原標題：人工智能訓練數據中的知識產權權利——歐洲視角
在未經許可的情況下使用第三方數據訓練人工智能系統，將面臨哪些風險？推出一款可能被第三方知識產權數據權利“污染”的人工智能產品，可能面臨多大風險？評估使用“污點數據”訓練并在數據源或數據部署中任何一環(huán)可能涉及歐洲的人工智能系統的風險是一件極其重要并極具挑戰(zhàn)的工作。本文將聚焦歐洲人工智能訓練數據中的各種知識產權權利，這些內容對中國科技公司和科技律師同樣非常重要。
在未經許可的情況下使用第三方數據訓練人工智能系統，將面臨哪些風險？本文將聚焦歐洲人工智能訓練數據中的知識產權權利，這些內容對中國科技律師同樣非常重要。
為了充分利用人工智能技術，許多組織機構正在競相收集盡可能多的數據。對大量多元化數據的巨大渴求，促使開發(fā)人員去搜尋可以用于訓練人工智能系統的已有數據。但是，這些數據分為多種形式，而且往往歸屬于錯綜復雜的第三方知識產權，因此使用方式可能受到限制。
由于數據上的法律權利缺乏可視性，訓練使用了第三方數據的事實可能只有在后期產品即將上市時才會顯現。此時就會面臨一個重大問題：推出一款可能被第三方知識產權數據權利“污染”的人工智能產品，可能面臨多大風險？
這個問題往往由科技律師回答，不會引起太多關注。數據可以輕松地從一個國家傳輸到另一個國家，而人工智能系統也可以在短時間內部署到多個司法管轄區(qū)，因此這個問題的答案取決于：數據源自何處，人工智能系統現已部署在哪里，以及未來還將部署在哪里。如果其中任何一個環(huán)節(jié)涉及到歐洲，中國科技律師就應該考慮是否存在任何歐洲法律風險。例如，近期英國上訴法院對Celgard訴Senior的判決結果顯示，歐洲地區(qū)的法院可能傾向于阻止進口那些在中國開發(fā)過程中涉嫌濫用商業(yè)秘密的產品（復制鏈接至瀏覽器參見本所近期判決報告http://www.twobirds.com/en/news/press-releases/2020/united-kingdom/court-of-appeal-upholds-interim-injunction-in-trade-secrets-case）。
盡管還要具體情況具體分析，但是從歐洲角度來看，以下框架有助于評估法律和實踐中的知識產權風險。
哪些權利適用？
將數據作為一種可“擁有”的財產已成為普遍事實，因此我們完全有理由假設數據與用于存儲數據的電腦硬件一樣，都是一種財產。但是從歐洲角度而言，可用于保護有形財產不受非法占有或干擾的法律，并不適用于數據本身。相反，數據被視為與“信息”同屬一個法律分類，傳統上并不屬于有形財產的權利范圍。
雖然數據本身可能不被視為一種財產形式，但是許多重合的法律權利可能影響到數據的獲取、使用與披露。除了歐洲數據保護法（對將個人數據/個人身份信息用于訓練人工智能系統有所限制），從歐洲的角度來看，主要數據權利有：(1) 合同權利；(2) 保密信息/商業(yè)秘密；(3) 版權（數據本身或原始數據庫）；(4) 歐盟數據庫權。
不同的權利，不同的風險
適用于數據的權利性質之所以重要，因為該權利定義了一個框架。歐洲的法院將根據框架，評估是否應對未經授權而使用數據訓練人工智能系統的行為，采取制裁措施。除相關權利的性質以外，發(fā)布使用“污點數據”訓練的人工智能系統所面臨的風險，還取決于持續(xù)使用該人工智能系統是否會涉及任何權利。例如，有可能出現“持續(xù)違規(guī)”的情況，即存在第三方權利的一些訓練數據最終成為訓練系統的一部分。而這種情況是否會發(fā)生，則取決于人工智能系統的技術實施方式。以經過訓練的神經網絡為主的數據庫一般不包含任何訓練數據；但是，人工智能系統的其他元素可以保留原始數據元素。雖然不持續(xù)使用第三方數據的人工智能系統的風險狀況一般較低，但具體還是取決于保護第三方數據的權利的性質。
知識產權權利——版權與數據庫權利
如果數據受版權或數據庫權利保護，歐洲的法院可采用廣泛救濟措施對相應侵權行為進行制裁。侵犯版權和數據庫權利的行為，都將按照《知識產權執(zhí)法指令》(2004/48/EC http://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32004L0048R(01))進行處理。雖然該指令的具體執(zhí)行情況因國家而異，但總的來說，該指令要求歐洲法院允許知識產權持有人尋求補救措施（如召回侵權軟件）、初步和永久禁令、損害賠償（根據所遭受的損害、非法利潤或合理的許可使用費）、訴訟費用承擔和判決公布。
根據《知識產權執(zhí)法指令》，可針對“被發(fā)現侵犯知識產權”的商品采取補救措施，而禁令的目的則是“禁止繼續(xù)侵權”。經過訓練的人工智能系統如果不包含任何未經授權的第三方數據，則一般不會受到這些知識產權相關措施的約束，因為未來對該系統的使用不會導致持續(xù)侵犯知識產權（如果人工智能系統是通過濫用保密信息的方式進行訓練的情況，請參見下文“保密信息/商業(yè)秘密”部分）。授予權利持有人的主要救濟形式是對訓練過程中發(fā)生的任何侵權行為進行經濟賠償。
合同
