著作權視域下 委托開發AI應用軟件的風險把控研究

唐澤 李旭

摘 要：以色列歷史學家尤瓦爾·赫拉利在《今日簡史》中將科技顛覆視為21世紀人類面臨的巨大挑戰之一，并認為以算法為共識的人工智能將會對人類生存狀態和生活方式帶來革命性的改變。目前“新冠肺炎的病原學檢測”“人臉檢測和識別”“語言識別”等人工智能已走入社會生活的方方面面，面對方興未艾的人工智能，如何把控其開發風險？文章避開深奧的人工智能技術，從具體案例入手，從法律維度著重探索了著作權視域下委托開發AI應用軟件的風險把控。

關鍵詞：著作權 臨床輔助綜合診斷AI 應用軟件 風險把控

人工智能（Artificial Intelligence）英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。[1]通俗來講，AI就是通過采取自我學習等一系列重要方法，使機器模擬人類智能。2020年初，AI在抗擊新冠肺炎臨床救治一線為國家公共安全作出了非凡貢獻：阿里巴巴達摩院與浙江省疾控中心合作，將AI算法應用于新冠肺炎的病原學檢測上，利用算法將疑似病例基因分析時間縮至半小時，同時可以避免核酸檢測出現的漏檢情況。2016年，運用AI算法開發的圍棋機器人AlphaGo擊敗人類圍棋頂尖高手，緣于它結合了數百萬人類圍棋高手對弈的棋譜，通過強化學習進行了自我訓練。獲勝之后，AlphaGo之父杰米斯·哈薩比斯表示：“AlphaGo能利用機器學習技術，通過自我教學去掌握圍棋。最終，我們希望將這種技術應用至現實世界最重要的問題，例如氣候建模，以及對復雜疾病的分析。”[2]近些年，AI在醫學影像設備的圖像重建、勾畫靶區、判斷病理切片等臨床應用上取得了人工無以能及的高速運算能力和準確判斷能力。值得注意的是，當前，出版領域的著作權委托開發AI應用如日方升，具體實踐中我們發現，稍有不慎極易引發法律糾紛。筆者近期接觸了一些委托開發AI軟件產生的版權歸屬、軟件安全性問題等爭議調解，感受頗深，引發了我們對同類問題的思考和探究。在此以《臨床思維基礎與方法》委托開發臨床輔助綜合診斷AI應用軟件為例，粗淺探討著作權視域下委托開發臨床輔助綜合診斷AI背景條件及其風險把控等問題。

一、著作權視域下委托開發臨床輔助綜合診斷AI的前提

21世紀，人類處于一個史無前例的巨變中，以信息化和人工智能為標志的生產智能化程度突飛猛進，醫療AI也隨之取得了長足發展。醫療科研工作者將潛心研究的臨床理論專著深度開發為AI應用，審慎地應用于臨床，有力推動了臨床診治水平提升。但必須注意，科研論著委托開發為臨床輔助綜合診斷AI應用軟件，實現“值得信賴的AI要求算法足夠安全、可靠和穩健，以處理人工智能系統所有生命周期階段的錯誤或不一致”。首先要滿足以下五個必要條件。

1.建構科學精確算法

AI算法針對具有相同屬性的一類事物，遵循一定的數學模型，處理信息做出決定的方法。本文涉及的臨床綜合診斷算法，則是針對臨床定性信息（病理改變數據）和定量信息（檢驗結果數據），依據相應的算法進行復雜的運算后得出客觀全面的處理方式。如下圖1是以醫學專著《臨床思維基礎與方法》為依據，對臨床思維內容和邏輯的解析而得出的原創性臨床思維理論及其算法。科學家李四光指出：“科學尊重事實，不能胡亂編造理由來附會一部學說。”臨床綜合診斷算法必須建立在臨床客觀事實基礎之上，第一具有“可靠性”即基于醫學知識和臨床數據提煉得出，可對臨床醫學問題進行科學分析判斷和解決;第二“正確性”即對臨床數據的處理邏輯符合醫學知識的內在邏輯，與可靠性協調統一;第三“可解釋性”即處理臨床數據進行推理的每一步可用醫學知識解釋——以避免“算法黑箱”（即推理的不可解釋性）;第四“可操作性”即可實現臨床數據、信息的結構化，使其可以滿足人工智能大規模運算對數據的要求等四大特性，才能為開發“值得信賴的AI”提供科學研究支撐，才能經得住臨床檢驗。

