护航新质生产力 探求人工智能、数据产业知识产权保护之道 ——上海市法学会知识产权法研究会2023年年会观点概述

3月30日，上海市法学会知识产权法研究会2023年年会暨人工智能的知识产权保护专题研讨会在浦东法院顺利举行。上海市法学会党组书记、会长姜平，上海市高级人民法院党组成员、副院长曹洁出席并致辞。上海市法学会知识产权法研究会成员和来自苏浙沪三地的法官、检察官，来自沪上高校的专家学者，以及律师界、产业界共120余位代表参加会议，围绕人工智能生成内容的著作权问题、人工智能产业发展与知识产权保护、数据要素的知识产权保护等新经济新业态问题进行了深度研讨。

一、人工智能相关问题

当前，以人工智能等创新产业为代表的新质生产力迅猛发展，对知识产权制度提出了新挑战。与会代表介绍了人工智能技术的主要原理，梳理了近年来我国涉人工智能的系列标志性案例，并一致认为，要稳妥处理好激励创新与知识产权保护之间的关系。

关于人工智能生成内容的知识产权保护问题。与会代表普遍认为，现有著作权法体系无法对人工智能生成内容予以保护，主要理由包括：1.著作权法只保护人的创作，人工智能生成内容存在随机性，无法体现出人的自由意志和人对表达性要素的决策过程。2.域外对人工智能生成内容的可版权性普遍持否定态度，如果我国适用版权法予以保护，将导致国际保护的不对等。3.如果将输入指令的用户视为作者，将忽视人工智能产业在数据输入和机器学习方面的核心贡献。4.即便不承认其作品属性，也不会影响对人工智能的投资。有与会专家认为，目前可以通过反不正当竞争法的一般条款来解决人工智能生成内容的保护问题，可围绕人工智能生成内容案件中所涉及的竞争关系、主观要件、损害后果等角度进行司法审查。有与会专家建议，未来应建立人工智能生成内容标识制度，对人类的创作和人工智能的创作进行双轨保护，同时对人工智能生产内容起到溯源和提示作用。

关于人工智能学习过程中对他人作品使用行为的法律定性问题。有与会代表认为，“机器学习”需要使用海量作品，但要求人工智能研发企业一一获得作者授权不具有现实可能性，而作者向人工智能企业开展维权的成本也会过高。为了实现知识产权私有性和推动技术进步之间的利益平衡，有与会代表提出了两种解决路径，一是建议在立法中构建出“人工智能训练使用权利人作品”的著作权限制制度，二是建议通过法定许可调和作者和人工智能产业之间的利益关系。

关于人工智能生成内容的侵权责任判断问题。有与会专家认为，人工智能生成内容侵权责任的分配要关注人工智能生成物形成及使用链条中的不同主体，区分研发者、经营者和用户在侵权结果发生中发挥的不同作用。从产业发展和技术中立角度考虑，建议对技术开发等前端活动秉持开放态度，不宜施加不合理的注意义务。同时加强对后端用户群体的管理，管制人工智能的输出与表达，适用以过错责任为主、过错推定为辅的归责原则。

二、数据要素相关问题

数据要素是发展新质生产力的重要一环。与会代表普遍认为，现有知识产权法律体系对数据的保护仍存在以下困境：一是数据确权存在较大争议，围绕数据保护的理念起点、基础概念等理论问题有待深入研究；二是现行保护路径存在缺陷，大量数据不符合商业秘密、著作权或专利权的客体要件，反不正当竞争法的规制路径也可能带来保护的不确定性；三是各地围绕数据知识产权登记的先行改革举措在登记对象、登记主体、审查方式、登记效力等方面存在较大差异。四是相关概念亟待厘清，特别是数据知识产权的提法在法律概念界定上不够严谨。

与会代表认为，数据确权应满足以下要求和条件。一是必须确保数据来源的合法、安全，不危害公民个人隐私和社会公共利益。二是对数据予以保护不等同于对数据赋予绝对权，必须要实现数据持有与数据利用、数据保护和数据流通之间的动态平衡，最大化发挥出数据价值，推动数据交易和数据开放。三是根据不同的数据内容，类型化分析数据属性，采取不同的保护方式。四是聚焦企业等市场主体，主要围绕商业数据或企业数据开展数据确权。五是要完善数据权益登记等配套制度。

关于数据确权是否应当进行专门立法的问题，有代表提出，目前进行专门立法尚不具备成熟条件，建议在反不正当竞争法中设置保护公开数据的“数据保护专条”，通过规定商业数据构成要件的方式固化受保护的数据，通过侵权行为的规定划定保护范围和边界，通过例外和豁免促进数据共享和流通。

