作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着机器学习、深度学习等人工智能技术的普及，越来越多的人们开始关注其背后的知识产权保护问题。近年来，中国政府、企业和学者均呼吁对人工智能技术进行严格保护，并试图通过技术手段阻止它们侵犯他人的合法权益，如知识产权保护。然而，在实际应用过程中，无论是从技术还是法律层面，都出现了一些疑问，比如：
- 人工智能技术是否真的能够颠覆知识产权保护？
- 目前人工智能技术侵犯知识产权的现象真实存在吗？如果真实存在，又该怎么办？
- 如何防止人工智能技术颠覆知识产权？
- 什么样的知识产权条例或法规能够有效约束人工智能技术的侵害行为？
这些问题是值得关注的，尤其是在人工智能发展到今天，它不仅影响着我们平时工作中的日常生活，也会对社会经济产生巨大的影响，尤其是在信息时代，更是重大课题。为了更好地回答以上问题，本文将阐述关于知识产权保护和人工智能技术之间的关系，以及在未来需要解决的问题和挑战。
2.知识产权保护与人工智能技术
2.1 背景介绍
知识产权（copyright）是指在著作权法规定的范围内发明、创造或者以其他方式拥有创作作品的人所有或者部分财产权利的事项。该法律所保护的作品包括文字作品、曲目音乐作品、图片作品、美术作品、摄影作品、电影作品、视频作品、游戏作品、绘画作品、计算机软件、音像制品等，并包括软件的源代码。
在古代，知识产权是一个国家或个人集体的专属权利，通常由宗主国赋予，作品的所有者享有完整的使用权，但不能转让给第三方。但随着时代的推进，知识产权却成为一个十分复杂的社会问题，知识产权保护问题一直困扰着当今社会。
近几年来，随着人工智能技术的发展，人工智能技术也带来了一系列新的知识产权问题。在我国，机器学习模型、图像识别算法、深度学习网络等都可能引起知识产权问题。例如，训练好的机器学习模型不断被研究者、企业、政府用于商业、学术研究，产生了巨大的商业利益，他们也很容易产生知识产权风险。另一方面，算法产权也受到法律界的关注。因为算法的性能和准确性对于实际应用来说至关重要，算法的开发者往往通过著作权的方式来保护自己的知识产权，但随着算法的不断迭代，这些开发者逐渐失去控制。因此，如何保障算法的长久生命力，避免侵权、监管不力带来的社会效应，已经成为人工智能领域的一个重要问题。
本文将讨论知识产权与人工智能技术之间存在的关联关系以及未来如何协同共进。
2.2 基本概念术语说明
2.2.1 AI(Artificial Intelligence)人工智能
人工智能，英文缩写为AI，是指计算机系统具有智能，能够模仿人类学习、解决问题、分析数据、决策的能力。它由五大子领域组成：机器学习、模式识别、概率论、数据库、图灵机。目前，人工智能领域有广泛的发展，各种类型的AI产品与服务也日渐火热。 人工智能是指由人脑模拟出来的智能机器，可以进行预测、决策、学习、推理和思考等功能。
2.2.2 知识产权
知识产权，英文全称为“copyright”，是指对版权法所规定作者独享的著作权之属于的法律上的权利，是作者对创作而给予的一切法律上的支配。知识产权可以由作者单独享有或授予他人，通常持续一生的时间。
2.3 技术背景
人工智能技术是一项快速发展的新兴技术，它的兴起使得科技水平飞速上升。目前，人工智能领域主要有三个方向：机器学习、深度学习和计算机视觉。其中，机器学习和深度学习都是机器学习技术，基于数据的统计模式和经验提取模型，对输入的数据进行学习，从而对数据做出预测或决策。而计算机视觉则是利用计算机技术实现图像识别、目标检测、行人跟踪、车辆检测、景观识别等功能。
2.4 关键问题
当前，由于人工智能技术的迅速发展，技术人员和学者对其进行了广泛的研究和探索。同时，知识产权保护也成为人工智能领域的热点话题。本节将结合现有相关研究和数据，对人工智能技术和知识产权保护之间存在的关联关系和未来协同共进进行深入探索。
