袁振宗 王太平：人工智能时代商标法中的消费者之挑战与重塑

人工智能技术在商品消费领域的运用不仅丰富了购物信息，也催生了商品推荐、视觉搜索、语音购物以及预期购物等新型消费模式。在智能购物环境下，消费者参与购物的方式有所转变，对人工智能的路径依赖不断强化，商标不再是消费者选择商品的唯一依据。这极大地冲击了以“有限的认知能力”“充分的购买参与”“完整的购买决策权”为核心所构建的商标法中的消费者形象。人工智能在丰富购物信息的同时，也降低了混淆可能性，原有的消费者标准有所不适应。消费者决策权比重下降导致传统消费者标准失灵，甚至完全失效。为了适应人工智能时代的消费模式，必须提高商标法中的消费者标准，类型化分析人工智能对消费者的辅助作用，明确在人工智能替代场景下消费者的地位和认知方式。

人工智能 消费模式 消费者决策 消费者构建 消费者标准

引 言

人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。从模型的维度，人工智能可分为决策式人工智能和生成式人工智能。决策式人工智能学习数据中的条件概率分布，即一个样本归属于特定类别的概率，再对新的场景进行判断、分析和预测。生成式人工智能学习数据中的联合概率分布，即数据中多个变量组成的向量的概率分布，归纳总结已有的数据，在此基础上使用深度学习技术等，生成模仿式、缝合式的内容。从宏观角度，决策式人工智能是一种用于决策的技术，它利用机器学习、深度学习和计算机视觉等技术来处理专业领域的问题，帮助使用者优化决策。生成式人工智能是一种用于自动生成新内容的技术，它可以使用语言模型、图像模型和深度学习等技术，自动生成新的文本、图片、音频和视频内容。可见，决策式人工智能重在模仿人类的决策过程，生成式人工智能聚焦创作新内容。

商标法调整商业市场，重点关注可能实质性影响消费者购买决策的行为和现象，而任何不影响消费者决策的商标符号使用行为都应被视为与商标法无关。简言之，商标法以消费者决策为核心。消费者行为学研究表明，消费者作出购买决策通常包括问题识别、信息搜索、备选方案评估、产品选择以及决策成果等步骤。商标是商品或服务信息的“快速指示器”，是商品或服务价值的重要衡量标准，消费者作出购买决策的步骤均与商标有关：问题识别是消费者的现实状态与期望状况之间的差异达到或超过一定的程度或阈限，消费者的期望状态可能包含对某种商标商品的期望，消费者需要借助商标获得商品信息、评估备选方案、选择产品以及评估决策成果。概括起来，信息搜寻和评估备选方案是消费者决策过程的基本阶段。

在传统购物环境中，消费者购买决策的信息是有限的，消费者具有完全的决策权；而决策式人工智能提供了更多更准确的商品或服务信息，可辅助甚至逐渐替代消费者作出购买决策。因此，在人工智能时代，购物环境和消费模式的巨大变化将全面影响商标法，重塑消费者标准将成为商标法问题的解锁之钥。

一、 人工智能时代购物环境和消费模式变革及其对商标法中的消费者之挑战

人工智能极大地改变了购物环境和消费者决策过程。一方面，人工智能以海量数据为基础，塑造了一个具备庞大信息量的购物环境。另一方面，随着人工智能运用的深入，商品销售的智能化程度不断提升，消费者选购商品的方式逐步更新。这些变革对现行商标法中的消费者标准带来多重挑战。

1. 消费者购物信息的变化

在人工智能时代，以商标为主导的传统购物环境逐渐转变为以数据为核心的智能购物环境。后者的主要特征在于购物信息总量增加且准确性提升、信息载体不断丰富。

首先，购物信息总量不断丰富。在传统购物环境下，商标是消费者获取商品信息的主要途径，商标蕴含着厂家的商誉等要素，为消费者提供了关于商品来源的信息。然而，消费者并非完全理性人，在信息获取能力和自身认知水平方面均存在局限性，无法保证始终获取详细的商品信息，尤其是无法保证在商标相似和商品类似程度过高的情况下，准确识别商标所蕴含的信息，存在较大的信息解读错误的可能性。同时，厂商通过广告宣传等方式先一步处理相关信息，限制消费者获取信息的范围。不仅如此，市场中存在更多的选择并非总是对消费者有利，原因在于过多的选择会增加消费者的信息加工负荷，加快消耗认知资源，使消费者陷入认知资源耗竭的状态。在人工智能时代，消费者能够获取的有效购物信息大幅增加，其接触商标和获取信息的途径更加多样化。自网络购物出现以来，商标的使用方式早已不限于贴附在商品之上，而是被广泛运用于广告、消费者评论、社交媒体分享等多种情境，数字化的商标信息更便于人工智能处理和掌握。人工智能不受商标信息过载问题的困扰，无需像消费者一样使用商标作为认知捷径来克服自身局限性。基于强大的技术能力，人工智能可以时刻保持专注，比消费者收集和处理更多的背景信息，并且储存于系统之中。由于缺乏情绪感知能力，人工智能的决策只受数据驱动，不会受到广告和社交媒体的诱导及干扰。随着人工智能接替了商品信息收集与处理工作，消费者无需耗费过多认知资源就能够掌握更丰富的有效购物信息，作为信息简化工具的商标逐渐失去其原本作用。

其次，商品信息载体的多样化提高了信息准确性。互联网的发展不仅改变了商品购买方式，也彻底颠覆了传统的购物环境。在互联网购物环境下，消费者面对巨量的商品信息且难以评估其质量，因此面临更高的混淆风险。但随着人工智能技术应用于网络购物领域，消费者获得商品信息的准确性大幅提高。作为预防性主动过滤工具，由机器自主学习算法驱动的自动过滤系统可以大规模地检测网络购物平台上的假冒商品，评估商品图片、卖家信息及交易历史等数据，预测商品的真伪并评价其可信度。与此同时，商品信息载体的多样化还拓宽了消费者获取信息的途径。商标的基本作用在于识别来源和质量保证，但商品的原产地、制造商和供应链等复杂信息难以通过单一的商标进行传达。如今，RFID芯片等技术的应用能够协助消费者追溯商品来源并确定商品真实性，从而恢复商标原有的价值。随着传感器和跟踪机制与商品包装的不断融合，消费者可以通过扫描二维码、条形码及RFID标签等商标之外的载体的方式获取商品信息，从而判断商品的真伪。尤其在预期购物模式下，物联网和区块链技术使这种机器可读格式的标志更容易被智能家居快速识别，通过机器比对与识别，消费者获取的信息准确性大幅提升。

2. 商品购买方式的创新

人工智能对商品购买方式的创新主要体现为对商品购买流程的简化。在人工智能的协助下，消费者无需参与商品购买的全流程。这不仅降低了消费者产生混淆误认的概率，而且大幅减少了在商品筛选过程中时间和精力的消耗。

