第十届三知论坛专题一：新技术背景下知识产权保护的挑战与应对

9月26日，第十届三知论坛平行论坛一——“新技术背景下知识产权保护的挑战与应对”在嘉兴大学举行。论坛由山东省高级人民法院民三庭庭长徐兴军主持，来自学术界、司法界、实业界的嘉宾围绕人工智能等新技术带来的知识产权保护难题展开深入探讨，为行业发展建言献策。

主题发言：多维度解析新技术下知识产权保护核心议题

中国人民大学未来法治研究院执行院长、法学院教授张吉豫在三知论坛上，围绕“开源人工智能研发者的著作权侵权责任豁免与治理建议”展开论述，并从问题背景、开源模型类型、侵权责任认定及治理建议四方面展开，旨在为平衡开源AI创新与风险防控提供思路。

在问题背景层面，开源模型兼具赋能性与监管价值：其作为AI新基建可赋能社会各领域，高程度开源能提升AI透明度，助力可信环境构建。但与此同时，侵权风险与公共安全隐患可能辐射下游应用，引发“如何治理”及“法律框架下是否需界定责任”的争议。欧盟《人工智能法》对高风险模型限制责任豁免，《产品责任指令》将软件纳入产品责任但排除非商业开源软件；新加坡则提出结合主体控制力与模型类型分配责任。相较于传统开源软件，开源模型在技术成熟度、控制力维度存在显著差异，“开放－封闭”二元划分已难以满足责任界定需求。

开源模型类型呈现谱系化特征：全量开源需开放权重、训练代码、数据来源等完整要素，下游可充分研究修改；有限开源则因开放内容差异限制下游能力，当前多数知名模型未实现全量开源。许可协议方面，除沿用开源软件许可证外，出现“月活量达7亿需申请额外许可”的新形态，打破“开源即免费”的传统认知。

侵权责任认定存在产品责任与过错责任路径争议。我国学界对软件与AI模型是否适用产品责任分歧较大，欧盟则因明确商业活动外开源模型不适用产品责任，过错责任成为更务实选择。过错责任框架下，责任认定需围绕“社会福利最大化”综合三要素：模型赋能作用越强（如基础大模型），责任认定越需谨慎；研发投入成本需考量，避免抑制开源活动；基础大模型对下游风险的预见能力有限，需结合开源内容合理分配风险把控义务。治理型侵权责任可提供补充，借鉴网络平台“避风港规则”，通过“通知－删除”等机制实现法律与技术治理相结合。

最终治理核心在于平衡创新与风险：通过差异化责任界定保障基础大模型创新活力，防范小模型侵权风险，构建“可信且充满活力”的AI发展环境，推动开源生态的可持续发展。

同济大学上海国际知识产权学院教授毛昊聚焦“人工智能辅助发明的专利保护”展开汇报，核心聚焦AI创新范式变革下专利制度的适配性问题，从技术背景、中外法律实践、司法分歧及未来制度完善方向四方面展开，为AI辅助发明的专利保护提供系统性思路。

在技术背景层面，AI创新已从“人类主导”转向“机器辅助”甚至“自主生成”的新范式，AI辅助设计、代码生成等成果涌现，国际资本高度关注“AI驱动专利布局”。我国早期将AI撰写专利认定为“非正常”的实践，与美国将其列为投资热点的对比，凸显专利制度适配技术变革的迫切性。核心挑战在于：现行制度需在“保护人类创造”与“激励AI高效运用”间找到平衡，并回应“AI自主发明”带来的权属、主体资格等新问题。

我国现行法律框架围绕“主体资格、客体适格性、创造性”展开：主体资格严格限定自然人为发明人，AI系统不具备民事主体地位；客体审查采用“两步法”，先判断是否属于“智力活动规则”，再依据“技术方案三要素”评估技术特征融合度；创造性审查沿用传统“三步法”，强调“算法与技术特征组合效果”，补充“场景融合”审查指引。

