熊琦

人工智能：問題與噱頭同在

從2016年至今，人工智能迅速成為世界性的熱點。無論是政府機構(gòu)、社會組織還是民間企業(yè)，都紛紛出臺了關(guān)于人工智能的文件，相關(guān)倫理和法律問題也成為各類研討會的焦點，仿佛人工智能能在一夜之間將我們的世界顛覆。

作為一個產(chǎn)業(yè)至上的國家，美國更多是從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度看待人工智能的發(fā)展。2016年底，白宮連續(xù)發(fā)布兩份關(guān)于人工智能的報告《preparing for the future of AI》和《Artificial Intelligence， Automation， and the Economy》。產(chǎn)業(yè)巨頭谷歌、微軟、亞馬遜等，早已花巨資在這個領(lǐng)域布局。與此同時，歐盟則在倫理和法律方面對人工智能進行反思，2016年5月，歐盟議會的法律事務(wù)委員會發(fā)布了《歐盟機器人民事法律規(guī)則》，提出在倫理框架、責任規(guī)則，主體地位等方面針對人工智能進行立法。2017年10月25日，沙特甚至授予了“女性”機器人索菲婭以公民身份，但事實上該身份認可行為更多起到的是一種宣傳和象征意義，“索菲亞”也根本不是什么人工智能，這一事件更像是美國總統(tǒng)在感恩節(jié)赦免火雞一般的玩笑，而不是真的認可其能夠像自然人那樣享有法律賦予的各種權(quán)利。

需要注意的是，2019年已經(jīng)是人工智能發(fā)展的第六十三個年頭，它并非是一項全新科技，而是得益于互聯(lián)網(wǎng)的幫助，在大數(shù)據(jù)和運算能力等軟件和硬件技術(shù)提高的幫助下，實現(xiàn)了今天的勃興。實事求是地看，人工智能技術(shù)還遠沒有達到很多媒體描述的那樣，對社會造成顛覆式的沖擊。改變我們認知的人工智能技術(shù)，仍集中在步驟或規(guī)則明確客觀、理論上可為算法所窮盡的領(lǐng)域，如棋類、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等工作，而在類似于美感等主觀判斷領(lǐng)域則仍有待觀望。

人工智能著作權(quán)法律問題之關(guān)鍵

不容否定的是，無論人工智能在社會影響上有多少問題和噱頭，其確實在客體認定、權(quán)利歸屬、風險分擔等問題上帶來了爭議，在所有已提出的立法倡議中，人工智能法律地位的認定是所有法律問題的核心。無論是民法上的意思表示和責任承擔，還是著作權(quán)法上的作品創(chuàng)作和權(quán)利歸屬，都離不開人工智能法律地位的認定。對于著作權(quán)法而言，人工智能生成內(nèi)容已經(jīng)進入各國著作權(quán)法調(diào)整的范圍。日本一家企業(yè)的人工智能創(chuàng)作的4篇小說參加了第三屆日經(jīng)新聞社的小說評比，其中有部分作品甚至通過了初審;由微軟人工智能“小冰”創(chuàng)作的詩集《陽光失去了玻璃窗》已在中國出版發(fā)行，騰訊自動化新聞寫作機器人Dreamwriter也成為了騰訊網(wǎng)上撰寫新聞報道的重要工具。

自現(xiàn)代著作權(quán)法產(chǎn)生至今，其立法目標始終是通過賦予權(quán)利人對作品的法定專有權(quán)來激勵作品創(chuàng)作和傳播。對作品及其歸屬的認定，也圍繞作為主體的著作權(quán)人展開。作品作為獨創(chuàng)性表達，被認為必須源自人的思想和感情。同理，基于作品的權(quán)利也只可能歸屬于由自然人、法人和其他組織構(gòu)成的著作權(quán)人。法人和其他組織在著作權(quán)制度中的意義，體現(xiàn)在對作品創(chuàng)作和傳播的組織和投資上，乃產(chǎn)業(yè)化發(fā)展和分工所必需，最終落腳的仍然是激勵人的特定行為。

不同于以往機器對創(chuàng)作行為的介入方式，如今人工智能生成內(nèi)容的方式和結(jié)果，是能夠獨立抓取相關(guān)素材并以一定創(chuàng)造性的方式加以重新表達，而不再局限于對信息的抓取和整合。在作品判定要件中，著作權(quán)法要求作品必須是文學、藝術(shù)或科學領(lǐng)域內(nèi)的獨創(chuàng)性表達，其中所謂“表達”，是指須以文字、言語、符號、聲音、動作、色彩等一定表現(xiàn)形式將無形的思想表現(xiàn)于外部，使他人通過感官能感覺其存在。可見，表達的前提乃自然人所獨有的智力或思想。在權(quán)利歸屬條款中，著作權(quán)法也明確否認自然人以外的對象能夠?qū)嵤﹦?chuàng)作行為，明確規(guī)定“創(chuàng)作作品的公民是作者”，特定情況下法人或者其他組織只能“視為”作者，而之所以視為作者也是因為作品體現(xiàn)出了法人的意志。

