人工智能对知识产权法律保护的六大挑战
人工智能在挑战知识产权法律规则
中法评
人工智能技术的发展正在改变甚至颠覆人类现存的生产、生活和交往方式，对现今的伦理标准、法律规则、社会秩序及公共管理体制带来一场前所未有的挑战。它不仅与已有的法律秩序形成冲突，甚至会颠覆我们业已形成的法律认知。就知识产权法律而言，人工智能将对知识产权法律规则带来哪些挑战？请吴教授从整体上给我们谈一谈。
吴汉东：人工智能是一门关于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的科学技术，其研究领域主要涉及机器学习技术、自然语言处理技术、图像处理技术和人机交互技术。人工智能模拟和表现了人类的智慧能力，或者说，用人类的智慧给机器装上了智能的大脑，让它具有视觉、听觉甚至感觉，使机器人像人一样记忆、认知、识别、选择，使人机之间的虚拟交互同于人与人之间的现实交往。
这一技术科学将改变甚至颠覆人类现存的生产、生活和交往方式，由此出现一个以新的技术结构支撑新的社会结构的人类新时代。
作为法律工作者，我们不仅要为这一伟大的技术发明感到欢欣鼓舞，拥抱一个新时代的到来，更要在热点背后进行冷静思考，观察人工智能所带来的社会问题。
可以说，智能革命的出现对现今的伦理标准、法律规则、社会秩序及公共管理体制带来一场前所未有的挑战。它不仅与已有的法律秩序形成冲突，凸显现存法律制度产品供给的缺陷，甚至会颠覆我们业已形成的法律认知。就调整人工智能相关社会关系的知识产权法律而言，人们的担忧多于期待，纷争甚于共识。就知识产权而言，这里我谈两个问题。
一是智能机器人的主体资格问题。
随着人工智能技术的快速发展，机器人拥有越来越强大的智能，机器人与人类的差别有可能逐渐缩小。未来出现的机器人将拥有生物大脑，甚至可以与人脑的神经元数量相媲美。
美国科学家甚至预测，在21世纪中叶，非生物智能将会10亿倍于今天所有人的智慧。是否赋予机器人以虚拟的“法律主体资格”，在过去的一段时期，美英等国的哲学家、科学家包括法律家都为此展开过激烈的争论。
2016年，欧盟委员会法律事务委员会向欧盟委员会提交动议，要求将最先进的自动化机器人的身份定位为“电子人”，除赋予其“特定的权利和义务”外，还建议为智能自动化机器人进行登记，为其设立纳税、缴费、领取养老金的资金账号。该项法律动议如获通过，无疑使传统的民事主体制度产生动摇。
2017年，另一条令人震惊的新闻是美国汉森公司研究的智能机器人“索菲娅”被沙特授予公民资格，这就意味着作为机器人的“索菲娅”与其他沙特自然人一样，享有公民的政治权利、社会权利和民事权利。
当然这是一个属于个别现象的法律事实，而不是具有普遍效力的法律规定，但无论如何，机器人的主体资格问题已然出现。机器人是机器还是人？这是知识产权法乃至整个私法面临的难题。
在法理上，主客体二分法是一基本原则，但是主客体之间这种不可逾越的鸿沟现在正发生动摇。从基因时代到智能时代的一个重要变化是，传统民法的主、客体框架已然被打破：人的遗传基因物质不能简单作为客体物看待，没有生命但具有人工智能的机器人也有可能被赋予法律资格。
目前，知识产权界关于人工智能的主体资格有两派观点：
一是赞成派，主张人工智能应被赋予法律人格，是为“有限人格”或“次等人格”。未来世界的人工智能将更多地以“类人主体”的方式出现，即能够表现人类独特性征的拟人化物体。从近代到现代，民事主体范围已不断扩张，具有自然理性的人（自然人）与法律拟制的人（法人）被概称为主体意义上的人。同理，人类智慧拟制的机器人也可以成为民事主体之人。
二是反对派，认为受自然人、法人等民事主体控制的机器人，尚不足取得独立的主体地位。机器人无论以何种方式承担责任，最终的责任承担者都是人，这就使人工智能的“法律人格”显得多余。我认为，法律人格之核心，在于自然人和自然人集合体（法人）的意志能力。机器人不是具有生命的自然人，也区别于具有自己独立意志并作为自然人集合体的法人，将其作为拟制之人以享有法律主体资格，在法理上有值得商榷之处。
在当下“弱人工智能时代”，人造机器没有自身的目的，其工作目的是特定的，且为人类设计者所设计。质言之，机器人生成的目的行为，与人类有目的、有意识的行为性质完全不同；同时，机器人没有自身积累的知识，其机器知识库的知识属于特定领域，并且都是人类输入的。
在这种情况下，机器人虽然具有相当智性，但不具有人之心性和灵性，与具有“人类智慧”的自然人和自然人集合体是不能简单等同的，受自然人、自然人集合体——民事主体控制的机器人，尚不足以取得独立的主体地位。
这就是说，在弱人工智能时代，非生物智能尚未取代或超越人类智慧，因而不宜动摇民事主体制度的根基。
二是人工智能生成物的知识产权客体范围问题。
智能革命的出现，不仅创造了新的知识产品，而且提供了知识产品新的利用方式，这极大地丰富了知识产权的客体范围。
在法律变迁的历史上，著作权客体经历了从传统的“印刷作品”到现代“模拟作品”再到当代“数字作品”“网络作品”的不断演进，而今天的人工智能生成作品亦具有“可版权性”；专利客体曾经历过药品专利、化学专利的立法变革，也有从微生物、动植物品种到基因技术的专利扩充，而当下人工智能生成发明，包括遗传编程、人工神经网络、机器人科学家等，都成为了“可专利性”的主题。
机器生成作品的“可版权性”、机器生成发明的“可专利性”问题，在知识产权界引发广泛的讨论。在这里，我更想强调的是知识产权客体关于人工智能生成物的排除领域。人工智能是知识革命中最具代表性和影响力的时代技术，从反思现代性出发，对法律所保护的先进技术仅为信任是不够的。人工智能存在威胁人类存续的可能性，但这种风险不是由于自发的恶意所引起的，而应来自于人工智能发展过程中出现的不可预测性和潜在的不可逆性。
21世纪既是人工智能时代，也是基因技术时代，对这些技术发明的保护并不一定要创建新的法律制度。1998年欧盟《关于生物技术发明的法律保护指令》认为，“专利法的规定是对生物技术发明给予法律保护的主要基础”。更为重要的是，为维系基因安全和国家利益，该指令特别规定了基因专利的排除领域，包括克隆人的方法、人的胚胎的商业利用、人体基因序列的简单发现等。
鉴于此，不具有“可专利性”的人工智能主题至少包括以下三个方面：
一是有悖公共秩序的发明。凡是违反国家法律、社会公德或妨害公共利益的发明，在知识产权法上称为“公共秩序”问题，如作为犯罪工具的“杀手机器人”，应在禁止授权之列。
二是不属于技术方案的发明。与人工智能相关的发明，并非都是专利法意义上的技术方案，例如智力活动的规则和方法。凡依赖数据处理和增强算法所形成速算法、游戏方案、比赛规则，概为模拟人的大脑进行智能活动而不是自然规律利用，不能作为技术方案授予专利（涉及智力活动的人工智能新设备、新工具、新装置除外）。又如疾病的诊断和治疗方法。因该技术实施对象系有生命力的人或动物，是为进行识别、确定和清除疾病的过程，无法在产业上进行制造或适用，不具备专利法所要求的实用性。
三是某些特定技术领域的发明。出于对产业政策和科技发展水平的考量，专利法还可能规定某一技术领域的发明创造不予授权。在知识产权保护一体化的今天，各国之间的专利法主题范围大抵相同，此处所讲的某些特定领域的发明，是指存在不可预测性和潜在的不可逆性的某些发明，例如存在“机器偏见”（MachineBias）、“黑箱”（Blackbox）算法的人工智能技术是否具备“可专利性”，值得商榷。
最好的办法也许是在专利法中规定排除领域的弹性条款，由法官进行司法裁量。上述关于专利权客体的排除规定，应适用于整个工业产权领域。
人工智能与专利权
中法评
吴老师谈到人工智能生成物的知识产权客体范围，尤其强调人工智能某些不具有“可专利性”的方面。我们知道，知识产权的核心就是保护创新技术，例如，通过专利保护创新技术。但是用专利保护创新，都是按照技术领域或者是说某一领域里面的一些技术方案来授予专利权的。现在人工智能的发展都是系统工程，都是跨学科的，不是某一个具体技术，如芯片的发明创造。那么，对于这些系统性的人工智能创新，就知识产权保护的整体理念而言，知识产权保护应该加强，还是弱化？
张平：知识产权制度是工业革命的产物，生长、发展并服务于市场经济。特别是进入信息技术时代，知识产权已经成为企业技术创新和市场竞争的工具，也成为国家之间科技、经济竞争的合法贸易壁垒。美国依据《美国贸易法》第301条，对中国展开的调查，矛头就直指违反美国知识产权和强制美国企业进行技术转让两项。
所以只要市场经济存在一天，知识产权制度就会发挥重要作用。只是不同的历史时期、不同的技术领域、不同的产业发展现状，会有不同的保护水平。
加强还是弱化知识产权制度，完全取决于产业发展的需求。在世界各国进入新一轮科学技术发展阶段，共享经济、开放创新模式会带来知识产权制度的变革，也会带来更加激烈的知识产权竞争，谁在人工智能技术领域抢先占有标准必要专利、控制知识产权政策话语权，谁就会在新一轮竞争中占有主动权。
涉及人工智能、物联网等技术大协作领域，涉及计算机软件和商业模式的保护，许多全新理念的发明创造都是系统工程，这首先会挑战专利制度的根本理念：判断一项发明创造是否还要基于一种技术方案？
发达国家已经经历过对计算机软件和商业方法专利保护的排斥—开放—反思三个阶段，美国近年不断有专家和代表性企业呼吁弱化软件专利和标准必要专利的保护，但另一部分专家和企业则更加强调专利人利益的宪法保证。就在双方争执期间，这类专利还在大量被授权，已被授权的这类专利也在被大量交易和通过诉讼获得可观利益。
可见，加强还是弱化知识产权保护也就是学术上的一种讨论，在相当长的可预见的未来，无论是企业还是国家都还是知识产权“胜者为王”。因为人工智能的发展是循序渐进的，必然要依托很多之前的科技成果，产业的发展也是融合性的，涉及许多应用领域，在发展人工智能技术和产业中要有知识产权保护意识。
对很多企业而言，知识产权制度还是一道门槛，这道门槛以基础专利、功能专利、商业模式专利、系统软件专利、标准必要专利等多种形式，使企业放心大胆地加强研发投入，免遭“被山寨”带来的烦恼。否则一旦有什么新技术被研发出来，相关企业就蜂拥而上，这不仅损害创新者的利益，也无益我国发展核心技术。
这里，也再回忆一下我在2002年研究开源软件时曾经提到的：知识产权制度是人类法制历史的中间阶段产物，没有市场经济、市场经济不完善时期不需要知识产权制度，科技、经济水平高度发达的共享经济阶段也不需要知识产权制度。但是，现阶段，还不可能弱化知识产权制度。
张晓津：近年来，人工智能在各个领域的应用取得了长足的进步和迅速发展，如智能机器人、无人驾驶、智能家居等，引起了全世界的广泛关注。作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能将催生新的技术、产品和商业模式等，会给社会生活和法律调整带来重大变革。
为抓住人工智能发展机遇，发达国家和地区纷纷将人工智能提升为国家战略，一些主要科技企业也不断加大资金和人力投入，抢占人工智能发展的制高点，以期在新一轮国际竞争中掌握主导权和话语权。
根据2018年1月由中国电子技术标准化研究院等单位编写发布的《人工智能标准化白皮书（2018版）》，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能是围绕智能活动而构造的人工系统，是知识的工程，是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程。根据人工智能是否能真正实现推理、思考和解决问题，可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器，其没有自主意识。
从目前人工智能的应用场景来看，当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能，如图像识别、语音识别等生物识别分析，智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法。商业模式主要集中在应用感知智能技术，如身份认证，基于人脸识别的门禁、打卡及安防，以语音识别、语义理解为核心的智能客服、语音助手等。
强人工智能是指有自我意识的真正能思维的智能机器，可分为类人（机器的思考和推理类似人的思维）与非类人（机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式）两大类。
从一般意义上来说，达到人类水平的、能够自适应地应对外界环境挑战的、具有自我意识的人工智能称为“通用人工智能”“强人工智能”或“类人智能”。强人工智能不仅在哲学上存在巨大争论（涉及思维与意识等根本问题的讨论），在技术上的研究也具有极大的挑战性。强人工智能当前鲜有进展，有专家预测至少在未来几十年内难以实现。因此，目前我们所讨论的应该是处于弱人工智能发展阶段的人工智能技术。
目前人工智能领域的关键技术，主要包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、人机交互、生物特征识别、虚拟现实/增强现实等。
从我国的人工智能产业发展看，也具备了一定的技术和产业基础，在芯片、数据、平台、应用等领域集聚了一批人工智能企业，人工智能在金融、安防、客服等行业领域已实现应用，在特定任务中的语音识别、人脸识别、图像识别等技术的精度和效率已远超人工，包括在司法领域也在推广试用语音识别、人脸识别等技术。
作为这样一个充斥着全面技术创新的领域，如果要使我国的人工智能技术和产业得到发展，在世界人工智能领域掌握一定的国际话语权，就必须一方面做好产业发展的战略布局，另一方面必须要加强人工智能领域的知识产权保护。因为创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑，而知识产权保护是激励创新的基本手段，是创新原动力的基本保障，是国际竞争力的核心要素。
党的十八大提出“实施创新驱动发展战略”，十九大明确要求“强化知识产权创造、保护、运用”，十九大报告还专门提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
国务院曾于2017年7月发布《新一代人工智能发展规划》，提出建立人工智能技术标准和知识产权体系，特别指出加强人工智能领域的知识产权保护，健全人工智能领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制，促进人工智能创新成果的知识产权保护。
2017年12月，工信部还出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，推动人工智能技术研发和产业化发展。从目前我国人工智能相关专利的情况看，其总体数量相对多，但其中应用型专利占很高的比例，基础性专利则大多在起步较早的国外科技企业手里。
以深度学习为例，目前相关国内专利中涉及神经网络、深度学习模型和框架的专利方案占比低，大多是探索采用深度学习算法解决和提高如图像识别与搜索、人脸识别、道路交通等领域和行业中的应用型专利。
我国的高新技术企业虽然在人工智能研究方面投入也很大，但专利数量和基础性专利的积累相对较弱，需要比如通过相关行业协会等将国内企业之间的竞争通过专利交叉许可等方式转变为合力，使国内企业实质上作为一个整体去参与国际竞争，避免出现国内企业相互之间竞争内耗的情况发生。
因此，在目前弱人工智能发展阶段，我认为人工智能领域的知识产权保护应该不断加强，这样才能不断激励创新；而所谓强人工智能时代到来之际的知识产权保护制度设计，现阶段可以暂时留白，跟随技术进步的脚步，待到能基本看清其庐山真面目，再行筹划设计也为时不晚。
中法评
对于人工智能的专利保护涉及面很广，不仅涉及技术领域，还涉及伦理、哲学、神经学，也包括控制论等。有一种观点认为，对于软件专利、商业方法专利、人工智能专利，应该非常慎重地通过专利法保护，因为一旦授予专利，技术的垄断性会更强。三位专家对于技术的垄断性与人工智能的可专利性这两个问题怎么看？
张平：无论对于软件专利、商业方法专利、人工智能专利有多少慎重授权的讨论，企业都在不顾一切的申请这类专利，通过精进撰写技巧，这类专利几乎都能获得授权。2016年IBM公司在美国获得了8088项专利，这8000多项专利中有2700多项来自人工智能与认知计算方面。即使在美国有几件类似的专利在法院被判决无效，对于之前授予的成千上万件这类专利不过是九牛一毛，市场中的这类专利依然炙手可热。
而中国专利局似乎刚刚意识到要加强对这类申请的专利保护，法院也有加强软件和商业模式专利保护的倾向，国家人工智能发展战略更是鼓励这一领域“自主知识产权”的形成。
截至2017年4月，百度公司在人工智能领域公开的中国专利申请超过2000项、国外专利申请数百项，技术内容涉及语音识别、图像识别、自然语言理解、用户画像、自动驾驶、深度学习、云计算等多个领域，力争在人工智能领域抢占制高点。在工信部的文件中，也一再强调建设人工智能产业标准规范体系，建成知识产权服务平台。
学界一般将人工智能产业分为基础层、技术层和应用层三个层次。
第一层为基础层，这方面我国实力比较薄弱，与美国等发达国家差距较大。
第二层为技术层，主要分为机器学习、语音识别和自然语言处理三个领域，这一方面我国企业发展势头良好。
第三层为应用层，在应用层方面我国企业有爆发的趋势。
在技术日新月异发展的今天，正是我们弥补不足、扩大优势的时候。如果不提早进行知识产权战略布局，积极发展相关产业，我们很可能再一次陷入被动不利的局面。
2017年美国再次启动301条款，对我国涉嫌违反美国知识产权和强迫美国企业技术转让展开调查。这个条款就是20世纪80年代逼迫日本让步，造成日本经济一蹶不振的主要手段。
值得一提的是，现在美国贸易谈判代表莱特希泽（RobertLighthizer），正是里根政府时期美国贸易谈判副代表，亲自参与并主导了那场与日本和欧洲的贸易战。如今携301条款来到中国，再次以知识产权为武器意图遏制中国发展。
所以，人工智能的知识产权问题必须引起我们足够重视，加强人工智能领域的专利战略布局和保护，对于提升我国未来人工智能时代技术、标准话语权以及市场应用主导权都至关重要。做得好，我们可能引领世界技术潮流；做得不好，也可能再一次受制于人。
张晓津：刚才说过，我们现在讨论的范畴主要是限于目前的弱人工智能发展的阶段，这个阶段我们还是应更多地强调对人工智能相关专利的保护，而不必过多担忧技术垄断的问题。
当前全球科技企业在人工智能领域进行了大量专利布局，相关专利涵盖大数据、云计算、传感器、计算机视觉、语音识别、自然语言理解和深度学习应用等基础技术到通用技术的多个层面，但AI芯片、深度学习算法和类脑智能这些人工智能最为核心和关键技术的研究尚处于博弈之中，是全球科技界发展的重点。
