余瑞芬?朱丹

【摘要】? 當下，算法在學術評價中具有較大影響，引發(fā)了使用檢測報告時人與技術誰是主宰的爭辯。從應用特征來看，算法具有不透明性、局限性及權力擴張化等特點，誘發(fā)了其與著作權法的深層次不融合。要解決因算法權力擴張而形成的制度適應問題，就要以著作權法為出發(fā)點去考量算法，細分比對庫的文類，拓寬識別對象，從作者自覺遵守學術論文規(guī)范和他人有效監(jiān)督兩方面，讓學術論文評價回歸社群自治。

【關? 鍵? 詞】著作權;學術論文;相似度檢測;算法

【作者單位】余瑞芬，江西科技學院教育學院;朱丹，江科學術研究編輯部。

【中圖分類號】D923.41 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2021.19.021

隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起與發(fā)展，各大知識資源數(shù)據(jù)庫相繼開發(fā)了相似度檢測系統(tǒng)，這類系統(tǒng)通過算法計算得出檢測報告。在評價學術論文時，這些報告被視為重要的甚至決定性的標準。算法檢測之所以成為主流，很大程度上是因為數(shù)字便利化產(chǎn)生的積極效應，但也引發(fā)了很多問題。探討算法檢測引發(fā)的問題，對于探索我國學術論文評價路徑優(yōu)化是一項重要課題。

一、著作權法視角下算法檢測的考量

本文定位于算法本身，從相似度檢測、反檢測考量、數(shù)字痕跡處理三個角度去反觀著作權法視角下的算法檢測。

1.相似度檢測與作品獨創(chuàng)性認定有偏差

新出臺的論文行業(yè)標準對相關術語進行了定義，認定標準更加細致實用。但在實際操作中，高校和期刊需要更為便捷高效的評價方法，比如很多高校評價學位論文時習慣使用算法檢測方法，以初步篩查人工答辯的范圍，這極容易造成一些不良后果。首先，為了保證比對庫作品的“質”和“量”，相關機構試圖積累各種“充分數(shù)據(jù)”，擴大超文本和“數(shù)據(jù)湖”容量，這使得各資源庫陷入無序的市場競爭中。其次，以連續(xù)多個字為單位，待檢測論文被分解成無數(shù)小單位，這在一定程度上破壞了作品的思想獨創(chuàng)性。

當下，算法檢測越來越多地被作為學術論文評價的手段，但這與作品獨創(chuàng)性認定原則有偏差?！蹲罡呷嗣穹ㄔ宏P于審理著作權民事糾紛案件適用法律若干問題的解釋》第15條規(guī)定了獨創(chuàng)性需滿足兩個條件：其一，是否由作者獨立完成;其二，是否具備“創(chuàng)作屬性”。就第一個條件來看，數(shù)據(jù)學習和分析使人們的關注點集中在檢測結果本身，作者的創(chuàng)作過程得不到應有的重視，在網(wǎng)絡空間里，“獨立完成作品”這個條件很難論證;就第二個條件來看，檢測機構最終提供一份數(shù)據(jù)報告，以規(guī)定的重復率為標準，這使得作者的創(chuàng)作行為不再具有原本意義上的創(chuàng)作屬性。

2.“反檢測”考量異化了表達規(guī)則

本文所說的“反檢測”考量是指在相似度檢測的前提下，作者對檢測系統(tǒng)和方法的關注，以及在一系列技巧的指引下對論文的修改。我們可以看到，在體現(xiàn)學術自由上，“反檢測”考量與表達規(guī)則是背道而馳的。學術自由是內在思想和外化表達結合的體現(xiàn)，作者有權利在公開場合展示知識，并且有權利選擇是否公開表達自己的思想。但學術自由和“表達”在“反檢測”考量中受到了較大影響。其一，“反檢測”考量影響了表達的多樣性。同一思想可以外化成不同的表達方式，過于倚重文字這一表達方式，就容易忽略圖片等方式。其二，“反檢測”考量割裂了思想與表達。思想與表達是作品不可或缺的組成部分，“反檢測”考量使人們無法真正了解作品所要體現(xiàn)的思想，從而割裂了思想和表達。

3.數(shù)字痕跡處理消解了著作權的私權屬性

數(shù)字痕跡處理將數(shù)字曝光在公眾視野里，使得數(shù)字痕跡擁有公私兩種屬性。一方面，數(shù)字痕跡“精準刻畫”個人信息，其對象、主體和媒介都具有私權屬性;另一方面，基于公共基礎設施，數(shù)字通過相互配合與社交泛化，形成全數(shù)據(jù)模式。而作品自創(chuàng)作完成時依法享有著作權，這是一種原始權力保護，帶有“依照受控行為界定專有權利”的特點，本質屬于不是權利人自用而是他人禁止權的私權。在一個封閉計算的流程中，待檢測論文生成的數(shù)字痕跡至少交互了兩次，在格式化檢測中被初次支配，在匹配算法中被深度計算，或許還將在檢測報告中被循環(huán)轉換?？梢?，數(shù)字痕跡處理在消解作品本身的同時也在消解著作權的私權屬性。