（1）商品推荐。商品推荐是人工智能技术在网络购物领域中最常见的运用形式。网络零售平台运用商品推荐算法，根据消费者的浏览记录、购买记录、售后评价甚至好友的相关购买偏好等信息，为消费者推荐可能需要购买的商品。商品推荐本质上是一个以算法为支撑的过滤系统，利用算法和数据预测消费者需求，并推荐最相关的商品。商品推荐算法类似于传统商店中的导购员，在商品与消费者之间发挥着“过滤器”的作用，是线下商店导购员的自动化形式。在消费者使用购物软件的过程中，推荐算法会结合上述信息在首页生成推荐商品列表。在消费者浏览完特定商品后，商品页面下方会出现“可能会喜欢”或者“经常一起购买”的选项。在消费者进入付款程序时，页面下方会出现“加购清单”选项。人工智能协助下的商品选择是通过“内容过滤法”“协同过滤法”或结合这两种方法的“混合过滤法”完成的。商品推荐算法将消费者行为数据与商品特征相结合，生成包含类似特征的商品推荐清单，预测出消费者偏好。不难看出，商品推荐算法并非简单的数据收集，而是通过推荐特定商品的方式为消费者创造个性化的购物体验，协助消费者进行商品选择。

（2）视觉搜索。视觉搜索是指人工智能系统利用消费者提供的视觉数据，为消费者筛选商品的购物方式。通过视觉搜索，用户可以输入图像进行查询，并根据商品图像与输入图像的相关性，获取检索结果的排序列表。图像数据的输入方式除了直接传输设备内既有的图片外，还包括即时上传摄像头现场拍摄的图片。消费者只需上传图片即可触发并完成视觉搜索，无需对商品进行文字描述。近年来，视觉搜索在电子商务领域得到广泛运用，京东、阿里巴巴、亚马逊等大型电商平台均已引入此功能，消费者在输入图片后，应用程序会搜索平台内的商品数据库，查看是否有类似的商品。如果存在描述一致的商品，平台就会向消费者精确推送。即便没有完全一致的商品，平台也会推荐符合其需求的相近商品。通过不同类型的搜索算法，电商平台不仅可以在极短时间内对海量产品图片进行实时视觉检索，还能高效处理图片的频繁更新，保证检索的效率和准确性。在分析消费者购买历史和浏览记录的基础上，视觉搜索还能为消费者提供更为精准、完善的个性化推荐服务。传统的文字搜索是消费者将大脑中的商品信息以文字方式表达的过程。囿于语言表达的局限性，文字搜索可能无法得出消费者满意的结果。在商品性质层面，某些商品（例如时尚、家居装饰及艺术等）的性质较为特殊，本质上即由视觉特征定义，很难用文字方式准确捕捉。某些消费者的文字表达能力有限，无法准确描述商品的相关信息，进而无法搜索到满足自身需求的商品。相比之下，视觉搜索能够还原由视觉驱动的线下购物过程。消费者能够通过拍照的方式准确记录和还原商品外观，并通过购物软件搜索商品价格和库存等相关信息。若消费者在社交媒体上发现符合自身需求的商品，可以通过保存图片的方式快速搜索该商品的相关信息。

（3）语音购物。语音购物实际上是通过安装在数字语音助手设备中的人工智能算法进行商品选购的形式，它可以根据消费者的口头指令执行商品购买任务。随着智能家居设备的普及，语音购物的规模不断扩大，亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant等语音购物助手在国外发展迅速。具体而言，语音购物过程大致分为四个步骤：第一步是建立账户并设置虚拟助手；第二步是激活语音购物者；第三步是发布搜索指令并推荐产品；最后一步是批准完成交易。其中，消费者发布搜索指令和语音助手推荐商品是语音购物的核心所在。语音购物无需消费者手动参与，消费者仅需发出口头指令即可完成商品选择与购买。消费者通过语音的方式发布自身购物需求，语音助手在收到指令后，根据消费者过往的购买记录，预测消费者的品牌偏好，并将推荐商品放入消费者的购物车中。语音助手采取“逐个确认”的方式展示商品信息，如果消费者不满意推荐的商品，可以要求语音助手继续推荐下一个商品。语音助手类似于商品导购员，它使用自然语言与消费者进行口头互动的模式更贴近于线下销售，为消费者提供了一种类似于人类互动的购物体验。与此同时，语音搜索的兴起提升了读音的重要性，品牌的概念和商标的视觉影响将退居次席。消费者对商品和品牌的口头表达以及语音购物助手对此的识别和解释是语音购物的关键。

（4）预期购物。预期购物也被称为“先发货后购物”模式，是指人工智能事先预测消费者的购买需求，并在消费者没有下单订购的情况下将商品交付给消费者。在预期购物模式下，人工智能直接取代消费者独立作出购买决策，消费者不直接参与商品购买，仅保留收货后是否最终确定购买的权力。随着人工智能自主性不断增强，零售业将不再是被动的，而是预测性的，消费者有可能从购买过程中消失。例如，亚马逊的Dash是由人工智能系统驱动，与Wi-Fi连接且内置扫描仪和麦克风，为消费者提供自动补货服务的购物装置。Dash绑定消费者的亚马逊账号，可以让联网设备在商品用完之前自动重新订购，无需消费者的同意。一旦消费者选择使用预期购物模式，人工智能将全面接管商品购买，消费者对最终商品订购的影响逐渐降低。尽管此购物模式尚未普及，但随着物联网和区块链技术的发展，人工智能替代消费者作出购买决定具有广阔的前景。

在传统购物环境下，消费者在商标的引导下作出购买决策，商标法中假设的“消费者”正是基于消费者的实际能力在这种“认牌购物”的过程中构建的。随着人工智能提供更丰富的信息并参与商品购买决策，商标的功能逐渐弱化，作为商标法中重要尺度的消费者，这一核心假设面临着巨大的挑战。

1. 人工智能对消费者决策方式的冲击

从消费者的角度，商品消费过程一般分为三个阶段，依次为“确认消费需求与获取商品信息”“根据信息选择商品”“购买后对商品的评价与反馈”。消费者的决策过程始于购买需求，这种需求既可能是源于消费者自身的主动型需求，也可能是来自外界刺激的被动型需求。前者是消费者自身凭借头脑中对该品牌商品的既有印象，以商标为线索在网络购物平台检索商品。后者是消费者受到广告促销活动、社交媒体对商品的宣传与评价等外界因素的刺激，产生了购买需求，随后通过商标搜寻商品。在人工智能运用于商品购买之前，消费者充分参与商品购买决策的所有阶段。作为信息集合体的品牌及商标几乎是消费者选购商品的唯一参考因素，在消费决策的多个环节发挥着重要作用。随着人工智能技术在网络购物领域的运用不断深入，消费者购物的参与方式和决策方式随之改变，商标作为外部信息引导消费的功能逐渐下降。

