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AI生成內容可版權性的判斷路徑

日期:2020-04-30 來源:知產力微信 作者:季江聰 瀏覽量:
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人工智能(Artificial Intelligence,以下簡稱“AI”)是當前熱議的科技話題,其一般定義為“與人的思考方式與行為方式相似的智能程序”。隨著AI技術的發展,基于AI技術生成的文章、音樂、照片、畫作等(以下簡稱“AI生成內容”)已經從科學研究階段日益進入廣泛使用及傳播的大眾領域。比如目前有很多新聞寫作軟件可以自動生成新聞報道,國內的騰訊“dreamwriter”、今日頭條“AI小記者xiaomingbot”和新華社“快筆小新”均已經投入商用。除了具有一定范式的新聞報道,AI技術還能生成具有藝術氣息的文學作品,美國工程師Zack Thoutt使用基于“循環神經網絡”(Recurrent Neural Network,RNN)技術的AI機器人來續寫第六部《冰與火之歌》,可喜的是,第六部把之前原作者寫死的一些角色給復活了[1]。微軟的AI機器人小冰甚至還出版了“個人”原創詩集《陽光失了玻璃窗》,可惜小冰創作的詩歌被真正的人類詩人廖偉棠評價為“成功地學會了新詩的糟粕,寫的都是濫調”[2]。


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又如“美圖秀秀”等各類P圖軟件,對原圖片的改造幾乎可以達到鬼斧神工的地步;此外還有一度很火熱的“ZAO”等AI換臉軟件,由此引發的除了肖像權問題,還包括所生成換臉照片或視頻的著作權問題。除了給予大眾更加豐富的娛樂欣賞體驗,其中一些AI生成內容更是產生了巨大的經濟價值,比如基于“生成對抗網絡”(Generative Adversarial Network,GAN)技術創作的全球第一幅AI畫作便以43.25萬美元的價格被拍賣[3]。


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當前的AI生成內容已經達到了常人無法判斷是否是由真人創作的程度,AI生成內容極大豐富了市場上的“作品”數量,并且伴隨著AI技術的不斷進步,其質量也在不斷提升,并日益成為人們欣賞和交易的對象。AI生成內容的藝術價值和經濟價值需要得到法律上的保護已成為社會共識,而著作權法的保護路徑可以說是目前最貼合的一種選擇。由此而來的疑問是,基于當前著作權法相關規定的解釋論立場,AI生成內容是否構成著作權法意義上的作品,亦即AI生成內容的可版權性問題?


一、AI生成內容可版權性的不同裁判觀點


AI生成內容的廣泛傳播已經在國內引起了一些司法糾紛,北京互聯網法院審理的(2018)京0491民初239號侵害作品信息網絡傳播權案(以下簡稱“239號案件”)以及深圳市南山區法院審理的(2019)粵0305民初14010號侵害著作權糾紛、不正當競爭糾紛案(以下簡稱“14010號案件”)均涉及AI生成內容的可版權性問題,引發了廣泛關注。筆者就兩起案件中體現的法院裁判觀點,梳理如下:


1、239號案件的裁判觀點


該案中,原告菲林律師事務所利用“威科先行”軟件生成的《菲林|影視娛樂行業司法大數據分析報告——電影卷?北京篇》被百度百家號轉載,涉案文章內容包括網站直接生成的圖形、網站直接生成的數據報告主體以及原告另行添加的文字論述三大部分。其中涉及可版權性問題的主要是圖形部分和數據報告主體部分。


北京互聯網法院認為,(1)就圖形部分,“相關圖形是原告基于收集的數據,利用相關軟件制作完成,雖然會因數據變化呈現出不同的形狀,但圖形形狀的不同是基于數據差異產生,而非基于創作產生”,因此不構成圖形作品;(2)就數據報告主體部分,“分析報告生成過程看,選定相應關鍵詞,使用‘可視化’功能自動生成的分析報告,其內容涉及對電影娛樂行業的司法分析,符合文字作品的形式要求,涉及的內容體現出針對相關數據的選擇、判斷、分析,具有一定的獨創性。但是,具備獨創性并非構成文字作品的充分條件,……自然人創作完成仍應是著作權法上作品的必要條件?!笨偟亩?,239號案件判決的觀點為:由自然人創作完成是作品的必要條件,選定關鍵詞搜索、收集后自動生成分析報告不能體現人的創作,AI生成內容即使具有獨創性亦不構成作品。


2、14010號案件的裁判觀點


該案中,原告騰訊公司的關聯方開發了“Dreamwriter”軟件并授權原告使用,原告工作人員使用該軟件生成了《午評:滬指小幅上漲0.11%報2671.93點通信運營、石油開采等板塊領漲》一文,被告則在其運營的“網貸之家”網站未經許可傳播涉案文章。


