摘 要：生成式人工智能基于對(duì)現(xiàn)有作品的學(xué)習(xí)極大地降低了人類的創(chuàng)作成本。雖然現(xiàn)有的法律可以回答生成式人工智能帶來(lái)的大部分與著作權(quán)相關(guān)的問(wèn)題，但答案可能并不符合受生成式人工智能影響的創(chuàng)作者們的預(yù)期。尤其是對(duì)合理使用原則的判斷，不同國(guó)家法院、法官的判決是不同的。除了生成式人工智能的學(xué)習(xí)階段，它產(chǎn)生的輸出結(jié)果也可能是可以被授予著作權(quán)的?？紤]到生成的作品與人類作者之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系以及數(shù)字內(nèi)容分發(fā)的全球性，與生成式人工智能有關(guān)的著作權(quán)規(guī)則亟須在國(guó)內(nèi)和國(guó)際層面做出更新，而不是僅僅依靠判例來(lái)闡明。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；著作權(quán)；著作權(quán)法；合理使用原則；機(jī)器學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：TP18；D923.41 文章標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-6152（2024）06-0005-11

DOI：10.16388/j.cnki.cn42-1843/c.2024.06.001

人工智能，也稱為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，是指應(yīng)用數(shù)據(jù)逐步改進(jìn)其功能和輸出的軟件。無(wú)論是接收有關(guān)新流媒體節(jié)目的推薦，還是向數(shù)字助理詢問(wèn)天氣預(yù)報(bào)，人工智能技術(shù)都構(gòu)成了上述算法的基礎(chǔ)，可確保用戶接收到準(zhǔn)確、相關(guān)的信息。ChatGPT和Midjourney等生成式人工智能產(chǎn)品的爆火，讓大眾意識(shí)到人工智能極有可能改變目前的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

生成式人工智能不僅對(duì)現(xiàn)代科技帶來(lái)了革新，甚至可能超出了傳統(tǒng)著作權(quán)法律的“預(yù)期”。為了解答現(xiàn)有的著作權(quán)規(guī)則是否可以適用生成式人工智能，本文將分析機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)作原理，進(jìn)而考察它在著作權(quán)法合理使用框架下的適用性，并對(duì)生成式人工智能創(chuàng)作的作品是否符合著作權(quán)保護(hù)的條件以及如何從法律上界定人工智能與人類作者的創(chuàng)作關(guān)系做出回應(yīng)。最終，針對(duì)生成式人工智能引發(fā)的法律環(huán)境變化及潛在問(wèn)題，提出相應(yīng)的對(duì)策和建議。

一、生成式人工智能的學(xué)習(xí)邏輯

生成式人工智能是能夠使用生成模型生成文本、圖像或其他媒體的人工智能。生成式人工智能模型學(xué)習(xí)輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的模式和結(jié)構(gòu)，然后生成具有相似特征的新數(shù)據(jù)［1］。生成式人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)并非放之四海而皆準(zhǔn)，它們具有多種結(jié)構(gòu)和算法，針對(duì)不同的任務(wù)會(huì)有不同的編程。因此，任何關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和由此產(chǎn)生的關(guān)于生成式人工智能的法律影響的討論都需要避免對(duì)一般技術(shù)得出籠統(tǒng)的結(jié)論，而應(yīng)該根據(jù)具體情況考慮基礎(chǔ)技術(shù)及其對(duì)受著作權(quán)保護(hù)材料的處理。生成式人工智能是一種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，旨在（幾乎）獨(dú)立于人類程序員做出預(yù)測(cè)或決策。它能實(shí)現(xiàn)各種功能，包括生成圖像、代碼等。為了做出預(yù)測(cè)，人工智能必須通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，這涉及處理大量輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以識(shí)別模式。輸入到數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，輸出數(shù)據(jù)就越精確和有價(jià)值。例如，用于預(yù)訓(xùn)練GPT-2的WebText語(yǔ)料庫(kù)包含超過(guò)800萬(wàn)個(gè)文檔和40GB的文本①。通常，這些龐大的數(shù)據(jù)集包含受著作權(quán)保護(hù)的材料——照片、繪畫、書籍或計(jì)算機(jī)源代碼，而且大多數(shù)時(shí)候著作權(quán)所有者并不知道他們的材料在機(jī)器學(xué)習(xí)中被使用。

以生成式人工智能技術(shù)發(fā)展最為迅猛的美國(guó)為例，在GitHub、微軟和OpenAI訴訟中，上述公司希望法院駁回一項(xiàng)集體訴訟，該訴訟指控這些公司竊取許可代碼來(lái)構(gòu)建GitHub的AI驅(qū)動(dòng)工具——Copilot②。Copilot于2021年推出，它利用OpenAI的技術(shù)直接在程序員的代碼編輯器中生成代碼行。該工具是根據(jù)GitHub的公開(kāi)代碼進(jìn)行訓(xùn)練的，它接受了從網(wǎng)絡(luò)上抓取的公共代碼存儲(chǔ)庫(kù)的培訓(xùn)，其中許多代碼都帶有許可證，要求任何重復(fù)使用代碼的人都必須注明其創(chuàng)建者。Copilot被發(fā)現(xiàn)在沒(méi)有提供許可證的情況下使用長(zhǎng)段許可代碼，從而引發(fā)了這場(chǎng)訴訟。本案中，原告方的代碼為開(kāi)源代碼，其核心訴求在于要求法院認(rèn)定被告的行為屬于《數(shù)字千年版權(quán)法》（Digital Millennium Copyright Act，DMCA）第1202（b）條下的侵權(quán)行為，即未經(jīng)許可不得刪除關(guān)鍵的“版權(quán)管理”信息。但加州法官喬恩·蒂加（Jon Tigar）駁回這一訴求，理由是Copilot建議的代碼與開(kāi)發(fā)人員自己受版權(quán)保護(hù)的作品不夠相似，因此第1202（b）條不適用。

像微軟和OpenAI這樣，從網(wǎng)絡(luò)上抓取受著作權(quán)保護(hù)的材料來(lái)訓(xùn)練AI系統(tǒng)以盈利的公司，遠(yuǎn)非少數(shù)。例如開(kāi)源程序Stable Diffusion也是以完全相同的方式創(chuàng)建的。這些項(xiàng)目背后的公司堅(jiān)稱，他們對(duì)這些數(shù)據(jù)的使用在美國(guó)受到合理使用原則的保護(hù)。針對(duì)Stable Diffusion、DreamStudio、DreamUp 和 Midjourney 的著作權(quán)侵權(quán)起訴中，原告認(rèn)為，Midjourney、Stability AI和DeviantArt 創(chuàng)建的人工智能藝術(shù)工具非法從互聯(lián)網(wǎng)上抓取藝術(shù)家的作品，違反了著作權(quán)法③。因?yàn)樯鲜鋈夜径荚诿麨镾table Diffusion 的軟件庫(kù)上構(gòu)建了他們的人工智能圖像生成器，該軟件庫(kù)由Stability AI開(kāi)發(fā)。Stable Diffusion是一個(gè)文本到圖像的潛在擴(kuò)散模型，該模型建立在稱為“擴(kuò)散”的技術(shù)過(guò)程之上：首先對(duì)程序進(jìn)行訓(xùn)練，使它能夠重建輸入的圖像，然后它可以在輸入提示時(shí)生成新圖像。原告認(rèn)為，“擴(kuò)散模型的主要目標(biāo)是以最大的準(zhǔn)確性和保真度重建訓(xùn)練數(shù)據(jù)的副本，這一目的明顯是為了復(fù)制”。原告聲稱，這些復(fù)制的圖像被用來(lái)創(chuàng)造“衍生作品”，“這種作品包含了足夠多的原始作品，以至于它顯然源自原始作品”。本案于今年八月略微取得了一些進(jìn)展，加利福尼亞北區(qū)的威廉·奧里克法官在Andersen訴Stability AI案中部分批準(zhǔn)并部分駁回了對(duì)首次修訂訴狀的駁回動(dòng)議。盡管該命令只是此案漫長(zhǎng)審理過(guò)程中的早期步驟之一，但該命令明確指出，生成式AI模型與過(guò)去著作權(quán)糾紛中的核心技術(shù)不同，關(guān)于AI模型如何運(yùn)作以及它們是否構(gòu)成侵權(quán)的問(wèn)題將因模型及其攝入的作品類型而有所不同。無(wú)獨(dú)有偶，Getty Images 也起訴了Stability AI，指控該公司的Stable Diffusion 工具“非法”從網(wǎng)站上抓取圖像④。該案目前尚未有進(jìn)一步審理的細(xì)節(jié)。因此，本文在此將以Stable Diffution的工作原理分析著作權(quán)問(wèn)題，借此案拋磚引玉，分析AI模型的“學(xué)習(xí)”邏輯。

