夜雨聆风
编者按
生成式AI浪潮下，AI模型结构与参数作为企业核心技术资产，其法律保护日益成为数字经济时代知识产权与竞争法领域的重要议题。本期聚焦最高人民法院发布的“变身漫画特效”不正当竞争纠纷案，该案系全国首例明确将AI模型结构与参数纳入反不正当竞争法保护范围的案例。同时，我们摘选《法律适用》《比较法研究》等核心期刊的前沿论文，以“裁判样本+理论纵深”的方式，梳理当前AI模型保护的司法共识与理论分歧，探讨新兴领域的法律规则构建路径。
当前业界已就AI模型难以通过著作权路径获得保护、核心资产具备强保护必要性形成基本共识，但在核心维度仍存显著分歧。一是客体定性分歧，生效裁判将其界定为反不正当竞争法保护的竞争利益，学界则有新型独立知识财产、商业秘密客体等不同主张；二是保护路径分歧，商业秘密路径无法适配开源模型场景，反不正当竞争法一般条款路径则面临适用泛化、不当干预市场自由竞争的诘问；三是保护边界观点纷纭，司法实践中认可独立研发和以非参数为对象的知识蒸馏等行为未侵害竞争利益，学界则进一步提出训练数据合规性不宜作为保护前置条件但可内化为竞争利益保护范围与强度的酌定因素、竞争利益应限于主营市场等细化观点。
本期五篇论文呈现出丰富的对话结构：周辉一文从学理层面论证反不正当竞争法一般条款的适用空间，北京知识产权法院课题组则系统比较著作权、商业秘密、反不正当竞争三条路径的优劣；贾海东一文深化了“竞争—损害”范式并划定市场边界；廖慧姣两篇论文则分别从“新型独立知识财产”和商业秘密两个方向尝试制度重构。读者可循裁判到学理、共识到分歧的脉络依次阅读。
立法缺位的当下，司法裁判应坚守反不正当竞争法行为规制的核心定位，聚焦行为正当性判断，避免越位创设绝对权。同时，AI模型保护需构建分层分类的协同机制，适配开源、闭源等不同开放程度的模型场景，在创新激励与市场自由竞争之间寻求动态平衡。唯有司法实践保持谦抑与能动，理论研究扎根产业实践需求，法律规则方能与技术迭代同频。
人工智能立法研究
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司法确立：最高人民法院典型案例
“变身漫画特效”不正当竞争纠纷案
——人工智能模型结构和参数的反不正当竞争法保护
【案号】
北京知识产权法院（2023）京73民终3802号、
北京市朝阳区人民法院（2023）京0105民初71391号〔北京抖某科技有限公司与亿某科信息技术（北京）有限公司不正当竞争纠纷案〕
【基本案情】
2020年6月15日，北京抖某科技有限公司（以下简称抖某公司）在其“抖某”APP（手机应用程序）上线变身漫画特效。该特效可以将用户实时拍摄的照片、视频，按照真人比例重构五官并进行微调，实时转换为漫画风格。抖某公司主张，此种功能由人工智能技术实现，经历了复杂的研发过程，上线后受到市场广泛欢迎。2020年8月4日，亿某科信息技术（北京）有限公司（以下简称亿某科公司）在其运营的手机应用程序上线少女漫画特效，该特效形成的漫画形象、视频与抖某公司变身漫画特效成像在视觉效果上高度一致。抖某公司认为，亿某科公司抄袭变身漫画特效模型结构和参数，且少女漫画成像与变身漫画成像高度近似，该行为构成不正当竞争，遂诉至法院，请求判令亿某科公司停止侵权、消除影响，赔偿抖某公司经济损失及合理支出共计500余万元。一审法院认为，亿某科公司的行为损害了抖某公司的竞争利益，属于反不正当竞争法第二条规制的不正当竞争行为。亿某科公司不服，提起上诉。
