本文來自微信公眾號“騰訊研究院”，作者/朱開鑫。
近期，國內(nèi)外AI版權(quán)領(lǐng)域的司法實(shí)踐發(fā)展迅速。8月18日，美國哥倫比亞特區(qū)法院就“泰勒訴美國版權(quán)局AI繪畫版權(quán)登記案”做出判決；8月24日，北京互聯(lián)網(wǎng)法院在線公開審理了首例“AI文生圖著作權(quán)案”。聚焦上述案件，不難發(fā)現(xiàn)“何種程度的人類創(chuàng)作干預(yù)，可以讓AI生成內(nèi)容獲得版權(quán)保護(hù)”，已然成為當(dāng)下AI版權(quán)領(lǐng)域的核心問題。本文嘗試從新技術(shù)對版權(quán)制度的影響著眼，聚焦“AI生成內(nèi)容可版權(quán)性”這一議題，拋出些許思考，供未來探討。
美國“泰勒訴版權(quán)局案”：
完全由AI生成的
內(nèi)容不享有版權(quán)。
原告泰勒（Stephen Thaler）研發(fā)了AI軟件“Creativity Machine”，并用其自動(dòng)生成了一幅繪畫“A Recent Entrance to Paradise”。在美國版權(quán)局以“該作品沒有人類參與創(chuàng)作”為由拒絕其版權(quán)申請后，原告向哥倫比亞特區(qū)法院起訴，要求更正版權(quán)局的決定。[1]值得注意，一方面本案作為行政訴訟，有案件審理的特殊性。根據(jù)美國《行政訴訟法》規(guī)定，“就‘特定行政決定’是否合法的判斷，法院依據(jù)的信息既不能多于也不能少于行政機(jī)關(guān)做出決定時(shí)所掌握的信息”。另一方面本案適用簡易審理程序，表明原、被告對于案件事實(shí)本身不存在爭議，法院僅需要解決涉及的法律問題。
因此，當(dāng)原告在訴訟中試圖新增證據(jù)，表明自身在涉案AI繪畫生成過程中存在創(chuàng)作貢獻(xiàn)和干預(yù)時(shí)[2]，主審法官Howell予以拒絕并表示，這與法庭查明的涉案作品的前期注冊事實(shí)不符。在向美國版權(quán)局提交的注冊申請中，原告三次強(qiáng)調(diào)并確認(rèn)涉案繪畫內(nèi)容由“AI自主生成”且“缺乏人類作者干預(yù)”。[3]作為行政訴訟案件，原告不能超出美國版權(quán)局做出裁定時(shí)依據(jù)的事實(shí)來重新主張自身權(quán)益。
Howell法官指出，本案唯一需要解決的法律爭議是“完全由AI生成的內(nèi)容能否獲得版權(quán)”，因此無需對原告新增證據(jù)涉及的“何種程度的人類干預(yù)，才能讓AI生成內(nèi)容獲得版權(quán)”這一更具挑戰(zhàn)性的法律問題加以回應(yīng)。最終基于“版權(quán)法僅對自然人進(jìn)行財(cái)產(chǎn)權(quán)激勵(lì)”“版權(quán)法淵源表明作者身份等同于人類創(chuàng)作”“聯(lián)邦最高法院一直堅(jiān)持人類作者的要求”三點(diǎn)理由，重申了美國版權(quán)法“只保護(hù)人類作者身份，不對純機(jī)器生成內(nèi)容加以保護(hù)”的論斷，駁回了原告的起訴。
國內(nèi)“AI文生圖案”：
需證明人類對
AI生成內(nèi)容的創(chuàng)作貢獻(xiàn)。
原告李某利用開源AI軟件Stable Diffusion生成了一幅繪畫，并發(fā)布在自己的“小紅書”主頁中。被告劉某是一名創(chuàng)作愛好者，在“百家號”發(fā)布的詩歌中將涉案AI圖像用作插圖。原告就此向北京互聯(lián)網(wǎng)法院提起訴訟，主張涉案AI圖像構(gòu)成美術(shù)作品[4]，被告上述行為構(gòu)成信息網(wǎng)絡(luò)傳播侵權(quán)等。本案未當(dāng)庭宣判。從庭審現(xiàn)場來看，法庭高度關(guān)注“AI圖像是否存在人類的創(chuàng)作貢獻(xiàn)，進(jìn)而獲得版權(quán)法保護(hù)”。
法庭要求原告當(dāng)庭展示涉案AI圖像的生成過程，并就獨(dú)創(chuàng)性有無加以說明。在生成涉案AI圖像過程中，原告：首先，需要從開源Stable Diffusion軟件內(nèi)置的多個(gè)圖像模型中選擇一個(gè)最符合目標(biāo)圖像風(fēng)格的模型；其次，編輯、輸入對目標(biāo)圖像加以描述限定的、較為復(fù)雜的“正向提示詞”和“反向提示詞”；再次，對眾多不同的模型參數(shù)加以分別設(shè)置，最終才能生成理想的目標(biāo)圖像。關(guān)于自身對AI圖像的創(chuàng)作貢獻(xiàn)，原告整體強(qiáng)調(diào)：
