算法推薦服務(wù)提供者著作權(quán)注意義務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)檢視與實(shí)現(xiàn)進(jìn)路

摘 要：為提高網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)信息傳播效率，運(yùn)用算法推薦內(nèi)容已成為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的普遍做法。然而，推薦算法同時(shí)助推了侵權(quán)內(nèi)容的傳播，是否應(yīng)提高算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的問(wèn)題引發(fā)了廣泛討論。目前，解決問(wèn)題的關(guān)鍵應(yīng)由提高注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)向保障注意義務(wù)之全面履行。由于算法技術(shù)沒(méi)有喪失技術(shù)的中立性，也沒(méi)有賦予算法推薦服務(wù)提供者對(duì)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的強(qiáng)控制水平，算法技術(shù)的應(yīng)用并未動(dòng)搖注意義務(wù)的理論基礎(chǔ)，現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)仍可適用。面對(duì)網(wǎng)絡(luò)著作權(quán)侵權(quán)頻發(fā)的境況，算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)秉持“算法向善”原則，將預(yù)防版權(quán)侵權(quán)的價(jià)值理念融入算法設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中，并提高算法透明度，從而確保注意義務(wù)的充分履行。

關(guān)鍵詞：推薦算法；算法推薦服務(wù)提供者；注意義務(wù)；技術(shù)中立；技術(shù)不能

一、問(wèn)題的提出

近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)信息呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，為滿足用戶獲得針對(duì)性信息的需求并在注意力經(jīng)濟(jì)爭(zhēng)奪中占領(lǐng)高地，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者紛紛采用推薦算法為其用戶提供個(gè)性化推送服務(wù)。同時(shí)，算法推薦服務(wù)提供者運(yùn)用算法技術(shù)進(jìn)行精確化推送的做法存在助推著作權(quán)侵權(quán)內(nèi)容擴(kuò)散的風(fēng)險(xiǎn)，但在傳統(tǒng)的“主體-行為-責(zé)任”理論框架下，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者能夠以缺失控制權(quán)為由主張“無(wú)過(guò)錯(cuò)則無(wú)責(zé)任”，此時(shí)無(wú)人承擔(dān)侵權(quán)損害責(zé)任，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者和著作權(quán)人之間出現(xiàn)利益失衡[1]，“責(zé)任鴻溝”由此產(chǎn)生[2]?？紤]到算法推薦服務(wù)提供者從推薦算法運(yùn)用中大量獲利和著作權(quán)人難以取得許可費(fèi)之間的矛盾愈發(fā)凸顯，是否應(yīng)提高算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的問(wèn)題備受關(guān)注。

網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的注意義務(wù)肇始于“紅旗規(guī)則”（“red flag” test）。美國(guó)國(guó)會(huì)于1998年頒布《數(shù)字千年版權(quán)法案》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“DMCA”）確立了“避風(fēng)港規(guī)則”，并同年在DMCA報(bào)告中提出了“紅旗規(guī)則”（“red flag” test），即當(dāng)侵權(quán)事實(shí)如“紅旗”一般明顯時(shí)，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)如果不采取任何行動(dòng)，將會(huì)不滿足侵權(quán)責(zé)任的限制條件①，即平臺(tái)在接到侵權(quán)通知前即有責(zé)任阻卻明顯侵權(quán)內(nèi)容的傳播。2006年我國(guó)在《信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)保護(hù)條例》中對(duì)“避風(fēng)港規(guī)則”進(jìn)行國(guó)內(nèi)法移植，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者著作權(quán)侵權(quán)責(zé)任由免責(zé)原則轉(zhuǎn)變?yōu)闅w責(zé)原則。在侵權(quán)責(zé)任框架下，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者承擔(dān)間接侵權(quán)責(zé)任的前提是具有主觀過(guò)錯(cuò)，“紅旗規(guī)則”的適用轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者“怠于注意之過(guò)失”[3]的認(rèn)定。

然而，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)技術(shù)水平的飛速發(fā)展與營(yíng)利模式的多元衍化打破了著作權(quán)人、用戶與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者間的利益平衡狀態(tài)，主要版權(quán)產(chǎn)業(yè)團(tuán)體的不滿情緒愈發(fā)強(qiáng)烈[4]，各國(guó)開(kāi)始重新審視其網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者版權(quán)侵權(quán)責(zé)任規(guī)則。歐盟于2019年出臺(tái)了《數(shù)字單一市場(chǎng)版權(quán)指令》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“DSM指令”），要求在線內(nèi)容共享平臺(tái)（OCSP）為其用戶在其平臺(tái)上的侵權(quán)行為直接承擔(dān)責(zé)任②；2020年美國(guó)版權(quán)局也就“避風(fēng)港規(guī)則”發(fā)布研究報(bào)告，認(rèn)為“避風(fēng)港規(guī)則”基本可用只需謹(jǐn)慎調(diào)整。簡(jiǎn)言之，美國(guó)仍基本秉承避風(fēng)港制度，而歐盟當(dāng)局則致力于保護(hù)版權(quán)人利益并廣施“連坐”之法，這將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者在歐盟面臨著重大的侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，而在美國(guó)的活動(dòng)則不受起訴[4]，兩國(guó)截然相反的態(tài)度助推了學(xué)界關(guān)于算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)的討論熱潮。

