人工智能时代著作权法的挑战和应对

刘 维

(上海交通大学凯原法学院，上海 200030)

引 言

人工智能时代的知识产权法律问题，是人工智能社会属性的重要方面，后者在一定程度上决定了人工智能应用的成败。(1)李仁涵.人工智能技术属性及其社会属性[J].上海交通大学学报(哲学社会科学版)，2020(4)： 20.因此，需要评估现行知识产权制度，扫清知识产权法在理念、制度和规则层面存在的障碍，务实地调整现行知识产权政策法律规则，为人工智能产业的发展释放动力。人工智能时代知识产权法的新问题表现在三个方面： 人工智能创作成果可否受到知识产权法保护(客体问题)，人工智能创作成果的知识产权归属(主体问题)，人工智能利用他人成果行为的知识产权侵权定性(侵权判定)。

功利主义哲学是制定和分析知识产权具体规则的方法之一，也可用于分析人工智能创造的制度需求。除商标法及与此相关的反不正当竞争法主要聚焦于确保市场的真实性外，大部分知识产权法律的主要目的是促进新成果的产生。(2)Robert P. Merges， Peter S. Menell， Mark A. Lemley. Intellectual Property in the New Technological Age， Volume I： Perspectives， Trade Secret and Patents[M]. Clause 8 Publishing， 2019： 41.知识产权制度在保护他人智力创作成果的同时，也提高了社会公众获取这些智力创作成果的成本，限制了技术改进的自由。传统知识产权法的立法者通过保护期限、保护条件、合理使用、强制许可等制度的限定，尝试在智力创作成果的保护与传播之间保持适当的平衡。由于创造活动的智能化和数据化，人工智能创造机制更强调对现有成果的利用、分析和改进，相应地，演绎作品、改进专利等知识产权客体类型在人工智能创作成果中的比重可能明显上升，对智力创作成果进行反向工程或原样模仿的成本将明显下降。如何在智力成果的获取和保护之间获得新的平衡，成为人工智能时代完善知识产权制度的重要使命。

人工智能创作行为在著作权法中产生的问题最为突出并已经进入司法实践，引发了一些国家著作权法的修改。著作权法在人工智能时代的新问题，也主要体现为客体问题、主体问题和侵权判断问题，故同样可以基于功利主义哲学就上述三大问题所涉及的制度进行评估，对相关利益进行再衡量。在法律解释角度，2020年新修订的《著作权法》第3条为评判人工智能创作成果的保护提供了空间。总体而言，上述三大问题具有相关性，本质上均涉及人工智能创作成果的保护，即是否具有保护的可能性、保护主体的确定以及侵权标准的判断，本文尝试对此一并探讨。

目前国内著作权法学术界对这些问题的研究主要集中在人工智能生成物的定性争议。许明月、谭玲指出按照人类作品的保护方式对人工智能生成物提供保护会导致理论上难以自洽，应当将人工智能生成物纳入邻接权制度进行保护；(3)许明月，谭玲.论人工智能创作物的邻接权保护——理论证成与制度安排[J]. 比较法研究，2018(6)： 42.王迁认为目前阶段的人工智能生成内容只是应用某种算法、规则和模板的结果，与为形成作品所需的智力创作相去甚远；(4)王迁.论人工智能生成的内容在著作权法中的定性[J].法律科学(西北政法大学学报)，2017(5)： 150.冯刚认为算法是价值观的体现，人工智能生成内容体现了人类赋予机器的价值观的输出，满足最低创造性的要求。(5)冯刚.人工智能生成内容的法律保护路径初探[J].中国出版，2019(1)： 9.还有学者对人工智能生成物的权利归属进行了研究，熊琦认为应借鉴法人作品制度，将人工智能的所有者视为著作权人。(6)熊琦.人工智能生成内容的著作权认定[J].知识产权，2017(3)： 3.这些观点众说纷纭，总体来说学术界就人工智能创作成果的是否保护、保护路径、权利归属等问题均未达成共识。本文尝试以著作权法在人工智能时代的修订为视角，围绕上述客体问题、主体问题以及侵权判断中的特殊之处，对人工智能创作带来的著作权法制度需求进行研究。需要说明的是，人工智能创作尚未发展到颠覆《著作权法》基本制度的阶段，没有动摇有关独创性、作者认定和合理使用的基本理论。本文是在这些基本规则和分析框架中研究人工智能创作和利用作品带来的特殊问题，认为需要基于著作权法的基本理论增设相应规则，回应智能时代的挑战和制度需求。比如人工智能创作行为的自主性导致作品的独创性和权利归属认定出现了新问题，本文第一部分和第二部分对这些问题进行了研究；人工智能利用作品行为的基础性和机械化特性区别于传统时代作品利用的特点，涉及合理使用判断，本文第三部分对此进行了研究。研究发现，立法者应当明确具体规则，认可人工智能生成物的独创性，明确人工智能生成物的著作权归属于算法使用者，规定人工智能利用他人作品行为的合理使用情形。

