人工智能生成内容的著作权归属

2018-02-22呼琦

现代交际 2018年2期

呼琦

摘要：近年来，人工智能愈发凸显出其价值，随着深度学习算法的不断完善，人工智能生成内容已经与人类作品差距越来越小，因此衍生出的新的问题在于：人工智能生成内容的著作权归属应当如何确定？尽管人工智能所有者可以取得人工智能生成内容的著作权，但这个著作权是应当受到限制的，至少不能将人工智能所有者认定为作者。

关键词：人工智能著作权作者归属

中图分类号：D923.41 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2018）02-0061-03

一、人工智能引发的思考

传统上来说，人工智能系统只能作为人类创作的辅助工具，或者作为创作的载体而存在。计算机算法的发展使得人机之间的界限逐渐模糊，人类作品与人工智能（Artificial Intelligence）作品已经难以轻易分辨。2016年3月，Google举办的“DeepDream： The Art of Neural Networks”拍卖会上，人工智能绘画作品拍出近万美元的高价。①同年9月，索尼的人工智能系统通过对庞大的曲库进行分析进而创作的作品Daddys Car，即使是一个歌曲爱好者也能听出其中浓郁的Beatles风格。伴随而生的是这些作品的著作权问题，Google的人工智能生成作品被署上了其操作者的名字，这看上去似乎是合理的，因为人工智能系统尚无法完全独立生成作品。但随着深度学习（Deep Learning）算法②的不断发展，可以预见的是人工智能系统将获得独立表达的能力。因此已经不能简单地将人工智能视为一个辅助工具或载体，人工智能系统创作出的作品的著作权有待人们对其进行充分的认识，进而解决著作权归属问题。

首先，人工智能系统生成内容的过程能否被称为“创作”，能否称之为“创作”，必须对人工智能的运行原理进行分析。其次，人工智能生成内容能否成为“作品”，如果人工智能生成内容无法成为作品，自然也就没有对其进行保护的必要。最后，人工智能是否能够成为著作权的主体。按照传统民法的理念，进行创作的主体只能是自然人、法人或者其他组织，没有生命、情感的人工智能，自然不可能成为创作的主体。“著作权保护的起点是作品的创作，而创作作品的人只能是有血有肉的自然人。无论是法人还是其他组织都不可能成为创作作品的人，都不可能成为作者。”③最后需要思考的是，倘若前两点不能成立，那么需要对AI生成内容进行明确的界定；倘若前两点能够成立，则需要寻找一种行之有效的方法去保护AI生成作品的著作权。

二、生成内容与以往的区别

人们时刻都在接受着不同的信息，并且总是能够轻易地分辨出事物的特征。人们之所以能够高效地处理外部的信息，是因为大脑会对外部信息进行一种分层处理。“这种层次结构的感知系统使视觉系统需要处理的数据量大大减少，并保留了物体有用的结构信息”④。2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在《科学》上发表了一篇文章，向业界展现了深度学习的优势。他们认为基于多隐层的人工神经网络的深度学习算法具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（layer-wise pre-training）来有效克服。⑤人们所熟知的AlphaGo正是深度学习算法和蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search）算法结合的产物。深度学习算法增强了AlphaGo对信息的识别度，提升了处理信息的效率；蒙特卡罗树搜索算法简单地说就是通过对自己的选择作出评估，然后评估的结果将会对下一次的判断产生影响。每一次迭代都会拓展搜索树，随着迭代次数的增加，搜索树的规模也不断增加。当到了一定的迭代次数或者时间之后结束，就会产生相对最优的选择。⑥当前人工智能系统所展现的能力，已经不是对庞大信息量的简单模仿，而是通过对大量的信息进行处理，从而提取其特征，再通过反馈评估进而对系统选择进行预测。由于是一种模仿人类神经系统的算法，因此与人类大脑的工作方式也非常相似。

以往的计算机系统需要人作为主导，在整个创作过程中计算机只是起到辅助作用，即使是在人工智能发展初期，人也是作为主导对外界事物进行概括以使人工智能抓住其特征。深度学习系统结合蒙特卡洛树搜索的方式，不断弱化人机系统中人的重要性，使得人与计算机生成内容的关系愈发疏远。传统的计算机生成内容有三种方式：其一，人完全主导，即在创作过程中完全遵照人的意志，计算机只是一个辅助工具，整个作品都没有掺杂计算机的随机生成内容。以人通过计算机的写作、绘画为例，这时当然只有自然人作为作品的唯一作者。其二，人设定路径，计算机按照既定方式生成内容。最显著的体现是在游戏中，游戏软件开发者对游戏预先设置好可能出现的画面，游戏操作者对游戏的选择可能生成不同的画面，该画面是计算机按照软件开发者事前制定的程序而生成的内容。其三，计算机完全随机生成内容。常见的有一串随机生成的文字，或者是一段毫无规律的音符，由于它的无序性并不符合人们通常对作品的要求，因此也没有必要进行保护。三种方式有一个共同的特点，即生成过程必须有人的参与，这种参与必须是深度的，否则计算机无法生成令人满意的作品。人工智能与以往计算机生成内容最大的区别在于，以往的计算机生成内容往往是通过对作品的模仿生成一定的风格，但生成内容的优劣需要人对其进行判断。而人工智能在生成作品的过程中，从信息的收集、归纳到判断，都是通过程序算法自主进行的。如果在这种背景下依然将人工智能生成内容简单地归属于自然人或法人，显得有悖于人的常识。

