生成式人工智能技术知识产权的归属

□文/ 庞乔月

（武汉科技大学法学与经济学院 湖北·武汉）

［提要］生成式人工智能技术的快速发展在对社会生活产生多方面影响的同时，也对知识产权的归属问题提出新的挑战。对此，可以通过完善法律法规、强化机构与平台的义务和责任以及加强国际合作和协调等路径进行规制，以更好地应对生成式人工智能技术中知识产权的归属问题，促进科技创新和社会发展。

当下，生成式人工智能技术的迅速发展，代表着弱人工智能向强人工智能/通用人工智能的新转变，也正在引发作品著作权、专利权、商标权等知识产权认定的新革命。在创作性、归属权方面，不仅要结合传统视角和立法原则认定生成的作品是否具有独立的创作性和原创性，还需要更新和调整现有的知识产权认定标准和原则，用新的视角探索新的法律规范和解决路径。不仅要识别和确认生成者、数据集贡献者、训练算法以及潜在的法律主体，更要更新法律框架和制定新规则，以期带来新的商业模式和创新环境，采取相应的政策和机制来支持生成式人工智能技术的发展和应用。

尽管在生成式人工智能技术中知识产权的归属问题已经得到了一定程度上的关注和研究，但仍存在一些亟待解决的问题。首先，保护和平衡生成物创造者和生成者的权益问题值得思考。在处理这个问题的时候，我们不仅需要考虑二者的劳动贡献、作用方式等问题，制定公平和公正的权益分配机制，也要在确保各方权益得到平衡和保护、确认权属的基础上实现鼓励创新的社会效果。其次，生成式人工智能技术的发展依赖于大量的数据，这些数据往往是多个来源和参与者共同贡献的。如何确定数据的知识归属以及如何平衡数据提供者和技术开发者之间的权益是需要解决的问题。最后，生成式人工智能技术的发展跨越国家和地区，而不同国家和地区对于知识产权的法律框架可能存在差异。因此，针对跨国法律框架的不一致性，如何在国际间合作与协调也成为确认知识产权归属时亟待解决的重要问题。

本文主要研究生成式人工智能技术在知识产权领域存在的归属问题，结合中外具有代表性的案例，进行比较和讨论，从而基于目前生成式人工智能技术在法律归属上所面临的挑战，有针对性地提出解决方案和路径。本研究的意义在于，确定了生成式人工智能技术的创造者和生成者之间的界限，明确了生成者对于著作权占有的合法性与合理性，提出了完善法律法规、强化机构与平台的义务和责任以及加强国际合作和协调等路径进行规制。

一、生成式人工智能技术面临的法律挑战与现实问题

（一）现行法律在人工智能领域的缺失

1、著作权归属问题。首先，知识产权法通常将知识产权与人的劳动密切联系起来，而对于由人工智能生成的作品，权利的归属变得复杂。现行法律无法明确界定强人工智能生成物的著作权归属，无法合理地适应技术发展的需要。需要指出的是，解决著作权归属问题涉及到技术、法律、伦理多个领域的交叉，需要跨学科的研究和全球范围的合作才能找到最佳解决方案。其次，法律对于机器创作的界定模糊。现行法律并没有明确界定机器自主创造作品与人类创造作品的界限，这导致了对于由人工智能生成的作品是由人还是由机器创作的归属问题缺乏明确的法律依据。再次，法律对于机器创作者权益保护的缺乏。现行的著作权法主要关注自然人的权益保护，而对于机器创作者的权益保护缺乏明确规定。这使得机器创作者无法享受著作权所带来的经济利益和法律保护。最后，目前法律缺乏机器与自然人之间的契约框架。机器创作者与自然人之间缺乏明确的契约关系，这导致了著作权和利益分配方面的困扰。现行法律没有为机器创作者和自然人之间的合作提供明确的法律框架和指导。为了解决这个问题，我们应当着手制定机器与自然人之间的契约框架，为机器与自然人之间的合作提供明确的法律框架。这可以包括合同法和知识产权法的结合，明确机器创作者与自然人之间的权益、责任和利益分配机制。

2、创作要求的限制。传统著作权法要求作品具有创造性、个人性以及原创性，体现在：作品应该是作者自主创造的，具有一定的独创性和独特性；作品需要展示作者的思想、智力或艺术劳动的成果，而不是简单的抄袭或模仿；作品需要反映作者的个人风格、表达和创作选择，从而区别于其他作者的作品；作品在表现形式上是独特的，并且不是照搬或抄袭自其他作品，应该是作者独立创作的成果，不能过于类似于已存在的作品。这些创作要求对于传统的人类创作往往是适用的，因为人类创作者能够独立思考、表达和创造。然而，在人工智能领域，这些要求可能不尽合适或难以界定。人工智能生成的作品通常是通过大数据、机器学习和算法生成的，依靠数据的分析和参考，同时可能涉及大量已有作品的内容。这就引发了对于作品原创性、创造性和个人性的探究。尤其体现在Dreamwriter 案和菲林案中，由于分析“自然人在对人工智能生成物的干预”与“人工智能完全的自动生成”上的不同，导致判决结果的完全不同。而事实上，在各案当中也各有不同。因此，在人工智能领域，需要对著作权法进行重新审视和适应。这可能涉及对创新性和创造性的定义进行重新思考，以适应人工智能系统在创作方面的特点。可能需要探讨人工智能系统是否能够具有独立的创造性，并且它们生成的作品是否应该被保护。

