算法推荐服务提供者注意义务扩张的合理边界
2024-09-23   来源：杨莹莹   

数据规模井喷式增长的智能时代，算法已然成为国家发展新质生产力的关键要素，在提高数据资源配置效率和优化智能生产过程中发挥着重要作用。算法与互联网内容产业的深度融合也催生了新的商业模式。算法推荐现已成为各主流网络平台普遍采用的内容推送和分发方式，重塑了网络内容传播机制，使信息得以满足大众信息需求，转变为更精准地满足特定群体乃至个人的个性化信息需求。算法推荐技术在革新信息传播方式的同时，也导致了网络平台与版权人之间利益取向、收益分配上的对峙：网络平台以获得更多注意力为需求，主观上更倾向于对侵权者或潜在的侵权者采取相对姑息的态度，以最大程度迎合目标受众，而版权人则以版权许可为利益需求，期望强化对作品传播行为的控制；算法推荐服务极大增强了网络平台的用户黏性，为网络平台带来了更大的流量收益，却因大大提升了用户扩散版权侵权内容的能力，进一步弱化了版权人对作品的控制力，加深了内容产业上下游间的价值鸿沟。

算法推荐技术加持下出现的大规模、快传播、易反复的网络版权侵权新形势，迫使立法者和司法界不断扩张算法推荐服务提供者注意义务的范围，以控制算法推荐风险、平衡新兴商业模式带来的利益格局变化。欧盟于2019年3月通过的《数字单一市场版权指令》（下称《版权指令》）走出“避风港”，设置了全新的版权侵权保护义务，其中第17条实际上要求在线内容分享平台在未获得版权授权的情况下，主动应用自动化技术手段对用户上传的内容进行事前的版权侵权审查。2021年6月，欧盟发布《对欧洲议会和理事会关于数字单一市场版权的2019/790号指令第17条的指导意见》，对平台履行侵权识别与屏蔽义务的具体要求又作出了进一步的细化。尽管《版权指令》第17条备受争议，但也无法阻碍欧盟推动对“避风港”规则改革的进程。2023年3月，欧盟委员会以波兰未能如期执行《版权指令》相关义务为由向欧盟法院提起诉讼，欧盟法院判决责令波兰向欧盟委员会支付罚款。欧盟的一系列举措无疑也扩大了网络服务提供者注意义务的边界。即便是一向主张宽松产业政策的美国，也在权利人的不断施压下出现了强化平台责任的趋势。就我国而言，《民法典》将“通知—删除”规则扩展为“通知—必要措施”规则，实际上扩大了网络服务提供者收到权利人通知后应采取的必要救济措施的范畴。与此相应，我国法院在实践中也已通过从严解释“避风港”规则适用的前提条件、灵活解释“必要措施”内容，不断强化算法推荐服务提供者的注意义务，加强对版权人的保护。如“首例算法推荐案”“《云南虫谷》案”“《战魂》案”中，法院刺破了网络服务提供者依据传统“通知—删除”规则建立的免担侵权之责的隔离屏障，在判决中要求网络服务提供者采取更加积极的管理、过滤等措施。在这场权利人与算法推荐服务提供者的博弈中，算法推荐服务提供者的责任规则逐渐从事后消极的“通知—删除”转向事前积极预防的更高的注意义务。

在大量版权领域侵权案件中，认定网络服务提供者存在过错的关键点在于其注意义务边界的大小。尽管司法实践要求算法推荐服务提供者负有更高的注意义务、主动保护版权的举措顺应了我国知识产权严保护的趋势，符合利益平衡的现实需要，但这也与我国现行立法下网络服务提供者仅需被动应对版权侵权行为的注意义务相悖。换言之，在“技术中立”的理论预设下，算法的自动化推送似乎更应当导向平台更轻的主观过错，而非更重的注意义务。由此可见，算法推荐语境下网络版权治理存在如下困境：从微观层面来看，“避风港”规则已难以有效应对算法推荐模式下的版权侵权问题，而实践中强化网络服务提供者注意义务的补救方式尽管直接有效，却缺乏充分的理论依据和明确的义务边界，导致裁判上的适用混乱、宽严不济；从宏观层面来看，保护权利人合法权益与鼓励互联网产业发展、促进信息传播之间存在现实对抗，如何设计平台注意义务关系到平台责任的承担，更关乎能否兼顾权利保护与行业发展，能否有效调整权利人、网络平台与社会公众之间的权益关系。因此，为回应强化算法推荐服务提供者注意义务的立法与司法动向，需要进一步思考的是，要求算法推荐服务提供者遵循较一般注意义务更高的标准是否具有正当性？“较高注意义务”的整体定位、合理边界为何？司法实践中，“较高注意义务”该如何具体认定才能够有效实现算法推荐服务中各方利益的动态平衡，从而推动互联网行业的良性竞争与持续发展？

当算法推荐服务提供者利用算法向用户推送了涉嫌侵权的内容时，在讨论其应承担何种注意义务之前，首先需要厘清算法推荐行为本身的特殊性，而对于行为特殊性的把握，根本上应从技术逻辑出发。技术逻辑决定了算法推荐行为的性质，这也是探讨算法推荐服务提供者应当承担何种程度和范围的注意义务的基本前提。