我国企业和科研院所在人工智能通用技术（如图像识别、语音识别等）的研究上取得了一定的成绩，但在上述人工智能芯片、算法、类脑智能领域还需要进一步积累，尚需加强芯片、算法以及前沿技术的研究，以掌握人工智能的核心技术。
从我国目前与人工智能相关的专利申请看，主要集中在图像识别、语音识别、智能家居等，以及无人驾驶、无人机领域，AR/VR虚拟现实、增强现实类，类脑/智能机器人，人工脑包括智能穿戴等。
但从其技术内容看，真正涉及人工智能核心高端技术的很少，申请主要还是集中在自身的外观或结构上，如机器人的外观、机器人的构造、智能穿戴设备的结构等低端层面。
目前尚处于最高人民法院再审审理中的上海智臻网络科技有限公司“小i机器人”发明专利无效行政纠纷案涉及的“一种聊天机器人系统”专利，属于相对典型的人工智能专利，其权利要求的内容为
“一种聊天机器人系统，至少包括：一个用户；和一个聊天机器人，该聊天机器人拥有一个具有人工智能和信息服务功能的人工智能服务器及其对应的数据库，该聊天机器人还拥有通讯模块，所述的用户通过即时通讯平台或短信平台与聊天机器人进行各种对话，其特征在于，该聊天机器人还拥有查询服务器及其对应的数据库和游戏服务器，并且该聊天机器人设有一个过滤器，以用来区分所述通讯模块接收到的用户语句是否为格式化语句或自然语言，并根据区分结果将该用户语句转发至相应的服务器，该相应的服务器包括人工智能服务器、查询服务器或游戏服务器”。
目前，司法审判领域在诉讼中已经出现了涉及人工智能领域的专利授权确权的行政纠纷案件，主要涉及无人机、机器人、语音识别、自动驾驶、智能家居等应用领域，也有取得专利授权的权利人维权的民事侵权纠纷案件出现。
中共中央办公厅、国务院办公厅于2018年2月6日印发的《关于加强知识产权审判领域改革创新若干问题的意见》指出，作为对创新的产权制度安排和激励机制，知识产权制度是创新原动力的基本保障，要“树立保护知识产权就是保护创新的理念”，激发全社会的创新热情，推动大众创业和万众创新，不断增强我国经济的创新力和竞争力。
对于司法实践中的上述案件，作为知识产权法官应当按照该意见的要求，积极回应人工智能领域的产业发展和需求。首先应当主动更新知识，认真学习了解人工智能技术和产业的发展状况，在此基础上再根据我国《专利法》的相关规定对其可专利性以及是否构成专利侵权等问题进行考量，当然在此过程中也应尽可能地加快相关案件的审理程序，结合技术发展日新月异的现实需求，适度加快完成其审理进程。
关于人工智能领域技术的可专利性问题，我们先看一下我国《专利法》的相关规定。《专利法》第2条规定：
“本法所称的发明创造是指发明、实用新型和外观设计。发明，是指对产品、方法或者其改进所提出的新的技术方案。实用新型，是指对产品的形状、构造或者其结合所提出的适于实用的新的技术方案。外观设计，是指对产品的形状、图案或者其结合以及色彩与形状、图案的结合所作出的富有美感并适于工业应用的新设计。”
《专利法》第25条规定，对科学发现、智力活动的规则和方法等，不授予专利权。
人工智能领域的每一个发明创造都是在解放人类，其在技术层面最核心的创新就是算法的创新，但单纯的算法本身属于智力活动的规则和方法，按照《专利法》第25条的规定是不能被授予专利权的。但对于计算机软件专利、商业方法软件专利来说，按照我国《专利审查指南》的相关规定，将算法与具体的应用领域相结合，形成具体的产品或方法的技术方案，就可能符合授权条件。
例如，在某“机器学习方法和装置”发明专利驳回复审决定书中，国家知识产权局专利复审委员会认为，“如果一项权利要求请求保护的方案采用了技术手段、解决了技术问题并由此获得了技术效果，则该方案属于专利法第2条第2款规定的技术方案”。
针对驳回决定中关于“权利要求1—10不符合专利法第2条第2款的规定。
具体为：
本申请中自动标注方法实质上是一种人为制定的标注规则，同时，交叉验证也是人为制定的验证规则；该方案所解决的是如何训练不同的分类器来实现容错学习，不构成技术问题，使用的手段实质在于人为制定的训练规则，不受自然规律的约束，不是技术手段，获得的也仅是符合设定规则的分类训练结果，没有获得技术效果，即不构成技术方案”的理由，专利复审委员会认为，“机器学习领域是人工智能领域这一技术领域的分支，本申请请求保护的方法和装置中涉及机器学习领域的数据处理，应属于技术手段，数据集标注的可靠性和准确性改善了机器学习的分类器的性能，也应当解决了技术问题，并获得技术效果”，并据此撤销了对本申请作出的驳回决定。
对目前处于弱人工智能发展阶段的人工智能技术给予专利保护是十分必要的，尤其是还要考虑到国家参与国际竞争的需要，将人工智能的专利保护与标准化工作的开展结合起来，通过对人工智能及其产业发展具有基础性、支撑性、引领性作用的标准化的推进，力争占领产业竞争的制高点。
我国企业在积极整合技术资源和技术优势，及时跟踪相关国际企业的专利申请动态和布局策略，深入了解和掌握技术领先企业的技术投入和研究方向，做好该领域专利布局的基础上，还应抓住契机，积极推动我国人工智能关键技术的相关专利进入国际和国内标准，避免以往在DVD、通信等相关技术领域受制于人的情况再次发生。
关于人工智能领域的技术标准问题，前述《新一代人工智能发展规划》中就提出了建立人工智能技术标准，加强人工智能标准框架体系研究，逐步建立并完善人工智能基础共性、互联互通、行业应用、网络安全、隐私保护等技术标准；同时，提出加快推动无人驾驶、服务机器人等细分应用领域的行业协会和联盟制定相关标准；鼓励人工智能企业参与或主导制定国际标准。
此后，中国电子技术标准化研究院等单位编写发布的《人工智能标准化白皮书（2018版）》对国内外人工智能标准的现状进行了总结，并结合我国的情况提出了人工智能标准体系以及对人工智能标准化工作的重点建议。
同时，也提出了人工智能领域标准化工作所面临的问题和挑战，包括由于人工智能的技术和相关产品都还在快速发展之中，业界对其概念、内涵、应用模式、智能化水平等尚难达成共识，现有标准化工作基础较为薄弱；人工智能标准涉及的共性技术领域多，涉及不同的标准化技术委员会，需要加强标准化的顶层设计，避免工作交叉重复；人工智能作为国内外关注的前沿技术，行业巨头正在加快谋篇布局，我国在人工智能领域的创新能力有待进一步提升等所面临的问题和挑战。
因此，我国有必要直面和解决《人工智能标准化白皮书（2018版）》中提出的上述挑战和问题，加快制定人工智能各领域的标准体系，明确相关专利与技术标准之间的相互制约和依存关系，建立统一完善的标准体系，以专利和技术标准的融合促进我国人工智能产业的发展。
吴汉东：随着人工智能技术的深入发展和广泛运用，发明创造领域的专利保护问题日益凸显。以遗传编程、神经网络和机器人技术为代表的人工智能技术，引导人脑和电脑的深度耦合，不仅大大提高整个社会发明创造的水平，而且产生了大量新的“可专利性”主题。
人工智能在发明创造活动中的作用及其作用程度不尽相同，从辅助人类创造到机器独立创造，表现了“人机合作”不同的发明成果类型。有学者采取简单的二分法，将发明分为机器自动完成的发明和将机器作为创造工具的发明。也有学者根据人工智能与发明的频谱关系，从机器在发明创造活动中的应用场景出发，区分机器在最终发明成果中辅助生成、合作生成及独立生成的不同作用。
具言之，机器应用的底端是简单作为辅助手段而不对发明成果做出实质性贡献的创造工具，如拼写检查器、计算器或填补文件空白的文书生成器；其顶端是能够独立生成的发明成果；有些机器则在两端之间，即机器在人类指导下会完成的技术方案。后述两种类型即是我们讨论的人工智能技术“可专利性”问题。
就当下的总体技术水平而言，发明创造活动仍需人类智力为人工智能发明界定目标、参数和成功标准，但专家预测，基于人工智能系统的创造性、不可预测性、可进化性、高效率和精确化的特征，机器人在未来有望代替人类智慧进行技术方案优化或实施人力难以独立完成的发明。
无论如何，人工智能的创造主体或投资主体通过专利申请以寻求对发明成果的保护，是维持技术优势的主要措施。世界各国特别是发达国家，开放人工智能的“可专利性”主题，成为促进本国创新发展的重要方略。在人工智能的专利领域，发达国家及他们的跨国公司占据主导地位。
据我国台湾地区“产业情报研究所”（MIC）2016年提供的数据，美国核准的10715件人工智能专利，主要集中在美国、日本以及德国企业手中；技术领域类别主要分布于运算科技、控制、测量、信息科技管理方法、电信、数字通信等方面。
其中，美国掌握的相关专利高达73.5%，由此可见，美国强势主导人工智能的专利领域。人工智能专利实践已经走在前头，但人工智能生成发明与以人类发明者为中心的专利制度和理论并非完全契合，其间的制度冲击和理论挑战已经引起知识产权界的关注，现择其要谈几个问题：
一是人工智能生成发明的可专利主题问题。
可专利主题，即可授予专利的新的技术方案，在现代各国立法都有了很大变化，原本不受保护的主题成为专利权的客体，可专利主题向计算机软件、商业方法、生物技术等领域逐步扩张。美国是专利保护最为激进的国家，除了自然现象、自然规律和抽象思想三大非专利主题之外，其他专利权客体的传统例外均遭到废除，立法者宣称可专利主题范围是“阳光下人类制作的任何成果”。
对于开放人工智能生成发明的专利申请，一些学者表示疑虑：
其一，专利制度成本增加。凭借人工智能系统的自动生成，人们获取的技术方案将会多样和便捷，这可能引发投机式专利申请，造成专利审查任务艰巨，影响专利授权质量。
其二，专利市场竞争失序。人工智能的拥有者借助强有力的数据收集和分析整理技术，极大地提高新技术的发现能力和速度，从而形成专利领域的“圈地运动”，使专利从一种具有正当目的的法定权利成为简单的竞争工具。
我认为，上述观点并不足以作为否定人工智能生成发明可专利主题的理由。就专利制度的立法目的而言，意在“鼓励发明创造，推动发明创造的应用，提高创新能力，促进科学技术进步和经济发展”。人工智能作为新技术方案的设计工具，位居发明创造活动的上游，其本身就是一种突出的技术创新。
正如一些专家所指出的那样，从鼓励发明工具的创新到鼓励研发产品的创新，是专利授权的制度功能。专利法不应以某一发明属于人工智能生成，或是借助人工智能完成，而对该发明授权采取否定立场。至于专利申请数量巨大，专利审查任务繁重，不仅与人工智能的可专利性主题无直接关系，而且还可借助人工智能缓解工作负累，提高检索效率。
据资料显示，专利大数据的普及和机器算法的结合，提高了专利检索的速度和准确率。技术专家认为，人工智能不仅有助于增强专利审查人员的能力，甚至可以独立完成检索任务，还有望从效果层面提高专利审查与授权的质量。
二是人工智能专利的主体界定与权利归属问题。
从过去到现在，专利法概以“发明人中心主义”为立场，因此难以跨越机器与人的本质区别，赋予人工智能以主体地位。人工智能生成发明是“人机合作”的结果，谁是“发明人”不能一概而论。
应该看到，机器在发明过程中的参与程度和作用影响，在不同专业领域的不同技术层面有所不同：有的仅是作为辅助工具，有的需要人类提供指导，有的则无须人类介入而直接开发。生成技术方案的机器，是一种独立性的主体存在还是工具性的物质存在，学者们有不同看法。有学者主张赋予其独立的发明人地位。
“机器发明人”或者说“机器人科学家”，是指能独立进行发明创造、探索科技知识的人工智能。赋予其发明人的独立地位，就打破了专利法上人类“发明人中心主义”的束缚，这是观念和制度上的重大创新。其实在多数情形下，人工智能只是一种“发明机器”，是作为发明工具的物质存在。
无论是“机器发明人”还是“发明机器”，都不会动摇法律人格制度的根基，机器人是机器而不是人，它在事实上不能独立地行使权利、履行义务、承担责任，换言之，人工智能生成发明的法律效果，仍然归属于人类自身。
因此，在承认机器生成发明可专利主题的前提下，在承认“机器发明人”的基础上，我们可以不与传统规范相冲突的方式来解决权利归属与行使问题，即比照职务发明专利、雇佣发明专利的有关规定，赋予人工智能的创造人或者投资人以专利权主体资格。
三是人工智能专利授予的判断标准问题。
关于专利授予的条件，即新颖性、创造性和实用性的判断，各国专利法中大抵都有规定。从专利立法、司法以及专利审查的发展动向来看，一方面是可专利主题向新的领域扩张，另一方面是专利授予的实质性条件有所调整。
人工智能生成发明作为适格的专利客体，首先是新颖性问题。对于机器存储的关键信息和生成的技术方案，是否视为“现有技术”来对抗专利申请的新颖性？如判定标准过高，一些与已有方案虽有联系，但实为突破性的技术方案就会失去可专利性；如果判定标准过低，则会导致大量垃圾专利，使发明人面临更多的侵权诉讼隐患。
其次是创造性问题，人工智能生成发明的非显而易见性，是否以“本领域内一般技术人员”为考察对象？与以往判断标准不同，其创造性识别不仅要观察相关人员的知识和技能，还应考量申请人所用的发明工具。在机器独立生成而人类并未介入的情况下，无法进行“机器发明人”与“一般技术人员”的比较分析，但这也不应影响技术方案的创造性。
最后是实用性问题。对于单纯的机器发明物，如何把握实用性所要求的积极效果？人工智能可能产生人类无法理解或难以破解的技术方案，但这种发明也可能是有害发明或不具再现性发明。在实用性要求下，往往需要有人类介入和参与，以避免技术方案的潜在风险。
中法评
上面谈到人工智能专利保护的理念和保护客体问题，接下来，我们来讨论一下，如果给予这些人工智能以专利保护，专利侵权该如何认定。例如，3D打印的侵权认定，很难判定究竟谁是直接侵权人。可能整个环节下有诸多主体行为构成一种侵权，导致法院在认定侵权时，没有直接侵权，都是间接侵权。
如果是这样的话，这种专利就无法得到保护，专利权人主张侵权也会非常受限制。怎么看待人工智能在专利侵权认定上的复杂性？又该如何去认定呢？
张平：对于已经授权的这类专利在侵权认定上确实有一些特殊性，这类专利的权利要求书往往范围很广，对全部技术特征的实施需要多个主体共同完成，单个环节的实施可能不构成侵权，或者牵强的适用间接侵权责任。以3D打印为例，在整个3D打印过程中，除了直接使用人使用外（针对个人的维权难在：以生产经营为目的和普通消费者分散等问题），其他如3D打印设备提供商的提供行为、CAD数据文档提供行为、CAD数据文档网络平台服务提供行为等都属于侵权行为。
其中，CAD图纸的提供并不属于对专利产品的制造，因为设计图并不等同于产品本身；也不属于专利产品的使用、许诺销售、销售行为，根据现行专利法的规定，不属于直接侵权。这对专利权人很不利，特别是举证方面更有难度。
目前，美国专利法对于类似CAD数据上传和网络平台提供商的规制不太合理，甚至很难追究免费CAD文件上传者和网络平台提供商的责任，因此很难真正保障专利权人的利益。德国专利法相较美国专利法规定地更合理一点。在间接侵权上，能够有效规制CAD数据文档提供者，但对于平台提供商的行为，因为立法缺失而难以规制。
所以，未来在加强专利保护的趋势下，有可能更多的类比网络著作权侵权责任的认定，《信息网络传播权保护条例》第23条规定：
“网络服务提供者为服务对象提供搜索或者链接服务，在接到权利人的通知书后，根据本条例规定断开与侵权的作品、表演、录音录像制品的链接的，不承担赔偿责任；但是，明知或应知所链接的作品、表演、录音录像制品侵权的，应当承担共同侵权责任。”
即虽无法律具体规定，但当条件满足时，可以对间接侵权人进行追责，这样一来，就在法理上对多数间接侵权行为有了追责的权利。所以我认为，人工智能的专利侵权可以类比网络著作权侵权责任，追究平台的责任或者征收终端设备的专利费。
张晓津：对于专利侵权行为由多主体共同实施的问题，不仅在人工智能领域中可能出现，在传统领域的专利侵权纠纷当中也可能出现，尤其是在当下社会分工越来越细化，精细化程度越来越高的情况下，更是如此。
关于间接侵权的问题，目前我国法律当中并没有明确规定，但在2016年4月1日开始实施的《最高人民法院关于审理侵犯专利权纠纷案件应用法律若干问题的解释（二）》第21条中，对此作了规定，即
“明知有关产品系专门用于实施专利的材料、设备、零部件、中间物等，未经专利权人许可，为生产经营目的将该产品提供给他人实施了侵犯专利权的行为，权利人主张该提供者的行为属于侵权责任法第九条规定的帮助他人实施侵权行为的，人民法院应予支持”“明知有关产品、方法被授予专利权，未经专利权人许可，为生产经营目的积极诱导他人实施了侵犯专利权的行为，权利人主张该诱导者的行为属于侵权责任法第九条规定的教唆他人实施侵权行为的，人民法院应予支持”。
其中所引述的《侵权责任法》第9条的规定，是指“教唆、帮助他人实施侵权行为的，应当与行为人承担连带责任”。
根据该司法解释发布时召开的新闻发布会上的解读，第21条规定是考虑到实践中，间接侵权人与最终生产侵犯专利权产品的侵权人之间没有意思联络，并不构成共同过错。
但是，间接侵权人明知其提供的零部件等只能用于生产侵犯专利权的产品，而仍然提供给侵权人实施。鉴于间接侵权人明显的主观恶意，且其提供的零部件是直接侵权行为的专用品或者其积极诱导他人实施专利侵权行为，故将其纳入《侵权责任法》第9条规制的范围。
间接侵权的相关规定，在国务院法制办公室2015年12月《专利法修订草案（送审稿）》第62条中也有类似的表述，即“明知有关产品系专门用于实施专利的原材料、中间物、零部件、设备，未经专利权人许可，为生产经营目的将该产品提供给他人实施了侵犯专利权的行为的，应当与侵权人承担连带责任”“明知有关产品、方法属于专利产品或者专利方法，未经专利权人许可，为生产经营目的诱导他人实施了侵犯该专利权的行为的，应当与侵权人承担连带责任”。
在人工智能专利应用场景中，作为一个系统工程，其实施主体往往也是多元的，需要多个主体共同完成，这无疑为人工智能专利的侵权判定增加了难度。云计算、大数据等技术在提升运算速度，降低计算成本的同时，也为人工智能发展提供了丰富的数据资源，协助训练出更加智能化的算法模型。
正如云计算专利一样，它不仅仅是技术的革新，也是一种商业运营模式的变革。云计算的出现打破了传统IT产业链的商业模式，制造商、服务商、集成商的角色开始互相渗透，整个产业链包括平台提供商、系统集成商、服务提供商、应用开发商和用户五个重要角色，它们都可能成为云计算技术的实施者，对云计算技术专利保护提出了挑战。
云计算专利技术的实施通常需要云计算服务提供商和用户的共同参与才能实现该方法专利技术的全部技术特征；如果云计算平台提供商提供基础平台，为云计算服务提供商搭建云环境，云计算服务提供商租用该基础平台，则可能涉及包括平台提供商在内的三方主体实施该专利方法。
对间接侵权的认定问题，我们可以了解一下美国联邦巡回上诉法院（CAFC）对此问题观点的发展和变化，对我国人工智能专利侵权判定提供一定的参考和借鉴。
