生成式AI背景下著作權(quán)侵權(quán)樣態(tài)及其風(fēng)險治理

趙宏偉，茹克婭·霍加

(新疆師范大學(xué) 政法學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830017)

0 引言

人工智能作為經(jīng)濟發(fā)展的新引擎，將成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，并進一步釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革積蓄的巨大能量[1]。隨著以GPT為首的生成式AI技術(shù)的逐漸成熟，利用該技術(shù)所生成的內(nèi)容已然流入到了市場當(dāng)中。技術(shù)的發(fā)展永遠都是與風(fēng)險相伴的，在生成式AI技術(shù)被人類應(yīng)用到各個領(lǐng)域的同時，與之有關(guān)的著作權(quán)風(fēng)險問題也引起了越來越多的學(xué)者重視，但有關(guān)生成式人工智能的著作權(quán)侵權(quán)問題卻鮮少有人討論。相關(guān)立法的缺失以及相關(guān)學(xué)術(shù)研究的不足，使得對于生成式AI技術(shù)挑戰(zhàn)背景下著作權(quán)侵權(quán)問題的研究變得非常有價值。為了平衡作品的原著作權(quán)人獲得預(yù)期收益與保障生成式AI技術(shù)穩(wěn)步發(fā)展之間的利益，筆者將從以下三個部分(如圖1所示)對生成式AI技術(shù)挑戰(zhàn)背景下著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險問題進行全面分析：首先，將對生成式AI技術(shù)的運行原理進行解析，闡明其對現(xiàn)存著作權(quán)制度的沖擊；其次，對生成式AI技術(shù)的侵權(quán)樣態(tài)進行全面的分析；最后，從數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)輸出三方面，提出平衡生成式AI技術(shù)與原版權(quán)人之間利益的措施。

圖1 論文整體框架圖

1 生成式AI技術(shù)及其對創(chuàng)作者的影響

1.1 生成式AI技術(shù)及其運行原理

生成式AI不同于以往的專家系統(tǒng)那樣只進行簡單的系統(tǒng)分析或者只關(guān)注現(xiàn)有數(shù)據(jù)，而是可以生成新穎內(nèi)容的人工智能。生成式AI屬于目前最先進的人工智能之一，以前的人工智能專家系統(tǒng)一般會包含一個知識庫和一個基于if-else規(guī)則數(shù)據(jù)庫生成內(nèi)容的推理引擎，而現(xiàn)在的生成式AI會包含一個能夠在語料庫或數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，并且將輸入信息映射到更高維空間的鑒別器或變換器模型，以及一個能夠在每次新的試驗甚至相同的提示下生成隨機行為的生成器，可以執(zhí)行無監(jiān)督、半監(jiān)督或監(jiān)督學(xué)習(xí)。

通常來說，生成式AI技術(shù)的工作原理包括三個階段(如圖2所示)，即數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)輸出。而在數(shù)據(jù)采集階段，輸入的數(shù)據(jù)越多，越有利于人工智能在訓(xùn)練階段對數(shù)據(jù)信息特征的提取，以及對初始模型的完善；數(shù)據(jù)分析階段，也叫機器學(xué)習(xí)階段，生成式AI技術(shù)與以往需要依靠人力提取數(shù)據(jù)特征的專家系統(tǒng)不同，在此環(huán)節(jié)，生成式AI更多依靠的是“深度學(xué)習(xí)”，通過對海量信息數(shù)據(jù)的原始特征進行組合，形成更高層級的屬性類別或特征，如此便利于算法模型的構(gòu)建和輸出數(shù)據(jù)的最優(yōu)化；輸出階段，則是以前兩個階段為基礎(chǔ)，在算法模型不斷優(yōu)化后，最后輸出相應(yīng)的內(nèi)容，也就是人們口中的生成物。

圖2 生成式AI工作示意圖

1.2 生成式AI技術(shù)對著作權(quán)制度的沖擊

以往的科學(xué)技術(shù)對著作權(quán)的影響主要作用于作品的傳播權(quán)問題中，會對作品的存在形式、權(quán)利類型和權(quán)利限制造成影響。而如今的生成式AI技術(shù)不僅僅影響到創(chuàng)作者的傳播權(quán)，而且已經(jīng)對著作權(quán)人的復(fù)制權(quán)、改編權(quán)和匯編權(quán)均造成了損害風(fēng)險。著作權(quán)法的目的在于保障著作權(quán)人對作品的專有權(quán)，保護其人身和財產(chǎn)權(quán)益的同時，又通過對優(yōu)秀作品的傳播使社會大眾也能夠?qū)W習(xí)到作品內(nèi)容，促進文化市場的繁榮發(fā)展。但上述問題的產(chǎn)生，打破了個體與共體之間的利益平衡，阻礙了著作權(quán)的發(fā)展。

