AI“创时代”：机器之智与法律之治

文/本刊记者 张宏羽

只需输入几个关键词，等待几分钟后，一幅美妙的“画作”就出现在你的面前……这不是科幻电影里的桥段，此刻，AI（人工智能）绘画正在真实发生。

在某款小程序里，记者输入“上海，地铁，秋天”三个关键词，代码便将人带进一个熟悉又陌生的“虚拟世界”——地铁站的长廊里充满秋意和复古气息，列车的风格却极具未来感——虽然最终呈现与输入关键词时的预想有所出入，但对于第一次接触AI绘画的人来说，多多少少会觉得新奇。

在代码之外，对于AI绘画的争论从未停止。近期，一幅名为《空间歌剧院》的画作在美国科罗拉多州博览会的美术比赛中，获得了“数字艺术数码·摄影单元”的第一名。不过，这幅画作是一件不折不扣的人工智能生成物。评奖结果出炉后，一些人认为这种做法是作弊行为，是“艺术的消亡”；另一些人则认为画作的场景震撼、色彩艳丽，得奖无可厚非。

除了“艺术”层面的争论，法律层面的讨论也越来越热烈。人工智能生成物能否受到法律保护？其背后的侵权风险有哪些？一系列问题正摆在AI面前。

著作权保护之争

根据提示语生成两分钟以上的长镜头，讲述完整的故事；从鼓点、贝斯、钢琴伴奏的生成，到多音轨的混合，再到母带制作，整个过程一气呵成；虚拟主播出现在屏幕里，进行自动化播报……当下，人工智能又何止影响绘画这一个领域。在视频、音乐、文学、新闻中，我们都能见到AI的身影。

AI产业方兴未艾，但著作权保护的问题始终是一大困扰。那么，人工智能生成物究竟能不能构成法律意义上的作品呢？

目前来看，“认定是否属于著作权所保护范畴，要从固定性、可复制性、独创性着手”的观点在国内仍占据主流位置。且有不少学者认为，独创性是最核心的一个认定标准。

知识产权专家、华东政法大学教授王迁认为，若暂时排除主体的因素，作品源于作者独立的、富有个性的创作，打上了其聪明才智的独特烙印，是作者精神与意识的产物。迄今为止的人工智能只能按照人类预先设定的算法、规则和模板进行计算并生成内容。无论这种过程多么复杂，其结果多么接近作品，终究只是如来佛手中的孙悟空，无法突破如来佛的五指手掌。目前的“人工智能”本质上是应用“人”的“智能”，其生成内容的过程并不涉及创作所需的“智能”，因此并不能成为受著作权保护的作品。

若考虑主体因素，人工智能生成的内容不构成作品，属于法律对其的应然定性。《著作权法》的立法目的是鼓励作品的创作——实现鼓励效果的途径，则是通过赋予作者复制权、发行权和信息网络传播权等一系列权利，使作者能够在法律上制止他人未经许可以复制、发行、信息网络传播等方式利用作品，确保他人在利用作品时经过作者许可并向作者支付报酬，从而使作者从创作中获得应有的回报，能够体面地生活，保持继续创作的动力，并为志在创作的年轻一代产生良好的示范效应。那么，谁能在这套精心设计且十分复杂的法律机制之中受到鼓励呢？当然只可能是人。

国内学界也有另一些声音——人工智能生成物获得版权保护具有一定合理性。北京大学法学院（发表时）的曹源在其论文中指出，人工智能生成物是否应获得版权保护这一问题的本质并不在于对独创性、固定性以及作者人格属性的探讨，而在于人工智能生成物被接受为一种新形式的“作品”可能引发的市场效应对经济社会的持续发展利与弊。

