版權(quán)概念是特定歷史階段下的產(chǎn)物。同為財產(chǎn)權(quán),，版權(quán)的客體卻與有形物存在本質(zhì)區(qū)別,，以至于它無法像有形財產(chǎn)那樣采用“柵欄與鎖頭”的方法保護作品,，從這一意義上講,，版權(quán)對法律的依賴程度更強,。在相當長的歷史時期,，版權(quán)人除了訴訟,，幾乎沒有更好的辦法來維護自己的權(quán)利，直到技術(shù)保護措施的產(chǎn)生,。隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展,，作品以數(shù)字化的方式呈現(xiàn)和傳播，版權(quán)產(chǎn)業(yè)的保護格局也由此發(fā)生巨變,。

　　技術(shù)與法律：版權(quán)保護的兩個維度

　　網(wǎng)絡(luò)平臺所應(yīng)用的強制付費模式,，可以理解為較為普遍的技術(shù)保護措施。移動支付的發(fā)展更是全面推動了版權(quán)保護的強制付費模式,。這里的技術(shù)保護模式可以近似理解為有形財產(chǎn)中的“柵欄”,，一種相對于法律保護的“自力救濟”；它甚至還具有比“柵欄”更為強大的保護力量,，普通人完全無法突破的“柵欄”,。

　　當然，即使是強技術(shù)保護的時代,，傳統(tǒng)的版權(quán)訴訟依然大量存在,。因此，技術(shù)與法律共同構(gòu)成了版權(quán)保護的二元格局,。這種二元格局的意義還在于二者相互補充,，互為依據(jù)：技術(shù)保護措施以《著作權(quán)法》為法律依據(jù)，版權(quán)實現(xiàn)又以技術(shù)保護為基礎(chǔ),。技術(shù)保護措施猶如二者之間的橋梁,，使得法律上的版權(quán)邁向現(xiàn)實中版權(quán)成為可能。

　　影響版權(quán)保護的幾種新技術(shù)

　　基于DRM專項技術(shù)的版權(quán)保護主要適用于大平臺版權(quán)管理,。數(shù)字水印和區(qū)塊鏈版權(quán)保護又可以在版權(quán)侵權(quán)訴訟中發(fā)揮作用,。無論是商用還是訴訟,，人工智能在版權(quán)保護以及侵權(quán)作品認定等方面均有其廣闊的適用空間,。

　　數(shù)字水印與版權(quán)“同一性”

　　版權(quán)訴訟中有兩個核心問題：其一，“誰是原創(chuàng)”,；其二,，“侵權(quán)與否”。證明作品原創(chuàng)歸屬也就成為數(shù)字化時代版權(quán)訴訟的一個重要問題，數(shù)字水印技術(shù)也是為解決這一問題而誕生的,。

　　數(shù)字水印技術(shù)主要應(yīng)用于數(shù)字圖片領(lǐng)域,，原創(chuàng)者通過加密方式在圖片上嵌入水印，在視覺上并不會影響圖片外觀,，一旦侵權(quán)者盜版使用了該張圖片,，在舉證原創(chuàng)的時候，原創(chuàng)者就可以通過解密水印來證明就是原創(chuàng),。從證明邏輯上講,，這距離最終證明還存在一個邏輯空缺，即原告方依然可以在他人的圖片上甚至在被告原創(chuàng)的圖片上嵌入水印,。只不過,，一般情況下，原告方不會將這種機會讓與其他人,。由此,，原告方通過嵌入數(shù)字水印至少達到了一個確切的證明目的：該圖片極大可能就是原告方原創(chuàng)的。從這一意義上講,，數(shù)字水印的作用極大強化了原告舉證效力,。

　　DRM與用戶自由

　　DRM（Digital Rights Management）的專項技術(shù)保護主要應(yīng)用于提供作品的平臺，平臺會通過一系列算法來控制用戶對作品的使用,，如用戶需要支付費用才能閱讀文章或者觀看視頻等,，再如對用戶下載（緩存）的本機作品進行加密管理，使其只能觀看卻無法復制等,。

　　DRM雖然極大降低了普通用戶侵權(quán)的可能性,，但它依然不能完全杜絕侵權(quán)可能性：少數(shù)技術(shù)人員依然可能通過破解技術(shù)保護措施而免費下載和使用平臺提供的作品。在平臺技術(shù)保護被破解的情況下,，平臺有權(quán)通過法律訴訟來追究破解者的法律責任,，但這會極大增加平臺的維權(quán)成本，更有可能顛覆平臺既有的商業(yè)模式,。由此,，平臺會極力增強DRM的技術(shù)保護措施，從而盡其可能防止破解發(fā)生的可能性,。

