Page 167 - 大数据背景下计算机信息安全及防护
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第六章 人工智能安全防护
从技术本身特点来看，将人工智能深度学习判定为合理使用，有助于避免算
法偏见。当算法设计使用的数据库不完整或具备某种同质化特征时，就会出现算
法偏见。为了规避版权保护成本，人工智能开发者在设计之初可能将数据库范围
设定为低限制的数据，如仅使用处于公共领域内的作品。但出于历史文化因素，
这种做法可能导致输出成果偏向某一结论，例如智能生成裁判文书倾向于判决黑
人和女性为败方。将人工智能深度学习进行合理使用判定后，人工智能在前期数
据收集环节就可以获取更加客观全面的数据资源作为技术支撑，进而避免了数据
质量造成的算法偏见。
从市场经济规律来看，将人工智能深度学习判定为合理使用，有助于控制交
易成本。如果市场失灵现象对著作权人和使用人之间可能的自由交易造成损害，
则应当通过合理使用进行限制。由于人工智能仅识别作品数据，不进行权属分辨，
在浩如烟海的使用作品中找出具体的著作权属信息并非易事。即使掌握了全部作
品的著作权属信息，一一获得授权也会花费巨大的时间和金钱成本，而过高的交
易成本往往令人工智能开发者望而却步。若人工智能深度学习构成合理使用，能
够降低交易成本、促进交易达成，解决开发者的后顾之忧。
从国家战略部署来看，将人工智能深度学习判定为合理使用，有助于促进产
业发展。根据政策选择理论，版权保护取向应当与国家政策取向保持一致，保护
水平应当反映国家的政治经济发展水平。国务院 2017 年发布的《关于印发新一
代人工智能发展规划的通知》强调加紧建立人工智能法律制度建设，以在国际科
技竞争中取得主导地位，提出到 2025 年人工智能理论实现重大突破，部分应用
实践达到世界领先水平；到 2030 年总体达到世界领先水平。为了实现这一目标，
应当适用合理使用制度为人工智能深度学习产业提供政策支持，在制度规定层面
引领产业发展，最终实现以政策促产业的积极效果。
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