謝婧軒

（華東政法大學,上海 201620）

當前，人工智能逐漸滲入內(nèi)容創(chuàng)作的多個領(lǐng)域，從形成簡單的文字報告到智能新聞、智能音樂、智能繪畫等多種實踐。但在著作權(quán)法意義上，人工智能生成的內(nèi)容是否可以被稱為作品、如何認定人工智能生成內(nèi)容的作者等問題均引起了廣泛而深入的討論。西方版權(quán)學界對人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)研究先于我國，學者們具體圍繞人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性及權(quán)利歸屬、法律制度設(shè)計等問題展開激烈爭辯。本文對西方人工智能生成內(nèi)容版權(quán)問題的研究文獻進行回顧和分析，系統(tǒng)總結(jié)了相關(guān)問題的研究視角、內(nèi)容及方法特點，以期為我國人工智能生成內(nèi)容版權(quán)保護的研究提供參考。

1 文獻來源

在HeinOnline法學全文期刊數(shù)據(jù)庫中以“Artificial Intelligence”并含“ Copyright”為關(guān)鍵詞進行搜索，將文獻類型限定為“期刊”，文獻主題限定為“Copyright”，時間限定為1970—2020年，共找出相關(guān)文獻454篇，年度發(fā)文量總體呈現(xiàn)上升趨勢。從年度發(fā)文數(shù)量上看，1970—1979年，文獻數(shù)量較少僅有5篇，且文章主題關(guān)鍵詞雖包含“人工智能”和“版權(quán)”，但實則并不是在研究人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題；真正對人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題展開詳細研究的文獻開始于1981年，美國學者蒂莫西·L·巴特勒（Timothy L.Butler）發(fā)表于《通訊與娛樂法期刊》上的《計算機可以成為作者嗎——人工智能的版權(quán)研究》[1]；隨之而來的1980—1987年是人工智能發(fā)展的第二次浪潮，知識庫系統(tǒng)和知識工程的建設(shè)使部分學者關(guān)注到這一領(lǐng)域所面臨的問題；1990—2010年，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和高性能計算機的出現(xiàn)，促使人工智能技術(shù)實用性得以增強，少量創(chuàng)造性表達問世，掀起學者們研究這一課題的熱情；2016年，學者們開始廣泛關(guān)注這一問題，相關(guān)領(lǐng)域文獻數(shù)量激增，短短4年內(nèi)文獻數(shù)量增長了243篇之多，超過1970—2016年文獻數(shù)量的總和（見圖1）。

圖1 HeinOnline法學全文期刊數(shù)據(jù)庫中1970—2020年關(guān)于人工智能版權(quán)問題的發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計

從文章作者所屬國別上看，研究并撰寫相關(guān)學術(shù)論文最多的國家是美國，如圖2所示，美國以194篇的發(fā)文數(shù)量遙遙領(lǐng)先于其他國家和地區(qū)。

圖2 HeinOnline法學全文期刊數(shù)據(jù)庫中人工智能版權(quán)問題相關(guān)文獻所屬國家來源統(tǒng)計

從文獻所屬期刊的來源上看，“人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題”所刊期刊相對分散，全球共計有100余家期刊刊登過相關(guān)學術(shù)文章，并且許多具有國際影響力的知名期刊都刊發(fā)表過相關(guān)研究成果（見表1）。

表1 相關(guān)文獻所屬期刊發(fā)文量統(tǒng)計

從研究內(nèi)容上看，西方版權(quán)學家大多圍繞人工智能生成內(nèi)容的所有權(quán)及權(quán)利歸屬、人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性及制度保護展開討論，相關(guān)文獻時間跨度大、內(nèi)容豐富、視角新穎，具有很高的研究價值。當前我國研究“人工智能生成內(nèi)容版權(quán)”的相關(guān)文獻在對國外文獻進行綜述時，大多是對國外立法、政策做出綜述，缺乏對國外學者研究思路和方法做出系統(tǒng)性梳理的文獻，因此有必要對西方學者的思想緣起與發(fā)展脈絡(luò)做系統(tǒng)性梳理。下文將依據(jù)人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題研究的爭議焦點與發(fā)展脈絡(luò)，對關(guān)鍵研究文獻的主要內(nèi)容和觀點進行系統(tǒng)梳理。

