等待与观察：英国科学、创新与技术部人工智能与版权政策解读

　　来源：中国保护知识产权网

英国政府发布了一系列协同政策回应文件，旨在平衡版权保护与人工智能创新发展。这些文件包括科学、创新与技术部（DSIT）《版权与人工智能报告》（简称“DSIT报告”）、《经济影响评估报告》，以及英国上议院通信与数字委员会（Communications and Digital Committee）发布的《人工智能与创意产业相关报告》。

到2030年，人工智能有望为英国经济总增加值（GVA）贡献约550亿至1400亿英镑。英国创意产业处于世界领先地位，从阿德曼动画公司作品到《侠盗猎车手》等全球爆款游戏均出自英国；2023年，创意产业出口占英国服务出口总额的13%，是政府产业战略的核心支柱。在此背景下，英国政府采取了较为审慎的应对态度。

人工智能与版权法暂未进行即时改革

英国政府已放弃其此前倾向的方案，即引入适用于商业用途的文本与数据挖掘（TDM）例外条款，而是为权利持有人提供了“选择退出”机制。

英国政府得出的结论是，利益相关方意见分歧过大，现有证据不足以支撑对版权法进行立法干预。政府同时确认，现阶段不会设立新的监管机构，也不会增设额外的监管职责。

这意味着，1988年《版权、外观设计与专利法》（《CDPA》）现有框架继续适用，其中包括仅限非商业研究使用的狭义TDM例外条款。继续沿用这一框架，将使人工智能开发者与权利所有人均面临潜在风险：人工智能开发者在责任认定与未来立法变动方面存在不确定性，而创意从业者与权利所有人则会持续担忧执法问题及有效地将作品货币化的能力。

英国政府谨慎选择先观望美国与欧盟的立法和判例发展，再确定英国的最终方案。这一“等待且观望”的策略导致英国短期内缺乏一个明确的制度框架，并可能在英国经济增长的关键时期对相关领域投资造成影响。

授权机制、透明度与数字副本

DSIT报告明确了未来三大重点关注领域：

1.许可机制与训练数据

许可机制预计将发挥核心作用。政府认可，若创意作品被用于人工智能系统训练，创意从业者与权利所有人应获得公平报酬，但并未采取直接立法干预。未来可能出现由市场主导、分行业制定的许可模式。企业用户对“安全合规”人工智能工具的需求日益上升，也可能推动人工智能服务商采用已获许可的数据集，并加强版权保护等知识产权保护措施。

2.透明度

透明度问题仍在研究之中，尤其涉及训练数据与人工智能生成内容。政府暂不设定强制性法定义务，而是计划观察国际制度框架的发展，并支持由行业主导制定相关标准。

3.数字副本与深度伪造

“数字副本”相关法律规制被列为亟待改革的领域。政府指出，与美国及欧洲部分地区不同，英国现行法律并未赋予个人对自身肖像、声音或风格使用的有效控制权，在深度伪造场景下这一问题尤为突出。预计将在2026年夏季就该问题开展新一轮意见征询，英国通信管理局（Ofcom）也将结合《网络安全法》推进相关工作。

计算机生成作品

英国政府就计算机生成作品的法律规制释放了明确的政策方向。根据《CDPA》第9条第3款，若文学、戏剧、音乐或美术作品由计算机生成且无人类作者，其“作者”应认定为为其创作作出必要安排的人。

政府表示，应当取消对计算机生成作品的版权保护，这意味着缺乏充分人类创作投入与技能的人工智能生成内容将不再受版权保护。

这一潜在调整不会对包含人类智力创作的人工智能辅助作品产生影响，此类作品的成果仍可享有版权保护（以不侵害第三方在先权利为前提）。该调整的实施难点在于边界界定：当下越来越多的创意作品混合了由嵌入人工智能工具生成的内容，计算机生成作品的认定界限日趋模糊。

经济权衡与国际定位

《经济影响评估报告》揭示了人工智能与版权政策核心层面复杂的经济利弊权衡，但未能提供明确的量化结论。

更为宽松的人工智能训练数据制度，有助于支持创新并吸引投资。然而，由于许可与执法的不确定性，削弱版权保护可能会损害英国创意产业发展。

以市场为基础的许可模式或许是务实的前进路径。尽管大型机构已开始达成许可安排，但中小型人工智能开发者若无法获取清晰、高质量的数据集，仍将面临发展困境。与此同时，创意从业者也需要有信心能够谈判达成公平条款并有效执行。

司法诉讼

在立法改革缺位的情况下，法院将发挥关键作用。英国已有盖蒂图片社诉Stability AI等诉讼案件，凸显了证据与司法管辖层面的难题，尤其当模型训练发生在英国境外时问题更为突出。包括欧盟法院审理的Like Company诉谷歌案在内的国际案件，预计将进一步明确相关规则。

尽管此类案件可能在短期内划定合法人工智能训练的实践边界，但这类成本高昂的大案，难以帮助中小企业与小型权利所有人获得稳定的法律预期。

主要启示

当前，英国仍处于政策不确定期。创意从业者、权利所有人与人工智能企业必须在现行法律框架下开展经营，并密切关注政策进展。

人工智能从业者应采取下列做法：

审核人工智能应用与训练数据：梳理训练数据集来源，评估潜在的版权与数据合规风险。

完善合同保护：审查并传导训练数据集相关合同条款，考虑为用户设置版权屏障与赔偿承诺。

制定或参与许可合作方案：考虑与创意从业者建立许可合作框架；政府已释放信号，由市场主导的解决方案将成为主流。用户将越来越倾向于使用能够证明其以负责任、公平方式获得版权作品许可的人工智能工具。

保持信息透明：即便暂无强制性监管要求，人工智能企业也应预判市场对训练数据与人工智能生成内容披露的更高期待。

跟踪诉讼与监管动态：英国、欧盟与美国的在审案件，将对版权法如何适用于人工智能训练与生成内容产生关键影响。

评估数字副本相关风险：使用生成式人工智能的机构应关注其输出内容是否可能复制他人可识别的风格、声音或肖像，并考虑在这一即将迎来英国立法改革的领域采取必要的保障措施。

创意从业者与权利所有人应采取下列做法：

梳理权利与作品内容：明确核心作品、权利归属及面临人工智能训练、数据挖掘或未经许可使用的风险。

强化合同条款：确保与出版方、平台及委托方的协议与使用条款对人工智能使用作出约定，包括权利保留与报酬分配。

把握许可合作机会：探索以合理商业条件将内容许可用于人工智能训练的路径。

主张并保护自身权利：运用现有合同与技术手段保留权利，监测未经许可的使用行为。

标注作品权利信息：确保所有格式版本的作品均清晰标注版权声明与联络方式。

评估数字副本相关风险：关注自身肖像、声音或艺术风格被使用或复制的情形，以及现有法律的保护范围。

持续关注政策动态：跟踪英国及国际层面法律、政策与市场实践的发展。

在法律框架持续完善的背景下，尽早介入应对相关问题至关重要。先行布局的主体将更有能力管控风险、把握新兴机遇，伴随英国人工智能与版权制度的不断完善实现高质量发展。（编译自www.lexology.com）

翻译：王丹　校对：吴娴