(湘潭大學 湖南 湘潭 411100)

人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，從簡單的指令輸出到現(xiàn)在可以通過不斷的深入“學習”而自動輸出，能夠完成人類才能完成的智能工作。本文主要研究人工智能生成物在文學領域的可作品性。

一、人工智能生成物可作品性理論分析

目前對于人工智能生成物有些國家已有相關規(guī)定，英國于1988年《版權(quán)、設計和專利法》中，對于計算機創(chuàng)作物肯定了其作品屬性，并將權(quán)利歸屬于進行必要程序者，并規(guī)定了50年的權(quán)利保護。南非也已經(jīng)基本接受純?nèi)斯ぶ悄苌晌锏淖髌穼傩?，美國雖然沒有明確的立法規(guī)定，但在判例中將著作權(quán)賦予編程者的方式承認了人工智能生成物的作品屬性。

雖然現(xiàn)在對人工智能生成物屬性還沒有唯一的定論，但就如學者所言，著作權(quán)法本質(zhì)是為了保護創(chuàng)作物在社會流通與分享之間的利益平衡，因此機器人創(chuàng)作物是否是著作權(quán)所保護的作品就不是值得深究的問題了。如果機器人創(chuàng)作物具有了著作權(quán)法所認可的作品意義，那機器人創(chuàng)作物是作品就具有了可作品性。①

二、人工智能生成物可作品性的現(xiàn)實基礎

2017年美國歌手泰林·薩頓的專輯《I AM AI》中第一首推出的歌曲《Breaking Free》就是由一個叫Amper的人工智能負責作曲和監(jiān)制的，是第一張人工智能作曲和制作的專輯。微軟“小冰”于于 2017 年 5 月正式出版了人類歷史上第一部人工智能詩集《陽光失了玻璃窗》，部分詩句已經(jīng)非常出彩。2018年10月佳士得拍賣會拍賣了一張由人工智能創(chuàng)作的肖像畫售價超300萬人民幣。大量的人工智能在文學藝術領域嶄露頭角。事實上，法國AIVA Technologies 公司的人工智能AIVA就已經(jīng)得到了法國作曲家協(xié)會(SACEM)的資格認證，成為人工智能領域首個獲得國際認證的虛擬作曲家。所以筆者認為在未來大量涌現(xiàn)的人工智能虛擬主體擁有作者署名權(quán)將是最基本的權(quán)利。

在1982年WIPO發(fā)布的“為作品利用及創(chuàng)作而使用計算機系統(tǒng)所產(chǎn)生的著作權(quán)問題解決方案的建議”中提到，借助計算機系統(tǒng)所創(chuàng)作之作品能夠獲得著作權(quán)的保護，計算機軟件的編程者對于作品的創(chuàng)造性亦有所貢獻時，應被視為該作品的共同作者。雖然說這一建議沒有規(guī)定人工智能的主體權(quán)利，但署名只是一個事實行為，既然承認其生成物構(gòu)成作品，那么賦予人工智能作者身份只是對人和機器創(chuàng)作一件作品的參與過程的客觀描述。

解決人工智能的作者屬性，是解決大量人工智能生成物權(quán)利的基礎。AIVA人工智能能夠為電影、視頻游戲、商業(yè)廣告和任何類型的娛樂內(nèi)容創(chuàng)作配樂，而這在目前是一項非常龐大又瑣碎的工作，AIVA人工智能就可以快速高效的完成這類創(chuàng)作，如果這類生成物沒有作品權(quán)利就會阻礙其在市場上有序推廣運用。目前弱人工智能時代編程者和操作者還比較統(tǒng)一，比如 AIVA Technologies 團隊就由科研人員、企業(yè)家、工程師和音樂人組成，所以AIVA 人工智能的生成物也比較類似職務作品。但未來人工智能技術更加成熟的時候，人工智能可能被當做產(chǎn)品出售，出現(xiàn)制造者與使用者分離的情況，此時也可以通過法律合同約定權(quán)利歸屬。

