智媒時代算法推薦的版權(quán)風(fēng)險與協(xié)同治理*

□文│張媛媛

智能媒體時代，信息的生產(chǎn)與傳播呈現(xiàn)出自動化、智能化與去人化特征。在內(nèi)容生成上，人工智能技術(shù)的應(yīng)用使得信息產(chǎn)出不再高度依賴人工參與。騰訊公司開發(fā)的新聞寫作軟件已能夠自動生成新聞稿件，實現(xiàn)“一分鐘推送”。[1]在內(nèi)容傳播上，算法推薦通過內(nèi)容加簽和用戶畫像技術(shù)，實現(xiàn)了基于用戶偏好的精準(zhǔn)推送，既降低了用戶的信息搜索成本，也在很大程度上解決了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容爆發(fā)帶來的信息沉沒問題。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者借助算法進(jìn)行的個性化推送，不僅能夠提高用戶對平臺的黏性，同時也可提升信息分發(fā)的效率，因此算法推薦技術(shù)被互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供者廣泛采用。據(jù)報道，利用算法進(jìn)行的內(nèi)容推送已占據(jù)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容分發(fā)的70%左右。[2]

與此相伴的版權(quán)風(fēng)險同樣不容忽視——當(dāng)算法推薦的內(nèi)容為未經(jīng)許可在網(wǎng)絡(luò)中傳播的作品時，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者是否需要對由此而生的版權(quán)侵權(quán)承擔(dān)責(zé)任時常成為紛爭的焦點。在愛奇藝訴今日頭條案中，愛奇藝享有熱播影視劇《延禧攻略》的信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)，今日頭條的用戶未經(jīng)許可上傳了大量影視劇片段，愛奇藝認(rèn)為今日頭條利用算法推薦技術(shù)擴(kuò)大了侵權(quán)作品的傳播范圍，應(yīng)對本案中的版權(quán)侵權(quán)承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任。[3]該案折射出的主要爭點為：算法推薦服務(wù)提供者是否應(yīng)因技術(shù)提供而在版權(quán)侵權(quán)中承擔(dān)責(zé)任，是否會因技術(shù)應(yīng)用提高注意義務(wù)。在算法推薦技術(shù)廣泛運用的智能媒體時代，上述問題的回答對算法推薦平臺的行為邊界及產(chǎn)業(yè)發(fā)展有重要影響，因此有必要基于推薦技術(shù)原理進(jìn)行符合立法目的與基本原理的規(guī)范解釋。

一、算法推薦的定性之爭：價值無涉亦或主動推薦

算法推薦的基本原理為通過數(shù)學(xué)算法，推測出用戶感興趣的內(nèi)容并進(jìn)行個性化推送。算法推薦與傳統(tǒng)人工編輯推薦的區(qū)別之處在于推薦的自動化，整個過程不存在人工干預(yù)。但多有觀點認(rèn)為，技術(shù)中立不等于行為中立。算法推薦服務(wù)提供者在版權(quán)侵權(quán)中的主觀狀態(tài)及注意義務(wù)標(biāo)準(zhǔn)目前還存有爭議。

1.自動推送技術(shù)下的行為中立論

由于算法本質(zhì)上是客觀的代碼化計算方法，[4]在滿足推薦條件時就會將內(nèi)容自動推送給用戶，在此過程中，不需人工對內(nèi)容進(jìn)行編輯審核，平臺也無從知曉被推送的具體內(nèi)容并對是否存在版權(quán)侵權(quán)作出判定。因此，有觀點認(rèn)為，基于算法進(jìn)行的內(nèi)容推送，與傳統(tǒng)的出版編輯存在本質(zhì)不同。算法平臺既不生產(chǎn)內(nèi)容也不對內(nèi)容進(jìn)行編輯與推選，不存在基于平臺意志的主動推送行為。因此，算法推薦技術(shù)的應(yīng)用不應(yīng)成為網(wǎng)絡(luò)平臺注意義務(wù)提高的緣由，算法的中立性與無價值性也不會使平臺在版權(quán)侵權(quán)中承擔(dān)幫助侵權(quán)的責(zé)任。[5]也有觀點指出，算法推薦的指標(biāo)是量化、客觀的，其運行過程不受人工干預(yù)，推送內(nèi)容是用戶以行為參與模型構(gòu)建的結(jié)果呈現(xiàn)，且此種推送具有個性化，不同于一般網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者面向所有用戶進(jìn)行的內(nèi)容編輯和統(tǒng)一推送。因此，算法推薦中不存在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的主動行為?；诩夹g(shù)中立原則，算法推薦技術(shù)的采用不應(yīng)直接導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的歸責(zé)。[6]