（一）特殊性的来源：算法推荐的技术逻辑

本文以国内主流内容平台已公开的推荐算法信息为分析样本，对算法推荐的技术逻辑进行了梳理。大体而言，个性化推荐系统是一个信息过滤系统，是用户历史数据、推荐模型和用户交互行为循环交互的过程，核心功能是根据用户的线上历史轨迹、社交关系、兴趣偏好等信息来预测用户是否可能对某类或具体的某项内容感兴趣，并按照一定的优先顺序推送给用户。具言之，个性化算法推荐包括输入层、模型层和输出层三层架构。一是输入层。推荐系统从移动端、网页、社交网络等渠道收集用户的显式反馈（如评分、评论）和隐式反馈（如点击、浏览时间）数据，同时还不断获取文本、图像和用户生成的内容等信息。这些信息在经过清洗、筛选和处理后，转化为有效的用户日志数据，用于优化推荐算法。需要注意的是，并非所有内容均可进入下一环节，在输入环节中还需由平台对内容进行安全审核，避免用户上传的违法内容进入推荐池。该内容审核过程主要限于对公法层面低俗、违法、扰乱社会秩序、破坏社会稳定的信息的过滤、筛查，并不涉及知识产权侵权这一私法层面的内容审查。二是模型层。推荐算法从用户日志数据中挖掘用户特征，对用户的兴趣偏好进行建模，预测用户对候选商品、服务或者内容的喜爱程度。根据推荐方法的不同，可以将推荐方法分为传统的推荐方法包括（基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐）和基于深度学习的推荐方法。传统推荐方法所采用的浅层模型，依赖于人工特征提取，很难有效学习到深层次的内容信息。近年来，基于深度学习的推荐系统取得了突破性进展，受到产业界和学术界的广泛关注。深度学习推荐系统通过学习深层次非线性网络结构，能够有效提取用户和项目的深层次特征，同时还能通过自动特征学习整合多源异构数据获得统一的数据表征，进一步提升推荐效果。三是输出层。根据预测的用户对候选商品、服务或者内容的喜爱程度对其排序，将排名较高的商品、服务或者内容推荐给用户。如果用户反馈良好，系统则会额外增加推荐权重向更多目标用户推荐该内容，进入作品传播的正循环；反之，则会减少对该内容的推荐。用户对推荐的服务或者内容进行浏览、点击或者购买等行为，又会形成新的用户交互记录，用于更新用户兴趣偏好。

综上分析可以看到，推荐系统的核心是推荐算法，它起到的作用是利用用户与项目之间的二元关系，基于用户历史行为记录或相似性关系分析用户可能感兴趣的项目。从技术逻辑上看，推荐算法具体表现为以下特征：一是，推荐算法本身的客观中立性。推荐算法是根据预先经设计的程序规则对数据的分析处理，而在此基础之上实现的自动化决策结果也受限于程序的设计和数据的输入。推荐算法本身并不针对平台中的某一具体内容进行识别，辅助性意味浓厚。更何况，推荐算法是以提高网络内容与用户间的适配率而非催生侵权内容为设计目标，算法本身具备实质性非侵权的用途，符合“技术中立原则”。二是，推荐算法的应用具有价值偏向性。虽然推荐算法本身并未包含版权侵权因素，但推荐算法的设计与部署是包含主观意图的。平台利用推荐算法构建的新兴商业模式，主观目的就是为了争夺用户流量、增强用户黏性。三是，侵权损害后果是由推荐算法的运行而非人的行为造成。在既定的目标内，推荐算法的规则设定对平台内的用户普遍适用，无差别地向用户个人推送信息内容。推送前，算法推荐服务提供者通常也无从得知所推荐内容是否构成版权侵权，主观上并无“过错”。这一特征也决定了算法推荐与“人为推荐”之间的本质区别。鉴于此，相较于未采用算法推荐技术的服务提供者而言，算法推荐技术的应用在内容传播上具有更强的“价值偏向性”，但相较于“人为推荐”模式而言，算法推荐技术同时又具有“辅助性”特征。

（二）特殊性的定位：网络服务提供行为而非内容提供行为

根据“控制能力”标准，一般将网络传播行为划分为内容提供行为和网络服务提供行为两类，分别对应直接侵权责任和间接侵权责任。针对两类不同的行为，法律态度也大不相同，网络内容提供者的注意义务标准远高于网络服务提供者。不同行为性质所具备的实质功能存在本质上的区别，反映了不同网络平台客观上能够对传播内容的介入程度差别。网络平台对传播内容的介入程度越深，意味着对内容的控制能力越强，其理应承担的版权侵权注意义务程度越高。目前，算法推荐行为的法律定位在司法实践和理论研究层面尚未达成共识。本文认为，根据算法推荐行为本身的“辅助性”特征，算法推荐行为不应定位为“提供作品”行为。尽管算法推荐行为同时还具有一定的“价值偏向性”，但其本质上依然属于提供网络服务行为，并且区别于“人为推荐”行为。

算法推荐并非“向公众提供作品”，因此不属于内容提供行为。有学者从“算法推荐第一案”出发，认为字节公司在信息流推荐服务中，明显作出了一些与“向社会公众提供作品”相关的行为。有观点认为，算法推荐行为使得用户在实质意义上实现了“向公众传播”的发布效果，行为具有直接传播的属性。部分学者认为，算法推荐服务提供者的主动推送行为，从某种程度上来说已经从单纯的网络服务提供者发展为“主动”推送网络内容的内容提供者。但是，从前述算法推荐的技术逻辑来看，以上观点似有偏颇。信息网络传播权所规范的“向公众提供作品”的行为，关键在于作品的“初始提供行为”，而非提供设备或服务的行为。算法推荐背后“采集数据—分析偏好—推送内容”的逻辑架构并未改变作品的初始提供行为，平台上作品的初始提供者仍然是用户而非平台。对于信息网络传播权所控制的行为而言，作品提供行为是根本，与之相对应的设备和服务提供行为只是提供辅助性条件，不属于信息网络传播权直接覆盖的行为。换言之，平台虽然利用算法将侵权作品推送给了目标用户，但该“推送”依然附属于为作品的传播提供便利的行为，平台并未直接参与用户上传侵权作品的过程，从始至终也未介入网络内容生产的轨道。

