□ 徐小奔

我國人工智能產(chǎn)業(yè)正處于全球第一梯隊，其快速發(fā)展離不開知識產(chǎn)權制度在技術創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、市場規(guī)范等方面的支撐作用。促進技術的進步與應用一直是知識產(chǎn)權制度的重要立法目的。從法律依據(jù)上看，專利法將“促進科學技術進步和經(jīng)濟社會發(fā)展”作為立法目標，著作權法也將“促進社會主義文化和科學事業(yè)的發(fā)展與繁榮”作為規(guī)范目的。從制度理念上看，技術中立思想是知識產(chǎn)權制度調(diào)整因新技術應用帶來既有利益格局變化時的指導原則。技術中立一般是指技術在發(fā)揮功能和作用時遵循自身的原理和機理，并未預設或內(nèi)置任何價值判斷。在知識產(chǎn)權語境下，技術中立表現(xiàn)為當新技術出現(xiàn)時，不能預先將該技術假想為一種侵權工具或非法手段，也就是說在先權利人不能理所當然地將自己的權益延伸至新技術之上，而應當全盤考量新技術與在先權益的關系，以符合知識產(chǎn)權制度目的的方式重塑市場秩序以達至新的利益平衡狀態(tài)，共同實現(xiàn)社會創(chuàng)新增長。

知識產(chǎn)權制度在促進人工智能健康發(fā)展方面，主要從以下三方面持續(xù)發(fā)力：

第一，知識產(chǎn)權制度保障人工智能關鍵要素。算力、算法與數(shù)據(jù)是人工智能技術進步的關鍵要素。在算力與算法層面，我國通過修訂《專利審查指南》，解決了涉及算法、大數(shù)據(jù)等發(fā)明專利申請的審查標準問題，強調(diào)算法與計算機系統(tǒng)內(nèi)部結構存在特定技術關聯(lián)，并明確了提升硬件運算效率或執(zhí)行效果的技術方案屬于專利法所述的技術方案，基本掃清了人工智能關鍵技術的可專利性障礙，使人工智能技術專利呈現(xiàn)出井噴式增長。截至2023年底，我國人工智能發(fā)明專利有效量達到37.8萬件，同比增速超過40%，是全球平均增速的1.4倍，顯示出我國在人工智能領域的強勁創(chuàng)新活力。未來，可以進一步在規(guī)范算法發(fā)明專利申請規(guī)范、縮短人工智能專利審查時限等方面發(fā)力。在數(shù)據(jù)要素層面，則應加快推進國家層面數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權保護規(guī)則的構建，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權登記對象、登記程序、登記效率方面的規(guī)范，在充分保障數(shù)據(jù)的知識產(chǎn)權權益的前提下建立數(shù)據(jù)共享機制。

第二，知識產(chǎn)權制度支撐人工智能核心環(huán)節(jié)。研發(fā)與應用是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的兩大核心環(huán)節(jié)。在研發(fā)環(huán)節(jié)，模型訓練的數(shù)據(jù)來源合法性問題，以及在應用環(huán)節(jié)的人工智能服務提供者法律責任問題，始終是阻礙人工智能產(chǎn)業(yè)做大做強的法律障礙。在研發(fā)環(huán)節(jié)，使用他人版權作品進行訓練時，如果一概要求必須獲得實現(xiàn)授權，則海量數(shù)據(jù)訓練的授權成本將成為企業(yè)難以承受之重。事實上，數(shù)據(jù)訓練行為本身并不會對版權作品的正常使用產(chǎn)生實質(zhì)上的影響，因而德國、日本都在其版權法中設置了“文本與數(shù)據(jù)挖掘的版權例外”規(guī)則，為模型訓練自由獲取版權作品提供了法律保障，美國版權法中也有類似轉(zhuǎn)換性使用的規(guī)則為模型訓練提供侵權抗辯。我國未來也應考慮通過立法設置人工智能模型訓練的例外規(guī)則，為人工智能技術進步提供法律依據(jù)。在部署應用階段，人工智能服務提供者應當承擔怎樣的侵權注意義務是理論與實務的難題。2023年7月，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室等7部門聯(lián)合發(fā)布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，這是一部具有法律效力的部門規(guī)章，具有里程碑意義，為明確我國人工智能服務提供者法律責任提供了框架性的方案。但是，該辦法是否能夠直接適用于諸如版權侵權等私權糾紛，仍存在法律障礙。此外，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展初期，“避風港規(guī)則”為促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展發(fā)揮了重要作用。人工智能服務是否也應該適用“避風港規(guī)則”，以及民法典中基于網(wǎng)絡服務提供者（ISP）與網(wǎng)絡內(nèi)容提供者（ICP）二元劃分的注意義務體系在多大程度上可以延伸至人工智能產(chǎn)業(yè)，這些問題都需要通過制度創(chuàng)新予以妥適回應。

第三，知識產(chǎn)權制度規(guī)范人工智能重要場景。近年來，人工智能治理逐步傾向于場景化治理的務實做法，具體問題具體分析。在人工智能的諸多場景中，與知識產(chǎn)權息息相關的是人工智能生成內(nèi)容的知識產(chǎn)權客體定性困境。無論是智能創(chuàng)作文藝作品，還是智能創(chuàng)造技術方案，都涉及可版權性與可專利性的法律爭議。事實上，人類利用技術工具創(chuàng)新生產(chǎn)方式，不斷拓寬創(chuàng)作與創(chuàng)造的概念邊界是歷史經(jīng)驗的總結。以人工智能生成內(nèi)容的可版權性為例，無論人工智能的自主表達能力有多強，最終決策權仍然掌握在人類手中。如果說獨創(chuàng)性要求體現(xiàn)創(chuàng)作者的個性，而相同提示詞又可能生成不同表達的圖片，那么被用戶“選定”的那幅圖片（表達）恰恰體現(xiàn)了用戶的個性化審美。正是在這個意義上，“提示詞+選擇權”才實現(xiàn)了人機互動過程中人類對人工智能的主導權，也才突出了人類的主體地位。也就是說，賦予人工智能生成內(nèi)容可版權性與可專利性不會從根本上顛覆以人類為中心的知識產(chǎn)權制度，反而是人類拓展知識生成方式的一種歷史必然。

人工智能時代，知識產(chǎn)權制度應當不局限于問題式的、碎片式的解決人工智能發(fā)展中的知識產(chǎn)權問題，而應當從技術中立的整體性角度，著眼于人工智能的要素支持、環(huán)節(jié)保障、場景規(guī)范等多層次、全方位為人工智能產(chǎn)業(yè)提供系統(tǒng)性的制度供給，促成我國人工智能高質(zhì)量健康發(fā)展。

（作者系中南財經(jīng)政法大學知識產(chǎn)權學院副教授）