首先，消费者不再将商标作为搜索商品的唯一工具。商标提供了关于商品特定商业来源的信息，也蕴含着厂家的商誉和社会评价等因素。商标的作用在于使消费者能够重复购买到满意的商品，消费者寻求和依赖的是商标提供信息的稳定性和准确性。在传统购物场景下，商标通过简化信息的方式帮助消费者识别和区分市场上的商品，从而减轻消费者的选择负担。随着网络购物平台的崛起和人工智能技术的运用，商标不再是指引消费者购物的唯一工具。大型互联网平台通过追踪消费者浏览足迹和记录消费者购买历史的方式，形成了专属于特定消费者的购买清单。这种个性化购物体验加深了消费者对平台的依赖，消费者一旦选择使用特定的购物平台，实际上就接受了特定平台的商品选择范围。消费者关注的不再是单个的商标信息，取而代之的是在平台上搜索商品的选项。在这种情况下，消费者与其说是在选择商品品牌，不如说是在选择购买商品的平台。消费者依赖的启发式从单纯的“商标启发式”转变为“平台启发式”。除此之外，随着语音购物助手的应用，消费者可以向语音购物助手发出指令，搜索价格最低或者质量最好的商品。人工智能可以根据消费者对价格和质量的要求选择商品，而不限商品的来源或者品牌，一定程度上消除了品牌之间的差异性。不难看出，消费者不再局限于使用商标搜索商品，销售平台等因素成为消费者考虑的新因素。

其次，消费者的购物参与程度下降。根据一般决策模式，决策者首先会从外界获取数据并作出预测，随后将预测与需要完成的任务相结合，进而选择相应的行动模式。预测本质上是填补信息缺失的过程，用已经掌握的数据生成自身不具备的信息。不仅如此，预测也是决策的核心组成部分，它是在不确定的情况下作出决策的关键因素。尽管当前人工智能更多运用于购买决策的预测环节，在技术层面尚未发展到“通用型人工智能”，但人工智能拥有的强预测功能已对消费者的购买决策产生了重要影响。商品推荐是现阶段人工智能技术在网络购物中最成熟的使用方式，它能在收集消费者过往购买记录、浏览历史以及用户评价等信息的基础上，对海量数据进行高效分析，最后在购物软件首页或者结算界面生成面向特定消费者的个性化购买（加购）清单。商品推荐系统通过缩小商品选择范围的方式，呈现其认为最符合消费者需求的商品，以提高购买决策的效率。在一定程度上，消费者购买决策可以说是在人工智能的筛选下进行的二次选择。在预期购物模式下，人工智能在预测消费者需求的基础上自行作出购买决策，消费者甚至没有直接参与商品购买过程。不难看出，人工智能从最初的协助购物工具逐渐转变为“实际参与者”，对商品购买决策产生了实质性影响。相应地，消费者在商品购买中的参与程度逐渐降低。尽管消费者保留了最终的购买决定权，但其选择结果明显受到人工智能影响。

最后，消费者对人工智能的路径依赖增强。实际上，消费者的决策行为不一定会经过所有的决策步骤，在某些情况下会跳过或者颠倒个别阶段。以日常商品购买为例，消费者在购买过程中的注意力程度较低，不会经过深思熟虑。所以，消费者在产生购买需求后，在商标的指引下会直接作出购买决定，略过商品信息对比和购买方案选择等阶段。由于消费者不愿意花费过多的时间和精力进行深入思考，因此容易接受人工智能所推荐的商品。更重要的是，人工智能的技术优势使得其预测结果与消费者实际需求具有很高的一致性，尤其在日常商品购买的情形下，人工智能预测的准确性尤为突出。在每一次商品购买完成后，消费者的浏览历史和购买记录都会被人工智能录入系统，作为下一次预测的数据来源。随着消费者购买信息的不断累积，人工智能预测的准确性随之提高，对消费者决策的影响得以进一步加深。也就是说，基于其准确性、高效性与便利性，消费者在作出购买决策时会更多依赖人工智能。

2. 人工智能对商标法中的消费者核心假设之冲击

商标法中的消费者是一个非完美形象，反映了人类的非理性思维方式。商标法本质上是对人类认知缺陷的回应。此即商标法关于消费者的核心假设。在消费者认知能力有限的核心假设之下，消费者具有“适当的信息量”“不完美印象”“不同注意力程度”等基本特征。在传统购物场景中，消费者较少有机会直接比较不同商标，往往是根据头脑中的“不完美印象”进行决策。囿于认知能力的有限性，消费者不会在日常消费决策中耗费大量的时间和精力，其注意力程度会因商品类别的不同而有所差异。商标的作用之一就在于帮助消费者识别商品中无法客观展示的信息。作为促进决策的工具，商标可以帮助消费者更好地辨别不同的商品，使消费者在无需耗费过多成本的情况下根据市场上的信息作出正确决策。商标作为“快速指示器”可以降低消费者的搜索成本。鉴于消费者认知能力的有限性，商标作为认知捷径具有很强的合理性。消费者为之付出的代价则是无法更加详细地分析商品的所有信息。商标是有限理性的产物，当消费者的认知水平和注意力程度时刻处于很高的水平时，商标可能就会变得多余。随着人工智能的发展应用，人类消费者固有的认知缺陷得到了很大程度的弥补，商标法中的消费者的理论基础受到很大的冲击。随着人工智能逐渐取代人类消费者进行商品选择，以往消费者的基本特征可能难以适用。

在人工智能和大数据分析技术不断进步的推动下，算法的功能比以往任何时候都要强大。无论在可使用的数据总量还是信息处理能力方面，人工智能都远超过人类消费者。在商标感知方式方面，人工智能可以对商标进行“并排比较”，区分相关商标之间的微小差异。基于强大的信息处理能力，人工智能不存在认知匮乏的缺陷，能够时刻保持高效运行。在商品信息获取方面，人工智能获取的信息无论在总量还是类型上都更为丰富。相比于人类消费者对特定商品的主观体验，外部的客观信息可以为消费者的购物决策提供更加客观和真实的评估，但因对外部信息的获取能力和时间均较为有限，人类消费者无法全面收集与商品有关的外部消息，而人工智能恰好能弥补此不足。相比于人类消费者，人工智能的优势表现在能够全面收集和快速处理更多的背景信息，包括商品的统计数据、商业广告、专业人士的评论、消费者的评价、社交媒体传播等。对人工智能系统而言，商标仅仅是决策过程中的众多参考因素之一。不仅如此，人工智能在快速处理与商品相关的所有数据的同时，还能剔除无关和误导性的从属关系偏见。也就是说，人工智能的信息收集与处理方式不仅保留了商品信息的完整性和全面性，也大幅提升了决策的效率和准确性。因此，具有“无限时间”和增强能力的人工智能技术减少了对市场上简化信息的需求。除此之外，人工智能的优势还体现在可以获取商标无法传达的信息，包括商品制造商和分销渠道的具体细节、商标包装的质量差异等。

