3月15日，由湖北省版權(quán)保護協(xié)會、武漢東湖新技術開發(fā)區(qū)人民法院、知產(chǎn)財經(jīng)聯(lián)合主辦，北京圖靈高斯科技服務有限公司、武漢華著科技有限公司支持的“人工智能時代的法律實踐與合規(guī)路徑”研討會在武漢成功召開。來自行政、司法、學術領域以及產(chǎn)業(yè)界近200位代表出席會議，共話人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題。會上，杭州市中級人民法院知識產(chǎn)權(quán)審判庭副庭長吳媛媛以“從杭州奧特曼AI案看生成式人工智能平臺的侵權(quán)責任認定”為題作主旨演講，知產(chǎn)財經(jīng)對其主講內(nèi)容進行了整理，以饗讀者。

　　整理人：葉雨 知產(chǎn)財經(jīng)

　　在人工智能迭代迅猛的當下，由算法生成所衍生出的版權(quán)歸屬、倫理邊界以及侵權(quán)責任認定等問題，已不再是理論層面的假設，而是切實擺在我們面前的現(xiàn)實難題。作為杭州“奧特曼AI案”的二審承辦人，談談該案中就如何認定生成式人工智能平臺的侵權(quán)責任，做的一些探索。

　　一、案情簡介

　　為了讓大家更清晰地理解本案的審理思路，有必要對案件情況進行簡要闡述。該案中，原告經(jīng)合法授權(quán)，獲得了奧特曼系列知識產(chǎn)權(quán)相關權(quán)利以及維權(quán)權(quán)利。被告是某AI平臺的運營者，能夠提供文生圖、圖生圖、LoRA模型訓練服務，以及基于LoRA模型訓練生成圖片。關于該平臺生成并傳播LoRA模型以及侵權(quán)圖片的具體方式如下：首先，該平臺并不支持用戶直接通過輸入提示詞的方式生成奧特曼相關的侵權(quán)圖片。當用戶輸入“奧特曼”這一關鍵詞時，生成的圖片與奧特曼并無關聯(lián)。然而，平臺允許用戶上傳奧特曼圖片，利用平臺所提供的基礎模型，通過調(diào)整參數(shù)進行LoRA模型訓練。經(jīng)訓練得到的LoRA模型，是以與奧特曼構(gòu)成實質(zhì)性近似的圖片作為封面圖，用戶可以將其分享并發(fā)布至平臺上，供其他用戶反復使用。此時，當用戶輸入相同的關鍵詞，并疊加運用剛才提及的LoRA模型，就能夠生成與奧特曼形象構(gòu)成實質(zhì)性近似的圖片，并且生成的圖片還可發(fā)布至該平臺上。

　　在該平臺中，當用戶搜索“奧特曼”關鍵詞時，能夠在平臺的首頁推薦欄以及IP作品欄下方，通過瀏覽和下載的方式，獲取到被訴侵權(quán)的LoRA模型以及奧特曼相關圖片。值得注意的是，這些LoRA模型的封面依舊是以與奧特曼構(gòu)成近似的圖片來呈現(xiàn)的。

　　在這起案件中，原告提出了多方面的主張。?原告認為，被告作為生成式人工智能服務提供者，可以通過輸入圖片等數(shù)據(jù)進行訓練，后將生成的被訴侵權(quán)圖片和侵權(quán)模型置于信息網(wǎng)絡中，直接侵犯了原告享有的信息網(wǎng)絡傳播權(quán)。即便無法認定平臺構(gòu)成直接侵權(quán)，平臺主觀明知或應知存在侵權(quán)，但放任侵權(quán)，未盡到管理者責任和注意義務，應認定被告構(gòu)成間接侵權(quán)。同時被告平臺提供了可針對奧特曼的定向訓練的生成及發(fā)布活動，導致疊加奧特曼LoRA模型可以生成大量似是而非的類奧特曼的內(nèi)容，構(gòu)成不正當競爭?；谝陨侠碛?，原告向法院提出訴請，要求被告立即停止侵權(quán)行為，并對原告所遭受的損失賠償經(jīng)濟損失30萬元。

