数字法学中算法法律性质最优解

王志成

浙江大学 光华法学院,浙江 杭州 310058

一、问题提出

在互联网从Web 1.0进化到Web 3.0阶段的历程中,算法发挥了无可替代的作用,使信息技术在功能上实现了从单向内容传递到去中心化交互。与此同时,算法从早期最简单的数学运算算法、排序算法发展到高级的人脸识别算法、情绪模拟算法、自主学习算法等,专业化、精深化程度不断加深。算法也对人们的生活、工作、学习产生了潜移默化的影响。这种影响如此之大,以至于有学者将这样的社会、时代称为算法社会、算法时代。“算法已经全面掌控我们生存的方方面面,我们已经深陷算法的漩涡,却还未意识到,虽然算法带来的灾难可能不如原子弹那样严峻,但两者带来的机遇和挑战却有诸多相似。”[1]91人们无时无刻不处于算法的“计算”当中。有学者借用边沁和福柯的“圆形监狱”来比喻受算法影响的当代社会。在算法面前,我们都是透明人,且时刻处于被搜集信息、被监督和被画像的状态之中[2]1。

因此,现代社会普遍意识到算法的影响力。出于对这种影响力的忌惮,各个国家都在寻求治理算法的“锦囊妙计”,试图有效规制算法。规制算法的逻辑前提是在法律上明确如何认识和评价算法,即算法的法律性质为何,这一逻辑前提并未得到现代社会的普遍重视。2021—2022年中国先后出台了《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等算法新规,这些算法新规初步建立起中国的算法规制体系。但是,这些算法新规并未对算法的法律性质问题做出规定。例如,《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》甚至未对何谓算法进行界定。《互联网信息服务算法推荐管理规定》第二条对算法推荐技术进行了诠释,即“前款所称应用算法推荐技术,是指利用生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息”。该条规定对算法种类进行了部分列举,即生成合成类、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类五大类。这些新规或许是因为权限、目的、技术等方面的考量而如此规定,并未对算法法律性质作出明确界定。

算法属于数字法学的基本范畴,是数字法学面向的对象。在学术研究层面,学者对于“算法”的定义基本达成了共识,即算法存在广义和狭义上的理解。广义的“算法”指的是“对特定问题求解步骤的一种描述”[3]3,被应用的领域不仅仅是数学与计算科学领域,还包括社会科学领域等[4]。狭义的“算法”指的是计算机领域中“执行计算或解决问题的一系列指令”[5]。本文语境中的算法即为狭义的算法。

在既有研究中,学者发力的方向主要是如何规制算法,如算法风险、算法监管、算法歧视、算法权力等,对于算法法律性质则关注较少。学界曾经有过在现有法律体系之内对算法法律性质的短暂探讨。然而,讨论很快便偃旗息鼓。之后,也有学者关注算法法律性质问题,但数量较少。这些学者提出了算法法律性质的诸多方案,对于在法律上界定算法的性质提供了方向与思路,但仍未形成确切的答案,这为继续探讨算法的法律性质留下了空间。

近年来,元宇宙成为技术热点。尽管现在并没有对于元宇宙的精确定义,但可以肯定的是,元宇宙依靠算法打造了一个虚拟世界。鼓励科技行业构建元宇宙,就需要鼓励算法创新,这需要首先在法律上明确算法的法律属性,充分保护研发者的利益。同理,规制元宇宙行业离不开对元宇宙算法的规制。规制算法也需要首先在法律上界定清楚算法的法律属性。元宇宙的兴起与发展,为重新审视算法法律性质提供了新的契机。

为此,本文将重新梳理学界关于算法法律性质的争议,追本溯源,剖析算法法律性质之争的缘由。这是对算法进行法律性质厘定的难点。最后,本文在明确算法法律性质厘定的基本原则之后,以此为指导,尝试在法教义学上厘定算法的法律性质。

二、算法法律性质的既有争议

在以往对算法法律性质的研究中,学者形成了算法属于言论、正当程序、专利、商业秘密等各种结论。这些结论的得出有着各自的理据,本部分仅提炼学者们的观点,抓取其论证思路。

(一)言论

在界定算法之初,有学者引介美国司法实践与相关理论,将算法认定为言论。“在美国,言论自由正在或已经变成商业巨头抵抗算法规制的一张‘万能牌’。他们主张算法计算和呈现的结果相当于一个人想说什么,对算法的干预和规制是对言论自由的侵犯。”[6]美国的搜索王诉谷歌案、兰登诉谷歌案、张健诉百度案,经常被引用以说明美国司法实践对算法言论性质的认定。从诉讼主体和诉讼内容来看,这三个案例都是关于搜索引擎中搜索结果的排序、呈现问题。案情基本上都为原告(搜索王、兰登、张健)不满被告(谷歌、百度)搜索引擎中关于某一搜索结果的排序或屏蔽行为。搜索引擎公司认为,“每个搜索引擎适用的算法均不相同,并且搜索公司也会在所涉及的各项因素衡量之后确定一定权重,据此得出不同网站的相对优先级的展现方式”(1)参见Search King,Inc.v.Google Tech.,Inc.,No.02-1457,2003-WL21464568(W.D.Okla.May 27,2003).。因而,搜索结果的本质是一种主观意见。最终,法院支持了搜索引擎公司的抗辩,将检索结果认定为受宪法保护的言论。一些学者由此得出了算法属于言论的结论。

