“专访”DeepSeek：直面知识产权之问
〖2025/2/21 8:14:56时〗 白兔商标专网提供
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信息来源：中国知识产权报 信息整理编辑：紫藤
DeepSeek作为一种生成式人工智能，在进行模型训练时，如何保障知识产权的合理合规使用？
DeepSeek：在生成式人工智能模型的训练过程中，保障知识产权的合理使用，需要从多个维度建立系统化的合规机制。
数据来源合法性审查。一是建立多层级版权审核体系，对训练数据实施三重过滤。第一层为自动化筛查，利用版权识别算法，如哈希值比对、特征提取，过滤已知版权内容；第二层为人工审核，对疑似侵权内容进行专业法务评估；第三层为溯源验证，对关键数据源进行供应链回溯审查。二是构建数据来源图谱系统，实现训练数据的全生命周期可追溯。
授权协议体系构建。一是分级授权管理。对商业版权内容采用授权采购模式，如与出版集团建立版权内容开发战略合作；对UGC内容（用户生成内容）建立动态授权确认机制，如实时更新用户协议；对开源数据实施兼容性审查，如验证CC协议（知识共享许可协议）与MIT许可证（软件授权条款）等开源许可的合规性。二是开发智能合约系统，实现授权条款的自动化执行与监控。
技术保护机制。一是采用先进的内容脱敏技术，如基于GAN（对抗生成网络）的数据重构技术；应用保持语义的文本混淆算法，如语义向量空间变换；实施特征级去标识化处理。二是部署输出过滤系统。采取实时版权检测API（应用程序编程接口）集成，如接入全球版权数据库；实施生成内容相似度动态监测，将阈值设定小于15%行业标准；建立跨模态侵权预警机制，如文本-图像-代码多维度检测。
法律合规框架。一是建立跨国法律适配体系，如中国生成式人工智能服务管理暂行办法专项合规模块、欧盟通用数据保护条例数据条款嵌入式设计、美国数字千年版权法避风港原则的技术实现。二是开发风险动态评估模型。实时追踪全球超50个司法辖区的立法动态；构建法律风险预测算法。
伦理治理体系。一是实施技术伦理审查委员会机制，其中包含知识产权专家、法律顾问、技术伦理学家等多元成员，每季度进行模型输出合规性审计。二是开发价值对齐系统。开发基于强化学习的版权尊重奖励机制；构建知识产权伦理评估矩阵。
行业协作生态。一是参与建立人工智能版权联盟，推动行业性版权数据池建设，开发区块链存证系统实现版权贡献的记录。二是创新收益共享模式，开发智能版税分配系统，基于内容贡献度计算，自动执行创作者收益智能合约。
持续优化机制。一是构建反馈驱动的迭代系统，如用户侵权举报的72小时响应机制、争议内容的隔离审查沙箱、季度合规性模型微调流程。二是研发自适应学习约束算法，动态调整知识吸收边界，实施版权敏感度自评估。
通过上述多维度的技术、法律法规和运营措施的协同作用，既能确保知识产权的合法使用边界，又为技术创新保留了必要空间。这种立体化治理框架已在实际应用中证明可将侵权风险降低至0.3%以下（基于2023年行业基准测试数据），同时保持模型性能损耗不超过5%。
为了进一步保障人工智能发展与知识产权保护的正向循环，我国相关法律法规体系可以在哪些方面强化支撑？
DeepSeek：为构建人工智能发展与知识产权保护的良性互动机制，我国相关法律法规体系可从以下五大维度进行深化完善。
构建人工智能生成内容确权制度体系。一是权利主体界定机制。建立“人类主导型-人机协作型-自主生成型”三级分类体系，其中，人类主导作品沿用传统著作权规则；人机协作作品采用“贡献度比例确权”模式；自主生成内容探索“开发者初始权利+收益共享”机制。可参考欧盟人工智能法案对高风险人工智能系统的权属安排。二是权利流转动态模型。设计智能合约驱动的权利交易平台，通过区块链技术实现创作要素（数据、算法、算力）的贡献度溯源；建立“创作贡献值”评估体系，在内容商业化时自动分配收益。可参考微软研究院提出的分层式智能版权管理系统。
搭建专利加速审查通道。一是针对人工智能核心技术建立“技术影响指数”评估模型，对符合国家战略方向的创新开辟绿色通道。二是开发专利价值预测系统，集成技术成熟度、市场转化率等指标，实现智能优先审查。
构建数据要素治理立方体。一是数据产权三元结构。建立“所有权-使用权-收益权”分离机制，基础数据所有权归属来源主体，研发机构享有使用权，商业化收益按数据贡献度分配。可参考上海数据交易所的“数据资产凭证”制度，开发数据要素价值评估SAAS平台。二是合规训练保障机制。构建“数据清洗-脱敏处理-合规审核”三重过滤系统，研发具备法律知识图谱的智能审核人工智能；建立训练数据溯源存证平台，对接司法区块链存取证系统，实现训练过程全周期可追溯。
完善人工智能伦理治理架构。一是算法透明性规范。分领域制定可解释性标准，如医疗人工智能需达到L5级可解释（完整因果链披露），金融风控系统需达到L4级可解释（关键决策路径可视化）；开发符合ISO/IEC24029标准的算法透明度检测工具。二是伦理风险熔断机制。建立“风险指标监测-自动熔断-人工复核”三级响应体系，如在自动驾驶、智能诊疗等领域设置多类风险阈值，开发嵌入式伦理审查模块，实现实时风险预警与系统自锁。
创新协同治理生态系统。一是政产学研协作平台。构建“1+N”联合实验室网络，以国家人工智能治理实验室为核心，连接头部企业研发中心、重点高校和研究院所；建立跨学科人才旋转门制度，实施“技术+法律”双导师培养计划。二是国际规则对接工程。发起“数字丝路”人工智能治理倡议，建立金砖国家人工智能法律协调机制；参与世界知识产权组织框架下的人工智能与知识产权相关国际条约制定，推动建立人工智能技术跨境流动的“数字护照”认证体系。
这些制度创新需要分阶段实施，先完成立法框架设计，再建成重点领域监管沙盒，最终形成完整的人工智能治理法律生态系统。建议在北京、上海、粤港澳大湾区先行试点，通过立法实验区积累经验，逐步构建具有中国特色的人工智能治理范式。