如何从数据角度思考人工智能相关版权争议？2024知识产权南湖论坛分论坛上，专家这样说

齐齐哈尔时尚网小编提示，记得把"如何从数据角度思考人工智能相关版权争议？2024知识产权南湖论坛分论坛上，专家这样说"分享给大家！

如今，人们的日常生活中，人工智能可谓无处不在：刷短视频，配音有可能是AI完成的；看直播，主播有可能是AI数字人；还有每天映入眼帘的大量图片，都有可能是AI创作，再由人工稍加处理合成的。

2024知识产权南湖论坛现场。

AI的应用场景变多，与其相关的版权争议也不少。在日前举办的2024知识产权南湖论坛上，“人工智能与数据知识产权保护”分论坛从数据的角度探讨人工智能版权争议问题，来自学界和业界的嘉宾提出问题、分享见解。

1

人工智能生产的不同流程

涉及不同版权问题

“人工智能企业要避免在提供服务的过程中造成知识产权侵权，到底该怎么做？”作为一名律师，北京植德律师事务所合伙人时萧楠在分享伊始便提出了自己的问题。时萧楠在日常工作中会接触许多从事人工智能服务提供和产品生产的客户，对人工智能生产流程有一定了解。时萧楠介绍，在人工智能的产业链中有不同的参与主体，有数据收集方、模型训练方，还有直接向公众提供人工智能服务的企业，这些不同流程上的机构会接触不同的数据，产出不同的产品，通过不同流程的配合，才能产出最终大众看到的人工智能产品或者服务。多流程协同中产生了一系列版权问题，比如，在整个产业链上，如果发生了著作权侵权，应当由哪一个主体来承担侵权责任没有定论；生产机构是否有能力避免侵权？有哪些办法可以避免侵权？这些问题还没有受到足够的关注。

时萧楠还提到，人工智能不同流程生产的产品不同，在法律上的权责认定涉及跨领域问题。比如对于模型训练企业，他们对拿到的数据进行模型训练后，得到的是公式和参数，那么企业对公式和参数的权益是属于专利权、著作权还是商业秘密的范畴？如何进行保护？这也是现在随着人工智能产业发展越来越快，大家都在讨论的问题。

“现在，人们不仅要与其他的人进行竞争，还需要与机器进行竞争，这是非常现实的问题。”华东政法大学知识产权学院讲师李青文分享了对算法训练使用作品的著作权困境的看法。李青文提到，算法训练使用作品的数量特别大，而且涉及的作品类型非常多，同时应该被关注的是，算法训练使用的数据比较强调时效性，而且对数据的质量要求高，这就导致被用于训练的数据往往涉及新而且优质的作品，高价值作品被用于算法训练，容易引发版权问题。

2

合理使用与否以及

如何适用讨论度高

作品被用于大模型训练，是否属于合理使用，作者的权益如何保护，如何获得合理收益？这是业界和学界讨论已久的话题。通过传统的授权方式，作者可以获得报酬，但作品被用于大模型训练，一般不会通知作者，更遑论授权与否和是否支付报酬，因此，大模型训练对作者获酬权的影响受到专家学者关注。

李青文主张建立专门针对人工智能、训练机器的法定许可，还提醒法定许可制度的建立要考虑到人工智能使用作品的特点。由于模型训练需要的作品数量庞大，因此如果训练者逐一获得授权成本高、效率低，可以设立专门的集体管理组织，针对模型训练使用作品的情况，在使用者和权利人之间建立沟通和付酬机制。至于如何判断模型训练者在未支付报酬的情况下使用了集体管理组织所管理的作品，则需要技术和法律规则共同保障。

面对新技术，是否一定要制定新的法律进行规制？中央民族大学法学院副教授熊文聪用“技术无边，法律有度”表达他对这个问题的看法。熊文聪认为，新技术给版权制度带来的挑战常常存在，人工智能只是其中一种，对于挑战，大众不必恐慌。对于新技术的法律问题研判，需要搞清楚其性质，比如对于人工智能，在判断清楚其生成过程和生成物性质的基础上，可以在现行法律制度中寻找适用条款。

杭州师范大学沈钧儒法学院讲师周澎认为，生成式人工智能服务和产品的推出，导致著作权人、使用人和传播者的多元主体关系变革，在这个过程中，创作者本身的价值会被弱化。目前对于合理使用条款，还没有针对人工智能的明确的解读。周澎提出，合理使用的例外是为了保障公权和私权的平衡，在这种情况下，可以考虑进行合理使用制度的调整，即以合理使用的方式来进行无许可式、无授权式的使用许可，但是要提出事前缴税的制度规定。可以考虑从税收的角度去思考，用税收调节的方式对作者的获酬权给予补救，以肯定创作者本身的创作价值。

3

人工智能与创作的关系

值得深入思考

北京互联网法院判决的AI文生图著作权案，是受关注度极高的案例。北京互联网法院综合审判一庭负责人朱阁分享了案件的裁判思路，她介绍，以这个案子的美术内容为例，用户通过其提示词，安排美术作品的线条、色彩、布局、构图，用户基于自己的自由意志决定了美术作品的表达，每个人的操作会带来不一样的结果，这样的差异性体现出创造性。

针对AI文生图著作权案，郑州大学知识产权研究中心主任、法学院教授杨红军说，法院在判定中考虑到了原告在选择方面所做的工作，如像素、参数、提示词的选择，图片生成过程很复杂。杨红军同时说，在全球，对于人工智能的判决都会有争议，但是我们还是需要在现有框架下对新技术进行解释。

中南财经政法大学知识产权研究中心副教授徐小奔则提醒，可以关注AI创作和人创作中存在的相同之处。其一，二者都表现为非物质形式的数据，在互联网情境下，无论是人的数字化作品，还是AI创作出来的生成物，都是数据，都是非物质性的。AI具有非物质性的表现，其更倾向于知识产权所保护的对象。其二，AI创作的生成物和人类创作的作品，作为文化商品出现在文化市场中的时候，使用价值是没有区别的，这也可以成为AI生成物受著作权保护的逻辑起点。

无论是人还是机器进行创造，人类对创造都有着持续的需求。日本北海道大学教授中山一郎说，大量人工智能生成物的出现使得人类创造物变得越来越不具有稀缺性，互联网降低了内容创作、复制和传播的成本，同时也降低了盗版的成本。人类对高质量内容产品的需求持续存在，如何满足这一需求值得深入思考。