发生泄密事件，财产规则作为事前救济规则，显然无适用余地，此时只能发挥管制规则的作用进行行政处罚甚至刑事处罚，或者运用责任规则对受害人进行损害赔偿。因此，在人工智能新闻传播领域，现行法律建立的管制规则，能在事前预防侵犯商业秘密行为的发生，并在侵权行为发生后进行处罚；而财产规则和责任规则则能够在侵权行为发生后由受害人要求停止侵权和损害赔偿。这种混合规则的运用，能够妥善地保护商业秘密，降低人工智能新闻传播侵犯商业秘密的风险。

（二）应用不受法律保护的数据的规则探讨

目前不受法律保护的数据主要有两类：一类是不直接承载人格权、知识产权等法益的零散数据，比如网络浏览痕迹、网上购物记录等；另一类是由企业、其他经营者等数据商主体收集或者控制的已经进行去身份化（匿名化）或模糊化处理的大数据集。

1.应用不承载特定法益的零散数据的规则

从我国现行民事法律关于财产的概念和财产权保护制度来看，数据不论作为物权还是知识产权的客体都存在障碍[9]。我国《民法典》第127条的规定，虽然为其他法律制定数据和网络虚拟财产的保护规则留下了空间，但就目前而言，数据并未财产化，仍是通过人格权、知识产权或者反不正当竞争法等进行保护。对于不承载人格权、知识产权等法益的零散数据，尚无法从现行法律中寻求救济。那么，这是否属于现行立法的一项漏洞？菲利普·黑克认为，法律漏洞认定的统一价值标准是“利益的值得保护性”[21]。据此，此类零散数据对于数据主体是否存在利益，是否值得保护？笔者认为，用户浏览网页、在网上购物的目的，并不在于获得各类痕迹或者记录等数据，该类数据对于用户而言，实际并无任何价值，不存在任何经济利益，因而缺乏为其提供法律保护的基础，无法获得财产权保护。

假设对该类数据赋权并适用财产规则进行保护，就意味着大数据企业或其他经营者等数据商主体要利用这些数据，必须征得海量数据主体的同意，这对于数据商主体而言，几乎是不可能完成的任务。大数据时代最重要的特点，就是要大规模地利用数据。若数据交易无法进行，大数据的功能必然受阻，数据潜在的经济价值也无法实现。假设适用责任规则进行保护，就意味着数据商主体要支付相应的对价才能利用数据，而该类数据对于用户而言并无任何价值。毫无价值的数据却要数据商主体支付高额的成本，显然不符合卡-梅框架的规则选择原理[22]。因此，为充分实现数据功能，释放数据红利，对该类数据不应赋予财产权，人工智能新闻传播可以自由地利用这类数据⑩。当然，如果在利用这些数据后，经过算法的运用而侵犯了个人的隐私或者财产安全，被侵权人仍可以以人格权或者其他权益被侵害为由寻求法律救济。

2.应用去身份化或模糊化处理的大数据集的规则

洛克的财产权劳动理论认为，劳动使得一切东西具有不同的价值，劳动是财产权获得的正当性基础[23]。数据商主体要记录、采集、存储与处理海量零散数据汇聚成大数据集，需要投入大量的技术、平台、人力与管理成本，付出大量的劳动，故因劳动而获得的数据具有获得财产权保护的正当性基础。同时，在当前数据产业和数字经济飞速发展的过程中，各类经过处理的大数据集具有巨大的经济和社会价值，也符合“利益的值得保护性”要求。因此，此类大数据集亟须法律予以专门保护。

在保护模式上，应赋予去身份化的大数据集何种性质的权利、如何确权，具体的权利内容和权利转移制度应如何构建，迄今尚无明确的法律规定，需要尽快予以完善。囿于篇幅及主题限制，本文不予探讨。在保护规则的选择上，如果单纯提供财产规则的保护，则大的数据商主体极有可能垄断数据的收集与使用，大大加剧数据交易的成本，不利于数据的共享与流通。如果单纯提供责任规则的保护，则意味着该类大数据集的整理者不能自主定价交易，也不能阻止他人使用，只能要求损害赔偿。如此，一些小的数据商主体收集与整理大数据的积极性会大大降低，而大的数据商主体又会采取更为严格的保密措施，拒绝共享数据。由此可见，基于去身份化大数据集的产生方式与应用价值，对去身份化的大数据集宜采用财产规则与责任规则混合保护的模式。在这样的法律环境下，数据商主体不但可以对其所收集、整理的大数据集进行交易，还可以在遭遇侵权后，要求禁止使用和损害赔偿。