概言之，人工智能的技术能力和运行模式与商标法对消费者的核心假设存在明显差异，消费者假设的根基受到前所未有的冲击。在人工智能参与购物的情境下，消费者不再是具有“适当”信息的人，而是具备“充分”信息的人，以往的“适当”标准应该有所提升。

二、 现行商标法中的消费者构建及其在人工智能时代的适用困境

消费者是商标法各基本范畴和基本制度构建的主体基础。传统商标法以消费者具有“一定的信息”“一定的注意力”“充分的决策权”为基础，人工智能在很大程度上改变了购物和消费决策信息获取，一定程度上弱化甚至剥夺了消费者的决策权，导致传统消费者在人工智能时代的适用困难。

商标法中的消费者是法律拟制的概念，指代市场中具有合理的知情能力、观察力和谨慎程度的消费者。商标法塑造的消费者并非一个完美形象，其在认知水平和商标感知方式等方面均存在不足，而这恰恰是市场活动中消费者特征的真实反映。法律理论的任务之一就是“将隐含的东西明确化”。商标法中的消费者是理性人标准在商标法的适用，所以它应该是一个具体的标准。在私法领域，理性人标准的具体化主要表现为知识结构和能力结构的确定。知识产权法中的理性人一般包括“所属群体范围”“认知水平”“时间的选择”三个构成要素，同时会受到“政策目标”和“知识产品的‘物化’环境”等因素影响。基于此，商标法中的消费者正是围绕主体范围和认知水平进行构建的。

1. 商标法中消费者的本质属性

在我国商标法律体系中，消费者是以“理性人”的身份登场，本质上是一种法律拟制而并非个体消费者。尽管商标法具体制度使用的是“相关公众”的表述，但实际上是从“消费者”角度进行思考，消费者代表着相关公众。具体而言，商标近似的判定以相关公众的一般注意力为标准，商品类似的判定以相关公众的一般认识为标准，商标显著性判断则以中国境内相关公众的通常认识为标准。在司法实践中，商标法中的消费者的法律拟制属性更为突出。无论是混淆可能性还是显著性的判定，司法机关均强调以“一般消费者”或“普通消费者”的一般注意力作为判断标准，商标法中的消费者是各项基本制度构建的基础。

商标法中的消费者既不是一个现实存在的人，也不涉及数据统计分析。从本质上看，商标法中的消费者可视作一种衡量标准。正如欧盟法院所言，必须考虑特定标识在一个具有合理的知情能力、合理的观察力和谨慎的普通消费者心中引起的“假定期望”。作为商标法中的衡量标准，商标法中的消费者必须以商标功能、商标法基本原则以及商标保护的合理性为基本前提。法律拟制的消费者划定了商标权的范围，对消费者认知的判断决定着商标权的范围。若将消费者界定为“小心谨慎”之人，对其赋予较高的认知水平，那么混淆可能性则相应降低，商标权的范围随之缩小。反之，若将消费者定义为不具备一般认知能力的“粗心大意”之人，那么发生混淆的概率则大幅提升，商标权的范围相应扩大。除此之外，商标法中消费者的界定还关乎自由、公平的市场竞争秩序。正因如此，欧盟上诉法院将普通消费者解释为“为在各种相互竞争的利益之间取得适当平衡而设定的假设人”。显然，商标法对消费者的构建关乎多方主体利益。消费者的错误界定不仅会导致商标权范围处于无序变化之中，也会危及商标保护的根基。商标法对消费者的构建是维护商标权人权利、消费者利益以及市场自由竞争秩序三者利益平衡的核心因素，对实现商标法立法目的具有关键作用。

2. 商标法中消费者的主体范围

商标法中的消费者有别于传统意义上的消费者，它是指包括供应商、批发商、零售商、专业购买者以及终端消费者在内的复合主体。一般情况下，商品在被最终消费之前会经过批发商和零售商等不同群体，但通常终端消费者才是出于生活消费需要而进行购买的普通个体消费者。位于销售链上游的专业人士具备更加丰富的知识储备和更高的认知水平，无法代表一般消费者，所以普通个体消费者往往在商标法中占据最为重要的位置。

需要注意的是，在商品的不同性质及其流通过程阶段性差异的影响下，同一种类的商品可能拥有不同类型的消费者。商品既可能被普通消费者作为日常消费品购买，也可能作为特殊商品面向专业消费者。所以，商标法中的消费者既可以是专业人士，也可能是普通个体消费者。基于此，商标法中消费者的主体范围必须以商品性质和种类进行限定，同时考虑购买环境、销售模式以及适用场景等因素，结合具体案件事实予以确定。以计算机产品为例，计算机硬件（计算机、平板电脑、智能手机等）和计算机软件大多属于标准化商品，价格适中并在各类商店广泛销售，其易于使用，选购时不需要特殊的技术知识。相应地，这些产品属于面向社会公众的日常消费品，其购买群体是普通个体消费者。但是，当计算机软件仅面向特定领域时，消费者的主体范围则仅限于专业人士。例如，仓库管理系统和集装箱码头系统的计算机程序面向的消费群体是仓库管理员或集装箱码头管理员等专业人士，计算机系统设计和编程服务面向的消费群体通常是经销商和相关专家。显然，若商标仅涉及单一类型的商品或范围相对较小的商品，则消费者的主体相对容易确定。反之，如果同一商标在不同商品上均有（申请）注册，那就必须首先明确每一种商品面向的消费者类型，进而区分其专业水平与认知能力。

仅就普通个体消费者而言，商标法中的消费者不仅包括实际消费者，同时也涵盖了潜在消费者，即有可能购买此类产品或服务并关注该市场品牌的人。实际消费者作为商标法中消费者的组成部分毋庸置疑，潜在消费者随着售前混淆与售后混淆理论的发展而被广泛接受。一般认为，潜在消费者至少应该是一个“有兴趣且有能力购买”的消费者，同时包括能够对实际消费者决策行为产生影响的人。换言之，潜在消费者必须是具备消费可能性的人。