在2007年CAFC审理的BMCRescources，Inc.v.Paymentech,LP.，498F.3d1373（Fed.Cir.2007）案件中，原告BMC公司拥有的专利是银行客户可以不输入账号而仅通过声音指令银行向收款单位转账支付的方法专利，被告Paymentec公司则是作为第三方向收款商户提供技术支撑服务，银行客户通过向Paymentech公司拨打电话发出语音付款指令再由Paymentech公司将相关指令转给收款商户。被告Paymentech公司并未实施专利方法的所有步骤，而是仅实施了BMC公司方法专利的部分步骤，原告认为其构成专利侵权。
CAFC在上诉审理中，认为诱导侵权的行为需要导致直接侵权的后果才能构成专利法意义上的引诱侵权，而直接侵权则必须由单一行为人实施了专利的全部技术特征才能构成。在该案中，任何一个独立的主体均未实施专利的全部技术特征，如银行、商户、银行客户或银行网络管理者，故均不能构成直接侵权，而Paymentech公司也不能构成引诱侵权。
但在2012年审理的涉及AkamaiTech.，Inc.v.LimelightNetworks，Inc.以及McKessonTech.，Inc.v.EpicSys.Corp.（Fed.Cir.2012）（EnBanc）两件云计算专利侵权纠纷的判决中，CAFC否定了BMC案中所阐述的引诱侵权判断规则，重新确立了大大有利于云计算专利权人的新的引诱侵权的侵权判断规则。
在该两案中，均没有任何一个单独的主体实施涉案方法专利的全部步骤，而是由多主体分别实施了相关步骤。CAFC以全席审理（EnBanc）的形式推翻了BMC案中的规则，认为如果被告故意诱导多人实施侵犯专利权的必要行为并且被诱导者整体实际实施了侵犯专利权的行为，那么就没有理由因为没有单个的被诱导者实施直接侵权行为的全部要素而使被告免除引诱侵权的责任，认为该案被告虽然不能根据美国《专利法》第271（a）条而构成直接侵权，但有证据表明其可以根据第271（b）条而构成引诱侵权。
2014年6月，美国最高法院撤销了CAFC的判决，发回重审。最高法院认为，如果根据《专利法》第271（a）条或任何其他条款，无人构成直接侵权，那么被告不可能根据第271（b）条而构成引诱侵权。2015年8月，CAFC再次以全席审理的形式判决认为被告Limelight公司构成直接侵权。CAFC对云计算专利保护的上述态度，一方面说明了司法机关对新技术挑战有一个反复认识和判断的过程；另一方面似乎也隐含着通过司法途径保护产业全球竞争力的政策考量。
因此，我国司法机关在应对人工智能技术带来的挑战时，亦应充分考虑我国相关司法规则和政策可能给整个产业带来的冲击和影响，构建出适合我国国情并有利于人工智能产业发展的专利侵权规则。
面对人工智能技术的发展和进步所带来的多主体实施专利的情况，司法其实还是可以有一定的灵活性的，通过对专利间接侵权规则的合理适用，甚至如美国联邦巡回上诉法院最终将其认定为直接侵权那样，都可以起到制止专利侵权行为的作用，实现充分保护人工智能专利权利人的合法权利的目的。
人工智能与著作权
中法评
目前，日本已经给予机器人作者的身份，其创作的作品受到著作权法保护。有观点认为，这种行为颠覆了现代法律的认知，因为法律是保护人和人之间的社会关系。况且，机器是通过程序来创造作品，而程序是由人开发出来的，所以，作品的最终掌控者还是人。但也有观点认为，随着机器深度学习的能力越来越强，它创作出的作品完全不受程序开发控制。
这时如何划分不同主体对于同一作品的贡献程度？或者说，这些由机器自动生成的作品，该不该进行著作权保护呢？
张平：人工智能生成的产物越来越多，如果不明确其权利归属，就会产生很多问题。
比如，微软（亚洲）研究院就宣称放弃微软小冰生成诗歌的版权。那么在我国现行的著作权框架内，微软（亚洲）研究院有没有放弃其版权的主体资格？换言之，微软（亚洲）研究院究竟是不是该作品的著作权所有人？这个问题需要谨慎思考。
我认为，对于人工智能自动生成的结果或者说通过自动深度学习产生的机器创作成果必须给人工智能体以署名，或者说，这些成果一旦构成著作权法意义上的作品，人类必须放弃署名权，人类不能剽窃机器成果而署上人类的名字，这涉及人类的诚信、作品创作的客观事实、未来作品流通的市场秩序等问题。
例如，机器人通过深度学习，临摹某位知名画家的美术作品，在短期内临摹出非常逼真的该画家的作品，还可以创作出这位画家不曾画过但风格近似的作品。如果不给机器人以署名的话，就会造成欺世盗名的乱象。
但是给机器人以署名权，并不意味着要承认机器人的著作权主体地位。
我国《著作权法》规定的著作权主体是自然人、法人或其他组织。从法教义学的角度来讲，不能脱离“人”来谈著作权主体地位这个问题。如果将机器人视为著作权主体，那么就肯定了机器人与人一样成为了法律主体。
那么在权利变动的意思表示、侵权责任的主体等问题上，机器人要有同样的权利和义务。如何认定机器人的意思表示，如何判断机器人的侵权故意等，不仅对现行法律是一个巨大的问题，更是对法理的颠覆性挑战。所以机器人应当有署名权，但是著作权的归属必须是人。
著作权是归属软件设计人还是实际控制人呢？从学理上看，著作权法是为了保护并激发创作者创作的积极性，促进经济、科技的发展和文化、艺术的繁荣。机器的实际控制人利用机器创作，将权利归属于该实际控制人就是对其创作的肯定。肯定其拥有著作权，就是肯定其相应的人格权和财产权都会受到法律的保护。
这样的保护又能激励控制人的创作热情，继续利用机器创作出新的作品，形成一个良性循环，最终达到增加社会精神财富的目的。因此，除署名权外其他权利应当归属于控制人。
此外，国际标准化组织IEEE在其标准文件草案《合伦理设计：利用人工智能和自主系统（AI/AS）最大化人类福祉的愿景》中也提出，“如果AI依靠人类的交互而实现新内容或者发明创造，那么使用AI的人应作为作者或发明者”。
我国对职务作品的保护方式是：作者享有署名权，著作权的其他权利由法人或者非法人单位享有。这样来看，对这类机器完成的作品可以类比于职务作品，除署名权外其他权利归使用人或控制人。
吴汉东：从计算机到机器人的发展，在作品创作方面是一个从阅读到写作的跨越。在机器人时代，某些作品就是人工智能的生成内容。
据美国NarrativeScience公司的预测，未来15年将有90%的新闻稿件由机器人完成，大量的美术、音乐等艺术作品也将出自人工智能创作。机器人大举进入人类的文学艺术殿堂，表现出不凡的“创作”能力，可以效仿伦勃朗的画风作画，酷似巴赫那样编曲，写悬疑小说，构思剧本，创作诗歌，编辑电影预告片。
这些表现比机器人下棋更让人类惊叹，这些作品使我们看到机器所具有的审美能力、想象力、创造力甚至是幽默感。
2017年5月，微软公司在北京发布了人工智能“小冰”的诗集《阳光失去了玻璃》，计139首现代诗。机器人诗集的出版，衍生了一个新概念“人工智能创造”（AICreation），微软就此提出了“人工智能创造”的三原则：
第一，人工智能创造的主体，须是兼具IQ与EQ的集合体，而不仅是具有IQ；
第二，人工智能创造的产物，须能成为具有知识产权的作品，而不仅是某种技术中间状态的成果；
第三，人工智能创造的过程，须是对应人类某种创造力的行为，而不是对人类劳动的简单替代。
人类文学艺术的创作过程，是人类基于已有的知识元素在特定情景下进行的思想表达，在生物学意义上表现为人类大脑通过算法将人类的听觉、视觉、记忆力等与特定情景相联系，从而产生相应的创作成果。
微软的技术人员声称：“小冰”学习了自1926年以来500多位诗人的现代诗，经过上万次训练，其写作的思维过程与人类相似，也要经过创作诱发源、创作本体活动、创作成果训练等步骤。但就创作方式而言，机器人不是像人类那样根据语法和要表达的意思编句撰文，而是从大量文本语料中学习写作。
具言之，计算机的写作过程，大抵以大量文本语料（信息）的数据为基础，通过快速阅读并形成相关专题的写作模板（表达格式），最后通过语言模型对表达意思的信息进行加工、合成（智能），这即是基于“人机合作”系统而导致的内容生成。
人工智能的生成内容，是否属于著作权法意义上的思想“表达”（expression），还是仅对已知事物的“反映”（reflection），一些国家和地区的法学家试图做出正面回应。
2016年，欧盟法律事务委员会向欧盟委员会提出“与软硬件标准、代码有关的知识产权”的相关报告，建议界定人工智能“独立的智力创造”标准，探讨将机器人创作的作品纳入著作权范畴的可能性。另有消息称，日本也有立法动议保障人工智能的著作权作品，以防止机器人创作中的抄袭之风。
关于人工智能的生成作品，现行著作权法遇有以下几个问题：
一是机器人生成作品的“可版权性”问题。
著作权的保护范围与创作者的思想表现形式相联系而存在。“思想表现形式”，也称为“表现形式”，是著作权理论中最基本的逻辑概念，它在文学艺术和科学创作领域具象为作品。
作者的创作活动可以明确地分为两个部分，一部分是存在于作者大脑中的思想，而另一部分是作者的思想表现形式。这种思想表现形式是作品完成的最终形态，其基本构成要素是以文字、语言、色彩、线条、韵律、舞谱等为表现形式的符号，但它成为法律保护的作品尚须具备两个条件：一是独创性（或称原创性），二是可复制性。这些即是作品的“可版权性”要求。
人工智能生成作品与人类创作作品，在“思想表现形式”及其独创性要求方面很难辨识，这是因为它们具备一般作品的“可版权性”条件。依世界知识产权组织的权威解释，作品须具有独创性，即“作品是作者自己的创作，是完全不是或基本上不是从另一作品抄袭来的”。
这里问题的关键是，作者仅指人类作者，可否包括机器人作者？著作权的人格基础如何理解？有的学者认为，著作权总体而言是一种人格主义范畴的权利，即著作权法是以人类智力为中心来构建其保护对象的。从这一基点出发，人的智力活动才能被称为“创作”，人的智力创造成果才能视为“作品”。
在著作权法实践中，最典型事例即是“猴子自拍照”版权登记案。2011年，印尼原始森林的一只猿猴使用英国摄影师戴维·斯莱特（DavidSlate）的摄影设备自拍成照。为此，美国版权局强调，只有人类创作的作品才受保护。“对自然力、动物、植物产生的作品，版权局不会予以登记”，“对机器产生的作品，没有任何创造性输入或没有人类作者的干预而通过自动或随机运作的机械方法产生的作品，版权局也不会登记”。
按照这些学者的说法，人工智能不具备人类作者的人格属性，也就无须考量其生成作品的创造力和独创性问题，质言之，该类作品不属于著作权保护对象。
本人认为，人工智能生成之内容，即“机器创作的作品”，实为人机合作的智力成果，并没有离开著作权法的人格主义基础。这是因为，为特定目的而设计的作品生成软件，概为人类作者设计，不能将“机器作者”与生成软件等同而无视人的智力贡献；人工智能创作过程中，大量储备的文本语料和加工合成的语言模型本身，无一不是包含人类作者的创造劳动，这与美国版权局所认定“没有任何创造性输入或没有人类作者的干预”，仅是“自动或随机创作的机械方法”而产生的作品，并非同一情形。
还有学者从另一视角论证了人工智能生成内容的作品属性。该观点认为，对人工智能生成作品的“可版权性”判断，可以遵循“额头冒汗”原则建立独创性判断的客观标准，不能因为人工智能生成作品的创作主体不是自然人，就否认其“可版权性”，在传统著作权分析框架中，该类作品实际上是一种人工智能对设计版权的演绎作品。
二是机器人生成作品的权利归属问题。
作品的著作权归属，根据法律规定或合同的约定而确定。一般情况下，著作权属于作者所有，在现行著作权法中，作者即为人类作者。至于其他人能否成为原始权利主体，各国规定不一：我国规定，职务作品中的雇主、委托作品中出资人可成为原始主体，诸如英国、爱尔兰、加拿大等国也有类似规定。但也有一些国家如法国，规定只有创作作品的人才能成为原始主体，雇佣合同、服务合同的存在，并不影响作者对其作品所享有的著作权。
对权利归属问题的讨论有两种结果：倘若反对人工智能生成作品的“可版权性”，将无著作权归属及其行使问题之存在，换言之，机器人作品即使具有相当的创造水平和艺术价值，也只能属于公有领域的作品。在没有著作权保护的情况下，就会出现机器人复制机器人作品、自然人抄袭机器人作品的“合法行为”。著作权领域的“灰色地带”过于泛滥，不利于保护投资人、创造人投入人工智能创作的激情。
当然，如果承认人工智能生成作品的“可版权性”，在机器人不具备主体资格的情况下也能确认著作权归属问题。可以认为，机器人作品享有著作权，但机器人并不能像自然人作者或法人作者那样去行使权利，换言之，该项著作权应归属于机器人的创造人或所有人。
这是因为，机器人是机器而不是“人”，它是依靠数据和算法而完成写作，该机器人以及其写作的技术路径无一不是人类创制。在这种情况下，法律可以通过保护机器人作品以达到保护机器人的创造人和所有人的目的。具言之，可参照著作权法关于职务作品或雇佣作品的规定，由创制或投资机器作品生成软件的“人”而不是机器人本身去享有和行使权利。
三是机器人生成作品的权利保护问题。
这里主要讨论机器人作品著作权取得方式和保护期限。著作权取得方式，是指著作权人通过何种方式取得著作权，英美法系国家和大陆法系国家对于著作权的取得方式有着不同的规定，主要包括注册取得和自动取得两种方式。我国著作权法采取自动取得原则，即作者因进行了创作而自动取得作品著作权，无须履行其他任何手续。
根据自
浅析人工智能生成内容的保护路径
原标题：浅析人工智能生成内容的保护路径随着人工智能技术的成熟，越来越多的行业开始将这项技术运用于商业生产中，如利用人工智能技术进行自动的图像、符号信息处理，进而产生有欣赏价值的绘画、文学内容等。那么，这些内容是否符合我国著作权法中对作品的定义？相关主体是否可以通过著作权法来进行保护？这些问题在司法实务界和理论学界均存有一定的争议。在笔者看来，分析这些问题应把握两个原则：第一，不能因为保护某些行业而采用功利主义来论断适用某项法律，即对人工智能投资者、使用者的保护不一定要通过著作权法的路径来实现；第二，在大陆法系中需要保障法律的稳定性，不能因出现新事物而轻易改变既有法律规则，因此不宜为人工智能创设新的民事主体类型。
功利主义分析的误区
作品的构成要件包括“属于智力成果”“具有独创性”“表达相对完整”等要素。笔者认为人工智能自动生成的内容难以符合第一个要件，即智力成果是由民法上的自然人或法人创作而产生。但是，从外在表现上看，人工智能生成内容有的难以和自然人或法人创作的作品相区分，如果有人把它当成自己的作品使用、寻求著作权法保护，能否得到支持？这就引发了人工智能生成内容是否应该获得著作权法保护的问题。部分学术和司法观点认为：人工智能生成内容从外在表现上难以与人类的作品区分开来，如果有人将其冒充为人类所创作的作品，事实上很难识别出来，因此区分是没有意义的。另外，如果不给予人工智能生成内容著作权保护，人工智能生成物的投资者就缺少对该内容的垄断性，这可能会损害其利益。基于上述理由，如果人工智能生成物外在表现上类似于人类的创作，那么该内容应该被认定为作品。但笔者认为这种推论存在一定逻辑缺陷，需要加以厘清。
思考人工智能生成内容是否应该获得著作权法保护，需要从两个层面思考问题：一是从本质主义的视角，人工智能生成内容是否满足作品的实质性要求；二是从功利主义角度，给予人工智能著作权有无必要。回答第一个问题，需要厘清我国法律对于作品的实质判断要件。其中，著作权法实施条例第三条所称的“创作”和人工智能生产过程是否等价？如果人工智能生成过程属于著作权法实施条例第三条所称的“创作”，那么人工智能生成物可以被认定为作品，但谁才是这一作品的作者和著作权人？这仍然是法律要解决的问题。从功利主义出发，则需要厘清人工智能生成内容是否值得保护。如果回答是肯定的，则需要研究应采取什么路径来进行保护。如果采取著作权法保护路径，该如何确定著作权归属？此时，无论从本质主义还是功利主义层面，都要解决人工智能的法律地位问题。
具体而言，人工智能生成内容的使用涉及人工智能研发者、人工智能使用者、生产内容使用者之间的利益平衡。例如，媒体斥资购买人工智能软件，使用人工智能生成新闻稿件或股市和金融市场快报，若其他媒体未经同意擅自使用该文稿，此类行为无疑会分流前者的受众，损害前者的商业利益。此时，如果将人工智能生成的新闻稿认定为作品，则前者的利益可以获得著作权法的保护。如果新闻稿的独创性较低，无法被认定为作品，还可以通过反不正当竞争法来保护前者的利益，因此，著作权法保护并非是唯一路径。功利主义分析常见的误区是：以保护人工智能使用者的利益来证明人工智能生成内容应当受著作权法保护，这在逻辑上是有缺陷的，两者不是必然的因果关系。
人工智能的法律属性
将人工智能生成内容认定为作品，还面临一个难以逾越的理论难题：人工智能生成的内容不是人类智力创作成果，不满足作品必须是由自然人或法人所创作、具有创造性这两个条件。为此，有人提出可以扩大受著作权法保护的主体的范围，将人工智能作为“赛博人”，即拟制的人加以保护，并且这方面有法人制度可供借鉴。然而，这种思路不仅会导致知识产权法的重大变化，而且也将影响民法有关主体的规定。
根据有关法律规定，法人和自然人一样，具有独立的民事权利能力和民事行为能力，法人以其独立的财产作为民事责任的承担。如果将“赛博人”拟制为新的民事主体，其权利由谁享有？义务和责任由谁负担？如果为其创设新的民事主体规制，那么法人制度的存在还有什么意义？显然，在可以预见的时期内，“赛博人”是无法自行负担其权利和义务的。但是“赛博人”产生的后果，需要由对应的自然人或法人来享受权益承担义务和责任，如此，为什么不采用类似动物致人损害、产品责任这样的传统民法制度来解决有关问题？
具体而言，在权利方面，将人工智能视为“无体物”，其生产的内容视为由“无体物”产生的“孳息”，由人工智能的投资者享有对于“孳息”的利益。责任方面，因人工智能进行的文本和数据挖掘、算法自动生成文字等内容，由此造成的民事责任、知识产权责任由财产的所有者、使用者承担无过错责任。因此，引入“赛博人”作为新的法律主体的必要性要画个大大的问号。更核心的问题是人工智能生成内容也不具备创造性，因为就目前的“弱人工智能”而言，其可以进行运算但是不会进行思考，遵循数理逻辑但不具备自然人或法人的理性。除此之外，人工智能更没有自然人非理性的情感机制。因此，人工智能不具备著作权法上作者的“人格”特质，其生成的内容也不具备创造性，而创造性是人类特有的能力，是人区别于物的根本属性之一。
“工具论”的合理性
