□ 徐小奔

我国人工智能产业正处于全球第一梯队，其快速发展离不开知识产权制度在技术创新、产业发展、市场规范等方面的支撑作用。促进技术的进步与应用一直是知识产权制度的重要立法目的。从法律依据上看，专利法将“促进科学技术进步和经济社会发展”作为立法目标，著作权法也将“促进社会主义文化和科学事业的发展与繁荣”作为规范目的。从制度理念上看，技术中立思想是知识产权制度调整因新技术应用带来既有利益格局变化时的指导原则。技术中立一般是指技术在发挥功能和作用时遵循自身的原理和机理，并未预设或内置任何价值判断。在知识产权语境下，技术中立表现为当新技术出现时，不能预先将该技术假想为一种侵权工具或非法手段，也就是说在先权利人不能理所当然地将自己的权益延伸至新技术之上，而应当全盘考量新技术与在先权益的关系，以符合知识产权制度目的的方式重塑市场秩序以达至新的利益平衡状态，共同实现社会创新增长。

知识产权制度在促进人工智能健康发展方面，主要从以下三方面持续发力：

第一，知识产权制度保障人工智能关键要素。算力、算法与数据是人工智能技术进步的关键要素。在算力与算法层面，我国通过修订《专利审查指南》，解决了涉及算法、大数据等发明专利申请的审查标准问题，强调算法与计算机系统内部结构存在特定技术关联，并明确了提升硬件运算效率或执行效果的技术方案属于专利法所述的技术方案，基本扫清了人工智能关键技术的可专利性障碍，使人工智能技术专利呈现出井喷式增长。截至2023年底，我国人工智能发明专利有效量达到37.8万件，同比增速超过40%，是全球平均增速的1.4倍，显示出我国在人工智能领域的强劲创新活力。未来，可以进一步在规范算法发明专利申请规范、缩短人工智能专利审查时限等方面发力。在数据要素层面，则应加快推进国家层面数据知识产权保护规则的构建，持续优化数据知识产权登记对象、登记程序、登记效率方面的规范，在充分保障数据的知识产权权益的前提下建立数据共享机制。

第二，知识产权制度支撑人工智能核心环节。研发与应用是人工智能产业发展的两大核心环节。在研发环节，模型训练的数据来源合法性问题，以及在应用环节的人工智能服务提供者法律责任问题，始终是阻碍人工智能产业做大做强的法律障碍。在研发环节，使用他人版权作品进行训练时，如果一概要求必须获得实现授权，则海量数据训练的授权成本将成为企业难以承受之重。事实上，数据训练行为本身并不会对版权作品的正常使用产生实质上的影响，因而德国、日本都在其版权法中设置了“文本与数据挖掘的版权例外”规则，为模型训练自由获取版权作品提供了法律保障，美国版权法中也有类似转换性使用的规则为模型训练提供侵权抗辩。我国未来也应考虑通过立法设置人工智能模型训练的例外规则，为人工智能技术进步提供法律依据。在部署应用阶段，人工智能服务提供者应当承担怎样的侵权注意义务是理论与实务的难题。2023年7月，国家互联网信息办公室等7部门联合发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，这是一部具有法律效力的部门规章，具有里程碑意义，为明确我国人工智能服务提供者法律责任提供了框架性的方案。但是，该办法是否能够直接适用于诸如版权侵权等私权纠纷，仍存在法律障碍。此外，互联网发展初期，“避风港规则”为促进产业发展发挥了重要作用。人工智能服务是否也应该适用“避风港规则”，以及民法典中基于网络服务提供者（ISP）与网络内容提供者（ICP）二元划分的注意义务体系在多大程度上可以延伸至人工智能产业，这些问题都需要通过制度创新予以妥适回应。

第三，知识产权制度规范人工智能重要场景。近年来，人工智能治理逐步倾向于场景化治理的务实做法，具体问题具体分析。在人工智能的诸多场景中，与知识产权息息相关的是人工智能生成内容的知识产权客体定性困境。无论是智能创作文艺作品，还是智能创造技术方案，都涉及可版权性与可专利性的法律争议。事实上，人类利用技术工具创新生产方式，不断拓宽创作与创造的概念边界是历史经验的总结。以人工智能生成内容的可版权性为例，无论人工智能的自主表达能力有多强，最终决策权仍然掌握在人类手中。如果说独创性要求体现创作者的个性，而相同提示词又可能生成不同表达的图片，那么被用户“选定”的那幅图片（表达）恰恰体现了用户的个性化审美。正是在这个意义上，“提示词+选择权”才实现了人机互动过程中人类对人工智能的主导权，也才突出了人类的主体地位。也就是说，赋予人工智能生成内容可版权性与可专利性不会从根本上颠覆以人类为中心的知识产权制度，反而是人类拓展知识生成方式的一种历史必然。

人工智能时代，知识产权制度应当不局限于问题式的、碎片式的解决人工智能发展中的知识产权问题，而应当从技术中立的整体性角度，着眼于人工智能的要素支持、环节保障、场景规范等多层次、全方位为人工智能产业提供系统性的制度供给，促成我国人工智能高质量健康发展。

（作者系中南财经政法大学知识产权学院副教授）