算法自動生成內容中侵犯名譽權問題的探討

□ 周靜怡

一、困境體現：算法侵權問題提出的緣由

（一）算法自動生成技術概述

算法（Algorithm）一詞最早由波斯數學家花拉子密提出。這時的算法主要指的是數學學科內的計算方式，當計算機科學與算法結合之后誕生了算法的新意義。目前，算法自動生成技術通常指的是運用人工智能相關技術通過搜集整合指定內容資料，根據使用者的目的，自動將相關的信息內容生成一條完整的信息。這一技術在新聞媒體以及一些大型社交平臺中使用得比較普遍。例如在財經新聞、體育新聞領域，自動生成內容分發新聞已經是行業內的常規行為。

（二）名譽權的含義

名譽權是公民或法人享有的就其自身特性所表現出來的社會價值而獲得社會公正評價的權利，是人格權的一種。人的名譽是指具有人格尊嚴的名聲，是人格的重要內容，受法律保護。任何人都不得損害公民和法人的名譽。凡敗壞他人名譽，損害他人形象的行為，都是對名譽權的侵犯，行為人應負法律責任。而在算法技術侵入新聞領域、社交領域之后，公民的名譽權也可能在不知不覺中被智能技術所侵犯。

在智媒時代，隨著算法技術進入新聞生產與產出過程，算法技術涉及侵權的問題日益凸顯。近年來，被曝光的關于算法產生的倫理問題頻繁涌現。但目前國內針對算法自動生成技術侵權問題直接進行討論的研究較少。而如今算法侵權頻發，對此不應逃避，而應進行討論、研究。

二、追責困境：責任主體是誰

（一）“電子人”主體地位探討

“電子人”指向人工智能。“電子人”是擁有人類智能特征，具有自主性，以電子及電子化技術構建的機器設備或系統。關于電子人是否具有主體地位，多國出臺了相關法律法規。2016年5月31日，歐洲議會法律事務委員會發布《關于機器人民事法律規則立法建議致歐盟委員會的報告草案》；2017年1月12日，草案由該委員會表決通過成為決議；2017年2月16日，歐洲議會通過該決議。其第59段建議，當對未來法律文件的影響進行評估時，應探索、分析并考慮所有可能的法律舉措的意蘊。舉措之一就是：從長期著眼為機器人創立特定的法律地位，以至于至少明確最精密的自主機器人擁有“電子人”地位，能夠承擔彌補其引發的損害的責任，并可能把“電子人格”適用于那些機器人自主決定或其他獨立于第三方交互的案件①。

（二）算法工程師：算法歧視的制造者

關于算法侵權問題的產生，算法工程師難辭其咎。由于算法工程師是算法的設置者，也是算法價值觀的輸入者，算法所造成的一系列問題都跟算法工程師息息相關。但是，如何恒定算法工程師的過錯是目前存在的困境。算法工程師固然擁有自己的價值觀以及各種歧視偏見，但是并無能力預測算法技術最后生成內容的對錯以及犯罪與否。其中就牽扯到實際惡意原則，該原則在1964年美國最高法院審理《紐約時報》訴沙利文案時確立。美國最高法院認為，所謂的真實惡意是指，明知這個資訊是錯誤不實的（knowledge that the information was false），或完全無視它是不是錯誤的（or with reckless disregard of whether it was false or not）②。但是在實施之中衡量算法工程師是否具有實際惡意比較困難。

（三）使用平臺：把關人失位

算法自動生成技術通常依托于各大網站和APP，因此該技術的使用平臺難逃其咎。作為面向公眾的平臺必須承擔起社會責任，對算法生成內容進行篩選，必須符合情理，不能以傷害某人或某一群體的利益為代價。然而不管國內還是國外，使用平臺都未能承擔起應盡職責。例如2012年，一臺機器反復稱德國前第一夫人貝蒂娜·伍爾夫為妓女。違規系統是谷歌搜索功能中的自動完成功能。當用戶在搜索欄中輸入“bettina wulff”時，google（打算提供幫助）會根據其他用戶常用的搜索結果在框中輸入建議。在這種情況下，“貝蒂娜·伍爾夫妓女”這個詞組出現在谷歌的算法中，并以各種語言呈現給世界各地的用戶。伍爾夫起訴該公司生成內容對其形象具有負面影響，并要求在德國刪除谷歌所自動完成的相應短語。同時，德國聯邦法院要求谷歌對通過其自動完成服務侵犯德國原告的名譽和人格權承擔責任。平臺的把關人應該對算法自動生成的內容負責，而不能因為是自動生成而推卸責任。把關人的失位只會讓平臺公信力下降，在未來引起越來越多的司法糾紛。盡管此類案件中涉及的主體眾多，但平臺所應承擔的責任是毋庸置疑的。

