作品数据化使用的赋权规制

杨绪东

(中南财经政法大学 知识产权研究中心，湖北 武汉 430073)

智能化是现代算法技术所追求的极致目标。智能化的算法技术通过模仿人类的认知、推理能力，实现自我深度学习，自动从海量文本数据中挖掘、分析出人类自然语言的语法逻辑、字符概念表征和深度语义，以推进人类与机器的有效沟通和自由交互。值得关注的是，对于人类和算法而言，虽然使用文本数据都是其必然的学习过程，但是在传统的著作权法上，算法使用作品与人类使用作品无论在目的上还是在形式上都存在着天然的差异。具言之，人类使用作品的形式是表层化的、欣赏式的，其目的在于认识世界、改造世界，以“真、善、美”为伦理追求；而算法使用作品的形式则是深层化的、数据式的，其目的在于机械性地统计人类的自然语言习惯，以计算的形式化万物于算法之内。[1]鉴于此，近年来不管是各国政策还是学者研究，都在极尽全力地关注智能算法使用文本数据是否可以构成著作权法上的合理使用(1)参见张金平：《人工智能作品合理使用困境及其解决》，载《环球法律评论》2019年第3期;徐小奔、杨依楠：《论人工智能深度学习中著作权的合理使用》，载《交大法学》2019年第3期;梅术文、宋歌：《论人工智能编创应适用版权合理使用制度》，载《中国编辑》2019年第4期;Peter K.Yu,Artificial Intelligence,the Law-Machine Interface,and Fair Use Automation,72 ALA.L.REV.187 (2020).、智能算法创造出的文本数据是否可以构成著作权法上的作品等问题(2)参见吴汉东：《人工智能时代的制度安排与法律规》，载《法律科学》2017年第5期;易继明：《人工智能创作物是作品吗?》，载《法律科学》2017年第5期;王迁：《论人工智能生成的内容在著作权法中的定性》，载《法律科学》2017年第5期;Zack Naqvi,Artificial Intelligence,Copyright,and Copyright Infringement,24 MARQ.INTELL.PROP.L.REV.15 (2020).，以期扫除干扰智能算法使用文本数据的海量许可以及智能算法生成物的产权激励等问题。

然而，按照中共中央、国务院印发的《知识产权强国战略》(2021—2035)的最新要求——“研究构建数据知识产权保护规则”，“加强知识产权数据标准制定和数据资源供给，建立市场化、社会化的信息加工和服务机制”，上述对人工智能版权问题的局部性研究在人工智能产业化方面忽视了一个重要的基本问题：因智能算法使用作品的数据化革新可能将产生一个新的数据交易市场或者一种新的著作权类型——作品的数据权。对此若不给予应有的版权关注，不仅将增加作品创作者的私力救济负担，阻碍作品创作者分享科技进步带来的新型权益，而且因作品创作者私力救济方法的广泛使用，还将增加智能算法使用者的作品接触成本，不利于智能算法的技术推广。因此，笔者拟以作品数据化使用的赋权规制为题，对智能算法时代作品使用的数据化革新进行系统性研究，并以利益平衡为依归对新兴的作品数据化市场问题提出合理的法律规制意见。

一、数据化：智能算法时代作品使用形式的新变化

因智能算法的开发与推广，作品数据化使用成为一种新的作品使用类型，意指将作品转变为可以被智能算法直接使用的各种代码形式或数据形式，亦即为满足智能算法运行需要而对作品进行的数字化转化与模型化生成的过程。智能算法对作品数据化使用的普及，不仅引发了合法使用与侵权使用的双重争议，而且还显露出现有版权规制路径的疏漏。

