(中南大學 法學院， 湖南 長沙 410083)

人工智能顛覆了傳統(tǒng)輔助創(chuàng)作的工具地位，打破了人類對文學、藝術領域的壟斷，引發(fā)學術界和產(chǎn)業(yè)界關于人工智能生成成果保護問題的探討。人工智能生成成果(Artificial Intelligence-generated Results)是指人工智能程序根據(jù)輸入的關鍵詞或者程序設定的問題，經(jīng)過海量數(shù)據(jù)學習和訓練，自主搜尋、定位、分析，進而生成的能夠以文字、繪畫等有形形式進行復制的成果。如何更好地發(fā)揮人工智能生成成果的文化價值，如何在人工智能生成成果利用層面更好地平衡各方利益，目前各界尚未達成共識。本文擬通過厘清人工智能生成成果的客體屬性，明確人工智能生成成果的權利歸屬，破解人工智能生成成果法律保護中所面臨的難題，探尋人工智能生成成果法律保護的最優(yōu)路徑。

一、問題的緣起

(一)人工智能生成成果法律保護訴求

互聯(lián)網(wǎng)的普及與大數(shù)據(jù)的廣泛應用帶來了人工智能產(chǎn)業(yè)的繁榮，從2015年至2017年，全球人工智能企業(yè)從806家增至2 542家，人工智能領域近百億的投資逾3 000次，[1]無人駕駛、智能醫(yī)療及智能金融等領域的研究得到了突破性進展，文化領域也因為人工智能浸潤發(fā)生變革。2017年3月，人工智能創(chuàng)作的小說《機器人的一天》參加日本“星一小說比賽”順利入圍復賽。同年5月30日，微軟人工智能“小冰”的詩集《陽光失去了玻璃窗》正式出版，銷量甚至超過了部分人類作品。人工智能技術飛速發(fā)展而相關立法滯后滋生出許多問題。首先，放任人工智能生成成果于公共領域極可能引起社會秩序及版權市場的混亂。公眾傾向于選擇免費成果而非付費作品，成果搶占大量的作品市場，可能產(chǎn)生劣幣驅(qū)逐良幣的現(xiàn)象。其次，立法的空缺也會導致法院判決缺乏法律依據(jù)。2017年6月，北京市朝陽區(qū)人民法院受理的“《錦繡未央》侵權案”，原告律師透露，該書涉嫌用“自動化寫作軟件”摘錄了219部小說的內(nèi)容。該案遲遲未能判決，原因在于軟件生成成果是否屬于作品？大范圍摘錄的行為屬于侵權還是合理使用？上述問題現(xiàn)行法律都無明確規(guī)定。

許多國家已經(jīng)將人工智能生成成果的法律保護納入修法進程。2016年5月，日本政府公布《2016年知識產(chǎn)權推進計劃》，提出要將人工智能生成的文字成果納入著作權法保護的范圍。[2]同月，歐盟法律委員會在立法動議中也提出“對于人工智能生成的類似(知識產(chǎn)權)成果應當賦予相應的知識產(chǎn)權。如可以修改版權法中‘智力創(chuàng)造’的定義來保護人工智能生成成果的版權”[3]。發(fā)展人工智能已寫入我國第十二屆全國人民代表大會第五次會議發(fā)布的《政府工作報告》，另外國務院于2017年8月發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》強調(diào)，“舉國之力，在2030年前搶占人工智能全球制高點”[4]。人工智能已經(jīng)成為未來各國占領全球科技大戰(zhàn)優(yōu)勢地位的必爭技術，對人工智能生成成果的立法保護也已經(jīng)成為我國法律變革無法回避的問題。

