智能校对-如何界定人工智能写作是否侵犯知识产权？
编辑：pitaya02 日期：2020-09-11
九月份是个无趣的月份，为什么？由于娱乐界的八卦实在太多了！非抄袭节目，就是艺人的不当行为。事实上，从2017年开始，娱乐圈就没有让吃瓜群众闲着过。身为一名文字工作者，在众多火辣辣的爆料中，我们更关注抄袭，维权这些与知识产权相关的事情。
知识产权侵权的成本在中国是非常低的，而维权的程序是复杂的。许多时候，都是由网友挖掘抄袭，自发寻找证据，然后公诸于众。可原创作者自己出来维权，往往耗费大量精力去搜集证据，三番五次奔波于各种机构，承受着“炒作”、“蹭热”等种种舆论压力。更为严重的是，许多人在不知情的情况下实施了侵权行为，许多人并不知道自己受到了侵权。因此，我们今天讨论的主题是，面对这一局面，人工智能能提供什么帮助呢？
侵犯知识产权举证困难？人工智能也许是解决办法
是啊，而且还会越来越普遍。
第一，人工智能能够解决费时费力收集复制证据的复制证据问题。一开始广告圈就流传着一篇名为“去年使用葛优躺表情包的公众号，今年全部被指控侵权”的文章，文章中写到了很多明星侵犯了品牌方的肖像权而不自知的案例。
许多人都在疑惑，我怎么一用图，就找不到明星律师了？那些律师每天什么也不做，只是盯着别人使用明星的图片看吗？绝对不会，直接爬取各个品牌的数据，利用图片识别比对明星照片，轻而易举地就可以找到使用明星照片的人。若能直接利用深度传感器获得明星更详细的脸部数据，相信任何肖像侵权、仿冒仿冒者都不再会有后顾之忧。而对于葛优的表情包这种一张图片经过简单的加工后多次传播的，想抓包实在是太简单了。
上述只是侵权的第一级，实际上对原创作者伤害最大的，就是那些模棱两可的“再版”式的抄袭。
图为网友制作的调色盘，指出两部小说有相似之处。“换句式”和“换形容词”是文学抄袭的常见形式，而“换句式”往往与抄袭情节有关。读过以后，往往会觉得有什么不对，但又很难指出。与此同时，为这种复制证据的方法十分麻烦，一般的论文查阅式的程序很难检查出来，需要人工进行反复阅读和比对。
在此过程中， NLP的语义理解能力可以起到很大的作用，通过语义理解识别出意义相近的词，再利用 LSTM的记忆特征识别出需要人工识别的句子结构相似的段落。这样，不仅证明的速度会提高，也许还会发现许多人的相似之处，难以挖掘。
比剽窃更可怕的是我不是针对谁…
另外，人工智能和新技术可以帮助原创作者在许多细节方面保持实力。例如简化知识产权申请程序，保护区块链记录信息免遭抄袭修改等。但是，从另一个方面来说，人工智能很可能使侵权行为更容易，或使侵权者更容易钻空子。
例如关于字体侵权问题，就存在着不少的问题。许多广告公司将被告非法销售的某某字体进行商业宣传，最终支付大量费用。但学界和实务界对于字库大致达成共识，具有独创性的字体构成了美术作品，可以进行维权。
可能对于独创性的标准还比较模糊，如果某个字库的字体全部加了一些小的改动，能否称它为自己的独创性呢？当读者回忆起我们在讨论神经风格转移技术时，他们会发现，使用算法来改变字体，可能比我们想象的要简单得多。即使我们可以用一些人眼难以察觉的字体，只有机器才能辨别的变化，到时候侵权的界限又该如何界定呢？
上面这幅图，是一位被爆出抄袭的插画师的作品，她抄袭的主要方式是将真人照片通过底片叠加等方式处理，再加上少量的手绘内容，就成了一幅有价值的插画。
即便是看过这两幅图的人，也很难清楚地感受到它们之间的相似之处，而当两幅图重合时，就会发现明显的相似之处。复制信息被曝光的年代，作者仍然仅仅使用 PS+绘板进行操作。而如今，神经迁移算法也得到了同样的应用，这种“再创造”已经可以成批生产，而且可以制成多种风格。
并且这种抄袭方式被发现的几率非常低，即使使用了图像识别技术，也没有人会对每一件作品进行全网比对。更为恐怖的是，我国知识产权保护的理念是“只保护表达，不保护思想”，也就是说，如果你的作品与某一原创者的风格完全相同，那么你的作品就不会构成侵权。假如你还记得 prisma这个图像处理软件，你就会知道，用机器学习来模仿某种画风的成本是非常低的，而且可以进行批量处理。
将来，当我们挖掘出一位新艺术家的作品时，很可能下一秒就会有大公司使用神经网络 copy他的风格，制造商品开始销售。对原创作者而言，人工智能复制所造成的伤害，往往比人工复制更大。
人工智能能帮助标准化原始权益范围吗？
那么，说人工智能最终对我们的知识产权保护没有任何帮助，甚至是有害的？但是我们认为，人工智能最大限度的保护知识产权，也许是规范了权益范围。
正如字面上的案例，知识产权的保护范围往往是“独创性”这样一个模糊的概念，难以量化，也导致侵权案件的最终判决往往难以服众。对音乐作品的知识产品保护，可以通过音节相似量的大小来判断，而对于绘画、文字作品，侵权行为往往无法量化。如果有人工智能的话，我们也许可以反向计算出两部作品之间的相似之处，并用数据加以呈现。
也许将来，我们需要一个知识产权保护平台，在发布作品前，要对平台中的作品进行比对，比对通过后才能通过“原创认证”。也有可能保护原创作品，例如其他人不能使用原创作品作为算法模型的培训数据，除非支付给原创人一定的红利等。总而言之，科技进步总是走在法规的前面，但是用科技来推动法规的建设，或许可以让科技发挥更大的价值。
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