　　而被告認為，訓練素材的上傳，奧特曼LoRA模型的訓練、發(fā)布以及利用LoRA模型生成圖片的發(fā)布和分享均由用戶完成。其中LoRA模型封面圖以及生成圖片的發(fā)布分享均由用戶完成，被告AI平臺僅提供信息存儲空間服務，應適用避風港規(guī)則；而用戶的AI訓練和AI生圖行為，被告僅提供AI運算和AI生成的網(wǎng)絡技術服務，不符合信網(wǎng)權(quán)中關于提供作品和使公眾獲得作品的構(gòu)成要件。

　　二、審理思路

　　接下來為大家介紹一下本案的審理思路。對于此類涉及生成式人工智能的案件，該案秉持的總體理念：要堅持發(fā)展和安全并重，促進創(chuàng)新和依法治理，既不能阻止生成式人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，又要充分兼顧著作權(quán)人的合法權(quán)益。該案主要從四個方面展開了探索。

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　　在侵權(quán)責任認定過程中，首要面臨的問題是生成式人工智能服務提供者的性質(zhì)界定問題。當平臺直接提供內(nèi)容服務時，需考量其是否構(gòu)成直接侵權(quán)；若主要提供技術服務，則可能涉及間接侵權(quán)。在該案中，對于平臺構(gòu)成直接侵權(quán)抑或間接侵權(quán)的判定，提出了不能簡單一刀切，而應結(jié)合具體應用場景及被訴行為進行分類分層鑒定。這是因為原告指控的侵權(quán)行為可能涵蓋平臺的內(nèi)容生成行為、內(nèi)容生成后的傳播行為以及前期的數(shù)據(jù)訓練行為等不同階段，不同階段行為對應的平臺侵權(quán)性質(zhì)存在差異。即便針對內(nèi)容生成行為，不同AI平臺提供的服務類型亦不盡相同。部分情形下，用戶僅輸入提示詞，平臺即可直接生成相關內(nèi)容，內(nèi)容細節(jié)由平臺構(gòu)思與落實；還有一些平臺則通過API調(diào)用模型，允許用戶自主調(diào)整參數(shù)或訓練?；诖?，該案提出生成式人工智能服務有別于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡內(nèi)容提供行為、網(wǎng)絡存儲空間服務、搜索鏈接服務，兼具內(nèi)容供給與技術服務雙重屬性，屬于一種新型網(wǎng)絡服務。?

　　在該案中，原告所指控的是生成內(nèi)容后的信息網(wǎng)絡傳播權(quán)侵權(quán)行為。因奧特曼LoRA模型的訓練語料由用戶上傳，LoRA模型以及生成圖片也均由用戶發(fā)布和分享，因此該案認定平臺主要提供的是技術服務，未直接實施侵害信息網(wǎng)絡傳播權(quán)的侵權(quán)行為，故而不構(gòu)成直接侵權(quán)。而關于平臺是否構(gòu)成間接侵權(quán)，這便引出了該案所進行的第二項探索，即針對生成式人工智能平臺合理注意義務的探究。

　?。ǘ┨剿魃墒饺斯ぶ悄芷脚_的合理注意義務邊界

　　該案對于主要提供技術服務的人工智能平臺的合理注意義務邊界，提出了“同質(zhì)行業(yè)理性人”標準，該標準是以同行業(yè)一般服務提供者所應具備的注意力能否發(fā)現(xiàn)侵權(quán)行為，以及平臺是否采取了與損害發(fā)生時的技術水平相契合的必要措施來預防侵權(quán)行為。在具體個案中，對于平臺是否已盡到合理注意義務的判斷，需綜合考量多種因素對過錯認定標準進行動態(tài)調(diào)整。

