袁秀挺，同濟大學法學院教授、博士生導師

王涵，同濟大學法學院

以該論文為基礎的同名文章詳見《電子知識產(chǎn)權》

2025年第12期

摘要：盡管學界普遍認可算法推薦服務提供者應負更高注意義務，其邊界與內(nèi)部體系仍顯模糊。應基于我國網(wǎng)絡服務提供者既有的注意義務層級，確定算法推薦服務提供者的義務邊界，即以作為純粹傳播管道的網(wǎng)絡服務提供者注意義務為下限，以避風港規(guī)則之下的全面審查義務為上限。同時，鑒于算法推薦對“避風港”及紅旗原則的調(diào)適需求，算法推薦服務提供者的注意義務呈現(xiàn)出獨特構造，從注意義務的來源出發(fā)可將其體系化為三個義務層級：避風港規(guī)則下的被動注意義務、紅旗原則下的主動注意義務，以及行政合規(guī)的補充性注意義務。具體注意義務的認定，需在此框架內(nèi)結合平臺主體、推薦客體與獲益情況等因素綜合考量。

關鍵詞：算法推薦；注意義務；網(wǎng)絡服務提供者；主觀過錯

一、問題的提出

為解決大數(shù)據(jù)時代信息過載造成的障礙，算法推薦技術應運而生。所謂算法推薦技術，系指根據(jù)用戶偏好為其發(fā)現(xiàn)有價值的信息的技術。算法推薦的模式主要包括基于內(nèi)容的推薦、基于協(xié)同過濾的推薦、混合推薦模式以及基于深度學習的推薦等多種模式。算法推薦技術能夠減少用戶信息檢索時間，增加網(wǎng)絡服務提供者的用戶粘性，實現(xiàn)用戶與信息生產(chǎn)者的雙贏。本文所稱算法推薦服務提供者正是使用該技術的網(wǎng)絡服務提供者。算法推薦技術提升了信息分發(fā)效率，也放大了著作權侵權風險，并因其技術特性對侵權認定帶來挑戰(zhàn)，尤其使算法推薦服務提供者注意義務的界定產(chǎn)生爭議。

算法推薦服務提供者注意義務問題主要包括以下兩方面。一是算法推薦服務提供者注意義務的邊界存在爭議。此處所言“邊界”是探討對算法推薦服務提供者行為所要求的強度范圍——其下限和上限。學界主流觀點認為，網(wǎng)絡服務提供者因算法推薦技術承擔更高的注意義務：從平臺私權力理論、危險控制力理論、最小防范成本理論出發(fā)，算法推薦服務提供者注意義務的擴張具有正當性；從場域危險控制力理論以及權利義務對等原則出發(fā)，注意義務擴張具有必要性和可行性；還有觀點從責任分配的正當性角度支持這一觀點。亦有學者對注意義務的提高施加條件，僅限于以算法技術主動向用戶推送內(nèi)容鏈接或發(fā)布內(nèi)容信息等特定情形。在算法推薦服務提供者應承擔較高注意義務的前提下，需進一步探討注意義務提高至何種程度、注意義務的范圍如何確定。有觀點將注意義務的范圍大致總結為“未采用算法推薦服務的網(wǎng)絡服務提供者注意義務≤算法推薦服務提供者注意義務≤人工推薦模式下網(wǎng)絡服務提供者注意義務”。亦有觀點主張算法推薦服務提供者應承擔的特殊審查義務的下限取決于是否超出“管道”的角色，上限取決于是否構成“內(nèi)容提供者”。算法推薦服務提供者注意義務的邊界是確定其體系和具體內(nèi)容的前提。

二是，算法推薦服務提供者注意義務的體系不甚清晰。此處所言“體系”是探討算法推薦服務提供者諸多注意義務間的內(nèi)部秩序和聯(lián)系?！睹穹ǖ洹?197條規(guī)定了網(wǎng)絡服務提供者承擔侵權責任的“知道或者應當知道”的主觀過錯標準，《最高人民法院關于審理侵害信息網(wǎng)絡傳播權民事糾紛案件適用法律若干問題的規(guī)定》（下稱《信息網(wǎng)絡傳播權司法解釋》）也明確列出足以認定算法推薦服務提供者“明知”或“應知”的情形，賦予了算法推薦服務提供者相應的注意義務?！峨娮由虅辗ā贰痘ヂ?lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(guī)定》（下稱呼《算法推薦規(guī)定》）等同樣為算法推薦服務提供者設定了注意義務。此外，亦有觀點從司法實踐中提出了注意義務的內(nèi)容，包括對算法推薦服務提供者的舉證提出要求。面對如此繁多的注意義務，算法服務提供者個體之間又存在介入能力等差異，如何確定注意義務的內(nèi)部層級及不同算法推薦服務提供者注意義務的具體認定成為需要探討的問題。

面對以上問題，本文首先通過厘清算法推薦注意義務的上限和下限明確其邊界，其次根據(jù)注意義務的內(nèi)容將其劃分為具有三層級的體系，最后提出算法推薦服務提供者注意義務的參考因素，明確在個案中如何認定其注意義務。

二、算法推薦服務提供者注意義務的邊界

如同權利有其邊界，義務亦有其邊界。明確算法推薦服務提供者注意義務的邊界是進一步探討其注意義務內(nèi)部層級和具體內(nèi)容的前提。為此，本文結合算法推薦技術的特性與相關法律原則，從注意義務的下限和上限兩個維度劃定注意義務的邊界。