損害原因力理論和危險(xiǎn)控制力理論是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者承擔(dān)間接侵權(quán)責(zé)任的理論依據(jù)[5]，也是其注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的衡量基礎(chǔ)。平臺(tái)能夠僅承擔(dān)有限注意義務(wù)并駛?cè)搿氨茱L(fēng)港”的原因即在于其提供技術(shù)服務(wù)的行為具有被動(dòng)性，且用戶生成內(nèi)容數(shù)量巨大，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者難以對(duì)侵權(quán)內(nèi)容進(jìn)行一一審查并過(guò)濾篩除。然而，算法技術(shù)在內(nèi)容平臺(tái)中的普遍應(yīng)用似有改變傳統(tǒng)平臺(tái)“技術(shù)中立”和“技術(shù)不能”境況之嫌，作為算法技術(shù)的實(shí)際使用者和既得利益者，是否應(yīng)被提高算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的問(wèn)題值得思考。面對(duì)著作權(quán)人的侵權(quán)控訴、平臺(tái)用戶對(duì)言論自由和行為自由的需求以及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)正常經(jīng)營(yíng)發(fā)展的需要，有必要在厘清技術(shù)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，分析算法技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者注意義務(wù)理論基礎(chǔ)與實(shí)際履行效果的影響，并進(jìn)一步探究“責(zé)任鴻溝”的產(chǎn)生原因和解決路徑，為網(wǎng)絡(luò)版權(quán)侵權(quán)治理提供可行方案。

二、算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)爭(zhēng)論的成因剖析

隨著算法技術(shù)的廣泛應(yīng)用，算法推薦服務(wù)提供者的注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題受到廣泛討論，而該爭(zhēng)議產(chǎn)生的根本原因在于算法技術(shù)的特性對(duì)既有法律原則的適用提出了挑戰(zhàn)。

（一）注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)爭(zhēng)論的焦點(diǎn)：“技術(shù)中立”和“技術(shù)不能”

“技術(shù)中立”和“技術(shù)不能”是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者主張其對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶侵權(quán)結(jié)果缺乏損害原因力和危險(xiǎn)控制力，從而不承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任的重要論據(jù)?！凹夹g(shù)中立”原則肇始于1984年的“環(huán)球電影制片公司訴索尼公司案”，該案中法院認(rèn)為當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)僅作“實(shí)質(zhì)性非侵權(quán)使用”時(shí)，技術(shù)提供者不必為用戶可能進(jìn)行的侵權(quán)行為承擔(dān)責(zé)任③。同時(shí)，“技術(shù)不能”能成為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者免責(zé)的重要依據(jù)，則是秉承“法不強(qiáng)人所難”的價(jià)值取向，面對(duì)用戶生成的海量?jī)?nèi)容，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者缺乏洞察并控制平臺(tái)中潛在侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)水平，因此能夠得以一定免責(zé)。然而，算法技術(shù)的廣泛應(yīng)用對(duì)長(zhǎng)期以來(lái)以“技術(shù)中立”和“技術(shù)不能”為基礎(chǔ)的“避風(fēng)港規(guī)則”提出挑戰(zhàn)。

一方面，算法推薦服務(wù)提供者是否能適用“技術(shù)中立”原則的問(wèn)題引發(fā)廣泛討論，學(xué)界呈現(xiàn)出支持和反對(duì)兩派觀點(diǎn)，尚未形成多數(shù)說(shuō)。有學(xué)者認(rèn)為，算法技術(shù)仍具有技術(shù)中立性。推薦算法只是平臺(tái)輔助工具④，以不洞察內(nèi)容的方式向特定用戶提供所需鏈接，且平臺(tái)沒(méi)有對(duì)內(nèi)容進(jìn)行主動(dòng)篩選[6]。另有學(xué)者認(rèn)為，算法技術(shù)突破了技術(shù)中立原則，主要原因有二：其一，推薦算法被視為平臺(tái)的主動(dòng)行為。DMCA允許平臺(tái)駛?cè)搿氨茱L(fēng)港”的原因在于其“技術(shù)中立”行為具有被動(dòng)性，而當(dāng)其利用算法技術(shù)積極地將內(nèi)容推薦給用戶時(shí)，內(nèi)容的排序方式和傳播途徑會(huì)大大改變[7]，該行為超越了僅提供物理設(shè)施的本質(zhì)[1]，對(duì)用戶侵權(quán)的幫助作用明顯增強(qiáng)。其二，平臺(tái)對(duì)算法運(yùn)行加以干預(yù)。推薦算法具有“偽中立性”，雖然技術(shù)本身是客觀方式，但算法的設(shè)計(jì)與應(yīng)用承載著算法推薦服務(wù)提供者的價(jià)值判斷[7][8][9][10]，即算法推薦服務(wù)提供者利用推薦算法主動(dòng)介入用戶提供的內(nèi)容，此時(shí)其消極被動(dòng)地位被改變[8][11][12]，其服務(wù)定位已從傳統(tǒng)的“網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者”發(fā)展成為“信息內(nèi)容發(fā)布者”[7]，“技術(shù)中立”被突破。

另一方面，算法技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)內(nèi)的廣泛應(yīng)用使網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者主張因“技術(shù)不能”而免責(zé)的做法遭到質(zhì)疑。其一，算法推薦服務(wù)提供者具有審查平臺(tái)內(nèi)容的能力。算法技術(shù)賦予算法推薦服務(wù)提供者較強(qiáng)的技術(shù)水平和信息管理能力[7][13][14]，其能夠控制平臺(tái)內(nèi)容的傳播，那么同樣有能力運(yùn)用算法技術(shù)對(duì)平臺(tái)內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)控和審核[15][16]。其二，提高算法推薦服務(wù)提供者責(zé)任的做法在預(yù)防侵權(quán)中具有經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)。1947年“美國(guó)訴卡洛爾·波音拖船公司案”提出了“漢德公式”，當(dāng)避免侵權(quán)事故發(fā)生的成本（B）小于侵權(quán)事故發(fā)生概率（P）和事故損失（L）的乘積時(shí)，行為人需要承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任⑤。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，侵權(quán)行為發(fā)生和侵權(quán)結(jié)果擴(kuò)大的可能性很高[17]，因此由算法推薦服務(wù)提供者承擔(dān)更高的注意義務(wù)更具有經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，著作權(quán)人處于相對(duì)弱勢(shì)地位[18]，平臺(tái)是避免侵權(quán)的潛在最低成本者[19]，故其應(yīng)承擔(dān)更高的責(zé)任。有鑒于此，部分學(xué)者呼吁應(yīng)當(dāng)要求算法推薦服務(wù)提供者對(duì)平臺(tái)內(nèi)容進(jìn)行更加嚴(yán)格的審查與過(guò)濾。