(二)人工智能生成成果法律保護困境

盡管關于人工智能生成成果法律保護的訴求強烈，各國立法仍舉步維艱，原因在于：第一，人工智能生成成果的法律性質(zhì)模糊。Ralph Clifford教授認為人工智能擁有或模仿了人類的創(chuàng)造力，可以作為一種職務作品。[5]然而，Acohs案中，Jessup法官卻認為人工智能程序?qū)懽餍袨橹皇且环N機械的復制行為而不是創(chuàng)作行為，生成成果不能被視為版權法規(guī)定的原創(chuàng)文學作品。*Acohs Pty Ltd v Ucorp Pty Ltd [2012] FCAFC 16 (2 March 2012)人工智能并非傳統(tǒng)創(chuàng)作主體，若將其視為作品，與傳統(tǒng)的人類中心主義相沖突。若不視為作品，應當如何對其定性？第二，人工智能生成成果的權利歸屬不明。英國法律委員會及韓國立法委員會均提出議案，建議賦予人工智能一定的主體地位。人工智能能不能成為其生成成果的權利主體？若不能，人工智能生成成果利益相關方涉及人工智能開發(fā)者、用戶及投資者，權利究竟歸屬何方？第三，人工智能生成成果保護路徑難尋。人工智能生成成果的保護模式的選擇應當綜合考慮權利人、公眾及人工智能產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的利益平衡，對人工智能生成成果保護的周全性及立法的難易程度。目前主要的保護模式有擴張作品范圍以著作權法進行保護[6]將其納入鄰接權范疇或單獨立法進行保護[7]三種模式。每種模式都有其理論依據(jù)與意義，也各有弊端。如何權衡利弊進行最優(yōu)選擇，是立法者當前面臨的巨大難題。針對上述問題，筆者認為厘清人工智能生成成果的客體屬性是打破困境的前提。

二、人工智能生成成果客體屬性界定

對人工智能生成成果的客體屬性的爭議主要在于其是否屬于作品。支持者認為人工智能生成成果與作品的外在形式一致，可以納入著作權的范疇進行保護。[8]反對者認為人工智能不屬于著作權的適格主體，主客體不能分離，其生成成果不是作品。[9]筆者認為，人工智能生成成果雖外在表達與作品相同，實質(zhì)上并不符合作品的獨創(chuàng)性要求，不是著作權法所規(guī)范的作品，而是一種具有文化與經(jīng)濟雙重價值的文化商品。

(一) 人工智能生成成果并非著作權法所規(guī)范的作品

根據(jù)《著作權法實施條例》第二條規(guī)定，作品的構成要素包括兩點，即獨創(chuàng)性與能以有形形式進行復制。人工智能生成成果滿足以有形形式進行復制條件并無爭議。討論人工智能生成成果是否屬于作品應當從獨創(chuàng)性進行判斷，即是否是人工智能獨立生成的具有創(chuàng)造性的成果。

從獨立性角度分析，人工智能生成成果是其獨立生成的成果。人工智能依托于強大的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)處理功能，使用者僅需輸入關鍵詞及按下“up”和“down”按鈕即可生成相應的成果，人類參與程度遠低于作者的要求。但是Samuelson教授認為人工智能生成成果并非人工智能獨立完成，而是人機交互的成果，人工智能就像照相機、打字機一樣，是一種惰性儀器，只有當人類直接或者間接激活它時，才能發(fā)揮作用。[10]這種說法是不成立的，正如幫助作者查找資料、校正稿件、提供思路的人不能成為作品的合作作者，作品產(chǎn)生價值的內(nèi)容最終是由作者完成的。同理，現(xiàn)行人工智能的生成過程中人類的參與程度低且未提供“實質(zhì)性貢獻”，不能視為作者。Perram法官在Desktop案的判決中就指出：“如果人類對軟件程序的控制可以被視為對創(chuàng)作作品的調(diào)整和塑造,那么將該人作為計算機軟件所創(chuàng)作作品的作者并無不妥。如果操作軟件程序的人并不能控制創(chuàng)作作品最終的物質(zhì)形式,那么這種情形下,該人即對該創(chuàng)作物的文學性質(zhì)沒有作出充分且獨立的智力貢獻，該人不得被視為作者?！盵11]