就生成式AI技術(shù)而言，其著作權(quán)侵權(quán)樣態(tài)若無法確定，專門的監(jiān)督管理者若未明晰，那么對于著作權(quán)利人的作品在未經(jīng)其許可的情況下，極有可能會被用于AI的深度學(xué)習(xí)，亦或超出著作權(quán)人的許可范圍而被AI控制者所使用。由于相關(guān)立法的缺失，對著作權(quán)人的權(quán)利救濟便難以實現(xiàn)，其經(jīng)濟利益將會受到損失，挫傷其創(chuàng)作的積極性。對于社會公眾而言，雖然生成式AI技術(shù)能在短期內(nèi)能生成大量的作品內(nèi)容，但從長遠上看，生成式AI技術(shù)所生成的作品是通過機械式的算法不斷優(yōu)化推演而來的，該過程缺乏人類所特有的主觀能動性，沒有人類感情的投入，這樣的生成內(nèi)容，尤其是在文化藝術(shù)領(lǐng)域，很難與社會大眾產(chǎn)生情感上的共鳴，而對于社會大眾的精神需求更是難以滿足，從而形成惡性循環(huán)：受生成式AI技術(shù)的影響，缺乏人類感情的機械式的生成內(nèi)容會不斷增多，而人工智能在吸取這些“缺陷”作品數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行“再創(chuàng)作”之后，又返回來以同樣的方式再次影響人類文化市場。

2 生成式AI技術(shù)挑戰(zhàn)背景下著作權(quán)侵權(quán)樣態(tài)

2.1 生成式AI技術(shù)挑戰(zhàn)背景下對著作權(quán)的侵權(quán)行為

我國《中華人民共和國著作權(quán)法》(以下簡稱《著作權(quán)法》)第10條第2款第(五)項明確規(guī)定了數(shù)字化他人作品屬于復(fù)制行為，因此在數(shù)據(jù)輸入階段，對他人作品直接數(shù)字化的行為，當(dāng)然地屬于侵權(quán)行為。生成式AI雖然屬于目前最先進的AI技術(shù)之一，但其仍然不屬于強人工智能的范疇，其算法程序并不能與人類一樣依靠自主閱讀的方式來獲取所需要的信息，仍然需要依賴數(shù)據(jù)的輸入，而數(shù)據(jù)獲取的來源一般包括三種：直接通過開放的數(shù)據(jù)共享平臺獲取數(shù)據(jù)；以交易的方式，購買他人的數(shù)據(jù)信息庫來獲取數(shù)據(jù)；通過“爬蟲協(xié)議”[2]等其他方式獲取數(shù)據(jù)。通過以上三種途徑，將所輸入的信息轉(zhuǎn)化為算法程序可以理解的數(shù)據(jù)格式，一般會包括對非數(shù)字作品的數(shù)字化以及對數(shù)字化作品的直接復(fù)制，傳感器在數(shù)據(jù)自動收集過程中無法準確分辨所有海量數(shù)據(jù)的權(quán)利狀態(tài)，在涉及他人享有著作權(quán)的作品，且未獲得授權(quán)時，必然會造成對著作權(quán)人復(fù)制權(quán)侵犯的風(fēng)險。

我國《著作權(quán)法》并沒有哪一個條款明確規(guī)定了演繹權(quán)，演繹權(quán)只是在學(xué)理上，學(xué)者對改編權(quán)、翻譯權(quán)和匯編權(quán)的總稱。在生成式AI技術(shù)的數(shù)據(jù)分析階段，根據(jù)是否對輸入的數(shù)據(jù)進行了標(biāo)注，可以將數(shù)據(jù)訓(xùn)練(或者叫機器學(xué)習(xí))分為監(jiān)督、半監(jiān)督、無監(jiān)督學(xué)習(xí)。雖然生成式AI所使用的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，不涉及對數(shù)據(jù)的標(biāo)注，在數(shù)據(jù)分析階段也就不會侵犯著作權(quán)人的改編權(quán)，但無論是監(jiān)督、半監(jiān)督還是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，均涉及對數(shù)據(jù)的選擇、整理和匯總，可以將其視為一種“匯編行為”[3]。