北京知识产权法院二审认为，抖某公司为研发变身漫画特效模型投入大量经营资源，变身漫画特效模型经过数据训练和调校后的参数与结构，使得用户在使用抖某App时可生成与真人具有对应关系的动漫形象，为抖某公司取得了创新优势、经营收益和市场利益，变身漫画特效的模型（结构及参数）构成抖某公司受到反不正当竞争法保护的竞争利益。从接触可能性、模型结构和参数比对、自主研发证据三个方面的证据对比看，亿某科公司直接使用抖某公司涉案模型的结构和参数具有高度盖然性，在无相反证据的情况下，应当由亿某科公司承担举证不力的后果。亿某科公司直接使用其他经营者付出大量人力、物力、财力所形成的人工智能模型结构和参数，节省了绘制训练数据、模型训练的时间和投入，短时间内打破抖某公司通过手绘训练数据、算力所形成的竞争优势，并在抖某公司变身漫画特效上线后不久与其竞争流量和用户，其行为违反人工智能研发经营领域公认的商业道德，具有不正当性。亿某科公司少女漫画特效模型和抖某公司变身漫画特效模型的效果相似，在用户群体、目标市场、提供产品的途径和方式等方面存在交叉重合，可以认定少女漫画特效对于变身漫画特效具有较强的替代和分流作用，亿某科公司已对抖某公司的竞争利益造成实质性损害，扰乱了人工智能模型经营活动和健康有序的竞争秩序，损害了消费者的合法权益。因此，亿某科公司涉案行为已构成反不正当竞争法第二条所规定的不正当竞争行为。二审法院遂判决驳回上诉，维持原判。
【典型意义】
本案是依法保护开发者享有的人工智能模型结构与参数的竞争利益的典型案例。本案裁判明确，经营者通过数据训练、优化调校等方式所形成的人工智能模型参数与结构，能够为其带来创新优势和经营收益，属于反不正当竞争法所保护的竞争利益。本案对规范人工智能行业发展、维护新兴领域市场竞争秩序具有积极意义。
来源：最高人民法院新闻局
网址：https://www.court.gov.cn/zixun/xiangqing/475691.html
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学理延伸：核心期刊前沿论文摘编
序号 | 期刊 | 期号 | 标题 | 作者 |
1 | 法律适用 | 2026年第3期 | 人工智能模型的司法保护——以“变身漫画特效”不正当竞争纠纷案为视角 | 周辉 |
2 | 法律适用 | 2026年第3期 | 人工智能模型结构和参数的司法保护路径选择——以“变身漫画特效”不正当竞争纠纷案为中心 | 北京知识产权法院课题组 |
3 | 比较法研究 | 2026年第2期 | 人工智能模型的竞争利益范畴 | 贾海东 |
4 | 财经法学 | 2026年第2期 | 论作为独立财产保护的人工智能模型参数———以“AI模型保护第一案”为切入点 | 廖慧姣 |
5 | 知识产权 | 2026年第2期 | 论模型参数的商业秘密定性及侵权认定 | 廖慧姣 |
1.人工智能模型的司法保护——以“变身漫画特效”不正当竞争纠纷案为视角
摘要：人工智能模型是新一代人工智能创新发展的重要内容,有必要受到法律保护。对于这种新型客体保护的范围和路径,还需在理论上作出厘清。全国首例保护AI模型结构和参数案将人工智能特效模型的结构与参数纳入反不正当竞争法一般条款的保护范围,为解决此类权益争端提供了裁判样本。在目前著作权法框架下,无法将人工智能模型结构和参数认定为作品,难以提供著作权保护。在满足独创性的特殊条件下,人工智能模型生成的内容才可以被认定为作品,受到著作权保护。开源的人工智能模型因为公开性不符合商业秘密保护的条件,闭源的人工智能模型在符合商业秘密的基本要件后,可以适用商业秘密进行保护。人工智能模型的结构和参数是其重要要素,但也要考虑训练数据的重要价值。在没有人工智能专门立法建立明确规则的情况下,个案中可以充分发挥反不正当竞争法一般条款作用,保护人工智能模型结构和参数背后的竞争利益。训练数据只有证明其合法性才可能受到竞争法的保护,但如果先证明训练数据的合法性才能保护人工智能模型的结构、参数等其他要素的竞争利益,将不利于人工智能技术和产业的创新健康发展。
关键词：人工智能模型；反不正当竞争法；竞争利益；模型结构与参数