三、法律规定与人工智能的冲突

对于著作权的认定通常有三种方式，第一种模式认为，作品只能由自然人创作，只有创作者能原始地享有著作权，法人或其他组织不具有创作能力因而不享有著作权，法德两国是这种模式的坚定支持者。第二种模式则强调，著作权归属于作者为原则，但需兼顾投资者利益，并考虑到创作者的意志，我国和美国、日本都采取了第二种归属模式，但我國的归属模式与美日又有所不同。第三种模式则强调著作权归属于作者为原则，以创作者意志为补充，兼顾投资者利益。⑦endprint

我国法律规定，即使法人或其他组织视为作者，但真正的作者仍应是创作该作品的自然人。这意味着即使人工智能生成内容足以达到人们对于作品的要求，该生成内容依旧是没有作者的，因为人工智能并非自然人。因此无论采用任何一种归属模式，都无法解决著作权的归属问题。

另一点则在于人工智能生成物能否成为“作品”以及该过程能否称为“创作”，《著作权法实施条例》第二条规定“著作权法所称作品，是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种有形形式复制的智力成果”，第三条规定“著作权法所称创作，是指直接产生文学、艺术和科学作品的智力活动”，可以看出对于人工智能生成内容能否成为作品应深究该过程是否存在智力活动，智力活动的产物自然是智力成果，在符合著作权法对于其独创性要求之后，即可称之为作品。《辞海》对于智力有着明确的解释：“获得知识和运用知识解决实际问题时须具备的心理条件或特征。心理学家对智力有各种不同的解释。较多的人认为，智力指认识方面的各种能力，包括观察力、记忆力、想象力、思维能力，其核心是抽象思维能力。”⑧通常人们认为智力是人类所独有的，但拥有深度学习算法的人工智能系统，也具有一定的抽象思维能力，即模仿人类大脑处理信息的方式，通过对于特定事物的分层处理，进而掌握其核心特征。但事实上很难去认定一个人工智能系统究竟有没有智力活动，也无法得知作品中究竟有没有人工智能思想的存在，究其本身来说，也只是一种算法。按照“思想表达二分法”，“无论表达的思想是否相同，只要表达不同即具有独创性，就可以受到著作权的保护”⑨，因此也就没必要去深究计算机究竟是否在创作时进行了思想活动，毕竟著作权并不保护思想⑩，因此只要人工智能作品具有独创性，就应当对其进行保护。

这样就产生了一个新的冲突，人工智能生成内容可以被称为作品，但该作品却没有作者，即该作品为“无主作品”。随着人工智能的迅速发展，这种现象就愈发明显，这样很不利于人工智能的进一步创作，大量的无主作品会产生数量繁多的纠纷。这种法律与现实冲突的解决方式有两种，其一是根据著作权法的现有规则，通过补充解释将权利归属于一定的主体；其二是突破性地认定人工智能为自然人、法人和其他组织之外的著作权主体。但这样也并非能够解决所有的问题，如果将著作权归属于现有法律所规定的主体，那么依旧没有解决作品作者的问题。

四、对人工智能作品归属的建议

现实中对人工智能生成作品著作权的认定，必须从生成作品的过程中人的参与度进行考虑。尽管有学者认为不存在完全由人工智能生成的作品，因此作品只可能归属于人。诚然，人工智能在其初期也必须有人对其生成内容进行价值判断，在人工智能接受大量训练之后建立自己的数据库，来通过逻辑算法实现对于生成内容优劣的判断。但不能因为人类参与而在人工智能价值判断时而认定作品并非完全由人工智能生成，如果人工智能只是依赖于人的价值判断而生成作品，那其生成作品永远无法超越人类。事实上，人工智能在完成初步的价值判断训练之后就已经脱离了这种价值的约束，以AlphaGo为例，其真正核心并非科研人员对其进行价值选择的训练时期，以科研人员对于围棋的认识水平不可能击败李世石、柯杰等顶级围棋选手。AlphaGo的真正核心在于，两个系统相互对弈，在某个步骤不按照价值选择而是随机选择出棋方式，之后再通过全局对这随机的一步进行价值判断。因此不能简单地认为不存在由人工智能生成的作品，人的价值选择没办法完全决定人工智能的作品，在绘画领域更是如此。

前文提及“突破性地认定人工智能为自然人、法人和其他组织之外的新著作权主体”，从理论上来说，这样似乎能够解决所有的问题。但人工智能系统即使拥有著作权，也无法独立地行使其权利，出现侵权时没有办法采取救济措施。因此，将人工智能生成内容著作权归属于人工智能所有者，是一种合理的现实安排，但人工智能所有者不能成为创作者，这一点应在作品中明确。因为作品就其本质来说并非其所有者智力活动的产物，因此若将人工智能所有者视为创作者，将使其获得不应属于其的精神利益。

注释：

①DeepDream： The art of neural networks[EB/OL]. http：//grayarea.org/event/deepdream-the-art-of-neural-networks/.

②深度学习可以理解为神经网络的发展，神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模，可以从外界环境中学习，并以与生物类似的交互方式适应环境。

③李明德.著作权主体略论[J].法商研究，2012（4）.

④郭丽丽，丁世飞.深度学习研究进展[J].计算机科学，2015（5）.

⑤奚雪峰，周国栋.面向自然语言处理的深度学习研究[J].自动化学报，2016（10）.

⑥Y.Tian，Y.Zhu.Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction[J].Computer Science，2015.

⑦曹新明.我国著作权归属模式的立法完善[J].法学，2011（6）.

⑧舒新城.辞海[M].上海：上海辞书出版社，2009：2948.

⑨詹启智.著作权论[M].北京：中国政法大学出版社，2014：5.

⑩《著作权法》（送审稿）第9条：“著作权保护延及表达，不延及思想、过程、原理……”

熊琦.人工智能生成内容的著作权认定[J].知识产权，2017（3）.