互聯網上的人工智能：數字版權保護新助力

張海寧

【摘要】網絡版權產業指數式增長成為推動版權經濟高質量發展的重要引擎，與此同時，數字作品的全球性、碎片性、社交性也帶來更加復雜的網絡盜版侵權問題。傳統的行政、司法等事后救濟手段在網絡侵權沖擊及網絡版權產業發展新形勢下變得力不從心，技術措施也因欠缺“智能”甄別合理使用用戶的能力而對版權市場個人利益與公共利益的平衡造成負面影響。法律與技術相結合的人工智能或可成為互聯網時代數字作品版權保護的新出路。

【關鍵詞】 知識產權? 數字版權? 網絡保護? 人工智能

【中圖分類號】 DF523? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標識碼】A

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

互聯網作為上世紀對人類社會影響最大的發明，使電子郵件、網絡交易、線上教育、在線政務等成為現實，也為電影、音樂、軟件以及文字作品創作等帶來福音。版權人依托數字技術以極低成本進行在線發行，開拓了更為廣闊的版權作品傳播市場，但版權侵權成本也隨之大幅下降。上世紀版權侵權者需投入不亞于版權所有人的人力、財力、物力，方可實現對盜版復制件的印刷、刻錄及發行。而在互聯網時代，網絡盜版技術使非法復制發行成本趨近為零，版權侵權主體也從專業盜版團體擴展至每一位網絡終端使用者，通過P2P數據共享網站、即時通訊軟件、電子郵箱等平臺，即可對未授權網絡版權作品進行無限次上傳、下載、復制或傳播。基于互聯網的無邊際性與高流動性，盜版網絡版權作品一經上傳即可在全球范圍內廣泛傳播，對版權人造成難以估量的巨大損失。低廉的侵權成本與巨大的利潤空間使網絡終端用戶未經授權的下載、復制、傳播等行為成為互聯網時代版權侵權的突出問題。

事后救濟路徑：互聯網上的版權執法

面對日益猖獗的數字盜版侵權，我國于2001年《著作權法》修訂時第一次將“信息網絡傳播權”正式納入，賦予版權人對其作品信息網絡傳播行為控制的專有權利;2006年國務院出臺的《信息網絡傳播權保護條例》對版權人信息網絡傳播權的內涵、保護、限制等進行系統規制，為法院審理網絡數字版權侵權行為提供了充分詳實的法律依據，標志著我國相對完善的信息網絡傳播權法律保護體系的建成。

版權人可以基于對其版權作品在網絡上的專有權利，通過對提供間接侵權服務的網絡服務提供商或直接侵害網絡版權作品的個人提起訴訟或仲裁的方式尋求救濟，但這種事后的救濟手段卻越來越難以應對日益隱蔽化、去中心化、全球化的網絡版權侵權行為。以網絡服務提供商為訴訟對象的目的是切斷其對非法版權侵權用戶的網絡服務，雖可一定程度上彌補版權所有人的損失，但卻無法從根本上規制網絡版權作品侵權行為。即使被訴網絡服務平臺切斷對侵權用戶的服務或被迫關停，侵權用戶也可隨即轉移至其他共享網站，使用暗網等無法識別與追蹤的更為復雜的技術繼續發布侵權作品。以未經授權上傳或傳播版權作品的個人作為訴訟對象，確可對網絡終端侵權用戶起到顯著的教育作用，并能從源頭切斷侵權作品供應鏈。然而，數量龐大的網絡終端侵權用戶使普通版權人難以負擔沉重的訴訟與執行成本，即使經濟實力雄厚的版權人也疲于持續應對層出不窮的網絡終端侵權用戶，且不斷發展技術支持下的個人動態ID登錄使法院識別侵權用戶成為幾乎不可能完成的任務，跨境非法復制傳播行為也為法院執行設置了重重障礙。

事先救濟路徑：數字權利管理系統與分級應對機制

認識到傳統司法救濟路徑難以有效應對大規模網絡版權作品侵權亂象，版權人轉而尋求以技術措施限制未經授權對網絡版權作品的訪問，并探索出數字權利管理系統以及分級應對機制等不同實踐模式。

數字權利管理系統（Digital Rights Management， DRM）。該系統本質上是一種以技術措施為基礎的版權保護系統，主要包含兩種功能：一是控制對數字作品未經授權訪問的“電子鎖”;二是以技術手段輔助數字作品的定價與交易。版權人基于數字權利管理系統可以有效控制對其作品的非法使用行為，在版權得到充分保護的基礎上進一步激發其創新創作熱情。利用電子平臺技術優勢，版權人還可同時在多家網絡平臺提供服務，并針對不同客戶群體就相同內容開發不同消費版本，以更高的效率及安全性獲取更多經濟收益。數字權利管理系統將對版權人合法權益的保護從以訴訟為主的事后救濟轉變為事前救濟，從源頭切斷未經許可復制、傳播、使用數字版權作品的渠道，成為網絡時代版權法事后救濟的有益補充。

