人工智能生成物可版权性问题研究

李 月

（澳门科技大学 法学院，澳门 999078）

大数据和深度学习技术的发展，使得人工智能可以自主创作文学艺术作品，如新闻稿件、绘画作品等，我们把这些创作成果称为人工智能生成物。当人工智能生成物具有一定的文化和商业价值时，就对现有法律制度带来了冲击，例如实践中有“腾讯诉盈讯科技侵害著作权纠纷案”等。带来的一系列问题中最基础的是人工智能生成物是否具有可版权性。

一、明确作品成立标准

想要明确人工智能生成物是否具有可版权性这一问题，本质上就是将人工智能生成物与著作权法上的作品要求一一对比进行判断。如果满足，即其可版权，如不满足，即其不可版权。我国现行著作权法对于构成作品，要求内容需要同时满足三个要点[1]。首先是要求内容是在文学、艺术、科学领域范畴内的，而不是属于专利法、商标法的保护范畴。其次是，因为著作权法保护的对象是思想的表达，而思想本身并不是著作权法的保护对象，所以同时要求创造的内容可以被有形复制。人工智能生成物无论是诗歌、新闻报道等均满足这一要求。三是，具有独创性。这是判断人工智能生成物是否具构成作品的要点。

综上，当想要确定一个人工智能生成物是否可以作品进行保护的时候，要对两个问题进行回应，第一个问题是：作品的创作者是否必须是自然人？如果作品的创作者只能是自然人，则可以直接得出结论，人工智能生成物不具有可版权性，不可以作品进行保护。如果作品的创作者可以不是自然人，则需回应第二个问题，人工智能生成物是否满足对于作品的独创性要求？

二、非人类可以成为创作主体

国际条约和国内现行法并没有规定自然人是作品创作的唯一主体。我国著作权法作为法律移植的产物，为了适应社会发展现状，在其规定中已经有了一些事实创作者并不是法律上作者的规定， 例如“法人作品”“职务作品”等这样的规定。

支持作品创作主体必须是自然人的学者多以大陆法系国家认为作品是作者人格的延续为支撑论点。但是我们也需要充分考察大陆法系采取这一观点的当时的社会发展环境，在19世纪的科技发展水平下，当时学者认为，思想和人脑是分不开的，智力活动是只能由人脑进行的活动，所以才有了创作者必须是自然人的观点，可见这一观点的形成是社会发展的偶然并不是法律发展的必然选择。而现在的科技水平使得人工智能自己也可以“深度学习”，思考并不只发生在人脑中，故也不必要规定作品必须由人类创作。

所以笔者认为，作品并不必然要求由人类主体创作。同时鉴于目前的人工智能仍处于弱人工智能阶段，人工智能的数据学习阶段和作品产出后的审核阶段均离不开人类的参与，可以根据不同作品中人工智能参与程度的多少，认为算法、程序是创作手段或是人机合作是创作形式。

三、独创性的判断

独创性被认为可以细分为独立和创作两个具体要求。我国司法实践“腾讯诉乾衡”“腾讯诉盈讯”案中也采用这个观点[2]。

（一）人工智能的创作符合独立性要求

其中独立性要求作品不是以剽窃或抄袭的方式完成的，这是对作品创作过程的要求，体现在创作成果上就是创作出的作品并不是已有作品的重复。认为人工智能生成物不符合独立性要求的学者多是以人工智能离开人类为其提前输入数据就无法单独生成内容，其生成物只是对人类输入的数据和资料进行整合为由。

想要明确人工智能生成物是否满足独立性要求，首先要明确人工智能的工作原理。科学家借鉴人脑的皮层结构，于2006年提出了深度学习技术，即建立一种多层大规模的人工神经网络，这样，凭借深度学习技术，计算机程序可以从庞大的数据库中提取特征，为模型提供训练数据加以学习，并输出数据集。人工智能抓取对自己有用的信息，经过多层神经网络处理，输出的内容就是人工智能生成物。