2.風(fēng)險擴(kuò)大視角中的較高注意義務(wù)論

與算法推薦中立論相對立的觀點認(rèn)為，算法推薦與人工推薦具有相同性質(zhì)，平臺應(yīng)當(dāng)因推薦算法的應(yīng)用承擔(dān)較高的注意義務(wù)。與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)接入、搜索鏈接和信息存儲服務(wù)由用戶選擇的被動性不同，算法推薦具有主動性。算法的應(yīng)用使得信息的傳播范圍無限擴(kuò)大，增加了網(wǎng)絡(luò)用戶獲得侵權(quán)作品的概率。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者主動利用算法推薦的行為提高了侵權(quán)作品的傳播風(fēng)險，因此應(yīng)當(dāng)負(fù)有較“一般理性人”更高的“專業(yè)人員”注意義務(wù)。[7]從技術(shù)上看，算法可以實現(xiàn)內(nèi)容識別；從服務(wù)性質(zhì)上看，算法平臺已經(jīng)脫離傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者被動提供服務(wù)的定位，實現(xiàn)了以平臺為中心對用戶與內(nèi)容的雙重管理；從服務(wù)效果上看，平臺通過使用算法推薦獲得了利益，基于權(quán)責(zé)一致的基本要求，應(yīng)當(dāng)對其所能管理的網(wǎng)絡(luò)空間中的版權(quán)侵權(quán)實施控制。因此，利用算法進(jìn)行推薦的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)對版權(quán)侵權(quán)負(fù)較高的注意義務(wù)。[8]

3.技術(shù)中立的堅守及注意義務(wù)的設(shè)定

著作權(quán)法理論中存在著直接侵權(quán)與間接侵權(quán)的區(qū)分。[9]未經(jīng)許可實施受版權(quán)人專有權(quán)利控制的行為構(gòu)成直接侵權(quán)；引誘、教唆或者幫助他人“直接侵權(quán)”，本身沒有直接實施侵權(quán)行為，則構(gòu)成“間接侵權(quán)”。間接侵權(quán)的認(rèn)定以行為人具有主觀過錯和直接侵權(quán)成立為前提。[10]網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者利用算法對用戶顯現(xiàn)或可能的喜好進(jìn)行發(fā)掘，并據(jù)此向其推送消息。算法本身并未改變內(nèi)容在互聯(lián)網(wǎng)中的傳播狀態(tài)，換言之，算法只能對已經(jīng)存在于互聯(lián)網(wǎng)中的內(nèi)容進(jìn)行指引式呈現(xiàn)，不會導(dǎo)致本不存在于互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容在網(wǎng)絡(luò)中的公開。因此，就平臺的算法利用行為而言，其沒有向公眾提供內(nèi)容，這種信息推薦行為不會使服務(wù)提供者承擔(dān)直接侵權(quán)責(zé)任。若認(rèn)定算法推薦服務(wù)提供者構(gòu)成間接侵權(quán)，須證明其存在主觀上的故意。

雖然算法推薦可能會增加侵權(quán)作品的曝光概率，但不能據(jù)此認(rèn)為提供算法推薦服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)平臺存在幫助侵權(quán)作品傳播的主觀故意。美國法院在“索尼案”中確定了“實質(zhì)性非侵權(quán)用途”原則，即如果產(chǎn)品具有實質(zhì)性非侵權(quán)用途，即使提供者知曉其可能被用于非法用途，也不能據(jù)此認(rèn)為提供產(chǎn)品的行為構(gòu)成幫助侵權(quán)。[11]例如，計算機(jī)生產(chǎn)者知曉其產(chǎn)品可能被用戶作為傳播盜版音樂或電影作品的工具，也不能據(jù)此認(rèn)為生產(chǎn)和銷售計算機(jī)的行為構(gòu)成對特定版權(quán)侵權(quán)行為的幫助。原因在于，當(dāng)產(chǎn)品并非僅具有侵權(quán)用途時，其在流通過程中如何使用超出了提供者的控制范圍，且產(chǎn)品被如何使用，是社會工具利用能力等多重因素影響的結(jié)果。某一產(chǎn)品在問世時可能被大量作為侵權(quán)之用，隨著社會管理水平的提高，轉(zhuǎn)而被廣泛用于正當(dāng)用途。因此，不能因為提供者概括知曉產(chǎn)品可能被用作侵權(quán)而認(rèn)定其對特定侵權(quán)行為具有幫助侵權(quán)的主觀故意。