上海市法学会知识产权法研究会2023年年会 暨人工智能的知识产权保护专题研讨会

2024年3月30日，上海市法学会知识产权法研究会2023年年会暨人工智能的知识产权保护专题研讨会在浦东法院顺利举行。上海市法学会党组书记、会长姜平，上海市高级人民法院党组成员、副院长曹洁出席并致辞。上海市法学会知识产权法研究会成员和来自苏浙沪三地的法官、检察官，来自沪上高校的专家学者，以及律师界、产业界共120余位代表参加会议，围绕人工智能生成内容的著作权问题、人工智能产业发展与知识产权保护、数据要素的知识产权保护等问题进行了深度研讨。

一、人工智能的知识产权保护问题

王迁（上海市法学会知识产权法研究会副会长、华东政法大学法律学院教授）认为，人工智能生成内容在法律上不构成作品。首先，从创作行为与创作工具的角度看，著作权法只保护人的创作，而创作是指人基于自由意志直接决定表达性要素。人可以使用创作工具进行创作，但创作工具不能参与表达性要素的决策过程。其次，从国际视野来看，域外对人工智能生成内容的可版权性普遍持否定态度，如果我国适用著作权法予以保护，将导致国际保护的不对等。最后，从人工智能生成内容的定位与产业政策来看，不承认人工智能生成的内容为研发者和使用者的作品，并不会影响对人工智能的投资和使用。

许春明（上海市法学会知识产权法研究会副会长、同济大学上海国际知识产权学院教授）认为，首先应界定人工智能生成物是在没有人类干预的情况下由人工智能自主生成的结果，而非自然人以人工智能为工具进行辅助创作所形成的结果。其次，人工智能生成物是否构成作品，应遵循主客体条件相统一原则。尽管人工智能生成物在客体条件上可能具备作品的外观，也可能具有客观上的独创性；但在主体条件上，人工智能生成物并非人类的表达，甚至在技术上只是人工智能“计算”的结果，在“人类中心主义”之下，人工智能不可能被赋予法律主体资格，不能成为著作权法上的作者。因此，人工智能生成物无法满足作品主体条件，不能构成作品受著作权法保护，但可寻求反不正当竞争法保护。

陈绍玲（华东政法大学知识产权学院教授）认为，当前，人工智能在“机器学习”过程中需要用到海量作品，且这种使用属于著作权法规制的复制行为，然而要求人工智能研发企业一一获得作者授权不具有现实可能性。参考域外经验，存在以下解决路径：一是借鉴日本著作权法中的“非表达性使用”条款，扩张适用至“机器学习”行为；二是如法国国会议案所述，要求“机器学习”必须取得授权；三是适用美国的“转换性使用”规则。“付费使用”虽有利于权利人，但我国著作权集体管理制度存在不足，法定许可无法保障权利人获得报酬。应当在立法中为人工智能研发企业构建出“人工智能训练使用权利人作品”的著作权限制制度，助力我国人工智能企业获得更加广泛的人工智能训练数据。

蔡元臻（同济大学法学院副教授）认为，原作者群体与人工智能产业之间的矛盾现状，一方面是原作者群体呼吁加强人工智能相关的侵权判定和司法救济，另一方面是人工智能产业希望延伸合理使用制度。造成上述困境的本质，在于社会利益关系的失调。如果要求“机器学习”必须获得授权，则原作者群体的维权成本过高；如果适用合理使用制度，虽然存在法理上的依据，但难以获得原作者群体的认可。法定许可制度能够持续对作者产生激励作用，实现对市场失灵阶段的利益调和。在原作者群体与人工智能产业之间缺乏合作善意的当下，通过法定许可制度解决人工智能的著作权法困境具有合理性。

刘峰（北京大成（上海）律师事务所律师）认为，不宜将人工智能生成内容认定为作品。首先，人工智能生成内容得益于海量数据的输入和机器学习的过程，是整个人工智能产业链的贡献，而不是人工智能使用者输入指令的单一行为。其次，人工智能生成内容存在随机性，使用者无法控制人工智能生成的具体结果，无法体现人的自由意志。再次，若将人工智能生成内容认定为作品，将打击人类的创作欲望，破坏著作权法原则。在现行法律框架下，为保护使用者学习、使用人工智能软件所投入的思考成本和时间成本，完全可以适用反不正当竞争法等兜底性法律进行规制。未来，可以将人类创作与人工智能生成物实施“双轨制”管理，对人工智能生成物进行强制标注，这样既可以保护人类创作的积极性和稀缺性，也能让人工智能生成物为人类服务。

