人工智能創(chuàng)作物的著作權(quán)問題研究
——以“微軟小冰”為例

曹 越

一、問題由來(lái)和研究?jī)r(jià)值

2017年7月5日，微軟工程院宣布其旗下人工智能軟件“小冰”的識(shí)圖寫詩(shī)功能正式上線運(yùn)行，使用者只需要上傳任意一張圖片即可由“小冰”在短時(shí)間內(nèi)自行撰寫一首簡(jiǎn)短的現(xiàn)代詩(shī)歌。并且整個(gè)創(chuàng)作過程非?？旖?，僅需不到12小時(shí)，便可寫出20多萬(wàn)首詩(shī)歌。盡管官方明確表示放棄詩(shī)歌的著作權(quán)，但人工智能也會(huì)“創(chuàng)作”的話題仍然在文學(xué)、法學(xué)、社會(huì)學(xué)以及自然科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域本身引發(fā)了廣泛討論。支持者認(rèn)為“小冰”的這一功能的確幫助人們降低了詩(shī)歌創(chuàng)作的門檻要求，而反對(duì)者則稱“小冰”的詩(shī)歌至多算是一種語(yǔ)言文字游戲，并不是真正具有內(nèi)在抒情邏輯的詩(shī)歌作品。

實(shí)際上，早在20世紀(jì)70年代，美國(guó)社會(huì)便已經(jīng)產(chǎn)生了關(guān)于人工智能創(chuàng)作物著作權(quán)的權(quán)利之爭(zhēng)。1983年，美國(guó)版權(quán)局破天荒地將一臺(tái)名為“Racter”的計(jì)算機(jī)登記為了一本書的作者，書名為《警察的胡須剃了一半》。無(wú)獨(dú)有偶，在10年之后，美國(guó)版權(quán)局再一次將小說(shuō)《只此一次》的作者登記為計(jì)算機(jī)“Hal”。這一做法直接推動(dòng)了著作權(quán)主體是否可以延伸至非人類范疇的討論。隨著智能科技的精進(jìn)，如今越來(lái)越多的人工智能設(shè)備和軟件被應(yīng)用于文學(xué)創(chuàng)作、美術(shù)繪畫、新聞編輯等行業(yè)和領(lǐng)域中，并且其生成輸出的“作品”不再僅僅是基礎(chǔ)信息的簡(jiǎn)單調(diào)配和整理，而是能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行進(jìn)一步的提煉和升華，使得文字更符合人類語(yǔ)言習(xí)慣、圖畫更具有藝術(shù)構(gòu)圖美感等等。但諸如此類改進(jìn)是否即意味著人工智能可以成為與人類并列的著作權(quán)人仍值得我們思考。譬如，即便微軟方面宣布使用“小冰”創(chuàng)作詩(shī)歌的用戶可以獲得詩(shī)歌完整的著作權(quán)，但擺在眼前的疑問卻是輸出的“詩(shī)歌”真的是作品嗎？如果兩名用戶同時(shí)輸入了同一幅圖片，得到了相同的詩(shī)歌，當(dāng)兩名用戶同時(shí)宣稱自己擁有權(quán)利時(shí)，這一矛盾又當(dāng)如何解決？

從當(dāng)前行情來(lái)看，截至2018年6月，我國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量達(dá)1011家，位列全球第二。我國(guó)人工智能領(lǐng)域投融資份額占全球總量的60%，且市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)迅速，2017年其市場(chǎng)規(guī)模就已經(jīng)達(dá)到237億元。從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展來(lái)看，根據(jù)國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃，人工智能將在2030年前后對(duì)我國(guó)生產(chǎn)生活、社會(huì)治理和國(guó)防建設(shè)等各領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵性作用，相關(guān)核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1萬(wàn)億元，帶動(dòng)上下游產(chǎn)業(yè)規(guī)模更是超過10萬(wàn)億元。此外，隨著泛娛樂概念的深入人心，著作權(quán)不再是單一的權(quán)利，其在互聯(lián)網(wǎng)的帶動(dòng)下正逐漸向游戲、電影、動(dòng)漫等周邊業(yè)態(tài)快速擴(kuò)張。多元化的著作權(quán)生態(tài)鏈正如野火般燒遍整個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。面對(duì)如此龐大的市場(chǎng)，如果不對(duì)人工智能創(chuàng)作物加以法律保護(hù)，必然容易引起極大的權(quán)利紛爭(zhēng)，加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)不僅是大勢(shì)所趨而且迫在眉睫。

二、域外關(guān)于人工智能創(chuàng)作物的規(guī)定

一般而言，作品的著作權(quán)歸作者享有，但人工智能出現(xiàn)以后，作者是否必須為人類的討論變得愈發(fā)熱烈。為了應(yīng)對(duì)人工智能創(chuàng)作物給傳統(tǒng)著作權(quán)領(lǐng)域帶來(lái)的挑戰(zhàn)，西方多國(guó)都進(jìn)行了不同程度的立法或戰(zhàn)略規(guī)劃。結(jié)果顯示，各國(guó)不僅對(duì)人工智能創(chuàng)作物的定性存在分歧，權(quán)利歸屬方面亦是如此，且截止到目前仍無(wú)定論。另外，《伯爾尼公約》沒有明確規(guī)定作者必須是人類，而WIPO在編著《伯爾尼公約指南》時(shí)則解釋稱，公約之所以沒有規(guī)定作者的范圍，是因?yàn)橛行﹪?guó)家將著作權(quán)授予了自然人，有些則授予了法人。因此，在探析人工智能創(chuàng)作物的合理屬性之前，有必要了解一下域外對(duì)于此問題已經(jīng)成型的觀念和規(guī)定。

1.美國(guó)

