作者 | 李航中国政法大学比较法学研究院硕士研究生
来源 |北大法宝法学期刊库《娱乐法内参》2023年第4期
内容提要：人工智能生成内容应当参照狭义的著作权保护模式。关于人工智能生成内容独创性的认定，一方面，联结主义人工智能可以人类大脑的结构，通过深度学习，在与人的交互过程中生成个性化内容，具有独特性。
另一方面，先前创作行为延续至人工智能生成内容的最终输出，可视其为人类的智力活动成果，具有创造性。关于人工智能生成内容的权利归属，要从著作财产权益与著作人身权益两个角度进行讨论。
与人工智能生成内容相关的著作财产权需根据不同主体的贡献程度，在人工智能的开发者、所有者（投资者）与使用者之间进行利益分配。而相关的著作人身权益实际上仅需赋予人工智能的使用者，但是要对其附加署名标识义务，以维护著作权领域的公平竞争环境。
关键词：人工智能生成内容；著作权保护；独创性；权利归属
目次
一、问题的提出
二、著作权视角下人工智能生成内容的权利认定
三、著作权视角下人工智能生成内容的权利归属
四、结论
01
问题的提出
1956年夏天，计算机科学家约翰·麦卡锡（John ）在具有传奇色彩的达特茅斯会议上提出了“人工智能”这一术语，推动了全球第一次人工智能浪潮的出现。经历六十余年的起伏发展，2022年冬天，由 开发的人工智能交互软件——（ Pre- ）的横空出世，又一次激发了大众对人工智能的热情。
是一种大型语言模型（Large Model，LLM），能够借助数据进行自主学习。虽然目前的 并未给人们的生活方式带来根本性的变革，也远远未达到强人工智能的程度，但是却代表着人工智能的发展已经进入了一个全新的阶段。人工智能相关法律问题也因此再次受到了广泛的关注，其中最为核心的是著作权法上的问题。
据报道，北密歇根大学的哲学教授安东尼·奥曼（ ）在为自己的世界宗教课程评分时，“全班最好的论文”竟然出自 之手。《自然》杂志上迄今为止至少有4份已发表和预印本上的论文使用了 作为论文的“合著者”。该杂志随即明确了学术论文中使用人工智能写作工具的规定，其中列出两项原则：第一，任何大型语言模型工具（如 ）都不能成为论文作者；第二，如在论文创作中用过相关工具，作者应在“方法”或“致谢”或适当的部分明确说明。
从文字时代到印刷时代，再到人工智能时代，每一次传播媒介技术的冲击都要求着著作权法的回应。然而，关于人工智能生成内容的著作权研究，学者们虽然孜孜以求，却依然对人工智能生成内容是否应当受到著作权法保护以及应当采取何种保护模式、人工智能生成内容是否属于著作权法上的作品、人工智能生成内容的权益应当如何分配等等问题，难以在理论上达成共识。
前述问题可被概括为人工智能生成内容的权利认定与权利归属问题。两者存在着内在的不可分割性，在厘清人工智能生成内容的权利性质的基础上，才能够进一步讨论权利的归属问题。本文将以人工智能生成内容著作权保护的必要性与模式选择为讨论的起点，对人工智能生成内容是否能够被认定为作品进行探讨，并基于此，对著作权视角下人工智能生成内容的权利归属问题进行分析。
02
著作权视角下人工智能生成内容的权利认定
人工智能生成内容是大数据与智能算法和人交互的产物。不同于自然人的创作，人工智能生成内容的增益性财产利益远远高于凝结于作品中的人格利益。因此，人工智能生成内容应当被视为财产权的客体。从应然角度来讲，除著作权保护外，还可通过财产权保护的其他方式，比如物权保护、债权保护等等。但多数学者主张应当对人工智能生成内容进行著作权保护。之所以做出这样的路径选择有其现实层面的必要性。后文将从著作权保护的必要性出发，以此叩开人工智能生成内容著作权保护的大门，并对人工智能生成内容是否构成作品这一核心问题展开讨论。