（一）算法特性與注意義務的理論適配

算法推薦技術的法律定性是確定算法推薦服務提供者法律責任的前提和關鍵。曾有觀點認為，從算法推薦技術的傳播效果和用戶感知角度來看，算法推薦系一種直接傳播行為，算法推薦服務提供者系內(nèi)容提供者。隨著對算法推薦技術的了解，學界逐漸形成共識，算法推薦服務提供者仍是一種網(wǎng)絡服務提供者而非內(nèi)容提供者。從算法推薦本身的運行規(guī)律及損害后果來看，其對侵權后果的發(fā)生僅具有輔助作用；從內(nèi)容提供行為的諸多標準來判斷，算法推薦與內(nèi)容提供行為均有本質(zhì)區(qū)別；從算法回歸到法律規(guī)定本身，僅僅是對置于信息網(wǎng)絡中的作品進行再傳播，或是提供傳播便利的網(wǎng)絡服務行為，均不是信息網(wǎng)絡傳播行為。因此，算法推薦技術的應用不會使內(nèi)容提供行為與網(wǎng)絡服務行為之間的邊界模糊不清，不能成為權利人主張網(wǎng)絡服務提供者構成直接侵權的理由。只有在算法推薦服務提供者具有主觀過錯時，方承擔幫助侵權責任。

根據(jù)《民法典》第1197條，網(wǎng)絡服務提供者在用戶侵權時的主觀過錯表現(xiàn)為“知道”或“應當知道”兩種形態(tài)，《信息網(wǎng)絡傳播權保護條例》則將網(wǎng)絡服務提供者的主觀過錯表述為“明知”或“應知”，與《民法典》表述雖不同但實質(zhì)內(nèi)涵相同。所謂“明知”即“實際知道”，是對主觀過錯的事實認定，可依網(wǎng)絡服務提供者收到侵權通知的證據(jù)進行判斷。而“應知”或“應當知道”的含義相對復雜，學者對其存在不同理解，主要包括：理解為“推定知道”，即對主觀過錯的法律推定，不能確定無疑但可以依據(jù)證據(jù)認定當事人很可能知道有關事實；理解為“應知而未知”，即行為人負有查明相關事實的義務，因違反義務而不知道的“過失”。分析《信息網(wǎng)絡傳播權司法解釋》的相關規(guī)定，可見其對“應知”的界定實際上融合了這兩種理解的要素。第九條強調(diào)認定“應知”要結合“網(wǎng)絡用戶侵害信息網(wǎng)絡傳播權的具體事實是否明顯”，并列舉出相關考量因素，這包含了對侵權行為客觀明顯性的要求，符合學者對“推定知道”的理解；同時，第十一條明確了特定情形下承擔“較高的注意義務”，直接將“應知”的認定與注意義務的履行狀況相關聯(lián)。

“應知”作為法定歸責要件，在功能上將那些雖未能實際認知但存在可歸責性的平臺納入責任范圍，其核心判斷標準在于平臺是否違反了與其角色、能力及所面臨風險相適應的注意義務。在侵權事實極其明顯等極端情況下，“應知”可能被直接推定；而在更廣泛的場景下，“應知”的認定主要依賴對平臺是否盡到合理注意義務的考察。將“應知”納入歸責范圍，也表明立法者并不希望網(wǎng)絡服務提供者對侵權信息始終處于被動知曉的狀態(tài)，而應對信息的獲取采取一定程度的積極姿態(tài)。由此可見，注意義務在網(wǎng)絡服務提供者主觀過錯認定體系中，是具有核心地位的客觀標尺。通過設定不同層級和內(nèi)容的注意義務，法律得以在“不負主動審查義務”原則與有效遏制侵權之間進行平衡，并根據(jù)網(wǎng)絡服務提供者的具體情況進行精細化的責任配置。

當注意義務的理論框架適用于算法推薦服務提供者時，需要進行調(diào)整。算法推薦服務提供者不同于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡服務提供者，其規(guī)模和速度放大了傳播風險，個性化與算法的不透明性使侵權行為的“明顯性”難以判斷，需要對注意義務的內(nèi)容和程度進行重新評估。

（二）算法推薦服務提供者注意義務的下限

在確定算法推薦服務提供者注意義務的下限時，首要任務是確立一個恰當?shù)膮⒄栈鶞?。簡單地以“未采用算法推薦技術的網(wǎng)絡服務提供者”作為參照并不合適。后者范圍太過寬泛，群體內(nèi)部的注意義務本就因其具體行為而差異巨大，許多已超越了最低標準，難以得到清晰結論。即使比較同一個平臺在采用算法推薦和不采用算法推薦兩種情形下的注意義務，得出的結論也并不合適，因為這是一種理想化的假設。對于平臺而言，算法推薦并非可有可無的插件，而是其核心功能、商業(yè)模式和運營基礎。如果完全剝離算法推薦，其形態(tài)和運營邏輯將發(fā)生根本性改變，可能不再是同一個平臺了。

更為精確的參照基準，應當是網(wǎng)絡服務提供者注意義務體系中的邏輯原點——即“純粹管道”角色所對應的最低注意義務。這一角色代表了傳統(tǒng)避風港規(guī)則保護的、僅提供技術中立傳輸或存儲服務的被動中介，其承擔的主要是以“通知-刪除”為核心的被動審查義務。盡管“純粹管道”在當前復雜的網(wǎng)絡服務生態(tài)中可能顯得相對邊緣化，但選擇它作為理論上的參照基準具有以下優(yōu)勢：首先，能夠符合避風港規(guī)則設立的初衷。其次，可以避免參照標準本身的模糊性。如果選擇其他類型的網(wǎng)絡服務提供者作為下限參照，可能會因這些參照標準本身的注意義務界定存在較大爭議和模糊性而難以實現(xiàn)。比如網(wǎng)盤服務商一般提供存儲服務與傳輸服務，但其在新技術條件下的合理注意義務仍存在爭議觀點。相比之下，“純粹管道”的注意義務在理論上具有相對更高的確定性和最低性，更適合作為邏輯推演的起點。第三，能夠凸顯算法推薦服務提供者角色的轉(zhuǎn)變。算法推薦技術所體現(xiàn)的主動性與干預性與“純粹管道”的被動中立具有本質(zhì)區(qū)別，選取“純粹管道”作為參照，能夠清晰地突顯算法推薦服務提供者的“非管道化”的運營模式，亦能夠體現(xiàn)其從消極中立的信息傳輸者角色轉(zhuǎn)變?yōu)閷π畔⒎职l(fā)具有強大控制力的積極參與者。將“純粹管道”作為參照的意義不在于進行現(xiàn)實層面的直接類比，而在于通過對比，揭示算法推薦服務提供者因其獨特的運營模式和技術特性所應承擔的更高水平的注意義務。

