互联网上的人工智能：数字版权保护新助力

张海宁

【摘要】网络版权产业指数式增长成为推动版权经济高质量发展的重要引擎，与此同时，数字作品的全球性、碎片性、社交性也带来更加复杂的网络盗版侵权问题。传统的行政、司法等事后救济手段在网络侵权冲击及网络版权产业发展新形势下变得力不从心，技术措施也因欠缺“智能”甄别合理使用用户的能力而对版权市场个人利益与公共利益的平衡造成负面影响。法律与技术相结合的人工智能或可成为互联网时代数字作品版权保护的新出路。

【关键词】 知识产权  数字版权  网络保护  人工智能

【中图分类号】 DF523                             【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2020.14.013

互联网作为上世纪对人类社会影响最大的发明，使电子邮件、网络交易、线上教育、在线政务等成为现实，也为电影、音乐、软件以及文字作品创作等带来福音。版权人依托数字技术以极低成本进行在线发行，开拓了更为广阔的版权作品传播市场，但版权侵权成本也随之大幅下降。上世纪版权侵权者需投入不亚于版权所有人的人力、财力、物力，方可实现对盗版复制件的印刷、刻录及发行。而在互联网时代，网络盗版技术使非法复制发行成本趋近为零，版权侵权主体也从专业盗版团体扩展至每一位网络终端使用者，通过P2P数据共享网站、即时通讯软件、电子邮箱等平台，即可对未授权网络版权作品进行无限次上传、下载、复制或传播。基于互联网的无边际性与高流动性，盗版网络版权作品一经上传即可在全球范围内广泛传播，对版权人造成难以估量的巨大损失。低廉的侵权成本与巨大的利润空间使网络终端用户未经授权的下载、复制、传播等行为成为互联网时代版权侵权的突出问题。

事后救济路径：互联网上的版权执法

面对日益猖獗的数字盗版侵权，我国于2001年《著作权法》修订时第一次将“信息网络传播权”正式纳入，赋予版权人对其作品信息网络传播行为控制的专有权利;2006年国务院出台的《信息网络传播权保护条例》对版权人信息网络传播权的内涵、保护、限制等进行系统规制，为法院审理网络数字版权侵权行为提供了充分详实的法律依据，标志着我国相对完善的信息网络传播权法律保护体系的建成。

版权人可以基于对其版权作品在网络上的专有权利，通过对提供间接侵权服务的网络服务提供商或直接侵害网络版权作品的个人提起诉讼或仲裁的方式寻求救济，但这种事后的救济手段却越来越难以应对日益隐蔽化、去中心化、全球化的网络版权侵权行为。以网络服务提供商为诉讼对象的目的是切断其对非法版权侵权用户的网络服务，虽可一定程度上弥补版权所有人的损失，但却无法从根本上规制网络版权作品侵权行为。即使被诉网络服务平台切断对侵权用户的服务或被迫关停，侵权用户也可随即转移至其他共享网站，使用暗网等无法识别与追踪的更为复杂的技术继续发布侵权作品。以未经授权上传或传播版权作品的个人作为诉讼对象，确可对网络终端侵权用户起到显著的教育作用，并能从源头切断侵权作品供应链。然而，数量庞大的网络终端侵权用户使普通版权人难以负担沉重的诉讼与执行成本，即使经济实力雄厚的版权人也疲于持续应对层出不穷的网络终端侵权用户，且不断发展技术支持下的个人动态ID登录使法院识别侵权用户成为几乎不可能完成的任务，跨境非法复制传播行为也为法院执行设置了重重障碍。

事先救济路径：数字权利管理系统与分级应对机制

认识到传统司法救济路径难以有效应对大规模网络版权作品侵权乱象，版权人转而寻求以技术措施限制未经授权对网络版权作品的访问，并探索出数字权利管理系统以及分级应对机制等不同实践模式。

数字权利管理系统（Digital Rights Management， DRM）。该系统本质上是一种以技术措施为基础的版权保护系统，主要包含两种功能：一是控制对数字作品未经授权访问的“电子锁”;二是以技术手段辅助数字作品的定价与交易。版权人基于数字权利管理系统可以有效控制对其作品的非法使用行为，在版权得到充分保护的基础上进一步激发其创新创作热情。利用电子平台技术优势，版权人还可同时在多家网络平台提供服务，并针对不同客户群体就相同内容开发不同消费版本，以更高的效率及安全性获取更多经济收益。数字权利管理系统将对版权人合法权益的保护从以诉讼为主的事后救济转变为事前救济，从源头切断未经许可复制、传播、使用数字版权作品的渠道，成为网络时代版权法事后救济的有益补充。

