知识产权案例分析论文（学术推荐8篇）之第八篇
摘要：人工智能可以为知识产权提供全面有效的技术保护。智能加密技术在保障知识产权交易公开透明的同时，能够控制他人对权利客体的访问和接触。权限识别技术可以智能化匹配知识产权许可的多种模式，避免被许可人的越权行为。身份识别技术可用于对行为人是否对知识产权客体享有所有权和使用权的识别，构成权属的初步证据。侵权预警技术则可以帮助权利人及时发现涉嫌侵权的行为，并对竞争对手的知识产权动态进行合法监测，从而及时采取有针对性的措施。
关键词：知识产权,人工智能,技术保护
人类社会科学技术的发展在不断扩张知识产权保护客体和权利内容的同时也为权利的保护提供了很多技术措施。这些技术措施的出现具有其必然性与合理性：一是可以在法律滞后于技术发展现状时为权利人提供及时自力救济的手段；二是能够以事先控制的方式预防损害的实际发生，省去事后救济的麻烦；三是可以弥补法律救济不充分的缺陷；最后还可以节省救济的成本，提高救济的效率。[1]因此，知识产权保护的技术措施尤其是版权保护的技术措施得到了国际公约和世界主要国家国内立法的承认和保护。
人工智能可以在多个方面、多个环节，以多种形式为知识产权提供技术保护。这些技术大体上可以概括为以下类型。
1 智能加密技术
密码技术是控制他人访问作品、商业秘密等知识产权客体的重要技术。以密码学为基础的数据加密、数字签名、身份认证、消息认证以及PKI安全技术都是知识产权保护的关键核心技术。与此同时，数字水印和数字指纹技术在知识产权保护中实现的完整性验证、所有权验证、内容认证和拷贝控制等，也都使用了密码学的概念和原理。[2]
人工智能对知识产权保护中加密技术的新贡献主要体现在对区块链中的知识产权客体信息通过哈希算法予以加密传输。在区块链平台上，权利人采用哈希算法将知识产权客体如作品等形成一个固定长度的哈希数值，再用自己的私钥对消息摘要进行签名，形成发送方的数字签名。该数字签名将和知识产权客体信息一起被发送给接收方，接收方首先用发送方的公钥对数字签名进行解密以得到发送方的哈希数值，然后再用相同的哈希算法对知识产权客体信息进行转换，得到新的哈希数值，将其与发送方的哈希数值相验证，以确认数字签名的有效性和所获得信息的真实性。概言之，在区块链中，哈希算法以知识产权客体信息碎片化重组的方式在链上交易信息公开透明的同时，又保证了客体信息的秘密性。
2 权限描述技术
在知识产权保护语境下，权限描述是行为人在特定条件下对特定知识产权客体信息享有的权利范围，包括主体、客体、条件和权利四大要素。权限描述技术用于对数字权益描述建立数字权益管理文档，对数字权益的执行和对流程的控制，以实现全面地、动态地管理信息流程，协调各方的权利与义务，使各方利益得到合理保障。[3]
人工智能在权限描述技术中的作用一方面体现在它可以帮助实现知识产权客体信息与各种软件如阅读器、播放器等以及智能终端设备的兼容，另一方面则体现在它可以根据用户对知识产权客体使用方式、时空范围、费用等需求的不同组合智能匹配相应的许可模式，并以技术手段控制其使用，避免用户超越许可权限而实施侵权行为。例如，面对着知识生产、存储和使用的碎片化所带来的新侵权风险，如聚合、洗稿等，在传统的数字作品整体封装型许可模式外，人工智能可以帮助权利人或出版商更好地实现超级分发、预览、试读等多种促销模式和按章节销售、按权利销售、按需印刷、多内容个性化组合、内容共享等多种内容服务模式。[4]
3 身份识别技术
身份识别技术事实上是与权限描述技术紧密相连的知识产权保护技术，因为它涉及是对行为主体是否对知识产权客体享有所有权或者使用权的识别。最为常见的身份识别技术是数字水印，即通过嵌入水印来标识和检测知识产权客体的权利归属，判断客体是否被篡改，实现防伪溯源的目的。有研究者对1994-2017年间中、美、日、韩、英、法、德、俄、澳以及欧洲专利局、WIPO的专利申请进行统计分析后发现，“自适应的多媒体数字水印关键技术”主题的专利申请量有6个年度均在千件以上。[5]自适应算法是利用小波域的视觉感知模型来对嵌入的数字水印进行调节，保证其不可感知性。神经网络与小波分析的结合则可以实现在海量信息中的数字水印嵌入，具有较强的鲁棒性和抗攻击性，同时还具有计算复杂度低、易于实现和自适应性强等特点。[6]