一、 人工智能创作成果的独创性

(一) 独创性问题的首要性

人工智能创作成果的独创性，是讨论人工智能时代著作权法问题的起点，决定了人工智能创作成果的著作权归属和成果利用行为的侵权定性。如果人工智能创作成果不具有独创性，则缺乏继续讨论该成果著作权归属的基础，更没有可能讨论对该成果利用行为的侵权定性。有一种观点认为只有人类才能创作作品，机器“创作”的作品处于知识产权保护范围之外；当人工智能具有了“自主意识”从而具有类似“人格”之后，才有必要对此种人工智能创作行为进行激励。(7)Ralph D. Clifford. Intellectual Property in the Era of the Creative Computer Program： Will the True Creator Please Stand up? [J]. Tulane Law Review， 1997， 71(6)： 1702, 1703.这种观点认为需要先解决人工智能的主体资格再讨论人工智能创作成果的独创性，其哲学基础是人格学说。黑格尔认为人只不过是自由意志的抽象物，只有当自由意志作用于外在世界才有了人类的具体存在，当自由意志作用于某物时，该物才成为私有物。(8)Robert P. Merges， Peter S. Menell， Mark A. Lemley. Intellectual Property in the New Technological Age， Volume I： Perspectives， Trade Secret and Patents[M]. Clause 8 Publishing， 2019： 31.按照这种逻辑，如果人工智能尚未成为具有自由意志的主体，则不能去讨论人工智能创作成果的独创性问题或对人工智能创作行为提供激励。

我国《著作权法》第1条将“鼓励作品的创作和传播”作为该法的立法目的，明确表明了立法者的功利主义立场。基于功利主义立场，著作权法是为了鼓励作者进行创作、将作品进行传播的法律，“作者”是著作权法的鼓励对象。按照我国《著作权法》第2条规定，自然人、法人或其他组织是该法中的“作者”，计算机、人工智能等只是上述作者进行创作的“工具”。因此基于功利主义立场，应当重点关注人工智能创作成果的独创性，而不必过于纠结人工智能本身是否具有自由意志，(9)在一起人工智能生成物的著作权侵权纠纷中，我国法院以此为由否定智能创作生成物的作品属性。参见北京知识产权法院(2018)京0491民初239号： 根据现实的科技及产业发展水平，现行法律权利保护体系已经可以对此类软件的智力、经济投入给予充分保护，就不宜再对民法主体的基本规范予以突破。因此法院认定，自然人创作完成仍应是著作权法领域文字作品的必要条件。也即只关注法律主体在利用人工智能从事创作的过程中是否具有客观的“创作空间”，以及最后生成的创作成果是否具有独创性。仅仅因为人工智能不具有法律主体资格而将人工智能创作成果纳入公有领域的观点，(10)Pamela Samuelson. Allocating Ownership Rights in Computer-Generated Works[J]. University of Pittsburgh Law Review， 1986， 47(4)： 1224-1225.作者主张，既然现行著作权法无法解决人工智能生成物的著作权分配，则应当使其处于公有领域。不能实现对人工智能创作行为的鼓励，未能正视智能技术发展的现状和保护需求。

(二) 人工智能创作过程的选择和判断

人类从事智力创作活动的“自由意志”，体现为智力创作空间的可选择度以及智力创作成果的多样性。如果智力创作空间为“零”，创作主体不具有选择判断的空间，则智力创作成果不具有独创性，其表现形式只具有唯一性；相反，如果智力创作空间具有无限性，创作主体具有无限的选择判断空间，则智力创作成果具有无限多样性，这些成果便具有独创性。至于其艺术美感强弱，均在所不问。因此，作品独创性高低体现为创作过程的选择判断空间。全球主要国家关于作品独创性标准的要求趋同，美国、加拿大长期以来坚持“独立创作以及最低限度的创造性”标准，只要能够体现作者在创作过程中的“选择和判断”、智力创作程度不至于过于轻微即可；欧洲国家的作品独创性标准近些年开始降低，法国、葡萄牙、瑞士均不问“智力创造高度和艺术美感”；德国受到欧盟著作权指令的影响也开始摆脱了对“智力创造高度和艺术美感”的要求，只要求最低程度的智力创造，即便它只有一个硬币的价值。(11)Wei Liu & Jiarui Liu. Copyright Protection of Sports Programs in China[J]. Journal of the Copyright Society of the USA， 2017， 64(2)： 244-246.通常，法院不会对一个作品的艺术价值进行评判，“很少认为文学作品或艺术作品不满足最低程度的创造性。少有的例外通常与短语以及对其他作品作出的极其细微的改变相关”。(12)Robert P. Merges， Peter S. Menell， Mark A. Lemley. Intellectual Property in the New Technological Age， Volume I： Perspectives， Trade Secret and Patents[M]. Clause 8 Publishing， 2019： 505.从这个角度看，人工智能创作成果具有独创性，其争议不应太大，主要理由如下。

