蔣舸:知識產權法與反不正當競爭法一般條款的關系

選擇字號:   本文共閱讀 80 次 更新時間:2019-05-31 12:44:52

進入專題: 知識產權   反不正當競爭  

蔣舸  

   【摘要】 在非典型信息成果和非傳統利用方式大量出現的背景下,正確認識著作權法、專利法、商標法等具體知識產權部門法和以反不正當競爭法一般條款為代表的兜底規范之間的關系,具有重大意義。兜底規范被頻繁用于調整新型創新活動的現象引發了顧慮,但停留在本體論層面的研究并不能為糾偏提供完善的指引。激勵創新是高度復雜的認知任務,其完成離不開認識論層面的分析。具體知識產權部門法代表高效的圖式化認知,能為解決細分創新領域的認知難題提供結構化經驗,大幅提升認知效率。兜底規范則代表迫不得已的非圖式化認知,所提供的經驗在數量和質量方面都無法與具體知識產權部門法媲美。創新規則體系的發展方向是在謹慎對待信息產權擴張的前提下充分利用和發展圖式,而非放任兜底規范的濫用。

   【中文關鍵詞】 知識產權;反不正當競爭;兜底規范;圖式;認知心理學

  

   引言

  

   知識產權法與兜底規范的關系是個長盛不衰的話題。[1]近年來,部分法院在有關體育賽事節目、游戲規則、游戲賽事直播視頻、作品要素、深度鏈接和同人作品等一系列案件中拒絕適用知識產權法的現象,再次引發了關于該話題的激烈討論。不過,討論主要集中于對個案所涉具體知識產權規則的解釋,偶有關于兜底規范預見性不強[2]和?;し段Ч淼吶?,[3]但未見超越補充?;に?、知識產權法定主義和有限補充?;に檔睦礪鄢⑹?。如果對既有理論的反復重申并不能阻擋意見分歧愈演愈烈,我們或許應當反省既有理論是否遺漏了關鍵線索。

   上述三種理論共享同一假設,那就是知識產權法與兜底規范的關系是本體論層面的問題,無需從認識論層面加以分析。本體論關心存在本身是什么,認識論則關心如何獲得有關存在的知識。[4]當人們認為知識產權法與兜底規范的關系是個單純的本體論問題時,相當于默認二者的關系是客觀存在,不受決策者主觀認識的影響?;謊災?,現有理論假設,如果我們要回答各個創新規則??櫸直鶚屎系髡男┐蔥祿疃庖晃侍?,只要研究創新活動與創新規則就足夠了,無需討論規則制定者的認知能力及其服從的認知規律。至今為止,純粹本體論的思路儼然具備不證自明的正當性。然而,創新利益分配方案的效果不僅取決于方案在本體論層面的“質量”——包括方案的實體正義性與表述合理性;還取決于方案在認識論層面的“質量”——包括方案能否幫助法院提高決策效率以及是否便于積累制度經驗。既然方案的效果同時受本體論和認識論因素的影響,那么尋求最佳方案的努力自然不可能脫離認識論層面的分析。而且,認識論分析的重要性與認知任務的復雜度成正比,因為認知任務越復雜,認知能力的瓶頸效應越明顯。這正如人們在為少量四則運算就能解決的簡單問題設計算法時無需關心電腦的運行速度,但假若在尋求大規模復雜問題的解決方案時也不關心電腦性能,設計出的“最優”算法恐怕只是空中樓閣。創新利益分配正是高度復雜的問題,如果我們不澄清規則制定者和執行者的認知局限,將無法判斷相關規則是否合理。因此,本文致力于為知識產權法與兜底規范的關系研究補充必要的認識論分析。

   本文的核心命題如下:具體知識產權法和兜底規范在解決創新利益分配問題的認知效率方面存在重大差別。前者是包含客體、權能、限制、救濟和主體環節的高度結構化認知模型,蘊含了多層次、高質量的背景知識;后者作為認知模型的結構化程度很低,提供的背景知識雜亂模糊、質量堪憂。因此,具體知識產權部門法應獲得充分運用。

  

   一、分析工具:圖式的概念與作用

  

