知識產權糾紛智能調解的形成邏輯、局限及路徑優化

郝娜　費艷穎

【摘要】知識產權糾紛智能調解是人工智能在知識產權糾紛調解場域的技術應用，已初步形成三類平臺范式。然而，在實踐中卻面臨著技術理性邏輯與多元調解實踐不相契合、調解員能力建設與智能調解需求存在落差、數據算法質量保障與賦能要求存在差異等諸多局限。因此，需強化人工決策的施動影響，立足人機交互的保障建設，推進數據算法的多維管控，助力知識產權糾紛智能調解的創新發展。

【關鍵詞】人工智能? 知識產權糾紛? 調解形式

【中圖分類號】D923.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2022.23.013

人工智能（Artificial Intelligence）是以人類智能運行研究為基礎構造智能機器的技術和科學。[1]知識產權糾紛智能調解是人工智能技術在知識產權糾紛調解場域的應用，通過智能的法律答疑、類案分析、調解方案推送等自主作業功能，實現傳統線下調解的信息化變革。人工智能以時空優勢加速糾紛調解，使知識產權創造指數、運用效益大幅提升，初步取得良好社會效果。在關注成效的同時，其在智能決策、人機交互、數據算法管控方面與實踐需求的落差不容忽視。直面局限，尋找優化路徑，對構建數據驅動、共創分享的知識產權糾紛智能調解新形態具有重要意義。

知識產權糾紛智能調解的形成邏輯及其主要范式

知識產權糾紛智能調解的形成邏輯。第一，在歷史邏輯上，知識產權糾紛智能調解是替代性糾紛解決機制（ADR）與在線糾紛解決機制（ODR）的實踐延展。20世紀70年代以來，ADR逐步興起，雖然各國的機制構建各有側重，但其始終以經濟便捷等優勢備受矚目。2009年至2017年，世界知識產權組織（WIPO）通過調解解決糾紛的成功率高達70％。[2]數字時代到來，ODR順勢而生，美國、歐洲各國都有廣泛實踐應用。知識產權糾紛智能調解是在ADR與ODR基礎之上的實踐延展，首先，它保留了當事人意思自治、低風險性、低成本等傳統調解優勢；其次，它降低了傳統調解需要當事人按照指點時間、地點會面的時間空間成本，突破了傳統調解地域管轄的限制，實現了異地同時或異地異時的調解；最后，調解員由現實的人向智能機器轉移，傳統的人腦思考轉變為人腦與機腦的融合式結構，糾紛調解的效率大幅提升。第二，在現實邏輯上，知識產權糾紛智能調解是治理知識產權糾紛的現實回應。伴隨著國家知識產權戰略的全面落實，我國知識產權綜合實力快速躍升，與此同時，知識產權糾紛案件也逐年攀升。[3]2016年，為及時、經濟、高效解決糾紛，最高人民法院鼓勵多元化解糾紛，形式多樣的在線糾紛解決平臺相繼投入和運行。2021年，最高人民法院印發《關于深化人民法院一站式多元解紛機制建設推動矛盾糾紛源頭化解的實施意見》強調，要“提高在線多元化解質效”。經過幾年統籌，運用互聯網、大數據來實現解紛已經成為普遍共識和現實，尤其是在新冠肺炎疫情反復襲擾下，智能調解順應社會需求，已經成為后疫情時代知識產權糾紛調解的解紛“利器”。