第一，AI模型僅是工具，不能自主生成任何內(nèi)容。原告在涉案AI圖像生成過程中對于模型類型、正反提示詞、繪畫參數(shù)等的選擇設(shè)置體現(xiàn)出了個(gè)性化創(chuàng)作貢獻(xiàn)；第二，涉案AI圖像達(dá)到了美術(shù)作品應(yīng)有的創(chuàng)作高度，一般公眾均會認(rèn)可其藝術(shù)價(jià)值；第三，不能因?yàn)锳I繪圖模型相較于此前其他創(chuàng)作工具更先進(jìn)，便否認(rèn)自然人在創(chuàng)作過程的主導(dǎo)作用，全自動(dòng)照相機(jī)拍出的照片都可以構(gòu)成攝影作品，而原告的上述創(chuàng)作貢獻(xiàn)明顯高于按動(dòng)相機(jī)快門和選擇拍攝時(shí)間這類操作。
“技術(shù)之子”的新挑戰(zhàn)：
被迫駛?cè)胂鄬δ吧?/strong>
的創(chuàng)作領(lǐng)域。
雖然版權(quán)一直被譽(yù)為“技術(shù)之子”，但回溯版權(quán)發(fā)展史，其更適合被稱為傳播技術(shù)之子。整體來看，版權(quán)制度的發(fā)展貫穿兩條主線：一是，新技術(shù)帶來新的傳播方式，進(jìn)而豐富版權(quán)權(quán)利類型；二是，新技術(shù)帶來新的傳播載體，進(jìn)而拓展版權(quán)客體種類。版權(quán)“copyright”一詞的由來，便是印刷、造紙技術(shù)發(fā)展催生出以“復(fù)制copy”為核心的權(quán)利體系，之后伴隨無線電、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等傳播技術(shù)的更迭，推動(dòng)廣播、信息網(wǎng)絡(luò)傳播、網(wǎng)絡(luò)直播等新權(quán)利，以及錄音錄像、數(shù)字音樂、視聽動(dòng)畫等新客體的誕生。
直到生成式AI崛起之前，相較于傳播技術(shù)而言，創(chuàng)作技術(shù)對于版權(quán)制度的影響可謂是甚微。這其實(shí)也容易理解，創(chuàng)作在整個(gè)版權(quán)制度中是一個(gè)前置環(huán)節(jié)，版權(quán)專有權(quán)利體系的核心定位本就是解決，作品創(chuàng)作以后的傳播利用問題。創(chuàng)作領(lǐng)域，人們能直觀感受到的或許只有拍攝技術(shù)的進(jìn)步催生出攝影、電影等作品。至于游戲視聽領(lǐng)域的數(shù)字創(chuàng)作技術(shù)，只是延伸性的輔助技術(shù)手段而已，需要高度依賴人的創(chuàng)作構(gòu)思。長久以來，創(chuàng)作一直被視為人類專屬的壟斷領(lǐng)域，這其中最為核心的“創(chuàng)作表達(dá)空間和獨(dú)創(chuàng)性選擇安排”只能由人類來完成實(shí)現(xiàn)，別無替代。
隨著生成式AI被納入人類的創(chuàng)作工具箱，版權(quán)制度不得不面對相對陌生的創(chuàng)作領(lǐng)域技術(shù)的挑戰(zhàn)。這正是前述“美國版權(quán)局被訴案”中，Howell法官的感嘆。生成式AI的出現(xiàn)使得在作品最終形成過程中，人類的貢獻(xiàn)不斷衰減而機(jī)器的貢獻(xiàn)不斷提升，這直接沖擊了人類的創(chuàng)作主體定位，并引發(fā)了一系列新的思考。諸如，怎樣評估AI生成內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性問題？何種程度的人類干預(yù)才能保障生成內(nèi)容獲得版權(quán)？以及如何利用版權(quán)制度來激勵(lì)涉及AI工具的作品創(chuàng)作等。
從“算法推薦”到
“AI生成”：對版權(quán)主體
的探討未曾停止。
