刘杰勇：论人工智能生成内容的著作权保护——基于比较法的视角
文摘
社会
2024-07-31 11:03
北京
作者：刘杰勇（中央民族大学法学院助理研究员，法学博士）
出处：《比较法研究》2024年第4期
一、问题的提出
二、人工智能生成内容著作权保护的适格困境
三、人工智能生成内容著作权保护的域外立法
四、人工智能生成内容著作权保护的制度建构
五、结语
摘要：现行著作权法体系下，人工智能生成内容的著作权保护存在主体适格、行为适格和客体适格等难题。各国（地区）相继出台一系列措施予以回应，如欧盟尝试创设电子人格、日本区分辅助创作和自主创作等。在借鉴他国经验的基础上，我国人工智能生成内容著作权保护的制度建构可由三个层次展开：第一，明确著作权归属。人工智能生成内容的著作权属于实质性参与创作的自然人主体。第二，允许数据公平利用。允许人工智能在满足必要条件的情况下使用原始数据资源生成相应内容。第三，调整独创性要求。适当提高人工智能生成内容的独创性判定标准，尝试以消费者对争议作品的理解和争议作品与既有作品之间相似性作为其独创性的判断标准，并建立注册登记制度。关键词：人工智能；著作权保护；独创性；著作权归属；数据利用
人工智能（artificial intelligence, AI）一词最早由计算机科学家图灵（Alan Turing）于1950年提出。一直以来，人工智能代替自然人处理高危险性、高精准度和高重复性的技术型工作，充当着人类助手的角色，与绘画、歌曲、诗歌、小说等作品的创作几乎没有关联。然而，近年来随着机器学习、人工类神经网络、生成对抗网络等技术的成熟和运用，人工智能不再仰赖人类指令，开始能够独立判断并采取相应行动，甚至触及到被公认为仅能由人类完成的艺术创作领域，比如文本生成人工智能ChatGPT、图像生成人工智能Stable Diffusion、音频生成人工智能Juke Make等。历史上的每一次技术革命都对著作权产生深刻影响，生成式人工智能的出现也不例外。面对丰富的人工智能生成内容，著作权法上有三个问题亟待解决：一是人工智能的著作权主体适格问题；二是人工智能生成过程的行为适格问题；三是人工智能生成内容的客体适格问题。有鉴于此，本文拟先检视我国著作权法对人工智能生成内容的制度保护，而后分析域外已有的相关法律制度或立法讨论，最后探索我国人工智能生成内容著作权保护的因应方案。
生成式人工智能是具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。生成式人工智能至少具有三点特征：一是在训练数据库中可独立学习和分析特定作品风格；二是借由自训练数据库中所学习的作品风格可自主生成全新作品；三是所生成的人工智能生成内容（AI-generated content）可能具有相当于自然人创作作品的质量。在不表明作者身份的情况下，某些人工智能生成内容与自然人作品几乎没有差异。例如，微软公司的创作型机器人“微软小冰”已经正式出版两部诗集《阳光失了玻璃窗》《花是绿水的沉默》，其中一些诗篇广为流传。这些高质量的人工智能生成内容是否构成作品？能否在现有著作权法体系中找到合适定位并得到保护？人工智能能否称为著作权法意义上的“作者”？本部分内容拟从主体、行为和客体等三个层面讨论人工智能的适格问题，分析生成式人工智能相容于著作权体系的可能性。 独创性不止关注外在表现形式，也涉及内在思想情感要素。目前，人工智能生成内容在外在表现形式上可以与人类作品相近，但是内在思想情感因素是否满足要求仍然存疑。像人一样思考可能是大多数人对人工智能的定义和期待，而人工智能也在模仿自然人思考的过程中不断进化。那么，人工智能是否“具有思想”？事实上，从输入数据和输出结果来看，人工智能可以和人一样拥有精确的逻辑推理和数学演算的能力，甚至在围棋竞赛中赢过世界顶尖棋手。可以说，人工智能在符号逻辑的形式层次是“能思考”的，有着系统的功能性知识。然而，需注意的是，“能够思考”和“具有思想”并不一样，是两种需要区分的能力。真正“具有思想”需要具有在自身知觉经验中自主生成意识的能力。知觉经验并非单纯的输入与输出（input-output），而是一种非常广义的理由关系。即便在无需专注、未察觉且习以为常的日常知识中，也蕴含着这样的理由关系，即使这个理由关系没有被主体意识到或者彰显出来。 人工智能的特殊之处在于，它擅长使用高层次的抽象概念与符号以及逻辑严谨的算术推演。但是，“具有思想”需要回到对象原初被给予的意识经验之中。在认知主体注意力的配合之下，使直观得以在原初经验中被充实。人在底层的知觉经验之中，早已拥有掌握区分对象之整体和部分的能力，感官知觉内部已有其自身的秩序与意识的运行法则。相较于人工智能，自然人认知能力的特殊之处更展现在意识表现之中。因为在意识中并非是透过感官点对点的物理刺激去认识对象，更非透过智性的方式，而是凭借意识本身的知觉结构就使得对象可以在背景的衬托下呈现出主要的内容。 关于意识表现，似乎人工智能透过大数据和深度学习也可以模拟出来。只要数据种类和数量够多，就可以找出其中的样式，将类型化的动机关系参数化，像模拟出听到狗吠叫声会受惊吓，身体会往后缩的因果关系，或是透过社会常见的文化范式，模拟出恰当的情感反应。但是，人工智能与自然人之间仍存在着差异。根本的差异在于，意识是由动机所连结的内在建构自主地运行着，而人工智能则是以第三人称外部的角度去作资料类比，没有意识内在自发的联结综合。即使人工智能可以模拟出自然人知觉习性和动机中的所有类型，模拟出高度人格化，也仍缺乏内在的动机关系。相对于人工智能在输入输出层面上的平等关系，意识反而是最原初的，是所有认知与表现得以存在的基础。底层的意识活动并非主动出于自我的注意力，但自我作为此意识经验的承受者，仍是先天本质结构上的可觉察的第一人称（实际上自我当下没有意识到）。即使在主体未察觉的意识底层，此种内在活动也持续发生着作用。 意识表现并非仅是脑部的认知，而是开放于世界之中。意识内容会和“价值情感”“身体运动感”构成一个动机网络。例如，看到出租车驶近，我会招手，因为我预期招手车会停，不然它可能会开走。招手的动作，已经透过社会范式认知所引导。日常行为实践已深受预期和习性所影响。触发的机制在“知觉内容—情感—运动感”这三者的相互牵引中发生，这三者在一个动态且自主的动机关系中产生作用。这些类型化的动机关系，在主体不知情的情况下塑造当下意识表现。例如，我国大陆地区的红灯会先转成黄灯，才变成绿灯，与我国台湾地区直接从红灯转成绿灯不一样。第一次去台湾地区旅游时看到红灯结束时，原本身体没有起动的倾向，红灯突然变绿灯，将打断预期以及身体的节奏。随着几次修正的经验，身体开始会预期，红灯之后没有黄灯。