随着短视频的兴起和发展，以信息流呈现并用算法来推送视频的方式愈加受到各网络平台的推崇，由此带来的法律问题也逐渐显现。根据《信息网络传播权保护条例》及相关司法解释所规定，在网络用户上传侵权内容的情况下，如网络平台存在对侵权内容主动进行选择、编辑、整理、推荐的情形，则法院可以据此认定其具有明知或应知的过错并认定其应承担侵权责任。网络平台将侵权内容“置于首页/首部”或“设置专栏或排行榜”等方式对侵权内容进行宣传、推广及传播的行为体现了网络平台对于侵权内容人为、主动干预的意志，是被法院认定的较为典型的网络平台对侵权内容主动进行选择、编辑、整理、推荐的过错行为，而短视频平台广泛采用的信息流和算法推送是否属于《信息网络传播权保护条例》及司法解释规定的网络平台“主动进行选择、编辑、整理、推荐”的过错行为，采用算法技术推荐能否加重平台方的注意义务，成为实践中亟待解决的问题。

一、    信息流和算法推送的概念和具体表现

信息流，业内又称feed流，是指在屏幕界面中展示连续内容的特定呈现方式，资讯、视频、音频等信息内容一条一条紧密排布，形成可以上下滑动、无限加载的“流”。与人工编辑的固定版面等其他呈现方式相比，信息流界面操作便捷、更为直观，这种形式最早可以追溯到Facebook于2006年推出的“news feed”功能。广义上讲，QQ空间、微信朋友圈、早期微博等基于用户关注/订阅排布内容的产品，也都属于信息流产品。但信息流迅速成为主流内容呈现方式，广泛应用于视频、电商、新闻、社交等各种场景，主要得益于其与推荐算法的结合后展现出的强大竞争力——使用算法推送的信息流产品可以更快地提供有效内容，迅速唤起用户情绪，提升用户使用时长。目前除抖音、今日头条、快手、知乎等以算法推送为核心竞争力的信息流平台外，各大互联网平台也都开始全力发展使用算法推送的信息流业务，如百度旗下的百度APP、好看视频、全民小视频等，腾讯旗下的QQ看点、QQ浏览器、天天快报、“看一看”等。

算法推送旨在利用计算机程序代码为用户提供个性化、定制化的信息推送服务，通过系统自身的算法体系，提炼用户行为数据，根据相关的数据结合算法规则，然后根据算法中相应的权重来为用户推送可能偏爱的内容信息^[1]。算法推送的应用也非常广泛，除信息流推送模式外，还用于如搜索引擎的关键词自动补足、搜索结果关联推荐等各种场景。

二、    学者观点

就目前短视频平台广泛采用的“信息流+算法推送”模式下“算法推送”是否属于《信息网络传播权保护条例》及司法解释规定的“主动进行选择、编辑、整理、推荐”，继而构成平台方主观过错，目前尚未发现有生效并公开的裁判文书能够表明法院态度。理论界对此观点不一，部分学者依“技术中立”的基本法理，结合《信息网络传播权保护条例》及相关司法解释中关于平台方主观过错认定的规则体系，认为“信息流+算法推送”模式中的“算法推送”行为不应被界定为著作权法意义上能认定被告过错的“主动推荐”。

例如，熊琦教授在《“算法推送”与网络服务提供者共同侵权认定规则》一文中将“算法推送”是否构成平台方主观过错分为“算法推送”是否构成“主动推荐”行为和“算法推送”模式是否提高平台方注意义务两方面来分析。关于“算法推送”是否构成“主动推荐”行为，熊琦教授认为：“信网权解释2012”中被视为应知的积极行为，属于网络服务提供者有目的地帮助涉嫌上传侵权内容的网络用户向平台其他不特定用户推送的行为，具有公开性和统一性，而“算法推送”在运行中则具有个性化和私密性，每个平台用户收获的推送内容不同，且不向他人主动公开，这除了说明内容由机器根据客观标准筛选外，还意味着网络服务提供者并未将机器筛选的内容提供给任何第三人，第三人只可能获得基于自己偏好而推送的差异化内容。因此，个性化推荐不应视为统一化的“主动编辑”或“设置榜单”行为，也不应归于应知的积极行为类别。关于“算法推送”模式是否提高平台方合理注意义务，熊琦教授认为：利用算法完全屏蔽侵权内容在技术上无法实现，算法推送背后隐藏的并非网络服务提供者的价值取向，而是网络用户自己的价值取向。因此，算法程序本身亦应继续适用“技术中立”原则而不应被直接归责[2]。