知識產權糾紛智能調解的主要范式。當前知識產權糾紛智能調解平臺基本分為三類：第一，法院主導的系統平臺。一種是由最高人民法院開發建設的“人民法院調解平臺”。另一種是各省市人民法院與知識產權相關單位（組織）建立的線上調解平臺。以上海浦東新區法院為例，它以知識產權法庭為試點，在庭審中，依托上海高院的“云間”庭審系統和第三方“小魚易聯”系統，對知識產權糾紛的訴前、訴中調解進行了探索。平臺形成的調解協議，可申請司法確認或出具調解書，未達成共識的糾紛由相關法院立案或繼續審理。第二，混合型的線上糾紛解決平臺。一種是由各地政府、部門主導開發的線上解紛平臺，將咨詢、評估、調解、仲裁等各類替代性解紛手段進行有序整合，容納各種類型糾紛的在線解決，知識產權糾紛調解是其業務之一。例如，浙江省的“浙江解紛碼”。另一種是由行業組織、企業主導開發的平臺，如中國互聯網協會調解中心，在2008年成立了知識產權糾紛調解中心，該協會的在線平臺專注于本行業范疇的糾紛。第三，以知識產權糾紛為主的云平臺。此類平臺較為稀少，“中國（杭州）知識產權·國際商事調解云平臺”是其中代表，2020年6月上線，由杭州市中級人民法院指導、杭州市貿促會主辦。目前，包括中國國際貿易促進委員會（中國國際商會）杭州調解中心、杭州中院專職調解員、共道云調中心、杭州市中小企業協會、浙江省知識產權保護中心等61家調解組織、801名調解員已入駐“云平臺”；全市51家律師調解工作室、628名律師可直接接受當事人委托開展調解服務。

知識產權糾紛智能調解的局限

技術理性邏輯與多元調解實踐不相契合。人工智能領域盛行技術理性主義，主張技術是解決世界一切問題的唯一途徑。[4]知識產權糾紛智能調解被樂觀地認為可以從調解員的社會性行為轉化為人工智能的技術性支配，技術成為調解糾紛的關鍵所在。但在實踐中，知識產權糾紛智能調解卻需要多元主體的共同參與。首先，人工智能并非有機智能，受制于研發人員的認知水平和創新層次，它不會進行辯證性、創造性的推理，只能依托算法模型并依據法律規范、當事人主張、調解先例導出方案。[5]商業利益錯綜復雜，調解員通過糾紛雙方的背景調查，可以拋開糾紛點本身，以雙方共同利益點入手，推動調解達成。其次，知識產權糾紛有技術性與法律性強的特點，其糾紛調解需要專家、學者等社會資源的多元參與。一方面，由于知識產權不直接以物質形態呈現，其權利范疇需要法律的界定和規范。另一方面，對于尖端前沿領域的知識產權糾紛，智能調解在運行時必然會存在技術信息導入滯后和調解先例數據不足的問題，從而出現糾紛爭議點是非判斷困難、調解需求理解不全不準等諸多問題。因而，智能調解需要人機協同發展，片面的神話人工智能，恰恰會使其成為有損調解效率的異己力量。

調解員能力建設與智能調解需求呈現落差。知識產權糾紛智能調解尚在初始狀態，完全自主調解僅局限于法律事實清晰、產權歸屬明了的簡單案件。更多專業性強、權屬復雜的知識產權糾紛，還需要具有相關專業知識儲備的調解員介入。但在實踐中，調解員應用智能系統進行調解的能力尚顯不足。首先，調解員對智能調解的認識深淺不一，一些調解員對線上調解持抵觸態度，故步自封于原有線下調解方式，且當前的知識產權糾紛調解員皆為兼職，更無動力學習研究。其次，當前系統研發主體門戶各異，智能調解的流程、規則要求也參差不同，調解員責任義務不清晰，調解行為存在任意性。再次，鑒于智能調解可以依據算法模型自己生成調解方案，加之糾紛當事人對大數據算法客觀公正性的信賴，調解員便傾向于把調解中立第三人的權利義務完全推諉給智能系統，讓智能系統作為調解決策的主體，而當前對于人工智能作為主體生成的法律行為，相關責任究竟該誰來承擔，[6]學界尚在激烈討論之中。甚至一些調解員選擇只在智能調解中進行一些簡單的輔助性工作，讓智能調解成為他們規避責任風險的技術屏障。這種由于對新技術的不適應引發的責任上的避險、角色上的錯位，不利于知識產權糾紛智能調解的良性發展，反而容易使智能調解工作流于形式，有違人機優勢互補的建設初衷。

