知识产权法的主要调整对象是围绕智力成果的生产和利用所产生的一系列社会关系。因此，人工智能技术的迅速发展与普及，给知识产权法提出了若干重大问题。虽然我们并不怀疑知识产权法的基本原理与结构具备高度韧性，但仍然需要就这些问题作出及时回应。在此背景下，最高人民法院出台《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（以下简称《意见》）。这一举措及时回应了公众关切，为加强权利保护、促进技术发展提供了指引。
《意见》指出，一方面，应当“不断加大对人工智能创新成果、创新主体、创新行为、创新环境的保护力度”，另一方面，也需要“以包容审慎的态度平衡权益保护与技术产业发展，营造鼓励探索、宽容失败的良好环境”。《意见》就各具体知识产权部门法以及相关竞争法规范在人工智能时代面对的若干紧迫问题表明了立场，以下择其要者予以评述。
第一，关于人工智能生成内容的侵权责任。当人工智能生成内容侵害著作权时，人工智能的开发者、提供者和使用者均存在被认定需要承担责任的可能性。《意见》第十二条表明，在个案中，需要结合技术因素、商业因素以及各方对生成侵权内容的参与度等因素来认定责任承担者。人工智能生成内容中的侵权内容，既可能存在于模型中，也可能在训练完成后的提供服务过程中被注入，还可能在使用过程中由用户所添加。当然，也不排除侵权内容同时来自多方的可能性，因此下述分主体讨论的责任认定，均为一般情形。当多方提供内容时，需要进一步予以分析。
首先，实质相似内容可能来自开发者。在技术上，模型输出实质相似内容的原因不止一种，现阶段最受关注的是由模型训练记忆效应导致的作品提供。受语料中单一作品的重复度、模型容量、训练技术以及开发者意图等各种因素的影响，即便是参数量庞大的基础模型，也可能包含某些作品的可识别内容，这便是记忆效应。记忆效应容易发生在与特定文本描述存在固定对应关系的图像上，例如提示词“史努比”可能会激发预训练大模型输出可识别的史努比图像，所以有学者将记忆效应称为“史努比效应”。从技术原理看，记忆效应的发生频率通常很低。当模型依据用户的简单提示内容便输出与语料作品实质相似的内容时，该内容源自模型而非用户，模型输出构成信息网络传播行为，开发者原则上需要为此承担责任。
其次，实质相似内容也可能来自模型提供者。假如模型提供者确有技术能力，在与用户交互的过程中注入模型并不包含的侵权内容，则原则上应由注入该内容的模型提供者承担责任。
最后，用户在使用人工智能的过程中，也可能输入自己不拥有著作权的作品，且不存在合理抗辩理由。例如，由于模型方已经采取措施避免侵权内容的输出，因此，用户无法通过输入“奥特曼”三个字的文本来获得奥特曼的美术表达。此时，倘若用户上传奥特曼的图片或者包含奥特曼美术形象的其他文件（例如奥特曼LoRA），则人工智能可以在用户上传内容的基础上开展进一步加工，例如按照用户的要求生成“奥特曼正在参加10米跳台跳水比赛”的卡通图片。人工智能输出的图片固然包含奥特曼美术表达，但与第一种情形的不同之处在于，该表达并不来自人工智能的直接输出，而是来自用户的输入，因此，侵权责任应当由用户承担。
根据实质相似内容的来源确定责任承担者的规则，符合最小成本避免者原理。对开发者来说，其可以通过语料去重、输出过滤等方式，减轻乃至消除记忆效应导致的实质相似内容输出。对提供者和使用者来说，可以通过控制注入或者上传内容，来防止侵权内容的输出。
在上述三种场景中，开发者责任在未来将尤为重要，因为它将成为人工智能开发者向著作权人付费的重要场景。人工智能技术的发展，给人类创作者造成了巨大的冲击。如何在促进人工智能发展的同时，确保人类作者的创作激励与尊严，是著作权法的重大议题。需要在各种不同的许可费计算与支付途径之间进行比较。相较而言，在内容输出环节计费，是制度管理成本最优的手段。倘若希望针对训练本身涉及的复制行为计算并支付著作权许可费，由于单件作品对于模型性能改进的边际增益十分有限且难以测度，逐一计算并且支付许可费导致的社会成本将超过许可费给作者带来的激励收益，所以该方案既不合理，也难以落实。即便存在代为收费的中间机构，测度成本也将实质性阻碍中间机构将许可费有效分发到每个作者手中。因此，为了实现人工智能开发者向著作权人付费的目标，需要重点关注输出端责任。与此同时，还应当规范训练前数据获取环节中获取、使用商业秘密以及使用受技术措施控制的作品等行为。