(二)正当程序

陈景辉[7]在界定算法时,认为算法是正当程序。他在论证了法律有理由介入算法之后,便开始探讨法律介入算法的标准和方式。“正在普遍而广泛地影响我们生活”的算法与“另一种也一直在普遍而广泛地影响我们生活的事物——法律”,必然地“遭遇在一起”。于是,法律对算法的介入成为一种顺理成章的事情。处理好这一前提之后,接下来面对的问题便是法律介入算法的标准和方式。“如果意识到算法权力的重要性,那么算法就不再是言论或者商业秘密,而是一种正当程序。”然而,他仅对“权力”做出界定:“控制和干涉其他人生活的能力”,却并未言明何谓算法权力。有观点认为,算法权力是“算法基于海量数据运算配置社会资源,直接作为行为规范影响人的行为,辅助甚至取代公权力决策,从而发展为一支新兴的技术权力”[8]。如果想要规制算法权力、治理算法操纵、打破算法黑箱,就应当将算法视为正当程序。“算法属于正当程序”这个判断,主要是根据“(算法)权力”的性质得出的。同样地,他也并未对“正当程序”做出解释。他以抽象的讨论在算法权力与正当程序之间建立起关联,一种道德上或者规范上的联系。

这种观点在一定程度上也得到了美国威斯康星州诉Loomis案例(2)参见State of Wisconsin v.Eric L.Loomis,2016 Wis.68,881 N.W.2d.749(2016).的印证。法院使用COMPAS系统计算出了Loomis的刑期。Loomis认为,法院使用该系统计算刑期却未公布该系统计算的说明,这在一定程度上侵犯了他的正当程序权利。随着智慧司法的建设,中国法院也越来越多地使用智能系统进行辅助决策。倘若法院无法对智能系统辅助决策的结果进行充分说明,那么当事人很可能将主张这种智能系统辅助决策侵犯了自己的正当程序权利[9]。

(三)专利

近年来,国内一些学者尝试将算法归结为专利,并予以论证。2019年国家知识产权局对《专利审查指南》进行了修改。新版《专利审查指南》在“实质审查”部分专章规定了涉及计算机程序的发明专利申请审查内容。2020年《中华人民共和国专利法》进行了修改,可是该法也并未具体言及算法专利问题。持有“算法属于专利”观点的学者大多在这一背景下展开论辩。

“人工智能算法既不同于‘智力活动的规则与方法’,也不应受专利审查制度对‘涉及计算机程序的发明’的限制,而是能与专利权的价值内涵相契合的权利客体。”[10]张吉豫认为:“算法专利适格性在理论上迄今尚未形成共识,仍然存在‘层次限制’‘领域限制’等争议。”[11]她简要分析了美国、欧洲和中国的计算机程序专利适格性判断实践做法,以此来判断算法是否具有专利的适格性。在她看来,算法的专利保护对技术和行业所具有的创新意义呼唤算法的专利保护模式。坚持算法专利性质的学者大多从算法专利保护模式具有驱动创新的功能出发来加以论证。

(四)商业秘密

国内不乏学者主张“算法属于商业秘密”。李晓辉[12]主张算法属于商业秘密的理据主要有四点。第一,算法为了确保安全、高效等需要频繁升级和更新,这就给算法公开带来障碍。因而,算法在可专利性上存有争议。第二,以版权的方式保护算法也只是一家之言,并没有达成共识。第三,竞争法采取的是事后保护的模式。按照《中华人民共和国民法典》等财产性规范,算法是否属于财产存疑。第四,对算法的商业秘密保护模式最没有疑义,算法在商业秘密法保护范围之内。还有学者认为,从商业秘密的定义来看,算法具有秘密性、经济性等特征,可以被定性为商业秘密。从知识产权的原理来看,对算法施以商业秘密的保护模式,既符合劳动价值论,也可以促进资本投资,促进社会功利。出于这两点考虑,算法采取商业秘密的定性具有正当性[4]。

在论及这种保护模式时,学者也会提及美国发生的司法案例来加以佐证。在美国威斯康星州诉Loomis案的听证会上,法院直言不讳地承认Loomis的刑期是根据COMPAS系统计算得出。面对刑期合法合理性的质疑,研发公司认为系统的评估过程属于商业秘密,不便对外透露。这一主张在诉讼中也得到了法院的支持。

