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規(guī)范版權(quán)規(guī)則推進AI應用

發(fā)布時間：

2025-03-17

　　人工智能（AI）給作品創(chuàng)作與傳播帶來新機遇，同樣對版權(quán)保護與治理提出新挑戰(zhàn)。當前，面對立法相對滯后的客觀現(xiàn)實，亟需化解前沿技術(shù)應用與既有版權(quán)規(guī)則的沖突，完善人工智能生成內(nèi)容版權(quán)保護相關(guān)規(guī)則構(gòu)建。因此，有必要及時厘定人工智能生成內(nèi)容的作品屬性、明確作者身份認定及權(quán)利歸屬、識別并防范人工智能數(shù)據(jù)訓練及內(nèi)容產(chǎn)出中的版權(quán)侵權(quán)風險。

　　首先，要及時厘定人工智能生成內(nèi)容的作品屬性。構(gòu)成作品是受著作權(quán)法保護的前提，人工智能生成內(nèi)容能否受著作權(quán)法保護，分為兩種情況：第一，人工智能自動生成內(nèi)容不受著作權(quán)法保護。人工智能無法獨立思考，不具備獨立創(chuàng)作能力和法律主體資格，其自動生成內(nèi)容本質(zhì)上是對既有文本數(shù)據(jù)的高強度抓取、拆分及重組，不宜受著作權(quán)法保護。第二，人工智能輔助生成內(nèi)容在滿足獨創(chuàng)性要求的前提下可以受著作權(quán)法保護。這有兩方面的要求，一是人類作者主體性參與創(chuàng)作，人工智能作為輔助工具存在。創(chuàng)作過程包含人類作者的選擇、判斷、安排等智力投入，生成內(nèi)容體現(xiàn)作者的個性和風格；二是生成內(nèi)容符合獨創(chuàng)性要求，作品的表達系獨立完成且具備最低限度的創(chuàng)造性。

　　人工智能生成圖片著作權(quán)侵權(quán)第一案、武漢首例人工智能生成圖片被侵權(quán)案已經(jīng)審結(jié)，這兩案中關(guān)于人工智能生成內(nèi)容作品屬性的開拓性判決，釋放出人工智能生成內(nèi)容構(gòu)成作品的信號。這一定程度上保護了創(chuàng)作者的熱情，也劃定了人工智能作品使用的紅線，但仍有值得商榷之處。第一，基于思想表達二分法，著作權(quán)法保護表達而非思想。人類用戶反復輸入提示詞、修改參數(shù)、調(diào)入模型等行為均屬于“思想表達二分法”中的“思想”而非“表達”。無論是概括式指令還是步驟式指令，復雜程度并未改變其屬于“思想”的本質(zhì)，也不足以反映作者的獨特個性。人工智能生成內(nèi)容并非作者腦海中構(gòu)思、想象等要素的特定化表達與呈現(xiàn)，無法與作者人格產(chǎn)生聯(lián)系，不能直接認定為作品。第二，對于美術(shù)作品而言，應當強調(diào)創(chuàng)作者的“手中之筆”而非“胸中之筆”。將“提示行為”等同于“創(chuàng)作行為”實際上陷入了邏輯誤區(qū)。用戶雖然可以輸入指令，但其影響力和控制力相對有限，無法決定系統(tǒng)如何解讀指令并產(chǎn)出內(nèi)容，亦無法控制生成內(nèi)容的具體表達形式。此時，即便輸入指令的行為包含一定智力投入，也不宜直接認定人工智能生成內(nèi)容構(gòu)成作品。此外，同一用戶在不同繪圖軟件上輸入相同指令會得到不同結(jié)果，在同一繪圖軟件上重復輸入同一指令也不必然產(chǎn)出同樣的結(jié)果。這意味著用戶輸入指令等“提示行為”不屬于直接“創(chuàng)作作品”的行為，無法改變?nèi)斯ぶ悄苌蓛?nèi)容的隨機性，不足以控制作品的最終表達，亦不足以使人工智能生成內(nèi)容獲得著作權(quán)法保護。

