□ 文 田林川 杜 薇

0 引言

2022年11月，OpenAI發(fā)布生成式預訓練語言模型ChatGPT，這一技術(shù)在國內(nèi)外社交媒體上被廣泛討論。AI在內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域的應用更進一步從技術(shù)理想走向商業(yè)現(xiàn)實，有些機器生成的“作品”在外觀上已經(jīng)非常接近甚至不輸人類作品。以ChatGPT為代表的AIGC（生成式人工智能）生產(chǎn)出的“作品”是否具備創(chuàng)造性？未來AI生成的大量文章、小說、繪畫作品是否應該像人類作品一樣被法律保護？傳統(tǒng)的著作權(quán)法體系以保護人類智力成果為中心，尚無法很好回答AI生成內(nèi)容的相關(guān)版權(quán)問題，而探討生成內(nèi)容是否具備獨創(chuàng)性是解決問題的關(guān)鍵。

1 我國司法實踐與AI算法生成內(nèi)容獨創(chuàng)性問題

1.1 我國司法實踐傾向于肯定對AI算法生成內(nèi)容的著作權(quán)保護

隨著深度學習技術(shù)的進步，AI的算法邏輯越來越趨近人類智力活動，在內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域AI算法的作用也由單純的輔助性工具向具有獨立自主性的創(chuàng)造機器進化。司法領(lǐng)域就面臨AI創(chuàng)作帶來的版權(quán)保護方面的新問題，在國內(nèi)為數(shù)不多的案例中都傾向于肯定對AI算法生成內(nèi)容的著作權(quán)保護。北京菲林訴某平臺的科技案，法院認為涉案文章（原告利用威科先行庫選定關(guān)鍵詞后使用“可視化”功能自動生成的分析報告）符合文字作品的形式要求，具有一定獨創(chuàng)性，但同時否認了軟件研發(fā)者（所有者）和軟件使用者在文章自動生成過程中存在用戶思想、感情的獨創(chuàng)性表達，進而否定涉案文章為自然人創(chuàng)作的作品。從判決上看，法院認可了原告涉案文章系法人作品的主張，最終以侵害信息網(wǎng)絡傳播權(quán)為由判決被告敗訴。不得不說該判決雖然認可了AI生成的文字內(nèi)容為法人作品，但在判斷文章是否具有獨創(chuàng)性這一關(guān)鍵要素上的邏輯是矛盾的。另一則被稱為全國首例認定人工智能生成的文章構(gòu)成作品的生效案例中，法院認為涉案文章的特定表現(xiàn)形式及其源于創(chuàng)作者個性化的選擇與安排，并由Dreamwriter軟件在技術(shù)上“生成”的創(chuàng)作過程均滿足著作權(quán)法對文字作品的保護條件。最終法院認為文章是由原告主持的多團隊、多人分工形成的整體智力創(chuàng)作完成的法人作品，不但承認了AI文章的獨創(chuàng)性，還解釋了法院判斷其具有獨創(chuàng)性的內(nèi)在邏輯。可見盡管關(guān)于人類智力在AI算法生成內(nèi)容創(chuàng)作過程中是否存在獨創(chuàng)性表達上存在爭議，法院最終都肯定了作品本身的獨創(chuàng)性，并將涉案文章認定為法人作品，保護了AI算法投資者和使用者的利益。

從學理上來說，這種判斷方式認為AI雖然不能是權(quán)利主體但現(xiàn)有著作權(quán)法體系可以兼容對AI算法創(chuàng)作物的保護。當前的著作權(quán)法是以人類智力為中心來構(gòu)建起保護對象的，但借鑒成熟的法人作品制度可以將AI機器使用者或投資者視為著作權(quán)人，既規(guī)避了將AI視為權(quán)利主體的風險，又支持了AI生成內(nèi)容可以受到現(xiàn)有法律體系的保護。其出發(fā)點是考慮權(quán)利制度設(shè)計要如何激勵更多的、有價值的創(chuàng)造性成果的產(chǎn)生。