（二）注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)爭(zhēng)論的根本誘因：算法技術(shù)特征

縱觀以上爭(zhēng)論，算法技術(shù)特征是爭(zhēng)議產(chǎn)生的根本邏輯起點(diǎn)。

一方面，算法技術(shù)運(yùn)行方式的主動(dòng)性和程序內(nèi)容的可修改性是反對(duì)者主張算法技術(shù)不具有中立性的重要依據(jù)。一則，傳統(tǒng)技術(shù)的使用方式是被動(dòng)的，而推薦算法的運(yùn)作模式更具自主性，其運(yùn)行不再依賴于人的機(jī)械性控制，而是能夠自動(dòng)運(yùn)作，主動(dòng)且持續(xù)地向用戶推送更符合其興趣的內(nèi)容，如Spotify就利用算法技術(shù)分析用戶的聽(tīng)歌習(xí)慣和喜好并提供個(gè)性化播放列表。二則，傳統(tǒng)工具一般僅有固定化的使用方式，產(chǎn)生效果可以被充分預(yù)見(jiàn)；而推薦算法的運(yùn)行方式不會(huì)被算法設(shè)計(jì)者完全固定，算法推薦服務(wù)提供者亦有可能且有能力根據(jù)其使用目的自行對(duì)算法進(jìn)行再修改與設(shè)計(jì)，進(jìn)而對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行人為干預(yù)[7]。如Tiktok就曾在官網(wǎng)宣布為了避免向用戶展示過(guò)多同質(zhì)化內(nèi)容而調(diào)整算法；《華爾街日?qǐng)?bào)》也曾報(bào)道，亞馬遜通過(guò)修改搜索引擎的算法，導(dǎo)致搜索列表更多展示亞馬遜自有品牌的產(chǎn)品[20]。

另一方面，算法推薦的高度自動(dòng)化與智能化是“技術(shù)不能”原則的可適用性遭到質(zhì)疑的根本原因。一則，算法技術(shù)的自動(dòng)化特征化解了人工審核效率有限和平臺(tái)數(shù)據(jù)體量巨大的沖突，將基于人力的“人找信息”轉(zhuǎn)變成基于自動(dòng)運(yùn)算的“信息找人”，解決了傳統(tǒng)人工審核模式下難以應(yīng)對(duì)大體量數(shù)據(jù)的問(wèn)題[21]，并以高信息處理效率實(shí)現(xiàn)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)效益的提升。二則，算法推薦服務(wù)提供者能夠通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、光學(xué)字符識(shí)別等技術(shù)實(shí)現(xiàn)內(nèi)容識(shí)別，從而監(jiān)控侵權(quán)行為。如今日頭條采用了鑒黃模型、謾罵模型以及低俗模型等內(nèi)容識(shí)別技術(shù)；抖音安全中心則自主研發(fā)反欺詐模型、風(fēng)控策略，結(jié)合產(chǎn)品功能、內(nèi)容屬性、用戶行為特征，對(duì)欺詐行為進(jìn)行攔截。

三、現(xiàn)有注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)算法推薦服務(wù)提供者仍可適用的證成

判斷算法推薦服務(wù)提供者能否沿用現(xiàn)有注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，關(guān)鍵在于算法技術(shù)對(duì)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)方式和內(nèi)容傳播模式的影響。鑒于此，立足于算法技術(shù)的內(nèi)在特征，其特征尚不成為算法推薦服務(wù)提供者突破“技術(shù)中立”和“技術(shù)不能”原則的有力依據(jù)，現(xiàn)有注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)仍可對(duì)算法推薦服務(wù)提供者適用。

（一）算法推薦服務(wù)提供者“技術(shù)中立”的厘定：算法技術(shù)仍具有中立性特征

算法技術(shù)的主動(dòng)性和可修改性特征是其中立性受到質(zhì)疑的根本原因。然而，算法對(duì)內(nèi)容的主動(dòng)推薦不具有侵權(quán)目的，且平臺(tái)修改算法用于幫助侵權(quán)的損害結(jié)果應(yīng)歸責(zé)于具有侵權(quán)意圖的個(gè)例而不宜概然歸咎于一般意義上的算法技術(shù)，因此算法推薦服務(wù)提供者仍可主張“技術(shù)中立”原則。

1. 算法運(yùn)行方式的主動(dòng)性未突破“技術(shù)中立”原則

在當(dāng)今信息普遍超載的形勢(shì)下，推薦算法本質(zhì)上是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者用以優(yōu)化信息分發(fā)模式、提高信息流轉(zhuǎn)效率的技術(shù)手段，不能將其視為算法推薦服務(wù)提供者承擔(dān)間接侵權(quán)責(zé)任的原罪，并據(jù)此要求其承擔(dān)過(guò)高的注意義務(wù)。

根據(jù)損害原因力理論，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)應(yīng)當(dāng)對(duì)用戶的侵權(quán)結(jié)果承擔(dān)責(zé)任的正當(dāng)性在于，其為用戶侵權(quán)提供了客觀的有利條件，對(duì)侵權(quán)結(jié)果具有原因力[5]；而“技術(shù)中立”能成為技術(shù)提供者免責(zé)條件的原因也在于技術(shù)僅具有被動(dòng)的使用方式。隨著推薦算法的廣泛運(yùn)用，有學(xué)者認(rèn)為其為著作權(quán)侵權(quán)提供了主動(dòng)幫助，并據(jù)此主張算法技術(shù)不具有中立性，且應(yīng)提高算法推薦服務(wù)提供者的注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。然而，該觀點(diǎn)存在一定邏輯缺陷，誤解了推薦算法的運(yùn)作模式和侵權(quán)后果之間的因果關(guān)系。