若将人工智能生成物视为非作品，则大量涌入公共领域的创作物将会大幅降低市场对于版权作品的需求，作者将难以通过创作获得满意的经济收益，投资者对于版权市场的投资行为亦会更加谨慎。这可能会导致人类作品创作行为的减少和版权产业的萎缩，法律本身的存在意义也会降低，人工智能将在一定程度上垄断至少一部分类型作品的创作。与此同时，法律的传统体系不会受到直接的冲击，因此避免了法律修改和执行的成本。

若将人工智能生成物视为“作品”，则涌入市场的版权“作品”将会大大增加，版权市场的竞争将会更加激烈和充分。这就要求法律一方面对人类作品和人工智能“作品”进行区别，以适用不同的保护模式，另一方面改革部分传统的机制以避免版权市场形成恶性竞争。而且，一部更加复杂的法律同样会加大法院审理版权案件的司法成本。与此同时，法律将得以继续在未来社会发挥重要的效用。

曹源认为，各国的法律是否给予人工智能生成物版权保护，它的合理性基础取决于各国依据其特殊的国情对于上述两种公共政策的抉择。

此外，还有学者试图通过“孳息”等视角来对人工智能生成物的问题进行解释。南开大学副教授张志坡认为，应考虑人工智能的发达程度，区分弱人工智能和“类人”人工智能。当“类人”人工智能“创作”时，其“创作”成果不受人类意志的干预和影响，这就意味着，人工智能生成物不是人的作品，也不应视为人的作品。此时，其构成人工智能的孳息，参照适用《民法典》第321条第1款以合理确定人工智能生成物的归属。

也有人基于反不正当竞争法来看待争议，从“兜底作用”出发，把对人工智能生成物的保护变为举证责任的问题。

海量数据背后的风险

数据的获取与使用，是人工智能“创作”的基础。据悉，当下主流的训练算法以深度学习为核心，需要海量数据作为人工智能学习和成长的“养料”。如法国一研发团队采用生成对抗网络（GAN）的人工智能算法进行绘画“创作”，团队向这一系统输入了14世纪至20世纪的1.5万张肖像画，通过训练“创作”出了一系列人物肖像油画；又如人工智能机器人微软小冰用时22个月，“学习”了400年间艺术史上236位绘画大师的画作。

然而，这其中是否存在侵权等法律风险呢？记者注意到，西安交通大学法学院教授、博士生导师焦和平在国家社科基金项目“人工智能出版物著作权保护模式选择及制度创新研究”的阶段性成果中，提出了“复制权、改编权、传播权”三种风险。

焦和平认为，在人工智能进行深度自主学习之前，需要将作为“创作”素材的作品进行数字化处理并转换为适合“机器阅读”的标准数据格式。这一操作是对已有作品在不改变内容情形下所进行的全文复制和原样再现，并且存储在机器中形成永久复制件，可能存在侵犯复制权的风险。此外，在输出环节，如果人工智能最终输出的内容与之前所使用的数据作品存在实质性相似，则同样可能会侵犯复制权。

就改编权而言，若“创作”结果属于在保留原作品基本表达基础上形成的新作品，则属于改编行为，存在侵犯改编权的风险。焦和平进一步解释，若最终输出的生成内容仍保留了数据库中某一作品或者某些作品的基本表达，应属于改编作品，此种“创作”行为如未经许可并支付报酬则可能侵害改编权。就传播权而言，若将机器学习的数据分析结果通过网络即时公开发布，可能会侵犯作品广播权；如果延时发布，则可能侵犯信息网络传播权。

一位法律人士向记者表示，合法合规应该是人工智能获取、使用数据的基本遵循。靠数据“饱腹”的人工智能，尚处“野蛮生长”阶段，其背后有着一系列法律风险。除了侵犯知识产权，还会因获取私人数据、暴露敏感数据，产生侵犯个人隐私的可能。然而，国内现行法律尚未对人工智能“创作”进行专门规范，无论是司法实践中的参考案例，还是学术界、实务界对这方面的关注都相对较少。随着信息技术和智能产业的不断发展，这些问题将能够得到更为深入的探讨，同时，期待未来在立法层面能有一定的回应。