(五)不同法律性质之间的关系

在论及算法法律性质时,大多数学者选取的是单一模式,即诸种法律性质之间是非此即彼的关系。正是由于这种单一思维的作用,大多数学者各自在界定法律性质时往往会对算法其他属性模式予以批驳,抑扬结合,进而提出自己的方案。然而,也有学者认为算法的法律性质应当是多模式的。例如,由于算法种类不一,所以国家应该在尊重算法客观属性的基础上采取不同保护方式[13]。由于“白箱”算法和“灰箱”算法的研发耗费了大量智力劳动,法律可以暂且将其定性为专利。而“黑箱”算法、“感知”算法和“奇异”算法具有的较弱的可预测性、可控性和可解释性,不适合在法律上定性。另有学者在区分了算法的不同种类之后,设计了专利和综合专利、著作权和商业秘密的多样化定性模式[14]。

三、算法法律性质争议的缘由

(一)算法本体与载体的易混

算法是计算或解决问题的一系列指令,本质上是“特定问题求解步骤的一种描述”,是“指令的有限序列”[3]3。算法的本体应当是一种计算或解决问题的思路或方法。因而,算法也叫“能行方法”或“能行过程”[15]8。算法的本体通过代码这种载体呈现出来,变得外在、有形。算法的本体与载体并非同一事物。算法的本体表现为代码这种载体,但代码承载的不一定都是算法。因为算法要求有限、确定、有效等[16]1,并非所有的代码排列都可以表达一种算法。根据不同需求,代码可以表达一种算法,也可以代表一条规则、一条指令、一种集合等,甚至也可以没有任何意义。

正是由于算法本体与载体的易混性,算法法律性质的厘定很容易会陷入混乱,无法分清研究对象。算法与代码的这种混同常发生在两种情形之中:第一,如果对算法界定不清、认识不足,仅仅认为算法就是一种代码指令,那么算法与代码便很容易混为一物;第二,尽管已经有了对于算法定义的清晰认识,可是因为过于聚焦算法法律属性这一精细问题,会不自觉地将算法与一系列代码混同。这两种情形在学者的研究中都曾出现过,这种混同的发生从根源上还是由于不细加区分算法与代码,对于算法的认识不够充分。

(二)算法与程序的不分

2019年修订的《专利审查指南》,增加了“关于涉及计算机程序的发明专利申请审查的若干规定”。因而,学者在论述算法的法律属性时,总是下意识地将算法与程序联系在一起(甚至混淆了二者),试图以程序的可专利性来论证算法的可专利性。这种对算法与程序的不加区分经常出现在将算法定性为专利的论证之中。需要澄清的是,算法不是程序,尽管算法与程序之间有着复杂的关系。

在涉及算法与程序的研究中,“程序”是一个未被明确界定、非严谨使用的概念。而在《专利审查指南》中,对程序做了明确的界定:“本章所说的计算机程序本身是指为了能够得到某种结果而可以由计算机等具有信息处理能力的装置执行的代码化指令序列,或者可被自动转换成代码化指令序列的符号化指令序列或者符号化语句序列。计算机程序本身包括源程序和目标程序。”[17]260这一定义对算法与程序的描述较为含混,尽管算法与程序都表现为代码化的指令,但是二者仍有殊异。简单来说,程序包含算法、代码、数据以及如页面、页面各要素等其他因素。一个程序可以包含一个算法,也可以包含多组算法。尽管算法在程序中处于十分关键的地位,有时甚至可以说算法是程序的核心或灵魂,但算法本身并不是程序。程序的可专利性无法为算法的可专利性证成。

(三)算法与数据、结果的混合

算法与数据、结果并不是同一种事物,这一结论很容易从概念上区分。但是,在实践中,算法却会与数据、结果混合在一起,从而影响判断。“受冯·诺依曼结构的影响,绝大多数计算机所使用的数据和代码是存储在同一段内存空间之中的。”[18]237而代码是算法的载体,通过代码,算法与数据、结果混合在了一起。例如,健康减重机构Weight Watchers使用算法过度收集儿童的数据、信息,违反了美国《儿童在线隐私保护法》,面临着美国联邦贸易委员会(FTC)的处罚。美国联邦贸易委员会要求Weight Watchers删除算法或模型中含有儿童个人信息的内容。但是,由于算法与数据、信息的混合,Weight Watchers很难单独删除信息、数据而不涉及算法,最终Weight Watchers很可能需要删除相关算法。

从逻辑上来看,一方面,数据喂养训练了算法,检验了算法的可行性,也不断提升和优化了算法的算力。另一方面,算法也产出了数据,呈现为一种结果,当输入一个起始值或指令启动算法时,运算之下必然有某种结果产出。因为这种双重纠葛,算法与数据、结果关系愈来愈紧密,在实践中有时甚至难以被分清。因而,在界定算法法律性质时,有人会将算法误判为数据或结果,认为算法就是一种数据或结果。也因为算法与数据、结果的紧密联系,一些国家或地区在难以直接治理算法时,采取迂回的策略对数据和结果进行规制。

