關(guān)鍵詞：生成式人工智能；算法反制；著作權(quán)法；著作權(quán)集體管理

中圖分類號：D923.41；D922.17 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-1398（2025）03-0101-11

一 背景與問題

作品的風(fēng)格不受版權(quán)法保護(hù)，但是人工智能對作品風(fēng)格的模仿日益對自然人作者造成沖擊。MidJourmey和StableDiffusion等AI繪圖軟件通過在線抓取圖像形成大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，獲得了非同尋常的圖像生成功能，使得不具有藝術(shù)素養(yǎng)的普通人也能使用這些軟件生成精美的圖像。但用于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像數(shù)據(jù)集卻包含了眾多受版權(quán)保護(hù)的內(nèi)容，這些內(nèi)容未經(jīng)許可被用于機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，創(chuàng)作作品的畫家既不知悉也未從中取得報(bào)酬。不僅如此，如果AI繪圖軟件使用某位畫家的大量作品進(jìn)行過訓(xùn)練，那么它就能夠模仿該畫家的藝術(shù)風(fēng)格生成圖像，甚至形成一個專屬于該畫家的關(guān)鍵詞標(biāo)簽，任何人都能通過輸入該關(guān)鍵詞標(biāo)簽生成具有該畫家風(fēng)格的圖像。AI繪圖軟件的風(fēng)格模仿功能對繪畫行業(yè)造成極大沖擊。例如，AI繪圖軟件方便、迅速、成本低廉的圖像生成功能，可能導(dǎo)致人們委托畫家創(chuàng)作作品的意愿降低，又如AI繪圖軟件創(chuàng)作出的大量劣質(zhì)的風(fēng)格模仿圖像則會貶損原畫家的聲譽(yù)。從長遠(yuǎn)看，如果放任AI繪圖軟件對風(fēng)格的肆意模仿，可能影響藝術(shù)行業(yè)的發(fā)展前景，損害畫家創(chuàng)作的積極性。

為回應(yīng)保護(hù)畫家藝術(shù)風(fēng)格的現(xiàn)實(shí)需求，芝加哥大學(xué)Neubauer計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Ben Zhao 和Heather Zheng 領(lǐng)導(dǎo)的 SANDLab 研究小組開發(fā)了一款名為Glaze的人工智能，用于對抗DALL-E，

Midjourney 和 Stable Difusion 等AI繪圖軟件。①Glaze 是一種通過破壞風(fēng)格模仿來保護(hù)畫家風(fēng)格的工具。根據(jù)官網(wǎng)介紹，Glaze的基本技術(shù)原理是通過理解圖像生成類人工智能模型的原理，使用特定算法生成藝術(shù)作品的一組最小變化，這種細(xì)微的變化不影響人類欣賞，但在人工智能模型看來卻是一種截然不同的藝術(shù)風(fēng)格。②例如，對一幅現(xiàn)實(shí)主義風(fēng)格的畫作使用Glaze進(jìn)行處理后，在人眼看來處理前后的風(fēng)格沒有明顯區(qū)別，但是在AI看來，處理后的畫作風(fēng)格產(chǎn)生了變化，從而實(shí)現(xiàn)破壞風(fēng)格模仿的目的。人類的視覺感知與人工智能的識別原理存在差異，Glaze的這種技術(shù)處理正是利用這種差異，在人類無法肉眼感知的新維度上進(jìn)行改變，因此對于人工智能來說，這種對藝術(shù)的改變確實(shí)存在且能影響其對作品風(fēng)格的判斷，但對于人類來說，看到的藝術(shù)作品與原作品一致。③

Glaze是人工智能在發(fā)展過程中出現(xiàn)的反制型新技術(shù)工具，開發(fā)者以“glazedartwork”或“cloaked artwork”來指稱經(jīng)Glaze 處理過的藝術(shù)品，意為經(jīng)過處理后產(chǎn)生具有誤導(dǎo)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)效果的藝術(shù)品。本文中，將經(jīng)Glaze或其他利用算法進(jìn)行反制的技術(shù)工具處理而產(chǎn)生的，破壞人工智能對藝術(shù)作品風(fēng)格模仿能力的技術(shù)措施，稱為“算法反制”。當(dāng)然，算法反制不限于對AI繪圖軟件風(fēng)格模仿的技術(shù)限制，也包括其他類型的對抗型人工智能④上的應(yīng)用。但本文將探討重心集中于風(fēng)格模仿的規(guī)制問題，因此本文中算法反制以AI繪圖軟件為主要討論對象。

算法反制作為人工智能領(lǐng)域的新技術(shù)措施，其技術(shù)特征、法律性質(zhì)等內(nèi)容尚未引起法律界的關(guān)注。但是，隨著人工智能由弱到強(qiáng)的進(jìn)一步發(fā)展，人機(jī)間的利益沖突必然愈發(fā)尖銳。算法反制作為一種對抗人工智能的有效手段勢必受到更多關(guān)注。本文首先討論算法反制是否具有版權(quán)法意義上技術(shù)措施的該當(dāng)性，其次分析算法反制于當(dāng)下的理論及實(shí)踐價(jià)值，最后針對通過算法反制實(shí)現(xiàn)新的利益平衡提出制度建議。本文從法律層面對算法反制作一個初步評價(jià)，旨在拓寬人工智能領(lǐng)域版權(quán)問題的研究視角，以期為人工智能與創(chuàng)作者之間構(gòu)建新的利益平衡提供助益。

二算法反制的版權(quán)法技術(shù)措施屬性

我國《著作權(quán)法》第49條第3款規(guī)定，技術(shù)措施是用于“防止、限制”未經(jīng)許可接觸作品的“有效”技術(shù)、裝置或部件?！胺乐?、限制”表明技術(shù)措施應(yīng)具有防御性，“有效”則表明技術(shù)措施應(yīng)具有有效性。對算法反制的技術(shù)特征進(jìn)行法律上的合理評價(jià)，能夠?yàn)楫嫾覐乃死闷渥髌愤M(jìn)行人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的行為中獲得收益提供正當(dāng)性依據(jù)，使算法反制成為作品風(fēng)格保護(hù)的有效救濟(jì)手段，平衡人工智能時(shí)代的版權(quán)利益格局。但是，算法反制能否構(gòu)成版權(quán)法意義上的技術(shù)措施仍然需要具體分析。