人工智能不具备独立的民事主体资格，人工智能自动生成的内容不满足作品的“智力成果”要件，但是，这并不能排除人工智能生成内容可能受到著作权法的保护，只是著作权主体仍为自然人或法人，而该类人工智能生成内容是作为人利用技术辅助生成的作品加以保护的。创作作品是人的主体性的实现，是人的自由意志的运用，人可以直接创作作品，也可以借助一定的工具完成、甚至通过委托他人实现创作目的。就部分“弱人工智能”生成内容而言，本质上是创作者借助人工智能这一工具进行创作，而生成物是人意志发动的结果，是人的自由意志的实现，因而是人的意志的产物。人工智能生成内容的过程是运用一定的算法进行信息加工选择的过程，因此算法体现程序设计者的主体意志和选择，而程序的使用者某种程度上承认、接受了该算法，创作方向和人工智能设计方向有着高度的契合，这种对算法的接受也是使用者自由意志的选择。所以人工智能生成内容归根结底是人的自由意志的运用和实现。人工智能使用者运用人工智能生成的表达可以作为使用者的作品加以保护。
通过以上分析可得出初步的结论：人工智能不宜被视为独立的作者或著作权人，但部分内容可以作为人工智能使用者的作品得到著作权保护，也即有人参与创作的人工智能生成物可以被认定为作品。
从功利主义出发，论证人工智能生产内容应该以著作权法保护是有逻辑缺陷的。除此之外，部分观点反驳“工具论”的理由是：既然从内容本身无法分辨一项表达究竟出于人工智能还是自然人或法人，那么在司法实践中还有必要去进行分辨吗？但笔者认为，这实际上是一个证据的问题，应该从举证角度去考虑。即便一项表达事实上出自于人工智能，但由自然人对其进行署名并登记，那么如果无相反证据，法律应推定该表达属于人类智力成果，构成作品。以证据来推定事实是法律制度对现实生活的简化，追求法律的形式正义就需要接受应然层面和实然层面的一定脱节。
因此，在无法举证证明作品不是由人创作而是由人工智能生成的情况下，只能认定该表达构成作品，受到著作权法的保护。在总体上不对人工智能自动生成内容提供著作权保护的情形下，这将导致部分人工智能生成内容实际上可以冒充人类的创作而得到著作权保护，但并不能因此说明所有人工智能生成内容都可以作为作品受到保护，只要它形式上看起来类似人类的创作，这就好比某些假冒商标的商品无法被识别出来，不能因此主张所有的假冒该商标的商品都应该被认定为真品。（华东政法大学龙文懋龙明明）
（本文仅代表作者个人观点）
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“大数据、人工智能与知识产权”国际研讨会综述
2021年11月13-14日，由中国政法大学民商经济法学院知识产权法研究所主办、百度公司协办的“大数据、人工智能和知识产权”国际研讨会在线上成功举办。来自日本名古屋大学、东京大学、北海道大学、美国德克萨斯农工大学、澳大利亚默多克大学、意大利圣安娜高等研究院、香港中文大学、澳门科技大学、中国政法大学、清华大学、同济大学、厦门大学、中山大学、中央财经大学、百度公司等境内外高校和机构五十余名专家学者参加了线上会议。会议同时进行了线上直播，在线观看会议约一千人次。本次会议亦得到了中国政法大学知识产权法新兴学科建设项目的支持。研讨会为期两天，分为上下两场，议题分别是“人工智能与知识产权”和“大数据与知识产权”。研讨会全程气氛热烈，专家学者们满怀激情，对于数据与人工智能中涉及的相关知识产权问题，例如基于人工智能生成物的知识产权问题、数据是否具有财产权属性或受知识产权保护、人工智能本身能否成为知识产权的权利主体等前沿问题，进行了充分表达和讨论，分享了自己的真知灼见。现就嘉宾发言整理成文，以飨读者。
开幕式
（冯晓青教授主持开幕式）
研讨会开幕式由民商经济法学院知识产权法研究所所长冯晓青教授主持，他对各位嘉宾及广大观众们以线上方式参会表示热烈欢迎和衷心感谢。民商经济法学院院长于飞教授致辞，他指出在当前全球一体化和科技革命的背景下，探讨大数据、人工智能与知识产权之间的关系以及法律对技术的回应具有积极意义，期待本次研讨会为各个国家和地区的学者搭建交流平台。
（于飞院长致辞）
第一单元：2021年11月13日
主题研讨：人工智能与知识产权
日本北海道大学法学院教授BranislavHazucha的演讲主题是：“AI与创作——在著作权与公共领域之间”。
Hazucha教授认为，AI领域取得了重大进展，并已经融入到文学艺术成果制作的文化生产之中。对此，他列举了AI应用到音乐与绘画作品创作的两项实例，以说明AI通过分析原作品而生成的成果已经达到使受众感受到其与人类创作出来的作品一样的程度。面对上述AI应用于文化生产的新发展，我们是否应给予AI创作以版权保护？存在正反两派观点。反方的理由如下：第一，无需对AI本身进行激励。第二，将AI创作留给公共领域，可进一步激发、激励人类的创造力。第三，如果授予其版权反而是对人类作者的颠覆，实际上是将人放在一个很低的位置。第四，AI本身没有法律人格，在作者权体系和版权法体系中都是如此。正方则认为，对AI技术的投资予以激励很有必要。此外，对AI创作予以保护也不会存在阻碍。其一，对创造性的定义总是与人格挂钩，应当修改；其二，可以根据雇佣作品原则，将AI的“雇佣者”视为其创作的最先版权人；其三，找寻其他法律保护方案，比如合同解决方案。Hazucha教授认为，依照目前的AI水平，其作为版权人至少在不久的将来是不会存在的。实际上，将AI作为创作的工具可能是其适应版权法最为可能的路径。AI及其创作可能类似于百年前的照相机及第一张照片的情况。关于人类对于创作的参与，应区分有监督的机器学习与无监督的机器学习。在第一种情形下，人类参与程度更高，如发出指令作出预选等；在第二种情形下，人类参与主要体现在后期，如营销。就目前AI发展的现状以及人类对AI创作的参与程度而言，对于目前那些只需人类按键操作的AI创作，或许可为其提供邻接权，从而无需达到创造性也能受到保护。此外，AI能较好地完成标准化任务，但无法预测时尚潮流与顾客口味的变化，并且AI创作依赖于超级明星现象。最后，AI快速地产生大量创作与“人为的稀缺性”相悖离。
日本名古屋大学法学院教授SuzukiMasabumi（铃木将文）的演讲主题是：“促进数字经济和知识产权：日本最近的发展”。
首先，日本与数据相关的政策及法律框架。Suzuki教授介绍，日本主要包括四个政策领域：旨在建立ICT社会的政策措施；与知识产权有关的政策措施；与个人隐私保护相关的政策措施；实现数据自由流通的政策措施。Suzuki教授重点介绍了第三和第四项措施。其次，对日本《著作权法》2018年修正案的解读，特别是与文本和数据挖掘（TDM）有关的条款。2018年修正案主要涉及对著作权限制和例外的规定。为解决日本长期以来僵硬的著作权例外框架所带来的不利于创作活动的问题，在修正前，文化事务机构的咨询委员提出“应根据三类活动制定适当的灵活条款”的原则。该修正案引入了与其中第一和第二条相对应的一些相对普遍的例外规定，即“超出作品正常使用范围但一般被认为没有损害著作权人的利益的行为”以及“超出作品正常使用范围但只对权利人造成轻微不利影响的行为”。Suzuki教授重点分析了第30条第4款，即非为享受地使用作品的例外条款。该条款规定允许非为享受作品的利用，除非这些利用会不合理地损害版权人的利益。这是一个一般性的例外规定，其例示了三种情形，即用于技术开发的实验、TDM，以及不通过人类感官进行的利用。应特别注意的是，该条款以一种非常普遍的方式涵盖了TDM的例外情况，规定以任何方式和在认为必要的范围内利用世界上的数据分析是允许的，除非这种利用可能不必要地损害权利人的利益。Suzuki教授还介绍了欧盟《单一数字市场版权指令》（以下简称“《指令》”）下的TDM例外规定。《指令》第3条是针对研究机构和文化遗产机构为科学研究的TDM，第4条规定了一种退出机制，根据该机制，权利人可以通过适当的方式，如机器可读方式，明示保留其对TDM的权利。这两条规定都只允许通过计算机对合法获取的作品进行TDM。通过与欧盟法律的对比，可见日本的例外规定非常广泛，从某种意义上说，它涵盖了任何方式的利用。它不允许权利人进行保留，也不要求合法地接触利用的对象。正如有位日本学者所说，现在日本已经成为机器学习和TDM的天堂。同时，我们应当也要警惕“对著作权人的利益造成不合理的损害”的模糊性，以及当事人通过合同条款架空该条例外规定的可能性。此外，对于该条款的影响，有观点认为，该条可能被认为是版权内部限制的一个例子，著作权的范围仅能延及禁止他人为享受作品的内容而造成损害的行为，而不是版权法规定的所有物理复制行为或其他类型的行为。最后，涉及数据自由流动的最新的国际协议。Suzuki教授从日本的角度展示了2019年缔结的《美日数字贸易协定》中的一些条款，这些条款是关于数据跨境转移的最先进的条款。例如，第12条规定了反对数据本地化的原则。第17条规定了禁止强制转让和访问源代码和算法。这将使数据的流动在未来变得更加重要。Suzuki教授总结认为，近几年，日本引入了新的法律机制，这将影响到与数据相关的商业活动。从实践与理论的层面来看，似乎具有重大影响。但是，现在判断由此产生的影响还为时过早，值得关注的是它们将如何实施并影响数据经济的前景。
中国政法大学民商经济法学院教授李扬的演讲主题是：“工具主义视角下AI生成物的著作权问题研究”。
李扬教授以中国司法实践中“北京菲林律师事务所诉北京百度网讯科技有限公司案”与“深圳腾讯诉上海盈讯案”作为引入，分析指出我国法院对于“AI生成物是否构成作品”的问题存在不同观点。李扬教授认为应从哲学的高度，在形而上的层面看待AI与人的关系。如此，AI生成物的著作权问题也迎刃而解。关于AI与人的关系，李扬教授从康德哲学出发，认为无论AI发展到什么阶段，都只能作为人的客体和工具对待。康德认为，理性、自由与自我意识三者是人之为人的根本。人的行动包括人与物的关系以及人与人的关系两个侧面。在人与物的关系上，物只是手段，人才是目的。况且目前AI根本没有脱离人类辅助工具的范畴，没有作为主体性和绝对目的性的理性、自由和自我意识。此外，在法律层面，AI不具备也难以通过拟制被赋予法律主体资格。首先，AI不具备法律主体资格要件。其次，AI也无法被拟制为法律主体。具体来说，AI根本无法像法人一样具备意思能力和行为能力，拥有财产、享有权利、履行义务和承担责任，欠缺拟制为法律主体的基本资格要件。基于以上论述，AI生成物实质只不过是人的生成物，AI生成物是否构成著作权法意义上应受保护的作品，也应当按照著作权法关于人的创作物是否属于应受保护的作品标准进行判断，此种观点可简称为“AI创作工具说”。至于AI生成物的著作权归属，需要注意的是，AI的权利归属是第一次权利分配，AI生成物的权利归属是第二次权利分配。AI本身的权利由AI的开发者享有。AI生成物著作权归属，根据“AI创作工具说”进行分析可以得出结论：谁拥有和利用AI创作出了作品（生成物），谁就是该作品的作者，谁就享有该作品的著作权，除非著作权法有特别规定。
美国德克萨斯农工大学法学院教授余家明（PeterK.Yu）的演讲主题是：“著作权、AI与法机界面”。
PeterK.Yu教授介绍到，目前在美国关于AI的争论中，最大的问题在于机器是否可以成为作者，并且很多研究回归到宪法中的版权条款来讨论上述问题。首先，其他国家的规定与做法。其一，英国1988年《版权、设计与专利法》第49章第9条（3）规定，“对于由计算机生成的文学、戏剧、音乐或艺术作品，其作者应该是为创作这作品而做出了必需安排的人。”该条并不要求同时涉及人类，也并不考虑多少创造性的投入来源于人类。其二，在中国的“深圳腾讯诉上海盈讯著作权侵权案”中，法官将AI生成的内容认定为作品，并未将“来源于人”作为作品的要件。其次，就美国的版权注册实践而言。根据美国版权局惯例汇编313.2的规定，“要获得有独创性作品的资格，作品必须由人类创造。版权局不会注册由机器或纯机械过程随机或自动制作而没有人类作者的任何创意输入或干预的作品。”关于“作品必须由人类创造”的条件，PeterK.Yu教授介绍其主要经“猴子自拍案”推动而引入。但实际上早在“猴子自拍案”前，美国最高法院就于“Burrow-GilesLithographicCo.v.Sarony”案中指出，“作者是让事物起源都归功于他的人、鼻祖、制作者或那个完成科学或文学作品的人”。PeterK.Yu教授认为，这一定义对我们认定作者具有重大意义。同样重要的是，我们要关注“人类作者的任何创意输入或干预”对作者认定的影响。在AI生成作品的过程中，存在“设计AI算法的首位拥有人”“训练AI算法数据的第二位拥有人”以及“继续训练AI算法数据的现时拥有人”。何者才是作者，这涉及谁提供了创造性的人类输入与干预的问题。PeterK.Yu教授认为，目前，人类的创意输入或干预占更大的比例，能够自动创作的机器人的出现还需要较长的时间。因此，现有的法律框架与制度仍可适用。但是人类的投入一旦降低甚至只有一小部分，那么问题就在于我们是否需要做出调整，让版权法纳入更多内容。但无论如何，Lindsayv.TheWreckedandAbandonedVesselR.M.S.Titanic案启发我们要以“创造性控制程度”为基础来讨论AI的作者身份这一问题。除上述机器能否成为作者外，PeterK.Yu教授还简要谈及了其他与AI有关的著作权问题。其一，关于著作权侵权问题。其以“Ty,Inc.v.GMAAccessories,Inc.”案说明，AI生成的成果之所以相似。主要并非因为人类的复制，更主要源于AI创作的特点。其二，关于著作权的限制与例外。PeterK.Yu教授简要就合理使用“四要素标准”以及“转换性使用”与“中间复制”在AI领域中进行了特殊性分析。此外，有趣的问题还包括，“能否建造一个自动化的著作权执法系统”以及“是否会出现内置于电脑芯片的法官”？
厦门大学知识产权研究院教授林秀芹的演讲主题是：“对数据的前瞻性保护：中国的视点”。
林秀芹教授就中国对大数据的保护，从法律框架、意见分歧、近期案例进行了展示。首先，中国保护大数据的法律框架。其一，大数据可能作为一个独立的作品或者汇编作品或者计算机程序得到保护。其二，如果大数据满足了商业秘密的要件，则其也可以作为商业秘密来保护。其三，可通过《反不正当竞争法》第2条来保护。其四，《民法典》第111条虽与数据相关，但并非对数据的保护，第127条的规定也只是为大数据保护将来的立法提供依据。其五，《知识产权强国建设纲要》中也提及“研究构建数据知识产权保护规则”，但认为目前的条件尚不成熟。其六，《个人信息保护法》与大数据相关，但其并不关注数据保护。其次，对于数据保护引发的问题以及学界的意见分歧。对于数据保护问题，林秀芹教授认为应当关注：其一，在中国的司法实践中是如何保护数据的；其二，保护数据的正当性是什么以及其他值得关注的问题。其中，一个隐性的问题值得关注，即数据的垄断。林秀芹教授认为，近期的案例也体现了这个问题，但在这方面还没有充分的研究。对于在中国如何保护数据，也存在较大的意见分歧，主要包括以下观点：所有权保护、知识产权保护、新型财产权利保护、有限专有权保护、特殊权利保护、反不正当竞争法保护等。最后，关于数据保护近期案例的介绍与评析。其一，对于“腾讯诉抖音、多闪”案。其认为，法院对被告颁发临时禁令，忽视了消费者福利以及使用者对原告所谓数据的贡献。其二，关于“大众点评诉爱帮网”案。其认为，原告所主张的经过其处理的数据具有实质性价值，原告的盗用是明显的，判决合理合法。其三，对于“北京微梦诉上海复娱”案。林秀芹教授重点介绍了该案判决的逻辑，即“原告对新浪微博数据有独家的权益”“原被告具有竞争关系”“被告的行为构成不正当竞争”“适用反法第12条的互联网条款”。另外，其他一些案例中，法院多适用反法第2条对数据予以保护。林秀芹教授总结认为，第一，中国法院在司法实践中较为积极地保护数据的控制者。第二，法院对数据的称呼有很多，如法律利益、竞争性利益、无形财产权等，中国通过反法或知识产权法对有价值的数据提供了有效的保护。其进一步指出，目前没有明显的证据证明对于数据的保护存在市场失灵。因此，也就没有合理的理由对其赋予更多的权利，特别是赋予专有权利，否则会影响数据的流通。第三，法院适用的法律通常是反法第2条或第12条。此外，林秀芹教授指出，数据垄断是一个值得特别关注的大问题，但现有研究中常被忽略。
中山大学法学院副教授谢琳的演讲主题是：“文本和数据挖掘的市场失灵与著作权例外”。
谢琳副教授围绕TDM是否应当被纳入著作权例外这一问题进行展示。TDM是以数字形式对信息进行自动化的计算分析，其可以处理海量的信息以获取新知识或发现潜在的趋势。但是TDM也有版权侵权的风险。为有效利用挖掘软件，检索的数据通常被规范化、添加评注并汇集成一个语料库。其中就可能包含具有版权的材料，而上述行为是未经许可的复制，可能会侵害版权。由此产生的问题是，谁应拥有数据许可市场。规范化与注释可以由发行者完成，如以结构化的方式提供的XML格式的数据，并作为商业要约的一部分；也可以由研究者自己完成，因为对于公共利益研究组织的研究人员来说，他们更倾向于使用自己的工具。对于TDM作为著作权例外的正当性体现在四个方面：第一，合法获取。一般来说，打算进行TDM的人已经合法地获得了内容。第二，类似于私人复制。对于语料库中的版权材料，其仅是用于挖掘而不向公众开放。第三，可能被认定为转换性使用。复制版权材料的目的是分析数据而不是为了消费享受。第四，可能存在市场失灵。谢琳副教授认为这是最重要的原因。为保证TDM结果正确，TDM需要分析所有相关材料，但无法一一去获得所有版权人的许可。因此，为保障TDM产业的发展，有必要为其规定一般性的版权例外。然而在事实上，TDM并没有被广泛接纳。TDM可以用于各个领域各种用途，包括科学研究领域以及其他领域。前者如临床试验分析、基因疾病图谱，后者如专利地图、金融服务。2019年欧盟正式出台的《数字单一市场版权指令》规定了TDM的版权例外。但其也未将所有类型的TDM引入其中。具体来说，对于由研究组织和文化遗产机构进行的科学研究，版权人不能选择保留；但是，对于其他领域，版权人可以选择保留。欧盟没有引入完全的TDM例外，是因为在商业领域某些许可市场已经形成。因此，我们还是应该回到“市场失灵”这一关键问题来考虑是否有必要引入一般的TDM例外。我们应该反思，是否在所有类型的TDM中都存在市场失灵？文本和数据的来源可以是开放的资料库、数据库、社交网络，以及各种公开的互联网。有些TDM工具可以在不复制的情况下挖掘。由于临时复制在中国是允许的，所以缓存内容也是被允许的。因此，市场失灵并不明显。此外，中国《著作权法》2020年修正案关于科学研究的著作权例外条款允许汇编行为，这也为TDM也提供了空间。谢琳副教授总结认为，市场失灵在整个TDM情形中并不明显，显然没有必要为TDM规定一般性的著作权例外。我们可以静待观察市场本身能否解决这个问题。
中国政法大学法律硕士学院副教授陶乾的演讲题目是：“在著作权法下创设数据处理者权—AI生成内容的替代性保护方法”。