第一，人工智能在创作过程中具有选择和判断的空间。尽管人工智能技术的发展存在阶段性，但目前产业界基本认同人工智能创作空间的选择性和创作成果的多样性。不同人工智能存在不同的网络结构和计算要求，导致人工智能为完成同一任务所生成的“结果”不尽相同；就特定人工智能创作而言，由于神经网络技术的随机性，创作过程中对数据的选择和分析的自由空间巨大，产生的成果之间差别很大，每个作品基本都能体现特定算法的个性。在人工智能创作过程中，神经网络技术赋予了人工智能自我学习的能力，人工智能创作成果已经超过了算法设计者的控制范围，这表明人工智能创作的过程具有充分的自由度，应当承认其创作成果的独创性。

第二，人工智能生成物的外在表现形式与人类作品相一致，这是认可人工智能生成物的独创性的客观基础。虽然图灵测试是为了测试人工智能与人类智能的差别，但是这种思路也可用于判断人工智能生成物的独创性。为了测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能，图灵提议，使人类评估者使用测试对象都理解的语言去询问两个他不能看见的对象(人与机器)任意一串问题，如果经过若干询问以后，评估者不能得出实质的区别来分辨人类与机器的不同，则此机器通过图灵测试。(13)Turing test[EB/OL]. [2020-02-18]. https：//www.jiqizhixin.com/graph/technologies/cda1fddb-630c- 40a5- 9779-fe88a0e756d4.按照同样的逻辑，如果人类评估者运用相同的标准评价两个作品，他不能实质区别人类创作和人工智能创作的不同，则表明这两个客体都通过了“作品”标准的测试，都具有一定的独创性高度且都有可能成为他人进一步创作的基础，得出人工智能创作成果具有独创性的结论。

第三，人工智能生成物的市场价值，表明了对其予以赋权进行激励及界定产权的必要性。首幅AI绘制画作《Edmond de Belamy》在纽约以43.25万美元的高价拍出，这不仅展现出人工智能创作物的巨大市场价值，而且体现出人工智能创作过程中具有高度的自由空间，这种自由空间主要为算法设计所赋予，人工智能创作成果具有独创性。立法者应当认可人工智能生成物的独创性、明确界定其产权归属，以实现对人工智能创作行为的激励，稳定人工智能生成物的交易秩序。当然，创作过程中的选择和判断空间并非一成不变，需要针对具体人工智能创作过程进行分析。

有学者主张应当更关注传播过程中投资者的贡献，(14)Pamela Samuelson. Allocating Ownership Rights in Computer-Generated Works[J]. University of Pittsburgh Law Review， 1986，47(4)： 1224.通过赋予邻接权的方式对人工智能创作过程进行激励，倘若用著作权法中人类作品制度对人工智能创作物进行保护，不但与著作权保护人类创作的逻辑基础不符，也不符合投资人开发人工智能并使其从事创作活动的初衷。还有学者认为在作者权体系国家，随着著作权与邻接权分野而治的发展，邻接权客体逐渐脱离了独创性标准。(15)许明月，谭玲.论人工智能创作物的邻接权保护——理论证成与制度安排[J]. 比较法研究，2018(6)： 47-48.这两种观点的关注重心在于传播过程中的投资者利益保护，对人工智能创作成果的“独创性”持消极态度，其主要原因在于论者对作品独创性标准提出了过高的要求。事实上，从对独创性要求进行技术解读角度来看，欧洲和美国对独创性高度的要求并不高；从促进人工智能创作活动的功利目的角度，独创性也仅仅发挥价值判断做出后的说理与修辞功能，(16)“独创性不是评判符号表达是否受到著作权保护的前提，恰恰相反，它仅仅发挥价值判断做出后的说理与修辞功能。因此，独创性不是认定或判断出来的，而是解释出来的。”参见熊文聪： 从人工智能看独创性的司法定位[EB/OL].(2019-04-29)[2020-02-18]. https：//mp.weixin.qq.com/s/G6RlDtZ-ixWN5EaUNX87yw.不应设置过高的独创性标准而否定人工智能创作成果的著作权保护。