（一）权利保护：必要性证成
对于是否应当赋予人工智能生成内容以著作权保护这一问题，目前学者们仍存在争议，主要存在赋权说与非赋权说两种不同的观点。赋权说主张，基于人工智能生成内容的财产价值，为鼓励人工智能领域的投资，有必要赋予人工智能生成内容著作权保护。非赋权说主张，无论是动物还是机器，都不可能因著作权保护而受到激励并产生创作的动力，没有必要赋予人工智能生成内容著作权保护。人工智能新浪潮的出现，也激发了人们对人工智能未来新的期望。相较而言，赋予人工智能生成内容著作权的保护更能契合新技术的发展潮流，也更具有现实层面的正当性基础。
具体理由如下：第一，对人工智能生成内容进行著作权保护，能够对人工智能的开发起到正向激励作用。人工智能生成内容的诞生以先前创作行为为必要，其中凝聚着开发者大量的智力劳动成果。对人工智能生成内容的著作权保护，有利于人工智能技术的迭代更新。同时，鼓励人工智能进行内容生成的过程中，高频率的人机交互有利于促进人工智能的自我学习。第二，对人工智能生成内容进行著作权保护，能够对创作中的机会主义行为起到规避作用。人工智能生成内容与自然人创作的内容并无显著差异。若不对人工智能生成内容进行著作权保护，大量生成内容将会流入公共领域，随意署名转让等问题将会对权利人的权利造成损害，也会阻碍自然人的创作积极性。
（二）作品认定：是否具有独创性
对人工智能生成内容进行著作权保护预设了这样一个前提：人工智能生成内容能够被认定为著作权法意义上的作品。若人工智能生成内容无法构成作品，也就难以产生著作权，更无探讨著作权权利归属问题的必要。因此，人工智能生成内容的作品属性，是权利认定与归属讨论所不可逾越的关键问题点，要首先予以明晰。作品，本质上是一种符号的组合。
《著作权法》第3条规定，作品是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。由此可知，作品的认定要符合以下三个构成要件，即“文学、艺术和科学领域内的表达”“独创性”“能以一定形式表现”。其中，“独创性”的界定存在较多争议。著作权法中的独创性，类似于专利法中的“新颖性+创造性”。对独创性的理解，要从“独”与“创”两个角度出发，即，作品的独创性的认定应当符合“独特性+创造性”的标准。前者为量的增加，后者为质的改变。
1.独特性的认定
独特性标准以“独立创作”为前提。作品的完成应当是作者发挥个人的聪明才智独立完成的内容，而非剽窃或抄袭的结果。此外，知识产权领域中存在着存量知识与增量知识的区分。具体到作品中，所谓的存量知识是指先前作品中存在的符号组合，所谓的增量知识则是指对符号组合进行结构或组合方式上的重新安排。作品的独特性则以增量知识的产生为必要条件。独特性可以表现为从无到有的独立创作，也可以表现为从有到有的再创作（在已有作品的基础上进行再创作）。这里的“从无到有”与“从有到有”都可以成为增量知识的产生方式。
那么，人工智能生成内容是否具有独特性？对此问题的回答需借助人工智能的技术原理。人工智能的发展有着符号主义与联结主义两条演化进路。符号主义人工智能以逻辑推演为主要特点，模拟的是人的心智。基于符号主义的内容生成依赖于特定规则的设置。通过代码的编写，依据预设规则自动执行。符号主义的人工智能可应对较复杂的知识推理，被广泛地应用于自动推理证明和专家系统的构建。
联结主义人工智能以深度学习为主要特点，模拟的是脑的结构。机器学习不是分析人类预先设计的编码知识，也不需要按照程序员的指定顺序进行编程，而是训练机器对海量数据进行深度学习，模拟人类的思维方式，寻找数据间的关系与规律，最终完成指定任务。
