第十屆三知論壇實錄專題一：新技術背景下知識產權保護的挑戰與應對

9月26日，第十屆三知論壇平行論壇一——“新技術背景下知識產權保護的挑戰與應對”在嘉興大學舉行。論壇由山東省高級人民法院民三庭庭長徐興軍主持，來自學術界、司法界、實業界的嘉賓圍繞人工智能等新技術帶來的知識產權保護難題展開深入探討，為行業發展建言獻策。

主題發言：多維度解析新技術下知識產權保護核心議題

中國人民大學未來法治研究院執行院長、法學院教授張吉豫在三知論壇上，圍繞“開源人工智能研發者的著作權侵權責任豁免與治理建議”展開論述，并從問題背景、開源模型類型、侵權責任認定及治理建議四方面展開，旨在為平衡開源AI創新與風險防控提供思路。

在問題背景層面，開源模型兼具賦能性與監管價值：其作為AI新基建可賦能社會各領域，高程度開源能提升AI透明度，助力可信環境構建。但與此同時，侵權風險與公共安全隱患可能輻射下游應用，引發“如何治理”及“法律框架下是否需界定責任”的爭議。歐盟《人工智能法》對高風險模型限制責任豁免，《產品責任指令》將軟件納入產品責任但排除非商業開源軟件；新加坡則提出結合主體控制力與模型類型分配責任。相較于傳統開源軟件，開源模型在技術成熟度、控制力維度存在顯著差異，“開放－封閉”二元劃分已難以滿足責任界定需求。

開源模型類型呈現譜系化特征：全量開源需開放權重、訓練代碼、數據來源等完整要素，下游可充分研究修改；有限開源則因開放內容差異限制下游能力，當前多數知名模型未實現全量開源。許可協議方面，除沿用開源軟件許可證外，出現“月活量達7億需申請額外許可”的新形態，打破“開源即免費”的傳統認知。

侵權責任認定存在產品責任與過錯責任路徑爭議。我國學界對軟件與AI模型是否適用產品責任分歧較大，歐盟則因明確商業活動外開源模型不適用產品責任，過錯責任成為更務實選擇。過錯責任框架下，責任認定需圍繞“社會福利最大化”綜合三要素：模型賦能作用越強（如基礎大模型），責任認定越需謹慎；研發投入成本需考量，避免抑制開源活動；基礎大模型對下游風險的預見能力有限，需結合開源內容合理分配風險把控義務。治理型侵權責任可提供補充，借鑒網絡平臺“避風港規則”，通過“通知－刪除”等機制實現法律與技術治理相結合。

最終治理核心在于平衡創新與風險：通過差異化責任界定保障基礎大模型創新活力，防范小模型侵權風險，構建“可信且充滿活力”的AI發展環境，推動開源生態的可持續發展。

同濟大學上海國際知識產權學院教授毛昊聚焦“人工智能輔助發明的專利保護”展開匯報，核心聚焦AI創新范式變革下專利制度的適配性問題，從技術背景、中外法律實踐、司法分歧及未來制度完善方向四方面展開，為AI輔助發明的專利保護提供系統性思路。

在技術背景層面，AI創新已從“人類主導”轉向“機器輔助”甚至“自主生成”的新范式，AI輔助設計、代碼生成等成果涌現，國際資本高度關注“AI驅動專利布局”。我國早期將AI撰寫專利認定為“非正?！钡膶嵺`，與美國將其列為投資熱點的對比，凸顯專利制度適配技術變革的迫切性。核心挑戰在于：現行制度需在“保護人類創造”與“激勵AI高效運用”間找到平衡，并回應“AI自主發明”帶來的權屬、主體資格等新問題。

我國現行法律框架圍繞“主體資格、客體適格性、創造性”展開：主體資格嚴格限定自然人為發明人，AI系統不具備民事主體地位；客體審查采用“兩步法”，先判斷是否屬于“智力活動規則”，再依據“技術方案三要素”評估技術特征融合度；創造性審查沿用傳統“三步法”，強調“算法與技術特征組合效果”，補充“場景融合”審查指引。