Stable Diffusion 在LAION-5B數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，而這些數(shù)據(jù)集中的大部分圖像均受著作權(quán)保護(hù)。雖然LAION-5B包含58.5億個(gè)圖像文本對(duì)，但LAION聲稱不擁有這些圖像的所有權(quán)。正如它所指出的那樣：“這些圖像受到著作權(quán)保護(hù)?！雹輪?wèn)題在于這些產(chǎn)品能夠響應(yīng)創(chuàng)作者的任何“風(fēng)格”圖像提示，比如用戶可以要求人工智能工具以宮崎駿的風(fēng)格創(chuàng)作貓，而產(chǎn)生的收入沒(méi)有一項(xiàng)會(huì)流向輸出作品所模仿的作品的藝術(shù)家，在這些產(chǎn)品基于他們的作品構(gòu)建之前，他們甚至沒(méi)有被咨詢或告知。人工智能學(xué)習(xí)的作品在這些人工智能的用戶協(xié)議中被稱為“貢獻(xiàn)者”（contributor），這個(gè)詞非常準(zhǔn)確地揭示了如果沒(méi)有畫家、插畫家、攝影師、雕塑家和其他藝術(shù)家的工作，Stable Diffusion 和其他圖像類生成式人工智能產(chǎn)品就不可能存在。

根據(jù)Stable Diffusion的工作原理，Stable Diffusion即使在早期訓(xùn)練中也不存儲(chǔ)復(fù)制的作品。首先，Stability AI并未通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)上獲取的圖像或圖像數(shù)據(jù)創(chuàng)建其基礎(chǔ)模型，執(zhí)行這些操作的一方是LAION-5B，LAION-5B在OpenAI旗下的CLIP（對(duì)比語(yǔ)言—圖像預(yù)訓(xùn)練）技術(shù)的輔助下執(zhí)行。Stable Diffusion是Stability AI擁有的一款生成式人工智能系統(tǒng)，它在LAION-5B數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，Stability AI是LAION的捐贈(zèng)者或投資者，但Stability AI并未在收集LAION-5B數(shù)據(jù)集的過(guò)程中起到任何直接作用。其次，LAION并不是以復(fù)制的方式在互聯(lián)網(wǎng)上收集圖像。LAION是使用公共網(wǎng)絡(luò)檔案 Common Crawl中的圖像數(shù)據(jù)創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。從2008年開(kāi)始，Common Crawl組織爬取網(wǎng)絡(luò)，從近年來(lái)大約30億個(gè)包含圖像的全球網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)站中收集圖像和文本信息。Common Crawl并不捕獲或下載實(shí)際的圖像，而是收集原始網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)、提取元數(shù)據(jù)和文本。Common Crawl將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在WAT（Web Archive Transformation）文件中，使用WebAssembly文本格式將網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)（包括有關(guān)圖像的數(shù)據(jù)）存儲(chǔ)為中間形式并重新組裝為二進(jìn)制代碼，以便Web瀏覽器或其他工具可以讀取并進(jìn)一步處理。WAT文件不包含實(shí)際的.jpg或.png文件或任何其他數(shù)字格式的圖像文件。Common Crawl在WAT文件中存儲(chǔ)和發(fā)布的數(shù)據(jù)提供了足夠的信息，使最終用戶（如LAION）能夠評(píng)估網(wǎng)站上圖像的元數(shù)據(jù)和alt-txt數(shù)據(jù)，而無(wú)須復(fù)制或下載實(shí)際的圖像。［2］

LAION對(duì)Common Crawl的數(shù)據(jù)集處理流程包括三個(gè)主要步驟：

第一，網(wǎng)頁(yè)過(guò)濾。為了從Common Crawl中提取圖像文本對(duì)，LAION解析Common Crawl的WAT元數(shù)據(jù)文件中的HTML IMG（圖像）標(biāo)簽。具體而言，LAION關(guān)注具有alt文本的圖像，以便創(chuàng)建圖像文本對(duì)。alt文本是IMG標(biāo)簽的HTML屬性，包含在相應(yīng)圖像無(wú)法渲染情況下的替代文本。例如，用于視覺(jué)受損的人的屏幕閱讀器軟件可能會(huì)閱讀alt文本，搜索引擎也可能會(huì)使用alt文本以便更好地索引網(wǎng)頁(yè)，而無(wú)須分析實(shí)際圖像內(nèi)容。在提取alt文本之后，LAION使用CLD3進(jìn)行語(yǔ)言檢測(cè)，有三種可能的輸出：英語(yǔ)、其他語(yǔ)言或未檢測(cè)到語(yǔ)言（即，所有檢測(cè)都低于置信度閾值）。LAION將結(jié)果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在PostgreSQL服務(wù)器中，以便流程的后續(xù)階段進(jìn)行處理。LAION始終在服務(wù)器上保留約500M圖像URL。

第二，下載圖像文本對(duì)。為實(shí)現(xiàn)資源利用的最大化，LAION利用Trio 和 Asks Python庫(kù)使用異步請(qǐng)求從解析的URL中下載原始圖像⑥。為了控制成本，LAION選擇了一個(gè)具有2個(gè)虛擬CPU、1GB RAM和10Mbps下載帶寬的小型云節(jié)點(diǎn)作為工作實(shí)例（worker instance）⑦。這樣的工作實(shí)例可以在約10—15分鐘內(nèi)處理1萬(wàn)個(gè)鏈接。LAION并行使用大約300個(gè)工作實(shí)例，并將工作負(fù)載批量化為從上述PostgreSQL服務(wù)器獲取的10，000個(gè)鏈接塊。

