在線客服
企業(yè)微信
作者：王業(yè)亮、丁曉東（分別系中國人民大學法學院博士后，中國人民大學法學院教授、未來法治研究院副院長）
作為信息化、數(shù)字化、智能化的新型技術基座，生成式人工智能對于提升國家戰(zhàn)略地位與國際競爭力具有重要意義。近年來，美國接連出臺多項人工智能戰(zhàn)略和政策文件，以謀求維持其在該領域的領先地位。歐盟也試圖通過立法打破數(shù)據(jù)孤島、構建基于風險的分層規(guī)制體系，提升人工智能產(chǎn)業(yè)競爭力�；跀�(shù)據(jù)要素稟賦，中國在發(fā)展生成式人工智能領域具有戰(zhàn)略優(yōu)勢。2023年中央經(jīng)濟工作會議指出：“要大力推進新型工業(yè)化，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，加快推動人工智能發(fā)展。”為進一步促進生成式人工智能的快速發(fā)展，應構建生成式人工智能促進型法律制度，進一步優(yōu)化個人信息保護，協(xié)調(diào)著作權保護，推動企業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)，用制度創(chuàng)新破解數(shù)據(jù)瓶頸，為生成式人工智能發(fā)展提供法治保障，在激烈的國際競爭中搶占主動權和制高點。
完善個人信息保護，增強訓練數(shù)據(jù)供給
個人信息是生成式人工智能訓練數(shù)據(jù)的重要來源。生成式人工智能訓練數(shù)據(jù)的形成，有賴于對個人信息保護制度的正確理解與適用，涉及個人信息保護法中的告知同意制度、必要性原則以及公開性個人信息的利用等法律規(guī)范。具體而言，告知同意制度能夠給予個體一定的自我保護，防止信息處理者過度收集個人信息。但面對信息處理的復雜實踐，受認知所限，個體有可能難以真正預防風險。必要性原則強調(diào)收集個人信息的限制與處理最小化。若對必要性原則進行僵化解釋，則任何包含個人信息的數(shù)據(jù)都無法用于人工智能訓練，這反而可能導致人工智能因為缺少某些數(shù)據(jù)訓練而變得具有歧視性、不公平性。公開數(shù)據(jù)是生成式人工智能數(shù)據(jù)的主要來源，而這些數(shù)據(jù)往往缺乏交互場景和聯(lián)系方式，信息處理者難以聯(lián)系個人和獲取個人同意。
為破解生成式人工智能在個人信息數(shù)據(jù)收集與利用方面的障礙，應在保障個人信息安全的前提下，進一步完善個人信息保護制度。首先，對于已公開的個人信息，應以廣泛匯聚與融合利用為前提，于技術層面構建去標識化、差分隱私等程序性保護機制，并輔之以個人拒絕權等機制。其次，當人工智能訓練中的數(shù)據(jù)包含個人信息時，應區(qū)分改進型與侵害型的個人信息處理。如果人工智能訓練數(shù)據(jù)是為了實現(xiàn)更為公平與準確的個人信息處理，應將此類訓練視為符合個人信息處理目的，反之則應視為違反必要性原則。最后，應當優(yōu)化告知同意制度，強化隱私政策告知、加強合作治理。在個體私力救濟不足的情況下，應強化執(zhí)法者對隱私政策的執(zhí)行、市場機構對隱私政策與個人信息保護實踐的評級、信息處理者內(nèi)部的個人信息合規(guī)機制。
立法既要為訓練數(shù)據(jù)提供制度供給，也要為個人信息安全提供保障。對于人工智能企業(yè)合法獲取的包含個人信息的數(shù)據(jù)，應在數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標準、模型訓練和評估、模型部署等階段，對個人信息數(shù)據(jù)進行全生命周期的監(jiān)管，進一步強化生成式人工智能企業(yè)的處理者責任。在技術層面，應要求人工智能企業(yè)依托加密技術、隱私計算等技術化手段保護個人信息。在制度層面，應要求人工智能企業(yè)通過內(nèi)部合規(guī)、設立數(shù)據(jù)保護專員、合規(guī)審計與風險評估等機制嚴格保護個人信息。
協(xié)調(diào)著作權保護，規(guī)范內(nèi)容數(shù)據(jù)合理使用
著作權保護的門檻并不高，只要求作品具有獨創(chuàng)性并能以一定形式表現(xiàn)。因此，人工智能企業(yè)利用網(wǎng)絡上的文字、圖片、聲音等素材的內(nèi)容數(shù)據(jù)進行訓練，便有可能構成著作權侵權，面臨巨大訴訟壓力、賠償壓力以及社會聲譽壓力。由于多數(shù)內(nèi)容數(shù)據(jù)的著作權分散于各個著作權人，人工智能企業(yè)可能難以直接與他們聯(lián)系。即使聯(lián)系到這些著作權人，在要價問題上也面臨種種困難。既有的數(shù)據(jù)庫和各類著作權集體管理組織可以在一定程度上解決著作權許可問題，但對于網(wǎng)絡上的內(nèi)容數(shù)據(jù)而言，由于數(shù)據(jù)容量以及適用領域等方面的限制，其作用相對有限。
破解生成式人工智能內(nèi)容數(shù)據(jù)的著作權約束，需要構建整體性的合理使用制度。生成式人工智能與非生成式人工智能相比，對于數(shù)據(jù)的利用具有復雜性，其對著作權作品數(shù)據(jù)的利用常常既涉及事實，也涉及表達，但整體上屬于合理適用范圍。具體來說，就人格權益而言，生成式人工智能利用海量數(shù)據(jù)而非特定作品進行訓練，一般不會侵害某一特定作品中所包含的人格權益；就激勵機制而言，生成式人工智能利用海量數(shù)據(jù)進行訓練，主要是為了提高其一般性的識別與創(chuàng)作能力，而不是替代某一特定作品，作者也不會因為生成式人工智能作品的出現(xiàn)而不再進行創(chuàng)作。當然，如果生成式人工智能對于著作權數(shù)據(jù)的訓練破壞了權利人的技術措施或相關協(xié)議，或者當生成式人工智能對于著作權數(shù)據(jù)的利用是“假訓練、真剽竊”，那么此類行為就對人格權益與激勵制度產(chǎn)生負面影響，應當被排除在合理使用之外。