首先，要辨析AI生成物与衍生数据的关系。陶乾副教授认为，AI生成内容是一种典型的衍生数据。数据可以分为基础数据和衍生数据。在AI语境下，衍生数据是指可以从基础数据中通过算法计算出的数据。一方面，衍生数据已经脱敏并集成而存在，其不仅仅是数据的合成或汇编，而且具有不同于基础数据的价值与内容以及特定的商业用途。另一方面，AI生成的内容高度依赖于给定的基础数据。利用算法，AI不仅可以生成数据分析报告，还可以生成诗歌、小说、音乐和图片等。这些文学和艺术内容是AI以现有作品为基础数据而进行机器学习，然后在用户设置基本要求后自动生成的。此外，衍生数据具有财产的性质，应当在现有财产法框架内研究如何对其予以保护，仅运用反不正竞争法保护，不足以保护其商业价值。其次，陶乾副教授论证了著作权法是保护AI生成内容的最佳选择，并进一步指出AI生成内容不能构成作品，但可以通过邻接权制度保护。运用著作权法保护AI生成内容的主要理由是：其一，AI生成内容符合知识产权无形的特点。其二，保护AI生内容能激励投资者开发；同时，促进AI生成内容的传播使公众受益，符合知识产权创新理论。其三，AI生成内容关系多数主体利益，而著作权法中的利益平衡机制能够予以回应。其四，保护AI生成的内容可以增加社会效益，主要体现为提高衍生数据的质量，以及促进作品和信息在公共领域的再利用。但AI生内容不具有可版权性，主要原因是：其一，其是自动生成的，人类参与极其有限，因此无法被认为是人类使用工具而创作出来的作品；其二，AI本身没有任何意识和感觉，其生成的内容并不能认为是一项智力成果。但是在中国著作权法中，通过邻接权制度保护具有可行性。理由是：邻接权与技术发展密切相关，目的就在于鼓励和保护文化产品投资，通过保护作品传播者从而促进作品的传播，适用于保护非受著作权保护的成果。AI生成内容是随着信息技术的进步而出现的，AI程序员和互联网巨头都致力于优化这项技术，数据处理者控制着AI生成内容的传播，其对持有者来说是有价值的财产。这些特征与邻接权制度相匹配。通过上述论证，陶乾副教授提出，应在著作权法中创设一项新的邻接权，即“数据处理者权”，即数据处理者对衍生数据的权利。其不同于数据库汇编作品的著作权。其原则上归属于数据处理者，除非AI项目开发者与数据处理者另有约定。为平衡多方主体的利益，数据处理者权也应受到诸多限制，如合理使用和法定许可。应该允许对这些衍生的数据进行数据挖掘。此外，其保护程度应弱于著作权保护。保护期限应非常短，以促进数据更新。陶乾副教授总结认为，应在著作权权法下创建数据处理者权。对数据处理者的保护不仅可以解决AI生成内容的保护困境，还可以解决当前数字经济下对衍生数据的保护问题。
中国政法大学民商经济法学院副教授孙阳的演讲题目是：“AI所有权理论研究”。
孙阳副教授主要介绍了其对AI所有权的研究。首先，该研究有三个角度。第一个角度是AI的价值，即AI的经济利益。目前的争议发生在AI设计者和AI用户之间，主要集中在许可费和其他AI的经济利益之上。第二个角度是，关注AI的输出过程。AI输出过程类似于版权创作。将信息输入AI然后其自动输出，这个输出有时是创造性的，有时仅是为了实现某种功能。其三，需要构建AI所有权。其认为AI的所有权以及其他的AI的法规的设计，由于AI的技术水平完全不同于其他技术和工具，这可能意味着我们要精细设计涉及AI技术所有的法律。其次，孙阳副教授提出一条确保AI价值的路线，该路线分三步走。其一，激励设计。这意味着在AI运作的过程中有多个参与者，如程序员、所有者（大公司）、使用者等。激励措施为财产收益，这些收益归最终归所有者，所有者将其用于支付研发成本，AI所有者获得收益后又能继续推动研发，从而形成一个闭环。其认为，正因为我们无法预测未来AI技术的发展，所以我们对于AI所有权的设计必须首先确保AI的价值。其次，孙阳副教授指出，在其研究之中，AI所有权的基础只是技术。其试图将技术分为两个层次。第一个层次是作为一种工具的较低层次。当AI只是一种技术工具时，设计、制造、拥有AI的人，自然应该被赋予拥有这种工具的权利。第二个层次是更高层次的自主性的AI。此时，AI将具有机器学习的能力。它不会简单地听从程序设计者甚至是所有者的命令或指令，他们会像人类一样努力学习和改进。对于此，其也无法回答谁是自主AI的主人。第三，关于AI所有权结构的制度目的，即权利的保护、价值的实现和利益的平衡。这意味着在未来，当我们以特定的规则和条例的形式构建所有权结构时，我们应该重视上述三项目的。权利保护即权利属于AI所有者或设计者。价值实现呼应上述AI的经济价值。利益平衡是指AI领域存在众多参与者，AI所有权制度的设计是否考量了多方对AI发展所贡献的时间、资源应有的回报。回到版权模式，其认为版权模式成为一个选择的重要原因在于版权自动保护主义，这使得AI的价值无需前期繁琐的程序而很容易被附加价值。但就弱AI与强AI而言，两者的权属就有所不同。前者下，AI的所有者、设计者很容易就可以拥有AI的所有权；但强AI，我们仍然无法回答。当然，关于AI版权模式的主要问题是无法获得人格权理论的支持，我们只能追溯到功利主义理论。第四，关于构建AI所有权结构的标准，即效率优先性、分配公平性、结构稳定性。关于效率优先性，其认为AI的所有者才是使用AI实现其最大化价值的最佳参与者。关于分配公平性，其认为可以引入知识产权法中的利益平衡理论进行分析。关于结构稳定性，其认为我们最好将AI所有权分配给尽量少的主体。孙阳副教授指出AI具有多方参与者，对他们利益分配的考量因素应有所不同。第五，孙阳副教授指出，上述研究是建立在将所有者限定为一个实体的基础上，但如果有多个所有者呢？因此，其提出AI的多元所有权模式。在立法还未规范AI之前，多个所有者可以要求获得AI的所有权，只要他们能够使AI的价值最大化。在此，其列出合作、私人自由和对机会主义的限制三个考量因素。
点评环节
香港中文大学法学院李治安教授点评：
就AI生成物相关问题，其认为Hazucha教授为我们就AI生成物的可版权性提供了全面的视角，如雇佣作品原则、邻接权保护等。就Hazucha教授将AI类比于相机，李治安教授认为，这与李扬教授的展示相关，即将AI视为人类创作的工具。就李扬教授提及的两个案例的不同裁判观点，其认为，在司法实践中要注意到，不同类型的AI创作的过程是不同的，人类的参与和干预程度也不同。这与孙阳副教授所提及的“弱AI”与“强AI”是相关的，孙阳教授提到的AI的所有权实际上是另外一个值得思考的政策性问题。总的来说，李治安教授赞同李扬教授的观点，认为AI技术目前还没有达到具有自主意识的程度，无法自主决定创作什么以及怎么创作。就Hazucha教授提及的运用邻接权制度保护AI创作，以及陶乾副教授进一步提出的数据处理者权，李治安教授认为：其一，AI生成物的创作与传统方式相比，涉及更多的利益相关者，包括软件开发者、数据提供者、机器运行者等，难点就在于如何平衡所有利益相关者及其不同利益之间的关系；其二，以邻接权制度保护可能在侵权认定上存在困境。如将AI生成小说拍摄成电影的行为，就难以构成侵害邻接权，因为传播的媒介改变了。
围绕TDM与著作权例外的相关问题，李治安教授就Suzuki教授、谢琳副教授、PeterK.Yu教授的演讲进行了点评。就Suzuki教授介绍的日本引入TDM的一般性版权例外条款，李治安教授好奇于日本的产业与社会对于法律修改的回应，以及在司法层面该条款是如何适用的，是否有相关案例。就谢琳副教授认为中国《著作权法》第24条为TDM预留了解释空间，其表达了不同看法，认为该条并非专门为TDM而设计，在司法实践中法官可能也难以适用。就谢琳副教授认为是否存在市场失灵是引入TDM版权例外的关键考量因素，其认为这与美国Wendy教授的观点，即合理使用是为了纠正市场失灵具有异曲同工之妙。就PeterK.Yu教授提到的转换性使用，其认为这在美国已经有很多案例了，但转换性使用如何适用于AI领域以及如何在其他法域引入适用，还有待进一步研究。
就数据相关问题，对于林秀芹教授对数据的法律框架进行的全面展示，李治安教授认为，数据不仅涉及私法层面还涉及公法层面。就林秀芹教授展示的案例，其认为反法第2条在数据保护实践中应当被恰当地适用，既不能不用，也不能滥用，而这对法院将是一个挑战。此外，就林秀芹教授提到的数据带来的垄断问题，李治安教授认为，通过竞争法中滥用市场支配地位来处理数据带来的垄断问题存在困难，可能需要创设一项新型的垄断行为。
清华大学法学院崔国斌教授点评：
就AI能否成为民法或知识产权法拟制的法律主体。崔国斌教授简要地分析了公司被拟制为法人的原因。其认为法律将这些组织拟制为人的主要原因是减少组织生产运作成本、降低投资风险等，这些都是为了提高经济效率以及促进更大的利益。但在AI与知识产权领域，崔国斌教授认为目前还没有一种强有力的论据证明，承认AI或将其拟制为法律主体能给社会带来真正重大的利益。
就AI能否被认定为作者以及AI生成内容能否受到版权保护。多数学者将AI看成工具，特别是Hazucha教授将AI类比于相机，崔国斌教授对此是否涵盖所有类型的AI系统表示疑惑。其认为，在某些情况下，AI的算法非常复杂，嵌入了人类的个性。在这种情况下，AI开发者或设计者对生成内容也有贡献，而不应该简单把权利全都分配给AI系统的用户。崔国斌教授认同PeterK.Yu教授的观点，即当认定某一作品的作者时，应当关注“控制程度”这一关键因素。AI系统的开发者或设计者控制AI系统的算法，可以将其视为作者。其以谷歌翻译为例进行了具体分析，认为至少在目前的版权制度下，我们应当承认该软件的开发者或设计者是谷歌翻译出来的作品的作者。
就TDM的版权例外问题。崔国斌教授认为，Suzuki教授可能认为在数据许可市场存在市场失灵，而谢琳副教授可能认为不存在。就谢琳教授认为存在市场失灵是TDM成为版权例外的前提，对此，崔国斌教授认为其是在Wendy教授关于版权例外是为了纠正市场失灵的框架下的进一步研究。崔国斌教授简要介绍了Wendy教授所提出的两种市场失灵类型。回到TDM，崔国斌教授认为坚持合同优先以及退出机制的建立具有一定必要性。其认为，使用者可以通过签订合同合法获取数据进行挖掘。此外，创设TDM一般例外条款，同时允许版权人选择退出，不太可能对数据许可市场本身的激励机制造成严重损害。
就数据保护的路径问题。对于林秀芹教授提出用《反不正当竞争法》第2条来保护数据，崔国斌教授认为该条是一般性条款，对于快速发展的数据领域，我们提供的保护路径应具有一定的可预测性。因此，如果在反法的框架下保护数据，还需要更加具体的规则。对于用财产权来保护数据，其认为，这将为数据提供过强的保护程度，并且财产权保护的路径所需要的立法成本太大；运用反法保护数据，保护的范围更广，能涵盖更多的市场主体。
上海同济大学法学院张韬略副教授点评：
关于AI与版权、作者、所有权之间的关系。张韬略副教授认为，现阶段我们只有弱AI，因此在目前的法律框架下，AI应被视作是创作作品的工具。就Hazucha教授提出“作品是文化塑造者”的观点，其认为这具有指导意义。但是其认为如果AI被产业化使用，可能会降低文化多样性，威胁独立艺术家。但AI作为一个工具，同时也可以被用来促进文化多样性的发展。而这取决于谁在使用这个工具，以及如何使用它。
就中国的数据保护问题，张韬略副教授主要就林秀芹教授与陶乾副教授的演讲进行了点评。首先，其认为AI目前还是创作工具，就AI生成物的性质应当在个案中予以认定。所以，为数据处理者创设一个邻接权需要谨慎。其次，对于林秀芹教授的演讲。一方面，其同样认为“数据的流通是非常重要的”，立法者与司法者都应对此更加关注。诚然，某些平台非常容易吸引和锁定大量消费者，并收集和控制大量数据，存在滥用市场支配地位的可能。就林教授提及的“腾讯诉抖音、多闪”案，张韬略副教授认为，这只是一个关于初步禁令的不正当竞争纠纷案，并非反垄断案件。其还介绍了最近湖南省长沙市中院受理的新浪微博数据垄断案，并期待中国法院对该案的裁判。另一方面，张韬略副教授在某种程度上不太同意林秀芹教授对于数据垄断的担心。就目前中国司法实践的案例来看，法院基本是适用反法来保护数据的。中国目前的数据案件的核心问题在于竞争者的行为是否违反了商业道德和诚信原则，这些案件是关于反不正当竞争而非反垄断。
自由发言与讨论
以Hazucha教授演讲中提及的“AI类比于相机”与崔国斌教授点评时提及的“谷歌翻译”为切入点，与会嘉宾就AI相关法律问题展开了讨论。崔国斌教授提出，假设谷歌翻译是一个AI系统，当我们将论文副本发给谷歌并由其翻译，此时谁才是Hazucha教授演讲中那个“按下相机按钮的人”？Hazucha教授回应道，将AI类比于相机是为了说明，创作作品时必须要有创作者的设计。但是谷歌系统翻译时是否有设计呢？其认为，机器本身在该过程并没有思考和设计，不同的人输入同一个句子可能得到相同或相似的翻译。如此，由谷歌翻译系统自动生成的这些翻译能获得版权保护的问题可能有待商榷。或许AI在某些领域会发挥重要作用，但AI不会用来写一部新的哈利波特小说。在这些领域，人类还将扮演最重要的角色。崔国斌教授对此认为，对于谷歌翻译的例子，可能更重要的不是不同的人输出相同的句子得出相同的结果，而是在于谷歌的翻译可能会与腾讯、微软的翻译不同。在其看来，谷歌翻译的水平是相当高的，甚至只需要人类稍微调整就很具有可读性，可以当做原创文章。Hazucha教授认为，我们需要考虑为什么要对这种翻译进行保护。就目前来说或多或少是逐字翻译的，AI系统的运作就是追寻每个词的最优翻译方式。即使谷歌、雅虎等提供不同服务，可能会产生不同结果，但经过一段较长时间，如果我们使用相似的算法来翻译，可能会得出相同的结果。如果系统进一步发展，出现自动翻译的情形，能提供不同的选项，在不同算法下翻译，此时保护它就不会有太大阻碍。陶乾副教授认为，谷歌翻译不是一个合适的AI生成内容的例子，因为其目的是提供更多和更精确的翻译。所以其更愿意把它看作是通过使用AI产生的内容。而对于那些AI生成的诗词故事，其目的是提供更加多样化的作品。此外，相比于摄像师使用照相机创作摄影作品，AI的创作产生的故事和图片是不可预见的，其可能会产生更多不同内容的结果。此外，冯晓青教授指出，当我们讨论AI生成内容是否能被版权保护时，要明确的前提条件是目前AI的发展水平仍是弱AI，并认为人类控制是重要考量因素。李扬教授认为，我们应该站在哲学的高度来看待AI生产内容的版权问题。
第二单元：2021年11月14日
主题研讨：大数据与知识产权
日本东京大学法学院教授TamuraYoshiyuki（田村善之）的演讲题目是：“日本对于大数据的保护——行为规制方法”。
田村善之教授的演讲内容涵盖日本的大数据立法进程、大数据是否需要专门立法保护、客体规制和行为规制两种保护路径以及日本《反不正当竞争法》的修改情况四个方面。田村善之教授参与了日本《反不正当竞争法》的修法全过程，但其一直存在是否需要通过新设法律保护大数据的疑问。田村善之教授认为搭便车行为是有利于社会福利的，因此，通常情况下，搭便车行为不应该受到法律的规制。只有当新的商业模式的发展受到损害，并因此影响到对于该商业模式的激励，且这种激励应该受到保护时，相应的搭便车行为才应当被禁止。市场本来就有其激励机制，只有当市场激励失效时，法律保护才显必要。对于大数据而言，通过对商业秘密以及技术措施的保护已经能够使商业主体通过许可获得投资补偿。因此，即使没有著作权等手段，也不意味着对收集、提供大数据行为激励的丧失。
田村善之教授随之提到修改前的日本《反不正当竞争法》对于数据保护存在一些漏洞。首先是商业秘密保护，如果数据被社会公众所熟知，就不符合商业秘密的构成要件；其次是关于技术保护措施的规定，其仅禁止提供规避技术措施的行为，而不涉及实施规避的行为以及使用通过规避技术措施获取内容的人。介于日本已经出台一些保护大数据的行政措施，因此，其在立法过程中主要关注的是减轻法律规制的副作用来避免对于数据自由流通和使用的不必要损害。
对于大数据的立法保护途径，田村善之教授介绍了客体保护路径和行为保护路径。他特别提到，这两种保护方式不是互不相容的，几乎每种知识产权保护中都兼有二者，只是侧重点不同。由于对于大数据而言，设定一个清晰的权利客体边界是比较困难的，因此他认为采用行为规制方法来保护大数据更为恰当。在具体的制度设计上，田村善之教授一是强调对于大数据的技术保护措施，二是禁止规避技术保护措施以及禁止使用通过规避技术保护措施获得的内容，三是设立安全港以保障交易安全并避免数据使用的寒蝉效应。
在以上的立法思路下，田村善之教授介绍了日本《反不正当竞争法》修改的具体条款。其认为，新法对于数据保护采取的是更偏向于行为规制的混合规制。从客体来看，受到保护的数据具有以下五个构成要件，分别是以营业为目的向特定人提供、数据达到一定量的积累、属于技术信息或者经营信息、通过电磁方式管理并且不同于公众可以无偿利用的信息。从规制的行为来看，修改后的反法对于大数据的保护类似于商业秘密保护，但限制的行为范围更窄。一方面进行行为限制，另一方面又确定例外条款，为正当的数据利用提供安全港。
澳大利亚默多克大学法学院名誉教授，新西兰奥塔哥大学副教授MichaelD.Pendleton的演讲题目是“知识产权——我们是否已经准备好像迎接工业革命一样迎接信息革命”。
Pendleton教授认为知识产权法在数据保护方面存在不足，其无法为信息创造者提供足够的激励、为竞争者提供足够的确定性以及为信息使用者提供足够多的获取信息的途径。因而我们应当寻找更好的保护方式来促进信息的生产和自由传播。
由于目前人工智能保护主要涉及的知识产权部门法是著作权法和专利法，因此Pendleton教授主要分析了这两部法律存在的问题，从而得出知识产权法保护不足的结论。就著作权法而言，对于作品的保护要求独创性，侵权认定则需要判断何为权利人作品的实质部分，但无论是独创性判断还是实质部分判断都不具有经验性，完全依据法官的自由裁量。此外，Pendleton教授认为，英联邦国家法院通常会在判决中引用“额头流汗”标准，将著作权的保护范围扩大至思想，直到IceTVvChannel9案之后，澳大利亚高等法院才转向更高的独创性标准，但这也不能被视作是完全推翻了“额头流汗”标准，而仅仅是一种背离。对于专利法来说，其保护的客体要求具有非显而易见性，但这个条件也是很难确定的，很难说清楚一个发明到底和现有技术有多少区别才能算是具有非显而易见性。
鉴于以上不足，Pendleton教授认为可以制定一部关于不正当竞争或者不正当抄袭行为的一般法律来保护人工智能和大数据，而不是说在传统的知识产权法范围内创设新的权利。这种通过禁止特定行为的保护方式比创设权利的方式更加有效率且更加灵活。在信息时代下，需要一种超出传统财产概念的保护机制来平衡信息创造者和信息使用者之间的利益。
提及如何确定何种挪用行为应当受到规制，即判断被告的挪用行为是否付出了足够的汗水以使其免除侵权责任，Pendleton教授主张以转换性使用作为确定标准，其认为知识产权法应当为挪用行为的一般法所补充，甚至是替代。这种保护方式既未扩大也未缩小现有法律的保护，但却更为合理，因为不过是在反不正当竞争法的既有框架下新设一个类别。