深圳市南山區法院認為,“首先,判斷涉案文章是否具有獨創性,應當從是否獨立創作及外在表現上是否與已有作品存在一定程度的差異,或具備最低程度的創造性進行分析判斷。涉案文章由原告主創團隊人員運用Dreamwriter軟件生成,其外在表現符合文字作品的形式要求,其表現的內容體現出對當日上午相關股市信息、數據的選擇、分析、判斷,文章結構合理、表達邏輯清晰,具有一定的獨創性?!浯?,從涉案文章的生成過程來分析是否體現了創作者的個性化選擇、判斷及技巧等因素?!嬷鲃搱F隊在數據輸入、觸發條件設定、模板和語料風格的取舍上的安排與選擇屬于與涉案文章的特定表現形式之間具有直接聯系的智力活動。從整個生成過程來看,如果僅將Dreamwriter軟件自動生成涉案文章的這兩分鐘時間視為創作過程,確實沒有人的參與,僅僅是計算機軟件運行既定的規則、算法和模板的結果,但Dreamwriter軟件的自動運行并非無緣無故或具有自我意識,其自動運行的方式體現了原告的選擇,也是由Dreamwriter軟件這一技術本身的特性所決定?!瓘纳姘肝恼碌耐庠诒憩F形式與生成過程來分析,該文章的特定表現形式及其源于創作者個性化的選擇與安排,并由Dreamwriter軟件在技術上‘生成’的創作過程均滿足著作權法對文字作品的保護條件,本院認定涉案文章屬于我國著作權法所保護的文字作品?!笨偟亩?,14010號案件判決的觀點為:人在使用AI技術生成內容之前所進行的的數據輸入、觸發條件設定、模板和語料風格取舍上的安排與選擇是一個創作過程,AI技術只是輔助內容的生成,AI生成內容具有獨創性,也是由人所創作,應當構成作品。


3、兩起案件判決引發的思考


239號案件判決與14010號案件判決既有共通又有不同:第一,兩起案件均首先對于AI生成內容外在表現形式上是否滿足作品的獨創性要求進行了判斷。在滿足獨創性要求之后,再進一步論述AI技術對于AI生成內容可版權性的影響;第二,239號案件生成的涉案數據報告與14010號案件生成的涉案文章在內容外在表現形式、AI技術類型、使用者操作上均具有相當的相似性,不過基于相似的認定對象,239號案件與14010號案件對于AI生成內容的可版權性卻給出了截然不同的回答,這種對立回答的背后是對于當前AI技術智能程度以及人在AI內容生成過程中所起到作用大小的不同認知。


二、 AI生成內容可版權性的判斷路徑


根據《著作權法實施條例》第二條規定,“著作權法所稱作品,是指文學、藝術和科學領域內具有獨創性并能以某種有形形式復制的智力成果?!睋?,著作權法意義上的“作品”需要滿足四個條件:(1)文學、藝術和科學領域;(2)獨創性;(3)可復制性;(4)智力成果。其中,對于是否滿足“文學、藝術和科學領域”以及是否具備“可復制性”,從內容的外在表現形式上即可判斷,無需贅述。AI生成內容可版權性的判斷難點在于是否具備獨創性以及是否屬于智力成果。


1、是否具備獨創性


事實上當前對于AI生成內容可版權性的學界爭議,主要就集中在對于作品“獨創性”的理解分歧上。就獨創性的理解,一種典型觀點認為,作品獨創性中的“創”反映的是作者的思想、情感與個性,“作品源于作者獨立、富有個性的創作,打上了其聰明才智的獨特烙印,是作者精神與意識的產物[4]”,著作權法意義上的創作有別于不存在任何思想和個性空間的嚴格遵從算法、規則和模板的內容生成過程,應當重點審查AI內容生成過程中是否體現了人的創作。相反的另一種典型觀點認為,著作權法只保護獨創性的表達,不保護作品的創作過程,對于獨創性的判斷應當堅持客觀標準,以表達的外在形式判斷是否滿足獨創性[5]。筆者認為,“思想與表達二分”是當前著作權法的基本原則,著作權法只能依據表達的客觀外在形式判斷是否具備獨創性,而創作者的真實意圖和思想既無法考察也無需保護。若是探尋表達背后的創作過程是否體現人的創作思想,事實上是將創作思想引入到了對于表達是否構成作品這一客觀事實的判斷上,將給“作品”這一概念帶去更大的不確定性。作品獨創性的判斷應當堅持客觀標準,若一項AI生成內容在外在表現形式上滿足“獨立完成”和“最低限度創造標準”,即應當認定為具備獨創性。當然,具備獨創性不一定認定為著作權法意義上的作品,因為如下所述,還需要進一步確認是否屬于人的智力成果。