第三，后處理。在從Common Crawl下載WAT文件后，LAION刪除了文本少于5個(gè)字符、圖像數(shù)據(jù)少于5 KB以及潛在惡意、大型或冗余圖像的數(shù)據(jù)。為了完成流程，LAION根據(jù)其內(nèi)容過(guò)濾了圖像文本對(duì)。具體而言，LAION使用OpenAI的ViT-B/32 CLIP模型計(jì)算圖像和文本編碼之間的余弦相似性。對(duì)于非英語(yǔ)語(yǔ)言，LAION使用了來(lái)自Carlsson等模型的多語(yǔ)言ViT-B/32 CLIP。盡管后來(lái)OpenAI發(fā)布了更大的CLIP模型，但在開(kāi)始組裝LAION-5B時(shí)這些模型尚不可用。為了保持一致性，LAION依賴于整個(gè)數(shù)據(jù)集的ViT-B/32 CLIP模型。LAION刪除了所有余弦相似度低于0.28的英語(yǔ)圖像文本對(duì)以及所有其他相似度低于0.26的圖像文本對(duì)。此步驟刪除了原始500億圖像中的近90%，最終留下了將近60億圖像文本對(duì)［2］。

上述介紹來(lái)源于LAION的開(kāi)發(fā)者論文介紹，對(duì)于非計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的人士而言，可能非常晦澀難懂，但是在討論是否涉及侵權(quán)時(shí)，我們只需要考慮一件事，那就是整個(gè)過(guò)程中，LAION不存儲(chǔ)實(shí)際的.jpg或.png文件或任何其他數(shù)字格式的圖像文件。它只存儲(chǔ)從Common Crawl WAT文件中獲取的經(jīng)過(guò)篩選、策劃的網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)。當(dāng) LAION-5B 等數(shù)據(jù)集完成后，Stability AI等客戶端將使用該集中的數(shù)據(jù)作為其圖像生成系統(tǒng)的基礎(chǔ)模型。該軟件不會(huì)以拼貼畫的形式拼湊圖像，而是根據(jù)這些數(shù)學(xué)表示從頭開(kāi)始創(chuàng)建圖片［3］。

二、生成式人工智能是否構(gòu)成對(duì)作品的

合理使用

人工智能生成技術(shù)是否侵犯著作權(quán)法是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題。雖然人工智能工具的創(chuàng)造者認(rèn)為，合理使用原則涵蓋了使用受著作權(quán)保護(hù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練該軟件⑧，但合理使用的判斷是需要法院進(jìn)行的，而且由于數(shù)據(jù)來(lái)源和人工智能公司所在地的不同，不同國(guó)家法院對(duì)是否構(gòu)成合理使用的判斷也可能不同。

合理使用原則的目的是平衡著作權(quán)賦予其所有者的保護(hù)與更大的社會(huì)利益［4］，并促進(jìn)創(chuàng)造力、教育和言論自由。合理使用是著作權(quán)的一個(gè)例外，允許在未經(jīng)所有者同意的情況下使用受著作權(quán)保護(hù)的材料進(jìn)行評(píng)論、新聞報(bào)道、教學(xué)、獎(jiǎng)學(xué)金或研究。合理使用是法律和事實(shí)的混合問(wèn)題，意味著判斷某事是否構(gòu)成合理使用是針對(duì)特定案例的。通行的判斷方法是基于伯爾尼公約第九條第二款確立的三步測(cè)試法：（1）在某些特殊情況下才允許例外；（2）不與作品的正常利用發(fā)生沖突；（3）不無(wú)理?yè)p害作者（或其他權(quán)利人）的合法利益。該測(cè)試源自1967年斯德哥爾摩會(huì)議對(duì)《伯爾尼公約》的修訂，現(xiàn)已成為若干國(guó)家著作權(quán)法及一些國(guó)際協(xié)議的組成部分。但是由于國(guó)際層面判例法的稀缺，這些步驟的具體含義仍然存在不確定性，該測(cè)試的實(shí)際含義并沒(méi)有在各國(guó)達(dá)成一定程度的一致意見(jiàn)［5］。

考慮到目前知名的人工智能技術(shù)公司基本上注冊(cè)地都在美國(guó)，因此本文在此主要分析美國(guó)和中國(guó)對(duì)于合理使用的定義。巧合的是，目前中國(guó)和美國(guó)也都有就生成式人工智能是否構(gòu)成合理使用展開(kāi)討論的案子，分別是：紐約時(shí)報(bào)訴OpenAI、微軟案⑨和小紅書畫師訴訟案［6］。

在美國(guó)，對(duì)于合理使用的判斷主要基于以下四點(diǎn)：（1）使用的目的和性質(zhì)，包括此類使用是商業(yè)性質(zhì)還是非營(yíng)利目的；（2）著作權(quán)作品的性質(zhì)；（3）與受著作權(quán)保護(hù)作品相關(guān)的使用部分的數(shù)量和實(shí)質(zhì)性；（4）使用對(duì)受著作權(quán)保護(hù)作品的潛在市場(chǎng)或價(jià)值的影響⑩。

商業(yè)性是指如果侵權(quán)者在未向著作權(quán)所有者支付慣常價(jià)格的情況下，利用受著作權(quán)保護(hù)的材料獲利，法院將推定其為商業(yè)用途。如果人工智能所有者向最終用戶收費(fèi)，在人工智能網(wǎng)站/應(yīng)用程序上托管廣告，或以其他方式（比如通過(guò)收集和出售用戶數(shù)據(jù)），不論直接或者間接都可以認(rèn)為其獲利。然而，作為第一個(gè)因素（使用的目的和性質(zhì)）的一部分，美國(guó)法院會(huì)權(quán)衡該使用的變革性程度（transformative），即以新的表達(dá)方式、含義或信息改變?cè)某潭取Ｗ髌吩骄哂凶兏镄?，法院就可能越不重視其他可能不利于合理使用的因素，例如商業(yè)化、復(fù)制作品的重要部分等。比如在世嘉訴Accolade案中，法院就認(rèn)為復(fù)制競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的計(jì)算機(jī)程序代碼以了解其未受保護(hù)的功能元素并確保被告的新程序與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的游戲機(jī)兼容是合理使用?。不過(guò)在本案中被告沒(méi)有在其新程序的代碼中使用競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手代碼的創(chuàng)造性元素。另外，在Campbell訴 Acuff-Rose Music中，法院也指出如果其結(jié)果和原始受著作權(quán)保護(hù)的作品服務(wù)于不同的市場(chǎng)功能，也可以被認(rèn)為是變革性使用。同時(shí)本案還確立了商業(yè)模仿可以被視為合理使用，作品賺錢這一事實(shí)并不意味著合理使用就無(wú)法適用，它只是合理使用分析的組成部分之一12。在作者協(xié)會(huì)訴Google案中，法院明確確認(rèn)Google圖書項(xiàng)目符合合理使用的所有法律要求。Google圖書項(xiàng)目通過(guò)掃描和數(shù)字化將受著作權(quán)保護(hù)的書籍轉(zhuǎn)變?yōu)樵诰€可搜索數(shù)據(jù)庫(kù)，這屬于提供了一些新的和不同于原始的東西或擴(kuò)展了它的效用，從而服務(wù)于著作權(quán)的總體目標(biāo)，即為公眾知識(shí)作出貢獻(xiàn)13。同理，法院也認(rèn)為搜索引擎制作受著作權(quán)保護(hù)的書籍或圖像的縮略圖或片段是變革性的合理使用，因?yàn)樗峁┝肆硪环N功能，而不是潛在的創(chuàng)意內(nèi)容。通過(guò)在圖像搜索功能中提供圖像縮略圖，搜索引擎沒(méi)有進(jìn)行藝術(shù)表達(dá)，而是改善了對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息的訪問(wèn)14。基于上述判例，本文認(rèn)為在機(jī)器學(xué)習(xí)的最終目標(biāo)是新功能的情況下，法院很有可能認(rèn)為其使用具有變革性。OpenAI公司也提出，在機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中包含受著作權(quán)保護(hù)的材料是合理使用，其使用的目的和特征是具有變革性的。與原作的“人類娛樂(lè)”目的不同，機(jī)器訓(xùn)練的目的是學(xué)習(xí)“人類生成的媒體中固有的模式”。不過(guò)美國(guó)法院也明確指出，合理使用的決定沒(méi)有公式可循，作品具有變革性這一事實(shí)并不能決定問(wèn)題的答案。

