人工智能美术作品风格迁移可版权性的类型化认定

2024-07-02丰月

传播与版权 2024年12期

丰月

［摘要］人工智能技术的迅猛发展使得基于深度学习原理的风格迁移技术愈加成熟，美术作品风格在人工智能技术下不再是抽象的概念，而是体现为人类能够理解的计算机语言及算法，这直接改变了美术作品风格的法律定性，促使美术作品风格由思想到表达的嬗变。美术作品风格法律定性的变迁又进一步改变并重塑人类社会对美术作品风格迁移的法律认知，与手工时期的美术作品风格模仿在法律定性上呈现诸多的区别。美术作品风格迁移构成对美术作品风格的合理借鉴还是恶意复制不能一概而论，相关主体应采取实质相似标准进行类型化检验。

［关键词］人工智能技术；风格迁移；思想/表达二分法；版权；独创性

风格迁移（Style Transfer）技术的主要任务是在目标图像上合成源图像纹理。基于不同的原理，我们可以将风格迁移分为传统风格迁移以及基于神经网络算法的风格迁移，后者为文章的研究对象，其核心原理是对图像数据进行特征拟合，“使用基于深度学习的模型作为图像特征提取器，显式地分离图像内容和风格的抽象特征表示，通过独立地处理这些特征表示来生成具有原图像内容和新风格的风格化图像”［1］。人工智能技术在丰富人们的艺术生活的同时，也进一步加剧了艺术与法律之间的紧张关系。人工智能时代，美术作品风格迁移不再当然构成美术作品的创作，相关主体推广与使用相关技术的过程中，亦应加强版权保护意识，以免突破法律底线。

一、人工智能美术作品风格迁移面临的版权法困境

人工智能美术作品风格迁移是一个跨美学、技术和法律的领域性问题，无论基于何种维度而言，其与传统的风格模仿或者临摹终究是不同的概念，学界应探究其是否存在著作权法意义上的法律风险，即风格迁移技术下生成的目标图像究竟是对源美术作品的违法复制还是对新作品的合法创造。

（一）美学维度的检视

从美学维度来看，“风格通常是指个体或团体艺术中的恒常形式—有时指恒常的元素、品质和表现”［2］。风格也是每个艺术家绘画时所不得不表现出的时代精神［3］。基于此，风格迁移是否侵犯美术作品风格源图作者的著作权也就存在诸多不确定性。究其原因，风格的概念在很大程度上存在模糊性。具体来说，人们既可以从广义上理解风格，也可以从狭义上理解风格，广义上的风格诸如“浪漫主义风格”“现代风格”“后现代风格”之类，此类风格并非专属于某个个体，而是对某个类型的美术作品的共同特征的提炼，即所谓的时代精神或者团体中的恒常形式。狭义上的风格诸如“梵高风格”“米开朗琪罗风格”等，即所谓的艺术家个体的恒常形式，此类风格来自对某个艺术家所有作品乃至某一个具体作品的特征的提炼。正因如此，相关主体对风格迁移技术是否存在侵犯风格创作者的版权的问题也就不能一概而论。

（二）技术维度的检视

从技术维度来看，风格迁移的过程实际上是将美术作品风格转化为一系列代码的过程。美术作品风格代码化或者算法化的过程是否属于著作权法意义上的“复制”，同样存在诸多问题，如人工智能时代的艺术赝品问题［4］。就“复制”一词来说，著作权法明确规定“复制权，即以印刷、复印、拓印、录音、录像、翻录、翻拍等方式将作品制作一份或者多份的权利”，美术作品的复制是将其以各种方式备份的过程，但代码或者算法是否属于此种意义的复制我们难以清晰判断。究其原因，风格迁移过程中展现的代码或者算法若脱离目标图像将极有可能成为一群矢量图点，而非源图的风格再现。人工智能时代，风格迁移技术的应用不仅极大地提升了美术作品临摹的效率，还显著促进了临摹作品质量的提高，其对替代人工劳动有着不可忽视的价值，因此有学者提倡将其拟制为“作品”［5］。

（三）法律维度的检视

在第三次技术革命之前，风格迁移技术尚未出现，与风格迁移较为接近的概念是风格模仿或者临摹。就风格模仿与临摹而言，由于美术作品的整个创作过程体现了美术作品人的独立劳动，即便美术作品人作出的画与其模仿的美术作品雷同，通常不被认为是抄

袭［6］。因此，著作权法在修订时一度将“临摹”排除在“复制”概念之外，变相承认临摹的独创性。基于此，在风格迁移技术出现前，风格通常不会被看作是表达并加以保护。随着技术的发展，尤其是人工智能时代的到来，人们基于人工智能技术能够将某一图像的风格转换为一系列代码或者算法，并将这些代码或者算法植入目标内容图像，进而完成图像风格迁移。人工智能时代，人们已然可以借助人工智能技术识别和判断风格，并且高质量地运用于目标美术作品之上，虽然目标美术作品在具体形式上接近临摹或者风格模仿，但是内在机理却不完全相同。风格迁移技术下，风格迁移的过程并未体现美术作品者的独立劳动，而是机器的“劳动”。此时，风格迁移是否侵犯原美术作品者的版权，这一问题明显无法适用法律层面的判断方法与标准。