二、 人工智能创作成果的著作权归属

(一) 人工智能创作成果的著作权归属应当由法律拟制

如果人工智能创作成果具有独创性，可纳入著作权法进行调整，则需要判断该创作成果的著作权归属。人工智能不具有法律主体资格，不能享有权利、履行义务、承担责任。即便人工智能创作过程具有高度的创作空间，人工智能在现行法中也不能成为该创作成果利益的享有者。从人工智能创作过程的主体相关性角度分析，算法设计者和机器所有者(算法使用者)是两个最为相关的法律主体。但基于著作权法的一般原理，人工智能生成作品的著作权既不能由算法设计者享有，也不能由机器所有者享有。(17)Colin R. Davies. An evolutionary step in intellectual property rights — Artificial intelligence and intellectual property[J]. Computer Law & Security Review， 2011(6)： 601-619.作者认为，编程者、数据提供者、所有者、操作者、公众都不是人工智能生成作品的合适主体，应当赋予人工智能本身以“法人格”。

在深度学习软件问世之前，计算机生成作品的过程和结果均严重依赖于程序员的输入，计算机只是一种工具。深度学习技术改变了人机互动的模式，人工智能“创作”不再依赖于程序员，而具有“自主”学习及创作的机制，可以基于输入的数据“自动演化”并做出决策，计算机已经不再囿于“工具”性地位。人工智能创作过程已经超出了算法设计者的控制，算法设计者不可主张生成作品的著作权。同样的，算法使用者通过向算法设计者支付对价后获得对人工智能软件的使用权，但其在使用该软件过程中只是根据特定需求而设定关键词，然后由人工智能的算法生成某种作品，算法使用者的“智力付出”的创造性非常有限，很难基于现行法享有著作权。我国法院在“菲林”案中也认为算法设计者和算法享有者均不能对人工智能生成物享有著作权，“软件研发者显然与分析报告的创作无关；软件的使用者仅在操作界面提交了关键词进行搜索，这种行为没有传递软件使用者思想、感情的独创性表达，就不宜认定为使用者创作完成。因此，软件研发者和使用者均不应成为涉计算机软件智能生成内容的作者。”(18)北京知识产权法院(2018)京0491民初239号。这是比较准确的。

鉴于人工智能创作的特殊性及法律保护的必要性，立法者应当明确人工智能生成作品的著作权归属，即应当将该种“作品”权益拟制为某个适格的民事主体享有，以补充现有规则的不足。国际上已经有相应立法例，比如英国《版权和外观设计法》第9条第3款规定： 在计算机生成的文学、戏剧、音乐或艺术作品情形，为作品创作完成必要安排的人是作者。只是，“完成必要安排的人”的含义仍然模糊不清、指向不明，有待进一步分析。

(二) 人工智能创作成果的著作权应当归属算法使用者

我国《著作权法》第14条规定了作品归属的“出力规则”，仅仅对创作过程进行“出资”而没有“出力”的主体，不能作为共有人享有权利，只能由出力方单独享有权利。(19)尹新天.中国专利法详解[M].北京： 知识产权出版社，2011： 188.据此，我国立法者认为应当根据智力创作的实质付出来决定作品的权属。具体而言，根据算法设计者与算法使用者是否合一，可以区分两种情况进行讨论。

第一，如果人工智能算法设计者和算法使用者是同一主体，由于该主体与人工智能创作过程最具相关性，立法者可拟制其为人工智能创作作品的著作权人，以实现对其智力创作过程的激励。我国有法院在判决中认可这种思路，其支持算法设计者(在该案中同时具有算法使用者身份)对人工智能生成物的著作权维权请求。(20)深圳市南山区人民法院(2019)粤0305民初14010号.Dreamwriter是腾讯公司自主开发的一套基于数据和算法的智能写作辅助系统。Dreamwriter智能写作助手创作完成了《午评： 沪指小幅上涨0.11%报2671.93点 通信运营、石油开采等板块领涨》财经报道文章。Dreamwriter软件在大量采集并分析股市财经类文章的文字结构，不同类型股民读者的需求基础上，根据主创人员独特的表达意愿形成文章结构，并利用收集的股市历史数据和实时收集的当日上午的股市数据，于股市结束的2分钟内完成写作并发表，文章末尾注明“本文由腾讯机器人Dreamwriter自动撰写”。 此文在腾讯证券网站上首次发表后，上海盈讯科技有限公司复制涉案文章，并通过其经营的“网贷之家”网站向公众传播。