对“红绿灯”这个对象，有一个类型化的认知历史。意识表现的建构不只是认知性、情感性、人格性，也是身体性。由于意识经验对世界的开放性，身体性因而也会透过社群经验具有文化和社群习性。一个思维判断能够成立，要回到活生生的原初意识经验之中，而原初意识经验与意识生活中的认知习性历史、触发情感等有关。如此一套意识动机运行机制，对“具有思想”来说是必要的。如果人工智能不具有第一人称动机触发的知觉经验，那么就无法说其真正“具有思想”。相较于自然人高层次的自我知觉，基础的意识活动结构和意识自发的内在建构（意识本身），更能凸显自然人和人工智能的差别。 人工智能惊人的内容生成能力不仅改变了现代内容创作方式，也对著作权法律制度带来巨大的冲击和挑战，在世界范围内已引发多起人工智能侵犯著作权的诉讼纠纷。2023年美国的Andersen et al. v. Stability Al Ltd. et al.案中，一群艺术家起诉人工智能开发者Stability AI和Midjourney两家公司，因为两家公司均在未取得授权且未支付费用的情况下擅自使用作家们的海量作品训练旗下图像内容生成式人工智能Stable Diffusion和Midjourney，严重侵犯了作家们的著作权。同年，世界最大的图片库公司Getty Images在英国起诉Stability AI，称其未经允许和授权擅自使用Getty Images的海量图片，建立数据图集数据库训练人工智能，属于著作权侵权行为。人工智能在训练学习过程中仰赖于海量的数据收集和文本分析，而数据和文本中必然包含大量处于著作权保护期内的作品，不可避免会侵犯著作权，因此，如何平衡著作权保护和社会公共利益的关系成为亟待解决的课题。一方面，要求人工智能在训练学习过程中使用的作品必须经过著作权人授权和付费势必大幅度提高人工智能的研发成本，阻碍科技进步。另一方面，允许在人工智能训练学习过程中肆意抓取数据，复制和采集著作权保护期内的作品，将打击著作权人的创作激情，无益于构建良性创作激励机制。 人工智能训练算法以深度学习模型为核心，而深度学习模型需要将海量的作品转换为适合“机器阅读”的标准数据。这些作品数据可能来源于机构内部、互联网或者其他采集路径，也可能是文本、数字、声音、图像等形式。获取这些数据的方式主要有三种：一是纸质作品数字化获取数据。人工智能开发者将纸质作品进行数字化格式处理，形成电子文本，比如谷歌数字图书馆。二是通过爬虫协议获取数据。爬虫协议是网络服务提供者与搜索引擎之间的可抓取数据范围协议。爬虫的运行机制是按照计算机指令规则的指引，遍览指定网页内容并从中提取与预设规则相符合的网页内容，将抓取的数据存储到本地备份的行为。如果违反爬虫协议条款抓取非指定网页数据，复制并存储受著作权保护的作品或数据，未经授权允许、未支付相应报酬、商业性使用，将存在侵犯著作权的可能性。三是通过数据库抓取数据。数据库是海量数据存储和共享的集合，数据库持有者依据不同标准将数据类型化处理，使得数据的共享和利用更为流畅高效。我国数据库构建处于初级阶段，数据保护措施和技术有限，未经许可被爬取数据的情形时有发生，存在著作权侵权风险。 人工智能获取数据的三种方式中都不可避免地存在对作品的数字化利用行为。这种行为是否构成著作权法意义上的“复制”？有学者认为，人工智能的数据输入仅是一种技术手段，没有生产创新成果，类似于人类对自然界和社会生活等方面的观察和体验，或者人类背诵和记忆著名曲目、文学作品等行为，这种隐蔽性的、不与公众接触的数据利用不应被定性为“复制”。也有学者主张，人工智能的数据输入，与录音机、录像机的原理相近，通过信号转换再上传至载体固定，应纳入“复制”的行为范畴。《伯尔尼公约》第9条第1款将复制权解释为“以任何方式和采取任何形式复制作品的权利”。《WIPO著作权条约》将复制的范围延伸到互联网语境中，所有将尚处于著作权保护的作品数字化并存储于电子媒介中，均属于《伯尔尼公约》第9条中“复制”的涵摄范围。我国2020年著作权法第10条第5款同样规定，复制行为不仅包括印刷、复印、拓印、录音、录像等传统方式，还包括数字化复制行为。可见，无论是我国法律还是国际条约，人工智能数据输入阶段的作品数字化利用行为都属于“复制”范畴。 回溯复制权的发展历程，从有形载体的刊印时代到数字化的信息网络时代，复制权对著作权保护的力度在逐步降低。著作权制度建立初期，纸质媒介是作品传播的主要途径，读者借助书籍或报纸等实物载体获取作品，著作权人借此获取经济利益，实现智力成果商品化。19世纪末期，随着录音机、无线电、录像机等新型传播技术的出现，作品复制、存储、传播的途径随之改变，开始从小规模复制转向大规模复制，复制手段也呈现隐蔽性、私人性等特征，复制权的控制力开始下降。随着数字化时代的到来，复制行为表现出自动性、强隐蔽性、临时性等特征，知识产权保护受到巨大冲击，低成本和高效率使得复制权的法律规制效果逐渐丧失。有别于传统的印刷、复印、拓印等物理方式的“复制”，人工智能的数据利用模式是将他人作品以0和1的二进制形式进行编码，供机器学习使用。因此，从严格意义上讲，人工智能对作品的数字化利用行为属于对作品的“再现”，应受到复制权的约束，存在著作权侵权风险。 新的问题是，人工智能的作品数字化利用行为存在著作权侵权风险，是否影响人工智能生成内容的著作权保护？有观点认为，存在作品数字化侵权行为的人工智能生成内容属于未经许可的演绎作品，理应受到著作权保护。细言之，既存的数据库侵权行为并不能阻碍人工智能生成内容依法获得保护，凝结在人工智能生成内容上的独创性成果应当予以重视，但原著作权人的权利也不可忽视。可以侵权责任的承担惩罚数据库的侵权行为，以著作权的赋予奖励生成内容的创作行为。这既是对法律规范的严格遵循，也是对创造活动的基本尊重。这种观点显然无法令人信服。首先，未经许可的演绎作品是否应受到著作权保护本身存疑。“未经许可的演绎作品”并非我国著作权法上的法定术语，只是学理上的称谓，特指未经著作权人许可，擅自利用原作品再创作的作品。我国法律对于未经许可的演绎作品是否享有著作权没有专门规定，学界则一直争论不休。有的学者主张未经许可的演绎作品因演艺人的独创性智力劳动应当获得著作权保护。有的学者以侵权行为本身不能产生合法利益为由，反对保护未经许可的演绎作品。还有的学者认为可以适用物权添附制度保护未经许可的演绎作品。可见，未经许可的演绎作品并不当然受到著作权保护。其次，人工智能生成内容是否属于未经许可的演绎作品存在疑议。事实上，未经许可的演绎创作涉及两种行为，即侵权行为和创作行为。人工智能生成内容的作品数字化可能涉及数据库侵权行为。