清华大学法学院教授申卫星：

　　通过新模式确保数据资源高效利用

　　在个人数据权属分配问题上，多数观点认为赋权对于作为数据来源者的个人既无必要亦无可能，主张将个人数据所有权配置给处理数据的企业，以此激励和保障数据利用效益最大化。然此种观点既不符合逻辑也不符合事实，作为来源者的个人和作为处理者的企业对数据的形成都有贡献，应当根据各自贡献程度的不同分别赋予所有权和用益物权。赋予个人数据所有权并非为企业增加负担，相反，企业在尊重个人数据所有权的前提下，通过“获取授权+支付对价”模式取得的数据用益物权具有更强的独立权利机能，不但可以对抗个人信息权的部分权能，而且可以通过对许可方式作特别约定取得排他使用权。一旦企业形成了稳定的权利预期，才会增加对个人数据的开发投入、谋求长期收益，放弃短期机会主义行为，最终实现数尽其用。个人数据所有权的实现可以通过“个人数据资产账户+集体管理组织”这一模式落地，在制度构建时需要对个人数据所有权施加必要限制，以确保数据资源得以高效利用。

　　广东外语外贸大学法学院教授杨治坤：

　　依据行政处罚原理优化按日连续处罚制度

　　按日连续处罚是环境保护法（2014年修订）创立的一项特色制度，有助于迅速阻断持续性环境违法行为。运用法教义学方法，以行政处罚规范体系化思维考察按日连续处罚的制度初衷、义务基础、实施程序与立法技术等，将按日连续处罚定位为行政处罚更为妥当。依循行政处罚“过罚相当”原则和“一事不再罚”适用规则，澄清按日连续处罚制度存在的一些理论争点。在制度功能和实践实效层面，按日连续处罚制度功能逐步从惩罚转向惩罚与威慑并重，实践应用中存在式微趋势。基于行政处罚规范一体化要求，有必要依据行政处罚原理优化按日连续处罚制度，完善其适用的裁量基准，解决好与其他行政处罚措施之间的衔接，以回应按日连续处罚制度的功能变迁，提升其实施效能。

　　上海社会科学院法学研究所助理研究员邓文：

　　以独创性和实质性判断人工智能生成内容的权属

　　以ChatGPT为代表的生成式人工智能内容具有可版权性。就激励创作而言，被激励的对象并非生成式人工智能本身，而是使用生成式人工智能创作的人，生成式人工智能起到的依然是创作工具的作用，依据可版权性将生成式人工智能内容置于版权法体系框架下进行保护符合最便宜保护形式的需要，同时能够为确定生成式人工智能内容版权侵权的责任主体提供依据。在生成式人工智能作品认定上，区别于传统作品的认定，应以独创性和实质性贡献来综合判断生成式人工智能内容是否为著作权法调整的作品。在生成式人工智能作品版权归属规则上，确定生成式人工智能作品的版权归属于真正创作该作品的人，即生成式人工智能的使用者，但允许通过约定的形式，借鉴合作作品权益分享规则，形成生成式人工智能开发者和使用者共有作品版权的权益归属规则。

　　上海交通大学凯原法学院副教授沈健州：

　　构建数据财产的排他性规范消除数据确权障碍

　　确立数据财产权的一大理论障碍在于数据自由流通的现实需求，其症结在于数据财产的排他性。事实上，认为排他性数据财产权会阻碍数据流通、有悖于数字经济发展规律的立场，乃是基于三种误解：一是过分着眼于数据利用过程的“非排他性”，忽略了数据利用的营利效果是稀缺和排他的。而数字经济对数据财产权抱有制度期待的根源恰在于后者。二是未重视公开数据与非公开数据的流通背景差异，也未区分数据的意定流通与非意定流通，因此误以“排他性财产权有碍公开数据的非意定流通”之一隅为全局。其实，排他性财产权对数据的意定流通有益无害，而权利限制规则足可兼容不同数据的非意定流通。三是误认为排他性财产权会排斥数据平行开发并助长数据垄断。但财产权本无排斥平行开发的规范效力，其对数据企业市场地位的间接强化也完全可在事后有效规制。澄清误解并妥善构建数据财产的排他性规范，可以消除数据确权的后顾之忧，充分发挥财产权在数字经济领域应有的制度功能。

　　（以上依据《法学评论》《行政法学研究》《政治与法律》《中外法学》，陈章选辑）