意大利圣安娜高等研究院教授GiovanniComandé的演讲题目是“欧盟人工智能法案及其挑战”。
GiovanniComandé教授表明，相比于其他科学技术，欧盟之所以特别规制人工智能，是为了激活人工智能作为新工具以实现更重要经济目标的作用。由于人工智能有时候能够帮我们做决策，欧盟的人工智能高水平专家组认为必须确保人工智能对于人们生活的影响是正当的且符合人类的价值准则，此外还需要有一定的责任机制来保障以上目标的实现。该专家组所制定的《可信赖人工智能伦理指南》中为可信赖的人工智能提出三项要件，分别是合法性、伦理性以及技术和社会层面的稳健性。《人工智能法》提案需要融合法律和伦理准则，其目标是在保护基本权利和自由的前提下促进创新和人工智能的快速发展。
之后GiovanniComandé教授介绍《人工智能法》提案的具体内容。其提到法案中关于人工智能的定义非常广泛，甚至存在定义模糊的风险，而这样做的目的是为现有的和之后会出现的技术留下充足的空间。法案采取风险划分法，依据人工智能技术可能对健康、安全和基本权利造成的风险制定了人工智能技术的黑名单和灰名单，黑名单内的人工智能技术是完全禁止的，而灰名单中的人工智能技术只有满足一定条件才能够被使用。GiovanniComandé教授认为目前的《人工智能法》提案面临着以下七项挑战：避免人工智能技术监管的碎片化和监管漏洞的存在；避免法律过度侵蚀人工智能系统使用者的权利；避免将人工智能应用于私人领域对于基本权利产生不良影响；确保整个欧盟法律中伦理准则的一致性；确保人工智能系统开发者和使用者的正当行为从而实现对于公民个人的保护；将法律和伦理对于人工智能的限制转化为机遇；人工智能法案全球范围的有效性。其就最后一点挑战展开说明。《人工智能法》提案第二条“关于本法的适用范围”较广，无论人工智能服务上的注册地是否在欧盟，只要其在欧盟范围内提供服务，均受到规制。此外，人工智能法案还适用于欧盟内有用户、输出内容在欧盟使用，但该人工智能系统位于第三国的系统提供者和用户。GiovanniComandé教授最后表明，人工智能法案的规制范围体现了欧盟委员会的雄心壮志，该法案对于欧盟乃至全球都会有一定影响。
百度公司副总裁吴梦漪的演讲题目是“人工智能医疗技术所涉及的生物识别信息问题的困境与思考”。
吴梦漪副总裁首先介绍了百度公司对于数据使用的规定。百度公司将数据按照级别和类别进行不同保护。从级别上来说，数据按照识别性、敏感性、数据价值、损失影响、数据规模以及新鲜度被分为五个等级。从类别上来说，数据被分为用户信息数据、业务数据以及公司数据，不同的数据采用不同的审查审批标准。
吴梦漪副总裁表明，《个人信息保护法》具有积极作用，其为个人信息提供了法律保护并且为企业的数据合规工作提供指引。但对于数据处理企业而言，具体适用该法的规定时也存在一些问题，比如人工智能医疗器械获得的分析数据的使用。人工智能医疗器械在增加公众福利方面发挥着重要作用，但人工智能医疗器械的研发需要大量的真实世界的数据（比如视网膜图片）来训练算法模型，那么这种视网膜图片是否属于生物识别信息从而适用更加严格的数据使用规则就是个问题。目前中国的法律框架下缺少对于生物识别信息的准确定义，而欧盟GDPR中对于生物识别信息的定义又过于严苛。就视网膜图片而言，其中包含很多生物识别信息，那么这些信息的相互联系需要达到何种程度才会对自然人的尊严和财产带来危害，这是需要具体厘清的问题。如果只是将所有带有个人生物信息的数据一刀切而适用敏感个人信息的规定，一方面会影响数据的流通效率以及数据价值的发挥，另一方面还会阻碍人工智能医疗产品的研发。医疗行业具有公共属性，一些医疗机构积累了大量难以获得信息主体单独同意的医疗数据，而这些数据对于医疗技术研究又具有重大作用，统一适用敏感信息保护会给医疗企业带来巨大的合规成本。
就如何解决此问题，其认为可以从以下两个方面进行考虑。一是立法上明确生物识别信息的范围并对其分类，对个人权利威胁较大的生物识别信息严格保护，但对于威胁较低、同时社会价值较高的数据可以不严格适用“单独同意”要求。二是采取技术手段，进一步提高数据利用的准确性，进行数据不可复原的脱敏处理。
清华大学法学院副教授蒋舸的演讲题目是“数据保护能够从商业秘密保护中学到些什么——财产法与侵权法之间的比较研究”。
蒋舸副教授认为，通过比较商业秘密的保护方式，可以得出数据保护的最佳途径是财产法保护途径。
蒋舸副教授首先对比了数据保护与商业秘密保护的相似性以解释其比较思路的缘由。从起源上看，二者都源于不正当竞争；从规制方法上看，二者均面临着财产法路径和侵权法路径的选择。财产法模式是基于客体的，如果保护客体不满足秘密性、价值性以及合理的劳动付出这三个要件，无论被告的行为有多不当，都不能受到保护。而侵权法模式则无客体要求，其关注点在于“不当行为”。传统观点认为财产法模式比侵权法模式的保护范围更大，但蒋舸副教授不同意这一点，其引用莱姆利（Lemley）教授在其文章“以知识产权保护商业秘密的优势”中的观点来进行说明。莱姆利教授认为，商业秘密的财产保护模式事实上是鼓励信息的披露而非保密的。如果不存在法律保护，企业在保密上成本过大，因而保密的要求仅仅是一个最低门槛，也就是说除了法律明确规定的客体范围内的信息外，其他所有的信息都能够自由使用。莱姆利教授在进一步解释其商业秘密的财产法保护理论时，指出需要注意以下两点，一是商业秘密权利的客体必须具有秘密性，避免对公有领域中的信息提供保护。一些采纳商业秘密保护侵权法模式的法院很容易在规制不当行为的过程中忽视秘密性的要求。二是由于商业秘密的财产法体系难以避免鼓励对于不当得利的先占，以及法院可能会给予公共领域的信息以私人控制，因此要坚持财产法路径的消极性，即其价值在于确定被诉行为的边界而非利益的先占。由此，莱姆利教授得出财产法模式往往比侵权法模式保护的范围更窄，在财产法路径下，即使被告的行为十分不当，只要行为对象不符合商业秘密保护的客体要求，那么就不承担责任。
视野转向数据保护，蒋舸副教授认为，在财产法保护框架下，通过狭义地确定保护客体范围，扩大对于权利的限制以及赋予权利人有限的权利救济手段，财产法模式就不一定比侵权法模式的保护范围更广。财产法框架具有其灵活性，保护的范围能够通过制度的设计进行调整。类比莱姆利教授对于商业秘密的分析，蒋舸副教授认为数据也能够通过财产法进行保护。
最后，蒋舸副教授总结道：财产法模式的优势在于为法院、相关从业人员以及学者提供了一个非常清晰的分析问题的框架。相比于《反不正当竞争法》第二条的模糊范围，财产法的思路或许是更好的问题解决途径。
中国政法大学民商经济法学院教授冯晓青的演讲题目是“数据财产化的理论阐释和法律构建”。
冯晓青教授演讲内容主要包括数据时代下数据和信息的定义、数据的财产属性及建立数据财产保护体系的合法性、数据财产化的法律构建以及结论四个部分。
冯晓青教授表明数据具有重要的财产利益。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年计划和2035年远景目标的建议》中明确提出要建立数据产权制度。在这样的大背景下，数据保护十分必要，而进行数据保护首先需要明确数据的概念。从我国《数据安全法》第三条可以看出，数据的核心在于对信息的记录，数据和信息有着密切的联系。此外，对于数据进行类型划分也有利于界定数据产权。冯晓青教授将数据划分为个人数据、商业数据和政府数据。其中，个人数据在欧盟GDPR中有定义，而国内的《网络安全法》、《个人信息保护法》以及《民法典》都只是规定了个人信息。相比于个人信息对于个人隐私和人格权的保护，个人数据则属于财产权范畴。此外，认识数据的价值和意义还需要注意到数据属性的多元性，即技术属性、社会属性以及法律属性的结合。
提及数据财产化的正当性与合理性，冯晓青教授认为可以从以下四个方面理解：一是数据本身具有的财产属性以及数据动态流转和利用中产生的财产性利益；二是数据财产保护制度能够确认数据的产权归属，这是实现数据流通和交易的前提；三是数据财产制度能够激励数据产品的生产和投资，同时也便于进行权利限制；四是数据财产制度是促进数据产业发展的保障。
关于数据财产化的法律构建，冯晓青教授提出了知识产权法保护、反不正当竞争保护以及专门法保护三种途径。知识产权法保护方式的现实基础在于数据和知识产权客体的贯通性。反不正当竞争法则强调对于数据财产性利益或竞争性利益的保护。《反不正当竞争法》中对于商业秘密的保护，第2条、第6条以及第12条都可以用来保护数据。数据专门法的构建需要考虑立法原则和规范构造两个方面。需要考虑的立法原则包括明确涉及数据各方利益主体权益的原则、利益平衡原则以及促进数据流转和交易原则。在具体规范构建的时候，冯晓青教授认为关键在于对于数据价值链中的创造性劳动以及投资提供有限的以数据控制和收益为核心的数据排他权。权利的限制情形主要为数据共享义务、基于公共利益目的需要获取数据、基于公共机构获取数据以及基于科学研究获取数据。
最后，冯晓青教授总结道：现有的法律对数据的财产化提供权利法和行为法两种路径。权利法层面，知识产权法律制度起着不可替代的关键作用。行为法层面，传统反不正当竞争法则可以在数据财产性利益或竞争性利益的保护中实现数据财产化。随着数据在数字经济中的重要性加强，有关数据的专门立法问题也会不断被提出。
中央财经大学法学院教授杜颖的演讲题目是“中国经验视角下的大数据法律保护问题”。
杜颖教授的演讲围绕大数据的定义、隐私保护以及不正当竞争三个问题展开。杜颖教授引用《牛津英文词典》中对于大数据的定义，同时提到大数据的5V定义法，其表明如果从法律的角度看待大数据问题，需要关注大数据的生产过程。这个过程中涉及网络用户、互联网企业以及竞争者三方主体。
杜颖教授提到中国法律体系对于隐私的保护包括《民法典》第111条、《网络安全法》第41条以及《个人信息保护法》。其同意之前吴梦漪副总裁的观点，我国在《个人信息保护法》出台之前一直都未明确定义个人信息。之后，杜颖教授分享了中国涉及隐私保护的三个案例，分别是江苏消协诉百度案、庞理鹏诉去哪儿案以及中国的Cookie第一案——朱烨诉百度案。
就不正当竞争法中的问题，杜颖教授表明大数据的反不正当竞争保护可以依据商业秘密条款以及一般条款。中国很多案例的裁判依据都是《反不正当竞争法》第2条。此问题下，杜颖教授教授介绍了衢州万联网络技术有限公司诉周慧民案以及微博诉脉脉案。
关于数据保护，除上述问题之外，杜颖教授还提出了几个需要关注的问题：一是不同的司法辖区之间能够从对方那里学到些什么？二是不同领域的专家学者能否在同一基础上展开对话？三是为什么会存在对大数据不同的法律规制模式？最后杜颖教授呼吁各学者共同协作，为数据保护提供既有灵活性又具有可行性的方案。
美国亚太法律研究院高级顾问，暨南大学法学院特聘教授孙远钊的演讲题目是“欧、美对数据相关权利的保护与裁决挑战”。
孙远钊教授首先从数据的定义与相关权益入手，分析了数据可能的保护方式。孙远钊教授认为数据的本质是事实。在DIKW金字塔体系中，最底层的是数据，在此基础上通过加工创造逐步形成信息、知识乃至智慧。欧盟的GDPR中对于个人数据的定义十分广泛，囊括了cookies、电子邮件名称、地理位置数据等多种信息。其认为，谈及采用何种手段进行数据保护，可以进一步从数据保护的层面、数据库保护的层面、数据处理的层面以及数据安全的层面进行讨论。由于数据本身是一种事实，而事实是没有办法被任何人所享有的，加之数据不具有时间和空间的限制，在其之上无法建立以公知公示为基础的权利，因而谈及数据只能采用占有这个概念。即使采用商业秘密保护数据，其所保护的也仅是法益而非权利。欧盟和美国正是认识到了这一点，所以将视野转向对于数据库的保护。欧盟发布了《欧盟数据库指令》对数据库进行设权保护，其试图通过对数据库的保护达到对投资的保护，但之后的评价报告显示该保护方式并没有为数据库产业提供足够激励。不同于欧盟，美国通过许可合同规范，以“自律”方式保护数据库。在数据处理层面和数据安全层面，孙远钊教授强调，其保护的对象仅是数据反映的内容，而非数据本身。欧盟通过GDPR实现这两个层面的数据保护，而美国则通过一系列碎片化成文法解决数据处理过程中的个人隐私和国家安全的问题。
随后孙远钊老师具体介绍了欧盟GDPR对个人数据的保护情况以及存在的问题。由于GDPR赋予数据主体的八项基本权利来源于OECD对于数据处理建议的八项原则，且这八项权利除被遗忘权外，都能够在1995年就开始施行的《数据保护指令》中找到踪迹。因此，孙远钊教授认为欧盟GDPR对于个人数据的保护是一个演化过程而非革命性的创造。GDPR为数据主体提供了自诉权，同时配套严厉的处罚措施以保障数据主体的权利。在数据相关权益中，比较有争议且容易引起诉讼的是数据携带权和被遗忘权。就数据携带权而言，Schrems案后欧美之间的“隐私盾框架”失效，至今也未有替代方案，而欧洲议会敏感信息外溢事件也体现了欧盟理事会对于跨境数据传输的谨慎态度。就被遗忘权来说，GDPR赋予数据主体的仅仅是一个请求数据控制者删除数据的权利。一方面，这无法真正实现数据的彻底删除，因为其仅仅是在搜索引擎上的删除。另一方面，其涉及到对于之后社会公众搜索信息的阻碍。此外，GDPR规则下，数据控制者是实际上决定某种数据是否符合删除权要件的主体，这相当于赋予了侵权人以决定权。
最后，孙远钊老师认为GDPR还需要很长一段路去完善，其呼吁立法不应当轻易赋权，需要谨慎考虑赋权之后所带来的挑战以及各种利益之间的平衡。
中国政法大学民商经济法学院博士生易镁金的演讲题目是“中国法下数据利益的反不正当竞争法保护”。
易铨美同学认为，数据的逻辑结构分为政策层面、数据流通层面和技术层面。政策层面设定不同的部门法，其目的在于为数据的流通提供良好的环境。而技术层面的安全措施旨在保护用户的个人信息和隐私，同时也需要法律对于技术措施进行限制来限缩用户对于其个人信息的控制以便于数据利用。
通过对于中国刑法、行政法、民法以及地方法律法规的分析，易铨美同学认为我国对于数据保护的立法体系是在不断完善的，但仍旧未明确说明数据的财产权利设定问题。其认为中国法上一直未提及数据的财产权是因为不同于物权这类有形财产和知识产权这类无形财产，数据能够被重复使用，不具有排他性，很难被个人所拥有，且数据的范围很广，不仅包括个人数据，还包括企业数据和公众数据，涉及到诸多方面。即便如此，目前仍有大量关于数据权利的理论，如新人格权理论、狭义知识产权理论和绝对权保护理论。易镁金同学认为以上保护框架会引起垄断问题，不利于数据的流动。但是为了促进数据相关产业的发展，数据处理企业的利益应当受到保护，搭便车的行为应该被禁止。由此其提出了基于利用情景的数据保护规则。数据处理过程可以基于《个人信息保护法》进行保护，此时需要充分尊重用户的个人信息和隐私权。数据分享和交易过程通过合同法进行规制，此时应充分尊重合同当事人的意思自治，减少数据的排他垄断以促进数据流动和相关市场的繁荣。在涉及数据竞争场景时，《反不正当竞争法》能够发挥作用。因为反法本就旨在调整竞争关系，这种保护模式十分契合数据能够由多个主体共享的特征，并有利于各个主体权利的动态调整。从社会法角度来看，反法能够提高消费者福利；从行为法上来看，反法具有谦抑性，能够最大程度地促进数据流动；从秩序法角度看，反法致力于维护市场秩序，促进市场竞争。
点评环节
香港中文大学法学院李治安教授点评：
李治安教授认为各位演讲者大致可以分为数据的财产保护方和反法保护方。
对于田村善之教授的演讲，其表示同意田村善之教授排他权保护并非总具有正当性的观点，但有些时候知识产权法是具有政策导向的。对于田村善之教授提出的产权路径和行为路径，其就如何区分二者的优势提出疑问。此外，李治安教授还提出了科技路径，即新的权利类型的发展总是基于科技的发展。
对于GiovanniComandé教授的演讲，其认为欧盟的《人工智能法》草案提出了一个十分新颖的人工智能规制方法。美国也有相应的人工智能法案，但和欧盟的不尽相同。美国关注于对人工智能歧视的规制以及人工智能审查，强调人工智能的透明化。
对于吴梦漪副总裁的演讲，其认为对于数据，法律的规制过多和过少都有危害，因而平衡的把控十分重要。
对于蒋舸副教授的演讲，其同意商业秘密和数据有很多相似之处，但表示商业秘密不是一个通过财产法进行保护的最好例子。因为商业秘密保护起源于衡平法中的信托责任。普通法体系中，只有美国将商业秘密作为财产进行保护。此外，其认为，如果蒋舸副教授所指的数据包含个人数据，那个人数据可能就不太适合作为可交易的财产进行保护了。
对于冯晓青教授的演讲，其同意数据具有一些财产属性，但认为个人数据涉及人格，这和其他的知识产权是不尽相同的。
对于孙远钊教授的演讲，其表示欧盟的数据保护方法和日本以及中国都有很大不同，这三者之间的法律体系的交流将会十分有意义。
对于易镁金博士生的演讲，其希望她就中国未来的数据保护模式进行预测，是会朝着融合的法律模式发展还是说依据数据类型的不同而分别保护的模式发展。
清华大学法学院崔国斌教授点评：
崔国斌教授的评议包括四个方面。
首先是数据保护的财产法路径和行为法路径的选择问题。其同样赞成通过财产法路径保护数据。其认为财产法路径和行为法本质上并无区别，只是程度上的不同。财产权利同样也是作用于人们之间的行为而非物理状态的事物。从法律实践来看，之前人们也会因为著作权的限制过多而否认将其作为产权来看待，但现在这是大家都接受的事实。相比于反不正当竞争法模式，财产法模式更具有确定性，通过借鉴已有的知识产权法模式，也更便于公众接受，而且财产法模式下也有诸多途径来防止对数据的过度保护。
其次是关于日本通过反不正当竞争法保护数据的问题。其认为日本反不正当竞争法对于数据的保护过于宽泛，并且不赞同日本对于大数据技术措施的保护。因为对技术措施的保护会增加社会成本且超过了数据保护激励的必要。
再次是对于Pendleton教授在知识产权领域建立一般的反盗用法观点的看法。其认为如果只是用反盗用法作为知识产权法的补充是可以的，因为目前出现了很多知识产权法制定时不存在的新型问题。但崔国斌教授无法同意用反盗用法替代知识产权法，因为知识产权法已经发展出自己的利益平衡机制，而这是反盗用法所不具有的。
最后是对于孙远钊教授所说数据产权所带来问题的意见。其不同意孙远钊教授“数据无法被所有而只能被占有的说法”，其认为数据库就相当于数据的集合。在这之上，也是能够建立所有权的。
澳门科技大学法学院易在成副教授点评：
易在成教授赞同Pendleton教授的看法，即通过著作权法规制数据存在一些问题，并认为各位演讲嘉宾的观点都很新颖。其认为以下问题还值得继续讨论。一是到底什么是大数据。二是大数据和个人数据应当分开讨论，大数据涉及法人，可以用反法保护，而个人数据涉及自然人，应当用民法和著作权法进行保护。三是田村善之教授提出的疑问“我们是否需要通过新的法律来规制数据”。
自由发言与讨论