國際層面呈現多元探索與司法分歧：WIPO將AI專利分為“輔助發明、半自主發明、自主發明”三類，為權屬劃分提供基礎；美國《人工智能輔助發明身份指南》確立“最低創造性標準”，要求人類在算法輸入、訓練或過程介入中作出創造性貢獻；司法實踐中，中、美、英因“發明人須為自然人”駁回AI列名申請，而德國認可“自然人+AI工具標注”折中方案，澳大利亞一審曾認可AI創造性，二審雖推翻但體現對AI創新的開放態度。

未來制度完善需兼顧“法律穩定性”與“技術創新性”：在現行框架下明確AI輔助發明的審查標準，同時前瞻應對“自主發明”挑戰，通過差異化、透明化制度設計實現有效激勵。最終目標在于構建既能保障法律體系穩定，又能適應AI技術特性的專利制度，推動AI創新生態的可持續發展，為全球技術變革提供中國智慧與實踐范本。

北京互聯網法院綜合審判一庭庭長朱閣分享“司法裁判如何回應技術變革”。她介紹了北京互聯網法院“以裁判樹規則，以規則促治理，以治理助發展”的裁判理念，提出利益平衡、體系考量、依法治理三大方法論。通過AI惡搞人格權案、虛擬數字人案、AI標識案等典型案例，闡述了法院在處理新類型案件時堅持依法審理與以人為本的原則，強調在技術變革中需要平衡活力與秩序、守正與創新、效率與公平。

在利益平衡維度，法院著重處理活力與秩序的關系。以AI惡搞人格權案為例，被告在微信群將原告頭像通過AI軟件加工為暴露女性乳房的圖像并群發，同時私信發送肢體畸形的動漫圖片。法院認定群發行為因相關公眾可識別性顯著，構成對肖像權、名譽權的侵害；私信行為雖不構成特定法定人格權侵權，但因嚴重扭曲導致原告屈辱感，仍以一般人格權予以保護。該案體現了在技術創新與人格權益保護間構建動態平衡的裁判智慧。

在體系考量層面，法院注重守正與創新的協調。以虛擬數字人案件為例，法院區分兩種技術路徑：一類基于真人數據驅動，涉及肖像、聲音等人格權益；另一類通過線條、色彩構成的非真人形象，則以美術作品進行保護。在AI文生圖案件中，法院強調“依法審理”與“以人為本”，認定只要人類創作滿足《著作權法》門檻性要件，即可獲得保護，無需糾結人機貢獻度比較，體現對立法目的的堅守。

在依法治理框架下，法院著重處理效率與公平的關系，尤其在平臺治理領域。AI標識案件中，平臺依據用戶協議要求AI生成內容須標注，但當用戶否認AI生成且平臺拒絕解釋判斷依據時，法院認定平臺未盡舉證義務構成違約。該案既肯定平臺自治權限，又通過司法裁判引導其履行合理說明義務，實現多元共治中的責任邊界厘清。

上述案例共同勾勒出北京互聯網法院“以裁判樹規則、以規則促治理、以治理助發展”的實踐路徑。通過利益平衡維護人格權益與技術創新的邊界，通過體系考量協調傳統法理與新興技術的適配，通過依法治理構建平臺、用戶與司法協同的治理生態，最終實現司法裁判對技術變革的精準回應與制度引領。

杭州知識產權法庭法官葉勝男在圍繞“淺析技術創新對版權司法審判的影響”的主題發言中，結合司法案例進行了深入剖析。她提出，技術創新與著作權保護恰似“矛”與“盾”的辯證關系——新技術作為“矛”不斷沖擊著作權法的邊界，推動其產生、發展與演進；而著作權保護作為“盾”通過法律擴張又反向規制技術創新的路徑。作為“技術之子”的版權法，要求司法在版權保護與技術革新間尋求動態平衡，既為技術提供者劃定清晰的責任邊界，又通過個案裁判樹立規則指引。

在個案裁判的價值取向上，葉勝男強調需秉持雙重導向：其一，以包容審慎態度追蹤技術發展帶來的行業變革與商業模式創新，基于具體行為實施場景進行侵權判定，合理關切技術發展的階段性特征；其二，通過規則重塑實現利益平衡，在權利人、內容生成者、傳播主體與公眾間構建健康生態，引導技術、行業與商業模式的規范化發展。

面向數字技術迅猛發展的未來，網絡著作權保護面臨人工智能生成內容、算法推薦機制與海量信息過濾等新挑戰。葉勝男指出，避風港制度“限制性保護+適度免責+信息獲取自由”的利益平衡內核仍具基礎性價值，但司法實踐需在兩大維度深化探索：

