网络法律评论.第23卷

网络版权治理的算法技术与算法规则 吴汉东 李安 进入21世纪，互联网构建了一个与物理世界并行的虚拟世界。截至2018年，全球网站数量超过150亿个，其中处于活跃状态的网站有近2亿个；截至2020年3月，中国网民规模为9.04亿，网络普及率达64.5%。与此相应，人们的文化消费方式和文化生产活动也逐步从物理世界迁移至虚拟世界，数字成为作品的主要存在形态，网络成为作品创作、传播和消费的主要场所。以录制音乐为例，统计数据显示，2018年全球录制音乐数字收入达112亿美元，占全球录制音乐收入总额的一半以上（58.9%）。 互联网从Web 1.0发展为Web 2.0，网络用户不仅是网络内容的消费群体，更是网络内容*为活跃的创作主体。不过，互联网在给人们带来文化消费和创作便利的同时，也极大地助长了作品盗版的猖獗。以国家版权局主办的“剑网2019”专项行动为例，2019年5月至11月共移除盗版链接110万条，打掉盗版影视网站418个，涉案金额达2.3亿元。可以说，这些被查处的版权侵权行为仅是浩瀚网络海洋中的冰山一角，学者在互联网发展初期发出的“版权死亡”预言依然值得警醒，网络版权环境的治理在今天以及未来仍然是一个重大问题。 在人工智能时代，网络版权治理迎来了新的机遇。新一代科技革命，特别是人工智能技术，对我们的社会生产、生活带来了猛烈冲击，从不同角度以不同方式对法律制度产生了意义深远的影响。总体而言，科技革命与法律发展的互动关系有两个观察角度：一是“供给主义”视角，致力于研究法律在制度供给侧如何变革，以规范并促进新技术的发展；二是“工具主义”视角，侧重于分析新技术如何应用于法律事业，以强化法律实施并提高法律运作效率。 简言之，技术既是法律制度的规制对象，也是法律社会的治理工具。基于此，我们可以说，人工智能技术，不仅给法律制度提出了新的挑战，也为法律实施提供了新的机遇。以“工具主义”视角审视人工智能技术对版权法的影响，提出的一个重要问题是，算法是否有助于版权法在网络环境中的实施？答案是肯定的。 法律的算法实施（algorithmic law enforcement）活动已经广泛存在，尤其是在网络版权领域。中国公司“冠勇科技”利用作品指纹特征比对算法为版权人提供网络维权服务，截至2019年11月已帮助版权人累计发出侵权删除通知360多万份。在美国Lenz诉University Music案中，被告口头答辩阶段称涉案侵权删除通知是由算法在巡查网络时自动发出的。视频分享网站YouTube采用Content ID系统，利用指纹比对算法对用户上传的视频内容自动进行版权查验。可以认为，在人工智能时代，网络版权的环境治理将会越来越依靠于算法。本文旨在研究如何推动算法更有效地参与网络版权环境治理。具体而言，本文将首先阐释“算法即法律”命题，其次梳理有助于网络版权治理的算法技术，然后考察网络版权算法治理的实践与问题，*后探讨网络版权算法治理机制的完善措施。 二、网络版权治理新机遇：算法即法律 在网络法中，“技术架构即法律”是一个较为成熟的理论共识。技术架构即法律是一个隐喻表达，指网络技术像法律一样具有约束人们网络行为的能力。技术架构在不同时代有不同的具体表现。代码是互联网技术架构的基本构件，算法是人工智能技术架构的基本构件。算法，尤其是音视频指纹算法和文本相似度算法，正推动着网络版权治理，从互联网时代的“代码即法律”走向人工智能时代的“算法即法律”。 （一）版权治理理念：从“代码即法律”到“算法即法律” 谈论网络治理，不得不提及学者雷登伯格（Reidenberg）和莱斯格（Lessig）以及他们的理论思想。1998年，学者雷登伯格在其论文《信息法》中指出，在网络信息社会中，法律法规不是唯一的行为规范，网络技术的设计和选择也可以对网络主体的行为产生规制作用；网络技术的设计和选择形成的行为规则称为“信息法”（lex informatica），与人类制定的法律体系（legal system）相对应。无独有偶，1999年，学者莱斯格在其著作《代码》一书中也提出了类似的观点。具体而言，莱斯格主张“法律、社会习俗、市场、物理架构”是调整人类行为的四种形态：法律和习俗对应传统意义上的正式和非正式社会行为规范，市场通过价格影响人们的行为，架构则通过其自身物理形态规制人们的行为。