21世纪经济报道 记者钟雨欣 北京报道
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“合规法治建设是保障企业高质量创新，实现可持续发展、增强抗风险能力的关键基础，更是将全面依法治国深入践行于企业创新发展全周期的生动实践。”南开大学法学院副院长、南开大学竞争法研究中心主任陈兵教授在南开大学首届企业合规法治论坛“新发展格局下企业创新发展合规法治保障研讨会”上表示。来自高校、司法、执法、企业等多领域、多学科专家齐聚研讨会，共话构建新发展格局和全国统一大市场背景下的企业创新发展合规法治保障新路径。
谈知识产权合规：有利于提升企业核心竞争力会上，天津大学法学院教授俞风雷以“知识产权合规问题前瞻”为主题，从知识产权法的修订情况、知识产权合规的司法政策、知识产权合规审查等三个方面进行分享。针对知识产权法的修订，俞风雷指出，当前我国知识产权案件数量激增、知识产权专门法院和知识产权法庭相继设立、中美谈判的内容也大多与知识产权息息相关。《商标法》《反不正当竞争法》的修订，知识产权合规新政策的不断推出，在知识产权合规方面，特别是企业等知识产权合规具有独特价值，不仅有利于避免在国际国内产生不利的后果，还能促进知识产权的再创新，提升企业核心的竞争力。
结合知识产权合规的司法政策，俞风雷提出了知识产权合规性审查的五个重要方向，一是在先权利人的投诉可能引发负面舆情；二是假冒商标、专利案件处罚对于电商平台营商环境的损害；三是因知识产权披露而影响专精特新企业上市进程的问题；四是知识产权纠纷的诉前禁令问题；五是知识产权涉及的网络安全和商业秘密问题。
他建议，企业开展合规工作，一方面需要注意对内的合规性管理，例如专利权属纠纷、商业秘密问题，另一方面则是需要充分关注对外的知识产权纠纷。“企业知识产权的合规具有独特的价值，除了保证企业法人在不确定情况下能够保住核心资产、避免不利后果，同时还能够通过知识产权的运用促进企业提升创新能力。”
在与谈环节，天津知识产权保护中心副主任、高级工程师龙悦介绍了天津知识产权保护中心的三项职能：一是快速预审，主要针对专利审查周期长的问题，通过开设绿色通道，全流程加快专利授权；二是快速维权，主要负责协助行政执法、专利侵权咨询，知识产权纠纷调解，加强知识产权保护协作；三是综合运用，主要开展专利导航和知识产权运营工作。
龙悦指出，天津市知识产权保护中心在服务过程中发现一些企业存在知识产权管理方面的问题，包括合规问题。对此，倡导企业贯彻《企业知识产权管理规范》，对企业在研发、生产、销售等阶段的知识产权风险进行控制。此外，国家知识产权局还起草制定了《高等学校知识产权管理规范》《科研组织知识产权管理规范》等，以促进知识产权管理合法合规，提升管理水平。数字领域知识产权管理的合规问题同样值得关注，如数字版权等。
谈ChatGPT类应用数据合规：打破算法黑箱完善问责机制去年以来，ChatGPT类应用一次次点燃社会关注。AIGC（人工智能生成内容）在带来生产力变革的同时，也暗藏诸多风险。辽宁大学法学院副院长李岩教授从数据获取、数据生成内容、数据泄露和数据管理等方面探讨ChatGPT类应用的数据合规边界问题。
首先，在数据获取方面，李岩指出，ChatGPT的顺利运行依靠挖掘千万级的数据从而生成语言模型，其抓取的数据涉及到版权保护的问题。由于ChatGPT并没有公开语料库来源，因此，一直存在对其数据库是否得到授权的质疑。
“对于类似企业来说，可能会牵涉到对于数据的非法访问和存储问题。”他表示，一方面，在应用运行时，企业无法知晓所抓取数据的权属状况，著作权人本身甚至也不知道著作权被侵害的事实；另一方面，数据获取本身也可能形成和其他平台之间的不正当竞争，例如部分平台的优质内容具有较好的市场资源，如果任由其他平台进行数据抓取，那么抓取方很有可能被认定为侵犯知识产权。
其次，ChatGPT类应用在生成数据的内容上存在合规风险。李岩分析，OpenAI虽然试图让ChatGPT拒绝用户的不合理生成要求，但实际上其不可避免地会因算法应用生成不良信息。一是ChatGPT很难保证其生成文本内容的真实性，生成文本经常出现虚假、虚构的情况。二是如果对ChatGPT的输出内容不进行鉴别从而产生误导，很有可能导致侵权责任的产生。三是用户行为也在一定程度地影响着ChatGPT的生成内容，例如ChatGPT会不断地调整内容直至用户满意，这有可能降低生成文本的真实性。四是ChatGPT生成的文本可能内含价值观，容易导致其违反互联网信息内容生态治理的相关规定，引起直接管理责任。
另外，ChatGPT类应用在运行中存在数据泄露风险。李岩认为，数据泄露风险可能产生于用户自身的行为，ChatGPT对用户使用并没有限制，如果用户没有相关的数据保护意识，很可能在使用ChatGPT时直接输入个人信息，ChatGPT在后续运行时将部分敏感的信息杂糅在输出的结果当中，甚至将信息纳入数据库进行算法迭代训练，从而形成信息泄露。另一方面，ChatGPT还可能会将信息主动或被动地泄露给第三方。
李岩表示，应对相关数据泄露风险，企业需要区分不同的阶段，采取差异化的管控措施。“在自主学习阶段要把控数据源的正确性，避免数据污染。在选择数据时要认真筛选，投入市场后，可以采取通过技术标识作品标的权利状态的方式进行市场保护。”
在合规审查方面，他进一步指出，如果要打破社会对于算法黑箱的恐惧，相关企业就需要尽量公开自己的数据，可以考虑采取“机器+人工”的审核模式。同时，也需要考虑避风港原则在数据抓取、数据生成类软件中如何适用的问题。对于算法问责机制问题，应把责任伦理镶嵌到司法评估的各个环节，建立以过错为中心的侵权问责机制。“如果平台提供虚假解释，就需要承担不利后果。”