算法推薦服務(wù)提供者運(yùn)用算法技術(shù)的根本目的在于優(yōu)化信息分發(fā)模式而非幫助侵權(quán)，平臺(tái)著作權(quán)侵權(quán)損害發(fā)生的原因本質(zhì)上是用戶對(duì)侵權(quán)內(nèi)容的偏好而非算法對(duì)平臺(tái)內(nèi)容的推薦。從技術(shù)原理的角度出發(fā)，推薦算法的運(yùn)行機(jī)制體現(xiàn)為用戶歷史數(shù)據(jù)、推薦模型和用戶交互行為的循環(huán)交互，其工作流程包括：（1）獲取用戶數(shù)據(jù)，篩選有效信息；（2）挖掘用戶特征，預(yù)測(cè)用戶偏好；（3）根據(jù)用戶偏好，推薦內(nèi)容⑥。申言之，推薦算法的運(yùn)行邏輯是根據(jù)歷史使用數(shù)據(jù)推測(cè)用戶興趣偏好并對(duì)信息進(jìn)行針對(duì)性篩選，用戶的瀏覽偏好和價(jià)值傾向才決定著推薦算法的篩選邏輯和推薦結(jié)果。可見(jiàn)，侵權(quán)內(nèi)容向用戶傳播的根本原因在于用戶對(duì)侵權(quán)內(nèi)容進(jìn)行了選擇，而不是平臺(tái)運(yùn)用了算法技術(shù)。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)而言，推薦算法是解決平臺(tái)內(nèi)容“信息超載”難題和優(yōu)化信息分發(fā)效率的重要工具，是在信息爆炸時(shí)代下網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中進(jìn)行產(chǎn)業(yè)優(yōu)化發(fā)展的產(chǎn)物，該技術(shù)本身并沒(méi)有區(qū)分侵權(quán)內(nèi)容和合法內(nèi)容，也不天然蘊(yùn)含平臺(tái)幫助侵權(quán)的潛在意圖。因此，算法推薦服務(wù)提供者使用推薦算法的行為仍屬于“實(shí)質(zhì)性非侵權(quán)使用”。

2. 算法程序內(nèi)容的可修改性未動(dòng)搖“技術(shù)中立”地位

算法技術(shù)的可修改性是其中立性之疑的重要起點(diǎn)，然而個(gè)別嵌入平臺(tái)侵權(quán)意圖的算法技術(shù)屬于與一般算法技術(shù)發(fā)生顯著偏移的偶發(fā)產(chǎn)物，不足以成為認(rèn)定算法推薦服務(wù)提供者普遍不得適用“技術(shù)中立”原則的依據(jù)。

應(yīng)當(dāng)明確，經(jīng)平臺(tái)修改而具有侵權(quán)意圖的算法與一般的推薦算法存在根本差異，更具備人工推薦性質(zhì)。算法技術(shù)本身是一種客觀的、無(wú)主體意識(shí)的編程方式，但是由于其可修改特征，推薦算法的開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)過(guò)程中能夠嵌入算法開(kāi)發(fā)者的主觀意圖[22]，平臺(tái)亦有能力在推薦算法中施加自己的意圖并使“推薦”結(jié)果更加符合其利益訴求。然而，當(dāng)平臺(tái)在推薦算法中融入其主觀侵權(quán)意圖時(shí)，此時(shí)的推薦算法不應(yīng)與一般的推薦算法等量齊觀。純粹的推薦算法是系統(tǒng)自動(dòng)向用戶推薦相關(guān)內(nèi)容的客觀技術(shù)；而根據(jù)現(xiàn)有司法解釋的規(guī)定，人工推薦行為是指“以設(shè)置榜單、目錄、索引、描述性段落、內(nèi)容簡(jiǎn)介等方式進(jìn)行推薦”⑦，在此過(guò)程中平臺(tái)對(duì)推薦內(nèi)容進(jìn)行了洞察。對(duì)比可知，人工推薦區(qū)別于算法推薦的關(guān)鍵在于平臺(tái)是否對(duì)推薦對(duì)象實(shí)際知悉。司法實(shí)踐中也曾明確提出“算法推薦區(qū)別于人工推薦”⑧的觀點(diǎn)，算法推薦和人工推薦的區(qū)別在于推薦過(guò)程“不考慮內(nèi)容的具體識(shí)別和判斷”?？梢?jiàn)，承載并體現(xiàn)算法推薦服務(wù)提供者主觀侵權(quán)意圖的推薦算法，對(duì)推薦內(nèi)容進(jìn)行了洞察，故與一般算法存在明顯差異，在性質(zhì)上類(lèi)似于人工推薦。

算法推薦服務(wù)提供者修改算法用以幫助侵權(quán)的行為應(yīng)歸咎于主動(dòng)幫助侵權(quán)的特定服務(wù)提供者而非算法技術(shù)本身，不應(yīng)將責(zé)任一概加諸所有應(yīng)用推薦算法的平臺(tái)。與一般情況下以優(yōu)化信息分發(fā)模式為目的的推薦算法不同，被異化為具有侵權(quán)目的的算法是特定平臺(tái)對(duì)技術(shù)進(jìn)行修改的結(jié)果，其產(chǎn)生具有偶發(fā)性，因此兩者不應(yīng)一概而論。對(duì)于一般性的推薦算法，其可修改性沒(méi)有改變其運(yùn)行模式，也自然不影響其技術(shù)中立性的認(rèn)定。而對(duì)于承載平臺(tái)侵權(quán)意圖的推薦算法，其異化為具有間接侵權(quán)目的的技術(shù)手段，該平臺(tái)通過(guò)將侵權(quán)意圖注入算法技術(shù)的方式促進(jìn)侵權(quán)內(nèi)容傳播。此時(shí)的推薦算法實(shí)際包括了算法推薦服務(wù)提供者侵權(quán)意圖和推薦算法客觀技術(shù)兩部分，算法技術(shù)僅是侵權(quán)行為的實(shí)施工具與載體，平臺(tái)的主觀侵權(quán)意圖才是侵權(quán)行為的根本誘因。換言之，平臺(tái)修改算法用于推薦侵權(quán)內(nèi)容的可責(zé)性在于平臺(tái)的侵權(quán)意圖而非其運(yùn)用了算法技術(shù)。因此，經(jīng)算法推薦服務(wù)提供者修改而具有推進(jìn)侵權(quán)內(nèi)容的推薦算法不能成為認(rèn)定一般性的算法技術(shù)喪失“中立性”的依據(jù)，亦不宜將個(gè)別平臺(tái)的侵權(quán)過(guò)錯(cuò)推而廣之地歸咎于所有算法推薦服務(wù)提供者，一般情況下算法推薦服務(wù)提供者仍可適用“技術(shù)中立”原則。