第二，实践中算法设计者和算法使用者常常分离，人工智能创作成果的著作权归属问题更显复杂。我国法院在上述“菲林”案中从投资回报的角度认为算法设计者(该案中的威科先行公司)可以从销售软件的过程中收回投资，不应对其再提供产权激励，因而认定算法使用者(该案中的律师事务所)是人工智能创作成果的著作权人，“百度网讯公司未经许可在其经营的相关平台上提供了被诉侵权文章内容，供公众在选定的时间、选定的地点获得，侵害了菲林律所享有的信息网络传播权”。(21)北京知识产权法院(2018)京0491民初239号： 涉计算机软件智能生成内容凝结了软件研发者和软件使用者的投入，具备传播价值，应当赋予投入者一定的权益保护。软件研发者可通过收取软件使用费，使其投入获得回报，软件使用者可采用合理方式在涉计算机软件智能生成内容上表明其享有相关权益。本案中，百度网讯公司未经许可在其经营的相关平台上提供了被诉侵权文章内容，供公众在选定的时间、选定的地点获得，侵害了菲林律所享有的信息网络传播权。

以上判断人工智能创作成果的著作权归属的思路，考虑了算法设计者可以从人工智能产品的销售中收回投资，从而避免对其提供双重甚至多重激励，具有合理性。相反，如果法律规定算法设计者就人工智能创作成果享有著作权，则意味着算法设计者可以控制基于该算法所产生的所有人工智能创作成果。在此假设下，由于算法使用者对人工智能创作成果的每一次使用都必须获得算法设计者的授权，这种赋权机制对后续购买该算法软件的使用权并期望产生特定成果的使用者将缺乏必要的激励，会不当阻碍人工智能创作成果的传播。因此，在算法设计者对算法本身享有软件著作权和每次创作均由算法使用者发起和控制的背景下，一个可行的立法方案是赋予算法使用者就人工智能创作成果享有权利，使每个算法使用者能够控制他人就其人工智能创作成果的特定利用。

但是，在现行著作权法框架下，算法使用者的实质智力投入非常细微，集中体现在参数或关键词的设定过程中的选择和判断。此时，立法上存在两种可能的制度安排。第一，仅仅认可算法使用者的“细微”智力投入，赋予算法使用者对人工智能创作成果的邻接权。但是，这种安排会漠视机器人在深度学习过程中的“自主”创作，不能回应人工智能产业的发展需求和人工智能技术的创作现实。第二，将深度学习过程中的“创作贡献”拟制为算法使用者所有，结合算法使用者在设定参数或关键词过程中的选择和判断，赋予算法使用者对人工智能创作成果享有著作权。这种安排不仅评价了人工智能的自主创作，而且将其权益拟制为发起和控制这种“创作”的算法使用者所有，能够实现对算法使用者的创作激励，同时不至于对算法设计者做出多重激励，应该是比较合理的方案。

三、 人工智能利用他人作品的合理使用规则

无论何种类型的创作都涉及对已经发表的作品或一定形式的数据的利用。人类创作过程中，人类直接对这些作品或数据进行抓取、利用、分析和演绎；而人工智能则可以依靠文本和数据挖掘技术(Text and Data Mining，以下简称TDM)形成衍生产品和解决办法，即利用已经发表的海量作品(如文本、图片、视听等)或数据进行自动化分析。但是，人类创作和人工智能创作都能够精准地实现目标，两者的区别在于后者在创作过程中“忽略了对数据内容和内涵的理解”。(22)崔聪聪，许智鑫.机器学习算法的法律规制[J].上海交通大学学报(哲学社会科学版)，2020(2)： 37.如果不尊重这一技术特点认为人工智能软件使用者构成对已经发表的作品著作权的侵犯，则人工智能应用的空间将受到限制，产业发展的步伐将受到束缚。因此，有必要基于人工智能利用作品的基础性和必要性，分析该种利用行为的法律性质。从著作权法看，TDM技术对著作权法侵权认定带来的挑战集中在合理使用制度，可以分别从司法和立法两个层面展开分析。