在考慮與受著作權(quán)保護(hù)作品相關(guān)的使用部分的數(shù)量和實(shí)質(zhì)性因素時(shí)，如果被告使用了過(guò)多的原始著作權(quán)作品，則可能認(rèn)為被告向公眾提供了“競(jìng)爭(zhēng)性替代品”，更可能被認(rèn)為不符合合理使用特征13。法院判斷時(shí)不僅會(huì)考慮是否有大量?jī)?nèi)容是從受著作權(quán)保護(hù)的作品中復(fù)制的，還會(huì)考量最終產(chǎn)品中的大部分是否僅由復(fù)制的材料組成12。在機(jī)器學(xué)習(xí)的情況下，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集基本上包含完整的作品。從表面上來(lái)看，這可能不利于合理使用的認(rèn)定。然而，根據(jù)本文第一部分對(duì)于生成式人工智能學(xué)習(xí)過(guò)程的梳理，如果ChatGPT也是同樣的工作邏輯，那么它并沒(méi)有真正對(duì)作品進(jìn)行復(fù)制。此外另一個(gè)需要考慮的關(guān)鍵事實(shí)因素是它是否向最終用戶一比一還原了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。如果只討論學(xué)習(xí)這一階段，那么它實(shí)際上并不存在向“公眾提供”。

最后是使用對(duì)受著作權(quán)保護(hù)作品的潛在市場(chǎng)或價(jià)值的影響。這意味著如果使用旨在“替代”原始作品并競(jìng)爭(zhēng)其市場(chǎng)，則不太可能符合合理使用。在分析檢查使用是否損害著作權(quán)所有者銷售或許可其作品的能力時(shí)，本文發(fā)現(xiàn)雖然生成式人工智能技術(shù)是否侵權(quán)仍在討論中，但一些公司已經(jīng)將他們的數(shù)字藝術(shù)需求外包給人工智能，因此生成式人工智能將與人類創(chuàng)造者競(jìng)爭(zhēng)不僅僅是一個(gè)假設(shè)。GitHub集體訴訟的主要原告Matthew Butterick認(rèn)為，編寫代碼的人工智能可能會(huì)“餓死”開(kāi)源社區(qū)。按照其說(shuō)法，人工智能將消除開(kāi)發(fā)人員發(fā)現(xiàn)和貢獻(xiàn)“傳統(tǒng)開(kāi)源社區(qū)”的動(dòng)力，使開(kāi)源代碼的創(chuàng)建和持續(xù)開(kāi)發(fā)成為可能，從而扼殺開(kāi)源軟件的增長(zhǎng)和發(fā)展。目前尚不清楚對(duì)開(kāi)源社區(qū)的潛在需求減少是否足以得出給市場(chǎng)帶來(lái)負(fù)面效應(yīng)的結(jié)論。然而，這似乎違背了著作權(quán)的最終目標(biāo)——通過(guò)讓潛在創(chuàng)作者獨(dú)家控制其作品的復(fù)制來(lái)擴(kuò)大公眾的知識(shí)和理解，從而為他們提供經(jīng)濟(jì)激勵(lì)來(lái)創(chuàng)作信息豐富、知識(shí)豐富的作品供公眾消費(fèi)。更有甚者，在紐約時(shí)報(bào)訴OpenAI、微軟的起訴中，紐約時(shí)報(bào)提到GhatGPT和Bing瀏覽器插件輸出的內(nèi)容包括對(duì)旗下文章的逐字摘錄，這毫無(wú)疑問(wèn)會(huì)影響紐約時(shí)報(bào)的訂閱和廣告收入⑨。

至于中國(guó)，根據(jù)《中華人民共和國(guó)著作權(quán)法》（以下簡(jiǎn)稱《著作權(quán)法》），合理使用是有明確前提的：在下列情況下使用作品，可以不經(jīng)著作權(quán)人許可，不向其支付報(bào)酬，但應(yīng)當(dāng)指明作者姓名或者名稱、作品名稱，并且不得影響該作品的正常使用，也不得不合理地?fù)p害著作權(quán)人的合法權(quán)益。不過(guò)《著作權(quán)法實(shí)施條例》在第19條又約定：“使用他人作品的，應(yīng)當(dāng)指明作者姓名、作品名稱；但是，當(dāng)事人另有約定或者由于作品使用方式的特性無(wú)法指明的除外?！睆姆晌谋颈旧韥?lái)看，似乎合理使用在大部分情況下必須指明作者姓名或者名稱、作品名稱。但是從目前的判例來(lái)看，這一點(diǎn)仍有爭(zhēng)議。在上海知識(shí)產(chǎn)權(quán)法院對(duì)上海美術(shù)電影制片廠與浙江新影年代文化傳播有限公司、華誼兄弟上海影院管理有限公司著作權(quán)侵權(quán)糾紛一案作出的二審判決中，法院認(rèn)為，新影年代公司在涉案電影海報(bào)中的背景圖案引用“葫蘆娃”“黑貓警長(zhǎng)”美術(shù)作品屬于合理使用15。其中說(shuō)理部分法院指出：“海報(bào)中雖未對(duì)‘葫蘆娃’‘黑貓警長(zhǎng)’標(biāo)注作者姓名，但未署名并不當(dāng)然影響對(duì)作品合理使用的認(rèn)定，僅可能涉及對(duì)作者署名權(quán)的侵犯，況且指明作者姓名、作品名稱的情形，還要結(jié)合作品使用方式的特性予以綜合判斷，不能一概而論。例如，在文字作品中引用他人文章中的表述時(shí)，應(yīng)該通過(guò)腳注或尾注等方式予以注明。但是根據(jù)海報(bào)等宣傳畫的作品屬性和創(chuàng)作特點(diǎn)，基于海報(bào)畫面完整性要求，未在畫作中標(biāo)注被引用形象作者的做法亦屬正常且合理。”另外，在最高院審理的王巨賢與紹興市水利局其他著作權(quán)權(quán)屬侵權(quán)糾紛審判監(jiān)督民事判決書中16，最高院提到：“雖然原二審判決和原再審判決在未區(qū)分室外藝術(shù)作品本身署名情況的前提下，一概認(rèn)定對(duì)室外藝術(shù)作品進(jìn)行合理使用時(shí)需指明原始繪畫作者身份，對(duì)著作權(quán)法相關(guān)規(guī)定的理解有不當(dāng)之處。但在本案中，鑒于紹興市水利局并非任意的社會(huì)公眾，其作為景區(qū)的管理者，在出版全面介紹景區(qū)的旅游圖冊(cè)時(shí)，對(duì)于景區(qū)內(nèi)雕塑等作品的權(quán)利狀況應(yīng)負(fù)有更高的注意義務(wù)。且綜合案件事實(shí)，《康乾駐蹕碑》碑記上有署名，故原二審判決和原再審判決判令其在相關(guān)報(bào)紙上刊登聲明，指明王巨賢為相關(guān)繪畫作者并無(wú)不當(dāng)，其判決結(jié)果正確，應(yīng)予維持?！?/p>