(四)治理规则的局限

算法早已不是新兴事物,只是在展现了强大算力的情形下才逐渐被人们认识到规制的必要性。在各国对算法采取的治理措施中,大多实行的是规则约束的方式防止算法作恶,很少有国家提及算法保护问题。即使不能将算法看作开发者的“财产”,它也是开发者的“所有物”,应当得到清晰的性质界定和保护。与中国算法新规直接针对算法做出规制不同,其他国家对算法的监管规则基本上是以一种迂回的方式,间接对算法收集的数据和信息做出约束。这种间接迂回治理的方式,对算法规制来说无异于隔靴搔痒,治标不治本。苏宇[19]总结的中国算法规制中的局限,也是其他国家算法规制中的问题。中国虽然对算法直接予以规制,具有现实意义,但也存在一定局限性。例如,算法新规的位阶和效力层级、治理主体、具体治理措施落实等问题可能会减弱算法治理的效果。

学者在现有法律框架内探讨算法的法律性质,争议良久却始终没有形成优势方案。算法新规作为特别规定,并未回应这一争议。第一,算法治理主体思维存在局限性,没有认识到算法保护的重要性和现行性。既有的算法新规,关照的基本是如何有效规制算法,而非保护算法的问题,因而其中并没有关于算法保护的规定。第二,算法的法律性质问题涉及财产权、知识产权等领域,较为复杂,牵一发而动全身。在缺乏其他国家规则参照的情况下,中国就此直接做出明确规定可能会带来诸多问题。

四、算法法律性质厘定的方案及其证成

由于算法本身和算法之外因素的影响,如何在法律上界定算法的性质存在多种主张,这些主张基本涵盖了算法法律性质界定的可能方案。在对这些方案本身是否合适及其论证合理性有效性进行评析之后,本文将证成算法属于商业秘密。在这之前,首先需要探讨算法法律性质厘定标准的问题。

(一)算法法律性质厘定的基本原则

在学者们为各种主张寻求证成的过程中,似乎忽略了一个逻辑前提——算法方案设计的基本原则,即算法法律性质厘定的标准。因而,在言及算法法律性质的文章中,较少论及明确的算法性质界定的基本原则。只有在明确算法法律性质厘定的基本原则后,才可以衡量各种可能方案,并从中选取更优方案。所以,在具体展开算法法律性质厘定的方案之前,首先需要明确算法法律性质厘定应当遵循的基本原则,这些基本原则是在现行法律框架下,由现今社会发展状况、未来发展需求所决定的。

第一,合法原则。坚持合法的原则,意味着在厘定算法法律性质时应当在现行法的框架内进行,而非提倡另立新法,这是一种法教义学的思路。正如刘艳红[20]曾指出,人工智能确实给法学基础理论、法学基本教义带来了一些挑战,但这些挑战并非颠覆性的,而是如何将传统知识应用于人工智能领域。作为人工智能领域的产物,算法在法律上如何界定确实给现行法带来了挑战。“如无必要,勿增实体”,因此化解这一挑战并不需要另立新法,而是尽可能地在现行法体系内探讨算法的本质,否则法律将随着新事物的出现而变得庞杂,尤其是在日新月异的智能时代。

第二,尊重劳动成果原则。算法可谓信息化社会的“三驾马车”之一。人们每天都在使用各种智能算法,其重要性毋庸讳言,然而算法的设计与研发蕴含着研发者巨大的心血与投入却鲜有知悉。算法的设计与维护并非易事,“我们今天能看到的行业巨头,几乎没有一个是优哉游哉就能做出来的,那是一代人的辛苦奋斗换来的。这个过程必然有大量的牺牲,否则的话,我们能有什么资格跟欧美巨头分庭抗礼呢”(3)王梓辉.你真的敢反抗“996”吗?[EB/OL].(2019-04-17)[2022-03-04].https://www.sohu.com/a/308441782_120030736.?因此,出于对研究者劳动积极性的保护,也应当以尊重劳动成果为原则界定算法的法律性质。

第三,维护公共安全原则。尊重和重视研发者的劳动成果,并非意味着对算法的治理从规制滑向保护,而是应当二者并重。对算法的保护并非意味着放弃监管,规制算法必不可少。如果算法作恶,将会给公共安全带来极大的危害。只有保护与监管并重才能引导算法向善。算法的另一个特殊性在于它常处于动态变化当中,在使用的过程中可能因为调整、提升算力等原因发生变动,这势必给监管造成困难。但是出于维护公共安全的目的,算法的监管必须攻克这个难关。在界定算法法律性质时提倡维护公共安全原则,并非等同于倡导算法公开,前者不能为后者背书。