(一) 评论作品和说明问题的合理使用

我国《著作权法》第24条第1款第2项规定了为“介绍、评论、说明目的”的合理使用(“评论作品和说明问题”)，(23)《著作权法》第22条第1款第2项：“在下列情况下使用作品，可以不经著作权人许可，不向其支付报酬，但应当指明作者姓名、作品名称，并且不得侵犯著作权人依照本法享有的其他权利： 为介绍、评论某一作品或者说明某一问题，在作品中适当引用他人已经发表的作品。”(由于本文发表时2020年修订版《著作权法》尚未正式实施，故注释采用2010年版《著作权法》。)《著作权法实施条例》第21条规定了合理使用判断的“三步检验法”： 依照著作权法有关规定，使用可以不经著作权人许可已经发表的作品的，不得影响该作品的正常使用，也不得不合理地损害著作权人的合法利益。“三步检验法”现已正式进入《著作权法》第24条。《著作权法》第24条是我国判断TDM技术是否构成合理使用的主要法律依据。

基于TDM技术使用已经发表的作品，是为了获取新的知识和发现可能的新趋势，(24)Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market and amending Directive 96/9/EC and 2001/29/EC， preface 8.换言之，TDM使用作品的行为有可能被认定为系“介绍、评论、说明目的”，从而认为该行为在使用目的和功能上可能具有转换性。从国内外司法实践看，如果对作品的使用具有高度的转换性，则该种行为一般能被认定为合理使用。(25)王迁.知识产权法教程[M].5版.北京： 中国人民大学出版社，2016： 221.对美国法的一份实证研究指出，近年来美国法院90%以上的合理使用案件都含有转换性使用因素，而所有支持转换性使用的案件中，有94%的案件最终都认定了合理使用。(26)Jiarui Liu. An Empirical Study of Transformative Use in Copyright Law[J]. Stanford Technology Law Review，2019(22)： 167.即便转换性使用并非我国《著作权法》明确的规则，但其可用于解释“介绍、评论、说明目的”，将转换性意涵纳入“评论作品和说明问题”的解释中，是本土引入转换性使用的合理路径；(27)熊琦.著作权转换性使用的本土法释义[J].法学家，2019(2)： 128.“无论是发掘原作品新价值，还是利用原作品进行新创作，都是通过转换性使用目的和方式来使用原作品”，(28)熊琦.著作权转换性使用的本土法释义[J].法学家，2019(2)： 130.如果作品使用的转换性越强，则越有可能构成“介绍、评论、说明目的”，从而“影响该作品的正常使用” 的可能性不高， “不合理地损害著作权人的利益”的可能性也不高。

“谷歌图书馆计划”可以用于说明TDM技术的一种应用场景，“谷歌图书馆计划”的系列案件也可用于理解TDM技术的合理使用判断规则。谷歌公司通过数字化扫描技术将作品从纸质形式转变为数字形式，按照类似于卡片目录的方式，根据用户的关键词搜索请求向用户显示图书的相关信息，并且附上小段该图书的内容。简言之，谷歌公司在扫描行为之外增加了图书的搜索功能(显示某书是否出现某词以及出现的频次)和片段显示功能(为用户提供满足其需求的文章片段，该文章片段显示的作品内容非常有限)。美国法官在多个案件中判决该行为属于合理使用，(29)See Kelly v. Arriba Soft， 336 F. 3d 811(9th Cir.2003). Field v. Google， 412 F. Supp. 2d 1106 (D. Nv. 2006). Authors Guild，Inc. v. HathiTrust， 755F. 3d 87 (2d Cir. 2014).中国法官也受到很大影响。在美国作家协会诉谷歌的一起案件中，上诉法院认为谷歌图书馆的搜索功能和片段显示功能足以使谷歌的涉案行为具有“转换性”，不会对原著的市场产生替代效应。(30)Authors Guild， Inc. v. Google Inc.， 804 F.3d 202 (2d Cir. 2015).中国法院在一起涉及谷歌图书馆的案件中认为全文复制行为是为了向用户提供相应作品，不构成合理使用；但是“涉案信息网络传播行为所采取的片段式的提供方式，及其具有的为网络用户提供方便快捷的图书信息检索服务的功能及目的，使得该行为构成对原告作品的转换性使用行为，不会不合理地损害原告的合法利益”。(31)北京市高级人民法院(2013)高民终字第1221号。