1.2 獨創(chuàng)性判斷標準的高低是AI算法生成內(nèi)容著作權(quán)保護的關(guān)鍵

獨創(chuàng)性是判斷一部作品受著作權(quán)保護與否的關(guān)鍵，不過作為一個重要實質(zhì)要件，其判斷標準卻是模糊可變，有高低之分的。不同法系和不同國家因立法價值各異對獨創(chuàng)性的判斷存在明顯差別。英國版權(quán)制度側(cè)重保護作品的商業(yè)價值和作者的經(jīng)濟權(quán)利，采用“額頭出汗”（Sweat of the Brow）原則判斷作品是否享有版權(quán)。英國很早經(jīng)歷計算機技術(shù)對傳統(tǒng)版權(quán)制度的沖擊，也最早從立法層面明確計算機創(chuàng)作物的法律地位和權(quán)利歸屬問題。在其司法實踐中則一直采用類似“勞動、技能和判斷”（labour, skill and judgment）的較低衡量標準，只要求作品必須是獨立完成而非復制抄襲，不要求作品是新穎有創(chuàng)造力的。同為普通法系的美國最初也采用“額頭出汗”原則，后又在司法實踐中衍生出了少量創(chuàng)造性（modicum of creativity）這一新的獨創(chuàng)性判斷標準，即要求作品滿足“獨立完成”和“最低限度的創(chuàng)造性”兩個要素，因此美國對于獨創(chuàng)性的判斷標準要高于英國。而以法國和德國為代表的大陸法國家著作權(quán)制度深受康德和黑格爾哲學思想的影響，側(cè)重作者與作品之間的人格聯(lián)系，認為作品是作者人格的延伸，既保護作者的財產(chǎn)權(quán)利也重視作者的精神權(quán)利，因此對于獨創(chuàng)性的要求也更加嚴格。法國著作權(quán)法將作品規(guī)定為智力作品，強調(diào)作品要反映出“作者個性”才受到著作權(quán)保護。德國對獨創(chuàng)性要求界定則更高，不僅要求創(chuàng)作應當體現(xiàn)作者的個性和創(chuàng)造性還要求創(chuàng)作要有一定水準，即超出一般人平均水平的智力創(chuàng)作水準。伴隨科技不斷發(fā)展德國的司法實踐也開始對一些較低創(chuàng)造性的作品給予著作權(quán)保護，嘗試使用“一枚小硬幣的厚度”標準對數(shù)據(jù)庫、計算機程序等進行保護，認為此類作品創(chuàng)造性的高度只需要一枚硬幣那樣的高度。

可以說AI算法技術(shù)的出現(xiàn)對更注重作者人格權(quán)的大陸法系國家的法律體系帶來的沖擊更大。我國面對這一新挑戰(zhàn)在實踐中選擇采用法人作品制度解決是具有突破性的嘗試，但在AI作品獨創(chuàng)性這一關(guān)鍵要素的判斷上還應該更加審慎。無論從法理基礎(chǔ)還是傳統(tǒng)的法律價值取向上看都不宜將AI作品的獨創(chuàng)性判斷標準放得過于寬松，避免使著作權(quán)制度淪為資本保護自身利益的工具。關(guān)于如何考量AI算法生成內(nèi)容的獨創(chuàng)性判斷標準，筆者認為應該堅持以“人”為核心的原則，一方面要衡量AI創(chuàng)作過程中所投入的人類精神含量的多少，另一方面要考慮作品呈現(xiàn)出的人類智力水平的高低，甚至還需要一定程度的考慮到內(nèi)容受眾的感受。