就新技術(shù)對版權(quán)制度的影響而言，在本輪生成式AI之前，國內(nèi)版權(quán)理論和實(shí)務(wù)界更多聚焦于對算法推薦的探討。“算法推薦”和“AI生成”兩個(gè)議題，本質(zhì)上具有高度的相似性，都是關(guān)注機(jī)器在版權(quán)領(lǐng)域?qū)τ谌祟愋袨榈?ldquo;替代”。“算法推薦”作為傳播領(lǐng)域的一項(xiàng)新技術(shù)，其并未帶來新的版權(quán)權(quán)利類型，而是賦能作品各類傳播權(quán)利更加精準(zhǔn)和高效的行使。雖然在直觀感覺上，算法推薦一定程度上代替人類決定對哪些內(nèi)容進(jìn)行推送，但本質(zhì)上僅是自動(dòng)化程度更高的人類傳播工具而已。真正的內(nèi)容傳播主體，依舊是算法推薦背后的使用者而非機(jī)器算法本身，否則便無法解決后續(xù)侵權(quán)責(zé)任承擔(dān)等系列問題。
2021年12月31日，海淀法院在判決的國內(nèi)算法推薦第一案——“延禧攻略案”中，便指出信息流推薦技術(shù)（也即算法推薦），僅僅起到了向用戶精準(zhǔn)、高效推薦的作用，其本質(zhì)上是被告向用戶提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的輔助工具，具有實(shí)質(zhì)性非侵權(quán)用途，本身并不是本院判斷是否構(gòu)成幫助侵權(quán)的對象。本案的評判對象，是作為這一技術(shù)應(yīng)用者或工具使用者的被告，在采用信息流推薦技術(shù)為用戶提供服務(wù)的過程中，是否對涉案侵權(quán)后果的產(chǎn)生具有過錯(cuò)，應(yīng)否承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。[5]
同理，“AI生成”聚焦內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，也沒有帶來新的作品客體類型，只是讓傳統(tǒng)的文字、美術(shù)、音樂等作品的創(chuàng)作過程自動(dòng)化水平大為提升，但歸根結(jié)底還是使用AI模型的人在創(chuàng)作。否則，對于AI生成內(nèi)容后續(xù)的授權(quán)利用、維權(quán)索賠以及責(zé)任承擔(dān)等問題都難以解決。至于說，借由“法人（雇傭）作品”制度來解決AI主體問題更是難以成立：一方面，人無法雇傭機(jī)器來幫自己進(jìn)行創(chuàng)作，否則這將陷入默認(rèn)“機(jī)器是創(chuàng)作主體”的邏輯反復(fù)詭辯；另一方面，如果按照“法人作品”的邏輯，更是會得出“AI作品是由機(jī)器主持、代表機(jī)器意志、由機(jī)器承擔(dān)責(zé)任”的滑稽謬談。
版權(quán)對于自然人主體的堅(jiān)守，不論是此前算法推薦涉及的傳播主體，還是當(dāng)下AI生成涉及的創(chuàng)作主體，都不會簡單的在版權(quán)法體系內(nèi)被顛覆改變。原因在于版權(quán)僅僅是民事權(quán)利的一種，除非在整個(gè)民法體系對主體制度進(jìn)行變革，否則過多的探討并無實(shí)質(zhì)意義。就當(dāng)下AI的發(fā)展階段而言，雖然人們已經(jīng)開始廣泛探討大語言模型對圖靈測試（Turing Test）的突破和令人興奮的涌現(xiàn)能力（Emergent Ability）[6]，但我們不得不承認(rèn)目前還遠(yuǎn)未達(dá)到突破“人-物和主體-客體”二分理論的技術(shù)臨界點(diǎn)。
AIGC可版權(quán)性的核心判斷：
“映射呈現(xiàn)”還是“實(shí)質(zhì)取代”？
AI生成內(nèi)容版權(quán)屬性的核心判斷在于：AI究竟是僅作為一種輔助工具，對人類的創(chuàng)作構(gòu)思加以“映射呈現(xiàn)”，還是說“實(shí)質(zhì)取代”了人類對作品創(chuàng)作元素(文學(xué)、藝術(shù)、科學(xué)領(lǐng)域的選擇、表達(dá)、編排等)的構(gòu)思設(shè)計(jì)？這需要對AI模型的運(yùn)作機(jī)制以及人類利用AI工具進(jìn)行創(chuàng)作的具體方式加以評估。在生成式AI出現(xiàn)之前，對于機(jī)器生成內(nèi)容的可版權(quán)性探討，最具挑戰(zhàn)性的問題莫過于攝影作品的屬性認(rèn)定。這一領(lǐng)域的代表性案例當(dāng)屬1884年美國聯(lián)邦最高法院判決的“Burrow-Giles訴Sarony”案。[7]