由此可知，權(quán)利主體與客體的嚴格劃分和轉(zhuǎn)換禁止，乃是絕對權(quán)支配性帶來的必然結(jié)果，私法完全否定主體在任何情況下變成客體從而被作為可支配對象的可能，但這一限定同時也排除了客體支配客體或客體歸屬于客體的可能。因此，如果嚴格依據(jù)現(xiàn)行著作權(quán)法來解釋，人工智能本身作為權(quán)利客體，顯然無法具備如自然人一樣的意思或意志而轉(zhuǎn)換成為權(quán)利主體，其生成的內(nèi)容亦不可能同時成為作品?；谏鲜龇ɡ硗评?，人工智能生成內(nèi)容的法律效果將出現(xiàn)如下悖論：首先，即使人工智能所生成的內(nèi)容符合獨創(chuàng)性標準的要求，也將因為無法視為表達而不得成為作品;其次，即使人工智能所生成的內(nèi)容被認定為作品，其著作權(quán)也無法歸屬于人工智能本身。因此，大量由人工智能生成的內(nèi)容將成為新類型的“孤兒作品”和“無主作品”，既不利于激勵新作品的創(chuàng)作和新人工智能的開發(fā)，也無益于著作權(quán)市場的合規(guī)性和穩(wěn)定性。

現(xiàn)行著作權(quán)法能界定人工智能生成的內(nèi)容嗎？

我們在媒體上經(jīng)?？吹街T如技術(shù)挑戰(zhàn)法律、技術(shù)發(fā)展超出法律預(yù)期等等這樣的表述。但事實情況是，任何行為或任何事實都不會輕易超出法律的預(yù)期，因為法律的特點就在于它的解釋力，能夠通過法律思維的運用，將有限的條文適用于無限的社會生活，“舊瓶裝新酒”是法律解釋功能最形象的表達，即通過把新現(xiàn)象納入法律所高度類型化的概念中，實現(xiàn)對新現(xiàn)象的價值判斷和后果認定。因此，法律人將人工智能生成內(nèi)容納入法律體系，首先是將人工智能納入“主體-客體”的法律關(guān)系框架之內(nèi)。也就是說，法律人對人工智能生成內(nèi)容的分析，在前提上是不可動搖的，那就是人工智能不可能也不允許被視為主體，其生成的內(nèi)容也當然無法被歸屬于人工智能本身。主客體的二元論并非法律所原創(chuàng)，而是哲學基于人類社會倫理進行的構(gòu)建。

（一）人工智能生成內(nèi)容的特殊性

人工智能所具備的“機器學習”（Machine Learning）功能，使其能夠在沒有預(yù)先算法或規(guī)則設(shè)定的情況下，通過主動學習來解決問題，人與機器內(nèi)容生成的關(guān)系被進一步疏遠。特別是隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)所提供和整合的海量信息，機器學習的效果得以取得質(zhì)的飛躍，人工智能在獨立判斷和應(yīng)對上的失誤率已經(jīng)明顯降低。更需要注意的是，人工智能在內(nèi)容生成上已逐步脫離人的預(yù)先設(shè)計，可以根據(jù)自身所獲取的數(shù)據(jù)來實施創(chuàng)作。近年來取得突破的人工智能“深度學習”，開始模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造，使得程序算法和獨立思考的界限進一步模糊，深度學習是否可視為對人類思維過程的再現(xiàn)，已引起業(yè)界的廣泛討論。

相比之下，傳統(tǒng)的計算機生成內(nèi)容，則需要基于既定的算法來解決特定領(lǐng)域和范圍內(nèi)的問題。根據(jù)人參與創(chuàng)作的程度，計算機生成內(nèi)容的類型可以分為以下兩種：

第一類為程式化內(nèi)容生成，即計算機所生成的內(nèi)容乃基于內(nèi)部程序或算法的事前設(shè)計。在此種計算機生成內(nèi)容類型中，一切生成的內(nèi)容皆為程序或算法實現(xiàn)設(shè)計的結(jié)果。例如近年來被廣泛討論的計算機游戲畫面的著作權(quán)問題，本質(zhì)上其實就是軟件程序設(shè)計者與使用者之間的著作權(quán)歸屬問題。無論游戲軟件使用者釆取何種方式操作游戲，都是基于軟件設(shè)計者在軟件中已有的情節(jié)安排，因此計算機游戲畫面或任何計算機程序生成的內(nèi)容，如果具備獨創(chuàng)性要件，著作權(quán)顯然應(yīng)歸屬于軟件著作權(quán)人所有，與軟件的使用者無涉。需要注意的是，另有一類游戲或應(yīng)用軟件釆取的是向使用者提供基本素材，然后使用者利用該素材生成新的獨創(chuàng)性作品。從法定權(quán)利歸屬的角度看，此類計算機生成內(nèi)容仍然可以認定原素材的著作權(quán)歸屬于軟件著作權(quán)人，用戶創(chuàng)造的內(nèi)容按照著作權(quán)法演繹作品的安排處理。