国际层面呈现多元探索与司法分歧：WIPO将AI专利分为“辅助发明、半自主发明、自主发明”三类，为权属划分提供基础；美国《人工智能辅助发明身份指南》确立“最低创造性标准”，要求人类在算法输入、训练或过程介入中作出创造性贡献；司法实践中，中、美、英因“发明人须为自然人”驳回AI列名申请，而德国认可“自然人+AI工具标注”折中方案，澳大利亚一审曾认可AI创造性，二审虽推翻但体现对AI创新的开放态度。

未来制度完善需兼顾“法律稳定性”与“技术创新性”：在现行框架下明确AI辅助发明的审查标准，同时前瞻应对“自主发明”挑战，通过差异化、透明化制度设计实现有效激励。最终目标在于构建既能保障法律体系稳定，又能适应AI技术特性的专利制度，推动AI创新生态的可持续发展，为全球技术变革提供中国智慧与实践范本。

北京互联网法院综合审判一庭庭长朱阁分享“司法裁判如何回应技术变革”。她介绍了北京互联网法院“以裁判树规则，以规则促治理，以治理助发展”的裁判理念，提出利益平衡、体系考量、依法治理三大方法论。通过AI恶搞人格权案、虚拟数字人案、AI标识案等典型案例，阐述了法院在处理新类型案件时坚持依法审理与以人为本的原则，强调在技术变革中需要平衡活力与秩序、守正与创新、效率与公平。

在利益平衡维度，法院着重处理活力与秩序的关系。以AI恶搞人格权案为例，被告在微信群将原告头像通过AI软件加工为暴露女性乳房的图像并群发，同时私信发送肢体畸形的动漫图片。法院认定群发行为因相关公众可识别性显著，构成对肖像权、名誉权的侵害；私信行为虽不构成特定法定人格权侵权，但因严重扭曲导致原告屈辱感，仍以一般人格权予以保护。该案体现了在技术创新与人格权益保护间构建动态平衡的裁判智慧。

在体系考量层面，法院注重守正与创新的协调。以虚拟数字人案件为例，法院区分两种技术路径：一类基于真人数据驱动，涉及肖像、声音等人格权益；另一类通过线条、色彩构成的非真人形象，则以美术作品进行保护。在AI文生图案件中，法院强调“依法审理”与“以人为本”，认定只要人类创作满足《著作权法》门槛性要件，即可获得保护，无需纠结人机贡献度比较，体现对立法目的的坚守。

在依法治理框架下，法院着重处理效率与公平的关系，尤其在平台治理领域。AI标识案件中，平台依据用户协议要求AI生成内容须标注，但当用户否认AI生成且平台拒绝解释判断依据时，法院认定平台未尽举证义务构成违约。该案既肯定平台自治权限，又通过司法裁判引导其履行合理说明义务，实现多元共治中的责任边界厘清。

上述案例共同勾勒出北京互联网法院“以裁判树规则、以规则促治理、以治理助发展”的实践路径。通过利益平衡维护人格权益与技术创新的边界，通过体系考量协调传统法理与新兴技术的适配，通过依法治理构建平台、用户与司法协同的治理生态，最终实现司法裁判对技术变革的精准回应与制度引领。

杭州知识产权法庭法官叶胜男在围绕“浅析技术创新对版权司法审判的影响”的主题发言中，结合司法案例进行了深入剖析。她提出，技术创新与著作权保护恰似“矛”与“盾”的辩证关系——新技术作为“矛”不断冲击著作权法的边界，推动其产生、发展与演进；而著作权保护作为“盾”通过法律扩张又反向规制技术创新的路径。作为“技术之子”的版权法，要求司法在版权保护与技术革新间寻求动态平衡，既为技术提供者划定清晰的责任边界，又通过个案裁判树立规则指引。

在个案裁判的价值取向上，叶胜男强调需秉持双重导向：其一，以包容审慎态度追踪技术发展带来的行业变革与商业模式创新，基于具体行为实施场景进行侵权判定，合理关切技术发展的阶段性特征；其二，通过规则重塑实现利益平衡，在权利人、内容生成者、传播主体与公众间构建健康生态，引导技术、行业与商业模式的规范化发展。

面向数字技术迅猛发展的未来，网络著作权保护面临人工智能生成内容、算法推荐机制与海量信息过滤等新挑战。叶胜男指出，避风港制度“限制性保护+适度免责+信息获取自由”的利益平衡内核仍具基础性价值，但司法实践需在两大维度深化探索：