（四）分析總結

算法技術侵權問題涉及眾多學界所關注的話題。首先，對于算法技術本身是否能夠作為一個主體，并為其所犯下的錯誤承擔責任，在學界是存在爭議的。技術是否能夠承擔責任尚無答案，但在不久的未來也許技術本身也能為其過錯接受懲罰。而算法工程師與平臺背后的負責人抑或是把關人在此類侵權事件中恐將難以獨善其身。算法自動生成內容源于算法工程師的價值觀，融入了算法工程師的看法、想法。盡管是自動生成，也是包含了算法工程師的思想在內才能形成。平臺負責人、把關人本應擔負起平臺所應承擔的全部責任。面向大眾提供的內容，公眾平臺理應使其符合社會主義核心價值觀，堅持擔負起社會責任，對不良信息、不實信息進行篩選把關，為受眾提供一個良好清潔的網絡環境。

三、解決困境：國內外算法技術管理制度的理論革新及反思

（一）國外相關法律條例

2016年，英國下議院科學和技術委員會發布《機器人與人工智能》，特別強調決策系統透明化對人工智能安全和管控的作用。世界科學知識與技術倫理委員會也發布了關于機器人倫理的初步草案報告，提出應當在機器人及機器人技術的倫理與法律監管中確立可追溯性，保證機器人的行為及決策全程處于監管之下③。

2019年4月10日，美國民主黨參議員布克（Booker）和懷登（Wyden）聯合提出了《2019算法問責制法案》（Algorithmic Accountability Act of 2019），試圖對人工智能機器學習中的偏見和個人敏感信息使用問題進行規制。法案提出，聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission）應盡快制定關于高風險自動決策系統的評估規則，科技企業必須評估算法是否存在歧視性偏見，以及它們是否對消費者構成隱私或安全風險④。

在以上兩個事例可以看出，不少國家都在對算法技術進行進一步的規制化管理，算法絕不是絕對的自由，不在法律管轄范圍之外。國外近幾年不斷推出關于人工智能、算法等技術的管理條例，不光是為了未來的技術世界更加和諧，也是對世界范圍的一種號召。技術是中立的，而技術人員不是；技術難以定罪，而相關人員可以。

（二）國內相關法律條例

依據《中華人民共和國產品法》第四十三條的規定，可以解決目前大多數因人工智能算法技術所造成的侵權案件。因產品存在缺陷造成人身、他人財產損害的，受害人可以向產品的生產者要求賠償，也可以向產品的銷售者要求賠償。屬于產品生產者責任，由產品銷售者賠償的，產品銷售者有權向產品生產者追償。屬于產品銷售者責任，由產品生產者賠償的，產品生產者有權向產品銷售者追償。算法自動生成內容由平臺運用所生產使用，而算法技術本身由算法工程師創造。算法工程師是生產者，而使用平臺的則為銷售者，都應對其產生的侵權問題承擔相應的責任。

但目前，我國關于人工智能、算法等新技術的相應管理條例比較滯后，暫無直接對應的法律條文作為最終司法判決的依據。

（三）反思現存盲區

對國內外法律法規進行對比后可以發現以下幾個問題。國外盡管對名譽權的保護力度以及重視程度非常之高，但是由于國情限制，難以使相應法律法規達到預期效果。以美國為例，與世界上大多數國家不同，美國不禁止或懲罰仇恨言論，也不強制刪除虛假信息。美國各個州可以自行設置相關法律，難以形成統一的判決標準。