现阶段人工智能生成物的生成即人工智能的工作还离不开人类的参与，全程独立完成。首先，人工智能的研发人员决定了人工智能的参数设置和后期训练，在为人工智能设计好程序编码后，需要通过学习数据的输入进行了设置参数的优化和调整。因为输出人工智能生成物不可少的数据处理和深度学习过程都必不可少需要事先有相关素材的海量数据的输入，因此接下来需要使用者选择需要人工智能需要学习的方向、类别的数据输入给人工智能，这些输入的数据在一定程度上对最终人工智能输出的生成物有影响。

对此，有学者认为，人工智能的输入数据均是已有的人类作品，因而不符合独立性要求。笔者认为，虽然人工智能的学习数据有赖于已有的人类作品，但是社会生活中所有的创作都是以已有的内容为基础的，并没有不建立在已有作品或元素基础上的完全的新创作。人工智能的这一行为类似于人类的借鉴行为。无论是人类的创作还是人工智能的创作均可以看作是在已有作品或元素上加入自己的风格或表达的过程，其中加入的自己的风格或表达便是新的创作要素。

数据输入后，人工智能接下来对输入数据进行独立分析。从这时直至生成物输出的过程中，无论是人工智能的编程者或是使用者均不能控制人工智能“学习”的走向，也不能将自己的想法加给机器，其生成物具有不可干预性和预测性。人工智能的系统运行具有相对的独立自主性。

基于上述人工智能的工作原理可以得到，人工智能生成物并非是数据经过一个固定程序后的固定输出这样的流水线式的简单的数据处理，而是类似于人脑神经网络处理数据一样的寻找问题的最优解的，生成不可预测、并不重复内容的处理过程[3]。无论是人工智能的处理过程或输出结果均应视为其符合独立性的要求。

且人类的参与只负责前面学习数据的输入，后面生成内容的语病检查，像是在“腾讯诉盈讯科技侵害著作权纠纷案”中，Dream writer并不是在使用者按下启动按钮后自己完成了作品的所有步骤，该写作团队中，除了有机器的编程研发团队，还有编辑团队。在机器输出作品后，对生成物的语病、表达进行检查。可见在生成物的完成过程中人类为人工智能的创作提供了一些辅助性的帮助。但不应忽略的是，出去这些辅助性帮助外，机器对数据的抓取和处理均是按照自身选择不受外界影响的完成的，所以也应认为人工智能满足独立创作的要求。

（二）人工智能的创作符合创造性要求

判断是否符合创造性采取的标准并没有明确的规定，不同人对于创造性应该达到的程度要求不一，在学界主要有主观标准和客观标准两种。主观标准从作者的主观认知出发，将更多的创造性的判断权交给作者[4]。客观标准以作品为要件进行判断，重点观察作品本身是否具有“最低限度的创造性”或与已有作品存在“显著差异性”。判断时，当第三方不知道内容是由人类创作还是机器创作依旧无法区分时，即机器创作和人类创作达到了表达的无差别性时便认为生成物满足了创作性的要求。“创造性”体现了作品的品质，是一种抽象的价值判断和选择。因主观主义没有相对可行的判断标准，笔者认为在判断人工智能生成物是否符合创造性时采取客观标准更为适宜。

从客观标准来说，“最低限度的创造性”这一要求是于Feist案中由美国最高法院提出的一个判断标准[5]。意为一份生成物想要构成作品必须在内容上满足能体现作者的个性表达或内容选择的最低标准，这个最低标准是非常低的——即当第三人能够从作品本身感受到创造性即可。从1959年的“图灵测试”可以得到一个观点，如果第三人不能分辨出回答是来自于机器还是来自于自然人时，就认为机器是智能的。而现在的人工智能生成物已经难以区分创作内容是来自机器还是人类，足以证明人工智能生成物可以带给第三人和欣赏人类作品一样的感受。

综上可知，当生成物内容的逻辑、表达完整流畅，能够让第三人难以区分其创作者是机器还是人类，就应当认定该生成物满足创造性的客观标准的要求。如还满足上述独立性的要求，即应当认为其满足作品要求，具备可版权性。