结语

人工智能技术的应用为新闻传播业的发展插上了翅膀。人工智能发挥其最大价值的关键在于“数据”[24]。尽管人工智能新闻传播在应用数据的过程中，难免会有侵犯相关法益的风险，但我们不能因噎废食，而应当在正视数据应用价值的同时，去思考如何为数据建立起恰当的保护规则。以卡-梅框架为分析工具，在人工智能新闻传播可能发生的数据应用侵权风险中，《民法典》以及相关法律法规均对承载了人格权、知识产权等法益的数据提供了财产规则与责任规则的混合保护；对于不承载任何法益的零散数据，由于其对数据产生者没有实际价值，立法也缺乏提供救济的正当性基础.基于数据共享与保护商业利益的考量，未来的立法对企业、其他经营者等数据商主体所收集、整理的去身份化的大數据集，应当提供财产规则与责任规则的混合保护。如此，才能平衡保护数据产生者、数据开发者以及合法利用者的利益，最大限度地发挥大数据的价值功能，促进新闻传播事业与大数据产业的健康发展。

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Choice of Legal Remedy Rules for Infringement of Artificial Intelligence News Dissemination

—Taking "the C&M Framework" as an Analytical Perspective

Feng Zhuolan（Faculty of Law， Macau University of Science and Technology， Macau 999078， China）

Abstract： Data is the most basic and core element of artificial intelligence. The infringement of artificial intelligence news dissemination is related to the application of data， so its legal remedy rules are also the data protection rules. Ac？ cording to the C&M Framework theory， the current legislation provides mixed protection of property rules and liability rules for data carrying legal interests such as personality rights and intellectual property rights. Among them， the pro？ tection of trade secrets also adopts the function of control rules， which provides a more comprehensive and reasonable infringement remedy for related legal interests. For scattered data such as web browsing records that do not bear any le？ gal benefits， the law should maintain the status of no data rights. For the de-identified big data sets collected and sorted by data provider， future legislation should provide mixed protection of property rules and liability rules to bal？ ance the interests of big data users and data provider.

Keywords： artificial intelligence； journalism and communication； data protection； C&M Framework

①参见国务院《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）第一部分。

②新闻传播侵权既包括了传播内容的侵权，也包括了传播主体以及传播工具的侵权。传统的“新闻侵权”（从传播内容进行的定义）或者“媒介侵权”（从传播工具进行的定义）的概念无法完整囊括新闻传播侵权的内涵与外延，故笔者赞同以“传播侵权”来代替单独的“新闻侵权”或者“媒介侵权”。但“传播侵权”属于“新闻传播侵权”的上位概念，本文的研究对象是人工智能新闻传播所引发的侵权，故仍用“新闻传播侵权”来限缩研究范围。有关“新闻侵权”“媒体（介）侵权”“传播侵权”的概念界分，参见罗斌：《传播侵权研究》，国家图书馆出版社，2018年版，第10-21页。

③不可让与规则也被翻译为“不可让渡规则”“不可转让规则”“禁易规则”等。

④参见《中华人民共和国数据安全法》第3条第1款。

⑤参见《民法典》第1032条第2款。

⑥参见GB/T35273-2020《信息安全技术个人信息安全规范》5.6。

⑦如《个人信息安全规范》第5.6条、《民法典》第1036条规定，为维护公共利益和自然人合法权益，或是收集、处理已经公开的个人数据，无须征得个人同意。

⑧参见北京市海淀区人民法院（2017）京0108刑初2384号刑事判决书。

⑨管制规则的要点在于，法律明确指定法益的归属，并且允许法益的私人转让，但是严格限定了法益转让的法定条件，而制定和审核相应法定要求的并非当事双方，而是代表国家的第三方权威。有关管制规则与财产规则、责任规则以及不可让与规则的区别，参见凌斌：《法律救济的规则选择：财产规则、责任规则与卡梅框架的法律经济学重构》，载《中国法学》，2012年第6期，第6页。

⑩虽然在大数据、云计算和人工智能技术迅速发展的今天，消费者的瀏览和购买记录可以被智能传感器收集并回传到云服务器，网站后台运用算法进行处理分析后，可能出现“大数据杀熟”的情形，参见吴梓源，游钟豪：《AI侵权的理论逻辑与解决路径——基于对技术中立的廓清》，载《福建师范大学学报（哲学社会科学版）》，2018第5期，第66-75页，但人工智能新闻传播应用该类数据，主要是向用户进行个性化的信息推送，不会产生此类不良后果。