但數字權利管理系統也存在許多難以忽視的問題，其技術方案只能機械式阻斷所有未經許可的訪問行為，這種“非此即彼”的僵化模式無法有效甄別其中的合理使用行為，直接推翻了立法者通過合理使用原則搭建的版權人與社會公眾之間的“利益平衡機制”。此外，數字權利管理系統還深受“互操作性問題”的困擾。數字權利管理系統的互操作性是指對網絡版權作品的授權訪問在不同DRM中的整體一致性，目的是使付費用戶在使用不同規則、技術手段、服務設備的DRM系統中皆可訪問其許可內容。但由于行業領域中相互獨立的數字權利管理系統缺乏一致的實施協議，終端用戶在付費獲取DRM某特定數字作品使用許可后卻無法在其他系統中正常訪問該內容，極大損害了用戶的消費體驗及合法利益，對版權人網絡市場開拓產生了長遠的不利影響。

分級應對執行機制（Graduated Response）。由于版權法訴訟路徑與數字權利管理系統皆無法做到對大規模網絡侵權行為持續有效的打擊，近年來各國娛樂產業又探索出一種“分級應對”的替代執行機制。涉嫌侵權用戶在收到兩次非法在線文件共享警告之后仍不改正的，網絡服務提供者即可通過限制帶寬、監控門戶網站訪問、協議控制，甚至中止中斷網絡接入等手段制裁相關侵權用戶。

它賦予網絡服務提供者根據侵權用戶侵權行為嚴重程度及發布警告的種類數量確定相應制裁措施的“裁量”空間，在對涉嫌版權侵權用戶進行充分風險提示的同時，最大程度保護版權人的合法權益，是一條維持各方利益平衡的折衷路徑。于版權人而言，切斷網絡接入的懲罰手段對在校學生等尤其珍視網絡接入許可的群體可以起到有效威懾作用，以低廉成本與簡化流程即可實現對侵權者不法行為的精準打擊。于網絡服務提供商而言，分級應對制度有助于減少因非法文件共享引發的網絡擁堵及寬帶占用，消除其作為侵權用戶“替罪羊”應對法律訴訟的后顧之憂。于侵權用戶而言，分級應對制度給予其充分矯正自身違法行為的機會，起到積極的正向引領教育功能，減少其直面法律訴訟的風險。

然而，分級應對制度如上諸多益處卻難抵隨之而來的負面影響。第一，網絡服務提供者的監管維護及數據存檔等義務將大幅提升，在承擔沉重經濟負擔的同時還將面臨失去“避風港”原則庇護的風險，對用戶信息的監控及存檔也涉嫌對個人隱私權的侵犯。第二，互聯網作為數字時代參與度最廣泛的公眾言論平臺，中斷網絡接入的制裁措施將直接剝奪公民言論自由等基本權利。第三，其所依賴第三方公司自動網絡爬蟲技術和數字指紋數據庫的侵權識別技術目前仍相當不可靠，自其應用以來即收到大量錯誤識別報告，甚至存在對無電腦設備或已死亡個人提起法律訴訟的情形。第四，網絡服務平臺在接收到第三方公司此類識別報告后即不加甄別地予以轉發，默認被通知用戶為版權侵權者，對涉嫌侵權用戶的懷疑與制裁缺乏證據基礎，同樣剝奪了用戶對侵權指控合理使用抗辯的權利。

可行之道：法律與技術相結合的人工智能執法模式

面對網絡時代數字盜版侵權的猛烈沖擊，單純以法律或技術為基礎的對應策略皆無法在平衡各方利益基礎上有效打擊網絡版權侵權問題。依托人工智能將法律與技術相結合或可成為互聯網時代數字版權保護的可行之道。

偵查網絡盜版行為。人工智能是讓計算機以更接近人類思維的模式花費更少的時間來解決更復雜的問題，是計算機學與生理學的結合。當下最先進的弱人工智能，通過數學建模神經等價物的方法模擬生物神經網絡，一定程度上已經具備一些人腦認知分析能力。依托其核心機器學習技術，經過大規模數據訓練后，可以實現法律分析、類型識別、自動回復等功能，能夠在短時間內自動化處理大量費時費力的重復性法律工作，并已廣泛應用于匯編、起草、審查、檢索、法律咨詢、交易談判、預測犯罪等法律領域。羅斯智能（Ross Intelligence）、基拉系統（Kira System）、LawGeex以及Ebrevia系統作為當今法律市場中頂級的人工智能輔助系統，憑借強大的機器學習能力在跟進法律更新、查找提取數據、合同對比分析等方面為法律領域帶來顛覆性變革。

