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视点｜生成式AI应用的知识产权侵权风险分析

Published:

2023-12-14

生成式AI在创造新内容时存在一定的风险，如侵犯著作权、不正当竞争和反垄断等知识产权侵权问题，因此在使用过程中需要谨慎并遵守相关法律法规和道德规范。

1、生成式AI的概念

生成式人工智能（Generative AI）是指一类人工智能系统，它们可以通过学习现有的数据并生成新的数据，从而实现类似人类创造力的功能。生成式AI系统能够自己创造出新的内容，而不是只能根据输入的数据进行处理和分类。这些新的内容可以是文本、图像、音频等各种类型的数据。

生成式AI的核心能力在于创造新的内容，而不仅仅是对已知模式的重复应用。其原理是基于深度学习，特别是神经网络技术，可以通过分析大量的训练数据来学习数据的分布和模式，然后利用这些学习到的模式来生成新的数据。

生成式AI的应用广泛，包括但不限于自动写作与内容生成、艺术创作与设计、虚拟现实与游戏开发、科学研究与创新、语音合成与音乐创作、教育与培训、医疗诊断与图像生成等领域。

常见的生成式AI模型包括循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTMs）、转换器模型（如 GPT）等。这些模型可以被训练成生成与训练数据相似但又独特的新数据，从而实现创造性的内容生成。

需要注意的是，生成式AI在创造新内容时也存在一定的风险，如侵犯著作权、不正当竞争和反垄断等知识产权侵权问题，因此在使用过程中需要谨慎并遵守相关法律法规和道德规范。

2、生成式AI的知识产权侵权风险分析

2.1著作权侵权

大数据模型在训练和生成内容的过程中，可能会涉及到著作权侵权的风险。

在输入端，大数据模型在构建过程中需要学习大量文本语料，这些语料可能来自于网络、书籍、杂志等。在获取这些文本语料时，如果没有得到权利人的许可，就可能涉嫌侵犯著作权。例如，某AI绘画工具未经许可使用了某全球知名图片提供商的图片，从而引发了侵权诉讼。

在输出端，生成的内容也可能涉及到著作权侵权的问题。首先，生成的内容是否满足著作权法中对“作品”的要求，这需要进行进一步的判断。如果生成的内容被判定为“作品”，那么可能会涉及到著作权侵权的问题。其次，即使生成的内容无法达到“作品”的标准，但如果与原作品构成实质性近似，仍然可能构成知识产权侵权。

大数据模型的训练数据量越大，生成内容的知识产权侵权风险就会越高。同时，使用者的提示词也会影响生成内容侵犯知识产权的风险。由于大数据模型本身的条件设置要求所限，提示词或者指令越清晰、精确，所得到的结果就越发精细，越容易调用其数据库中原有的语料。如果提示词极为限缩、精准，那么生成内容侵犯他人知识产权的风险就会增大。

2.2侵犯商业秘密

在大数据模型的训练过程中，可能会使用到来源不明或者非法的数据信息。如果这些信息中包含商业秘密，那么将构成对他人商业秘密的侵害。同时，随着大数据模型影响力的扩大，企业可能会将其纳入办公系统以提升工作效率，而员工在训练和使用模型的过程中，如不慎输入企业的商业秘密，可能会造成商业秘密的泄露和损失。

2.3 不正当竞争和反垄断风险

大数据模型在协助编程、广告设计、文学创作等领域表现优异，但同时也存在不正当竞争和反垄断风险。

在竞争法下，如果用户直接将生成内容进行商业使用，可能会构成“混淆行为”。例如，用户使用大数据模型生成的广告文案可能与他人广告文案、知名商品名称、知名企业名称等存在相似，从而引发混淆。

如果使用非法爬取的数据进行生成式AI模型训练，形成的数据产品可能会构成不正当竞争。因为这些数据产品可能达到足以实质性替代其他经营者提供的相关产品或者服务的程度。此外，如果从具有禁止第三方爬取数据条款的网站收集海量数据，该等数据很有可能被认定为竞争性财产权益。

大数据模型也可能引发反垄断相关风险。一方面，由于技术的高尖性，生成式AI技术的研发与应用可能会成为大公司的新型垄断手段；另一方面，部分企业之间可能通过人工智能达成“垄断协议”，例如某公司通过某生成式人工智能模型对消费者数据进行消费习惯分析从而对消费者采取有针对性的算法垄断定价。这些行为都可能对消费者权益带来损害。

为了降低这些风险，开发者和服务提供者需要在进行大数据模型研发和使用的过程中严格遵守相关法律法规和道德规范。同时，政府和社会各界也应当共同努力制定相应的政策和规范以防止这些风险的产生。

3、建议和措施

针对以上风险，我们提出以下建议和措施：

3.1合法合规获取和使用数据：确保训练数据来源合法，并获得权利人的授权许可。同时，遵守数据使用协议，避免滥用和泄露数据。

3.2加强知识产权保护意识：提高员工的知识产权保护意识，避免在训练和使用模型过程中侵犯他人著作权和商业秘密。

3.3建立知识产权合规机制：建立内部知识产权合规机制，制定知识产权保护政策和流程，加强对知识产权侵权行为的监督和管理。

3.4增强技术能力：加强技术研发和能力提升，减少对大型科技公司的依赖，降低技术垄断风险。

3.5建立反垄断合规体系：了解和遵守反垄断法律法规，避免参与价格算法合谋等垄断行为，维护市场公平竞争秩序。

3.6加强消费者权益保护：尊重消费者权益，避免利用大模型进行不正当竞争和侵犯消费者权益的行为。同时，加强与消费者沟通，提高消费者对大模型的认知和理解。

3.7加强行业合作和监管：积极参与行业合作和监管机构的工作，共同应对知识产权侵权和不正当竞争风险。通过合作与交流，促进行业健康发展和社会公平竞争。

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