2月28日，世界知识产权组织（WIPO）发布了《生成式人工智能:知识产权导航》（Generative AI: Navigating Intellectual Property），该文件旨在帮助采用生成式人工智能工具的组织了解知识产权风险，提出正确的问题，并考虑潜在的保障措施。

许多企业和组织正在迅速采用生成式人工智能工具来生成内容。这些工具既是协助企业业务运营的巨大机遇，也代表了由于当前不确定性(包括知识产权问题)而带来的重大法律风险。

许多组织正在寻求适当的指导来帮助他们的员工避免这些风险。然而每个业务情况和法律背景都是独特的，以下指导原则和检查表就旨在帮助企业了解知识产权风险，提出正确的问题，并考虑潜在的保障措施。

生成式人工智能带来了许多风险和问题。企业和组织应该考虑实施合适的政策，并为员工提供有关技术机遇和限制的培训。这种积极主动的方法对于应对与使用生成式人工智能相关的挑战至关重要。


生成式人工智能和知识产权


生成式人工智能有众多IP接触点和不确定性。虽然完全避免这些知识产权风险是不可能的，但以下因素对于在这个不断发展的技术领域中以知识产权导向为考虑因素的企业和组织或许是有用的。

01机密信息

机密信息是指不能公开获取的信息，可能具有商业价值，也可能不具有商业价值，在保密情况下进行沟通，并受到合理保护。它包括商业秘密，是一种具有(潜在)经济价值或由于其秘密性质而提供竞争优势的机密信息。

如果机密信息被用于训练或提示人工智能工具，那使用者可能会无意中泄露商业秘密或放弃对商业敏感信息的保密，为防止这种情况发生，企业应考虑将技术、法律和实际保障措施结合起来。


风险：

1、生成式人工智能工具可以根据用户的提示进行保存和训练。如果用户在提示中包含机密信息，则可能会丢失机密性，因为人工智能供应商拥有该信息的副本，此外，该信息可能会成为模型的一部分，并与其他用户公开共享输出。

2、企业和组织在从头训练生成人工智能工具或使用其机密信息微调现有工具时，存在其机密信息被公众获取的风险。

3、黑客可能会利用机密信息“提示词注入”（prompt injection）等技术提取训练数据。

4、私人人工智能生成式工具可以监控和存储提示信息，以检查不适当的使用情况。在某些情况下，提示信息可能会由提供者的员工审查。

应对策略：

1、检查对生成式人工智能工具的设置，以尽量降低供应商使用提示信息进行存储或训练的风险。

2、使用在私有云上运行和存储的生成式人工智能工具。

3、检查人工智能工具的供应商是否将存储、监控和审查提示信息，并就任何机密信息向提供商寻求适当的保护。

4、限制生成式人工智能工具使用机密信息的的访问权限，只有获得授权的人才能访问这些信息。

5、贯彻落实员工政策，并就提示信息中包含机密信息的内容提供风险培训。

6、让相关信息安全专家审查和监控生成人工智能工具。


02知识产权侵权


许多生成式人工智能工具都是基于大量受知识产权保护的作品进行训练的。一些正在进行的纠纷表示，当收集和使用这些作品来训练人工智能时，不管是受过训练的人工智能模型还是其输出都属于知识产权侵权。这些案件主要集中在版权和商标上，但从理论上讲，也可能涉及其他知识产权，如工业品外观设计、数据库权利和发明专利。

人工智能工具及其训练、使用和输出是否构成知识产权侵权，在法律上存在很大的不确定性，答案可能会因司法管辖区而异。企业和组织应该通过使用合法合规的工具来降低风险、尽可能寻求赔偿、审查数据集，并实施技术和实际措施来降低侵权的可能性。

风险：

1、世界范围内存在未决诉讼，无法确定使用受知识产权保护的作品训练人工智能、使用这种训练过的人工智能模型及其输出是否构成知识产权侵权。

2、这种风险不仅限于人工智能工具开发人员，还可能延伸到使用该工具的用户。在许多国家，各种形式的知识产权侵权的责任（如复制版权作品）并不取决于被指控侵权人的意图或知识。

3、法院尚未定论生成人工智能的开发者、提供商、客户和用户是否应该对知识产权侵权、侵权赔偿、破坏侵权模型或生成物的行为承担责任。也尚不清楚法院是否会认为下令禁止使用经过知识产权保护的作品训练的人工智能模型是适当的。

4、关于潜在的版权侵权，一些国家的知识产权法包括可能适用于生成式人工智能的例外情况，如合理使用、文本和数据挖掘以及临时复制。然而，各国之间缺乏协调，以及这些例外情况对生成人工智能的具体应用尚不清楚。

5、即使在已有判例的情况下，也可能取决于案件的具体情况以及国家法律的规定。


应对策略：

1、考虑使用仅在已获得授权、公共领域或用户自己的训练数据上进行训练的生成式人工智能工具。

2、在选择人工智能工具时，要考虑是否有供应商愿意为知识产权侵权提供赔偿，特别是版权侵权。例如，这种保护可能仅限于第三方赔偿，并以遵守合同限制和实施减轻风险措施为条件。

3、在训练或微调生成式人工智能工具时彻底审查数据集。验证IP所有权，AI培训的许可范围，并遵守Creative共享许可或者公共领域状态。确保在目标司法管辖区适用的版权例外情况。