在沒有人工干預(yù)的情況下，算法對用戶數(shù)據(jù)形象的構(gòu)建是客觀的，內(nèi)容推送也是因為參數(shù)耦合觸發(fā)推薦機(jī)制的結(jié)果，在自動分析、自動識別、自動推送的過程中，算法推薦服務(wù)提供者無法對內(nèi)容是否侵犯版權(quán)作出判斷。此外，算法推薦的功能在于用戶興趣與內(nèi)容的匹配與推送，在此過程中，推送的信息既可能是經(jīng)授權(quán)在網(wǎng)絡(luò)中傳播的，也可能是違法傳播的侵權(quán)作品，只要推薦服務(wù)提供者未在程序設(shè)計中加入對特定盜版網(wǎng)站的搜索指令，就不能認(rèn)為推薦服務(wù)提供者具有幫助侵權(quán)作品傳播的主觀故意。算法在內(nèi)容推薦中的應(yīng)用可以有效地降低用戶的信息搜尋成本，解決互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容過載帶來的信息浪費問題。由于算法推薦技術(shù)在提高互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容傳播效率中的重要作用，因技術(shù)應(yīng)用而提高網(wǎng)絡(luò)平臺的注意義務(wù)并不合乎法目的，否則將會出現(xiàn)技術(shù)越先進(jìn)、責(zé)任越重、運行成本越高的悖論。[12]因此，應(yīng)當(dāng)堅持算法推薦技術(shù)中立原則，不因推薦技術(shù)的應(yīng)用而認(rèn)為服務(wù)提供者存在幫助侵權(quán)作品傳播的主觀故意；網(wǎng)絡(luò)平臺注意義務(wù)的設(shè)定應(yīng)當(dāng)與其技術(shù)能力與信息管理能力相匹配，不因推薦技術(shù)的應(yīng)用而有所提高。

二、算法推薦的版權(quán)風(fēng)險：明顯侵權(quán)引發(fā)注意義務(wù)

算法推薦過程中，信息匹配與內(nèi)容推送由系統(tǒng)自動完成，人工難以對推薦內(nèi)容實施控制，但這并不意味著平臺能夠以算法推薦的自動性在所有的版權(quán)侵權(quán)中主張免除責(zé)任。《民法典》規(guī)定，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者知道或應(yīng)當(dāng)知道用戶利用其提供的服務(wù)侵害他人民事權(quán)益而未采取必要措施的，需要與網(wǎng)絡(luò)用戶承擔(dān)連帶責(zé)任。[13]“知道”作為被證明了的主觀故意，“應(yīng)當(dāng)知道”則是“應(yīng)知而未知”，[14]屬于對侵權(quán)信息未盡注意義務(wù)的主觀過失。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者類型及其所采用的算法推薦技術(shù)的不同，會使平臺在算法利用過程中承擔(dān)不同的注意義務(wù)。若未盡與其服務(wù)類型及技術(shù)能力相應(yīng)的注意義務(wù)，在版權(quán)侵權(quán)中仍可能被認(rèn)為具有過錯，進(jìn)而承擔(dān)版權(quán)侵權(quán)責(zé)任。

1.人工審查中明顯侵權(quán)的發(fā)現(xiàn)

由于算法推薦指向內(nèi)容推送，推送方式分為提供鏈接和對網(wǎng)站中的內(nèi)容進(jìn)行直接呈現(xiàn)，因此，利用算法推薦技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者往往同時也為內(nèi)容提供者、信息存儲空間服務(wù)提供者或鏈接服務(wù)提供者。如果侵權(quán)內(nèi)容由網(wǎng)絡(luò)平臺自己提供，無論使用何種推薦技術(shù)，都無法改變其內(nèi)容提供者的身份，并須承擔(dān)版權(quán)直接侵權(quán)的責(zé)任。若侵權(quán)內(nèi)容由用戶上傳，平臺僅提供信息存儲空間，是否就可依據(jù)其中立的服務(wù)提供者身份主張不具有對侵權(quán)信息的發(fā)現(xiàn)能力？

