《知识产权》2025年第8期要目

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《知识产权》2025年第8期要目

【理论探索】

1.“通知—删除”规则的结构扩张与适用限制

王杰

2.生成式人工智能模型的保护路径探析

董慧娟、汪彬

3.著作权法中“创作”概念在人工智能时代的新发展

王诗童

4.版权何须透明：人工智能版权信息披露义务之否定

郑金涛

【专题评述】

5.贡献论：智能时代专利法认知模式的更新与应用

刘皓阳

6.生成式人工智能对专利现有技术规则的挑战与因应

张圣雷

7.人工智能生成技术方案的专利法保护

李健

【理论探索】

1.“通知—删除”规则的结构扩张与适用限制

作者：王杰（上海交通大学凯原法学院）

内容提要：“通知—删除”规则伴随免责条款而生，作为网络版权领域的特殊规则存在。鉴于“通知—删除”规则与一般侵权规则之间的天然关联，其适用领域不断拓展。我国立法依据一般侵权规则重构“通知—删除”条款，使其完成向归责规则的结构扩张。转型后的“通知—删除”规则具备更高的制度包容性，既能兼容“避风港条款”的政策目标，也为因应技术发展调适平台注意义务留下空间。这体现为平台的审查者定位、事前救济的延伸、误删责任的承担、通知二元效力的确立。归责转型后“通知—删除”规则具备的制度弹性易引发适用的恣意性。依据效率目标与合比例性要求，“通知—删除”规则的适用应围绕审查义务的合理化、适用主体的范围、针对不同阶段侵权的合比例性措施等进行限制。

关键词：“通知—删除”规则；免责；审查义务；事前救济；合比例性

2.生成式人工智能模型的保护路径探析

作者：董慧娟、汪彬（厦门大学知识产权研究院）

内容提要：生成式人工智能模型研发领域竞争激烈，抄袭、窃取或以其他非正常手段获取模型内容常引发侵权或不正当竞争争议。模型本身并非计算机软件，难以受著作权法保护；而专利法保护仅对算法等部分要素提供有限且须满足条件的保护，因此并非研发者首选。相比之下，反不正当竞争法更为灵活，可以提供多种保护路径：非开源模型可以获得商业秘密保护，“反向工程”除外；若以不正当手段获取非开源模型结构、超参数等劳动成果，违反商业道德，则可援引反不正当竞争法一般条款保护；新修订的《反不正当竞争法》第13条也为模型相关衍生数据权益保护提供了新保护路径与可能。适用顺序上，商业秘密等专门条款的适用原则上应优先于反不正当竞争法一般条款。

关键词：人工智能模型；保护路径；商业秘密；反不正当竞争法一般条款；不正当竞争行为

3.著作权法中“创作”概念在人工智能时代的新发展

作者：王诗童（中国政法大学民商经济法学院）

内容提要：人工智能创作介入研究近来成为人工智能生成内容可作品性分析的关键视角，其呈现为创作的法律地位、组织形式以及实质贡献争议，反映出学界对于著作权法中“创作”概念的内核以及人工智能时代创作判定的认知分歧。技术演进通过开发新兴创作工具、催生新型创作方式，持续作用于著作权法中的“创作”，实质性扩展了“创作”概念的内涵与外延。与相机介入创作类似，人工智能参与的内容生成进程仍是在人类启动、主导和控制下以“人机协同”方式完成的。人工智能时代著作权法的创作范式已然转换，具体体现在创作的进程前移、贡献分散、形态异化、高度变革和重心偏移五个方面。在内容生产进程视角下，用户操作人工智能时的前端文词提示、中端文词修改与后端结果优化，可被视为一个整体性的创作行为，体现了著作权法中“创作”概念在人工智能时代的新发展。