1.从现实到理论：智能算法时代作品数据化使用的普遍化

就现实而言，在印刷版权、网络版权时代，不管作品的使用形式发生何种程度的改变，其使用的主体基本上是不变的，都可归结为人类读者的直接使用。然而，随着人工智能技术的发展，借助深度学习技术，智能算法本身自主提取与分析海量的版权数据成为十分普遍的存在。例如，著名的微软写作机器人“小冰”为学习诗歌写作技能就提取、分析了1920年以来519位诗人作品的语法逻辑及文字特征以进行相关的模仿创作，[2]而斯坦福大学教授李飞飞为训练智能算法的图像识别能力，更是通过对谷歌街景中200个美国城市的超过5 000万张图片进行自我学习以获取相关的内容特征。[3]如此广泛的新型化作品使用致使传统的作品使用不仅在主体上发生了改变——由人类读者转变成为具有深度学习功能的算法，而且在形式上也发生了改变——由可视的版权文本转变成为不可视的数据特征。事实上，如此广泛的新型化作品使用不仅引发了版权作品的使用形式变革，而且引发了智能算法开发者与版权持有人对作品数据化使用的利益纷争。例如，谷歌为喂养自己的智能算法私自数据化使用了10 000余本网络小说，此举遭到了美国作家协会的强烈指控，称其为对版权法的“无耻侵犯”。[4]

此外，理论研究表明，版权的产生与发展是一个科技创新与制度创新的过程，也是科技、经济、法律协调发展的过程。[5]从历史的脉络来看，现代版权的演化可以随着传播技术的发展归结为以下三个阶段：(1)印刷版权时代，以“活字印刷”为其技术基础，保护领域拘泥于纸质化的书籍、地图；[6](2)电子版权时代，以“摄影机、照相机、静电复印、广播”为其技术基础，保护领域扩展到电讯化的电影、照片、录音录像等诸多领域；[7](3)网络版权时代，以“光纤、计算机”为其技术基础，保护领域虽没有扩展但由于“虚拟空间”的质换使得原有保护客体的版权内容得以极大地扩展。[8]鉴于此，我们可以推知：版权的客体或内涵并非是一成不变的，其随着传播技术的发展、新兴市场的孕育而逐渐得以扩展。以此观之，以智能算法为主体的作品数据化使用，与印刷版权、电子版权、网络版权都有着十分显著的差异，也在产生一种新型的作品数据化交易，可能孕育出一种新型的版权——作品的数据权。而且，事实上，将智能算法对作品的数据化使用赋予一种新的控制权，也符合现代“信息产权”理论的要求，因为在智能算法社会，数据化的作品信息将成为又一种重要的新型财产。[9]

2.从合法到侵权：智能算法时代作品数据化使用的双重论

从版权史来看，版权事实上是一种市场化的权利，其产生是一种权利市场化的过程。[10]这主要是由于，与“物质”财产相比，版权的财产性在于客体的市场化使用。换言之，若未产生广泛的市场使用基础，即使赋予一种版权，也无法真正建立一种知识创造的良性循环。反之，即使未赋予一种版权，只要产生了一种广泛的使用基础，那么就有可能自然孕育出一种新的知识创造循环。以此观之，智能算法时代作品数据化使用的普遍化，确已具备了权利市场化的基础。然而，必须指出的是，截至目前，在作品数据化使用的确权方面依然存在以下两种截然对立的争议，从而给作品的数据化交易蒙上了法律争议的阴影。

一种观点认为，智能算法对作品的数据化使用是一种合理使用。理由在于：(1)在理论上，智能算法对作品的数据化使用在内容上和目的上符合转换性合理使用的要求。具言之，智能算法对作品的数据化使用并不是照搬原作品的内容，与原作品产生直接的市场竞争关系，而是将原作品作为生产资料，以创造出新的有价值的信息，符合合理使用制度所要求的丰富社会文化的公益价值。[11](2)在实践上，将智能算法对作品的数据化使用纳入合理使用以扫除其侵权危机是西方知识产权强国正在推行的主流政策。例如，英国为激励其本国的人工智能数据挖掘产业的发展，迎合新兴商业模式的需求，早在2014年即在其版权法中明确规定了“文本与数据挖掘型合理使用”；[12]而日本在2018年也通过修改其版权法，增加了“灵活的权利限制条款”，原则上为人工智能的作品数据化使用扫清了侵权风险。[13]