2 以“人”為本考察AI算法生成內(nèi)容的獨創(chuàng)性高低

2.1 基于深度學習理論的AI算法創(chuàng)作離不開人類指導

“人工智能”的概念雖然早在1956年Dartmouth學會上就由約翰·麥卡錫提出，但時至今日我們依然處于弱人工智能時代。伴隨機器學習或深度學習理論（deeplearning）的提出和在語音圖像識別領(lǐng)域取得的成功，人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域取得較大進展。機器能夠具備邏輯和思維是模仿人類大腦機制處理數(shù)據(jù)的結(jié)果，其“智力”是依賴于較強的人工干預和不斷“投喂”的大量數(shù)據(jù)，因此在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，AI創(chuàng)作又被稱之為“數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)作”（Data-DrivenCreativity）或者算法創(chuàng)作（AlgorithmforAuthorship）。AI算法的創(chuàng)作是無法脫離既定的程序和算法的，其本質(zhì)就是人類賦予的一段代碼，僅從創(chuàng)作過程看，甚至不符合英國較低要求的“獨立創(chuàng)作”標準。未來AI是否可以進化到自行收集、判斷和學習數(shù)據(jù)并獨立創(chuàng)作出“作品”尚未可知。從現(xiàn)有的嘗試來看完全排除人類在內(nèi)容生成過程中提供數(shù)據(jù)和編造程序、算法后產(chǎn)生的成果，無論從技術(shù)層面還是受眾觀感上都無法達到人類創(chuàng)作水準。就像現(xiàn)實中無監(jiān)督學習（unsupervised learning）的算法模式在大多方面都難以達到理想結(jié)果。當然有學者主張對于“獨立完成”的要件我們不能單純考慮是否由AI主體獨立自主完成，而只需客觀地考察其生成物是否區(qū)別于已有作品，只要與現(xiàn)有作品有所不同便可以認定其符合該要件。

2.2 基于深度學習理論的AI算法創(chuàng)作本質(zhì)是模仿而非創(chuàng)造

AI算法能夠進行內(nèi)容創(chuàng)作是建立在機器對數(shù)據(jù)庫的學習的基礎(chǔ)上的。前述案例中涉及的某平臺開發(fā)的Dreamwriter自動化新聞寫作機器人就是由專門的技術(shù)人員通過算法設(shè)計和數(shù)據(jù)分析技術(shù)讓機器去理解和學習數(shù)據(jù)及其對應的寫作模板。其寫作的流程分為五個環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)庫的建立-機器對數(shù)據(jù)庫的學習-就具體項目進行寫作-內(nèi)容審核-分發(fā)，其中關(guān)鍵環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)庫的購買和建立。沒有數(shù)據(jù)機器就無法進行數(shù)據(jù)的分析與學習，也無法自動量化生成生動的文章。這里的數(shù)據(jù)庫就是大量人類生產(chǎn)的行業(yè)稿件的合集，Dreamwriter機器對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的各項數(shù)據(jù)進行分析，得出字、詞在某個句子中相互匹配的概率，接著在寫作時選用最有可能匹配的字、詞、句進行匹配，生成一篇完整的文章。因此AI算法創(chuàng)作內(nèi)容的過程實際是在對現(xiàn)有人類作品的重新排列組合，其本質(zhì)是一種模仿和重復性行為，而并非創(chuàng)造性行為。因此AI算法生成內(nèi)容的過程是一種創(chuàng)造性極低的行為，其生成內(nèi)容的創(chuàng)造性不能與人類文學作品中展現(xiàn)創(chuàng)造力相提并論，假設(shè)人類文學藝術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的作品總量不變，無論AI的算法如何優(yōu)化，算法種類的數(shù)量如何增加，其組合搭配最終結(jié)果總是有限的。

3 AI算法創(chuàng)作存在的問題

3.1 AI算法創(chuàng)作于內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的負外部性

在內(nèi)容創(chuàng)作的某些領(lǐng)域，如體育、天氣、財經(jīng)等資訊性較強的新聞報道領(lǐng)域，AI工具的運用可以很好地幫助人來抓取熱點信息或解決繁瑣、重復的工作。如果將其運用在其它創(chuàng)造性較強的人文社科領(lǐng)域，結(jié)果將是災難性的。以小說創(chuàng)作為例，高質(zhì)量的內(nèi)容創(chuàng)作需要投入創(chuàng)作者大量的想象、時間和精力，其作品是作者智力成果的集中體現(xiàn)，蘊含高度的人類智慧和精神力，經(jīng)典的小說作品可以流傳百年，讓讀者回味無窮。AI難以創(chuàng)作出這樣優(yōu)秀的作品，相反，市面上各類泛濫的AI輔助寫作工具讓網(wǎng)絡寫手們在寫作過程中能夠借其投機取巧，結(jié)果就是生產(chǎn)出大量雷同的低質(zhì)的內(nèi)容。假如對這種“摻水”作品給予和人類創(chuàng)作作品同等程度的著作權(quán)保護，將不斷拉低內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的作品質(zhì)量，降低創(chuàng)作者獨立創(chuàng)作的熱情，甚至影響著作權(quán)保護體系的平衡。