值得注意的是，證成算法技術(shù)的中立性不影響算法推薦服務(wù)提供者為其修改推薦算法用于幫助侵權(quán)的行為承擔(dān)責(zé)任。其一，從侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定的角度分析，“技術(shù)中立”原則僅是判定算法推薦服務(wù)提供者是否承擔(dān)著作權(quán)間接侵權(quán)責(zé)任的依據(jù)之一，而不是其逃避責(zé)任的保護(hù)傘，不能任由平臺(tái)依據(jù)“技術(shù)中立”原則擴(kuò)張其責(zé)任豁免范圍。當(dāng)平臺(tái)在推薦算法中融入其侵權(quán)企圖并實(shí)施侵權(quán)行為時(shí)，其侵權(quán)過(guò)錯(cuò)即可成立，而無(wú)涉算法技術(shù)的中立性。其二，從侵權(quán)過(guò)錯(cuò)體系的角度切入，算法技術(shù)的中立性不影響認(rèn)定算法推薦服務(wù)提供者具有“推定知道”的主觀過(guò)錯(cuò)。在侵權(quán)責(zé)任體系中，主觀過(guò)錯(cuò)包括“知道”的故意和“應(yīng)知”的過(guò)失：“知道”屬于“故意”的主觀狀態(tài)，包括“實(shí)際知道”和“推定知道”[12]，“推定知道”是指依據(jù)特定事實(shí)而推定的知道[5][23][24]；“應(yīng)知”的涵義則為“應(yīng)知而未知”，內(nèi)含“過(guò)失”的主觀狀態(tài)，過(guò)失應(yīng)“以是否盡善良管理人之注意為斷”[3]，因此其認(rèn)定關(guān)鍵在于注意義務(wù)的設(shè)定。具體至網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的侵權(quán)責(zé)任，在“應(yīng)知”的情形下，平臺(tái)負(fù)有在先的“注意義務(wù)”，本應(yīng)注意到某個(gè)具體侵權(quán)行為卻不知道，故產(chǎn)生了主觀過(guò)錯(cuò)[25]；而在“推定知道”的情形下，平臺(tái)則通過(guò)實(shí)際行動(dòng)表明其實(shí)際知道侵權(quán)事實(shí)?！凹夹g(shù)中立”原則是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者注意義務(wù)的理論基礎(chǔ)，注意義務(wù)關(guān)涉“應(yīng)當(dāng)知道”過(guò)錯(cuò)的認(rèn)定問(wèn)題，卻不影響“知道”過(guò)錯(cuò)的成立。具言之，當(dāng)平臺(tái)修改推薦算法用于推廣侵權(quán)內(nèi)容時(shí)，其主觀狀態(tài)不再屬于“應(yīng)知而未知”的“應(yīng)知”過(guò)錯(cuò)，也因此無(wú)涉“注意義務(wù)”的討論；此時(shí)應(yīng)依據(jù)算法推薦服務(wù)提供者的推薦行為，推斷其對(duì)侵權(quán)事實(shí)持有“推定知道”的“明知”過(guò)錯(cuò)，并據(jù)此追究其侵權(quán)責(zé)任。

因此，被修改為具有侵權(quán)意圖的推薦算法不能成為算法技術(shù)普遍喪失中立性的依據(jù)，但算法推薦服務(wù)提供者也不能肆意擴(kuò)張“技術(shù)中立”原則的適用范圍，并以其為擋箭牌而逃避責(zé)任。

（二）算法推薦服務(wù)提供者“技術(shù)不能”的明晰：從“技術(shù)缺位”到“技術(shù)缺陷”

算法技術(shù)的出現(xiàn)并未徹底扭轉(zhuǎn)“技術(shù)不能”的境況，不應(yīng)據(jù)此提高算法推薦服務(wù)提供者的注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。雖然算法技術(shù)具有自動(dòng)化和智能化的特征，然而囿于既有技術(shù)水平的局限，算法推薦服務(wù)提供者雖擺脫了“技術(shù)缺位”困境，但仍面臨著“技術(shù)缺陷”難題。

在算法技術(shù)普遍應(yīng)用的背景下，判斷是否應(yīng)當(dāng)提高算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)不僅需要關(guān)注其風(fēng)險(xiǎn)處理技術(shù)的有無(wú)，更需著眼于其技術(shù)水平的優(yōu)劣。雖然自動(dòng)運(yùn)行的算法技術(shù)為平臺(tái)普遍審查提供了基礎(chǔ)條件，但當(dāng)前算法技術(shù)的發(fā)展程度仍有限，存在自動(dòng)化有余而智能化不足的問(wèn)題?？梢园l(fā)現(xiàn)，當(dāng)前算法技術(shù)審查結(jié)果的正確率并不高[11]，無(wú)法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確侵權(quán)識(shí)別。YouTube就曾承認(rèn)其算法系統(tǒng)（Content ID system）無(wú)法區(qū)分侵權(quán)和合理使用[26]，這將導(dǎo)致大量合法內(nèi)容被刪除[27]，并打擊用戶的合法表達(dá)與創(chuàng)作。由此可見(jiàn)，算法技術(shù)并未完全緩解“技術(shù)不能”的困境，平臺(tái)因算法技術(shù)而獲得的危險(xiǎn)控制能力存在明顯缺陷，技術(shù)水平的不成熟成為平臺(tái)內(nèi)容著作權(quán)審查的制約因素。