另一方则认为，智能算法对作品的数据化使用是一种侵权使用。其理由在于：(1)智能算法对作品的数据化使用，不仅不属于我国《著作权法》所规定的法定合理使用情形，而且其在大多数情形下具有商业性目的，也不符合转换性合理使用的要件，本质上应被归属于对独创性作品的实质性使用，可能对原作品市场造成较大的冲击；[14](2)从趋势上来讲，智能算法对作品的数据化使用的普遍化，不仅将威胁人类在作品消费市场上的主导地位，而且甚至会因为智能算法对作品数据的精准化分析而减少人类对作品的检索或阅读需求，使原有的作品交易市场也受到威胁，从而打破版权法所追求的利益平衡关系。[15]

3.从法律到私约：智能算法时代作品数据化使用的规制路径

理论上说，“法律既为社会力，则社会变迁，法现象不能不与之巨变”。[16]然而，法律一般具有保守的品格，其构建需要漫长的经验过程。因此，虽然智能算法数据化使用作品给传统的作品交易市场带来了巨大的变革，但是，由于尚未探索出一种成熟的、合理的规制方案，即使面临着截然对立的市场化争议，我国也未立即作出正式的立法应对，因此形成了事实上的“法律缺漏”僵局。除此之外，尽管也有一些可资借鉴的规制方案，如英国、日本等西方知识产权强国基于激励新兴的智能算法产业化发展的政策考量，前瞻性地采用“合理使用”制度来规范智能算法使用作品的数据化交易市场。但是，有学者对此诟病，“合理使用制度要么威胁着智能算法的深度学习进程，要么剥夺了人类创造者的合法权益”，[17]不仅不能促使权利人与使用人之间达成有效的数据交易，而且还可能激化两者之间的利益纷争，形成了事实上的“法律失灵”困局。[18]鉴于此，无论是因立法滞后导致的“法律缺漏”还是因利益错位导致的“法律失灵”，都使得当前对智能算法数据化使用作品的市场交易法律规制处于虚无状态。

法律规制的虚无，不仅使得严重依赖作品数据的智能算法始终面临侵权状态不明的潜在风险，而且使得无法分配到作品数据化使用收益的权利人始终处于一种敌对的技术防护状态，不利于作品数据交易的产生。因此，为消除作品数据交易的利益纷争，民间正在自然演化出一种对智能算法数据化使用作品的市场交易进行规制的新路径。简言之，这种路径的主要策略事实上是以契约为基础的。例如，百度、阿里、腾讯等互联网巨头均通过服务协议来免费获取用户上传或提供的作品内容，并广泛地指明可将其用于当前或以后的产品开发或技术研究(3)详情见百度、阿里、腾讯等互联网公司的用户服务协议。。虽然这种以契约为基础的规制策略可以有效地规避智能算法开发者的作品侵权风险，但是，有学者却理性地指出，“为促进文化发展和传播而赋予作者的著作权具有私权与公益的双重属性，而智能算法研发公司通过契约的方式直接免费获取用户的作品，使著作权制度将演变成以剥夺著作权人的利益转而服务大型私人公司经济利益的工具”。[19]鉴于此，就智能算法数据化使用作品的市场交易而言，不管是法律还是私约，目前都不能对其进行有效地规制，仍需转向更深层次的研究。

二、产权化：智能算法时代作品数据化交易的核心困境

从宏观上来讲，虽然由于算法的智能化发展要求，作品的数据化使用是不可违逆的市场趋势，蕴涵着巨大的商业利益(4)由于智能算法在作品数据处理上的便利，使得国家、企业或个人能够迅速地搜集、存储、传送有关作品的各种数据，以不同的方式加以组合呈现，可以创造出新的作品，也可以预测相关作品的市场前景，成为一种新型的资源或商品。。但是，就目前而言，由于算法的智能化发展为时尚短，无论是立法还是私约都还未在作品数据化使用利益分配方面探索出一种合理化的确权方案，一时无法为作品基础市场带来科技进步的红利，引发了巨大的社会争议。概括来讲，有关作品数据化使用利益分配的确权方案，其核心争议主要表现在以下三个方面。