　　人工智能與版權(quán)侵權(quán)認定

　　人工智能也給版權(quán)保護提供了重要契機,，尤其在進行版權(quán)侵權(quán)的比對方面，人工智能體現(xiàn)出其天然的優(yōu)勢,。

　　被告作品與原告作品是否符合“同一性”的判斷,，對于最終判決是否侵權(quán)至關(guān)重要。對簡單的作品進行比對（如圖形作品）,，人工即可完成分析判斷,。然而,，現(xiàn)實中卻又存在許多對復雜作品的侵權(quán)，計算機軟件侵權(quán)中需要判斷代碼的重合率,，在涉及文字作品侵權(quán)時需要判斷文字重合度,。這些比對往往需要進行專業(yè)的分析和判斷，是人工難以完成的,，借助人工智能模型可以更高效,、更準確地完成分析判斷，這將為法官作出侵權(quán)判斷提供有力的參考,。

　　人工智能對于版權(quán)侵權(quán)比對的更大意義在于它的事前救濟,，包括微信公眾號在內(nèi)的絕大多數(shù)信息平臺，都開始使用人工智能進行作品侵權(quán)與否的判斷,。這推動了版權(quán)的侵權(quán)救濟從事后救濟邁向事前救濟,，由此也可極大節(jié)約版權(quán)侵權(quán)的治理成本。

　　區(qū)塊鏈與版權(quán)保護的新維度

　　區(qū)塊鏈作為一種“去中心化”的分布式記賬方式,，其與中心服務(wù)器的技術(shù)架構(gòu)相比,，具有“不可篡改”的信用優(yōu)勢。區(qū)塊鏈的信用建構(gòu)優(yōu)勢,，對于版權(quán)的原創(chuàng)認證以及侵權(quán)取證都具有十分重要的意義,。

　　區(qū)塊鏈首先可以被應(yīng)用于版權(quán)的原創(chuàng)認證領(lǐng)域。證明原創(chuàng)是版權(quán)侵權(quán)認定的首要核心問題,，作者將作品上傳到區(qū)塊鏈原創(chuàng)認定平臺,，其目的也在于證明自己即為原創(chuàng)作者。作品一旦被上傳到區(qū)塊鏈上,，它的哈希值也就被分布式存儲在區(qū)塊鏈的眾多結(jié)點上,，基于區(qū)塊鏈不可篡改的信用建構(gòu)，存儲在區(qū)塊鏈的原創(chuàng)認證信息（主要為作品信息,、作者信息,、申請認證的時間等）均是不可篡改的。

　　然而,，從嚴格意義上講,，區(qū)塊鏈原創(chuàng)認證平臺只能證明當事人較早將某個作品上傳到區(qū)塊鏈上，但對其為作品原創(chuàng)事實的證明還差“最后一公里”,。填補“最后一公里”又需要“時間邏輯”進行論證：當事人系原創(chuàng)作者,，因此其有機會在最早時間將作品上傳到區(qū)塊鏈上；即使對方當事人也將該作品上傳到區(qū)塊鏈上,，其時間也不可能早于原創(chuàng)作者,。當事人如此論證也會極大增強其為原創(chuàng)作者的可信度。

　　與此同時,，區(qū)塊鏈在網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)取證方面也具有十分重要的作用,。版權(quán)侵權(quán)的很多案例發(fā)生在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，這也使基于“網(wǎng)頁抓取,、區(qū)塊鏈存儲”的區(qū)塊鏈舉證方式具有極大的應(yīng)用空間,。一旦當事人將涉嫌侵權(quán)的網(wǎng)頁存儲在區(qū)塊鏈上，也就意味著沒有人可以再對其進行篡改,，由此也就賦予它自抓取至今未經(jīng)篡改的效力,。

　　從長遠來看，依賴技術(shù)的取證方式也將越發(fā)彰顯其強勁的優(yōu)勢,。2018年9月6日,，《最高人民法院關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)法院審理案件若干問題的規(guī)定》也進一步確認了區(qū)塊鏈取證的法律效力。

　　新技術(shù)給版權(quán)保護帶來的變化

　　各類新興技術(shù)基本覆蓋了版權(quán)保護的事前救濟與事后救濟兩個方面,。未來,，各項技術(shù)還將呈現(xiàn)多元綜合發(fā)展的樣態(tài)，由此也將催生版權(quán)保護的新格局：

　　從人力主導走向機器主導

　　各類新技術(shù)的綜合運用,，還將催生出更多版權(quán)保護的新模式,，甚至可以將技術(shù)貫穿于整個版權(quán)保護流程。以作者創(chuàng)作完成一幅畫作為例,，機器可以自動在其畫作（數(shù)字版）中嵌入水印,，并將該畫作（及其哈希值）存入到區(qū)塊鏈中，從而第一時間完成原創(chuàng)認證,。在該畫作使用的過程中,，機器還可以幫助完成作品侵權(quán)與否的自動檢測（檢測范圍可以擴展到整個互聯(lián)網(wǎng)）。即使原始圖片被修改或者剪輯,，基于圖片中的數(shù)字水印,，機器仍然可以準確地判斷出其與原始圖片是否屬于同一張圖片。人工智能技術(shù)同樣可以在圖片的侵權(quán)比對中發(fā)揮重要作用,，這一切都使得作品的原創(chuàng)認定以及侵權(quán)圖片的尋找,、比對、認定等工作實現(xiàn)高度智能化,，進而催生版權(quán)保護從人力主導模式走向機器主導模式,。

