CC BY
149
Пра во
Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского, 2019, № 5, с. 195-199
195
УДК 347
ОСОБЕННОСТЬ ПРАВОВОЙ ОХРАНЫ БОЛЬШИХ ДАННЫХ © 2019 г. А.Ю. Чурилов
Томский государственный университет, Томск Lefikantor@yandex.ru
Поступила в редакцию 26.05.2019
Рассмотрены особенности правовой охраны больших данных и три основных варианта такой охраны - в качестве коммерческой тайны, как объекта авторского права, как объекта смежных прав (sui generis в праве ЕС). Также рассмотрены иные механизмы охраны содержимого больших данных и результатов его обработки: в частности, с помощью механизмов договорного права, а также с помощью норм о недобросовестной конкуренции.
Ключевые слова: большие данные, результат интеллектуальной деятельности, авторское право, смежные права, коммерческая тайна, недобросовестная конкуренция.
Необходимость изучения взаимодействия больших данных, интеллектуальной собственности и конкуренции связана в первую очередь с тем, что в больших данных могут содержаться многочисленные объекты интеллектуальной собственности, а также с тем, что при обработке больших данных могут быть нарушены исключительные права, при этом использование больших данных может существенно влиять на состояние конкуренции на отдельных рынках.
Big Data, или большие данные, еще не получили единого доктринального или легального определения. Некоторые исследователи определяют большие данные как процесс обработки компьютерами большого количества информации для выявления поведенческих моделей с целью предсказания действий людей или компаний [1]. Другие же под большими данными понимают простую совокупность информации, которую не может обработать традиционная база данных [2]. Большие данные определяются пятью основными характеристиками: объемом, достоверностью, скоростью сбора, разнообразием и ценностью [3]. Создание больших данных можно условно разделить на две фазы - сбор данных и их обработку с помощью различных компьютерных средств. На практике и в теории возникает очевидный вопрос: необходимо ли охранять эти результаты как интеллектуальную собственность?
Говоря о больших данных, следует отметить, что они состоят из двух взаимосвязанных, но тем не менее самостоятельных частей - собственно данных и результата их обработки. Следует подчеркнуть, что наиболее простой представляется охрана как информации, составляющей содержание больших данных, так и результата их обработки, посредством введения в отношении неё режима коммерческой тайны.
Как национальное, так и международное право содержит нормы, посвященные охране коммерческой тайны. К примеру, в США в соответствии с Законом о коммерческой тайне (Uniform Trade Secret Act) 1985 г.1 коммерческая тайна определяется как информация (включая формулы, модели, программы, механизмы, способы, технологии), которая обладает самостоятельной экономической ценностью (действительной или потенциальной) и недоступна для других лиц, которые могли бы извлечь экономическую выгоду из ее использования или разглашения, и в отношении которой приняты меры по защите ее секретности. В июне 2016 г. была принята Директива Европейского парламента и Европейского совета от 08.06.2016 № 2016/943 «О защите нераскрытых секретов производства и деловой информации (коммерческой тайны) от их незаконного приобретения, использования и раскрытия» (Directive (EU) 2016/943 of the European parliament and of the council on the protection of undisclosed know-how and business information (trade secrets) against their unlawful acquisition, use and disclosure), направленная на гармонизацию законодательства стран-членов ЕС, регулирующего охрану и защиту коммерческой тайны.
Преимущество охраны больших данных в рамках этого режима заключается в том, что к коммерческой тайне предъявляются лишь минимальные требования новизны ее содержания (а в некоторых случаях могут и не предъявляться вовсе). Кроме того, коммерческую тайну может составлять информация, отдельные элементы которой являются общеизвестными и, следовательно, неохраноспособными в качестве объектов права интеллектуальной собственности, но в совокупности представляющие собой определенную коммерческую ценность.
Для того чтобы содержание, а равно результаты обработки больших данных могли составлять коммерческую тайну, необходимо соблюдение следующих условий: информация не должна быть известна широкому кругу лиц; должна обладать экономической ценностью; должна охраняться как коммерческая тайна, т. е. должны быть приняты соответствующие меры по его охране. При соблюдении перечисленных условий предоставление такой охраны представляется вполне допустимым.
