关于人工智能创作成果在著作权法上定性的探讨

关于人工智能创作成果在著作权法上定性的探讨浙江一墨律师事务所 王一阳人工智能伴随人类前进的步伐，已经从功能仅限于简单辅助的“机械化”走向了“自动化”，并逐步向“智能化”迈进。当人工智能开始涉足内容创作领域，这个“人类生产力的解放者”一改其“为人类服务”的姿态，给人类社会的知识产权法律保护领域，尤其是著作权法，带来了不小的挑战。人工智能创作成果能否被认定为著作权法意义上的“作品”，能否受到著作权法保护的问题在学界一直争论不休。本文旨在探讨人工智能创作成果在著作权法中的定性问题，为接下来明确权利归属，建立一套适用人工智能时代的著作权法体系进行初步的探索。本文将根据不同发展阶段人工智能创作行为的特征分别进行定性分析，并借鉴“计算机衍生品”和“计算机生成作品”两个相关的概念来确定人工智能创作成果在著作权法中的定位。一、人工智能的特征及分类2016年，美国国家安全与技术理事会(NSTC)发布了《国家人工智能研究和发展战略计划》（以下称《战略计划》）[1]。该《战略计划》中指出，从技术角度来看，人工智能已经历了三次技术浪潮。第一次浪潮主要是指人工智能专家系统的研究和开发。专家系统是指一个具有大量专业知识与经验、可重复的程序系统。此时人工智能存在的目的是模拟人类专家作出的决策过程，以解决那些需要专家决策的专业但重复的问题。在此阶段，人工智能其并不具备学习或处理不确定性问题的能力；第二次浪潮始于21世纪，其表现特征是人工智能学习能力的崛起。21世纪，世界开始进入大数据时代，各行各业开始显现出对大数据的需求，而大数据分析与运用则依赖于大规模的数据运算和强大的算法运行。简单运行预先设定的程序已满足不了人类对人工智能的期待，于是通过算法强化机械学习能力成了新时期人工智能的一大特征。但是，此时具备了学习功能的人工智能有一个无可回避的缺陷，即几乎所有的人工智能技术都是为特定的领域而开发，还没有达到技术通用的阶段；《战略计划》还指出，人工智能领域即将迎来第三次浪潮的初始阶段——一个更加注重解释性和通用人工智能技术的时期。[2]人工智能技术进军内容创作领域，正是在第三次人工智能浪潮推动下的成果。人工智能内容创作的发展历史也体现出一个从运行固定规则到逐渐掌握学习能力的过程。我们可以将人工智能内容创作的技术过程分为输入和输出两个部分。起初的人工智能创作在输入部分依靠人类事先筛选并输入的海量数据，而在输出部分则依赖于提前存储的大量内容模板。此时的人工智能创作仅仅是一个执行人类设定好的命令的过程。例如早期的人工智能音乐创作，即是按照一定的规则排列组合各音符后生成的内容。此时的人工智能创作还存在另一个弊病——重复率、相似度较高。由于事先输入的信息有限，人工智能创作的重复率就会比较高，因为有限的元素运行同一套流程后所产生的结果是有限的。随着技术的发展，人工智能已“习得”自动抓取信息的能力，如此便可实现根据不同的组织、个人的具体情况，创作出个性化的内容。虽然这一阶段的人工智能创作成果不再呈现单一的模式化，但此时的人工智能还没有达到真正意义上拥有“自己的智力”的技术高度，信息自动抓取能力有效地解决了预先输入信息有限的问题，但该能力本身仍然是运行程序和算法的结果。此时的人工智能其本质上仍然属于执行既定的流程和运行程序，没有自己的“智力”，也没有自己的价值评判与情感体现，其仍旧是“没有灵魂”的机器语言，其所担负的角色，仍然是将人类从重复工作中解脱出来，例如繁重的数据分析。以最早开始引进“机器人写作”概念的新闻报道领域[3]为例，人工智能新闻报道主要集中在金融报道、体育报道、自然灾害报道、罪案报道、房地产消息、健康资讯等。这些报道需要大量数据和图表的量化分析。这一阶段人工智能通过自动抓取大量的类似报道和特定数据，发挥其计算能力、分析能力以及模仿能力，帮助人类从这些数据分析中解脱出来，并根据需求生成特定的报道。但正如美国《战略计划》的分析，可预见的是，未来人工智能内容生产能力对人类的依赖程度将会逐渐减少。目前走在“智能化”前端的围棋智能机器人AlphaGo Zero运用的是“深度学习”的功能，这是人工智能发展的新阶段——“人工神经网络方法”。它是一种模仿人类的生物神经系统的运行模式。AlphaGo Zero是通过自我对局来学习围棋，该技术是模拟人类思维的过程。根据人工智能发展第三阶段的目标，人工智能技术的通用化将让“深度学习”功能应用在内容生产上。可以想象在不久的未来，人工智能可以有自己的价值判断，形成自己特有的创作风格。例如新闻类创作，目前人工智能的内容生产更多停留在对新闻六要素的排列组合，但未来人工智能也许可以进行新闻评论、深度报道等稿件的撰写。除此以外，人工智能或许还能用音乐叙述自己的“喜怒哀乐”等。有学者把第三个时期的人工智能发展阶段称为“全脑仿真阶段”。顾名思义，这个时期的人工智能有自己的思维方式和学习能力，类人类化的思维产出，拥有自己的创造性。人工智能所具备的“深度学习”能力可能使其在没有预先算法和规则的设定下，通过主动学习来解决问题，甚至于产生“思想”。综上所述，目前的人工智能创作从输入到输出，仍然依赖于人类的“元输入”和算法的运行。而掌握了“深度学习”能力的人工智能将逐渐脱离数据和规则的输入，形成自主的输入以及自我学习后的输出。根据人工智能创作对于人类依赖程度的不同，笔者将人工智能创作分为“自动化创作”和“智能化创作”两大类。在下文中，将根据此分类进行分析和讨论。二、人工智能创作成果在著作权法上的定性人工智能给著作权法带来的首要挑战，即是这种“非人类”创作的成果是否属于“作品”，是否与人类创作的作品一样可以“独创性”论英雄？而产生该挑战的首要原因，即是人工智能突破了传统“独创性”理论的逻辑闭环。（一）人工智能创作对“独创性”理论的冲击基于自然人创作而产生的“独创性”理论是否还适用于人工智能创作，其本身就是一个存疑的问题，更何况“独创性”自身已是一个足够玄妙的概念。对于“独创性”的理解，学界并没有达成一致，存在多种理论。主要可以分为“主观标准说”和“客观标准说”。“主观标准说”强调“独创性”在于作者思想、情感、个性的体现。