1.从创作者到传播者：作品数据的产权主体争议

科斯定理表明，“如果没有初始的权利界定，就无法交换和重组它们的市场交易”，[20]因此，要促进作品使用数据化交易的有序发展，首要前提是对“作品数据”进行明确的权利主体界定。关于“作品数据”的权利主体，学界存在两种不同的初始界定。

一种观点认为，作品数据应原始归属于作品的创作者。[21]其理由之一在于，创作者是作品数据的生产者，根据劳动财产权理论，其理应归属于创作者所有。具言之，凡是作品数据，都无可置疑地凝结着创作者的个人“劳动”，而根据洛克劳动财产权利理论，“劳动”既是一种将无主物或公有物转变为私人财产的过程，也是一个民主社会分配财富价值的基础准则。因此，即使其他市场主体在作品数据的收集、整理中付出了较多的社会劳动，也不能从根本上否认创作者的劳动价值和原始地位。其理由之二在于，将作品数据归属于创作者所有，可以有效地避免作品数据交易中所存在的信息不对称及负外部性问题。具言之，在外部性上，若直接绕过作品数据的创造者，而将作品数据权原始归属于其他主体，尽管可能减少作品数据收集中将面临的授权协商成本，但是却会使作品数据的创造者为获得合理的利益分配所支出的“防御成本”或“诉讼成本”极大地增加。不仅如此，由于缺乏有效的参与，作品数据的创造者也难以获取作品数据化市场的交易信息，自然也会产生作品使用情况的市场监管问题。

另一种观点则认为，作品数据应原始归属于作品的传播者。[22]其理由之一在于，将传播者作为作品数据的原始所有者，在主体选择上更有效率性。具言之，作品数据收集与分析，需要耗费高昂的成本，具体包括作品数据的固定成本及作品数据交易的协商成本等。因此，较之公司化、资本化的作品传播者而言，个体化的自然人创造者在作品数据收集与分析方面显然既缺乏效率也缺乏可能。其理由之二在于，将传播者作为作品数据的原始所有者，在授权交易上更有效率性。具言之，智能算法在数据化使用作品时，是以大数据为架构的，因此，若恪守作品数据的原始归属逻辑，不仅将使作品传播者承担高昂的逐个协商成本，而且将迟滞传播者的作品数据挖掘与分析的效率。

2.从复制权到数据权：作品数据的产权内涵争议

在大数据语境下，较之备受热议的个人信息，作品数据也成为了一种不可忽视的重要资源。这突出表现在，日本富士通所运营的数据交易市场“Data Plaza”，不仅将无独创性的个人信息，如购物记录、定位信息，纳入可交易的数据市场，而且将有独创性的个人作品，如社交网站的发帖，也纳入到可交易的数据市场。[23]虽然作品数据的市场价值已经被人们所普遍接受，但是关于控制作品数据交易的权利内涵却形成了以下两种不同的认知。

一种观点是，作品数据化使用属于复制权规制的范畴。概括来说，智能算法使用作品主要有以下两个步骤：(1)将作品转化为计算机可读的数据格式，这是一种作品数字化的过程，如为发展人工智能，2005年谷歌公司在全世界范围内扫描大量图书并形成一个中央集成数据库；(2)将数字化的作品转化为智能程序所需要的专门化数据，这是一种标识作品结构及特征的过程。对此，张金平博士指出，我国现行《著作权法》所定义的作品复制权是指以印刷、复印、拓印、录音、录像、翻录、数字化等方式将作品制作一份或多份的权利，因此，只要人工智能处理的知识和信息属于作品且在保护期之内，这些知识和信息的数据格式生成或者数据格式的转化，依法也应属于著作权法意义上的“复制”。[24]