其一，查明技術事實層面需穿透表象捕捉本質。以網盤侵權案為例，需驗證云存儲服務商是否通過第三方節點實現作品數據真實傳輸并形成獨立傳播源；人工智能“大模型訓練”場景中，若平臺通過“推薦”等運營行為主動放大侵權模型傳播，則需判斷其是否從“中立技術提供者”轉變為“侵權賦能者”；算法推薦類案件則需構建五層審查框架——推薦前是否進行實質人工審核、推薦中是否嵌入合規性審查模塊、系統演算是否包含語義識別邏輯、推薦后是否建立用戶反饋復核機制，以及侵權內容是否達到“紅旗”顯著性標準。

其二，厘清法律責任層面需實現從“技術中立”到“算法向善”的司法審查升級。當平臺功能設計或算法機制具有誘導侵權傾向時，其注意義務需相應提升以匹配技術能力；在“算法治理”雙向規制中，既需通過賦權強化平臺內容治理責任，又需通過限權防止技術優勢濫用，確保治理行為符合正當程序與透明度要求。

最終，司法需以全面的知識產權保護激勵創新，引導科技進步向上向善，在促進文化自信與繁榮中實現科技能力與人文價值的同頻共振。這種平衡藝術，正是技術時代版權司法審判的核心要義——既守護創新火種，又校準價值航向，讓科技真正成為推動文化繁榮的向善力量。

數字互聯公司全球副總裁兼中國區總經理吳成劍以“創新、標準化與專利許可的良性循環”為題，分享了“知識產權即業務”的商業模式。并系統闡釋了數字互聯公司“知識產權即業務”的商業模式，通過技術創新、標準化共享與專利許可的閉環運作，實現創新能力的持續迭代與產業生態的協同發展。

其公司核心商業模式可概括為：研發投入→技術成果標準化→產業實施→專利許可回報→再投資創新的良性循環。該模式突破傳統“產品銷售”的單向路徑，通過知識產權運營實現價值最大化。

在技術創新維度，公司聚焦三大領域：其一，無線通信技術，從2G至6G標準研發，到WiFi技術演進，以及智能波束成形、低時延通信等基礎研究；其二，視頻編解碼技術，涵蓋H.264至H.267標準開發，HDR高動態范圍成像，觸覺反饋融合等前沿探索；其三，人工智能與通信融合技術，如通信感知一體化實現物理世界精準感知，智能駕駛場景下的AI賦能，以及居家養老場景的跌倒監測報警系統。

標準化實踐是模式運行的關鍵樞紐。公司深度參與ETSI、3GPP、HFE等國際標準化組織，擔任多個技術標準主席職位，推動開放標準體系建設。其專利組合規模從2017年的1.9萬項增至2025年的3.6萬項，日均授權6件，質量評估在5G領域位居全球首位，視頻編解碼領域位列第六，WiFi領域穩居第一，凸顯“質量優先”的戰略導向。

專利許可實踐驗證了模式的可行性。通過雙邊友好談判，公司與蘋果、三星、OPPO、VIVO等全球企業簽訂超40份許可協議，許可設備預估2025年達20億臺，十年累計超80億臺。該模式不僅為創新提供持續資金支持，更通過標準開放促進產業繁榮，形成“創新－標準－許可－再創新”的正向循環。

此模式的意義在于構建技術創新與產業發展的共生生態：通過知識產權運營降低創新風險，通過標準共享擴大技術應用場景，通過許可收益反哺研發創新，最終實現企業創新能力的可持續提升與產業生態的協同進化，為全球技術創新提供可復制的商業模式范本。

騰訊研究院法律研究中心主任朱開鑫探討“生成式人工智能領域的核心版權關注”。其系統闡釋了生成式人工智能對版權產業的雙重影響及帶來的核心版權制度關注，通過產業實踐與制度分析的結合，揭示技術變革下的版權治理路徑。