2 人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性

人工智能生成內(nèi)容具有可版權(quán)性是其得到版權(quán)法保護的前提，各國版權(quán)法規(guī)定的“作品”構(gòu)成要件不盡相同，但大體上提出“作品”應(yīng)具備“原創(chuàng)性”“固定性”和“創(chuàng)造性”。在早期的學術(shù)文獻中，出于對人工智能技術(shù)的好奇，學者們并沒有聚焦于人工智能生成內(nèi)容的作品性質(zhì)，而將研究重心置于人工智能本身，即人工智能能否成為作品的作者，以及如何解決人工智能生成內(nèi)容在當前版權(quán)市場下的權(quán)利分配問題。隨著計算機科學的發(fā)展，版權(quán)學家們從版權(quán)法的立法邏輯、立法目的和可版權(quán)性角度進行了深入分析。

2.1 人工智能生成內(nèi)容是否符合版權(quán)法立法目的

在知識產(chǎn)權(quán)基本理論的框架下,以洛克勞動學說和黑格爾人格學說為代表的“自然權(quán)利論”和工具主義“創(chuàng)新激勵論”為知識產(chǎn)權(quán)保護的正當性提供了理論證明。學者席琳·卡斯特·雷納（Céline Castets-Renard）[2]、席琳·梅拉妮（Celine Melanie）[3]、賈尼·麥卡琴（Jani McCutcheon）[4]和尼娜·I·布朗（Nina I.Brown）[5]一致認為，賦予人工智能生成內(nèi)容以版權(quán)，符合以上學說以及版權(quán)法“鼓勵經(jīng)濟、文化和科技領(lǐng)域創(chuàng)新”的立法目的。功利主義認為，由算法創(chuàng)作的作品可能會給人類讀者帶來與人類創(chuàng)作作品同等的價值，版權(quán)法依賴于利潤動力來確?？茖W的進步。

持反對意見的學者最常引用的論點是：機器人不是人類，提供版權(quán)保護也無法真正激勵機器創(chuàng)作。丹尼爾·J·杰瓦斯（Daniel J.Gervais）[6]和拉爾夫·D·克利福德（Ralph D.Clifford）認為，版權(quán)的立法目的在于激勵人類創(chuàng)作，版權(quán)只有通過人類創(chuàng)造才能發(fā)揮作用，機器不需要任何法律或經(jīng)濟激勵并且機器也無法對其作品負責。

2.2 人工智能生成內(nèi)容是否符合可版權(quán)性的要求

2.2.1 人工智能生成內(nèi)容符合可版權(quán)性的要求

目前大部分學者對人工智能生成內(nèi)容都持可版權(quán)態(tài)度，他們傾向于回避作者身份的人類專屬性，從生成客體角度進行判別。版權(quán)法授予“能固定在任何有形表達媒介中的原創(chuàng)作品”以版權(quán)，此條款體現(xiàn)作品的三個必要特性，即“原創(chuàng)性”“固定性”和“創(chuàng)造性”[5]，人工智能生成內(nèi)容是否具備這三個必要特性，是其能否得到版權(quán)法保護的關(guān)鍵。對于“原創(chuàng)性”和“固定性”，學界幾乎沒有爭議[7]，如果作品是作者獨立創(chuàng)作的，那么它就是原創(chuàng)的，并且當前我們所看到的人工智能生成內(nèi)容均是固定化的產(chǎn)物。

“創(chuàng)造性”是一個抽象概念，至今并無統(tǒng)一的認定，作為人工智能生成內(nèi)容能否成為作品的關(guān)鍵要素，“創(chuàng)造性”是學術(shù)界展開可版權(quán)性爭辯的焦點。學者們圍繞“如何定義創(chuàng)造性”及“如何界定創(chuàng)造性標準”展開深入討論。版權(quán)法并沒能給“創(chuàng)造性”提供一個具體定義，一些學者試圖通過解釋“創(chuàng)造性”的內(nèi)涵和表現(xiàn)形式來肯定人工智能生成內(nèi)容的創(chuàng)造性?，敻覃愄亍·博登（Margaret A Boden）[8]提出了“創(chuàng)造性”所具有的三個維度：一是“組合創(chuàng)造性”，此種“創(chuàng)造性”是指普遍想法的新穎組合，通常只是將既有想法簡單聯(lián)系起來；二是基于思維或概念的“探索創(chuàng)造性”，此種創(chuàng)造性并非簡單的排列組合，而要求具備一定程度的探索性；三是“變革創(chuàng)造性”，此維度要求能夠通過改變一個或多個特征重建概念或風格。塞爾默·布林斯喬爾德（Selmer Bringsjord）和戴維·費魯奇（David Ferrucci）[9]認同瑪格麗特·A·博登所提出的“創(chuàng)造性”三維度理論，他們認為由于當前的人工智能缺乏自主性，尚達不到“探索創(chuàng)造性”和“變革創(chuàng)造性”，但已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)“組合創(chuàng)造性”，因此人工智能生成內(nèi)容具備“創(chuàng)造性”。另一些學者從“創(chuàng)造性”標準角度出發(fā)，認為人工智能生成內(nèi)容具備最低限度的“創(chuàng)造性”。阿蒂拉·卡薩普（Atilla Kasap）[10]、席琳·梅拉妮[3]和維克多·M·帕拉斯[11]從司法實踐角度出發(fā)，認為當前法院對受版權(quán)保護的作品所要求的創(chuàng)造性程度只是“一絲絲火花或最低程度的創(chuàng)造性”，這意味著人工智能生成內(nèi)容只要具備一個想法、一點內(nèi)容差異，即具有“創(chuàng)造性”，這種較低的“創(chuàng)造性”標準為人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性留下空間。

