2023-12-13-中国信通院-人工智能知识产权法律问题研究报告（2023年）_30页_1mb

人工智能知识产权法律问题研究报告总结

1. 研究背景

人工智能技术快速发展，对知识产权制度带来挑战，主要集中在输入端数据训练的合理使用、输出端AI生成物的著作权归属等问题。全球各国正积极探索应对路径。

2. 核心问题

• 输入端数据训练问题：AI训练需大量数据，涉及未经许可使用他人著作权作品，引发合理使用标准争议
• 输出端创作归属争议：AI生成作品是否满足独创性要求、能否获得著作权保护、作者地位认定等

3. 各方应对路径

3.1 美国

• 政府加速法律研究，增加听证会
• 企业主动承诺承担侵权责任（如微软、谷歌）
• 制定内容认证技术指南，推动水印标记原创内容

3.2 日本

• 修订《著作权法》，明确“非欣赏性利用”豁免条款
• 政策上鼓励数据训练，但禁止以侵占表达为目的的使用
• 强调需尊重著作权人正当利益

3.3 欧盟

• 通过《单一数字市场著作权指令》建立“文本和数据挖掘”例外
• 《人工智能法案》要求记录训练数据来源，分类监管高风险模型
• 强化对数据源的合规审查

3.4 中国

• 国家网信办等七部门联合发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，要求尊重知识产权
• 司法实践确立“人类参与”原则：
  • 《菲林诉百度案》：纯AI生成内容不具独创性
  • 《腾讯诉盈讯案》：人类指导下的AI输出可获保护
  • 《AI绘画第一案》：AI生成图片满足独创性要求

4. 主要结论

（1）治理理念

应平衡著作权人、AI开发者与公共利益，坚持“鼓励技术创新”与“尊重知识产权”并重

（2）治理规则

• 明晰数据训练合理使用标准（借鉴欧盟默示许可+日本非欣赏性利用原则）
• 完善AI生成物著作权保护（建立独创性判断标准）
• 探索适应技术发展的新型知识产权规则

（3）多元共治

• 鼓励行业自律与标准制定
• 建立集体许可机制
• 推动企业承担合规责任
• 加强国际合作与对话

5. 产业建议

• 推动数据授权与补偿机制
• 加快司法判例与政策衔接
• 促进技术标准统一
• 建立透明的质量和知识产权声明机制