三、人工智能生成物產(chǎn)生交集領域的可作品性分析

筆者認為在人工智能時代還有一個不容忽視的部分，那就是脫離人類控制的人工智能在創(chuàng)作中產(chǎn)生交集領域的作品權(quán)利歸屬。人工智能無論與人類多么相似，其仍然是機械、編程算法等技術的產(chǎn)物。就拿AIVA人工智能產(chǎn)品來說，其背后的技術是基于使用強化學習技術的深度學習運算法則。通過對多層“神經(jīng)網(wǎng)絡”進行編程，可以在不同的輸入點和輸出點之間處理信息。這使得人工智能能夠理解和建模數(shù)據(jù)中的復雜的抽象性，比如旋律中的模式或一個人臉上的特征。在聽了大量的音樂并學習了自己的音樂理論模型之后，AIVA完全自主的創(chuàng)作了自己的樂譜。

這種自我學習的資源又大都來自公有領域失效的版權(quán)，供 AIVA 學習的所有編程函數(shù)的音樂版權(quán)就是如此，微軟“小冰”創(chuàng)作的詩歌也是基于對失效版權(quán)的詩歌的學習。也就是說這類人工智能學習的來源大都是公有領域作品。在這種情況下不同的人工智能學習的范圍必將有重疊部分，而學習資料的重合度越高，誕生相同生成物的可能性就越大，不同于人腦創(chuàng)作，機器機械式的輸入與輸出就會存在格式化的部分。而當你希望通過人工智能的前端去進一步確定權(quán)利歸屬時，你會發(fā)現(xiàn)有時不同的編程算法也能達到相同的輸出結(jié)果。

這類生成物符合作品的屬性，所以完全摒棄其作品屬性而堅持其不具有獨創(chuàng)性又難以自圓其說。對此，針對這類生成物筆者認為其仍具有可作品性必要，筆者將從可操作性以及利益平衡角度探討。一種操作方式是按照先取得說，如同專利法中的在先申請原則。因為這種機械式誕生的作品就更類似于專利發(fā)明而不是文學創(chuàng)作。在沒有實質(zhì)接觸的情況下極有可能誕生一模一樣的發(fā)明專利，而不同的人幾乎不可能創(chuàng)作完全雷同的文學作品。所以類似于專利申請有必要對人工智能作品進行登記，在人工智能時代這將很容易操作。但這種保護模式就不宜獲得傳統(tǒng)文學作品的保護期限而更適合像專利一樣獲得較短的保護期限，從公共領域中來回歸到公共領域中去。

此外，另一種操作方式是規(guī)定這類作品在第二個人工智能生成相同作品時，權(quán)利終止。也就是說在保障各方的人工智能技術不存在侵權(quán)行為而導致這種雷同的情況下，第二個相同作品誕生時將破壞其獨創(chuàng)性，由此證明該人工智能生成物缺乏獨創(chuàng)性。從利益平衡角度來說先誕生者已經(jīng)獲得了相應的保護期限(直至第二個相同作品誕生)。在人工智能時代其投資者已獲得相應利益，其他人工智能也可以避免自己的正常創(chuàng)作侵犯他人在先權(quán)利，從而造成人工智能在獨立創(chuàng)作中的障礙。而對于公眾而言，人工智能通過公有領域，大量人類創(chuàng)作的作品中學習創(chuàng)造的作品也能夠更快的回歸到公有領域供人類學習創(chuàng)作。無論哪種方式都旨在更好的平衡人工智能和人類之間的利益歸屬，也將更加有利于文學藝術領域的蓬勃發(fā)展。

雖然有學者擔憂承認機器人的作者地位，從長遠來看會威脅和動搖著作權(quán)法鼓勵創(chuàng)作和文化共享、文化傳播的根本宗旨。導致人類作者創(chuàng)作時要么避開這些機器生成物，要么向人工智能生成物持有者付費并申請許可。不過人工智能時代的宗旨就是為了將人類從大量繁瑣的勞動中解放出來從而進行其他創(chuàng)作，比如新的創(chuàng)作風格或者是在人工智能基礎上二次創(chuàng)作。所以不必過度擔憂人工智能的威脅而害怕其帶來的挑戰(zhàn)，人工智能生成物有價值符合作品特性就有保護的必要性。

【注釋】

①李成亮，王惠敏.機器人創(chuàng)作物的可作品性[J].理論觀察，2017(6)：87-89.