智媒時代版權法“通知—移除”規(guī)則的變革*

□文│顧晨昊

“通知—移除”規(guī)則（Notice and Take-down）創(chuàng)制于美國1998年《數字千年版權法》（Digital Millennium Copyright Act，DMCA），作為互聯網技術服務商承擔版權責任的重要制度典范，該規(guī)則已然被包括我國在內的世界各國版權立法所借鑒?！巴ㄖ瞥币?guī)則在版權人及服務商之間構建的侵權治理合作模式充分考慮了Web1.0時代的技術水平，將搜尋侵權和程序啟動的風險交由版權人承擔，服務商則依據接收到的通知移除侵權內容獲得損害賠償的豁免。

然而，智媒時代背景下“通知—移除”規(guī)則的責任風險預設條件發(fā)生了極大改變?；ヂ摼W作品存量的爆炸式增長，以及大規(guī)模私人侵權、重復侵權形勢的興起導致規(guī)則的運行逐漸背離立法初衷，難以適用于新技術環(huán)境。以短視頻分享平臺為例，據版權監(jiān)測中心統(tǒng)計，2019年1月至2021年5月，線上調查者中僅有約56.4%的原創(chuàng)作者曾察覺到侵權事實，但受監(jiān)測的10萬原創(chuàng)作者的人均被侵權作品多達63件，二創(chuàng)作品中每項體育賽事的侵權量甚至高達4.9萬條。[1]同時，人工智能及算法技術的進步極大提升了服務商的數據處理能力，但依法只承擔侵權具體內容的移除義務，權責不匹配，以至于“通知—移除”規(guī)則成為了版權人維權追索的“打地鼠”（Whack-a-Mole）游戲。

在全球版權治理規(guī)則的現代化背景下，“通知—移除”規(guī)則的制度修正已然成為各國版權立法的共識，無論是美國版權局向美國國會出具的專門性報告，還是歐盟版權法現代化法案，均將“通知—移除”規(guī)則的變革視為重要議題。在我國版權法改革和平臺治理現代化的時代要求下，客觀審視“通知—移除”規(guī)則的實踐運行以及域外實踐，對平臺版權責任的配置革新具有強烈的現實意義。

一、“通知—移除”規(guī)則的預設：扶持網絡產業(yè)發(fā)展

20世紀90年代，數字媒體成為人們接受信息的新路徑，門戶網站和網絡版權市場尚未繁榮。即使是在網絡最為發(fā)達的美國，也僅有約41%的家庭可以上網，即便配備當時最先進的56K調節(jié)器，下載1小時的視頻也要耗時24小時以上。由于社會公眾對于網絡服務的模式和性質尚未有明確且成熟的認知，當以數字形式分發(fā)的信息中包含版權侵權內容時，技術服務商被要求對相關內容承擔直接侵權責任，也即按照“接觸+實質性相似”的侵權構成要件認定技術服務商的責任。例如，1993年“花花公子公司訴喬治·弗雷納案”[2]，被告經營的網絡論壇（BBS）中存在用戶上傳的未經授權的圖片，被告在知悉后迅速進行刪除，但法院認為，圖片在BBS的傳播屬于版權法上的公開發(fā)行（Public Distribution）和展示（Display），只要符合“接觸”和“實質性相識”二項要件，被告的侵權性質并無爭議，圖片是用戶上傳的事實不影響定責。囿于作品的網絡傳播不可能不依附于服務商的基礎技術支持，因此直接侵權規(guī)則的適用將技術服務商頻繁拖入訴累。

隨著網絡的普及應用和網絡產業(yè)的發(fā)展，人們對網絡服務商的分類和功能性有了較為明確的認知，逐漸區(qū)分了內容服務與技術服務的差異，并認可了技術服務商的“中間性”地位。一方面，法院開始在具體案件中，如“宗教技術中心訴網通公司案”[3]中推翻直接侵權認定的判決邏輯，認為技術服務商非因自己意志傳播侵權信息不應按照直接侵權規(guī)則認定責任，只有服務商存在主觀過錯時才承擔幫助侵權的責任，也即間接侵權責任；另一方面，基于互聯網的巨大潛力，美國國會在構建與知識產權相關的數字傳播立法過程中接受了網絡服務商和運營商的游說，制定了系列政策以滿足其繼續(xù)對互聯網發(fā)展進行投資的預期。[4]