（一）算法反制具有防御性

1.算法反制的語義解釋

“算法”表明該技術(shù)功能產(chǎn)生并作用于算法層面。以Glaze對藝術(shù)品的處理為例，產(chǎn)生于算法層面指Glaze對圖像的處理由機(jī)器學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生，通過計(jì)算以在保證算法反制對AI繪圖軟件有效的同時(shí)，取得對作品的最小一組更改。作用于算法層面首先指Glaze的處理僅在算法層面具有意義，相關(guān)內(nèi)容對于人類而言無法直接識別，以此區(qū)分于添加水印、破壞圖層等直接性措施；也表明Glaze的處理能夠使生成式人工智能對藝術(shù)品的風(fēng)格產(chǎn)生誤判，這種誤判的影響會在算法上持續(xù)并積累，最終使得生成式人工智能輸出錯誤的目標(biāo)風(fēng)格。“反制”表明該技術(shù)功能的生效形式為被動生效、觸發(fā)生效，即只有經(jīng)處理后的藝術(shù)品被人工智能用于機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)，才會觸發(fā)其誤導(dǎo)功能。同時(shí)，“反制”還代表該技術(shù)功能呈現(xiàn)出一定的攻擊性。算法反制的效果可分為兩個層面，一方面算法反制阻止了人工智能對特定藝術(shù)家風(fēng)格的學(xué)習(xí)，屬于防御性效果；另一方面算法反制給人工智能提供了誤導(dǎo)性的內(nèi)容，在一定程度上損害了人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，使其輸出錯誤的結(jié)果，屬于攻擊性效果。

2.算法反制的防御性特征

根據(jù)我國版權(quán)法對技術(shù)措施的規(guī)定，受版權(quán)法保護(hù)的技術(shù)措施應(yīng)當(dāng)僅具有防御性而不具有“懲罰性”①。易言之，技術(shù)措施應(yīng)當(dāng)保護(hù)版權(quán)人的正當(dāng)利益，而不能保護(hù)非正當(dāng)訴求。例如，不能通過技術(shù)措施“懲罰”未經(jīng)許可使用者，因?yàn)椤皯土P”并非保護(hù)版權(quán)人的必要手段，不符合版權(quán)法保護(hù)技術(shù)措施的正當(dāng)性要求。

從技術(shù)表象來看，算法反制似乎兼具防御性和攻擊性。其防御性體現(xiàn)于對作品風(fēng)格的保護(hù)，攻擊性則體現(xiàn)于對人工智能風(fēng)格識別功能的干擾。問題是，將攻擊性與保護(hù)版權(quán)人正當(dāng)權(quán)益相結(jié)合的技術(shù)能否符合版權(quán)法對技術(shù)措施的要求。從表面特征看來，具有攻擊性代表在一定程度上會侵害未經(jīng)許可使用人的利益，似乎與維護(hù)版權(quán)人的正當(dāng)利益無關(guān)，不符合版權(quán)法技術(shù)措施的防御性要求。但是，如果因此就認(rèn)為該技術(shù)措施不能受到版權(quán)法保護(hù)，則導(dǎo)致該技術(shù)措施所保護(hù)的版權(quán)人正當(dāng)利益也被排除。可見，是否保護(hù)既有攻擊性又保護(hù)版權(quán)人正當(dāng)權(quán)益的技術(shù)措施，實(shí)際上是對未經(jīng)許可使用人的利益與版權(quán)人正當(dāng)權(quán)益的取舍。而面對利益的權(quán)衡，一刀切地規(guī)定保護(hù)或不保護(hù)并非最好的制度選擇，應(yīng)當(dāng)針對具體問題進(jìn)行具體分析。

具體到算法反制，在針對AI繪圖軟件的風(fēng)格模仿上，除非在數(shù)據(jù)輸入階段就阻止作品進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，否則在機(jī)器學(xué)習(xí)階段想要單純地隱藏風(fēng)格，而不對人工智能產(chǎn)生進(jìn)一步的影響似乎難以做到。因?yàn)樵跈C(jī)器學(xué)習(xí)的過程中，人工智能模型必定會對特定內(nèi)容的處理作出反應(yīng)，并基于處理結(jié)果修正算法。易言之，對于人工智能來說，只存在“看對了”（正確識別）或“看錯了”（錯誤識別），而不會存在“沒看到”（無法識別），特定作品一旦被用于訓(xùn)練就必然對人工智能產(chǎn)生影響，而不論這種影響是否正向。因此，算法反制的攻擊性效果并非技術(shù)措施的設(shè)計(jì)者有意為之，而是受人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的特性所限，只能通過帶有“攻擊性”的形式來實(shí)現(xiàn)對版權(quán)人正當(dāng)利益的保護(hù)?？梢哉J(rèn)為算法反制并不具有“懲罰”作品的未經(jīng)許可使用者的意圖。除此之外，算法反制對未經(jīng)許可使用人的利益損害較小。算法反制僅針對人工智能對風(fēng)格的識別，不會影響其在其他方面的功能。只要不涉及對特定藝術(shù)風(fēng)格的模仿，人工智能就不會受到算法反制誤導(dǎo)。與之相比，藝術(shù)家的風(fēng)格一旦被人工智能所模仿，其收入、聲譽(yù)等就會受到人工智能風(fēng)格模仿作品的嚴(yán)重影響。

基于上述分析，對于兼具防御性和攻擊性的技術(shù)措施，應(yīng)當(dāng)針對技術(shù)措施設(shè)置攻擊性的必要性及實(shí)際效果進(jìn)行評價(jià)，如果技術(shù)措施的攻擊性對于技術(shù)目的的實(shí)現(xiàn)是必要的且對他人利益影響較小，那么應(yīng)當(dāng)認(rèn)為該技術(shù)措施不具有“懲罰性”，仍然具有受版權(quán)法保護(hù)的正當(dāng)性。因此，算法反制雖然呈現(xiàn)一定攻擊性，但不應(yīng)當(dāng)認(rèn)定其具有“懲罰性”，可以受到版權(quán)法的保護(hù)。