確立“管道”為下限參照后，核心問題在于論證算法推薦服務提供者為何必然超越這一最低標準，從而需要承擔更高的注意義務。有觀點認為，算法推薦技術不等于侵權識別技術，僅因使用推薦技術就提高注意義務似有不妥。然而，這種觀點可能過于聚焦技術本身的功能，而忽視了技術應用所帶來的根本性角色轉(zhuǎn)變。算法推薦服務提供者并非基于推薦算法直接提升了侵權識別能力，而是源于其整體運營模式使其不再是消極中立的“管道”。算法推薦技術具有“偽中立性”并放大侵權風險。雖然算法代碼本身是客觀的，但其訓練、參數(shù)設置都嵌入了平臺意志。平臺不僅僅是價值中立的傳輸者，其推薦結果往往體現(xiàn)了商業(yè)目標和價值取向。平臺可能為追求用戶粘性、流量變現(xiàn)等目的優(yōu)先推薦侵權內(nèi)容，如推薦熱播劇的剪輯片段吸引流量。這種平臺主動引發(fā)、可預見的風險，顯然超出了純粹傳輸信息的管道所被動承受的第三方引發(fā)的風險。同時，算法推薦技術意味著網(wǎng)絡服務提供者具備更高的控制與干預能力，平臺具有采取措施進行風險管理的可能性。按照注意義務的客觀標準，即使行為主體在個案中因疏忽或其他原因未能實際行使這種能力，只要其具備相應的控制地位和可能性，就可能因未能盡到基于該控制力的注意義務而承擔責任。因此，算法推薦服務提供者的注意義務起點必然位于“管道”所對應的最低標準之上。將“管道”的注意義務設為下限，能夠清晰標示算法推薦服務提供者因其獨特的運營模式而必須跨越的責任門檻。

（三）算法推薦服務提供者注意義務的上限

如前述，算法推薦網(wǎng)絡服務提供者的注意義務較高，但也有必要為之設定一個上限。確定算法推薦服務提供者注意義務的上限時，不宜將人工推薦服務提供者注意義務作為參照標準，而因處于避風港的保護之下，可依據(jù)內(nèi)容提供者所承擔的普遍事前審查義務為上限。

1.人工推薦服務提供者不能夠成為算法推薦服務提供者注意義務的參考標準

《信息網(wǎng)絡傳播權司法解釋》第9條第3項規(guī)定，若網(wǎng)絡服務提供者對侵權內(nèi)容進行“選擇、編輯、修改、推薦”，可以認定其應知侵權內(nèi)容存在。此處的“推薦”原本是指人工推薦，在算法推薦技術發(fā)展之下，其內(nèi)涵是否發(fā)生拓展對算法服務提供者主觀過錯的認定具有實質(zhì)性影響。若將算法推薦等同于人工推薦，則只要算法推薦的內(nèi)容侵權，則算法提供服務提供者承擔相應侵權責任。因此，似乎衡量算法推薦服務提供者注意義務的一個重要參照就是采用人工推薦的服務提供者。

針對算法推薦是否等同于人工推薦的問題，學界存在兩種觀點：肯定觀點認為，算法本身是人工設計的、按照人的意志與選擇在運行，平臺與算法推薦是工具使用者和工具的關系，工具的使用并不能阻斷責任歸屬的鏈條。否定的觀點則強調(diào)，算法推薦運行具有個性化和私密化的特點，而司法解釋規(guī)定的“推薦”為向平臺其他不特定用戶推送，具有公開性和統(tǒng)一性。實際上，盡管算法推薦也是人工與算法運行的結合，但整個過程不能與人腦的認知相比擬，更不能認為經(jīng)算法抓取的數(shù)據(jù)都已被平臺識別和審核。純粹的人工推薦下，工作人員對推薦內(nèi)容均已進行識別和審核，而算法未對所有推薦內(nèi)容進行識別與審核，僅對其中的可能導致違反法律法規(guī)、公序良俗的內(nèi)容進行識別與審核，這部分內(nèi)容與正常推薦的內(nèi)容相比數(shù)量較少。同時，算法推薦中的“初審”與“復審”針對的是風險等級高的內(nèi)容，即危害國家安全，涉及暴力、色情、違法違規(guī)的內(nèi)容，而非針對知識產(chǎn)權侵權。因此，人工推薦下，工作人員對侵權內(nèi)容的細致識別足以認定網(wǎng)絡服務提供者已經(jīng)知曉相關內(nèi)容，而算法推薦不足以推定平臺知曉推薦內(nèi)容是否侵權。

誠然，算法推薦在技術路徑和認知基礎上有別于人工推薦，且后者在特定情形下被視為認定“應知”的情形，但這并不意味著人工推薦服務提供者的注意義務天然構成算法推薦服務提供者注意義務的上限。司法解釋中提及的“推薦”之所以可能觸發(fā)更嚴格的責任，其核心在于該行為通?？梢酝贫ㄆ脚_對所推薦內(nèi)容具有直接的主觀認知和選擇判斷。這種直接的人工介入使得侵權事實對于平臺而言具有更高的可知性或歸責基礎，并非“推薦”行為本身天然設定了一個固定不變的最高注意義務等級。人工推薦是法律規(guī)定一種認定為“應知”的標準，代表著一種侵權明顯程度，而人工推薦服務提供者則代表了某一時期技術水平相對落后的網(wǎng)絡服務提供者。注意義務的高低應與平臺的控制能力、規(guī)模成正比。在算法推薦技術出現(xiàn)以前，采用人工推薦的服務提供者的規(guī)模、數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)控制能力往往弱于如今采用算法推薦的服務提供者，算法推薦服務提供者的注意義務應更高。因此，算法推薦服務提供者的注意義務不宜將人工推薦服務提供者的注意義務為上限。