宫晓艳（上海市浦东新区人民法院审委会委员、知产审判庭庭长）认为，法院总体对人工智能秉持相对开放态度，并倾向于予以保护。从保护路径来看，基本是著作权法与反不正当竞争法这两个角度。从著作权法保护路径来看，应当坚持对人类创作行为的保护。有必要按照人工智能生成技术路径的不同做区别，一种是基于预设规则的生成路径，不具备不可预测性，其生成物可能构成作品；另一种是基于数据驱动的“机器学习生成模式”，设计者无法完全预测会产生何种具体表达，其生成物是否具有可版权性存在不确定性。从反不正当竞争法保护路径来看，可以探索通过一般条款予以保护，并从竞争关系、违法性、主观要件、损害后果等角度进行评价。

游闽键（上海市协力律师事务所律师）认为，前端的机器学习并未损害著作权人的现有既得利益，大模型动辄数十万亿的参数都需要获得许可基本不能实现，而要证明大模型训练数据中含有侵权作品也几乎没有可能。未来人工智能的产品会不断挤压人类作者创作的空间，会颠覆很多法律上的认知。人工智能时代，司法裁判应当站在产业发展的角度思考，稳定产业预期。建议放开前端，加强后端管理，即不要对训练语料的来源进行过多的苛责，但通过人工智能产生的输出与表达，在使用时如果侵犯他人知识产权，应承担相应的责任。类比工业产品与手工产品之间的区别，未来人工智能生产的作品和人类创作的作品可以实行双轨制管理，对应不同的定价体系，可能更适合产业的发展。

于波（华东政法大学知识产权学院副教授）认为，人工智能产业的立法政策应该在于鼓励人们去利用人工智能模型进行再创作，而不是赋予人工智能生成物以作品地位；不能以牺牲知识产权立法宗旨为代价来激励人工智能产业的发展。未来人工智能时代主要的内容生成生态是人机共存，人类创作内容与机器生成内容融合并存，因此为了鼓励人的创作热情和动力，应该建立人工智能生成内容标识制度，区分人类创造和人工智能创造。人工智能生成物标识制度是一种存证制度，有利于独创性、实质性相似的司法判断。同时该强制性标识不应被视为类似于著作权法项下“作者”的标注，而仅起追溯及提示的作用。未来，标识技术与司法存证的衔接问题应当是进一步研究的方向。

王杰（上海交通大学凯原法学院副教授）认为，不能对人工智能服务平台施加不平等、不合理的注意义务。当前有学者认为生成式人工智能服务平台应承担产品责任，但人工智能服务不存在危及人身、财产安全的不合理危险且人工智能服务侵权概率低，故不属于缺陷产品。此外，产品责任中现有技术抗辩也难以适用，因为生成式人工智能迭代非常迅速，何为现有技术对法院而言难以认定。如何给生成式人工智能服务平台设置版权注意义务目前存在挑战，一些传统的注意义务措施无法适用。如，生成内容具有自主性，输出前进行内容过滤缺乏可行性且成本高、收益低，加之人工智能服务平台是动态生成而非静态输出，删除被投诉内容亦缺乏可行性。

曹阳（上海政法学院经济法学院教授）认为，传统著作权法体系是以人为中心的，而现在的生成式人工智能体系已经将人去中心化、工具化、从属化。一是人工智能的创作是基于数据的，而非基于文本的。“机器学习”的数据使用行为，如果被认定为合理使用，则必须以使用了数据的表达为前提。二是大数据创作，是对社会性信息的利用，而不是对单个信息的利用。三是人工智能属于动态的自适应系统，会不断自我学习、自我提升，输入的数据与输出的内容之间没有关系。四是深层次人工智能虽然仅能发现客观存在的知识而无法创造知识，但其也具备发现隐性知识的特点。

何琼（浙江省高级人民法院知产审判庭副庭长）认为，一是在“文生图”场景中人工智能使用者输入指令的行为，从解释论角度看有别于传统的创作行为。使用人工智能生成最终图案的过程，可能更考验的是使用者的审美眼光和选择，而不是人本身的创作行为。二是从立法的角度看，对于“文生图”场景下的生成物到底要不要保护，应多从产业政策的角度出发进行慎重考虑。个人目前还看不出提供保护的紧迫必要性。但在符合不正当竞争要件的前提下，赞同适用反不正当竞争法对使用他人生成物的行为予以规制。三是关于侵权责任的承担，应区分人工智能生成物形成及使用链条中不同主体的作用。首先是使用者，其输入了指令并对生成内容进行了使用、传播。其次是研发者，对人工智能模型进行了研发。再次是经营者，运营模型并以此获利。三者是否承担责任，应当考虑其在侵权结果发生中的原因力及主观过错程度，另外特别考虑到在模型训练阶段人类作者的权利可能很难得到保护，因此在判断生成物侵权这一阶段，应当强化对人类作者权利的保护。

