人工智能对知识产权法律保护的挑战

一、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”（Machine Bias）、“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。

二、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（Robert Lighthizer），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 BMC Rescources， Inc. v. Paymentech，LP.， 498 F.3d 1373 (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Akamai Tech.， Inc. v.Limelight Networks， Inc. 以及 McKesson Tech.，Inc. v. Epic Sys. Corp. (Fed. Cir. 2012) (En Banc)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（En Banc）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。

三、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。那么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。

那么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Narrative Science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”（AI Creation），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（David Slate）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。根据自愿原则，著作权人可以对其创作的文学、艺术和自然科学、社会科学、工程技术作品进行登记。著作权登记不是权利产生之必需，而是作为证明权益存在、解决权利纠纷的证据。考虑到未来人工智能生成作品的海量存在，对该类作品应要求登记备查，以便于确权认定。著作权保护期限有两种计算方式，对于一般作品适用“死亡起算主义”；对于特殊作品，则适用“发表起算主义”。从理论上说，人工智能生成作品著作权期限，不宜采取“死亡起算主义”，即有生之年加死后若干年。这是因为，人工智能无“有生之年”限制，其“生命”周期谓之无限，采取“死亡起算主义”无疑会加大社会公众使用该类作品的成本。因此，机器人作品可以与法人作品、职务作品一样，规定著作权保护期为50年。

张晓津：如前所述，目前人工智能技术的发展尚处于弱人工智能的阶段，机器所创作出来的作品，仍然是由软件开发者开发完成的程序创作出来的，其中的自主性创作成分是不存在的，其本质仍然是对人的智能的应用。但随着机器学习能力的增强，深度学习技术的深入发展，可能会带来超出人类预设的程序，而由有自我意识的真正能思维的智能机器创作出作品的情况发生，也就是我们说的强人工智能时代的到来。在强人工智能时代，确实需要我们去思考有自我意识的智能机器创作完成的作品，或是开发出来的技术方案能否受到著作权法或是专利法的保护，以及相关知识产权的权利归属应归属机器还是人类等问题。但在当前持续时间可能相对较长的弱人工智能时代，应该还不存在上述问题的讨论。

首先，关于人工智能创作物是否应受到著作权法的保护问题。根据著作权法的相关规定，构成作品的要件包括其是否具有独创性以及是否能够以有形形式复制，其中重要的考量在于创作物本身是否系独立创作，是否具备独创性。在现行著作权法的原理和框架下，独创性的判断往往同创作者的人格属性密切相关，作品通常被理解为人类思想情感的表达。人工智能在现阶段，也就是弱人工智能时代，仍属于创作工具，其运行的过程并未脱离人类作为软件开发者预设的算法，人工智能创作物本质上仍然是人类作者思想的表达。此时，人工智能创作物如果符合“独创性”条件，仍应被认定为作品，仍应受到著作权法的保护。但人工智能如果发展到强人工智能时代，该人工智能创作物的完成已经在一定程度上摆脱了人类预设的软件算法，更多的是在人工智能自我意识、自我思维的状态下完成，在其符合独创性条件的情况下，能否将其纳入现行《著作权法》的框架，作为与创作者人格属性相关的作品得到保护就成为有待研究的问题。在此情况下，我认为即使要赋予其作品法律地位，也需要对现行法律进行一定程度的修改，将与人类人格属性密切相关的作品概念进行适度拓展，将人工智能创作物囊括进去。

其次，关于人工智能创作物的权利归属问题。如果人工智能创作物符合著作权法规定的作品构成要件，可以受到著作权法的保护，那该作品的著作权应如何确定权利归属？人工智能能否成为作品的作者？根据我国现行《著作权法》第2条和第9条的规定，我们可以看到作品的创作者仍然限于中国公民、外国人、无国籍人等人类的范围内，现行法律无法将非人类的创作者纳入作者的范畴。如在原告长沙动物园诉当代商报社、海底世界（湖南）有限公司侵犯著作权及不正当竞争纠纷案中，法院认为“海豚所作出的表演，实质上是因驯养员的训练而产生的条件反射，是驯养员训练思维的一种机械性、生理性反映工具，海豚不具有法律上的人格意义，既不是表演者，也不能构成著作权的权利主体”。 而在前面吴教授提到的美国猿猴自拍照案中，摄影师认为是其事先设置好拍摄设备后远离设备，猿猴前去自拍，才有了猿猴自拍的照片，照片版权应归属摄影师；而某动物保护组织则认为照片版权应归属猿猴。后美国版权局于2014年12月22日发布的文件中明确规定了作品的人类创作条件。