当前，联结主义人工智能领跑于符号主义人工智能。大型语言模型 的火爆就是联结主义人工智能所取得的阶段性突破。或许可以将其作为对象分析人工智能生成内容是否具备作品的独特性标准。联结主义人工智能生成内容，是以海量数据为基础，以特定的机器学习模型为手段，借助人机交互实现内容的生成。训练阶段，研发者向机器中输入海量数据，为语言模型提供对话以引导和监督其学习，其中的输入方式、代码编写等都凝结着研发者的智慧成果，是从无到有的增量知识。
运行阶段，在使用者与机器的对话过程中，使用者或是凭空构思并输入全新的问题，或是依据业已存在的内容重新构思问题，再或是直接输入现有的不具备独特性的问题，而机器学习模型则在问题的引导下，遵循预设算法对所学数据进行搜集整理。此外，作为联结主义人工智能最新成果的 在同一对话中能够记住先前提示，每一次内容生成都是输入者与机器交互过程中的个性化产物。即便只是对已有内容的筛选与重组，也能够产生增量知识，是符合作品所要求的独特性标准的。
2.创造性的认定
理解创造性的前提是了解世界上两大著作权体系对著作权法上“独创性”的不同规范。世界范围内的著作权法可分为两大体系，即版权体系与作者权体系。版权体系以英美法系国家为代表，其奉行以作品为中心的功利主义价值观。在判断作品是否具有独创性时，要基于普通读者的视角去判断作品内容是否与现有作品内容存在最低限度的差异性。英国传统上认定作品是否具有独创性会以“额头出汗原则”（sweat of brow）作为标准，即创作时付出劳动就可获得版权。通说认为，独创性并不意味着作品必须表达一个具有创造力的思想，唯一的要求在于作品不是从其他作品复制而来。由此可见，版权法体系中的独创性仅包含“独特性”而不包含“创造性”。
与之相对的是作者权体系对“创造性”的严格要求。法国著作权法就要求作品必须能够反映作者的个性，强调作品必须是作者智力创造的成果。德国著作权法对创造性的要求更为严格，强调作品不但要有创造性劳动并体现作者的个性，还应当具有一定的创作高度。但随着独创性理论的发展，版权体系中也对创造性标准有了具体的要求，但整体上低于作者权体系国家。美国联邦最高法院在“Feist 案”中提到，在认定作品是否具有独创性时，独特性是必要条件，但创造性的要求是极低的，一点点的创造性也足以认定作品具有独创性。随着两大著作权体系对独创性标准的吸收融合，目前的通说主张，独创性的认定应当实现过程与结果的统一，即过程中的“创造性”与结果上的“独特性”的统一。由此可知，无论是版权体系还是作者权体系下的著作权法，作品的独创性的认定都需要对创造性的内涵予以厘清。
《著作权法》第3条中要求的“智力成果”与“创造性”有着相似的内涵。创造性强调人类的创作活动，要求作品必须是人类智力活动的产物。从人工智能的技术原理来看，其所生成的内容是对数据的搜集、加工与处理的结果。即使联结主义人工智能能够对人脑进行模拟，在以人为核心的著作权中，机器的劳动成果很难与人类的劳动成果等同。人工智能生成内容似乎并不能满足作品独创性中的创造性标准。
转换思维或许能够更好地解答人工智能生成内容是否满足创造性标准这个问题。人工智能生成内容依赖于先前创作行为。所谓先前创作行为，是指人工智能生成内容的过程中人类的智力投入行为，在机器的训练阶段与运行阶段有着不同的行为样态。在训练阶段，人类为人工智能机器模型提供数据与算法，是智力创造的成果，可称之为先前创作行为。在运行阶段，人工智能生成内容是人类的先前创作行为的拓展与延伸。