Вместе с тем в некоторых случаях невозможно держать всё содержание больших данных, а также результаты их обработки в секрете от конкурентов, в связи с чем возникает вопрос о том, какие нормы применимы при охране больших данных.
Как известно, одной из целей предоставления охраны результатам интеллектуальной деятельности является стимулирование творческой и экономической деятельности субъектов оборота и, как следствие, максимизация общественного достояния [4]. Некоторые исследователи полагают, что «производство» и распределение больших данных практически бесплатно [5]. Несмотря на то, что хранение данных, а также их обработка требуют высоких финансовых и временных вложений [6], сам сбор данных не является затратным процессом. Фирмы тратят большую часть своих ресурсов именно на обработку больших данных в целях получения соответствующих результатов, нежели на их сбор2. Следовательно, очевидна необходимость охраны результатов такой обработки для стимулирования экономической деятельности производителей больших данных. Посредством использования больших данных возможно и создание авторских работ или даже изобретений. К примеру, с помощью анализа больших данных можно определить, почему популярна каждая конкретная песня [7].
Необходимо рассмотреть возможность охраны содержимого больших данных как базы данных, которой является представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины3. Отечественным законодателем, применительно к базам данных, охраняется не содержание базы данных, а их непосредственная структура, расположение материала в них. Суды справедливо отмечают, что база данных как объект авторского права не тождественна совокупности материалов, со-
ставляющих ее содержание4. В «классических» базах данных, или SQL5 базах данных, содержание строго структурировано, что позволяет распространить на эту структуру охрану как на объект авторского права. Большие данные представляют собой прямую противоположность SQL баз данных, поскольку они слишком велики для создания, обработки, хранения, управления и анализа с помощью традиционных средств [8]. В этой связи сложно утверждать, что «структура», если её можно таковой назвать, больших данных может подлежать охране как нечто оригинальное. К примеру, Google Books представляет собой всего лишь отсканированные страницы книг с возможностью поиска по словам - об оригинальности в данном случае речи не идет.
В России и странах ЕС базы данных охраняются как объекты смежных прав, либо им предоставлены sui generis права соответственно. В соответствии с нормами отечественного законодательства база данных может являться как объектом авторского права, так и объектом права, смежного с авторским [9]. Право изготовителя базы данных охраняется только в отношении базы данных, созданной или обнародованной после 31.12.20 076. В Европейском союзе правовой режим охраны баз данных регулируется нормами Директивы 96/9/EC «О правовой охране баз данных» (далее - Директива). В соответствии с Директивой база данных - это сборник независимых произведений, данных или других материалов, упорядоченных системным или методическим способом и индивидуально доступных электронными или иными средствами7. Директива предусматривает два вида режима охраны баз данных - sui generis (ст. 7 Директивы) и нормами авторского права (ст. 3 Директивы). При режиме sui generis охране подлежат инвестиции лица, создавшего базу данных. В соответствии с нормами ст. 7 Директивы охране подлежат права такого создателя базы данных, который внес качественно и/или количественно существенное вложение в получение, проверку или презентацию содержимого базы данных. При рассмотрении дела The British Horseracing Board Ltd. and Others v. William Hill Organization Ltd.8 Европейский суд дал толкование ст. 7 Директивы. Так, под существенным вложением в получение данных необходимо понимать те ресурсы, которые были затрачены на поиск и включение данных в базу, без учета ресурсов, затраченных на создание материалов, составляющих содержание базы данных. Под вложением в проверку содержимого понимаются те ресурсы, которые были затрачены на проверку достоверности инфор-
Особенность правовой охраны больших данных
197
мации, содержащейся в базе данных, без учета ресурсов, затраченных при первоначальном создании материала. В отличие от законодательства ЕС, отечественный законодатель установил минимальную планку охраноспособности базы данных. В соответствии со ст. 1334 ГК при отсутствии доказательств иного базой данных, создание которой требует существенных затрат, признается база данных, содержащая не менее десяти тысяч самостоятельных информационных элементов (материалов), составляющих содержание базы данных. Однако иное можно доказать в суде, поскольку количество самостоятельных информационных элементов, равное десяти тысячам и более, все же не является обязательным признаком охраноспособной базы данных [10], что расширяет сферу применения судейского усмотрения при разрешении споров о правах на базы данных. В рамках этого права создателю базы данных предоставлена возможность предотвращения извлечения и/или повторного использования целого или существенной части, оцениваемой качественно и/или количественно, содержимого этой базы данных. Европейский союз, принимая во внимание, что несанкционированное извлечение и/или повторное использование содержимого базы данных составляет действия, которые могут иметь серьезные экономические и технические последствия, допускает возможность охраны содержимого больших данных в том числе с помощью sui generis прав.