另一种观点是，作品数据化使用属于数据权规制的范畴。在民法范畴内，除了借助著作权中的复制权来帮助权利主体控制智能算法对作品的数据化使用外，还可以借助一般财产权规则中的数据财产权来实现此目的(5)我国《民法典》第127条规定，法律对数据、网络虚拟财产的保护有规定的，依照其规定。。具言之，随着越来越多的数据资源直接或间接体现出经济价值，数据权利的保障问题不断成为学术研究所关注的焦点。[25]事实上，早在1999年美国著名学者莱斯格即在其出版的《代码和网络中的其他法律》一书中率先提出了“数据财产化理论”，其认为“应认识到数据的财产属性，通过赋予数据以财产权的方式，来强化数据本身的经济驱动功能，以打破传统法律思维下依据单纯的隐私权来过度保护用户，而限制、阻碍数据收集、流通等活动的僵化格局”。[26]以此观之，在智能算法对作品的数据化使用越来越广泛而作品数据交易乱象丛生的情况下，借助“数据财产权”思维来明确其权利内涵，不失为一种新的可行路径。

3.从集体管理到法定许可：作品数据的交易方式争议

在大数据背景下，“作品数据”的确权逻辑不是在于“禁止”他人对“作品数据”的使用，而是在于“便利”他人对“作品数据”的合法获取。因此，“作品数据”的确权争议，除反映在“作品数据”的权利主体与权利内涵两方面外，还反映在如何有效解决智能算法对“作品数据”的海量需求与“作品数据”使用须逐一授权之间的矛盾。为解决此矛盾，学界目前提供了以下两种不同的方案。(6)也有观点认为可用“征税补偿金制度”来解决机器学习技术发展与作品数据保护之间的矛盾，但是，由于税收的权力性质、费率标准、收税转付等方面存在诸多的不确定性，不适宜利用公权力手段对作品数据市场作出直接的干预，故该方案不在本文的讨论之列。

一种方案指出，创设作品数据使用的法定许可。其合理性之一在于，作品数据使用的法定许可的创设符合知识产权权利弱化与利益分享理论的要求。具言之，知识产权虽然是一种私人享有的排他权，但是其排他性并不如物权等其他财产权一样严苛，即为便于知识产品的使用，平衡各方主体的利益关系，知识产权本身的禁止属性是可以受到限制的。[27]其合理性之二在于，作品数据使用的法定许可的创设兼顾了各方利益。具言之，由于法定许可制度在允许作品数据使用者可以不经过作品数据权利人的许可而直接使用作品数据的同时，还要求作品数据的使用者应向作品数据的权利人支付一定的报酬，因此，较之免费的合理使用及繁琐的逐一许可而言，法定许可制度既可以有效地简化作品数据获取的交易流程，又可以保障作品数据权利人的经济利益，促进了智能算法开发者与作品数据权利人的合作博弈及利益平衡。[28]

另一种方案则指出，应依赖现有的著作权集体管理制度。对此，同济大学华劼教授指出：“法定许可制度虽然可以省略作品数据使用的授权协商过程，提高智能算法的数据使用效率，但是由于法定许可一旦形成，一般不允许权利人随时退出该机制，其并不是保护权利人的最佳方案。应借鉴法国推定集体管理制度，指定著作权集体管理组织就智能算法对作品数据的使用制定付费标准，代权利人向智能算法开发者发放作品数据使用许可，并向权利人转付著作权使用费。同时，集体管理组织应该建立智能算法使用作品数据的公示库，以便于权利人行使监督权及退出权”。[29]

三、公正化：智能算法时代作品数据化交易的确权出路

就立法的整体性事业而言，公平正义不仅为其提供了价值方向，也为其提供了现实的可操作的标准尺度。[30]因此，当人们对智能算法时代作品数据化交易的确权出路产生纷杂的争议难以作出有效的决断时，我们便可以诉诸于法律的公平正义原则，一方面来检验各种主张的正当性与合理性，另一方面来填补由于立法缺失可能造成的诸多不公。[31]因为法律的公平正义原则多体现于“平等性”“合理性”“效率性”三个方面，所以下文笔者将以此为视角，对智能算法时代作品数据化交易的确权方案进行明晰。