3. 商标法中消费者的认知能力

商标法中消费者的作用在于最大程度还原现实消费者的市场行为，而不是为其设立具体的行动标准。相应地，商标法所塑造的消费者应当尽可能贴近商品购买过程中的真实消费者。就认知能力而言，商标法中的消费者并非相关领域的专家，不具备较高的认知水平和注意力程度，无法区分商标之间细微的差异。与此同时，商标法中的消费者也不是“粗心大意”的人，由于自身不注意所造成的利益损害不在保护范围之内。例如，商标近似性的判断，只需要足以欺骗一个“正常而自然地运用他的感官”的人，即他拥有足够的能力来辨别感官所传达的差异。但消费者既不是聪明绝顶的人，也不是粗心大意的傻瓜。与此同时，消费者有限的认知能力决定了其对商标不尽完美的感知方式。消费者通常将商标视为一个整体，而不会分析各种细节。消费者也很少有机会直接比较不同商标，更多的是相信自己头脑中对这些商标的“不完美印象”。所以，商标法中的消费者是一个能力有限的人，既无法时刻保持高度的专注，也不具备区分商标之间细微差别的能力。

商标法中的消费者是以商品和服务为核心进行构建的，其认知能力因商品和服务的不同性质而有所差别。正因如此，欧盟商标法将“普通消费者”定义为特定产品或品牌的“相关公众”或“目标群体”。普通消费者会根据商品和服务的不同类型与商标产生不一样的互动。消费者在作出购买决策过程中至少有两种信息处理方式，分别是“无意识的、快速的和自动的方式”和“有意识的、缓慢的和深思熟虑的方式”，前者为“联想系统”，后者为“规则系统”。消费者在不同的购物环境下会采取不同的信息处理方式，而消费者的认知状态会随着信息处理方式的不同而有所区别。相应地，消费者在购买不同类别的商品和服务时，其注意力程度也会有所不同。在购买低价商品，或者实施习惯性购买行为时，消费者采取的是自动且快速信息处理方式，其注意力程度往往较低，不会关注商品包装上的详细信息。与之相反，消费者在支付高价购买商品或者购买制造工艺较为复杂的商品时，往往会更加仔细地阅读商品信息，甚至会向专业人员寻求购买建议，同时结合自身的购买需求作出谨慎的决策。

人工智能技术的运用极大地丰富了消费者获得商品或服务信息的机会、途径与能力，大幅提升了消费者的认知能力，压缩了消费者在商品购买过程中的参与空间，降低了消费者决策的比重。这不仅导致商标法难以采用唯一的消费者主体标准，甚至可能导致消费者标准完全失效。

1. 人工智能的辅助导致传统的消费者标准有所不适应

商标的核心能力在于在市场交易中持续地与消费者建立起联系，并控制和利用这种联系。商标通过发挥各项具体功能得以实现对消费者的控制，将商品的相关信息传递给消费者。随着人工智能在商品销售领域的运用不断深入，消费者能够获取的信息更加丰富。相比于人类消费者，人工智能的优势在于拥有丰富的信息存储量和强大的信息获取与处理能力。它可以在高效搜索的同时为消费者提供充分的商品信息，以此降低市场对简化信息的需求。随着物联网和区块链技术的运用，商标不再是商品信息的唯一载体。商品真伪、来源、供应商以及经销商等信息可以通过二维码和条形码等形式传递，消费者通过扫描商品包装上的二维码等获取相关信息。同时，消费者不像以往那样只会被动接受广告和营销的信息，他们会主动寻求线上用户评论、社交媒体用户意见以及有影响力的人推荐的商品。在人工智能的协助下，消费者掌握的商品信息总量更加丰富，不再是以往仅“拥有适当信息”的人。甚至可以说，人工智能时代的消费者是“专业购买者”，对商品有着全方位了解。在商品购买过程中，消费者可以寻求包括人工智能在内的多种渠道获取信息，出现混淆的概率大幅降低，这也导致原有的仅“拥有适当信息”的消费者标准在人工智能时代难以适应。

2. 消费者决策权比重下降导致商标法难以消费者为唯一的主体标准

“商标是建立在消费者心理认知基础上的财产。”生产者通过将商标贴附于商品之上创造了有形商标，其是商标的物理生产者。商标背后蕴含的市场信息及其彰显的社会文化价值则由消费者在市场交易中赋予。只有当消费者在市场上赋予商标意义并识别时，商标才会在商业社会中实质性存在，商标法的理论架构、制度设计以及司法实践都无法脱离消费者运行。商标制度的运行以“消费者标准”为基础，消费者是商标法中万物的尺度。

消费者标准运行的核心在于消费者购买商品的过程，具体包括消费者决策权的行使以及消费者与品牌的互动。正因如此，商标法中“消费者标准”的适用前提是消费者充分参与商品购买，并且享有完整的决策权。随着人工智能介入商品购买决策，消费者的参与程度和决策权比重下降，“消费者标准”部分失效。在传统零售模式下，商标是消费者区分和选择商品的主要依据。商标在商品购买开始阶段向消费者传递其蕴含的背景信息，消费者以此为依据作出相应的购买决策。此时，消费者仍掌握完整的购买决策权，在商品购买中占据主导地位。随着人工智能技术的运用，消费者选择商品的方式不再局限于商标与自身购买经验，还受到人工智能商品推荐系统的影响。一般而言，人工智能参与网络购物大致分为四个阶段，依次是：确定消费者的需求与偏好；根据消费者的偏好进行商品比较；分析相关数据并形成决策；最后完成商品交易。人工智能驱动的商品推荐系统凭借强大的数据分析能力，能够高效预测消费者的购买偏好，并据此推荐商品。由于消费者对人工智能的路径依赖提升，消费者的实际决策权比重下降，人工智能的选择逐渐代替消费者的选择。

“商标法的目标在于提高市场信息的质量，降低消费者的搜索成本。”商标在降低消费者搜索成本方面的作用正是其受法律保护的正当性基础。为了维护消费者的信息分配利益，商标法要求申请注册的标识具备显著性，能够帮助消费者在商品选购中区分特定来源。经营者不得在市场活动中使用存在混淆可能性的标识，避免引起消费者在商品购买过程中的混淆与误认。显然，商标法的具体制度隐含了“消费者充分参与”这一基础前提。随着消费者对人工智能的路径依赖提升，人工智能从原来的“辅助购物工具”转变为“实际决策者”，消费者决策比重逐渐下降。商品推荐系统降低了消费者在需求确定和商品选择中的参与程度，缩小了消费者选择的范围，消费者决策权演变为人工智能筛选下的“二次选择权”。随着对话式人工智能的兴起，消费者接触商标的机会进一步减少。在语音购物模式下，语音购物助手采取逐个确认的方式进行商品信息展示，消费者无需浏览所有推荐商品进行筛选。不难看出，消费者通过商标寻找商品的过程被“略过”，取而代之的是对语音购买助手推荐商品的确认，消费者的选择从“全方位筛选”转变为“一对一确认”。鉴于此，随着消费者决策权比重的下降，消费者与商标之间的互动减少，曾经作为商标法中万物尺度的消费者的地位面临挑战，需要重新确定。