然而，人工智能生成内容的过程是否属于创作行为存在争议。有观点认为，人工智能利用算法、规则和模板生成内容，无法体现创作者独特的个性，不能认定为作品。也有观点认为，人工智能生成内容的过程并不是数据输入与产出的机械运算，其模式与人脑从构思到创作的过程无异，具有独创性。可见，人工智能生成内容的过程是否属于创作行为并无定论，人工智能生成内容并不当然属于未经许可的演绎作品，从而受到著作权保护。想要让人工智能生成内容毫无疑义地受到著作权保护，首先需要解决人工智能的数据库侵权行为问题，即行为适格问题。 世界贸易组织成员需按照《与贸易有关的知识产权协定》和《伯尔尼公约》的相关规范调整国内法，以使得不同国家和地区的著作权法体系趋于一致。关于著作权的法理基础主要来自于自然权利说（natural right）和功利主义说（utilitarian right）。自然权利说源自康德、黑格尔的人格理论（the personality theory），主张作者所享有的著作权属于天赋的自然权利，并非来自于法律赋予。具体而言，著作内容是作者自身独特的思想或情感的表达，具有作者人格特征，应视为作者人格权的延伸，作者对其著作有着不可转让的人格权益，理应受到著作权法的保护。目前，采纳自然权利说作为著作权的法理基础的以大陆法系国家为主，包括韩国、日本、欧盟部分国家等。由边沁提出的功利主义说则认为，作者所享有的著作权源自法律赋予，法律创造性赋予作者一定期限内的排他性著作权益，鼓励作者积极创作。保护期限结束后，作品流入公共领域，以增加社会福祉。采纳功利主义说的国家以美国、英国等英美法系国家为主。 以自然权利说为法理基础制定著作权法的国家，将著作权体系核心定位在作者本身，作品是作者创作过程中思想、情感等自然人专属能力的持续投入结果。作者为自然人是自然权利说的理论根基。例如，欧洲议会与欧盟理事会《关于计算机程序的法理保护指令》第1条第3款规定，仅当作品是由作者（自然人）的智力创作时方能得到保护，不应采用其他标准确定其受保护的资格。日本政府知识产权战略总部的《知识财产推进计划2016》指出，人工智能自动生成内容不属于著作权的客体，因为人工智能生成创作物并非思想或情感的表达，更谈不上享有著作权。韩国著作权法第2条第2款同样规定，作者是创作作品的自然人。而人工智能生成内容虽然与自然人创作的作品相近，但其本质仍是在海量数据库中训练学习后的生成内容，不具备思想、情感等自然人专属特性，无法在自然权利说下成为著作权法中的受保护客体。以自然权利说为法理基础制定著作权法的国家，将著作权体系的核心定位于鼓励作者积极创作，提升社会福祉。当然，除了自然人，由自然人组成的法人或非法人组织也可成为作者，典型立法如美国著作权法第201条第b款、英国著作权法第9条第2款、中国著作权法第9条等。那么，与法人（非法人组织）一样，人工智能同样并非自然人，其是否能在功利主义说下取得作者资格，从而达到促进人类文化繁荣，增进人类福祉的目标？ 事实上，随着人工智能技术的不断发展和进化，大部分人工智能生成内容在外在表现形式上达到与自然人作品判断标准相近的水平只是时间问题。至于人工智能生成内容满足形式要求后是否当然成为著作权保护的客体仍存争议。反对者主要从自然主义理论出发，认为只有自然人才能理解和利用著作权法的激励机制，只有自然人的创作成果才能成为著作权保护的适格客体。人工智能无法拥有自我意志（思想），创作过程无法满足独创性的内在思想情感要求。还有反对者认为，如果将人工智能生成内容纳入著作权保护客体范畴，人工智能内容生成产业将在利益驱动下飞速发展，逐渐超越自然人创作水平，侵占自然人创作空间，直至取代自然人作品。 有支持者从法经济学的视角出发，认为区分人工智能生成内容与自然人创作作品的成本过高，无法实现社会利益配置的帕累托最优。也有支持者基于功利主义的视角，认为如果人工智能生成作品不在著作权法保护范畴，将产生至少两类可能的消极影响：一是可能导致大量低质量生成作品进入公共领域，仰赖著作权经济效益存续发展的相关产业将受到冲击。公共领域种类繁多的人工智能创作物将削减潜在的作品使用者付费使用著作权作品的可能性。除个别极具独创性的文字作品或仰赖作者声誉的美术作品外，其他自然人创作作品的著作权价值将趋近于零，著作权许可和交易也将不再发生。自然人作品失去市场吸引力，自然人作者也将因经济收益大幅减少而失去继续创作的积极性。“创作—保护—激励—再创作”的良性循环遭到损坏，著作权公有领域无限扩张，私权空间不断压缩和受损，人类文明将走向不可逆的衰败。二是会打击人工智能产业的积极发展态势，削弱人工智能从业者的研发积极性，瓦解与人工智能技术相关的产业链，人工智能技术将止步不前，甚至后退。 此外，还需注意的是，我国现行著作权法仍以“自然人作者”为前提。如果无法厘清并衡量人工智能生成内容过程中所涉及的自然人贡献者（如程序员、用户等）对生成内容的独创性联结强度，似乎很难肯定人工智能生成内容为著作权保护客体。而现行“独创性”的判断标准集中于作品外观呈现状态，忽视作品创作过程的检验。只要人工智能生成内容具有最低程度的创意，那么便推定其源自自然人之手而应受到著作权保护。人工智能技术的运用介入模糊了生成内容与自然人之间的独创性联结，难以判断生成内容所彰显的最低程度的独创性是否来源于自然人所付出的智力创造活动。而且，我国著作权法对于在人工智能生成内容过程中应付出何种程度的智力创造劳动才算具有“独创性”没有准确清晰的判断标准。现行作品“独创性”的判断标准在适用于人工智能生成内容时具有不确定性，无法准确区分出著作权保护客体。并且，随着人工智能技术的飞速发展，这种不确定性将越来越明显。如何妥善处理“独创性”判断标准适用的不确定性或许是解决人工智能生成内容客体适格问题的关键所在。 综上，人工智能生成内容能否受到著作权保护存在人工智能的主体适格、行为适格和客体适格等法律障碍。人工智能“能思考”，但不“具有思想”，是与自然人的关键区别。功利主义说下，人工智能有成为适格主体的可能，而自然权利说下人工智能因不具有思想情感等自然人人格特性，无法成为适格主体。人工智能内容生成过程中存在海量作品数据化利用的侵权风险。随着人工智能的飞速发展，其生成内容达到自然人同等作品水平似乎并无疑义，至于是否纳入著作权客体范畴，仍存争议。