其一，查明技术事实层面需穿透表象捕捉本质。以网盘侵权案为例，需验证云存储服务商是否通过第三方节点实现作品数据真实传输并形成独立传播源；人工智能“大模型训练”场景中，若平台通过“推荐”等运营行为主动放大侵权模型传播，则需判断其是否从“中立技术提供者”转变为“侵权赋能者”；算法推荐类案件则需构建五层审查框架——推荐前是否进行实质人工审核、推荐中是否嵌入合规性审查模块、系统演算是否包含语义识别逻辑、推荐后是否建立用户反馈复核机制，以及侵权内容是否达到“红旗”显著性标准。

其二，厘清法律责任层面需实现从“技术中立”到“算法向善”的司法审查升级。当平台功能设计或算法机制具有诱导侵权倾向时，其注意义务需相应提升以匹配技术能力；在“算法治理”双向规制中，既需通过赋权强化平台内容治理责任，又需通过限权防止技术优势滥用，确保治理行为符合正当程序与透明度要求。

最终，司法需以全面的知识产权保护激励创新，引导科技进步向上向善，在促进文化自信与繁荣中实现科技能力与人文价值的同频共振。这种平衡艺术，正是技术时代版权司法审判的核心要义——既守护创新火种，又校准价值航向，让科技真正成为推动文化繁荣的向善力量。

数字互联公司全球副总裁兼中国区总经理吴成剑以“创新、标准化与专利许可的良性循环”为题，分享了“知识产权即业务”的商业模式。并系统阐释了数字互联公司“知识产权即业务”的商业模式，通过技术创新、标准化共享与专利许可的闭环运作，实现创新能力的持续迭代与产业生态的协同发展。

其公司核心商业模式可概括为：研发投入→技术成果标准化→产业实施→专利许可回报→再投资创新的良性循环。该模式突破传统“产品销售”的单向路径，通过知识产权运营实现价值最大化。

在技术创新维度，公司聚焦三大领域：其一，无线通信技术，从2G至6G标准研发，到WiFi技术演进，以及智能波束成形、低时延通信等基础研究；其二，视频编解码技术，涵盖H.264至H.267标准开发，HDR高动态范围成像，触觉反馈融合等前沿探索；其三，人工智能与通信融合技术，如通信感知一体化实现物理世界精准感知，智能驾驶场景下的AI赋能，以及居家养老场景的跌倒监测报警系统。

标准化实践是模式运行的关键枢纽。公司深度参与ETSI、3GPP、HFE等国际标准化组织，担任多个技术标准主席职位，推动开放标准体系建设。其专利组合规模从2017年的1.9万项增至2025年的3.6万项，日均授权6件，质量评估在5G领域位居全球首位，视频编解码领域位列第六，WiFi领域稳居第一，凸显“质量优先”的战略导向。

专利许可实践验证了模式的可行性。通过双边友好谈判，公司与苹果、三星、OPPO、VIVO等全球企业签订超40份许可协议，许可设备预估2025年达20亿台，十年累计超80亿台。该模式不仅为创新提供持续资金支持，更通过标准开放促进产业繁荣，形成“创新－标准－许可－再创新”的正向循环。

此模式的意义在于构建技术创新与产业发展的共生生态：通过知识产权运营降低创新风险，通过标准共享扩大技术应用场景，通过许可收益反哺研发创新，最终实现企业创新能力的可持续提升与产业生态的协同进化，为全球技术创新提供可复制的商业模式范本。

腾讯研究院法律研究中心主任朱开鑫探讨“生成式人工智能领域的核心版权关注”。其系统阐释了生成式人工智能对版权产业的双重影响及带来的核心版权制度关注，通过产业实践与制度分析的结合，揭示技术变革下的版权治理路径。