第二類為自主性內(nèi)容生成，即計算機程序基于使用者提供的素材自行生成新的內(nèi)容，且相同素材每次所生成的內(nèi)容皆不同。例如一些文字和音樂生成軟件，可以根據(jù)用戶提供的關(guān)鍵詞和隨機音符生成出連貫且具有一定風格的文字或音樂作品。在此種計算機生成內(nèi)容的類型中，表面上無論是軟件設(shè)計者和使用者皆沒有直接對新作品的形成做出貢獻，但是所生成內(nèi)容的著作權(quán)仍然可視為歸屬于提供素材的使用者，因為該使用者乃是向計算機提供素材，且對素材進行了篩選并做出特定安排。

基于上述比較，人工智能生成內(nèi)容和以往計算機生成內(nèi)容的本質(zhì)差別，在于人在內(nèi)容生成中的作用不同。計算機生成內(nèi)容將生成行為劃分為數(shù)據(jù)輸入和成果輸出兩個階段，獨創(chuàng)性部分體現(xiàn)在數(shù)據(jù)輸入和算法設(shè)計上，著作權(quán)可明確歸屬于計算機軟件設(shè)計者或使用者。而人工智能基于機器學習和深度學習，已經(jīng)能夠自行判斷、收集和學習新的數(shù)據(jù)，最終實現(xiàn)脫離既定的算法預(yù)設(shè)來解決新問題、獨立生成新的內(nèi)容，省去了計算機生成內(nèi)容時人在數(shù)據(jù)和算法規(guī)則上的參與，這使得將人在算法規(guī)則上的事前設(shè)定或數(shù)據(jù)輸入上的人為選擇作為獨創(chuàng)性來源的做法無法繼續(xù)適用。

（二）著作權(quán)法如何從解釋學上回應(yīng)

從著作權(quán)法的角度看，人工智能基于機器學習所產(chǎn)生的結(jié)果究竟是否具有獨創(chuàng)性，需要回答兩個問題：第一，人工智能所生成的內(nèi)容是否達到了最低限度的創(chuàng)造性;第二，人工智能所生成的內(nèi)容是單純的機械計算和程序推演，還是屬于人工智能設(shè)計者的行為。

就第一個問題來看，如今大量事實表明，人工智能生成內(nèi)容與人類創(chuàng)作的作品相比，在沒有明標明來源的情況下已很難區(qū)別，既然已無法根據(jù)表象分辨人與人工智能生成內(nèi)

容的差別，那么將最低限度創(chuàng)造性所需要的選擇和風格拘泥于完全由人所獨有，顯然不具備司法上的可操作性，當我們已無法區(qū)分所欣賞的作品為人類創(chuàng)作還是機器生成時，就意味著該內(nèi)容應(yīng)被認定為作品，所以人工智能生成內(nèi)容客觀上應(yīng)視為滿足獨創(chuàng)性要件中對最低創(chuàng)造性的要求，避免未來在此問題上出現(xiàn)因缺少必要證據(jù)而無法認定的情形。

有鑒于此，人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性的認定，就主要落在第二個問題的考量上，即上述最低限度的創(chuàng)造性是否由人獨立完成。在私權(quán)主體和客體不得轉(zhuǎn)換的前提下，人工智能不可能成為權(quán)利主體和初始著作權(quán)人，因而在獨創(chuàng)性之“獨”的判定上，必須考慮以人的行為為基礎(chǔ)，才能在既有私法理論和體系下認定作品并確立著作權(quán)歸屬。換言之，根本不存在歸屬于人工智能的作品或完全由人工智能創(chuàng)作的作品，無論來源如何，被認定為作品的對象只可能歸屬于人。

延此思路分析，則需要確立人工智能中的智能與人工智能設(shè)計者或使用者的關(guān)聯(lián)，才能滿足人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性認定。從人工智能內(nèi)容生成的步驟來看，所謂“智能”，所指的是通過機器學習從數(shù)據(jù)中發(fā)掘和整理出有價值的信息，并以此作為未來內(nèi)容生成或解決其他問題的基礎(chǔ)，簡言之即在進行數(shù)據(jù)挖掘的同時實現(xiàn)價值判斷和推理。從創(chuàng)作行為的角度看，不同于計算機生成內(nèi)容，人的參與已不會出現(xiàn)在機器學習的階段，但從數(shù)據(jù)本身的取舍來看，取舍需要具備一定的價值評判標準，才能在之后內(nèi)容生成時體現(xiàn)出最低限度的創(chuàng)造性，該取舍標準無法為機器所自動具備，而是需要由人類在機器初期的學習過程中向其提供。

