漫談人工智能與知識產權
作者：董文濤 2025-01-02說起人工智能與知識產權的關系，需要關注兩個方面的問題：一是當前的知識產權制度如何評價人工智能；二是未來的人工智能如何影響知識產權制度。
一、當前的知識產權制度如何評價人工智能？
梅因說，法律在頒布之時就已經落后于社會了。人工智能問題使梅因所謂的法律滯后性越發突出，但在法律尚未修訂或新法尚未制定之前，人工智能問題不得不被包括知識產權制度在內的現行法律評價。
（一）算力
人工智能的三大基礎是算力、算法和數據。算力類似于基礎設施，即使算法再獨特，數據再龐大，沒有算力支撐也是枉然。在算力的開發與提供過程中，諸如量子計算、算力調度分配等領域會出現大量具備新穎性、創造性和實用性的技術方案，權利人既可以“主動公開”申請為專利，也可以“秘而不宣”作為技術秘密。
（二）算法
算法是一個既熟悉又陌生的概念，它因“大數據殺熟”“信息繭房”等網絡熱點現象而為國人所知曉，卻又因處于人工智能的技術前沿而神秘莫測，被稱為“黑匣子”。算法是一系列定義清晰的計算步驟與方法，旨在從特定的輸入數據集合出發經過一系列處理過程得到期望的輸出結果。從某種意義上說，宋丹丹老師在小品《鐘點工》中的“把大象關進冰箱里，總共需要三步”也是一種算法。
1、專利
算法屬于“智力活動的規則和方法”，依法不具有可專利性。而且，大模型基于自主學習還會產生動態算法、迭代算法，以至于算法的最初設計者有時甚至難以作出解釋，而如果連發明人自己都解釋不了自己的發明，自然也不可能申請發明專利。
當然，既包含算法又包含技術特征的權利要求整體，則有望申請專利。根據《專利審查指南》，假設某種基于算法的專利可以實現計算機系統內部性能的改進，提升硬件運算效率或執行效果，比如減少數據存儲量、減少數據傳輸量、提高硬件處理速度等，那么，它就不再僅僅是智力活動規則與方法，不再僅具有數學、統計或邏輯意義，還具有技術方案的物理意義，就可以申請專利。
2、版權
版權法不保護思想，保護對思想的獨創性表達。算法屬于思想的范疇，無法獲得版權法保護。但是，依賴算法實現其功能、并作為算法之表達的軟件代碼，則可以獲得版權法保護。當前的司法實踐，需要警惕“無代碼比對”即認定構成軟件版權侵權的錯誤導向。這一做法可能會擴大軟件著作權的“勢力范圍”，將屬于思想范疇的算法納入保護之列。當然，在功能、模塊、界面等方面均相同，且被告有機會接觸原告軟件，甚至被告軟件的開發人員就是原告的離職員工等情況下，如果被告拒不提交，無法實現代碼比對，或被告嚴重遲延提交其軟件代碼的，法院當然可以根據舉證規則認定侵權。
3、技術秘密
算法的“黑匣子”屬性決定了與其最契合的知識產權客體是技術秘密。技術秘密無須專利般的新穎性和創造性，只要其有價值，屬于非公知信息，且權利人采取了合理保密措施，就可以受到法律保護。
當前，國內不少人工智能企業都聲稱自研了一套獨特算法。比如，在國內首起保護算法的商業秘密案件中，原告即有類似主張，而被告抗辯其采用的算法均為公開模型。法院認為，即使為公開模型，但模型選擇及權重排序是權利人通過大數據的收集、處理和測試后的最優選擇，屬于權利人付出勞動的成果，不為公眾所知悉，并能為權利人帶來商業利益和競爭優勢，應作為商業秘密予以保護。筆者認為，由于被告算法的開發人員系負有保密義務的原告離職員工，該節事實加強了法官關于其不正當性的心證，否則，如果被告開發人員與原告并無交集的話，判決結果就未必如此了。畢竟，技術秘密具有非排他性，也就是說，多家人工智能企業各自獨立開發并同時擁有相同或實質性相似的算法而互不影響、互不構成侵權，這種情況是完全可能存在的。
（三）數據
數據是以電子或者其他方式對信息的記錄。從理論上講，數據可以成為商業秘密，獲得反不正當競爭法保護；數據庫整體還可能構成匯編作品，獲得版權法保護。而根據國家的戰略頂層設計，“數據知識產權”甚至有望成為一種獨立的知識產權客體。茲不詳述。
根據所記錄信息的內容不同，我們不妨將數據劃分為兩類：一類是版權數據，比如各類圖片、長短視頻、音樂、深度報道、小說、詩歌、論文、專著、軟件源代碼等；第二類是非版權數據，比如商業秘密、專利等技術信息、公民個人信息等均不構成版權作品的數據。目前，在人工智能產業中，各方爭議較大的主要體現在版權數據方面。
1、語料投喂