2.算法推薦服務提供者的注意義務低于內(nèi)容提供者

在各類網(wǎng)絡服務提供者中，注意義務標準最高的應該是可能構成直接侵權的網(wǎng)絡服務提供者，尤其是網(wǎng)絡內(nèi)容提供者，其需要對發(fā)布內(nèi)容的合法性承擔直接責任，意味著需要進行全面的事前審查。盡管算法推薦服務提供者通過算法對內(nèi)容的呈現(xiàn)和分發(fā)施加了顯著影響，但在現(xiàn)行法律框架下，仍被歸類為網(wǎng)絡服務提供者而非內(nèi)容提供者，根據(jù)避風港規(guī)則以及技術中立原則，應免于全面審查義務。

從制度溯源來看，算法推薦服務提供者不應脫離避風港規(guī)則的保護。《民法典》第1195條規(guī)定了“通知-必要措施”規(guī)則，其法理源自美國《數(shù)字千年版權法》（DMCA）中的相關規(guī)定。回顧美國司法實踐對“避風港”的應用，網(wǎng)絡服務提供者在用戶搜索內(nèi)容時主動進行內(nèi)容推薦服務，只要核心功能仍是信息定位或存儲服務，依然能夠獲得避風港規(guī)則的庇護。盡管如今的算法推薦較之以往具有突飛猛進的技術發(fā)展，但并未改變平臺作為網(wǎng)絡服務提供者的本質(zhì)，不能因為內(nèi)容推薦服務的功能更加強大便影響其依據(jù)避風港規(guī)則而享有法律庇護。

從技術中立原則出發(fā)，算法服務提供者應受到全面審查義務的豁免。技術中立原則在知識產(chǎn)權領域體現(xiàn)為，具有實質(zhì)性非侵權用途的技術的提供方不因技術被他人用于侵權用途而被要求承擔侵權責任，是技術提供者的關鍵免責抗辯事由。有觀點提倡從“技術中立”轉(zhuǎn)向“科技向善”原則，在“科技向善”基礎上探討算法推薦服務提供者注意義務的提高問題。“科技向善”看似是對“技術中立”的突破，為技術提出了額外的要求，但實際上二者并不沖突?！凹夹g中立”是技術提供者的關鍵抗辯事由，而“科技向善”原則僅僅是技術蓬勃發(fā)展下的倡導，并非法定的義務，也無強制性要求。面對經(jīng)濟利益的驅(qū)動，算法推薦服務提供者不因盈利目的而在算法設計中設置算法歧視或算法偏見即能夠符合“科技向善”的要求，不必要求其對平臺發(fā)布的內(nèi)容進行全面的侵權審核。

雖然算法推薦服務提供者仍在避風港規(guī)則的保護之下，不負有通常意義上的事前審查義務，但這不意味著算法推薦服務提供者可以推卸一切主動責任。當侵權事實明顯到如同紅旗一般飄揚時，算法推薦服務提供者即使未收到通知也應主動采取措施。因此，對于算法推薦服務提供者而言，更高的注意義務可以被理解為：其注意義務高于作為“純粹管道”的“通知-刪除”義務，低于內(nèi)容提供者的全面審查義務。在特定情形下，其識別“紅旗”的門檻可能更低，或是構成“紅旗”的情形更多。一旦達到此標準，算法推薦服務提供者則負有主動采取措施的義務，包括運用其技術能力對高風險內(nèi)容進行必要的算法過濾和審查，這并非普遍的事前干預，而是針對特定高風險、明顯侵權場景的，是一種與其能力相襯的積極干預。

三、算法推薦服務提供者注意義務的體系化構造

算法推薦服務提供者的注意義務，在理論探討與司法實踐中呈現(xiàn)出多維度、多來源的復雜面貌。如果缺乏清晰的、體系化的框架，將導致理論研究的碎片化與司法實踐的不可預期性。算法推薦服務提供者自身也難以準確預判其行為的法律邊界，從而可能在合規(guī)投入上無所適從，或因標準不明而承擔超出合理范圍的責任。因此，對這些注意義務進行層級劃分和體系化梳理，顯得尤為必要和迫切。

學者們或從算法運行環(huán)節(jié)界定其具體職責，或以侵權發(fā)生流程為線索梳理其事前、事中、事后義務。本文認為，注意義務作為判斷算法推薦服務提供者主觀過錯的核心依據(jù)，其內(nèi)容構造離不開對避風港規(guī)則及其限制性規(guī)則的審視。傳統(tǒng)上，避風港規(guī)則強調(diào)了平臺在收到通知后的被動反應義務，而紅旗原則賦予了其在特定明顯侵權情形下的主動防范責任。算法推薦技術的深度應用，正深刻地調(diào)整著這兩項規(guī)則的適用邊界與內(nèi)涵，使得算法推薦服務提供者的注意義務呈現(xiàn)出更為獨特和復雜的構造。此外，《算法推薦管理規(guī)定》等行政法規(guī)范亦為算法推薦服務提供者設定了諸多具體的合規(guī)義務，能對其民事注意義務起到補充作用。按照注意義務的來源，可以將其分為三個層級，分別是：避風港規(guī)則下的被動注意義務、紅旗原則下的主動注意義務及行政法補充的其他注意義務。

（一）避風港規(guī)則下的被動注意義務

依據(jù)《民法典》第1195條的“通知-必要措施”規(guī)則，當權利人向算法推薦服務提供者發(fā)出了符合法律規(guī)定要求的、能夠明確指出侵權事實和具體位置的有效侵權通知時，便觸發(fā)算法服務提供者在避風港規(guī)則下的被動注意義務。算法推薦技術促使避風港規(guī)則下的被動注意義務進行與時俱進的調(diào)適，尤其體現(xiàn)在“接收通知”和“采取必要措施”兩個環(huán)節(jié)的要求上。