從創(chuàng)造性角度分析，人工智能不具有創(chuàng)造能力。人工智能利用遺傳算法及深度神經(jīng)網(wǎng)絡原理，能夠模擬人的思維方式進行自我學習，但是這些不能說明人工智能有創(chuàng)造力。創(chuàng)造力是指產(chǎn)生新思想、發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造新事物的能力。美國哲學家約翰·希爾勒(John Searle)曾做過著名的“中文房間”(Chinese room)實驗，證明了即使機器不理解“創(chuàng)作”主題與“創(chuàng)作”內(nèi)容之間的關系，仍舊能依據(jù)程序生成特定成果以滿足人類需求。*“中文房間”實驗是由美國哲學家約翰·希爾勒(John Searle)在1980年設計的一個思維試驗，希爾勒教授將自己困在一個只有數(shù)張印有中文的紙條和一本英文的手冊的房間中。房間外的人遞進中文紙條進行提問，希爾勒教授只有通過對照英文手冊并找出相應的中文紙條并遞給提問者才能走出房間，最后他選擇出正確的紙條順利走出房間。同樣的主題和要求給兩個不同的自然人，創(chuàng)作的作品不可能完全一致，而兩個程序相同的人工智能卻有可能創(chuàng)作出一模一樣或者高度相似的成果，在微軟小冰的詩歌中甚至存在“自我抄襲”的情況。[12]因此，人工智能生成成果中并不蘊含人工智能的情感，其并不理解創(chuàng)作主題，只是機械地執(zhí)行命令。結合獨立性與創(chuàng)造性來分析，人工智能生成成果不具備獨創(chuàng)性，不屬于著作權法所規(guī)范的客體。

(二) 人工智能生成成果屬于具有文化與經(jīng)濟雙重價值的文化商品

文化商品是指文學、藝術及科學領域內(nèi)，具有價值延遞性*文化產(chǎn)品的價值延遞性是指，隨著文化產(chǎn)品的消費過程和傳播過程, 其產(chǎn)品的象征價值會出現(xiàn)增值。就橫向看,文化產(chǎn)品不會終結在一次消費行為中,而是能夠延遞到其他的消費行為中,并且每一次的消費行為都具有獨立完整的使用價值。，[13]能夠滿足人們的精神需求，且具有一定經(jīng)濟價值的產(chǎn)品。[14]1973年，加利福尼亞大學的教授哈羅德·科恩編寫的“AARONAI”程序可以自動作畫，其作品被陳列在世界各地的畫廊，并在波士頓計算機博物館永久展出，直到今天，人們?nèi)耘f可以去波士頓計算機博物館展覽其畫作。這證明人工智能生成成果能夠?qū)κ鼙姷囊曈X、思維以及認知產(chǎn)生一定的影響，滿足人們的精神需求，且其消費和傳播具有持續(xù)性，不會一次消費就被損耗，符合價值延遞性要求，具有文化價值。

另外，人工智能生成成果也符合商品的定義，即具有經(jīng)濟價值與交換價值。正如勞森的《財產(chǎn)法》中提到的：“法律將權利和利益轉(zhuǎn)化為物的原因是它們具有價值，人們愿意購買他們。”[15]2016年2月，谷歌研發(fā)的自動作畫的人工智能“DeepMind”創(chuàng)作的六件作品被一位專業(yè)拍賣商以8 000美元的高價買下。2017年，微軟研發(fā)了自動作詩人工智能“微軟小冰”，并將其自動生成的詩歌整理成詩集出版，該詩集在當當網(wǎng)、亞馬遜網(wǎng)站上均有不錯的銷量。無可否認，人工智能生成成果有獨立的市場與受眾，能夠?qū)⑽幕瘍r值轉(zhuǎn)化為財產(chǎn)利益，并交換等量貨幣或產(chǎn)品。此外，人工智能生成成果能夠市場化、產(chǎn)業(yè)化。商品與作品的最大區(qū)別在于，作品有時候是非常個性和獨特的，側(cè)重于情感的表達，難以實現(xiàn)量產(chǎn)，而商品則一定是以迎合市場需求為目的的，其特點在于數(shù)量多、更新快。[16]人工智能能在短時間內(nèi)生成大量成果，如馬丁·克萊與道格拉斯·波利斯兩位數(shù)學家研發(fā)的一款名為“Datatron”的電腦程序可以自動創(chuàng)作流行歌曲，一個小時可以寫4 000首歌曲，微軟新聞軟件兩分鐘可以生成一篇新聞稿件，符合商品特征。因此，人工智能生成成果是一種文化商品。