（二）算法反制具備有效性

如前文所述，版權(quán)法對技術(shù)措施的保護(hù)須滿足有效性要件，這要求技術(shù)措施應(yīng)當(dāng)事實(shí)上能夠有效阻止大部分用戶未經(jīng)許可接觸受保護(hù)的版權(quán)內(nèi)容。① 版權(quán)法對技術(shù)措施的有效性要求本質(zhì)上是在平衡權(quán)利人與社會公眾間的利益分配，即通過保護(hù)技術(shù)措施以保障權(quán)利人的版權(quán)利益，同時(shí)有效性要求能限制技術(shù)措施范圍的過度擴(kuò)張。從語義上看，技術(shù)措施的有效性似乎指的是事實(shí)上的有效性，即關(guān)注客觀上技術(shù)措施能否實(shí)現(xiàn)對內(nèi)容的保護(hù)。但從本質(zhì)上看，技術(shù)措施的有效性是版權(quán)法實(shí)現(xiàn)利益平衡的一個制度工具，因此并不能過分地要求其絕對的有效性，而是只要滿足版權(quán)法語境下的有效即可。版權(quán)法上的有效性與事實(shí)上的有效性一體兩面，在判斷有效性時(shí)應(yīng)結(jié)合技術(shù)措施的具體內(nèi)容和版權(quán)法的制度目的進(jìn)行論證。

1．基于技術(shù)原理的有效性——對抗樣本現(xiàn)象

Glaze 的開發(fā)者在官方網(wǎng)站的問答中表示，Glaze之所以能夠?qū)θ斯ぶ悄墚a(chǎn)生影響，是因?yàn)槠浠A(chǔ)技術(shù)利用了人工智能領(lǐng)域中一種名為“對抗樣本（Adversarial Examples）”的技術(shù)現(xiàn)象。②對抗樣本的概念最初由克里斯蒂安·塞格迪（Christian Szegedy）等人在論文中提出，該現(xiàn)象具體為“通過故意對數(shù)據(jù)集中輸入樣例添加難以察覺的攝動使模型以高置信度給出一個錯誤的輸出，即只需要在一張圖片上做微小的擾動，分類器以很高的置信度將圖片錯誤分類，甚至被分類成一個指定的標(biāo)簽（不是圖片正確所屬的標(biāo)簽）”③。他們在研究中還發(fā)現(xiàn)，在訓(xùn)練集的不同子集上訓(xùn)練得到的具有不同結(jié)構(gòu)的模型都會對相同的對抗樣本產(chǎn)生錯誤分類。扎卡里·蔡斯·利普頓（Zachary Chase Lipton）進(jìn)一步指出，在對抗樣本上的脆弱性并不是深度學(xué)習(xí)所獨(dú)有的，而是在很多的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中普遍存在。④尼古拉斯·帕佩諾特（Nicolas Papemot）等人也指出：“對抗樣本具有轉(zhuǎn)移性，即對抗樣本在其生成模型之外的有效性”③。這表明對抗樣本現(xiàn)象在人工智能領(lǐng)域普遍存在，難以通過變更訓(xùn)練數(shù)據(jù)集或改變機(jī)器學(xué)習(xí)模型而完全避免。

克里斯蒂安·塞格迪等人認(rèn)為對抗樣本是訓(xùn)練算法的一個盲點(diǎn)。自對抗樣本概念被提出后，為了防止深度學(xué)習(xí)算法受到干擾，研究人員開發(fā)了諸多針對對抗樣本的防御方法。這些防御方法雖然能在一定程度上抵御對抗樣本的攻擊，但是無法運(yùn)用于所有模型上，而且還存在各種缺陷。⑥目前而言，對抗樣本現(xiàn)象在人工智能領(lǐng)域仍然難以完全消除。美國多位研究員更是提出“對抗樣本不是缺陷（Bug），而是特征”。他們在論文中表示，“我們證明了對抗性樣本并不是奇怪的像差或隨機(jī)的偽影，相反它們實(shí)際上是有意義的數(shù)據(jù)分布特征（即它們有助于模型泛化），盡管這些特征不易覺察”③。這也表明對抗樣本現(xiàn)象是人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)過程中所產(chǎn)生的必然現(xiàn)象，其背后的原理對人工智能來說具有功能上的意義。從上述論述中也可以得出結(jié)論，對抗樣本是伴隨人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生的必然現(xiàn)象，這同時(shí)也說明了以對抗樣本現(xiàn)象為基礎(chǔ)原理的算法反制同樣難以被回避，算法反制在對抗人工智能上的有效性得以成立。

雖然Glaze的開發(fā)者也認(rèn)為人工智能存在通過顯著進(jìn)化以消除對抗樣本影響的可能性，但是他們同時(shí)認(rèn)為這需要對人工智能模型底層架構(gòu)進(jìn)行重大改變，在那之前Glaze對藝術(shù)品的處理都將有效地干擾人工智能對風(fēng)格的模仿。① 基于對抗樣本現(xiàn)象在不同人工智能模型中的普遍有效性，可以認(rèn)為算法反制同樣具有普遍性，能夠?qū)Σ煌斯ぶ悄苌?。綜上所述，算法反制能夠有效地針對不特定的AI繪圖軟件，具有事實(shí)上的有效性。

2.版權(quán)法意義上的有效性

《世界知識產(chǎn)權(quán)組織版權(quán)條約》規(guī)定，版權(quán)法所保護(hù)的技術(shù)措施應(yīng)當(dāng)是“有效的”技術(shù)措施。②前文已從技術(shù)原理角度論證了算法反制在對抗人工智能上的有效性，但是，仍需要論證這種技術(shù)上的有效性能否滿足版權(quán)法上的有效性。

目前，版權(quán)法上技術(shù)措施的有效性判斷主要存在三種標(biāo)準(zhǔn)，分別是以《美國千禧年數(shù)字版權(quán)法》為代表的“寬松”標(biāo)準(zhǔn)，③以《歐盟信息社會版權(quán)指令》為代表的“嚴(yán)格”標(biāo)準(zhǔn)④以及偏向折中的“一般計(jì)算機(jī)用戶”標(biāo)準(zhǔn)。③“寬松”標(biāo)準(zhǔn)只關(guān)注技術(shù)措施是否具有保護(hù)作品的效果，而不關(guān)注其是否容易被規(guī)避；“嚴(yán)格”標(biāo)準(zhǔn)則要求技術(shù)措施能夠萬無一失地保護(hù)作品，即使是專業(yè)人員也無法將其規(guī)避；“一般計(jì)算機(jī)用戶”標(biāo)準(zhǔn)以普通計(jì)算機(jī)用戶的技術(shù)能力為標(biāo)準(zhǔn)判斷來判定技術(shù)措施的有效性?！皩捤伞睒?biāo)準(zhǔn)與“嚴(yán)格”標(biāo)準(zhǔn)均過于極端，前者導(dǎo)致有效性標(biāo)準(zhǔn)名存實(shí)亡，后者則會使得幾乎沒有技術(shù)措施能夠達(dá)到有效性要求。相比而言，“一般計(jì)算機(jī)用戶”標(biāo)準(zhǔn)更具實(shí)際意義。