接收侵權通知是“避風港”原則下被動注意義務的起點，算法推薦服務提供者應注重提升通知機制的效率與有效性，確保權利救濟途徑的暢通。算法推薦服務提供者應積極拓寬權利人的投訴渠道，可借鑒歐盟《數(shù)字服務法》（Digital Services Act, DSA）強調(diào)通知機制“易于訪問和用戶友好”的宗旨，在平臺首頁、內(nèi)容播放頁、直播間等用戶容易接觸內(nèi)容的界面設置侵權投訴鏈接，并提供便捷上傳初步證據(jù)的功能，使權利人能在發(fā)現(xiàn)侵權的第一時間發(fā)起通知。同時，平臺作為權利人與涉嫌上傳侵權內(nèi)容的網(wǎng)絡用戶之間的溝通渠道，需建立高效的內(nèi)部流轉(zhuǎn)和處理機制，盡快發(fā)出通知與反通知以應對侵權現(xiàn)象。歐盟《數(shù)字服務法》（DSA）設立的“可信舉報者”制度，要求平臺須優(yōu)先處理經(jīng)過官方認證的可信實舉報者的侵權通知，這一措施可以提高處理海量侵權通知的效率。算法推薦服務提供者可借鑒此措施，優(yōu)先處理可信舉報者發(fā)出的侵權通知或被投訴人曾有侵權行為的侵權通知。

算法推薦服務提供者在收到符合法定要求的侵權通知后，需采取“必要措施”制止侵權?！氨匾胧弊鳛橐豁楅_放性法律概念，能夠適應網(wǎng)絡服務提供者類型多樣的顯示需要進行補充或調(diào)整，賦予了平臺根據(jù)技術和服務特點選擇合理措施的裁量空間。權利人有理由期待算法推薦服務提供者所采取的措施應更具技術性和實質(zhì)有效性，而不僅僅局限于對被通知的單一侵權內(nèi)容進行刪除、屏蔽或斷開鏈接。對“必要措施”的內(nèi)涵進行動態(tài)和實質(zhì)性解釋也契合了對大型平臺提出系統(tǒng)性風險管理責任的國際趨勢。盡管歐盟《數(shù)字服務法》（DSA）主要規(guī)范大型平臺且側(cè)重系統(tǒng)性風險，但其要求平臺采取“合理、相稱且有效的減輕措施”，同樣強調(diào)了有能力的平臺系統(tǒng)性應對侵權現(xiàn)象，而非僅僅停留于個案的被動處理。

因此，算法推薦服務提供者在履行“必要措施”義務時應體現(xiàn)出更高的注意水準。必要措施應具有針對性和擴展性。平臺應利用其技術能力，以被侵害的權利作品或權利人為線索，在合理范圍內(nèi)主動檢索并處理平臺上其他明顯相同或?qū)嵸|(zhì)性相似的侵權內(nèi)容。必要措施應具有預防性和持續(xù)性。為防止相同或類似侵權行為反復發(fā)生，平臺應考慮采用更具預防效果的手段，如通過設置黑名單詞庫，限制相關內(nèi)容的再次推薦等。必要措施還應具有適應性和靈活性，根據(jù)侵權次數(shù)、侵權內(nèi)容、侵權主體進行調(diào)整，比如對經(jīng)常受到侵害的熱播作品或知名作品，以技術手段限制相關內(nèi)容的上傳；對經(jīng)常上傳侵權內(nèi)容的賬號加強監(jiān)控，必要時在平臺內(nèi)部進行封禁賬號、限制上傳內(nèi)容等處罰。

在算法推薦服務提供者的場景下，平臺不能再以純粹的被動姿態(tài)應對，其履行的“必要措施”被期待更具實質(zhì)性和技術性。這種義務模式不僅反映出法律在技術發(fā)展過程中對平臺責任提出的新要求，也模糊了傳統(tǒng)意義上純粹“被動”與一定程度“主動”注意義務之間的絕對界限。

（二）紅旗原則下的主動注意義務

紅旗原則是對避風港規(guī)則的限制，在侵權事實明顯得如紅旗飄揚，服務提供者就應當及時主動地制止這種行為。學者將明顯程度描述為“任何一個與被告網(wǎng)站的編輯或經(jīng)營者具有相同認識能力的‘理性人’都絕不可能意識不到的一面公然飄揚的‘紅旗’”。然而，算法推薦具有個性化的特點，用戶界面之間存在差別，當侵權內(nèi)容對部分用戶來說十分明顯時，可能其他用戶尚未察覺，在算法推薦技術利用之下，很難有其他主體具有與網(wǎng)絡服務提供者本身相同的認識能力。“喜馬拉雅案”未以侵權內(nèi)容播放量或?qū)⑶謾鄡?nèi)容推薦至用戶首頁作為“侵權事實明顯”的認定依據(jù)，同樣佐證了這一觀點。因此，在算法推薦的背景下，“紅旗”的識別門檻需要進行調(diào)適，侵權信息的明顯程度是相對于網(wǎng)絡服務提供者來說的。判斷平臺是否“應當知道”并主動采取措施，不僅要看侵權內(nèi)容是否對外部“理性人”顯而易見，更要考察平臺規(guī)模、技術能力和內(nèi)部監(jiān)測機制。

紅旗原則的新解實質(zhì)上為算法推薦服務提供者施加了一種主動注意義務，要求其主動發(fā)現(xiàn)侵權內(nèi)容，即特定情形下的算法過濾義務?！睹穹ǖ洹肺磳W(wǎng)絡服務提供商的類型和具體必要措施進行規(guī)定，為算法過濾義務預留了制度空間。同時，算法過濾義務作為注意義務的延申，可以與“通知-刪除”規(guī)則進行銜接。需要明確的是，算法過濾義務并不等同于一般性主動審查義務，并非對避風港規(guī)則的摒棄。一般性主動審查義務與算法過濾注意義務在理論上處于不同層次，在主動審查義務之外仍存在其他注意義務的空間，注意義務不會動搖不負有一般性主動審查義務原則的地位，只是在一定程度上突破。過濾義務并非要求算法推薦服務提供者對所有內(nèi)容進行無差別的全面過濾，僅是針對特定主體、特定內(nèi)容，在特定條件下，采取與其技術能力和經(jīng)營規(guī)模相適應的算法過濾。