人工智能生成内容的产生是一个整体性的创作过程。在后期的运行阶段，从形式上看人类智慧似乎并未发挥作用，但实际上，前期的智力活动已经融入到了后期内容的生成过程。在人机交互的创作过程中，人类的先前创作行为控制并决定着算法的自动生成过程，算法生成过程是人类控制者思维、意志的延续。先前创作行为与内容生成之间因人工智能机器的存在而产生了一种间接的因果关系。但如果把人工智能仅视为创作的辅助工具，因果关系并不会被真正阻断，人工智能生成内容依然是人类智力创造的成果，符合作品的独创性标准。
那么，回到最初的问题，人工智能生成内容是否能够被认定为著作权法上的作品呢？答案是肯定的。人工智能生成内容的本质，是人类利用智能化工具所形成的智力成果。从整体主义的角度来看待人工智能生成内容，先前创作行为与内容输出结果是同一生成过程的不同阶段，二者不可分割看待。设计者的智力创作产生了人工智能机器模型，在使用者的引导下，人工智能得以生成具有独特性的内容，此时的内容应当视为先前创作行为结果的延伸。综上，人工智能生成内容符合著作权法中的独创性要求，能够成为著作权法所保护的权利客体。
更进一步，在对人工智能生成内容构成著作权法上的作品，并应当通过著作权法进行保护这一问题达成共识后，仍需化解关于路径选择的争议，即是要对其进行狭义著作权的保护还是邻接权的保护。狭义著作权保护论者主张类推解释著作权法中关于法人作品、职务作品和委托作品的特殊规定。有学者认为若采用法人作品的保护模式，可将人工智能创作视为法人意志主导下的活动，法人可原始取得对人工智能生成内容的著作权。
邻接权保护论者主张人工智能生成内容并不具备独创性或独创性较低，无法被认定为著作权法意义上的作品。有学者认为采用邻接权的解释路径，能够缓解人工智能生成内容保护与著作权基本原理的矛盾，亦能够以此为基础对其相关权益进行合理分配。但是此种解释路径却存在逻辑上的漏洞，所谓邻接权是指“作品的传播者和作品之外其他成果的创造者依法对其劳动成果享有的专有权利的总称。”人工智能生成内容并不处于作品的传播环节。此外，在邻接权制度受到极大挑战的当下，表演者权、录音录像制作者权、广播组织全等主要的邻接权已经呈现逐渐萎缩之势，此时主张邻接权的扩张已不符合著作权的发展趋势。由此可见，狭义的著作权保护模式更具备理论上的正当性。
03
著作权视角下人工智能生成内容的权利归属
从功利主义的视角出发，著作权的权利归属问题与公共福祉联系最为密切。在权利归属明确的基础上，著作权相关智力成果才能够作为商品在市场中流通，更多的人才能够从人工智能生成内容的创作活动中受益。权利归属问题的妥当处理，有利于在财产权的层面上实现人工智能生成内容的效益最大化。人工智能生成内容的权利归属不同于人工智能的权利归属。后者的权利归属为第一次权利分配，人工智能自身的著作权（专利权）归开发者所有；前者的权利归属为第二次权利分配，人工智能生成内容落入著作权保护的范围后，其权利在相关利益主体间进行分配，具体的分配方式目前存在争议。
（一）权利主体：人工智能是否能够成为著作权主体
对著作权权利主体的明晰是权利归属问题讨论的前提。所谓著作权主体是指“依法对文学、艺术和科学作品享有著作权的自然人、法人或者非法人组织。”在这里需要对著作权主体与作者进行概念的区分，著作权主体可能是作者，也可能不是作者，作者与著作权主体并不等同。作者是对智力成果的最初来源者的描述，著作权主体是法律对作品拥有权利者的最终状态的描述，特殊条件下法人或非法人组织亦能作为作者存在，可称之为拟制作者。