雖然在我國網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者不承擔(dān)對用戶版權(quán)侵權(quán)行為的事前主動審查義務(wù)，[15]但并不意味著信息存儲空間服務(wù)提供者沒有機(jī)會發(fā)現(xiàn)明顯版權(quán)侵權(quán)事實的存在。根據(jù)《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》的規(guī)定，通過互聯(lián)網(wǎng)向上網(wǎng)用戶提供信息服務(wù)的經(jīng)營者，不得制作或傳播危害國家安全、民族團(tuán)結(jié)、社會穩(wěn)定的內(nèi)容以及有關(guān)暴力色情的信息。[16]因此，向用戶提供信息存儲空間的服務(wù)提供者，如短視頻平臺等，都需要設(shè)專任審核人員對用戶上傳內(nèi)容的合法性進(jìn)行審查，通過審核后方能在平臺傳播。[17]由行業(yè)協(xié)會制定的《網(wǎng)絡(luò)視聽節(jié)目內(nèi)容審核通則》與《網(wǎng)絡(luò)短視頻內(nèi)容審核標(biāo)準(zhǔn)細(xì)則》也對審核內(nèi)容進(jìn)行了細(xì)化。審核制度的存在，使得網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者能夠?qū)τ脩羯蟼鲀?nèi)容事前進(jìn)行了解并采取干預(yù)措施。雖然審核的目的在于發(fā)現(xiàn)危害國家安全和有悖公序良俗的內(nèi)容，并不要求平臺識別其中存在的版權(quán)侵權(quán)風(fēng)險，但審核程序的存在使平臺能夠盡一般理性人的注意發(fā)現(xiàn)其中明顯的版權(quán)侵權(quán)內(nèi)容。此種注意義務(wù)并不來源于算法推薦的使用，而是基于平臺信息存儲空間提供者的服務(wù)類型，在前置的內(nèi)容審核環(huán)節(jié)因人工介入引發(fā)的一般注意義務(wù)。

版權(quán)侵權(quán)行為發(fā)現(xiàn)的難易程度與作品類型也有著密切的關(guān)系。文字作品與美術(shù)作品的創(chuàng)作行為較為普遍，創(chuàng)作主體既可能是普通用戶，也可能是專業(yè)機(jī)構(gòu)。審核人員在盡一般注意義務(wù)的情況下，僅依據(jù)內(nèi)容與署名難以對版權(quán)歸屬作出判斷。因此，在美術(shù)與文字類作品的版權(quán)侵權(quán)中，不宜因?qū)徍顺绦虻拇嬖诙J(rèn)為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者對侵權(quán)作品的傳播具有主觀過錯。而對音樂錄制品及影視劇作品來說，制作者與版權(quán)人通常為專業(yè)的唱片公司與影視公司，當(dāng)個人用戶上傳數(shù)字格式的音樂錄制品、完整的影視劇或者片段時，通過賬號信息與上傳內(nèi)容的簡單對比，就可產(chǎn)生作品侵權(quán)的合理懷疑。在未加任何編輯的情況下，個人用戶上傳完整的音樂錄制品及影視作品或片段，屬于明顯的版權(quán)侵權(quán)信息，應(yīng)當(dāng)引起審核人員的注意，否則會因未盡一般注意義務(wù)而與用戶承擔(dān)版權(quán)侵權(quán)的連帶責(zé)任。

2.內(nèi)容統(tǒng)一推送中的注意義務(wù)

算法推薦的依據(jù)是用戶偏好，而對用戶偏好的刻畫離不開用戶信息的提取。一般來說，算法會從三個維度提取信息進(jìn)行分析。一類是用戶的基本信息，如年齡、職業(yè)等；一類是用戶的行為信息，如用戶的瀏覽歷史、點贊、收藏內(nèi)容的記錄；一類為環(huán)境信息，如當(dāng)前所處地點等。基于這些信息，算法推薦的依據(jù)大致可分兩種：一是基于用戶的個性特征進(jìn)行的差異化推送，二是基于所處的時空環(huán)境進(jìn)行的同質(zhì)推送。

基于用戶個性化信息進(jìn)行的推送，是系統(tǒng)對用戶個人基本信息以及行為信息進(jìn)行分析后，對用戶感興趣的內(nèi)容作出排列并進(jìn)行實時推薦，因此不同用戶界面呈現(xiàn)的內(nèi)容也不相同，最終實現(xiàn)“千人千面”的信息流推送效果。根據(jù)司法解釋的規(guī)定，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者主動對作品進(jìn)行修改、編輯、推薦時，應(yīng)當(dāng)結(jié)合具體情況認(rèn)定其是否應(yīng)當(dāng)知道存在版權(quán)侵權(quán)的風(fēng)險。[18]作此規(guī)定的原因在于，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者主動對作品進(jìn)行編輯或推薦時，對內(nèi)容的接觸增加了版權(quán)侵權(quán)發(fā)現(xiàn)的機(jī)會而使其負(fù)有與出版者類似的侵權(quán)防免義務(wù)。算法推薦不同于司法解釋中所稱的推薦行為。一方面算法推薦由系統(tǒng)自動計算并觸發(fā)推薦程序，在此過程中不存在人工接觸與發(fā)現(xiàn)侵權(quán)內(nèi)容的機(jī)會；另一方面，人工主動推薦的結(jié)果是內(nèi)容在平臺中以顯著方式呈現(xiàn)，任何人進(jìn)入網(wǎng)站就可無差別地在明顯的位置接觸到作品，這種統(tǒng)一且顯性的作品呈現(xiàn)方式也會增加對版權(quán)侵權(quán)的發(fā)現(xiàn)概率。而算法推薦的效果是千人千面，不存在固定的頁面與固定的內(nèi)容，因此不能認(rèn)為算法推薦屬于司法解釋中網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者對內(nèi)容的推薦行為，進(jìn)而推定其應(yīng)當(dāng)知道推薦內(nèi)容中存在明顯的版權(quán)侵權(quán)信息。[19]