从前文的分析来看，对于人工智能生成内容适用著作权保护明显存在困境，那么，在现有制度框架内是否存在将人工智能生成内容纳入著作权保护范畴的可能性？如果没有，又该如何处理？事实上，关于人工智能生成内容的著作权保护问题，域外国家（地区）已有较为成熟的法律规范或者丰富的立法讨论。故而，下文拟以美国、英国、欧盟和日本等代表性国家（地区）的相关法律规范或立法讨论为分析对象，以为我国人工智能生成内容著作权保护的设计与运用提供参考。 2016年5月31日，欧洲议会法律事务委员会发布《机器人民法规则草案》，试图赋予智能机器人“电子人格”（electronic personality），使其能够享有权利、承担义务，并在对第三方造成侵害时承担赔偿责任，而不是归责于制造商、开发者、所有者或用户。草案呼吁制定保护智能机器人作品（own intellectual creation）的相关规范，细化和统一智能作品的认定标准。同时，根据智能机器人型号差异建立注册登记制度，设立智能机器人专责机构，提供技术、伦理、法规等服务。该草案一出即引发众多争议，欧洲议会法律事务委员会第三政策处（Policy Department C）指出，智能机器人能否视为作者，得到著作权保护，仅需根据智能机器人未来所展现的新能力微调即可，没有必要全面改革著作权法。机器人仅是自然人辅助工具，没有丝毫意识、情感、思想或意志的躯壳，无法成为一个自主的法律行为者，在没有电源支持的情况下丝毫没有独立运作的可能性。这种情况下将智能机器人视为自然人和法人之外的第三种人“电子人”，赋予其法律人格将不可避免地引发不必要的法律后果。智能机器人无法成为生命权（即不被破坏的权利）、尊严权、退休权、报酬权等权利的载体。以农业机器人和医疗机器人为例，农业机器人可以要求休假吗？或者医疗机器人可以要求薪水吗？如果可以，为什么要生产或购买无法使用的机器人呢？为什么不干脆继续使用人力？事实上，给机器人分配权利是无意义的，并且有可能摧毁新兴的机器人市场。承认电子人存在，创设电子人格是不恰当的。这样做的风险不仅在于将权利和义务分配给仅仅是工具的物，还在于打破人和机器之间的界限，模糊有生命和无生命、自然人和非自然人之间的边界。因此，将人的身份赋予一个无生命、无意识的实体将是一个错误。 尽管草案遭到许多专家学者联名签署公开信反对，欧洲议会仍于2017年2月通过了《机器人民法规则草案决议》，保留为智能机器人创设电子人格的相关条款，并试图建立智能机器人登记注册制度和专门负责机构。2017年6月，欧盟委员会（European Commission）于2017年6月就此事公开表态，主张人工智能所涉法律法规调整问题倾向于在既有法律规范基础上进行微调，不赞成赋予智能机器人电子人格，并反对成立智能机器人专门负责机构。此后，欧盟委员会陆续发布多部与人工智能相关的法律文件，但都未再提及智能机器人“电子人格”问题。虽然欧盟委员会最终决定以回归现有规范的方式回应人工智能及其生成内容等议题，人工智能尚无法取得著作权主体资格，人工智能生成内容也无法获得著作权保护，但是草案和决议的提出，极大地促进了欧盟社会各界对智能机器人人格和智能作品保护的关注和讨论。 印度著作权法第2条将作者定义为：（1）文学、电视剧相关作品的作者；（2）音乐作品的作曲家；（3）照片以外的艺术作品的艺术家；（4）利用计算机生成的文学、电视剧、音乐、艺术作品的创作人。第17条规定作者拥有著作权，但没有明确规定作者是否仅指自然人。印度著作权局于2020年11月首次承认人工智能的共同作者地位，批准了人工智能“Raghav”作为其生成美术作品“日落”（Suryast）共同作者的著作权注册申请。人工智能“Raghav”接受过多种艺术风格的学习训练，系用梵高的《星空》和人工智能所有者拍摄的照片作为生成美术作品的数据集。但是，2021年11月25日，印度著作权局通知撤销该作品的著作权登记。印度著作权局通过撤销通知，要求申请人提供人工智能的法律性质信息。登记申请人辩称，著作权法并未定义“人”（person）的含义，而《一般条款法案》将“人”（person）定义为包括人造人和合法人的概念。截至目前，印度知识产权局尚未作出最终决定，人工智能“Raghav”仍保持着共同作者的地位。 加拿大著作权法对作为著作权保护对象的作品和作者没有特殊规定。但是，加拿大著作权法第5（1）条规定了著作权的存续要求，规定符合条件的任何独创性的文学、戏剧、音乐和艺术作品的著作权都可以被称为作品，因此，根据该条款的解释，“独创性”可以解释为作品受著作权保护的根本要求。第13（1）条只规定，作品的创作者将成为该作品的第一位作者，但著作权存续期间从作者死亡时起算。可以理解为，作者需以属于自然人为前提。但是2021年12月1日加拿大知识产权局（Intellectual Property Office）批准了人工智能作为美术作品共同作者之一的著作权注册申请，承认了人工智能的共同作者地位。尽管加拿大知识产权局的著作权注册登记并不意味着人工智能生成内容能够获得著作权保护，但是通过此次著作权注册登记，可能会有新的变化。 美国现行著作权法没有明确规定著作权适格主体仅为自然人，但一般认为自然人才享有著作权。美国国家著作权作品新技术使用委员会（CNTU）于1979年公布的报告指出，如果使用计算机程序创作，则使用该计算机程序的人相当于作者。美国著作权局（USCO）的《2014年工作纲要》也只承认自然人创作的作品为著作权登记对象。另一方面，美国专利局（USPTO）于2020年10月发布的《大众对人工智能和知识产权政策的看法》报告中提及，大多数专家认为，自然人应该成为发明家，而不是机器，也有人建议将所有权扩大至人工智能系统拥有者或控制者。可见，不是由自然人创作的作品不能受到美国著作权保护，人工智能创作的作品也不例外。需注意的是，猴子、大象等动物制作的照片、图画或海水形成的形象物、天然石头等也不能成为著作权保护的对象。与此相关的美国判例可以参考Naruto v. Slater案，该案涉及猴子自拍照片的著作权归属问题。根据美国的著作权解释、著作权登记标准及相关判例，没有自然人积极参与的人工智能系统独立创作的作品（如新闻、小说等），和猴子拍摄的照片一样，不能成为著作权法的保护对象。同样地，2022年2月14日，美国著作权局委员会以缺乏支持著作权保护所需的自然人作者身份为由拒绝Steven Thaler的人工智能生成画作的著作权注册申请。该案中，Steven Thaler博士开发的人工智能创作了“通往天堂的最近入口”（A Recent Entrance）画作，Steven Thaler博士申请将该作品作为人工智能创作艺术品进行著作权登记，但美国著作权局委员会以该美术作品不符合自然人作者要求为由，拒绝其著作权登记申请。 到目前为止，韩国还没有承认人工智能生成内容的著作权保护。韩国著作权法第2条第1款规定“表达自然人思想或感情的创作物”为著作物，第2款规定“创作作品者”为著作人，创作表达自然人思想或感情的创作物的自然人可以享有著作权。