二、困境根由：思想/表达二分法下风格迁移认知迷思

思想/表达二分法不仅符合作品的美学本质，而且在法的第二性上同样可以得到解释，到目前为止，其与独创性原理依旧是著作权法的基石［7］。人工智能背景下，风格迁移是否涉及侵犯著作权，这就需要相关主体具体问题具体分析，尤其是对风格本身作出判断。

（一）风格属于“思想”抑或“表达”

归根到底，若风格属于思想，无论如何迁移，都不构成侵权，因为著作权法并不保护作品的思想；若风格属于表达，图像风格迁移本身很有可能构成剽窃或者抄袭。因此，能否对美术作品风格加以正确认知将直接关乎风格迁移的法律定性。如有学者提出，思想与表达的界限是模糊的、隐喻的，是一种事后描述而非预先判断的原理依据［8］。针对同一客体，在判断其是否构成著作权法意义上的思想抑或是表达，不同时期乃至同一时期不同法院都会有截然不同的判断。以美术作品风格为例，在美国著名的斯坦伯格案中，法院就主张将创作风格归入“表达”的范畴，而在十号珠宝公司诉雅致贸易公司案中，法院却认为风格系“思想”范畴，并不受著作权法保护［9］。思想/表达二分法的内生困境及不甚清晰的边界使得即便是同一事物的法律定性也会截然不同，更何况何谓风格，人们都尚未能达成共识，即便同一专业的不同学者也倾向于从各自角度对风格的概念作出定义。因此，相关主体运用思想/表达二分法对风格进行法律界定也就愈加困难。

（二）风格迁移技术下的风格属于“思想”抑或“表达”

亦如人们无法准确描述“风格”的意义，人工智能背景下，风格迁移技术的“风格迁移”同样存在诸多差异化理解。风格迁移包括“一对一”和“多对一”两种模式。“多对一”风格迁移技术下，“风格”与著作权法意义上的表达存在一定差异，因为此种情形下，提炼出的风格与任何一张源图的风格皆不完全相同，线条、色彩的布局显然会有诸多不同。实际上，“多对一”风格迁移很大程度上是对人类社会艺术风格的概括与总结，颇有“浪漫主义艺术风格”“装置艺术风格”的意味，应当属于思想范畴。在完成风格归纳后，相关主体通过赋予不同图像的风格以不同的权重比例，将之融入目标图像之中，这显然有助于生成一种新型的具体图像风格。但若考虑到新型图像风格的生成实际上是建立在现有图像风格的不同拼凑的基础上，“多对一”风格迁移似乎有抄袭表达的嫌疑。至于“一对一”图像风格迁移，有很大的嫌疑是对图像风格的抄袭，但是考虑到目标图像的内容与源图内容的区别，也很难将源图与目标图像视为同一个图像。不考虑这一现实问题，相关主体贸然将“一对一”风格迁移归入表达的抄袭范畴，同样不利于促进艺术的发展。鉴于此，相关主体运用“思想/表达二分法检视图像风格迁移尚存在诸多理论与实践困难，而其对风格迁移缺乏深刻认知又会增加风格迁移技术的版权法律风险。

三、人工智能技术对美术作品风格迁移认知的重塑：抽象表达到具体认知

“抽象”与“具体”作为人类认识事物的两种不同逻辑，前者强调事物间的共性，后者侧重每一个具体事物的个性。脱离具体，抽象将会变得虚无缥缈；而脱离抽象，具体也将难以深入［10］。正因如此，相关主体对人工智能美术作品风格迁移的认知不仅需要从抽象层次观测，也需要从具体层次考察。就抽象层面而言，风格迁移属于风格模仿；但就具体层面而言，风格迁移却是一种借由中间载体而实现的风格模仿。法律作为一种强调程序正义远胜于实体正义的规则，在对事物评判时尤其关注其具体特征，同样，相关主体在对风格迁移进行法律认知时，也应认真判定其与一般的风格模仿的具体差异之处。

（一）风格借由计算机语言实现具化

“深度学习是人工智能中发展迅速的领域之一，可帮助计算机理解大量图像、声音和文本形式的数据”［11］。

例如，Prisma软件同样不是用程序凭空作画，而是基于深度学习原理，海量学习人类现有美术作品的风格并将其迁移到用户指定的图片，使之变成具备特定风格的美术作品［12］。相较于美术作品风格模仿，美术作品风格学习乃至迁移的整个过程皆非人类所能具体控制，整个技术流程更像是一个“黑洞”，人类能且仅能控制若干关键步骤的操作。但即便如此，人工智能对既有图像风格的学习与提取终究还要表现为能够为人类所能识别和认识的计算机语言或代码，从而改变了人类对“创造性”的理解［13］。而这些计算机语言与代码正是风格迁移与风格模仿的具体区别，风格不再是一个无法为人所触及的抽象概念，它已然在某种程度上成为具体物质形态，并能够为人类所识别和固定。