3、法律和伦理问题。除了法律问题外，还需要进行深入的伦理讨论。这涉及到人工智能的自主性、道德责任、隐私权和数据保护等方面。在规范之前，我们要先清楚地认识生成式人工智能系统的真正能力，否则将会在短期内一次又一次冲击我们的系统性规范。在DABUS案中，Stephen L.Thaler 说他没有给DABUS 任何指示，也没有提出任何问题，DABUS 是凭借其提供的关于世界的一般知识，自我认知即形成了“启示”。那么我们应该探究：生成式人工智能是否真的如Stephen L.Thaler 所说具有自主性，以后会否发展形成泄露隐私、破坏数据的情况，以及其与其背后团队能否承担起道德责任。总之，法律应该与伦理原则结合，从而确保合理和公正的权益平衡。

（二）知识产权归属的模糊性：创造者与生成者。创造者即是生成式人工智能的核心开发者与提供者，生成者是输入指令、生成最终作品的使用者。一些观点认为，生成物的著作权应当归属于人类创作者，因为他们是生成物的实际创造者并对最终结果负有责任。另一些观点基于“添附”主义则主张将著作权授予生成式人工智能生成物的生成者。因此，知识产权归属的模糊性就存在于创造者与生成者之间。在决定生成物知识产权归属时，需要平衡人类创作者和生成式人工智能的权益。二者如何享有、如何分配权利与收益更加合理，即是我们在这里探讨的最重要问题。

将生成式人工智能的生成物作为人类无差别劳动的成果，首先我们就要理解创造者与生成者二者的劳动内容和获利方式。创造者是开发、训练和提供模型的机构或个人。他们是模型的初始创建者，并为其设计和培训提供了基础。通过搭建大语言模型与底层数据、设计模型、处理数据，奠定了生成式人工智能的模型设计、算法优化等基础，从而决定了生成物在创意和质量方面的表现。而其获利的途径是以出售的方式提供其设计出的生成式人工智能服务，以OpenAI 的ChatGPT 为例，其获利的方式包括付费使用API，即企业和开发人员可以付费访问和使用API，将ChatGPT 集成到他们自己的产品和服务中；为企业提供付费后端的免费消费产品，企业为使用ChatGPT 访问高级功能和更多使用付费；订阅，ChatGPT 可以基于订阅提供，用户可以按月或按年订阅来访问服务，简单地说就是“开会员”。对于生成式人工智能的创造者来说，他们的收入来源主要来自于“售卖软件服务”。没有生成者，生成式人工智能的作品即生成物根本不会出现，因此获得作品的著作权并不会帮助他们获利；相反，如果生成式人工智能的使用者停止购买生成式人工智能的服务，他们的利益反而会受到损害。

而生成者的主要劳动内容是以“对话”的方式，训练和指令生成式人工智能，根据需求选择特定的生成式人工智能模型，以根据情况满足不同的创作需求。同时，指导模型输出，因为生成式人工智能模型在生成物中的表现取决于生成者的指导和调整，如参数设置、纠错等。生成者通常是主动追求，甚至是购买了生成式人工智能的服务，用来进行创作活动的。如果说生成者不再能够合法地对其创作的信息进行获取、复制和传递的话，那么显然会降低其创作热情、打击其积极性，使其减少创作活动。而知识产权法的立法意义就在于鼓励有益于社会主义精神文明、物质文明建设的作品的创作和传播。综上，笔者认为将生成者而不是创造者作为生成式人工智能生成物的知识产权所有者，具有更强的合理性。

（三）自然人对此类作品生成的干预。当自然人对生成式人工智能生成的作品进行干预时，他们有可能对这些作品的创作和衍生权产生影响。例如，他们可能会对生成式人工智能生成的文本进行修改或补充，以此提高作品的质量和完整性。在这种情况下，自然人是否应该成为作品的共同著作权人，涉及到著作权的共同创作问题。再者，自然人对生成式人工智能生成的作品的干预也会影响判断其诉讼中是否享有著作权人资格以及其享有的著作权主张能否成立。在菲林诉百度案中，菲林律所虽然主张对威科先行库生成的报告里图形的线条、颜色进行了人工美化，但未提交证据予以证明。因此，无法证明自然人在此图形作品中进行了干预，所以在判决中法院认为菲林律所对此图形作品享有著作权的主张不能成立。

