人工智能作画对版权制度的挑战及对策

丁云扬 尹雨璇

（安徽大学法学院 安徽·合肥 230039）

2022 年8 月，在美国科罗拉多州博览会的艺术比赛上，一幅名为《太空歌剧院》的画作在数字艺术类别比赛中获得了一等奖，而当人们得知此画作是利用人工智能作画平台“Midjourney”生成时，顿时在艺术界引起了热议。 人们清晰地认识到，人工智能作画程序的出现将可能改变传统的艺术创作格局。 其实人工智能作画并不是一件新鲜事，在多年前，微软的人工智能“小冰”就已经能够通过学习过往艺术家的作品而自主生成有艺术价值的画作。 但是，随着“Midjourney、Disco Diffusion、Stable Diffusion”等开放性人工智能作画程序的出现，人工智能创作不再专属于大型互联网企业，个人也可以利用这些开放性的人工智能作画程序进行创作。 人工智能的发展颠覆了人们对艺术创作的认知，也同样对现有的著作权法体系造成了冲击。 世界各国的著作权法都普遍规定了， 使用他人享有著作权的作品，除合理使用等情形外都应当取得授权并支付费用，否则属于侵权行为。 而在同年12 月，人工智能作画平台“spawning”发表声明称，若画家们两周内没有向其声明退出人工智能训练集，则他们的作品将被默认为可以学习使用，这一霸王条款般的使用行为自然引起了众多画家的指责。 人工智能作画程序在运行过程中使用他人作品是不可避免的，但倘若无法妥善平衡人工智能与著作权人之间的关系，可能会不利于人工智能技术的进步与文化艺术的繁荣。 对此，本文将通过解构人工智能作画的工作原理，分析人工智能作画对现有版权制度的挑战并提出可行的解决方案。

一、人工智能作画的工作原理

（一）人工智能作画程序的外部工作原理

以目前被视为最强大的人工智能作画程序“Stable Diffusion”为例，用户通过网站注册便可以开始使用。 利用人工智能程序作画的步骤也十分简单，用户只需要输入内容提示、参数两个部分的数据就可以发起一次图片生成请求。[1]内容提示是用户对生成图片内容的文字描述，人工智能程序将根据该描述生成图片并进行对比与调整，直到生成用户满意的图片，因此内容提示越精准，人工智能生成的图片内容也就越符合要求。 参数则是用户对生成图片参数的要求，如图片的长宽尺寸、饱和度等。参数中也需要输入迭代步数的数量与生成结果的数量，每多一次迭代步数都会给程序更多的机会去比对内容提示和当前的结果， 从而不断地调整图片。 虽然迭代步数多不一定意味着更好的结果，但是迭代步数不足肯定会降低结果的图像质量。 生成结果的数量关系到最终生成图片的数量，因为人工智能程序的随机性很强，每次生成的图片质量差距很大，生成图片的数量越多则越有可能出现符合用户要求的图片。

利用人工智能生成图片自然也是需要缴纳一定的费用。 “Stable Diffusion”的新注册用户可以获得价值两英镑的200 个生成点数，每次标准生成将消耗一个点数，一次标准生成指的是生成单张尺寸为512×512，迭代步数为50 的图片，如果想要提高步数、尺寸、生成数量，所消耗的点数将成倍增加。[2]《太空歌剧院》的生成程序“Midjourney”也通过包月向用户收取费用，每月的收费分为10 美元和30 美元两档，用户在订阅后可以享有200 或900 次的图像生成或提升质量请求，超过限额后，每60 次售价4 美元。尽管如此，通过人工智能生成高质量图片其价格与专业画家相比可谓十分低廉， 而且“Stable Diffusion”还开源了其代码、模型和权重参数库，用户部署到自己的电脑上后就可以免费使用该人工智能程序。

（二）人工智能作画程序的内部工作原理

人工智能是指计算机系统通过搭建算法来模仿人的神经网络结构，从而具备一定的认知与学习能力，能够像人类一样自动进行学习并解决相关问题。 人工智能的创作能力并不是天生具备的，也需要在经过不断地学习与矫正后才能产生。[3]因此，人工智能作画同样需要经历输入、学习与输出这三个阶段。