关于数据的财产属性和数据财产权，孙远钊教授表示，其所说的数据是没有进行加工，没有人力劳动付出的原始材料，因而其上没有财产权。崔国斌教授所说的数据库是经过加工处理后的数据，这时候才能够讨论所有权的问题。数据是一种财产，但却不能成为财产权的客体，因而提及数据只能说占有而非所有。崔国斌教授表示其同意孙远钊教授的概念区分，其所说的财产权路径也是建立在对于经过处理的数据之上的。
会议总结
李扬教授向各位嘉宾以及主办方、协办方表示感谢。对于本次会议讨论内容，李扬教授表示人工智能生成物问题应当从哲学高度进行考虑。人工智能只能作为工具进行看待，人工智能生成物的权利只能归属于人工智能的所有者或者使用者。此外李扬教授十分认同田村善之教授的观点。法律只是最后的手段，面临新的问题，如果市场能够解决则无需法律的介入。在市场失灵的情况下，应当司法先行，通过对于现有法律的解释而非重新立法创设权利的方式来解决问题。当前，著作权法、专利法以及反不正当竞争法足以为大数据提供恰当保护，因此无需在大数据之上创设新的权利。当通过反不正当竞争法或者侵权法的一般条款来分配大数据资源时，考虑是否保护数据所有者的利益应当依据激励理论而非复杂的商业道德或是抽象的竞争秩序。
当前，随着大数据与人工智能技术及其相关产业的发展，数据与人工智能的知识产权问题也越来越重要。基于技术与法律互动、法律制度需要随着技术的发展而及时变革与完善的基本原理，对于数据、人工智能的法律保护制度也需要与时俱进。本次研讨会的成功举办对于促进知识产权领域的国际交流，特别是深入推进关于数据与人工智能知识产权保护的研究具有重要意义。
（会议综述由李扬教授和其知识产权法学硕士研究生谭梦溪、陈天佑共同撰写）
::王利明：人工智能时代对民法学的新挑战
【中文关键词】人工智能智能人；隐私权；个人信息；民法典
【摘要】我们已经进入了人工智能时代，人工智能技术的发展深刻地改变了我们的生产和生活方式，也对我国民事法律制度提出了新的挑战。人格权制度、数据财产保护、知识产权保护、侵权责任认定和承担等，都需要随着人工智能技术的发展而作出必要的调整。我国正在制定的民法典也需要与时俱进，积极回应人工智能时代的各种挑战，妥当设置相关规则、制度，在有效规范人工智能技术的同时，也为新兴技术的发育预留必要的制度空间。
【全文】
1956年夏，在一场关于机器模拟智能的研讨会上，首次提出了“人工智能”这一概念。人工智能作为一门新兴学科，其与基因工程、纳米科学共同被称为21世纪的三大尖端技术。作为引领新一轮科技革命的技术，人工智能系统在替代人类从事简单性、重复性以及危险性工作方面存在广泛的应用价值，目前在金融、安防、客服等行业领域已实现应用，并且在精确度和效率上确实已远超人工。[1]半个世纪以来，伴随着现代科技的发展，特别是移动互联网、大数据、脑科学等新理论、新技术的发展，人工智能近些年的发展极为迅速，已经成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎。[2]从某种程度上而言，人工智能以信息技术为核心，“信息主权”话题[3]的探讨一定程度上也决定了人工智能未来在国际竞争中的地位。人工智能技术以信息技术为核心，直接造就了信息主权话题的探讨。[4]
我们已经进入人工智能时代，机遇与危险并存。美国电影《终结者》曾预测人工智能机器人超级战士击败人类的结果；科学家霍金生前始终认为，人工智能的发明可能是人类历史上最大的灾难。如果管理不善，人工智能确实可能成为霍金所预言的“最糟糕的发明”，会思考的机器人可能会为人类文明画上句号，这样的论断绝非危言耸听。“问题就是时代的口号”，借助于大数据的人工智能，在改变我们生产与生活方式的同时，也给我们带来了诸多法律上的新问题、新挑战。正如国务院《新一代人工智能发展规划》所言：“人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。”这些问题亟待我们予以回应并加以解决。目前对于人工智能的研究有从伦理学层面、[5]认知哲学层面[6]展开的，笔者拟就人工智能对传统民法学理论及司法实务造成的如下挑战谈下自己的看法，以期能对人工智能法律规范体系的形成有所裨益。
一、人工智能对民事主体制度的挑战
人工智能的发展催生了各种类型的机器人，这也带来了一个非常重大的法律问题，即是否应当将机器人视为法律上的人？换言之，机器人究竟应当作为法律关系的主体还是客体出现？应当将其等同于普通的机器或者动物对待，抑或将其作为“人”来看待？
人工智能研究的创始人之一明斯基指出，人工智能是“让机器从事需要人的智能的工作的科学”。2016年，世界机器人大会在北京召开，一些机器人公司展示出了各种智能机器人，智能机器人能够识别人的面孔、表情、年龄、性别，并且能够表达与人类相似的情绪和面部表情。智能机器人的智力目前虽然还不能和人类相比，但也具备了独立处理相关信息的能力和智力，有的机器人甚至已经基本达到了人类智慧的水准。2017年，沙特阿拉伯宣布授予机器人索菲亚以公民资格，由此也进一步推动了法学界对于人工智能主体地位的思考。
从智能机器人的发展现状来看，人工智能机器人已经逐步具有一定程度的自我意识和自我表达能力，可以与人类进行一定的情感交流。有人估计，未来若干年，机器人可以达到人类50%的智力。从实践来看，机器人可以为我们接听电话，从事语音客服、身份识别、翻译、语音转换、智能交通等工作，甚至可以进行案件分析。有人统计，现阶段23%的律师业务已可由人工智能完成。机器人本身能够形成自学能力，能够对既有的信息进行分析和研究，从而提供司法警示和建议。甚至有人认为，机器人未来可以直接当法官，[7]可见人工智能机器人已经不完全是一种工具，而在一定程度上具有了自己的意识，并能作出简单的意思表示。有观点甚至主张，应当承认人工智能具有法律人格。[8]这就提出了一个新的法律问题，即我们将来是否有必要在法律上承认人工智能机器人的法律主体地位？
笔者认为，从目前人工智能的发展来看，其尚未对传统民事法律主体理论提出颠覆性的挑战，我们在短时期内仍然应当坚守传统民事主体理论，而不宜将智能机器人规定为民事主体，主要理由在于：一方面，智能机器人是人类创造出来的，其产生之初即作为民事法律关系的客体而出现，其虽然可能代替人类从事相关的活动，但本质上是受其自身的算法而决定的，尚不具备人类所具有的自主思考的意识和能力。另一方面，智能机器人尚不能独立享有权利、承担义务。在智能机器人造成他人损害时，仍然应当依据《产品质量法》《侵权责任法》确定相关法律责任的承担者，即应当由其创造者或管理者承担责任。也就是说，在一定时期内，既有的法律制度和规则体系仍可有效解决智能机器人所带来的挑战，[9]而不需要承认机器人的民事地位。智能机器人进入民事主体的范畴在未来或许是可行的，因为随着未来科技的发展，智能机器人可能也会不断“进化”，不排除将来智能机器人的思维能力会进一步发展，具备与人类相当甚至超越人类的意识和思考能力，并可以在一定范围内独立地享有权利、承担义务，但在目前人工智能机器人还不能也没有必要成为民事主体。
二、人工智能对人格权保护的新挑战
人工智能的发展还涉及人格权保护的一系列问题，至少包括如下几个方面：
第一，人工智能对隐私的保护提出了新挑战。例如，伴随着人工智能技术的发展，无人机技术也蓬勃发展，无人机被形象地描述为“冰冷的观测技术产品”，可以以各种方式“进入”人们想要到达的区域。童话小说中描述的在苍蝇身上绑上摄像机去他人房间窥探他人隐私的设想，目前已经由无人机技术得以实现，这就对隐私权的保护提出了新的挑战。美国已经发生了多起无人机侵犯他人隐私的纠纷。在无人机窥探他人隐私的情形下，受害人往往难以进行举证，甚至难以确定具体的行为人，[10]这就需要法律进一步强化隐私权的保护，以更好地应对人工智能技术的发展。
第二，人工智能对个人信息的保护提出了新挑战。已经身处大数据时代，大数据记载了我们过去发生的一切和现在发生的一切，并能准确地预测我们的未来。现代社会的人就好像“裸奔”一样，我们的一切都有可能被他人“监视”，都时刻可能暴露在“第三只眼”之下，“亚马逊监视着我们的购物习惯，谷歌监视着我们的网页浏览习惯，而微博似乎什么都知道，不仅窃听到了我们心中的‘TA’，还有我们的社交关系网”。[11]无论我们走到哪里，只要携带手机，相关软件借助于Cookie技术，就可以时刻知道我们的准确定位。借助于大数据分析技术，人工智能也会对个人信息权利的保护带来威胁，一些智能机器人大规模地收集个人信息，并将其植入程序之中，也会对隐私等个人信息构成重大威胁。如何从技术层面、法律层面规范智能机器人搜集个人信息的合法性问题，将是人工智能时代的一项新挑战。例如，在全国首例利用人工智能技术侵犯公民个人信息案中，行为人即利用人工智能技术识别验证码，破解了相关的技术防范措施，并获取受害人个人信息，人工智能技术对相关技术防范措施的破解速度快至毫秒级，令人极为震惊。[12]除收集个人信息外，人工智能技术还可能被用来研究和开发以大数据为基础的各种产品，并凭借大数据无穷的潜力获取利益，从而刺激人们进一步采集、分析人们的大数据信息。随着个人信息收集和分析方式越来越先进，成本也越来越低廉，大规模的数据收集已成为常态，并会越来越普遍，这就进一步加剧了对个人信息和隐私的威胁。[13]我国《民法总则》对个人信息权利的保护作出了规定，但并没有专门规范利用人工智能收集、利用个人信息的行为，未来立法有必要专门设置相关的法律规则，防止人工智能应用过程中的数据非法收集、泄露、贩卖等问题，以有效保护个人信息的安全。[14]
第三，人工智能对肖像权的保护提出了新的挑战。人工智能技术可能借助光学技术、声音控制、人脸识别技术等新型技术，收集他人肖像，并传播、模仿他人的肖像。例如，借助于光学技术和摄像技术，人工智能可以拍摄高分辨率的照片，使得夜拍图片具有与日拍图片同等的效果，这样就使得对肖像权的获取与利用更为简便，这也对肖像权的保护提出了新的挑战。近年来，利用大数据的人工智能人脸识别技术在各领域都开始了实质性运用，从刷脸支付、整治闯红灯到抓捕逃犯，甚至公共领域的发厕纸管理之中，该技术都得到了实质利用。[15]
第四，人工智能对自然人声音、表情、肢体动作等人格利益的保护提出了新挑战。现在很多人工智能系统把一些人的声音、表情、肢体动作等植入其中，使得所开发的人工智能产品可以模仿他人的声音、形体动作等，甚至能够像人一样表达，并与人进行交流。但如果未经他人同意而擅自进行上述模仿活动，就有可能构成对他人人格权的侵害。
此外，需要指出的是，如果将来承认了人工智能机器人的主体资格，还会产生人工智能机器人人格权的保护问题。目前，刑法学理论已经开始探讨毁坏他人机器人是构成故意杀人罪还是故意毁坏财物罪。近来媒体报道，机器人伴侣已经出现，如果机器人伴侣受到虐待，其能否主张人格权受到侵害等，也需要进一步探讨。
三、人工智能对数据财产保护的新挑战
产权清晰是市场经济的基本要求之一，然而大数据和人工智能使得这一传统命题迎来新的挑战。“数据+算法”被视为人工智能技术开发的核心，数据的收集和分析技术的发展成为人工智能进行机器学习和开发的基本方法。目前，大数据已经是人工智能的一种重要分析工具，其得力于传感器与微处理器的硬件支撑。[16]借助于大数据分析技术，人工智能可以进行相关的演练和操作。从人工智能的技术原理来看，其也有赖于大数据分析系统的支持，人工智能功能的强弱在很大程度也取决于其所包含数据库的多少，人工智能需要依赖大量来自不同主体的数据，数据的抓取和利用在人工智能行业无处不在。数据在人工智能技术开发中的应用价值越来越高，但数据的开发和利用都需要明晰数据的产权主体和内容，规范数据的移转和利用。因此，人工智能的发展需要解决财产法面临的新问题。
人工智能利用的数据主要有三类，分别是个人所有的数据、私人企业和组织所有的数据和公共机构管理的数据。有观点认为：数据财产权的基本原则是谁的数据归谁所有，没有任何主体指向的数据是公共资源。[17]但是人工智能不仅会储存收集的原始数据，而且可以对收集的各种数据进行加工，产生衍生数据。与此同时，数据的占有和转移占有是无形的，同时也是没有有效的权属证明。所以，在大数据时代，法律所遇到的一个严峻挑战即应当如何确认数据的权利归属，既要保护被搜集人的个人信息权，又要保护数据开发者、合法利用者的数据财产权，迄今为止，如何对数据进行确权并且构建起权利内容和权利转移制度尚未解决，需要法律予以尽快完善。
现行《物权法》把物权分为动产和不动产，而数据难以按照此种方法进行分类，故而学界一直争议数据属于物权还是债权。我国《民法总则》第127条对数据的保护规则作出了规定，一方面，数据在性质上属于新型财产权，但数据保护问题并不限于财产权的归属和分配问题，还涉及这一类财产权的转移、利用、保管等法律问题。在利用人工智能时如何规范数据的收集、储存、利用行为，避免数据的泄露和滥用，并确保国家数据的安全，也是亟需解决的重大现实问题。[18]另一方面，人工智能的应用方式和应用范围在很大程度上取决于其算法，如何有效规范这一算法，避免侵害他人权利，也需要法律制度予以应对。例如，人工智能通过分析在网络交易中取消订单的频繁程度，可以得出关于一个人社会信用状况和交易能力的评价结果，此种评价结果可能对个人的经济生活产生重大影响。目前，人工智能算法本身的公开性、透明性和公正性的问题，是人工智能技术发展的核心问题，但目前并未受到充分关注。
四、人工智能对知识产权保护的新挑战
人工智能的发展也涉及知识产权保护的问题。一方面，机器人已经能够自己创作音乐、绘画，机器人写作的诗歌集也已经出版，这也对现行知识产权法提出了新的挑战。例如，百度已经研发出可以创作诗歌的机器人，微软公司的人工智能产品“小冰”已于2017年5月出版人工智能诗集《阳光失了玻璃窗》，在日本，机器人创作的小说甚至还通过了日本文学奖的初审，有的机器人甚至会谱曲、作画，这些作品已经可以在市面上销售，这就提出了一个问题，即这些机器人创作作品的著作权究竟归属于谁，是归属于机器人软件的发明者，还是机器的所有权人，还是赋予机器人一定程度的法律主体地位从而由其自身享有相关权利？正如前文已经论述，现阶段的人工智能技术的发展尚不足以被承认为民事主体，故而现阶段也不适合承认机器人完成的作品可以归一个实践工具所有，只能承认由机器人的所有者享有知识产权。当然，在未来人工智能在创作领域可能技术更加成熟，已经达到了类似人类或者超越人类的能力，那么可否在创作领域承认人工智能的民事主体地位和权利能力，这也是可以进一步讨论的。
另一方面，智能机器人要通过一定的程序进行“深度学习”“深度思维”，在这个过程中有可能收集、储存大量的他人已享有著作权的信息，这就有可能构成非法复制他人的作品，从而构成对他人著作权的侵害。人工智能机器人能够存储大量的信息，而按照一些国家的规定，存储他人享有著作权的信息本身，就构成对他人著作权的侵害。人工智能实际上就是一种机器模仿人的智力活动的技术，但如果人工智能机器人利用获取的他人享有著作权的知识和信息创作作品，如创作的歌曲中包含他人歌曲的音节、曲调等，也可能构成剽窃。
在人工智能侵害他人知识产权的情形下，究竟应当由谁承担责任、如何承担责任，本身也是一个问题。如果认为机器人具有主体资格，那么其承担责任的财产又来自何处？如果认为机器人不具有主体资格，究竟应当按照产品责任追究生产者、销售者的侵权责任，还是应当由机器人的主人来承担相应责任？这些问题均值得进一步研究。
五、人工智能对侵权责任认定的新挑战
人工智能的发展还涉及侵权责任的认定问题。人工智能引发的侵权责任问题很早就受到了学者的关注，随着人工智能应用范围的日益普及，其所引发的侵权责任认定和承担问题将对现行侵权法律制度提出越来越多的挑战。[19]无论是机器人致人损害，还是人类侵害机器人，都是新的法律责任。
在实践中，机器人致人损害的案例已经发生，2015年7月，德国大众汽车制造厂一名21岁的工人在安装和调制机器人时，被机器人“出手”击中胸部，并被碾压在金属板上。无独有偶，2016年，Google无人驾驶汽车在美国加州山景城测试时，与一辆公交大巴相撞，后经法院认定，Google公司在此次事故中负有责任。我国也出现了人工智能机器人伤人的事件，据报载，2016年11月，在深圳举办的第十八届中国国际高新技术成果交易会上，一台名为小胖的机器人突然发生故障，在没有指令的前提下自行打砸展台玻璃，砸坏了部分展台，并导致一人受伤。[20]表面上看，机器人是人制造的产品，在造成他人损害时，应当由机器人的研发者负责，似乎在法律上没有争议。但机器人又不同于普通的产品，对普通的产品而言，追踪产品的生产者较为容易，而对人工智能机器人而言，其是依靠自身的算法在运作，有其自身独特的运作程序。因此，在人工智能机器人造成他人损害时，不能简单地认定由该机器人的生产者承担责任，而应当由该程序的发明者承担责任，而人工智能机器人的运作程序可能是由多个主体共同开发的，很难确定具体的程序研发个人或者组织，这就给确定人工智能机器人的责任带来了困难。
人工智能的发展催生了无人驾驶技术，这也对道路交通事故责任提出了新的挑战。[21]伴随着无人驾驶技术在各国的运用，这一问题已经显现。前不久，深圳已经测试无人驾驶公交线路，引发了全球关注。浙江省拟于2022年建成支持自动驾驶的首条超级高速公路。但值得我们考虑的问题是，一旦无人驾驶汽车发生交通事故，应当由谁承担责任？能否适用现行机动车交通事故责任认定相关主体的责任？法律上是否有必要为无人驾驶机动车制定专门的责任规则？这确实是一个新问题，但已经现实发生，美国时间2018年3月20日，UBER无人驾驶汽车在美国亚利桑那州发生了全球首例无人驾驶撞死行人的案件，案发地州政府紧接着宣布该州范围内永久性停止UBER无人驾驶测试，该案最终以和解方式结案，并未形成相应的裁判规则。笔者认为，对此应当区分不同情况，分别认定相关主体的责任：如果无人驾驶的汽车是因为汽车本身的技术故障引发交通事故，此时，受害人应有权根据《侵权责任法》《道路交通安全法》的规定要求驾驶者承担侵权损害赔偿责任。如果交通事故是因驾驶操作系统程序出现问题，发生交通事故，此时完全由驾驶者承担责，可能有违公平，也过于苛责。究竟如何分配责任，值得进一步探讨。在无人驾驶技术日益普及的情形下，还有必要引入保险制度，即规定新类型的“无人驾驶强制责任保险制度”，为受害人提供必要的权利救济。[22][23]
此外，有一个问题值得考虑，就是未来可能出现的飞行汽车所带来的道路事故责任，应当如何加以认定？根据媒体的相关报道，有谷歌飞行之父之称的塞巴斯蒂安-特伦宣布，谷歌有望在五年之内让飞行汽车飞行于天空的计划得以实现。[24]一旦飞行汽车的计划真的实现，可以预计汽车的飞行可能将颠覆道路交通规则，其在法律定位上究竟是作为一类新型航空器得以出现，从而根据航空事故责任来进行责任界定，还是仍然按照机动车交通事故责任来加以确定，这一问题非常值得探讨。
结语