2.2 生成式AI技術(shù)挑戰(zhàn)背景下著作權(quán)侵權(quán)的損害后果

2.2.1 確定受損主體

在傳統(tǒng)的著作權(quán)侵權(quán)案件中，侵權(quán)客體一般都是單一且確定的現(xiàn)實作品。在司法實踐中，對于侵權(quán)行為的認定，會將受著作權(quán)保護作品和侵權(quán)作品在獨創(chuàng)性上進行比對，如果侵權(quán)作品在未獲得版權(quán)人許可的前提下擅自使用了該版權(quán)作品的獨創(chuàng)性，那么該侵權(quán)行為便成立。然而，生成式AI時代背景下，人工智能所侵犯的著作權(quán)客體具有一定的特殊性：生成式AI在進行“創(chuàng)作”過程中，其侵犯的客體不一定是某一個著作權(quán)人的單一作品，也可能是多個著作權(quán)人的單一作品或多個著作權(quán)人的作品合集。生成式AI在數(shù)據(jù)分析階段，需要對海量的信息數(shù)據(jù)進行標(biāo)注，并進行學(xué)習(xí)，提取其特征，很顯然這并不是對某個作者的單一作品進行的簡單的復(fù)制，而是對多個作者或者某個作者作品集中具備獨創(chuàng)性的作品進行的侵權(quán)性使用。生成式AI所侵犯的著作權(quán)客體的特殊性直接增加了著作權(quán)人在權(quán)利受到侵害時提取證據(jù)的難度，而法官在認定侵權(quán)的過程中，認定程序也變得更加繁瑣，增加了受損主體的認定難度。

2.2.2 界定受損權(quán)利

對復(fù)制權(quán)的侵權(quán)界定。生成式AI在數(shù)據(jù)分析階段的“深度學(xué)習(xí)”之前，需要通過前文所述的三種途徑獲取大量的信息，并將這些信息進行數(shù)字化處理，從而轉(zhuǎn)化為生成式AI能夠理解的標(biāo)準格式[4]。這三種方式在數(shù)據(jù)輸入階段均是以全文復(fù)制或原文再現(xiàn)的方式，這些數(shù)據(jù)輸入行為均屬于《著作權(quán)法》第10條第2款第(五)項的復(fù)制行為，在未經(jīng)得著作權(quán)人同意的情況下，則會對其復(fù)制權(quán)造成侵犯。在數(shù)據(jù)輸出階段，依據(jù)“接觸+實質(zhì)性相似”的侵權(quán)規(guī)則，若生成式AI所產(chǎn)生的生成物與其輸入的數(shù)據(jù)存在實質(zhì)性相似，則同樣會侵犯著作權(quán)人的復(fù)制權(quán)。

對侵犯改編權(quán)和匯編權(quán)的界定。生成式AI所產(chǎn)生的的生成物無非會有三種：生成物與輸入的原作品完全不同；生成物與輸入的原作品實質(zhì)性相似；生成物是在保留輸入作品的表達方式基礎(chǔ)之上，兼具獨創(chuàng)性的新作品。這三種生成物中，第一種當(dāng)然地不構(gòu)成著作權(quán)侵權(quán)；第二種依照“思想/表達二分法”，若實質(zhì)性相似的是“表達”，則構(gòu)成復(fù)制權(quán)侵權(quán)；第三種則很明顯侵犯了原作品的改編權(quán)。有學(xué)者認為將第三種生成物視為對改編權(quán)的侵犯并不準確，其認為人工智能“不是實質(zhì)性地以某個作品為基礎(chǔ)所進行的再創(chuàng)作，不是對某個作品的演繹”[5]。事實上從已有的生成式AI創(chuàng)作實例來看，生成式AI均是在已有的作品基礎(chǔ)上生成的新作品，若被學(xué)習(xí)和模仿的作品處于《著作權(quán)法》的保護期限內(nèi)，則構(gòu)成對他人作品改編權(quán)的侵犯。有的學(xué)者將數(shù)據(jù)分析階段的“深度學(xué)習(xí)”分為“表達型機器學(xué)習(xí)”和“非表達型機器學(xué)習(xí)”，若生成物具備獨創(chuàng)性，則“表達型機器學(xué)習(xí)”期間的匯編行為就會對原作品的匯編權(quán)構(gòu)成侵犯[6]。