此外，在生成式人工智能生成的作品中，可能会包含被专利法保护的发明或创新性产品。例如，有些生成式人工智能技术的算法可以生成全新的音乐作品、图像等创意作品。在这种情况下，人们可能会因为对其生成的作品进行干预而成为专利申请人。这意味着人们需要对这些发明或创新性产品进行相关的专利申请和维护。

二、生成式人工智能技术中知识产权归属的解决路径

（一）完善法律法规

1、保持著作权法和专利权法的更新。在生成式人工智能生成的作品中，原始创作者通常是算法和模型，而不是自然人。因此，著作权法需要针对这一情况进行更新，确定生成式算法产生作品的权利归属。充分尊重意思自治，在尊重生成者和创造者关系的基础上，鼓励以合同约定的形式归属各方知识产权，减少纠纷。这可能涉及修改著作权法中的相关定义，明确原始创作者的身份，以及规定自然人对生成作品的修改和干预是否可以被视为共同著作权人。

同时，生成式人工智能技术也会生成一些具有发明性和创新性的作品。因此，专利法需要适应这一变化，并相应地调整专利申请和保护的流程，包括审查机构在处理生成式人工智能技术生成的发明或创新性产品的专利申请时，如何评估其中的技术创新以及如何确定自然人的参与和贡献等方面。除此之外，应当在专利权法中制定审查的技术指导标准，要求生成式人工智能生成的专利申请清晰而准确地描述发明概念、特征和技术细节。这有助于为专利审查员提供更明确的参考，提高审查效率和质量，从而使审查更具说服力和专业性。

另外，生成式人工智能技术依赖于大量的数据进行训练，这些数据可能包含个人信息和商业机密等敏感信息。因此，有必要建立更为细致和全面的数据使用限制和隐私保护法律法规，以确保生成式人工智能在处理数据时符合适用的隐私保护法律，保护个人隐私和商业敏感信息。

2、健全知识产权纠纷解决机制。知识产权纠纷解决机制是指在知识产权争议案件中，为了维护双方当事人的合法权益，通过设立公正、透明、高效的机制，调解、仲裁或判决纠纷的一系列程序。在知识产权领域，纠纷解决机制的设立对于保护创意作品和促进技术创新尤为重要。

随着生成式人工智能技术的广泛应用，强人工智能时代的快速来临，毫无疑问会出现更多的知识产权纠纷。因此，需要建立更为高效和专业的知识产权纠纷解决机制，以应对与生成式人工智能技术生成作品产权认定和侵权问题相关的案件，包括设立专门的法院或仲裁机构，提供快速和行业专业化的纠纷解决方案。目前，我国在北京、广州、杭州设置了互联网法院，致力于探索建立与互联网时代相适应的审判模式；设立的知识产权法院和专利审查协作中心能够提供快速、高效的知识产权纠纷解决机制，为人工智能相关的知识产权纠纷提供专业的司法服务。

健全的知识产权纠纷解决机制鼓励各方通过合作和协商解决争议。因为生成式人工智能技术的知识产权归属问题通常涉及多个利益相关方（如创造者、生成者等），进行有效的合作和协商对于解决争议至关重要。一个健全的纠纷解决机制可以提供仲裁、调解等手段，帮助各方找到共同利益的平衡点，从而推动知识产权归属争议的和解与解决。

（二）强化机构与平台的义务和责任。有学者提出可以借鉴医疗事故责任的减免规则（“避风港规则”），即因技术水平限制而导致难以消除的漏洞时，可以适当减轻甚至免除服务提供者的责任。但笔者认为，机构与平台的义务和责任不能被轻易地免除或者减轻，因为平台和机构是搭建在创造者和生成者之间最直接和最重要的桥梁，其承担的义务和责任是不可推卸、至关重要的。

第一，强化机构与平台的义务和责任可以促使它们提供更多的信息披露和透明度。针对生成式人工智能技术中的知识产权归属问题，机构和平台可以公开披露相关技术开发和应用的知识产权信息，包括训练数据、算法源代码等关键信息。这种披露可以帮助确定知识产权的归属，并为争议的解决提供更多的依据和证据。

第二，生成式人工智能的训练需要大量的数据，这可能涉及与数据提供方或数据拥有者之间的合作。在这种情况下，机构和平台应当明确双方的权益，并确保数据的使用符合适用法律规定和合同约定。并且可以建立专门的监管机构和机制来监督和管理生成式人工智能技术中的知识产权归属问题，从而使这些机构和平台不仅可以负责规范和监督知识产权的登记、申请和保护流程，还可以提供解决争议的机制和纠纷解决平台，帮助协调和调解知识产权归属的争议。