2.2.2 人工智能生成內(nèi)容不符合可版權(quán)性的要求

作品在生成過程中是否具有“創(chuàng)造性”，是判斷作品是否值得版權(quán)保護的唯一標準。首先，一些學者認為人工智能無法擁有主體意識，因此它所生成的內(nèi)容不具備“創(chuàng)造性”。大衛(wèi)·蓋倫特（David Gelernter）[12]指出，如果按照人類意識來定義“創(chuàng)造性”，那么無論機器變得多么復(fù)雜，它們都永遠無法實現(xiàn)“創(chuàng)造性”。著名的“約翰·瑟爾（John Searle）[13]中文房間實驗①”所描述的就是這一過程，雖然計算機可以被編程來正確應(yīng)用語言規(guī)則，但它們沒有能力真正理解語言。即使計算機超越了人類的智慧，也無法被認為具備真正的“創(chuàng)造性”，“創(chuàng)造性”只屬于最初的程序員。

其次，安妮瑪麗·布里迪教授（Annemarie Bridy）[14]援引“算法創(chuàng)造”概念②，從計算機生成過程角度否定人工智能生成內(nèi)容的“創(chuàng)造性”，他指出計算機只是人類進行創(chuàng)作的工具，而不是創(chuàng)造選擇的工具。如果計算機生成過程中的隨機性和對預(yù)定規(guī)則的機械服從都沒有體現(xiàn)“創(chuàng)造性”，那么“算法創(chuàng)造”就不具備“創(chuàng)造性”，由此產(chǎn)生的人工智能生成內(nèi)容在參數(shù)、形式方面雖能表現(xiàn)出“創(chuàng)造性”，但其生成過程是機械的，并非創(chuàng)造的，因而從生成過程而言并不具備“創(chuàng)造性”。

3 人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬

人工智能的作者身份是分配人工智能作品版權(quán)的最大障礙，因此如何分配人工智能生成內(nèi)容的所有權(quán)和責任成為西方學界討論的重點。最早研究“人工智能生成內(nèi)容版權(quán)問題”的學者蒂莫西· L·巴特勒教授[1]，于1982年提出著名的“FHA”理論，即在確定完全或部分由電腦軟件自主生成作品的版權(quán)時，可以先擬制一個“虛擬人類作者”（Fictional Human Author），只要該作品在獨創(chuàng)性上符合法律的規(guī)定，就認定該虛擬人類作者享有版權(quán)，然后法官根據(jù)個案將版權(quán)的具體權(quán)能分配給合適的程序員、用戶或者計算機所有者，他認為此種解決方式相較于直接否定人工智能的作者屬性與直接賦予人工智能程序員、最終用戶版權(quán)而言，對現(xiàn)有版權(quán)法上的作者和獨創(chuàng)性制度破壞性最小。不過，“FHA”理論看似可以明晰版權(quán)歸屬以及相應(yīng)版權(quán)權(quán)能的分配，但將權(quán)利賦予一個虛擬的人不符合權(quán)利的本質(zhì)，使得權(quán)利形同虛設(shè)。這種做法事實上也未明確版權(quán)的具體權(quán)能如何分配，使得法官享有太大的自由裁量權(quán)。當前理論界至少存在五種版權(quán)所有權(quán)分配的可能性：分配給人工智能本身，分配給人工智能程序員，分配給人工智能用戶，分配給人工智能程序員與人工智能用戶共享，以及不授予版權(quán)，歸屬公共領(lǐng)域。