生成式人工智能企業(yè)在對著作權作品進行寬泛合理使用的同時，也需要承擔與此相對應的更多責任。首先，生成式人工智能企業(yè)應踐行社會主義核心價值觀，積極承擔社會責任，避免數(shù)據(jù)與算法歧視方面的風險與侵害。其次，生成式人工智能企業(yè)應對實質(zhì)性相似的生成作品承擔侵權責任，這既有利于保護作品原創(chuàng)者的合法權益，也有利于激勵企業(yè)的技術創(chuàng)新。最后，法律應審慎對各類生成類作品賦予著作權。人工智能領域的激勵機制在于鼓勵人工智能技術的發(fā)展與創(chuàng)新，而非激勵生成作品的生產(chǎn)�？梢詫⑷斯ぶ悄艿纳勺髌分糜诠差I域，允許公眾與企業(yè)對其進行一般利用。生成式人工智能企業(yè)也可以推出用戶付費版本，通過用戶協(xié)議和向用戶收取使用費用來獲得報酬，這可以為人工智能企業(yè)提供合理的商業(yè)激勵。
破除企業(yè)數(shù)據(jù)壁壘，助推數(shù)據(jù)匯聚融合
破除企業(yè)數(shù)據(jù)壁壘，需要倡導互聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通。網(wǎng)絡互聯(lián)曾經(jīng)是互聯(lián)網(wǎng)的核心精神之一，但隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和商業(yè)化，出于競爭或安全等考量，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)往往打造封閉型數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，防止其他企業(yè)特別是競爭企業(yè)獲取其數(shù)據(jù)。這導致了數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，抑制了數(shù)據(jù)共享紅利的溢出效應。對于企業(yè)而言，僅僅依靠自身掌握的商業(yè)數(shù)據(jù)進行訓練，難以觸及其他企業(yè)獨占的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，勢必會制約生成式人工智能的訓練效果。
就數(shù)據(jù)互聯(lián)而言，應避免對網(wǎng)絡公開數(shù)據(jù)進行絕對排他性確權。過去幾十年來，網(wǎng)絡公共空間的興起導致了數(shù)據(jù)的爆發(fā)性增長，為人工智能等技術的發(fā)展奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎。隨著數(shù)據(jù)價值的凸顯，數(shù)據(jù)的利益分配成為各方關注焦點，不少聲音呼吁通過對數(shù)據(jù)確權實現(xiàn)此類分配。但基于數(shù)據(jù)的公共性特征，過多的排他性權利保護可能導致社會對它們的利用不足，構成“反公地悲劇”。數(shù)據(jù)的公共性并不否認對數(shù)據(jù)權益的合理保護，數(shù)據(jù)的合理保護同樣是一種公共善品，有利于激發(fā)私主體的創(chuàng)造和個體有價值數(shù)據(jù)的公開；同樣，數(shù)據(jù)的公共性也不否認數(shù)據(jù)利用的公平性需求，而這種公平性不應依賴微型權益確權或強化企業(yè)的數(shù)據(jù)排他性確權來實現(xiàn)，而應創(chuàng)新數(shù)據(jù)利用的收益分配機制，實現(xiàn)效率與公平的協(xié)調(diào)。
破除企業(yè)數(shù)據(jù)壁壘，也可以利用各類合理的爬蟲機制打通不同企業(yè)之間的數(shù)據(jù)壁壘�；跀�(shù)據(jù)的非競爭性與爬蟲技術的中立性特征，應當認識到爬蟲等行為一般不會影響數(shù)據(jù)持有者的合法權益，如果運用得當，反而會承載促進互聯(lián)的作用。尤其在數(shù)據(jù)企業(yè)紛紛設置壁壘、互相防范的情形下，合理的數(shù)據(jù)爬蟲可以成為不同企業(yè)數(shù)據(jù)融合的橋梁。為此，對于規(guī)范性的數(shù)據(jù)爬蟲不應施加過多限制。對于造成宕機等后果的數(shù)據(jù)爬蟲，可以根據(jù)侵權責任法進行應對，謹慎適用刑事措施。此外，網(wǎng)信部門可以通過鼓勵行業(yè)自律等方式，在倡導互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合理自治的同時，助推企業(yè)之間互聯(lián)互通，營造多樣化互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。在生成式人工智能等技術日新月異的背景下，企業(yè)呈現(xiàn)出前所未有的數(shù)據(jù)融合需求，應利用法律與行業(yè)自律的方式共同推動數(shù)據(jù)互聯(lián)，為生成式人工智能企業(yè)提供充足的數(shù)據(jù)源，助力企業(yè)良性競爭、持續(xù)創(chuàng)新。
《光明日報》（2024年11月22日 11版）