在該案中，聯(lián)邦最高法院指出雖然照片是由攝像機(jī)這一機(jī)器設(shè)備而非人類直接生成的，但仍然代表了攝影師的創(chuàng)作構(gòu)思，所以構(gòu)成受版權(quán)法保護(hù)的作品。實(shí)際上，攝像機(jī)僅是對陳設(shè)在其面前的場景進(jìn)行了“映射呈現(xiàn)”，這只有在攝影師對預(yù)期的目標(biāo)照片進(jìn)行內(nèi)心構(gòu)思之后才可能實(shí)現(xiàn)。內(nèi)心構(gòu)思涉及到的創(chuàng)作元素的最終選擇安排，都是由攝影師決定的。例如，在攝像機(jī)前指導(dǎo)人物擺好姿勢，選擇搭配的服裝、帷幔以及其他各種裝飾，設(shè)計(jì)光線和陰影，布置希望的場景，并構(gòu)思如何根據(jù)這些選擇、設(shè)計(jì)、布置等實(shí)現(xiàn)整體的拍攝效果。
通俗來講，版權(quán)法保護(hù)的是人類的創(chuàng)作構(gòu)思，即“對于創(chuàng)作元素最終和具體的選擇安排”。特定AI生成內(nèi)容能否構(gòu)成作品，要具體分析AI使用者和AI模型在創(chuàng)作過程中的貢獻(xiàn)。如果對于作品的創(chuàng)作空間、獨(dú)創(chuàng)性的選擇安排都是由使用者主導(dǎo)控制，沒有給機(jī)器預(yù)留出發(fā)揮的空間，那么AI生成的內(nèi)容基于人類的創(chuàng)作貢獻(xiàn)構(gòu)成作品，當(dāng)屬無疑；如果對于AI生成的內(nèi)容，創(chuàng)作空間均由AI大模型自動(dòng)填補(bǔ)，那么由于缺乏人類的創(chuàng)作性貢獻(xiàn)，則很難被認(rèn)定為作品受到保護(hù)。
但就AIGC現(xiàn)有的內(nèi)容生成模式而言——使用者通過設(shè)計(jì)“提示詞和模型參數(shù)”來生成內(nèi)容，其實(shí)很難就使用者和AI模型的創(chuàng)作貢獻(xiàn)大小加以準(zhǔn)確判斷。這里想論述的是，無需強(qiáng)求使用者在AI生成內(nèi)容過程中存在過高的創(chuàng)作干預(yù)程度，達(dá)到對AI生成內(nèi)容的“控制與預(yù)見”標(biāo)準(zhǔn)即可。因?yàn)閷τ谖覈吨鳈?quán)法》中作品獨(dú)創(chuàng)性的判斷，更合理的標(biāo)準(zhǔn)是“定性”層面的“獨(dú)創(chuàng)性有無”而非“定量”層面的“獨(dú)創(chuàng)性高低”。近年來，司法實(shí)踐中秉持的也多是“一點(diǎn)火花原則”。過度糾結(jié)使用者對AI生成內(nèi)容獨(dú)創(chuàng)性貢獻(xiàn)的高低，沒有現(xiàn)實(shí)意義也難以精準(zhǔn)把握，只要能證明自然人存在創(chuàng)作貢獻(xiàn)且與生成內(nèi)容存在必要聯(lián)系即可。
AIGC可版權(quán)性的
實(shí)操標(biāo)準(zhǔn)：能夠體現(xiàn)
人類的“創(chuàng)作構(gòu)思”。
無論版權(quán)制度如何順應(yīng)技術(shù)的變遷，對于人類主體身份的堅(jiān)持都不會改變，即使人類是通過新工具進(jìn)行創(chuàng)作或新載體加以傳播。2023年9月8日，79位藝術(shù)家在著名的知識共享組織Creative Commons上發(fā)布了一封公開信表示，Stable Diffusiopn、GPT等AIGC模型只是一種藝術(shù)創(chuàng)作輔助工具，真正為藝術(shù)作品注入靈魂的始終是自然人。藝術(shù)家們表示，生成式AI將推動(dòng)創(chuàng)作平權(quán)時(shí)代的加速到來，普通大眾被藝術(shù)創(chuàng)作拒之于門外的境遇，未來也將顯著改變。[8]