但数字权利管理系统也存在许多难以忽视的问题，其技术方案只能机械式阻断所有未经许可的访问行为，这种“非此即彼”的僵化模式无法有效甄别其中的合理使用行为，直接推翻了立法者通过合理使用原则搭建的版权人与社会公众之间的“利益平衡机制”。此外，数字权利管理系统还深受“互操作性问题”的困扰。数字权利管理系统的互操作性是指对网络版权作品的授权访问在不同DRM中的整体一致性，目的是使付费用户在使用不同规则、技术手段、服务设备的DRM系统中皆可访问其许可内容。但由于行业领域中相互独立的数字权利管理系统缺乏一致的实施协议，终端用户在付费获取DRM某特定数字作品使用许可后却无法在其他系统中正常访问该内容，极大损害了用户的消费体验及合法利益，对版权人网络市场开拓产生了长远的不利影响。

分级应对执行机制（Graduated Response）。由于版权法诉讼路径与数字权利管理系统皆无法做到对大規模网络侵权行为持续有效的打击，近年来各国娱乐产业又探索出一种“分级应对”的替代执行机制。涉嫌侵权用户在收到两次非法在线文件共享警告之后仍不改正的，网络服务提供者即可通过限制带宽、监控门户网站访问、协议控制，甚至中止中断网络接入等手段制裁相关侵权用户。

它赋予网络服务提供者根据侵权用户侵权行为严重程度及发布警告的种类数量确定相应制裁措施的“裁量”空间，在对涉嫌版权侵权用户进行充分风险提示的同时，最大程度保护版权人的合法权益，是一条维持各方利益平衡的折衷路径。于版权人而言，切断网络接入的惩罚手段对在校学生等尤其珍视网络接入许可的群体可以起到有效威慑作用，以低廉成本与简化流程即可实现对侵权者不法行为的精准打击。于网络服务提供商而言，分级应对制度有助于减少因非法文件共享引发的网络拥堵及宽带占用，消除其作为侵权用户“替罪羊”应对法律诉讼的后顾之忧。于侵权用户而言，分级应对制度给予其充分矫正自身违法行为的机会，起到积极的正向引领教育功能，减少其直面法律诉讼的风险。

然而，分级应对制度如上诸多益处却难抵随之而来的负面影响。第一，网络服务提供者的监管维护及数据存档等义务将大幅提升，在承担沉重经济负担的同时还将面临失去“避风港”原则庇护的风险，对用户信息的监控及存档也涉嫌对个人隐私权的侵犯。第二，互联网作为数字时代参与度最广泛的公众言论平台，中断网络接入的制裁措施将直接剥夺公民言论自由等基本权利。第三，其所依赖第三方公司自动网络爬虫技术和数字指纹数据库的侵权识别技术目前仍相当不可靠，自其应用以来即收到大量错误识别报告，甚至存在对无电脑设备或已死亡个人提起法律诉讼的情形。第四，网络服务平台在接收到第三方公司此类识别报告后即不加甄别地予以转发，默认被通知用户为版权侵权者，对涉嫌侵权用户的怀疑与制裁缺乏证据基础，同样剥夺了用户对侵权指控合理使用抗辩的权利。

可行之道：法律与技术相结合的人工智能执法模式

面对网络时代数字盗版侵权的猛烈冲击，单纯以法律或技术为基础的对应策略皆无法在平衡各方利益基础上有效打击网络版权侵权问题。依托人工智能将法律与技术相结合或可成为互联网时代数字版权保护的可行之道。

侦查网络盗版行为。人工智能是让计算机以更接近人类思维的模式花费更少的时间来解决更复杂的问题，是计算机学与生理学的结合。当下最先进的弱人工智能，通过数学建模神经等价物的方法模拟生物神经网络，一定程度上已经具备一些人脑认知分析能力。依托其核心机器学习技术，经过大规模数据训练后，可以实现法律分析、类型识别、自动回复等功能，能够在短时间内自动化处理大量费时费力的重复性法律工作，并已广泛应用于汇编、起草、审查、检索、法律咨询、交易谈判、预测犯罪等法律领域。罗斯智能（Ross Intelligence）、基拉系统（Kira System）、LawGeex以及Ebrevia系统作为当今法律市场中顶级的人工智能辅助系统，凭借强大的机器学习能力在跟进法律更新、查找提取数据、合同对比分析等方面为法律领域带来颠覆性变革。