Таким образом, содержимое больших данных вполне допустимо охранять как объект смежных или sui generis прав, поскольку, очевидно, на собрание большого количества элементов потребовались существенные затраты. Неструктурированность содержимого больших данных, неоригинальность такой структуры не является препятствием для распространения на них такого режима охраны.
Результат обработки данных, к примеру, существующий в виде таблиц, диаграмм, текстов, рисунков и прочего, допустимо охранять нормами авторского права. Более того, в настоящее время с помощью больших данных и компьютерных программ создаются новостные ре-портажи9 без участия человека. Какой объект права создается в результате такой обработки? В первую очередь необходимо отметить, что единственным условием охраноспособности объекта авторского права является творческий характер деятельности автора при ее создании, поскольку исключительно техническая, нетворческая работа не повлечет создания объекта авторского права [11]. Поскольку большие данные обрабатываются компьютерными алгоритмами,
потенциально в результате такой обработки может возникнуть оригинальное произведение, опосредованно созданное творческим трудом автора-создателя компьютерного алгоритма.
Очевидно, невозможно предоставить охрану компьютеру как автору, в связи с чем представляются возможными два основных варианта -предоставить исключительные права правообладателю больших данных либо отказаться от защиты таких результатов авторским правом и охранять такие результаты нормами конкурентного права. К примеру, в США применяется связанная с запретом недобросовестной конкуренции доктрина «горячих новостей», впервые примененная Верховным судом США в 1918 году в деле International News Service v. Associated Press10. В соответствии с ней, для того чтобы информация, составляющая содержание базы данных, а также, очевидно, и результаты обработки больших данных, могла быть защищена и подпадала под действие этой доктрины, должны быть одновременно соблюдены следующие 5 условий: 1) истец несет расходы на получение или сбор информации; 2) ценность информации существенно теряется со временем; 3) использование информации ответчиком представляет собой недобросовестное и бесплатное использование информации (freeriding), на получение которой были затрачены средства истца; 4) ответчик использует информацию в целях конкурирования с истцом; 5) возможность осуществления таких действий со стороны ответчика или иных лиц настолько снижает стимул для производства продукта или оказания услуги, что его качество или существование ставятся под угрозу. Несмотря на практическую сложность доказывания соответствия содержимого базы данных, в первую очередь электронных и онлайн-баз данных, указанным 5 условиям, эта доктрина может быть применена при защите прав обладателя больших данных.
Даже если охрана соответствующими правовыми нормами (как объекта смежных прав или объекта авторских прав) недоступна в силу несоответствия критериям оригинальности или в силу отсутствия соответствующего режима охраны (к примеру, в США базы данных охраняются исключительно как объекты авторского права), существуют и иные способы защиты прав правообладателя больших данных. Одним из таких способов является защита нормами договорного права. Так, в деле ProCD v. Zei-denberg11, истец (ProCD) продал ответчику CD с записанным телефонным справочником. Ответчик извлек из него данные и создал web-сайт, через который осуществлял их продажу. Истец
обратился в суд в связи с нарушением условий лицензионного соглашения, в соответствии с которым коммерческое использование информации, находящейся на диске, является недопустимым. Суд указал, что договорные отношения сторон не заменяют и не подменяют собой нормы авторского права, но условия таких договоров должны исполняться.
