AI時代，對著作權法的前瞻思考

AI在手，不論是作畫、剪輯視頻還是創造小說，似乎都成了輕而易舉的事情，但一個法律與倫理爭議也隨之出現：機器產出的內容，是人類智力的延伸，還是無需版權的“數字副產品”？人工智能模糊了“創作者”與“工具”的界限，挑戰“獨創性”標準，對著作權法提出了新的挑戰。其海量訓練行為也拷問著“合理使用”邊界。這些問題，牽動著產業未來與創作生態，迫切要求著作權法重新尋找保護與創新的平衡點。本期圓桌對話關注AI創作帶來的判例之爭、權責之爭、邊界之爭，邀請法學專家解析當下的法律困境，為立法、司法與行業實踐提供前瞻性的思考。

【法眼觀】

與談人

萬勇 中國人民大學法學院副院長、教授

蔣舸 清華大學法學院長聘副教授

熊文聰 中央民族大學法學院副教授

主持人

本報記者 陳慧娟 安勝藍

AI生成物，是作品嗎？

主持人：2023年11月，北京互聯網法院對全國首例“AI文生圖”著作權糾紛案作出一審判決，法院認為提示詞輸入、參數設置、圖片選擇等操作體現了原告的智力投入，涉案圖片具備“智力成果”要件。而今年，江蘇省蘇州市中級人民法院對另一起AI文生圖著作權糾紛案作出終審裁定，認定原告僅靠簡單提示詞觸發AI生成的圖片不構成作品，不受著作權法保護。

您如何看待這兩個截然相反的判例？AI生成的內容能否稱之為作品？它的作者是誰？

萬勇：人工智能生成內容的法律定性與權利歸屬問題，是當下世界各國討論的熱點。北京互聯網法院判定“AI文生圖”構成作品，江蘇省蘇州市中級人民法院則作出相反結論。二者審理結果看似迥異，實則采取了一致的審理邏輯。兩案法院均以“智力成果”“獨創性”作為核心審查要件，認為AI使用者對提示詞的輸入、對參數的設置等使用行為可以反映人類的智力投入，使用者的審美選擇和個性判斷令生成內容呈現個性化表達，從而具有獨創性。

在北京互聯網法院審理的人工智能文生圖案中，原告提供了充分的證據，顯示自己使用AI創作過程中的智力投入；而在江蘇省蘇州市中級人民法院審理的案件中，原告未能提供創作過程中的原始記錄，無法證明生成內容中自身的智力投入或個性化選擇、修改。著作權法規定“創作作品的自然人是作者”，在人工智能生成內容的情境中，自然人使用AI工具進行創作，創作過程中提示詞輸入、參數設置等環節均體現了使用者的智力投入，最終形成個性化內容表達，應認定AI使用者為作者。

蔣舸：在人機協同創作勢不可擋的背景下，首先需要承認人機協同成果完全具備構成用戶作品的可能性。在蘇州中院的“蝴蝶靠背座椅案”中，原告利用AI生成了“蝴蝶靠背座椅圖片”。被告在電商平臺出售帶有蝴蝶靠背、但與原告圖片內容并不相同的座椅，被訴侵權。原告既未保留“文生圖”的創作過程視頻，也未提供提示詞之外的墊圖等輸入信息。鑒于早有各種蝴蝶靠背座椅被設計出來，因此原告并不能證明被告銷售的座椅來自對原告圖片的抄襲，但這與原告能否享有“AI文生圖”的著作權并無關系。無論“AI文生圖”是否構成用戶作品，被告不侵權的結論都不會改變。

需要注意的是，著作權法不應向AI用戶提出過于嚴格的舉證要求。在用戶明顯原樣照抄原告利用AI生成的圖片、視頻、小說或者音樂等文藝內容的情況下，若仍嚴苛地要求原告將自己的貢獻從人機協同成果中區分開來并只能就純粹源于自己的貢獻主張版權，將可能導致對抄襲的縱容，不利于建立健康的創作秩序。著作權法應將有限的制度資源集中于確保著作權保護力度與用戶貢獻程度相符。