基于上文對(duì)于人工智能模型工作原理的梳理以及對(duì)合理使用定義的分析，本文認(rèn)為，不論是在中國(guó)還是美國(guó)，用受著作權(quán)保護(hù)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能模型在法理上都可能會(huì)被視為合理使用。然而，這一結(jié)論僅僅針對(duì)學(xué)習(xí)階段，對(duì)于輸出結(jié)果是否侵權(quán)則完全可以依靠通俗的著作權(quán)侵權(quán)判斷辦法——接觸+實(shí)質(zhì)性相似。

三、生成式人工智能生成的作品的

定性和侵權(quán)問(wèn)題

在討論生成式人工智能生成的作品的定性之前，本文需要預(yù)設(shè)一個(gè)前提——該人工智能的生成物不構(gòu)成侵權(quán)。根據(jù)大多數(shù)國(guó)家的著作權(quán)法，作品的創(chuàng)作者通常被視為著作權(quán)所有者。除了英國(guó)等少數(shù)幾個(gè)承認(rèn)由計(jì)算機(jī)生成且無(wú)人類創(chuàng)作者參與的作品受到保護(hù)的國(guó)家外，普遍認(rèn)為作品的作者應(yīng)當(dāng)是自然人。當(dāng)一個(gè)作品由人工智能創(chuàng)作時(shí)，“計(jì)算機(jī)生成作品”的“作者”被定義為“為創(chuàng)作作品進(jìn)行必要安排的人”［7］。在這個(gè)定義下，對(duì)于這個(gè)“人”指的是誰(shuí)自然有多種解釋。是生成模型的開(kāi)發(fā)者或運(yùn)營(yíng)者？還是模型本身？還是使用模型的人？

回顧作品的生成過(guò)程，至少以目前的技術(shù)力來(lái)說(shuō)，最終的作品仍需要人類工作的參與，只是參與的多少?zèng)Q定了最后作品的精致程度。既然著作權(quán)保護(hù)的是人類創(chuàng)造力產(chǎn)物，那么只要有人類創(chuàng)造力的貢獻(xiàn)，就不能簡(jiǎn)單地說(shuō)人工智能作品都不能被著作權(quán)法保護(hù)。另外，筆者這里還想要釋明一點(diǎn)，美國(guó)并不是否認(rèn)人工智能生成的作品獲得著作權(quán)保護(hù)的資格，而是不認(rèn)可人工智能技術(shù)被登記為作者。因?yàn)槊绹?guó)的憲法和著作權(quán)法中使用的“作者”一詞排除了非人類［8］。是否能被授予著作權(quán)還需要具體情況具體分析，特別是人類如何運(yùn)作及使用人工智能工具來(lái)創(chuàng)作最終作品，比如人工智能貢獻(xiàn)的是“機(jī)械復(fù)制”的結(jié)果，還是作者“將自己原始的心理概念通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了‘可見(jiàn)的呈現(xiàn)’”。

美國(guó)版權(quán)局（USCO）認(rèn)為，如果作品的傳統(tǒng)作者身份要素是由機(jī)器產(chǎn)生的，則該作品缺乏人類作者身份。例如，當(dāng)人工智能技術(shù)僅收到人類的提示并產(chǎn)生復(fù)雜的書面、視覺(jué)或音樂(lè)作品作為響應(yīng)時(shí)，“作者身份的傳統(tǒng)元素”是由技術(shù)而不是人類用戶確定和執(zhí)行的。根據(jù)目前USCO的實(shí)踐情況，本文認(rèn)為USCO的判斷核心是用戶不會(huì)對(duì)此類系統(tǒng)如何解釋提示和生成材料進(jìn)行最終的創(chuàng)造性控制。相反，這些提示的功能更像是對(duì)委托藝術(shù)家的指令，確定提示者希望描繪的內(nèi)容，但機(jī)器決定如何在其輸出中實(shí)現(xiàn)這些指令。在考慮是否授予Théatre D’opéra Spatial（太空歌劇院）的著作權(quán)時(shí)，USCO表示該作品不符合著作權(quán)資格17。雖然該作品的制作者Jason Michael Allen向USCO提交過(guò)書面解釋，詳細(xì)說(shuō)明了他為了作品的完成做了多少努力以及他對(duì)原始圖像做了多少修改，包括但不限于使用Adobe Photoshop來(lái)修復(fù)缺陷，使用Gigapixel AI來(lái)增加尺寸和分辨率。Allen指出，創(chuàng)作這幅畫至少需要624次文本提示和輸入修改。最后USCO認(rèn)可Allen使用Adobe修改的畫作部分構(gòu)成原創(chuàng)作品，然而用人工智能生成的部分不能獲得著作權(quán)保護(hù)［9］。換句話說(shuō)：Allen可以對(duì)這幅畫的部分內(nèi)容進(jìn)行著作權(quán)保護(hù)，但不能對(duì)整幅畫享有著作權(quán)。USCO這一判斷是基于美國(guó)法律明確規(guī)定作者只能是自然人，對(duì)于人工智能生成部分，被認(rèn)為是屬于機(jī)器生成。關(guān)于Allen提到的624次文本提示和輸入修改，USCO認(rèn)為，提示過(guò)程可能涉及創(chuàng)造力，但這并不意味著向Midjourney 提供文字提示 “實(shí)際上形成了生成的圖像”。為區(qū)分另一個(gè)知名的人工智能作品案，本文想用一點(diǎn)篇幅分析Thaler v. Perlmutter18案，在該案中USCO拒絕注冊(cè)人工智能生成的作品，因?yàn)樵谏暾?qǐng)中人工智能系統(tǒng)被指定為作者。該案例爭(zhēng)論的重點(diǎn)是人工智能系統(tǒng)是否可以成為作者，USCO裁定不能這樣做，因?yàn)槿祟愖髡呤潜匾?。美?guó)哥倫比亞特區(qū)地方法院于2023年8月18日做出判決，確認(rèn)USCO拒絕注冊(cè)人工智能生成圖像“A Recent Entrance to Paradise”的決定是正確的，因?yàn)槿狈θ祟愖髡?，所以不存在授予著作?quán)的前提。但法院做出該判決的依據(jù)是，申請(qǐng)中顯示Thaler在使用人工智能生成作品方面沒(méi)有發(fā)揮任何作用。Thaler在登記時(shí)明確告知USCO“該作品是‘由機(jī)器自主創(chuàng)作的’，他對(duì)著作權(quán)的主張只是基于他‘擁有機(jī)器’這一事實(shí)”。換言之，該案并沒(méi)有解決“需要多少人工輸入才能使人工智能系統(tǒng)的用戶成為所生成作品的‘作者’”。而這個(gè)才是太空歌劇院案中需要解決的問(wèn)題。對(duì)于太空歌劇院的著作權(quán)授予，USCO的拒絕理由是，作品中由人工智能生成的不僅僅是微不足道的內(nèi)容量，因此，在登記申請(qǐng)中必須放棄對(duì)此內(nèi)容的聲明。由于Allen不愿意放棄人工智能生成的材料，因此不能按照提交的方式登記該作品。值得注意的是，太空歌劇院案的標(biāo)準(zhǔn)只是基于USCO的指引，目前還未有法院討論這一觀點(diǎn)是否違背美國(guó)的著作權(quán)法。

