人工智能与著作权法的未来

熊琦

人工智能：问题与噱頭同在

从2016年至今，人工智能迅速成为世界性的热点。无论是政府机构、社会组织还是民间企业，都纷纷出台了关于人工智能的文件，相关伦理和法律问题也成为各类研讨会的焦点，仿佛人工智能能在一夜之间将我们的世界颠覆。

作为一个产业至上的国家，美国更多是从产业发展的角度看待人工智能的发展。2016年底，白宫连续发布两份关于人工智能的报告《preparing for the future of AI》和《Artificial Intelligence， Automation， and the Economy》。产业巨头谷歌、微软、亚马逊等，早已花巨资在这个领域布局。与此同时，欧盟则在伦理和法律方面对人工智能进行反思，2016年5月，欧盟议会的法律事务委员会发布了《欧盟机器人民事法律规则》，提出在伦理框架、责任规则，主体地位等方面针对人工智能进行立法。2017年10月25日，沙特甚至授予了“女性”机器人索菲娅以公民身份，但事实上该身份认可行为更多起到的是一种宣传和象征意义，“索菲亚”也根本不是什么人工智能，这一事件更像是美国总统在感恩节赦免火鸡一般的玩笑，而不是真的认可其能够像自然人那样享有法律赋予的各种权利。

需要注意的是，2019年已经是人工智能发展的第六十三个年头，它并非是一项全新科技，而是得益于互联网的帮助，在大数据和运算能力等软件和硬件技术提高的帮助下，实现了今天的勃兴。实事求是地看，人工智能技术还远没有达到很多媒体描述的那样，对社会造成颠覆式的冲击。改变我们认知的人工智能技术，仍集中在步骤或规则明确客观、理论上可为算法所穷尽的领域，如棋类、数据统计等工作，而在类似于美感等主观判断领域则仍有待观望。

人工智能著作权法律问题之关键

不容否定的是，无论人工智能在社会影响上有多少问题和噱头，其确实在客体认定、权利归属、风险分担等问题上带来了争议，在所有已提出的立法倡议中，人工智能法律地位的认定是所有法律问题的核心。无论是民法上的意思表示和责任承担，还是著作权法上的作品创作和权利归属，都离不开人工智能法律地位的认定。对于著作权法而言，人工智能生成内容已经进入各国著作权法调整的范围。日本一家企业的人工智能创作的4篇小说参加了第三届日经新闻社的小说评比，其中有部分作品甚至通过了初审;由微软人工智能“小冰”创作的诗集《阳光失去了玻璃窗》已在中国出版发行，腾讯自动化新闻写作机器人Dreamwriter也成为了腾讯网上撰写新闻报道的重要工具。

自现代著作权法产生至今，其立法目标始终是通过赋予权利人对作品的法定专有权来激励作品创作和传播。对作品及其归属的认定，也围绕作为主体的著作权人展开。作品作为独创性表达，被认为必须源自人的思想和感情。同理，基于作品的权利也只可能归属于由自然人、法人和其他组织构成的著作权人。法人和其他组织在著作权制度中的意义，体现在对作品创作和传播的组织和投资上，乃产业化发展和分工所必需，最终落脚的仍然是激励人的特定行为。

不同于以往机器对创作行为的介入方式，如今人工智能生成内容的方式和结果，是能够独立抓取相关素材并以一定创造性的方式加以重新表达，而不再局限于对信息的抓取和整合。在作品判定要件中，著作权法要求作品必须是文学、艺术或科学领域内的独创性表达，其中所谓“表达”，是指须以文字、言语、符号、声音、动作、色彩等一定表现形式将无形的思想表现于外部，使他人通过感官能感觉其存在。可见，表达的前提乃自然人所独有的智力或思想。在权利归属条款中，著作权法也明确否认自然人以外的对象能够实施创作行为，明确规定“创作作品的公民是作者”，特定情况下法人或者其他组织只能“视为”作者，而之所以视为作者也是因为作品体现出了法人的意志。

由此可知，权利主体与客体的严格划分和转换禁止，乃是绝对权支配性带来的必然结果，私法完全否定主体在任何情况下变成客体从而被作为可支配对象的可能，但这一限定同时也排除了客体支配客体或客体归属于客体的可能。因此，如果严格依据现行著作权法来解释，人工智能本身作为权利客体，显然无法具备如自然人一样的意思或意志而转换成为权利主体，其生成的内容亦不可能同时成为作品。基于上述法理推理，人工智能生成内容的法律效果将出现如下悖论：首先，即使人工智能所生成的内容符合独创性标准的要求，也将因为无法视为表达而不得成为作品;其次，即使人工智能所生成的内容被认定为作品，其著作权也无法归属于人工智能本身。因此，大量由人工智能生成的内容将成为新类型的“孤儿作品”和“无主作品”，既不利于激励新作品的创作和新人工智能的开发，也无益于著作权市场的合规性和稳定性。