同時(shí)，考慮到過(guò)濾算法的普遍應(yīng)用將產(chǎn)生不可小覷的消極后果，根據(jù)利益平衡原則，應(yīng)對(duì)提高注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)保持審慎態(tài)度。雖然將算法技術(shù)用于內(nèi)容審查過(guò)濾和將算法技術(shù)用于內(nèi)容推薦具有共同的技術(shù)基礎(chǔ)，但相較于推薦錯(cuò)誤，算法對(duì)內(nèi)容是否侵權(quán)的識(shí)別和過(guò)濾錯(cuò)誤將產(chǎn)生更顯著的負(fù)外部性。具體而言，算法錯(cuò)誤推薦僅降低網(wǎng)絡(luò)信息的分發(fā)效率和網(wǎng)絡(luò)用戶的使用體驗(yàn)，而算法錯(cuò)誤過(guò)濾將不當(dāng)侵害他人合法權(quán)益，妨害用戶正當(dāng)?shù)谋磉_(dá)和創(chuàng)造自由。因此，從功利主義視角出發(fā)，不宜認(rèn)為算法推薦服務(wù)提供者在侵權(quán)內(nèi)容審查方面擺脫了“技術(shù)不能”的困境。

四、算法推薦下著作權(quán)侵權(quán)“責(zé)任鴻溝”的紓解

雖然網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者“技術(shù)中立”和“技術(shù)不能”的境況并未因算法技術(shù)的實(shí)施而改變，但算法技術(shù)的廣泛應(yīng)用確實(shí)加劇了網(wǎng)絡(luò)著作權(quán)侵權(quán)中的“責(zé)任鴻溝”問(wèn)題。鑒于現(xiàn)有的注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)已能平衡各方主體的利益需求，解決“責(zé)任鴻溝”問(wèn)題的關(guān)鍵不在于提高算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，而在于保障注意義務(wù)在算法層面的充分履行。

（一）維持算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)：基于利益平衡考量

為解決網(wǎng)絡(luò)著作權(quán)侵權(quán)中的“責(zé)任鴻溝”，有觀點(diǎn)認(rèn)為算法技術(shù)的應(yīng)用使網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者獲得了更多的用戶流量、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和經(jīng)濟(jì)收益，應(yīng)當(dāng)要求其承擔(dān)更高的注意義務(wù)以阻卻侵權(quán)[7][28][29]。然而，通過(guò)提高平臺(tái)注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)以彌合“責(zé)任鴻溝”的做法有悖于功利主義的邏輯立場(chǎng)。雖然提高注意義務(wù)能一定程度上防止侵權(quán)內(nèi)容的擴(kuò)散，但也將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)信息總體分配上的低效并造成多方面的負(fù)面影響，該做法不具有可行性。

其一，從沖突權(quán)利效率觀出發(fā)，算法技術(shù)的運(yùn)用有利于實(shí)現(xiàn)社會(huì)整體的帕累托最優(yōu)。應(yīng)用推薦算法是平臺(tái)應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展新趨勢(shì)、解決內(nèi)容分發(fā)效率低下問(wèn)題的必然結(jié)果。進(jìn)入Web2.0時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的生成與傳播模式發(fā)生了深刻變革。不同于Web1.0時(shí)代“平臺(tái)提供內(nèi)容，用戶獲取內(nèi)容”的單向運(yùn)營(yíng)模式，Web2.0呈現(xiàn)出“雙向交互”的運(yùn)營(yíng)趨勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)用戶既是內(nèi)容接收者也是內(nèi)容提供者，能以平臺(tái)為媒介，自主發(fā)布內(nèi)容并分享給其他用戶。此時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)了“用戶生成內(nèi)容+平臺(tái)聚合內(nèi)容”的新興網(wǎng)絡(luò)業(yè)態(tài)，我們所熟知的今日頭條、抖音即是如此[30]。然而，用戶生成內(nèi)容和內(nèi)容聚合平臺(tái)的大量涌現(xiàn)也對(duì)傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)模式產(chǎn)生了沖擊和挑戰(zhàn)：一方面，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)用戶而言，用戶參與內(nèi)容創(chuàng)作使網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)量呈現(xiàn)井噴式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，海量信息雖然將用戶從信息匱乏的窘境中解救出來(lái)，但也導(dǎo)致無(wú)用“噪聲”大量摻雜在目標(biāo)信息中，分散了網(wǎng)絡(luò)用戶的注意力，導(dǎo)致用戶消耗大量時(shí)間和精力在瀏覽無(wú)效信息上，反而需要為獲得高價(jià)值內(nèi)容付出更高成本；另一方面，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)而言，海量的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)信息和有限的用戶閱讀空間之間的沖突亟需調(diào)和，過(guò)量信息涌現(xiàn)有礙用戶體驗(yàn)進(jìn)而嚴(yán)重影響平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)效益，如何讓用戶高效、便捷地獲取目標(biāo)信息成為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者亟待解決的問(wèn)題。有鑒于此，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者紛紛引入算法技術(shù)，對(duì)平臺(tái)內(nèi)的信息分發(fā)方式進(jìn)行以“用戶需求”為導(dǎo)向的升級(jí)。

推薦算法在給網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，也提升了內(nèi)容的傳播效率，為用戶呈現(xiàn)與其喜好或需求更加適配的內(nèi)容，從而解決內(nèi)容瀏覽和傳播低效的問(wèn)題。此時(shí)，從算法技術(shù)運(yùn)用中獲益的不僅有算法推薦服務(wù)提供者，還有廣大用戶，也包括了權(quán)利人，把算法實(shí)施的獲利蓋然歸于平臺(tái)的做法過(guò)于片面。因此，推薦算法的運(yùn)用給各方主體均帶來(lái)了不可小覷的積極效果，從功利主義角度出發(fā)，不宜向算法推薦服務(wù)提供者施加過(guò)高的注意義務(wù)。