钱光文（上海知识产权法院审委会委员、知产审判二庭庭长）认为，对于新问题看不清时，可以历史发展的眼光看待。正因文艺复兴时期强调人的价值与创造力，方孕育了之后的工业革命，而现有知识产权制度仍是工业革命时代的产物，所以如今谈人工智能必须跳出这个框架并予调整。人工智能时代，思想和表达很难区分，不能再以传统著作权的思维方法来硬套，就现阶段而言，可以考虑邻接权或者反不正当竞争法予以法律保护。不宜过于强调人的作用、意志，事实上很多新兴事物的诞生并非以人的意志所产生，其诞生后基于自身独立性被后来的人赋予价值，所以我们对于ChatGPT等人工智能产业的发展，应秉持开放的态度。

卢忆纯（杭州互联网法院互联网审判第二庭副庭长）认为，图生文和图生视频使用的一种模型是扩散模型。现在的文生图或视频在扩散模型的基础上引入了语言模型，人在输入参数和指令中，该种指令可以是思想，也可以是创作。对此，司法裁判需要从两个维度思考，一是人工智能模型本身属于开源型还是闭源型的技术；二是指令的内容是否构成直接表达，有无后续的创作。比如四川博主运用sora生成的《西游记》动画短片，根据作者对于分脚本构思，生成内容和后续制作最后形成的内容具备独创性。法官对于人工智能生成物需要以动态的思维去评判，而且机器始终应当是为人服务的。

二、数据的知识产权保护问题

孔祥俊（上海交通大学知识产权与竞争法研究院院长、上海交通大学讲席教授）认为，近年来关于数据确权或数据赋权的理论研究非常活跃，但与司法实践之间存在脱节。对数据界权进行专门立法尚不具备成熟条件，未必符合现实需求，仍应继续适用反不正当竞争法进行保护：一是能实现权益法与行为法的统一；二是兼顾规范与发展；三是兼顾数据的归属与利用；四是保护方式和法律评价更为灵活。可以在反不正当竞争法中设置保护公开数据的“数据保护专条”，通过规定商业数据构成要件的方式固化受保护的数据，通过规定的侵权行为的表现划定保护范围和边界，通过例外和豁免促进数据共享和流通。

李文红（北京集佳（上海）律师事务所律师）认为，数据知识产权工作试点的各个地区对数据知识产权登记的认识和规定存在差异。如在登记对象上，有些强调商业价值，有些要求具有使用价值。在登记主体上，有些明确是数据处理者或持有者，有些未作限制等。试点过程也存在诸多问题，如登记机关是否要审查、形式审查还是实质审查；对于加工过的数据，是否需要证明加工过程、数据来源；登记的法律效力如何等。可见“数据知识产权”的内涵、属性有待明确。应在试点的基础上明确数据知识产权的功能定位与制度价值，探索数据知识产权的司法保护路径。

唐震（上海市松江区人民法院党组成员、副院长）认为，目前数据的知识产权保护路径存在通过商业秘密保护保密数据、通过著作权法保护具有独创性的数据汇编、通过反垄断法禁止大数据平台排除和限制竞争、通过反不正当竞争法规制数据领域扰乱竞争秩序与损害他人合法利益行为、通过专利法保护数据的计算规则和技术手段相结合的技术方案等路径，但上述路径又存在商业秘密仅保护有限的保密数据，不具有普遍性。著作权保护的交易成本较高，且数据汇编很难达到较高的独创性。数据行业目前还需要培育大型头部企业，以参与国际竞争。反不正当竞争法的一般条款调整具有不确定性，影响企业投资预期。数据应用方法的可专利性尚存在法律障碍等困境。对此，他提出：一是数据保护的基础性导向是保护数据安全性，二是数据属性需要进行类型化分析并采取针对性的保护方式，三是要从数据的生死流程来规划不同数据应用场景的法律规则，四是要推动国际合作，实现数据流通的国际化。