但值得进一步思考的是，平台应用算法“推荐”作品的行为是否应被视为“向公众提供作品”行为的延伸？即可否理解为，“上传”行为使公众具备了获得作品的可能性，“推荐”行为使得公众在事实上获得作品，从而用户“上传”与平台“推荐”共同构成了“将作品置于信息网络中使作品处于可为公众所获得的状态”？然而，即便是通过法律解释方法，也难以将算法推荐纳入作品提供行为之中。首先，《最高人民法院关于审理侵害信息网络传播权民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》（以下称《信息网络传播权司法解释》）第3条第2款所列举的“上传”“设置共享”“分享”等将作品置于信息网络中的方式所囊括的是“从无到有”的问题，“等”字指代的内涵与外延也无法将“算法推荐行为”这一后续行为包含在内。其次，信息网络传播权这一专有权利控制的是特定行为，是否落入其控制范围并不取决于公众是否实际获得了作品，而是基于公众获得作品的可能性。用户“上传”行为足以构成这种可能性。再次，用户“上传”与平台“推荐”这两个行为，外观表现上看似构成了一种“分工合作”，但该“合作”系对平台与用户间的用户协议之遵循，并不能直接推导出双方具有“意思联络”。如果平台并不存在对用户具体行为侵权属性的认知，则不构成共同侵权或帮助侵权意义上的“意思联络”。最后，无论是《信息网络传播权司法解释》第9条第3款的“选择、编辑、修改和推荐”，还是第10条列举的“设置榜单、目录、索引、描述性段落、内容简介”等推荐方式，均是用于评估“应知”的考量因素。质言之，人为模式下的“推荐行为”也仅是落入到间接侵权的范畴，而非“提供作品”的直接侵权范畴。举重以明轻，算法模式下的“推荐行为”也不应该被视为导致网络服务提供者构成“直接侵权”的提供作品行为。

综上可以认为，从行为目的来看，算法推荐行为是以信息与用户个性化需求精准匹配为目的，追求的是更加高效的内容分发，而不是内容上传；从行为特点来看，算法推荐行为的“辅助性”特征使其难以脱离平台内既有的信息独立存在，仅是一种后续传播行为；从行为后果来看，即便具有一定价值偏向性的“算法推荐”与“人为推荐”所产生的法律效果一致，在现有法律体系下也依然属于间接侵权的范畴，不可能径直纳入提供侵权作品这一直接侵权范畴。故而，算法推荐行为的法律定位应属于“网络服务提供行为”。

既然算法推荐行为应纳入网络服务提供行为的范畴，那么，是否就意味着算法推荐服务提供者履行了与未采用算法推荐技术的其他网络服务提供者同等的注意义务，就能够以“避风港”规则免责？本文对此持否定态度，并认为需要对算法推荐服务提供者的注意义务边界进行合理扩张，为其设定“较高注意义务”。 

（一）合理扩张注意义务边界的理论证成

根据“避风港”规则，只有当网络服务提供者知道或应当知道具体版权侵权行为存在而未采取必要措施时才需承担相应的侵权责任。不少学者质疑此种明显倾向于网络服务提供者的规则设计，认为应当加强网络服务提供者的注意义务，与坚持“算法推荐不必然引致更高注意义务”的反对观点针锋相对。目前，我国现行法律中明确要求网络服务提供者承担“较高注意义务”的情形仅限于最高人民法院《信息网络传播权司法解释》中第11条“直接获得经济利益的”。综合司法实践来看，其他应当承担“较高注意义务”的情形，实际上均是从《信息网络传播权司法解释》第9条“提供服务的性质、方式及其对信息的控制能力”“作品类型、知名度”“是否主动进行了选择、编辑、修改、推荐等”“同一网络用户的重复侵权行为”以及第12条“主动进行选择、编辑、整理、推荐，或设立专门排行榜”等相关规定中衍生而来。尽管现行法律中并未明确算法推荐服务提供者应当承担“较高注意义务”，但从算法推荐行为的特殊性来看，合理扩张其注意义务边界，要求其采取合理、有效措施积极预防侵权行为并控制重复侵权行为具有正当性。

1.算法推荐服务提供者承担较高注意义务之必要性

其一，弥补事前侵权预防之缺漏。尽管网络服务提供者每天都要为网络用户发布海量信息，但针对平台内的用户上传内容，法律并未要求其负有传统媒体那样的合理核实义务，而只需要在违反“避风港”规则的情况下承担侵权责任。随着算法推荐模式的兴起，平台通过算法分析用户感兴趣的内容并将同质化的内容反复推送出去以最大程度地迎合目标受众，事实上极大提高了侵权内容的扩散速度，扩大了侵权内容的传播范围。侵权事实一旦发生，网络传播的即时性、开放性在算法的加持下将带给权利人带来难以逆转的侵权后果。若此时仍依照适用于一般网络服务提供者的“通知—删除”规则，算法推荐服务提供者的事后保护救济局限明显，远不能弥补侵权行为带来的损害后果，恐难扭转版权侵权之严峻形势。扩张注意义务的边界有利于算法推荐服务提供者及时将侵权行为扼杀在摇篮之中，或防止侵权损害的进一步蔓延。此外，由于算法运作的进程不仅复杂而且具有不透明性，这导致权利人在面临版权侵害时难以举证证明算法与侵权损害后果之间的因果联系。将算法推荐服务提供者的注意义务范围扩展至未收到权利人通知阶段，将有利于为权利人的维权加码，防止算法推荐服务提供者一味消极地等待权利人通知，充分发挥服务提供者在预防侵权中的关键作用。这也符合当代侵权法的侵权预防功能，避免仅聚焦传统损害填补功能带来的被动性。