3.2 傾向保護AI算法生成內(nèi)容可能導致版權(quán)壟斷

從著作權(quán)法目標價值來看，著作權(quán)保護體系建立旨在通過賦予作者權(quán)利，同時維護各主體間的利益平衡，進而激勵科學藝術(shù)文化領(lǐng)域的創(chuàng)新與傳播。著作權(quán)體系的特殊性在于它盡可能保護作者的私權(quán)利并且為公眾留出充足的公共領(lǐng)域，正如洛克于《論出版自由》中提出的，作者權(quán)利應當受促進知識增長與傳播的社會性目標限制。隨著經(jīng)濟和科技的快速進步，著作權(quán)呈現(xiàn)出不斷擴張的趨勢，著作權(quán)的雙重屬性決定了盲目擴張容易導致現(xiàn)有制度淪為資本逐利的工具。如果參照現(xiàn)有法人作品制度承認AI算法生成物的著作權(quán)，未來將有數(shù)量龐大的AI生成內(nèi)容獲得法律保護，其著作權(quán)將歸屬于軟件研發(fā)者（所有者），往往就是那些互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司所有，長此以往就有可能產(chǎn)生版權(quán)壟斷。

3.3 保護AI算法生成內(nèi)容忽略了內(nèi)在不公平性

AI創(chuàng)作的前提是對海量數(shù)據(jù)的理解和學習，涉及對已有作品的二次創(chuàng)作，但因為來源過于廣泛往往難以鑒別這些被二次創(chuàng)作的作品是否屬于受版權(quán)保護的作品還是來源于公共領(lǐng)域抑或是二者兼有。假設(shè)其來源或部分來源于已經(jīng)屬于公共領(lǐng)域的作品，那生產(chǎn)出的內(nèi)容是否可以完全受到著作權(quán)法的保護。另外，AIGC模型依靠從網(wǎng)絡上收集的海量數(shù)據(jù)進行訓練，整個過程通常未得到素材創(chuàng)作者的知情或同意。那些被作為訓練數(shù)據(jù)的作品來自于“眾多創(chuàng)作者”的創(chuàng)作成果，他們數(shù)量龐大但他們的權(quán)益將很難被保護。因此即便在以后的立法和司法實踐中明確AI算法生成內(nèi)容受著作權(quán)法體系保護，也應考慮及時增設(shè)新的合理使用制度來維護原有著作權(quán)法體系的利益平衡。

3.4 商業(yè)化的AI創(chuàng)作工具會加劇數(shù)據(jù)壟斷

在了解AI創(chuàng)作工具背后的技術(shù)邏輯后會發(fā)現(xiàn)其實踐方式是帶著掠奪和剝削性質(zhì)的。想訓練出高水平的AI創(chuàng)作工具必須依靠強大的大數(shù)據(jù)平臺，而有能力購買和建立如此龐大數(shù)據(jù)庫的只有類似chatGPT背后微軟那樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司，這些寡頭公司在未來的AI開發(fā)和應用過程中有可能會毫無顧忌地抓取全球數(shù)據(jù)用于訓練。如果法律的天平過分傾向于這些寡頭公司會加劇利益集團對公共領(lǐng)域和私人權(quán)益的掠奪性使用，最終損害公共利益和社會創(chuàng)新。

從著作權(quán)法目標價值來看，著作權(quán)保護體系建立旨在通過賦予作者權(quán)利，同時維護各主體間的利益平衡，進而激勵科學藝術(shù)文化領(lǐng)域的創(chuàng)新與傳播。

4 結(jié)束語

AI生成內(nèi)容迄今為止大都高度依賴應用、算法、規(guī)則和模板，隨著深度學習技術(shù)的進步AI算法生成物中人的意志和智慧能夠更加靈活自然的體現(xiàn)。我們不能完全否認AI生成內(nèi)容的創(chuàng)造性和可版權(quán)性，但AI創(chuàng)作本身還存在諸多問題，過度保護會帶來潛在風險。未來應該在不損害原有著作權(quán)法體系的基礎(chǔ)上兼容對AI算法生成內(nèi)容的法律保護，同時把握好各主體之間的利益平衡，堅持著作權(quán)法的立法價值和目標。面對AI創(chuàng)作這一數(shù)字經(jīng)濟時代的全新生產(chǎn)方式，法律在為其發(fā)展保駕護航的同時也要時刻警惕，不要讓創(chuàng)作和創(chuàng)新被資本過分綁架。■