人工智能领域的生物特征识别技术在知识产权保护中相关主体的身份识别上面则发挥着更加直接和明显的作用。生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。用于识别的生物特征包括指纹、掌纹、声纹、人脸、虹膜、指静脉、步态等多种类型，识别过程则涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别和机器学习等多项人工智能技术。例如，爱奇艺智能网络视频云服务平台中的审核系统就开发和应用了基于音视频指纹的快速版权检测技术。[7]
4 侵权预警技术
对主体的识别是为了防止法律规定或者合同约定以外的人接触、使用和侵害知识产权客体，而对信息的识别则可以帮助权利人监测到是否有盗版、假冒或者其他侵权产品的出现，进而采取有针对性的法律措施。
目前，人工智能中的图像预处理技术、特征提取分类技术、图像匹配算法、相似性对比技术和深度学习技术等图像识别的核心技术，能够对通过计算机输入和照相机及摄像头获取的图片进行变换、压缩、增强复原、分割描述等操作，显着提高图像识别质量和清晰度。[8]这些图像识别技术与强大的智能搜索及大数据挖掘技术相结合，就可以发现互联网上的商标、外观设计以及图形、美术作品等的侵权信息。[9]例如，总部位于澳大利亚的TrademarkVision公司就开发了一个深度学习型逆向视觉搜索平台，通过识别来自世界各地的类似商标来保护用户的商标。总部位于赫尔辛基的TrademarkNow公司同样提供了一个基于网络的智能商标管理平台，使企业、律师事务所和商标代理机构的商标搜索更快、更好、更智能地查看和分析商标侵权信息。[10]
此外，“将可扫描的区块链标签，防篡改密封件或印记（明显或隐蔽）添加到产品中是分布式账本技术最有说服力的用例之一，并且可以在打击假冒产品方面发挥重要作用。如果品牌所有者告知海关当局其真品应具备的安全特征，那么缺少此类特征是边境执法人员检查产品是否假冒的简便方法。运用区块链技术将正品的特征记录下来还能够使相关机构与消费者进行沟通、教育消费者警惕假冒商品的风险并提高消费者验证其购买的商品真实性的能力。……具有不可篡改信息特征的区块链技术在追踪商品方面的能力可以帮助品牌所有者在分销系统中执行有关分销合同安排，同时还有助于识别平行进口或灰色市场活动。利用区块链技术追踪产品的分销状况还能够用于满足监管要求，例如制药行业，以及验证担保条款”。
在更深层次上，人工智能还可以根据主体需要，自动跟踪在企业生产、国家安全等领域内通过敏感度设定有关知识产权产生或注册的最新信息，并自主汇总、分析数据，动态推送，及时、准确、全面地对竞争对手的信息进行预警性报告。
结语
知识产权客体的无形性和交易的多样性以及当下主要借助于网络的交易环境决定了，事后发现侵权行为再寻求法律救济往往十分困难且缺乏效率。因此，技术措施在知识产权保护中发挥着越来越重要的作用。人工智能在信息识别和处理上的优势为知识产权的技术保护增添了重要的砝码，使得权利人可以更加精准地控制他人对其知识产品的接触和使用，管理交易的流程和追踪相关的信息，从而能够更好地预防侵权行为，将侵权风险扼杀在萌芽状态。
参考文献
[1]刘银良，冯琴.析知识产权的技术保护[J].法律适用，2006(6):90.
[2]张文俊，倪受春，许春明.数字新媒体版权管理[M].复旦大学出版社，2014:66.
[3]刘昊，刘秀磊.基于OMA-DRM技术的电子出版物版权保护方案探析[J].出版发行研究，2017(10):38-39.
