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视点｜算法优化的法律保护路径——从DeepSeek的开源算法保护说起

Published:

2025-02-07

DeepSeek的横空出世，为中国大陆地区提供了功能丰富且易于上手的AI工具，自2025年1月底上市以来其热度不断增强，连续在全球人工智能软件下载栏霸榜。DeepSeek算法模型通过优化数据搜集、比对、调取和分析路径，显著提升了能效比与效率。随全球深入研究DeepSeek而来的是蜂拥而至的黑客攻击，其目的是DeepSeek的核心算法。可见算法技术的进步也带来了知识产权保护、数据隐私风险及技术滥用等法律问题。本文从算法保护的法律需求出发，结合算法的特性，探讨其法律规制路径，提出以知识产权法为核心、数据安全法为支撑、算法透明性为补充的综合性保护框架，并设想通过场景化治理和全链路监管来平衡技术创新与权益保护。

撰写本文还因笔者曾在2003年代理过一起因算法引发的商业秘密案件：某教授发明一个测量微粒子直径的算法，通过对激光照射含有微粒子液体，根据激光反馈回的各项数据快速准确地测量微粒子直径，该技术在当年属于重大创新，为此老教授成立高新技术企业，将算法以汇编语言写入处理器，安装在其设计的激光设备中。通过该设备的激光照射反馈信号可以实时测量并获得液体中微粒子直径。该设备已经推出以其高效平价立即获得市场青睐。但因老教授疏于对知识产权的保护，被其聘用的几名员工以一个U盘拷走所有的软件（当然也包含算法在内），离职员工成立几家竞品公司很快蚕食了市场份额。老教授想维权才发现其既没有作计算机软件著作权登记，也没有保留好软件更新迭代的版本备份。2003年的专利法以及专利审查指南对纯算法也无保护措施，穷尽民刑手段也无法完全保护。好在亡羊补牢为时未晚，通过之后的一系列知识产权保护措施对后续的改进进行保护。希望本文能对以计算机软件、算法以及其他创新为主的高新技术企业知识产权保护有所启示。

一、算法优化的技术特性与法律保护需求

通过检索现有资料，DeepSeek的算法改进主要体现在：其一，数据处理的效率提升，通过多头潜在注意力机制（Multi-Head Latent Attention）等技术，优化数据比对与分析路径，降低计算资源消耗，实现“用更少资源达到更高性能”的目标。其二，全链路智能化：从数据搜集到结果输出，算法通过自监督学习和强化学习减少人工干预，例如在合同条款对比、类案裁判规则提取中实现自动化。其三，合成数据的创新应用，利用合成数据生成技术规避原始数据隐私风险，同时提升模型推理能力。

由此产生的法律问题为：其一，算法架构创新（如多头潜在注意力机制）是否可被纳入专利或商业秘密保护范围，该选择哪种方式保护？其二数据合规性：合成数据生成是否需遵循原始数据的隐私保护规则？其三，透明性与可解释性：自动化决策过程是否需满足司法审查的可回溯性要求？

二、算法保护的现状

1、知识产权保护的局限性

首先，专利保护存在障碍：算法常因“抽象思想”属性被排除在专利保护外。例如，DeepSeek的多头潜在注意力机制虽具创新性，但可能因技术实现细节的抽象性难以通过专利审查。如本文前沿部分老教授的测量算法，彼时专利法和专利审查指南并不认可算法的可专利性。2006年修订的审查指南虽然规定计算机程序或算法可以通过安装在一定的装置上运行，实现一定功能就可以申请专利，但仍有需要载体执行一定功能的要求。算法的专利保护需求较高且需要完全公开，不利于专利保护。

其次是商业秘密的脆弱性：算法开源趋势（如DeepSeek开放权重模型）与商业秘密保护存在冲突，开源协议可能削弱技术独占性。另外，商业秘密要求技术秘密的非公知性、采取合理保护措施、实用性等，维权时需要非公知性、同一性和价值三个鉴定，门槛高。更不利于权利人的是维权过程中的二次泄密。

最后是计算机软件著作权保护的滞后性：采取软件著作权登记可以明确权利人的权属及保护内容，是目前较为常见的保护方式，但因为软件或算法迭代快，每次迭代都登记不现实。其二是软件著作权维权案件仍需要进行同一性鉴定，该鉴定掺杂主观性，且易于被更换编程语言干扰。

2、数据隐私与合规

目前各个AI软件输出的合成数据虽脱敏处理，但其生成过程若依赖敏感数据，仍需遵循软件开发者和使用者当地的法律或数据规则。用户的全球性带来跨境数据流动合规问题，算法优化依赖多源数据整合，可能触发《数据安全法》对跨境传输的审批要求，例如欧盟GDPR的“充分性认定”标准。算法本身不存在法律风险，但因之输出的内容存在合规风险，应予以充分重视。

三、算法保护的法律路径初探

1、构建多层次知识产权保护体系

首先应扩展专利保护范围，可以借鉴美国《算法专利审查指南》，将“技术效果显著且具体”的算法创新（如能效优化技术）纳入专利客体。国家知识产权局可以在新版的审查指南中明确算法保护的范围，以专利保护技术创新。

其次，应强化商业秘密保护：通过《反不正当竞争法》禁止非法获取开源代码中的未公开技术细节，同时完善保密协议与竞业限制条款。鉴于该等侵权行为多为网络黑客行为，各地市场监督局在处理相关不正当竞争行政案件应积极保全涉嫌侵权的证据，必要时应刑事报案，由公安局网警支队固定相关证据，以保护创新。

第三，计算机软件著作权登记制度应进行改革，注重软件源代码载体表达和功能展现，对于迭代软件可以通过在证书备注方式进行登记。

2、完善数据安全与隐私保护机制

对于AI平台，建议分类管理合成数据，根据数据来源与用途划分风险等级，高风险合成数据需履行与原始数据同等的合规义务。同时应建议动态化跨境传输监管机制，建立算法驱动的数据风险评估模型，实时监控跨境数据流的安全性与合规性。

另外，技术创新不是一切行为的避风港，AI输出结果中仍不时出现疏漏或错误，可能会存在算法黑箱与责任归属难题，在保护算法的同时，要求算法开发者在司法、金融等高风险场景中公开核心逻辑与训练数据来源，例如欧盟《人工智能法案》的“高风险AI系统”透明度规则。并参考中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》，要求企业备案算法模型并接受第三方技术审计，建立算法备案与审计制度。

DeepSeek的算法优化代表了人工智能技术从“规模驱动”向“效率驱动”的转型，但其法律保护需兼顾技术创新与风险防控，通过技术标准与法律规则的双向互动实现动态平衡；针对算法跨境应用建立互认机制与合规审查，避免碎片化监管阻碍技术发展。

唯有构建包容且严谨的法律框架，方能实现算法技术进步与权益保护的双赢，为人工智能时代的法治秩序奠定基础。

关键词：

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