吴智永（上海市金山区人民法院党组成员、副院长）认为，首先，数据给社会带来了挑战，由此提出“数据正确”（即确保数据来源的合法、安全）和“数据正义”（即数据公平分配、创造价值、成果共享）两个概念。其次，司法实践没有排除数据确权的可能性。对于数据的使用与加工，数据持有方可以宣示其对自身数据的使用限制，但该种限制并不意味着数据权益具有绝对权的属性，因此需要注意数据持有与利用的平衡保护。最后，关于数据正义，需要考虑商业意愿的合理性以及数据的稀缺性，即不存在排除他人权利、垄断的意愿，有利生产要素向市场主体（中小企业）的转移分配，最终要从是否存在数据垄断、损害社会利益和损害消费者利益三方面因素验证数据正义。

王利民（上海市徐汇区人民法院审委会委员、知产审判庭庭长）认为，一是数据要素保护的审判理念，即竞争法裁判规则的构建，是在严格遵循“竞争秩序保护”这一核心下，往返穿梭于经营者、消费者、社会公众利益之间，寻求三者最大化动态平衡的过程。二是“禁止盗用”，不等同于“禁止利用”， 必须受市场竞争中“模仿自由”和互联网资源“互联、互通，开放、共享”的制约，以此保证数据的合理流通，发挥数据的最大价值。三是竞争法判断的简明范式应当为参照反不正当竞争法一般条款规定，同时为了客观公允，妥善选择与诚实信用原则及商业道德相匹配的市场核心机制角度切入，重点考察“数据抓取行为”发生后的竞争秩序变化。

韩旭至（华东政法大学法律学院副教授）认为，一是数据确权是数字经济发展的基础，而目前缺乏必要的法律依据，已经引发了地方先行先试改革的合法性风险，因此数据确权具有必要性；二是目前数据确权存在较大争议，涉及多元利益主体，且其内在逻辑完全不同于物理时空固态的权利运行规律，存在“数据二十条”的政策话语需要进一步转换为学术话语、法律术语的困境；三是应明确数据确权聚焦企业数据权利展开，数据“整体确权”与“流程（阶段/模块）确权”并不互相冲突，同时需要建立数据资产入表、数据权益登记等配套制度。

郑鸣捷（上海市协力律师事务所律师）认为，数据的知识产权赋权具有一定合理性，数据知识产权保护的原则思路为：1.充分考虑数据安全、公共利益的保障、个人信息保护；2.数据保护模式与数据的资源特性、数据有效利用相结合；3.对于数据处理者，要尊重创造性劳动和资本投入，承认和保护其合理收益；4.有利于数据流动交易、促进繁荣数据市场、壮大数字产业、促进产业数字化转型、支撑经济高质量发展。5.数据知识产权保护规则的构建由于地域原因还需要探索。而欧盟《数据法案》规定的数据要素利用权责规则，也是值得借鉴的实践路径。

汤茂仁（江苏省高级人民法院审委会委员、知产审判庭庭长）认为，一是关于数据知识产权的提法应慎重考量。数据保护要根据其内容分类来决定以何种方式进行保护。数据保护要坚持利益兼顾和利益平衡的原则，各个主体的利益都要兼顾，进而推动数据交易和数据开放。二是关于实验数据。信息可以转化为数据，但这个数据与实验数据不是一个概念。对于实验数据如何保护要根据具体情况决定，如果具有实用性，可以专利进行保护，但如果只是过程性记载，无法进行产业应用，则可以商业秘密进行保护。三是关于商业数据。目前相关立法的修正案草案征求意见稿当中所规定的保护对象是商业数据，实践中有一些数据具有实用性但并非商业数据。比如中医处方，处方为内容而非表达，或者作为有限表达式而不能获得著作权保护。它无法作为专利进行保护，也无法以商业秘密进行保护，但确实能够给公众提供健康上的保障，就可以考虑用数据进行保护。

曹博（上海交通大学凯原法学院副教授）认为，一是人工智能、数据要素保护存在一些新兴问题，随着理论研究和实践的深入，会发现目前观点分歧较大的原因在于理念起点上存在争议、基础概念上共识较少，包括对国际公约的条文理解也存在诸多分歧。因此需要关注基础理论研究。二是数据保护不仅涉及知识产权领域和传统学科，还包括新兴学科领域，可以在相互研讨中寻找一些不同的解决思路。三是在数据保护问题上，研讨凝聚出共识，即数据赋权主要集中在商业数据或企业数据这个层面。对于商业数据或企业数据的保护，至少在知识产权领域涉及三种模式，即汇编作品保护、邻接权保护以及反不正当竞争法保护，且三种模式并不冲突，可以并存。

年报｜数字法学研究会2023年工作年报

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王唯骏｜与中国仲裁国际化同行

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年报｜民法学研究会2023年工作年报

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年报｜行政法学研究会2023年工作年报

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