Glaze 的開發(fā)者表示，Glaze一旦對圖像進(jìn)行處理后，不會因重新截圖、裁剪、過濾噪聲、重新格式化、調(diào)整大小、壓縮等對圖像的后期加工而失去對抗性效果。③這些加工方式幾乎囊括了所有常見的圖像處理手段，可見對于僅具有一般計(jì)算機(jī)技術(shù)能力的普通用戶而言，算法反制是無法規(guī)避的。因此，基于“一般計(jì)算機(jī)用戶”標(biāo)準(zhǔn)，算法反制具有版權(quán)法意義上的有效性。

（三）算法反制屬于接觸控制措施

根據(jù)前文分析，算法反制既滿足有效性又滿足防御性，可以評價(jià)為版權(quán)法意義上的技術(shù)措施，但還需進(jìn)一步討論其屬于何種技術(shù)措施。版權(quán)法意義上的技術(shù)措施分為“版權(quán)保護(hù)措施”和“接觸控制措施”，前者用于保護(hù)復(fù)制權(quán)、表演權(quán)和信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)等專有權(quán)利，后者則用于防止他人未經(jīng)許可接觸作品的行為。③本文認(rèn)為算法反制屬于接觸控制措施，具體理由如下。

第一，版權(quán)保護(hù)措施保護(hù)版權(quán)專有權(quán)利，預(yù)防版權(quán)侵權(quán)。算法反制僅針對AI繪圖軟件的風(fēng)格模仿，而不涉及對專有權(quán)利的保護(hù)。算法反制直接作用于機(jī)器學(xué)習(xí)階段，其既不阻止作品本身的復(fù)制也不影響其傳播，在這個過程中算法反制并未阻礙作品的使用，因此不屬于版權(quán)保護(hù)措施。第二，人工智能領(lǐng)域下的算法反制與傳統(tǒng)的接觸控制措施③具有性質(zhì)上的一致性。從對象而言，算法反制的針對目標(biāo)群體與傳統(tǒng)的接觸控制措施相比具有一定的特殊性，傳統(tǒng)的接觸控制措施針對一般公眾，算法反制則針對人工智能。但是，學(xué)理上人工智能并不具備法律上的主體資格，也即人工智能自身不能承擔(dān)權(quán)利義務(wù)，應(yīng)由人工智能的實(shí)際控制者承擔(dān)。這說明算法反制的實(shí)際目標(biāo)群體仍然是人工智能背后的控制者，這與傳統(tǒng)接觸控制措施的目標(biāo)群體并無實(shí)質(zhì)上的差別。

從控制行為而言，傳統(tǒng)的接觸控制措施阻止他人未經(jīng)許可接觸作品的行為，算法反制則可以理解為阻止他人未經(jīng)許可以特定方式“接觸”（人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)）作品中的特定內(nèi)容（藝術(shù)風(fēng)格）。

首先，“接觸”一詞的具體解釋對于接觸控制措施的認(rèn)定并不具有本質(zhì)影響。雖然，我國現(xiàn)行《著作權(quán)法》采用封閉式立法，將接觸控制措施定義為“用于防止、限制未經(jīng)權(quán)利人許可瀏覽、欣賞作品、表演、錄音錄像制品…的有效技術(shù)、裝置或者部件”①，即法律規(guī)定“接觸”行為僅限于“瀏覽、欣賞”。但是，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能的發(fā)展，接觸行為的內(nèi)涵也應(yīng)當(dāng)隨之?dāng)U大。例如，學(xué)說上也有觀點(diǎn)認(rèn)為接觸作品還應(yīng)當(dāng)包括“運(yùn)行”計(jì)算機(jī)程序。②依據(jù)“正當(dāng)利益說”，“接觸控制措施是版權(quán)人除行使版權(quán)專有權(quán)利之外，維護(hù)自己在版權(quán)法中正當(dāng)利益的手段”③，可見某種技術(shù)手段只要維護(hù)的是版權(quán)人的正當(dāng)利益，且具有有效性，就具備了版權(quán)法意義上的接觸控制措施的基本法律特征。其次，只阻止接觸作品部分內(nèi)容的技術(shù)措施也屬于接觸控制措施。例如有的企業(yè)會向公眾免費(fèi)開放試用版軟件，試用版軟件的程序與完整版軟件一致，但部分功能因技術(shù)措施而無法使用，需要用戶購買并使用序列號以開啟完整功能，試用版軟件中的技術(shù)措施僅阻止對軟件部分內(nèi)容的接觸，也公認(rèn)為屬于接觸控制措施。④作品風(fēng)格寓于作品的表達(dá)之中，是從復(fù)數(shù)作品的具體表達(dá)中所抽象出的帶有共性和識別力的元素，③客觀上表現(xiàn)為表達(dá)性要素相互組合的一種抽象規(guī)律，人工智能可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)總結(jié)這種規(guī)律而實(shí)現(xiàn)風(fēng)格模仿。在著作權(quán)侵權(quán)案件的審理中，作品風(fēng)格有時(shí)也會作為實(shí)質(zhì)性相似比對的因素之一。⑥可見，在具體個案中，風(fēng)格可能不僅屬于思想范疇，也融入到表達(dá)中，但又不易明確劃分界限。作品風(fēng)格在創(chuàng)作過程中和在法律評價(jià)上都與作品渾然一體，故而模仿作品風(fēng)格可以視為對作品部分的接觸，算法反制阻止人工智能對作品風(fēng)格的接觸，屬于接觸控制措施。

三算法反制的版權(quán)利益平衡功能

人工智能風(fēng)格模仿對創(chuàng)作行業(yè)造成沖擊，算法反制則從技術(shù)層面對沖擊作出回應(yīng)。同時(shí)，算法反制可構(gòu)成版權(quán)法意義上的技術(shù)措施從而受到版權(quán)法保護(hù)，具有技術(shù)層面和制度層面的雙層價(jià)值，對當(dāng)前人工智能風(fēng)格模仿問題的解決以及創(chuàng)作者與人工智能間利益再平衡都具有重要意義。

