专家声音（2026年6月19日）
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信息来源：中国知识产权报 信息整理编辑：咖啡
版权过滤作为“必要措施”的理论调适与司法判定
随着自动化过滤技术的兴起，“必要措施”这一责任认定的关键环节陷入了适用困境，使相关规则在版权侵权领域的治理效能受到质疑。过滤措施作为网络版权侵权治理的重要技术手段，将其纳入“必要措施”具有法理正当性和现实必要性。在“必要措施”语境下考量过滤措施的具体适用，应遵循主客观相结合的判断框架。主观上，应以“具体知道”或“具体应知”为启动门槛，防止义务泛化为普遍审查；客观上，则需依据“合理技术标准”，在个案中综合考量服务提供者的技术能力与经济成本。对于“必要措施”及时性的认定，应以“有效及时”为判断标准；若服务提供者已尽合理注意义务，则不应仅因措施未完全生效而径行认定其具有主观过错。
黄玉烨，中南财经政法大学知识产权研究中心教授
陈菲羽，中南财经政法大学知识产权研究中心博士研究生
人工智能领域开源协议义务性条款的效力范围
开源人工智能贡献者动机多样，开源协议是实现贡献者动机的重要工具。囿于技术衍生特征的变化，传统软件领域衍生作品的认定规则难以适用至人工智能领域，加之各类开源协议效力范围条款表述多样，义务性条款的效力范围存在较大不确定性。应区分人工智能开源协议中的许可条件与纯粹性合同条款，许可条件的效力范围受到版权法限制，而非由当事人约定。开源数据的衍生作品包括预处理的训练数据集、记忆内容的模型权重，不延及人工智能模型整体。开源人工智能代码包括算法、模型权重和开发工具，其衍生作品包括修改、微调后的代码、“拷贝式”复用后的模型架构和“封装式”复用后的模型架构，是否延及人工智能模型整体需考虑功能上的不可分割性等要素。
刘友华，湘潭大学知识产权学院教授、博士生导师
韩硕，湘潭大学知识产权学院博士研究生
生成式人工智能服务提供者的版权注意义务
生成式人工智能服务提供者在生成与发布阶段承担的注意义务有别，须配置时序性注意义务。生成阶段的注意义务主要围绕模型本身与用户诱导行为展开，前者包括数据冗余场景下的补救性注意义务、定向训练场景下的高度注意义务和动态检索场景下的一般注意义务，后者须引入“合法获取”作为重要考量因素。生成阶段的义务履行情况为发布阶段的归责奠定了前置基础，进而形成体系化的注意义务判定架构。在注意义务认定中，宜对数据训练行为进行阶段性切割，采取“宽进严出”的规制思路，综合考量损害原因力、控制力与技术可行性，为不同主体配置差异化的注意义务，以实现版权保护与国家人工智能发展战略深度耦合与协同发展。
初萌，中央民族大学法学院副教授