不過(guò)根據(jù)現(xiàn)有的案例，還可以發(fā)現(xiàn)關(guān)于是否認(rèn)可自然人在最終的人工智能作品中有獨(dú)創(chuàng)性表達(dá)在不同國(guó)家可能會(huì)有不同的結(jié)果。例如，北京互聯(lián)網(wǎng)法院針對(duì)人工智能生成圖片的著作權(quán)侵權(quán)糾紛一案19中，法院就認(rèn)可了人類投入在最終作品中有獨(dú)創(chuàng)性。該案的判決分析了：人工智能生成物是否是作品——是，因?yàn)槠渚邆渲橇Τ晒酮?dú)創(chuàng)性的特征。法院提到：“從原告構(gòu)思涉案圖片起，到最終選定涉案圖片止，從整個(gè)過(guò)程來(lái)看，原告進(jìn)行了一定的智力投入，比如設(shè)計(jì)人物的呈現(xiàn)方式、選擇提示詞、安排提示詞的順序、設(shè)置相關(guān)的參數(shù)、選定哪個(gè)圖片符合預(yù)期等。涉案圖片體現(xiàn)了原告的智力投入，故涉案圖片具備了‘智力成果’要件?！薄霸鎸?duì)于人物及其呈現(xiàn)方式等畫面元素通過(guò)提示詞進(jìn)行了設(shè)計(jì)，對(duì)于畫面布局構(gòu)圖等通過(guò)參數(shù)進(jìn)行了設(shè)置，體現(xiàn)了原告的選擇和安排。而且原告通過(guò)輸入提示詞、設(shè)置相關(guān)參數(shù)，獲得了第一張圖片后，其繼續(xù)增加提示詞、修改參數(shù)，不斷調(diào)整修正，最終獲得了涉案圖片，這一調(diào)整修正過(guò)程亦體現(xiàn)了原告的審美選擇和個(gè)性判斷……涉案圖片并非‘機(jī)械性智力成果’。在無(wú)相反證據(jù)的情況下，可以認(rèn)定涉案圖片由原告獨(dú)立完成，體現(xiàn)出了原告的個(gè)性化表達(dá)。綜上，涉案圖片具備‘獨(dú)創(chuàng)性’要件?！睂?duì)于該案的判決，知識(shí)產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的知名教授王遷老師曾在其公開(kāi)講座中批評(píng)過(guò)該判決犯了三個(gè)錯(cuò)誤：其一，沒(méi)有區(qū)分作為思想的智力投入和作為表達(dá)的智力投入；其二，誤將人工智能不具備自由意志和法律人格作為認(rèn)定使用者是作者的理由；其三，沒(méi)有依據(jù)“創(chuàng)作”的法律定義認(rèn)定輸入提示詞和參數(shù)的行為性質(zhì)20。核心觀點(diǎn)在其論文中也提到過(guò)：“著作權(quán)法所稱創(chuàng)作，是指直接產(chǎn)生文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)作品的智力活動(dòng)?！蓖踹w老師認(rèn)為，根據(jù)《著作權(quán)法實(shí)施條例》第3條第2款規(guī)定“為他人創(chuàng)作進(jìn)行組織工作，提供咨詢意見(jiàn)、物質(zhì)條件，或者進(jìn)行其他輔助工作，均不視為創(chuàng)作”，而人工智能的研發(fā)者或使用者對(duì)人工智能生成的內(nèi)容僅有間接影響不能視為創(chuàng)作［10］。其實(shí)王遷老師和北京互聯(lián)網(wǎng)法院的觀點(diǎn)之間的核心差異是“需要多少人工輸入才能使人工智能系統(tǒng)的用戶成為所生成作品的作者”。筆者在此更支持北京互聯(lián)網(wǎng)法院的觀點(diǎn)，獨(dú)創(chuàng)性本就無(wú)高低標(biāo)準(zhǔn)一說(shuō)，只要與他人的表達(dá)不同，且不屬于司空見(jiàn)慣的表達(dá)，即不能否定其獨(dú)創(chuàng)性［11］。因此，在這一前提下，肯定人工智能生成作品可被著作權(quán)保護(hù)的邏輯并沒(méi)有嚴(yán)重的錯(cuò)誤。至于王遷老師提到的“人的智力投入與結(jié)果無(wú)法對(duì)應(yīng)”，筆者認(rèn)為這一點(diǎn)并不影響決定作品可以被授予著作權(quán)，因?yàn)檫@從來(lái)不是著作權(quán)法在判定作品時(shí)的排除因素。

即使一個(gè)普通人在大自然中拍了一張日出照片，也沒(méi)有人會(huì)質(zhì)疑這張照片不能被授予著作權(quán)，這是因?yàn)殛P(guān)于攝影作品的可保護(hù)性已經(jīng)明確記錄在國(guó)際條約和各國(guó)立法中了。但是一個(gè)有趣的地方是，關(guān)于攝影作品的可保護(hù)性大約確立在19世紀(jì)末21，彼時(shí)的攝像技術(shù)還處于膠片時(shí)代，從準(zhǔn)備拍攝到最后沖洗需要耗費(fèi)大量人力，并且沖洗過(guò)程需要人對(duì)此進(jìn)行調(diào)整，不同的沖洗選擇會(huì)令照片呈現(xiàn)不同的光影效果。但是隨著科技的發(fā)展，尤其是計(jì)算攝影的產(chǎn)生，目前的攝像（尤其是用智能手機(jī)進(jìn)行的攝影）已經(jīng)不完全依賴于人，而更多的是靠算法了。計(jì)算攝影的核心涉及使用先進(jìn)的算法和軟件來(lái)處理和操縱圖像數(shù)據(jù)，擴(kuò)展或增強(qiáng)傳統(tǒng)攝影技術(shù)。舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，使用計(jì)算攝影的設(shè)備可以通過(guò)其內(nèi)置的人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)對(duì)焦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能地跟蹤拍攝對(duì)象并預(yù)測(cè)其運(yùn)動(dòng)，還可以通過(guò)人工智能降噪幫助攝影師減少圖像中的噪點(diǎn)，尤其是在弱光條件下拍攝的圖像，這可以使圖像看起來(lái)更干凈、更專業(yè)，而無(wú)須花費(fèi)數(shù)小時(shí)進(jìn)行后期處理。毫無(wú)疑問(wèn)，隨著計(jì)算攝影的發(fā)展，在拍攝中，需要人做的工作將越來(lái)越少。但為什么沒(méi)有人質(zhì)疑過(guò)計(jì)算攝影下的作品是否可以被授予著作權(quán)——因?yàn)橹鳈?quán)法已經(jīng)明確說(shuō)明，攝影作品可以取得著作權(quán)保護(hù)。

法院認(rèn)可生成式人工智能作品的著作權(quán)并不代表法院認(rèn)同這類作品不會(huì)侵犯人類作者的著作權(quán)以及如果當(dāng)兩個(gè)人同時(shí)用相同提示詞讓人工智能生成相同作品時(shí)，后生成的就必然構(gòu)成侵權(quán)。雖然目前中國(guó)沒(méi)有類似判決，但Sahuc訴Tucker案22會(huì)是回答上面問(wèn)題的一個(gè)非常好的案例。在Sahuc訴Tucker案中，Louis Sahuc 拍攝了新奧爾良杰克遜廣場(chǎng)周圍的大門，圣路易斯大教堂在霧中升起。他因在同一地點(diǎn)拍攝的一張照片而起訴Lee Tucker侵權(quán)。但最終Sahuc敗訴，法院認(rèn)定他對(duì)該想法或具體位置沒(méi)有財(cái)產(chǎn)權(quán)益。Sahuc沒(méi)有創(chuàng)造大門、廣場(chǎng)、杰克遜雕像、大教堂或霧。照片中的這些元素并非作者的原創(chuàng)作品。同樣，霧中杰克遜廣場(chǎng)的照片也是一個(gè)想法，也不受法律保護(hù)。