第四,促进创新原则。算法的进步可以在很大程度上推动科学技术的发展,进而促进社会的进步,有学者断言,“算法是未来的基石”[21]1,“算法是打开未来世界的钥匙”[21]XIV。这就决定了在对算法进行法律性质界定时,不能阻碍算法的进步,不能妨害算法行业的创新。首先,需要尊重算法研发者的劳动成果,准确厘清算法法律性质,尊重研发者的知识产权,保障其合法权益,给予其有效激励,从而促进算法持续创新。其次,维护算法和算法行业的创新,必须转变算法治理的思维,依法打击破坏算法的相关犯罪,保障权利人的利益。同样,促进算法和算法行业创新,也并非要求算法公开。

第五,社会效益最大化原则。社会效益最大化原则用于调节及平衡以上各原则之间的关系。由于算法本身的复杂性、广泛适用性等原因,算法治理的问题和挑战是前所未有的。作为算法治理的基础环节,算法法律性质的界定不仅需要在法律上考虑清楚算法的本质,而且要考虑到算法研发、算法监管等内容。在界定算法法律性质时,理想状态下,前述诸原则应当同时满足。但如果无法同时满足这些基本原则,那就应当坚持社会效益最大化原则,选择可以带来最大社会效益的方案。

(二)算法法律性质厘定方案的展开

在基本原则的指导下,算法法律性质的厘定可以更有方向、更明确。借助这些标准也可以更好地审视现有的算法性质方案,并从中找出最优的方案。

1.算法与言论

算法属于言论的观点带有很强的“舶来品”色彩,是将美国的理论与实践引入中国。因而,首先需要在美国的法治语境下审查这一观点正确与否。算法属于言论的观点主要为前述搜索王诉谷歌案、兰登诉谷歌案、张健诉百度案三个典型判例所例证。在这类典型案例中,当事方控诉搜索引擎公司搜索结果的呈现侵犯了自身合法权益。搜索引擎公司认为这些搜索结果是预定算法运算的结果,属于网站意见。这些网站意见受《美国宪法第一修正案》“言论自由”条款保护,法院认可了这类抗辩。然而,与之相关的裁判文书中均无法院认定“算法属于言论”的证据。在这些案例中,法院支持的是“检索结果属于搜索公司意见”的观点,而这一观点本身并不等同于“算法属于意见、言论”。整个搜索过程可以还原如下:(1)搜索公司设计了相关算法;(2)在算法运行下,用户输入关键字、词,进行算法运行;(3)在算法运行下,搜索引擎产生了某种结果,呈现在用户面前。在这一过程中,结果可以说是搜索公司的“意见”,而算法却是“说出意见的过程、方法”,二者有着明显的区别。

Wu[22]指出,在实践中存在一种简单的做法,即只要程序(program)试图向其“观众”(audience)传达一些信息或观点,就会被认为这属于第一修正案涵盖的范围。然而,这是一种荒谬而又具有破坏性的做法。他认为,《美国宪法第一修正案》中言论自由条款的适用,具有四个条件。(1)主体要件:必须存在拥有宪法权利的“人”;(2)内容要件:必须以“沟通交流”的方式表达言论;(3)情形要件:必须存在政府非法审查的“动机”;(4)后果要件:审查“删减”(abridgment)了表达。算法很明显无法满足上述条件。即使是在美国理论界,算法是否属于言论,都极具争议。将算法等同于言论,实则是对于言论表达主体——人的超越,这是一种激进的立场,起码最高法院没有明确肯定过[23]。陈道英[24]总结了算法属于言论的三种论证逻辑,即排序即意见论、编辑论和实用主义进路,并在此基础上指出了这三种进路的逻辑瑕疵。

综上,现有的关于算法属于言论的实践和理论并不能证明这一观点,算法的性质分析也难以将其认定为言论。

2.算法与正当程序

在“算法属于正当程序”主张者那里,将算法与正当程序联系在一起的是算法权力。可是,即使国内学者普遍承认算法权力的重要性与规制的必要性,也很少有学者主张算法就是正当程序。判断算法是否可以定性为正当程序,首先需要区分三个不同的术语:算法、计算机程序和正当程序,然后在此基础上辨识算法与计算机程序、算法与正当程序的关系。不详加界分这些术语,正是算法属于正当程序观点主张者思维上的漏洞。

算法是计算机程序的灵魂。“先有算法,再有程序。当一个算法使用计算机程序语言描述时就是程序。换一个角度,从计算机解题的过程看,无论是构建形式、解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法:前者是推理实现算法,后者是操作实现算法。”[25]19计算机程序是算法的载体。从性质上看,算法的确具有方法、过程或方案的属性。但算法本身并不是计算机程序,尽管在算法运行过程中,程序依据算法做出判断,产生了算法权力。这一定性并不是从算法权力的规制角度得出的结论,而是在尊重算法本质、性质的基础上做出的厘定。