如果作品是忠实于自然人的思想或情感的创作表达的概念定义，那么作者可以被解释为仅限于自然人，非自然人的人工智能不能被视为作者。 转换性使用（transformative use）作为美国著作权法中合理使用认定的重要标准之一，最早是由美国最高法院于1994年在著名的“坎贝尔案”确立。所谓转换性使用，是指对原作品的使用并非为了单纯地再现原作品本身的文学、艺术价值或者实现其内在功能或目的，而是通过赋予原作品新的美学内容、视角、理念或采用其他方式，使原作品在使用过程中具有新的价值、功能或性质，从而改变了原作品的功能或目的。满足合理使用要求并不是简单地复制和展示原作品，而是通过创造性的转化，给予原作品新的表达和意义。实践中转换性使用包括两种形式：（1）转换内容的使用行为，即转换主要集中于以批注、评论或再创作的方式对原作品加以改动；（2）转换目的的使用行为，即不改变作品表达，仅改变作品使用目的的行为，也被称为功能性转换。转换性使用能以一定程度的柔性姿态，灵活适用于具体个案，使著作权法律制度更好地适应高速发展的人工智能时代。 以“美国作家协会诉谷歌公司著作权侵权纠纷案”为例，该案中被告谷歌公司对原告拥有著作权的大量图书进行全文扫描，用于建立“谷歌数字图书馆”。同时，谷歌还向社会公众提供了对这些数字化作品进行关键词搜索和片段内容查看的功能。根据美国联邦第二巡回上诉法院的判决，被告的行为被认为是将原告的作品作为一种数据工具使用，并在使用目的上进行了转换，其复制图书的目的并非向公众提供完整的图书内容，而是为了通过关键词搜索和展示小片段的方式，为公众提供有关图书的实用信息，以促进公众进一步查询图书的相关信息，并发挥其信息检索的功能，属于功能性转换使用行为，符合著作权合理使用的认定标准。这样的转换使用行为不会实质性地取代原作品，且能够促进文化繁衍和文明发展的社会目的，不构成著作权侵权。 1988年英国颁布的《著作权、外观设计和专利法》规定，计算机生成作品（computer-generated work）是指计算机在完全没有自然人作者参与的情况下生成的作品。由计算机所产生的文学、戏剧、音乐、艺术作品，作者是为创作该作品作出必要安排的人。相较于自然人作品的70年保护期，计算机生成作品的保护期为自作品完成日起50年。该法案是最早将计算机生成作品的作者认定为自然人，并承认计算机生成作品受著作权保护的立法尝试。计算机生成作品的著作类型主要存在于英国以及中国香港、印度等曾受英国殖民国家和地区的法律规范中。此处所称计算机生成作品的判定要件是“在完全没有自然人参与的情况下”，远比人工智能生成内容的要求更为严格，因为目前人工智能生成内容还是需要自然人简单的指令输入相配合。举重以明轻，既然在英国法视域下计算机作品受到著作权保护，那么人工智能生成内容在同等条件下理应受到著作权保护。因此，在英国，可将《著作权、外观设计和专利法》相关规定视为规范人工智能生成内容的法律依据，即将人工智能生成内容视为计算机生成作品，以赋予其著作权保护。然而，计算机生成作品的作者范围宽泛，任何为创作该作品作出必要安排的人都可以称为作者，包括计算机程序开发者、计算机指令输入者、大数据训练者、计算机硬件提供者、计算机所有者等，具体需结合个案情况加以分析。虽然英国法视域下计算机生成作品的作者范围宽泛且不确定，但不可否认的是，这样的制度设计能够确保法律适用的稳定性，缓解科技进步所带来的反复修法的难题。我国作为成文法国家，法律条文需明确且具有可操作性，故而英国关于计算机生成作品是否受保护、如何保护等原则性事项的规定可予以借鉴，但有关计算机生成作品最核心且最具争议的著作人格权、财产权等议题的讨论，仍需回归大陆法系的分析框架。 日本对人工智能及其生成内容的讨论由来已久。1993年11月，日本文化厅发布《著作权审议会第九小委员会（计算机创作作品关系）报告书》试图通过创作意图、创作贡献、创作外观等维度证明计算机是作为自然人创作性地表达思想或感情的辅助工具。至于具备足以评价为作品的计算机创作物，是否应该修改法律进行保护需要就权利主体、权利内容、保护期间等基本问题进一步讨论。任何对计算机作品作出创造贡献的人都应被称为作者，包括计算机使用者、计算机程序编码者、计算机学习数据提供者等。2016年4月，日本知识产权战略总部发布的《下一代知识产权制度审议委员会报告2016》中，将人工智能生成内容分为以人工智能为辅助工具创作和人工智能自主创作两类。对于人工智能自主创作型生成内容的著作权保护，报告书主张应综合考量功利主义说和自然权利说两种观点，科学评估人工智能成为权利义务主体的可能性和必要性。2017年3月，知识产权战略总部继续发布《下一代知识产权制度审议委员会报告2017》指出：第一，使用者在人工智能辅助创作的过程中具有创作意图和创作贡献，则人工智能生成内容具有著作权。第二，人工智能自主生成内容在现行著作权法上不应被认为是作品。 值得一提的是，日本知识产权战略总部每年还发布《知识产权推进计划》，旨在最大限度地发挥知识产权的财产利用价值。《知识产权推进计划2016》指出，目前日本著作权法仅针对自然人思想或感情的独创表现形式提供保护，不涉及非自然人自主创作内容。可以创设新保护机制以鼓励人工智能发展，保护人工智能生成内容，比如建立类似商标注册的人工智能生成内容注册登记制度。《知识产权推进计划2017》继续强调，人工智能生成内容是自然人利用人工智能所创造出来的新文化，是属于自然人的创造贡献，可以考虑创设一种保护机制，以促进人工智能的创新研发，提供投资激励措施。至于人工智能生成内容在著作权法上能否受到保护的问题，《知识产权推进计划2017》认为是否保护的关键在于厘清人工智能在作品创作过程中的作用。如果人工智能作为创作辅助工具参与创作，则生成作品仍由自然人所创造，应受到著作权法保护；如果人工智能自主创作生成作品，此时日本著作权法仍以自然人作为著作权人，人工智能生成作品难以成为权利客体，无法取得保护。《知识产权推进计划2023》指出，随着ChatGPT等生成式人工智能的横空出世，标志着人工智能从辅助创作工具向自主创作主体转变。事实上，学者对人工智能自主创作作品应当受到保护并无异议，真正存在争议的是如何保护。 综上，欧盟曾试图通过创设电子人格将人工智能纳入著作权适格主体范畴，英国则通过立法保护计算机生成作品的著作权。日本将人工智能生成内容分为以人工智能为辅助工具创作和人工智能自主创作两类，但都不承认人工智能的著作权主体地位。美国和韩国的知识产权权局拒绝对人工智能生成内容进行著作权登记，属于现行著作权法下的制度逻辑。目前，大多数国家的著作权法只保护自然人创造的作品，而印度和加拿大承认人工智能共同作者地位的个案突破可以说是迈了一大步，与2019年国际保护知识产权协会（AIPPI）关于“人工生成的创作物著作权”的结论一致。根据AIPPI的结论，人工智能生成作品在创作中有自然人介入时才能成为著作权适格客体；如果没有自然人介入，就无法得到著作权保护。也就是说，作为著作权的保护对象，作品的构成条件中必须包含“人”的思想或情感，满足独创性的内在思想情感要求。人工智能既不能拥有作者的地位，也不能享有著作权。如果是自然人做出创作性贡献，并利用人工智能作为创作工具制作的作品，那么自然人将成为作者，作品将得到认可，并受到著作权的保护。