（一）人工智能環(huán)境下的利益失衡

1.風(fēng)格模仿影響創(chuàng)作者積極性

目前，藝術(shù)家們對于AI繪圖軟件的爭議在于，AI繪圖軟件能夠通過學(xué)習(xí)他們已經(jīng)完成的作品實(shí)現(xiàn)對他們藝術(shù)風(fēng)格的模仿，但他們無法通過現(xiàn)行版權(quán)法予以阻止。例如，使用MidJoumey這一AI繪圖軟件時(shí)，在輸人關(guān)鍵詞生成內(nèi)容后，使用者可以在描述中引用目標(biāo)風(fēng)格對應(yīng)的藝術(shù)家名字，從而生成與該藝術(shù)家風(fēng)格相似的作品。除了通過關(guān)鍵字生成作品外，MidJourney還可以通過上傳具有特定風(fēng)格的圖像，生成與該圖像相似風(fēng)格的作品。上述功能在人工智能領(lǐng)域被稱為“藝術(shù)風(fēng)格遷移（Artistic Style Transfer，AST）”，目前已存在大量以提升“藝術(shù)風(fēng)格遷移”效果為目的的研究，形成了相對成熟的技術(shù)。

藝術(shù)風(fēng)格是文藝作品中透射出來的帶有作者個性識別功能的綜合特征。一個藝術(shù)家因其個性、審美、價(jià)值觀等個人特質(zhì)的不同，在創(chuàng)作時(shí)也呈現(xiàn)出與眾不同的特色，從而形成獨(dú)特的風(fēng)格。藝術(shù)風(fēng)格具有強(qiáng)烈的人格屬性，特定的藝術(shù)風(fēng)格通常能夠與藝術(shù)家聯(lián)系起來。事實(shí)上，在生成式人工智能出現(xiàn)之前，個別有天賦的模仿者不會對創(chuàng)作者的版權(quán)市場造成實(shí)質(zhì)性沖擊。藝術(shù)風(fēng)格凝結(jié)著藝術(shù)家強(qiáng)烈的個人特色，對其進(jìn)行模仿并非易事，即便有個例的風(fēng)格模仿，對創(chuàng)作者作品銷售和競爭優(yōu)勢的影響極為有限。具體而言，如果模仿者是通過復(fù)制表達(dá)方式再現(xiàn)他人藝術(shù)風(fēng)格，則模仿者會受到版權(quán)法規(guī)制構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)。如果以獨(dú)創(chuàng)表達(dá)的形式創(chuàng)作模仿他人風(fēng)格的作品，這雖可能規(guī)避版權(quán)法的規(guī)制，但意味著模仿者需要更高的技巧和更長的訓(xùn)練時(shí)間，須在充分熟悉他人風(fēng)格的基礎(chǔ)上才能創(chuàng)作出相同風(fēng)格的新表達(dá)。這樣的作品即使存在，其數(shù)量也會非常稀少，難以對被模仿者的市場產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性替代。

但是，生成式人工智能的誕生大幅度降低了風(fēng)格模仿的難度。人類模仿他人風(fēng)格時(shí)所面臨的難度被人工智能強(qiáng)大的算法和算力輕松解決，人類有限、緩慢的創(chuàng)作速度被人工智能高效的運(yùn)算處理能力所替代。大量風(fēng)格模仿的AI作品沖擊繪畫行業(yè)，精美的風(fēng)格模仿作品擠壓藝術(shù)家的生存空間，低劣作品的大量產(chǎn)生則導(dǎo)致混淆，或損害藝術(shù)家的聲譽(yù)。從短期看，AI繪圖軟件或許能在短期內(nèi)使AI作品的數(shù)量呈現(xiàn)井噴之勢，但從長遠(yuǎn)看，大量的風(fēng)格模仿?lián)p害創(chuàng)作者的創(chuàng)作積極性，作為人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)素材的人類作品大幅度減少，可能導(dǎo)致人工智能缺乏數(shù)據(jù)成為無源之水，其生成的作品也將不可避免地趨于重復(fù)而失去生機(jī)，最終使得社會整體藝術(shù)水平降低。

2.創(chuàng)作者風(fēng)格需版權(quán)法提供保護(hù)

當(dāng)前，法律在限制人工智能風(fēng)格模仿上制度供給不足。傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下以防止他人未經(jīng)許可獲得作品為主要目的的技術(shù)措施面對強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)時(shí)顯得力不從心，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高度隱蔽性也使得權(quán)利人難以發(fā)現(xiàn)其作品被獲取，①傳統(tǒng)的保護(hù)版權(quán)技術(shù)措施已無法阻止人工智能對作品的抓取和使用。

在版權(quán)制度的“思想和表達(dá)”二分法理論下，版權(quán)只保護(hù)表達(dá)而不保護(hù)思想，風(fēng)格屬于思想領(lǐng)域，對風(fēng)格模仿不會構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)，因此創(chuàng)作者與人工智能之間的矛盾難以通過版權(quán)法對侵權(quán)行為的控制進(jìn)行調(diào)整?，F(xiàn)有學(xué)說對生成式人工智能中的版權(quán)問題的討論主要圍繞人工智能運(yùn)作的三個階段展開，分別是數(shù)據(jù)輸入階段、機(jī)器學(xué)習(xí)階段和結(jié)果輸出階段。②在數(shù)據(jù)輸入階段，將包含大量作品的數(shù)據(jù)集固定于服務(wù)器或其他存儲設(shè)備中，構(gòu)成對這些作品的復(fù)制行為。對于該復(fù)制行為的定性，目前存在諸多觀點(diǎn)，不同觀點(diǎn)間爭議極大，導(dǎo)致定性問題的解決陷人停滯。在機(jī)器學(xué)習(xí)階段，人工智能模型對數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析處理，這個過程中人工智能模型并沒有產(chǎn)出內(nèi)容，而是通過分析改進(jìn)自身算法。因此只涉及對數(shù)據(jù)的臨時(shí)復(fù)制，而臨時(shí)復(fù)制不構(gòu)成版權(quán)法上的復(fù)制行為。③在結(jié)果輸出階段，輸出內(nèi)容并非對原作品表達(dá)的截取或拼接，④風(fēng)格模仿作品與藝術(shù)家的原創(chuàng)作品在風(fēng)格上的相似，不屬于對表達(dá)的直接利用，在現(xiàn)有制度體系下，人工智能的風(fēng)格模仿并不能得到有效管理，藝術(shù)家只能坐視人工智能利用自己的作品產(chǎn)出大量的風(fēng)格模仿作品。