算法過濾注意義務的適用情形可以包括：第一，算法推薦服務提供者對于應當重點關注的保護客體具有算法過濾義務，包括處于熱播期、熱映期的作品，以及國家版權局所公布的“年度重點作品版權保護預警名單”中的作品。這些作品侵權風險高、社會關注度大，平臺對其侵權具有高度可預見性。第二，對著作權人向網(wǎng)絡服務提供者提供的供版權過濾比對的權源性作品負有算法過濾義務。從算法過濾的應用實踐來看，網(wǎng)絡服務提供者盡最大努力保障權利人作品不被獲取的前提在于著作權人與網(wǎng)絡平臺之間建立合作。若權利人幫助網(wǎng)絡服務提供者建立“電子指紋數(shù)據(jù)庫”“正版數(shù)據(jù)庫”，能夠為網(wǎng)絡平臺提供比對依據(jù)，可以推定網(wǎng)絡服務提供者有能力亦有義務對這些具有權源性作品的進行算法過濾。第三，算法推薦服務提供者已經(jīng)知道侵權行為存在的，對于權利作品的其他侵害行為負有主動過濾的注意義務。在算法推薦服務提供者受到侵權通知或已經(jīng)進入訴訟程序時，能夠認定其實際知曉侵權行為存在，不僅應就已經(jīng)收到的侵權內(nèi)容負責，還應以該作品為關鍵字對其他侵權內(nèi)容進行過濾。此時，即使被侵權的作品并非知名作品或具有一定熱度，也應當引起算法推薦服務提供者的注意。

（三）行政合規(guī)的補充性義務

行政法規(guī)或部門規(guī)章所設定的義務，在民事侵權責任認定中可以發(fā)揮補充性的作用：首先，能夠?qū)γ穹ㄖ械囊话阕⒁饬x務進行具體化和明確化。《民法典》對網(wǎng)絡服務提供者的注意義務作出原則性規(guī)定，《算法推薦規(guī)定》提出了諸多合規(guī)要求，能夠針對算法推薦這一特定服務類型，將其應盡的注意義務再次細化和具體化。例如，關于算法透明度、用戶標簽管理、不良信息防范等要求，可以為法院判斷平臺的主觀過錯提供參照基準。其次，提升了合理注意義務的客觀標準。隨著行政監(jiān)管對平臺責任要求的提高，社會公眾和司法裁判者對平臺所具有的注意水平會有更高的認知。平臺遵守這些行政法規(guī)，在一定程度上可以被視為其履行了與自身技術能力和行業(yè)發(fā)展水平相適應的注意義務。第三，可以作為認定“過錯”的重要考量因素。在民事侵權案件中，判斷平臺是否存在主觀過錯是核心環(huán)節(jié)。平臺是否遵守了相關的行政法規(guī)，可以成為法院評估其主觀狀態(tài)的重要證據(jù)或因素，違反行政法規(guī)定易被法院視為平臺未盡合理注意義務、存在主觀過錯的重要證據(jù)，為此，有學者主張構建公私法一體化的平臺法律義務。盡管平臺遵守公法上規(guī)定的行政合規(guī)義務有助于證明其已通過合規(guī)措施避免侵權結果，可能在一定程度上減輕其民事責任，但不能完全豁免其在特定、明顯侵權情境下所應承擔的民事注意義務。網(wǎng)絡平臺的公法與私法上的義務本質(zhì)上不同，需要進行明確區(qū)分。因此，行政合規(guī)與民事侵權責任并非完全割裂，也不是簡單等同。行政法規(guī)正在成為塑造和解釋民事注意義務內(nèi)涵的重要外部標準，推動平臺在享受算法技術帶來紅利的同時，承擔起與其能力和影響力相適應的法律責任。

算法推薦服務提供者具有算法修正義務。算法推薦等技術對傳統(tǒng)規(guī)則帶來系統(tǒng)性沖擊，應對系統(tǒng)性沖擊需從算法治理的源頭入手，如果算法模型本身即包含推薦侵權內(nèi)容的指令或固化了推送侵權內(nèi)容的邏輯，后續(xù)的過濾或刪除措施將是治標不治本。《算法推薦規(guī)定》等行政法規(guī)范也要求算法推薦服務提供者“落實算法安全主體責任”，并“定期審核、評估、驗證算法機制機理、模型、數(shù)據(jù)和應用結果等”。因此，算法推薦服務提供者具有算法修正義務，應避免因算法模型本身的缺陷放到侵權風險。算法修正義務主要強調(diào)服務提供者持續(xù)對算法模型的運行效果、推薦結果、用戶反饋進行監(jiān)測和評估，對數(shù)據(jù)富集后可能產(chǎn)生的算法偏見進行糾正，既能夠促進算法推薦模型與時俱進，也為用戶和內(nèi)容生產(chǎn)者帶來優(yōu)質(zhì)體驗，增強算法推薦服務提供者的競爭優(yōu)勢。

算法推薦服務提供者具有算法解釋義務。司法實踐中，算法黑箱為權利人增加了舉證困難，若嚴格遵循傳統(tǒng)的“誰主張誰舉證”原則，會削弱著作權人的權利保障。為此，需要在特定條件下要求平臺對算法的侵權預防措施和與爭議相關的運行情況進行的解釋，有觀點將算法推薦服務提供者的舉證責任分擔問題以及解釋程度問題概括為算法解釋義務?！端惴ㄍ扑]規(guī)定》第十六條明確要求算法推薦服務提供者“以顯著方式、清晰易懂的語言告知用戶其提供算法推薦服務的情況，并公示服務的基本原理、目的意圖和主要運行機制等”，這些行政合規(guī)要求旨在提升算法透明度和用戶知情權，亦有可能成為民事訴訟中算法解釋義務程度和范圍的參照。在侵權訴訟中，當滿足特定條件時，如原告已經(jīng)完成初步舉證，證明平臺算法與侵權損害之間的關聯(lián)性存在蓋然性，法院便可以根據(jù)案件具體情況，要求算法推薦服務提供者對與爭議焦點相關的算法運作和侵權預防措施進行必要的解釋或提供相關證據(jù)。