我國現(xiàn)行的《著作權(quán)法》并沒有對傳播權(quán)的權(quán)利內(nèi)容進行明確的法條規(guī)定，在學(xué)理上認為，傳播權(quán)是指不依賴有形載體，而以無形的方式進行傳播的過程中所產(chǎn)生的權(quán)利總稱[7]。傳播權(quán)一般包括信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)、表演權(quán)、放映權(quán)和廣播權(quán)，生成式AI技術(shù)在輸出階段，依據(jù)輸出的方式和是否即時發(fā)布的不同，會分別對原作品的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)(通過網(wǎng)絡(luò)延時發(fā)布)和作品的廣播權(quán)(通過網(wǎng)絡(luò)即時發(fā)布)造成侵權(quán)風(fēng)險。

2.3 生成式AI技術(shù)挑戰(zhàn)背景下著作權(quán)侵權(quán)的因果關(guān)系

傳統(tǒng)學(xué)說上，對于侵權(quán)責(zé)任的因果關(guān)系認定有條件說和原因說，相當(dāng)因果關(guān)系理論、近因理論和法規(guī)目的等多種區(qū)分。筆者認為，鑒于生成式AI侵權(quán)行為的復(fù)雜性、責(zé)任后果的隱蔽性、責(zé)任主體的多樣性和概率性，以相當(dāng)因果關(guān)系理論作為判斷生成式AI著作權(quán)侵權(quán)的主要標(biāo)準較為合適，且我國民法在因果關(guān)系的認定上，以“相當(dāng)因果關(guān)系”作為通說[8]。

相當(dāng)因果關(guān)系理論是由德國心理學(xué)家馮·克里斯于19世紀80年代首創(chuàng)，他認為作為損害的相當(dāng)原因，必須滿足：(1)屬于損害發(fā)生的必要條件；(2)極大地增加損害發(fā)生的客觀蓋然性。對于第一個條件，應(yīng)用到生成式AI技術(shù)著作權(quán)侵權(quán)中，可以理解為生成式AI技術(shù)的應(yīng)用行為與版權(quán)作品著作者的復(fù)制權(quán)、翻譯權(quán)、改編權(quán)、匯編權(quán)受損之間，形成了事實上的因果關(guān)系。對于第二個條件，應(yīng)用到本文中，則應(yīng)理解為生成式AI技術(shù)的著作權(quán)侵權(quán)行為增加了著作權(quán)受損發(fā)生的客觀蓋然性。

因此，在生成式AI技術(shù)屬于版權(quán)人著作權(quán)受侵犯的必要要件，且生成式AI技術(shù)的著作權(quán)侵權(quán)行為極大地增加了原版權(quán)人著作權(quán)受損發(fā)生的客觀蓋然性時，可以認定生成式AI的“創(chuàng)作”行為與原版權(quán)人著作權(quán)受損之間存在因果關(guān)系。對于因果關(guān)系的證明責(zé)任問題，由于生成式AI侵權(quán)主體的復(fù)雜性，不同的侵權(quán)主體其歸責(zé)原則亦有所差別，相應(yīng)的因果關(guān)系證明責(zé)任也有所不同(詳見下節(jié)關(guān)于過錯的認定)。

2.4 生成式AI技術(shù)挑戰(zhàn)背景下著作權(quán)侵權(quán)的過錯

與生成式AI著作權(quán)侵權(quán)行為的判斷不同，對于生成式AI技術(shù)挑戰(zhàn)背景下著作權(quán)侵權(quán)的過錯判斷，需要依托數(shù)據(jù)輸出階段的生成物具體屬性而展開，根據(jù)輸出結(jié)果的不同分為直接侵權(quán)和間接侵權(quán)兩種。筆者將堅持人本主義面向，以生成式AI的生成物與原來的版權(quán)作品存在實質(zhì)性相似為前提，對設(shè)計者和控制者的著作權(quán)侵權(quán)過錯加以分析。

