摘要：以ChatGPT為代表的生成式人工智能自誕生起便對傳統(tǒng)著作權(quán)法的制度規(guī)則發(fā)起挑戰(zhàn)，而首當(dāng)其沖需要明確的是人工智能生成內(nèi)容在著作權(quán)法中的定位問題。人工智能生成內(nèi)容不僅包含人類用戶的獨創(chuàng)性貢獻(xiàn)，人工智能本身也作為內(nèi)容產(chǎn)出者參與輸出表達(dá)。從其本質(zhì)來看，人工智能生成內(nèi)容具備表達(dá)外觀，是滿足獨創(chuàng)性要求的智力成果，具備可版權(quán)性。實踐中應(yīng)當(dāng)破除多模態(tài)生成式人工智能的工具論思想，結(jié)合產(chǎn)業(yè)實際，靈活判斷涉案人工智能生成內(nèi)容在著作權(quán)法中的定位，引導(dǎo)生成式人工智能可靠可控發(fā)展。

關(guān)鍵詞：著作權(quán)法；版權(quán)客體；生成式人工智能；人工智能生成內(nèi)容

一、問題的提出：多模態(tài)生成式人工智能的成熟

近年來，隨著StyleGAN、ChatGPT、Midjourney等大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型取得重要突破，世界見證了生成式人工智能的大爆發(fā)。生成式人工智能作為人工智能新范式，被廣泛應(yīng)用于藝術(shù)設(shè)計、醫(yī)療健康、教育研究、商業(yè)營銷等多個領(lǐng)域，人類社會的生產(chǎn)、生活方式乃至社會治理模式都隨之迎來新的變革。如今，OpenAI再次開創(chuàng)了生成式人工智能的新紀(jì)元。2024年伊始，OpenAI發(fā)布了新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Sora，OpenAI將其稱為“世界模擬器”。該模型可以接受文本描述、圖像、視頻作為輸入，將其轉(zhuǎn)化為長達(dá)一分鐘的高質(zhì)量視頻內(nèi)容。Sora理論上支持任意分辨率，生成能力遠(yuǎn)超此前頂尖視頻生成模型Stable Video Diffusion。國內(nèi)媒體也紛紛抓住生成式人工智能的風(fēng)口，迎來了人工智能生成視頻的狂飆之年。

以Sora為代表的文生視頻模型，其技術(shù)賦能可以極大促進(jìn)視聽作品領(lǐng)域創(chuàng)作者的思想與藝術(shù)表達(dá)，其優(yōu)越的數(shù)據(jù)處理能力可以分析大量的現(xiàn)有作品，并依創(chuàng)作者需要提供發(fā)散性或聚合性的靈感與創(chuàng)意。生成式人工智能的應(yīng)用不僅為影視行業(yè)帶來了新的機(jī)會，而且將重塑藝術(shù)創(chuàng)作的方式，為文化產(chǎn)業(yè)注入創(chuàng)新動力。在此背景下，如何認(rèn)識生成式人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來的法律問題也愈發(fā)具有現(xiàn)實意義。據(jù)一項針對亞馬遜、Fiserv等86家世界500強(qiáng)企業(yè)的調(diào)查報告顯示，逾三成受訪企業(yè)將版權(quán)問題視作人工智能使用中的最大隱憂。普通用戶對人工智能所涉版權(quán)問題中，人工智能生成內(nèi)容的定性問題成為廣大用戶的核心關(guān)切。當(dāng)前，我國在立法與行政層面并未對人工智能生成內(nèi)容進(jìn)行明確的定義，亦未就其作品資格進(jìn)行專門規(guī)定，但司法實踐中已有多起案件可以證明我國法院在此問題上的立場。在2019年的Dreamwriter案中，深圳市南山區(qū)人民法院認(rèn)定用戶借助人工智能創(chuàng)作的文本內(nèi)容可以構(gòu)成作品。在菲林訴百度案中，北京互聯(lián)網(wǎng)法院則認(rèn)定未能體現(xiàn)人類獨創(chuàng)性投入的人工智能生成內(nèi)容不能構(gòu)成作品。2023年的Stable Diffusion案中，北京互聯(lián)網(wǎng)法院同樣判決涉案人工智能生成內(nèi)容因體現(xiàn)了用戶貢獻(xiàn)的獨創(chuàng)性而可以構(gòu)成作品。全國首例“AI視聽作品侵權(quán)案”也于2024年5月15日在北京互聯(lián)網(wǎng)法院首次開庭審理。