對于何種程度的人類干預(yù)，足以使AI生成內(nèi)容獲得版權(quán)，需要具體分析。在2023年7月12日美國國會召開的第二場“人工智能與版權(quán)法”聽證會中，埃默里大學(xué)法學(xué)院人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)Matthew Sag教授提出：為何簡單的文字提示不足以讓AI使用者成為作者？因?yàn)檫@種情況更像是給助理下達(dá)指令，讓他創(chuàng)作一部作品。使用者不知道Midjourney等AI模型會將哪些元素整合在一起創(chuàng)建圖像，也不知道將如何把這些潛在元素組合在一起。[9]
但如果使用者能夠使AI模型輸出的內(nèi)容反映自身的“創(chuàng)作構(gòu)思”，那么可版權(quán)性的條件便能夠達(dá)成。一方面，可以通過足夠詳細(xì)的文本提示，對預(yù)期生成的目標(biāo)內(nèi)容細(xì)節(jié)加以具體限定，來滿足版權(quán)法保護(hù)要求。另一方面，對于文本提示的不斷完善調(diào)整和在不同輸出結(jié)果內(nèi)容間進(jìn)行選擇，也是一種讓使用者獲得作者身份的AI使用方式。因?yàn)樵S多情況下作者身份的認(rèn)定，都涉及生成替代方案并在其中加以選擇。以攝影作品為例，作者對拍攝時(shí)間和構(gòu)圖的選擇和控制，便是認(rèn)定照片可版權(quán)性的關(guān)鍵。
前述國內(nèi)“AI文生圖著作權(quán)案”中，原告對于“自身創(chuàng)作貢獻(xiàn)”及“未給機(jī)器留出可發(fā)揮創(chuàng)作空間”的釋明，可以為理解上述問題提供一定參考。原告現(xiàn)場展示：第一，要想獲得理想的AI圖像，使用者需要經(jīng)過一系列復(fù)雜的“正、反向提示詞”設(shè)計(jì)和“模型參數(shù)”設(shè)置；第二，使用相同的經(jīng)過設(shè)計(jì)的正、反向提示詞和模型參數(shù)，可以生成相同的AI圖像；三，改變正反向提示詞和模型參數(shù)中的任一內(nèi)容，均會導(dǎo)致AI生成圖像的顯著變化。
AIGC可版權(quán)性的
實(shí)現(xiàn)路徑：避免過于
激進(jìn)的制度創(chuàng)新。
從版權(quán)的制度目的和產(chǎn)業(yè)實(shí)踐來看，對AI生成內(nèi)容加以保護(hù)具有現(xiàn)實(shí)必要性。一方面，給予AI生成內(nèi)容版權(quán)保護(hù)，能夠?qū)崿F(xiàn)版權(quán)法“激勵(lì)作品創(chuàng)作”的內(nèi)在目標(biāo)。但激勵(lì)和保護(hù)的主體是利用AI生成作品的人而非AI本身，因?yàn)樵诋?dāng)下階段，大模型生成內(nèi)容仍需經(jīng)由使用者輸入prompts來觸發(fā)。需要注意的是，對于AI生成內(nèi)容的版權(quán)保護(hù)，絕不等于對AI版權(quán)法上主體地位的認(rèn)可。
另一方面，不對AI生成內(nèi)容加以保護(hù)會帶來負(fù)面影響。首先，缺乏版權(quán)保護(hù)會影響AI模型使用方的內(nèi)在動(dòng)力，“有恒產(chǎn)者才有恒心”。進(jìn)一步，有可能經(jīng)由下游AI大模型采買、使用的減少，反向影響上游AI大模型的研發(fā)、訓(xùn)練。其次，缺乏版權(quán)保護(hù)，會影響甚至破壞AI生成內(nèi)容后續(xù)IP授權(quán)和維權(quán)的權(quán)利穩(wěn)定性，不利于全社會文化的傳播、內(nèi)容的豐富；再次，缺乏版權(quán)保護(hù)，會導(dǎo)致對AI內(nèi)容不經(jīng)授權(quán)的任意利用，這將引發(fā)創(chuàng)作、交易市場秩序的混亂，并產(chǎn)生額外的治理成本。至于“反法”等其他保護(hù)模式，則僅能通過規(guī)制侵權(quán)行為，解決被動(dòng)的維權(quán)問題，但無法解決作品內(nèi)容的主動(dòng)授權(quán)傳播問題。
但是，對于AI生成內(nèi)容的版權(quán)保護(hù)，不宜在版權(quán)制度層面采取過于激進(jìn)的變革舉措，例如新增客體類型這類思路。一方面，AI生成內(nèi)容不管是作為新的作品類型或者是鄰接權(quán)客體類型，都無法避免與既有作品類型外觀重合的問題。AI生成內(nèi)容和非AI生成內(nèi)容，本質(zhì)上只是創(chuàng)作工具的不同，生成內(nèi)容的外在表現(xiàn)形式并無本質(zhì)差異，最終還是會落入到既有版權(quán)客體類型范疇之內(nèi)。