其二，考慮到潛在的負(fù)面影響，提高算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的做法亦不具有可行性。歐盟的DSM指令就要求廣大平臺(tái)承擔(dān)起嚴(yán)格責(zé)任，法律風(fēng)險(xiǎn)促使數(shù)字平臺(tái)要么會(huì)阻止公眾訪問(wèn)大量用戶上傳內(nèi)容，包括非侵權(quán)和受保護(hù)的內(nèi)容，要么將不能在歐盟范圍內(nèi)運(yùn)作。然而這一負(fù)擔(dān)最終將轉(zhuǎn)嫁到用戶身上，既限制歐洲居民的言論和信息自由，也對(duì)全球互聯(lián)網(wǎng)使用產(chǎn)生重大影響[31]。同時(shí)，提高算法平臺(tái)注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的做法，要求其在識(shí)別過(guò)濾上投入大量成本，可能會(huì)無(wú)形中限縮小微企業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展空間，不利于市場(chǎng)充分良性競(jìng)爭(zhēng)。此外，提高注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)將增加算法平臺(tái)的著作權(quán)侵權(quán)判斷責(zé)任，然而算法平臺(tái)并非具有相應(yīng)判斷水平的專(zhuān)門(mén)機(jī)關(guān)，其侵權(quán)判斷的準(zhǔn)確率并不高；同時(shí)依據(jù)比例原則，其作為私主體不宜過(guò)分承擔(dān)嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)用戶和著作權(quán)人利益的職責(zé)。

回顧現(xiàn)有注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)行網(wǎng)絡(luò)著作權(quán)間接侵權(quán)責(zé)任規(guī)則實(shí)則已經(jīng)注意到了“責(zé)任鴻溝”問(wèn)題，“紅旗規(guī)則”即是在要求網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者承擔(dān)起相應(yīng)的注意義務(wù)，該標(biāo)準(zhǔn)仍具有可適用性。

其一，現(xiàn)有注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)體現(xiàn)了利益平衡的價(jià)值目標(biāo)。在法律規(guī)范層面，《中華人民共和國(guó)民法典》第1197條規(guī)定了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者間接侵權(quán)主觀過(guò)錯(cuò)不僅包括“知道”還包括“應(yīng)當(dāng)知道”，《最高人民法院關(guān)于審理侵害信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)民事糾紛案件適用法律若干問(wèn)題的規(guī)定》也體現(xiàn)出了平臺(tái)應(yīng)當(dāng)對(duì)明顯以及其有能力獲知的直接侵權(quán)行為承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任的態(tài)度；在司法實(shí)踐層面，平臺(tái)也須承擔(dān)合理的注意義務(wù)，包括在其“應(yīng)知”范圍內(nèi)對(duì)平臺(tái)內(nèi)容進(jìn)行必要審查過(guò)濾，如在“胖虎打疫苗案”中，法院結(jié)合數(shù)字資產(chǎn)交易平臺(tái)運(yùn)營(yíng)模式等因素，認(rèn)定平臺(tái)應(yīng)負(fù)有較高的注意義務(wù)，對(duì)NFT作品的著作權(quán)進(jìn)行初步審查⑨。

其二，維持現(xiàn)有注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)更符合現(xiàn)實(shí)需要。當(dāng)前算法技術(shù)尚存在難以填補(bǔ)的缺陷，且算法技術(shù)確實(shí)能給網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)和廣大網(wǎng)絡(luò)用戶帶來(lái)利好，若對(duì)算法推薦服務(wù)提供者苛加過(guò)高要求，不僅會(huì)妨礙網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的正常運(yùn)行，而且會(huì)損害平臺(tái)和用戶的整體利益?！胺傻哪康氖窃趥€(gè)人原則與社會(huì)原則之間形成一種平衡”[32]，面對(duì)網(wǎng)絡(luò)著作權(quán)侵權(quán)治理的實(shí)際需要，現(xiàn)有注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)具有制度可行性和實(shí)踐可適用性。

（二）完善算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)的履行：以算法向善為視角

應(yīng)用算法技術(shù)已是大勢(shì)所趨，其中蘊(yùn)含的著作權(quán)侵權(quán)問(wèn)題不容忽視。紓解網(wǎng)絡(luò)著作權(quán)侵權(quán)“責(zé)任鴻溝”困境的關(guān)鍵不在于提高注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，而在于確保算法推薦服務(wù)提供者切實(shí)履行其注意義務(wù)。算法技術(shù)的廣泛應(yīng)用對(duì)注意義務(wù)的履行提出了更高的要求。面對(duì)網(wǎng)絡(luò)著作權(quán)侵權(quán)層出不窮的境況，算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)秉承“算法向善”理念，根據(jù)平臺(tái)運(yùn)行模式重新審視其注意義務(wù)的履行方式，在履行注意義務(wù)時(shí)采用兼顧相關(guān)方利益并契合平臺(tái)實(shí)際能力的新措施，并充分落實(shí)到平臺(tái)運(yùn)行全過(guò)程各方面。