美國(guó)對(duì)判定人工智能創(chuàng)作物是否構(gòu)成作品的條件較為寬松，新科技應(yīng)用版權(quán)著作委員會(huì)在1978年的報(bào)告中指出，只要符合獨(dú)創(chuàng)性要求，其就可以成為作品。但是，美國(guó)是典型的將作者限定為人類的國(guó)家。盡管在20世紀(jì)90年代曾出現(xiàn)過將兩臺(tái)計(jì)算機(jī)登記為作者的先例，但美國(guó)法院在鳳頭獼猴Naruto訴David John Slater案中再次重申了作者必須為人類的規(guī)則。該案中，攝影師Slater的相機(jī)被一只名為Naruto的鳳頭獼猴無(wú)意間觸碰并拍攝下了數(shù)張極為珍貴的近景寫真，后來(lái)Slater取走了這些寫真并出版獲利，動(dòng)物保護(hù)組織以侵犯Naruto寫真著作權(quán)的名義起訴Slater，要求賠償損失。法院最終判決原告敗訴，理由就是攝影作品的作者不能是動(dòng)物。①值得注意的是，美國(guó)區(qū)分了作者和著作權(quán)擁有人的概念。其中，美國(guó)著作權(quán)法在第101條對(duì)著作權(quán)擁有人的定義為：“著作權(quán)擁有人是指包含著作權(quán)中的任何一項(xiàng)專有權(quán)的所有者?！雹谶@一區(qū)分實(shí)質(zhì)上為人工智能創(chuàng)作物的權(quán)利保護(hù)提供了出路，即縱使計(jì)算機(jī)不能直接成為作品的作者，但仍存在成為著作權(quán)擁有人的可能，因?yàn)閷?duì)于著作權(quán)擁有人來(lái)說(shuō)，法律并沒有對(duì)其進(jìn)行主體人格限制。

2.英國(guó)

英國(guó)是世界上第一部版權(quán)法誕生之地，其對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域革新的關(guān)注也一直走在世界前列。英國(guó)早在1988年的《著作權(quán)、設(shè)計(jì)與專利法》第178條就對(duì)計(jì)算機(jī)生成的作品進(jìn)行了定義：“在無(wú)人條件下由計(jì)算機(jī)自主生成的作品為計(jì)算機(jī)作品?！雹廴欢?，該法案第9條F1款對(duì)作者的定義卻為：“（a）在錄音情況下的作曲人；（b）在拍攝電影情況下的制片人和主要負(fù)責(zé)人；（c）在廣播的情況下進(jìn)行廣播的人，或者在通過接收和立即重新傳送另一廣播的廣播的情況下作出該廣播的人；（d）對(duì)于出版物進(jìn)行排版安排的出版商；（e）如果是由計(jì)算機(jī)生成的文學(xué)、戲劇、音樂或藝術(shù)作品，則作者應(yīng)被視為進(jìn)行創(chuàng)作所需安排的人?！雹懿浑y發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)定義的前提條件其實(shí)是存在矛盾的。按照第9條定義的理解，只要是有人類參與，無(wú)論計(jì)算機(jī)自身付出的努力占作品創(chuàng)作的比例有多大，作者一律會(huì)被認(rèn)定為人類。而且從目前人工智能技術(shù)的發(fā)展程度看，即便是再先進(jìn)的人工智能也需要人類參與，哪怕是輸入一張圖片，這都會(huì)使得認(rèn)定計(jì)算機(jī)作品變得毫無(wú)可能，使得第178條的存在意義變得微乎其微。因此，英國(guó)雖然較早地注意到了人工智能創(chuàng)作的問題，并對(duì)人工智能創(chuàng)作物的屬性和權(quán)利歸屬進(jìn)行了安排，但實(shí)踐起來(lái)仍然存在比較大的障礙。

3.日本

為了彌補(bǔ)與歐美國(guó)家之間在高科技領(lǐng)域的技術(shù)差距，日本于20世紀(jì)90年代開始推行全國(guó)性的知識(shí)產(chǎn)權(quán)推進(jìn)戰(zhàn)略。2018年6月12日，日本知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略本部公布了全新的《知識(shí)產(chǎn)權(quán)推進(jìn)計(jì)劃綱要》，其中專門列出一節(jié)介紹“加強(qiáng)數(shù)據(jù)和人工智能等新信息產(chǎn)品的知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略”，同時(shí)強(qiáng)調(diào)要進(jìn)行與數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程相對(duì)應(yīng)的著作權(quán)制度建設(shè)，以適應(yīng)人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下的社會(huì)新變化。⑤日本《著作權(quán)法》第14條對(duì)作者的推定規(guī)則進(jìn)行了說(shuō)明：“在作品的原作中，或者向公眾提供或提示之際，將其眾所周知的姓名或名稱或其雅號(hào)、筆名、縮寫等用以代替原名者作為作者名而用通常的方法表示者，即應(yīng)推定為該作品的作者?！雹迌H從這一規(guī)定來(lái)看，如果將人工智能的名字標(biāo)示在作品之上，應(yīng)該也能推定為作者。但是，根據(jù)同法第10條對(duì)作品的分類，人工智能創(chuàng)作物的內(nèi)容和技術(shù)都不能歸屬為作品的范疇內(nèi)。所以，日本目前對(duì)于人工智能創(chuàng)作物的保護(hù)問題尚不明朗，但總體態(tài)勢(shì)是積極的。

4.歐盟

2015年1月，歐洲議會(huì)法律事務(wù)委員會(huì)宣布開始研究人工智能領(lǐng)域內(nèi)的法律問題。次年5月，該委員會(huì)向歐盟委員會(huì)提交了一項(xiàng)動(dòng)議，旨在制定關(guān)于機(jī)器人民事權(quán)利的法律規(guī)范，包括賦予機(jī)器人“電子化人類”的身份，以及允許機(jī)器人享有一部分民事權(quán)利，如著作權(quán)和勞動(dòng)休息權(quán)等。2017年2月，《歐洲機(jī)器人民事法律規(guī)則》獲得歐洲議會(huì)的絕對(duì)多數(shù)票而通過并發(fā)布，該規(guī)則強(qiáng)調(diào)由于使用機(jī)器人和人工智能預(yù)期將會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)流，而目前歐盟境內(nèi)關(guān)于數(shù)據(jù)保護(hù)和所有權(quán)的法律框架仍不夠充分，所以其呼吁歐盟委員會(huì)采取更為平衡的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)方法，在應(yīng)用和推進(jìn)保護(hù)創(chuàng)新的硬件和軟件標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范的同時(shí)，也促進(jìn)相關(guān)領(lǐng)域的創(chuàng)新。此外，其還要求為計(jì)算機(jī)或機(jī)器人產(chǎn)生的可受著作權(quán)保護(hù)的作品制定“自己的智力創(chuàng)造”標(biāo)準(zhǔn)，以便可以確認(rèn)著作權(quán)的相關(guān)歸屬。⑦由此可見，雖然具體的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)細(xì)則尚未出爐，但歐盟實(shí)質(zhì)上已經(jīng)承認(rèn)人工智能創(chuàng)作物可以并應(yīng)當(dāng)受到著作權(quán)法保護(hù)。