在弱人工智能时代，符合作品构成要件的人工智能创作物的著作权也应当归属于人类，这与著作权法鼓励人类创作的初衷也是一致的，至于其著作权人是归属于软件程序开发者还是使用程序完成创作物的使用者，则应根据其贡献度进行个案综合判断。在强人工智能时代，人工智能创作物由人工智能有意识的自主完成，其创作物的完成与人类无直接关系，则其著作权的归属可以考虑按照张平教授的观点，归属人工智能的实际控制者，对人工智能给予其在作品上署名的权利。

四、人工智能与垄断和不正当竞争

中法评：接下来我们讨论一下人工智能背景下的垄断问题。在人工智能领域里，好多运行都是机器自动完成，由机器协议自动抓取、自动进行创作或者是自动进行工作，比如区块链。那么，这种机器协议，这些规则或者代码，未来会不会具有垄断性？谁来控制和解释这些规则和代码？

张平：传统技术领域的垄断协议可能是由一家企业或几家企业联合形成的，这可以通过反垄断法进行规制，但是，类似于COOKIES这类爬虫协议，本身是计算机程序自动完成，得到行业共识，在没有哪一家企业对其有后续解释权的时候也无可非议，它已经成为虚拟社会的共同财富，就像早期互联网的TCP/IP协议一样，原始的技术公司放弃了知识产权。但安卓系统就不同了，它是由AOSP和GMS两部分组成，其中开源的，是AOSP这部分。但尽管是开放的、放弃专利权和著作权，但谷歌保留对其的解释权和不断升级的公共许可（GPL）政策的制定权，这种协议是有可能违反反垄断法的。另一部分GMS，即谷歌移动服务，其中包含了谷歌地图、play市场等多种谷歌服务软件。对于绝大部分厂商来说，谷歌都要求其必须内置play市场、谷歌地图等谷歌服务软件，以及对谷歌应用的开发者鼓励其接入admob SDK，这种依靠开源部分搭售软件的捆绑行为，极类似滥用市场支配地位。再如，人工智能领域里的区块链技术，它利用Harsh算法的特点致使原始数据不可篡改并抓取自动协议。区块链的一切应用，都是以协议为基础的，其不可篡改的机器自治就是通过软件的自动协议定义的，这种机器协议软件尽管是开放的，但也不是所有人都能够掌握，一旦被部分企业所控制，对未来金融领域以及一切应用区块链技术的领域来说都可能构成市场支配地位以及垄断协议问题。现在我们看到各个国家的中央银行和金融机构已经行动起来着手开始区块链的研究，2015年就有高盛、瑞银，以及国内的招商银行等金融巨头加入R3区块链联盟，后高盛、摩根斯坦利等银行又退出R3另起炉灶。可见各大金融机构对区块链的重视和掌控的决心。虽然各家争夺，但目前还没有一个很好的解决方案，这也就是为什么自2017年以来，在区块链技术上各国展开了激烈的竞争，都想做机器协议的控制者。控制了机器协议，就拥有了下一代技术上极大的话语权，这对每一个国家来说都是极为重要的。所以这些规则或代码，未来很可能会具有垄断性。那么谁来解释，还要看各家争夺的结果和市场的走向。

张晓津：人工智能的发展，无论在弱人工智能阶段还是强人工智能阶段，都涉及根据机器协议去抓取数据、分析数据、按照协议指令去开展工作等问题，确实与机器协议的使用密切相关。区块链就是典型的基于协议而形成的一种去中心化的运行模式，尤其是对于用户的数据，除加强网络安全和个人隐私数据的保护外，可以实现其他数据的全社会共享，真正实现大数据的价值。同时我们也要注意到，人工智能和机器算法在给社会公众带来良好和新鲜的生活体验，带来社会经济在全数字环境下迅速发展的福利的同时，算法编程和人工智能也可能会被不合理利用，成为操纵不合理价格、损害市场参与者利益、挑战执法机构的垄断工具。为此，人工智能领域的标准化工作也应引起高度重视，因为标准化有助于营造公平开放的人工智能产业生态。目前行业巨头大多以开源算法、平台接口绑定等方式，打造自有深度学习框架等生态体系，造成用户数据信息较难迁移。这需要统一的标准实现厂商之间的交互操作与协同工作，防止出现行业垄断和用户绑定，形成良性的产业生态。

吴汉东：人工智能的核心在于算法，基础在于数据，人工智能领域的限制竞争与垄断风险也在于此。算法的不当利用、数据的秘而不宣，都会对市场的正常竞争秩序造成影响。具体来说，有以下几个问题：