现行著作权法能界定人工智能生成的内容吗？

我们在媒体上经常看到诸如技术挑战法律、技术发展超出法律预期等等这样的表述。但事实情况是，任何行为或任何事实都不会轻易超出法律的预期，因为法律的特点就在于它的解释力，能够通过法律思维的运用，将有限的条文适用于无限的社会生活，“旧瓶装新酒”是法律解释功能最形象的表达，即通过把新现象纳入法律所高度类型化的概念中，实现对新现象的价值判断和后果认定。因此，法律人将人工智能生成内容纳入法律体系，首先是将人工智能纳入“主体-客体”的法律关系框架之内。也就是说，法律人对人工智能生成内容的分析，在前提上是不可动摇的，那就是人工智能不可能也不允许被视为主体，其生成的内容也当然无法被归属于人工智能本身。主客体的二元论并非法律所原创，而是哲学基于人类社会伦理进行的构建。

（一）人工智能生成内容的特殊性

人工智能所具备的“机器学习”（Machine Learning）功能，使其能够在没有预先算法或规则设定的情况下，通过主动学习来解决问题，人与机器内容生成的关系被进一步疏远。特别是随着大数据时代的到来，基于大数据技术所提供和整合的海量信息，机器学习的效果得以取得质的飞跃，人工智能在独立判断和应对上的失误率已经明显降低。更需要注意的是，人工智能在内容生成上已逐步脱离人的预先设计，可以根据自身所获取的数据来实施创作。近年来取得突破的人工智能“深度学习”，开始模拟人脑神经网络的构造，使得程序算法和独立思考的界限进一步模糊，深度学习是否可视为对人类思维过程的再现，已引起业界的广泛讨论。

相比之下，传统的计算机生成内容，则需要基于既定的算法来解决特定领域和范围内的问题。根据人参与创作的程度，计算机生成内容的类型可以分为以下两种：

第一类为程式化内容生成，即计算机所生成的内容乃基于内部程序或算法的事前设计。在此种计算机生成内容类型中，一切生成的内容皆为程序或算法实现设计的结果。例如近年来被广泛讨论的计算机游戏画面的著作权问题，本质上其实就是软件程序设计者与使用者之间的著作权归属问题。无论游戏软件使用者釆取何种方式操作游戏，都是基于软件设计者在软件中已有的情节安排，因此计算机游戏画面或任何计算机程序生成的内容，如果具备独创性要件，著作权显然应归属于软件著作权人所有，与软件的使用者无涉。需要注意的是，另有一类游戏或应用软件釆取的是向使用者提供基本素材，然后使用者利用该素材生成新的独创性作品。从法定权利归属的角度看，此类计算机生成内容仍然可以认定原素材的著作权归属于软件著作权人，用户创造的内容按照著作权法演绎作品的安排处理。

第二类为自主性内容生成，即计算机程序基于使用者提供的素材自行生成新的内容，且相同素材每次所生成的内容皆不同。例如一些文字和音乐生成软件，可以根据用户提供的关键词和随机音符生成出连贯且具有一定風格的文字或音乐作品。在此种计算机生成内容的类型中，表面上无论是软件设计者和使用者皆没有直接对新作品的形成做出贡献，但是所生成内容的著作权仍然可视为归属于提供素材的使用者，因为该使用者乃是向计算机提供素材，且对素材进行了筛选并做出特定安排。

基于上述比较，人工智能生成内容和以往计算机生成内容的本质差别，在于人在内容生成中的作用不同。计算机生成内容将生成行为划分为数据输入和成果输出两个阶段，独创性部分体现在数据输入和算法设计上，著作权可明确归属于计算机软件设计者或使用者。而人工智能基于机器学习和深度学习，已经能够自行判断、收集和学习新的数据，最终实现脱离既定的算法预设来解决新问题、独立生成新的内容，省去了计算机生成内容时人在数据和算法规则上的参与，这使得将人在算法规则上的事前设定或数据输入上的人为选择作为独创性来源的做法无法继续适用。

（二）著作权法如何从解释学上回应

从著作权法的角度看，人工智能基于机器学习所产生的结果究竟是否具有独创性，需要回答两个问题：第一，人工智能所生成的内容是否达到了最低限度的创造性;第二，人工智能所生成的内容是单纯的机械计算和程序推演，还是属于人工智能设计者的行为。

就第一个问题来看，如今大量事实表明，人工智能生成内容与人类创作的作品相比，在没有明标明来源的情况下已很难区别，既然已无法根据表象分辨人与人工智能生成内

容的差别，那么将最低限度创造性所需要的选择和风格拘泥于完全由人所独有，显然不具备司法上的可操作性，当我们已无法区分所欣赏的作品为人类创作还是机器生成时，就意味着该内容应被认定为作品，所以人工智能生成内容客观上应视为满足独创性要件中对最低创造性的要求，避免未来在此问题上出现因缺少必要证据而无法认定的情形。