三、人工智能創(chuàng)作物的屬性

厘清人工智能創(chuàng)作物的屬性是獲得著作權(quán)法律保護(hù)之前首先需要面對(duì)的問題，若能準(zhǔn)確定性，則對(duì)權(quán)利設(shè)置和使用及限制等方面都極有裨益。綜合以上域外各國(guó)對(duì)人工智能創(chuàng)作物的觀點(diǎn)，我國(guó)在認(rèn)定相同問題時(shí)應(yīng)從更深層次的機(jī)理去理解其內(nèi)在邏輯和本質(zhì)。機(jī)器創(chuàng)作與人類創(chuàng)作外表具有相似之處，即都是對(duì)原始信息的加工再處理，并都以一定的文字、聲音、圖像形式展現(xiàn)在客觀世界中。所以，如果要判斷“微軟小冰”創(chuàng)作的“詩(shī)歌”究竟是不是作品，是否值得法律保護(hù)，必須首先從人工智能的創(chuàng)作過程及原理出發(fā)以窺探人工智能創(chuàng)作的可能性，其次再剖析該詩(shī)歌是否具有著作權(quán)法意義上的“獨(dú)創(chuàng)性”。

1.“微軟小冰”屬于弱人工智能

人工智能的概念由John McCarthy教授于1956年在Dartmouth Project（達(dá)特茅斯計(jì)劃） 中首次提出。根據(jù)自主學(xué)習(xí)能力的不同以及是否能夠模擬人類思考和行為模式兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，人工智能可以劃分為弱人工智能 （Weak AI） 和強(qiáng)人工智能 （Strong AI）。其中，弱人工智能指僅僅能夠勝任非常有限的單一任務(wù)的人工智能，這類機(jī)器或軟件只是看上去比較智能化，實(shí)際卻并不能擁有完全自主意識(shí)，也不能主動(dòng)推理解決問題。目前，弱人工智能被廣泛運(yùn)用于圖像和語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)言翻譯和創(chuàng)作等方面。典型的弱人工智能比如蘋果公司的Siri，當(dāng)用戶提出的問題超出數(shù)據(jù)庫(kù)已儲(chǔ)存內(nèi)容的范圍時(shí)，其輸出的回答就會(huì)發(fā)生錯(cuò)亂。而強(qiáng)人工智能指的是在各方面均能與人類匹敵、甚至超過人類認(rèn)知和理解能力的人工智能。牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)系主任、Oxford-DeepMind Partnership負(fù)責(zé)人Michael Wooldrige教授在CCF-GAIR 2016（全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)）報(bào)告中指出強(qiáng)人工智能領(lǐng)域的研究“幾乎毫無(wú)進(jìn)展”，所以真正意義上的強(qiáng)人工智能尚不存在，并且強(qiáng)人工智能還受到了美國(guó)哲學(xué)家John Searle的Chinese Room Argument理論的質(zhì)疑。Chinese Room Argument理論認(rèn)為，無(wú)論計(jì)算機(jī)表現(xiàn)得多么像人類或者多么智能化，其都不具備人類的心智、理解力和自我意識(shí)。另外，強(qiáng)人工智能可以順利通過The Turing Test（圖靈測(cè)試）⑧，弱人工智能并不能。所以根據(jù)演繹推理，由于強(qiáng)人工智能超越人類的優(yōu)越性，強(qiáng)人工智能創(chuàng)作物也必然屬于作品。而從“微軟小冰”的各方面表現(xiàn)來(lái)看，其都屬于弱人工智能范疇。即弱人工智能創(chuàng)作物才是本文探討規(guī)制的對(duì)象。

2.“微軟小冰”的創(chuàng)作核心是深度學(xué)習(xí)法

人工智能的實(shí)質(zhì)是機(jī)器代替人工對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行快速識(shí)別和運(yùn)算，以達(dá)到智能化效果。要想實(shí)現(xiàn)這一目的，必須依靠訓(xùn)練模型和數(shù)據(jù)分類。對(duì)此，早期傳統(tǒng)的人工智能研究方法采取的是機(jī)器學(xué)習(xí)法（Machine Learning），該方法由Arthur Samuel于1959年首次提出，其基本原理是運(yùn)用編寫好的算法對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)律進(jìn)行學(xué)習(xí)，以便形成機(jī)器經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)未來(lái)新的數(shù)據(jù)輸入時(shí)，可以迅速根據(jù)該經(jīng)驗(yàn)得到一個(gè)新的理論結(jié)果。以圖像識(shí)別為例，人類可以輕松辨別出一幅圖片上的動(dòng)物是狗還是貓或者是一只鸚鵡，但倘若要讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)識(shí)別動(dòng)物的類別，則首先需要人工選擇每一種動(dòng)物圖像的相關(guān)特征，比如邊長(zhǎng)和角度，以便訓(xùn)練機(jī)器的學(xué)習(xí)模型，然后這個(gè)模型再利用這些特征去分析和分類新的對(duì)象。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括決策樹、高斯過程回歸法、貝葉斯法、感知器法等等。但隨著數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代的來(lái)臨，計(jì)算機(jī)在處理海量數(shù)據(jù)特征時(shí)，由于內(nèi)存的不足，計(jì)算機(jī)完成一組訓(xùn)練的時(shí)間越來(lái)越久，并且在面對(duì)高維特征識(shí)別時(shí)，更是力不從心。于是，作為機(jī)器學(xué)習(xí)的子域，Geoffrey Hinton于2006年提出的深度學(xué)習(xí)法應(yīng)運(yùn)而生。深度學(xué)習(xí)法的靈感源于現(xiàn)代仿生學(xué)，其通過模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓計(jì)算機(jī)能夠?qū)斎氲臄?shù)據(jù)的進(jìn)行分層處理。深度學(xué)習(xí)法中的“Deep”，指的就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層結(jié)構(gòu)。仍以上述圖像識(shí)別為例，深度學(xué)習(xí)法幫助人類跳過了從圖像中提取特征的手工步驟，相反，人類可以直接輸入圖像到深度學(xué)習(xí)算法中去，然后由計(jì)算機(jī)完成特征識(shí)別并預(yù)測(cè)對(duì)象。所以，我們可以通過下列表格清晰地了解機(jī)器學(xué)習(xí)法和深度學(xué)習(xí)法的區(qū)別：