其二，权利与义务一致原则的内在要求。算法推荐语境下，一方面，著作权人面临着侵权作品传播速度提升、传播范围扩大和损害后果加重的风险，陷入了事前预防成本高，事后维权难度大的困境。另一方面，推荐算法的应用使网络服务提供者获得了更多的用户流量、竞争优势和经济收益。著作权人因侵权作品泛滥而遭遇重大损失，网络服务提供者却获得了大量收益，二者之间存在巨大的“价值鸿沟”。“价值鸿沟”的产生机制源于“避风港”规则给网络服务提供者带来的庇护。因为只要网络服务提供者不明知或应知侵权行为，在其履行“通知—删除”程序下的相关义务后，便可免于承担责任，而自侵权内容在平台上出现到应权利人要求删除的这段时间，网络服务提供者相当于获得了权利人的免费许可。在此背景下，提高算法推荐服务提供者的注意义务标准，并非无端加重其负担。所谓“能力越强、涉入越深、利益越大，责任越重”，算法推荐服务提供者一方面利用算法争夺用户流量谋取了更多利益，另一方面又企图忽视推荐算法的“价值偏向性”，仅主张算法本身的“技术中立”进入避风港。若算法推荐服务提供者仅需承担与其他网络服务提供者相同程度的注意义务，只会加剧各方利益的失衡。在立法上利益的天平已然倾向网络服务提供者的背景下，对算法推荐服务提供者施以更高的注意义务，是权责一致原则的内在要求。

2.算法推荐服务提供者承担较高注意义务之合理性

其一，算法推荐下，平台由“被动工具”转向“风险助推者”。传统网络服务提供者多数时候仅提供技术通道或存储服务，因其并不涉及内容的上传也不从内容本身获取经济利益，因此，在侵权责任规则中仅作为为直接侵权行为人提供帮助的“工具”。然而，算法推荐模式的兴起使服务提供者的角色也从“信息传输通道”转变为积极满足用户需求、追求市场竞争力的“风险开启者”和“维系风险的助推者”。尽管推荐算法本身的技术原理是中立的，但推荐算法的设计和部署包含了算法推荐服务提供者的价值偏好。从版权侵权行为本身来看，算法推荐服务提供者貌似既不生产具体内容，也不控制具体的推送内容，只是通过预设的算法逻辑将具体内容呈现给用户。然而，此种看似不具有控制力的推送行为，比起传统网络服务提供者而言，算法推荐服务提供者对用户最终能够接收到的信息起到了屏蔽、推送、排序等更强大的干预作用。在此意义上，算法推荐服务提供者也需要为其应用推荐算法而输出的结果承担相应的注意义务。

其二，平台作为算法使用者，具备较强的信息管理能力。在“权利人—网络服务提供者—网络用户”三者的关系中，网络服务提供者处于双重义务人的中间者地位，是权利人与网络用户双方利益的交汇中心。网络服务提供者掌握且控制了信息网络传播的通道，在互联网生态中处于枢纽地位。“控制力”是导致网络服务提供者负有注意义务并承担侵权责任的最主要理论基础之一。网络服务提供者的“控制力”体现为对推荐算法的控制力以及对平台上侵权内容的控制力。首先，就平台所应用的推荐算法模型而言，如上文所述，算法的设计在很大程度上反映了平台的主观意志。算法推荐服务提供者基于逐利目的应用算法争夺用户流量、增强用户黏性，可见，其对推荐算法运行的结果是有基本预见的。这是法律责任配置的根本依据，也是要求算法推荐服务提供者承担“较高注意义务”、分担侵权风险的正当性所在。其次，就平台上的侵权内容而言，平台作为信息端的控制者，对信息内容具备一定的审查能力。随着人工智能技术的不断成熟，“避风港”规则制定之初的“技术不能”困境逐步突破。在信息内容智能识别与过滤技术于近年来取得长足发展的情况下，新兴技术赋予服务提供者的信息流处理能力早已超越了前避风港时代的传统服务提供者，提升了预防侵权的效率，服务提供者理应承担更高注意义务。有法院在判决中从算法推荐服务提供者庞大的用户数量、运作规模和雄厚的资金实力出发，认为被告爱奇艺公司作为知名的影视、娱乐视频提供网站，具备审查平台内影视作品的专业能力，应当负有一定审查义务。尽管也有观点认为，建立在机器自动筛选基础之上的“算法推送”无法做到完全屏蔽侵权内容，平台也不具备对推送结果的干预能力。但该观点仅从推送结果出发，聚焦在信息分发环节，却忽视了算法推荐全流程的整体性。从信息上传至信息推送整个流程来看，算法推荐服务提供者是与侵权危险的距离最近、对侵权风险的控制能力最强的一方，要求其在算法推荐全流程之中设置人工加技术过滤更具有现实可行性。

（二）合理扩张注意义务边界的解释路径

近年来，在强化对版权人保护的目标下，司法实践不断扩大网络服务提供者注意义务的范围，发展出了“必要的审查注意义务”“高度谨慎的注意义务”“与信息管理能力相对应的注意义务”“较高的注意义务”等多种表述。为算法推荐服务提供者设定较高注意义务的目的在于积极预防侵权结果的发生、避免侵权损害后果的扩大。同时，这也意味着算法推荐服务提供者需要承担一定程度的事前审查义务。尽管上文已论证了扩张算法推荐服务提供者注意义务的理论正当性问题，但在现有法律框架下，该如何纾解立法上“网络服务提供者不负有事前审查义务”与实践中“扩张注意义务至事前预防阶段”之间的矛盾，仍然需要从解释论角度进一步阐释。