2.人工智能模型结构和参数的司法保护路径选择——以“变身漫画特效”不正当竞争纠纷案为中心
摘要：人工智能模型结构和参数直接决定着人工智能产品与服务的性能和效果,是经营者的核心技术和创新智力成果,具有极高价值和保护必要性。人工智能模型结构和参数不属于计算机软件著作权的保护对象,也不符合著作权法上作品的构成要件,难以适用著作权保护路径。非公开人工智能模型结构和参数存在作为商业秘密保护的可行性,但商业秘密保护路径无法为开源模型和分发本地部署模型提供充分的保护。探索基于竞争利益的人工智能模型结构和参数保护路径具有必要性与正当性,需要综合考虑被诉行为对人工智能模型结构和参数的使用方式是否违反商业道德、诚实信用原则,是否会扰乱市场竞争秩序,以及是否会损害其他经营者利益、消费者利益和社会公共利益等因素。
关键词：人工智能模型结构和参数；竞争利益；商业秘密；反不正当竞争法；著作权
3.人工智能模型的竞争利益范畴
摘要：作为非著作权客体的人工智能模型，其结构与参数可能构成开发者的竞争利益。对模型竞争利益的保护，面临着反不正当竞争法一般条款的适用诘难，如何平衡自由竞争与知识垄断成为核心议题。基础模型与专业模型的技术分类构成竞争利益分析的前提，模型的开放性、中介资产属性与数据网络效应为模型的竞争利益划定了技术边界。以行为为中心的“竞争—损害”分析范式摒弃了以权益损害为中心的分析模式，意在宏观层面维护有效的市场竞争，而非在微观层面保护任何一方的竞争利益，契合反不正当竞争法一般条款的适用逻辑。市场界分确立了模型竞争利益的空间范畴，但要与竞争关系区分开来，前者通过“技术—营收—产品—用户”框架将模型的竞争利益限定在主营市场范围内，后者仅能回应模型跨市场竞争特性，其与“损害”一道构成判断模型竞争行为正当性的形式要件。
关键词：人工智能模型；反不正当竞争法一般条款；竞争利益；技术边界；市场边界
4. 论作为独立财产保护的人工智能模型参数———以“AI模型保护第一案”为切入点
摘要：参数为模型开发企业投入大量资源、利用机器训练而形成的“机器知识载体”,因其“价值性”“可支配性”“非物质性”“知识载体性”以及“非人类符号性”构成了一类新型的知识财产对象。开发者所投入的培育劳动为参数的价值之源，为防止市场失灵应当为参数配置财产保护的激励机制，从而于制度层面实现公共安全与私人利益的平衡。现有保护框架无法妥当安置参数，亟待独立的财产保护路径。通过借鉴知识财产模块的制度设计，可为参数配置一套排他权保护规则。参数的排他权应归属于对“机器知识”增量价值做出决定性贡献的开发者，保护边界仅限于以参数为直接对象的知识迁移行为，包括获取与使用行为。为平衡创新、安全等多元公共利益，参数排他权应以10年保护期为限，并允许“科研、评价与安全评估目的”的反向工程。
关键词：模型参数；机器知识载体；新型知识财产对象；排他权保护；人工智能
5. 论模型参数的商业秘密定性及侵权认定
摘要：模型参数的商业秘密保护已成为产业实践的主流范式，但其衍生性、开放分级化和创控主体分离等特征对传统商业秘密规则的适用提出挑战。在参数秘密性的认定中，应以“复现难度和成本”作为实质性投入的认定标准。无法维持客观秘密状态的完全开放参数和半开放参数难以满足秘密性要求。参数保密措施的合理标准须同时满足“识别”充分性和“有限流通”正当性，认可参数领域禁止反向工程条款的效力。基于商业秘密保护的“占有利益”核心，参数商业秘密归属于合法的控制者。在侵权行为认定上，应首先排除非以参数为对象的知识蒸馏行为。针对参数的侵权行为可类型化为违反或绕开义务型和非义务型保密措施两类。
关键词：模型参数；商业秘密；秘密性；保密措施；权利主体
论文收集及整理：眭其林
本期编辑：何娅莎
图片来源：豆包生成
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