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算法推荐与平台责任
文/杨德嘉 北京市海淀区人民法院知识产权庭庭长
10月23日，由北京知识产权法研究会主办的“视听作品相关法律适用问题学术研讨会”在北京成功举办，来自知识产权领域学术、司法界的近30位代表参加了本次会议，共同探讨相关法律问题。北京市海淀区人民法院知识产权庭庭长杨德嘉围绕“算法推荐与平台责任”进行了主题演讲，知产财经将其演讲内容进行了整理，以飨读者。以下是其演讲实录。
非常感谢有这样一个机会，能够跟各位专家、各位同仁分享一些学习心得和体会。限于时间，我在此主要从三个方面简单谈一谈与技术相关的法律问题。
一、关于技术与应用
在很多涉及算法推荐等技术的案件中，被告都会以技术中立为由抗辩免责。有一句很知名的话经常被引用：“枪不杀人，是人杀人”。作为被告的平台往往认为自己只是造枪者，至于子弹会射向谁并不怪我。具体到法律纠纷中，持该种观点的人经常援引著名的“索尼Bebamax”案。在该案中，美国最高法院的多数大法官最终认为，出售具有“非实质性侵权用途”的录像机，并不不构成帮助侵权，索尼无需为个体消费者使用录像机录制电视节目的行为负责。
我们姑且不论是否存在绝对意义上的技术中立，因为在现实中，很多所谓中立技术的研发也是受到法律严格限制的，例如人类基因的改造、大规模杀伤性武器的研制等。即便抛开这些极端情况，回到日常的技术中立语境下，我们也有必要对“技术研发”与“技术应用”加以区分。技术应用，特别是市场化的应用，永远不可能是中立的。市场中的技术应用，往往带有市场主体明确的目的性，融入了其鲜明的利益追求与价值选择。我们在谈论“技术中立”时，应注意避免落入“技术使用中立”的逻辑陷阱。枪当然不能杀人，是人用枪杀了人，所以法律此时所关注的，并不是被使用的枪，而是开枪者应当对其用枪杀人的行为承担什么责任。
回到算法推荐的场景中，我想也是同样的逻辑。此时法律问题的本质并不是作为工具的算法本身，而是平台使用算法进行内容推送这一行为的性质。在思考的过程中，我们还应当对不同案件之间的细节甚至是本质差异加以辨别和区分。比如说索尼录像机案，当时的情况是，索尼在完成销售之后，对于这些售出的录像机，无论是在技术上还是物理上，已经完全失去了控制权。消费者买这个录像机之后将如何使用，使用行为会产生什么样的后果，索尼都是难以预判或者干预的。这种情况，与我们今天所面对的算法推荐问题，恐怕还是有一定区别的。
二、关于主体与责任
近年来，我们在探讨技术问题是，似乎很容易出现一种神秘化的倾向。类似“机器学习”“算法中立”“算法黑箱”“算法共谋”等模糊化，甚至是拟人化的表达，在某种程度上容易对人们产生误导，很可能使我们在研究具体经营活动中因算法推荐所引发的纠纷时，在责任主体、责任范围等问题上出现判断的偏差。最终，我们还是必须回到问题的本质来进行分析，即：是谁，在干什么，损害后果何以产生，法律责任如何承担......公司法中有一个制度叫做“揭开公司面纱”，对我们今天所讨论的这个话题很有借鉴意义。我们需要去思考在何种情况下应当“揭开算法面纱”，去研究算法推荐背后真正的主体、行为和责任。算法与平台，通常是工具与使用者的关系。因此我们应当注意，对于算法开发者所适用的一些免责事由，例如技术中立等，并不能想当然地照搬到算法使用者即平台身上。
当然，在谈及算法推荐的法律责任时，还涉及到一个注意义务的分配问题。也就是说，即使算法推荐的后果具有一定的不确定性，那么从避免或减少侵权损害的角度，我们在所涉及到的平台、用户、社会公众以及受到损害的权利人或市场经营者等各种主体中，如何分配相应的注意义务才会更有利于技术的正当应用，更有利于技术的不断完善，更有利于保护知识产权，更有利于维护公平的市场秩序，更有利于建立公众对算法的信任，更有利于社会总体福利的增长？这个答案的作出，需要审慎探讨，需要实事求是。尤其是应当契合当今的产业状况和技术水平等现实情况，以此为基础对上述多方主体的利益进行合理平衡。
三、关于绝对与相对
《孟子》里有这么一段话：“挟太山以超北海，语人曰：‘我不能’。是诚不能也。为长者折枝，语人曰：‘我不能’。是不为也，非不能也”。在平台在使用算法的同时是否可以避免大规模地推送明显侵权的内容？在某些情况下可能并不是能不能的问题，而是愿不愿的问题。当然，即使不愿，我们也要看其是否具有合理合法的事由，是否如“为长者折枝”一样。
此外，有一个客观事实是显而易见的：从来没有任何一个“中立”的算法会导致平台利益不断受损，甚至把平台自身算垮。当然，我们并不能要求平台的算法推荐结果在任何情况下都不能造成任何一点的损害后果，这并不是一个非黑即白的问题。在适用法律的过程中，我们还是应当给平台留出一定的容错余地，为其不断发展、完善留有足够的空间。对于小概率、小范围、轻微的损害后果，相关各方应予以容忍，但对大概率、大范围、严重的侵权损害，平台应当采用及时断开、删除链接以及优化算法等必要措施加以制止和预防。