三、人工智能生成成果的權利歸屬安排

我國民事主體的范圍包括自然人、法人及其他組織，雖然民事主體的范圍曾從自然人的一元體系變化為自然人、法人二元體系，這并不意味著民事主體可以無限制擴張。趙建良曾在《論知識產(chǎn)權的法律擬制》一文中說過，知識產(chǎn)權主體其實是對各種有體物中包含的人的精神創(chuàng)造和知識進行法律擬制的理念實在，[17]這表明知識產(chǎn)權主體的擴張以自然人的意志為邊界，法人能成為主體在于其實質(zhì)是自然人意志的集合。人工智能沒有獨立的意志且無權利能力，不能成為民事主體，更非其成果的適格主體。人工智能生成成果的利益相關方眾多，筆者認為應當將權利歸屬于為人工智能生成成果作出必要安排者。

(一)人工智能生成成果的利益相關方

根據(jù)洛克的勞動理論，成果的價值主要來源于智力勞動、體力勞動及投資的共同作用，人工智能生成成果的權利歸屬爭議主體也是這三方。

其一，智力投入者——人工智能程序開發(fā)者，即設定人工智能程序運行的具體算法并規(guī)定人工智能數(shù)據(jù)訓練模式者。支持將開發(fā)者作為權利主體的學者們認為，人工智能生成成果中有價值的內(nèi)容全部來源于程序員的勞動。沒有程序員開發(fā)人工智能程序，人工智能生成成果永遠不可能存在。在Nova Productions Ltd v Mazooma Games Ltd.案中，被告認為游戲屏幕上顯示的各個框架是計算機制作的藝術作品，權利應當歸屬于計算機。而英國高等法院最終判決該藝術作品的作者是“設計出游戲的各種元素并設定每個框架所產(chǎn)生的規(guī)則和邏輯，編寫出相關計算機程序的程序員”[18]。

其二，體力勞動者——人工智能程序最終使用者，即對人工智能提供初始指令，確定成果最終內(nèi)容并直接對成果進行使用者。支持者認為使用者可以以程序員不可預見的創(chuàng)造性方式使用該程序，并實現(xiàn)人工智能生成成果的商價值，分配權利給人工智能使用者將激勵其操作程序并推動成果進行商業(yè)化利用。然而，當使用者的角色可能是微不足道的或不重要的，如僅僅按壓按鈕，使用者投入的成本遠低于其他成果相關方，將人工智能生成成果的權利歸屬于使用者是不合理的。[19]這種推理被用于Nova Productions Ltd v Mazooma Games案，法院考慮了使用者對成果的貢獻，但發(fā)現(xiàn)“輸入不是藝術性的，他沒有貢獻藝術類型的技能或勞動。他也沒有采取任何必要的安排來創(chuàng)建幀圖像，他所做的就是玩游戲?！盵20]

其三，資金投入者——人工智能程序投資者，即對人工智能程序開發(fā)投入資金并承擔經(jīng)濟風險的自然人、法人或其他組織。當資金投入對成果生成的作用遠大于智力因素時，勞動價值說便面臨困境。著作權法早期，盡管作者被稱為權利人，然而權利的真正受益者是出版商和其他公司。實際上投資者享有人工智能的大部分權益且承擔著所有的經(jīng)濟風險，因此權利應當賦予實質(zhì)性投資者。但是該觀點的反對者也非常多。簡·金斯堡認為，人工智能生成成果權利的設立不只是為了經(jīng)濟效應，更應當考慮藝術的完整性，純粹對著作權的經(jīng)濟考慮可能忽視其對文化、社會和政治的影響，若保護目的單純?yōu)榻?jīng)濟激勵，可以采取其他簡單的方式。[21]