2.歸集客觀完整病案

臨床輔助綜合診斷AI的開發是基于大量的客觀完整病案。客觀完整病案應該是指如實記錄患者主訴、病史、體檢和各項檢查結果，包含診斷、治療方案及療效的病例資料。所以，歸集整理病案是開發工作的基礎和前提。隨著信息技術迅猛發展，如今醫院病案室已經對所有病案實現全流程、全要素、全單元的系統化、規范化和可視化收集、整理和保管（門診、住院），這些海量臨床醫療數據，可以為教學、科研、臨床經驗總結等提供可靠、快捷的支撐和保障。故而在開發AI之初，務必要注意進行篩選把關，從源頭上精選典型病案、防止問題病案混入其中，確保所開發臨床輔助綜合診斷AI的基于真實可靠的數據。

3.取得完整著作權使用許可

著作權的使用許可是著作權人許可他人在一定期限、一定范圍、一定條件下，對自己享有著作權的某一或某些特定作品，使用其著作權中財產權部分的一項或幾項權利。除《著作權法》規定的合理使用、法定許可等可以無需著作權人授權許可的情形外，使用他人作品應當同著作權人訂立許可使用合同。唯擁有著作權使用權，方可依法享有包括民事、行政、訴訟等方面的權利。因此，著作權委托開發AI，必須取得著作權人正式授權，倘若取得的著作權許可使用授權是由各合作作者共同享有的合作作品，且不可以分割使用，必須依《著作權法實施條例》第九條規定，通過協商一致取得行使權利。

4.優組專業設計團隊

開發臨床輔助綜合診斷AI應用軟件，必須是既能深刻理解《臨床思維基礎與方法》的函數臨床思維f（x）=y理論，同時又能掌握其AI算法，并就此算法進行建模設計的軟件工程師。就像AlphaGo之父杰米斯·哈薩比斯不僅是國際象棋高手，又是計算機軟件設計師。想要尋找具備醫學和計算機交叉學科背景的復合型優秀人才，可以說是鳳毛麟角，實際開發中，我們可以把高水平醫學專家和AI專家強強結合，組建優勢互補的開發團隊，集智攻關，充分發揮1+1>2的效能。團隊組建后，針對專著內容模型構建的具體算法進行反復磨合、反復交流、反復溝通，在全面吃透、融會貫通基礎上，經團隊專家評估后確定開發的原則、路徑和方法，如此可保證總體方向正確，有效提升AI軟件開發工作效率。

5.嚴格遵循行業準則

“行身踐規矩”。唯有遵循行業準則，所開發的臨床輔助綜合診斷AI才會取得業內人士共識，才可探索生命規律，達到科技造福于人類的目的。目前，我國行業準則有國家新一代人工智能治理專業委員會發布的《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》包括八個原則：其中第一條“和諧友好”。人工智能發展應以增進人類共同福祉為目標;應符合人類的價值觀和倫理道德，促進人機和諧，服務人類文明進步;應以保障社會安全、尊重人類權益為前提，避免誤用，禁止濫用、惡用。第二條“公平公正”。人工智能發展應促進公平公正，保障利益相關者的權益，促進機會均等。通過持續提高技術水平、改善管理方式，在數據獲取、算法設計、技術開發、產品研發和應用過程中消除偏見和歧視。第三條“包容共享”。人工智能應促進綠色發展，符合環境友好、資源節約的要求;應促進協調發展，推動各行各業轉型升級，縮小區域差距;應促進包容發展，加強人工智能教育及科普，提升弱勢群體適應性，努力消除數字鴻溝;應促進共享發展，避免數據與平臺壟斷，鼓勵開放有序競爭……這八大原則均圍繞促進新一代人工智能的健康發展，更好地協調發展與治理關系，確保人工智能安全可靠可控，推動經濟、社會及生態可持續發展，共建人類命運共同體等方面提出了要求。這八項原則是AI開發和應用必須遵循的原則和路線。

但我們在接觸著作權委托開發AI爭議中深切感受到，著作權委托開發AI應用軟件，極易出現AI技術性問題（包括可控性、穩健性和安全性等）、商業機密泄漏、著作權歸屬爭議三類核心風險，從源頭上對這些風險因素嚴格把控，是成功開發“值得信賴的AI”關鍵所在。