若基于共同所處的時空環(huán)境信息推送的內(nèi)容涉及版權(quán)侵權(quán)，則應(yīng)當(dāng)根據(jù)侵權(quán)信息的明顯程度來對推薦服務(wù)提供者是否應(yīng)當(dāng)知道侵權(quán)行為的存在作出認(rèn)定。與基于用戶信息進(jìn)行的個性化推送不同，當(dāng)算法根據(jù)公眾共同所處的環(huán)境信息進(jìn)行推送時，用戶在既定時段登錄網(wǎng)站頁面將會接收到相同的內(nèi)容。如在五一勞動節(jié)所有用戶都可接收到與節(jié)日有關(guān)的視頻或文章，這種推送的效果類似于在網(wǎng)站顯著位置向用戶提供特定的內(nèi)容。如果短視頻網(wǎng)站在五一勞動節(jié)置頂推薦的內(nèi)容為電視臺采訪節(jié)目的片段，但上傳者信息卻顯示為個人用戶，根據(jù)常理，采訪節(jié)目的版權(quán)通常由電視臺享有，不會許可個人用戶進(jìn)行使用。這種明顯侵權(quán)信息的存在會引發(fā)算法推薦服務(wù)提供者的注意義務(wù)。

3.基于內(nèi)容推薦時的過濾義務(wù)

系統(tǒng)進(jìn)行個性化推送時采用的推薦方法主要有兩種：一種是基于內(nèi)容的推薦，即通過提取內(nèi)容的標(biāo)題、類別、標(biāo)簽、用戶評論等信息，根據(jù)用戶瀏覽歷史的分析向其推薦相似的內(nèi)容。[20]另外一種是基于協(xié)同過濾的推薦，分為基于用戶的協(xié)同過濾與基于內(nèi)容的協(xié)同過濾。前者的推送原理為通過用戶的點擊行為，將具有相似偏好的用戶進(jìn)行分類。在同類用戶點擊某一內(nèi)容時，基于用戶偏好的相似性向其他用戶推薦同一內(nèi)容。后者則是通過對內(nèi)容的分類，根據(jù)用戶瀏覽歷史向其推薦相似內(nèi)容。[21]

若平臺基于用戶協(xié)同過濾機(jī)制進(jìn)行推薦，根據(jù)用戶的點擊歷史對具有相同興趣的用戶進(jìn)行分組，之后再將同一群組用戶瀏覽的內(nèi)容推送給其他用戶，從技術(shù)角度觀之不涉及對推薦內(nèi)容的甄別，也無從發(fā)現(xiàn)侵權(quán)內(nèi)容的存在。但若平臺通過內(nèi)容分析進(jìn)行推薦時，就必須利用有關(guān)技術(shù)提取內(nèi)容的標(biāo)題、標(biāo)簽、評論等信息，通過關(guān)鍵詞組合勾畫內(nèi)容所涉主題，而此技術(shù)同樣可以實現(xiàn)對明顯版權(quán)侵權(quán)的發(fā)現(xiàn)。發(fā)現(xiàn)的途徑既可以是權(quán)利人發(fā)送的侵權(quán)通知，也可以來自行政部門或行業(yè)組織發(fā)布的作品保護(hù)信息。例如，國家版權(quán)局發(fā)布的重點作品版權(quán)保護(hù)名單中包含了某部熱播電視劇，平臺在基于內(nèi)容分析進(jìn)行算法推薦時，提取到有關(guān)內(nèi)容的標(biāo)題為“某劇完整版”，此種表述即為版權(quán)侵權(quán)的明顯信息。既然基于內(nèi)容分析的算法推薦在技術(shù)上可以實現(xiàn)對標(biāo)題、標(biāo)簽、評論等關(guān)鍵信息的提取，同樣的技術(shù)也可以用于對明顯版權(quán)信息的發(fā)現(xiàn)且不會增加網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的技術(shù)成本，算法推薦服務(wù)提供者就應(yīng)當(dāng)在其能力范圍內(nèi)通過關(guān)鍵詞過濾，避免對明顯侵權(quán)內(nèi)容的推薦。