人工智能是否能够成为著作权主体一直是一个有争议的话题。在过去的几十年里，学者们一直在探讨这个问题，并尝试给出一些解决方案。整体而言主要分为肯定说、否定说与有限主体说。支持肯定说的学者主张，随着人工智能技术的发展，从弱人工智能到强人工智能再到超强人工智能，机器的自我意识在不断增强，能够创造出独特的作品，可以被认为是一个独立的主体。赋予其著作权主体地位，符合权利发展规律，是科技与社会实力提升的结果。支持否定说的学者主张，人工智能并不具备人体与人脑所特有的生理学要素，也不具备人的意志所特有的心理学要素以及自我道德要求等社会学要素。人工智能只能是权利客体而无法成为权利主体。支持有限主体说的学者主张，从法律人格层面来看，人工智能无法等同于自然人，可参照法人主体，认定人工智能具有拟制的法律主体地位。但考虑到其承担法律行为后果的有限性，可在人工智能与自然人之间进行权利的划分，将部分权利作为自然人的保留性权利。
笔者认为，不管是考虑到人工智能的自身属性，抑或是考虑到人类开发人工智能的价值导向，作为一种创作的辅助手段，人工智能与人类天然地处于一种不平等关系之中，人工智能无法摆脱工具属性的定位。因此，法律也不应当赋予人工智能著作权主体地位，其既不能成为作者，亦不能成为拟制作者。从理性主义的角度来看，在人与物的关系上，物只具有相对价值，因而永远只能作为手段。人工智能并不因生成内容而产生相关的人格利益，也不能成为法律上的权利主体。
从实用主义的角度来看，首先，是否赋予人工智能以著作权主体地位，最终目的是解决凝结于作品中的财产利益归属问题。基于当前的法律框架，即便人工智能可以成为著作权的权利主体并享有作品产生的财产利益，其亦缺乏对财产利益的使用权、处分权等等实质权利。人工智能的主体地位仅具有理论探讨的价值，并不具备规则落实的可能性。其次，在不赋予人工智能著作权主体地位的前提下，业已存在相关的制度规则和思维模式足以解决当前人工智能生成内容所引发的法律问题，比如前文所提到的狭义著作权保护模式。当人工智能不具备著作权法上的主体地位时，也可以类推法人作品、职务作品和委托作品等规则对相关财产权利进行分配，同时也可以绕开主体性问题对规则进行完善，具体内容留待后文详述。
（二）权利归属：狭义著作权模式下的利益分配
《著作权法》第11条规定了著作权法上权利分配的基本原则，即著作权一般情况下属于自然人作者，特殊情况下可归属于法人或非法人组织等拟制作者。狭义的著作权保护模式为人工智能生成内容的著作权利益分配提供了思路借鉴。如前所述，人工智能并不具备著作权主体地位，也不能像法人或非法人组织一样成为作品的拟制作者，此时可以参照法人作品、劳务作品、委托作品中多元主体下的权利分配方式。那么，首先需要明确的是，人工智能生成内容所设计的权利主体类型。一般而言，主要有开发者、所有者（投资者）与使用者。正如前文所提到的，不同权利主体之间人工智能的利益归属存在较多争议。无论是主张权利归属于开发者，还是归属于所有者（投资者），抑或是归属于使用者，都有其合理性。
主张归属于人工智能开发者的理由在于，人工智能的开发者为机器模型设定“创作意图”，提供“创作条件”，著作权理应原始分配给开发者。反对者认为，如果人工智能的开发者享有对生成内容的著作权，那么权利人将会基于同一智力投入而获得双重利益，有违公平原则。主张归属于人工智能所有者（投资者）的理由在于，随着社会生产力的发展与作品创作分工的细化，自然人个体已无力承担创作的高昂成本，在人工智能领域尤为明显。一般而言，人工智能技术的开发依赖于资本雄厚的投资者。即便投资者并未付出智力劳动，但其巨额的资本投入，对于人工智能生成内容有着不可忽视的作用。如果不保护所有者（投资者）的利益，则难以应对人工智能时代著作权的新发展。主张归属于使用者的理由在于，在弱人工智能阶段，人工智能生成内容的产生无法脱离使用者的引导与干预。人工智能的工具属性，决定了使用该工具的人应当对其生成物享有著作权。