3.1 人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬于人工智能

人工智能生成內(nèi)容能否歸屬于人工智能本身，學界呈現(xiàn)出截然相反的兩種觀點。支持論者首先從人工智能的“類人性”特征出發(fā)論述人工智能成為作者的可能性，亞尼斯基·拉維德·什洛米特（Yanisky-Ravid,Shlomi）、S·穆爾黑德（S.Moorhead）、格倫·科恩（Glenn Cohen）和德魯·麥克德莫特（Drew McDermott）[15]認為人工智能系統(tǒng)的智能、理性、獨立等與人類具有相似特征，因此應(yīng)該將人工智能視為擁有合法權(quán)利和義務(wù)的獨立實體[16]。美國學者尼娜·I·布朗從歷史學角度提出，版權(quán)法誕生時并無其他非人類創(chuàng)作主體的存在，隨著人工智能的高度智能化發(fā)展，法律或可隨之作出調(diào)整。

然而，更多學者對人工智能能否成為作者持否定態(tài)度，人工智能成為法律人格實體勢必會對法律產(chǎn)生極大的挑戰(zhàn)與不確定性。持有否定觀點的學者大致從“人格理論”與“激勵理論”兩個層次對人工智能擁有版權(quán)作出否定。馬丁·森夫特本（Martin Senftleben）[17]、賈斯汀·休斯（Justin Hughes）[18]瑪格麗特·簡·雷丁[19]從人格理論角度出發(fā)認為版權(quán)保護的是作者在資產(chǎn)上享有、反映和發(fā)展其人格的權(quán)利，它承認并支持作者的成就以及作品所包含的作者個性要素。席琳·梅拉妮[3]進一步說，“作者”指的是一個人類作者或一個“負責創(chuàng)作作品的實際個人”，這意味著作者應(yīng)具有法律人格能夠負擔法律責任，而人工智能無法具備法律人格。本·哈滕巴克（Ben Hattenbach）、約書亞·格盧科夫（Joshua Glucoft）[20]、維克多·M·帕拉斯[13]、布萊恩·戈爾格（Brian Golger）[21]、安妮瑪麗·布里迪[22]、納克維·Z（Naqvi Z）[23]從美國現(xiàn)行法律對“作者”含義的規(guī)定出發(fā)，認為作品必須是由人類創(chuàng)作的，人工智能終究不能替代人類。

3.2 人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬于程序員

不論是依據(jù)現(xiàn)有法律規(guī)定，還是根據(jù)功利主義激勵理論或是人格理論，目前大部分學者均主張人工智能無法作為法律主體獲得版權(quán)，人類在創(chuàng)作中所起到的能動作用是無法替代的，若想對人工智能生成內(nèi)容進行版權(quán)保護，可以考慮在現(xiàn)有的版權(quán)法框架內(nèi)將版權(quán)歸屬于對人工智能創(chuàng)作作出貢獻的人。根據(jù)“額頭出汗”理論，版權(quán)可歸屬于在此過程中付出辛勤勞動的人。何謂在此過程中付出辛勤勞動的人？學者們在對人工智能生成過程產(chǎn)生積極作用的程序員、用戶等人之間產(chǎn)生了分歧。

首先，贊成將版權(quán)歸屬于程序員的觀點認為，程序員是對人工智能生成內(nèi)容的生成作出實質(zhì)性貢獻的人，在人工智能創(chuàng)作過程中，他們確定了“創(chuàng)造性”所產(chǎn)出的參數(shù)和算法，他們對整個創(chuàng)作起到實質(zhì)性控制作用，實現(xiàn)了創(chuàng)造性思考。帕梅拉·薩繆爾森、尼娜·I·布朗[5]和薩曼莎·芬克·赫德里克均認為，與用戶的輸入相比，程序員對生成作品的貢獻似乎更大，因為用戶的輸入更傾向于在音樂生成器程序中輸入“撰寫”等無創(chuàng)造性的行為，而程序員對實現(xiàn)最終生成內(nèi)容的算法作出了實質(zhì)的創(chuàng)造性選擇（例如設(shè)計算法、選擇模型、設(shè)置目標函數(shù)和其他關(guān)鍵參數(shù)以及訓練和調(diào)整算法）。