　　所考量的因素主要包括：其一，生成式人工智能服務平臺所提供服務的性質(zhì)，即判斷平臺提供的是內(nèi)容服務還是技術服務，是直接生成相關內(nèi)容，還是提供相關的模型訓練等。平臺所提供服務的性質(zhì)不同，其相應的注意義務也會存在差異；其二，平臺的盈利模式，若平臺從AI創(chuàng)作中直接獲利，比如該案中，LoRA模型訓練過程中設有會員快速通道，被告通過用戶充值會員以及積分獲取收益，且設置了獎勵措施以鼓勵用戶發(fā)布已訓練好的LoRA模型，在這種情形下，可認定該平臺的注意義務更高。其三，是權(quán)利作品的知名度與影響力。此點較易理解，通常對于知名度高、影響力大的作品，法律給予的保護力度相對更高。其四，侵權(quán)事實的可感知度。需考察平臺對生成的侵權(quán)圖片及模型是否進行了相應推薦或分類，用戶輸入指令中是否明顯包含敏感詞匯或存在明顯侵權(quán)內(nèi)容。以該案為例，被告平臺在首頁推薦欄、IP分類欄中均存在侵權(quán)圖片，且LoRA模型以奧特曼侵權(quán)圖片作為封面圖，侵權(quán)內(nèi)容比較明顯。對于此類侵權(quán)事實感知程度高的情況，平臺的注意義務也相應提高。其五，可以采取的預防侵權(quán)的必要措施。要結(jié)合當下人工智能發(fā)展水平，以及避免損害的替代設計的可行性與成本，以此判斷平臺是否采取了預防侵權(quán)的必要措施。在此列舉部分措施，比如有無對訓練語料進行過濾，有無潛在風險提示、有無設置投訴反饋機制、有無采取屏蔽刪除措施等。在該案審理過程中，被告采取了一些舉措，例如將用戶上傳的圖片、提示詞等內(nèi)容納入平臺動態(tài)審核范圍，當用戶在提示詞中輸入“奧特曼”等詞匯時，平臺會提示存在非法詞匯。同時平臺還設置了侵權(quán)反饋措施，對反饋內(nèi)容進行人工處理并審核下架。從被告在審理期間的一系列舉措來看，其原本能夠通過不會顯著增加過重成本負擔的措施過濾侵權(quán)信息，卻消極怠于實施，故而在主觀上未盡到合理注意義務。其六，侵權(quán)責任的承擔對行業(yè)的影響，即有無明顯阻礙人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。綜合考量上述及其他諸多因素（詳情可查看判決書內(nèi)容），在該案中認定被告未履行合理注意義務，構(gòu)成幫助侵權(quán)。

　　（三）探索將生成式人工智能服務區(qū)分四個不同階段，采用“分類施策，寬進嚴出”的認定標準

　　該案做的第三項探索，是把生成式人工智能服務分為四個階段。包括前期輸入端的數(shù)據(jù)輸入和數(shù)據(jù)訓練階段，以及輸出端的內(nèi)容輸出和內(nèi)容使用四個階段，并且針對不同階段的侵權(quán)認定，探索采用“分類施策，寬進嚴出”的認定標準。原告在本案中訴請要求概括刪除與奧特曼相關的全部物料及相關數(shù)據(jù)，對于這一訴請能否獲得支持的問題，該案提出了在數(shù)據(jù)輸入和數(shù)據(jù)訓練階段，應采用相對寬松包容的認定標準，而對于內(nèi)容輸出以及生成內(nèi)容使用行為，則應當采用相對從嚴的認定標準。在輸入端采用相對寬松包容認定標準的原因在于，著作權(quán)法與專利法、商標法存在差異，其具有一定的社會公共屬性，在賦予著作權(quán)人有限專有權(quán)的同時，還需滿足社會對知識和信息的需求。此前有嘉賓提到，人工智能發(fā)展穩(wěn)定的三駕馬車為數(shù)據(jù)、算法和算力。若要求對每一份輸入的數(shù)據(jù)都事先獲取授權(quán)，那么可能會致使平臺缺乏足夠優(yōu)質(zhì)的訓練內(nèi)容，進而阻礙人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