　　其次，明確作者身份認定及權(quán)利歸屬。作者身份認定是確定著作權(quán)權(quán)利歸屬的關(guān)鍵。根據(jù)一般權(quán)屬分配規(guī)則，作者作為原始主體享有著作權(quán)。特殊權(quán)屬分配規(guī)則背后同樣蘊含著“創(chuàng)作者應為作者”的基本邏輯。作者應該是具有直接思維能力、直接創(chuàng)作作品的人，人工智能無法成為著作權(quán)法意義上的作者。面對人工智能作品，應當根據(jù)實質(zhì)性貢獻確定版權(quán)歸屬。

　　具體而言，在人類創(chuàng)作者起到實質(zhì)性主導作用時，應當基于“使用者優(yōu)先”的權(quán)屬分配規(guī)則，將著作權(quán)分配給對作品付出實質(zhì)性貢獻的主體，即人工智能使用者（用戶）。實質(zhì)性貢獻并非要求人類的全過程性介入，而是要求人類的參與和貢獻足以影響作品的基本屬性。將著作權(quán)分配給人工智能使用主體有兩方面的原因。一方面，從作品創(chuàng)作的參與程度來看，使用主體為作品創(chuàng)作提供了思路和要求，與人工智能作品存在最密切的聯(lián)系，其對作品的影響力和控制力遠大于投資主體和開發(fā)主體，賦予其作者身份及著作權(quán)利更為合理。另一方面，從利益平衡的角度來看，投資主體可以參照法人作品或特殊職務作品規(guī)則獲得版權(quán)，開發(fā)主體可以通過計算機軟件開發(fā)獲得版權(quán)，繼續(xù)為其分配人工智能作品版權(quán)，可能過分擠占使用主體利益，導致利益失衡。

　　最后，識別并防范人工智能數(shù)據(jù)訓練及內(nèi)容產(chǎn)出中的版權(quán)侵權(quán)風險。自由地獲取和使用數(shù)據(jù)是人工智能深度學習、智能產(chǎn)出的基礎(chǔ)，涉及的著作權(quán)侵權(quán)風險主要發(fā)生在兩個環(huán)節(jié)：一是輸入和訓練環(huán)節(jié)，即人工智能數(shù)據(jù)訓練潛在的版權(quán)侵權(quán)風險。未經(jīng)許可大量使用他人版權(quán)作品開展數(shù)據(jù)訓練可能構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)，若無法援引合理使用予以豁免，會阻礙人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，甚至影響國家新一輪國際競爭。美國、歐盟、日本等國家和地區(qū)紛紛將文本數(shù)據(jù)挖掘納入合理使用，在輸入端設(shè)置了寬松的作品使用條件。二是輸出環(huán)節(jié)，即用戶指令輸入行為誘發(fā)的版權(quán)侵權(quán)風險。相較于數(shù)據(jù)訓練而言，內(nèi)容侵權(quán)更易識別，可將生成內(nèi)容與基礎(chǔ)作品進行對比，判斷是否構(gòu)成實質(zhì)性相似。

　　從法律層面應對上述版權(quán)侵權(quán)風險，可以考慮以下幾個方面：第一，以著作權(quán)法實施條例為接口，引入人工智能合理使用條款，從主體要件、目的要件、行為要件及安全保障措施等方面作出具體規(guī)定；第二，明確商業(yè)性質(zhì)使用與非商業(yè)性質(zhì)使用的界限，區(qū)分設(shè)置適用條件和要求，適度突破數(shù)據(jù)訓練“非商業(yè)性質(zhì)”的要求，借助三步檢驗法予以限制，并通過AIGC標識義務、利益補償機制、有限選擇退出機制、善意要求等配套舉措，實現(xiàn)各方利益再平衡；第三，對“接觸”要件適用舉證責任倒置，強化其獨立價值，同時以“市場替代標準”輔助“實質(zhì)性相似”認定標準，有效識別輸出階段的版權(quán)侵權(quán)。

　　（作者系中南財經(jīng)政法大學知識產(chǎn)權(quán)學院院長、教授）