- 吴汉东;樊赛尔;
在生成式人工智能服务侵权诉讼中，主体注意义务构成是侵权责任认定的前提和基础。现行著作权法及其上位法对上述问题尚无明确规定，在司法实践中多是类推适用网络服务提供者的相关法律规定。生成式人工智能服务经营主体的注意义务，涉及主体性法律定位、合理性法理基础、规范性制度构成以及归责性侵权认定等问题。总的说来，生成式人工智能服务提供者应为一种新型信息服务主体，与传统网络服务提供者有别；其注意义务的合理性，概以“技术中立”“平台中立”原则为基础；“通知—必要措施”等相关法律规范适用，应在类推和扩张解释的基础上进行调整与补充，且能作用于开发、生成、传输等信息交易服务活动的整个过程。
2025年11期 No.297 3-23页 [查看摘要][在线阅读][下载 999K] - 宁立志;杨莹莹;
人工智能算法兼具“个体财产专有性”与“公共利益关联性”，这一特质使得当前以商业秘密保护为主导的实践模式面临诸多隐忧。商业秘密保护模式虽能在一定程度上弥补现有保护机制的不足，但其保密性与算法嵌入公共决策、社会治理等场景产生的透明性诉求存在价值冲突。相较之下，专利保护模式“以公开换保护”的机制更契合人工智能算法的私权客体定位与公法管制需求，既维护创新主体的个体财产私益，又为公共利益保障预留制度空间。尽管算法专利适格性问题在理论上尚未形成共识，但法律实践中已逐步探索出对算法相关发明专利保护的路径。为完善人工智能算法的专利保护，应调适专利审查标准，并强化专利披露制度。同时，为避免过度保护算法商业秘密，应合理衔接商业秘密保护制度，一方面设置专利制度内的激励措施，另一方面适当弱化算法商业秘密的保护力度，从而提高算法专利申请的积极性。
2025年11期 No.297 24-46页 [查看摘要][在线阅读][下载 1170K] - 胡开忠;江璐迪;
著作权法并非规制纯指令类人工智能生成内容的最佳路径，容易因过度保护引发权利寻租风险、知识利用困境、分配不公问题。相比之下，反不正当竞争法通过个案演进实现有限保护，既能灵活回应新兴利益诉求，又能自由容纳后续创新，是更为适宜的路径选择。在适用反不正当竞争法时，应首先判断当事人之间是否存在直接竞争关系，以此排除非商业性使用，并评估相关市场的替代可能性；其次考察涉案人工智能生成内容是否具有竞争属性，即其与现有内容是否构成实质性相似，且生成该内容是否实质投入了时间、财力或智力等成本；只有当借用行为对权利人造成显著损害，导致该类成果的市场供给不足时，方可被认定为不正当竞争。在高度借用的情形下，权利人除须证明竞争关系和人工智能生成内容的竞争属性外，还须就预期市场的实际损害承担证明责任。
2025年11期 No.297 47-68页 [查看摘要][在线阅读][下载 1248K] - 吕炳斌;李隽姝;
如何科学界定生成式人工智能服务提供者的版权注意义务，已成为司法实践与学术研究的焦点问题。鉴于私法反馈存在滞后性，版权注意义务转介论借助保护性规范理论，识别出人工智能领域版权注意义务构造的教义学路径，是公私法调适的良策。基于私法权益保护目的、可辨规范对象及规范旨在防止损害这三个要件，可对现有人工智能公法规范中的保护性规范进行识别，进而转介为事前预防义务、事中透明度义务和事后救济义务的版权义务体系，并将生成式人工智能服务提供者违反此类公法规范的行为转介至版权侵权责任的构成要件中进行考量。在违法性层面，违反旨在保护他人知识产权的公法规范，可作为认定版权侵权行为违法性的重要依据。在过错层面，该违反行为能够触发过错推定的适用。
2025年11期 No.297 69-87页 [查看摘要][在线阅读][下载 1227K]