在此背景下，1998年DMCA第512條針對典型的技術服務提供者構建了“避風港規(guī)則”（Safe Harbor Rules）新設侵權抗辯理由，以降低其承擔損害賠償責任的風險、提高法律確定性；其中，“通知—移除”規(guī)則即是為“信息儲存”（Information Residing on Systems or Networks at Direction of Users） 和“ 信 息 定 位 ”（Information Location Tools）服務商引入的新型糾紛解決機制。由于上述兩類服務商具備直接接觸和清理侵權內容的能力，因此國會希望為版權人提供一項訴訟方式之外的高效維權途徑，并激勵服務商與版權人達成權益救濟的合作，也即遵循適度的侵權內容移除義務而免于頻繁遭受侵權訴訟。

考慮當時的網絡發(fā)展情形和侵權內容清除手段（人工處理），“通知—移除”規(guī)則的啟動由版權方或授權人發(fā)起，并且向服務商發(fā)送符合法律要求的“有效通知”，服務商則對通知內容向利害相關各方予以反饋，包括將相關情況通知給被投訴方、將被投訴方的反通知傳達給投訴者，以及進行侵權材料的處理等。[5]而“有效通知”則極盡詳細，DMCA第512條要求通知必須包括宣稱被侵權的作品或多個作品的清單，以及提供充分且合理的信息以便服務商能夠定位到相關侵權材料，或者對侵權材料的引用和鏈接。

我國在構建“通知—移除”規(guī)則時亦沿襲了DMCA的程度設定，如《互聯網著作權行政保護辦法》第八條、《信息網絡傳播權保護條例》第十四條將侵權損害風險負擔施加給版權方，并要求版權人的通知中應當指出被投訴侵權內容所在的網絡地址或具體位置。

二、“通知—移除”規(guī)則的挑戰(zhàn)：維權合作模式失靈

“通知—移除”規(guī)則構建于Web1.0的互聯網產業(yè)環(huán)境，其內容傳播呈現了從網站到用戶的“發(fā)布—瀏覽”式的單向性和中心化的傳播架構，作品內容的制作由職業(yè)化的創(chuàng)作為主要構成，終端用戶始終扮演著被動的“消費者”角色。這意味著，互聯網上流傳的無論是版權作品還是盜版侵權作品，絕大多數的提供主體是網站，并且由于網站運營商數量有限，侵權內容的搜尋較為容易。而在互聯網發(fā)展進入Web2.0之后，無論是用戶還是網站運營商的角色都產生了顯著變化，二者的強弱勢地位明顯置換，導致傳統(tǒng)的“通知—移除”模式難以適應新技術形勢。

1.版權人的市場角色弱化

首先，在信息技術的助力下，個人用戶已然成為信息傳播鏈中重要的信源。創(chuàng)作不再是職業(yè)化的專屬活動而成為互聯網用戶的個人喜好，用戶制作、上傳互聯網的內容不但數量猛增，且展現出了不以獲得利益為目的的特征，“用戶創(chuàng)造內容”（Usergenerated Content，UGC）成為了一種新型的傳播現象。截至2021年6月，UGC作品集大成的短視頻分享平臺用戶規(guī)模就達到了8.88億，而“.CN”下網站和移動應用軟件的數量也分別高達261萬個和302萬款；[6]據國際權威全球數據統(tǒng)計庫的統(tǒng)計，2020年全球數據產生量達到47ZB。[7]由于UGC作品和UGC平臺的數量極為龐大，版權人根本無法再依靠人工手段獨立搜尋侵權內容并通知網絡服務商。

其次，UGC模式的產業(yè)化不僅削弱了傳統(tǒng)職業(yè)創(chuàng)作作品的市場稀缺性及市場價值，還因為UGC作品多是對原創(chuàng)作品的模仿或者二次創(chuàng)作，如對音樂、影視作品的剪輯和重混，將私人侵權的影響力放大數倍。雖然“個人使用”通常被歸入合理使用制度，作為專有權規(guī)制的例外，但私人創(chuàng)作（尤其是二創(chuàng)）的驟增導致了原先的“個體性侵權”類型的規(guī)?；ヂ摼W的便捷傳播和高效交互更是將私人創(chuàng)作的侵權作品推向眾多的非特定用戶，產生較大訪問量，對版權作品的市場價值造成直接的消極影響。