表1

據(jù)微軟工程院介紹，“微軟小冰”的創(chuàng)作是基于對(duì)中國(guó)上世紀(jì)20年代以來(lái)的519位現(xiàn)代詩(shī)人的數(shù)千首詩(shī)歌進(jìn)行了反復(fù)一萬(wàn)次的學(xué)習(xí)，才具備了創(chuàng)作詩(shī)歌的能力，并逐漸形成了獨(dú)有的詩(shī)歌風(fēng)格和文體技巧。由此，面對(duì)如此大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算需求，我們可以斷定“小冰”是深度學(xué)習(xí)而不是機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果，并且“小冰”的內(nèi)核是“兩位一體”——?jiǎng)?chuàng)作詩(shī)歌和圖像處理的并不是一套程序。

3.“小冰”的創(chuàng)作機(jī)理與人類創(chuàng)作原理無(wú)異

圖1

以圖1為例，這是一組28×28像素超低分辨率下字跡歪斜的數(shù)字“3”。盡管它們?cè)谕庥^上大相徑庭，人腦卻仍然可以在十幾毫秒之內(nèi)將之辨認(rèn)出來(lái)。這是因?yàn)槿祟惖拇竽X層皮中存在一塊專門處理視覺的智能區(qū)域，其能夠?qū)⒉煌墓饷粜畔⑻幚沓上嗤男畔?，同時(shí)還能將其他的圖像解釋成不同的信息，比如告訴主體圖片上的數(shù)字是“3”而不是“9”。但是，要想“小冰”也能做到這種程度，就需要模擬該大腦皮層的工作原理了。這也是為什么人工智能創(chuàng)作與人類創(chuàng)作具有極大相似之處的關(guān)鍵所在，其為人工智能創(chuàng)作物獲得獨(dú)創(chuàng)性提供了理論依據(jù)和實(shí)踐可能。

圖2

圖3

圖2仍然是一個(gè)28×28像素的數(shù)字“9”，每一個(gè)小圓圈模擬人腦神經(jīng)元，所以圖2中共有784個(gè)神經(jīng)元。每個(gè)神經(jīng)元中的數(shù)值（介于0-1之間）為激活值，代表像素的灰度（0表示黑，1表示白）。用戶輸入“小冰”的圖片實(shí)際上就是無(wú)數(shù)個(gè)不同灰度的像素點(diǎn)組成的。而這些像素點(diǎn)組成了圖3中人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層（最左側(cè)一列）。同時(shí)，從第一層到最右側(cè)的輸出結(jié)果之間存在多層相似的像素點(diǎn)，這些不與外界進(jìn)行互動(dòng)的隱含層被稱之為“黑箱”。上一層的激活值將決定下一層的激活值，這也是人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心機(jī)制——某些神經(jīng)元的激發(fā)，促使另一些神經(jīng)元的激發(fā)。簡(jiǎn)言之，當(dāng)用戶向“小冰”輸入一張圖片后，這張圖片對(duì)應(yīng)的所有像素點(diǎn)將會(huì)根據(jù)特定的算法產(chǎn)生下一層的特殊圖像（如圖4），如此循環(huán)往復(fù)并最終在輸出層得到某種結(jié)果。

圖4

圖5

之所以說(shuō)“小冰”是由兩套程序組成，是因?yàn)閳D像識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能生成圖像結(jié)果，而從圖像到文字需要另一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成。如圖5所示，當(dāng)用戶輸入任意一幅隨機(jī)圖片A時(shí)，圖像識(shí)別小冰會(huì)根據(jù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的算法進(jìn)行圖像特征的識(shí)別和抓取，得到圖片A的B個(gè)關(guān)鍵性激活值，接著這些激活值會(huì)作為新的輸入特征傳遞給詩(shī)歌創(chuàng)作小冰，經(jīng)過后者預(yù)設(shè)的另一套算法進(jìn)行轉(zhuǎn)換和組合，最終輸出相應(yīng)的詩(shī)歌。具體來(lái)說(shuō)，我們假設(shè)圖片A是一幅秋雨落葉畫，圖片中包含“樹葉”、“雨滴”、“枯黃”等多個(gè)輪廓和顏色特征，圖像識(shí)別小冰將這些特征自動(dòng)提取處理后傳遞給詩(shī)歌創(chuàng)作小冰，詩(shī)歌創(chuàng)作小冰通過映射函數(shù)將“樹葉”轉(zhuǎn)換成“枯藤”、“老樹”、“昏鴉”，將“雨滴”轉(zhuǎn)換成“瓢潑大雨”、“淅淅瀝瀝”，將“枯黃”轉(zhuǎn)換成“凋零”、“落寞”、“孤寂”等詞匯，再通過對(duì)詞匯的排列組合，最終輸出成型的詩(shī)歌語(yǔ)句。當(dāng)然，上述過程需要大量的訓(xùn)練才能讓“小冰”快速地識(shí)別并作出反應(yīng)處理。從視覺圖像到特征抓取，再到文字轉(zhuǎn)換，“小冰”創(chuàng)作的機(jī)理與人類通過雙眼看到景象聯(lián)想到詩(shī)歌的原理相差無(wú)幾。此點(diǎn)充分證明人工智能具備創(chuàng)作作品的可能性。

3.“微軟小冰”的詩(shī)歌具有獨(dú)創(chuàng)性

“微軟小冰”生成的詩(shī)歌若想成為作品，必須具備著作權(quán)法所要求的獨(dú)創(chuàng)性要求。吳漢東認(rèn)為獨(dú)創(chuàng)性是指作品必須出于獨(dú)立構(gòu)思，并且不與或大體上不與他人已經(jīng)發(fā)表的作品相同或近似。劉春田認(rèn)為獨(dú)創(chuàng)是指形式意義上的原創(chuàng)，不要求觀念思維上的創(chuàng)新或拔高。而王遷則認(rèn)為，所謂的獨(dú)創(chuàng)性是指作品須經(jīng)作者獨(dú)立的、富有創(chuàng)造性的智力注入，唯有如此才能成為作品。綜上，認(rèn)定獨(dú)創(chuàng)性的標(biāo)準(zhǔn)有兩個(gè)：其一，是否屬于獨(dú)立構(gòu)思；其二，是否具有一定的創(chuàng)作高度。