一是人工智能背景下的数据垄断。人工智能的深度学习技术需要海量数据，这些数据存在于电脑、手机、智能家电等电子用品中。在人工智能背景下，数据类似于一种工业原料，为一定的人工智能所开采收集，也可为其他人工智能进行开发利用，这就使数据具备了非凡的经济价值。顺丰、菜鸟之争拉开了数据之争的序幕，华为荣耀magic与微信的争议将数据竞争推向了侵权诉讼。人工智能的发展与普及势必导致数据纠纷的白热化，一方面是由于人工智能基于自身工作原理与数据密不可分，另一方面则是人工智能在信息收集上的高效。美国《哈佛商业评论》近期发表文章称，科技巨头正在比拼谁能收集更好、更全的用户数据进而给用户更精准地“画像”，同时阻止竞争对手获得数据。在竞争法视角下，数据的垄断，存在阻却新兴企业进入市场和固定既存市场份额的潜在风险；而在知识产权视角下，数据作为一种非物质财产，企业为其所做出的收集、整理的劳动值得法律保护。既要对数据财产给予保护，又要防止数据垄断，这是法律面临的难题。

二是人工智能使用者的媒介共谋。媒介共谋，即是指以人工智能为“信使”实施的抑制竞争的合意。换言之，人工智能可能为企业之间共谋提供隐蔽环境和高效手段，帮助合谋者达成垄断协议、实施垄断行为或监控垄断状态。在美国航空运价发布（Airline Tariff Publishing）案中，涉案航空公司通过一种票价传播服务的人工智能进行协商最终达成合意，使票价超过了竞争性水平。该人工智能的设计本来旨在沟通使用者和各航空公司，而航空公司将该系统用作信息交流平台，从而产生了反垄断法上的风险。无独有偶，Uber公司反垄断案，则是以算法实施垄断行为，其采用的自动定价算法被认为为剥削行为以及协同性涨价提供了机会。人工智能的开发者和使用者在Uber案中被认为存在纵向协议，而自动定价系统的使用则落实并监督了这种纵向协议的运行。

三是人工智能运行中的默示共谋。默示共谋，是指企业间尚未结成真正的协议关系，但当事人通过彼此相互依赖的关系和心照不宣的意思交流，实际上进行合作以避免竞争风险，达成限制竞争目的的行为。这种现象，法学家称为“有意的一致”（conscious parallelism），经济学家的术语是“寡头的相互依赖”（oligopolistic interdependence），美国学者波斯纳（Richard Allen Posner）将其叫做“默示共谋”（tacit collusion）。实施反竞争行为的假设是，在某一行业中各企业采用相同或相似的人工智能以拟定经营计划，明晰市场状况和预测市场走向；在这种情况下，人工智能可以轻易察觉对手的市场行为，预测潜在竞争者的算法及其对竞争行为的回应，然后选择一种符合企业利益的竞争策略。这使市场处于一种近乎完全透明的状态，很容易在企业之间形成一种经营默契，这种默契并非是明确的垄断协议或者垄断行为。企业间的这种默契会维持自身市场份额的稳定，甚至导致价格的提升。传统竞争法认为，证明当事人之间存在改变市场的协议十分必要，但是此类证据在这种默示共谋的条件下难以取得，经营者没有对于达成某种限制竞争的协议的合议，仅存在一定的放任态度。因而反垄断部门可能缺乏良好的规制工具。

四是人工智能学习中的算法作恶。算法作恶，是指不同企业独立开发的人工智能在经营者无意识的情况下通过深度学习达成的垄断。由于人类活动在垄断中的缺席，算法作恶也被称为自主共谋。企业独立开发、使用计算机算法，一般是服务于某种特定目的，并意图实现自身利益的最大化。通过自主学习和市场反馈，人工智能独立决定并不断调整经营手段，导致合谋并最终付诸行动，对此经营者可能毫不知情。

人工智能虽有相当智性，但缺乏心性和灵性，不足以取得独立的民事主体地位，因而也不具备可责性。而经营者缺乏限制竞争的意图，更无法准确预测人工智能限制竞争行为的发生，不宜苛责。这就导致了责任鸿沟。就法律制度建设而言，如果总是基于技术及其效应的充分显现，以此形成以技术事实为基础的社会规范，那么法律制度的滞后现象将会十分严重，最终导致技术法律对技术“匡正”的失效和无力。我们需要重构我们曾经有过的制度，或者建立新的制度。关于人工智能领域的反垄断介入方略，我拟提出如下构想：