另一方面，即使借鑒英國的“計(jì)算機(jī)生成作品”模式，對AI生成內(nèi)容設(shè)置權(quán)利范疇（缺乏人身權(quán)保護(hù)）和保護(hù)期限（相較一般作品70年，其僅保護(hù)50年）的特殊限制，也存在實(shí)踐中難以落地風(fēng)險(xiǎn)。自英國在《1988年版權(quán)、外觀設(shè)計(jì)和專利法》中創(chuàng)立“計(jì)算機(jī)生成作品”（Computer-generated Work）以來，這一規(guī)定幾乎成為了“僵尸條款”。僅英國衡平法院在2006年1月20日做出一例判決——“Nova Production v Mazooma Games”案，即將街頭游戲機(jī)呈現(xiàn)的畫面認(rèn)定為“計(jì)算機(jī)生成作品”。但時(shí)至今日，該判決的現(xiàn)實(shí)價(jià)值愈發(fā)淡化，因?yàn)閷⒂螒虍嬅婕{入“視聽作品”保護(hù)幾乎已成為各國共識。
導(dǎo)致“計(jì)算機(jī)生成作品”在英國難以落地的內(nèi)在原因，很可能是制度本身產(chǎn)生的負(fù)面激勵(lì)問題。為了防止自身作品被認(rèn)定為“計(jì)算機(jī)生成作品”，受到版權(quán)法權(quán)利范圍和保護(hù)期限的“歧視”，創(chuàng)作者大概率會隱瞞這一事實(shí)，這在當(dāng)下AIGC領(lǐng)域同樣也可能發(fā)生。此外，如何對AI生成內(nèi)容和非AI生成內(nèi)容加以區(qū)分，也是一個(gè)現(xiàn)實(shí)難題，除非經(jīng)過專業(yè)技術(shù)手段的鑒別（但目前來看，鑒別準(zhǔn)確率也難以保證），二者在形式外觀上沒有本質(zhì)差異。
寫在最后：關(guān)于AI生成
內(nèi)容版權(quán)保護(hù)
的三點(diǎn)思考。
思考一：只要AI生成內(nèi)容滿足客觀上的獨(dú)創(chuàng)性要求，便可以落入版權(quán)法作品保護(hù)范疇。當(dāng)然，需要AI模型使用者能夠證明自身的創(chuàng)作貢獻(xiàn)以及與生成作品間的必要聯(lián)系。但這更多是在發(fā)生相關(guān)作品權(quán)屬、侵權(quán)等爭議之后。從版權(quán)法角度來看，雖然不強(qiáng)調(diào)AI生成創(chuàng)作的“獨(dú)創(chuàng)性高低”，當(dāng)仍需滿足“獨(dú)創(chuàng)性有無”。
思考二：認(rèn)定AI生成內(nèi)容具體構(gòu)成何類作品，需要看AI生成內(nèi)容的外觀表現(xiàn)形式，符合版權(quán)法對于哪些特定作品的要求。根本來看，AI生成內(nèi)容不會構(gòu)成一類全新的版權(quán)客體類型，最終還是會落入文字、美術(shù)、音樂、視聽等既有作品范疇之中。
思考三：無需過度糾結(jié)AI生成內(nèi)容質(zhì)量的高低，即使有些提示詞和模型參數(shù)可能設(shè)計(jì)的較為簡單，生成內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性沒那么高，但非AI生成內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性也會存在高低差異。低質(zhì)量的AI生成作品，也包括相對簡單的提示詞可能產(chǎn)生的同質(zhì)化作品[10]，最終都會被市場所篩除和拋棄，相應(yīng)的權(quán)利人也不會有過高的傳播和商業(yè)利用預(yù)期。歸根結(jié)底，法律只需解決特定內(nèi)容是否受到版權(quán)保護(hù)的問題，諸如藝術(shù)價(jià)值、市場價(jià)值此類問題則應(yīng)當(dāng)交由市場來加以評判。圖片
本文內(nèi)容僅代表作者個(gè)人研究觀點(diǎn)。
參考資料來源:
[1]See STEPHEN THALER v.SHIRA PERLMUTTER,Register of Copyrights and Director of the United States Copyright Office,etal,Civil Action No.22-1564(BAH).