（1）“微軟小冰”創(chuàng)作詩(shī)歌屬于獨(dú)立構(gòu)思。學(xué)界通說(shuō)認(rèn)為，思想和靈感并非著作權(quán)所欲保護(hù)的對(duì)象，所以著作權(quán)法意義上的獨(dú)立構(gòu)思應(yīng)是指獨(dú)立創(chuàng)作出作品的表達(dá)方式。其中，獨(dú)立又意味著不與他人合作（合作作品也不存在與作者之外的第三人合作的情況，否則該第三人亦是作者）。從形式上看，“小冰”在創(chuàng)造詩(shī)歌過程中確實(shí)沒有借助他人的力量，而是依靠自身的機(jī)器原件（高運(yùn)算能力的中央處理器、圖形處理器和大容量裝載的內(nèi)存條等）以及獨(dú)特的編程算法獨(dú)立完成從圖片到詩(shī)歌文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)此，有學(xué)者指出，“小冰”在創(chuàng)作過程中必然會(huì)有人工參與，不可能不借助“他人的力量”。殊不知，在“小冰”創(chuàng)作過程中的人工參與其實(shí)理解成《著作權(quán)法實(shí)施條例》第3條規(guī)定的“輔助性工作”更加恰當(dāng)和合理，而“小冰”自身的行為才是“直接進(jìn)行文學(xué)創(chuàng)作”。因?yàn)樵趥鹘y(tǒng)的人類創(chuàng)作語(yǔ)境下，倘若一位詩(shī)人在看到他人提供的一幅畫作之后產(chǎn)生靈感并創(chuàng)作出一首詩(shī)歌，我們是不會(huì)輕易地將他人提供畫作的行為視為借助他人的力量的。此外，亦有學(xué)者認(rèn)為人工智能只要不出現(xiàn)設(shè)計(jì)缺陷而發(fā)生計(jì)算錯(cuò)誤，則輸出的結(jié)果每次都必然相同，這種結(jié)果的唯一性表明人工智能創(chuàng)作方式不具備廣泛的創(chuàng)作空間，即便可以生成作品，作品的重復(fù)率也非常高，不利于體現(xiàn)獨(dú)創(chuàng)性的要求。筆者對(duì)這種觀點(diǎn)并不贊同，雖然當(dāng)用戶重復(fù)輸入同一張圖片時(shí)，“小冰”創(chuàng)作的詩(shī)歌的確會(huì)出現(xiàn)重復(fù)的可能，但是這并不能否認(rèn)詩(shī)歌是經(jīng)過“小冰”系統(tǒng)獨(dú)立構(gòu)思而成的這一結(jié)論。同時(shí)，著作權(quán)法要求的“獨(dú)創(chuàng)性”與專利權(quán)法所強(qiáng)調(diào)的“新穎性”有著天壤之差，其并不要求作品質(zhì)量每次都有巨大的進(jìn)步。至于創(chuàng)作空間能力大小問題，“小冰”可以通過更大量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)，來(lái)降低作品的重復(fù)率。

（2） “微軟小冰”的詩(shī)歌具備了一定的創(chuàng)作高度?！靶”钡脑?shī)歌集冊(cè)《陽(yáng)光失了玻璃窗》已經(jīng)于2017年5月1日由北京聯(lián)合出版公司出版發(fā)行，但公眾對(duì)此的態(tài)度似乎呈現(xiàn)出多極分化的態(tài)勢(shì)。專業(yè)書評(píng)網(wǎng)站豆瓣網(wǎng)上的數(shù)據(jù)顯示，25.4%的人給了這本詩(shī)集5星，20.6%的人給了4星，28.6%的人給了3星，15.9%的人給了2星，剩下9.5%的人給了1星。而評(píng)論也大多集中于對(duì)語(yǔ)言風(fēng)格油腔滑調(diào)、語(yǔ)義生澀難懂的批評(píng)。中國(guó)作家協(xié)會(huì)則更是直接發(fā)文指出“小冰”的詩(shī)歌看似具有朦朧的韻味和美感，但細(xì)細(xì)品讀后卻發(fā)現(xiàn)過于拗口、病句連篇，且上下句之間也難以找到邏輯上的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。以詩(shī)集中《我拿了我的眼睛》為例，“無(wú)燈火/這強(qiáng)烈的新鮮的/而他的眼睛/我是一個(gè)孤寂的夢(mèng)/孤燈我的泥人/可要保存著那新鮮的酒/我的命運(yùn)贈(zèng)給我的好人/我拿了我的眼睛”，全詩(shī)共分為8段56個(gè)字。稍加品讀后不難看出，該詩(shī)歌的確存在將詩(shī)歌常用字“隨機(jī)組合”的嫌疑，但微軟工程院在詩(shī)集出版之前，曾將這些詩(shī)歌以匿名作者的身份公布在互聯(lián)網(wǎng)各大論壇之上，無(wú)人對(duì)“小冰”的作者身份提出過質(zhì)疑，也即如果不告知“小冰”身為人工智能的事實(shí)，人們似乎并沒有對(duì)這些詩(shī)歌產(chǎn)生特別強(qiáng)烈的抵觸情緒。實(shí)際上，如果將來(lái)某一天“小冰”創(chuàng)作的不是詩(shī)歌而是畫作，則更加容易被人們所接受。因?yàn)楫嬜鞯谋憩F(xiàn)力有時(shí)候比文字更加抽象難懂，對(duì)于缺乏藝術(shù)基底的大眾而言，基本很難輕易分辨出人工智能的畫作與抽象派藝術(shù)大師的畫作之間的差異。由此可以看出，盡管詩(shī)歌的文學(xué)水平不高，但倘若忽略人工智能創(chuàng)作的背景，其仍存在可以成為一首詩(shī)歌的可能。