最后，本文之所以沒(méi)有具體分析用生成式人工智能生成的作品著作權(quán)屬于作者還是人工智能的所有者，是因?yàn)楸疚恼J(rèn)為這一問(wèn)題的答案應(yīng)該是根據(jù)這些生成式人工智能的用戶協(xié)議來(lái)約定，這是一個(gè)合同問(wèn)題，而非著作權(quán)問(wèn)題。

四、生成式人工智能相關(guān)的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐

誠(chéng)然生成式人工智能是一項(xiàng)跨時(shí)代的革新，但這種革新很可能擠壓目前創(chuàng)作者的生存空間，尤其是考慮到生成式人工智能利用素材學(xué)習(xí)的行為有可能會(huì)構(gòu)成合理使用。本文雖然基于現(xiàn)有法律框架認(rèn)為人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可能構(gòu)成合理使用，但是這不代表本文支持這一觀點(diǎn)。生成式人工智能的可及性將創(chuàng)造的力量交到了更多人手中，使他們能夠參與更多的內(nèi)容創(chuàng)作，大大降低了創(chuàng)作成本和創(chuàng)作門檻。但是同樣地，這種可及性極大地?cái)D壓了創(chuàng)作者的生存空間，降低了創(chuàng)作者創(chuàng)造和分享的欲望。

在上文提到的紐約時(shí)報(bào)訴OpenAI、微軟公司一案中，紐約時(shí)報(bào)就提出OpenAI 的 ChatGPT 和微軟的 Bing Chat 可以生成與《紐約時(shí)報(bào)》文章幾乎相同的內(nèi)容，利用《紐約時(shí)報(bào)》對(duì)新聞業(yè)的巨額投資，在未經(jīng)許可或付費(fèi)的情況下構(gòu)建替代產(chǎn)品。而且一些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)利用其龐大的用戶體量和影響力，在用戶協(xié)議里添加對(duì)于人工智能使用的授權(quán)，令創(chuàng)作者在無(wú)意識(shí)的情況下把他們上傳的作品作為人工智能的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)。比如就有作者發(fā)現(xiàn)小紅書使用其作品訓(xùn)練人工智能。但根據(jù)其使用小紅書前必須同意的用戶服務(wù)協(xié)議中的4.2條：“除非有相反證明，您理解并同意，為使用戶內(nèi)容得到更好的分享及推廣，提高其傳播價(jià)值及影響力，您授予小紅書公司免費(fèi)的、不可撤銷的、非排他的、無(wú)地域限制的許可使用，包括：存儲(chǔ)、使用、傳播、復(fù)制、修訂、改編、匯編、出版、展示、翻譯、表演用戶內(nèi)容或制作派生作品，以已知或日后開(kāi)發(fā)的形式、媒體或技術(shù)將內(nèi)容納入其他作品，再許可第三方按照前述方式使用的權(quán)利，以及以自身名義或委托專業(yè)第三方對(duì)侵犯您上傳發(fā)布的享有知識(shí)產(chǎn)權(quán)的內(nèi)容進(jìn)行取證、發(fā)起投訴或提起訴訟的權(quán)利?！保?］雖然目前已經(jīng)有作者起訴了小紅書，但截至本文完成時(shí)，該案仍未判決?；谏衔牡姆治觯P者認(rèn)為如果最終生成物與原作品在獨(dú)創(chuàng)性部分具有相似性，即使是人工智能生成物也必然構(gòu)成侵權(quán)，而且上述條例也有格式條款的嫌疑?？墒遣⒉皇敲總€(gè)作者都會(huì)發(fā)現(xiàn)其作品被人工智能學(xué)習(xí)，也不是每個(gè)人都會(huì)注意到這個(gè)格式條款。比畫作侵權(quán)更難判斷的是語(yǔ)言和聲音侵權(quán)案件。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，基于人工智能的變聲算法種類越來(lái)越多，一些致力于構(gòu)建可信人類聲音的人工智能還能夠解構(gòu)現(xiàn)有聲音并將它合并到最終產(chǎn)品中。但聲音模仿通過(guò)知識(shí)產(chǎn)權(quán)很難被完全保護(hù)，比如使用者完全可以利用人工智能生成某名人的聲音，并用這個(gè)聲音演唱其原創(chuàng)歌曲。在這種情況下，可能根本不構(gòu)成著作權(quán)的侵權(quán)。因此本文更傾向于通過(guò)人格權(quán)對(duì)聲音進(jìn)行保護(hù)。雖然聲音是否能夠被授予人格權(quán)在不同國(guó)家有不同的標(biāo)準(zhǔn)，但是至少在中國(guó)，這個(gè)答案是肯定的。根據(jù)《民法典》第1019條第一款規(guī)定，任何組織或者個(gè)人不得以丑化、污損，或者利用信息技術(shù)手段偽造等方式侵害他人的肖像權(quán)。未經(jīng)肖像權(quán)人同意，不得制作、使用、公開(kāi)肖像權(quán)人的肖像。第1023條第二款規(guī)定，對(duì)自然人聲音的保護(hù)，參照適用肖像權(quán)保護(hù)的有關(guān)規(guī)定。由此可見(jiàn)，即使是普通人的聲音，也是可以被授予人格權(quán)保護(hù)的。可是并不是全球都認(rèn)可聲音可以通過(guò)人格權(quán)保護(hù)。而且在實(shí)踐中還會(huì)發(fā)現(xiàn)一些非法律專業(yè)的人士很可能在不知不覺(jué)中就“賣出”了他們的聲音，比如在北京互聯(lián)網(wǎng)法院的“人工智能聲音侵權(quán)案”中，被告之一就提到雙方約定經(jīng)原告錄制形成的作品著作權(quán)屬于他所有。

五、結(jié) 語(yǔ)

簡(jiǎn)而言之，本文認(rèn)為生成式人工智能出于學(xué)習(xí)目的使用著作權(quán)法保護(hù)的材料可能屬于合理使用的范圍，但這個(gè)結(jié)論可能會(huì)因?yàn)樗幍貐^(qū)不同，甚至是法官的不同而改變。從另一方面來(lái)看，雖然生成式人工智能程序本身可能在一些地區(qū)不能被視為傳統(tǒng)意義上的作者，但生成式人工智能產(chǎn)生的輸出成果可能是可以被授予著作權(quán)的。

毫無(wú)疑問(wèn)，在未來(lái)，生成式人工智能的發(fā)展將伴隨著版權(quán)的爭(zhēng)議。如果保護(hù)人類創(chuàng)作者，讓人工智能公司承擔(dān)著作權(quán)法的責(zé)任將可能會(huì)遏制這些公司的發(fā)展。雖然像微軟、Meta這樣的老牌公司完全有能力確保數(shù)據(jù)許可協(xié)議并應(yīng)對(duì)法律挑戰(zhàn)，可是資本較少的初創(chuàng)企業(yè)可能就難以獲得競(jìng)爭(zhēng)所需的數(shù)據(jù)。但是如果不保護(hù)人類作者，人類的創(chuàng)作欲和分享欲將大大降低。因此，本文認(rèn)為考慮到目前生成式人工智能的生成物著作權(quán)的尚未明晰以及配套法律仍待更新，在沒(méi)有明確人工智能生成物的使用場(chǎng)景前，現(xiàn)階段對(duì)于人工智能生成作品都必須明確標(biāo)識(shí)。在當(dāng)前的人工智能熱潮中，不僅需要制定新的知識(shí)產(chǎn)權(quán)標(biāo)準(zhǔn)，還需要針對(duì)剝削性合同制定法律保護(hù)措施，因?yàn)閯?chuàng)作者們可能會(huì)在不知不覺(jué)中喪失自己的聲音或者作品的權(quán)利。甚至大型平臺(tái)憑借龐大的客戶基礎(chǔ)、生態(tài)體系和資源優(yōu)勢(shì)，將更容易建立起生成式人工智能產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)壁壘，享有“先發(fā)優(yōu)勢(shì)”，從而在這一領(lǐng)域形成“壟斷”局面。