(二)人工智能生成成果的權利歸屬于成果必要安排者

筆者認為，無論是程序投資者、開發(fā)者抑或是使用者，都對人工智能生成成果的產(chǎn)生有直接或間接的貢獻。對于人工智能生成成果權利的歸屬以“對成果產(chǎn)生進行必要安排”為判斷標準更為客觀。“必要”表明不能免除，“安排”是指對人工智能自動寫作進行具體的規(guī)劃和勞動。英國版權法也將計算機作品的權利歸屬于“必要安排者”。人工智能生成成果的必要安排者的確定主要綜合以下因素來考慮：

1.有設計人工智能成果形式的行為。人工智能通常不能自主生成某種內(nèi)容，需安排者給予具體的“刺激”才能生成相應的成果。如在人工智能Amper Music作曲，需要先確定樂曲輸出的長短、風格、樂器、速度及音調(diào)等，再點擊生成，這樣平臺才能自動生成音樂。因此，有明確人工智能的創(chuàng)作形式行為，是確定必要安排者需要考量的首要因素。

2.有構建人工智能邏輯體系的行為。人工智能并非自程序完成之時就可自動“創(chuàng)作”，傳統(tǒng)符號型人工智能需要大型的數(shù)據(jù)庫以供分解及檢索、組合。而當前最熱門的深度學習型人工智能則需要大量數(shù)據(jù)進行訓練，在數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律，逐步構建人工智能自己的“邏輯體系”。人工智能的指導或訓練需要投入極大的成本，且對于最終生成成果的“質(zhì)量”具有決定性作用。因此，對人工智能進行訓練，構建其“邏輯體系”方也是確定必要安排者的重要考量因素。

3.有實現(xiàn)人工智能生成成果的商業(yè)利用的行為。人工智能生成成果作為一種文化商品，既有商品價值也有文化價值。然而，要實現(xiàn)人工智能生成成果的商業(yè)價值，就需要對人工智能生成成果進行篩選、發(fā)表、傳播等多種商業(yè)行為。這些行為都需要投入大量的成本，所以，這也是必要安排者的考慮條件。

綜上，當程序的開發(fā)者僅設計出程序，具體的數(shù)據(jù)訓練及成果推廣等都是程序的使用者完成的，那么“人工智能生成成果的必要安排者”就是程序使用者。當程序的使用者僅通過按下“開/關”鍵操作程序，程序在交付時已經(jīng)確定了生成成果的類型，程序使用者無需付出任何實質(zhì)性勞動，則權利歸屬于程序開發(fā)者。當投資者向程序開發(fā)者規(guī)定了人工智能的生成成果的具體形式及訓練內(nèi)容，則可以將其視為一種雇傭成果，權利歸屬于投資者。然而在現(xiàn)實生活中，程序的投資者、開發(fā)者和使用者通常是同一主體，因為人工智能程序的開發(fā)往往需要很長周期，需要專業(yè)的團隊，大量資金投入，所以研發(fā)人工智能程序的大多是行業(yè)巨頭，其研發(fā)都是有針對性的，依據(jù)企業(yè)自身特點所設計開發(fā)的，如騰訊的“dreamwriter”、百度的“百度大腦”、微軟的“微軟小冰”等等，其既是程序投資者，又是開發(fā)者，也是程序使用者，對于其成果歸屬并無異議。對于出售的人工智能程序，用戶通常只需要輸入關鍵詞就能得到所需要的，程序的培訓行為及商業(yè)價值的實現(xiàn)均來源于程序開發(fā)者，因此權利應當歸屬于程序的開發(fā)者，使用者可以通過簽訂著作權許可合同來使用生成成果。

四、人工智能生成成果的著作權法保護路徑選擇

人工智能產(chǎn)業(yè)相關利益集團也伴隨著人工智能技術的發(fā)展悄然壯大，國家想要最大化利用人工智能生成成果的價值，就必須順應智能化時代的步伐，調(diào)整著作權法相關制度，以平衡各方利益。依據(jù)國內(nèi)外立法經(jīng)驗及法律提案，結合我國國情，對于人工智能生成成果的法律保護模式通常有三種：