在國際視野下，世界各國都對人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性問題展開了積極的探索。美國與歐洲大陸持自然人作者中心的立場，只對人工智能生成內(nèi)容中人類作者提供創(chuàng)造性投入的部分進(jìn)行保護(hù)。美國國會圖書館和美國版權(quán)局在2023年3月發(fā)布的《版權(quán)登記指南：含有人工智能生成材料的作品》指出，只有由人類構(gòu)思、主導(dǎo)的內(nèi)容才可以成為受版權(quán)保護(hù)的客體。如果構(gòu)成一部作品的主體要素是由人工智能構(gòu)架的，其創(chuàng)造性內(nèi)容并非來源于自然人用戶，這種內(nèi)容就不具備可版權(quán)性。在黎明的扎里亞案與太空歌劇院案中，美國版權(quán)局亦拒絕為不能體現(xiàn)人類創(chuàng)造性的內(nèi)容進(jìn)行登記。歐盟法院也指出，只有人類的創(chuàng)作才是受著作權(quán)法保護(hù)的客體，人類創(chuàng)作者在創(chuàng)作過程中可以使用技術(shù)協(xié)助。

個案的裁判結(jié)果可能會動態(tài)調(diào)整，人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性分析需要參考個案情況進(jìn)行審查，但對其中的底層邏輯值得深入研究。當(dāng)前版權(quán)理論與實務(wù)界對于人工智能生成內(nèi)容在著作權(quán)法客體中的定位問題尚未達(dá)成共識，而這一問題是進(jìn)一步分析人工智能生成內(nèi)容的權(quán)利歸屬與責(zé)任承擔(dān)的前提，也是構(gòu)建人工智能時代版權(quán)制度的基石。基于此，本文擬在不動搖著作權(quán)法根基的原則下，試圖以維護(hù)版權(quán)制度的公共政策為目標(biāo)，破解人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性問題。

二、思想表達(dá)二分法下的人工智能生成內(nèi)容爭議

在探討人工智能生成內(nèi)容是否符合著作權(quán)法規(guī)定的作品的法定條件時，首先應(yīng)當(dāng)說明其是否構(gòu)成受著作權(quán)法保護(hù)的表達(dá)要素。若人工智能生成內(nèi)容僅構(gòu)成不為著作權(quán)法保護(hù)的思想要素，獨創(chuàng)性就無從談起。從著作權(quán)法的規(guī)范邏輯出發(fā)，思想／表達(dá)二分法的效用在于維護(hù)社會公眾的創(chuàng)作自由，體現(xiàn)了平衡著作權(quán)人利益與社會公眾利益的平衡意蘊(yùn)。其在著作權(quán)法中把握的是價值層面的問題，即哪些內(nèi)容應(yīng)當(dāng)受到保護(hù)、哪些內(nèi)容不應(yīng)當(dāng)受到保護(hù)，而并不關(guān)乎思想與表達(dá)在事實層面是否可分。因此，思想與表達(dá)的邊界劃分應(yīng)當(dāng)以表達(dá)的自由度為標(biāo)準(zhǔn)判定。具體到人工智能環(huán)境，我們需要評價的對象是人工智能生成內(nèi)容這一整體，自然應(yīng)當(dāng)以整體化的思維看待人類用戶輸入的提示詞和人工智能輸出的結(jié)果，單純探討提示詞或結(jié)果的性質(zhì)并無意義。

當(dāng)前學(xué)術(shù)界之所以對人工智能生成內(nèi)容是否構(gòu)成表達(dá)存在爭議，是因為對人工智能的“工具屬性”的認(rèn)識不同。有人認(rèn)為，只有人類的獨創(chuàng)性表達(dá)才可以被著作權(quán)法保護(hù)，而當(dāng)人工智能生成內(nèi)容不能體現(xiàn)用戶的獨創(chuàng)性貢獻(xiàn)時，單純的人工智能生成內(nèi)容不是表達(dá)。根據(jù)用戶在人工智能輸出過程中的貢獻(xiàn)程度不同，可以將人工智能生成內(nèi)容劃分為三類情形。