四、算法推薦服務提供者注意義務的具體認定

在算法推薦服務提供者注意義務的總體區(qū)間之下，算法推薦服務提供者的個體差異較大，彼此之間的注意義務仍有高低之分，應根據(jù)算法推薦服務提供者的規(guī)模、侵權控制能力、推薦內(nèi)容、獲益程度等因素進一步確定其注意義務。算法服務提供者注意義務的諸多考量因素可分為三類：主體情形、推薦客體情形以及獲益情形。

（一）算法推薦服務提供者的主體類型

《信息網(wǎng)絡傳播權司法解釋》第九條規(guī)定，注意義務的設定應與算法推薦服務提供者本身的信息管理能力相適應。而司法實踐中對此的認定則表現(xiàn)各異：有的法院通過涉案平臺的服務性質(zhì)、技術特點、運營方式、用戶使用等情況以及該平臺對相關文件、數(shù)據(jù)的控制能力等情節(jié)，對平臺的注意義務進行認定。有的法院則根據(jù)平臺的經(jīng)營范圍進行認定，若平臺所提供的網(wǎng)絡服務屬于易發(fā)生侵權領域，其風險防范措施與其經(jīng)營模式所容易引發(fā)侵權風險相比并不匹配便是未盡到注意義務。通過總結司法實踐，算法推薦服務提供者的信息管理能力主要取決于網(wǎng)絡服務的類型以及采用算法的類型，可以概括為算法推薦服務提供者的主體類型。具體而言，算法技術是內(nèi)嵌于網(wǎng)絡服務平臺的，算法推薦服務提供者的信息管理能力主要受到算法推薦技術的類別以及網(wǎng)絡服務提供者的服務類型影響。

第一，不同服務類別的網(wǎng)絡服務提供者之間注意義務不同。網(wǎng)絡服務提供者合理注意義務的判斷首先應當考慮其所提供的服務的性質(zhì)，尤其是該類服務是否容易引發(fā)侵權?！缎畔⒕W(wǎng)絡傳播權保護條例》第二十至二十三條按照服務類別將網(wǎng)絡服務提供者分為四類，分別為存儲空間服務提供者、搜索或鏈接服務提供者、自動緩存服務提供者以及自動接入或自動傳輸服務提供者。即使采用相同類別的算法推薦技術，這些基礎服務類型的差異依然是判斷其注意義務高低的重要基礎。存儲空間服務提供者的注意義務應當高于其他三類網(wǎng)絡服務提供者，因為用戶內(nèi)容本身儲存于服務器上，其對信息的管控能力較強，最為直接和全面。搜索或鏈接服務提供者并不存儲用戶上傳的內(nèi)容，本質(zhì)上提供定位跳轉(zhuǎn)服務，對原始侵權內(nèi)容的干預和控制能力弱于存儲空間服務提供者，因此其注意義務相對較低。自動緩存服務提供者、自動接入或自動傳輸服務提供者提供的網(wǎng)絡服務較為基礎，算法推薦控制信息的空間有限，承擔的注意義務最低。

第二，不同類型的算法推薦技術對于內(nèi)容提供的介入程度不同，注意義務提高的幅度也不相同。《算法推薦管理規(guī)定》將典型的算法推薦技術分為五類，注意義務的提高幅度可根據(jù)其特性進行分析。生成合成類算法推薦技術對內(nèi)容的介入程度最深，幾乎等同于內(nèi)容創(chuàng)制行為，服務提供者對此類算法的輸出結果具有最強的控制力和預見性，其注意義務也相應最高。調(diào)度決策類算法推薦技術要求對平臺所承載內(nèi)容具有一定的分析、統(tǒng)計能力，通過對平臺信息流的宏觀調(diào)控影響內(nèi)容的傳播廣泛程度。排序精選類與個性化推送類算法推薦技術的核心在于根據(jù)用戶偏好或平臺預設標準向用戶精準推送內(nèi)容，顯著增強了平臺對用戶所接觸內(nèi)容的控制力。檢索過濾類算法推薦技術主要響應用戶的搜索請求，并對搜索結果進行過濾和排序，相較于前幾類，主動介入程度稍低。綜上，從生成合成類到檢索過濾類，隨著算法對內(nèi)容介入程度的降低和平臺控制力的相對減弱，其注意義務的強度可以理解為相應遞減。然而，即便對于介入程度相對較低的算法類型，其應用本身也意味著平臺超越了純粹信息傳輸?shù)慕巧?，故仍需承擔與其行為相應的注意義務。

（二）受到算法推薦的客體類型

算法推薦服務提供者的注意義務受推薦的客體內(nèi)容影響，應就具體作品進行具體分析，傳播的作品的知名度和流行程度都是關鍵的考慮因素。自2014年起，國家版權局均發(fā)布“年度重點作品版權保護預警名單”，明確要求網(wǎng)絡服務提供者對于名單中的重點作品采取特別的保護措施，比如要求提供存儲空間的網(wǎng)絡服務商應禁止用戶上傳版權保護預警名單內(nèi)的作品；加快處理版權保護預警名單內(nèi)作品權利人關于刪除侵權內(nèi)容或斷開侵權鏈接的通知。該舉措實際上明確了網(wǎng)絡服務提供者對于重點保護作品具有的較高注意義務。

除了名單中列明的作品，未列明的熱播、熱映作品以及知名作品也應當作為重點作品受到特殊保護。熱播、熱映作品能夠吸引用戶點擊、瀏覽甚至在原作品的基礎上二次創(chuàng)作，在熱播期、熱映期內(nèi)為平臺帶來更多的經(jīng)濟利益，對于此類作品，算法推薦服務提供者應負有更高注意義務。對于“熱播、熱映作品”以及“知名作品”等需要重點保護的客體，可以參考作品的實際播放量、網(wǎng)絡搜索指數(shù)、權威媒體的評價等因素進行綜合判斷。此外，如前所述，權利人提供可供對比的權源作品，或權利人與網(wǎng)絡服務提供者合作建立的“正版數(shù)據(jù)庫”中的作品也應受到重點關注，算法推薦服務提供者為此具有更高注意義務。

