杭州互聯(lián)網(wǎng)法院針對(duì)“奧特曼案”發(fā)出的首份涉生成式人工智能司法建議書，不僅是對(duì)個(gè)案裁判的延伸，更是對(duì)技術(shù)革新與法律規(guī)則碰撞的前瞻性回應(yīng)。建議書從“通知+必要措施”機(jī)制完善、LoRA模型（低秩適應(yīng)模型）監(jiān)管、知識(shí)產(chǎn)權(quán)日常管理、企業(yè)合規(guī)建設(shè)四個(gè)維度，為生成式AI平臺(tái)的版權(quán)治理提供了系統(tǒng)性框架，建議發(fā)出后很快得到企業(yè)回應(yīng)，相關(guān)的具體回應(yīng)措施也非常有針對(duì)性。
筆者作為該案原告代理律師，結(jié)合司法建議和企業(yè)回應(yīng)的核心內(nèi)容，探討如何重塑AI時(shí)代的平臺(tái)版權(quán)保護(hù)機(jī)制。
完善“通知+必要措施”機(jī)制：
從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)防御
在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)侵權(quán)糾紛中，“通知-刪除”規(guī)則是平臺(tái)免責(zé)的核心依據(jù)。然而，生成式AI的技術(shù)特性使得侵權(quán)內(nèi)容可能通過模型訓(xùn)練與用戶指令快速擴(kuò)散，因此需要對(duì)權(quán)利人的投訴更快地做出反應(yīng)。司法建議中的完善“通知+必要措施”機(jī)制正是針對(duì)這一點(diǎn)。
對(duì)此，企業(yè)回復(fù)采取了包含顯著投訴入口優(yōu)化、處理流程透明化、專職團(tuán)隊(duì)建設(shè)等舉措，其本質(zhì)是更加積極主動(dòng)的響應(yīng)投訴。更具體的做法還可以考慮例如白名單機(jī)制，為符合條件的版權(quán)方開放“快速通道”，允許其上傳正版素材并自動(dòng)巡查識(shí)別侵權(quán)線索；發(fā)布透明度報(bào)告；每月公布侵權(quán)攔截?cái)?shù)據(jù)、誤判率及優(yōu)化措施，接受公眾監(jiān)督。
在投訴處理過程中，一個(gè)新的問題是，除了對(duì)具體生成內(nèi)容的處理，還包括了對(duì)侵權(quán)LoRA模型的處理，判決書要求“對(duì)于被訴侵權(quán)的奧特曼LoRA模型，被告公司均應(yīng)予以刪除，并應(yīng)停止提供相關(guān)奧特曼LoRA模型的發(fā)布和應(yīng)用服務(wù)”。理由是，法院認(rèn)為，僅刪除LoRA模型的封面圖或示例圖無法徹底制止侵權(quán)，因模型本身包含奧特曼形象的獨(dú)創(chuàng)性特征，可能被用戶反復(fù)使用生成更多侵權(quán)內(nèi)容，所以應(yīng)立即停止提供相關(guān)奧特曼LoRA模型的發(fā)布和應(yīng)用服務(wù)。
可見，在定向模型訓(xùn)練和發(fā)布平臺(tái)上，“通知-刪除”這一避風(fēng)港機(jī)制所要覆蓋的侵權(quán)行為已經(jīng)涵蓋了模型本身，尤其是對(duì)特殊訓(xùn)練過的Lora模型，如果其作用就用定向生成侵權(quán)內(nèi)容，則不但應(yīng)該刪除模型，還需要停止提供對(duì)應(yīng)的發(fā)布和應(yīng)用服務(wù)，這一點(diǎn)值得所有大模型平臺(tái)關(guān)注。
平臺(tái)對(duì)LoRA模型監(jiān)管：
貫穿模型整個(gè)生命周期
該案的核心爭(zhēng)議點(diǎn)之一，是被告平臺(tái)允許用戶上傳奧特曼形象訓(xùn)練LoRA模型，并利用其定向生成侵權(quán)內(nèi)容。LoRA模型因其輕量化、易傳播的特性，成為用戶定制化生成內(nèi)容的主要工具，但也成為版權(quán)侵權(quán)的“放大器”。