1.创作者权：作品数据主体界定中的平等性要求

平等是公平的内在本质，其是指在民事活动中一切当事人的法律地位平等，任何一方不得把自己的意志强加给对方。[32]作为民法的基本原则，我国《民法典》将其内涵作了如下规定：(1)民事主体的财产权利受法律平等保护；(2)国家实行社会主义市场经济，保障一切市场主体的平等法律地位和发展权利(7)我国《民法典》第113条、第206条之规定。。以此为鉴，将作品数据主体界定为创作者而非传播者将具有显著的比较优势。其理由之一在于，将作品的数据权归属于创作者所有，体现了当事人权利义务的均衡对等。没有无权利的义务，也没有无义务的权利，是权利义务对等的本质要求。以此观之，著作权法的历史发展过程，表面上是从传播者本位过渡到创作者本位的过程，实质上是从创造者与传播者的权利义务失衡恢复到权利义务平衡的过程。之所以如此，乃是立法对创作者智力性劳动的肯定，其立法目的是以确保创作者能够获得合理的精神性回报与经济性回报为手段来激励创作者进行更多的作品创作。[33]精神性回报要求使用者应当合理标明创作者的身份，而经济性回报则要求使用者应当为其使用作品的行为支付合理的报酬，否则不仅将危及创作者的生存环境，而且还将危及传播者的生存环境。因此，若将作品数据权单纯地归属于传播者所有，不仅是一种历史的倒退，而且将从根本上威胁著作权法的激励架构，从长远来看对创作者与传播者都将产生巨大的损害。其理由之二在于，将作品的数据权归属于创作者所有，体现了当事人精神财富的合理分享。作品数据市场作为一个新兴的交易市场，无论是创作者还是传播者都作出了无可替代的贡献。首先，对创作者而言，其掌控着作品的发表权与“接触权”，直接可以威胁作品数据市场的生死与流通，若将作品数据原始赋权给传播者，失去作品数据控制权的创作者，必将投入大量的成本用于争夺或维护其权利，额外增加了社会负担。[34]其次，传播者在向公众传播作品数据时，加上了自己的创造性劳动或为此付出了大量投资，从而使原作品以一种新的方式表现出来，因而有理由获得保护。[35]因此，在作品数据市场中创作者与传播者是一个利益共同体，将作品数据权原始赋权给创作者所有，不仅是对两者分工的肯定，而且可以促进两者的合作博弈，减少作品数据市场的流通障碍。

2.数据权：作品数据权利创设中的合理性要求

法的观念本质上是一个“合理性”的观念。合理性是人们评判一项法律制度正义性的最后依据，因此也是社会正义的基本含义之一。关于“合理性”的标准，先驱们给予了四种界定：(1)言辞之理；(2)思维之理；(3)人伦之理；(4)自然之理。概括起来，前两者同归于逻辑范畴，而后两者则同归于规律即历史必然性范畴。[36]以此为鉴，较之尊崇传统的复制权，创设一种新的数据权来帮助创作者分享智能算法数据化使用其作品的商业收益显得更为合理。其理由之一在于，复制权的创设逻辑与适用规律难以有效容纳“智能算法对作品的数据化使用行为”。首先，复制权的逻辑原点是形式再现，只有通过一定的物质形式，作品才能获得固定性并直接或者借助机械装置被感知，使原作与复制件具有明显的对比关系。[37]但是，由于智能算法对作品的数据化使用行为仅涉及“形式固定”而无法被“人”所感知，因此并未与原作产生对比的竞争关系，这就使得“智能算法对作品的数据化使用行为”难以融入复制权的创设逻辑。其次，在网络环境下，复制权的适用范围受到前所未有的质疑，这主要集中在自发复制、临时复制方面，目前仅有欧盟立法将其明确纳入复制权的规制范畴，[38]我国也不例外。然而，自发复制、临时复制却是网络环境下智能算法利用“爬虫”抓取作品数据的主要复制方式。其理由之二在于，数据权的创设不仅能够直接明确其与“复制权”的本质区别，而且也符合著作权演化的历史规律。首先，“智能算法对作品的数据化使用行为”揭示了一种新的作品使用形式，其与传统的“复制”类使用有着本质的区别，这主要表现在其服务的对象是“智能算法”而非“人类受众”，使用的形式是“数据组合”而非“思想表达”。其次，以“用”设权是著作权将具有公共属性的作品授予私人财产权的基本规律，即每当科技进步催生出新的作品利用方式时，著作权法便不得不进行价值考量，以权衡出合理的赋权边界，继而达到激励人们坚守创作之志业，最终实现促进社会文化繁荣的崇高理想。[39]因此，将“智能算法对作品的数据化使用行为”创设为一种新的著作权类型，以合理分配其产业利益，是一种历史的必然。