一直以来，我国相关法律规范对“注意义务”与“审查义务”之间的逻辑关系界定含糊不清。2006年我国《信息网络传播权保护条例》引入“避风港”规则时，未明确网络服务提供者是否承担审查义务。著作权法第三次修订期间，曾在修改草案第二稿中加入了“不承担与著作权或者相关权有关的审查义务”这一明确表述，但在最终通过的版本中删除了该条款。而《信息网络传播权司法解释》在强调网络服务提供者注意义务的同时，又免除了其主动审查义务。鉴于“避风港”规则的舶来属性，不少学者借鉴国际上的立法例，认同将注意义务与审查义务进行严格区分，即网络服务提供者不承担事前的普遍审查义务。诚然，在现有技术条件下，网络服务提供者不承担普遍审查义务，依然有其存在的合理性。由于网络服务提供者具有准确判断推送内容是否侵权的能力是要求其承担审查义务的前提。就算法推荐领域而言，算法推荐服务提供者很难具备全面审查的信息管理能力。判断是否侵权，需要具备较强的专业性和一定程度的主观性，不仅涉及判断权利作品与被控侵权作品的相似程度是否构成实质性相似，还需判断是否构成合理使用。特别是面对平台上存在的海量短视频，算法虽然可以进行内容筛选，但往往只会机械地根据客观标准进行“量”的比较，而无法从“质”上区分真正的侵权和合理使用，难以适应多变的情势。因此，算法推荐服务提供者在客观效果上达不到对所有侵权内容进行准确而全面的屏蔽，在形式上更应与普遍的实质审查区隔，无需像出版者那样主动对用户上传的所有内容进行版权审查。

但是，对一般或普遍意义上审查义务的免除，并非意味着排除了所有形式的审查义务。也就是说，网络服务提供者在特殊情形下依然应当履行“有限”的审查义务。首先，从域外法例来看，德国《多媒体法》相关规定仅免除了网络服务提供者一般意义上的审查义务，但这并不排斥网络服务提供者依据理性判断所预期的注意义务和法定的注意义务，当其提供的服务存在特定风险时，相应的审查（监控）义务也由此产生。美国DMCA规定网络服务提供者不负有审查义务，实质上是否定其承担直接侵权责任的基础，美国在司法实践中也因此由最初的严格责任转向过错责任。由此可见，是否免除审查义务取决于一国版权侵权归责原则上的具体立场。我国网络服务提供者承担间接侵权责任的前提是主观上存在过错，而过错的判断需要遵循“理性人”或“善良管理人”之注意义务标准。其次，从我国立法与司法割裂的矛盾成因来看，根源在于我国在法律移植过程中片面赋予了“避风港”规则独立的价值。原本依据间接侵权一般规则，司法实践中可以通过灵活解释“理性人”标准，要求网络服务提供者在特定情形下进行版权审查。但在引入“避风港”规则后，网络服务提供者仅需履行有限的义务即可完全免责，无需积极发现和主动预防侵权行为，也限缩了法院原本可以自由裁量的空间。换言之，“避风港”规则实际上不当免除了一般侵权规则下网络服务提供者应当负有的部分注意义务。在此背景下，司法实践中只能通过提出“较高注意义务”等相关概念，将事前的主动审查纳入注意义务之中，从而突破“网络服务提供者不负有审查义务”的司法解释。

据此，在解释论角度上，不宜赋予“避风港”规则以独立价值，对我国《信息网络传播权司法解释》“免除审查义务”应作限缩性解释，即网络服务提供者虽然免负一般意义上的普遍审查义务，但应当履行“有限”的审查义务。就“有限”的审查义务而言，根据“理性人”标准应当察觉到的侵权内容，网络服务提供者负有主动审查并删除的义务。在具体案件中，不应简单地将审查义务与注意义务视为非此即彼的割裂状态，而应当在体系化思维下把握好二者的逻辑关系。以权利人的“通知”为节点，“有限”的审查义务和注意义务分别处于同一体系下的事前和事后两个维度。事前的审查义务侧重于对侵权行为的积极预防，而事后的注意义务强调对侵权行为的及时制止。在现有技术条件下，二者之间的逻辑关系，应当以事后注意义务为原则，以事前有限的审查义务为例外。从履行方式和实质功能上看，“有限”的审查义务实际上与“较高注意义务”具有一致性，均为敦促平台更为勤勉地实施侵权行为审查。因此，在特殊情形下，为了对侵权隐患加以了解，要求网络服务提供者承担较高注意义务，对平台内容采用必要的过滤技术等措施是合理的。

网络服务提供者注意义务关乎多方利益平衡，涉及对权利人的救济、对公众权利的保护以及网络产业的发展。若无限制地扩张注意义务边界，容易挫伤互联网产业发展的积极性，同时也极易导致用户的合法使用行为受到的不合理干预，不利于数字经济的长期持续发展。因此，在分析网络服务提供者版权责任的过程中，一方面，要从整体层面出发，对算法推荐服务提供者承担较高注意义务的边界进行划定，系统把握不同层级注意义务的逻辑关系，明确“较高注意义务”的定位，避免实践中出现义务层次不明、法律定位不清的混用乱象。另一方面，应从个体视角出发，在个案中根据具体情形运用“理性人”标准，结合经济学分析方法，进一步完善“较高注意义务”的具体衡量标准，明晰其合理边界，实现各方利益平衡。