最后，對等式網絡的發(fā)展導致資源共享型傳輸，例如網絡云盤、社群網站上的侵權作品經由私人傳播方式泛濫，其危害之大甚至引起了網絡管理秩序的革新，國家版權局專門發(fā)布了《關于規(guī)范網盤服務版權秩序的通知》《關于進一步規(guī)范網絡視聽節(jié)目傳播秩序的通知》等文件，加以數年“劍網行動”等專門性執(zhí)法活動，以公法上的管理手段抑制大規(guī)模私權侵權情形。而面對指數型增長的數據信息和愈發(fā)猖獗的私人侵權、非法傳播等情形，版權人的侵權搜尋難度驟增，只能聘用版權代理公司或依靠行業(yè)協會、版權監(jiān)測中心等組織機構尋求專門性維權。

2.服務商的技術能力成熟

一方面，對于網絡服務商而言，雖然版權侵權通知的數量也在不斷激增，但技術進步提供了應對這些鋪天蓋地般侵權通知的解決方案——網絡服務商的信息管理能力和數據處理能力早已今非昔比。1998年至2010年，谷歌收到了約300萬條侵權統(tǒng)一資源定位符（URL）通知，在2013年谷歌收到了300萬條侵權通知，2017年此類通知數量超過8.82億條，但谷歌在同年成功識別并刪除了95%的侵權通知內容，退回了5400萬個不完整、濫用或者錯誤的侵權通知。[8]國內互聯網企業(yè)在技術手段的輔助下亦提升了侵權內容移除的處理效率。譬如，微信視頻號2020全年清理了1萬余條侵權視頻以及5000余場侵權直播，而公眾號和小程序移除了版權侵權信息11萬余條。[9]百度發(fā)布統(tǒng)計報告稱其在2020年度處理外部投訴和舉報的有害信息395萬余條，自主巡查打擊有害信息8000萬余條。[10]

另一方面，技術進步改變了網絡服務商的運營生態(tài)。智媒時代的網絡服務商邁入平臺化發(fā)展新階段，原本僅扮演“渠道”角色的信息儲存及信息定位服務商打破了傳統(tǒng)的服務模式，將商業(yè)運營向上游的“內容生成”靠近，以瓜分內容流量收益。其中，信息定位服務商發(fā)展出“內容聚合”[11]模式，削弱甚至替代了內容提供服務商的地位；眾多信息儲存服務商轉型UGC平臺，不僅為UGC作品的發(fā)布和傳播提供載體，還積極組織和激勵私人創(chuàng)作，將UGC作品打造為與在線內容服務市場相抗衡的產業(yè)鏈，成為產業(yè)鏈中的最大受益者。原本適用“通知—移除”規(guī)則的技術服務提供者開始角逐在線市場，使其僅承擔移除具體侵權內容義務的最低版權責任要求受到進一步消極評價。

可見，“通知—移除”規(guī)則提供的版權人與網絡服務商之間的合作模式，以及原本依附于“通知—移除”規(guī)則所預設的版權救濟機制已然失效，要求版權人承擔搜尋具體侵權內容、針對同一作品重復維權，而服務商只需以逸待勞被動處理侵權投訴的責任配置機制難以繼續(xù)發(fā)揮治理實效。

三、“通知—移除”規(guī)則的修正：從“移除”到“攔截”

為應對新形勢下的困境，美國版權局在DMCA運行實踐報告中調研了規(guī)則失靈原因，以及市場的積極反饋；歐盟在版權法現代化法案中引入了“通知—攔截”規(guī)則（Notice and Staydown），被視為版權市場“最佳實踐”的經驗總結，也為版權現代化變革提供了可行模板。[12]

1.“通知—攔截”模式的市場實踐

“通知—攔截”模式系私人協議的產物。在線內容市場的發(fā)展促使UGC平臺商和版權方的利益羈絆更為顯著，其合作領域也不斷擴展，例如版權作品的大規(guī)模授權許可、垂直領域的內容整合分發(fā)、版權企業(yè)的合并等均已是常態(tài)。由于意識到“通知—移除”規(guī)則的弊端，版權利益相關者開始尋求私人解決方案，包括從市場的實踐到正式的、有約束力的協議。2007年，包括哥倫比亞廣播公司、迪士尼、福克斯、微軟、NBC環(huán)球、索尼影視、優(yōu)酷在內的典型創(chuàng)意產業(yè)兼網絡服務商就合作達成了UGC網站的最佳實踐，構建并頒布了“UGC平臺服務原則”，要求全面適用內容識別技術，并持續(xù)更新至先進的技術標準，以版權方提供的參考材料為依據，對其他用戶后續(xù)上傳的疑似侵權的材料進行攔截。[13]版權方與網絡服務商之間的私人協議與DMCA“通知—移除”規(guī)則相比對服務商要求更為嚴格，故此類協議又稱“DMCA+協議”或“DMCA-plus協議”。