熊文聰：智力成果必須具有獨創性才構成作品。獨創性必須同時滿足“獨立完成”和“具有一定的創作高度”兩個要件，而體現了完成人的個性化表達頂多只能用于證明“獨立完成”，卻無法證明該獨立完成的智力成果達到了一定的創作高度。舉個例子，筆者是一個不諳繪畫的外行，某天興致大發，在白紙上用彩筆隨意畫了幾筆，應當受到著作權法保護嗎？顯然不應當，因為它不具有稀缺性。

著作權是一種典型的私有財產權。絕大多數人工智能生成內容之所以不應當受版權保護，不是因為AI不是自然人、不是作者，而是因為AI生成內容通常都不具有稀缺性。知識產權制度本質上是在探討什么樣的規則有助于激勵人們對既有財產進行最有效的利用和對潛在財產進行最有效的創造。

訓練AI用數據，侵權嗎？

主持人：人工智能可以在算法和算力驅動下利用海量數據自主生成內容，從大模型訓練到內容的產出，涉及數據的搜集、使用、存儲和共享等多個環節。數據是人工智能發展的“燃料”，如何完善相關規則，保護人工智能數據知識產權？如何平衡好訓練數據使用和平臺責任？

萬勇：應充分利用現有法律制度框架，對人工智能的數據成果提供體系性保護，進一步破解知識產權領域相關制度障礙。在著作權法框架內，可對經個性化選擇、編排、加工的數據集給予作品保護。對于難以構成作品的數據權益，可通過反不正當競爭法為其提供適當保護。對于人工智能的數據利用，應改革合理使用制度，建構人工智能產業友好型的著作權法，為新興產業利用數據清除系統性障礙。

針對平臺使用數據可能涉及的侵權責任，一方面，目前尚處于人工智能產業發展的早期階段，可以適度給予較為寬容的發展空間，推動產業穩健發展。因此，平臺責任的設置不宜過于嚴苛、脫離我國發展實際。另一方面，平臺應當保持自覺性與自主性，嚴格遵守《生成式人工智能服務管理暫行辦法》、個人信息保護法等相關規范。此外，平臺義務并非一成不變，而是伴隨人工智能發展水平、平臺自身規模、模型訓練成本等因素動態變化的。

蔣舸：在全球各國，著作權人已經向人工智能開發者和運營者提出多起訴訟。從著作權法角度看，主要訴求均基于“作品被挪用”和“作者被替代”兩層理由。著作權人認為，倘若不以海量作品為基礎進行訓練，如今的人工智能不可能具備生成圖畫、小說、音樂或者視頻的能力。而人工智能方不僅不向作者支付報酬，甚至在文藝市場形成了替代效應，給作者群體造成巨大生存壓力。

各國立法和司法尚在摸索之中。未來的解決方案很可能是針對AI訓練環節和AI輸出環節分別確定規則。

在AI輸出環節，著作權法應當側重保護作者利益。AI不能未經著作權人許可而輸出與被訓練作品實質性相似的內容，否則需要承擔侵權責任。而在AI訓練環節，著作權法應當側重促進作品利用。在AI開發過程中實施的作品復制行為很可能被認定為合理使用，無需逐一向著作權人尋求許可。否則將導致巨大的作品識別與許可交易成本。

熊文聰：著作權的本質是控制作品的傳播，也只有當被告實施了傳播作品的行為，才可能會實質性影響原作的市場銷售和獲利空間，從而給原告造成損害后果。而如果僅僅是刪除權利管理信息用于訓練人工智能，尚未生成和對外傳播與原作構成實質性相似的內容，則難以證明該行為已經給原作權利人造成了具體的、特定的實際損害或即將造成迫在眉睫的損害，便自然應駁回其侵權訴請了。