正当程序(due process),又称为正当法律程序(due process of law),是法律领域的专用术语。何谓“正当程序”,理解不一。计算机程序与正当程序本身并不相同,尽管二者都名为“程序”。算法时代,自动化决策在行政、司法等领域的广泛使用,使得人们忧虑自动化决策系统的直接运算侵害了自己相应的正当程序权利。为应对自动化决策系统的这种风险,有学者提出了“技术性正当程序”概念[26]。不同学者指出了技术性正当程序的不同内涵[27]。总之,算法并非技术性正当程序,但应当满足技术性正当程序公开、透明、一致等方面的要求。

即使从规制算法权力角度认定算法属于“正当程序”,可能也是没有意义的。一方面,这样的界定本身便有所偏颇,因为这一观点忽略了算法保护的重要性与必要性。在这一方案下,对算法的保护仍然需要借助其他途径,违背了尊重研发者劳动成果的基本原则。同样,将算法认定为正当程序,也无益于坚持算法性质厘定中的促进创新、维护公共安全等基本原则。另一方面,从规制算法权力的角度对算法做出如此认定,规制算法权力的目的和效果将难以充分实现。同时,这一方案也违背了维护公共安全的基本原则。第一,偏狭的算法权力的概念会使一些算法逃脱监管。按照陈景辉的理解,算法权力更多的是一种“公权力”,具有控制和干涉他人生活的能力。在现实中,这种界定是模糊的,有时无法准确地判断这种算法是否具有算法权力。第二,将算法界定为正当程序欠缺现实意义。按照这种方案,理想状态下,当人们的正当程序权利被侵犯时应当享有知情权和陈述申辩权,然而现实却并非如此。

从适用的场域来说,算法可以分为商业领域的算法和公共决策领域的算法。对于前者而言,将算法认定为正当程序,并没有什么实质意义。例如,出行时地图软件几乎决定了人们的出行路线;在淘宝购物时,淘宝算法呈现的结果决定了用户的选择范围。这些算法对人们的生活产生了很大的影响,甚至是控制和干涉。这些应用的算法具有算法权力。可是,如何判定人的权益受到了损害以及该如何主张权利救济呢?对于一些公共领域的算法而言,将算法认定为正当程序,也可能没有实质意义,例如,当健康码、行程卡被误判时的申诉。这种申诉更多的是对结果的不满,而非对程序权利被侵犯的异议。

综上,将算法界定为正当程序,达不到原初设想的目的。将算法认定为正当程序并不是一个妥善的方案。

3.算法与专利

国内较多学者坚持“算法属于专利”。他们认为,即使是在现行法框架内专利模式无法涵盖算法,国家也应当立法或修法将算法纳入专利范围。

根据《中华人民共和国专利法》的相关规定,专利包含三种类型:发明、实用新型和外观设计。后两者和算法关系不大。发明,需要“对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案”,要求满足新颖性、创造性和实用性。由于算法的特性,算法都具备实用性。判断算法是否具有新颖性和创造性,难度比较大。对此,《专利审查指南》专门做出了规定。《专利审查指南》中强调,对算法新颖性的判断,审查主体“应当考虑权利要求记载的全部特征,所述全部特征既包括技术特征,也包括算法特征或商业规则和方法特征”。对算法创造性的判断,审查主体同样也应当“将与技术特征功能上彼此相互支持、存在相互作用关系的算法特征或商业规则和方法特征与所述技术特征作为一个整体考虑”。由此可见,对算法可专利性的判断应当秉持一种整体性思维,不应当割裂算法与技术特征的关联。

这一判断基准也反映了算法可专利化的另一个要求,即算法应当具备技术特征。《中华人民共和国专利法》规定,智力活动的规则和方法不属于可专利的范围。抽象来看,算法本身是一种求解或运算的方法或过程,属于一种智力活动的规则和方法。但是,在具体应用中,由于算法中具有的技术特征,其具象化为一种技术方案,从而算法具有了可专利化的可能。对是否属于技术方案的判断,《专利审查指南》同样强调了整体性思维,要求综合考虑权利要求中记载的全部特征。具体而言,如果算法属于专利,该算法应当满足:(1)技术问题,即算法有着明确的技术应用领域,算法各个步骤与所要解决的技术问题密切相关;(2)技术手段,即算法采用了利用自然规律的技术手段;(3)技术效果,即执行算法可以获得符合自然规律的技术效果。

在实践中,国家知识产权局依据上述标准判断算法是否可专利化,例如,华为技术有限公司曾为研发的算法“信号处理方法、数据处理方法及装置”申请专利。国家知识产权局认为,涉案的算法为智力活动规则和方法,因而拒绝了华为的申请。但是,经过复审,在充分认识到上述判断标准之后,国家知识产权局撤销了原驳回裁决(4)参见国家知识产权局第49914号复审决定书。。从法教义学分析可知,算法在中国具有可专利化的可能。然而,并非所有的算法都可以成为专利保护的客体。这就排除了部分算法,使其无法得到保护。这是“算法属于专利”方案的缺陷之一。