冯晓青教授在《信息流推送模式下平台方著作权侵权责任研究》一文中指出，司法裁判中通常从相关因素来综合判断网络服务提供商是否构成应知，就信息流推送平台模式而言，首先，从信息流推送的作品本身特质来看，信息流推送平台本身也不存在明知及应知的空间。信息推送平台推送的短视频一般长度较为有限，从现实来看很难与合理使用为主的二次创作直接区分开来。其次，结合信息流推送模式的运作结构分析，平台方对于热播影视剧在信息流推送平台上的传播在现实层面难以知晓，信息流推送的信息分发模式，是基于中立算法技术自动生成的结果，人工无直接介入。此外，信息流推送的算法推荐过程不可复制也不可逆，用户实时刷新后，推送平台方无法直接掌握用户被推送的流动内容信息，算法推送行为主体实质上为用户本身[3]。

朱芸阳教授在《“算法推荐”构成网络服务提供者的主观过错吗？》一文中指出，在视频算法推荐的场景下，无论是基于文本的内容推荐算法还是协同过滤的推荐算法，都不需要具体识别视频内容，这和《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》中所规定的法律意义上的“推荐”，即以设置榜单、描述性段落、内容简介等方式进行推荐，对特定的主题、内容进行主动选择、推荐，或者置顶、设置排行榜推荐，有着本质上的区别。同时也强调，过错是网络服务提供者承担责任的基础，在考虑视频平台是否应当承担侵权责任时，不能因为平台采取了某种推荐算法，就直接推定为对推荐内容构成明知或应知；而是应当充分考虑其是否识别具体内容，区分技术推荐和人工推荐、考察技术推荐机理，进而应当被认定存在过错[4]。

但同时也有学者认为，算法体现了算法设计者的主观意志，“信息流+算法推送”的模式下，平台方应负更高的注意义务。

例如，姚欢庆教授在《“通知-删除”规则的新挑战——算法推荐下的平台责任》一文中提到，算法推荐下的内容分发虽然是机器自动完成，但算法背后设计者的意志必须考虑。考虑到利用算法推荐进行内容推送的程序设计背后的内容分发平台，是他们设定了算法模型及推送标准，然后用机器的自动推送替代了人工推荐，这大大节省了人工推荐的时间。因此，算法并不当然是客观的、正义的，其背后有价值观的存在，这种价值观反映的是设计者，即人之意志。即使是基于算法和自动推送，是在人工没有干预的情况下完成的信息推送，也仍应考虑两点：第一，算法是平台撰写，平台有义务确保算法的合规性；第二，内容发布虽然是机器自动完成，但这种自动完成的行为作为一种积极行为，仍然应当理解为内容分发平台进行了发布的操作。我们没有理由对这样的一种积极分发行为以技术中立为由豁免主动提供产生的法律后果，更没有理由因为是机器提供信息而虚无化平台主体的责任[5]。

 卢海君教授、任寰博士在《算法推荐与网络服务平台责任》一文中提出：一方面，平台有能力对“算法推荐”的结果进行控制，平台对推送结果具有主观的价值追求。算法黑箱使算法推荐模型的信息处理过程带有一种隐蔽性且算法推荐技术已经由以代码搭建的算法为核心向人机结合转变，只有通过算法和人工双重考核的文章才能够进入个性化推荐的“分发池”。另一方面，要做到内容的“精准”推荐，势必要对用户上传内容采取类型化、标签化等一系列的干预手段，这个过程存在着平台对用户上传内容进行的主动选择和编辑。因此，平台利用“算法推荐”更精准的将内容触达用户，提升了平台的核心竞争力，提高了用户粘性及用户忠诚度，为平台带来高流量价值。相应地，平台也应该负有更高的注意和管理义务[6]。

张凌寒教授在《平台是否要为算法结果负责？》一文中提出，平台虽然并不生产内容，但也对展现给用户的第三方内容的顺序、方式存在重大影响，平台虽然并不作为“内容生产者”负责，但仍应承担一定的责任。技术原理是中立、没有价值观的，但是技术的应用如算法的设计与部署，是包含价值观和主观意图的，这是法律追责之根本指向，也是平台承担算法责任的根本依据。我国《电子商务法》《互联网广告条例》《网络音视频管理规定》等法律法规中明确了平台应对搜索、排序、推荐等行为承担相应责任，开始对于平台的“算法责任”有模糊认识。遗憾的是，现阶段我国仍然将算法的监管嵌套于平台治理之中，立法监管的触角始终没有前伸到“算法”这一底层技术前提，也并没有明确的民事责任层面的法律规定[7]。