人工智能中的神經網絡也可被設計并訓練應用于文本圖像識別任務，通過對社交媒體平臺上傳播的內容進行語義分析，將傳播內容中的視覺元素與原作品進行比對，可以實現對違法內容的智能識別，已被各大網絡社交平臺廣泛應用于標記盜播鏈接、垃圾郵件、色情制品、恐怖主義等內容，并可有效監控大規模網絡盜版侵權行為。首先通過自動檢索各社交平臺和索引網站上的轉播端口，識別嵌入其中的用于標記特定互聯網資源的統一資源標識，鑒定非法轉播鏈接;繼而，利用機器學習助力下的計算機視覺系統，監測傳播內容中的水印、電子指紋、傳播者標識等視覺內容信息，確定原始內容來源;最后，基于對所收集信息內容的分析，核實疑似侵權終端用戶的盜版侵權行為，進而通過向提供相應網絡服務的平臺自動發送報告以采取相應制裁措施。

甄別合理使用行為。除可有效過濾網絡侵權鏈接，人工智能法律推理模型還可以實現對合理使用行為的甄別。以法律規則為基礎的專家系統是法律推理模型的最早實踐。專家系統由知識庫和推理引擎組成，知識庫中存儲的信息源自該領域具體法律法規及權威法律解讀。雖然對于法律法規的概念、效力、地位等存在各種觀點的爭鳴，但將某些法律文本嵌入以規則為基礎的標準計算框架仍然存在充分的可行性。法律文本被編碼為一種簡單的、程式化的if-then格式，推理引擎使專家系統能夠從知識庫的規則中進行演繹推理，如果輸入的事實滿足所述條件，那么即可得出相應的結論或采取預定的行動。

馬薩諸塞州大學Kevin Ashley團隊又在此基礎上研發出以案例為基礎的智能推理系統——HYPO，適用于無明確法律規定或規則定義不清或不一致的情形，成為人工智能法律推理領域的又一里程碑。HYPO由案例數據庫和維度庫組成。“維度庫”是用于檢索和分析案例的案例索引，是以編碼形式呈現的各種重要的法律評價指標。一個“維度”即可使HYPO檢索出一系列支持相同論證思路的案例，并可同時對比分析該組案例與該特定維度的關聯程度。HYPO通過對比當前案件事實中的“維度”標簽與檢索到案例中“維度”標簽的重合度，將檢索案例分為“相關”、“主體相關”和“完美契合”三類。繼而通過類比、對比等手段分析支持或駁斥原被告雙方的案例，及該案例中重合維度或未重合維度的論證力度，最終得出基于案例的論證觀點。

由于實踐中，法律法規的含義和范圍并非是固定的，需要案例解釋予以輔助釋明，先例的指導意義也需要在相關法律法規的規定范圍之內展開，故而純粹以規則或以案例為基礎的法律推理模型都存在過于局限的缺陷。學者Gardner在其研究中提出了一種規則與案例推理合并運行的模型，當以規則為基礎的推理陷入僵局時則轉而使用案例推理輔助，或可利用案例推理來驗證基于規則推理得出結論的正當性。這種規則推理與案例推理合并運行的工作流程被稱為“黑板系統”，基于規則的推理過程與基于案例的推理過程擁有各自獨立的工作流程，但同時皆可訪問一塊共同的“黑板”，彼此讀取并應用各自認為有用的信息和內容。

規則與案例合并運行的人工智能法律推理模型即可有針對性地解決技術措施機械化阻斷合理使用者合法訪問的問題。在未經授權使用網絡版權作品的行為中，除需追究法律責任的侵權使用行為，還存在我國《著作權法》第二十二條保護的合理使用行為。在過濾無授權使用網絡版權作品鏈接的過程中，以編碼形式將《著作權法》規定的合理使用行為作為演繹推理大前提，使用以規則為基礎的法律推理判斷輸入的案件事實情況是否屬于法律所保護的合理使用情形。并將案例推理模型應用于驗證前述規則推理輸出的論點，或在法律推理適用陷入僵局時以案例推理模型予以輔助論證。實現在偵查未經授權訪問網絡終端用戶的同時保護合理使用者權利的目標。

綜上，人工智能版權執法模式可以有效整合傳統司法救濟與現代技術手段優勢，規則與法律相結合的法律推理模型可以有效避免技術手段非此即彼的僵化判斷，維持版權人個人私益與社會公共福利的平衡;單位時間內批量分析版權侵權數據特性又克服了訴訟程序效率低下、執行不能的弊端，是數字時代打擊網絡盜版侵權的可行之道，有益于推動整個社會的文化繁榮與發展。

參考文獻

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責 編∕郭 丹