最高法明确涉AI知产纠纷案件审理规则，专家详解

随着人工智能模型快速迭代更新、应用场景持续拓展，相关的知识产权纠纷也日渐增多。利用AI进行的创作能否被认定为作品？如果AI生成的内容侵害他人著作权，谁来承担责任？知识产权纠纷如果涉及开源软件，又该如何追责？一系列新的热点问题亟待司法回应。

9月7日，最高人民法院发布《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》（下称《意见》），对涉人工智能知识产权纠纷案件作出系统规定。同日，由最高人民法院研究室主任周加海、最高人民法院研究室副主任司艳丽等人编写的《<最高人民法院关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》>的理解与适用》（下称《理解与适用》）在网上公开。

从人工智能生成内容侵害他人知识产权的责任认定，到对免费人工智能开源软件开发者、提供者的责任豁免，再到规范涉及人工智能发明创造的专利授权确权，《意见》回应了人工智能技术快速发展给知识产权司法保护带来的新挑战。对于一些目前难以形成共识的问题，《意见》作了留白处理，待进一步积累经验，条件成熟时再通过适当方式作出明确。

规制涉人工智能侵害知识产权的行为

随着生成式人工智能技术的快速迭代，人工智能生成内容已经深度渗透到内容创作、商业设计、以及科技研发等领域，这让原本的著作权规则面临新的挑战。AI生成内容侵权责任认定、涉人工智能发明创造的专利授权确权等问题，已成为社会关注的热点话题。

《意见》首先明确，要依法规制涉人工智能侵害知识产权的行为。人工智能生成内容侵害他人著作权的，人民法院应当综合考量人工智能服务类型、行业特点、训练数据来源、各方参与度、采取的必要措施以及获利情况等因素，依法合理认定人工智能开发者、提供者、使用者的责任。

中国科学院科技战略咨询研究院研究员肖尤丹告诉第一财经记者，《意见》首次在国家最高审判机构层面建立了产业链分层追责体系，对开发者、提供者、使用者的责任边界作出差异化规定。

《意见》还明确，人工智能开发者提出不侵权抗辩的，应当责令其提供训练数据来源、训练过程记录、模型运行模式以及科学理论依据等予以佐证。肖尤丹认为这是其中最具突破性的一点，是为开发者设置了“不侵权抗辩”的强制信息披露义务，实质上构成了对AI“黑箱”的司法穿透。

关于涉人工智能发明创造的专利授权确权，《意见》明确要依法规范此类行为。《意见》明确，涉人工智能发明创造采用遵循自然规律的技术手段，解决了技术问题，实现了符合自然规律的技术效果的，人民法院应当依法认定其为专利法所保护的客体，但是违反法律、社会公德、损害社会公共利益或者自然人没有实质贡献的除外。同时，人工智能专利说明书对技术方案的表述，达到本领域普通技术人员能够实现该发明的程度的，应当认定符合公开充分的授权条件。

而对于人工智能生成的发明，是否可以赋予人工智能发明人身份，这在全球范围内都是一个争议性难题。《意见》对此也进行了明确回应：自然人使用人工智能完成的发明创造，该自然人对发明创造的实质性特点作出了创造性贡献的，应当认定该自然人为发明人。

此外，还有一个问题受到社会广泛讨论，那就是：人工智能生成内容是否属于著作权法意义上的作品？第一财经记者注意到，《意见》并未对此进行明确回应。《理解与适用》显示，在《意见》起草过程中，关于人工智能生成内容的可版权性问题的意见分歧较大，暂未作出规定。

《理解与适用》提到，司法实践中，人工智能服务使用者就其利用人工智能生成的内容主张著作权的案件并不鲜见，相关观点也不尽相同。人工智能生成内容是否属于著作权法意义上的作品，关键是要判断其是否符合著作权法规定的作品的构成要件。根据《著作权法》第3条规定，作品的三个要件是：作品系由人类创作；作品应具有独创性；作品应具有一定的表达形式。但目前，对于人工智能生成内容能否满足作品要件，在理论和实务上存在很大争议。

鉴于理论界和实务界对人工智能生成内容可版权性问题远未达成共识，全球范围内也尚无规定人工智能生成内容可版权性的先例，《意见》对此问题暂未作规定。

鼓励开源开放，明确责任豁免

当前，生成式人工智能模型的研发高度依赖开源软件生态。大量基础模型、深度学习框架、训练工具、数据处理工具以及各类中间件以开源方式提供。涉开源人工智能的侵权纠纷处理，如何在有效控制法律风险的同时，又能保护好开源创新的积极性，成为实践中的难点、重点。

《意见》明确，要依法合理认定涉人工智能开源软件相关方的法律责任。审理涉开源软件案件，认定开源软件开发者、提供者以及后续开发者、提供者的侵权责任，应当综合考量开源许可协议类型、权利限制的具体内容、安全合规举措和信息披露程度等因素，依法给予开源软件开发者、提供者适当的责任豁免。

同时，《意见》还明确开源软件开发者、提供者以免费开源的方式提供涉人工智能软件研发所需要的部分代码模块，并公开说明其功能和安全风险，他人使用该代码模块导致侵权的，人民法院可以认定开源软件开发者、提供者不承担侵权责任。

《理解与适用》提到，相对于以商业化方式提供开源软件的开发者、提供者，免费开源软件的开发者、提供者不从许可活动中获利，一般对下游使用者如何使用其代码模块也缺乏控制力，根据权责对等以及责任承担与控制能力相匹配原则，对其设定的注意义务也应较低，在一定条件下可以获得责任豁免。

肖尤丹认为，《意见》在开源软件领域明确的规则改变了此前开源软件侵权责任边界模糊的状态，将开源许可协议类型、权利限制内容、安全合规举措和信息披露程度作为综合裁量的核心因素，体现了司法对促进和鼓励开源生态的明确保护态度。

未经许可使用他人作品训练AI大模型的定性有争议

使用他人已公开的作品进行数据训练，是人工智能技术发展过程中的普遍现象。随着人工智能的不断发展，数据训练引发的著作权侵权争议不断出现。其中有一个案例曾引发广泛关注，即纽约时报在美国法院起诉某AI和微某公司未经授权使用其数百万篇新闻文章训练大模型侵犯著作权一案。

《理解与适用》指出，在《意见》起草过程中，此问题亦被纳入视野，但是论证过程中存在着很大争议。

一种意见主张，使用他人作品训练人工智能大模型宜适用著作权合理使用制度，或者直接认定不构成侵权。主要理由是：数据训练类似于人类的学习行为，不影响作品的正常使用，通常也不涉及复现权利作品；人工智能训练涉及海量作品，权利人十分分散，如果要求开发者逐一取得许可，交易成本极高，不利于人工智能发展。

另一种意见则明确反对上述观点，主要理由：一是在特定情况下，生成式人工智能有可能复现作为其训练数据的权利人作品或者生成与权利作品相竞争的内容，进而损害著作权人的合法权益。二是人工智能数据训练的情况较为复杂，不同性质的数据训练以及开发训练是否出于商业目的等因素，均会影响对权利作品的保护强度，不宜“一刀切”作出规定。三是在技术上，著作权法及其配套法规关于合理使用的规定并未给数据训练行为留出适用空间。鉴于上述争议，《意见》暂未对此问题作出规定。