在运用TDM技术的场景中，有关行为并不总是出于教育和研究目的，而往往也具有商业目的甚至纯粹出于商业目的。然而，商业目的并不绝对排斥合理使用，而仅仅只是认定合理使用的一个因素。这正是当年美国最高法院倡导转换性使用的价值所在，Sony案认为商业性利用可以推定损害的产生，(32)Sony Corp. v. Universal City Studios， 464 U.S. 417 (1984).Compbell案指出新作品的转换性越强，其他因素的重要性(比如商业性)就越小，如果被告的行为具有转换性，则不太可能发生市场替代，也很难推定会产生市场损害。(33)Campbell v. Acuff-Rose Music， 510 U.S. 569 (1994).这一背景使转换性使用规则在人工智能时代具有较大的适用空间。在一起商业性利用他人美术作品的案件中，我国法院也采取了这种思路，强调使用行为是否发生了“价值和功能的转换”，而不是商业性色彩，“不再是单纯展现涉案作品的艺术美感，其价值和功能已发生转换，且转换性程度较高，属于转换性使用，而且并不影响涉案作品的正常使用，也没有不合理地损害著作权人的合法利益，故构成合理使用”。(34)上海市普陀区人民法院(2014)普民三(知)初字第258号、上海知识产权法院(2015)沪知民终字第730号。

因此，使用作品过程中“价值和功能的转换”才是问题的关键。这需要结合《著作权法》第24条中的“不得影响该作品的正常使用”“不得不合理地损害著作权人的合法利益”进行判断。运用TDM技术使用他人作品的目的是基于原作品的表达形成新的功能、创造新的价值，而不是享受、展现或传递原作品中的美感或艺术价值。如果这个“新功能和新价值”具有足够转换性，不至于影响原作品的正常使用，也不会替代原作品的市场，则这种使用行为构成合理使用。比如为人像识别目的而使用已经发表的摄影作品，使用这些作品的目的不是为了再现原作的审美价值，而是为了将现实中的人脸与图片中的人脸进行生理特征的比对，这种作品使用行为具有较强的转换性。反之，如果运用TDM技术产生的“新功能和新价值”不具有足够的转换性，而只是借着TDM技术展现或利用原作品中的美感或艺术价值，则作品使用行为仍然影响了原作品的正常使用并损害了著作权人的合法利益，不构成合理使用。总之，在当前合理使用制度框架中，转换性使用规则不仅具有本土化可能，还可能是解决人工智能利用作品的恰当方案。

(二) 明确新的合理使用情形

由于评论作品和说明问题合理使用的判断具有较大的弹性空间，运用TDM技术使用已经发表的作品的性质可能仍然面临不确定性。对美国转换性使用的案例法进行实证研究的报告指出，转换性使用无法指导合理使用实践，不能提升合理使用规则的可预测性。(35)Jiarui Liu. An Empirical Study of Transformative Use in Copyright Law[J]. Stanford Technology Law Review，2019(22)： 169.作为一种根本性的应对方法，这几年来欧盟、日本等大陆法系国家或地区积极修订著作权法，增设了作品使用的例外情形。基于TDM技术能够促进研究和创新的共识，立法者通过明确TDM技术利用他人作品的行为属于著作权的限制或例外，扫除人工智能技术发展过程中的法律障碍。

欧盟《数字化单一市场版权指令》(以下简称《指令》)将促进教育、研究和文化领域对版权材料的数字化使用作为主要立法目的，允许为科教目的进行大数据分析。《指令》序言八指出： 研究机构面临着在何种程度上可以实施TDM技术的法律不确定性。在特定情形下，TDM涉及版权控制的行为、特殊数据库权控制的行为，比如在数据处理过程中复制作品或其他客体、提取数据库的内容，如果没有限制或例外的话，那么势必要获得权利人同意才可从事上述行为。序言十指出，为了解决这种不确定性，应当为大学和其他研究机构提供针对复制权和从数据库提取内容的特殊权利的法定例外，这种例外应当可适用于与上述研究机构开展合作的私人主体。但是，为促进私人主体在研究目的以外从事TDM活动，《指令》序言十八则设定了更为严格的条件： 只有当作品或其他材料可以合法获得，包括公众可以在线获得以及权利人没有以某种方式(如技术措施或声明)针对TDM复制和提取而保留权利时才可适用。

日本2019年修改的《著作权法》也做出了类似规定，第30-4条规定不以“享受作品所表现的思想和感情”为目的的利用行为属于“著作权的限制”情形，除非这种行为在考虑了作品性质和目的或利用行为的场景后不合理地损害作者利益。其中有一个情形涉及数据分析过程中对作品的使用，如针对海量作品或数据中的语言、声音、形象或构成成分的数据进行提取、比较、分类或其他数据分析。