第一，输入阶段。 由于人工智能并不能像人类一样直观地感受图片中的各种信息，只能将图片分解成像素后进行分析，而且为了避免因样本数量不足或种类缺失而导致后续的输出结果出现算法偏见或过拟合现象，在输入阶段，使用者需要将大量的数字化图片输入到人工智能的数据库中以供后续学习阶段使用。 这一数据库十分庞大，通常包含了数亿张图片，其中自然也包含了数量众多的版权作品， 从而为人工智能作画程序埋下了侵权隐患。同时，人工智能的数据库也分为两种，一是程序开发者预先内置的数据库，二是用户为了使人工智能学习特定类型的作品而个人上传的数据库。 而用户个人将他人的作品私自上传到数据库中使侵权行为的发生更加隐蔽与分散，进一步增加了人工智能的侵权风险。

第二，学习阶段。 学习阶段是人工智能作画程序运行的核心阶段。 在这一阶段，人工智能可以利用算法从海量的数据中提取并总结出创作规律，使人工智能可以在无人为干预的情况下从数据中发掘出有价值的内容。 具体而言，当大量的图片素材上传至人工智能的数据库后，人工智能会按照一定的结构和模式编排这些数据， 分析这些作品的内容、画风等元素，通过自动提炼与总结规则搭建出相应的算法模型， 并在后续的创作过程中独立地、反复地进行改进和优化，最终形成符合用户要求的创作模式。

第三，输出阶段。 经过前两个环节的训练后，人工智能的神经网络已经搭建并优化完成，主要分为句子转换网络、生成网络以及放大网络，此时，使用者只需要输入内容要求并调整好参数，句子转换网络就会自动将文字转换成字符串命令，生成网络在接到命令后会按照要求生成图片，放大网络在按照用户的要求调整好图片参数后，最终就能输出用户所定制的图片。

二、人工智能作画对现有版权制度的挑战

在现有的法律框架下认定构成侵权行为，需要证明侵权人“接触”到了被侵权的作品，侵权作品与被侵权作品构成实质性相似，且需要排除合理使用的情形。[4]对于人工智能作画程序来说，“接触”这一要件较为容易证明，只需要检索数据库中有无相关作品即可，但是实质性相似与合理使用的判断标准同人工智能的创作模式存在较大差异，两项规则在侵权认定中存在一定的困难。 与此同时，由于人工智能作画对作品的大量且分散使用，不仅使得侵权行为更为隐蔽而且提高了著作权人的维权成本。

（一）实质性相似问题

受限于人工智能技术的创作原理，与其说是人工智能创作作品，不如说是人工智能整理出了一个系统化、规范化的高质量数据集，[5]并从其中排列组合出“新”作品。 因此，在输出阶段，人工智能输出的作品很有可能与数据库中所使用的他人作品构成实质性相似，从而侵犯著作权人的复制权，然而受限于“思想与表达二分法”原则，如果仅仅在作品的思想上构成实质性相似，则难以构成对复制权的侵犯。 人工智能可以根据指令学习并输出带有某一画家画风的画作，即使该画作的画风与某一位画家的画风相同，也很难被认定为侵权行为，因为作品的画风属于思想范畴， 根据 “思想与表达二分法”原则，很有可能不属于著作权的保护范围。[6]然而这一点对于众多画家来说是一个不小的挑战，对每一名画家来说，独特的创作风格是使其能够在行业内占据一席之地的保障，而这一特色却可以轻易被人工智能掌握并大量输出类似风格的作品，形成市场替代效应，这将可能对著作权人的利益产生巨大的冲击。

即使人工智能创作的画作在内容上可能构成实质性相似，但是在具体的判断中，实质性相似存在主体和客体两项判断标准。 这两项标准都有较强的主观性与抽象性，对于画作这一本身就带有较高主观性的艺术作品来说，更加难以得出客观和一致的结论。 对于主体标准来说，实质性相似规则以法律拟制的“一般读者”作为判断主体，然而对于画作这一需要一定鉴赏能力的创作物来说，不同的读者可能会得出不同的结论，其主观性较强而无法保证结论的客观与统一；对于客体标准来说，同样也受到主观性较强的影响， 在具体的判断标准方面，与“合理使用”需要满足“少量使用”这一判定标准一样，实质性相似判断也涉及对他人作品的使用量问题，但是二者都缺乏一个客观性的认定标准。 具体而言， 对于何种相似程度能够成立实质性相似，法律并未设定具体的比例标准，由此在不同作品判断中会具有相当程度的差异性。[7]