訓練大模型的過程被形象地稱為“投喂”。如果未經版權人許可，將其版權作品作為語料“投喂”，人工智能公司是否構成版權侵權？且不從支持國家人工智能戰略、推動人工智能行業發展等宏觀的價值判斷出發，單從法律層面分析，筆者也堅定地持不侵權之觀點，理由如下：
其一，不宜機械地認定人工智能公司侵害“復制權”。
“投喂”的前提當然是收集獲得包括海量版權作品在內的數據。如果人工智能公司通過爬蟲技術從網絡中收集了海量版權作品，存儲于硬盤之中，那么，顯然已經實施了版權法意義上的復制行為了。但筆者認為，即便如此，也不宜認定其侵害復制權。
版權人控制單純的復制行為沒有意義，只有當復制是進一步侵權行為之過程行為時才有必要予以單獨規制。比如，行為人印制了大量盜版書，但在被查獲時一本也沒有賣出去，自然無法認定其構成侵害發行權，但是，印制盜版書的目的顯然是為了銷售盜版書，故而不宜放縱此等行為，認定其構成侵害復制權。而在網絡環境中，我們可以隨時隨地未經許可將他人的攝影、美術、文字等作品下載到本地，并且通過復制、黏貼等手段拷貝成千上萬個復制件，這一行為看似實施了未經許可的復制行為，但只要我們沒有進一步實施通過信息網絡傳播該作品或者將該作品打印出來對外發行等，那么，從實質上看就沒有損害版權人的利益。
同樣道理，人工智能公司在收集獲取海量版權作品時盡管可能實施了復制行為，但是，此舉并非進一步實施其他侵權行為（比如通過信息網絡傳播作品、發行作品等）的過程行為，因此，并沒有損害版權人的利益，不宜機械地認定構成侵害復制權。
其二，版權法中沒有規定“閱讀權”，更沒有規定“機器學習權”或“語料投喂權”。眾所周知，購買并閱讀盜版書的行為，并不構成版權侵權，而人工智能學習、處理向其“投喂”的未經權利人許可的版權數據的過程，與人類閱讀盜版書無異，自然也不應認定侵權。
其三，既然“個人學習、研究或者欣賞”構成版權法中的合理使用，類比推理，大模型的“機器學習”似也可構成合理使用。對這一點，即使《著作權法》第二十四條第一款第（十三）項作為法律依據似乎并不那么充分，還有《著作權法實施條例》第二十一條以及與該條類似的《伯爾尼公約》第九條第二款可以適用。
人類的學習往往伴隨著直覺、情感和體會，而“機器學習”則是通過算法處理和分析大量數據，從數據中提取模式、關聯性和規律，基于這些數據進行決策、預測并輸出識別結果。如果把人工智能看作人類，那么，在她的眼里，無論再美、再偉大單個作品也不過是大量版權數據中的滄海一粟而已。所以說，人工智能接受版權數據的“投喂”，并不是像人類那樣在“使用”作品，既然如此，又何談未經許可使用作品而構成侵權呢？
其四，在版權數據海量、版權人海量的情況下，除非人工智能公司有意或無意地承認其究竟“投喂”了哪些版權數據（比如，在美國的一起某圖庫公司訴某人工智能的版權案件中，人工智能生成的圖片中竟然打著圖庫公司的水印，可見其圖庫被用于“投喂”），否則，權利人幾乎不可能知道，而且即使知道也很難證明其作品被用于“投喂”的事實，這也意味著，版權人很難獲得侵權救濟。正所謂，有權利必有救濟，無救濟則無權利。即使賦予版權人“機器學習權”或“語料訓練權”，但版權人根本無法得到救濟的話，也是空有其名罷了。
2、生成內容
以ChatGPT為代表的生成式人工智能可以生成與版權作品外觀無異的圖片、音樂、視頻、軟件代碼等內容。圍繞生成內容的爭議主要有兩個：
（1）生成內容是否構成版權作品？如果構成作品，版權歸屬于人工智能公司，還是人工智能的使用者？
版權法保護人類的創作，不保護非人類的創作。如果是人工智能自主生成的內容，則不構成作品，這一點并無爭議。如果是人類利用人工智能，通過反復輸入、修改提示詞而生成的內容，就有人提出“使用者享有版權”的觀點。筆者認為，就使用者利用人工智能生成的內容而言，無論是人工智能公司還是使用者都不享有版權。此處不再展開，感興趣的讀者可以閱讀《AI或成為版權法的終結者——兼評AI圖片版權侵權案》一文。
（2）如果生成內容與他人在先作品相同或實質性相似，人工智能公司是否構成侵權？
這其實是前兩年的老問題了。當前，國內外流行的通用人工智能早已“越過山丘”，不太可能出現生成內容與他人在先作品相同或實質性相似的情況了。即使出現了這一情況，恐怕也只能是算法上極其偶然的巧合，而非人工智能公司有意為之的抄襲。畢竟，人工智能公司“志不在此”。如前文所述，在機器人眼里，任何單一作品在海量版權數據面前都顯得微不足道，算法決定了它不會盯著一只羊薅羊毛。
二、未來的人工智能如何影響知識產權制度？