（二）以算法反制應(yīng)對風(fēng)格模仿的合理性

激勵創(chuàng)作是版權(quán)法的制度目的之一。版權(quán)法通過設(shè)置專有權(quán)利使得版權(quán)人取得對作品的特定利用行為的控制權(quán)，保障版權(quán)人從他人對作品的利用中取得收益，從而激勵創(chuàng)作。早期的技術(shù)環(huán)境下，版權(quán)法上的專有權(quán)利即可確保版權(quán)人的收益，但是隨著技術(shù)發(fā)展，單靠專有權(quán)利已難以應(yīng)對層出不窮的技術(shù)行為，無法完全實(shí)現(xiàn)版權(quán)人的應(yīng)得利益。因此，“版權(quán)法之所以給予接觸控制措施以保護(hù)，是為了在新的技術(shù)條件下保障版權(quán)人的利益”①。那么，版權(quán)人通過接觸控制措施所取得的利益是否具有正當(dāng)性就決定了該接觸控制措施是否具有受版權(quán)法保護(hù)的正當(dāng)性。

版權(quán)人通過接觸控制措施取得的利益之所以具有正當(dāng)性，是因?yàn)榘鏅?quán)人不具有容忍他人通過某種方式利用其作品的義務(wù)。特定行為不構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)并不代表他人享有實(shí)施特定行為的權(quán)利，因而接觸控制措施對特定行為的限制不會構(gòu)成侵權(quán)。同理，就算認(rèn)為將作品用于機(jī)器學(xué)習(xí)不構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)，也不代表版權(quán)人具有容忍其作品被用于機(jī)器學(xué)習(xí)的義務(wù)，只是以往并不存在能夠?qū)崿F(xiàn)版權(quán)人意圖的技術(shù)手段，版權(quán)人的“容忍”只是無奈之舉。只要出現(xiàn)有效的技術(shù)手段能夠阻止未經(jīng)許可將作品用于機(jī)器學(xué)習(xí)的行為，那么版權(quán)人自然會通過這種技術(shù)手段取得收益。

作品用于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練是新技術(shù)賦予作品的新價(jià)值，這種隨技術(shù)發(fā)展而誕生的使用方式本質(zhì)上仍是源于作品，由版權(quán)人對其價(jià)值享有利益具有天然的合理性，正如互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)使得版權(quán)法增設(shè)信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)，該權(quán)利由版權(quán)人享有并無異議。因此，版權(quán)人通過算法反制控制作品具有合理依據(jù)，算法反制作為技術(shù)措施也就具有受版權(quán)法保護(hù)的正當(dāng)性。

（三）算法反制的版權(quán)法意義

1.算法反制不與現(xiàn)有學(xué)說相沖突

關(guān)于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)使用作品的行為性質(zhì)，學(xué)界觀點(diǎn)未形成定論。有觀點(diǎn)認(rèn)為將作品用于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的行為根本不屬于版權(quán)法規(guī)制范圍內(nèi)的使用行為，③也有觀點(diǎn)認(rèn)為將作品用于機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中會涉及版權(quán)法中的復(fù)制權(quán)、改編權(quán)甚至傳播權(quán)等多項(xiàng)權(quán)利。即使在支持機(jī)器學(xué)習(xí)使用作品的行為在版權(quán)法規(guī)制范圍內(nèi)的一派中，也存在各種內(nèi)部分歧。部分學(xué)者認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)使用應(yīng)當(dāng)屬于合理使用，③另有部分學(xué)者則支持為其設(shè)定法定許可。③從機(jī)器學(xué)習(xí)使用是否受版權(quán)法規(guī)制到機(jī)器學(xué)習(xí)使用是否應(yīng)當(dāng)付費(fèi)，學(xué)界在幾乎所有問題上都尚未統(tǒng)一，可見理論爭議之大。學(xué)術(shù)上的百家爭鳴影響實(shí)踐中解決方案的統(tǒng)一。在人工智能的結(jié)果輸出端，其生成的風(fēng)格模仿內(nèi)容又難以被認(rèn)定為對模仿對象的版權(quán)侵權(quán)。基于思想表達(dá)二分，相對抽象的藝術(shù)風(fēng)格屬于思想，通過版權(quán)法保護(hù)藝術(shù)風(fēng)格有違“著作權(quán)法不保護(hù)思想，而只保護(hù)對思想的表達(dá)”③的基本原則。

以算法反制對抗人工智能的風(fēng)格模仿則不存在理論上的不便。我國《著作權(quán)法》在第49條規(guī)定了對技術(shù)措施的保護(hù)，禁止未經(jīng)許可規(guī)避技術(shù)措施的行為。在《著作權(quán)法》體系中，規(guī)避技術(shù)措施被視為一種獨(dú)立的民事侵權(quán)行為，既不屬于版權(quán)侵權(quán)行為，也不需要以存在版權(quán)侵權(quán)行為為前提。在通過算法反制對抗人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)使用作品的情境下，只需要考慮算法反制是否屬于版權(quán)意義上的技術(shù)措施，而無須關(guān)心機(jī)器學(xué)習(xí)使用作品行為的版權(quán)性質(zhì)，自然也就得以回避這一問題上存在的諸多學(xué)術(shù)爭議，有利于切實(shí)解決人工智能發(fā)展帶來的人機(jī)矛盾尖銳、版權(quán)利益失衡等現(xiàn)實(shí)問題。

2.算法反制推動版權(quán)利益再平衡

隨著新技術(shù)的發(fā)展，版權(quán)制度激勵創(chuàng)作的意義和價(jià)值也隨之發(fā)展。在新技術(shù)新領(lǐng)域的影響下，傳統(tǒng)版權(quán)制度、利益分配機(jī)制難免受到?jīng)_擊，需及時(shí)調(diào)整以適應(yīng)時(shí)代發(fā)展需要。當(dāng)前，生成式人工智能帶來的沖擊甚為激烈。在人工智能浪潮下，市場會自發(fā)為新的利益格局尋找合適分配機(jī)制，理論研究也應(yīng)為市場提供的這種機(jī)制探索背后的理論依據(jù)。