人工智能生成内容的著作权保护主要存在主体适格、行为适格、客体适格等障碍，英国、欧盟、日本、加拿大等国家（地区）试图通过创设电子人格、区分人工智能类型、赋予共同作者地位等方式予以解决。在我国现行著作权法框架下，如何妥善解决人工智能生成内容的著作权保护问题同样是一项重要课题。为此，本部分内容拟以域外的相关制度或立法讨论为参考，探讨人工智能生成内容著作权保护的本土化路径，以推动人工智能参与创作，促进社会文化和科学事业的发展与繁荣。 著作权法诞生和发展的几百年来，关于著作权保护的作品是否必须由自然人创作的问题讨论甚少，直到近年来ChatGPT等人工智能出现，打破了作者当然为自然人的现状。回溯著作权法的立法目的，自然权利说认为，为维护自然人的人格尊严和劳动财产权，作者必须为自然人。功利主义说主张，为促进自然人文化繁荣，增进社会福祉，应将人工智能纳入作者范畴。众说纷纭，莫衷一是。人工智能的作者适格问题似乎不能简单理解为立法目的的教义学阐释难题，想要把人工智能纳入作者范畴，需要先回答一些基本问题：第一，将人工智能视为作者会侵犯自然人的人格尊严和劳动财产权吗？第二，人工智能生成内容的创作与传播有害于自然人作品创作吗？这些问题的妥善解答已然超出法律逻辑的分析框架，需要结合社会学、哲学、心理学等其他学科知识共同探讨。 事实上，讨论人工智能主体适格问题的主要目的之一在于明确著作权归属，从而保证我国著作权法体系能够继续在飞速发展的人工智能时代中顺畅运行，确保社会主义文化和科学事业的发展与繁荣。目前大多数国家参照《伯尔尼公约》规定著作财产权的存续时间，著作权法上的作者默认为自然人或者由自然人组成的法人或非法人组织，我国也不例外。以科技发展水平来看，人工智能能够思考，但不具有思想，无法表达思想或情感，不能成为著作权适格主体。既然无法通过适格主体来明晰著作权归属，不妨尝试直接讨论人工智能生成内容的著作权归属。 日本法背景下人工智能可根据功能差异分为辅助工具型人工智能和自主创作型人工智能。辅助工具型人工智能是指在执行特定的业务或功能中只能有限地开发的人工智能，即弱人工智能（weak Al）。自主创作型人工智能是指能够自己识别、解决问题、学习和自我进化的人工智能，即强人工智能（strong AI）。人工智能正在从弱人工智能发展为可进行自主创作活动的强人工智能。如果自然人只将弱人工智能用作创作的辅助工具，即根据自然人的算法开发、创作的指示或辅助、输入等来创作作品，承认其创作作品的“自然人”主体地位，并不合理。弱人工智能并不像自然人具有一定的欲望、想象力或自我批评能力等，因此，弱人工智能的创作只是自然人预设的算法技术规则和程序的机械运行，人工智能本身的创作能力有一定的局限性，开发人工智能的程序员或利用人工智能的用户应该获得作者地位和著作权。整个创作过程中进行智力投入的是人，而非人工智能模型。也就是说，将弱人工智能用作创作的辅助工具，著作权归属于自然人似乎并无疑义，比如人工智能系统的程序员、利用人工智能系统的用户都可以是作者。有问题的是，该如何认定强人工智能创作作品的著作权归属？ 第一种方案是强人工智能生成内容成为没有著作权和作者的公有物。该方案的依据是，如果严格适用现行著作权法中作品的概念定义，即使承认强人工智能的独创性，强人工智能也不是自然人，不能被认定为作者，因此该作品不能受到著作权的保护，从而需要被当作公有物来对待。一方面，这种方案能够解决各方利益主体关于人工智能生成内容权益归属的争议，社会公众可以零成本、不经许可地使用人工智能生成内容，实现社会物质财富的增加，利于文化繁荣发展。另一方面，共享方案也有其局限性。让想要通过人工智能创作作品的人丧失了在制度上保护自己权利的经济动力，可能会削弱人工智能技术开发的积极性。 第二种方案是考虑将强人工智能视为作者，单独设立著作权归属规则。也就是说，如果强人工智能独创性地生成作品，其主体不是强人工智能的程序员或用户，而是强人工智能本身。但是，根据该方案，为了将著作权归属于强人工智能，需要承认强人工智能的民事主体地位。新的问题是，强人工智能具备民事主体资格吗？或者说，强人工智能可以成为或视为“作者”吗？首先，在哲学层面，人工智能虽然具有“类人”属性，“能够思考”，但其不具有自然人的精神属性和社会属性，不“具有思想”，与自然人有着无法跨越的鸿沟。其次，在法学层面，我国民事主体包括自然人、法人和非法人组织等，而强人工智能既不具备自然人的权利能力、行为能力和责任能力，也不具备通过拟制成为民事主体的理论基础，显然不在民事主体范畴内。此外，既然著作权制度是为了促进创作而赋予作者财产权益的激励机制，那么是否有必要将著作权赋予不需要经济激励动力、只能机械生产的人工智能？ 第三种方案是实质性参与创作的自然人主体拥有人工智能生成内容的著作权。在强人工智能创作的情况下，可以通过立法规定强人工智能生成内容共同归属于所有实质性参与创作的主体，包括人工智能的开发者、使用者等。当然，实质性参与创作专指对人工智能生成作品有创作贡献，计算机硬件设备、电源等资源提供者不在此范围内。考虑到第一个和第二个方案可能存在的问题和局限性，第三个方案似乎是目前较为妥当的解决方案，优点包括：第一，尊重实质性参与的自然人主体的智力创造活动。目前来看，人工智能产业链中可能涉及的权益主体有投资者、开发者、使用者、资料库所有者、购买人工智能生成内容的消费者等，其中涉及智力创造活动的仅有人工智能的开发者和使用者。开发者参与研发人工智能，使用者使用人工智能生成相应内容，二者对于人工智能生成内容的最终形成不可或缺。据此有观点认为，应当赋予开发者、使用者等实质性参与创作的自然人主体人工智能生成内容的著作权。然而，考虑到使用者在使用人工智能时通常需经开发者许可并支付一定报酬，倘若再赋予开发者人工智能生成内容的著作权，可能涉及对一项智力活动的双重经济回报，与劳动价值理念相违背。而且，开发者在作品生成阶段没有任何智力投入。故而，应当明确地区分开发者在人工智能开发阶段的智力投入和使用者在内容生成阶段的智力投入，两个阶段分别使得双方主体获取不同的权利。