反對將版權(quán)歸屬于程序員的學者認為，真正啟動程序生成代碼的人不是計算機程序員而是人工智能程序的使用者，因此作者應(yīng)是用戶。安妮瑪麗·布里迪[22]教授將創(chuàng)建算法的過程與算法輸出的過程完全分開，她認為程序員對算法輸出沒有付出足夠的勞動，并且由于算法具有不可預(yù)測性，因此程序員無法做到對輸出內(nèi)容的絕對控制。

3.3 人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬于用戶

與支持將人工智能生成內(nèi)容版權(quán)歸屬于程序員的觀點類似，支持將版權(quán)歸屬于用戶的學者也肯定了人類在人工智能生成過程中的創(chuàng)造價值，但他們普遍認為這種“創(chuàng)造力”更多來自用戶而非程序員。帕梅拉·薩繆爾森[8]與薩曼莎·芬克·赫德里克[24]指出，用戶對創(chuàng)造過程作出了重大貢獻，在某些情況下，用戶可能會設(shè)置參數(shù)并為算法提供數(shù)據(jù)，這些方式極大地改變了輸出結(jié)果，甚至可能影響算法的運行方式。帕梅拉·薩繆爾森認為，由于計算機生成作品的用戶安排、選擇、編輯或大幅修改原始輸出，使其成為具有商業(yè)價值的固定產(chǎn)品，從而直接導(dǎo)致該作品的誕生，出于版權(quán)目的作者應(yīng)屬于用戶。此外，他還指出在某些情況下，使用者可能比程序員擁有更多的技術(shù)知識來利用原始輸出，歸屬于用戶更符合版權(quán)法所追求的鼓勵創(chuàng)新的立法目的。不過，薩曼莎·芬克·赫德里克認為在程序員和用戶之間版權(quán)的分配應(yīng)取決于事實，實際運用中可根據(jù)軟件性質(zhì)的不同而分屬不同主體。

3.4 人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)由多方聯(lián)合共有

人工智能的生成過程具有復(fù)雜性，牽扯多方主體參與，因此有學者提出可以采取多方聯(lián)合共有的歸屬模式。瑞安·阿博特[25]認為，人工智能的不可預(yù)測性造成其行為的因果責任復(fù)雜化，除了人工智能系統(tǒng)軟件程序員之外，還有許多參與者和利益相關(guān)者參與了人工智能系統(tǒng)本身的創(chuàng)造、設(shè)計、開發(fā)和生產(chǎn)過程，其中包括數(shù)據(jù)供應(yīng)商、培訓師、供應(yīng)商、人工智能系統(tǒng)的持有者、系統(tǒng)操作員、雇主或投資者、公眾和政府。由此看來，對于誰能擁有人工智能系統(tǒng)創(chuàng)造的作品有許多種回答，事實上，一個角色可能與另一個角色重疊。這種多主體參與生成過程的現(xiàn)狀，增加了所有權(quán)分配的難度。因此學者薩曼莎·芬克·赫德里克[24]和賈尼·麥卡琴[4]提出在此種情況下可以考慮授予上面討論的某些類別組合的聯(lián)合作者權(quán)，在難以區(qū)分各主體貢獻值時，將復(fù)雜的生產(chǎn)納入聯(lián)合選擇者構(gòu)想的整體中。

反對多方共有版權(quán)的學者主要從單方所有的優(yōu)越性和共有作者概念實際應(yīng)用的困境入手作出批判。在人工智能的生成過程中，若能明顯判斷一方作出了實質(zhì)性的突出貢獻，則單方所有是最好的選擇。但若出現(xiàn)了難以判斷實質(zhì)性貢獻來源的情況，此時或可討論多方共有理論的可行性。帕梅拉·薩繆爾森[8]認為，對人工智能生成內(nèi)容的所有權(quán)分配采“共同作者”理論的方法很有吸引力，因為這似乎解決了一個難題，而不需要在用戶和程序員這兩個主要索賠者之間作出選擇。尼娜·I·布朗[5]也在文中指出，“共同作者”被定義為由“兩個或兩個以上的作者共同進行編寫工作，其目的是將他們的貢獻合并為單一整體中不可分割或相互依存的部分”，當一部作品由多方作者合作完成或者每個作者參與合作時“知情并有意”，那么這部作品可以被稱為“共有作品”。此種歸屬模式似乎能解決主體分配的困難，但由于人工智能生成過程中存在此種情況，即作為作品直接產(chǎn)生的用戶與人工智能程序員沒有直接接觸，不存在合作完成或“知情并有意”，不能達成合作性。因此，人工智能作品在大多數(shù)條件下不能滿足共同作品的規(guī)定要件。