（二）计算机语言使得风格迁移成为“表达”

人工智能技术下，风格已然不再是只可意会而不可言传的美学术语，其在某种意义上与运用机器输入的文字有着共同的特征—计算机语言的直观转化。在思想/表达二分法之下，文字毫无疑问属于对思想的具体表达的范畴，即便是通过计算机输入的经由计算机语言转化程序转化的文字仍属于对思想的具体表达的范畴。在机器时代，风格既然也可以如同文字一样表现为一系列的计算机语言，自然亦无将之归入思想而非表达的道理［14］。鉴于此，原则上相关主体应当将基于人工智能技术的风格迁移作为对美术作品“风格”这一具体表达的复制或者模仿。相应地，相关主体也就不能想当然地将风格迁移继续等同于艺术家对风格的模仿或临摹，更不能想当然地认为美术作品风格迁移是创造美术作品的过程。

四、类型化路径下人工智能美术作品风格迁移的法律再定性

尽管前文已明确美术作品风格迁移的过程就是复制美术作品风格表达的过程，但是复制美术作品风格的表达是否就一定能够导致风格迁移后的目标图像沦为复制品而非崭新的独创美术作品？答案显然是否定的。究其原因，无论是手工时代的临摹还是机械时代的挪用，皆是一种常用的艺术创作手法，手法本身并无对错之分，关键在于手法的使用是否合乎其一般目的，即临摹与挪用的手法运用是否遵循了不以纯粹的复制或抄袭为目的，而是通过学习和改造促使一种新的创意产生［15］。因此，美术作品风格迁移后的目标图像是复制品还是独创的美术作品，相关主体可依据一定的标准对其独创性进行检验。就美术作品的独创性检验标准，学术界已然形成了一些可以借鉴的标准—“实质相似认定的质与量的标准”［16］。

（一）质的实质相似性标准之检验

就质的实质相似性标准而言，其强调风格迁移后的目标图像与风格图像是否在整体上给人一种雷同的印象与感觉。风格一旦从源图分离出来并与目标图像的内容融合将会促使风格不再是孤立的风格，而是与内容融为一体的风格。因此，可以认为，“算法自由就是作品表达自由的技术表现，故而可使算法创作物具备独创性”［17］。此时，若风格与内容结合后产生的新的图画足以让人辨识出其与源图，即普通人都认为两幅图系根本不同的图画，那么风格迁移后生成的图像就应当被看作是崭新的独创美术作品，而非复制品。此时，毫无疑问可以排除风格迁移的违法性，风格迁移充其量只是艺术领域的合理借鉴。若在此环节，普通人认为两幅图画有着较为明显的相似，甚至是雷同，就有必要接受实质性相似标准的量的层面的检验。

（二）量的实质相似性标准之检验

实质性相似标准在量的层面主要着眼于美术作品的风格在源图与目标图中的重要性程度以及风格来源的复杂程度。具体而言，美术作品风格若构成目标图像的主体，即便其风格的形成源于多个美术作品风格的提炼，同样可以将其定义为复制品，而非创作品。归根结底，此时的目标美术作品的主体部分实际上就是多个风格表达的拼凑。当然，美术作品风格若不构成目标图像的主要部分，此时虽有风格的复制行为，但是这仅构成风格的合理借鉴，并无侵权的可能。不过，一种例外的情形是，若此等风格虽不是目标图像的主体，但却是源图的主体时，此时的风格迁移（复制）就存在部分侵权问题，尽管目标美术作品仍然具有一定独创性。

［参考文献］

［1］陈淮源，张广驰，陈高，等.基于深度学习的图像风格迁移研究进展［J］.计算机工程与应用，2021（11）：37-45.

［2］迈耶.艺术的理论与哲学：风格、艺术家和社会［M］.沈语冰，王玉冬，译.南京：江苏凤凰美术出版社，2016.

［3］瓦西里.论艺术里的精神［M］.吕澎，译.上海：上海人民美术出版社，2014.

［4］苗思萌.“风格”创新与人工智能时代的新“赝品”：以古德曼的归纳理论为中心［J］.文艺理论研究，2022（04）：219-226.

［5］郭如愿.人工智能生成内容的定性及其权属论断［J］.重庆邮电大学学报（社会科学版），2020（05）：51-59.

［6］杨明.文字作品v.美术作品对几个基本理论问题的反思［J］.中外法学，2009（02）：246-266.

［7］李琛.知识产权法关键词［M］.北京：法律出版社，2006.

［8］李雨峰.思想/表达二分法的检讨［J］.北大法律评论，2007（02）：433-452.

［9］郭玉军，高升.论美术作品创作风格的著作权法与商标法保护［J］.湖北美术学院学报，2005（02）：78-80.

［10］孟亚明.抽象与具体的辩证法是马克思主义哲学活的灵魂［J］.山东社会科学，2010（10）：11-14.

［11］余来文，封智勇，刘梦菲，等.智能革命：人工智能、万物互联与数据应用［M］.北京：经济管理出版社，2017.