侵犯合同權利首先會引起損害賠償方面的訴求，與侵犯知識產權的情況相比，原則上一般不會發(fā)出禁止人工智能系統商業(yè)化的禁令。如果合同是基于知識產權，比如用于人工智能訓練的數據集，則違約可能導致禁令。而假設沒有持續(xù)的知識產權侵權行為，則情況與上文“知識產權”一節(jié)中所討論的情況類似，即使有合同權利的疊加。
保密信息/商業(yè)秘密
非法使用保密數據來訓練人工智能系統可能涉及歐盟最近公布的《商業(yè)秘密指令》(2016/943/EU http://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32016L0943)中規(guī)定的保護措施。這些保護措施與知識產權保護的范圍相類似（如損害賠償和臨時/永久禁令，禁止非法使用或披露保密數據）。
如果用于訓練人工智能系統的第三方數據是保密的，那么歐洲的法院認定侵權并禁止使用經過訓練的人工智能系統的可能性更高。多個歐洲司法管轄區(qū)傾向于發(fā)出禁令，阻止將以濫用商業(yè)秘密的方式開發(fā)出來的產品商業(yè)化。歐盟《商業(yè)秘密指令》現在還要求所有成員國針對“侵權商品”（“其外觀設計、特征、功能、生產工藝或營銷從非法獲得、使用或披露的商業(yè)秘密中獲得重大利益的商品”）提供救濟。這些措施包括召回和銷毀、禁止銷售的禁令和損害賠償。禁令包括臨時和永久禁令。如果是臨時禁令，其期限應是“足以消除侵權人從非法獲取、使用或披露商業(yè)秘密中可能獲得的任何商業(yè)或經濟利益”。
歐洲的法院尚未考慮將這些侵權商品條款適用于人工智能系統等產品。如果人工智能被嵌入實物產品中或通過實物媒介分銷，則可能適用這些規(guī)定。對于作為服務提供的人工智能系統的應用方式，目前尚不明確，例如SaaS（軟件即服務）。根據歐盟法院未來的任何指導意見，歐洲的法院認定侵權并阻止訓練過程中非法使用商業(yè)秘密的“人工智能系統作為服務”進行商業(yè)化的意愿，將取決于《商業(yè)秘密指令》在各國的執(zhí)行情況。各歐洲司法管轄區(qū)的情況可能有所不同，但我們在德國、法國、意大利、西班牙和芬蘭進行的一項調查結果顯示，這些司法管轄區(qū)的法院更有可能認為該指令在各國的執(zhí)行中將涵蓋作為服務提供的人工智能系統。
此外我們需要認識到，《商業(yè)秘密指令》只規(guī)定了商業(yè)秘密保護的最低標準要求（即成員國可以自由提供更廣泛的保護）。例如，在英國，法院擁有靈活而廣泛的權力，可以對濫用保密信息的行為實施制裁。因此對基于濫用保密信息而訓練的人工智能系統實施禁令，一般不會有任何概念上的困難。不過英國法院在評估是否發(fā)出禁令以及禁令期限時，將認真考慮訓練數據的保密程度以及數據使用范圍。如果數據被用于訓練目的，但并不構成最終人工智能系統的一部分，法院可能將發(fā)出“跳板禁令”，期限僅限于某人從公共領域的資源開始到反向工程或反編譯信息所用時間。
有何損害？
雖然大多數科技律師最關注的是禁令阻止人工智能系統商業(yè)化的可能性，但第三方獲得巨額經濟補償的可能性也是一個關鍵問題。在歐洲，盡管《知識產權執(zhí)法指令》和《商業(yè)秘密指令》允許法院針對除經濟因素之外的其他因素（如侵權行為對權利持有人造成的道德偏見）做出損害賠償裁決，但這種強化賠償形式的使用頻率，往往不及某些美國法規(guī)（如《商業(yè)秘密保護法》）中規(guī)定的懲罰性或強化損害賠償。不過這并不是說歐洲的法院在特定情形下不會做出巨額賠償判決。
無論是知識產權侵權案件還是商業(yè)秘密案件，評估損害賠償的出發(fā)點都是被侵權方所遭受的不利經濟影響（包括利潤損失），或侵權人所獲得的任何不公平利潤。另外，法院也可以根據如果侵權人被許可使用相關知識產權或商業(yè)秘密而應支付的許可使用費或相應費用金額，一次性確定損害賠償數額。在任何一類案件中，法院都會關注因侵權行為而遭受的實際損害。
雖然這些原則為評估侵犯訓練數據的知識產權和商業(yè)秘密相關權利提供了共同出發(fā)點，但各國的具體應用將會有所不同，從而導致實際裁決結果出現巨大差異。關于違反訓練數據相關合同權利的損害賠償，歐洲各個司法管轄區(qū)的立場也可能有很大不同。
實踐中的風險因素
除上述法律問題外，從實踐角度來看，風險評估過程中還應考慮以下問題：
·權利持有人審計：如果數據是基于數據許可而從權利持有人那里獲得的，該許可是否意味著權利持有人具有審計權？數據審計是權利持有人爭取更多收入的一種常見方式，方法是發(fā)現被許可數據被用于許可范圍之外的行為，然后要求對方支付更多費用，否則就將提起訴訟。
·可能的數據來源：權利持有人是否是相關類型數據的唯一來源？如果數據可以從一系列的商業(yè)來源獲得，則被識別的風險將可能低于數據來自市場上唯一提供方的情況。
·權利持有人的身份：商業(yè)數據提供方會敏銳地意識到其數據的價值，而且相比于不太注重數據商業(yè)化的其他組織機構，他們將更積極地對侵權行為進行追責。
總結
評估使用“污點數據”訓練并在歐洲上市的人工智能系統風險是一件極具挑戰(zhàn)的工作，往往涉及到一些法律和實踐因素的平衡。但是，確定特定數據相關權利，判斷違規(guī)行為是“過去時”還是“進行時”，以及審查相關歐洲司法管轄區(qū)可能采取的制裁措施，都能幫助您更好地了解風險狀況。
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