4 人工智能生成內(nèi)容的保護模式

目前大部分學者均認為人工智能生成內(nèi)容具有可版權(quán)性，并在此基礎(chǔ)上，主張采取建構(gòu)和完善新型“雇傭作品”制度，適當縮短作品保護期限，建立版權(quán)標記與登記服務(wù)等。但另一些學者認為當前無須也無法對人工智能生成內(nèi)容進行版權(quán)保護，人工智能生成內(nèi)容一經(jīng)完成即進入公共領(lǐng)域，或者尋求其他法律來保護。

4.1 人工智能生成內(nèi)容具有可版權(quán)性的保護路徑

4.1.1 借鑒“雇傭作品制度”保護人工智能生成內(nèi)容

在對人工智能生成內(nèi)容的保護路徑選擇問題上,由于區(qū)分人工智能生成內(nèi)容與人類作品的成本較高，通常需要建立完備的登記制度和監(jiān)管機制，因此部分學者提出可以在不區(qū)分來源的情況下，基于生成內(nèi)容的表現(xiàn)形式和其獨立生成過程，將生成內(nèi)容作為版權(quán)法客體，借助版權(quán)法中的“雇傭作品”制度進行保護。

希洛米特·亞尼斯基·拉維德（Shlomit Yanisky-Ravid）[21]、安妮瑪麗·布里迪、羅伯特·A·雅各布斯（Robert A.Jacobs）、卡林·赫里斯托夫（Kalin Hristov）[26]等學者認為可以重新界定美國版權(quán)法中的“雇員”和“雇主”。人工智能生成內(nèi)容非常類似于“雇傭作品”（work made for hire）③，在現(xiàn)行法中“雇傭作品”的版權(quán)歸屬于并非事實作者的雇主，人工智能機器之生成內(nèi)容的版權(quán)不屬于實際創(chuàng)作的機器，而被認為是程序員的創(chuàng)作。這種修改方法在解決復(fù)雜的人工智能作者身份問題時既延續(xù)了版權(quán)法促進“科學和藝術(shù)的進步”的要求，同時也不需要對現(xiàn)行的規(guī)則和指導(dǎo)方針進行冗長的解釋或突破性的改革，受到許多學者追捧。

美國以外的一些普通法國家在保護計算機作者的作品時采取了類似的做法，根據(jù)英國、愛爾蘭和新西蘭的法律，此類作品的版權(quán)屬于“為創(chuàng)作作品作出必要安排的人”，這與美國規(guī)定的“雇主”有異曲同工之妙，都通過法定目的將程序員或用戶視為作者。支持“雇傭作品”保護模式的學者們普遍認為版權(quán)法需要進行修改或重新評估，來權(quán)衡法律是否能合理解決人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題。

4.1.2 調(diào)整并利用現(xiàn)行版權(quán)法保護人工智能生成內(nèi)容

國際上大多數(shù)國家遵循版權(quán)自動保護原則，即版權(quán)的獲得與保護不以任何形式要件為前提，但美國在相當長的時間里一直堅持以加注版權(quán)標記作為獲得版權(quán)的前提條件。因此謝弗·B（Schafer B）、科穆維斯·D（Komuves D）和扎塔林J M N（Zatarain J M N）提出可采用基于“HTML標簽”④對人工智能生成內(nèi)容進行版權(quán)標記，以方便自動識別對象的權(quán)利狀態(tài)。并且，作為配套，他們還提出應(yīng)建立數(shù)字作品版權(quán)登記服務(wù)，為人工智能生成內(nèi)容提供更優(yōu)質(zhì)可靠的版權(quán)登記服務(wù)。