2.4.1 設(shè)計者的過錯推定

“將規(guī)制重點從損害賠償轉(zhuǎn)向侵權(quán)預(yù)防，是人們應(yīng)對風(fēng)險社會的經(jīng)驗結(jié)晶。”[9]生成式AI的設(shè)計者，作為著作權(quán)侵權(quán)預(yù)防的第一環(huán)，理應(yīng)對生成式AI負有“防抄襲設(shè)計義務(wù)”，該義務(wù)的思想設(shè)計來源于“隱私設(shè)計”概念。在信息數(shù)據(jù)利用與數(shù)據(jù)保護之間的沖突不斷加劇的當(dāng)今社會，有學(xué)者提出可以讓網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的設(shè)計者在其所服務(wù)的信息系統(tǒng)中，將隱私保護條款的要求嵌入其中，是隱私保護作為項目設(shè)計與適用過程中不可缺少的組成部分。雖然其制度目的與“防抄襲義務(wù)”有所不同，但“隱私設(shè)計”制度的落實，對于生成式AI設(shè)計者的“防抄襲設(shè)計義務(wù)”的設(shè)定，無疑具有很強的借鑒意味，這不僅符合現(xiàn)行《著作權(quán)法》的立法目的，以及現(xiàn)實的著作權(quán)保護需求，在技術(shù)實現(xiàn)上也具備可行性[10]。生成式AI的設(shè)計者若無法證明其在設(shè)計過程中在機器中嵌入了最先進的防抄襲設(shè)計，則認定其存在過錯。

2.4.2 控制者的過錯推定

在生成式AI的運行層面，生成式AI的控制者對生成式AI的“創(chuàng)作”行為具有啟動和暫停的權(quán)利，并對其使用的時間長短、使用的方式和場景都具有直接的決定作用。因此，基于致險可能性和權(quán)責(zé)一致性的理念，使生成式AI的控制者肩負注意義務(wù)具有一定的必要性?！吨腥A人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》(以下簡稱《網(wǎng)絡(luò)安全法》)第37條和第43條對于網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營者和個人用戶之間的權(quán)利義務(wù)規(guī)定，與生成式AI的控制者和設(shè)計者之間的注意義務(wù)具備一定的相似性：生成式AI的控制者在發(fā)現(xiàn)設(shè)計者未盡到“防抄襲設(shè)計義務(wù)”，以至于大量侵犯著作權(quán)的生成物被生產(chǎn)出來時，應(yīng)當(dāng)履行注意義務(wù)，及時按下“暫停鍵”，停止對侵權(quán)生成物的生產(chǎn)；在原版權(quán)著作權(quán)人發(fā)現(xiàn)生成式AI的生成物侵犯其著作權(quán)并予以通知后，根據(jù)侵權(quán)作品的相似性和對侵權(quán)作品刪除的及時性，來判斷控制者是否盡到了注意義務(wù)，該注意義務(wù)應(yīng)由控制者加以證明，若不能證明，則推定其有過錯。

3 生成式AI技術(shù)挑戰(zhàn)背景下著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險治理對策

規(guī)制生成式AI技術(shù)的著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險，對于平衡社會公眾利益和著作權(quán)人個人利益，激勵著作權(quán)人創(chuàng)作，促進生成式AI技術(shù)穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。通過對生成式AI技術(shù)的侵權(quán)樣態(tài)進行分析之后，可以從數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)輸出三個階段對生成式AI技術(shù)的著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險加以治理。

3.1 數(shù)據(jù)輸入階段的侵權(quán)風(fēng)險應(yīng)對：完善法定許可制度

在數(shù)據(jù)輸入階段，應(yīng)對生成式AI著作權(quán)侵權(quán)最方便快捷的方式就是利用現(xiàn)有的《著作權(quán)法》制度，建立合法獲取信息數(shù)據(jù)的途徑。若生成式AI的控制者能夠與原版權(quán)作品的著作權(quán)人協(xié)商一致，給付一定的對價，獲取著作權(quán)人的授權(quán)許可，這自然是雙贏的方法。還有學(xué)者提議，增加 “計算機信息分析” 的合理使用條款或擴大合理使用兜底條款的適用，將人工智能使用作品的行為認定為合理使用[11]。雖然我國《著作權(quán)法》第24條第2款規(guī)定了12種合理使用的具體類型，以及一個兜底條款，且并未明確規(guī)定以商業(yè)性為目的的使用不能作為其構(gòu)成要件，但在我國，無論是業(yè)界還是學(xué)界，均認為合理使用制度內(nèi)含非商業(yè)性使用之構(gòu)成要件[12]。生成式AI的控制者多為大型互聯(lián)網(wǎng)公司，其使用生成式AI多以盈利為目的，具有商業(yè)性質(zhì)，縱然控制者或使用者為個人，那也屬于少數(shù)部分。將其納入到合理使用規(guī)則中，會打破公共利益與個人利益之間的固有平衡機制，損害原著作權(quán)人的預(yù)期利益，不利于《著作權(quán)法》激勵作用的發(fā)揮。