3.集体管理：作品数据权利许可中的效率性要求

“正义不仅是指一定程度的平等，而且它最一般的含义是效率。所有的法律活动和全部的法律制度都应当以有效地配置资源、最大限度地增加社会财富为目的”。[40]关于“正义的效率之维”，其在法律制度和法律安排中的作用有以下两种：(1)效率原理决定着国家是否运用法的手段干预经济生活；(2)权利的保护方法也往往是根据效率原理确定的。[41]以此为鉴，集体管理制度比之法定许可制度在配置作品数据资源上更具有效率性和可操作性。这主要是由于：(1)集体管理制度是以“意思自治”为基础，本质上是一种基础性的市场调控机制；而法定许可制度则是以“国家强力”为基础，本质上是一种劣于市场调控机制之后才能使用的国家干预手段。具言之，根据“双层次分工结合理论”，国家干预手段和市场调控机制都有其内在的缺陷，我们强调在社会主义市场经济运行中实行计划与市场的结合，实质在于克服上述两种缺陷，达到国家调控过程和市场调控过程的结合。这种结合的本质在于：首先，市场不仅始终具有配置资源的基础作用，而且始终具有实现国家调控过程和市场调控过程分工结合的中介作用；其次，市场的中介作用实质在于为国家调控过程和市场调控过程的分工筛选、加工应由政府决策的重大经济指标和政策，仅在重大经济指标市场调控失灵或无法调控时，国家干预手段才能予以使用。[42](2)集体管理制度在数据权使用费的议定及使用费的转付方面更具有可操作性和效率性。我国《著作权法》(2020)第8条对著作权集体管理组织的职能作出了系统性规定，具体包括：接受著作权人或有关权利人的委托，以自己的名义为著作权人或有关权利人主张权利；根据授权向使用者收取使用费，使用费标准由著作权集体管理组织和使用者代表协商确定；将使用费的收取和转付、管理费的提取和使用、使用费的未分配部分等总体情况定期向社会公布，并建立权利信息查询系统，供权利人和使用者查询。相比之下，我国《著作权法》仅仅笼统地规定著作权法定许可，可以不经著作权人同意但应向其支付使用费，对使用费率及支付方式等均未作出进一步的明确规定。因此，若采纳法定许可制度来解决智能算法的作品数据交易困境，不仅需要承担额外的立法成本，而且还需要解决使用费确定及使用费转付等客观难题。

四、结语

智能算法对作品的数据化使用的普及，给传统的作品交易市场及著作权立法安排带来了巨大的冲击。这主要是由于，一方面智能算法对作品的数据化使用扩展了作品的消费主体，增加了作品的潜在市场价值，但另一方面由此增加的作品价值却再不属于著作权人或相关权利人，而是属于传播他人作品的大型互联网公司。不仅如此，智能算法使大型互联网公司能够在未经授权的情况下从受保护的表达中获取价值，并将其用于商业目的，还威胁了原有的作品交易市场，有可能给创作者的生计带来毁灭性的打击。这就要求立法必须对作品的数据化使用进行合理的确权安排，否则不仅将加剧智能算法进步所造成的社会不公，阻碍技术的发展，而且将倾覆著作权法的经济激励根本，造成私益与公益的冲突。