开发者获得人工智能软件的著作权，使用者获得人工智能生成内容的著作权。第二，激励人工智能产业的积极发展。赋予人工智能生成内容的著作权保护无异于给人工智能产业打了一剂“强心剂”，能够极大提升人工智能从业者的研发积极性，优化与人工智能技术相关的产业链，人工智能创作技术也将得到进一步发展。第三，促进社会文化繁荣发展。否认人工智能生成内容的著作权保护可能导致公共领域中低质量生成内容的种类和数量激增，付费购买著作权作品的潜在消费者减少，自然人创作作品的经济价值急速下降，著作权许可和交易也将很少发生。保护人工智能生成内容的著作权将能够维系“创作—保护—激励—再创作”的良性循环机制，仰赖著作权经济效益存续发展的相关产业得以持续振兴，社会文化和精神文明也将朝着积极的态势繁荣发展。 此外，随着人工智能技术的飞速发展，人工智能生成内容达到自然人作品判断标准似乎只是时间问题，强行区分人工智能生成内容和自然人创作作品的制度成本将越来越高，甚至可能出现淘汰优质人工智能生成内容，留取劣质自然人创作作品的情况。具体而言，区分人工智能生成内容和自然人创作作品可能经历三个阶段：第一阶段，当人工智能生成内容低于现有作品判断标准，则能够较为简单地区分人工智能生成内容和自然人创作作品；第二阶段，当人工智能生成内容趋近于现有作品判断标准，则区分人工智能生成内容和自然人创作作品将变得极为困难，可能出现在耗费大量人力、物力、财力的情况下仍无法准确区分出“真假美猴王”。第三阶段，当人工智能生成内容开始高于现有作品判断标准，则区分人工智能生成内容和自然人创作作品又开始变得简单。然而，新的问题是区分出远高于现有作品判断标准的人工智能生成内容，并将之淘汰，转而留取较为劣质的自然人创作作品，这种劣币驱逐良币的行为本身便是对著作权法立法宗旨的违背。我国著作权法第1条规定：“……鼓励有益于社会主义精神文明、物质文明建设的作品的创作和传播，促进社会主义文化和科学事业的发展和繁荣。”显然，这种本末倒置的行为并不可取。放眼长远的未来，赋予人工智能生成内容著作权保护具有时代必要性。 值得注意的是，有些国家（地区）试图赋予人工智能民事主体地位，或者变相承认人工智能享有著作权，如欧盟曾尝试赋予智能机器人“电子人格”，印度和加拿大分别在个案中承认人工智能为作品共同作者，日本授予智能机器人Shibuya Mirai日本国籍，智能机器人Sophia获得沙特阿拉伯公民身份等。对这些国家（地区）的尝试，学界褒贬不一。保守主义者质疑将自然人的身份赋予一个无生命和无意识的实体并非良策，而激进主义者则觉得这些积极尝试走得不够远。孰是孰非较难判断，但可以肯定的是，人工智能可能会越来越像“人”，但始终不是“人”。面对飞速发展的人工智能技术以及由此引发的巨大社会变革，法律制度如何及时有效发挥作用是值得思考的重要话题。我国应紧跟人工智能技术的发展变化，审慎地进行法律制度的变革和创新，制定明确的法律框架，以确保人工智能技术的运用在法律和伦理方面得到适当管理。 人工智能生成内容的著作权保护还需要考虑创作过程中的数据利用问题。人工智能的飞速发展以大量数据的复制、存储和利用为前提，数据库学习训练是人工智能生态系统保持活力的迫切需求。大多数人工智能需要训练数据库以实现模型学习分析能力。人工智能生成内容的优劣直接取决于训练数据库的质量。数据库可以是开放或封闭的，也可以是商业或非商业的。如果这些数据是他人著作权保护的对象，那么未经允许的数据利用将涉及著作权侵害，从而影响生成内容的独创性。那么，如何解决人工智能创作过程中的数据利用问题？ 正如美国允许作品数据转换性合理使用一样，赋予人工智能公平利用数据的权利或许是比较妥适的解决方案。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《促进大数据发展行动纲要》《公共信息资源开放试点工作方案》等中央文件明确提出，要积极营造全社会广泛参与和开发利用数据资源的良好氛围，促进社会共享与大众创造，推动数据处理者依法依规对原始数据进行开发利用，促进数据使用价值复用与充分利用。然而，人工智能公平利用数据需要克服的第一个法律障碍是数据资源利用不足。虽然我国拥有海量规模的数据，但是存在着数据资源利用不足的反公地悲剧。一方面，数据资源整合不力，数据公平利用面临困境。数据公平利用的前提是数据内部汇聚，只有经过数据共享、汇聚，才能更好地实现数据集中供给和公平利用。另一方面，在我国，目前数据产权结构分散，数据权属被过度分割，显著提高了数据利用门槛。为解决数据资源利用不足的反公地悲剧问题，应积极整合数据资源，构建数据内部共享规则，合理配置数据产权结构，平衡所有者和使用者之间的权利义务关系，建构公平有效的外部分配秩序。 第二个法律障碍是著作权。由书籍、照片、电影片段、音乐等著作权作品组成的数据库能够被清洗，然后才能被人工智能复制成可用的模型。为使人工智能数据库训练成为可能，可以设置著作权的例外和限制，创建线上一站式数据交互中心，对人工智能学习训练数据库附条件地开放，即如果训练数据库包含尚未进入公共领域且受著作权保护的作品，或者受数据库权利保护的信息，则必须以书面形式获得著作权人关于数据处理和利用的事先许可和经济补偿，并做好数据库保密工作。 第三个法律障碍是数据产权的不确定性。数据本身是一种数字资产，具有财产性质，但数据能否是所有权的客体则因国家而异，如德国法律不承认无形资产所有权，法国法律虽然承认无形资产所有权，但尚未确认数据产权性质。我国数据确权制度构建同样处于探索过程中。可见，全球范围内数据产权尚不明确，利益相关者不知道谁是数据合法所有者，也不知道所有者的具体权利和义务。这也意味着，人工智能利用数据库训练学习是否侵犯他方数据权利，以及他方应当主张何种数据权利，都是未知数。庞大的全球数据驱动市场亟需一套普适的数据确权制度，而数据确权首先需要解决人工智能学习训练数据过程中的公共利益和私人利益之间的平衡问题。书籍、画作、音乐等具有公共性的私人数据承载着人格利益，个人有权决定其使用用途。然而，为促进数字共享人工智能生态系统的可持续发展，可以考虑允许数据产权利用的例外和限制，而不是赋予关键数据资产专属的所有权，从而有效地保护数字社会的公共利益，促进社会技术创新、文化多样、繁荣发展。数据公平利用是推动数字经济发展的基础性制度架构。数据可以基于多种目的而被利用和开放，创造多样性的服务产品和衍生价值，实现公平与效率的价值平衡。通过允许人工智能在数据库训练学习过程中公平利用数据，作为对数据产权人的权利限制。这项特殊的措施至少应包括两项内容：一是在满足必要条件的情况下使用原始数据资源；二是基于数据资源生成相应内容。