二、根源——算法的應用特征不融合

1.算法的不透明性

（1）技術因素：算法技術保護模式具有私法屬性。目前，國外對算法的技術保護有商業(yè)秘密模式與專利模式兩種，都屬于私法保護模式。商業(yè)秘密模式重點在于全方位的保護，當算法造成實際損害時，對其追責效率降低。而在專利模式下，常見的“黑箱”算法、“感知”算法和“奇異”算法則超越了人類當前的認知范疇，連發(fā)明人都很難清晰地描述技術方案里的具體操作規(guī)程[1]。

（2）人為因素：對算法技術不了解，但絕對信任。算法常常被視為中立的、權威的、科學的代號，它的出現(xiàn)把人們從具體的可信賬本中解放出來，轉而信任普遍主義的抽象系統(tǒng)。數(shù)字經(jīng)濟依靠平臺擴張，產(chǎn)生信用資產(chǎn)化效應，用戶在信任中創(chuàng)造并獲得價值。陌生人在數(shù)字世界通過一定的合約機制就可以建立信用共識，不需要第三方的調處[2]。在這種絕對信任下，人類想“利用算法、模型等數(shù)學方法重塑一個更加客觀的現(xiàn)實世界”，被學者生動地定義為盲目的“數(shù)學洗腦”。

2.算法的局限性

（1）比對庫資源有限，沒有細分文類。無論是全樣本數(shù)據(jù)，還是傳統(tǒng)抽樣小數(shù)據(jù)，都可能存在樣本偏差。在樣本識別與設計中，樣本不完整問題越突出，特征數(shù)據(jù)就越容易“以偏概全”，導致檢測結果缺乏完整性與代表性。因此，各大知識資源數(shù)據(jù)庫積極爭搶數(shù)字情報，擴大文獻類型的覆蓋面。但目前國內大多數(shù)比對庫尚未在文類上細分文獻資源，文獻規(guī)模也無法實現(xiàn)“充分數(shù)據(jù)”。

（2）計算序列有限，執(zhí)行過于機械化。算法是將輸入轉化為輸出的計算步驟的序列[4]，在算法模式下，對同一類問題的任何初始輸入，機器都能展開計算，在完成有限步驟之后終止計算。如果一個算法有缺陷或不適合某個問題，在經(jīng)過有限步驟的計算后，機器將得不出結果，進入死循環(huán)?？梢?，過于機械化的執(zhí)行可能會讓系統(tǒng)陷入困境。

3.算法權力擴張化

算法在為人類數(shù)據(jù)評估和行為分析帶來便利的同時，也因“黑箱”操作而泛化為權力擴張。首先，權力在政府治理中的擴張。如果學術評價比較重視重合率，那么教育等相關機構就會推廣使用相似度檢測的方法，在這樣的背景下，各大高校和期刊也只愿意購買能提供該項服務的知識庫。其次，權力在物理邊界上的擴張。互聯(lián)網(wǎng)的虛擬數(shù)字傳播極快，下載功能極為便捷，推進了自然語言信息化，擴大了知識共享的接觸空間。如今的學術文獻浩如煙海，數(shù)據(jù)庫發(fā)生集聚，數(shù)據(jù)聯(lián)系強化，這讓處于某個細分領域的作品與自然語言之間的關系更加密切。數(shù)據(jù)分析框架對人和世界產(chǎn)生了決定性影響，論文檢測不僅是事后對抄襲行為的監(jiān)測，而且成為框定論文是否符合原創(chuàng)標準的一種調控技術[5]。

三、應對——學術論文評價路徑的優(yōu)化

日前，中央宣傳部、教育部、科學技術部、工業(yè)和信息化部、公安部、文化和旅游部、國家市場監(jiān)督管理總局、國家廣播電視總局等九部委印發(fā)《關于加強互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法綜合治理的指導意見》，提出利用三年左右的時間，逐步構建治理機制健全、監(jiān)管體系完善、算法生態(tài)規(guī)范的算法安全綜合治理格局。這顯示我國在法律框架下已開展算法治理。在這樣的背景下，筆者認為，應當推動學術論文評價人類自覺化，規(guī)制算法權力。由于算法檢測在技術層面尚無法完全優(yōu)化，在學術論文評價中只能作為輔助手段，筆者建議，可從相似度檢測規(guī)則的優(yōu)化和對學術論文規(guī)范的遵守與監(jiān)督兩方面展開探索。

1.相似度檢測規(guī)則的優(yōu)化

檢測規(guī)則優(yōu)化包括文類細分與拓寬對象范圍兩方面，要研究這兩方面內容，首先要明確回答兩個問題：文類細分怎么從侵權判定中找到切口？相似度檢測怎么識別非“實質性相似”的作品？

