李安
- 作品数：13 被引量：182H指数：8
- 供职机构：中南财经政法大学法学院知识产权研究中心更多>>
- 发文基金：高等学校学科创新引智计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：政治法律化学工程自动化与计算机技术更多>>
- GUI外观设计专利的类型化分析被引量：3
- 2017年
- 作为人类的一种基础思维方式和基本认识工具,类型化分析是GUI外观设计专利相关问题研究的重要方法。根据GUI生成软件的不同,GUI外观设计可以类分为系统软件GUI和应用软件GUI。两种GUI外观设计类型与硬件电子产品之间的亲疏关系不同,因而两种GUI外观设计专利在侵权认定和损害赔偿数额计算方面均有不同,特别是应用软件GUI外观设计专利的保护需要产品概念的新解释。
- 李安
- 关键词：类型化分析
- 论企业数据财产权的正当性——以洛克财产权学说为视角被引量：14
- 2022年
- 《中华人民共和国民法典》第127条将数据原则性地规定为一项财产权客体,但具体法律规范尚付阙如,数据财产利益仍处于权利化的过程中。作为数据流的枢纽,以网络平台为代表的企业是数据财产利益的事实占有者和潜在的法律所有人,从占有转向所有的关键在于企业数据财产利益的正当性评价。在洛克看来,数据资产的产生和数据价值的形成源于企业数据收集、存储、加工等辛勤劳作,据此企业在对物层面具有支配数据的正当性。企业数据的财产权化,对社会而言符合物尽其用的浪费禁止要件,对其他企业而言所留存的数据资源切合充足要件,对用户而言可满足洛克的仁爱要件,因此企业在对人层面拥有数据排他的正当性。企业数据财产的正当性处于流变之中,且对人层面的正当性相比于对物层面较为薄弱,所以企业应时常检视并克制其数据处理行为,稳固并厚植其数据财产利益的正当性基础,为数据财产法律规范体系的建立凝聚社会共识。
- 李安
- 关键词：人工智能财产权洛克
- 商业秘密:从旧法维新走向新法革命——兼评《中华人民共和国反不正当竞争法》2019年修正案
- 2020年
- 我国目前对商业秘密采取以《中华人民共和国反不正当竞争法》为核心的分散型、寄生性立法。严格商业秘密保护,营造良好营商环境,是新时代商业秘密立法的变革方向,而变革路径有两条:一是旧法维新,即修改商业秘密保护主要法律《中华人民共和国反不正当竞争法》;二是新法革命,即制定专门的商业秘密法。立法机关目前走的是旧法维新道路,其最新产物是《中华人民共和国反不正当竞争法》 2019年修正案。该修正案加强了商业秘密的法律保护力度,具有积极意义;但该修正案的若干内容,特别是非经营者拟制为商业秘密侵权主体和增加商业秘密侵权之惩罚性赔偿,对反不正当竞争法的制度理论及其与知识产权法之间的分工机制造成了严重冲击。商业秘密的旧法维新不能否定新法革命,反而本次修法的不当之处会进一步确证商业秘密专门立法之必要。强化商业秘密保护的根本在于法益性质的转变,即商业秘密应从竞争法上的一种寄生性利益转变为一项独立的知识产权基本权利;相应地,商业秘密立法应从《中华人民共和国反不正当竞争法》走向商业秘密法。
- 李安
- 关键词：商业秘密反不正当竞争法
- 机器学习的版权规则:历史启示与当代方案被引量：14
- 2023年
- 在人工智能时代,作品是机器学习的高质量数据资源。如何对机器学习的版权规则作出抉择以促进文化、技术两个领域的创新,是当前的一个重要问题。临时复制和自动钢琴的版权史提示我们:合理使用不是解决机器学习版权纠纷的唯一制度选择,非作品性使用和侵权责任对其有补充作用,应在分类讨论的基础上对机器学习版权规则进行梯度设置。具体来说,机器学习分为“非表达型”和“表达型”。前者属于非作品性使用,无侵权责任;后者进入专有权范围,推定为侵权:若学习大众表达则应设定合理使用免除侵权责任但允许权利保留,若模仿个别作者则未获许可应负侵权责任,若为科研活动则应认定合理使用免除侵权责任。我国应将作品性使用作为版权侵权成立要件之一,将大众表达型机器学习规定为附但书的合理使用情形,同时对算法训练数据版权信息披露义务作出规定。
- 李安
- 关键词：人工智能文本数据挖掘
- 机器学习作品的著作权法分析——非作品性使用、合理使用与侵权使用被引量：24
- 2020年