（一）较高注意义务的整体定位

算法推荐服务提供者所承担较高注意义务之范围，应当以“一般注意义务”为基准向外扩张，并以“人为推荐”模式下的较高注意义务之标准为最大外延，处于二者之间的过渡区间。

1.大于一般注意义务之边界

依据履行注意义务要求的程度，注意义务可分为一般注意义务与较高注意义务。一般注意义务下，网络服务提供者的责任认定主要依赖于“红旗规则”和“通知—删除”规则，版权人发出适格的通知是触发网络服务提供者履行删除、屏蔽、断开链接等义务的前置条件。对于未采用算法推荐技术的传统网络服务提供者，在未直接提供内容服务、也未对内容进行运营和推广的情况下，其注意义务仍应遵循一般注意义务的标准。具言之，此类服务提供者通过“红旗规则”的检验后，如果依照权利人通知切实采取了必要措施，则可通过避风港规则获得免责。

与一般注意义务仅强调的事后性、被动性不同，较高注意义务在此基础上还体现为事前性和主动性。如上文所述，提高算法推荐服务提供者的注意义务具有现实必要性和理论正当性，因此，算法推荐服务提供者承担的较高注意义务范围理应大于未采用算法推荐技术的网络服务提供者。算法推荐服务提供者负有的较高注意义务，至少还应包括：在权利人尚未发出通知的阶段，就算法推荐的特定内容采取合理、有效技术措施进行事前审查的义务；在已经知道具体侵权行为存在的阶段，对该作品的其他类似侵权行为负有制止重复侵权的注意义务。

2.小于“人为推荐”模式下较高注意义务之范畴

算法推荐服务提供者的较高注意义务理应小于“人为推荐”模式下较高注意义务之范畴。在算法推荐技术兴起之前，就已经存在对热播影视作品等以设置榜单、目录、索引、描述性段落、内容简介等方式进行主动推荐的人为模式，目的是满足信息分众化的市场需求，增强该平台的用户黏性。《信息网络传播权司法解释》以“红旗规则”作为理论依据，将人为主动推荐行为认定为“应知”侵权事实，并据此要求网络服务提供者承担较高注意义务具有合理性。这是由于推荐行为使得侵权内容更加显而易见，而人为推荐模式下人力的介入充分彰显了网络服务提供者的主观意图，在此情形下，网络服务提供者不可能不知道侵权内容的存在。而对于算法推荐下较高注意义务的适用是否应与人为推荐相同，学界尚无定论。有观点从法律后果视角出发，将算法推荐和人为推荐等同，认为二者仅是手段的不同，法律属性并无本质区别。该观点背后反映了对推荐算法持“工具论”的认识，即推荐算法仅是服务于平台增加经济收益这一商业目的的工具，无论是人为主动推荐还是算法推荐均导致了侵权后果的扩大和平台收益的增加。但该种先果后因的倒推思路忽视了主观过错要件，将人脑认知能力与算法识别能力画等号。而现有技术条件下，算法始终无法形同人工机制触及所有推送的具体信息。二者之间的客观差距意味着算法推荐模式下平台并不具备人为推荐模式下实质性识别侵权内容的能力。换言之，算法推荐服务提供者所需承担的较高注意义务不应高于人为推荐模式下的注意义务。

将注意义务划分为不同的层级，有助于根据网络服务提供者自身的实际情形重新定位，提升法律适用的稳定性。但梳理网络服务提供者的注意义务层级仅是为算法推荐服务提供者的注意义务划定了合理区间。实践中，算法推荐服务提供者的注意义务并非一成不变，确定其注意义务边界的“标尺”究竟应偏向“一般注意义务”这一“下限”，还是“人为推荐”模式下“较高注意义务”这一“上限”才能得到最优的“注意”？注意义务本身的模糊性决定了还需要在个案中根据不同的情形动态把握其具体范围。

（二）“理性人”标准下的个案认定

1.法经济学分析方法的运用

“较高注意义务”的边界取决于个案中违反注意义务的判断标准。在衡量行为人是否履行注意义务时，存在英美法上的“理性人”标准和大陆法上的“善良家父”标准，二者在实质内涵上具有高度一致性。概言之，二者均强调一个具有平均水平的普通人处于相同情形和环境下时，所应当具备的行为标准。如果行为人低于这一标准，通常则被认为构成过失。为克服“理性人”标准的抽象性，美国法官勒尼德·汉德在理性人假设的基础之上，基于“成本—收益”分析提出了著名的“汉德公式”：当预防侵权措施的成本（B）小于侵权行为发生的几率（P）和实际侵权损失（L）的乘积（即B<PL）时，相关主体不采取足够的预防侵权措施就是不妥当的。反之，B>PL则可以认为该预防措施已经超出了相关主体“合理注意”的范围，因为要求相关主体投入较大的成本以避免较小的损害，不符合经济理性，也不具有可实现性。将汉德公式运用到算法推荐领域中，P是应用算法推荐技术造成的侵权行为发生概率，L是侵权行为给版权人带来的实际损失，二者的乘积PL既可以视为权利人的实际利润损失，也可以理解为为避免侵权行为发生而得到的利益。汉德公式的经济分析方法为确定算法推荐服务提供者注意义务边界提供了有效的解决思路：为确定一个最优的“注意”，始终需要判断服务提供者为预防侵权采取措施的成本与可能防止的损害。尽管要求算法推荐服务提供者采取预防侵权的措施会给其造成部分经济损失，但与此同时也给权利人带来了收益，这种被动性的利益转移结果能够满足卡尔多—希克斯效率。换言之，当算法推荐服务提供者承担的总成本不大于权利人由此获得的利益时，那么，这种预防侵权的措施虽因有部分主体受损而不符合“帕累托最优”，却能够满足“卡尔多—希克斯标准”。因此，只有在预防成本及侵权损失合理衡量的基础上确定的注意义务才具有合理性。