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)需要作品用以訓(xùn)練，人工智能的性能由訓(xùn)練而得以提升，這種提升可以部分視為作品版權(quán)價(jià)值在人工智能領(lǐng)域的延伸。如果人工智能所有者已事先取得許可，那尚可認(rèn)為已經(jīng)為版權(quán)人支付了合理對價(jià)。但在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下，大量未經(jīng)許可就被用于訓(xùn)練的版權(quán)數(shù)據(jù)顯然未被支付對價(jià)，版權(quán)人的利益未得到保障，使得版權(quán)利益分配失衡。為作品設(shè)置屏障的技術(shù)思路受到了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的嚴(yán)重挑戰(zhàn)。算法反制則體現(xiàn)了另外一種技術(shù)思路，即不對人工智能數(shù)據(jù)輸入階段的數(shù)據(jù)挖掘設(shè)防，而是直接作用于機(jī)器學(xué)習(xí)階段。在這個意義上，算法反制并不能限制對作品的接觸或獲取。甚至對于人類來說，算法反制并不可見，不會影響其對作品的欣賞。如果通過數(shù)據(jù)挖掘抓取作品只是供人類欣賞，則算法反制不會產(chǎn)生效果；而被抓取的作品一旦用于機(jī)器學(xué)習(xí)，算法反制就能實(shí)現(xiàn)對藝術(shù)家風(fēng)格的保護(hù)。此外，算法反制是一種事先救濟(jì)。法律救濟(jì)屬于事后救濟(jì)，即使不考慮法律上的可保護(hù)性，也只有藝術(shù)家注意到AI繪圖軟件能夠產(chǎn)出帶有其風(fēng)格的作品時(shí)，其才能意識到其風(fēng)格被人工智能模仿，才能尋求法律上的救濟(jì)。而AI繪圖軟件一旦掌握了藝術(shù)家的風(fēng)格，就能迅速且大量地產(chǎn)出該藝術(shù)風(fēng)格的模仿作品。由于人工智能算法的不透明性，藝術(shù)家甚至很難“要求”人工智能“忘記”其藝術(shù)風(fēng)格，使得藝術(shù)家的利益受到不可逆的損害。算法反制作為一種有效的技術(shù)措施，能夠從一開始就阻止人工智能學(xué)習(xí)藝術(shù)風(fēng)格，從而充分保護(hù)藝術(shù)家的利益。在算法反制的幫助下，藝術(shù)家能夠重新取得與大型人工智能企業(yè)談判的資格，要求企業(yè)為獲取其原始作品支付合理對價(jià)。

四算法反制作為技術(shù)措施的完善路徑

算法反制順應(yīng)人工智能時(shí)代的發(fā)展，響應(yīng)人類藝術(shù)創(chuàng)作者的需要而誕生。單就防止個別藝術(shù)家的藝術(shù)風(fēng)格被人工智能所模仿而言，算法反制技術(shù)本身即能夠達(dá)成這一效果，但如希望通過算法反制以實(shí)現(xiàn)人工智能時(shí)代下版權(quán)利益的再平衡，則仍然需要法律制度的介入。通過算法反制使藝術(shù)家享受人工智能發(fā)展所帶來的新價(jià)值，有賴于法律上對算法反制的承認(rèn)，也有賴于相關(guān)配套制度的落實(shí)。

（一）確立算法反制的技術(shù)措施地位

以現(xiàn)行《著作權(quán)法》的明文規(guī)定來看，算法反制尚不具有作為版權(quán)法意義上技術(shù)措施的地位。我國《著作權(quán)法》第49條第3款規(guī)定了技術(shù)措施的定義，指出技術(shù)措施所針對的行為包括“瀏覽”“欣賞”“通過信息網(wǎng)絡(luò)向公眾提供”。該款規(guī)定對行為類型作窮盡式列舉，從字面含義理解，只有針對所列舉行為的技術(shù)措施才屬于版權(quán)法所保護(hù)的技術(shù)措施，也就使得部分技術(shù)措施會被排除在外。例如用于計(jì)算機(jī)程序的接觸控制措施，因?yàn)橐?guī)避計(jì)算機(jī)程序上的技術(shù)措施的目的是運(yùn)行該程序，而非條文所規(guī)定的“瀏覽、欣賞”該計(jì)算機(jī)程序。①算法反制措施同樣如此，其目的是防止未經(jīng)許可將作品用于機(jī)器學(xué)習(xí)，并不阻止人的“瀏覽、欣賞”，以法條規(guī)定而言，顯然也不屬于第49條所規(guī)定的受版權(quán)法保護(hù)的技術(shù)措施。有觀點(diǎn)認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)通過對“瀏覽”進(jìn)行擴(kuò)張性解釋，使其能夠包含對作品進(jìn)行數(shù)字化復(fù)制的行為和運(yùn)行計(jì)算機(jī)軟件兩種行為，從而將針對上述行為的技術(shù)措施納入版權(quán)法保護(hù)。②但是，將“復(fù)制”和“運(yùn)行”都解釋為“瀏覽”已經(jīng)在相當(dāng)程度上擴(kuò)張和背離了“瀏覽”的本意。法律應(yīng)具備穩(wěn)定性和可預(yù)見性，使個人和企業(yè)能夠根據(jù)法律規(guī)定來規(guī)劃自己的行為。通過擴(kuò)張解釋雖然能夠解決部分技術(shù)措施被排除在法律規(guī)定之外的問題，但也并非最好選擇。相比而言，更妥善的方法應(yīng)當(dāng)是對《著作權(quán)法》第49條進(jìn)行修改。建議在第49條第3款的“瀏覽、欣賞、通過信息網(wǎng)絡(luò)向公眾提供作品”之后增加“或者以其他方式接觸作品”的兜底內(nèi)容，為防止運(yùn)行計(jì)算機(jī)軟件、防止復(fù)制作品的技術(shù)措施以及算法反制措施受版權(quán)保護(hù)掃清障礙。同時(shí)，通過兜底內(nèi)容也能為將來可能出現(xiàn)的其他技術(shù)措施建立規(guī)制基礎(chǔ)，及時(shí)順應(yīng)瞬息萬變的技術(shù)發(fā)展。