在國內，首先，我國法律處于滯后階段，急需根據現存問題進行調查討論解決算法等技術可能帶來的問題，使得相關案件有法可依。其次，國人的維權意識普遍不高，使得法律形成的推動力不足。以國內公眾人物為例，大多數時候，由于維權之路比較漫長，他們選擇息事寧人，而普通受眾則更為如此。最后，國內算法技術尚不成熟。目前常見的算法侵權問題主要出現于一些社交平臺或聚合類網站；然而在未來，算法等技術日益發展，無人駕駛汽車或機器人服務員等新型技術產品將蓬勃發展。可以以英美等發達國家為參考對象，盡可能把相應治理條例實現前瞻性規劃，把算法/人工智能分成更為細致的類型，制定出更具體的法律法規，以更好地適應發展。

四、突破困境：算法侵權問題現象的解決途徑

（一）引入控制算法新技術

算法技術固然擁有一套比較復雜的生成環節，但隨著時代的不斷發展，控制算法并不是一件完全不可能的事情。從實際出發，人工控制算法并不太可能實現。由于算法技術本身比較復雜，一般的平臺把關人或媒體工作者并不能輕松地承擔此重任。而通過專業人員創造出新技術去進行合理控制，通過技術來控制技術，是目前比較好的方法。國外許多企業已經進行了一系列的嘗試，例如2019年6月，微軟公司與人工智能（簡稱AI）公平專家合作，修改并擴展了用于訓練的Face API數據集。這是一個微軟Azure API，用于檢測、識別并分析圖像中人臉的算法。通過新的膚色、性別與年齡數據，其能夠將深膚色男性與女性的識別錯誤率降低至原本的二十分之一，并將女性整體的識別錯誤率降低至原本的九分之一⑤。2019年9月，谷歌公司推出了What-If工具，這是面向其TensorFlow機器學習框架的Tensor-Board網絡儀表板中的一項偏見檢測功能⑥。國內的算法自動生成技術使用平臺可以效仿國外的一些進步性嘗試，以減少侵權事件的發生。

（二）算法設計師的新聞專業性培養

作為算法的直接創造者，算法設計師對技術的了解固然毋庸置疑。但是算法設計師作為算法生成內容的價值體現，必須要經過一定的考核。算法設計師的綜合素質、媒介素養都應該成為考核的重點內容。對算法設計師要進行一定時間的培訓，達到規定要求，通過測試才能成為合格的算法設計師。這能夠在一定程度上減少算法自動生成內容中包含歧視、誹謗的內容。同時，可以鼓勵新聞從業人員學習算法、AI技術或者引入跨專業人才，這樣能夠更好地保證算法推薦內容的質量。

五、結語

算法等人工智能技術是目前的大勢所趨，也是未來社會發展的必然趨勢。盡管此類技術存在一些潛在的問題，但不容置疑的是，算法等技術為現代人類工作帶來了許多便利。只要合理使用這些新興智能技術，從多個方面進行正確的引導，算法等新技術將利大于弊。本文簡要討論了算法技術存在的一些侵權事實，以及通過列舉國內外的相關法律條文，提出了更好使用算法技術的一些建議，旨在促進國內關于人工智能技術管理的法律法規的進一步完善。

注釋：

①十項建議解讀歐盟人工智能立法新趨勢[EB/OL].騰訊研究院,2017-02-16.https://www.tisi.org/4811.

②搜狗百科.真實惡意原則[EB/OL].https://baike.sogou.com/m/fullLemma?lid=70011042&fromTitle=%E7%9C%9F%E5%AE%9E%E6%81%B6%E6%84%8F%E5%8E%9F%E5%88%99&mcv=64&pcl=373,211&sed=0&ml=0&sct=0.

③人工智能各國戰略解讀系列之六《英國人工智能的未來監管措施與目標概述》[EB/OL].騰訊研究院,2017-04-02.https://mp.weixin.qq.com/s/C6HirVTunsp0UMg3dlLGQ.

④互聯網公司的定制推送會受限嗎？美參院就人工智能算法展開討論[EB/OL].界面新聞,2020-06-26.https://finance.sina.cn/2019 -06 -26/detail -ihytcerk9505867.d.html?from=wap.

⑤IBM停止人臉識別業務，AI在美遭遇兩重天[EB/OL].計世網,2020-06-09.http://www.ccw.com.cn/ai/2020-06-09/15228.html.

⑥谷歌高管：人臉識別技術存在巨大社會風險[EB/OL].科技行者,2018-12-19.https://mp.weixin.qq.com/s/mJdNz_xR7g_gV96gXfyf6Q.