对于那些可以申请专利的算法而言,获得专利意味着将算法公开。专利是一种以公开换保护的模式。主张“算法属于专利”的学者,大多认为算法的公开可以促进科技创新。但事实可能并非如此,算法公开可能带来一定的危害。第一,算法公开可能会泄露数据和个人隐私。如前所述,算法与数据、结果会混合在一起,难以分离。从前述可专利的判断基准可知,可以申请专利的算法具有很强的技术性,这类算法往往需要喂养大量的数据和信息,将其公开很可能将部分信息、数据泄露出去。这可能导致侵犯个人隐私,给当事人带来无法弥补的权益损害。如果隐去部分混合数据、信息的算法片段,那么该算法很可能不可行,失去可专利的资格。

第二,算法公开可能会招致算法算计。对于可专利的算法来说,这类算法基本都具备一定的商业价值。如果公开算法,其他主体就可以根据算法的内容,设计相似的算法或程序算计算法,达到其目的。例如,上述言及的搜索王诉谷歌案即为显例。谷歌曾经公布了谷歌搜索依赖的一种排序算法,很多网站和公司便根据这种算法设计出可以改变谷歌搜索排名的算法或程序,从而获取到不正当利益。尽管谷歌后来发现了这一算法公开的危害并挽回了一些损失,但只要采取公开的模式,就会引致算法算计,而且这种算法算计很难被发现。

第三,算法公开带来“搭便车”问题,势必阻碍科技创新。如前所述,算法的研发需要投入巨大的资源,中期的优化、后期的调整也并非易事。如果公开算法,那么便是直接将研发的成果公之于众。其他竞争者或同行业者都可以轻而易举地学习、抄袭这些算法,从而损害研发者的商业利益,这违背了尊重研发者劳动成果的基本原则。尽管将算法公开可以在短期内促进同行业者在该算法基础上进行创新,但是由于算法隐藏性很强,算法抄袭很难被发现,因而公开算法势必阻碍科技创新。

将算法纳入专利保护的客体范围,意味着算法公开。支持“算法属于专利”观点的学者认为这样有利于算法监管。即使将算法公开,也很可能无法有效地对算法进行监管。第一,算法的专业性和技术性,使得一些人无法理解算法的具体含义。即使是将算法向其全部公开,算法监管也不可能。第二,由于部分算法存在黑箱性质,即使算法公开,专业人士可能也无法知晓运算的逻辑和原理。这样,监管和审查算法或将无计可施。第三,随机算法、不可逆算法等的存在,使得算法无可验证[28]。即使知道算法,专业人士也无法有效地审查和监管算法。第四,算法的动态性使得算法公开并非易事。为了提升算力、优化算法、检修故障,算法需要不定期地更新,这就给算法公开带来阻碍。例如,“谷歌搜索算法改变了500～600次。虽然这些变化通常很小,但谷歌偶尔会推出一个‘主要’的算法更新。这在很大程度上影响了搜索结果”(5)WEXLER R.How companies hide software flaws that impact who goes to prison and who gets out[EB/OL].(2017-06-11)[2022-03-04].https://washingtonmonthly.com/2017/06/11/code-of-silence/.。因此,算法公开并不能必然地有利于算法监管。又如,Heartbleed是迄今为止危害最大的互联网安全缺陷。即使Heartbleed相关开源代码已经被公开,很长一段时间也没有人留意到这一缺陷,更别提设计出监管或治理的措施(6)EDWARD W F,JOSHUA A K.Heartbleed shows government must lead on Internet security[EB/OL].(2014-04-16)[2022-03-04].https://www.scientificamerican.com/article/heartbleed-shows-gov-ernment-must-lead-on-internet-security/?mobileFormat=false.。也正是因为公开算法对监管算法可能无济于事,所以中国算法新规中设定了特定种类算法备案制度。

综上,国内学者所提出的“算法属于专利”的理由,欠缺充分的说服力。虽然在现行法体系内算法具有专利化的可能,但算法专利化并非好的方案。

4.算法与商业秘密

“算法属于商业秘密”是与“算法属于专利”分庭抗礼的另一种方案。国内对算法法律性质界定的讨论大多集中于这两个方案。前文已经详述了两种代表性的论证“算法属于商业秘密”进路。当然,其他方案不可行并不代表这一方案即可得到充分证成。而且,“算法属于商业秘密”在学界也并非没有疑义,因而仍需对“算法属于商业秘密”的方案进行仔细审视。同样,本文首先从法教义学上分析算法是否可以作为商业秘密,如若可以,再根据上述基本原则判断“算法属于商业秘密”是否为一个好的方案。