在产业赋能层面，生成式人工智能正加速重构数字内容创作生态。一方面，AIGC显著降低了内容领域的技能依赖和创作门槛，加速推进内容创作平权时代的来临。“智力即服务”模式下，人类首次通过云端模拟出一种智能形态，这种智能如同水、电般“打开水龙头或电闸”即可获取。另一方面，知识正在与人加速解耦，实现从“大脑构思+手工操作”向“人类构思+机器生成”转变。从“PGC”到“UGC”再到“AIGC”，行业创作模式正在加速迭变。PGC内容质量高，但生产周期长、效率低；UGC激发了内容供给，但创作水平难以保证；AIGC则克服了内容创作数量和质量上显著的不足。

AIGC对版权制度带来的挑战关注聚焦三大维度：模型训练与合理使用规则、生成内容与可版权性判定、侵权输出与平台责任界定。在模型训练层面，美国版权局2025年报告强调需个案判断转换性使用与市场影响，欧盟《通用人工智能模型准则》提出对于文本数据挖掘规则的评估适用，但欧洲议会报告则质疑该规则的可行性，充分显示国际共识尚未形成。同时，国内产业界与版权方当下仍存激烈博弈，需平衡技术创新与权利保护。

可版权性判定呈现分野：多数国家坚持“人类独创性”底线，仅英国等承认“计算机生成作品”；AI辅助创作需体现提示词设计、参数调整、多轮筛选等人类干预痕迹，如国内7起案例中4起支持可版权性，3起因创作记录缺失或提示词简单被驳回。平台责任方面，需建立输出标识、投诉机制、用户协议提示三重防护，并适配“通知－必要措施”规则与红旗标准等。

当前大模型技术已进入“检索增强”阶段，需同步关注内容收集与信息整合中的复制权侵权、技术保护措施等问题。朱主任强调，需通过持续案例沉淀与规则细化，在激励创新与保护权益间构建动态平衡，为产业健康发展提供清晰指引，最终实现技术向善与文化繁荣的双重目标。

圆桌讨论：跨界碰撞共探知识产权治理新范式

圆桌讨论由重庆理工大学学术委员会副主任、知识产权学院教授苏平主持，南京理工大学江苏国际知识产权学院院长戚湧、上海知识产权法院知产二庭庭长钱光文等七位嘉宾参与。

北京阳光知识产权调解中心副主任焦彦从法律实务角度指出，新技术带来的知识产权问题需区分法律问题与商业模式问题，在民法学体系下分析，依托司法政策调整，秉持平衡保护理念，兼顾公平竞争环境打造。

全国工商联新能源商会调解委员会委员张建纲关注AI对专利技术的冲击。他提到，AI辅助创新中技术问题与方案的边界模糊，可能产生巨量权利争议，同时参数公式专利的保护逻辑与传统发明制度存在差异，需警惕过度保护对创新的阻碍。

腾讯集团法务部专家法律顾问张钦坤聚焦文娱领域版权难题，用“25和200”“技术中立和产品定位”“黑名单与白名单”“保护费和诉讼费”四组关键词，揭示影视行业因盗版受损严重的现状，呼吁警惕技术中立成为盗版庇护伞，通过法律手段维护行业秩序。

上海技术交易所国际技术交易中心专家委员会副主任史颖分享技术资产运营实践。她表示，技术出海催生联合开发等新模式，IP运营从单一许可转向生态系统构建，但技术秘密保护仍有提升空间，需加强资产固化与取证。

中国政法大学无形资产研究中心研究员苏志甫提出，构建知识产权治理新生态需学术界、司法界、产业界形成合力，在AI带来的变化中把握制度激励创新、平衡利益的内核，通过破立结合推动制度进化，适应生产力发展需求。

上海知识产权法院知产二庭庭长钱光文从司法角度强调，面对AI对人类主体性的冲击，司法应保持开放与谦抑，不宜急于创造规则，而是尊重市场博弈形成的平衡点，从利益平衡和市场角度给出确定性裁判，通过案例积累逐步解决问题。

南京理工大学江苏国际知识产权学院院长戚湧指出，除关注“IP for AI”（知识产权促进AI发展）外，“AI for IP”（AI促进知识产权治理）同样重要，需推动AI在知识产权创造、运用、保护、管理、服务全链条的应用，助力科技创新与产业发展。

（本文仅代表作者观点，不代表知产力立场）

编辑 | 有得