互联网信息流推送模式下平台方著作权侵权责任研究
本文插图
随着科技的发展 ， 互联网产业中算法推荐引发传统互联网的“地震” ， 传统的人工介入式排序、推荐等已经在多种场合下被复杂算法为中心的信息流推送技术代替 。 这种技术上的代替给网络用户带来了更贴切的服务和更精准的推送结果 ， 且以复杂算法为中心的信息流推送具有不同于传统平台介入推荐的商业模式 ， 在著作权法语境下侵权如何认定、平台是否及如何对其适用避风港原则等 ， 成为当前重要且有争议的问题 。 解决好这一问题不仅是现实的需求 ， 更是对我国未来开放平台发展模式极具影响的关键因素 ， 将引领我国以后互联网尤其是移动互联网的战略格局 。 从规范意义上对以算法为中心的信息流推送进行著作权法的定位 ， 是分析及解决相关问题的前提 。 基于此 ， 本文拟对信息流推送模式下平台方的著作权侵权责任问题进行研究 。
01
信息流推送商业模式及其特征分析
（一）信息流推送的商业模式简介
信息流推送商业模式的基础是算法 。 算法（algorithm）是一个生命力比较强的术语 ， 其早在计算机出现之前就曾流行 ， 电子计算机出现之后的算法促进了问题实例解决的便捷化和直接化 。 [1]简单来讲 ， 任何代码片段都可视为算法 ， 算法就是一组完成任务的指令 ， [2]是把输入转换成输出的计算步骤的一个序列 。 [3]互联网环境及人工智能环境下 ， 算法又引起了新一轮的关注 ， 算法及算法组合也更加复杂化 ， 算法为中心的智能互联网为传统互联网法律规制带来重要挑战 。 通过算法向用户进行信息推送成为算法价值利用的新议点 。 推荐算法在网络时代具有非常广泛的应用 ， 包括网络购物平台、用户产生内容（UGC）平台（如图文资讯平台、短视频平台、普通长视频平台等）等 。 随着UGC、PGC等创作的流行 ， 短视频行业爆发式普遍 ， 算法基础上形成的信息流推送商业模式为著作权侵权认定带来“新”型态 。
信息流推送是网络平台为了满足用户需求而根据用户的具体情况为用户推送个性化信息的一种信息呈现方式 。 作为一种技术 ， 其呈现出重内容生产向重内容推送的转变[4] 。 信息流推送实际上背后依靠的是复杂算法形成的算法分发 ， 所谓的算法分发也即非人工编辑干预的前提下 ， 通过系统自身的算法体系 ， 提炼用户行为数据 ， 根据相关的数据结合算法规则 ， 然后根据算法中相应的权重来为用户推送可能偏爱的内容信息 。 与传统的搜索引擎不同 ， 信息流推送的模式与用户的浏览、关注、停留等用户行为及用户年龄、性别、职业等信息相匹配 ， 信息推送平台主动发现用户当前及潜在内容需求 ， 主动推送信息给用户的推荐引擎式商业模式 ， 为信息流推送区别于传统搜索引擎模式推荐的最大区别 。 主动推送信息而非被动呈现检索信息 ， 为平台用户提供了方位更全、更贴切的有价值信息和内容 。
（二）信息流推送的特征及法律本质
信息流推送行业模式具有一定的特征 ， 从这些特征中不仅可以观察到其不同于传统搜索引擎式的优越性 ， 也体现出其与传统人工编辑推荐商业模式的重要区别 。 第一 ， 信息流推送的信息分发模式 ， 是基于中立算法技术自动生成的结果 ， 人工无直接介入 。 信息流推送直接与用户的特性及行为关联 ， 而平台方一般不会对所有用户直接推送某一作品 。 虽然平台方可以调整算法系统的命令 ， 但是对于具体信息推送并不做全面干涉 ， 无法直接控制信息流的推送具体内容及推向的用户 。 这也体现出算法“解脱”人工的人类发展进步 。 第二 ， 信息流推送的算法推荐过程不可复制 。 内容推送的结果所依据的系数由算法系统控制 ， 其具体由哪些系数约束、其中的权重如何 ， 在具体的大量信息推送模块中 ， 整个内容不可复制、不可再现 。 此外 ， 随着内容基础及用户行为的时刻变动 ， 信息流推动的过程也不可能再复原 。 第三 ， 信息流算法推荐形成过程不可逆 。 不可逆表示不可通过信息推送结果来探寻算法的逆向过程 ， 这直接带来信息流推送的不可预测性 。 信息流的不可预测进一步造成平台方对信息流推送的具体内容不可控 。 第四 ， 信息流推送所依托的算法分发往往侧重于对信息的抓取 ， [5]而非对信息内容的识别和全盘审查 。 这一点与传统的人工推荐有巨大的差异 ， 传统的人工推荐栏目往往是人工经过筛查而选取出的内容推荐 ， 这些内容与推荐目的相一致 。 第五 ， 信息流推送的结果界面时刻可刷新 ， 刷新后信息推送结果呈现新内容 。 算法分发模式的信息流推送结果可时刻根据用户的刷新操作等行为而改变 ， 推送平台方无法直接掌握用户被推送的流动内容信息 。 当然还有其他特征表明信息流推送商业模式的“推荐”有着独特性 ， 这种独特性与传统的信息推送不仅有着过程和结果上的差异 ， 也有着本质上的行为主体的差异 。 这些特征依赖于复杂算法体系 ， 在复杂算法体系中相关系数及权重的匹配、混合搭配构成信息流推送的技术支持 。
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