英美法系國(guó)家對(duì)于作品獨(dú)創(chuàng)性中的創(chuàng)作高度標(biāo)準(zhǔn)采用的是“額頭流汗原則”（sweat of brow），即只要?jiǎng)?chuàng)作者在表現(xiàn)形式方面付出了勞動(dòng)，就認(rèn)為具備了獨(dú)創(chuàng)性、具備了創(chuàng)作高度。這種標(biāo)準(zhǔn)不要求作品表現(xiàn)形式的手法嫻熟、技藝高超，也不要求一定具有文學(xué)藝術(shù)價(jià)值。相反，著作權(quán)法之所以采納這樣的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)的目的是為了鼓勵(lì)人們創(chuàng)作更多的作品，只要是獨(dú)立構(gòu)思且付出了一定努力的作品，無(wú)論水平高低都是值得保護(hù)和贊揚(yáng)的。人類的思想只有通過最低限制的創(chuàng)作才能得以世代保留和傳承，藝術(shù)大師的畢生瑰寶和普通民眾的幼年拙作應(yīng)當(dāng)同等地受到尊重和保護(hù)。此外，在通常情況下，詩(shī)歌本就需要刻意去打破常規(guī)的語(yǔ)法規(guī)則，通過不同尋常的詞匯組合來(lái)凸顯新意。并且，自新世紀(jì)伊始，國(guó)內(nèi)詩(shī)歌流派開始呈現(xiàn)不循傳統(tǒng)的新式寫作思潮，比如下半身寫作流派就主張?jiān)姼韪訌垞P(yáng)化、碎片化的表達(dá)，這些新式流派的誕生和其創(chuàng)作理論對(duì)判斷詩(shī)歌水平的舊有標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生了巨大的沖擊。因此，“小冰”的詩(shī)歌在表現(xiàn)形式上與其說(shuō)是語(yǔ)句不通，倒不如說(shuō)是新快餐閱讀時(shí)代對(duì)于新體詩(shī)形式上的大膽追求與創(chuàng)新。換言之，無(wú)論從法律層面還是文學(xué)價(jià)值層面看，都不能否認(rèn)“小冰”的詩(shī)歌具有一定的創(chuàng)作高度。退一步看，“小冰”的詩(shī)集中也不乏部分語(yǔ)句、語(yǔ)義正常的詩(shī)，對(duì)于這部分詩(shī)歌，無(wú)疑應(yīng)當(dāng)承認(rèn)其為作品。

四、我國(guó)人工智能創(chuàng)作物權(quán)利歸屬之路徑

西方發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)人工智能創(chuàng)作物的保護(hù)態(tài)度各不相同，我國(guó)目前亦缺乏對(duì)人工智能創(chuàng)作物著作權(quán)保護(hù)的相關(guān)規(guī)定，所以當(dāng)務(wù)之急是確定我國(guó)人工智能創(chuàng)作物的權(quán)屬。不過，如果對(duì)于任何新生事物都要事無(wú)巨細(xì)地進(jìn)行專門立法的話，不僅需要消耗大量的立法資源，而且新法在生效之前必須經(jīng)過全國(guó)人大常委會(huì)三審?fù)ㄟ^方能頒布，從制定到頒布又往往需要經(jīng)歷半年以上的時(shí)間，再加上可能出現(xiàn)的修改和爭(zhēng)議，時(shí)間更是可能長(zhǎng)達(dá)一年以上。所以專門立法固然有其長(zhǎng)處，但從節(jié)約時(shí)間和成本、最大限度降低法律滯后性的角度出發(fā)，用現(xiàn)有的著作權(quán)相關(guān)法律制度去解釋人工智能創(chuàng)作物的權(quán)利歸屬問題無(wú)疑是最佳選擇。

1.擬制人格保護(hù)

《著作權(quán)法》第2條第1款規(guī)定在中國(guó)境內(nèi)能夠享有著作權(quán)的主體只能為三種，即中國(guó)公民（自然人）、法人或其他組織。同時(shí)外國(guó)人和無(wú)國(guó)籍人附條件地享有著作權(quán)。根據(jù)上述規(guī)定，人工智能是絕無(wú)可能加入作者之列的。但如果我國(guó)仿照歐盟的做法，為人工智能設(shè)立擬制人格，則可以在不修改現(xiàn)行規(guī)定的情況下將人工智能納入保護(hù)之中。所謂擬制人格，即法律為特定事物設(shè)定與自然人相等同的人格，允許該事物擁有自然人才能享有的權(quán)利、承擔(dān)自然人才能履行的義務(wù)。這種保護(hù)方法的前提是將詩(shī)歌作為文字作品，將人工智能本身作為計(jì)算機(jī)軟件作品或者作為專利技術(shù)分別來(lái)保護(hù)。一旦為人工智能設(shè)定了擬制人格，其就可以像人類一樣享有一部分特定的著作權(quán)。同時(shí)，這種方法要求區(qū)分創(chuàng)作者和著作權(quán)享有人。此種區(qū)分方法常見于電影作品，以2017年最熱國(guó)產(chǎn)電影之一的《戰(zhàn)狼2》為例，導(dǎo)演吳京享有電影的署名權(quán)，但電影的發(fā)表權(quán)、復(fù)制發(fā)行權(quán)等其他權(quán)能由制片人春秋時(shí)代影業(yè)有限公司董事長(zhǎng)呂建民所享有。同理，詩(shī)集《陽(yáng)光失了玻璃窗》可以將“小冰”視為創(chuàng)作者，允許“小冰”擁有詩(shī)歌作品的署名權(quán)和發(fā)表權(quán)，而保護(hù)作品完整權(quán)和修改權(quán)以及其他財(cái)產(chǎn)性權(quán)利依然由“小冰”的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，即以李笛為首的開發(fā)者享有。當(dāng)然，李笛等人如果是在單位的主持下并且主要利用了單位的機(jī)器設(shè)備完成了相關(guān)開發(fā)，那么微軟工程院才是詩(shī)歌作品財(cái)產(chǎn)性著作權(quán)實(shí)質(zhì)上的擁有者。

之所以將署名權(quán)和發(fā)表權(quán)歸于人工智能本身，是因?yàn)椤靶”痹诮邮苡脩糨斎雸D片之后，迅速生成詩(shī)歌并輸出到手機(jī)屏幕上，這一過程具備讓不特定的多數(shù)人接觸的可能性，所以可以構(gòu)成公開發(fā)表，并且用戶也可以直接看見“小冰”的署名。但是，對(duì)于保護(hù)作品完整權(quán)和修改權(quán)這兩項(xiàng)權(quán)能則應(yīng)當(dāng)歸于人工智能開發(fā)者更為合適。就已經(jīng)成型的作品而言，“小冰”作為人工智能設(shè)備，既無(wú)法傾訴損失，也無(wú)法有力維護(hù)自己的詩(shī)歌不受歪曲篡改的權(quán)利，更無(wú)法對(duì)自己的作品進(jìn)行二次修改（因?yàn)槿狈ο鄳?yīng)的指令，更換圖片只會(huì)產(chǎn)生新的作品，而不構(gòu)成對(duì)作品的修改）。相反，人工智能開發(fā)者可以很好地保護(hù)作品的完整性，并且通過編寫新代碼的方式命令“小冰”進(jìn)行修改，所以這兩項(xiàng)著作人格權(quán)宜由人工智能開發(fā)者享有。另外，開發(fā)人工智能的目的就是為了減輕人類在某些特定創(chuàng)作領(lǐng)域的工作量，簡(jiǎn)化創(chuàng)作步驟，提高創(chuàng)作效率，因此有必要將著作財(cái)產(chǎn)權(quán)歸屬于開發(fā)者，發(fā)揮知識(shí)產(chǎn)權(quán)的經(jīng)濟(jì)功能，以鼓勵(lì)其更好地改進(jìn)和完善人工智能產(chǎn)品和設(shè)備，使人工智能更好地服務(wù)于人類。