人工智能技术是否正在颠覆知识产权保护？ 本问题其实是最关键的问题，因为未来科技革命的时代必然带来知识产权的全面冲击。未来人工智能技术可能实现对各种物质对象的知识认识，对公民个人生活的影响和影响力，甚至导致公民个人的道德沦丧、精神疾病等，带来人类政治、经济甚至法律风险。这就需要各个政府部门和组织加强知识产权的保护，特别是要防止人工智能技术侵犯他人的合法权益。
目前，人工智能技术侵犯知识产权的现象真实存在吗？如果真实存在，又该怎么办？ 从数据来看，近年来，机器学习技术和图像识别算法在学术界和工业界的火爆也让许多人开始担忧，这既涉及到隐私安全和数据安全两个方面，更是在法律层面的严厉打击下会对公众产生极大危害。
一方面，随着人工智能技术的不断发展，其模型参数越来越多，训练数据也越来越多。这些数据既包含真实的图像、文本、音频、视频等信息，也含有潜在的敏感信息，如果数据没有得到充分保护，可能会遭遇保密协议失效、泄露等风险。
另一方面，也有学者发现，即便是公开的模型或训练数据，在某些时候也可能因为技术落后、缺乏数据质量等原因，而被滥用或毒化。比如，自动驾驶汽车大数据平台中，用户上传的个人照片、视频等数据用于训练模型，虽然模型的隐私设置合理，但是由于数据量太大，可能会导致用户隐私泄露。另外，还有数据集和模型存在不同程度的冻结，当数据集不断更新时，模型也可能被滥用。
在此情况下，如何确保数据安全，如何保障人工智能模型和数据不被滥用、不被侵害，以及如何抵御算法黑客攻击，仍然是一个关键问题。
如何防止人工智能技术颠覆知识产权？ 在实际运用中，我们需要对人工智能技术和知识产权保护进行更加细致的探索。以下为一些建议：
（一）合规改革：首先，我们要确立合规管理制度，明确各个部门、单位和个人的知识产权保护义务。同时，要完善知识产权管理体系，包括建立知识产权登记、知识产权证明制度、知识产权保护工作规范、知识产权检索、冻结处理等制度。
（二）建立起更透明的制度机制：建立更公正、更透明的制度，对政府、企业和学术界，特别是对数据拥有者和开发者，进行全方位的知识产权审查。比如，对于开发者，可以对模型内部逻辑结构进行逐步开源，允许研究人员根据自身需求修改模型；对于数据拥有者，可以开放数据集，公布数据来源、来历、目的，并采用标准化的知识产权协议来保护数据。
（三）加强监管力度：在保护知识产权方面，除了建立金融、政策制度等监管机制外，还可以借鉴美国、欧洲等国家对知识产权保护制度的建设。例如，欧盟委员会已于2019年启动“AI应用程序与知识产权”联合项目，探索AI开发人员和公司之间的知识产权责任划分和管理机制。
（四）明确知识产权管理责任主体：建立知识产权管理责任主体，对不同类型的数据拥有者和开发者给予不同的管理职责。比如，对学术界、研究机构，可以设立研究人员管理委员会，由资深专业人士组成，负责同学术界合规事务；对企业和媒体，可以设立知识产权事务管理局，由一批高级知识产权专家组成，负责企业或媒体知识产权管理。
什么样的知识产权条例或法规能够有效约束人工智能技术的侵害行为？ 如何保障数据安全、保障知识产权不被滥用、不被侵害，以及抵御黑客攻击，关键是通过法律手段来约束人工智能技术。以下列举几个常见的法律问题：
（一）软件著作权：软件作为一种原创性产物，其著作权属于软件作者，如果未经授权，其知识产权将受到侵犯。因而，软件著作权法和著名公司（如苹果、微软）在保护知识产权方面也发挥了重要作用。
（二）反垄断法律法规：在反垄断领域，如美国互联网贸易战、中国互联网大战等，专利法和知识产权法律是必须遵守的基本法律。但是，如果专利侵权和知识产权侵犯成为制度，则会在知识产权保护上产生新的挑战。
（三）隐私保护法律法规：当今，人工智能技术收集大量的用户数据，这些数据既包含个人隐私，也含有商业机密。所以，个人信息保护法律法规也是非常重要的。
（四）机器学习期刊：很多学者和研究者在撰写机器学习期刊时，也应该关注知识产权保护。除了学术期刊，还要重视产业界对算法的评估、使用等。在评估算法之前，首先要做的是消除对算法侵害的隐患。