（1）敦促数据公开。数据的垄断主要涉及以下三类：一是数据造成的进入性壁垒或扩张性壁垒；二是数据资本或数据服务的市场支配地位并滥用；三是数据寡头的垄断协议。以上三类垄断达成的前提都在于数据的秘而不宣，故而保障一定程度的公众接触的权利是十分必要的。一方面，一些数据的产生来自零散消费者个人数据的总和，这使公众有对与自身休戚相关的数据的知情权和监督权；另一方面，数据对于人工智能的深度学习联系极其密切，数据的独占也容易使数据寡头对于人工智能市场进行上游控制。值得注意的是，数据的公开并不意味着数据收集者对权利的损害。数据作为一种无形财产，对其设定类似著作权、专利权的法定许可制度是应有之义。互联网背景下数据市场日益扩张，使谈判成本将在频繁的交易中越来越高，数据的有限开放也是数据持有者和使用者所共同期望的。

（2）拟定伦理章程。反垄断法的法律滞后性，在日新月异的人工智能时代越发凸显。伦理规范可以先行和预设，对已变化或可能变化的竞争关系作出反映。机器人伦理章程的制定，可以为深度学习技术设定一定的边界，在防止机器算法作恶的同时，也可以对算法使用者产生一定的伦理约束。

（3）人类控制决策。关于人工智能决策合理性，仍在讨论之中。《人民日报》曾发文批判“算法决定内容”，称“任何时候，内容推送不能少了‘总编辑’，再好的传播渠道也要有 ‘看门人’”。事实上，这种担忧并非空穴来风。据路透社报道，2018年3月19日，全球首例自动驾驶汽车导致路人死亡事故发生，Uber公司的自动驾驶汽车撞击一位路过女性致其死亡，导致Uber被迫宣布暂停所有自动驾驶测试。除却在实际应用中存在的技术障碍，算法决策也存在关于人与机器关系的伦理沟壑。人对于机器绝对的控制力是人类社会物质文明的前提，算法作恶正在破坏这一前提。假设技术条件允许，具有法律底线和道德准则的人类做出的决策，较之于冰冷算法与机器而言无疑有着更为全面的考虑，即使决策因一些个人情感因素显得不够经济，这也是人工智能时代的核心法价值——安全的必要代价。

（4）风险技术控制。智能技术的“核爆炸”，既对社会经济带来变革性的影响，也会产生技术性风险。正如前面所言，人工智能时代的竞争风险防范和治理，可采取技术控制与法律控制的综合治理机制。技术控制是风险治理机制的重要措施。数据化的市场与竞争，便利了企业互相预测，以算法决胜，也为市场监管提供了便利手段。在数字化、智能化的市场中，技术控制能发挥重要作用，包括便利市场调研、洞察垄断状态、制止算法作恶、进行实时监督、确保有效执法等。

（5）严格责任原则。面对人工智能背景下的反竞争状况，最为简洁的解决途径是，在人工智能反垄断规制中全面普及无过错责任原则。如《日本禁止垄断法》第25条、《韩国限制垄断和公平交易法》第56条第2款，均规定了无过错责任原则。从源头上杜绝企业取巧的观念，才能敦促经营者对于人工智能进行最为有效的控制。企业作为技术的开发者、使用者，因其对人工智能经营红利的实际占有，在收益范围之内对于人工智能自主合谋造成的损害结果进行补偿，这也是符合法律逻辑的。

中法评：在人工智能领域，不正当竞争的形式随着商业模式的增加而不断出现，问题日益增多。这些新的不正当竞争形式没有在法律中列举出来，所以如何妥善规制是目前面临的一个大问题，可否用帝王条款，用原则性条款，诚实信用条款，如爬虫协议，进行规制和解释呢？专家们可否有好的建议？

张晓津：我国的《反不正当竞争法》自1993年施行以来，一直到 2017年才进行了第一次修改，今年开始施行新修改的法律，因此该法也被戏称为“生命力最强的法律”。在长期的法律适用过程中，快速发展的互联网经济给市场竞争秩序和市场发展环境带来了非常大的变化，而《反不正当竞争法》是采用列举式的立法模式，1993年法律施行之时，互联网还没有开始大规模发展，法律中也没有相关的规定。因此，在司法实践中有大量涉及互联网领域的不正当竞争的行为是通过《反不正当竞争法》第2条的原则性条款来进行调整和规制的。