- 新一代人工智能技术的核心是以数据训练算法为特征的机器学习。受著作权保护的作品是算法训练的重要数据资源,机器批量化学习作品面临着著作权侵权问题。仅以合理使用制度来消解机器学习作品的著作权责任,是对复杂问题的简单处理,存在不足。未经许可的作品使用分为“非作品性使用、合理使用、侵权使用”三种类型,机器学习有“非表达型、普通的表达型、特殊的表达型”三个类别。非表达型机器学习不是在著作权法意义上使用作品(非作品性使用),不负著作权侵权责任;表达型机器学习虽是在著作权法意义上使用作品,但原则上可构成合理使用免除著作权侵权责任;不过,以模仿特定作者为目的的表达型机器学习除外,未经授权使用作品应负侵权责任。
- 李安
- 关键词：人工智能
- 智能时代版权“避风港”规则的危机与变革被引量：49
- 2021年
- 在互联网发展初期,法律以“通知/移除”为核心程序、以“技术中立”和“技术不能”为理论支撑,为网络服务提供商设立了“避风港”版权责任规则。进入人工智能时代,侵权内容的算法通知、个性化算法推荐、版权算法过滤对“避风港”规则的运行程序和理论基础带来了系统性冲击,并推动责任规则从事后消极的“通知/移除”转向事前积极的版权过滤。这种变革在国际层面以“自治规则”和“国家法律”两种形式进行。面对网络内容管理算法化的时代浪潮和版权责任规则变革的国际动向,我国不能信奉“算法虚无主义”,无视算法技术对“避风港”规则的系统性冲击;也不能迷信“算法万能主义”,夸大算法技术在当前网络版权治理中的实际作用,而应着眼于算法技术可及性和准确性的发展,对“避风港”规则的时代变革作出理性回应。
- 李安
- 关键词：人工智能网络服务提供商避风港
- 试析软件产品作为外观设计专利产品的适格性——兼评国内GUI外观设计专利侵权第一案被引量：10
- 2017年
- 产品是外观设计专利制度中的核心概念,产品的解释关系到外观设计专利的侵权认定和损害赔偿计算。对于GUI外观设计专利而言,"有形产品"要件的局限性应被正视,"有形产品"的观念应被突破,即外观设计专利产品不必囿于"有形"。不具物质实体的软件产品契合外观设计专利产品的概念内涵和制度功能,是适格的外观设计专利产品。将软件产品解释为外观设计专利产品,是GUI外观设计专利保护困境的可行出路。
- 李安
- 关键词：软件产品
- 算法影响评价:算法规制的制度创新被引量：29
- 2021年
- [目的/意义]算法在推动智能化革命的同时,带了一系列包括算法黑箱、算法偏见在内的技术风险和社会问题,因此有必要从制度层面探讨算法规制的有效路径。[方法/过程]算法规制的要点是提高算法透明度。在与算法透明现有方法的比较分析中,提出算法影响评价的制度优越性。进而,从制度渊源和理论基础两个方面,对算法影响评价制度进行深刻剖析;并从分类管理、评价范围、程序环节、报告书等方面,对算法影响评价制度的具体构建进行系统讨论。[结果/结论]算法影响评价制度有助于构建一个取向于公开和公正的智能社会。中国应密切跟踪欧美国家(地区)的立法政策动向,采用“两步走”方案推进算法影响评价制度的构建和发展。
- 李安
- 关键词：人工智能信息法学
- 算法透明与商业秘密的冲突及协调被引量：20
- 2021年
- 算法是智能社会的基础设施。打开算法黑箱,提高算法透明度,可以防止算法权力恣意,能够维护智能时代的民主自由价值。但是,算法主体常以商业秘密保护为由拒绝披露算法信息,且为获得商业秘密保护而强化算法信息的保密力度。冲突的解决之道在于利益衡量,两者的利益衡量不是算法透明背后的社会公共利益对商业秘密私人财产利益的位阶压制,而是算法透明背后的社会公共利益与商业秘密背后的制度性利益(竞争秩序和激励创新)的价值衡平。两者的制度建设应在比例原则的指导下相互协调:一方面,选择适当的算法透明机制,推行基于有限信息公开的算法原因公开;另一方面,诉求适度的算法商业秘密保护,引导算法专利保护并完善商业秘密的权利限制制度。
- 李安
- 关键词：人工智能商业秘密比例原则
- 电子游戏直播版权问题之管见——兼评“梦幻西游2”案
- 2019年
- "梦幻西游2"案是电子游戏直播版权纠纷的个案,但对以后类似纠纷具有先例价值,对行业规则具有形塑功能。游戏版权人将直播利益内部化为许可利益的诉求,是借由游戏画面版权的扩张予以实现的。从已往的版权实践和未来的游戏创作激励来看,游戏画面版权的扩张不具有充足的合理性。因此,二审法院不宜将游戏直播纳入游戏画面的版权许可范围,而将游戏直播认定为合理使用较为妥当。
- 李安
- 关键词：游戏画面权利扩张