情形一：主要由人工智能生成。由于技術(shù)限制，現(xiàn)存的生成式人工智能尚不能進(jìn)行自主創(chuàng)作，人工智能仍然依賴于人類的指令與干涉。但在一些情況下人工智能生成內(nèi)容主要由算法完成，人類在人工智能生成內(nèi)容中的貢獻(xiàn)程度顯著不足。常見于效率較低的“人類輸入提示詞——生成隨機(jī)畫面——結(jié)束本輪輸出”模式，有學(xué)者將此種創(chuàng)作模式定義為“單回合”黑箱模式。此時用戶對人工智能生成內(nèi)容的參與僅限于為人工智能提供指令，然后被動地等待結(jié)果生成。在這種情形下，人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性依照人類提供指令的復(fù)雜程度不同而有所區(qū)別。以文生視頻為例，若用戶僅提供簡單的提示詞，如“晴天、學(xué)生、籃球”，然后從輸出內(nèi)容中選定視頻。Sora可以根據(jù)GPT模型來擴(kuò)展或優(yōu)化這些簡短的提示詞，將其轉(zhuǎn)化成更詳細(xì)、更富有描述性的文本，進(jìn)而生成更加符合用戶意圖的視頻。在這種情況下，對生成內(nèi)容的選擇與安排來源于人工智能模型，用戶提供的提示詞充其量只是慣常性表達(dá)，用戶對人工智能生成內(nèi)容既沒有預(yù)見，也沒有貢獻(xiàn)。

情形二：人工智能輔助人類生成。此時人工智能往往承擔(dān)底稿優(yōu)化的工作，如畫家在繪制油畫后，借助人工智能模型進(jìn)行局部暈染、鋪設(shè)高光等細(xì)節(jié)性調(diào)整。此時人工智能承擔(dān)輔助角色，對于作品的完整性雖有貢獻(xiàn)，但創(chuàng)作主體仍然是用戶本人。人工智能最終輸出的結(jié)果實質(zhì)上可被視作傳統(tǒng)意義上的作品表達(dá)，不是典型的“人工智能生成內(nèi)容”。還有一種極端情況是，用戶自行構(gòu)思了意向結(jié)果的全部感覺要素，然后將相關(guān)提示詞事無巨細(xì)地一次性提供給人工智能（假設(shè)不存在輸入障礙）。在這種情況下，人工智能幾乎沒有可以額外做功的空間，生成式人工智能此時便完全充當(dāng)了提升用戶工作效率的工具，用戶對最終生成的視頻的獨創(chuàng)性貢獻(xiàn)達(dá)到頂峰，幾乎不會有人質(zhì)疑此類所謂“人工智能生成內(nèi)容”的表達(dá)地位。但需要注意的是，只是在這種情況下生成式人工智能承擔(dān)類似工具的角色，而并非筆者支持人工智能工具論。

情形三：人工智能與人類“合作”完成。此時用戶往往會從人工智能提供的結(jié)果中選定最滿意的，并進(jìn)一步輸入指令，引導(dǎo)人工智能修改上述選定結(jié)果中的表達(dá)性元素，直到出現(xiàn)符合用戶預(yù)期的結(jié)果。如在Stable Diffusion案中，用戶向人工智能提供了數(shù)十項正向提示詞與上百項反向提示詞來繪制人物肖像，在人工智能輸出結(jié)果后，用戶不斷在輸出結(jié)果的基礎(chǔ)上給出更多線索，最終得到涉案圖片。此時，人工智能與用戶之間脫離了利用與被利用的工具支配關(guān)系，而是一種交互性的指導(dǎo)與反饋的關(guān)系。在這種情況下，人工智能最終的輸出結(jié)果來源于無數(shù)次的人機(jī)交互，用戶與人工智能均是作品創(chuàng)作中不可或缺的參與者，形成一種類似合作作品的外觀（雖然人工智能無法成為“合作作者”）。

筆者認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)采取客觀標(biāo)準(zhǔn)，以審視普通作品的眼光審視人工智能生成內(nèi)容，判斷其是否屬于通常意義上的“思想”與“表達(dá)”。在探討人工智能生成內(nèi)容形式上符合受著作權(quán)法保護(hù)的表達(dá)后，需要進(jìn)一步認(rèn)定其是否滿足構(gòu)成作品的各項要件。依照我國現(xiàn)行《著作權(quán)法》第三條規(guī)定，作品包含四項構(gòu)成要件：（1）屬于文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)；（2）具有獨創(chuàng)性；（3）具有一定的表現(xiàn)形式；（4）屬于智力成果。在多發(fā)的版權(quán)糾紛案件中，涉案客體往往滿足要件（1）（2）與（4），從我國司法實踐中看，作品的智力成果屬性在與人工智能生成內(nèi)容相關(guān)的案件中才被更多地討論，毫無疑問，在傳統(tǒng)語境下作品都是由人類直接創(chuàng)作或利用工具創(chuàng)作的，一切作品都反映了當(dāng)下作者的思想感情與創(chuàng)作意圖，自然滿足智力成果要件。人工智能生成內(nèi)容的創(chuàng)造性分析更是理論界爭執(zhí)不下的焦點問題。接下來本文將聚焦?jié)M足（1）（3）要件的人工智能生成內(nèi)容，集中討論人工智能生成內(nèi)容的智力成果屬性與獨創(chuàng)性，在獨創(chuàng)性部分筆者也將對人工智能工具論進(jìn)行回應(yīng)。