笔者认为，人工智能生成内容的权利归属，其面向的权利客体更多的是著作财产权益。与著作人身权益不同的是，财产权益具有更高的灵活性，可在权利主体之间自由分配与转让，而无需考虑权利与人格分离所带来的问题。因此，对于人工智能生成内容所产生的财产权益的分配，理论上可依据开发者、所有者（投资者）与使用者在内容生成过程中的具体贡献度来决定其权益分配的比例。以 生成内容为例，若该机器模型的使用者借助人机互动的过程完成了一篇论文，首先需要明确的是自然人作者创作内容与人工智能生成内容的比例，其中由自然人作者完成的部分可适用著作权法对作品的一般规则进行保护。对于由人工智能生成的部分，可依据机器模型的开发者 公司与使用者的贡献程度，划分各自财产权益的份额。
实践中需要结合人工智能的商业模式进行灵活变通。仍旧以 生成内容为例，开发者与所有者（投资者）所享有的生成内容著作权或许会以其他的费用形式呈现。目前人工智能机器模型 处于开放使用阶段，使用者可自由免费使用。机器的开发者与所有者（投资者）实际上是放弃了对其生成内容的著作权，相关的著作财产权益可完全归属于使用者。未来，当以 为代表的人工智能机器模型处于封闭使用状态时，开发者与所有者（投资者）对生成内容的著作财产权益可转化为个人用户或企业用户的注册费用或使用费用。此外，人工智能的开发者、所有者（投资者）和使用者还可基于意思自治原则对相关财产权益进行约定分配。
除著作财产权益外，人工智能生成内容的权利归属问题也会涉及作品的著作人身权。如前所述，在作品的认定过程中，我们将人工智能开发者的先前创作行为纳入到了内容生成的整体过程中。同时，人工智能的使用者后期也加入到了内容生成的过程。因此，理论上来讲著作人身权益可由人工智能的开发者与使用者同时享有，比如生成内容的发表权、署名权、修改权等等。但实际上并没有必要赋予开发者对于人工智能生成内容的著作人身权。因为先前创作行为的直接对象是算法或模型，基于算法或模型的生成内容类似于演绎作品，因此只需赋予作品的使用者以著作人身权即可。
但是仍需考虑一个问题：人工智能生成内容与人类创作内容在区分上存在一定的困难，如果公众将人工智能生成内容作为自己的创作内容，很有可能会扰乱当前的著作权法律秩序。笔者认为，可以强制性地要求人工智能使用者在生成内容中进行标注，以此视为人工智能的“署名”。这与前文提到的《自然》杂志的做法不谋而合，即要求作者在“方法”或“致谢”或适当部分说明在论文创作过程中用过的相关工具（如 ）。对人工智能的使用者附加生成内容的署名标识义务，有利于保障社会公众的知情权，也有利于为普通创作者提供平等的竞争环境，更有利于保护著作权领域的公平竞争秩序。
04
结论
的诞生引起了人们对人工智能新技术的关注。不可否认，当前人工智能在内容学习与生成方面已经取得了长足的进步，但客观而言，这只是机器模型性能的提升，人工智能仍旧处于工具性使用的阶段。人工智能无法成为著作权上的主体。鉴于著作权保护的正向激励作用，有必要参照狭义的著作权保护模式对人工智能生成内容进行保护，但需要以人工智能生成内容满足作品的独创性标准为前提。
联结主义人工智能能够模拟人类的思维方式，并借助算法程序产生增量知识，符合独特性标准。我们应当基于整体主义原则看待人工智能内容的生成。在这个过程中，人类的先前创作行为可延续到内容的输出环节。因此，人工智能生成内容符合创造性标准。对于权利归属问题的讨论，应当从著作财产权益与著作人身权益两个方面分别进行。
与人工智能生成内容相关的著作财产权益需根据不同主体的贡献程度，在人工智能的开发者、所有者（投资者）与使用者之间进行利益分配。理论上来讲，人工智能生成内容的著作人身权益可赋予人工智能的开发者与使用者。但实际上，赋予开发者对于生成内容的著作人身权并无必要，因此，人工智能的使用者实际上能够唯一获得著作权相关的人身权益。但是也需要对其附加署名标识义务，以维护公平竞争的秩序。