三、    现行法律制度下的“算法推送”侵权责任初探

    如上文所述，各位学者在本节问题上的观点给了我们很大启发，结合各位学者的观点及我们过往在视听作品维权方面的实践经验，我们将在下文简要阐述我们对于本节问题的认知：

1、我们在讨论网络服务提供者的责任时，仍应坚持“过错责任”原则，计算机程序代码被自动执行下的“算法推送”较难被认定为网络服务提供者存在过错

在本部分我们只讨论计算机程序代码被自动执行下的“算法推送”。在现行法律规则体系下，“算法推送”与人工筛选、推荐行为有很大区别，推送过程不能反映平台方是否接触和知晓侵权内容，推送结果也不在平台方的控制之下，不能仅依存在“算法推送”模式就推定平台方存在主观过错。

首先，在讨论网络服务提供者的责任时，仍应坚持“过错责任”原则。我国自实施《信息网络传播权保护条例》、引入“避风港规则”以来，在相关立法和司法实践中始终坚持“过错责任”原则，对网络服务提供者承担侵权责任的范围限制在合理范围内。《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》关于“网络服务提供者主动对侵权内容进行选择、编辑、修改、推荐应被认定存在过错”的相关规定，其内在逻辑是，包括人工编辑首页/首部、设立榜单、目录、索引或提供描述性段落、内容简介在内的“编辑、整理、选择、推荐”行为一般情况下以平台工作人员接触并实际知晓其编辑、整理的内容为前提，平台对于存在侵权内容存在明知或应知；而“算法推送”模式则不满足这一内在逻辑，从技术原理上看，推荐算法中发展最成熟、应用最广泛的协同过滤算法，主要依赖用户行为的历史数据（如评分记录、收藏记录、点赞记录等）计算用户间或推送内容间的相似度并以此为推荐依据。协同过滤基于相似用户的兴趣偏好产生推荐，它的关键是找出偏好相似的相邻用户集或目标用户相似的近似项目集，而不必分析、提取项目内容信息，不需考虑被推荐项目的具体内容本身即是协同过滤算法最为突出的优势[8]，因此，平台方在“算法推送”的过程中并未接触和知晓具体推送内容。

其次，算法推送的结果和表现形式也与人工推荐有明显区别。人工推荐行为在平台工作人员接触、知晓内容的前提下作出，推荐内容可复制，产生的推荐结果公开、统一且确定。相比之下，被自动执行下的“算法推送”过程不可复制，推送结果针对特定用户即时产生、即时变化、即时消灭，无法统一也难以固定和公开。这种情况下，海量用户的每次操作都会对算法推送结果造成影响，平台方对于算法推送的具体推送结果没有控制能力。此外，如“算法推送”发生在短视频平台，由于短视频平台本身的特点，混杂在海量信息中的侵权内容一般缺乏明显的侵权信息，平台方对于存在侵权内容存更难“明知或应知”。长视频侵权的相关案例中，一般以视频时长、封面海报、剧集信息等客观因素辅助说明侵权信息的明显程度，而短视频平台中的侵权内容缺乏这些信息，很难与影视宣发用的片花、预告、花絮，用户对相关影视内容的介绍、评论或用户制作的短片、短剧等非侵权内容相区分。按照《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》第九条的相关规定，法院应当根据网络用户侵害信息网络传播权的具体事实是否明显，综合考虑平台方服务的服务的性质、方式及其引发侵权可能性、管理信息的能力等因素，认定网络服务提供者是否构成应知。就“算法推送”模式而言，由于侵权信息不明显，平台方对于推送结果缺乏控制能力，总体的信息管理能力并不足以使其察觉用户的具体侵权行为，不应以此认定平台方构成“应知”。

综上，单就计算机程序代码自动执行的“算法推送”而言，在法律意义上很难等价于人工筛选、推荐行为，不应仅基于存在“算法推送”就推定平台方存在“明知或应知”的过错。就算法推荐行为本身，浙江省高级人民法院曾在《涉电商平台知识产权案件审理指南》指出“电商平台经营者主要通过合理的自动化技术手段实施实时销量排名、个性化推送等行为的，一般不导致其注意义务的提高”。

2、“信息流”的背后是程序计算和人工干预的共同结果，而人工干预的性质和程度不同，以及“信息流+算法推送”模式背后的“推送机理”不同，很有可能导致平台过错认定的不同

如上文所述，“信息流+算法推送”模式下计算机程序代码被自动执行下的“算法推送”不应被推定为平台方的主动推荐，但“信息流+算法推送”模式下平台方主观过错的判断仍是一个复杂的问题。为了能满足《互联网视听节目服务管理规定》、《网络音视频信息服务管理规定》、《网络信息内容生态治理规定》及《网络短视频平台管理规范》等法律文件及行业规范的合规要求，同时也为了能更好的实现其自身的商业诉求，包含短视频在内的网络平台在采用“信息流+算法推送”模式开展视听业务时，其中都会有不同程度的人工参与或干预，也即我们看到被称为“算法推送”的“信息流”的背后是程序计算和人工干预的共同结果，而人工干预的性质和程度不同，以及“信息流+算法推送”模式背后的“人机合作”的“推送机理”不同，很有可能就导致平台过错认定的不同，个案中的情况千差万别，我们仅就算法推送过程中出现的主要几类“人工参与/干预”，对其类型、表现和法律性质进行梳理：