隨著信息儲存和信息定位的服務商的UGC平臺化，這些新型平臺亦成為維權索賠的標靶。實踐中，由于部分版權方或其代理公司開始積極運用算法技術檢索，并經由自動化程序發(fā)送投訴通知，并且每次通知都包含了上百條侵權URL，致使版權侵權通知的數量超越以往，并且呈現出專業(yè)化的特征；網絡服務商也不得不與版權人合作，開發(fā)版權內容過濾技術和模型自動化處理侵權投訴，其中包括移除涉嫌侵權內容以及阻卻相同內容的上傳。[14]據此，“DMCA+協議”適用程度獲得極大拓展。其中，最具代表性的即是優(yōu)兔（YouTube）的內容識別系統(tǒng)（Content ID），該系統(tǒng)能夠將版權作品的數字指紋（Digital Fingerprint）記錄在庫，自動化監(jiān)測和比對后續(xù)用戶上傳的內容，并標記出潛在的侵權內容，以供版權方或授權的代理人進行維權，包括獲得內容傳播的詳情，選擇屏蔽訪問、阻止匹配或分享對應的流量收益（貨幣化）等。至今，已經有9000家左右的企業(yè)參與了內容識別系統(tǒng)，優(yōu)兔上98%的侵權通知均經由上述系統(tǒng)提起，而其中90%為版權人帶來了收益。[15]

2.“通知—攔截”模式的規(guī)范評價

美國版權局向國會出具報告顯示，諸多服務商堅持“通知—移除”規(guī)則為網絡產業(yè)的繁榮和創(chuàng)意內容的發(fā)展提供了絕對支持，并無修法必要；但愈演愈烈的盜版活動、內容行業(yè)的大規(guī)模抗議以及“DMCA+協議”的普及化均印證了既有規(guī)則的失靈。美國出版商協議（AAP）調查反饋指明，侵權通知數量的指數增長不意味著通知系統(tǒng)按照預期工作，反而證明了通知系統(tǒng)沒有發(fā)揮實效。因為有各類證據表明同一侵權內容很容易迅速轉移到另一平臺，并且依照移除規(guī)則只能反復前次操作，才加劇了大量重復的侵權內容和侵權通知的出現。雖然美國版權局保守認為，“DMCA+協議”為基礎的私秩序（Private Ordering）不能替代立法，也可能導致數字鴻溝（Digital Divide）、導致限制言論自由、降低合理使用范圍、夾雜技術性誤報等不確定性而有待觀察，但無論如何，DMCA“通知—移除”模式下利益平衡已經被打破，需要進行修正，而“DMCA+”的靈活模式是對新技術環(huán)境下維護版權利益的有效嘗試，需要尊重市場意見。[16]

歐盟的版權法現代化改革則將“通知—攔截”模式上升至規(guī)范層面?！秵我粩底质袌霭鏅嘀噶睢罚―irective 2019/790 on Copyright in the Digital Single Market，DSM）第17條規(guī)定，在線內容分享平臺對傳播的作品應事先獲得版權授權，在授權未果的情形下，應根據版權方提供的相關且必要的作品信息或者侵權投訴內完全證實了的版權材料，按照行業(yè)內的高標準、盡最大努力移除侵權信息，并且攔截侵權材料在平臺上的傳播和上傳。此外，DSM第17條還要求攔截措施不影響作品的合理使用、用戶的言論自由等。歐盟的立法實踐將平臺采取的侵權識別和攔截的“自愿措施”上升至規(guī)范層面，無疑證實了“DMCA+私秩序”對市場的影響力，以及對在線市場進行干預和驅動引導的必要性。[17]