一個更為關鍵和復雜的問題是，利用已有版權作品進行機器學習和內容生成，到底多大程度上會被認為是合理使用從而得到侵權豁免？我認為，既然著作權作為財產制度是對社會資源（智力創作成果）的一種分配方式，而以合理使用為代表的著作權限制規則也是一種利益再分配機制，那解題的思路與方案仍然還是需要回到經濟學中找尋。在法經濟學看來，法律通過賦予資源創造者或投資者排他性的財產權，即將使用該資源的成本和收益“內部化”，權利人會盡力使資源以最小的成本發揮最大的效益，同時避免因外部原因造成公地悲劇問題，但這一理想結果的出現是以市場沒有失靈為前提的。而一旦交易成本過高或因公共利益等外部原因導致交易無法達成，市場就會失靈。此時，通過限制財產權的排他性，讓使用者能夠越過權利人自由利用該智力成果資源，從而降低總成本就是可行的。由此可見，當著作權許可市場出現失靈時，合理使用就是一套更好地配置資源、增加社會整體福利的替代方案或實現機制。

開源共享，有邊界嗎？

主持人：開源人工智能強調代碼、數據、算法及模型權重的開放，可以說，人工智能時代的特征之一就是開放共享。在這樣的背景下，應當如何界定AI創作的保護邊界？制度規則如何實現保護與共享之間的平衡？

萬勇：應當認識到人工智能與傳統創作工具的差異：AI生成具有高度的隨機性與偶然性，即使輸入完全一致的提示詞，也可能輸出差異顯著的結果。這一特性決定了AI生成的侵權判斷必須回歸到輸出內容本身，提示詞的實質性相似并不必然導致生成畫面的實質性相似，厘清正確的侵權判斷對象才能合理劃定權利保護范圍。

在制度構建上，應當兼顧人工智能產業發展與著作權人正當權益的平衡。高質量的AI生成依賴于海量多元的數據訓練，而其中可能包含大量受著作權法保護的作品。對此，應增設“數據挖掘”的合理使用條款。不過，即便設置了專門條款，也不意味數據挖掘可以無度展開，其行為仍然受到“三步檢驗法”的限制，不得影響作品的正常使用，也不得不合理地損害著作權人的合法權益。通過明確保護邊界、協調多元利益，著作權法得以在“保護”與“共享”之間實現動態均衡。

蔣舸：著作權法的使命從來不是單純地為創作者提供保護，而是劃定保護范圍的同時，明確地將行動自由的情況告知公眾。例如，著作權侵權以“接觸加實質性相似”為前提，因此只要被告從未接觸過原告的作品便無需承擔侵權責任，哪怕被告的作品與原告作品十分相似。又如，為介紹、評論某一作品或者說明某一問題，在作品中適當引用他人已經發表的作品，通常構成合理使用。即便作者對介紹或者評論并不滿意，也無權禁止他人引用作品。

“寬進寬出”的理念同樣適用于AI時代的著作權秩序。一方面，著作權法不應當給AI用戶取得著作權設定過高的門檻；另一方面，在公眾沒有原樣照抄的情況下寬容地對待借鑒行為，在用戶不對創作過程加以說明的情況下允許公眾自由借鑒人工智能生成內容。同時，通過將證明“接觸”的責任嚴格加諸原告方以及切實保障公眾根據合理使用條款享有的行動自由空間，都能確保AI時代豐裕的文藝成果能夠更加順暢地被共享。

熊文聰：人們往往一方面把新技術設想得過于浪漫，憧憬它的到來能給周遭的生活帶來翻天覆地的巨變，一方面又會因為陌生而過度緊張甚至恐慌。

AI技術并不敵視產權保護。AI就像一片進行光合作用的綠葉，它抓取海量數據進行機器學習和內容生成，不應將其視為侵權。而當它將經機器學習、數據訓練后生成的內容又提供給人類時，也不應當賦予這些生成內容財產權或著作權。

縱觀歷史可知，每一波傳播技術的革新巨流都被著作權法這片汪洋大海所吸納了，只要秉持正確的觀念、常識和邏輯，AI技術并不會給著作權法帶來顛覆性的挑戰。相反，討論、探索和解決新技術所帶來的新問題，有助于反思和澄清我們對法律既有概念、規則和原理的理解，從而消除紛爭、達成共識。