二、人工智能生成內(nèi)容的智力成果屬性認(rèn)定

很多人對人工智能生成內(nèi)容的智力成果屬性持支持觀點，認(rèn)為人工智能從算法開發(fā)到投入使用均離不開人類智力的投入，生成式人工智能的核心技術(shù)也體現(xiàn)了人類價值觀的輸出。用戶的智力因素始終影響著人工智能生成內(nèi)容，因此人工智能生成內(nèi)容天然具備智力成果的外觀。除此之外，人工智能生成內(nèi)容的智力成果屬性還可以通過更直接的邏輯證實。

（一）智力的非人類特有屬性

對人工智能生成內(nèi)容的智力成果屬性的分歧實則源于對人工智能是否具備智力，即智力是否為人類特有這一問題認(rèn)識不清。根據(jù)維基百科顯示，智力（Intelligence）是指生物一般性的精神能力，包括學(xué)習(xí)記憶、解決問題、邏輯推理、抽象思維等能力。這些能力并非為人類獨有，許多非人類動物都展示了顯著的智力表現(xiàn)。例如，在學(xué)習(xí)記憶方面，黑猩猩可以進(jìn)行較為復(fù)雜的運(yùn)算，烏鴉可以使用工具獲取食物，章魚可以逃脫復(fù)雜的迷宮，導(dǎo)盲犬經(jīng)過學(xué)習(xí)可以協(xié)助盲人解決較為復(fù)雜的實際問題；在溝通交流方面，除體積較大的靈長類動物外，海豚也具有復(fù)雜的交流系統(tǒng)，著名的灰鸚鵡亞歷克斯（Alex）也證明了鳥類有能力進(jìn)行基本程度的推理與語言能力；在社會合作方面，大象會幫助受傷的同伴，具有復(fù)雜的社會結(jié)構(gòu)與情感反應(yīng)，蜜蜂會通過舞蹈語言傳達(dá)食物方位，展示出高級的社會合作能力。由此可見，除人類外，眾多動物都具備一定的智力水平。兩種智力最根本的不同則在于，人的智力的物理構(gòu)造優(yōu)越于動物智力，人的大腦比動物的大腦開發(fā)得更加深入，再聰明的動物若與人類比較，最多只能比得上幾歲的幼童。進(jìn)一步說，人類一直單方面壟斷內(nèi)容輸出行業(yè)的主要原因是，作為地球的“統(tǒng)治者”，只有人類語言才是“官方語言”。在生成式人工智能之前，有同樣具備智力的生命體，但不存在可以用人類語言創(chuàng)作的物種。

（二）人工智能具備人類智力

生成式人工智能展示了許多與人類智力相似的能力，填補(bǔ)了人類智慧與動物“智慧”之間的缺口：2024年5月發(fā)布的GPT-40具備理解文本、音頻、圖像等內(nèi)容的任意組合的多模態(tài)能力，并可以在平均320毫秒內(nèi)對音頻輸入作出反應(yīng)，與人類對話節(jié)奏輕松、融洽，實現(xiàn)了更加自然的人機(jī)交互。人工智能優(yōu)越的自然語言處理能力使其能夠理解人類的意圖，生成沒有“機(jī)械感”的不同語調(diào)的語音。同時，生成式人工智能可以通過大量數(shù)據(jù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)與優(yōu)化，不斷提高其性能和適應(yīng)性。人類智慧不等于人工智能，但縱觀人工智能的幾種主要研究范式，以人類智慧為頂點的通用人工智能（General Artificial Intelligence）一直是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的終極目標(biāo)，現(xiàn)在多模態(tài)強(qiáng)人工智能的發(fā)展正在使人工智能越來越趨近于人類智慧。