新的《反不正当竞争法》将第2条第1款修改为：“经营者在生产经营活动中，应当遵循自愿、平等、公平、诚信的原则，遵守法律和商业道德。”第2款修改为：“本法所称的不正当竞争行为，是指经营者在生产经营活动中，违反本法规定，扰乱市场竞争秩序，损害其他经营者或者消费者的合法权益的行为。”从上述条文的内容看，其涵盖的范围是非常广的，但通常来说，法律规定中的原则条款往往都带有一定的宣誓性，通常不会直接予以适用。如《商标法》第7条所规定的“申请注册和使用商标，应当遵循诚实信用原则”的诚实信用条款，实践中通常也不在商标授权确权等司法和行政程序中适用，因其相关内容已经体现在法律的其他具体条文中了。

考虑到《反不正当竞争法》对不正当竞争行为进行列举式规定的立法模式，难免会出现挂一漏万的情况，因此该原则条款在某些情况下还是具有可适用的空间的。尤其是人工智能技术和产业发展迅速，立法的滞后性与技术迅猛发展的矛盾更为凸显。在行业迅速发展的萌芽期和初创期，企业运用的技术手段和推出的商业服务模式不断推陈出新以抢占市场先机，争夺用户，竞争极为激烈，但由于缺乏行业规范和行业自律，法律也缺少相关规定，故极易引发纠纷，出现利益冲突甚至不正当竞争的情形。此时，司法机关对于当事人提起诉讼的案件，又不能以缺少法律规定为由拒绝裁判，因此就只能依据法律的原则条款和立法目的等因素综合进行判定和处理。

但是对于原则条款的适用应当是极为审慎的，最高人民法院此前就在原告山东省食品进出口公司等四家公司诉被告马达庆、青岛圣克达诚贸易有限公司“海带配额”不正当竞争纠纷案中，认为在正常情况下能够合理预期获得的商业机会，可以成为法律特别是反不正当竞争法所保护的法益，但基于商业机会的开放性和不确定性，只有当竞争对手不遵循诚实信用原则和违反公认的商业道德，通过不正当手段攫取他人可以合理预期获得的商业机会时，才为反不正当竞争法所禁止。同时，该案还明确了适用《反不正当竞争法》第2条的原则规定认定构成不正当竞争的条件：一是法律对该种竞争行为未作出特别规定；二是其他经营者的合法权益确因该竞争行为而受到了实际损害；三是该种竞争行为因确属违反诚实信用原则和公认的商业道德而具有不正当性或者可责性。

对于互联网环境下的不正当竞争行为，《反不正当竞争法》修改后增加了第12条专门的互联网条款，列举了“经营者不得利用技术手段，通过影响用户选择或者其他方式，实施下列妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行”的三项具体行为，并在第4项规定了兜底条款即“其他妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为”。因此，对于人工智能领域涉及的不正当竞争问题，大多数都与互联网相关，如果能够适用互联网条款中的具体行为条款的，应优先适用；条款中没有对应的具体行为的，可适用该条款中的兜底条款；都无法适用的才去考虑第2条原则条款的适用。

张平：由于立法行为固有的滞后性，反不正当竞争法对于之后的技术发展很难有预见性，随着技术日新月异，商业模式不断增加，其规定的具体不正当竞争行为很难适用于互联网领域的不正当竞争现象。比如爬虫协议，指网站所有者利用 robots 文本文件指导他们的网站如何应对网络机器人，允许还是拒绝网络机器人抓取信息的协议。当所有人遵守这个协议时当然没有问题，但当有人违反这一协议，那么是否属于不正当竞争行为；如果属于，在没有直接明确法律规范的情况下该如何规制？这的确是个问题。

我认为，一方面，要依靠原则性条款、诚实信用条款等一般条款进行规制。在技术快速进步的时代，规制技术前沿领域是十分困难的，迅速发展的人工智能领域一夜之间就会产生出许多新的商业模式。技术的快速发展与法律的严重滞后这一矛盾尤为突出。面对这一矛盾，法律的原则性条款在解决新问题方面有着得天独厚的优势。根据新修订的《反不正当竞争法》第2条原则条款的规定，该一般条款适用的核心点为诚实信用和遵守商业道德，二者是判断竞争行为是否正当的基础。当面临某一竞争行为是否构成反不正当竞争法意义上的不正当竞争行为时，应考量其是否违背了诚实信用原则或基本的商业道德。人工智能行业中公认的商业道德更多地体现为该行业的基本行为准则，表现为从事该行业的企业所普遍接受的行为规则。但这些行为准则并非法律法规明确规定，而是在具体的商业实践过程中被企业所遵循。对于这些行为准则的违反意味着对商业道德的违反，相关行为可能构成反不正当竞争法一般条款所规定的不正当竞争行为，应受反不正当竞争法的规制。不过要注意，虽然可以适用一般条款，但应当坚持“有限的一般条款说”，即司法机关可以据此认定不正当竞争行为，但行政机关不能依据该条认定不正当竞争行为。若不坚持有限说，则一般条款过于灵活，如果不加限制地赋予执法机关根据个案随时认定不正当竞争行为的权力，会导致行政权力的滥用。

