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| 著作權法配套法規修訂熱點問題研討會。主辦方供圖 |
人民網成都11月25日電 （記者朱虹）11月24日下午，“保護知識產權 促進創新發展——著作權法配套法規修訂熱點問題研討會”在四川·成都天府國際會議中心舉辦，來自全國高校、司法機關、仲裁機構和行業的嘉賓代表圍繞著作權法配套法規修訂的熱點問題進行了深入探討。
著作權法配套法規修訂亟須加快
《著作權法》是法律關系復雜、調整主體眾多、涉及面廣泛的一部知識產權專門法，著作權法配套法規修訂是施行《著作權法》和加快推動完善著作權法律制度體系的重要舉措之一。
2020年《著作權法》第三次修訂，對許多內容作出重大調整，與此相適應《著作權法實施條例》也在修訂過程當中，但是由於《著作權法》修改的幅度很大，有一些條款相對來說還是比較原則和抽象的。如何在《著作權法實施條例》中對《著作權法》的新規定進行進一步細化和明確，這是學術界和業界高度關心的熱點問題。
在公開演講環節，中國社會科學院法學研究所教授李明德就《著作權法實施條例》修訂的必要性進行了分享。李明德認為，《著作權法實施條例》能夠細化澄清一些問題，2020年《著作權法》第三次修訂后，《著作權法實施條例》修訂迫在眉睫。在送審的《著作權法實施條例》修訂文稿中，有幾個問題需要特別規定：第一是作品定義與兜底條款。原來兜底條款是法律行政法規規定的其他作品，定義不清晰，法官們自由裁量權很大，條例修訂稿有待明確。第二是權力的限制。《著作權法》裡提到的“法律行政法規規定的其他情形”，條例應該作出明確限定。
區塊鏈取証 審查“三性”仍不能少
針對國內外類似“chatGPT”大模型在訓練時抓取的文本數據，李明德認為如果這些公司預先訓練大模型，用了有著作權的作品且用於商業用途，本身就是侵權。這些在侵權基礎上訓練學習后創作的作品，版權算誰的？正在修訂中的《著作權法實施條例》如何認定，目前還不得而知。李明德提醒，一定要強調數據挖掘和文本發掘是用作“非商業性”的使用。
數字經濟蓬勃發展，網絡內容產業在取得長足進步的同時，也面臨盜版行為更加隱蔽、形式更加多樣等難題。會上，最高人民法院民事審判第三庭二級高級法官秦元明以《新技術對版權司法審判的影響》為題，分享了自己的看法。秦元明認為，不論是通過區塊鏈取証，還是通過現實手段中的其他技術手段取証，它的司法認証標准都是一樣，都要審查“三性”：合法性、關聯性和真實性。秦元明同時透露，最高法院非常重視數據權益的保護司法保護工作，目前已在開展調研，探索能否通過起草一些規范性的意見或司法解釋性文件，對數據保護的方式和路徑進行規范。
針對著作權配套法規的立法熱點問題探討，中國人民大學知識產權學院副院長、教授郭禾建議，《著作權法》的實施條例在制定過程中，如果能把相關的條例整合到一起，或許在一定程度上讓《著作權法》體系變得更加系統，也方便更多在門檻之外的人更容易跨進到這個領域裡來。
針對新技術發展過程中的數據保護，郭禾個人的想法是，如果這個數據已經構成某種知識產權，就用相應的知識產權法去處理，沒有必要專門針對數據出台行政法規明確權利。
平台需要為“算法”承擔責任
據產業界人士稱，隨著互聯網信息技術不斷發展，網絡文學正面臨侵權盜版的“三座大山”，即盜版平台、搜索引擎和應用市場。網絡文學具有多重價值，但其價值的實現急需版權保護，網絡文學會因出現盜版遭受嚴重損失，維權是網絡文學的生存命門。為打擊盜版，我國出台了一系列政策法規文件，採取了一系列行動，目前還可以借助高科技，運用區塊鏈、人工智能、大數據監測等，打擊網絡侵權盜版行為。
上海市高院知識產權庭副庭長徐俊則在主題為《新時代網絡平台責任法律規范的重塑》演講中強調，對於互聯網平台，算法推薦和算法孤立有區別。算法推薦是客觀可量化。平台對於純粹算法輸出，無須承擔概括性的注意義務。平台在算法具備識別條件的領域負有相應的義務，最后平台應該為他推薦的流量傾斜承擔注意義務。
華東政法大學知識產權學院院長、教授叢立先進行“《著作權法實施條例》合理使用制度”演講時，針對機器學習的數據挖掘，提出了個人看法。“我本人覺得如果給機器數據挖掘合理使用的便利，等於它在形成作品之前具有極大的便利。然后機器學習產生所有的作品又都不受版權保護會產生一個什麼問題？就是機器學習領域有可能是版權法之外，值得思考。”叢立先稱，現在知識應用場所的數字挖掘和人工智能會帶來很大的知識進步，對社會有很大幫助和支持。如果在機器學習的前端給它便利，但是它產生的作品如果是人類控制，機器學習生成的便利符合人類可持續發展需要，也應該給他產權保護。但不是原來一模一樣的人身權和財產權保護，制度規則應該做通盤考量，可以叫“有限著作權保護”，就是人身權和財產權極其有限，以此促進別的人工智能，促進別的知識利用者進行相應學習利用。
新場景新工種 新修條例應關注
針對著作權法配套法規修訂熱點問題，現場還有上海市浦東新區人民法院知識產權審判庭審判員胡琛罡、學術大咖王遷、北京知識產權法院審判監督庭庭長馮剛、中青年學者盧海君、同濟大學袁秀挺、年輕學者華東政法大學副教授袁鋒、蘇州大學教授陳虎等分別從不同視角，進行了分享。
王遷稱，談到AI訓練、機器學習，主要有2個問題需要重點關注：一個是輸出端的問題，AI訓練解決的是輸入端的問題。第二涉及演繹權的問題，包括改編、翻譯和匯編。從《著作權法》的角度看，就面臨著未經許可將他人作品作為訓練數據使用，是否構成著作權侵權的問題。
王遷稱，AI的訓練方式，目前包括歐盟、英國、日本都有相應的立法，他們的立法主要限於“非商業目的”。今年8月，國家網信辦也已聯合幾個部委出台一個生成式人工智能的管理辦法。隨著AI越來越強大，“與其等到有一天我們被動應對這些事情，不如早一點考慮。包括《著作權法實施條例》，現在輸入端的問題更突出，更現實，我們早一點有應對。”王遷說。
在論壇演講中，袁鋒認為，針對比較復雜的視聽作品，新修訂條例應對演出單位的業務范圍內涵劃清界限，對視聽表演者權和歸屬做出明晰。未來的條例應當防止司法性的混亂，應該在業務范圍內進行一定明晰。對於未錄制的表演活動發放表演，可以在非專有許可的使用做出一定的規定。
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