三、算法推薦的協(xié)同治理：多方參與優(yōu)化傳播生態(tài)

如上文所述，利用算法進(jìn)行推薦的平臺一般兼具鏈接服務(wù)或存儲空間服務(wù)提供者的身份，權(quán)利人在發(fā)現(xiàn)版權(quán)侵權(quán)信息后可以向其發(fā)送通知要求移除鏈接或刪除侵權(quán)內(nèi)容。在用戶創(chuàng)造內(nèi)容成為互聯(lián)網(wǎng)平臺核心元素的今天，[22]用戶每天都上傳無數(shù)的文學(xué)藝術(shù)作品，[23]互聯(lián)網(wǎng)巨大的信息體量中包含著海量的版權(quán)侵權(quán)內(nèi)容。據(jù)谷歌統(tǒng)計，截至2022年5月6日，其收到的移除網(wǎng)址通知的數(shù)量約為57億。[24]在此情形下，經(jīng)算法推薦的侵權(quán)作品的傳播范圍也會進(jìn)一步擴(kuò)大。欲形成良好的作品傳播生態(tài)，降低技術(shù)應(yīng)用的負(fù)面效應(yīng)，需要算法推薦服務(wù)提供者超越法定義務(wù)，構(gòu)建從前端內(nèi)容控制到末端用戶監(jiān)督的多元版權(quán)治理體系，降低推薦技術(shù)應(yīng)用帶來的版權(quán)風(fēng)險放大效應(yīng)。

1.推薦內(nèi)容的來源選擇機(jī)制

當(dāng)平臺以鏈接的方式向用戶提供內(nèi)容來源的網(wǎng)絡(luò)地址時，確實無法實現(xiàn)對推薦內(nèi)容的選擇與鑒別。例如對提供作品鏈接的新聞聚合平臺而言，即使鏈接指向的內(nèi)容構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)，聚合平臺也不會因此而承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。一方面，平臺并非作品的傳播者，其并未實施將作品通過網(wǎng)絡(luò)向公眾提供的行為，不構(gòu)成對作品信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)的侵犯；另一方面，平臺在信息推送中沒有施加人工干預(yù)，無從事前知曉侵權(quán)信息的存在，不構(gòu)成幫助侵權(quán)。當(dāng)權(quán)利人發(fā)現(xiàn)鏈接指向的內(nèi)容構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)時，可以向鏈接提供者發(fā)出侵權(quán)通知，平臺在接到合格通知后采取斷開鏈接等措施即可避免承擔(dān)事后知曉的幫助侵權(quán)責(zé)任。

“通知—移除”規(guī)則作為鏈接服務(wù)提供者的責(zé)任阻斷機(jī)制，雖然提供了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者版權(quán)侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定的明確標(biāo)準(zhǔn)，但并沒有為網(wǎng)絡(luò)空間作品傳播生態(tài)形成正向的制度引導(dǎo)。在侵權(quán)內(nèi)容的鏈接被移除之后，用戶往往會將內(nèi)容再次上傳，形成通知—刪除—再上傳—通知—刪除的無限循環(huán)。美國作為“通知—移除”規(guī)則的來源國，其主要的內(nèi)容產(chǎn)業(yè)從未對立法中的“避風(fēng)港”規(guī)則表示過支持。[25]美國出版商協(xié)會在提交給版權(quán)局的關(guān)于《版權(quán)法》第512條避風(fēng)港條款實施影響評估的調(diào)查通知中稱，“權(quán)利人發(fā)送了數(shù)以百萬計的通知，但這些通知對減少侵權(quán)材料的數(shù)量幾乎沒有任何影響”。[26]

大量侵權(quán)作品存在的后果即是巨量侵權(quán)通知的發(fā)送，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者在核查通知適格性、采取移除措施、應(yīng)對權(quán)利人的起訴中付出了巨大的時間與金錢成本。以提供鏈接的方式進(jìn)行算法推薦的平臺在運行中會面臨同樣的困境。若不加選擇地以互聯(lián)網(wǎng)中的所有內(nèi)容作為推薦來源，平臺生態(tài)將會進(jìn)一步惡化。改善這一狀況的措施之一即為限制算法推薦的內(nèi)容來源，與擁有版權(quán)的內(nèi)容平臺進(jìn)行合作，對鏈接指向的內(nèi)容來源予以控制。該措施的采取能夠從源頭上保證作品的傳播與利用秩序，對版權(quán)保護(hù)及平臺有序運營形成良好的促進(jìn)作用。