4.2 人工智能生成內(nèi)容無版權(quán)保護路徑

也有學者認為不應(yīng)授予人工智能生成內(nèi)容版權(quán)，一經(jīng)完成立即進入公共領(lǐng)域，每個人都可自由使用人工智能生成內(nèi)容。拉爾夫·D·克利福德[27]認為人工智能既不能成為這些生成內(nèi)容的創(chuàng)作者,也沒有在創(chuàng)作過程中付出任何具體的創(chuàng)造性努力,因此這些生成內(nèi)容應(yīng)該歸屬于公共領(lǐng)域。麗貝卡·克羅托夫（Rebecca Crootof）[28]、戴維·C·弗拉德克（David C.Vladeck）[29]一致認為歸屬于國家領(lǐng)域是當前最有保障的歸屬方式，國家作為用戶，除參與開發(fā)、購買和使用人工智能系統(tǒng)之外，還有足夠的財力向受害者支付賠償、承擔責任。維克多·M·帕拉斯、薩曼莎·芬克·赫德里克認為，如果人工智能程序員、人工智能用戶等其他行為者都不能合理地擁有作者身份，那么讓每個人都可以自由使用人工智能生成內(nèi)容，也即將作品歸屬于公共領(lǐng)域是最好的解決辦法。他們援引2017年《美國版權(quán)實踐匯編》中的規(guī)定“自然制造的和機器制造的作品不受版權(quán)保護”，以美國實踐中將機器制造的作品歸屬于公共領(lǐng)域也并未引起版權(quán)混亂來駁斥“應(yīng)版權(quán)觀”。并且，維克多·M·帕拉斯[13]主張應(yīng)修改相關(guān)法律條文，明確人工智能生成內(nèi)容的公共領(lǐng)域歸屬，他試圖將美國版權(quán)法第201(a)條修改為：“受本條保護的作品的版權(quán)應(yīng)屬于該作品的最初作者。聯(lián)合作品的作者是作品版權(quán)的共同所有人。由計算機產(chǎn)生的作品在沒有人為作者的情況下，不得授予版權(quán)?！?/p>

反對歸屬于公共領(lǐng)域做法的主要理由是，歸屬于公共領(lǐng)域不能對程序員和人工智能公司產(chǎn)生激勵作用，忽視了人的創(chuàng)造性和創(chuàng)新努力的價值，破壞了當前的激勵制度，不符合美國主流的功利主義激勵理論。并且，沒有作者承擔責任的作品進入公共領(lǐng)域，可能會對現(xiàn)有版權(quán)秩序造成沖擊，抄襲、剽竊現(xiàn)象增加，不利于版權(quán)秩序的穩(wěn)定。

5 研究評述與展望

5.1 研究評述

當前，人工智能技術(shù)所引發(fā)的各種法律問題幾乎是所有法律領(lǐng)域最熱門的話題之一。隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，越來越多機器創(chuàng)作出富有“創(chuàng)造性”的作品，尤其是在音樂、繪畫、新聞、游戲等文化藝術(shù)領(lǐng)域，人工智能參與創(chuàng)作已成常態(tài)，這些智能作品精妙絕倫，甚至難以與人類作品相區(qū)分，人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題成為版權(quán)法亟待解決的重要問題?？傮w來看，人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題研究呈現(xiàn)出以下特點。

5.1.1 人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題研究兼具現(xiàn)實意義與未來意義

法律具有滯后性，立法者與學者往往在新技術(shù)問世后，甚至出現(xiàn)了法益侵害問題之后才有所醒悟。人工智能生成內(nèi)容的研究既是“現(xiàn)在進行時”，也是“將來時”，人工智能的出現(xiàn)改變了人們的生活方式，也改變了現(xiàn)有的利益分配模式。當前雖然并未出現(xiàn)大規(guī)模的人工智能生成內(nèi)容侵權(quán)案件，但隨著人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展及人工智能生成內(nèi)容的多樣化，如果不能明確界定其性質(zhì)及權(quán)利歸屬，這一問題勢必會變得尖銳。因此相關(guān)文獻在分析此問題時，既有對于現(xiàn)實情況的分析，也有基于人工智能特性所作出的預(yù)測性分析。

5.1.2 人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題研究呈現(xiàn)鮮明的地域性特征

通過梳理文獻可發(fā)現(xiàn)，對于人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題研究，在不同國家語境下存在較大差異，都具有鮮明的地域性。究其根本是由于各國法律的差異性及相關(guān)概念的浮動性。首先，各國版權(quán)法對核心概念的內(nèi)涵并不一致，版權(quán)法的核心概念“獨創(chuàng)性”是一個高度浮動的能指，受制于各國經(jīng)濟、文化等因素的發(fā)展，對獨創(chuàng)性的要求不盡相同，這就導(dǎo)致對人工智能生成內(nèi)容的定性上難以達成一致。其次，各國學者在對人工智能生成內(nèi)容保護作出制度設(shè)計時，都是基于本國法律進行價值考量與制度調(diào)整，世界范圍內(nèi)對人工智能生成內(nèi)容的法律保護并不會達成統(tǒng)一的模式。