另一方面，也要靠人工智能行业自身的调节作用对不正当竞争行为进行规制，既要依靠行业技术标准发挥作用，又要依靠行业惯例、行业自律发挥作用。

五、人工智能在司法实践中的应用

中法评：人工智能技术涉及“大数据+深度学习”技术，给司法实践带来了很多挑战和机遇，司法实践需要积极回应产业发展和需求，比如语音识别技术在审判中的应用、依托大数据对类案的统一裁判等。那么请嘉宾畅想一下，在涉及知识产权的司法案件中，未来人工智能会有哪些帮助？

张晓津：司法改革和信息化建设可以说是“车之两轮，鸟之双翼”，习近平总书记在2017年对司法体制改革作出重要指示时强调，要遵循司法规律，把深化司法体制改革和现代科技应用结合起来，不断完善和发展中国特色社会主义司法制度。2017年7月召开的全国司法体制改革推进会也进一步强调，要更加积极主动拥抱大数据、人工智能时代，把理念思路提升、体制机制创新、现代科技应用和法律制度完善结合起来，强化智慧法院建设等。在司法实践中，一些地方法院在运用现代科技提高司法审判效率方面进行了许多创造性的探索，如庭审语音识别、法律文书自动生成、裁判结果智能纠错、移动终端办案，等等。

在知识产权司法审判领域，人工智能的发展对于司法改革模式下的案件裁判将会发挥非常大的作用。第一，依托大数据和人工智能，充分发挥案例指导制度统一裁判尺度的作用。司法改革所倡导的“让审理者裁判，由裁判者负责”的司法责任制，突出了法官的主体地位，彰显了司法去行政化的变革，但也使裁判标准不统一的问题浮出水面。2015年4月，最高人民法院知识产权案例指导研究（北京）基地在北京知识产权法院成立，以建设全国知识产权案例指导理论研究中心、指导案例发现识别中心、指导案例信息智能汇集中心和综合服务中心为目标，按照理论化、规范化、信息化、开放化的要求，积极探索具有中国特色的知识产权案例指导制度。而依托大数据和人工智能技术的发展，可以通过指导案例的准确识别和适用，充分发挥其统一裁判尺度的作用。

第二，依托语音识别技术优化庭审，促进电子卷宗随案生成，进一步完善裁判文书公开、审判流程信息公开、庭审公开、执行信息公开四大平台建设，拓宽司法公开的广度和深度，主动回应社会关切。例如浙江法院智能语音识别系统就已于2016年全面上线，目前庭审整体识别率可达95%以上，这一方面减轻了书记员在庭审、调解、合议等多个环节的记录负担，另一方面法官可集中精力关注庭审，庭审用时明显缩短。当然，语音识别系统在知识产权案件中基本是能够广泛适用的，但对于涉及生物医药、通信、人工智能等复杂技术领域的案件以及当事人的方言等情况，还需要加强机器的深度学习，提高识别的准确性。

第三，依托机器的深度学习技术和文书自动生成和智能校对系统，加强对已有司法裁判的研究和个案审理结果的预判，可有效辅助法官助理相关司法研究和裁判文书撰写方面的工作。此外，在有些涉及卡拉OK歌曲侵权、网络影视作品侵权、摄影作品侵权等常规的类型化案件中，还可以引导当事人自行查看预判结果，寻求通过调解方式化解纠纷、解决矛盾的可能性。

伴随着人工智能技术和产业的迅猛发展，也有人在担忧人工智能是否会导致法官或法官助理等司法辅助人员失业的问题。然而，法官作为司法裁判者，其工作在于将知识产权法律的普遍知识与个案特殊的个性化事实相结合，得出法律适用的结果。在此过程中，不是如机器人一般简单适用法律，还需要考虑到相关个案的特殊情况、国家的知识产权保护司法政策等因素。人工智能所做的司法裁判研究、裁判结果预判等工作仅仅是为法官或法官助理提供裁判参考，在一定程度上有利于促进同案同判，裁判文书自动生成和智能校对也可为法官和法官助理相对减负，但还无法从根本上替代法官或法官助理的工作，法官的存在依然是有必要和有意义的。