Еще один подход к защите прав создателя базы данных, который применим и к большим данным, был использован окружным судом штата Калифорния. Он основан на правилах о недопустимости посягательства на частную собственность. Так, в деле eBay, Inc. (истец) v. Bidder's Edge, Inc. (ответчик)12 суд вынес предварительный судебный запрет в отношении действий ответчика по получению информации с web-сайта истца на том основании, что своими действиями он нарушает право собственности истца на web-сайт в соответствии с законами штата Калифорния. Ответчик являлся владельцем web-сайта, собирающего информацию об аукционах, и был заинтересован в том, чтобы извлечь как можно больше информации с web-сайта eBay. Он использовал автоматизированную программу (ботов) для сбора информации путем отправления запросов на web-сайт eBay около ста тысяч раз в день, что составляло чуть больше процента всей активности пользователей web-сайта eBay. Полученную информацию ответчик размещал на своем web-сайте. Несмотря на то, что любое лицо могло просмотреть и получить необходимую и очевидно неохраноспособную информацию, содержащуюся на web-сайте, действия ответчика были признаны судом нарушением права частной собственности истца на web-сайт eBay, поскольку многочисленные запросы нанесли ущерб, выразившийся в снижении стоимости и качества компьютерных систем истца, в частности, путем излишнего использования пропускной способности web-сайта, которой могли бы воспользоваться иные пользователи либо сам истец. Суд также указал, что закон об авторском праве США не препятствует применению такого способа защиты, поскольку право на отстранение других лиц от использования частной собственности отлично по своей природе от исключительного права автора.
Не меньший интерес представляет исследование роли больших данных в сфере промышленной собственности. Алгоритмы обработки персональных данных могут использоваться для улучшения качества патентных заявок, а также предоставить более совершенные способы интерпретации информации, содержащейся в существующих патентах. Кроме того, большие данные можно использовать для определения
патентоспособности изобретения. Потенциально, с помощью больших данных можно будет создавать и изобретения.
Подводя итог, следует прийти к выводу, что охрана как содержимого, так и результатов обработки больших данных может осуществляться нормами, регулирующими охрану коммерческой тайны; в качестве объекта авторских или смежных прав; а в случае невозможности применения таких способов - нормами о защите конкуренции.
Примечания
1. Uniform Trade Secret Act with 1985 Amendments.
2. John Bantleman, The Big Cost of Big Data // Frobes. URL: http://www.forbes.com/sites/ciocentral/ 2012/04/16/the-big-cost-of-big-data/#3ecaa8286a21.
3. Ст. 1260 ГК РФ.
4. Постановление Суда по интеллектуальным правам от 24.03.2014 № С01-122/2014 по делу № А40-46227/2013 // СПС «КонсультантПлюс».
5. Structured query language - «язык структурированных запросов». Само название языка подразумевает структурированность содержимого базы данных.
6. Постановление Пленума Верховного Суда РФ № 5, Пленума ВАС РФ № 29 от 26.03.2009 «О некоторых вопросах, возникших в связи с введением в действие части четвертой Гражданского кодекса Российской Федерации» // Бюллетень Верховного Суда РФ. 2009. № 6.
7. Директива № 96/9/ЕС Европейского парламента и Совета Европейского Союза «О правовой охране баз данных» // СПС «КонсультантПлюс».
8. The British Horseracing Board Ltd. and Others v. William Hill Organization Ltd. Case C-203/02.
9. Corinna Underwood. Automated Journalism - AI Applications at New York Times, Reuters, and other mediants // eMerj. 2018. URL: https://emerj.com/ai-sector-overviews/automated-journalism-applications/.
10. International News Service v. Associated Press. 248 U.S. 215 (1918).
11. ProCD v. Zeidenberg. 86 F.3d 1447 (7th Cir. 1996).
12. eBay, Inc. v. Bidder's Edge, Inc. 100 F. Supp. 2d 1058 (N.D. Cal. 2000).