这里的“必要条件”可以包括获得著作权人同意、支付合理报酬等。在尊重和保障著作权人权益的基础上，兼顾人工智能技术的开发和使用，而不是将著作权人的权益完全让渡于人工智能的开发和利用。这项权利应涵盖私人数据、企业数据和公共数据等范畴。允许人工智能在满足必要条件的情况下，以平等获取、公平利用作为基本原则开发利用数据，形成数据的开放性、公平性、效益性，形成依法规范、共同参与、各取所需、共享红利的数据发展模式。 关于人工智能生成内容的著作权定性，有肯定和否定两种观点。否定说认为，著作权的本质核心是保护自然人的精神创作，作品的创作行为是纯粹的法律行为，不要求行为人的行为能力，但至少需要有权利能力，显然人工智能还不具有“人格”，不具备权利。而且，根据著作权法的基本原则和法理，作者以属于自然人为判定前提，没有权利能力的人工智能不满足这一前提，人工智能生成内容不能受到著作权保护。如以美国和韩国为主的国家不承认人工智能生成内容的著作权。肯定说认为，人工智能创作物的价值与自然人作品的价值相比并没有下降，考虑到文化繁衍和科技进步这一著作权法的目的，应该赋予人工智能生成内容的著作权保护。坚持肯定观点的国家包括印度和加拿大等。 单纯从著作权法的立法目的出发，围绕自然权利说和功利主义说探讨人工智能生成内容的客体适格问题似乎难以得出令人信服的结论。既然作品被认为是独创性地表达自然人情感或思想的创作，那么不如回归作品的认定标准“独创性”上，对人工智能生成内容的“独创性”进行考察。人工智能在创作过程中，对收集来的数据建立自有数据库后，会对这些数据进行分析、筛选、重组、排列，抽取关键词，标记文本特征，在总结规律的基础上进行“二次”创作。以机器人“微软小冰”撰写诗集为例，它以20世纪20年代以来的五百余位诗人的诗词作为训练模型，让机器对这些海量作品进行正反向学习，从而通过近万次的训练使得机器能够摘取数据库中的关键词，然后像人类一样思考和获取到更多的关键词，并扩展成完整的句子，进而完成创作。人工智能创作与自然人不同，可以在短时间内花费较少的时间和精力创作出很多作品，故而有必要重新审视在人工智能生成内容中直接适用“独创性”条件是否妥当。 目前学说和判例的动向似乎倾向于弱化作品的独创性。独创性并不是指完全意义上的独立创作，也不仅指任何作品都不能单纯地模仿别人，而是强调作者自己独立思想或感情的表达。作品被赋予了作者自己思想或情感的特质，足以与其他作者现有的作品区别开来（distinguishable variation）。美国联邦最高法院也在Bleistein v. Donaldson Lithographing Co.案件中指出：“所谓的创作并不需要天才水平或作为纯粹艺术的审美性，即使是很小的东西，只要是反映了个人特性的东西，就有必要视为具备独创性的条件。”这样看来，作品的独创性不是绝对创作的水平，只要不是模仿他人的作品，而是自己制作的、满足最低限度创造性就足够了。因此，如果人工智能生成内容也参照适用现有弱独创性标准，应该不难满足。比如，在我国AI生成图片著作权侵权第一案中，原告仅通过输入提示词、修改参数等方式运用人工智能生成涉案图片，法官经审理认为，涉案图片体现原告审美选择和个性化表达，满足独创性要件，属于作品。然而，这种弱独创性判断方式难以客观衡量且欠缺统一标准，会随着不同个案浮动变化。人工智能具有相对自主的特征，能够在自然人有限的智力创造贡献下生成与纯自然人创作相近品质的作品，从而难以辨别作品的真正独创性来源。而且，人工智能生成内容与自然人的创作作品不同，人工智能可以在短时间内机械地生成大量内容，创作成本低廉，会挤压自然人作品的生存空间，对著作权经济效益激励机制造成巨大冲击。 因此，有必要适当提高人工智能生成内容的独创性认定标准以适应人工智能技术的发展与运用。首先，尝试以消费者对争议作品的理解和争议作品与既有作品之间相似性作为判断人工智能生成内容独创性的标准，以补强现有独创性判定标准，规避学界关于人工智能的主体适格问题争议。具体而言，其一，“消费者对争议作品的理解”指读者、观众等消费者群体对争议作品独创性表达的回应。该判断标准将独创性的关注焦点从作者的创作意图转移至作者之外的消费者对争议作品独创性的反应，使独创性判断标准得以明确且有操作性。这里的消费者不以具备专业素养为要件，比如美术、音乐等，以免不必要地提高独创性认定标准。其二，“争议作品与既有作品之间相似性”指消费者眼中人工智能生成作品与其他既有作品之间是否具有真正而显著的差异，比如人工智能生成画作与既有自然人画作是否具有跃入眼帘（jump to the eye）的明显差异，以辅助判断人工智能生成作品是否抄袭既有作品。其次，建立注册登记制度，单独注明人工智能生成内容，严格认定其著作权。对人工智能生成内容与自然人作品分别进行登记，并进行严格认定，以在不打击人工智能技术研发积极性的基础上，确保自然人创作热情，维系“创作—保护—激励—再创作”的良性循环。当然，一味拔高人工智能生成内容独创性判断标准也并非良策，应当允许一些例外。比如，即使人工智能生成内容的创作水平低到不能看作是自然人高强度脑力劳动的结果，但只要是对社会发展和文化繁衍有重要意义，也可以纳入著作权的保护范畴。
法律具有滞后性，但对法律问题的思考应具有前瞻性。ChatGPT等生成式人工智能的快速发展，模糊了传统著作权法对作品和作者的清晰界定，引发了社会各界对人工智能生成内容的著作权保护的热烈讨论。世界各国（地区）也相继出台措施进行回应，比如欧盟尝试赋予人工智能电子人格、日本试图区分辅助工具型和自主创作型人工智能、美国和韩国否认人工智能的著作权主体地位、印度和加拿大在个案中承认人工智能的共同作者地位等。在我国现行著作权法体系下，构建一套合适的人工智能生成内容著作权保护制度可从三个层面入手：第一，明确著作权归属。运用人工智能技术实质性参与创作的自然人主体拥有著作权。第二，允许人工智能公平利用公共数据。坚持共享共用，释放价值红利，合理降低人工智能获取数据的门槛，增强公共数据要素共享性和普惠性。第三，适当提高人工智能生成内容的独创性判定标准。尝试以消费者对争议作品的理解和争议作品与既有作品之间相似性作为判断人工智能生成内容独创性的标准，并建立注册登记制度，严格认定其著作权。 正如电气和电子工程师协会（IEEE）在《人工智能设计的伦理准则》中提到的，只有人工智能系统符合自然人的道德价值和伦理原则，这些系统才能充分实现其益处。数字时代背景下人工智能技术正加速发展，对现行法学体系带来一系列挑战，比如人工智能的创造物著作权归属、数据利用侵权、过失犯罪等难题，法学需要与哲学、社会学、心理学等学科领域加强沟通协作，才能更好地指引人工智能技术造福人类。