[2]Thaler新增主張的核心可概括為：作為AI繪畫生成工具的Creativity Machine完全由其控制；只能在其指示下運(yùn)行；自身向Creativity Machine發(fā)出了內(nèi)容生成指令。
[3]原告此前在作品登記過程中，三次均表示涉案繪畫是“由運(yùn)行在機(jī)器上的計(jì)算機(jī)算法自動(dòng)創(chuàng)建的”：2018年11月3日，向版權(quán)局提交作品登記時(shí)；2019年9月23日，在版權(quán)局拒絕進(jìn)行作品登記后，第一次提起復(fù)議時(shí)；2020年5月27日，再一次被版權(quán)局駁回后，第二次提起復(fù)議時(shí)。
[4]為了防止AI生成方式對作品類型認(rèn)定產(chǎn)生影響，原告還兜底性地主張，涉案AI圖像至少落入《著作權(quán)法》“其他類型作品”的保護(hù)范圍。
[5]參見北京市海淀區(qū)人民法院民事判決書，（2018）京0108民初4942號。
[6]所謂涌現(xiàn)能力，就是當(dāng)人工智能模型參數(shù)達(dá)到一定量級之后，會突然擁有包括常識推理、問答、翻譯、摘要等一系列類似人類的“智慧能力”。自從2020年Open AI研發(fā)了1750億參數(shù)規(guī)模的GPT-3之后，生成式人工智能的涌現(xiàn)能力便引發(fā)關(guān)注，可以通過“prompts”問答的方式，出色完成內(nèi)容生成、人機(jī)對話、文本圖像改寫等各種任務(wù)。
[7]See Burrow-Giles Lithographic Co.v.Sarony,111 U.S.53,58(1884).
[8]See Open Letter:Artists Using Generative AI Dend Seat at Table from US Congress,https://creativecommons.org/about/program-areas/policy-advocacy-copyright-reform/open-letter-artists-using-generative-ai-demand-seat-at-table-from-us-congress/。
[9]See Artificial Intelligence and Intellectual Property–Part II:Copyright，https://www.judiciary.senate.gov/artificial-intelligence-and-intellectual-property_part-ii-copyright。
[10]簡單來說，構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)需要滿足“接觸+實(shí)質(zhì)性相似”的標(biāo)準(zhǔn)，僅“實(shí)質(zhì)性相似”但都是獨(dú)立完成（沒有接觸在先作品）的作品，也不構(gòu)成侵權(quán)，僅僅是創(chuàng)作巧合。一些簡單的提示詞或者偶然的情況下，不同用戶使用AI工具也存在生成類似內(nèi)容的可能，但相互之間也不會構(gòu)成侵權(quán)。舉個(gè)現(xiàn)實(shí)的例子，不同游客可能都會從同一角度對某個(gè)名勝古跡進(jìn)行拍照，進(jìn)而得出高度相似的攝影作品。但在先的拍攝者一般不能也不會主張?jiān)诤蟮臄z影作品構(gòu)成侵權(quán)，同時(shí)在先拍攝者對于其攝影作品的市場價(jià)值和傳播價(jià)值也不會存在較高的預(yù)期。