著名的“莫拉維克悖論”在人工智能研究中揭示了一個有趣的現(xiàn)象：對機(jī)器而言，涉及人類本能的活動，如感知與運(yùn)動，比那些依賴邏輯推理的復(fù)雜智力活動更難達(dá)成。這意味著，雖然人工智能可能適用于執(zhí)行醫(yī)療診斷和產(chǎn)品設(shè)計等需要進(jìn)行復(fù)雜推理與決策的任務(wù)，但在涉及直覺和情感的行業(yè)中，如醫(yī)療和教育等人力密集的服務(wù)行業(yè)，人工智能的應(yīng)用會受到較大限制。特別是在那些需要人類創(chuàng)造性和人際交互的服務(wù)行業(yè)職位，機(jī)器替代的可能性較低。這牽涉到生成式人工智能被廣為詬病的一點：缺乏人類意識。

發(fā)展到GPT-40階段的人工智能在類人感知方面的探索未取得實質(zhì)性的突破，生成式人工智能雖然已經(jīng)可以模仿人類的思維方式，但仍不具備人類的經(jīng)驗與直覺。人工智能本質(zhì)上仍然受到核心代碼的約束，雖然其任務(wù)范圍越來越廣泛，還未能產(chǎn)生自我意識與意志，在靈活度上不能與人類旗鼓相當(dāng)，但對于生成式人工智能的內(nèi)部生產(chǎn)機(jī)制的觀察表明，生成式人工智能已經(jīng)超越了傳統(tǒng)機(jī)械化的內(nèi)容生成方法。以Sora為例，它可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，根據(jù)用戶的即時反饋調(diào)整輸出的視頻內(nèi)容，模型生成的內(nèi)容因其所抓取的數(shù)據(jù)不同而具有一定的隨機(jī)性，這種方式模擬了人類的創(chuàng)作活動。生成式人工智能雖然缺乏自由意志，但表現(xiàn)了顯著的自主性，可以證明其智力化程度。綜上所述，人工智能生成內(nèi)容形式上具備作品外觀，核心上反映了人類的思維模式。人類在人工智能開發(fā)的每一環(huán)節(jié)的深度參與，使得人工智能生成內(nèi)容本質(zhì)上是人類智慧的延伸。同時，人工智能的黑箱過程展示了其對事物獨立判斷的能力，故應(yīng)當(dāng)承認(rèn)人工智能生成內(nèi)容的智力成果屬性。

四、人工智能生成內(nèi)容的獨創(chuàng)性認(rèn)定

獨創(chuàng)性是著作權(quán)法的核心的構(gòu)成性概念，但各國立法均未對其進(jìn)行明確定義。當(dāng)前學(xué)術(shù)界的主流觀點有兩類：其一是持作者中心主義，強(qiáng)調(diào)表達(dá)只有在反映人類個性時才能成為作品；其二則遵從洛克的勞動財產(chǎn)權(quán)理論，將“獨立創(chuàng)作”與“最低程度的創(chuàng)造性”視作構(gòu)成獨創(chuàng)性的兩個基本要素，司法實踐中也將獨創(chuàng)性要件作為裁量性要件，門檻較低，人工智能生成內(nèi)容可以輕松達(dá)到這個標(biāo)準(zhǔn)。此前，我們之所以普遍對獨創(chuàng)性采取“獨立創(chuàng)作+最低程度創(chuàng)造性”的標(biāo)準(zhǔn)，是因為默認(rèn)人類是作者，所以其所產(chǎn)出的內(nèi)容具備作者的思想情感投入，因此天然具備創(chuàng)造性。在此思維定勢下，人們習(xí)慣于認(rèn)為只要具備外在表現(xiàn)形式的內(nèi)容必然符合創(chuàng)造性的要求。

多模態(tài)大模型產(chǎn)出人工智能生成內(nèi)容可以分為多模態(tài)理解與多模態(tài)生成兩個步驟，前者無法離開人類用戶的參與，且前者是后者的基礎(chǔ)。現(xiàn)階段所有人工智能的“創(chuàng)作”都無法僅依靠人工智能達(dá)成。很多學(xué)者認(rèn)為，人工智能不具備自主意識，因此人工智能生成內(nèi)容無法表達(dá)一定的思想，進(jìn)而不具備獨創(chuàng)性。人工智能生成內(nèi)容是否具備可版權(quán)性的關(guān)鍵在于是否滿足獨創(chuàng)性要求，其中對于創(chuàng)作本質(zhì)屬性的判斷是問題解決的關(guān)鍵。

（一）創(chuàng)作的基本特征辨析

在細(xì)究創(chuàng)作的本質(zhì)之前，首先應(yīng)當(dāng)放棄精細(xì)地定義創(chuàng)作的概念，只嘗試勾勒創(chuàng)作的輪廓，將創(chuàng)作視作一種現(xiàn)象。