物理架构能够调整人们的行为，例如在道路上设置减速带可以促使人们降低车速，在草坪四周搭建围栏或种植灌木可以减少行人对草坪的踩踏。虚拟世界的技术架构如同现实世界的物理架构，也可以约束人们的具体行为。可见，雷登伯格和莱斯格有着一致的理论洞见：人们的网络行为的规制资源，除了法律制度，还有技术架构；技术架构可以像法律一样有效地约束人们的网络行为。在这个意义上，我们可以说“技术架构即法律”。不同时代有不同的技术因子，大体而言，互联网技术架构的基本要素是代码，人工智能技术架构的基础元素是算法。网络版权治理步入人工智能时代，也就意味着网络版权治理从“代码即法律”走向“算法即法律”。 “代码即法律”是莱斯格提出的一个著名命题。莱斯格认为，“代码”可以像法律一样（且比法律做得更好）有效地管控人们在互联网中可以干什么以及不可以干什么，原因在于“代码”是网络技术架构的基本构件，能够形塑我们的网络空间。在版权领域中，“代码即法律”主要体现为以“数字权限管理”系统为代表的各类版权技术保护措施。通过事先的代码设计，版权人可以为版权作品加上电子锁，设置数字作品的访问权限，控制电子作品的复制次数等。版权人也可以在作品中插入电子签名、电子水印等，以便识别他人对作品的擅自复制和非法改编。不过，以代码为主要手段的版权技术保护措施，很容易被破解和规避。围绕规避与反规避展开的无限技术竞赛对版权人和社会整体都是一种无谓损失。对此，1996年缔结的两个互联网版权国际条约，即《WIPO版权条约》（第11条）和《WIPO表演与录音制品条约》（第18条），分别规定了禁止规避版权技术保护措施之条约义务。该条约义务在我国落实为《著作权法》第48条第6项。 “算法即法律”是对“代码即法律”的继承，是“技术架构即法律”在人工智能时代的具体体现，因为算法是人工智能技术架构的基本构件。通常而言，算法、算力、数据，是新一代人工智能的三大要素：算法是人工智能的构件，算力是人工智能的动力要素，数据是人工智能的生产要素。作为人工智能系统的基本构件，算法如同一个网络警察，可以批量地识别和定位版权侵权内容并发出侵权删除通知，能够自动地对用户上传的网络内容进行版权过滤。实际上，在计算机系统和网络空间中运行的算法本身是代码的集合，那么问题来了：我们有区分“代码即法律”和“算法及法律”的必要吗？答案是肯定的，因为作为一种技术治理工具，算法不同于代码。代码需要在作品上网之前植入代码程序，是被动地防御他人侵犯版权；而算法不依赖于事前的代码植入，是事后主动地发现、纠察网络上的版权侵权行为。除此之外，算法可以根据不同性质的网络内容做出不同的判断，提出不同的解决方案。总体而言，算法治理是代码治理的升级版，前者比后者更为绵密、灵活和智能。 本文主张“算法即法律”，不是说法律要被算法取代。一种激进的观点主张，在人工智能时代，法律将会消亡，取而代之的是算法为每个人量身定制的“微指令”（micro-directive）。 笔者认为，算法不会也不可能取代法律，算法趋向于效率而法律趋向于正义，算法无法完全胜任法律的价值判断。算法和法律之间，不是相互取代的竞争关系，而是互为支撑的互补关系。本文主张“算法即法律”，旨在强调算法是人工智能时代网络版权治理不可忽视的规制力量，政策制定者和版权权利人需要深入理解、承认、支持和引导网络版权的算法治理。在人工智能时代，网络版权的环境治理不仅需要版权法律法规，还要重视算法这一技术工具，版权法律法规在网络空间的落地实施将会越来越依靠算法。作为网络版权治理的两个重要工具，算法规制人们的网络行为，法律监管算法的设计和使用，因此，法律可以借助算法在网络空间予以实施。法律的实施是法律从纸面文字转化为社会行为的过程，是法律的具体化和现实化，主要包括守法、执法、司法、法律监督四个环节，其中守法是自然人和法人等民事主体主要参与的环节。版权算法的主要使用者是版权人和网络服务商，版权算法的被规制者是广大的网络用户，也就是说，私人主体是版权算法治理关系的主要当事人。因此，网络版权的算法治理主要是在“守法”环节促使网络主体依法行使版权权利和依法履行版权义务。 （二）版权治理技术：音视频指纹算法和文本相似度算法 算法，顾名思义，是一种计算方法，旨在将信息输入转换为特定的输出结果。这是实质意义上的算法释义。在网络社会和人工智能语境中，算法是一种在形式意义上被限缩和具体化的计算程序，即由计算机代码表示，被计算机系统执行，旨在解决某一具体问题的代码序列。适用于网络版权治理的算法有很多，如网络爬虫算法、文本撰写算法等等。其中，音视频指纹算法和文本相似度算法，是网络版权算法治理之所以可能的关键算法。两种算法旨在实现“内容自动识别”，常被用来监测包括版权侵权在内的非法网络内容。 音视频指纹算法，是识别并比对音频视频（图像）作品内容的计算方法。音视频指纹算法，也被称为多媒体感知哈希算法。哈希是“hash”的译文，本意是把食物等切碎之后做混杂处理，后被用来指称对较大数据集合进行压缩映射的函数，即哈希函数，具体指通过一种散列算法将任意长度的信息数据集压缩为某一固定长度的信息摘要。该信息摘要用一组字符串表示，称为哈希值或电子指纹。哈希函数主要有传统的加密哈希和新兴的感知哈希两类。感知哈希*早由学者考克（Kalker）提出，旨在通过哈希函数思想模拟人脑感知识别多媒体信息的认知过程。多媒体感知哈希算法的工作机制为：先从音视频作品内容中提取人脑可以感知的特征信息，然后将提取的可感知特征信息通过哈希函数计算出一组较短的字符串，这就是音视频文件的感知哈希值（电子指纹）。待检测网络内容，同样以上述方法计算出感知哈希值。将待检测网络内容的感知哈希值与版权作品的感知哈希值进行比对，两个值越接近则两个音视频内容越相似。 文本相似度算法，是对比并量化文本类作品内容相似度的计算程序。文本相似度算法是处理自然语言问题的一项基础技术，具体指通过一定的计算程序将两个或多个文本文件之间的相似程度量化为数值。总体而言，文本相似分为字面匹配相似和语义相似；相应地，文本相似度的计算方法有两种，一是字面相似度计算方法，二是语义相似度计算方法。文本字符相似度算法直接针对原始文本中的字符串，以两个文本的字符匹配程度或距离作为相似度的衡量标准。字符串匹配算法是文本字符相似度计算的一个重要算法，其中，以哈希函数为思想基础的罗宾-卡普（Robin-Karp）算法是一种经典的多模式匹配算法，常被应用于检测论文抄袭。 字面相似度算法仅仅是机械地比对字符的相似性，而不问语词在文本上下文语境中的具体含义，因此计算出的文本相似度不够精确。对此，语义相似度算法被提了出来，该算法基于语料库和知识库，对文本中出现的词频进行统计分析得出文本语义。 着重介绍并称音视频指纹算法和文本相似度算法是网络版权算法治理的关键算法，主要基于以下两点：**，音视频指纹算法和文本相似度算法涵盖了作品的三种主要表达形态：音频、视频和文本。但依据思想表达二分原则，并非所有的作品内容均受版权法保护，因此更准确地说，版权法保护的对象是作品的表达。我国《著作权法》第3条规定了8类具体的作品类型，总体而言，这些法定的作品类型可大致归结为三类表达形态：一是音频类作品，包括音乐作品、戏剧作品、曲艺作品等；二是视频类作品，主要有美术作品、摄影作品、电影作品等；三是文本类作品，如文字作品、口述作品、计算机软件作品等。第二，音视频指纹算法和文本相似度算法能够胜任作品版权侵权认定的核心任务：实质性相似比对。作品版权的侵权认定遵循“接触+实质性相似”规则。在该规则中，证明作品使用者接触版权作品较为容易，如果作品使用者有接触版权作品的机会（证明版权作品在先发表即可）则推定接触要件成立；而被使用作品与版权作品是否实质性相似是一个较难的问题，也是作品版权侵权认定的关键。音视频指纹算法和文本相似度算法都是以判断网络内容资源相似度为技术目标的算法。音视频指纹算法通过感知哈希值（电子指纹）的相似性判断被感知音视频内容的相似性，文本相似度算法以字面相似度计算和语义相似度计算为方法来计算两个或多个文本内容的相似性。综上，对作品三种主要表达形态“音频、视频、文本”的覆盖，对版权侵权判断的核心“实质性相似”认定的胜任，表明音视频指纹算法和文本相似度算法是有效治理网络版权环境的技术工具。能够计算内容相似程度的算法不仅可以应用于网络版权治理，还可以模拟人类的视觉认知和思维逻辑对商标近似做出判断，为商标的自动评审和智能维权提供技术支持。