因此，人工智能要在內(nèi)容生成和其他領(lǐng)域得以適用，之前需要經(jīng)過大量的訓練，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)建模，這一步驟是后來人工智能在生成內(nèi)容時形成人類可以理解且具有邏輯性表達的基礎(chǔ)。在人工智能領(lǐng)域，有學者將這種機器學習稱為從“人機回圈”（Human-in-the-Loop）到“眾機回圈”（Society-in-the-Loop）的過程，意圖期望更多社會公眾能夠參與到對機器學習的訓練中去，使得人工智能具備更受社會接納的信息取舍標準和決策結(jié)果。因此人工智能生成內(nèi)容的前提，仍然是在之前機器學習過程中作為訓練者的人將數(shù)據(jù)篩選的價值觀傳達給機器。人工智能超越人類之處，也更多來自于其窮盡一切可能性路徑的超強計算能力，而非創(chuàng)造力，創(chuàng)造力的根本還是人在數(shù)據(jù)建模過程中通過訓練賦予人工智能的價值取舍。

人工智能“創(chuàng)作”的幻象與私法傳統(tǒng)堅守

之所以不能脫離人來單獨給予機器以著作權(quán)主體地位，也不能將獨創(chuàng)性標準調(diào)整為人工智能獨立完成的結(jié)果，還是因為權(quán)利主體與權(quán)利客體不可互換的私法基本原理。將人工智能視為著作權(quán)主體的直接后果，就是肯定機器與人一樣成為權(quán)利主體，那么未來在權(quán)利變動的意思表來源、侵權(quán)責任認定的對象等問題上，機器都將與人享有同樣的法律地位和資格，如何認定機器的真實意思，如何考量機器在侵權(quán)行為中的主觀過錯，都是現(xiàn)行法律體系所無法完成的任務(wù)，也完全是對現(xiàn)行私法原理的顛覆。有鑒于此，人工智能創(chuàng)造內(nèi)容的可版權(quán)性判斷及其權(quán)利歸屬選擇，必須建立在人作為權(quán)利主體的基礎(chǔ)之上，換言之，必須堅持將獨創(chuàng)性來源視為人的行為，人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性也只能是人在其中所起的作用。即使未來人工智能發(fā)展到了能夠完全模擬人類思維的程度，也需要民法在主體制度中首先做出回應(yīng)，而輪不到知識產(chǎn)權(quán)法進行創(chuàng)新。

基于上述認知，人工智能生成內(nèi)容在著作權(quán)法上可視為是代表設(shè)計者或訓練者意志的創(chuàng)作行為。事實上著作權(quán)法在擬制投資者和組織者作為著作權(quán)人時，早已設(shè)計了相關(guān)制度。在我國《著作權(quán)法》的法人作品條款中，對于“由法人或者其他組織主持，代表法人或

者其他組織意志創(chuàng)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”的規(guī)定，意味著在沒有參與創(chuàng)作的情況下，特定主體仍可成為著作權(quán)法中的作者。

現(xiàn)行著作權(quán)法律及其原理早已承認非自然人作者為著作權(quán)人的學理基礎(chǔ)，并非是摒棄人作為權(quán)利主體的私法基礎(chǔ)，而是將組織擬制為具有獨立意思的主體，并能夠?qū)⑵洫毩⒁馑紓鬟_給具體從事創(chuàng)作的主體。對于新出現(xiàn)的人工智能生成內(nèi)容，在肯定其最低限度創(chuàng)造性的基礎(chǔ)上，完全可以將人工智能的所有者視為作者，因為從機器學習的訓練角度看，所有者即為向人工智能注入其意志的主體，人工智能則可視為代表所有者的意志創(chuàng)作。在此情況下，人工智能的所有者被視為作者，完全沒有任何制度上的障礙。以此類推，人工智能的獨立意思既然可視為來自設(shè)計者在訓練中的“人機回圈”，則人工智能生成內(nèi)容乃是代表設(shè)計者或所有者意志的行為。因此在面對人工智能生成內(nèi)容的法律爭議問題上，對該內(nèi)容是否是作品的問題完全可以適用獨創(chuàng)性判斷標準，并在滿足該標準的前提下，以代表所有者意志創(chuàng)作為理由將著作權(quán)歸屬于人工智能所有者享有。