这是建立在自然人为作者时，基于作者权角度产生的理解。[4]而“客观标准说”则认为只要作品在表达形式上有原创性、差异性和少许的创造性即具备了“独创性”。对于人工智能创作成果的“独创性”判断，无论是采用主观标准说还是客观标准说似乎都有不妥之处。采取主观标准说，意味着人工智能创作成果在著作权法上的“独创性”将被否定。因为该标准下的“独创性”具有强烈的人格属性，除非未来法律赋予人工智能以虚拟人格，否则著作权法保护范围将永久将人工智能的创作成果排除在外。但当下的实际状况是，人工智能创作成果在不告知其来源的情况下，与人类作品已难以区分。如果同样的内容，来自于人类会被判定拥有“独创性”，而来自于人工智能就将被排除保护，那每一项作品的著作权将不再适用自动取得的原则，而是需要作者证明自己的创作过程后方可取得。可见，若在“独创性”判断上坚持以自然人的作者权为核心，必然将阻止一切人工智能创作在著作权法上获得保护的可能性，但这在现实中是缺乏可操作性的。而“客观标准说”则是以最终的结果“论英雄”，不问创作过程到底几何。从这个角度上看，多数的人工智能创作成果都具有“客观标准说”的独创性外观，但如此一来将突破著作权法设定“自然人创作”的理论前提。（二）自动化人工智能创作成果的定性根据人工智能创作对于人类的依赖程度的不同，笔者将人工智能创作分为“自动化创作”和“智能化创作”。前者是指本质上仍未脱离对人类预先设置的依赖的人工智能创作。关于此类作品的独创性标准，王迁教授提出了新型的判断标准——作品创作的重复性。根据王迁教授的观点，人类作者创作的内容，若发生稿件损毁的现象，若不是复制，作者本人不可能重新创作出一模一样的作品。而自动化创作，在输入的算法和一系列指令不变的情况下，有可能产生与原作品相同的作品。由此可见，人工智能的创作仍然是在人类事先设定好的区间内呈现的，于此相反的是人类的创作有着无限可能性。[5]可见自动化创作其本质上还是人的创作，而并非独立的创作行为。基于此，王迁教授认为目前的人工智能尚不能成为著作权法上的主体。笔者赞同王迁教授的观点，自动化创作其本质并不是真正意义上的创作行为，这个意义上的人工智能创作的内容可以归为“计算机衍生品”的范畴之中。那么何谓计算机衍生品？美国的“新技术时代使用方式考察委员会” （National Commission on New Technological Uses of Copyright Works）（以下简称“美国新技术委员会”）在1978年的调研报告中指出，“计算机衍生品”是指计算机程序仅为被动地协助创作的工具存在，未直接参与到创作行为之中的作品呈现。日本文化厅1993年发布的《著作权审议会第9小组委员会报告书》中也认为计算机衍生品是指计算机系统作为人创作性表达“道具”而被使用。[6]计算机衍生作品被认为是人的创作，而计算机仅仅是作为辅助工具，未直接参与到创作中去，进而可以认定其具有著作权意义上的可保护性。例如，游戏中生成的画面虽然有玩家操作的选项，但是其画面生成还是人类预先设置好的各种元素排列组合的结果，其属于游戏开发者的创作成果。正如我国目前已有的一些案例中[7]，法院将网络游戏画面的著作权判定归属网络游戏开发者。自动化人工智能的创作过程并不是完整意义上的创作，其创作主体依旧是人类。基于此，笔者可以作出判断，自动化创作本质上属于人的创作，其成果属于“计算机衍生品”，可依照“计算机衍生品”的认定逻辑进行定性。即在构成作品与否的层面仍可适用传统“独创性”理论进行判断，而权利则归属于计算机软件的开发者或者委托开发者。（三）智能化人工智能创作成果的定性笔者在前文提到，AlphaGO Zero已经实现了“神经网络技术”下的“深度学习”，它通过自我博弈而增长技能，三天的“学习”使其成为顶尖围棋高手。在人工智能技术通用化发展的趋势下，掌握“深度学习”功能的人工智能的创作将基本实现脱离人类的参与，由计算机通过自我学习而获得的能力进行创作。此时的人工智能似乎已经不仅仅作为人类创作的辅助工具而存在，而是利用自己的智能思维进行创作，并且已经脱离了对人类“元设置”的高度依赖性，这显然已经超出了计算机衍生作品的范畴。澳大利亚司法部下设的“澳大利亚版权审议委员会”曾在有关软件版权保护的报告中建议澳大利亚版权法增加“计算机生成作品”(computer—generated work)这一概念。虽然最终该提议遭到了驳斥，但是这也为人工智能创作著作权保护提供了一条新思路。何谓“计算机生成作品”？即计算机所创作的作品，其作者是计算机本身。但正如世界知识产权组织在《关于伯尔尼公约议定书专家委员会观点的备忘录》中所述:该规则建立在一个假设之上，即计算机可以在没有任何人类创造性贡献的情况下“创作”作品。[8]世界知识产权组织对这个假设持怀疑态度。与此相反的是，美国新技术委员会在1986年公布的调研报告中指出：“计算机和操作者的互动性日益增强，不应忽视计算机作为合作作者的可能性”。[9]这一表述在实质上肯定了人工智能具备拥有与人类类似的创作能力的可能性。可见，人工智能独立创作能力正在被日渐肯定。笔者认为，可以将智能化人工智能创作内容归为“计算机生成作品”这一行列。但是对于“计算机生成作品”这一概念的明确定义以及配套的权利归属规则仍需进一步的探索。结语“计算机衍生品”和“计算机生成作品”这两个舶来品的概念恰如其分地概括出两个不同时段人工智能创作成果的特性。但在权利归属上，两者的规则势必会给著作权法和创作市场带来一些不确定因素。“计算机衍生品”的著作权归属于软件开发者，但开发者对软件、代码等本身就享有著作权，这样一来是否存在二次赋权的嫌疑？著作权法存在的目的在于鼓励创作，开发者通过人工智能拥有数以万计的受著作权保护的作品，这对人类创作者而言是否存在不合理之处？而“计算机生成作品”的权利归属尚无定论，或者说智能化创作目前还是一个未知阶段。正如澳大利亚版权法最终放弃了赋予人工智能创作成果以独立著作权的规则，而是建立了人工智能邻接权体系。由此可见，人工智能创作成果的著作权难题不仅仅在于定性，更在于权利的归属以及权利的行使规则等等，而这一切对于著作权法的发展而言无疑是道阻且长的。注释