具體而言，仿照自然人身份證系統(tǒng)和法人統(tǒng)一社會(huì)信用代碼系統(tǒng)，國(guó)家可以統(tǒng)一建立人工智能擬制人格身份管理系統(tǒng)，允許人工智能開發(fā)者為其所開發(fā)的人工智能產(chǎn)品登記取得一個(gè)獨(dú)一無(wú)二的身份代碼，以標(biāo)示其擬制人格地位。隨后，基于此擬制人格身份代碼，前往中國(guó)版權(quán)保護(hù)中心進(jìn)行相關(guān)著作權(quán)登記。根據(jù)國(guó)家版權(quán)登記門戶網(wǎng)的要求，申請(qǐng)作品著作權(quán)登記需要提交的材料包括《作品著作權(quán)登記申請(qǐng)表》、申請(qǐng)人身份證明文件（此處為擬制人格身份證明文件和人工智能開發(fā)者本人的身份證。如果開發(fā)者為單位的，則應(yīng)提供單位的營(yíng)業(yè)執(zhí)照或組織機(jī)構(gòu)代碼證等）、權(quán)利歸屬證明文件、作品的樣本、作品說(shuō)明書等。這樣一來(lái)，對(duì)人工智能創(chuàng)作物的保護(hù)就更加清晰簡(jiǎn)便了。當(dāng)然，根據(jù)《著作權(quán)法實(shí)施條例》第6條規(guī)定，人工智能創(chuàng)作物的著作權(quán)自作品創(chuàng)作完成時(shí)產(chǎn)生，登記只是一種有效輔助公示手段和保護(hù)措施而已。

2.以人工智能開發(fā)者或使用者為作者

這種保護(hù)方法堅(jiān)持作者必須為人類的原則，人工智能開發(fā)者自完成人工智能的開發(fā)并投入創(chuàng)作獲得結(jié)果時(shí)始享有詩(shī)歌作品的一切權(quán)利。由于人工智能不具有人格屬性，并且在保護(hù)作品不受侵害時(shí)仍需要人類的幫助才能達(dá)成目的，所以與其將作品著作權(quán)歸于人工智能，倒不如直接將權(quán)利賦予人工智能的開發(fā)者，因?yàn)橹R(shí)產(chǎn)權(quán)的一切利益最終還是要回流到人類本身的。

如果人工智能開發(fā)者明示放棄詩(shī)歌作品著作權(quán)，那么任何一個(gè)使用該人工智能進(jìn)行創(chuàng)作的人或組織可以享有作品著作權(quán)。因?yàn)椋浩湟?，從?jīng)濟(jì)角度出發(fā)，每一個(gè)市場(chǎng)行為的背后都是為了獲得相應(yīng)的利益。使用者購(gòu)買人工智能產(chǎn)品或服務(wù)后，獲得了產(chǎn)品的所有權(quán)或服務(wù)的使用權(quán)，人工智能開發(fā)者從中已經(jīng)獲得了相應(yīng)的收益（計(jì)算機(jī)軟件著作權(quán)使用權(quán)或?qū)＠M(fèi)），故將著作權(quán)分配給使用者，讓后者享有詩(shī)歌、圖畫等其他形式作品的著作權(quán)收益并無(wú)不公平、不合理之處；其二，從付出努力角度出發(fā)，人工智能使用者在使用人工智能進(jìn)行創(chuàng)作的過程中，必然需要付出一定的努力，哪怕是搜集一張圖片也需要使用者花費(fèi)精力和時(shí)間，所以作品的最終形成必然凝結(jié)了使用者的腦力勞動(dòng)；其三，從保護(hù)和宣傳作品的便利性角度出發(fā)，人工智能使用者是最先接觸到生成作品的人，如果將著作權(quán)賦予使用者，能夠很容易地對(duì)作品進(jìn)行修改再創(chuàng)作或者發(fā)行推廣該作品，使作品的價(jià)值得以提升；其四，從作品生成數(shù)量角度出發(fā)，由于人工智能能夠在短時(shí)間內(nèi)高效地創(chuàng)作出大量不同的作品，如果這些數(shù)以千計(jì)甚至數(shù)以萬(wàn)計(jì)的作品的著作權(quán)全都?xì)w屬于人工智能開發(fā)者，則其運(yùn)用和保護(hù)權(quán)利的成本和難度必然也會(huì)大幅度增加。假使出現(xiàn)大規(guī)模侵權(quán)事件，那么開發(fā)者將會(huì)為應(yīng)對(duì)大量的訴訟而變得焦頭爛額，根本無(wú)暇進(jìn)行人工智能的進(jìn)一步開發(fā)完善。將著作權(quán)賦予使用者可以有效地把出現(xiàn)侵權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)分散開，降低了維權(quán)的開銷和壓力。

從操作性角度來(lái)說(shuō)，人工智能開發(fā)者可以在人工智能產(chǎn)品中設(shè)置使用或安裝前的聲明放棄權(quán)利的條款，同時(shí)允許產(chǎn)品使用者上傳照片、姓名等真實(shí)身份信息以匹配和標(biāo)注詩(shī)歌作品的歸屬，允許使用者自由下載與保存詩(shī)歌作品。另外，在條件允許的情況下，還可以與中國(guó)版權(quán)保護(hù)中心進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)，做到一鍵登記備案，以方便人工智能使用者行使和保護(hù)作品的著作權(quán)。