（1）參照侵權判定制度，細分比對庫文類。在司法實踐中，對整體觀感法與抽象分離法的適用范圍和標準沒有進行嚴格區(qū)分，二者因讀者不同而形成了一個相對平衡的彈性空間。不同的讀者又因作品屬性不同，做出不同的處理，從而形成相似判斷的考量因素[6]。但是從屬性細分來看，文哲史類論文對功能和事實的表達勝過對審美或藝術性的表達，其承載了更多的技術特征和功能性元素，包含更多的公共領域素材，因而其獨創(chuàng)性認定有一定特殊性。一般來說，我們把論文上傳數(shù)據(jù)庫時已經(jīng)做了文類細分，但建立比對庫時沒有進行同樣的操作，導致數(shù)據(jù)循環(huán)在起點和終點處形成矛盾，檢測實效不匹配。因此，根據(jù)思想表達原則進行文類細分，是彌補算法評價局限性的關鍵。將作品的功能、思想、事實等元素剔除后，再進行相似度認定，更為科學規(guī)范。

（2）把識別對象拓寬到非“實質性相似”范圍。在司法實踐中，侵權裁判規(guī)則能夠解決一部分學術論文“實質性相似”的糾紛，但只靠作品比對不能實現(xiàn)學術論文的強勢保護，還需要利用學術專業(yè)判斷進行約束。具體來說，應拓寬識別對象，不限于識別“實質性相似”。我們應當尊重任何一種原創(chuàng)行為，加強對高級抄襲、公有領域的合理使用、翻譯、改寫、思想剽竊等行為的識別。為此，有關部門應重視學術專業(yè)判斷，使專業(yè)判斷能夠自主應對學術問題，而不是僅僅依靠公權力規(guī)制算法。

2.對學術論文規(guī)范的遵守與監(jiān)督

目前，對于算法規(guī)制，學者大多轉向法律和社會規(guī)范的互動，嘗試在法社會學理論中找到進路，避免自己陷入“法律更多而秩序更少”的境遇。

（1）作者遵守學術論文規(guī)范的自覺。為了開展自我保護，防止被數(shù)字權力評分與貼標簽，作者更愿意約束自身行為，做到合法合規(guī)，將自己納入道德規(guī)范的框架。這說明作者具有良好的“合作者”品質[7]，而這種品質促使作者自覺遵守相應規(guī)則，維護學術氛圍。

（2）他人對學術論文規(guī)范的有效監(jiān)督。他人對學術論文規(guī)范的監(jiān)督行為，如成立論文評價小組，實質上是讓論文評價更為民主化?？偟膩碚f，要實現(xiàn)他人對學術論文規(guī)范的有效監(jiān)督，應從兩方面著手。其一，須提高論文評價小組成員對算法的警惕性，并以監(jiān)督者身份督促創(chuàng)作者重視學術規(guī)范，從社群層面構建學術論文評價的共建共治共享規(guī)則，而非過于依賴算法檢測結果。這樣，學術論文評價才有可能回歸到人工審核的社群自治[8]。另一方面，構建新型的學術秩序空間，讓作者回歸智力創(chuàng)造主體本身，形成治理機制健全、監(jiān)管體系完善、算法生態(tài)規(guī)范的算法安全綜合治理格局，促使評價機制更加民主化。

在評價學術論文時，算法檢測雖然給人們帶來了便利性，但也限制了人類智力成果獨立自信的表達，造成很多風險隱患。因此，在著作權法框架內，從算法應用特征出發(fā)，找到相似度檢測的優(yōu)化規(guī)則，并發(fā)揮學術論文規(guī)范的作用，對于推動大數(shù)據(jù)時代論文行業(yè)的高質量發(fā)展具有現(xiàn)實意義。

|參考文獻|

[1]孫建麗. 論算法的法律保護模式[J]. 西北民族大學學報（哲學社會科學版），2019（5）：148-154.

[2]郝國強. 從人格信任到算法信任：區(qū)塊鏈技術與社會信用體系建設研究[J]. 南寧師范大學學報（哲學社會科學版），2020（1）：126-136.

[3]TYLERWOODS.“Mathwashing”Facebook and the zeitgeist of data worship[EB/OL]. （2016-06-08）[2021-06-18]. https：//technical.ly/brooklyn/2016/06/08/fredbenenson-mathwashing-facebook-data-worship.

[4]算法導論（第3版）[M]. 殷建平，等譯. 北京：機械工業(yè)出版社，2012.

[5]段偉文. 數(shù)據(jù)智能的算法權力及其邊界校勘[J]. 探索與爭鳴，2018（10）：92-100+143.

[6]梁志文. 版權法上實質性相似的判斷[J]. 法學家，2015（6）：37-50+174.

[7]羅伯特·C.埃里克森. 無需法律的秩序[M]. 蘇力，譯. 北京：中國政法大學出版社，2016.

[8]謝嘉圖. 論規(guī)制網(wǎng)絡洗稿的社會規(guī)范路徑：以反思著作權法的功能為邏輯展開[J]. 電子知識產(chǎn)權，2019（8）：14-29.