[1]美国国家科学委员会、美国网络和信息技术研发小组委员会编撰，中国信息通信研究院正政策与经济研究编译组 整理，https://max.book118.com/html/2020/1124/5143024233003031.shtm，访问于2021年9月20日。

[2] 熊晖：《人工智能发展到哪个阶段 》，载《人民论坛》2018年1月刊。

[3] 美国“Automated Insights”公司旗下的AI写作机器人2013年生成新闻3亿篇，2014年的数量高达10亿；2015年9月，腾讯财经自行开发了自动化新闻写作机器人Dreamwriter，撰写新闻稿只需要1分钟，并且能根据不同的受众生成差异化的风格和版本；2015年11月，新华社的写稿机器人“快笔小新”能够撰写体育赛事和财经事件的中英文稿件；2016年3月上线的韩国的写稿机器人已经能够在0.3秒的时间内完成一篇股市行情的报导。新闻领域是对人工智能内容创作有迫切需求，且目前发展最为迅猛的领域之一。

[4]易继明：《人工智能创作物是作品吗？》，载《西北政法大学》2017年第5期。

[5]王迁：《论人工智能生成的内容在著作权法中的定性》，载《西北大学学报》2017年第5期。

[6]刘影：《人工智能生成物的著作权法保护初探》，载《知识产权》2017年第9期。

[7]详见（2016）沪73民终190号二审民事判决书、（2018）粤民终137号二审民事判决书等相关案例判决书。

[8] WIPO, BCP/CE/I/2. Committee of Experts on a Possible Protocol to the Berne Convention for the Protection of Literary and Artistic Works, First Session, Memorandum prepared by the International Bureau, p51.转引自王迁：《论人工智能生成的内容在著作权法中的定性》，载《西北大学学报》2017年第5期。

[9]Final Report of National Commission on New Technological Uses of Copyright Works, (Washington D.C. 20558, July 31, 1978), p. 44. 转引自熊琦：《人工智能生成内容的著作权认定》，载《知识产权》2007年第3期。