张平：在知识产权司法诉讼中，存在送达难、举证难、赔偿数额认定难等几个众所周知的困难。送达难，难在对被告的送达，由于知识产权的无形性，加之很多当事人在外地，送达成了一个很大的问题。举证难，难在知产诉讼专业性较强，当事人举证、质证能力较弱，实务中能提供损失证据的案件很少。赔偿数额认定难，则是因为很多时候原告没有相关的证据，被告也拒绝提供相关证据，导致法院无法确定实际损失和侵权获利。加之现在法官数量下降和知产案件数量上升形成比较大的矛盾。针对这些实际审判中存在的问题，法律人工智能应当有针对性地解决这些问题，例如，运用语音识别技术和计算机视觉技术推广智能庭审、自动生成电子卷宗等，利用大数据和计量学预测赔偿数额等；运用人工智能和大数据精准送达公告文书，免去严重影响诉讼进程、手续烦琐的公告送达；推行法律文件审阅智能化，解决取证难的问题。现在知识产权案件不仅数量越来越多，高难度案件也越来越多。很多专利案件不仅案情复杂，专业性强，而且涉及的说明书、权利要求书等动辄成百上千页，需要耗费法官大量的时间。若是能基于NLP、机器学习、预测性编程等技术，替法官进行审查、分析和研究，将大大节约人力和时间。

此外，相应的知识产权“大户”们，也应当做积极的尝试。例如，法务部门应当建立本企业所在领域的案件管理系统，包括相关起诉书、判决书、裁定书等法律文书，以及案件双方律师起诉、应诉方案等，为企业的知产布局打下坚实的基础。

坦率地讲，现在司法领域人工智能水平还比较低，还只能算“人工+智能”。目前的产品种类比较少，渗透率和覆盖率也偏低。我们的司法部门应当主动拥抱人工智能，运用较为成熟的技术，利用数字化、智能化实际解决司法中的问题。

六、人工智能将重构知识产权法律价值

中法评：面对人工智能给知识产权法律带来的一系列挑战，对于立法者而言，应该以什么样的价值认识去构建知识产权法律体系？

吴汉东：探讨人工智能对知识产权法律的挑战，或者说对未来时代知识产权进行法律再造，必须厘清立法主体的法律价值取向，即立法者应该以什么样的价值认识去构建知识产权法律的体系、结构、内容和形式，以避免落入法律活动中的机械主义、技术主义和形式主义。从价值构成来看，知识产权法律应是价值理性与工具理性相统一的产物。其中，首先，正义价值是伦理理性。知识产权法律的正义观念和体现正义的法律规范，都是以其相应的道德观念为基础的。正义作为一般法的普适价值，其蕴含的人格正义、分配正义、秩序正义构成人工智能法律保护的正当性基础。其次，效率价值是经济理性。效率是知识产权法律构建的起始动因，也是促进人工智能发展、增加社会福祉的价值目标所在，其中产权保护、利用及限制的三大制度安排，表现了对信息资源进行优化配置的法律追求。最后，创新价值是科学理性。创新是知识产权法律的价值灵魂，面向智能革命时代。知识产权法律的重要任务，即是通过产权制度创新实现以技术创新和文化创新为核心内容的知识创新。

基于人工智能对人类社会的影响，考量人类对未来时代制度的选择需要，我们有必要导入安全价值。可以说，安全价值既是一种时代理性，也是一种社会理性，它是人工智能法律的核心价值，亦可作为知识产权法律的价值构成。安全价值是对整个社会秩序稳定的维护。对此，法哲学家雷加森斯·西克斯说：“如果法律秩序不代表一种安全的秩序，那么就不是一种法律。”人工智能作为未来时代技术尚在深入发展之中，但在当下已引发人们对其安全问题的普遍担忧。人工智能超越人类智能的可能性，人工智能产生危害后果的严重性，以及人工智能技术本身内在的不确定性，这些因素足以构成法律以及其他规范防止风险的必要性。关于风险规制的安全规范，包括人工智能产品的伦理规范、人工智能技术的应用规范、人工智能安全的监测规范等，都是相关法律制度设计和安排需要考量的问题。

知识产权法律价值的实现，是法价值活动目的得以现实化的过程与结果。知识产权法律应与其他制度规范配合，以人工智能技术发展和规制为主题，形成包括法律规则、政策规定和伦理规范的社会治理体系。关于知识产权法律价值的实现途径，我认为应注意以下三个问题：