第三，机构和平台作为提供生成式人工智能技术的服务商，可以通过加强合同与协议约定的内容，明确生成式人工智能技术中知识产权的归属关系。在技术开发、数据采集和算法训练的合作过程中，明确的合同条款可以确保各方权益得到合理保护，避免归属纠纷的发生。同时，强化机构与平台的义务和责任还可以促进合作与共享，通过促使技术开发者、数据提供者和平台运营商之间进行更紧密的合作和共享，可以降低知识产权归属争议的可能性。机构和平台可以起到促进合作与共享的中介作用，协调各方利益，共同推动技术发展和知识产权的合理归属。

（三）加强国际合作和协调。由于各国生成式人工智能技术的发展水平不同，立法水平也不同，在同一个问题上难以达成一致性的规定，因此加强国际间的合作和协调对于探索生成式人工智能在知识产权领域归属问题的规制路径具有重大意义。

1、开展跨国合作研究项目。跨国合作研究项目可以基于实际应用场景进行设计，从而起到实用和更新的目的。例如，针对特定产业或领域的知识产权研究，如医药、能源和环保等领域。这些研究可以探讨知识产权领域的新技术、新标准、新法规等方面，以促进行业内的合作和创新。其中，国际联合实验室或科研中心建设是一种常见的跨国合作形式，这些实验室或中心可以由不同的国家共同资助和管理，共同开展知识产权研究；还可以进行合理范围内的数据共享，共同开展知识产权技术开发、制定行业标准等，从而对生成式人工智能的知识产权归属问题达成一定程度上的共识共认。

此外，跨国合作研究项目还可以通过共同编写研究报告、合作出版论文等方式推动知识产权领域的国际合作和协调。这些报告和论文可以引导各国政策制定和决策，并促进区域间或全球间知识产权领域的交流和合作，从而帮助不同国家之间建立联系，促进知识共享和创新发展，并加强各国在生成式人工智能知识产权归属研究上的技术能力。

2、搭建知识共享平台。在各国用户之间搭建一个知识共享的平台。平台可以提供一个安全、可靠的存储系统，让各国用户能够上传、存储和共享相关的数据。这些数据可以包括专利文件、技术报告、研究论文、行业报告等，利用讨论论坛、在线会议、共同编辑工具等手段进行讨论和分享，达到交流共享的目的。这种知识共享可以为解决知识产权归属问题提供更广泛的参考和依据，缩小不同参与方之间的争议范围。

在搭建此平台的基础上，不同国家参与者都可以在合作规范和协议约定的框架下分享生成式人工智能技术中的知识。利用这种方式，可以在开发和运用技术的起始阶段就明确知识产权的归属，降低后续产生归属争议的风险。通过共同协商和确定归属规则，参与者可以建立合理的知识产权分配机制，减少纠纷。

对于最终归属权与利益分配的公平性来说，国际间协同合作搭建的知识共享平台也有助于确保生成式人工智能技术知识产权的公平和利益分配。平台可以促使各方参与者在数据共享、算法训练、技术应用等方面进行公平交换，并建立对知识产权的归属和权益分配机制。这将有助于降低因知识产权归属不明确而引发的不公正现象，实现知识产权归属的正当合理、创新成果各方的公平分享。

3、建立国际法律框架。建立清晰的法律框架，针对生成式人工智能在知识产权领域的国际合作和协调进行指导。这些法律框架可以涉及知识产权的保护、数据隐私和安全等方面，以确保合作的合法性和可持续性。

法律框架应确保知识产权的有效保护，包括著作权、专利权、商标权等。通过国际间共同讨论、制定和实施相关的国际、区域的知识产权法律和政策，从而实现法律政策的标准化。由于生成式人工智能涉及大量的数据处理和分析，法律框架还应关注数据隐私和安全的保护，包括法律要求个人和企业对数据的收集、处理和存储进行透明披露，确保数据使用的合规性和安全性。因此，要求法律特别保护数据隐私和安全。同时，鉴于生成式人工智能在知识产权领域的国际合作通常涉及跨境数据流动，法律框架应考虑监管这些数据流动包括制定跨境数据传输的规则和机制，确保数据的安全性和合规性。

国际法律框架的建立可以促进跨国合作与协商。通过法律框架，不同国家和地区可以在法律规定的框架下开展合作和协商，解决知识产权归属的问题。国家之间可以进行知识共享、技术交流、合作研究等形式的合作，共同推动生成式人工智能技术的发展和理论研究的进步，从而就知识产权的归属问题达成共识。

法律框架的建立需要各国政府、国际组织和相关利益相关者的共同努力，保证建立的法律框架是灵活的、适应性强的，以适应技术的发展和知识产权领域的不断变化。同时，法律框架应与其他国际法律框架相协调，并充分考虑各国的法律文化和制度。