著作權(quán)法不但是為了保護(hù)創(chuàng)作，也是為了繁榮創(chuàng)作。因此，本文認(rèn)為著作權(quán)法不會(huì)，也不應(yīng)該一成不變。當(dāng)新技術(shù)改變了創(chuàng)作的模式，那么就是時(shí)候考慮法律是否需要做相應(yīng)的更新。基于上文的分析，本文認(rèn)為更新需要分別從國(guó)內(nèi)法和國(guó)際法兩個(gè)層面進(jìn)行。國(guó)內(nèi)法律需要包括對(duì)人工智能背景下合理使用的構(gòu)成進(jìn)行更清晰的定義，確定誰(shuí)擁有人工智能生成的作品的著作權(quán)以及制定尊重現(xiàn)有作品著作權(quán)的人工智能使用指南。國(guó)際層面則需要聚焦跨境著作權(quán)糾紛以及制定基本原則?？紤]到互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字內(nèi)容分發(fā)的全球性意味著人工智能生成的內(nèi)容經(jīng)?？缭絿?guó)界，進(jìn)而導(dǎo)致在執(zhí)行和管轄方面出現(xiàn)諸多復(fù)雜性，單靠國(guó)內(nèi)法是無(wú)法徹底解決這些問(wèn)題的。因此，更新國(guó)際條約有助于建立更統(tǒng)一的全球標(biāo)準(zhǔn)，確保創(chuàng)作者的權(quán)利在全球范圍內(nèi)受到保護(hù)，并以一致的方法處理人工智能生成的內(nèi)容。同時(shí)鑒于人工智能技術(shù)快速發(fā)展的性質(zhì)，法律和條約的設(shè)計(jì)應(yīng)具有適應(yīng)性，以使它們應(yīng)該能夠適應(yīng)未來(lái)的技術(shù)發(fā)展，而無(wú)須不斷進(jìn)行重大檢修。

注釋：

① 來(lái)自hugging face的簡(jiǎn)介，參見(jiàn)網(wǎng)址：https：//huggingface.co/course/chapter5/4？fw=pt。

② 參見(jiàn)Joseph Saveri Law Firm， LLP公開(kāi)訴Github、OpenAI、微軟的起訴書，網(wǎng)址：https：//githubcopilotlitigation.com/pdf/07074/1-0-github_complaint.pdf。

③ 參見(jiàn)Andersen 等訴Midjourney、Stability AI 和 DeviantArt的起訴書，網(wǎng)址：https：//ipwatchdog.com/wp-content/uploads/2023/02/Andersen_et_al_v._Stability_AI.pdf。

④ 參見(jiàn)Getty Images （US）， INC. 訴 Stability AI， Inc.的起訴書，網(wǎng)址：https：//cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/24412807/getty_images_vs_stability_AI_

delaware.pdf。

⑤ 來(lái)自Joseph Saveri Law Firm的公開(kāi)言論，參見(jiàn)網(wǎng)址：https：//www.saverilawfirm.com/our-cases/ai-artgenerators-copyright-litigation。

⑥ 原始圖像（raw images），在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)據(jù)處理或圖像分析的背景下，“原始圖像”通常指組成圖像文件的像素?cái)?shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)。

⑦ 工作實(shí)例通常是指計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)概念，它表示計(jì)算機(jī)程序中執(zhí)行的一個(gè)單獨(dú)的任務(wù)或進(jìn)程。工作實(shí)例可以是一個(gè)程序的運(yùn)行實(shí)例，也可以是一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的特定操作或任務(wù)的示例。

⑧ 參見(jiàn)GitHub 前首席執(zhí)行官的公開(kāi)言論，網(wǎng)址：https：//twitter.com/natfriedman/status/1409914420579

344385。

⑨ 參見(jiàn)紐約時(shí)報(bào)訴OpenAI、微軟起訴書，網(wǎng)址：https：//nytco-assets.nytimes.com/2023/12/NYT_Complaint_

Dec2023.pdf。

⑩ 參見(jiàn)美國(guó)著作權(quán)法第107條。

? 參見(jiàn)Sega Enterprises Ltd. v. Accolade， Inc.， 977 F.2d 1510。

? 參見(jiàn)Campbell v. Acuff-Rose Music， Inc. ，510 US 569 （1994） 591。

? 參見(jiàn)Authors Guild v. Google， Inc. ，804 F.3d 202 （2d Cir. 2015） 214。

? 參見(jiàn)Kelly v. Arriba Soft Corporation， 280 F.3d 934 （9th Cir. 2002） withdrawn， re-filed at 336 F.3d 811 （9th Cir. 2003）。

? 參見(jiàn)（2015）滬知民終字第730號(hào)。

? 參見(jiàn)（2013）民提字第15號(hào)民事判決書。

17 參見(jiàn)美國(guó)版署拒絕注冊(cè)空間歌劇院的第二次復(fù)議請(qǐng)求：Second Request for Reconsideration for Refusal to Register Théatre D’opéra Spatial （SR # 1-11743923581； Correspondence ID： 1-5T5320R）， 網(wǎng)址：https：//www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/Theatre-Dopera-Spatial.pdf。

18 參見(jiàn)Thaler v. Perlmutter， 1：22-cv-01564， （D.D.C.）。

19 參見(jiàn)（2023）京0491民初11279號(hào)。

20 記錄自2023年12月18日王遷教授“人工智能‘文生圖’在著作權(quán)法中的定性難題”講座。

21 美國(guó)國(guó)會(huì)于 1865 年首次規(guī)定照片享有著作權(quán)。美國(guó)最高法院于1884年裁定國(guó)會(huì)可以根據(jù)憲法給予照片著作權(quán)保護(hù)。

22 參見(jiàn)Sahuc v. Tucker， 300 F. Supp. 2d 461 （E.D. La. 2004）。

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責(zé)任編輯：劉伊念

（E-mail：lynsy@ jhun. edu. cn）

收稿日期：2024 - 06 - 22 本刊網(wǎng)址·在線期刊：http：//qks. jhun. edu. cn/jhxs

基金項(xiàng)目：上海市智庫(kù)青年領(lǐng)軍人才專項(xiàng)課題“知識(shí)產(chǎn)權(quán)制度型開(kāi)放中的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制研究”（2024TRC014）；國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目“構(gòu)建人類命運(yùn)共同體國(guó)際法治創(chuàng)新研究”（18ZDA153）；國(guó)家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目“‘人類命運(yùn)共同體’國(guó)際法理論與實(shí)踐研究”（18AFX025）

作者簡(jiǎn)介：李依琳，女，江蘇蘇州人，上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)國(guó)際經(jīng)貿(mào)創(chuàng)新與治理研究院講師，博士，E-mail：19110270005@fudan.edu.cn。