（二）合理使用问题

合理使用是指在法律规定的情况下，他人可以自由使用版权作品而不必向著作权人承担侵权责任。[8]合理使用制度设立的目的是维持利益的平衡，防止产生著作权“壁垒”，鼓励后续的创作者站在前人的肩膀上继续进行创作， 促进文化的持续繁荣。在著作权法的发展过程中，版权保护与合理使用之间的关系一直是著作权法的核心，在不断地调整过程中，二者之间的利益关系一直处于较为平衡的状态。[9]然而人工智能创作模式的出现打破了这一平衡状态， 过去作者和出版商处于著作权优势地位，牢牢掌握着作品的使用许可。 合理使用制度旨在保护著作权人利益的基础上，对作者和出版商的优势地位进行适当的限制以保障文化市场的可持续发展。 而如今人工智能凭借其技术优势能够直接绕过著作权人的控制措施来获取作品，这使得著作权人在面对赤裸裸的侵权行为面前毫无招架之力，如果仍将现有的合理使用制度适用于人工智能创作过程中，不仅有悖于著作权法的立法目的，也无法有效规制人工智能对版权作品的使用。

具体而言，在各种判断是否构成合理使用的方法中，如非商业性使用、少量使用、不损害著作权人利益，这些都是构成合理使用的主要标准。 然而这三种标准都难以适用于人工智能绘画对他人作品的使用情形。 首先，学者们普遍认为构成合理使用的使用目的和使用主体都应当是非商业性的。 但对于人工智能作画来说， 其既有可能是商业性的，也可能是非商业性的。 其次，“少量使用”这一要求也与人工智能作画的工作原理格格不入。 前文已述，人工智能的创作必须以大量的作品作为学习素材，这是由人工智能技术的本质所决定的。 最后，不损害著作权人的利益需要分情况而论， 如果是为了“教学、 科研” 等公共利益的需要而使用他人作品时，可以构成合理使用，若对著作权人的利益产生了损害，则这种损害是正当的，应该是被允许的。[10]但是目前人工智能作画的主要受众还是个人用户，这些使用者在利用人工智能作画过程中极易生成与原作品风格十分相似的作品，对原作品产生市场替代效应，从而损害了著作权人的利益。

（三）维权路径问题

为了使人工智能的学习领域更加全面，人工智能会配备一个拥有海量资源的大型数据库。 以“Stable Diffusion” 为例， 其使用的是一个名为“LAION” 的研究机构所建立并整理的开放性数据库，在该数据库中包含了五十多亿张各种类型的图片素材，尽管其中只有一部分属于版权作品，但仍然涉及了海量作者的著作权问题，其中有许多作者并不知道自己的作品被收录到了人工智能的数据库中，在不知情的情况下被侵犯了著作权。 即便作者发现了侵权行为的存在而向人工智能的开发方提出删除的请求，也未必能够将自身的作品从数据库中全部清除。 这是因为许多人工智能数据库中的作品并不是人工上传，而是通过“网络爬虫”等工具自动抓取并打上相应的标签，这会使得同一作者的作品可能因内容的不同而被打上不同的标签。 在前文所述的“spawning”人工智能作画平台发布了画家自查的声明后，有画家发现虽然与自己名字相关的作品已被平台删除，但是仍然能够通过一些关键词搜索到自己的其他作品，针对这些“漏网之鱼”需逐一进行寻踪，无疑加重了本身的工作量。 而且为了使人工智能输出的作品更加符合用户的创作要求，用户可以自己上传相应的作品供人工智能学习，这使得侵权行为的发生更加隐蔽与分散。 即使著作权人向法院提起侵权诉讼，但目前人工智能作画平台数量繁多，侵权成本低且侵权行为分散，而单个著作权人的维权成本高，挫伤了著作权人的维权积极性。

三、解决方案

（一）严格人工智能实质性相似认定标准

在以往的司法实践中，判断被告作品是否与原告作品构成实质性相似，主要由著作权人自己提出哪些作品被侵权， 并将二者的作品单独进行对比。一是因为在传统的著作权纠纷案件中，一般只有一位或几位著作权人提起诉讼，受限于著作权侵权的隐蔽性，法院一般不会也不能主动将涉嫌侵权的作品与其他作者的作品进行比对；二是因为在传统的创作概念中，作者的阅历是十分有限的，能够将数量众多的作品进行重组并形成一件完整的作品，不仅难度极高而且已经具备了一定的独创性。[11]然而对于人工智能作画来说这一点并不适用，因为人工智能作画是建立在海量的数据集之上的。 虽然人工智能对每件作品的使用量极少，对于单件作品而言并不构成实质性相似，但人工智能的创作是建立数据库这一整体之上的，仍然可能对这一“集合”作品构成侵权。 因此，在对人工智能创作的作品进行实质性相似认定时，应当采用更为严格的标准，不仅仅考虑单件作品的使用量，还应当考核其对数据库中所有作品的综合使用量。