很多人都認為，如果人工智能繼續迭代下去，在未來，它不僅會取代更多人類的工作，改變國際格局和社會結構，而且還可能統治乃至摧毀人類。但由于人類很可能無法提供支撐人工智能統治、摧毀人類的算力，所以《三體》的作者劉慈欣說過，人類的無能或將是抵御人工智能的最后屏障。
將“在未來人工智能會不會終結知識產權制度？”這一問題拋給人工智能，多個大模型都有類似回答：既然知識產權制度在歷史上每次都能對科技進步帶來的沖擊作出適應性調整，那么，這一次也不會例外。筆者認為，人工智能的這個回答太官方、太謙虛了，更像是刻意低調地隱藏實力。那么，隨著人工智能的發展，知識產權制度究竟會何去何從呢？
（一）商標法面臨最小的沖擊
知識產權制度內部其實并非鐵板一塊，三大知識產權法的機理存在不小差異。版權法、專利法保護的是智力成果，旨在鼓勵有益作品的創作傳播及發明的創造應用，但商標法保護的客體則并非智力成果（盡管很多商標標識很有創意），并非商標標識本身，而是保護商標背后所蘊含的商業信譽。由于商業信譽與企業獲取、掌握或壟斷的知識及智力成果沒有直接關系，因此，商標法受到人工智能的沖擊相對較小，在很長時間內還將繼續存在。
有人說，人工智能幫助人們快速設計商標標識（Logo），由此會導致商標注冊申請量的大爆發。其實，根本無須擔心這個問題。面對激增的申請數量，商標管理機構可以“用魔法打敗魔法”，利用人工智能對大規模商標申請予以初級甚至終極審查。更何況，商標申請量與整個社會商業主體的數量、存續和活躍程度密切相關，與是不是可以免費快捷地設計出Logo沒有強關聯。
（二）技術秘密或成權利人的“敝帚自珍”
技術秘密具有非排他性，不同主體可以各自秘而不宣地擁有相同的技術，而隨著市場主體通過人工智能獲取知識的能力的進一步提升，這樣的情況將變得更為普遍。門檻較低的技術秘密，其他主體通過人工智能可以輕易直接獲取；門檻較高的技術秘密，其他主體通過人工智能來實施數據分析、模式識別等反向工程可事半功倍——技術秘密的非公知性岌岌可危。
而一旦穩定的量子計算技術將來與人工智能結合起來，則會進一步加速機器學習算法，突破數據加密，提高人工智能感知、認知和決策能力，屆時再輔之以質譜分析等其他“破解”技術，無論是配方、工藝還是密碼、參數等技術秘密，面對量子人工智能上帝般的視角，終將都是浮云。屆時，也許重要的早已不是技術秘密本身，而是對人工智能破解技術秘密的倫理或法律規制。
（三）版權法、專利法終將是人類法制史上的過客
如果說人類歷史上的農業、工業與科技革命都著眼于技術的話，人工智能所引發的知識革命和思維革命則是著眼于人類自身。
知識曾是人類最偉大的資本，如今因人工智能而變得唾手可得。未來，人工智能還將向人類提供更逼真、更有創意、更滿足個性化需求的知識產品，從而根本性地影響人類的閱讀、學習方式，進而影響“創作方式”與“創作激勵”。人工智能還將憑借難以置信的模擬、分析、深度學習、跨專業跨學科等能力，打破“時間”“空間”“成本”“精力”等人類從事科學研究的天然瓶頸，重塑“發明”與“創造”的內涵。按這樣的發展趨勢，社會整體的知識產品將被分為三類：一是人類自身完成的智力成果，即“人類成果”，二是人類利用人工智能完成的成果，即“人機合作成果”，三是人工智能自主完成的成果，即“機器成果”。與后兩者相比，“人類成果”無論是在數量還是在價值方面，其比重無疑將會越來越小，版權法和專利法“旨在激勵人類創作與創造”的基礎邏輯將逐漸動搖，直到最后成為人類法制史上的過客。
當然，在中短期之內，絲毫不影響企業繼續加大知識產權投入，特別是在神經網絡、自然語言理解、AI芯片、深度學習算法及應用、類腦智能、具身智能等方面還需要“做加法”，加強人工智能領域的技術攻堅與專利布局。
對于某一作品或發明，究竟它是“人類成果”，還是“人機合作成果”，抑或是“機器成果”，會變得越來越難以分辨。如果法律不加區分地對三類成果都予以保護，那么，可以想象，大多數核心技術都將可能被極少數人工智能公司所壟斷，從而進一步加劇人類社會的不平等。這一擔心不無道理。因此，有必要根據人工智能發展及應用情況，適時修訂、完善版權法和專利法，在法律制度層面“做減法”。比如：明確排除“機器成果”甚至是“人機合作成果”的可版權性和可專利性；與此同時，在版權登記、專利審查、司法個案審查中逐步探索建立對“人類成果”“人機合作成果”“機器成果”等三類知識產品的分辨機制，以防止不當地擴大保護。