（1）关于行业内广泛存在的一般性合规审查，即平台为满足相关法律法规及行业规范的合规要求而对用户上传内容进行的初步审查，在司法实践中一般会被认定为网络服务商的一般审查，仅限于涉黄、涉暴以及违法内容的过滤而不涉及对视频具体内容的审查和筛选，不以这一类型人工审核为由提高平台方注意义务。例如，（2020）沪73民终103号上海宽娱数码科技有限公司与咪咕音乐有限公司侵害作品信息网络传播权纠纷二审民事判决书中，法院明确表示：上诉人对视频的审查限于涉黄、涉暴以及违法的过滤审查，属于网络服务商的一般审查，由于并不涉及对视频具体内容的审查和筛选，故上述一般性的审查不会改变上诉人作为信息存储空间服务提供商的性质，也不能因此认定其负有较高的注意义务进而认定其主观具有过错。

（2）关于异常内容的人工复审，部分平台中采用“算法推送”的同时会对系统监测到的存在异常的内容进行复审，比如某些平台的推荐机制下，如果出现推荐量异常大或文章负评较多等情况产生会被送入复审，审核是否存在标题党、封面党、低俗、虚假等问题。虽然此类人工审核出发点主要是为弥补一般性合规审查的疏漏，但其审核力度及注意程度相比于初步审核已经有所不同，平台方实际知晓相关内容的可能性更高。不过，此类人工审核作为针对少数异常情况进行的事后处理，复审内容还是以合规导向为主，其他侵权内容仍应该遵从“通知-删除”规则来判断平台过错，当然也不排除在复审过程中出现“显而易见”的侵权内容，这需要结合个案案情来认定平台过错。

（3）关于其他运营性质的人工干预，同时为了能更好的实现其自身的商业诉求，部分平台中采用“算法推送”模式的同时可能进行各种形态的主动干预，比如对部分用户和内容进行类型化、标签化处理，对特定用户或内容进行流量扶持等。这些运营性质的人工干预，一定程度上反映平台方背离了“避风港规则”下网络服务者本应秉持的中立态度，可以作为平台方“明知或应知存在侵权内容”的依据。比如平台方主动设置标签的行为，北京互联网法院曾在（2018）京0491民初2148号央视国际网络有限公司与上海宽娱数码科技有限公司一审民事判决中将其与分区、排行榜设置等行为并列认定为帮助侵权行为。尽管部分人工干预的行为可能具有隐蔽性继而导致权利人取证困难，但人工干预在个案中也并非完全无迹可寻，人工干预行为一般情况下都会产生客观的、外在的干预痕迹，比如平台方对用户和内容进行类型化、标签化处理的同时往往在标签下出现内容合集，而流量扶持等行为虽然隐蔽，也可以产生如作品短期内点击量大幅变动或相关数据异常等后果。随着新的取证措施的出现及电子证据在案件中被接受程度的提高，这类“人为干预”的事实也将会通过某种方式被记录和固定下来，并被法庭采纳。

[1] 《信息流推送模式下平台方著作权侵权责任研究》，冯晓青，北大法宝微信公众号，2020-07-18

^[2] 《“算法推送”与网络服务提供者共同侵权认定规则》，熊琦，《中国应用法学》2020年第4期

^[3] 《信息流推送模式下平台方著作权侵权责任研究》，冯晓青，微信公众号：北大法宝，https://mp.weixin.qq.com/s/z0FH12D0UuhfKzytvrxMHw

[4] 《“算法推荐”构成网络服务提供者的主观过错吗？》，朱芸阳，微信公众号：杜威法律公社，https://mp.weixin.qq.com/s/ju51bZsQiOvCfpgiUC1jCw

[5] 《“通知-删除”规则的新挑战 ——算法推荐下的平台责任》，姚欢庆，微信公众号：知产力https://mp.weixin.qq.com/s/yemoPMYQodR5BB4Vs1husg

^[6] 《算法推荐与网络服务平台责任》，卢海君、任寰，微信公众号：知产力https://mp.weixin.qq.com/s/kQE86RO--MLOKjjNChlPLA

^[7] 《平台是否要为算法结果负责？》，张凌寒，微信公众号：知产力https://mp.weixin.qq.com/s/FR3toBEjKqzWSdkl8fYQJg

[8] 《协同过滤推荐技术综述》，陈洁敏、汤庸、李建国、蔡奕彬，《华南师范大学学报（自然科学版）》2014年9月版