（三）算法推薦服務提供者因推薦的內(nèi)容直接獲得經(jīng)濟利益

根據(jù)權責一致的原則，網(wǎng)絡服務提供者如“因網(wǎng)絡用戶提供的侵權內(nèi)容直接獲得經(jīng)濟利益”，則將負有較高注意義務。根據(jù)《信息網(wǎng)絡傳播權司法解釋》第十一條的規(guī)定，“直接獲取經(jīng)濟利益”是指網(wǎng)絡服務提供者針對特定內(nèi)容投放廣告獲取收益，或者獲取與特定內(nèi)容存在其他特定聯(lián)系的經(jīng)濟利益。需要從兩個方面把握該認定因素：一是“經(jīng)濟利益”的范圍，二是“直接獲得”的內(nèi)涵。

除了司法解釋所規(guī)定的投放廣告的收入、用戶為獲得網(wǎng)絡服務所付出的費用，“經(jīng)濟利益”還應包括流量利益。因為，在數(shù)字平臺和網(wǎng)絡服務中，流量利益通常與廣告收入、品牌曝光、用戶參與度和最終的市場影響力直接相關，這些都可以轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟價值。但若推定只要采用算法推薦侵權內(nèi)容便一定獲得了流量利益，則實質(zhì)上為技術本身施加了負擔，會違反技術中立原則，也造成權利人保護與技術發(fā)展的失衡。因此，網(wǎng)絡服務提供者所獲經(jīng)濟利益與侵權內(nèi)容之間須具有特定的聯(lián)系。

司法實踐將這種特定聯(lián)系進一步明確為“直接的、必然的”聯(lián)系，即對經(jīng)濟利益的獲得來源進行區(qū)分，需要排除平臺因提供針對所有內(nèi)容無差別的網(wǎng)絡服務而獲得的經(jīng)濟利益。如“千圖網(wǎng)案”中，二審法院認為“統(tǒng)一會員費的收入并非針對該特定的四張圖片”，千圖網(wǎng)的圖片達到幾百萬張，難以認定會員費的收入是特定的四張被控侵權圖片帶來的，也難以認定被控侵權的四張圖片為網(wǎng)站吸引了更多的會員?！靶幸骺萍肌卑钢?，一、二審法院均認同“涉案平臺用戶協(xié)議中的授權條款以及商業(yè)變現(xiàn)途徑”系針對網(wǎng)絡平臺上所有用戶和內(nèi)容的，不構成從涉案視頻中直接獲得經(jīng)濟利益。有觀點總結道，判斷經(jīng)濟利益與侵權內(nèi)容之間是否存在特定聯(lián)系，可以采用因果關系的判斷方法，即“如果沒有侵權作品，是否會影響網(wǎng)絡服務商所收取的費用”。因此，只有能夠證明算法推薦服務提供者獲取的包括流量利益在內(nèi)的經(jīng)濟利益與其推薦的侵權內(nèi)容之間存在特定聯(lián)系時，才有可能據(jù)此認定具有更高的注意義務。根據(jù)司法實踐，下列情況可以認定算法推薦網(wǎng)絡服務提供者直接獲得經(jīng)濟利益：（1）涉案平臺有投放廣告的行為，且是根據(jù)被訴侵權內(nèi)容有針對性的投放廣告的行為；（2）為獲取特定侵權內(nèi)容支付特定數(shù)額的貨幣、積分或涉案平臺提供的虛擬貨幣；（3）涉案平臺與特定用戶簽訂協(xié)議合作，與該用戶合作共享侵權內(nèi)容帶來的收益。

五、結語

算法推薦網(wǎng)絡服務提供者可以對法律法規(guī)禁止傳播的內(nèi)容進行篩查、過濾，應當也同樣有能力對侵犯知識產(chǎn)權內(nèi)容進行全面審查、過濾。事實上，平臺私權力理論、危險控制流理論、社會最小成本理論等已為算法推薦網(wǎng)絡服務提供者承擔更高的注意義務提供了理論基礎，司法解釋對于“明顯侵權”“與信息管理能力相適應”的關注也體現(xiàn)司法實踐對網(wǎng)絡服務提供者的注意義務提出了更高的要求，不再局限于被動地等待權利人的通知。

然而，算法推薦服務提供者注意義務不僅回應具體侵權糾紛的技術性法律問題，更深刻地觸及了數(shù)字時代下法律如何平衡創(chuàng)新激勵與權益保護的問題，是“非不能也，不為也”。

研究揭示，算法推薦網(wǎng)絡服務提供者的注意義務并非簡單的加重，而是超越“純粹管道”的角色定位呈現(xiàn)出主動性和預防性的特質(zhì)。算法推薦網(wǎng)絡服務提供者的注意義務邊界以“純粹管道”的被動審查為下限，以內(nèi)容提供者的全面審查義務為上限。在此合理區(qū)間的基礎上，通過借鑒并調(diào)整避風港規(guī)則與紅旗原則的適用，可以將算法推薦網(wǎng)絡服務提供者的注意義務進行體系化，歸納為：避風港規(guī)則下的被動義務、紅旗原則下的主動義務及行政合規(guī)的補充義務三個層級。算法推薦服務提供者注意義務的具體認定還應結合個案的平臺主體、推薦客體與獲益情況等因素動態(tài)考量。算法推薦服務提供者的注意義務應不斷與時俱進，隨著科技發(fā)展不斷調(diào)整。在法律與科技關系的關系之中，法律針對技術價值的不同面向而進行自我調(diào)整，在技術價值和法律價值世界的碰撞中進行重構，才能夠解決技術所引發(fā)的歸責原理和規(guī)范建構問題。

注:因字數(shù)關系，注釋省略。如引用、轉(zhuǎn)發(fā)請注明《電子知識產(chǎn)權》2025年第12期(未經(jīng)授權禁止轉(zhuǎn)載、摘編、復制及建立鏡像，違者將依法追究法律責任)

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