第一，算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)將預(yù)防版權(quán)侵權(quán)的價(jià)值理念融入算法設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中。雖然算法技術(shù)未對(duì)平臺(tái)注意義務(wù)的理論基礎(chǔ)造成根本沖擊，但在應(yīng)用推薦算法的背景下，算法程序已成為平臺(tái)的運(yùn)行環(huán)節(jié)之一，算法推薦服務(wù)提供者有必要進(jìn)一步將注意義務(wù)的履行充分落實(shí)到算法程序中，從而充分履行與其能力相適應(yīng)的注意義務(wù)，在合理限度內(nèi)消除推薦算法對(duì)侵權(quán)行為的幫助。而今推薦算法的廣泛運(yùn)用引發(fā)了主要版權(quán)產(chǎn)業(yè)的不滿情緒[4]，在此情況下，算法推薦服務(wù)提供者享受了算法技術(shù)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)利益，也應(yīng)承擔(dān)起相應(yīng)的“不利益”責(zé)任[7]。在公法層面，算法推薦服務(wù)提供者關(guān)于算法技術(shù)的合規(guī)責(zé)任已受到關(guān)注，要求其承擔(dān)“守門(mén)人”職責(zé)[33]，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》明確要求算法平臺(tái)對(duì)算法進(jìn)行審核⑩?，并應(yīng)承擔(dān)未盡責(zé)任的不利后果?。公法規(guī)范為私法層面的法律規(guī)制提供了參考，算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)承擔(dān)將著作權(quán)間接侵權(quán)的注意義務(wù)貫徹于經(jīng)營(yíng)活動(dòng)始終，算法技術(shù)作為平臺(tái)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)，也應(yīng)成為注意義務(wù)的履行場(chǎng)域，算法平臺(tái)有必要通過(guò)減少推薦涉嫌侵權(quán)內(nèi)容等措施，阻卻其通過(guò)算法推薦對(duì)著作權(quán)侵權(quán)行為的幫助作用。

第二，算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)提高算法透明度。在算法技術(shù)加劇了算法推薦服務(wù)提供者與權(quán)利人間著作權(quán)糾紛的情況下，作為算法平臺(tái)掌握著算法的設(shè)計(jì)邏輯，有必要通過(guò)提高算法透明度的方式承擔(dān)起證明算法善意的責(zé)任，以化解沖突矛盾。2019年歐洲議會(huì)研究服務(wù)中心未來(lái)與科學(xué)和技術(shù)小組發(fā)布的《算法責(zé)任與透明治理框架》即明確算法透明是實(shí)現(xiàn)算法公平的重要工具。算法透明能有效避免網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)躲在算法黑箱中逃避責(zé)任，并便于權(quán)利人和公眾對(duì)算法運(yùn)營(yíng)進(jìn)行有效監(jiān)督。同時(shí)，對(duì)于算法推薦服務(wù)提供者而言，實(shí)現(xiàn)算法透明化在技術(shù)層面具有可行性，知識(shí)圖譜具有結(jié)構(gòu)化、可解釋、可推理等特性，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用到算法技術(shù)中，為實(shí)現(xiàn)算法推薦結(jié)果的可解釋性提供技術(shù)支持?。在實(shí)踐層面，部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已承擔(dān)起算法披露責(zé)任，谷歌曾公開(kāi)其PageRank 排名算法的排序標(biāo)準(zhǔn)，并定期發(fā)布透明度報(bào)告；國(guó)際版 TikTok 也設(shè)立透明度中心，允許特定監(jiān)管部門(mén)和專(zhuān)家等部分審查其算法，并測(cè)試源代碼?？梢?jiàn)，實(shí)現(xiàn)算法技術(shù)透明化具有現(xiàn)實(shí)可能。

五、結(jié)語(yǔ)

算法技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中的廣泛運(yùn)用引發(fā)了理論層面和實(shí)踐層面關(guān)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者著作權(quán)間接侵權(quán)注意義務(wù)的新一輪討論。雖然有提高算法平臺(tái)注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的呼聲出現(xiàn)，但是結(jié)合算法技術(shù)特征和注意義務(wù)理論基礎(chǔ)，當(dāng)前仍不宜為算法平臺(tái)設(shè)置過(guò)高的注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，而應(yīng)著眼于保障注意義務(wù)的全面履行。從“技術(shù)中立”原則出發(fā)，算法技術(shù)是平臺(tái)用以優(yōu)化信息分發(fā)模式的技術(shù)手段，其本質(zhì)上仍屬于中立性技術(shù)工具，不具有可責(zé)性；基于“技術(shù)不能”的邏輯起點(diǎn)，算法技術(shù)雖然一定程度上賦予了算法推薦服務(wù)提供者過(guò)濾侵權(quán)內(nèi)容的能力，但其技術(shù)局限性也會(huì)對(duì)其他合法權(quán)益造成不可忽視的侵害，“技術(shù)不能”的問(wèn)題依然存在。面對(duì)網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)的“責(zé)任鴻溝”，提高算法推薦服務(wù)提供者注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的做法有悖于利益平衡的考量，督促其全面履行注意義務(wù)是更為可行的解決路徑。算法平臺(tái)有必要在“算法向善”的指引下，在算法設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)加入預(yù)防侵權(quán)措施，并致力于提高算法設(shè)計(jì)的透明度，從而引導(dǎo)算法技術(shù)向善發(fā)展，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)版權(quán)侵權(quán)治理事業(yè)長(zhǎng)足進(jìn)步。

注 釋?zhuān)?/p>

① Senate Report 105-190，p.44.

② The Directive on Copyright in the Digital Single Market（the DSM Directive） Article 17.

③ Sony Corp. of America， Inc. v. Universal City Studio， Inc.， 464 U.S. （1984）.

④ 北京市海淀區(qū)人民法院（2018）京0108民初49421號(hào)民事判決書(shū)。

⑤ Unite States v. Carroll Towing Co.， 159 F.2d 169，（1947）.

⑥ 中國(guó)人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院：《算法向善與個(gè)性化推薦發(fā)展研究報(bào)告》。

⑦ 《最高人民法院關(guān)于審理侵害信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)民事糾紛案件適用法律若干問(wèn)題的規(guī)定》第10條。

⑧ 上海知識(shí)產(chǎn)權(quán)法院（2023）滬73民終287號(hào)民事判決書(shū)。

⑨ 杭州市中級(jí)人民法院（2022）浙01民終5272號(hào)民事判決書(shū)。

⑩ 《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第七條。

11 《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第八條。

12 《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第三十一條。

13 中國(guó)人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院：《算法向善與個(gè)性化推薦發(fā)展研究報(bào)告》。

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