在產業賦能層面，生成式人工智能正加速重構數字內容創作生態。一方面，AIGC顯著降低了內容領域的技能依賴和創作門檻，加速推進內容創作平權時代的來臨?！爸橇捶铡?/strong>模式下，人類首次通過云端模擬出一種智能形態，這種智能如同水、電般“打開水龍頭或電閘”即可獲取。另一方面，知識正在與人加速解耦，實現從“大腦構思+手工操作”向“人類構思+機器生成”轉變。從“PGC”到“UGC”再到“AIGC”，行業創作模式正在加速迭變。PGC內容質量高，但生產周期長、效率低；UGC激發了內容供給，但創作水平難以保證；AIGC則克服了內容創作數量和質量上顯著的不足。

AIGC對版權制度帶來的挑戰關注聚焦三大維度：模型訓練與合理使用規則、生成內容與可版權性判定、侵權輸出與平臺責任界定。在模型訓練層面，美國版權局2025年報告強調需個案判斷轉換性使用與市場影響，歐盟《通用人工智能模型準則》提出對于文本數據挖掘規則的評估適用，但歐洲議會報告則質疑該規則的可行性，充分顯示國際共識尚未形成。同時，國內產業界與版權方當下仍存激烈博弈，需平衡技術創新與權利保護。

可版權性判定呈現分野：多數國家堅持“人類獨創性”底線，僅英國等承認“計算機生成作品”；AI輔助創作需體現提示詞設計、參數調整、多輪篩選等人類干預痕跡，如國內7起案例中4起支持可版權性，3起因創作記錄缺失或提示詞簡單被駁回。平臺責任方面，需建立輸出標識、投訴機制、用戶協議提示三重防護，并適配“通知－必要措施”規則與紅旗標準等。

當前大模型技術已進入“檢索增強”階段，需同步關注內容收集與信息整合中的復制權侵權、技術保護措施等問題。朱主任強調，需通過持續案例沉淀與規則細化，在激勵創新與保護權益間構建動態平衡，為產業健康發展提供清晰指引，最終實現技術向善與文化繁榮的雙重目標。

圓桌討論：跨界碰撞共探知識產權治理新范式

圓桌討論由重慶理工大學學術委員會副主任、知識產權學院教授蘇平主持，南京理工大學江蘇國際知識產權學院院長戚湧、上海知識產權法院知產二庭庭長錢光文等七位嘉賓參與。

北京陽光知識產權調解中心副主任焦彥從法律實務角度指出，新技術帶來的知識產權問題需區分法律問題與商業模式問題，在民法學體系下分析，依托司法政策調整，秉持平衡保護理念，兼顧公平競爭環境打造。

全國工商聯新能源商會調解委員會委員張建綱關注AI對專利技術的沖擊。他提到，AI輔助創新中技術問題與方案的邊界模糊，可能產生巨量權利爭議，同時參數公式專利的保護邏輯與傳統發明制度存在差異，需警惕過度保護對創新的阻礙。

騰訊集團法務部專家法律顧問張欽坤聚焦文娛領域版權難題，用“25和200”“技術中立和產品定位”“黑名單與白名單”“保護費和訴訟費”四組關鍵詞，揭示影視行業因盜版受損嚴重的現狀，呼吁警惕技術中立成為盜版庇護傘，通過法律手段維護行業秩序。

上海技術交易所國際技術交易中心專家委員會副主任史穎分享技術資產運營實踐。她表示，技術出海催生聯合開發等新模式，IP運營從單一許可轉向生態系統構建，但技術秘密保護仍有提升空間，需加強資產固化與取證。

中國政法大學無形資產研究中心研究員蘇志甫提出，構建知識產權治理新生態需學術界、司法界、產業界形成合力，在AI帶來的變化中把握制度激勵創新、平衡利益的內核，通過破立結合推動制度進化，適應生產力發展需求。

上海知識產權法院知產二庭庭長錢光文從司法角度強調，面對AI對人類主體性的沖擊，司法應保持開放與謙抑，不宜急于創造規則，而是尊重市場博弈形成的平衡點，從利益平衡和市場角度給出確定性裁判，通過案例積累逐步解決問題。

南京理工大學江蘇國際知識產權學院院長戚湧指出，除關注“IP for AI”（知識產權促進AI發展）外，“AI for IP”（AI促進知識產權治理）同樣重要，需推動AI在知識產權創造、運用、保護、管理、服務全鏈條的應用，助力科技創新與產業發展。

（本文僅代表作者觀點，不代表知產力立場）

編輯 | 有得