   在本體論者看來,不同規范的區別在于調整對象的內涵不同;但從認識論的角度觀之,不同規范的區別還可能源于解決問題的方法有別。后一種區別在比較知識產權法和兜底規范時體現得非常明顯:專利法、著作權法和商標法等具體知識產權部門法提供了結構化經驗,引導法官遵循客體、權能、限制、救濟和主體環節的分析路徑,按圖索驥地逼近答案。兜底規范則采取非結構化的分析方法,讓法官在空洞的自由裁量權之下去摸索個案化解答。從認知科學的角度觀之,知識產權法是圖式化的認知工具,兜底規范則伴隨著非圖式化的認知負擔。如果我們希望了解知識產權法對應的圖式化認知和兜底規范對應的非圖式化認知區別何在,有必要對“圖式”展開進一步分析。

   圖式是認知科學中的重要概念。它“是高層次的概念結構或者框架,既是對先前經驗的組織,也能為解釋新情況提供幫助”。[5]通俗地講,圖式猶如思維導圖,能使信息輸入和信息輸出更加條分縷析,從而提高信息處理效率。在信息輸入環節,圖式幫助人們濾除無效信息,分類有效信息,并以適合再次提取的模式對各項信息賦予權重、進行存儲。而在信息輸出環節,圖式協助人們定位相關信息、厘清處理流程、高效作出決策,繼而完成表達。圖式作為知識單元,其發揮作用的方式并非僅僅被動地等待喚起,而是不斷地就當前情形與自身的吻合度主動作出評價。[6]注意力在外部現象世界與內心評價體系之間往返流轉的場景,法律人可謂再熟悉不過。[7]只是法律人通常不太關心從認知科學的層面來分析這種認知模式的普遍性,更談不上在處理諸如本文論題這樣的問題時以該認知模式作為考察視角。實際上,圖式對于決策過程和決策結果產生巨大影響。

   圖式屬于認知模型,因此具備認知模型的通常效用,能以微小的錯誤代價換取巨大的認知收益。我們所處的環境極端復雜,擁有的認知資源卻十分有限,因此根本無法支撐依賴實時信息進行全面判斷的決策方式。為了適應認知資源的約束,我們必須犧牲部分信息完備性來提升認知經濟性,并且力求使認知經濟性收益超過信息完備性損失。人們擁有的各種認知模型都服務于上述目的。例如,類型化就是典型的認知策略,每個類型都是一個認知模型。類型化通過將信息進行分類,幫助決策者在僅僅采集少量環境實時信息的條件下,就能掌握關于對象的大量信息。例如,人們哪怕覺得鯨長得和魚十分接近,但只要獲知鯨是哺乳動物而非魚類,立刻就能知道它的許多特性:哺乳、恒溫以及用肺呼吸。用心理學家的話講,“分類就是推理”。[8]

   各種認知模型對認知過程與認知結果都會產生顯著影響。認知模型猶如濾鏡,在屏蔽部分信息的同時賦予其他信息更高的權重。主體透過認知模型所獲得的信息并非外部世界的簡單反映,而是經過加工的模式化重現。模式化重現能將通用問題轉化為具體問題,從而大幅提高認知效率。我們只要對比強人工智能的遙遙無期和專家系統已經取得的輝煌成就,就能理解通用問題和具體問題在認知難度上的巨大差距,進而理解由通用問題到具體問題的轉化對于降低認知負擔的重要性。人通過認知模型掌握的既有信息數量越多、質量越高,對環境實時信息的依賴就越小、認知負擔越輕、認知效率也越高。實際上,如果缺乏認知模型,人根本無法感知、推理、動情,更無法實現人際交流。[9]認知模型對認知過程與結果的影響如此深入,以致人們曾經長期不能確證其存在,不得不反復爭論人究竟是如同白板一般不帶前見地降生于世,[10]還是被編程投放的產品。[11]時至今日,學界早已不再懷疑認知模型對認知結果的巨大影響。關于“非理性”行為的研究愈發深刻地揭示了認知模型難以違逆的作用。[12]人們之所以寧可付出“非理性”的代價也不放棄認知模型,正是因為認知模型能以相對微小的信息完備性損失換取相對巨大的認知經濟性收益。