关键词：创作；人工智能；独创性；可作品性；著作权法

4.版权何须透明：人工智能版权信息披露义务之否定

作者：郑金涛（清华大学法学院）

内容提要：“版权透明”是欧美人工智能训练数据透明度立法的核心议题，其要求人工智能企业披露训练数据中的版权相关信息，旨在帮助创作者克服举证困难，有效维护自身权益。然而，版权信息披露义务作为行政规制手段，其制度合理性存在明显不足。在收益层面，版权信息披露义务难以有效保障创作者的权益，其带来的私人收益微乎其微；同时，改良人工智能技术、促进训练数据交易、增强公众信任等社会价值亦难以实现。在成本层面，版权信息披露义务加重了人工智能企业的合规负担，同时也阻碍了数据市场和人工智能市场的充分竞争与创新发展，限制了公众对先进人工智能产品的广泛获取。通过严格预防和有效问责人工智能输出侵权内容、明晰作品性数据集的保护规则和保障平台训练数据条款的公开公正，足以维护创作者和版权企业的合法权益。

关键词：生成式人工智能；版权透明；训练数据；版权信息披露义务

【专题评述】

5.贡献论：智能时代专利法认知模式的更新与应用

作者：刘皓阳（北京大学法学院）

内容提要：由于现行专利法中发明人规则的身份局限性，人工智能生成技术方案难以获得专利保护，但其已具备创新价值与科学意义。相较于基于道义论的工具论，立意于功利主义的贡献论更加契合专利制度在“发明人—技术方案—社会公众”框架下分配利益的逻辑本质。贡献论认知模式下，智能时代的专利法需要进行如下调整：客体层面，基于技术方案对社会公众的“社会性贡献”重释可专利性标准，承认人工智能生成技术方案的专利法客体地位；主体层面，基于发明人对技术方案的“技术性贡献”调整利益分配格局，赋予人工智能拟制发明人资格；限制和补偿层面，以发明人和社会公众间的“互依性贡献”为基准，创设算法披露义务、弹性保护期规则并扩大非自愿许可范围以限制权利，同时针对保护不足领域设置非赋权型利益补偿机制。

关键词：人工智能生成技术方案；贡献论；可专利性；发明人；功利主义

6.生成式人工智能对专利现有技术规则的挑战与因应

作者：张圣雷（中南大学法学院）

内容提要：生成式AI引发的技术信息变革，对专利现有技术规则构成三重挑战：影响判断标准，包括算法黑箱限制充分公开、幻觉问题制造技术泡沫和模型迭代模糊时间节点；冲击审查机制，即AI生成海量虚假技术信息超出人工检索能力、制约审查效能；扭曲预设功能，表现为策略性滥用AI重混或编造现有技术，以抢占专利优先权或侵蚀专利权有效性。为此，现有技术规则亟需因应性调整：在判断标准层面，依据透明度判断“为公众所知”，增设“可实施性”作为构成要件，并通过溯源机制明确时间节点；在审查机制层面，部署AI辅助现有技术检索系统，实施人机协同分级审查决策；在功能矫正层面，规制以AI生成内容实施的非正常专利申请，救济因AI生成内容导致的专利瑕疵。

关键词：生成式人工智能；专利审查；现有技术；为公众所知；可实施性

7.人工智能生成技术方案的专利法保护

作者：李健（南京大学法学院、美国威斯康星大学麦迪逊分校法学院）

内容提要：近年来，人工智能技术在科技创新领域得到了广泛应用，催生出众多富有创造性的技术成果。由人工智能参与生成的技术方案是否需要专利法保护，以及现行授权规则和审查模式可否直接适用等问题亟待解决。从正当性角度分析，人工智能生成技术方案符合专利客体要求、产权保护需求及市场价值标准，因此，专利制度应成为推动此类技术方案产权化的首选路径。从制度完善而言，针对人工智能算法的黑箱属性与现有授权规则之间的冲突，需主动调整专利授权规则，并细化人工智能发明专利申请的披露要求。就保护程序而言，根据人机协同发明特点，在专利审查特别是创造性认定环节，应聚焦于人类参与者的创造性贡献，将“本领域普通技术人员”概念升级为能够使用人工智能工具的人。

关键词：人工智能生成技术方案；专利法保护；算法黑箱；本领域普通技术人员

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责任编辑 | 郭晴晴

审核人员 | 张文硕 韩爽

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