百宸研究 | 生成式人工智能的知识产权规制和挑战69
发表时间:2023-11-15 16:20 导语 《生成式人工智能服务管理暂行办法》以发展和安全并重、促进创新和依法治理结合的原则,实行包容审慎和分类分级监管。这契合了人工智能的技术特点,统筹和平衡了规范治理与创新发展。尤为值得关注的是,《生成式人工智能服务管理暂行办法》对生成式人工智能提出了知识产权方面的规制和要求。 以ChatGPT为代表的生成式人工智能应用的出现,一方面提升了人类生产生活效率并为智能化社会带来更大的想象空间,另一方面因其在安全、伦理、传播虚假信息等方面的风险引起了广泛的担忧。在此背景下,国家网信办等七部门出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》(以下简称《办法》),为我国生成式人工智能的健康发展和治理提供了法规依据。 总体来说,《办法》以发展和安全并重、促进创新和依法治理结合的原则,实行包容审慎和分类分级监管。这契合了人工智能的技术特点,统筹和平衡了规范治理与创新发展。尤为值得关注的是,《办法》对生成式人工智能提出了知识产权方面的规制和要求。 一、尊重知识产权是基本要求 《办法》在第四条第三款中指出,提供和使用生成式人工智能服务,应当“尊重知识产权、商业道德,保守商业秘密,不得利用算法、数据、平台等优势,实施垄断和不正当竞争行为”。这为生成式人工智能服务划定了知识产权规制的底线,尊重知识产权是提供和使用生成式人工智能服务的基本要求。 《中华人民共和国科学技术进步法》第十三条规定“国家制定和实施知识产权战略,建立和完善知识产权制度,营造尊重知识产权的社会环境,保护知识产权,激励自主创新。”因此,该法作为《办法》的上位法依据,蕴含了推动生成式人工智能服务科技创新、尊重知识产权的导向。 需要指出的是,尊重知识产权,避免侵害他人知识产权,应当是生成式人工智能服务从“输入”到“输出"全过程都应当遵守的要求。 二、聚焦关键环节明确知识产权义务 《办法》聚焦生成式人工智能的建模与优化环节,在第七条指出应当使用具有合法来源的数据和基础模型;涉及知识产权的,不得侵害他人依法享有的知识产权。 生成式人工智能作为一种基于数据的机器学习,本质上是根据对样本数据的学习,通过分析数据的依赖 关系输出结果,此过程通常包括数据采集、数据预处理、训练建模、模型优化等步骤。《办法》强调了数据和基础模型的合法来源要求以及不得侵害知识产权的义务,这涵盖了应当使用来源合法的数据和基础模型,不得使用非法爬取的数据、未经授权的基础模型等。例如在Getty Images诉Stability AI一案中,原告认为被告未经授权爬取大量图像用于Stable Diffusion的训练数据,侵犯了其对这些图像所享有的版权。 三、平衡信息披露义务与知识产权保护 《办法》在第十九条第一款规定了生成式人工智能服务提供者在受到依法监督检查时应当按要求披露和说明训练数据来源、规模、类型、标注规则、算法机制机理等。这对于监管部门合法履行监管职责是必要的,也避免了将企业的基础算法、源代码等涉及核心竞争力的知识产权/商业秘密纳入信息披露范围。 同时,《办法》在第十九条第二款规定了参与生成式人工智能服务安全评估和监督检查的相关机构和人员在履职行为中的保密义务,这表明《办法》不仅聚焦监管和治理,更重视信息披露义务与知识产权保护之间的平衡。 四、知识产权保护面临诸多挑战 值得注意的是,随着生成式人工智能技术的进一步发展,生成式人工智能也对当前的著作权、专利权等知识产权规则提出了更多挑战。 生成式人工智能生成物能否得 到著作权保护受到热议。根据我国《著作权法实施条例》规定,著作权法所称作品,是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种有形形式复制的智力成果。这意味着生成式人工智能生成物因不符合著作权法意义上的作品(智力成果指由自然人创作形成的人类智力成果) 而难以得到著作权保护。 在专利权问题上,根据我国专利法规规定,发明人或者设计人,是指对发明创造的实质性特点作出 创造性贡献的人。换句话说,机器不能作为发明人。如果一项发明创造是由生成式人工智能做出,而自然人没有在其中做出创造性贡献,那么该自然人将不是适格的发明人或设计人,从而该发明创造将难以获得专利权保护。 此外,如果就生成式人工智能生成物进行版权登记或专利申请时,隐藏人工智能的贡献而谎称是自然人的创作物,那么生成式人工智能生成物的识别将成为一大难题。因为如果不能识别,则将可能会因满足著作权法的规定或者专利法的规定而获得相应权利。 |