數據算法質量保障與賦能要求存在差異。數據是人工智能運行的最基礎資源，算法是人工智能實現提取數據本質與規律、輸出調解方法的核心所在。在知識產權糾紛智能調解的實施中，存在著數據量獲取不足、低價值密度數據集混入、算法偏差的不良現象。首先，行政司法部門公開的知識產權糾紛治理數據不足。如知識產權局、仲裁局、市場監督管理局等部門一般只挑選典型案例向公眾開放；基于商業內容的保密性，行業組織、民間調解的數據也極少公開。知識產權智能調解的運行需要海量的數據作為基礎，數據獲取量受限，數據池體量就會縮小，智能調解的決策能力就會下降。其次，低價值數據混入使智能調解數據支撐不精準。一方面，數據庫由于機器故障、通信故障等原因，容易產生數據缺漏、數據錯誤等問題，這些無效和錯誤的數據，被稱為“臟數據”。作為邏輯依據，“臟數據”會影響人工智能的發生效能。另一方面，在人工輸入調解數據時，存在急功近利現象，有串案套改、重復案號等問題，干擾了智能分析的運行。最后，算法不透明使智能調解方案存在偏差。知識產權糾紛往往牽涉復雜經濟利益，研發者可以利用算法的不透明將相關資本勢力的意圖數據化，將智能調解的客觀性扭曲為可以掩蓋資本操控調解結果的黑箱行為。另外研發者自身的偏好也會限制其對算法的輸出，[7]若其主動甄選某些數據作為計算基礎，調解方案就會向這種被特別挑選的數據靠攏，導致調解喪失客觀公允，使智能調解的正向社會效應弱化。

知識產權糾紛智能調解的路徑優化

強化人工決策的施動影響。技術理性邏輯與當前調解實際不相契合，將人工智能的單一主體作用過分神話，并不符合知識產權糾紛調解的實際。強化人工決策在系統開發與運行時的施動影響，是引導智能調解科學發展的必然要求。首先，在智能調解系統的研發階段，要對設計者進行知識產權普法宣傳，引導其理解知識產權糾紛調解的特點和本質，避免由設計者認知偏差引發的智能調解的誤導。其次，甄選近年來知識產權糾紛優秀典型調解案例融入算法推薦池，作為知識產權信息檢索、類案推送、決策評估的優選信息。另外，近年來知識產權糾紛紛繁多樣，相關法律內容也在不斷調整變化，要保持智能調解個案的合理合法，就需要在智能調解投入運行后，系統及時導入并持續更新相關專家對于新事物、新問題的知識產權法律界定；同時，線下的知識產權糾紛調解員要依據智能調解生成的糾紛評估和決策方案，對比分析其與預期目標的差異，適時與設計者進行溝通，對智能調解系統進行行動糾偏，從而既保證知識產權糾紛智能調解的精準性、自主性，又使其行為符合人的價值取向，使每一個當事人在智能調解生成的調解方案中都能感受到高效與正義。

立足人機交互的保障建設。知識產權糾紛智能調解的調解員能力建設與調解需求存在落差，要立足于人機交互的保障建設，回應智能時代要求。首先，要加強智能調解人才的能力培養。人工智能推動了知識產權調解模式的嬗變，調解員也要在智能生態系統中重新調整自己的功能價值。對現有調解人員要加大經費保障力度，通過等級評定等措施，激勵其進行智能調解的專業培訓和考核，以提升其職業素養。對后備人才的培養要在高校有目的性開設知識產權糾紛智能調解的實務課程，探索智能型調解人才培養的路徑。同時，高校、政府、智能開發企業、社會調解組織等主體，可設立知識產權解紛智能調解實訓中心，互派人員進修學習，加強資源互動。其次，要落實相應的法律保障。目前，關于智能調解的相關規則僅在少許司法文件中有所提及，但具體法律規定尚屬空白。知識產權糾紛調解作為一種法定機制，必須依據智能調解的現實法律問題，有針對性進行立法，將知識產權糾紛智能調解納入法治軌道，使智能調解有法可依、規范運作。具體而言，要明確智能調解作為主體生成的法律行為的法律定性，調解人員的執業資格、職責與權限，調解程序及調解內容的細則等。