需要注意的是，在实践中网络服务提供者的注意义务会受到多种因素的影响，并非一成不变。故应以动态的眼光来看待其注意义务的合理边界。结合目前版权领域算法推荐技术的应用现状，若一刀切式要求所有算法推荐服务提供者采用同一标准的侵权预防措施、承担同等程度的注意义务，例如采用算法过滤与人工审查相结合的机制，对平台内容进行无差别地过滤审查，这样巨大的预防成本显然违背了“社会成本最小化”的目标，也不符合公平原则。同时，也不能仅因侵权预防措施成本之高而忽略网络平台提供该服务造成的海量侵权之事实，若版权侵权损害远远超出侵权预防成本，则没有理由仅仅因为预防成本之高而免除相应的注意义务。此外，由于实践当中的复杂性，很多情形下难以在个案中对汉德公式中各个要素进行精确的定量分析，但是，汉德公式的思想始终具有实践指导意义。因此，在具体确定算法推荐服务提供者“较高注意义务”的范围时，应该坚持合理的限度，在司法实践就个案的情形将其他影响网络服务提供者注意义务的因素融入汉德公式中进行综合权衡。

2.汉德公式下三重维度的综合考量

有研究者通过类型化分析，将影响网络服务提供者知识产权注意义务设定的因子提炼为服务类型、行为类型和客体类型。具化到算法推荐领域，在个案中运用“汉德公式”确定“较高注意义务”的边界时，版权人的利润损失PL和网络服务提供者预防侵权之成本B应当从主体类型、行为类型以及客体类型这三个维度进行综合分析。

（1）算法推荐平台的主体类型维度。注意义务的边界应当与平台规模正相关。一方面，拥有更多用户的大型网络平台，传播受众范围更广，侵权行为发生概率更高，侵权行为发生后给版权人带来的损失也更严重（此时的PL处于较大值）。另一方面，对于预防侵权的成本B而言，网络服务提供者需要为处理版权侵权负担人工审查的成本以及采用过滤技术等的系统开发、运行和维护的成本。总体而言，伴随着信息网络技术、算法水平的空前发展，网络服务提供者尤其是大型平台，资金实力更雄厚，信息技术水平更高，应用过滤技术等技术措施的成本会越来越低。将平台规模的分类划分纳入到“较高注意义务”的考量范围之中，可以在发挥大型平台主体责任的同时，减轻中小型互联网企业的版权合规成本。毕竟，大型平台采用算法推荐服务为自身经营带来更大收益的同时，也增加了版权侵权的风险，由其负担降低侵权风险的成本，并非不合理的安排。

（2）算法推荐平台的行为类型维度。注意义务的边界受到以下行为影响：其一，是否存在直接获益的行为。一般来说，越是能够从侵权活动中直接获取经济利益的网络服务提供者，越有提高侵权概率P的经济动机，因此也更应承担更高的注意义务。美国DMCA对网络服务提供者进入“避风港”的前提进行了限定，即服务提供者在有权利和能力（has the right and ability）控制侵权活动的前提下不得从该侵权活动中直接获取经济利益。我国《信息网络传播权司法解释》第11条仅明确规定从用户提供的作品、表演、录音录像制品中直接获得经济利益的主体应负有更高的注意义务，却未以具有“控制能力”为前提。若只要网络服务提供者从用户上传行为中直接获得“经济利益”就导致更高的注意义务，将会过度扩大注意义务的边界。因此，一方面，我国应当将服务提供者对侵权活动具有“控制能力”作为注意义务提升之前置条件；另一方面，我国的“直接获益”标准应当作更加严格的解释，至少，这种经济利益必须“直接归因于”侵权活动，即所获的经济利益与第三方的侵权活动之间存在紧密的因果关系。例如，在美国“Davis诉Pinterest案”中，被告系在线图片分享平台，应用算法在投放的广告附近推荐、展示了用户擅自上传的原告作品，但法院并不认为该行为与被告所获经济利益（广告收入）存在紧密联系，不属于“直接获益”行为。其二，是否存在主动介入行为。不同的介入方式对内容的识别控制有所差异，算法推荐服务提供者在内容选择与编辑、智能分发与推荐、榜单设置等重点环节所涉人为因素越多，对侵权内容的接触与介入程度越高，其所承担的注意义务亦相应提高。其三，是否已经知道侵权行为。对于经权利人通知后知道具体侵权行为的情形下，算法推荐服务提供者负有防止侵权作品被继续上传的注意义务。《欧盟数字单一市场版权指令》第17条第4款（c）项已经在立法层面确立了对将来同类侵权行为的过滤要求，事实上给在线内容分享服务平台施加了“通知—删除—过滤”的注意义务。该规定契合了传播技术的变化，避免了权利人在“通知—删除”框架下盲目陷入“通知、删除、再通知、再删除”的恶性循环，能够以最小成本实现社会收益最大化，值得借鉴。因此，要求算法推荐服务提供者采取过滤措施，防止被侵权作品在权利人通知后受到重复侵权，属于《民法典》下“必要措施”的范畴，也是停止侵害法律责任的应然要求。

