精彩回顾丨世界知识产权日系列活动——AI大模型知识产权合规与风险研讨会综述

知产前沿 · 公众号 · · 2024-04-29 15:10

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2024年4月19日，中伦律师事务所携手上海市人工智能技术协会、LEB、知产前沿、WELEGAL公司法务联盟、合规Plus（排名不分先后）共同举办的 “AI大模型的知识产权合规与风险”主题研讨会顺利举办。本次会议由中伦律师事务所合伙人马远超律师主持，中伦律师事务所合伙人王红燕律师、上海交通大学凯原法学院副教授刘维先生、中伦律师事务所合伙人刘新宇律师、恩智浦北亚地区法务总监王希菡女士以及上海交通大学凯原法学院副教授曹博先生先后作了主题发言。

马远超律师首先介绍了议题背景并向与会者致欢迎辞。随后，王红燕律师作了题为《开源与人工智能》的主题分享。王红燕律师首先对代码开源的历史沿革、司法现状及合规必要性作了分析，明确了开源合规的重要性。其次，她将人工智能领域的开源问题分为硬件开放、数据开放、软件开放及大模型开源四个层面，并以中美现有案例及司法趋势为切入点，对各层面中可能涉及的法律问题和合规风险展开分析。最后，王律师指出，对大模型而言，开源和闭源许可各有利弊，企业需要根据实际情况审慎对待，当开源大模型达到一定规模量级时，还应当考虑其中可能引发的反垄断风险。

上海交通大学凯原法学院刘维副教授作了题为《大模型训练的版权侵权合理使用》主题发言。刘维副教授首先对“大模型训练”的概念作了界定，指出其实质是对数据的获取和处理，再分别对数据获取和数据处理过程中是否存在受著作权控制的行为加以分析。在此基础上，刘维老师从比较法的视野，对相应行为是否构成版权法上的合理使用作了探讨。首先，刘维老师对美国的合理使用制度和四要素评估法作了介绍，并对美国 O racle （甲骨文）与 Google Inc .（谷歌）关于 Java Api 版权纠纷案以及 Westlaw 诉 ross intelligence 案中，法院有关中间复制行为的转换性使用定性（中间复制理论）作了详细分析。继而，刘维老师对中国著作权法的合理使用制度，以及司法实践中有关转换性使用规则的理解和适用现状作了分析。最后，刘维老师对欧盟的文本数据挖掘例外规定及日本的非享受性合理使用条款作了释明，明确了在欧日著作权法框架下，“大数据训练”涉及的中间复制行为可被认定为合理使用。

中伦律师事务所合伙人刘新宇律师作了题为《 AI 大模型语料训练所涉数据合规问题》主题发言。

刘新宇律师的分享内容主要包括：

1. AI 大模型语料训练的模式及流程简述；

2. AI 大模型语料训练所涉数据合规问题；

3. AI 大模型语料训练几点数据合规建议三个方面展开。

首先，他对包括人工智能、 AIGC 、大模型在内的基本概念作了厘清，并对 AI 大模型语料训练的模式概况及一般流程作了说明。

继而，刘律师以语料训练的流程为主线，对各个环节中的合规问题展开分析，具体包括：语料获取环节的数据来源合规问题、语料清洗/标注环节的数据质量把控问题、语料保存环节的数据存储安全问题以及语料传输环节的数据跨境规制问题。基于此，刘律师提出，企业在语料训练中应实现AI大模型语料训练数据全生命周期的合规管理，并就各环节提出了具体的合规建议。

恩智浦北亚地区法务总监王希菡女士作了题为《欧盟人工智能法案对科技公司的合规影响》主题发言。

王希菡总监的分享内容包括：

1. 欧盟人工智能法案概述；

2. 法案对科技公司的影响；

3. 法案影响下涉欧企业的短期应对举措；

4. 法案影响下涉欧企业的长期合规指引。

首先，王总监对法案的生效时间、适用范围及处罚条款作了介绍，对人工智能系统的分级监管机制及通用人工智能模型的区分义务要求两大法案核心制度作了系统性梳理。

继而，王希菡女士从知识产权、数据隐私和创新支持三个方面，就法案对科技公司的潜在影响作了分析。基于此，她立足法案规定及生效时间线，提出了涉欧企业短期内可采取的应对举措及就长期合规工作的准备重点。

最后， 王总监提出了遵守数据处理的多重法律、遵守透明度义务、遵守欧盟版权法要求以及建立全周期风险管理制度四点合规建议。

上海交通大学凯原法学院副教授曹博先生作了题为《 AIGC 版权保护的类型化规范体系》主题发言。曹博老师首先对内容生成模式的演进过程作了梳理，明确了了内容生成模式由传统的 PGC （专业生成内容）向 UGC （用户生成内容）再向 AIGC （人工智能生成内容）演进的总体趋势，继而对 AIGC 的特点及著作权法规制困境作了分析，并提出了类型化规范体系的创新规制进路。在此体系下，曹博老师将AIGC再细分为复现型、演绎型、结合型和原创型 AIGC 四种具体类型。在厘清其各自特点的基础上，就复现型 AIGC ，提出以防止侵权作品的规模化传播为目的的侵权规制结构调整建议；就演绎型 AIGC ，提出建立合理的收益分享机制以补偿原作并促进 AIGC 产业的可持续发展；就结合型 AIGC ，提出区别化规范路径，即认可自然人对其体现独创性的人类创作内容依法享有著作权，对 AI 生成内容则可以尝试适度扩张法定许可制度；就原创型 AIGC ，提出了对生成内容可版权性的主客观判断标准，同时指出，在满足可版权性要件的情况下，应当认定 AI 工具的使用者为著作权人。

附：部分嘉宾分享PPT

1.《大模型训练的版权侵权合理使用》——刘维

2.《AI大模型语料训练所涉数据合规问题》——刘新宇

3.《欧盟人工智能法案对科技公司的合规影响》——王希菡

4.《AIGC版权保护的类型化规范体系》——曹博

下方扫码即可获取上述四份PPT

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编辑：lancelot

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