3. 消费者决策权丧失导致消费者标准完全失效

自人工智能参与消费者购物之日起，消费者购买决策就是在多种算法的共同参与下形成的。根据人工智能的自主性与消费者参与程度的不同，网络购物中的人工智能可以分为辅助型人工智能与自主型人工智能。上文提及的“商品推荐系统”与“语音购物助手”属于辅助型人工智能，协助消费者选择商品。尽管辅助型人工智能降低了消费者决策权比重，但消费者仍保留了一定的决策权。相较之下，自主型人工智能全面接管了商品购买过程，消除了对消费者决策的需求。具体而言，自主型人工智能可以自动识别消费者的购买需求，制定最佳的购买方案并最终执行。在人工智能的协助之下，机器设备可以“略过”消费者，直接与商标（或者其他机器可读式标识）进行互动。人工智能通过传感器获得相关数据，并在数据分析的基础上直接实施购买行为。预期购物正是由自主型人工智能驱动的购物模式，其自我执行能力限制了消费者参与商品选购的必要性。简言之，辅助型人工智能的目的在于支持消费者的决策过程，自主型人工智能则是接管了消费者的决策过程。

基于在提供信息与协助决策方面的作用，商标可以被视为选择和自主的推动者。由于无法完全掌握人工智能的具体参数与运行原理，消费者对人工智能推荐甚至购买的商品可能没有充分的认识，其自主决策权因此被不断削弱。尤其在预期购物模式下，人工智能对消费者需求的预测完全替代了消费者的决策。自主型人工智能不仅会危及消费者作为独特个体的地位，也剥夺了消费者与他人进行社交互动和建立联系的机会。随着自主型人工智能进一步取代人类消费者参与商品购买活动，消费者可能将丧失自主选择权，原有的“消费者标准”也可能将随之失去适用空间。

三、 人工智能时代商标法中的消费者之重塑

商标法的主要目的不在于保护创作者，而是履行更广泛的社会功能。这也决定了它特别容易受到不断变化的社会需求的影响。正因如此，商标法中的消费者标准并非一成不变。人工智能不仅弥补了人类消费者固有的认知缺陷，也改变了消费者的决策方式，导致建立在线下购物基础之上关于消费者的核心假设面临严峻挑战。随着人工智能时代消费者决策权比重的降低，消费者在商标法中的核心地位受到前所未有的冲击，传统的消费者标准的适用面临很大的困境。鉴于此，商标法中以“适度信息”“实际参与”“有限认知能力”为背景的消费者标准需进行相应调整，以适应人工智能时代的购物环境和购买决策，为商标法中的万物提供新的尺度。

得益于互联网技术的发展，电子商务与线上购物发展迅猛，网上交易在市场交易中占据重要地位。相应地，消费者进一步深入理解线上购物流程与运行原理，在人工智能辅助下，消费者的认知能力和决策水平进一步提升，商标法中的消费者标准也必须进行相应提高。

自互联网诞生和比较广告出现以来，商标贴附在商品之上的传统观念早已被重新评估。实际上，商标法中的消费者标准经历了不断提升的过程。在互联网运用之初，司法机关倾向于将消费者视为对互联网一无所知的人。他们对互联网的工作原理一无所知，并且会默认搜索商标而得到的网站一定与该商标有关；即便在访问该网站时没有产生混淆，也存在初始兴趣混淆。随着互联网的普及和网络购物的发展，消费者已经习惯于运用电子设备搜索商品，在线上完成购买。不仅如此，消费者在网络购物中的认知水平随之提升，商标法中的消费者标准相应提高。理智、谨慎和有经验的互联网消费者完全可以预料到，有些网站并不是他们根据域名或搜索引擎摘要所期望的那样，默认的消费者注意力程度越来越高。消费者在浏览屏幕上的搜索结果时，即便不会绝对认真谨慎地阅读广告，也不至于粗心大意，而是仍然会对商品的促销广告保留一贯的怀疑态度。除此之外，消费者还了解基本的互联网惯例，能够区分搜索结果与赞助商链接之间的差别，并习惯于看到竞争供应商的此类广告。与此同时，消费者能够在购买环境中阅读信息，正确理解网络环境下“生成的结果列表”所代表的含义。不难发现，相比于传统以线下购物为基础所构建的消费者标准，网络环境下消费者能够掌握更多的背景知识，具备更强的认知能力。换言之，消费者对互联网技术和购物环境的理解能力明显提升，不会因技术层面的因素造成认识错误。因此，即便在人工智能尚未广泛运用的网络环境下，消费者标准也应得到一定提升。

在智能购物环境中，消费者的认知能力和认知水平进一步提升。首先，消费者在智能购物环境下能够获取更丰富的信息。除了商标之外，消费者不仅可以通过商品包装上的二维码和条形码等标识获取商品信息，还能阅读其他用户的评价，加深对商品的了解。其次，随着人工智能技术运用的深入，在人工智能辅助下消费者对商标客观功能性信息的辨认能力大幅提升。人工智能凭借强大的技术能力可以抵挡周围环境因素的干扰，准确地区分商标之间的客观差异。可以说，人工智能时代的消费者已经不那么容易被周围环境因素干扰，成为“能力增强型消费者”。具体来说：第一，商品推荐系统提高了消费者的购买效率。在商品推荐系统的辅助下，消费者在商品购买过程中更多采用“无意识的、快速的和自动的”信息处理方式。在消费者完成首次购买后，关于商品的信息被简化为商标而储存在头脑中。由于记忆能力有限，消费者无法完整记录商标的所有信息，所以往往仅凭头脑中对商标的不完整印象进行下一次商品选购。在商品推荐模式下，人工智能不仅能够准确预测消费者购买偏好，还可以大幅简化消费者运用商标进行商品选择的过程。基于强大的信息存储能力，人工智能还可以收集消费者所有的浏览与消费记录，通过分析消费者购买习惯的方式直接锁定消费者可能购买的商品，消费者无需通过“不完美印象”的方式筛选商品，有效避免了认知偏差。同时，出于对人工智能准确性与个性化程度的信任，消费者在对商品推荐系统提供的商品进行选择时无需经过谨慎思考，提高了商品购买的效率。第二，视觉搜索系统提高了消费者的辨别能力。网络购物始于搜索，消费者在搜索引擎、门户网站或者购物软件中以文字形式输入所需要的商品，随着人工智能技术的运用，消费者不再局限于从基于关键词或者域名的搜索中获取商品。在视觉搜索模式下，消费者可以通过图像输入的方式搜索商品。视觉搜索系统能够以图片还原商品特征并进行搜索，降低了对消费者准确描述商品特征的要求。同时，视觉搜索系统一般以商品整体为搜索单元，商标并非唯一搜索条件。目前人工智能图像识别技术已经具有较高的准确性，可以达到商标相似性评估的要求。可以说，视觉搜索系统可以满足消费者商品搜索的需求，提高了消费者在信息不完整情况下搜索商品的能力，视觉搜索系统只关注商品外观，不会受到价格和商品性质等因素的干扰，恰恰能够弥补消费者在复杂环境下识别能力的不足。第三，语音购买助手优化了消费者的购物体验。在传统的商品搜索模式中，消费者一般以品牌和商标为限定，在一系列搜索结果中进行选择。相比之下，语音购物助手在接收口头搜索指令后进行商品推荐，并在消费者的批准下完成交易。消费者对品牌的口头表达与语音购物助手对此的识别是语音购物的关键。在明确消费者的需求后，语音购物助手会基于消费者的个人偏好，以语音的形式提供商品信息搜索和商品推荐等服务。在语音购物模式下，品牌和商标并非语音购物助手唯一的搜索条件。语音购物助手对购买指令的精确性要求下降，消费者仅需表明需要购买的商品种类，无需限定具体的品牌，甚至可以通过价格、销售量以及售后评价等因素划定商品推荐的范围。相比于商品推荐与视觉搜索，语音购买助手进一步简化了商品搜索流程。消费者无需在浏览众多推荐结果后进行选择，取而代之的是对语音购买助手所提供的商品的确认，消费者的选择方式也从“大范围筛选”转变为“逐个确认”。这种“一对一”的确认方式不仅提高了商品选择的效率，也降低了对消费者有限认知资源的消耗，有效避免了认知错误带来的误购风险。除此之外，这种新型购物模式不仅能解放消费者的双手，还能为视觉能力有限的消费者提供购物便利。消费者与商标的互动方式从传统的视觉呈现转变为交互性更强的语音互动，进一步提升了消费者的购物体验。