（3）算法推荐平台的客体类型维度。注意义务的边界受到以下内容影响：其一，知名作品、热播影视作品。知名作品、热播影视作品相较于其他一般作品具有更广泛的市场影响力，而算法推荐对该类作品的偏好实际上是要高于非知名、非热播作品的。流量至上的主导逻辑下，更受大众青睐的知名作品、热播作品容易被擅自上传至网络平台以获得更多的流量收益。由于算法推荐的内容与网络用户在一定期间内的选择偏好相关，网络用户频繁搜索、点击该类作品的行为轨迹又会被反馈至算法，该类作品极易在算法的加持下被高频点击、广泛浏览、迅速扩散，最终促使更多的类似内容被推送出去。例如在“韩寒诉北京百度网讯科技有限公司侵害著作权纠纷案”中，法院认为，尽管被告百度公司所经营的百度文库属于网络存储空间服务提供者，一般不负有事先审查、监控用户上传内容的义务，但鉴于韩寒的知名度和其作品的畅销情况，被告对此应尽到比一般侵权作品更高的注意义务。此外，自2014年起，国家版权局依照《关于进一步加强互联网传播作品版权监管工作的意见》规定，每年不定期公布热播、热映的重点作品版权保护预警名单，并要求网络服务提供者加强对名单内作品的版权保护，防止用户上传侵权内容。该举措实质上也强调了网络服务提供者应对高人气热度作品负有更高注意义务。其二，不同内容生成者上传的内容。不仅作品或制品本身的类别会影响注意义务的边界，其背后的上传者类型也会对注意义务产生不同的影响。国家互联网信息办公室2021年发布的《互联网用户公众账号信息服务管理规定》第7条即强调了根据不同的公众账号进行分级管理。不同类型的内容生成者在内容生产质量、信息传播能力、获得权利人授权的几率等方面具有差异。在算法推荐领域，算法推荐的信息内容也会受到前述因素影响，产生不同的传播效果。“配音秀App案”反映了不同内容生成者对平台应知认定的影响。该案被告系为公众提供配音服务的平台，明知网络用户经常选用并上传经典影视剧片段作为配音素材，并且普通个人用户往往难以从权利人那里取得此类作品的授权。在此情形下，服务提供者在主观上能够根据用户的类型预见到平台中可能存在大量涉嫌侵权的用户生成内容，应当履行较高的注意义务。其三，权利人已提交供版权过滤比对的信息的作品。近年来，越来越多的权利人选择与网络服务提供者合作维权，例如YouTube采用与版权人合作的方式，通过Content ID系统将用户上传内容与权利人提供的作品参考文件比对，过滤出涉嫌侵权的信息内容。对于权利人已事先提供了作品、版权来源证明材料以及授权信息等情形，算法推荐服务提供者将因此处于“具体知道”的特定主观状态，对此类作品理应负担更高的注意义务。

（三）较高注意义务的具体措施

在现有的信息技术条件下，学界针对算法推荐服务提供者预防侵权行为的具体举措已有丰富的研究成果。大致包括以下几方面：在事前设计阶段构建合理的算法设计，即在设计之初应秉持数字向善原则，将保护版权为一项重要考虑要素。在事中运行阶段引入版权过滤机制，并积极促进与版权人的合作以降低侵权风险。技术过滤措施从效率上看，是当前最可行的能够处理平台海量信息的途径，从实践中看，已经得到国内外多个平台的广泛应用。并且多数学者也认同版权过滤不宜作为法定义务，认为应在实践中尊重版权人与网络服务提供者的私人自治。在事后举证阶段细化平台举证责任，由算法推荐服务提供者就推荐内容的合理性承担举证责任。此外，还有其他可行且成熟的配套措施，例如建立有效的用户信用与惩戒制度，建立快捷的举报制度等等。限于篇幅，本文不在此赘述。对于以上预防侵权的措施，算法推荐服务提供者是否以及在多大程度上必须采取，很难确定一个固定、统一的标准。判断算法推荐服务提供者所采取的措施是否属于“合理措施”，还需留待司法实践中根据具体情形来认定。

此外，在与“避风港”规则的衔接问题上，“较高注意义务”的承担并非意味着对“避风港”规则的全盘否定。算法推荐语境下，网络版权侵权频发凸显出“避风港”规则的规制失灵，强化算法推荐服务提供者的注意义务能够弥补事前预防之缺位，从源头上抑制侵权态势。因此，“较高注意义务”应视为对“避风港”规则的合理延伸。在具体适用中，应当弱化“避风港”规则的效用，回归到对注意义务的考察。换言之，“通知—删除”程序依然可以作为认定算法推荐服务提供者是否存在主观过错的判定依据，但算法推荐服务提供者按照“通知—删除”程序履行义务，并不能成为其避免履行其他注意义务的当然理由。

以“技术中立”为理论预设、以“技术不能”为制度背景、以“促进互联网产业发展”为立法初衷的传统“避风港”规则，在网络版权侵权规制中已经“捉襟见肘”。在我国版权司法保护和行政保护双轨制模式下，不论是司法实践层面法院屡次强调算法推荐服务提供者应当承担更高的注意义务、积极采取合理措施保护版权人权益，还是行政管理层面明确要求部分平台积极对内容采取过滤措施，均体现了实践中提升算法推荐服务提供者注意义务的实然趋势。合理扩张算法推荐服务提供者的注意义务具有理论上的正当性。回归传统侵权责任理论，对“免除审查义务”进行限缩性解释为扩张注意义务至事前预防阶段提供了有效的解释路径。在分析算法推荐服务提供者责任时，应谨慎扩张其注意义务的边界，以其客观可达到的程度为限，兼顾不同主体的利益。既要防止算法推荐技术的不当设定造成对权利人利益的损害及对其维权负担的加重，也要防止注意义务的不当施加阻碍技术的创新。因此，需要从整体层面出发，划定较高注意义务的合理区间以避免实践中出现较大的不确定性。与此同时，还需要从个案层面出发，结合“理性人”标准，把握算法推荐服务提供者注意义务在主体类型、行为类型以及客体类型三重维度下的差异，采取相适应的标准。