人工智能时代已经来临，其不仅改变人类生产和生活方式，也会对人类的法律制度产生深刻的影响。21世纪初，华裔著名经济学家杨小凯就提出：如果中国仅仅重视技术模仿，而忽视制度建设，后发优势就可能转化为后发劣势。[25]因此，我们不能仅注重技术的引用，而忽视其可能带来的负面效果。我们的法学理论研究应当密切关注社会现实，积极回应大数据、人工智能等新兴科学技术所带来的一系列法律挑战，从而为我们立法的进一步完善提供有力的理论支撑。“不谋万世者，不足以谋一时”，法治不仅仅是要考虑当下，也要考虑未来。法治要提供制度环境安排，为新兴科技等的发育预留法律空间。特别是要充分认识和拥抱科学技术对社会生产和生活带来的结构性、革命性的影响，尽早观察和预测未来法律发展的方向，促进良法制定，以良法保障和促进人工智能技术的健康发展，消除其对人类社会可能产生的副作用。因此，我国现行正在编纂的民法典应当考虑到人工智能可能带来的各种新挑战，并制定相应的法律规则，以体现出民法典与时俱进的品格，并真正地应对未来的技术发展，成为一部21世纪的民法典。
【注释】中国人民大学法学院教授，博士生导师；中国人民大学民商事法律科学研究中心研究员。
[1]参见中国电子技术标准化研究院：《人工智能标准化白皮书(2018版)》，第1页。
[2]参见国务院《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)第一部分。
[3]参见许志华：《网络空间的全球治理：信息主权的模式建构》，《学术交流》2017年第12期。
[4]参见许志华：《网络空间的全球治理：信息主权的模式建构》，《学术交流》2017年第12期。
[5]参见徐英瑾：《具身性、认知语言学与人工智能伦理学》，《上海师范大学学报》(哲学社会科学版)2018年第1期。
[6]参见魏屹东：《人工智能的适应性表征》，《上海师范大学学报》(哲学社会科学版)2018年第1期。
[7]参见高奇琦、张鹏：《论人工智能对未来法律的多方位挑战》，《华中科技大学学报》(社会科学版)2018年第1期。
[8]参见袁曾：《人工智能有限法律人格审视》，《东方法学》2017年第5期。
[9]参见李晟：《略论人工智能语境下的法律转型》，《法学评论》2018年第1期。
[10]参见我们应该如何看待无人机侵犯大众隐私的问题，https://baijia.baidu.com/s?old_id=470904，2018年2月12日。
[11][英]维克托、迈尔-舍恩伯格：《大数据时代》，盛杨燕等译，浙江人民出版社2013年版，第193页。
[12]参见人工智能成窃取公民个人信息案“帮凶”！系全国首例，载http://www.sohu.com/a/197343129_99931689，2018年2月12日。
[13]参见张宪丽、高奇琦：《人工智能时代公民的数据意识及其意义》，《西南民族大学学报》(人文社科版)2017年第12期。
[14]参见吴汉东：《人工智能时代的制度安排与法律规制》，《法律科学》(西北政法大学学报)2017年第5期。
[15]参见人脸识别系统半个月抓住3名逃犯还有哪些用途？，http://news.163.com/17/0604/07/CM2PVCQ70001875P.html,2018年2月2日。
[16]参见王博、郝银钟：《大数据条件下司法公开对我国法官制度的新要求》，《学术交流》2017年第12期。
[17]吴晓灵：《大数据应用不能牺牲个人数据所有权》，《清华金融评论》2016年第10期。
[18]参见郑戈：《人工智能与法律的未来》，《探索与争鸣》2017年第10期。
[19]参见朱体正：《人工智能时代的法律因应》，《大连理工大学学报》(社会科学版)2018年第2期。
[20]《深圳高交会出现中国首例机器人伤人事件》，《联合早报》2016年11月18日。
[21]陈晓林：《无人驾驶汽车致人损害的对策研究》，《重庆大学学报》(社会科学版)2017年第4期。
[22]中国首条超级高速公路2022年要通车不用担心超速，http://news.163.com/18/0224/06/DBD1HH7L0001875N.html,2018年3月31日。
[23]Uber与无人车撞死行人案受害人家属和解赔偿金额未公布，https://xw.qq.com/tech/20180329012517/TEC2018032901251700，2018年3月31日。
[24]谷歌自动驾驶汽车之父：飞行汽车将在5年内飞翔天空，http://tech.qq.com/a/20180212/024798.htm,2018年2月13日。
[25]参见涂子沛：《数据之巅》，中信出版社2014年版，第337页。
【期刊名称】《东方法学》【期刊年份】2018年【期号】3
人工智能知识产权法律保护挑战
人工智能知识产权法律保护挑战时间：2023-05-0906:52:51
摘要：随着科学技术的发展，人工智能在社会各领域深入普及应用，进而引起多样态的涉法问题讨论。本文主要基于人工智能核心要素，主要从法律关系主题、行为、评价等三大方面讨论人工智能对知识产权及保护的挑战，深入剖析人工智能对知识产权法律体系架构的冲击与影响。
关键词：人工智能；知识产权；法律保护；冲击；挑战
一、人工智能
随着科技快速发展，人工智能在社会生活中的应用逐渐增多，丰富多样的人工智能产品充斥人们生活，影响人们生活和生产方式，如应对车站、酒店服务、车间生产等需求的智能机器人，应对智能家政服务的智慧家居产品，应对大空间高难度影像摄取任务的无人机，这些人工智能产品冲击并改变了传统产业形态，构建了产业行业发展新理念，促进了社会经济的进一步发展。从开发和应用角度来看，人工智能是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，通常是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。人工智能是人、机的交互，包含了自动识别、语言处理、智能转换等内容，技术先进而便捷，为人类带来优质的服务，大大提升了社会效率与价值。
二、知识产权法语境下的人工智能核心要素
从法的语境下去分析人工智能影响问题，其实就是探讨人工智能涉法的问题，本文分析和研究人工智能对知识产权法律保护的挑战，必须深入分析人工智能概念要索与知识产权法体系所调整社会关系（法律保护的客体）的意义与价值。首先，人工智能由人类设计、开发和应用，具有替代人类大脑的功能。人工智能产品与服务的研发目的不管为何，人工智能的实体形态与行动特征不论为何，其始终强调“替代性”这一核心要素。此“替代性”意味着人工智能并不是工具意义上的延伸，其对应的是一定的独立思考与意志自由，这也是其得以与其自动化这一概念区分开来的主要特征。“替代性”首先以人类为前提，即表示替代性的程度最终取决人类对人工智能产品与服务的预先设计以及人工智能技术的发展程度。从法律主体行为能力方面来思考，立法层面亦分为无行为能力人、限制行为能力人和完全行为能力人，行为能力的强弱不是否认法律主体资格的根据。因此，人工智能可成为知识产权法的法律调整主体[1]。其次，人工智能产品与服务的智能级别应契合其行为，而该行为具有法律调整的意义。人工智能为人类创造的一种技术，其具有工具属性，若要摆脱这一属性，必须将行为规范在人工智能的智力范围内，且具备法律调整的意义。只有这样，才能确保人类所创造的人工智能具有独创性，由此具有知识产权法律保护的价值。最后，承担行为责任的基础在于个体对自身行为的可认识、可理解且可控制，否则视为无行为能力人，其应有相应的监护人代为承担起行为责任，人工智能亦可作如此解释。站在法理这一角度上理解，无无义务之权利，由此人工智能涉法关系的一大研究重点与核心支撑即在于其责任能力。
三、人工智能对知识产权法保护的挑战
（一）挑战知识产权法律主体设定从法律本质与基础分析，法律确认的主体为自然人、拟制人、人的集合，关于这一主体上是否能够承认人工智能，是否能够参与知识产权保护的相关法律关系创设、变更中，研究发现认为具备一定可能。从自然属性说、造物说等多种这理论系统分析发现，对于人的界界定，其最核心的界定标志在于独立自由意志。此外，知识产权法得到法律主体为法律创设物，这一点相同于民事法律主体，其中可以拟制人为分析依据。由此可发现，一般意义上强调的法律主体并不明确要求人自然属性，而独立意思始终为先决条件。对此，显而易见，人工智能并非“自然人”，当然也不具备应有的独立意思表示能力。而针对这一点，大量研究认为，可根据客观法律的法人设立理论与人工智能特点，考虑赋予“人工智能法人人格”，在此基础上构建实施严谨的相关法人答理制度。由此可见，在知识产权保护这一方面，人工智能发展所施与其的挑战是客观存在的[2]。在当前技术发展、法律辩证、立体制度构建的驱使下，这一挑战从人工智能的创立之初到发展至今，已经经历并且仍在经历生物学、哲学与伦理学等多重分析与考量后，当前已逐渐深入到立法分析，逐渐逼近立法技术层面。随着人工智能技术发展的日新月异与快速发展，其对于知识产权的挑战无法表面，且对主体设定的立法冲击将更加强烈。
（二）挑战知识产权创作行为法律评价创作，一般意义上是指直接产生艺术、科学或文化的活动，无论何种形式的创作行为都必然体现创作者的创造动机、思想活动，也正因包涵创作者个人思想和艺术理念而更具感染力和艺术性。相对于人而言，人工智能显然非为生物、人类，也并不具备人类同样的情感，由此关于人工智能独创完成的作品，其作品定性及著作权问题的讨论必然是热点，这必将对创作行为法律评价带来极大挑战。此外，关于人工智能的发明创造问题也是知识产权法律保护的一大讨论热点，究竟人工智能生产物是否为发明创造尚且未得定论，根据既定法律规定，部分学者尝试对人工智能所衍生形成的一些发明创作进行推导定论，但是，知识产权保护法对保护对象的法律评价是不相同的，当前的知识产权法律体系并显然并未完善考虑到人工智能的相关法律评价，难以较为准确、公允、合理地评价人工智能的发明创作行为，导致评价体系标准的混乱不已，由此也使得人工智能生成物的归属问题频出，围绕人工智能的创作发明物的创造者这一问题引发矛盾和冲突[3]。
（三）挑战法律责任评价人工智能的智能程度取决于技术发展与人类控制，不同的人工智能服务与产品的职能水平不一，这种不一致性极大挑战法律责任评价，这主要表现在以下几方面：首先，针对人工智能的责任能力，必须划分强智能、普通智能、弱智能等三层责任评价体系。这一责任评价体系的精确划分直接关系到法律责任评价问题，直接关系到知识产权保护的法律问题，但是，要做到精确划分本身并不是一件容易的事情，因为人工智能的智能层次划分往往涉及到多个浮躁要素，需要综合考量，其中主要必须考量围绕人工智能产品与服务的各项技术标准和各种功能测试环节[4]。其次，人工智能的责任内容无法明确，人工智能广泛应用于多个领域，其在不同领域应用到不同技术，涉及到多项技术交叉重叠，不同领域的人工智能的技术应用内容存在不同程度的差异，功能也因而有所不同。弱人工智能通常在创作环节起到辅助功能，其行为责任一般被定义为产品质量责任范畴内，但这却明显相悖于人工智能核心要素的独立自由意识问题。也就是说，产品质量责任内容相比于知识产权保护法中的行为责任内容，两者由于体系缺失而被混为一谈。最后，人工智能在责任履行实践层面困难重重，知识产权法设定的责任内容主要为停止侵害、赔偿损失等等，在许多判定情况下常常会出现责任履行不能的问题，如金钱赔偿损失履行不能，这在常规情境下多有存在，在人工智能有关的知识产权犯罪中也更为显著，责任履行实践难度大。
四、健全人工智能对知识产权法律保护的挑战的有效举措分析
面对人工智能对知识产权法律保护的挑战，应采取一定的措施，可以从以下几方面入手：
（一）健全知识产权相关主体体系人工智能时代，应充分人格相关人工智能产品及服务如机器人的创作主体的身份，正确认知人工智能创作问题，理性思考人工智能时代虚拟人格的创作行为现象，树立虚拟人格确定版权主体，有效解决机器人的创作归属问题，建立完善的知识产权的主体体系，对人工智能的知识产权法进行法律上的保护[5]。
（二）肯定人工智能的主体价值人工智能深刻影响和改变人们的生活实践，具有一定的人格属性。人工智能能够提高工作效率，与人类相比同样具有劳动创作能力，应打破当前社会对人工智能仅在“工具性”上的局限认识，充分肯定其主体价值，这样才能解决机器人创作问题，解决理论上的困境。对此，必须结合人工智能的工作特征，创新发展相关知识产权法律内容，奠定良好的人工智能司法与立法基础理论根基。
（三）完善知识产权的保护机制应对人工智能创作专利权问题，应建立更加完善的保护机制，对人工智能进行有效的知识产权保护，对此，关键在于对数据专利保护，不断推进数据保护机制的健全与完善[6]。此外，面对我国这一领域的法律空缺，应积极借鉴国外经验，如建立完善机器人作品专利申请渠道，对人工智能技术进行法律上的保护，加快人工智能知识产权保护体制建设，以此促进人工智能技术的快速发展，发挥人工智能在社会创新创造中的重要作用与功能。
五、总结
在人工智能时代，社会生产效率与价值不断提高，适应于人工智能普及应用与社会可持续发展需求，必须辩证看待人工智能对人类生产和生活产生的影响，积极迎接先进技术挑战，当前人工智能处于发展阶段，人类对于人工智能所引发的影响认识也是逐渐鲜明的。对于人工智能对知识产权保护的挑战这一问题上，必须在现有的知识产权法律体系框架下正确认识和解释人工智能对知识产权保护所形成的挑战，同时加强有关立法层面的理论研究，逐渐完善以人工智能为主的知识产权保护体系。
参考文献：
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作者：娄秉文单位：江苏大学
人工智能成为发明人，将会动摇现有专利法律制度
人工智能成为发明人，将会动摇现有专利法律制度
2021-08-2610:20:00来源：法治日报·法治周末
智道
栏目主持人：於兴中
视觉中国
如果他人未经作为专利权人的人工智能的许可，擅自使用其专利权，就会构成对其专利权的侵犯
只要人工智能向法院提起控告，法院作为权利的维护者就该对侵权者施加惩罚
这就引出一个问题：人类通过什么样的对价，才能讨得人工智能的欢心，取得其专利实施许可
章建勤丛芳
据报道，前不久，南非成为第一个授予人工智能专利权的国家，承认人工智能机器人DABUS是一个发明人。继南非之后，澳大利亚联邦法院也作出裁决，判定人工智能可以和人类一样被认定为发明人。
这到底是历史长河中偶尔出现的一朵浪花甚至泡沫，还是犹如雨后春笋般，预示着“新纪元”的到来？在笔者看来，尚难预料。
但笔者可以肯定的是，如果人工智能被法律认定为发明人成为普遍现象，现有的或者说传统的专利制度将被动摇。
从发明成果到专利权，有相当大的距离
在现有的专利制度中，如果发明创造不属于职务发明，申请专利的权利属于发明人。如果专利申请被批准授予专利权，发明人则成为专利权人。
据此，要使人工智能的发明成果通过申请获得专利权，从而认定人工智能为发明人，首先要解决的一个问题是人工智能的发明是否属于职务发明？
如果是职务发明，人工智能的职务是什么？其与雇主或者所任职的法人之间的权利义务是什么？相关的权利义务如何形成的？人工智能和其雇主之间是否会产生发明成果权属纠纷？……
当这一系列问题没有理清并取得法律的处理之前，由某一人类个体或者法人将人工智能的发明成果去申请专利权，是否违背了人工智能的“意志”？或者干脆就是对人工智能权利的侵犯？而不是对人工智能的尊重，更不是鼓励或者嘉奖？
如果人工智能的发明成果属于非职务发明，那么按照现有的专利法律制度，是将这一发明成果通过申请专利以获得专利权？还是通过商业秘密权的法律规定予以保护？或者干脆大公无私地奉献社会？决定权完全在于作为发明人的人工智能。
未经人工智能的授权或者合同让与，其他人——包括人工智能的发明人、所有人、操控人都是无权申请专利的，否则就是对人工智能“权利”的侵权。
其他伴随而来的问题还包括：人工智能获得专利权后，是否要交专利维持费呢？当有人对人工智能的专利权发起无效宣告时，是否由人工智能进行法律应诉呢？
将人工智能认定为发明人，会动摇现有专利法律制度
设想，将来的某一天，人工智能具有了意志，并且具有了控制和表达其意志的手段和途径，能够将其发明成果通过申请获得专利权。那么，一个严重问题将会出现。
如果他人未经作为专利权人的人工智能的许可，擅自使用其专利权，就会构成对其专利权的侵犯。只要人工智能向法院对侵犯其专利权的行为提起控告，法院作为权利的维护者就该对侵权者施加惩罚并禁止使用。
这就引出一个问题：人类通过什么样的对价，才能讨得人工智能的欢心，取得其专利实施许可呢？
还有人预测，将来人工智能的发明创造的能力整体上会远超人类。那么，将来对技术的使用权可能基本上会由人工智能垄断，而人类还得通过法院、警察等权力机构维持这种技术垄断。
现有的专利制度之所以存续数百年，并且对人类的技术进步带来福祉，其中一个关键点是：发明人（专利权人）是血肉之躯，并且具有智性、心性和灵性。
同时，现有专利制度中的专利权具有技术、法律和商业（包括政治）三个构成要素。
其中，技术是专利权，是给专利权人带来好处的前提；
法律是给专利权人带来好处的保障——只要他人擅自使用的技术落入其专利权保护范围，就可以追究其法律责任，而专利权的保护范围也主要由法律制度规定；
而商业要素，即能给专利权人带来怎样的利弊得失，才是拥有专利权的最终目的。
正是由于发明人（专利权人）具有智性、心性和灵性，以及专利权具有技术、法律和商业三要素，才使现有专利制度成为迄今为止促进发明创造，进而促进技术进步，乃至促进经济和社会发展、促进人类发展的最重要制度之一。
由此可见，法律认定人工智能为发明人，将动摇现有的专利法律制度。
法律将人工智能认定为发明人不具有积极意义
基本可以肯定的是，人工智能就算到了将来，也不会具有人类所具有的智性、心性和灵性。因而，由技术、法律和商业三个要素构成的现有专利制度下的专利权，很难具有激发人工智能发明创造的积极性，进而对人类带来福祉。
由此，法律将人工智能认定为发明人，意义何在？
也许会有人说，为什么要求人工智能要为人类服务？而不是实现它自身的“人生价值”和“人生意义”呢？这也许会上升至一个哲学层面的问题：人类和人工智能具有平等的地位和尊严吗？即便回答是肯定的，要真正践行起来，恐怕会遇到诸多的问题和困难。
这也许是个“娱乐为王”的时代。例如，足球明星比获得诺贝尔奖的科学家得到更大的追捧，享受更高的待遇。如果坚持要求将人工智能认定为专利制度的发明人，作为一种别出心裁的娱乐，也许是符合时代的“创新”；作为一种个人营销手段，也未尝不可。但司法机关配合跟风，并以动摇现有专利法律制度为代价，似乎并不适当。
（作者分别系律师、专利代理师，专利代理师、知识产权司法鉴定人）
责编：王硕
——法治周末