人工智能知识产权法律问题研究报告（2023年）-中国信通院.pdf
这份报告探讨了人工智能（AI）知识产权的法律问题，重点关注了当前AI产业发展概况、面临的知识产权挑战以及各方正在采取的治理措施，并展望了未来的治理方向。
**核心挑战：**
* **输入端数据训练：** 大模型训练需要大量数据，涉及著作权侵权风险，包括数据集的合理使用问题（如OpenAI诉讼案、Matthew Butterick诉GitHub案等）。
* **输出端内容著作权保护：** AI生成内容的著作权归属问题，涉及独创性认定、人类主体地位、著作权保护范围等。
**关键案例：**
* **Thaler案：** 法院裁定AI创作作品不能登记著作权。
* **Kashtanova案：** 美国著作权局撤回对Midjourney部分著作权保护，认为AI生成的图片不属于人类创作成果。
* **“腾讯诉上海盈讯科技案”：** 腾讯公司案例，明确了企业的参数选择和设置构成独创性参与。
* **北京互联网法院案例：** 人工智能生成图片被认定为作品，受到著作权法保护。
**各方实践：**
* **美国：** 政府加速法律研究，产业主体承担责任。通过行政令制定政策、增加听证会，同时企业承诺为商业客户承担著作权侵权责任。
* **日本：** 明晰合理使用原则，鼓励数据训练。通过著作权法修订，扩大合理使用范围。
* **欧盟：** 保护企业数据挖掘，推进治理精细水平。侧重于“文本与数据挖掘机制”合理使用。
* **中国：** 明确尊重知识产权，立法司法协同探索。网信办出台办法规范生成式人工智能服务，司法案例也在探索AI知识产权保护的边界。
**治理展望：**
* **完善治理理念：** 平衡著作权人、大模型经营者和社会公共利益，鼓励技术发展，降低经营者风险，促进社会知识普惠与文化创新。
* **健全治理规则：** 主动明晰数据训练的合理使用规则，加快人工智能生成物保护范围的法律研究。
* **统筹治理主体：** 充分发挥各方主体参与，建立综合、平衡、适应性强的人工智能知识产权治理体系。提高行业标准，鼓励企业参与著作权合规，鼓励企业参与著作权治理流程，鼓励社会公众参与，以促进文化繁荣和技术进步。
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