　　如何解決數(shù)據(jù)輸入和數(shù)據(jù)訓練階段的侵權(quán)問題，目前主要存在“合理使用說”和“法定許可說”兩種觀點。鑒于法定許可在很大程度上取決于平臺信息披露、許可費率標準確定以及集體管理制度的完善。在現(xiàn)有法律框架下，因《著作權(quán)法》第24條第1款第13項規(guī)定了兜底情形，最高院2011年發(fā)布的《關于充分發(fā)揮知識產(chǎn)權(quán)審判職能作用推動社會主義文化大發(fā)展大繁榮和促進經(jīng)濟自主協(xié)調(diào)發(fā)展若干問題的意見》中第8條也規(guī)定，“妥當運用著作權(quán)的限制和例外規(guī)定，正確判定被訴侵權(quán)行為的合法性，促進商業(yè)和技術創(chuàng)新，充分保障人民基本文化權(quán)益。正確認定合理使用和法定許可行為，依法保護作品的正當利用和傳播。在促進技術創(chuàng)新和商業(yè)發(fā)展確有必要的特殊情形下，考慮作品使用行為的性質(zhì)和目的、被使用作品的性質(zhì)、被使用部分的數(shù)量和質(zhì)量、使用對作品潛在市場或價值的影響等因素，如果該使用行為既不與作品的正常使用相沖突，也不至于不合理地損害作者的正當利益，可以認定為合理使用?！鄙鲜鲆?guī)定為合理使用的探索留有一定空間?；诖?，該案中一審法院提出若生成式人工智能平臺不以在線作品獨創(chuàng)性表達為目的，在數(shù)據(jù)訓練和生成過程中，未將在線作品展示給公眾，且未影響作品正常使用或不合理損害著作權(quán)人合法權(quán)益，則可構(gòu)成合理使用。在輸出端采用從嚴標準，旨在倒逼生成式人工智能平臺采取必要措施，防范生成內(nèi)容侵犯著作權(quán)人利益。

　?。ㄋ模┨剿魃嫔墒饺斯ぶ悄芷脚_侵權(quán)責任認定中，著作權(quán)法和反不正當競爭法的適用

　　該案進行的第四項探索，是關于在涉及生成式人工智能平臺侵權(quán)責任認定時，著作權(quán)法和反不正當競爭法的適用問題。該案中，主張反不正當競爭法進行靈活的補充性保護，專門法已作窮盡規(guī)定的，反法原則上不再提供附加保護。該案中，對于原告主張的因為疊加奧特曼LoRA模型，導致生成似是而非的奧特曼圖片，其依據(jù)的權(quán)利基礎仍然是原告對奧特曼作品享有的著作權(quán)，仍應以著作權(quán)法進行規(guī)則，而不宜以反法進行重復評價。被告雖提供了LoRA模型訓練，但該模型訓練受用戶上傳語料和參數(shù)配置的影響，其提供模型訓練的行為，主觀上未違反誠實信用原則和商業(yè)道德，客觀上也未實施為獲取競爭優(yōu)勢而擾亂市場競爭秩序的行為，故最終駁回了原告關于不正當競爭的訴請。

　　以上是我對杭州“奧特曼AI案”的解讀。在此特別聲明，這僅代表我個人作為二審承辦人，同時涵蓋一審承辦人對此案的觀點。再次誠摯感謝各位聆聽。若解讀存在不當之處，懇請各位批評指正，謝謝。

（本文僅代表作者觀點，不代表知產(chǎn)財經(jīng)立場，平臺并不承諾對內(nèi)容負責，如有相關疑問，請聯(lián)系文章作者。）