人工智能中的神经网络也可被设计并训练应用于文本图像识别任务，通过对社交媒体平台上传播的内容进行语义分析，将传播内容中的视觉元素与原作品进行比对，可以实现对违法内容的智能识别，已被各大网络社交平台广泛应用于标记盗播链接、垃圾邮件、色情制品、恐怖主义等内容，并可有效监控大规模网络盗版侵权行为。首先通过自动检索各社交平台和索引网站上的转播端口，识别嵌入其中的用于标记特定互联网资源的统一资源标识，鉴定非法转播链接;继而，利用机器学习助力下的计算机视觉系统，监测传播内容中的水印、电子指纹、传播者标识等视觉内容信息，确定原始内容来源;最后，基于对所收集信息内容的分析，核实疑似侵权终端用户的盗版侵权行为，进而通过向提供相应网络服务的平台自动发送报告以采取相应制裁措施。

甄别合理使用行为。除可有效过滤网络侵权链接，人工智能法律推理模型还可以实现对合理使用行为的甄别。以法律规则为基础的专家系统是法律推理模型的最早实践。专家系统由知识库和推理引擎组成，知识库中存储的信息源自该领域具体法律法规及权威法律解读。虽然对于法律法规的概念、效力、地位等存在各种观点的争鸣，但将某些法律文本嵌入以规则为基础的标准计算框架仍然存在充分的可行性。法律文本被编码为一种简单的、程式化的if-then格式，推理引擎使专家系统能够从知识库的规则中进行演绎推理，如果输入的事实满足所述条件，那么即可得出相应的结论或采取预定的行动。

马萨诸塞州大学Kevin Ashley团队又在此基础上研发出以案例为基础的智能推理系统——HYPO，适用于无明确法律规定或规则定义不清或不一致的情形，成为人工智能法律推理领域的又一里程碑。HYPO由案例数据库和维度库组成。“维度库”是用于检索和分析案例的案例索引，是以编码形式呈现的各种重要的法律评价指标。一个“维度”即可使HYPO检索出一系列支持相同论证思路的案例，并可同时对比分析该组案例与该特定维度的关联程度。HYPO通过对比当前案件事实中的“维度”标签与检索到案例中“维度”标签的重合度，将检索案例分为“相关”、“主体相关”和“完美契合”三类。继而通过类比、对比等手段分析支持或驳斥原被告双方的案例，及该案例中重合维度或未重合维度的论证力度，最终得出基于案例的论证观点。

由于实践中，法律法规的含义和范围并非是固定的，需要案例解释予以辅助释明，先例的指导意义也需要在相关法律法规的规定范围之内展开，故而纯粹以规则或以案例为基础的法律推理模型都存在过于局限的缺陷。学者Gardner在其研究中提出了一种规则与案例推理合并运行的模型，当以规则为基础的推理陷入僵局时则转而使用案例推理辅助，或可利用案例推理来验证基于规则推理得出结论的正当性。这种规则推理与案例推理合并运行的工作流程被称为“黑板系统”，基于规则的推理过程与基于案例的推理过程拥有各自独立的工作流程，但同时皆可访问一块共同的“黑板”，彼此读取并应用各自认为有用的信息和内容。

规则与案例合并运行的人工智能法律推理模型即可有针对性地解决技术措施机械化阻断合理使用者合法访问的问题。在未经授权使用网络版权作品的行为中，除需追究法律责任的侵权使用行为，还存在我国《著作权法》第二十二条保护的合理使用行为。在过滤无授权使用网络版权作品链接的过程中，以编码形式将《著作权法》规定的合理使用行为作为演绎推理大前提，使用以规则为基础的法律推理判断输入的案件事实情况是否属于法律所保护的合理使用情形。并将案例推理模型应用于验证前述规则推理输出的论点，或在法律推理适用陷入僵局时以案例推理模型予以辅助论证。实现在侦查未经授權访问网络终端用户的同时保护合理使用者权利的目标。

综上，人工智能版权执法模式可以有效整合传统司法救济与现代技术手段优势，规则与法律相结合的法律推理模型可以有效避免技术手段非此即彼的僵化判断，维持版权人个人私益与社会公共福利的平衡;单位时间内批量分析版权侵权数据特性又克服了诉讼程序效率低下、执行不能的弊端，是数字时代打击网络盗版侵权的可行之道，有益于推动整个社会的文化繁荣与发展。

参考文献

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张建华主编，2006，《信息网络传播权保护条例释义》，北京：中国法制出版社。

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责 编∕郭 丹