一是促进发展与风险防范的关系。人工智能已成为全球新一轮科技革命和产业复苏的着力点。人类社会正在从“互联网+”向“人工智能+”转型，旧领域生发出新的产业形态，多领域催生了新兴的细分行业，由此创造出巨大的经济财富和社会财富。可以预期，人工智能将从专业性较强的领域逐步拓展到社会生活的各个方面，人类未来会在“万物皆互联，无处不计算”的环境下精准生活。当下，国家正进行人工智能发展的战略部署和政策制定，以推进智能驾驶系统、智能机器人、精确医疗、智慧家居、语音识别、图像处理、人脑芯片等核心技术的研发和应用。在这一情势下，知识产权法应充分发挥其“创新之法”和“产业之法”的制度功能，以法律创新和法治实践创新去践行“创新发展”的法价值目标。同时也应看到，人工智能对人类社会的潜在风险。在此，应发挥法律的风险控制功能，例如，知识产权法具有激励科技创新的制度功能，其授权客体的扩充及其权益保护，即是激励人工智能发展机制的法律表现。与此同时，知识产权法也要注重权利客体的排除领域，以及禁止权利滥用，限制权利行使等制度规则的适用，限制和消解人工智能的潜在危害。

二是伦理约束与法律调整的关系。从人类文明创始到现今人工智能时代开启，在社会规范体系中，法律与道德作为两种重要的调整手段，从不同方面、以不同方式、通过不同机制对社会生活发挥不同的影响和作用。对于人工智能社会关系的调整，伦理规范具有一种先导性的作用。这是因为法律规范基于现实生活而生成，且立法过程烦琐，因而总是处于滞后境地；而伦理规范可以先行和预设，对已变化或可能变化的社会关系作出反映。在发达国家，对人工智能的伦理研究早于立法研究。近年来，欧洲机器人研究网络（EURON）发布《机器人伦理学路线图》，韩国工商能源部颁布《机器人伦理宪章》，日本组织专家团队起草《下一代机器人安全问题指引方针》，美国国家科学基金会和美国航天局设立专项基金对“机器人伦理学”进行研究。此外，一些行业组织、公司企业也在伦理规范方面强化人工智能专家的专业责任。例如日本人工智能学会内部设置了伦理委员会，谷歌设立了“人工智能研究伦理委员会”。伦理规范的调整功能非常独到且重要，例如对智能机器人预设道德准则，为人工智能产品本身进行伦理指引；规定人工智能技术研发及应用的道德标准，对科研人员进行伦理约束。上述伦理规范，为后续法治建设提供了重要法源，即在一定时候，伦理规范亦可转化为法律规范，实现道德的法律化。此外，我们应适时进行机器人专门立法，以此作为人工智能法律的基本规范。对此，欧盟的立法行动最快。据报道，欧洲议会已正式向委员会提出议案，拟制定“人类与人工智能/机器人互动的全面规则”，这或将是首个涉及机器人的立法草案。我国相关立法活动应未雨绸缪，组建专家团队对机器人专门法律开展研究，其重点包括：人工智能的法律地位、人工智能生成内容的权利归属、人工智能损害后果的责任分担、人工智能风险的法律控制等。“智能机器人法则”是关于人工智能核心技术的专门立法，包括但不限于知识产权问题，换言之，该法则将是对现行知识产权法律的重要补充，也会引起知识产权现有观念和规则的重大变革。

三是法律控制与技术规制的关系。对人工智能的技术性风险和制度化风险，可建立法律控制与技术规制的综合治理体系。知识产权立法遵循“法定主义原则”，诸如严格授权对象范围、规范权利行使内容、禁止权利滥用的制度设计，都是风险控制规范的法律体现；知识产权司法裁判和行政执法，应秉持安全价值理念，在授权认定、权益纠纷处理以及侵权制裁中，注意限制和排除人工智能的潜在危害。技术规制也是风险防范的重要举措，包括相关科技法规、公共政策规定和科技伦理规则，旨在对人工智能的研发、使用和传播建立限制机制、禁止机制以及惩戒机制。这些技术规制具有以下特点：风险规避的主要路径，是事先预防而不是事后补救，即从技术研究开始规制，以预防技术产生的负面效应或副作用；风险规避的基础范式，是从技术研发到应用过程的责任制度，包括社会道义责任、科学伦理责任和法律责任；风险规避的重要措施，是奉行技术民主原则，包括技术信息适度公开和公众参与、公众决策。