4、监管机构正在考虑落实用于训练模型的知识产权保护的作品披露细节的义务，并考虑记录人工智能模型的训练过程。

5、制定员工政策和培训，以尽量减少生产侵权产品的风险。建议提示不要引用第三方企业名称、商标、版权作品或特定作者/艺术家。

6、在使用生成物前，考虑采取措施检查是否有侵权行为。包括抄袭检查、图片搜索和自由实施尽职调查。

7、根据环境评估缓解措施、相关成本和业务风险。


03开源义务

人工智能生成的代码可能会受到开源义务的约束。当一个软件应用程序或代码是开放源代码时，这意味着源代码对公众开放，用户通常被授予使用、修改和分发软件的某些权利和自由。然而，这些权利和自由伴随着用户必须遵守的义务，例如归属，且这些义务取决于管理软件的特定开源许可证。

企业和组织应该考虑这种风险是否适合他们的代码，调查潜在的赔偿，并实施技术和实际措施来减少开源义务产生的可能性。


风险：

1、生成式人工智能可以在符合开源要求的代码上进行训练，这可能会违反商业使用或归属限制等义务。目前在美国已有一系列相关的法律纠纷。

2、一些开放源代码许可规定，任何包含开放源代码的代码都要服从同一开放源代码许可的要求。因此，集成人工智能生成代码的用户可能会无意中将开源义务引入到他们的项目中。


应对策略：

1、考虑获得生成来自提供商的人工智能工具，专门针对许可示例进行培训，或实施技术保障措施，例如检测相关的开源许可证。

2、考虑获取生成供应商提供的人工智能工具，对开源侵权行为提供赔偿。检查保护的范围和适宜性以及适用的条件。

3、在训练或微调生成AI工具时，要彻底审查训练数据，以获得足够宽松的许可。

4、在编码中使用生成人工智能时，采用风险和效益相结合的方法。如果确保代码不受开源义务的约束至关重要，可以考虑禁止供应商和员工在这些项目中使用生成式人工智能。


04深度造假:肖像权和话语权


形象和声音在许多国家都受到保护，但这种保护并不统一。保护的形式包括一些知识产权(如英美法系国家的假冒)、不正当竞争法、人权、宪法权利和宣传权。

生成式人工智能具有模仿特定人物的形象或声音的潜力，有些工具专门为此目的而设计。

企业和组织应该考虑与这些功能相关的风险。


风险：

1、未经授权使用或模仿他人的声音或形象可能导致侵犯知识产权或其他权利，并因各司法管辖区的法律框架不协调而带来挑战。

2、模仿形象和声音也可能有声誉受损或法律诉讼的风险，如欺诈或诽谤。许多国家正在考虑针对深度造假制定具体的法律法规。例如，中国已经通过了适用于“深度合成”的法规。


应对策略：

1、制定员工政策，并提供明确限制使用“deepfake”生成人工智能工具的培训。对于已批准的生成人工智能工具，执行禁止在提示中引用特定个人的策略。

2、在有合法的商业理由合成某人的声音或肖像的情况下，获得当事人的必要同意和许可。


05人工智能生成物的知识产权和所有权


目前尚不清楚由人工智能工具生成的新内容，如文本、图像或其他创意作品是否可以受到知识产权的保护，如果可以，谁拥有这些权利。即使人工智能生成物不受知识产权保护，也应该存在管理其使用的合同条款。

生成人工智能生成物的知识产权和所有权尚不清楚。企业和组织应该在合同中明确所有权，只有在产出的知识产权所有权对其商业模式不重要的情况下才考虑使用生成式人工智能。


风险：

1、大多数国家的知识产权法都没有考虑到生成式人工智能，这导致了人工智能生成物中是否存在知识产权以及谁将拥有任何此类权利的不确定性。对于某些知识产权(如商标)来说，这可能不是一个问题，但对于版权来说，这是一个广泛关注的问题。

2、最近将人工智能系统“DABUS”命名为发明人的专利申请，因为没有确定人类发明人被一些国家驳回。目前尚不清楚生成式人工智能是否可以在没有人类发明者的情况下做出发明，以及这些发明是否可以获得专利。

3、美国版权局(US Copyright Office)发布了关于对包含人工智能生成的材料的作品进行注册的指导意见，指出必须需要人类的创造性贡献。该指导意见表明，用户的单独的提示词可能不构成版权保护，因为提示仅仅“影响”输出。

然而，北京互联网法院最近判决，用户对人工智能生成的图像拥有版权，因为该用户调整了提示词和参数，使得该图像反映了其审美选择和判断。这些不同的司法解释对人工智能生成物在全球范围内的版权承认增加了不确定性。

4、一些国家(如印度，爱尔兰，新西兰，南非和英国)为“无需人类创作，由计算机生成的作品”提供版权保护。乌克兰引入了计算机程序生成的“非原创物品”的权利。


应对策略：

1、查看生成人工智能工具的条款和条件，以了解谁拥有生成物的知识产权(如果有的话)。

2、通过纳入品牌名称和标志等知识产权元素，或在修改或创建新版本的输出中引入人类创造力，探索加强对输出的控制或权利的方法。

3、记录人类在发明或创造过程中的角色。

4、尽可能就计算机生成作品的版权归属达成协议。由于不同国家的法律标准不同，可能难以适用，因此协议应提高一致性。

5、在委托创作时，要求确保未使用生成式人工智能。

6、考虑只在不需要知识产权的情况下使用生成式人工智能，例如用于内部使用，创意生成以及(个人)社交媒体帖子等短暂使用。