总的来说，无论是自身的认知水平还是人工智能的辅助，二者共同作用提高了消费者的认知能力，能够帮助消费者作出合理的购买决策。从现阶段来看，辅助型人工智能对消费者的协助主要通过商品推荐系统、视觉搜索系统以及语音购买助手得以实现。由于其功能及参与方式的差异，人工智能对消费者认知能力的提升有所侧重，但无疑均将提升消费者的认知能力，从而使得消费者成为“能力增强型消费者”。在这种情况下，只有适度提高消费者标准，才能继续维持商标侵权判断标准构造的公平竞争与自由竞争之间的平衡。

就目前而言，商标与消费者之间的情感交流仍然是人工智能无法替代的，消费者在商标法中的核心地位尚无法被撼动。但人工智能时代消费者的决策方式会从 “认牌购物”模式转变为“情感启发式”，必将导致新型消费者的诞生。

1. 自主型人工智能参与下消费者的地位

尽管自主型人工智能可以替代消费者作出购买决策，但目前人工智能并不具备完整的决策能力，自主型人工智能的决策权目前只是初步决策权，消费者仍保有最终的决策权。如果在收货后对商品不满意，消费者可以申请退换货服务和取消交易，甚至进一步提出索赔。换言之，自主型人工智能参与下的消费者只是在参与购物方式上即形式上被人工智能所替代，但其在商品购买过程中的核心地位仍无法被取代。

根本原因在于，人工智能既缺乏对商标的情感认知能力，也具有能力缺陷。一方面，人工智能缺乏对商标的情感认知能力。作为消费者头脑中的财产，商标是建立在消费者心理认知基础之上的。当商标具有一定的知名度时，除了传达商品的产地和质量信息外，它还象征着特定的生活方式，能够引发消费者积极的情感价值。这些主观层面的信息往往与商品性质关系不大，它主要从心理和情感上吸引消费者。相比于其他知识产权在商品市场中创造独占地位，商标通过这种情感共鸣的微妙方式接触消费者心理，从而对市场竞争产生影响。所以，商标必须在消费者的头脑中扎根，商标的作用正是通过与消费者进行心理层面的互动得以发挥。相较于消费者，人工智能在获取商品产地、质量、浏览记录以及购买历史等客观信息方面具有无可比拟的优势。但是，商标蕴含的积极情感价值和心理感受属于主观因素，只有消费者自身才能真切感知。除此之外，网络购物还包括商品交易完成之后的消费者体验反馈阶段。消费者对商品的真实情感以及细微主观感受无法通过人工智能技术提出的建议进行传递，而只能取决于消费者的反应。因此，人工智能无法取代消费者进行情感认知和传递。另一方面，人工智能的能力缺陷导致无法完全排除消费者。人工智能的优势在于其强大的数据获取与分析能力，商品推荐甚至后续的自主决策都是在数据分析的基础上实现的。人工智能运行的前提是预先分析消费者购买历史、市场发展趋势以及其他消费者反馈等数据，而这些数据主要来源于消费者购买经验相关的信息。如果缺乏关于消费者过往行为模式的核心数据，人工智能往往更容易出现偏差。相较之下，消费者更善于在信息相对匮乏的情况下进行合理决策，如果消费者在购买商品时有能力并且愿意花费更多的时间精力谨慎思考商标信息，就可以降低产生误认的可能性，从而减少决策失误。鉴于此，消费者在信息（数据）不充分情况下表现出优于人工智能的决策能力。

总的来说，尽管人工智能具有强大的信息处理能力，但其在情感认知和信息匮乏条件下的分析方面仍有所不足，而这恰好是消费者的优势所在。虽然自主型人工智能替代消费者参与购物决策，但它仅仅是改变了消费者的参与方式，无法在商品购买过程中将消费者完全排除，自主型人工智能对消费者的影响主要在于调整两者在购买决策中的分工，辅助消费者进行购买决策，而非完全取代消费者。

2. 从认牌购物的消费者到情感启发的消费者

尽管人工智能可能替代消费者进行决策，但至少到目前为止，消费者在收到商品后仍然与商标存在交互，商标的作用空间仍然存在。基于人工智能强大的信息处理能力，商标的作用也从主要避免商品来源混淆转变为对品牌情感价值的认可。相应地，自主型人工智能参与下消费者的决策方式从最初的认牌购物转变为情感启发式，消费者从认牌购物的消费者发展为情感启发的消费者。