　　在以機器為主導的版權(quán)治理模式中，機器可以幫助人力在整個互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)ふ仪謾?quán)事實并自動完成侵權(quán)分析,，從時間與空間兩個維度極大提升了版權(quán)保護的能力,。

　　從事后救濟走向事前救濟

　　法律救濟分為事前救濟與事后救濟。在版權(quán)保護領(lǐng)域,，一般是以事后救濟為主導,，即當事人大多在發(fā)現(xiàn)侵權(quán)事實后再主張維權(quán)。然而,，新興技術(shù)的廣泛使用正在促使版權(quán)保護從事后救濟走向事前救濟,。

　　一部作品在其發(fā)表之前,，基于人工智能算法和大數(shù)據(jù)分析，即可對其是否屬于侵權(quán)作品做出分析,。當前很多大的商業(yè)平臺都陸續(xù)使用類似的人工智能算法,，力求將侵權(quán)杜絕在作品發(fā)表之前。當然,，事前救濟絕不是簡單禁止可能涉嫌侵權(quán)的作品,，更要為使用獲得合法授權(quán)提供便利，進而打造事先授權(quán)而非事后救濟的格局,。

　　相比較中心服務(wù)器的技術(shù)架構(gòu),，區(qū)塊鏈采用“去中心化”的分布式存儲方式，這使得區(qū)塊鏈具備不可篡改的技術(shù)屬性,，以此為基礎(chǔ)建構(gòu)版權(quán)授權(quán)的記賬平臺,，可以極大提升版權(quán)費用賬目的信用等級，進而解決版權(quán)授權(quán)管理的信用危機,。

　　人工智能在版權(quán)授權(quán)過程中也將發(fā)揮重要作用,。版權(quán)授權(quán)具有相對固定的模式，從而可以抽象出版權(quán)授權(quán)的算法模型,，以此為基礎(chǔ)的機器人可以輔助版權(quán)人（或者代理人）和使用者完成版權(quán)授權(quán)工作,，進而極大降低版權(quán)授權(quán)成本，全面提升版權(quán)授權(quán)的效率,。

　　從法律主導模式走向技術(shù)主導模式

　　隨著新興技術(shù)應(yīng)用于版權(quán)領(lǐng)域,，版權(quán)保護也迎來了“代碼即法律”的時代。代碼近乎貫穿于版權(quán)認證,、版權(quán)授權(quán),、版權(quán)付費、侵權(quán)認定等版權(quán)保護的整個環(huán)節(jié),，由此也確立了當事人各方的權(quán)利義務(wù)空間,。

　　相比較法律規(guī)范，代碼規(guī)范對于版權(quán)保護的意義在于：

　　第一,，它在法律規(guī)范的基礎(chǔ)上對利益格局又進行了再次劃分,。比如，著作權(quán)法規(guī)定了合理使用制度,，按此制度,，在符合條件的情況下，使用者可以免費使用相關(guān)作品,。然而,，在代碼規(guī)范的格局下，即使符合合理使用的條件，代碼規(guī)則仍可要求用戶付費后才有權(quán)使用,，這相當于對利益格局又進行了重新分配,。當然，代碼規(guī)范與法律規(guī)范并非完全獨立,，當代碼規(guī)范違反了法律的強制性規(guī)定,，代碼規(guī)范也會被認定為無效。

　　第二,，代碼規(guī)范排除了當事人有超越規(guī)范被賦予自由的可能,。雖然法律中有禁止性規(guī)范,，但當事人仍有超越規(guī)范自由的可能,，法律只能采取事后補救，即對當事人違法行為給予制裁,。代碼規(guī)范對于當事人行為自由的設(shè)定具有強制性,，除非能夠破解代碼，否則當事人無法超越代碼給予的自由,。比如,，基于區(qū)塊鏈的智能合約，一旦被上傳到區(qū)塊鏈中,，其具有自動執(zhí)行的法律效力,；并且，基于區(qū)塊鏈不可篡改的技術(shù)特征,，智能合約一旦發(fā)布同樣是不可篡改的,，由此也排除了當事人違約的可能性。

　　隨著新興技術(shù)廣泛應(yīng)用于版權(quán)保護領(lǐng)域,，版權(quán)保護也迎來了法律保護與技術(shù)保護的二元時代,。法律保護與技術(shù)保護絕非相互孤立，而是共同形成版權(quán)保護的有機統(tǒng)一體,。無論采用何途徑,，版權(quán)保護的終極目的還在于極大推動整個社會文學藝術(shù)的繁榮發(fā)展。隨著人工智能算法的進一步提升,，區(qū)塊鏈技術(shù)的進一步應(yīng)用,，以及其他版權(quán)保護技術(shù)進一步蓬勃發(fā)展，版權(quán)保護還會迎來更多機遇與挑戰(zhàn),，關(guān)于新技術(shù)與版權(quán)保護話題的研究只能算是剛剛開始,。（作者為中國社科院法學所科技與法研究中心主任、研究員）