（二）引入人工智能审查系统

针对人工智能的侵权行为隐蔽性强，作品进行实质性相似判断存在困难等问题，可以通过引入人工智能审查系统并辅以区块链技术加以解决。 实质性相似的判断方法主要有整体观感法和抽象测试法。 其中，整体观感法是从整体上对作品是否存在抄袭行为进行判断，抽象测试法则是对作品的元素进行划分并做细致的比对分析。 裁判者在进行判断时由于受主观因素的影响，往往会优先适用某一种方法做出判断，这种先入为主的思维定式极易造成判断结果的误差。 而人工智能审查系统可以同时运用两种判断方法，智能化、自动化的识别目标作品是否为人工智能创作并标注出其中他人作品的含量，如同论文抄袭检测技术一样，当超过一定的数值如20%时便可以认定为构成实质性相似。 图画展示平台“Pixiv”已经引入了类似的功能，当用户将图片上传至该平台时，平台会对其自动识别，当识别为疑似人工智能创作后会自动将其打上人工智能创作的标签，提醒其他用户注意甄别。 区块链技术将会以区块的方式将作品的数据进行固定，并以密码的方式进行加密，确保作品信息不可随意篡改与伪造，作者将作品在区块链平台上发表后，作品后续的使用情况都会被完整、详细地记载在区块链之中。[12]区块链技术的引用既有利于实质性相似中“接触”要件的快速认定，也有利于著作权人及时发现侵权行为，减少维权成本。

（三）采用准法定许可制度

正如前文所述，合理使用制度无法有效适用于人工智能创作过程中，应当寻求其他法律制度来妥善解决人工智能对他人版权作品的使用问题，既促进人工智能技术的持续发展，又有效保护著作权人的利益。 除合理使用制度外，我国著作权法中还规定了法定许可制度。 法定许可制度也允许他人自由使用著作权人的作品，但是在使用作品后需要及时向权利人支付一定的费用。 这一制度虽然可以解决人工智能创作需要向著作权人付费的问题，但仍然存在一定的局限性。 首先，一旦落入法定许可的范围内， 著作权人缺乏随时退出该制度的救济措施，不能有效保护著作权人的利益；其次，人工智能创作的侵权行为极为分散且具有较强的隐蔽性，著作权人难以及时发现自己的作品被侵权且单个作者的维权成本高。 对此，可以通过引入准法定许可制度并辅以集体管理机制加以解决。 准法定许可制度出自《信息网络传播权保护条例》第九条，该条规定了网络服务提供者在向农村地区免费提供种植养殖、防病防灾等作品前，应当先履行公告程序，公告中应当详细列明即将提供作品的名称、作者和作者报酬。 如果著作权人不同意提供的，可以在公告之日起30 日内提出异议， 网络服务提供者应当立即删除著作权人的作品并向其支付相应的报酬。 针对作者难以及时发现侵权行为， 维权成本高的问题，可以通过完善集体管理机制加以解决，由著作权集体管理组织担任准法定许可制度的执行者。 通过指定相关的著作权集体管理协会就人工智能的使用制定付费标准，代作者向人工智能平台发放使用许可，并向作者转付版权使用费。[13]同时，应当将计划发放使用许可的作品及时公开供公众查阅，允许作者自由选择是否退出集体管理。

结 语

人工智能作画程序的出现打破了人们对艺术创作的认知， 绘画不再是专业画家所专属的技能，普通人也可以通过人工智能创作出具有艺术价值的图片。 然而，不可忽视的是，目前的人工智能作画程序存在侵害普通画家们著作权的可能性。 面对人工智能创作引发的困境，可以通过严格人工智能实质性相似认定标准，引入人工智能审查系统，采用准法定许可制度加以解决，以确保在保护著作权人利益的同时，兼顾科技的发展与创新。