歐洲議會在其2017有關(guān)機器人問題報中指出，人工智能企業(yè)將其一部分稅收用以補償文化創(chuàng)作者具有一定的必要性[13]。將數(shù)據(jù)輸入階段納入到法定許可范疇中，對于平衡著作權(quán)人、社會大眾和互聯(lián)網(wǎng)公司之間的利益，以及避免以損害著作權(quán)人的利益為代價，來推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的情況出現(xiàn)均具有重要意義。我國現(xiàn)行《著作權(quán)法》中所規(guī)定的的四種法定許可類型并不包括生成式AI控制者對于海量數(shù)據(jù)的輸入，因此，在將來的《著作權(quán)法》修訂中，需要將此類型列入其中。根據(jù)前文對侵權(quán)樣態(tài)的分析可知，受到侵權(quán)風(fēng)險的主體眾多，若控制者對其進行一一聯(lián)系，將增加巨大的時間和金錢成本。為了解決此問題，就需要借助集體管理組織和區(qū)塊鏈技術(shù)，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)去中心化、匿名性、獨立性、可信賴的特點[14]，當(dāng)生成式AI技術(shù)一旦使用了原著作權(quán)人作品的主要內(nèi)容，符合第二部分侵權(quán)樣態(tài)的，區(qū)塊鏈平臺將會詳細、完整地記錄在分布式賬本上[15]，之后由集體管理組織代為收取報酬。而關(guān)于法定許可的費率，則可以借鑒日本的動態(tài)費率標(biāo)準[16]。

3.2 數(shù)據(jù)分析階段的侵權(quán)風(fēng)險應(yīng)對：加強行政監(jiān)管

著作權(quán)雖然屬于公民民事權(quán)利中的私權(quán)，但同時還兼具著促進社會主義文化繁榮發(fā)展的公益目標(biāo)[17]?？茖W(xué)技術(shù)本身就是把雙刃劍，對其不加合理的利用，便會對公民個人的合法權(quán)益造成損害。2017年國務(wù)院在其發(fā)布的《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中提到，對于人工智能發(fā)展，不僅要“建立安全監(jiān)管和評估體系”，還要“實現(xiàn)從設(shè)計到人工智能應(yīng)用的全流程監(jiān)管”。因此，加強設(shè)計者與控制者個人監(jiān)管的同時，還應(yīng)強化對生成式AI技術(shù)數(shù)據(jù)分析階段的行政監(jiān)管。

在監(jiān)管體系上，可以實行分層次的監(jiān)管。在監(jiān)管對象方面，對于那些相較于其他模型，具有更高的著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險的，應(yīng)當(dāng)成為行政監(jiān)管的重點關(guān)注對象，監(jiān)管者應(yīng)主動采取強度較大的監(jiān)管措施，例如要求其使用主體定期發(fā)布自檢報告、查封和扣押侵權(quán)機器等。而對于那些風(fēng)險較小的生成式AI模型所在的互聯(lián)網(wǎng)公司，則采取設(shè)計者、控制者自主履行義務(wù)為主，行政監(jiān)管為輔的監(jiān)管政策；在實施監(jiān)管的措施方面，一方面，嚴格落實《網(wǎng)絡(luò)安全法》第24條關(guān)于網(wǎng)絡(luò)實名制的規(guī)定，從而方便在出現(xiàn)著作權(quán)侵權(quán)的情況下，主管機關(guān)可以迅速查明侵權(quán)主體的真實信息。另一方面，要及時制定有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)平臺的著作權(quán)管理規(guī)則，依據(jù)侵權(quán)主體的侵權(quán)次數(shù)和數(shù)量，給予其不同程度的處罰，對嚴重者實施懲罰性賠償措施；在監(jiān)管的媒介方面，鼓勵技術(shù)人員針對兼具AI模型評估、備案、倫理規(guī)范審核等多種功能的監(jiān)管工具的研發(fā)。促使該AI模型的評估功能向可評估算法的潛在風(fēng)險和預(yù)期的社會影響、備案功能向增強對著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險的預(yù)防、倫理規(guī)范審核功能向完善生成式AI所在企業(yè)的內(nèi)部管理三個方向不斷發(fā)展。