2.多方參與的侵權(quán)發(fā)現(xiàn)機(jī)制

同時提供存儲空間服務(wù)的算法推薦平臺負(fù)有對用戶上傳內(nèi)容安全性與合法性的審查義務(wù)。雖然審查的目的不在于對私權(quán)侵犯的發(fā)現(xiàn)，但人工介入環(huán)節(jié)的存在增加了明顯侵權(quán)信息發(fā)現(xiàn)的概率。審查人員畢竟不是版權(quán)侵權(quán)判定的專業(yè)人士，基于審查程序的注意義務(wù)僅限于對明顯侵權(quán)事實的發(fā)現(xiàn)。此外，這種注意義務(wù)還需要結(jié)合作品類型、作品的使用方式等作具體認(rèn)定。比如用戶并非原封不動地上傳影視劇作品或其中的片段，而是加入了解說或其他內(nèi)容，此時該視頻片段屬于合理使用還是構(gòu)成對影視劇作品的侵權(quán)就不宜由審核人員進(jìn)行判定。即使用戶上傳內(nèi)容隨后被認(rèn)定侵犯版權(quán)，平臺也不應(yīng)因?qū)徍谁h(huán)節(jié)的存在而負(fù)相應(yīng)的注意義務(wù)。

平臺有限的侵權(quán)發(fā)現(xiàn)能力和注意義務(wù)決定了并非所有的侵權(quán)內(nèi)容都可被準(zhǔn)確濾除，因此，良好版權(quán)生態(tài)的構(gòu)建還需要權(quán)利人與用戶的共同參與。算法推薦服務(wù)提供者可以在作品初始推薦的環(huán)節(jié)，通過代碼植入的方式，增加向相關(guān)群體推送的功能，以此來增加版權(quán)侵權(quán)信息的發(fā)現(xiàn)概率。例如，用戶在今日頭條中上傳的內(nèi)容會經(jīng)歷“冷啟動”環(huán)節(jié)，為了提高新內(nèi)容的曝光度，系統(tǒng)會增加對這些內(nèi)容的分發(fā)權(quán)重，使其獲得更多的關(guān)注。經(jīng)歷該環(huán)節(jié)之后，作品便進(jìn)入正常的推薦程序。[27]在版權(quán)侵權(quán)信息發(fā)現(xiàn)方面，權(quán)利人較用戶更為敏感。如果能在推薦程序中嵌入權(quán)利人名單，當(dāng)初始推薦程序啟動之后，加強(qiáng)對包括權(quán)利人在內(nèi)的用戶推送，就可在推薦程序啟動的早期增加侵權(quán)發(fā)現(xiàn)的機(jī)會，降低侵權(quán)作品傳播的概率。此外，用戶作為最終的內(nèi)容接收者，通過對內(nèi)容的接觸也可以直觀地發(fā)現(xiàn)侵權(quán)行為的存在，故算法推薦服務(wù)者也應(yīng)為用戶提供通暢的投訴機(jī)制，構(gòu)建起權(quán)利人與用戶共同參與的版權(quán)治理體系。

3.反復(fù)侵權(quán)賬戶的分級管理機(jī)制

“通知—刪除”規(guī)則針對具體侵權(quán)行為的糾紛處理構(gòu)造，不能為反復(fù)侵權(quán)用戶的行為治理提供制度支持。用戶行為的有效規(guī)制是減少版權(quán)侵權(quán)的根本措施，是良性運轉(zhuǎn)的網(wǎng)絡(luò)版權(quán)生態(tài)構(gòu)造的起點。在實踐中，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者也通過與權(quán)利人合作，對用戶行為管理進(jìn)行了探索。例如，美國唱片業(yè)協(xié)會、美國電影協(xié)會與一些網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者簽訂了自愿諒解備忘錄，創(chuàng)建了被稱為“版權(quán)警報系統(tǒng)”的分級響應(yīng)機(jī)制。[28]該警報系統(tǒng)的運行規(guī)則為：網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者在接到權(quán)利人的侵權(quán)通知后，會向上傳侵權(quán)內(nèi)容的用戶發(fā)送警告。在第一次警告中，平臺會告知用戶行為違法，并會為其如何避免侵權(quán)和通過合法方式訪問內(nèi)容提供指導(dǎo)，如果用戶繼續(xù)利用賬戶從事違法活動，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者將繼續(xù)向其發(fā)送警告，并采取降低網(wǎng)速、暫停賬戶等措施。