如果一項內容在由人所創作時,因為不具備獨創性而不能被評價為著作權法意義上的作品,那么當同樣內容的生成主體變為AI時,自然也無法評價為作品。因此,在判斷AI生成內容的可版權性時,首先需要判斷該內容是否具備客觀標準的獨創性。若滿足,才有進行下一步判斷的必要。比如自動朗讀軟件將書面文字轉換為語音朗讀輸出,其只是改變了原有作品的外在形式,并未形成與原有文字的實質性差異,不具獨創性,AI生成內容不構成新的作品;又如P圖軟件或者AI換臉軟件,若在原來圖片或者視頻的基礎上僅是改變了部分色彩或者形狀,并不構成與原作品的實質性差異,AI生成內容不構成新的作品,但若是對原作品進行了大幅度改變而使得新生成的內容與原作品構成了實質性差異,則滿足了獨創性的要求,如此,則再進一步討論AI生成內容是否屬于“智力成果”而構成演繹作品。在239號案件中,就圖形部分,北京互聯網法院即認為“針對相同的數據,不同的使用者應用相同的軟件進行處理,最終形成的圖形應是相同的,因此涉案圖形部分不具有獨創性”,也就無須如涉案數據報告再討論人是否是作品的必要條件。


2、是否屬于智力成果


判斷AI生成內容是否屬于“智力成果”,首先需要明確的是“智力成果”是否為人所獨有,或者說AI是否可以成為著作權法意義上的作者。根據《著作權法實施條例》第三條規定,“著作權法所稱創作,是指直接產生文學、藝術和科學作品的智力活動。為他人創作進行組織工作,提供咨詢意見、物質條件,或者進行其他輔助工作,均不視為創作?!贝送?,根據《著作權法》第十一條,“著作權屬于作者,本法另有規定的除外。創作作品的公民是作者。由法人或者其他組織主持,代表法人或者其他組織意志創作,并由法人或者其他組織承擔責任的作品,法人或者其他組織視為作者?!睋?,作品(智力成果)是經由創作(直接產生文學、藝術和科學作品的智力活動)產生,而作品的作者應當是公民或者“法律擬制”的法人或者其他組織。著作權法意義上的創作是人的行為,著作權法表述的“智力活動”和“智力成果”事實上就是人的智力活動和成果?;诂F行法律規定的解釋論立場,并沒有將“智力成果”歸屬于AI的解釋空間,AI本身無法成為著作權法意義上的作者。


對于AI技術持樂觀態度的學者認為AI可以進行智力活動,產生智力成果,應當將AI認定為作品的創作者,再將AI技術的投資者或者使用者“擬制”為作者[6]。筆者理解,這樣的論斷恐怕高估了當前AI技術實際運用的智能程度,并且超出了現行法律規定的文義解釋,是一種立法論上的立場。當然今后隨著AI技術的發展,著作權法也許會做出類似的回應,甚至直接賦予AI以法律人格。


就判斷AI生成內容是否屬于人的智力成果,一個可行的標準為:若人的創作在AI內容生成過程中起到主要作用,AI僅是人創作的輔助工具,則應當認定屬于人的智力成果;相反,若AI的智能程度已經超越了作為人創作的輔助工具,在AI內容生成過程中起到實質性貢獻,則并不屬于人的智力成果。對于AI技術智能程度的一個經典劃分為:弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence,ANI)與強人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)、超人工智能(Artificial Superintelligence,ASI),弱人工智能是指擅長單個領域、解決特定問題的人工智能,比如谷歌AlphaGo在圍棋領域依賴于數據挖掘與深度學習已經可以戰勝人類對手,但讓它下五子棋則無能為力。而強人工智能是指如同人類一樣展開獨立思考和行為的人類級別的人工智能。目前普遍認為當前AI技術還處于弱人工智能向強人工智能轉變的初級階段,不過已經具備了基于大數據分析在某一領域進行深度學習的技術能力?!吧疃葘W習是指一種需要大型神經網絡的深層次結構,是對人和動物大腦進行仿生模擬的過程,通過特定算法并以大數據作為模型不斷訓練,進而發現規律并形成經驗[7]”。根據是否具備深度學習能力,對于當前的AI技術可以大致分為兩類:


一類是遵循既定算法、規則和模板的AI技術(以下簡稱“被動型AI”)。被動型AI對于輸入數據的處理及最終內容的生成,均是遵循預先設定的算法、規則和模板而進行,其生成的內容并不會超出AI開發者與使用者的設計和預期,其執行的仍然是創作者的意志,因此是人的創作輔助工具。盡管從AI技術使用者的角度來看,內容生成的具體操作過程可能十分簡單,難以體現使用者的創作過程和意圖,但操作簡單的背后其實是AI技術開發者已經為了創作而預先設定了復雜的算法、規則和模板。比如軟件開發者若已經固定了一個文字模板和語料風格,軟件使用者就無需進行文字模板和語料風格的選擇和編排;若軟件開發者提供了多種文字模板和語料風格,軟件使用者則還要投入精力進行文字模板和語料風格的選擇和編排。對于AI生成內容的創作過程,其工作量在軟件開發者和軟件使用者之間分配,但無論是開發還是使用均是由人所進行。對于被動型AI的生成內容,應當認定AI僅是人的創作輔助工具,人的創作對內容生成起到了主要作用和實質性貢獻,AI生成內容屬于人的智力成果,構成著作權法意義上的作品。


另一類是具備深度學習能力的AI技術(以下簡稱“主動型AI”)。深度學習使得AI通過不斷在案例和數據中訓練學習的算法,不再如同傳統計算機程序一樣依賴于既定的算法、規則和模板,內容生成過程更大程度上是AI深度學習后的運行程序,生成內容可能超出AI開發者與使用者的設計和預期。AI深度學習使得算法程序和獨立思考的界限更進一步模糊,深度學習過程似乎可以視為是人類大腦思維過程的計算機翻版。對于主動型AI的生成內容,應當認定AI對內容生成起到了實質性貢獻而不再只是人類創作的輔助工具,AI生成內容并非是人的智力成果,不構成著作權法意義上的作品。當然,對于主動型AI的生成內容雖然不構成作品,但其可能具有不遜于著作權法意義上作品的藝術價值和經濟價值,仍應予以法律保護?;诋斍暗姆梢幎?,可以從數據權益或者不正當競爭的角度予以保護。在立法論上,今后可以通過擴大著作權法意義上的作品內涵及擬制作者[8]的方式或者創設作為領接權的數據處理權[9]的方式,將主動型AI的生成內容納入到著作權法的規制范圍內。


值得一提的是,對于如何判斷AI是否具備深度學習能力以及AI內容生成過程中究竟是人還是AI起到實質性貢獻,是一個復雜的技術問題,對于該問題的審查應當交給專業的技術人士。不過可以相對確定的是,絕大多數目前進入廣泛使用階段的各類自動寫作軟件、P圖軟件等AI技術仍然不具備深度學習能力,僅僅只是遵從既定算法、規則和模板的被動型AI。


三、結語


綜上,對于AI生成內容可版權性的判斷路徑,首先應當以客觀標準判斷是否具備獨創性,若一項AI生成內容在外在表現形式上滿足“獨立完成”和“最低限度創造標準”,即應當認定為具備獨創性。反之,則并未產生新的作品;其次應當判斷是否屬于人的智力成果,若AI僅是人的創作輔助工具,生成內容未超出人的設計和預期,人的創作對內容生成起到了主要作用和實質性貢獻,則此類被動型AI的生成內容應當屬于人的智力成果。反之,則主動型AI的生成內容不屬于人的智力成果,不屬于作品,但根據現行法律規定可以從數據權益或不正當競爭的角度予以保護。具備獨創性且屬于智力成果的AI生成內容,則應當認定為著作權法意義上的作品,予以著作權法上的保護。


注釋:


[1] 《用<權力的游戲>前五部訓練RNN生成第六部(原理解析)》,弗格森,載于公眾號“新智元”,2017年8月24日


[2] 《微軟小冰會寫詩了,人工智能發展引發人類思考》,樊俊卿,載于環球網,2018年8月15日


[3]《全球第一幅AI畫作賣出了300萬人民幣,錢歸誰?》,硅谷密探,載于公眾號“硅谷密探”,2018年12月5日


[4] 《論人工智能生成的內容在著作權法中的定性》,王遷,《知識產權》,2017年第5期


[5] 《人工智能創作物是作品嗎?》,易繼明,《法律科學》,2017年第5期


[6] 《人工智能智力成果在著作權法的正確定性-與王遷教授商榷》,王偉民,《東方法學》,2018年第3期


[7] 《深度學習研究綜述》,孫志軍、薛磊、許陽明、王正,《計算機應用研究》,2012年第8期


[8] 《擬制作者規則下人工智能生成物的著作權困境解決》,謝琳,《法律適用》,2019年第9期


[9] 《論著作權法對人工智能生成成果的保護——作為鄰接權的數據處理權之證立》,陶乾,《法學》,2018年第4期

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