（二）完善其他配套制度

人工智能的制度設(shè)計(jì)總體而言存在兩種導(dǎo)向：一是主張促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，降低人工智能發(fā)展成本；③二是維護(hù)版權(quán)人利益，要求人工智能企業(yè)為利用作品付費(fèi)。④隨著研究的深入，越來越多的學(xué)者也認(rèn)識到：制度設(shè)計(jì)如果僅關(guān)注上述的其中一種導(dǎo)向是失之偏頗、不合實(shí)際的，合理的制度設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)對上述兩種導(dǎo)向都有所關(guān)注，以兼顧人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和版權(quán)人利益為目標(biāo)。③算法反制措施以保護(hù)創(chuàng)作者的作品不會被未經(jīng)許可用于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練為手段，以實(shí)現(xiàn)人工智能時(shí)代下版權(quán)利益的再平衡為目標(biāo)，側(cè)重于維護(hù)版權(quán)人利益。將算法反制認(rèn)定為版權(quán)法意義上的技術(shù)措施并予以版權(quán)法保護(hù)雖然有利于版權(quán)人分享其作品在人工智能時(shí)代下的版權(quán)利益增量，但充其量只是一種基本技術(shù)保障，而非完整的版權(quán)利益分配方案，仍然需要進(jìn)一步討論具體的利益分配模式，設(shè)立行之有效的配套制度。

借助算法反制，著作權(quán)集體管理制度能夠成為平衡版權(quán)人利益和人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有效機(jī)制。集體管理制度的主要目標(biāo)是“降低因權(quán)利歸屬分散和使用方式多元而帶來的高額交易成本，并減少作品在流轉(zhuǎn)過程中因繁冗交易程序而導(dǎo)致的價(jià)值損耗”⑥。而由于科技企業(yè)相對于版權(quán)人所具有的技術(shù)優(yōu)勢，企業(yè)往往并不愿意為獲取版權(quán)而支付對價(jià)，而是直接通過數(shù)據(jù)挖掘等手段，大量攫取網(wǎng)絡(luò)上的版權(quán)資源。版權(quán)人對此一無所知，更不論尋求救濟(jì)。版權(quán)交易的基礎(chǔ)被科技企業(yè)的技術(shù)手段所破壞，集體管理制度也因此表現(xiàn)不佳。算法反制則從技術(shù)上屏蔽了數(shù)據(jù)挖掘等手段的效果，讓科技企業(yè)不得不重新考慮通過交易獲得版權(quán)，此時(shí)交易成本就會成為值得考慮的問題，集體管理制度也就有了用武之地。通過集體管理組織，能夠有效降低作品需求方獲取大量作品的交易成本。機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量的作品作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，單獨(dú)尋找版權(quán)方將面臨高額交易成本，通過集體管理組織一次性地獲取許可顯然是更有效率的選擇。鑒于機(jī)器學(xué)習(xí)使用作品具有數(shù)量大、類型多樣、注重質(zhì)量、時(shí)效性強(qiáng)等特點(diǎn)，？其業(yè)務(wù)形式必然與以往有所不同，因此有必要成立專門負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練授權(quán)的著作權(quán)集體管理組織，使得版權(quán)資源更好發(fā)揮效能，推動版權(quán)產(chǎn)業(yè)和人工智能產(chǎn)業(yè)同步發(fā)展。版權(quán)人則需要向集體管理組織提供未經(jīng)算法反制處理的原始作品文件，保證作品用于訓(xùn)練的價(jià)值，同時(shí)其作品的交易次數(shù)可作為版權(quán)收益分配的依據(jù)，實(shí)現(xiàn)版權(quán)利益回流后的公平分配。

結(jié)語

風(fēng)格是藝術(shù)家在大量創(chuàng)作中形成的一種文化識別，這種文化識別可以將藝術(shù)家與其他創(chuàng)作者區(qū)別開來，但是對風(fēng)格的模仿不屬于受版權(quán)法所限制的行為。算法反制正是源自藝術(shù)家對遏制人工智能風(fēng)格模仿的需求，體現(xiàn)了人類智能與人工智能在藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域沖突矛盾的協(xié)調(diào)。人工智能發(fā)展帶來新矛盾無法通過現(xiàn)有法律制度消解，但可以通過算法反制這一技術(shù)措施得到一定程度的控制，從而為解決人機(jī)智能沖突提供新的視角和方向。本文分析了人工智能風(fēng)格模仿對創(chuàng)作者帶來的負(fù)面影響，如長期創(chuàng)作形成的風(fēng)格可以輕易被模仿，勢必影響創(chuàng)作者在未來創(chuàng)作上的投入。與傳統(tǒng)的技術(shù)手段相比，算法反制能夠有效對抗人工智能的風(fēng)格模仿且能夠較好地回應(yīng)藝術(shù)家的需求。本文基于版權(quán)法中技術(shù)措施相關(guān)理論，論證了算法反制作為技術(shù)措施受版權(quán)法保護(hù)的必要性和可行性。通過在法律上對算法反制進(jìn)行合理評價(jià)，能夠?yàn)樗囆g(shù)家從他人利用其作品進(jìn)行人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的行為中獲得收益賦予法律上的正當(dāng)性。算法反制賦予藝術(shù)家控制其作品不被未經(jīng)許可用于機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的能力，能夠有效遏制人工智能肆意調(diào)取他人作品進(jìn)行訓(xùn)練的亂象，維護(hù)創(chuàng)作者合理分享創(chuàng)作成果權(quán)益，一定程度上緩解人工智能快速發(fā)展帶來的矛盾和沖突。

Copyright Law Regime for Algorithm Countermeasures to Artificial Intelligence Style Imitation

CHU Xiang， JIN Cheng-xin

Abstract：Generativeartificial intellgence（GAI）hasdemonstrated itspowerfulimitationabilityintheartfield，andits styleimitationabilityhassqueezedthesurvival spaceofartists.Inorder tocombatthestyleimitationofAI，researchers havedevelopedanalgorithmcountermeasure to interfere withtheAI'sstylerecognition.Algorithmiccountermeasures have “defensive”and“effective”characteristics and belong to contactcontrol measures，which should be protected under copyrightlaw.Byprotecting algorithmiccountermeasures，itisposibletocircumventcopyrighttheorydisputesinthefieldof AI，achieveabalanceof interests betweenartistsandAIcompanies，andallwartists toshareintheincrementalcopyright benefits broughtbyAItechnology.It isrecommendedthat Article49of theCopyrightLawbe amendedand improved toensurethelegitimacyof algorithmiccountermeasuresunder the protectionofcopyright law，and thatthebenefit distribution model brought by algorithmic countermeasures be implemented through the copyright collctive management system.

Keywords：generativeartificial intellgence；algorithmiccountermeasure；copyrightLaw；collective managementofcopy right

【責(zé)任編輯：陳西玲】