二、AI應用軟件運算可靠性及其控制措施

臨床輔助綜合診斷AI作為一種計算機軟件，其開發目的是讓計算機通過深度神經網絡模擬醫生的頭腦進行學習、判斷和決策，以期達到模擬醫生解讀、分析病例和判斷病情的能力。從圖2可以看出，AI三大要素：算法、硬件、數據缺一不可，[3]而算法是影響AI最終運算分析結果的首要核心要素。若最初AI軟件設計師不能深入理解臨床診治路徑和科學把握臨床綜合診斷算法，那么在模型設計階段哪怕一個細小的紕漏，當相關數據輸入計算機后，依據其研發的AI算法最終運算結果或將謬之千里，這無疑影響AI可控性、穩健性和安全性。

毋庸置疑，從源頭上控制AI可控性、穩健性和安全性是解決問題的關鍵所在，即需在AI軟件設計之初，委托方以合同的形式約定受托方，對所開發AI應用軟件必須從構架設計開始到移交為止的全程技術把控。質量控制流程可效仿圖書質量管理“三審三校”制度，設立各系統和過程控制的“責任編輯”制度。例如，《臨床思維基礎與方法》專著委托開發臨床輔助綜合診斷AI軟件，首先，在AI軟件開發前，在明確權利人時，確定醫學系統和軟件系統總負責人，分別對臨床輔助綜合診斷AI的算法及其程序設計負責。每個子系統也相應設立責任人，分別對口向上一個級別負責匯報，這樣可以把所有系統和開發過程納入閉環管理之中。其次，約定AI軟件提交用戶驗收前，要求開發流程中諸如軟件系統和概要設計、軟件編碼、軟件測試等每個環節，都必須由責任設計、責任編碼、責任軟件測試三類技術人員進行嚴格的“三級審核”和“三級測試”質量控制。再次，若遇AI軟件修改進行的回歸測試，還務必于每次回歸測試的同時，連同程序設計說明書、流程圖、用戶手冊等在內的文檔也要再次走一遍“三級審核”和“三級測試”質量控制流程。

三、AI算法和數據防泄密辦法構建

目前那些用戶體驗好并已形成好口碑的AI應用軟件，極易在激烈的市場角逐中成為不法者竊取商業秘密的目標。侵犯商業秘密的手段繁多，或通過軟件開發企業員工、前員工侵犯商業秘密，或“黑客”以非法手段侵入他人計算機系統、植入電腦病毒等旁門左道盜取商業秘密。

商業秘密泄密，除了由《反不正當競爭法》第九條列舉的四種侵犯商業秘密行為以及“黑客”非法入侵等情形導致外，還與商業秘密權利人采用的保密措施有關。為此，權利人可依法構筑一套綜合防范體系，以營造一種相對去危就安的環境。權利人具有在法律范圍內實施某種行為的積極行為的權利，也有請求義務人履行法律義務的請求權，在義務人違反法律要求其承擔的義務時，還具有訴諸國家法律，要求協助保護其權利的要求保護權。例如，《臨床思維基礎與方法》專著委托開發臨床輔助綜合診斷AI軟件開發伊始，權利人就敏銳地意識到在軟件開發中保密的重要意義，為防止AI應用軟件最核心的商業秘密——算法和臨床醫學數據（見圖2）泄密，權利人即用嚴謹的合同條款對義務人進行了三個方面約定：一是在保密層面，針對《反不正當競爭法》第九條列舉的四種侵犯商業秘密行為，在保密條款中對應四種侵犯商業秘密行為進行了規制，以限制義務人惡意泄密;二是在軟件開發技術層面，約定義務人必須運用數字化信息技術，設計針對臨床輔助綜合診斷AI軟件的數字著作權進行保護的整套技術方案，以使AI軟件不被非法復制、修改和任意傳播;三是在制度管理層面，以制度的形式約定義務人遵守規定的權限，約束義務人若未履行一定的手續，不得擅自越權運行AI軟件。

上述對義務人制約的方式并非萬無一失。因為，隨著互聯網的發展，軟件加密技術在不斷升級的同時，一些“電子侵入”防不勝防，通過對軟件復制、重編等技術改頭換面后進行盜版軟件生產。《反不正當競爭法》明確將“電子侵入”列為不正當獲取商業秘密的手段。對此，權利人可以通過逆向工程（又稱逆向技術）溯源方式來尋找證據。查看疑似盜版的AI應用軟件是否是通過設計技術再現過程進行逆向分析及研究，從而演繹并得出正版AI應用軟件的組織結構、功能特性和技術規格等設計要素，并制作出功能相近，但又不完全一樣的產品。若逆向工程破解結果發現其核心要素是盜用權利人算法（完全一樣）和臨床醫學數據（部分吻合），則可以按合同約定要求相關義務人協助進一步確認證據并起訴。