根据《中华人民共和国反不正当竞争法》中有关商业秘密的规定,商业秘密的认定需要满足:(1)不为公众所知悉;(2)具有商业价值并经权利人采取相应保密措施;(3)属于技术信息、经营信息等商业信息。从构成上来看,算法可以成为商业秘密的客体。现实中,研发者会在一些平台上公开一些代码或代码片段,但是这并非等同于公开算法。一般而言,算法不为公众所知悉,除非研发者选择将其公之于众。例如,今日头条公布本公司的算法。在实践中,研发公司也通常会对算法采取一定的保密措施,如竞业禁止合同、同业禁止合同、保密条款,等等。

算法通常具有商业价值。商业领域的算法具有商业价值无需多言。有人或许会质疑公共决策领域算法的商业价值。但事实上,即使是公共决策领域的算法也具有商业价值。一方面,公共决策机关大多因不具备研发算法的能力而选择购买算法。即使公共决策机关具备算法研发能力,研发出算法也需要巨大的成本投入。例如,美国威斯康星州在20世纪70年代末曾经尝试研发相应的辅助司法裁判的评估算法与评估系统,后来该努力因为成本问题而失败。现今公共决策领域使用的算法大多采取购买的方式,或者委托商业公司开发,或者与商业公司联合开发。对于研发者来说,这些算法具有相应的商业价值。另一方面,因为这些领域的算法较为重要,研发和维护都将是稳定、持久的收入。最高人民法院曾发布司法解释,对算法是否属于技术信息做出了明确界定。“与技术有关的结构、原料、组分、配方、材料、样品、样式、植物新品种繁殖材料、工艺、方法或其步骤、算法、数据、计算机程序及其有关文档等信息”,可以被认定为技术信息(7)参见《最高人民法院关于审理侵犯商业秘密民事案件适用法律若干问题的规定》第一条。。因此,算法在现行法体系内可以被认定为商业秘密。如此主张的学者,大多认为将算法纳入商业秘密保护范围,可以在很大程度上尊重研发者的劳动成果,维护研发的利益。如果将算法视为商业秘密,那么算法就可以免于公开,从而避免公开带来的利益受损、抄袭、算计、泄露个人隐私和信息等风险。德国修改后的《商业秘密法》也将算法纳入了商业秘密保护范围,以此阻止算法抄袭。而且,对于侵犯算法商业秘密的犯罪,刑法设定了相应的刑罚规定,这也有利于在实质意义上保护算法。

这一方案的反对者提出了质疑。如果将算法作为商业秘密予以保护,那么当面对算法审查时,算法拥有者可以商业秘密不受侵犯为由拒绝审查。这种拒绝审查将使得算法逃脱审查,不利于公共安全,这也是将算法作为商业秘密可能面临的最大质疑。但是,这一质疑误解了“商业秘密”的权利本质。

在中国法律体系之中,商业秘密被规定于《中华人民共和国反不正当竞争法》之中。该法立法的目的是维护良好的市场秩序,保护正常的经营行为,打击不正当竞争行为,保障经营者和消费者的权益。将商业秘密规定于该法之中,意味着商业秘密保护对抗的是不正当的经营行为。之所以在社会层面普遍强调商业秘密的保护模式,是因为潜在经营者的广泛存在。这一权利的保护发生在平等主体之间。但是,政府等公权力主体并非潜在的经营者或竞争者。因此,商业秘密不是对抗政府等公权力主体审查的合法合理权利。主张将算法作为商业秘密予以保护并不必然排斥政府等公权力主体的审查。政府等公权力主体在审查时应当坚持合法合理原则、比例原则,防止在审查时不当侵害算法主体的权益。有学者设计出了较为有效、合理的审查算法的方式,可以在避免泄露算法的同时审查算法[28]。只有这样,政府等公权力主体才可以让算法持有者消除算法审查侵犯合法权益的疑虑。综上,迄今为止,将算法定性为商业秘密是最符合前述基本原则的方案,是最优方案。

五、结语

算法是数字法学的基础。由于算法巨大的商用价值,对算法申请专利意味着算法公开。公开算法不仅会使企业面临一些合法合规风险,而且极有可能丧失市场优势。因此,许多算法拥有者并没有采取这一方式。在法律上如何保护算法成为他们心头之忧。随着算法市场的繁荣,算法的研发越来越脱离商业资质的限制,个人或非正式的团队成为算法研发的主体。算法外包、算法交易、算法维护都将成为算法市场的新型服务。而且,随着元宇宙的快速构建,算法的重要性凸显。算法是实现元宇宙的一项关键技术,算法的安全、稳定将影响到信息技术和元宇宙的安全与稳定。算法的创新对信息技术的发展和元宇宙的建设至关重要。如果不能在法律上很好地定性算法,切实维护算法主体的合法权益,那么算法的创新将缺乏动力,科技的创新将随之变得缓慢,不利于社会的进步与发展。因此,算法的监管必须与算法的保护同步进行,二者不可偏废。因此,将算法的法律性质界定为商业秘密是有利于算法治理和算法保护的最佳方案。