   圖式除了具備認知模型的通常效用,還因高度結構化而具有額外效果。類型、框架、概念等都是認知模型,都可能發揮巨大的認知效用,但它們并不強調經驗的結構化。以類型為例,單個類型中蘊含的知識固然很可能是結構化的,但“類型”概念本身并不強調各類型內部與各類型之間知識的結構化程度。[13]再如,框架固然可能隱含結構化的經驗,但非結構化的框架同樣能對認知產生顯著影響。在著名的框架實驗中,大部分受試者面對內容一致但表述不同的疫情應對方案,作出了截然不同的選擇,[14]此處的框架——即描述問題的角度——就沒有體現出高度結構化的特征。相較而言,圖式對認知過程的影響,集中體現在圖式的高度結構化、宏觀性與上位性方面。正因如此,圖式的定義才會強調它是“高層次的”的概念結構。概念本身未必高度結構化,圖式則可以將不同概念以特定關系結合起來,形成大的知識單元。[15]圖式中包含的信息不僅是這些概念的總和,還有各個概念的相互關系,只有滿足關系條件的概念組合才會被圖式接納。當人們從環境中接受的實時信息沒有包含所有的概念或者概念關系時,圖式會補足缺省值以完成認知任務。[16]在圖式的幫助下,人在遇到新問題時無需從頭開始分析,只需將少數實時環境變量分門別類地輸入到圖式中對應的節點,就能快速處理信息。[17]有心理學家將圖式稱為“打包的信息”[18]或者“知識包”[19],意指其中既包含常量也包含變量。常量能夠減輕決策者在搜集信息、處理信息時的負擔,而變量能夠確保信息貼合環境,給出正確的反饋。圖式本身已經是結構化的認知模型,而多個圖式還能互相結合,構建層次復雜的圖式組合——下文稱為“圖式塔”(schemata)——以便在更宏觀的認知層面上發揮作用。認知過程常常是圖式塔發揮作用的結果。[20]

   圖式以高度結構化的方式組織既有知識,從而為決策者提供了比普通的類型、框架和概念更清晰的思維導圖。如果說類型、框架和概念等認知模型都有助于推理,那么在認知模型正確的前提下,圖式這種特殊的認知模型就有助于層次更高、效果更好的推理。需要指出的是,圖式與類型等其他認知模型之間絕非彼此排斥的關系,它們的差別在于側重點不同。以圖式和類型的關系為例:一方面,圖式絕不排斥類型,一個圖式完全可以被視為一個類型;另一方面,類型并不排斥圖式,高度結構化的類型就是圖式。只不過,類型化更強調類型間的差異,而圖式化更關注圖式內的結構。圖式指示決策者在處理信息時要遵循特定的順序、考慮不同的權重,這種順序與權重并非類型關心的重點,但對解決高度復雜的認知任務而言至關重要。

   本文之所以從諸多認知模型中選取圖式作為分析工具,正是因為圖式的高度結構化特征對于解決創新激勵任務而言格外重要:提供恰到好處的創新激勵是一項高度復雜的認知任務,社會無法憑借非結構化推理加以完成。如果我們將具體知識產權部門法和兜底規范進行比較,會發現兜底規范蘊含的背景知識在結構化程度方面遠遠低于具體知識產權部門法,以至于兜底規范的分析路徑難以在實質意義上發揮思維導圖的作用。例如,德國學者在反不正當競爭法一般條款的要件化問題上就滿足于同義反復,認為一般條款“并不僅僅是法律后果條款,而是包含事實構成和法律后果的完整法律規范。其中事實構成指經營行為不正當,法律后果則是該行為不被允許”。[21]這種形式主義的“結構化”顯然無助于降低法院的認知負擔。我國從反不正當競爭法一般條款中拆分出的“競爭關系”“不正當性”“損害后果”等要件,不僅內涵模糊,而且關系不清,以致言人人殊,并不能提供實質意義上的結構化知識。與之相對,專利法、著作權法和商標法等具體知識產權部門法雖然包含開放性條款,但知識架構末梢的開放性并不妨礙其整體格局具有高度結構化特征。[22]總之,具體知識產權部門法和兜底規范在結構化方面盡管不是“有”和“無”的絕對隔閡,而是“高”與“低”的程度差異,但二者的差異如此之大,以至于將其分別定性為結構化的知識產權法圖式和非結構化的兜底規范更能彰顯各自的本質。

  

   二、難題溯源:創新激勵的高度復雜性

  

創新可謂當代社會發展最重要的引擎。例如,美國1909-1949年間生產率的提高有87.(點擊此處閱讀下一頁)

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本文責編:陳冬冬
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