建議書中提出“加強(qiáng)對(duì)LoRA模型的平臺(tái)監(jiān)管”，對(duì)于LoRA模型這種新技術(shù)的合規(guī)管理給出了方向。平臺(tái)采取的措施也非常有針對(duì)性，貫穿了LoRA模型的生命周期。筆者認(rèn)為，在模型的不同階段可以結(jié)合現(xiàn)有的技術(shù)能力采取不同的具體措施，包括，訓(xùn)練階段篩查：對(duì)用戶上傳的訓(xùn)練素材進(jìn)行關(guān)鍵字、版權(quán)標(biāo)識(shí)識(shí)別（如數(shù)字水印檢測(cè)），攔截明顯侵權(quán)內(nèi)容；生成階段過濾：通過圖像相似度算法，限制生成內(nèi)容與原作的實(shí)質(zhì)性相似度閾值（類似市面上已有的偽原創(chuàng)檢測(cè)）；模型分享管理：對(duì)涉及知名IP的LoRA模型建立分級(jí)標(biāo)簽，限制其公開傳播范圍。
這些舉措沒有囿于傳統(tǒng)“避風(fēng)港原則”的局限，把重心從“事后處理”前移至“過程干預(yù)”，讓技術(shù)創(chuàng)新始終處于人的控制之下。并非所有的平臺(tái)都要使用如此高強(qiáng)度的技術(shù)措施，法律仍然會(huì)考量平臺(tái)的合規(guī)成本和效果之間的平衡，但是對(duì)于大模型而言，從其各個(gè)生命周期入手，潛入合規(guī)措施，一定是未來的方向。
強(qiáng)化知識(shí)產(chǎn)權(quán)日常管理：
從技術(shù)風(fēng)控到生態(tài)治理
杭州互聯(lián)網(wǎng)法院建議的第三個(gè)方面是“強(qiáng)化平臺(tái)知識(shí)產(chǎn)權(quán)日常管理”，筆者認(rèn)為，該條主要是針對(duì)平臺(tái)上用戶已發(fā)布的內(nèi)容。如果說前面的舉措是模型管控，那么這個(gè)則是模型內(nèi)容管控，旨在構(gòu)建健康的AIGC內(nèi)容生態(tài)。
結(jié)合企業(yè)采取的針對(duì)性措施，筆者認(rèn)為可以做的合規(guī)動(dòng)作包括，算法權(quán)重調(diào)整：在推薦系統(tǒng)中增加版權(quán)合規(guī)權(quán)重，降低侵權(quán)內(nèi)容曝光概率；用戶行為引導(dǎo)：通過協(xié)議條款明確禁止使用未授權(quán)IP訓(xùn)練模型，并對(duì)違規(guī)用戶實(shí)施梯度處罰；數(shù)據(jù)可追溯性：利用區(qū)塊鏈等技術(shù)記錄模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源，為版權(quán)爭(zhēng)議提供溯源證據(jù)。
不難發(fā)現(xiàn)，在技術(shù)越來越復(fù)雜的今天，單純的人工管理內(nèi)容已經(jīng)完全滯后于產(chǎn)業(yè)發(fā)展，因此引入技術(shù)治理模式才是解決之道，不論是內(nèi)容算法上的調(diào)整，還是侵權(quán)行為溯源，都體現(xiàn)了“技術(shù)合規(guī)”的理念，這種治理模式不僅降低法律風(fēng)險(xiǎn)，更可以高效推動(dòng)平臺(tái)從“流量至上”向“價(jià)值優(yōu)先”轉(zhuǎn)型。
值得肯定的是，杭州互聯(lián)網(wǎng)法院的司法建議，首次在司法層面系統(tǒng)回應(yīng)了生成式AI的版權(quán)平臺(tái)治理難題，生成式AI的版權(quán)治理本質(zhì)是技術(shù)理性與法律價(jià)值的動(dòng)態(tài)平衡。杭州“奧特曼案”的司法建議以精細(xì)化規(guī)則回應(yīng)技術(shù)復(fù)雜性，以協(xié)同共治替代單向監(jiān)管，為AI時(shí)代的版權(quán)保護(hù)樹立了新范式。其核心價(jià)值在于關(guān)注到AI生成過程的不同階段：數(shù)據(jù)輸入、訓(xùn)練、輸出、使用，對(duì)訓(xùn)練階段相對(duì)寬容，對(duì)生成和使用兩階段從嚴(yán)管控，很好地平衡了技術(shù)創(chuàng)新與版權(quán)保護(hù)，堪稱AIGC平臺(tái)合規(guī)的樣板。