第二，关于开源软件法律责任。《意见》为开源生态的健康发展明确了原则，既鼓励开源创新，也合理分配风险。开源与闭源的重要区别在于，闭源更依赖单一创新主体，而开源更依赖于整体的开源生态。正因为开源具有格外强烈的连续创新特色，因此，在创新链条的不同环节之间适当分配风险，便成为引导开源创新利益最大化的首要任务。《意见》第十三条以开放清单的形式列举了开源创新各环节之间分配侵权责任所需考虑的重要因素，为司法实践探寻进一步的考虑因素留下了空间。对于免费开源的开发者和提供者，《意见》给予特别鼓励，允许其在公开说明功能与风险的情况下，获得免责的可能性。
第三，关于涉人工智能发明创造的发明人资格。《意见》第十四条表明，人工智能具备高超的信息生成能力这一事实，既不能否定自然人贡献的分量，更不能阻断自然人获得发明人身份的可能性。当针对人机协同生成技术方案中的自然人贡献展开判断时，重点在人而非机器；在判断自然人贡献是否足够时，考察重点在于自然人贡献的实质而非形式。这种将考察焦点置于自然人的实质性贡献之上，并承认人工智能的参与本身不妨碍自然人被认定为发明人的做法，是对“以人为本”理念的践行。
上述判断思路对人工智能生成内容的可版权性同样具有启发意义。虽然《意见》最终未对此作出规定，但在现行著作权法框架下，假如用户在使用人工智能的过程中没有作出足够的独创性贡献，自然不能成为作者；但当他的独创性贡献足以使最终内容形成独创性的文艺表达时，法官仍可适用既有的作品与作者规则在个案中作出判断。
第四，关于技术合同违约责任。涉人工智能技术合同中，人工智能技术的发展常常需要多方共同参与。在涉人工智能技术合同履行的违约责任认定上，既需要避免将所有未能达成开发目的的负面结果均归为开发者的违约责任，也需要避免开发者以人工智能开发风险巨大、成果验收具有不确定性等理由作为借口，逃避应当承担的违约责任。民法典区分因违反合同约定造成的研发失败与因无法克服的技术困难导致的研发风险，《意见》第十五条是在这一框架下对人工智能技术合同所作的进一步细化。《意见》第十五条力求平衡双方诉求，在以合同约定作为认定违约责任依据的原则下，将技术开发方的努力情况与主观状态纳入考虑因素。合理努力主要用于判断开发方是否履行了约定义务以及研发失败是否属于技术风险，故意、重大过失则有助于判断其主观可归责性，但不应被理解为开发者承担违约责任的必要条件。对于明确约定特定功能、性能指标或者交付成果的合同，开发方不能仅以已经尽到合理努力为由免除责任。由于技术开发、转让、许可、咨询与服务合同的义务性质不同，上述因素在不同合同类型中的权重也应有所区别。
第五，关于数据的保护与使用规则。人工智能的发展与高质量数据的生产和利用密不可分。《意见》通过专门条款，对涉人工智能数据的保护路径与使用规范予以明确。在数据保护上，《意见》采取“分而治之”策略，明确了著作权法保护、商业秘密保护和反不正当竞争法第十三条保护等不同路径在数据保护规范体系中的重要作用。同时，针对数据利用行为，《意见》强调了其可能引发的反垄断风险。在当下的技术背景与商业环境下，数据作为极其重要的生产要素，在判断市场支配地位时具有不可忽略的重要性。《意见》着重指出数据或者算法的利用者可能承担的竞争法责任，有助于规范经营行为，维持合理的市场结构。
总之，《意见》践行了以人为本的基本原则，为AI时代知识产权法的发展奠定了基调。“以人为本”要求司法在面对任何新技术、新问题时，都能将技术纳入规范的框架内进行评价，而不是因为技术本身的震撼性而忽略对人与人之间关系的审视。无论多么炫目的技术，都需要回归到“激励创新与保障自由”的框架内加以审视。由此，司法方能在加强权利保护与保障竞争自由之间寻求恰当平衡，使技术进步最终服务于人的创造与发展。
（作者系清华大学法学院副教授）
编辑：李华山