从技术能力的角度看，人工智能凭借强大的检索能力和丰富的信息存储量掌握了关于商品的详细信息，并且在任何时候都能进行完美回忆。除了商品的来源之外，人工智能还可以准确区分商品的原材料与供应商等信息。在信息高度充分的情况下，自主型人工智能可以深入了解消费者的购买习惯，推断出消费者的购买需求，并为消费者实施个性化购买行为。从参与方式的角度看，由于消费者只有在收到商品之后才会接触商标，所以很大程度上避免了通过商标搜索商品可能出现的认知偏差。不仅如此，人工智能还能减少广告对消费者的诱导性消费。由于广告兼具信息传递和情感说服功能，所以它既能通过传递商品的性能、产地、成本等有效信息协助消费者进行理性决策，也可以通过情感说服使消费者变得感性。相较之下，人工智能本质上是由算法和数据驱动的，它只关注消费者的客观需求，不受广告情感说服的影响，因此能够作出客观高效的购买决策。也就是说，从技术层面看，人工智能降低甚至消除了商品之间混淆的概率，商品的性质和用途等实用特征不再是消费者选择商品的首要因素，取而代之的是品牌蕴含的情感价值与身份象征。出于对人工智能的信任，消费者在收货后的决策不再需要高度集中注意力。由于自主型人工智能已经高效完成客观层面的商品筛选任务，消费者可以将有限的认知资源运用于品牌情感价值的判断。尤其在无需花费太多时间和精力的日常购买场景下，对商标的情感反应甚至成为最终购买决策的唯一依据。相应地，消费者在商品确认时更多采取情感启发式作为决策方法，即有意识或无意识地使用与该品牌相关的主观情感（包括正面和负面情感标签）进行决策。正因如此，在自主型人工智能参与的购买场景下，消费者对商品的选择不再是深思熟虑的决定，而是更加倾向于依照情感经验进行决策。在这种情况下，消费者不再是认牌购物的消费者，而是情感启发的消费者。

商标法中的消费者是“非单一”结构，所以在商标法的不同理论中不宜采取“一刀切”式的消费者概念。在人工智能时代，消费者之间的差异性特征更为显著，消费者的商品选购模式受到人工智能技术参数、人工智能购物参与方式以及商品或服务类别等因素的影响而有所区别，以消费者行为模式为核心构建的消费者标准呈现更加明显的“多元化”特征，只能依人工智能参与程度和方式而场景化适用。归根结底，尽管人工智能发展迅猛，大有席卷人类一切领域之势，但人类社会的不同领域受人工智能影响的程度必然各不相同，与商标相关的商品或服务购买和消费领域也不例外。至少在未来相当长一段时间内，人类的商品购买和消费必定仍然是多元化的。事实上，尽管目前网上购物已经成为相当多的人的日常购物方式，但传统的线下销售总体上仍然是主要的商品销售模式。据国家统计局发布的数据，2024年全国社会消费品零售总额为487,895亿元，网上零售额为155,225亿元，实物商品网上零售额为130,816亿元，仅占社会消费品零售总额的26.8%。在可预见的未来，传统线下销售模式不会消失。总体上，人工智能时代的商品购买和消费会呈现出线上与线下并行、线上与线下融合、传统与新型购物并存的多元化状态。

在人工智能时代商品或服务购买和消费多元化的背景下，不同商品或服务购买和消费决策的信息量和决策权互不相同，消费者标准总体上将呈现出一种多元化的状态与场景化的适用。

在线下销售环境下，尽管物联网和区块链技术能够将万物互联且与网络相连，实现商品或服务数据的采集、传输和处理，从而实现对商品或服务的智能化管理与控制，消费者可以随时借助手机等实时通信工具充分了解商品或服务的信息，但这种购物和消费毕竟是在现实的物理环境中进行的，消费者不可能不受到物理环境的制约。总体上，商品或服务信息是比较有限的，消费者的决策权是较为充分的，消费者不得不借助商标进行购物和消费，商标的快速指示器功能能够比较充分地发挥，传统的消费者标准在很大程度上仍能正常适用。

在线上销售环境下，未来的购物将是双重的。传统购物仍然会继续存在，但出现一种新的交易性的购物。即随着人工智能的发展，消费者将能够外包他们并不感兴趣的购物方式，不再需要把时间花在如厕纸、牛奶或洗衣粉之类的重复购买的商品上，机器人将会为他们从事这种交易性的购买。由于未来线上购物的双重性，线上购物的消费者标准也将是双重的。在交易性购买的情况下，消费者的决策权可以完全交给人工智能系统，于是这种环境下商标法中万物的尺度将是人工智能系统，人工智能系统显然不受不完美记忆的困扰，其注意力水平不会因产品而异，商标法将不再能够依赖普通消费者的概念，因为人类在购买时不会参与其中。而在传统购物的情况下，决策权主要由消费者享有，传统的消费者标准仍将发挥重要作用。当然，在人工智能的参与下，线上传统购物在信息和决策权方面既不同于线下购物，也不同于线上的交易性的购买，原因在于人工智能的辅助丰富了消费者获得的商品或服务信息，人工智能推荐仅部分替代了消费者决策，而非完全取代。因此，处理线上传统购物的商标法问题的消费者标准将是一种信息增强的享有部分决策权的消费者。

由于人工智能时代消费者标准的多元化特征，处理商标法问题必须结合不同的购物场景确定相应场景下的消费者标准，具体来说就是结合人工智能参与购物和消费决策的程度和方式场景化地选择和运用不同的消费者标准。

结 语

商标制度的核心在于消费者对商标的认知，商标法关于消费者的构建围绕“有限的认知能力”“充分的购买参与”“完整的购买决策权”这三大核心特征展开。人工智能凭借强大的技术优势，不仅迅速在商品购买中占领一席之地，也帮助人类消费者从认知资源匮乏的困境中解放出来。相应地，商品消费模式与消费者购物参与方式也随之改变，这使商标法中的消费者标准的理论基础与适用方式面临极大的挑战。在此背景下，传统消费者标准随着消费者决策权比重的下降而逐渐失灵，甚至可能完全失效。为了适应智能化的购物环境，传统消费者标准必须根据人工智能的作用原理以及消费者的参与方式作出相应调整。由于不同类型人工智能对消费者购买决策的影响程度有所区别，商标具体制度的适用也应该符合不同消费场景下消费者的具体认知模式与认知能力。毫无疑问，无论何种类型的人工智能最终都提升了消费者的认知水平。在人工智能的辅助下，消费者不再如以往一般容易发生混淆，其购买效率也进一步提高。需要注意的是，尽管消费者的参与程度有所下降，但其在商品购买中的作用无法被忽略。即便在自主型人工智能参与的购物环境中，消费者仍未被完全取代，只是其决策方式更多地由传统的“认牌购物式”转变为“情感启发式”。

尽管当前商品购买模式尚未实现全方位人工智能化，但可以预见的是，未来商品购买的智能化程度将进一步提高，消费者参与程度以及商标识别来源作用也将随之削弱。由于不同运行参数驱动的人工智能对商品消费的介入程度有所区别，商品购买模式将会被划分为人工智能辅助下的人机交互模式与人工智能替代决策下的全智能化模式，商品购买过程也被拆分为人工智能选择阶段和消费者确认阶段。于是，消费者在商品购买中扮演的角色势必发生变化。换言之，在人工智能时代，商标法中的消费者不再是单一特征的主体，而是“多元化”的消费者。仅就目前而言，商品购买智能化程度的上限尚无法推断，但确定的是，商标和消费者并不会完全从商品购买过程中消失。基于此，商标法中的消费者需要以人工智能的运行原理为基础进行重塑，并制定类型化适用标准。