3.3 數(shù)據(jù)輸出階段的侵權(quán)風(fēng)險應(yīng)對：優(yōu)化平臺治理

僅從單一平臺內(nèi)部的技術(shù)管理措施來看，利用生成式AI技術(shù)所生成的內(nèi)容在大型互聯(lián)網(wǎng)平臺上進行傳播時，對其傳播內(nèi)容的著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險的預(yù)防，可以借鑒YouTube 平臺的版權(quán)監(jiān)視(Copyright Watch)和內(nèi)容識別(Content Id)技術(shù)手段，通過此種算法過濾手段篩查出有可能侵犯他人著作權(quán)的內(nèi)容，并對其做進一步處理。但通?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺的管理能力與技術(shù)水平是成正比的關(guān)系。[18]對于不具備算法過濾能力的互聯(lián)網(wǎng)平臺，監(jiān)管者可以通過實施《信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)保護條例》第14條規(guī)定的“避風(fēng)港原則”，即“通知+刪除”的規(guī)則，來促進互聯(lián)網(wǎng)平臺的合規(guī)運營。待版權(quán)監(jiān)視和內(nèi)容識別技術(shù)比較成熟后，將該技術(shù)的使用作為互聯(lián)網(wǎng)平臺的法定義務(wù)，這將是互聯(lián)網(wǎng)平臺和生成式AI技術(shù)發(fā)展道路上的必經(jīng)之路。從多個互聯(lián)網(wǎng)平臺的交互式合作來看，一方面不同平臺的生成式AI模型之間可以通過相互授權(quán)的方式來提高工作效率。另一方面，生成式AI技術(shù)的控制者可以通過與互聯(lián)網(wǎng)平臺簽署授權(quán)協(xié)議，從源頭上致力于內(nèi)容傳播的合法化。各個網(wǎng)絡(luò)平臺是使用者對其利用生成式AI技術(shù)所生成的內(nèi)容進行傳播的主要途徑，在完善法定許可制度、加強行政監(jiān)管制度、設(shè)定控制人和AI設(shè)計人的“防抄襲設(shè)計義務(wù)”和及時制止侵權(quán)結(jié)果發(fā)生的注意義務(wù)之外，具備著作權(quán)自治能力的網(wǎng)絡(luò)平臺，也應(yīng)當(dāng)率先從“治理受體”向“治理主體”轉(zhuǎn)變[18]。

4 結(jié)論

在著作權(quán)保護體系中，對于侵權(quán)行為的界定一直處于核心地位，具備著保護著作權(quán)人的合法權(quán)益、保障公共利益與個人利益之間的平衡、激勵創(chuàng)作者創(chuàng)作的重要功能。在人工智能技術(shù)迅速發(fā)展的今天，法律的滯后性愈發(fā)凸顯，因此立法者要緊跟時代發(fā)展的步伐，主動關(guān)注人工智能發(fā)展的最新動向，采納司法實踐中的有益經(jīng)驗，杜絕“冥想式的法學(xué)研發(fā)”[19]，并立足本國國情，參考國外立法文本，完善法定許可制度，制定針對人工智能、具有實踐意義且與國際接軌的法律；理論學(xué)者則應(yīng)當(dāng)對生成式人工智能著作權(quán)侵權(quán)問題給予足夠的關(guān)注，針對司法實務(wù)中的具體問題做積極探討，實現(xiàn)百家爭鳴，進而推動實務(wù)界的發(fā)展；司法實務(wù)者則應(yīng)當(dāng)在現(xiàn)有法律框架下靈活適用現(xiàn)有法律，并加強監(jiān)管，對相關(guān)案件實施公平合理的判決，作為對新興技術(shù)所產(chǎn)生的的法律風(fēng)險的回應(yīng)；產(chǎn)業(yè)界則應(yīng)當(dāng)在法律規(guī)定的框架下，以利用生成式AI技術(shù)創(chuàng)造出質(zhì)量高、數(shù)量足、滿足社會大眾需求的生成物為目標(biāo)，同時積極配合監(jiān)管機關(guān)的工作，加強符合《著作權(quán)法》的AI模型開發(fā)，提升自身的算法過濾能力。如此，才能充分發(fā)揮《著作權(quán)法》著作權(quán)保護、激勵創(chuàng)作者創(chuàng)作和促進社會主義文化市場繁榮發(fā)展的重要作用，進而推動我國不斷向人工智能強國邁進。