推進數據算法的多維管控。首先，要推動數據共享、保證數據質量。一方面，需要在政策層面推動法院、知識產權局等政府部門間、政府與相關企業之間、知識產權糾紛調解組織與相關企業之間的數據訪問聯系，破除數據壁壘，推動數據共享，提升相關調解數據可被調取的概率。另一方面，需要對入庫調解數據的格式、標準進行統一的規范，優化知識產權糾紛智能調解數據的訪問質量，強化數據可用性與流動性，減少智能調解時的誤判。此外，針對部分受時空局限的顯失公平的知識產權糾紛“臟數據”，如著作權侵權，有些案例賠償數額與獲利收益不成正比，在數據采集時要先聚焦本地的先例，再參考轄區外的先例，來判斷糾紛解決結果的偏差值，清洗掉距離中位值過大的案件樣本，保證數據質量。其次，要強化算法監管、優化算法設計。一方面，要建立全覆蓋的算法監管體系。傳統的監管體系，一般輕事前監管重事后處罰。智能調解領域的監管則要突破傳統路徑，要重事前監管，要對算法技術本身以及算法模型背后的價值建構進行量化評估，警惕資本勢力干擾。與此同時，要制定不同的監管等級和尺度，對涉及高新領域糾紛的算法模型，必須嚴格監管。另一方面，在算法設計上，要改變單一建模的算法方式，精細分解調解方案設計體系，構設相互獨立的多智能算法模型，推動算法模型與知識產權糾紛調解實踐的多層面契合，盡可能將影響調解結果的各種復雜因子涵蓋其中，多路徑推演得出多種調解方案，智能優選最具可行性的方案來運行，合力強化對智能調解算法的設計支撐。

注釋

[1]楊正洪、郭良越、劉瑋：《人工智能與大數據技術導論》，北京：清華大學出版社，2019年，第15頁。

[2]"WIPO Caseload Summary"， https：//www.wipo.int/amc/en/center/caseload.html.

[3]中國司法大數據研究院創新研究部：《基于公開文書的常見知識產權侵權案件數據分析研究（2006.9-2020.9）》，《中國應用法學》，2021年第6期。

[4]劉博京、劉嬋娟：《科技倫理的祛魅、統合、自覺及其價值選擇——基于“高概念”主張引入人工智能倫理研究的省察》，《浙江社會科學》，2019年第3期。

[5]陳敏光：《司法人工智能的理論極限研究》，《社會科學展現》，2020年第11期。

[6]陸幸福：《人工智能時代的主體性之憂：法理學如何回應》，《比較法研究》，2022年第1期。

[7]樸毅、葉斌：《從算法分析看人工智能的價值非中立性及其應對》，《科技管理研究》，2020年第24期。

責 編∕肖晗題

The Formation Logic， Limitations and Path Optimization of Intelligent Mediation

of Intellectual Property Disputes

Hao Na? Fei Yanying

Abstract： Intelligent mediation of intellectual property disputes is a technical application of artificial intelligence in the field of intellectual property dispute mediation， and three types of platform paradigms have been initially formed. However， in practice， it faces many limitations， such as the mismatch between technical rational logic and diversified mediation practices， the gap between mediator capacity building and intelligent mediation needs， and the difference between data algorithm quality guarantee and empowerment requirements. Therefore， it is necessary to strengthen the agency of artificial decision making， build on human-computer interaction， and promote the multi-dimensional control of data algorithms to help the innovative development of intelligent mediation of intellectual property disputes.

Keywords： artificial intelligence， intellectual property disputes， forms of mediation