我国虽面临着跟欧盟、日本立法或修法相同的技术或产业发展背景，但《著作权法》并没有为TDM技术的运用提供明确的规则。《著作权法》第24条第1款第6项虽然明确了科研教学例外，(36)《著作权法》第22条第1款：“在下列情况下使用作品，可以不经著作权人许可，不向其支付报酬，但应当指明作者姓名、作品名称，并且不得侵犯著作权人依照本法享有的其他权利……(六) 为学校课堂教学或者科学研究，翻译或者少量复制已经发表的作品，供教学或者科研人员使用，但不得出版发行。”(由于本文发表时2020年修订版《著作权法》尚未正式实施，故注释采用2010年版《著作权法》。)但是该项明确要求“少量复制已经发表的作品”，无法适应TDM技术基于大规模复制已经发表的作品进行数据分析的现实；该款第1项规定的个人研究例外，(37)《著作权法》第22条第1款：“在下列情况下使用作品，可以不经著作权人许可，不向其支付报酬，但应当指明作者姓名、作品名称，并且不得侵犯著作权人依照本法享有的其他权利： (一) 为个人学习、研究或者欣赏，使用他人已经发表的作品。”(由于本文发表时2020年修订版《著作权法》尚未正式实施，故注释采用2010年版《著作权法》。)不能适用于企业和其他机构运用TDM技术的需求。因此，基于对现行《著作权法》合理使用制度的评估，可以看出目前的制度安排已经落后于TDM技术发展的需求。

我国可以考虑借鉴欧盟和日本的做法做出合理选择。日本的立法例更为宽泛，TDM的多数情景可能都不构成“享受作品所表现的思想和感情”，但需要裁判者在一定空间内裁量，且作品的提取利用行为可能构成不正当竞争行为，因而需要处理好与《反不正当竞争法》有关数据抓取规范之间的关系，反不正当竞争法对这些行为的调整采取综合评价机制，相比著作权法的调整更具动态性，更符合数据抓取利用场景的复杂性，将数据抓取利用行为纳入反不正当竞争法评价是比较合理的。欧盟立法则区分研究机构与非研究机构的差别，对基于科学研究目的利用他人作品的行为赋予更大的自由，不允许作品权利人以书面形式或技术措施形式排除提取。换言之，非为科学研究目的、运用TDM技术抓取利用他人作品情形，虽然构成合理使用，但作品权利人可以书面形式或技术措施的方式排除他人抓取。在我国《反不正当竞争法》中，大量提取他人持有的数据的行为构成不正当竞争的风险较大，司法上多考虑“是否产生实质性替代的后果”，(38)刘维.论反不正当竞争法对知识产权补充保护之边界[J].竞争法律与政策评论，2017(3)： 71.尚未区分是否基于科学研究目的而做不同考量。因此，欧盟做法看似精细，但一旦全盘借鉴则可能阻碍“非科学研究”领域的作品利用。综上，我国宜不区分利用主体、利用目的，平衡有关数据抓取利用的不正当竞争规范，规定如下合理使用的例外情形： 不以表达作品美感或思想为目的、运用TDM技术使用他人已经发表的作品。

四、 结 语

回答人工智能技术的迅猛发展究竟对现行著作权法带来了何种程度的挑战，需要对现行制度进行评估，为精准地调整现行制度和扫清人工智能产业发展的制度障碍奠定基础。我国应当在适用《著作权法》的过程中，对人工智能带来的挑战予以积极回应。对著作权制度的评估可以从保护理念和保护规则两个层面展开。基于功利主义的立法哲学，围绕人工智能创作和利用行为的著作权规则调整主要集中在三个方面： 人工智能创作成果可否受到保护，人工智能创作成果的归属，人工智能利用他人作品行为的侵权定性。

围绕上述三个问题，通过对现行著作权法制度进行评估后发现，当前人工智能技术尚未发展到需要推翻主体人格理论的阶段。因此应当首先解决人工智能创作成果的独创性问题，其次解决人工智能创作成果的著作权归属争议，最后分析人工智能利用他人作品的合理使用规则。在人工智能创作成果的独创性问题上，无论是从下面哪一点出发，即独创性要求的技术解读，促进人工智能创作投入的政策目的，抑或作品的外在表现形式，著作权法都不应否认人工智能创作成果的独创性。关于人工智能创作成果的著作权归属，可行的立法方案是赋予算法使用者就其创作成果享有著作权，使每个算法使用者能够控制他人对其人工智能创作成果的利用。司法可以在合理使用框架下通过转换性使用规则的本土改造，为TDM技术使用他人已经发表的作品留下空间，但根本的解决方案是在《著作权法》第24条第1款中增设一种合理使用的新情形。