四、AI應用軟件著作權歸屬爭議及其解決途徑

AI應用軟件著作權歸屬爭議，往往體現于開發成果的著作權分配的約定，這是著作權委托開發AI合同的重點，倘若雙方對合同表述條款理解不一，極易滋生爭議或糾紛。例如，《臨床思維基礎與方法》的原創性函數臨床思維理論及其算法，委托開發臨床輔助綜合診斷AI軟件案例中，委托人約定“向受托人支付開發費用，全部版權歸委托人所有”。但受托人要求合同的著作權歸屬條款更改為“所委托開發的AI軟件，其著作權以及進一步開發的權利歸甲乙雙方共同所有”。委托人則認為：“AI應用軟件的核心要素是我方的臨床綜合診斷算法，在合同中已約定了我方向受托方支付報酬，即視為買下了所開發AI應用軟件的著作權”。《計算機軟件保護條例》第十一條規定“接受他人委托開發的軟件，其著作權的歸屬由委托人與受托人簽訂書面合同約定;無書面合同或者合同未作明確約定的，其著作權由受托人享有。”可見，法律規定委托作品的著作權主要是通過委托合同來約定。本案中委托方約定的支付報酬，只是對受托方開發AI應用軟件付出創造性勞動的補償，但不能認為這就是買斷AI應用軟件的著作權。

本案焦點問題集中體現為委托方欲力圖取得AI軟件著作權而對合同條款不認可所引發的爭議。合同屬“契約”類文書，是就其中涉及問題經過談判或共同協商謀求意見一致后，所訂立的一種具有經濟或其它關系的契約性文書。為了保護合同當事人的合法權益，維護社會經濟秩序，爭議完全可通過再談判或協商來達成共識，例如，可參照經濟規律和醫療AI科技前景預測為前提，修改付酬條款，或約定受托方作為技術資源投資，與委托方共同發展等方式，以達到如期履行“契約”的目的。

值得指出的是，雖然《計算機軟件保護條例》第五條規定“中國公民、法人或者其他組織對其所開發的軟件，不論是否發表，依照本條例享有著作權”，即“自動保護”原則，但軟件需經過登記后，軟件著作權人才享有發表權、開發者身份權、使用權、使用許可權和獲得報酬權[4]。

五、總結

信息技術飛速發展，不斷催生出新的著作權類型，例如，互聯網書刊、著作權委托制作的音視頻產品、著作權委托開發的AI應用軟件等。我國一貫重視著作權的保護，旨在用法律手段、經濟杠桿來激發和保證智力產品的創新和傳播，促進社會主義市場經濟繁榮，推動人類文明發展進程。為了適應社會的發展和科技的進步，我國陸續對正式頒布的《中華人民共和國著作權法》《計算機軟件保護條例》《信息網絡傳播權保護條例》等相關法律法規進行了適時的修訂。信息科學與技術驅動下的數字經濟風暴勢不可遏。數字化時代，數據已成為21世紀最重要的資產，隨之帶來的算法泄密、數據被盜不可避免，這無疑要求我們一方面要緊隨科技發展的步伐，善于用愈加精準化和科技化的手段對著作權予以保護;另一方面要學會運用法律武器、采取法律手段，保護自身著作權權益。有讀者會提出疑問，大數據時代著作權的所有權歸屬到底是個人還是全人類？對此，國家在立法監管層面已開始謀篇布局：一是全面推進《中華人民共和國數據安全法》立法，探索建立數據權屬確定等方面的法律法規，為數據交易建立制度性根基。二是加強數據作為生產要素參與分配的機制研究，兼顧效率與公平，推動建立以最優化為目標的要素分配方式，實現政府、企業、個人三方的激勵相容。三是確立完善的數據交易監管制度，制定有效的監管措施，執行嚴格的準入條件，保障數據交易合法合規。

參考文獻：

[1]百度百科.人工智能[EB/OL].[2020-05-11].https：//baike.baidu.com/item/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/9180.

[2]北絳.“阿爾法狗”之父哈薩比斯：實打實的夢想家[N].中國科學報，2016-04-01.

[3]人工智能的三大要素：算法、硬件、數據缺一不可[EB/OL].[2020-05-11].https：//www.sohu.com/a/337997324_439726.

[4]百度百科.軟件著作權[EB/OL].[2020-05-11].https：//baike.baidu.com/item/%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E8%91%97%E4%BD%9C%E6%9D%83/3348250？fr=aladdin.

（作者單位系軍事科學出版社）