有鉴于此，人工智能生成内容的可版权性的认定，就主要落在第二个问题的考量上，即上述最低限度的创造性是否由人独立完成。在私权主体和客体不得转换的前提下，人工智能不可能成为权利主体和初始著作权人，因而在独创性之“独”的判定上，必须考虑以人的行为为基础，才能在既有私法理论和体系下认定作品并确立著作权归属。换言之，根本不存在归属于人工智能的作品或完全由人工智能创作的作品，无论来源如何，被认定为作品的对象只可能归属于人。

延此思路分析，则需要确立人工智能中的智能与人工智能设计者或使用者的关联，才能满足人工智能生成内容的可版权性认定。从人工智能内容生成的步骤来看，所谓“智能”，所指的是通过机器学习从数据中发掘和整理出有价值的信息，并以此作为未来内容生成或解决其他问题的基础，简言之即在进行数据挖掘的同时实现价值判断和推理。从创作行为的角度看，不同于计算机生成内容，人的参与已不会出现在机器学习的阶段，但从数据本身的取舍来看，取舍需要具备一定的价值评判标准，才能在之后内容生成时体现出最低限度的创造性，该取舍标准无法为机器所自动具备，而是需要由人类在机器初期的学习过程中向其提供。

因此，人工智能要在内容生成和其他领域得以适用，之前需要经过大量的训练，以实现数据建模，这一步骤是后来人工智能在生成内容时形成人类可以理解且具有逻辑性表达的基础。在人工智能领域，有学者将这种机器学习称为从“人机回圈”（Human-in-the-Loop）到“众机回圈”（Society-in-the-Loop）的过程，意图期望更多社会公众能够参与到对机器学习的训练中去，使得人工智能具备更受社会接纳的信息取舍标准和决策结果。因此人工智能生成内容的前提，仍然是在之前机器学习过程中作为训练者的人将数据筛选的价值观传达给机器。人工智能超越人类之处，也更多来自于其穷尽一切可能性路径的超强计算能力，而非创造力，创造力的根本还是人在数据建模过程中通过训练赋予人工智能的价值取舍。

人工智能“创作”的幻象与私法传统坚守

之所以不能脱离人来单独给予机器以著作权主体地位，也不能将独创性标准调整为人工智能独立完成的结果，还是因为权利主体与权利客体不可互换的私法基本原理。将人工智能视为著作权主体的直接后果，就是肯定机器与人一样成为权利主体，那么未来在权利变动的意思表来源、侵权责任认定的对象等问题上，机器都将与人享有同样的法律地位和资格，如何认定机器的真实意思，如何考量机器在侵权行为中的主观过错，都是现行法律体系所无法完成的任务，也完全是对现行私法原理的颠覆。有鉴于此，人工智能创造内容的可版权性判断及其权利归属选择，必须建立在人作为权利主体的基础之上，换言之，必须坚持将独创性来源视为人的行为，人工智能生成内容的可版权性也只能是人在其中所起的作用。即使未来人工智能发展到了能够完全模拟人类思维的程度，也需要民法在主体制度中首先做出回应，而轮不到知识产权法进行创新。

基于上述认知，人工智能生成内容在著作权法上可视为是代表设计者或训练者意志的创作行为。事实上著作权法在拟制投资者和组织者作为著作权人时，早已设计了相关制度。在我国《著作权法》的法人作品条款中，对于“由法人或者其他组织主持，代表法人或

者其他组织意志创作，并由法人或者其他组织承担责任的作品，法人或者其他组织视为作者”的规定，意味着在没有参与创作的情况下，特定主体仍可成为著作权法中的作者。

现行著作权法律及其原理早已承认非自然人作者为著作权人的学理基础，并非是摒弃人作为权利主体的私法基础，而是将组织拟制为具有独立意思的主体，并能够将其独立意思传达给具体从事创作的主体。对于新出现的人工智能生成内容，在肯定其最低限度创造性的基础上，完全可以将人工智能的所有者视为作者，因为从机器学习的训练角度看，所有者即为向人工智能注入其意志的主体，人工智能则可视为代表所有者的意志创作。在此情况下，人工智能的所有者被视为作者，完全没有任何制度上的障碍。以此类推，人工智能的独立意思既然可视为来自设计者在训练中的“人机回圈”，则人工智能生成内容乃是代表设计者或所有者意志的行为。因此在面对人工智能生成内容的法律争议问题上，对该内容是否是作品的问题完全可以适用独创性判断标准，并在满足该标准的前提下，以代表所有者意志创作为理由将著作权归属于人工智能所有者享有。