Список литературы
1. Strahilevitz L.J. Toward a Positive Theory of Privacy Law // Harvard Law Review. 2013. Vol. 126. Р. 2010-2042.
2. Tucker D.S. and Wellford H. Big Mistakes Regarding Big Data // Antitrust Source, American Bar Association. December. 2014. Р. 1 -12.
3. Patgiri R. & Ahmed A. Big Data: The V's of the Game Changer Paradigm // 18th International Conference on High Performance Computing and Communications. 2016.
4. Landes W., Posner R. An Economic Analysis of Copyright Law // The Journal of Legal Studies. 1989. № 18. Р. 325-363.
5. Shapiro C. Information Rules: A Strategic Guide to the Network Economy. Boston, Mass: Harvard Business Review Press, 1999. 368 p.
Осабкннасть прававай ахраны бальшкх данных
199
6. Stucke M.E. & Grunes A.P. Debunking the Myths over Big Data and Antitrust // CPI Antitrust Chronicle. 2015. № 2.
7. Hadjeres G. & Pachet F. DeepBach: A Steerable Model for Bach Chorales Generation. URL: https://arxiv.org/pdf/1612.01010v1.pdf.
8. Manyika J. et al. Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. McKinsey Global Institute, 2011. 156 p.
9. Ворожбит С.П. Исключительные интеллектуальные права на базы данных в России и ЕС // Арбитражный и гражданский процесс. 2010. № 8. С. 26-29.
10. Архипов В.В. Интеллектуальная собственность в индустрии компьютерных игр: проблемы теории и практики // Закон. 2015. № 11. С. 61-69.
11. Соломоненко Л. Критерии охраноспособности произведения // ИС. Авторское право и смежные права. 2016. № 2. С. 51-57.
SPECIFIC FEATURES OF LEGAL PROTECTION OF BIG DATA
A.Yu. Churilov
The paper covers some features of legal protection of big data. Three main regimes of such protection are considered: as a commercial secret, as an object of copyright, and as an object of related rights (sui generis in the EU law). We also consider other means of protection of the big data content and of the results of its processing: in particular, by using the mechanisms of contract law, as well as by using the rules concerning unfair competition.
Keywords: big data, result of intellectual activity, copyright, related rights, trade secrets, unfair competition.
References
1. Strahilevitz L.J. Toward a Positive Theory of Privacy Law // Harvard Law Review. 2013. Vol. 126. P. 2010-2042.
2. Tucker D.S. and Wellford H. Big Mistakes Regarding Big Data // Antitrust Source, American Bar Association. December. 2014. P. 1-12.
3. Patgiri R. & Ahmed A. Big Data: The V's of the Game Changer Paradigm // 18th International Conference on High Performance Computing and Communications. 2016.
4. Landes W., Posner R. An Economic Analysis of Copyright Law // The Journal of Legal Studies. 1989. № 18. P. 325-363.
5. Shapiro C. Information Rules: A Strategic Guide to the Network Economy. Boston, Mass: Harvard Business Review Press, 1999. 368 p.
6. Stucke M.E. & Grunes A.P. Debunking the Myths over Big Data and Antitrust // CPI Antitrust Chronicle.
2015. № 2.
7. Hadjeres G. & Pachet F. DeepBach: A Steerable Model for Bach Chorales Generation. URL: https:// arxiv.org/pdf/1612.01010v1.pdf.
8. Manyika J. et al. Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. McKinsey Global Institute, 2011. 156 p.
9. Vorozhbit S.P. Isklyuchitel'nye intellektual'nye prava na bazy dannyh v Rossii i ES // Arbitrazhnyj i grazhdanskij process. 2010. № 8. S. 26-29.
10. Arhipov V.V. Intellektual'naya sobstvennost' v industrii komp'yuternyh igr: problemy teorii i praktiki // Zakon. 2015. № 11. S. 61-69.
11. Solomonenko L. Kriterii ohranosposobnosti pro-izvedeniya // IS. Avtorskoe pravo i smezhnye prava.
2016. № 2. S. 51-57.
