知识产权如何为大数据提供保护

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知识产权如何为大数据提供保护

“大数据”是一个近些年来才出现的全新概念,其指的是人类借助各种技术与智能设备所创造出的连续、庞大且看似无限的数据流。换句话讲,“大数据”是指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,是对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态”。在利用大数据分析与挖掘技术来获得具有价值的信息时,最终成果可以通过知识产权进行法律保护,例如某一款软件可以用来对数据进行组织与分析,则此软件可以获得知识产权的专有保护。

源代码版权
版权保护原创作品,其中通常包括收集与分析大数据的软件以及计算机程序这类作品。软件代码的作者是代码的程序员,与其他受版权保护的作品相同,对于符合版权要求的软件代码,代码的程序员无需去注册,在创建代码时就会自动享有相应的版权权利。有时,作品的版权所有者并非创作者,类似情况也发生在软件代码这类作品中,通常,雇佣合同会规定程序员在工作期间的所有创造成果都归雇主所有,即雇主会成为代码的版权所有人。

与其他作品不同的是,软件项目通常包含大量代码,因此一个软件项目往往是由一组程序员编写完成。鉴于每一行代码都由编写的程序员所有,一个软件项目可能会涉及多个创作者。但这种情况并不会导致知识产权经理无法区分每个程序员的工作的现象,编写代码的软件会自动记录每个程序员的编写情况,并在每隔一段时间内生成作者列表,以便查看每个程序员的工作完成度。

实用专利

使用版权保护源代码创作存在一个漏洞,由于版权只保护想法的“特定表达形式”,他人可以通过重写某一算法的方式以不同的形式来表达同一算法,这类“抄写”将属于版权保护的范畴之外。在这种情况下,专利可以提供更广泛的保护,因为专利会涵盖专利算法(或一般发明)的所有不同表达。

但是申请注册源代码专利也存在其他问题,专利仅在注册地提供知识产权保护,而对于软件和大数据的侵权可能发生在全球各地,因此要想实现注册专利对软件和大数据进行全方面的保护,程序员或源代码所有权人需要在每一个存在或可能存在利益冲突的国家或地区注册专利,如此一来,他们需要承担高额的成本,包括专利注册费和专利年费。

由于大数据从本质上讲是一种数据流,往很难符合实用专利的要求,一般情况下,大数据本身不能获得专利权,但是那些专门用来分析大数据的算法可能成功获得专利保护。专利申请要求所申请的技术需要满足新颖性、创造性和技术实用性的要求,其中,“技术实用性”要求可能会成为申请软件和大数据专利的障碍,因为“技术实用性”这个概念会随时间而变化,并且没有可确定的标准,再加上软件和大数据的本质是抽象的数学算法,程序员或源代码所有权人很难证明这类标的可以作为技术解决方案。实务中,申请人一般会通过证明将此软件和大数据注册为“技术发明”会对生产有益来申请注册专利,其中可接受的“益处”包括:

  • 软件提供高效的计算机科学算法,从而可以减少 CPU 时间并减少内存;
  • 软件提供高效的数据结构,包括将数据转换为用于 ML 的图像的图形数据库;
  • 软件提供高效的用户界面属于交互式,更快速。

商业秘密
如果某些软件和大数据不符合专利注册的要求,或者代码所有权人不希望将其专利内容公开,则可以选择申请注册商业秘密。商业秘密是指对企业很重要的特殊见解或信息,对于企业雇佣的程序员创作的与企业交易相关的软件,企业往往不希望通过注册专利来进行保护,因为专利一旦注册则必须公开其信息。这种情况下,商业秘密可以为所有者提供竞争优势。

大众对于商业秘密可能存在误解,认为只要企业没有故意公开任何企业信息和技术,则此类信息就会受到商业秘密的保护。实际上,企业很难提供严格的保密程序。一旦公众知晓了企业的商业秘密,那么该企业可能无法采取任何的补救措施,并会因此而丧失掉相关的独占性权利。因此,为了保障企业信息和技术的秘密性,所有者需要将其申请注册为商业秘密,此方式还可以限制企业员工对此商业秘密的访问权,避免私下使用或泄露信息。

在实务中,软件和大数据的所有者通常以注册实用专利和商业秘密相结合的方式来保护其知识产权。

软件和大数据的商业模式和相关 IP 类别的示例

商业模式可申请的知识产权类型
内部测序,出售测序数据,收入财务研究数据访问和未来的商业秘密和专利
软件即服务(按使用付费),客户可在其中发送测序数据进行分析算法和机器学习的商业秘密,代码的版权
部署和授权软件(用于数据隐私)技术发明的著作权和专利
接收测试样本,训练模型,提供结果数据访问、算法的商业秘密、高效计算的专利
提供对训练模型的访问数据访问专利
提供对数据库的访问数据访问专利

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