一是以“法人作品”立法模式進行保護，即將人工智能生成成果納入“作品”的范圍，將人工智能生成成果進行必要安排者視為作者，人工智能創(chuàng)作作品權利內(nèi)容與法人作品一致。雖然人類無法預測人工智能生成的具體內(nèi)容，但人工智能創(chuàng)作的主題依舊依賴于必要安排者輸入相應的關鍵詞并對成果進行具體的篩選。這類似于英美法系中的“雇傭作品”，雇主設定具體的主題與范圍，雇員依據(jù)其進行創(chuàng)作，最后作品權利歸屬于雇主。英國、南非、新加坡、新西蘭的版權法均將計算機生成成果納入雇傭作品范圍。我國著作權法雖無雇傭作品的相關規(guī)定，但我國“法人作品”的立法模式與雇傭作品立法模式類似，即自然人在法人的組織下，代表法人意志創(chuàng)作并由法人承擔責任的作品，作品的權利歸屬于法人。此種模式的主要優(yōu)點在于，既避免授予人工智能程序法律權益，又不必單行立法，司法實踐中操作較為簡單。

二是采用鄰接權進行保護，即設立“人工智能生成成果權”，權利內(nèi)容涵蓋著作財產(chǎn)權，權利歸屬于對人工智能進行訓練、成果篩選并將成果公之于眾的自然人、法人或其他組織。澳大利亞版權審查委員會CLRC發(fā)布的“Computer Software Protection Report”的第9節(jié)[13.17]指出：“錄音制品(錄音)的可以作為鄰接權保護?！嬎銠C生成的材料’作為鄰接權保護對象也是適當?shù)?。”學者Jani Mccutcheon也認為：“用鄰接權來保護獨創(chuàng)性未達到作品高度的人工智能生成成果，可以解決版權保護中存在的擬制作者及合作作者等問題?！盵22]此種模式符合我國著作權法采取“著作權—鄰接權”二元結構，且將其歸于鄰接權范疇不會導致作品獨創(chuàng)性降低，符合著作權法傳統(tǒng)邏輯。但是實踐中，人工智能生成成果與人類作品難以區(qū)分，對其進行區(qū)分保護可能難以實現(xiàn)，必須對其成果加以“注明來源”等限制方有可行性。

三是單獨立法進行保護，即依據(jù)人工智能生成成果的特點制定法律，以確定人工智能的法律地位、其生成成果的具體權利、保護期限及權利限制等內(nèi)容。目前僅有學者提出此種建議但未有國家采取此種保護模式對人工智能生成成果進行保護，因為單獨立法成本高，效率低，并且容易存在立法的漏洞。

筆者認為，鄰接權模式是人工智能生成成果法律保護的最優(yōu)選擇。第一，著作權保護模式降低獨創(chuàng)性門檻可能導致著作權市場混亂，一些本無法受到保護的客體陷入著作權法保護模糊的地帶，如動物“創(chuàng)作”的成果，一些創(chuàng)造性較低的表格等。另外，人工智能程序效率極高，會導致市場大量充斥著人工智能生成成果，最后，除了少部分具有極高獨創(chuàng)性且有個人特色的作品能夠有市場，其余作者會逐步被人工智能淘汰，如現(xiàn)在底層的撰稿記者就已逐步被人工智能新聞軟件取代。第二，鄰接權保護模式符合激勵理論的價值追求。采用鄰接權模式對人工智能生成成果進行保護能更好地激勵權利人對其進行傳播，且避免著作權過長的保護期限和過多權利內(nèi)容導致的激勵過度與反不正當競爭法、民法等保護不周全而導致的激勵不足，實現(xiàn)激勵知識創(chuàng)造與對知識產(chǎn)品需求的社會利益之間的理想的平衡，實現(xiàn)了交易成本最小化，符合激勵理論的價值追求，有利于實現(xiàn)文化產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展。第三，鄰接權保護模式避免產(chǎn)生倫理上的道德沖突。若采用鄰接權保護模式，人工智能仍舊屬于工具地位，人工智能生成成果的權利歸屬于自然人或法人，避免了道德困境的產(chǎn)生。