提供信息存儲空間的算法推薦服務(wù)提供者也可根據(jù)其技術(shù)能力構(gòu)建針對反復(fù)侵權(quán)用戶的分級管理體系。例如，對初次侵權(quán)的用戶發(fā)送旨在提示教育的通知，對有過兩次侵權(quán)歷史記錄的用戶，減小其上傳內(nèi)容的推薦力度，而對長期利用平臺服務(wù)從事侵權(quán)行為的用戶采取封停賬戶等措施，以達(dá)致對版權(quán)侵權(quán)的有效治理。

注釋：

[1]參見廣東省深圳市南山區(qū)人民法院(2019)粵0305民初14010號民事判決書。

[2]70%網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容由算法推薦[EB/OL].https://m.gmw.cn/baijia/2020-11/17/1301806457.html

[3][17][20][27]參見北京市海淀區(qū)人民法院（2018）京0108民初49421號民事判決書。

[4]吳漢東，李安.網(wǎng)絡(luò)版權(quán)治理的算法技術(shù)與算法規(guī)則[J].網(wǎng)絡(luò)法律評論，2020（23）

[5]劉文杰.算法推薦新聞的法律透視[J].新聞記者，2019（2）

[6][12]熊琦.“算法推送”與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者共同侵權(quán)認(rèn)定規(guī)則[J].中國應(yīng)用法學(xué)，2020(4)

[7]李自柱.算法推薦下網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者侵犯著作權(quán)責(zé)任的判斷[J].知產(chǎn)財經(jīng)，2022（11）

[8]任安麒.網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺算法推薦的著作權(quán)侵權(quán)認(rèn)定規(guī)則[J/OL].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版):1-8[2022-04-19].DOI:10.13766/j.bhsk.1008-2204.2021.0801

[9]李明德，許超.著作權(quán)法（第2版）[M].北京：法律出版社，2009：23

[10]王遷.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的著作權(quán)保護(hù)研究[M].北京：法律出版社，2011:147-148

[11]Sony Corporation of America et al.v.Universal City Studios，Inc，.et al.464 U.S.417，449（1984）

[13]參見《中華人民共和國民法典》第一千一百九十七條：網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者知道或者應(yīng)當(dāng)知道網(wǎng)絡(luò)用戶利用其網(wǎng)絡(luò)服務(wù)侵害他人民事權(quán)益，未采取必要措施的，與該網(wǎng)絡(luò)用戶承擔(dān)連帶責(zé)任。

[14]易健雄.從算法技術(shù)看網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的“應(yīng)當(dāng)知道”——也談《民法典》第1197條的適用[J].知識產(chǎn)權(quán)，2021(12)

[15]參見《最高人民法院關(guān)于審理侵害信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)民事糾紛案件適用法律若干問題的規(guī)定》(2020修正)第八條第二款。

[16]參見《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》第十五條。

[18]參見《最高人民法院關(guān)于審理侵害信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)民事糾紛案件適用法律若干問題的規(guī)定》(2020修正)第九條。

[19]參見北京知識產(chǎn)權(quán)法院(2020)京73民終2016號民事判決書。

[21]喻國明，韓婷.算法型信息分發(fā):技術(shù)原理、機(jī)制創(chuàng)新與未來發(fā)展[J].新聞愛好者，2018(4)

[22]Senftleben，M..Institutionalized algorithmic enforcement the pros and cons of the eu approach to ugc platform liability[J].FIU Law Review，2020（2）

[23]Mind Blowing You Tube Facts，F(xiàn)igures and Statistics- 2022[EB/OL].https://toptennotch.com/youtube-statistics/

[24]Content Delistings Due to Copyright，GOOGLE: TRANSPARENCY REPORT[EB/OL].http://transparencyreport.google.com/copyright/overview

[25]Pamela Samuelson.Pushing Back on Stricter Copyright ISP Liability Rules[J].Michigan Technology Law Review，2021(2)

[26]United States Copyright Office.Section 512 of title 17—A report of the register of copyrights[R/OL].https://www.copyright.gov/policy/section512/section-512-full-report.pdf

[28]CNTR.FOR COPYRIGHT INFO.，Memorandum of Understanding (2011) (“CCI Memorandum of Understanding”) [EB/OL].https://www.musikindustrie.de/fileadmin/bvmi/upload/06_Publikationen/DMR/ifpi_digital-music-report-2011.pdf