“通知—攔截”模式的本質即是要求服務商根據版權信息承擔持續(xù)性的“屏障”義務，以合理阻卻高頻率和低門檻的侵權傳播，解決互聯網產業(yè)模式升級導致的版權責任配置失衡問題。顯然，市場行為更能切實反映版權治理實況和產業(yè)需求，并為滯后的法律修正提供有益引導。在國內在線市場同步陷入侵權泥濘之際，侵權內容的攔截措施亦已深入市場實踐。諸多企業(yè)推出了算法識別和攔截系統(tǒng)用于版權治理，如搜狐視頻研發(fā)的視頻檢索技術、今日頭條的“靈識”系統(tǒng)、12426版權監(jiān)測中心與冠勇科技易犬智能大數據平臺的圖文特征提取與匹配技術等均能根據作品的數字指紋進行侵權識別，百度運用人工智能挖掘攔截的有害信息在2020年更是高達515.4億多條。[18]事實證明，我國服務商在大數據和算法技術的加持下亦能掌握或者應用侵權識別和傳播阻卻的工具，這也為“通知—攔截”模式于我國立法所采納的合理性提供了進一步的印證。

四、結語

“通知—移除”規(guī)則的制度內涵和制度實踐立足于20多年前特定時空下的技術環(huán)境，當互聯網技術發(fā)展突破了往日的桎梏，法律也應當對制度實效式微的新情形和困境予以正視。尤其是當版權利益方的自愿行為與現行法律的要求分野擴大時，法律的制定和執(zhí)行便應重視各方訴求。與“通知—移除”規(guī)則相比，“通知—攔截”規(guī)則更契合智媒時代，在版權信息的識別和記錄的基礎上實現侵權內容的“攔截”，以替代通知內具體侵權內容的“移除”，是產業(yè)變革及技術進步條件對網絡服務商適當傾斜版權責任的舉措，這一解決方案既符合版權市場運行實況，同時也能減少重復侵權、重復維權問題，有效緩解版權治理困境。

注釋：

[1]2021年中國短視頻版權保護白皮書[N].中國新聞出版廣電報，2021-05-20

[2]Playboy Enterprises, Inc. v. George Frena, 839 F. Supp. 1552-1554 (M. D. Fla, 1993)

[3]Religious Tech. Ctr. v. Netcom On-Line Commc'n Servs., Inc., 907 F. Supp. 1360-1372 (N.D. Cal. 1995)

[4][5]Senate of 105th Congress, 2d Session . The Digital Millennium Copyright Act of 1998[R]. REP. 105-190

[6]中國互聯網絡信息中心.第48次中國互聯網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告[EB/OL].http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/202108/P020210827326243065642.pdf

[7]2020年大數據白皮書[EB/OL].https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202012311445567246_1.pdf?1609409589000.pdf

[8]How Google Fights Piracy[EB/OL].https://www.blog.google/documents/27/How_Google_%20Fights_Piracy_2018.pdf

[9]世界知識產權日，微信發(fā)布《2020微信知識產權保護數據報告》[EB/OL].https://xw.qq.com/amphtml/20210426A05U9C00

[10][18]百度發(fā)布2020年治理年報：公立機構官網保護計劃已覆蓋20萬網站[EB/OL].https://baijiahao.baidu.com/s?id=1691178485883 046579&wfr=spider&for=pc

[11]崔國斌.著作權法下移動網絡內容聚合服務的重新定性[J].電子知識產權，2014(8)

[12]Martin Husovec.The Promises of Algorithmic Copyright Enforcement: Takedown or Staydown? Which Is Superior? And Why?[J].Columbia Journal of Law & the Arts, 2018, 42(1)

[13]Principles for User Generated Content Services[EB/OL].https://ugcprinciples.com/

[14]Joanne E Gray, Nicolas P Suzor.Playing with machines: Using machine learning to understand automated copyright enforcement at scale[J].Big Data & Society, Jan.-Jun., 2020

[15]Katharine Trendacosta. Unfiltered: How YouTube’s Content ID Discourages Fair Use and Dictates What We See Online[EB/OL]. https://www.eff.org/wp/unfiltered-how-youtubes-content-id-discourages-fair-use-and-dictates-what-we-see-online#fn5

[16]United States Copyright Office . Section 512 of title 17—A report of the register of copyrights[R/OL].https://www.copyright.gov/policy/section512/section-512-full-report.pdf

[17]Michael Bechtel . Algorithmic Notification and Monetization: Using YouTube's Content ID System as a Model for European Union Copyright Reform[J].Michigan State International Law Review, 2020（2）