實際上，無論哪種路徑都可以對人工智能生成成果進行保護，三種模式都有可行性，也有缺點。人工智能生成成果是否應該獲得保護的本質(zhì)不在于成果的性質(zhì)及是否符合法律邏輯，而是利益集團的博弈結果與國家的政策選擇。人工智能生成成果的保護并非簡單的新設作品類型或鄰接權就能解決，其伴隨而來的是整個著作權法法律體系的調(diào)整。無論選擇哪一種保護模式，能夠?qū)⑸鐣孀畲蠡?，負面影響最小化就是最合適的法律保護模式。

[參考文獻]

[1] 烏鎮(zhèn)指數(shù)：全球人工智能發(fā)展報告(2016)[EB/OL].http://tech.163.com/16/1014/07/C3AREMTV00097UDT.html.

[2] 日本《知的財産推進計畫2016》[EB/OL].http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku20160509.pdf.

[3] 歐盟法律委員會提案[EB/OL].http://www.europarl.europa.eu/news/en/news-room/20170110IPR57613/robots-legal-affairs-committee-calls-for-eu-wide-rules.

[4] 國務院.新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃(國發(fā)[2017]35號)[EB/OL].http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[5] Clifford R D.Random Numbers, Chaos Theory and Cogitation: A Search for the Minimal Creativity Standard in Copyright Law[J].Social Science Electronic Publishing, 2005(2).

[6] 熊琦.人工智能生成內(nèi)容的著作權認定[J].知識產(chǎn)權,2017(3).

[7] 張玲.王果.動物“創(chuàng)作成果”的民事法律關系三要素分析[J].知識產(chǎn)權，2015(2).

[8] 陳明濤,王涵.人工智能創(chuàng)作物的版權問題研究[J].中國版權，2017(3).

[9] 王文亮,王連合.將法律作為修辭視野下人工智能創(chuàng)作物的可版權性考察[J].科技與法律，2017(2).

[10] Samuelson P. Allocating Ownership Rights in Computer-Generated Works[J].University of Pittsburgh law review,1985(1).

[11] Stammer K. Copyright protection of information databases: Telstra Corporation Ltd v Desktop Marketing Systems Pty Ltd[J].Computer and Law, 2001(5).

[12] 顧駿.二元智能“時代”的一元未來[J].探索與爭鳴，2017(10).

[13] 白寅，何澤儀.論文化產(chǎn)品的基本特征[J].湖南商學院學報，2006(2).

[14] 盧海君，邢文靜.文化產(chǎn)品的版權保護、競爭規(guī)制與文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[J].中國出版，2013(8).

[15] 勞森.財產(chǎn)法[M].曹培，譯.北京：法律出版社，2009.

[16] 李慶平.論商品關系區(qū)別于自然經(jīng)濟、產(chǎn)品經(jīng)濟的五大特點[J].經(jīng)濟科學，1987(5).

[17] 趙建良.論知識產(chǎn)權的法律擬制[J].電子知識產(chǎn)權，2014(6).

[18] Appeal C O.NOVA PRODUCTIONS LTD v MAZOOMA GAMES LTD[J].Reports of Patent Design & Trade Mark Cases,2007(14).

[19] Mccutcheon J.Curing the Authorless Void:Protecting Computer-Generated Works Following IceTV and Phone Directories[J].Ssrn Electronic Journal,2012(1).

[20] Appeal C O.NOVA PRODUCTIONS LTD v MAZOOMA GAMES LTD[J].Reports of Patent Design & Trade Mark Cases, 2007(14).

[21] Ginsburg J C.The Author’s Place in the Future of Copyright[J].Social Science Electronic Publishing, 2009(2).

[22] Mccutcheon J.Curing the Authorless Void: Protecting Computer-Generated Works Following IceTV and Phone Directories[J].Ssrn Electronic Journal, 2012(1).