值得注意的是，將著作權(quán)歸于使用者容易出現(xiàn)權(quán)利競(jìng)合的局面，即當(dāng)兩個(gè)互不相識(shí)的使用者在互不知情的情況下輸入了相同的圖片或者指令，而人工智能又創(chuàng)作出相同的作品時(shí)，建議由人工智能開發(fā)者建立云數(shù)據(jù)庫(kù)，把所有已經(jīng)用過的圖片或資料進(jìn)行云儲(chǔ)存，在第二位使用者輸入圖片或資料時(shí)進(jìn)行“查重”處理，接著命令人工智能選取新的詞匯或圖案來(lái)創(chuàng)作作品。這樣做縱使需要大量的優(yōu)化，但是隨著人工智能深度學(xué)習(xí)的進(jìn)行，人工智能自身也會(huì)積累出“非重復(fù)創(chuàng)作”的經(jīng)驗(yàn)，從而降低作品重復(fù)率，減少權(quán)利歸屬紛爭(zhēng)。如果人工智能開發(fā)者不愿意放棄詩(shī)歌作品著作權(quán)，則詩(shī)歌作品的所有權(quán)利以及所產(chǎn)生的相應(yīng)經(jīng)濟(jì)收益當(dāng)由開發(fā)者獨(dú)自享有，發(fā)生作品侵權(quán)時(shí)也應(yīng)由開發(fā)者選擇是否保護(hù)自己的權(quán)利。另外，在當(dāng)前技術(shù)發(fā)展階段，除非是人為指令干預(yù)，人工智能創(chuàng)作物與已有的作品出現(xiàn)重復(fù)的概率很低，所以不大可能出現(xiàn)作品抄襲的情況。但是萬(wàn)一確實(shí)出現(xiàn)此類主動(dòng)侵權(quán)情形，則開發(fā)者也應(yīng)承擔(dān)主動(dòng)侵權(quán)的不利法律后果。

3.拓寬鄰接權(quán)的種類

現(xiàn)行《著作權(quán)法》第四章對(duì)鄰接權(quán)的種類進(jìn)行了規(guī)定，而傳統(tǒng)觀念認(rèn)為，鄰接權(quán)是為了保護(hù)作品傳播者的利益而設(shè)定的權(quán)利。但隨著現(xiàn)代技術(shù)的日新月異，諸如數(shù)據(jù)庫(kù)等對(duì)數(shù)據(jù)加工儲(chǔ)存的客體在部分西方國(guó)家也開始獲得鄰接權(quán)的保護(hù)。日本甚至允許在信息的選擇或系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上有創(chuàng)造性的數(shù)據(jù)庫(kù)直接作為著作物予以保護(hù)。⑨繼而有學(xué)者提出設(shè)立數(shù)據(jù)處理者權(quán)之概念，其認(rèn)為人工智能不能創(chuàng)作作品，只能生成數(shù)據(jù)成果，但由于這些數(shù)據(jù)成果本身具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值，所以必須設(shè)立相較于著作權(quán)而言具有限制性屬性的新型鄰接權(quán)來(lái)保護(hù)和規(guī)制。

這種觀點(diǎn)具有合理之處，其為假定人工智能創(chuàng)作物最終不能被定性為作品提供了出路，但筆者認(rèn)為，與其將數(shù)據(jù)處理者權(quán)作為與現(xiàn)有其他鄰接權(quán)種類平行的一種新權(quán)利，不如直接在錄音錄像制品制作者權(quán)下新增一個(gè)子類別更為簡(jiǎn)潔明了。其原因在于，盡管“小冰”創(chuàng)作出的文字和人類通過紙筆書寫出的文字外觀上沒有任何差別，但從形成的方式來(lái)看依然是存在本質(zhì)差別的——計(jì)算機(jī)顯示出的文字實(shí)際上是計(jì)算機(jī)的編碼。隨著計(jì)算機(jī)在非英語(yǔ)國(guó)家的普及，一些國(guó)家和地區(qū)開始研究如何讓非英語(yǔ)的象形文字在計(jì)算機(jī)上顯示的問題。我國(guó)于1980年發(fā)布了《信用交換用漢字編碼字符集》，標(biāo)準(zhǔn)號(hào)為GB2312，該字符集包含6763個(gè)漢字。以漢字“啊”為例，“啊”字的編碼為“1011000010100001（B0A1H）”。通過計(jì)算機(jī)編碼，漢字能夠以矢量圖點(diǎn)匯集的方式顯現(xiàn)在屏幕上，所以我們?nèi)庋劭匆姷臐h字實(shí)際上是數(shù)字0和1組成的編碼陣。人工智能使用者通過 “小冰”，將一幅圖片轉(zhuǎn)換成了由一組編碼構(gòu)成的文字圖點(diǎn)，這可以被認(rèn)為是一種對(duì)原圖片的制作過程，類似于錄音錄像制品的制作者將歌曲、現(xiàn)場(chǎng)表演的聲音和圖像通過錄音和錄像設(shè)備轉(zhuǎn)換成模擬信號(hào)，經(jīng)放大器放大，再送入模/數(shù)轉(zhuǎn)換電路將其二次轉(zhuǎn)換成0和1的二進(jìn)制數(shù)字信號(hào)，并最終依次寫入光盤或者其他數(shù)字存儲(chǔ)文件中保存。因此，“小冰”的詩(shī)集和唱片公司制作的唱片性質(zhì)一樣，屬于對(duì)人工智能軟件的加工制品，應(yīng)將現(xiàn)有的錄音錄像制品拓展至錄音錄像及人工智能制品，而該鄰接權(quán)的權(quán)利主體即為使用該人工智能進(jìn)行加工制作的人或組織。如此一來(lái)，既可以讓使用者獲得經(jīng)濟(jì)利益，也可以通過這種方式促進(jìn)該人工智能軟件的傳播，讓更多的人購(gòu)買和使用該人工智能，同時(shí)給人工智能開發(fā)者帶來(lái)開發(fā)投資回報(bào)，形成一條完整產(chǎn)業(yè)鏈的良性循環(huán)。

注釋：

① See Naruto v.Slater（888 F.3d 418）

② See Copyright Law of the United States（Title 17）Section 101.

③See Copyright,Designs and Patents Act 1988 Section 178.

④See Copyright,Designs and Patents Act 1988 Section 9.

⑤ 參見日本知的財(cái)産戦略本部：《知的財(cái)産推進(jìn)計(jì)畫2018》，第25頁(yè)。

⑥ 參見日本《著作権法》第14條。

⑦See European Civil Law Rules in Robotics.

⑧ 圖靈測(cè)試由艾倫·麥席森·圖靈于1950年提出，即如果一臺(tái)機(jī)器能與人類展開對(duì)話（通過電傳設(shè)備）而不被識(shí)別出機(jī)器的身份，那么這臺(tái)機(jī)器就具有智能。

⑨ 參見日本《著作権法》第12條之2第1款。