5.1.3 人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題研究的學理性與創(chuàng)新度逐漸增強

人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)保護成為熱門話題，與版權(quán)法的發(fā)展以及人工智能上升至戰(zhàn)略發(fā)展息息相關(guān)，搶占人工智能發(fā)展制高點或可重塑世界格局。因此也促使人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)學理性反思逐步深入，對于是否應(yīng)賦予人工智能版權(quán)，西方學界分為明顯的兩派，反對派從版權(quán)法學理及司法實踐角度主張不應(yīng)賦予人工智能生成內(nèi)容版權(quán)，而應(yīng)直接將其歸屬于公共領(lǐng)域；支持派在達成對人工智能生成內(nèi)容進行版權(quán)保護共識的基礎(chǔ)上，聚焦其所有權(quán)與責任制，從學理角度進一步剖析將人工智能生成內(nèi)容歸屬于人工智能本身、歸屬于算法程序員以及歸屬于最終使用用戶等每一位人工智能生成過程參與主體的可能，并根據(jù)每一種主體的不同特性對現(xiàn)行版權(quán)法律制度作出不同設(shè)計。例如，一些支持將人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬于程序員和用戶的學者們主張在借鑒“雇傭作品”制度基礎(chǔ)上，構(gòu)建人工智能生成內(nèi)容的“新型雇傭作品”保護制度；還有一些學者主張通過建立“虛擬人類作者”制度、重新調(diào)整作品的保護期限制度及構(gòu)建人工智能版權(quán)標記制度等多種方式進行制度構(gòu)建。

5.2 研究展望

人工智能發(fā)展如火如荼，從國內(nèi)外的研究來看，人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題已經(jīng)成為版權(quán)研究的熱點領(lǐng)域，人工智能技術(shù)在全球的蓬勃發(fā)展引起學者廣泛的關(guān)注。結(jié)合中國人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)實踐，未來人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)研究可重點關(guān)注人工智能生成內(nèi)容的制度安排和治理模式，結(jié)合新《著作權(quán)法》，從實踐角度出發(fā)，結(jié)合我國國情深入探討促進支持人工智能生成內(nèi)容發(fā)展的制度安排、法規(guī)政策、運作模式等問題。另外，對人工智能生成內(nèi)容下屬的智能文本、智能音樂、智能游戲等版權(quán)問題進行單獨、深入的研究，結(jié)合不同分支領(lǐng)域的特點，細化研究內(nèi)容，而不僅僅是泛泛而談。最后，要以發(fā)展的眼光看待人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題，隨著科學技術(shù)的發(fā)展，人工智能正在滲透到日常生活及生產(chǎn)的各個領(lǐng)域，相關(guān)法律問題的探討應(yīng)與時俱進。

總體來看，人工智能生成內(nèi)容版權(quán)問題的研究已經(jīng)取得了一系列成果，但相關(guān)理論基礎(chǔ)還有待夯實，研究方法還需持續(xù)創(chuàng)新，研究內(nèi)容需要進一步拓展和豐富。新的時代背景下，人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)問題具有十分豐富的內(nèi)涵，應(yīng)加強對行業(yè)發(fā)展實踐的敏感度和介入性，從多維度、多視角對人工智能版權(quán)發(fā)展中的新問題、新特點展開研究，逐漸形成系統(tǒng)完整的研究框架。

注釋：

①在這個實驗中，一個只會說英語的人獨自坐在一個房間里，根據(jù)用英語給她的指示操作漢字。雖然在房間外面的人看來，她說的是漢語，但房間里的人實際上對漢語一無所知。

②在“算法創(chuàng)造”概念中，作品是遵循一套精確的規(guī)則所創(chuàng)造出來的，計算機在創(chuàng)造過程中很少或根本沒有自由裁量權(quán)。

③根據(jù)雇傭工作原則，在一般規(guī)則中，作品的版權(quán)屬于作者，雇主擁有雇員在其受雇范圍內(nèi)所作作品的版權(quán)，或者其他明確授權(quán)的作品的版權(quán)。

④超級文本置標語言（HTML）標記標簽通常被稱為HTML標簽，HTML標簽是HTML語言中最基本的單位，HTML標簽是HTML（標準通用置標語言下的一個應(yīng)用）最重要的組成部分。