1.創(chuàng)作的基礎(chǔ)

人類能夠認(rèn)識世界、感知世界、并從中取得經(jīng)驗，以此為基礎(chǔ)創(chuàng)作作品。在傳統(tǒng)語境下，大腦、人的經(jīng)驗以及外界的刺激是人類創(chuàng)作的基礎(chǔ)。當(dāng)大腦接收外界刺激，人類的意識和思考由位于大腦皮層褶皺中約1000億神經(jīng)元發(fā)出的電信號在腦內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)中傳遞形成，最終輸出具有個性的表達(dá)。隨著神經(jīng)科學(xué)的快速發(fā)展，現(xiàn)在雖未能完全揭示創(chuàng)意形成時大腦的詳細(xì)活動路徑，但我們對大腦的理解在不斷加深。在此意義上，與人類“學(xué)習(xí)一刺激一輸出”的環(huán)節(jié)對應(yīng)，生成式人工智能也具備上述創(chuàng)作的基礎(chǔ)。人工智能模型通過深度學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練后，接收到來自用戶提示詞的刺激，輸出相應(yīng)的結(jié)果。人工智能通過技術(shù)手段完成了對人腦的模擬，使人工智能可以從龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中總結(jié)經(jīng)驗、拓展提示詞、輸出符合用戶預(yù)期的結(jié)果。

2.創(chuàng)作的意圖

舉一個極端的例子，美國抽象繪畫奠基人杰克遜·波洛克以其“滴畫法”（Drip Painting）聞名世界，其創(chuàng)作沒有任何草圖與規(guī)劃，只是由一系列即興的動作，憑著直覺將顏料滴或甩或灑在畫布上。他把自己的作品題材解釋為繪畫自身的行動，認(rèn)為畫布上任意揮灑的顏料組成的圖案煥發(fā)出肆意灑脫的活力。但是同樣的揮灑顏料的行為，杰克遜的成果便是一幅行動繪畫作品，而一只猴子揮灑顏料只會形成一張廢紙。這便是創(chuàng)作意圖在人類創(chuàng)作場景中的地位，受著作權(quán)法保護(hù)的表達(dá)，必然蘊(yùn)含著因公共利益被排除在保護(hù)范圍外的思想。

解決問題是將現(xiàn)狀轉(zhuǎn)化為目標(biāo)狀態(tài)的關(guān)鍵步驟。在人工智能環(huán)境下，理解創(chuàng)作意圖必須考慮人工智能的創(chuàng)作機(jī)制，傳統(tǒng)的主觀創(chuàng)作意圖理論可能無法適應(yīng)現(xiàn)實發(fā)展的邏輯。創(chuàng)作是有意圖的活動，而人工智能輸出內(nèi)容亦有意圖，即在給定提示詞的基礎(chǔ)上，生成滿足用戶目標(biāo)的內(nèi)容。筆者不否認(rèn)創(chuàng)作意圖的重要性，但認(rèn)為此時不應(yīng)當(dāng)采用十分嚴(yán)格的“意圖”定義。人們常將自主性視作人類意識的結(jié)果，仿佛只有某些情況下隨機(jī)地“靈光一閃”才會生成創(chuàng)作意圖。當(dāng)在命題繪畫的情境下，人類根據(jù)給定題目要求作畫，和人工智能根據(jù)給定提示詞生成內(nèi)容在目的與動機(jī)上又有何不同呢？

3.創(chuàng)作的工具

目前學(xué)界主流觀點之一的人工智能工具論，實際是擴(kuò)張解釋，將生成式人工智能解釋為人類創(chuàng)作的輔助工具，把人工智能生成內(nèi)容解釋為人類意志的產(chǎn)物，從而順理成章地將人工智能生成內(nèi)容中人類未作出“獨創(chuàng)性貢獻(xiàn)”的部分納入著作權(quán)法的保護(hù)范圍?！皠?chuàng)作工具”是指在創(chuàng)作者運(yùn)用其自由意志進(jìn)行創(chuàng)作時所使用的輔助性設(shè)備、軟件、材料和手段，它們幫助創(chuàng)作者實現(xiàn)創(chuàng)意，呈現(xiàn)作品。創(chuàng)作工具的范圍廣泛，涵蓋了從傳統(tǒng)手工工具到現(xiàn)代數(shù)字工具。在人工智能語境下，決策式人工智能可以等同于工具，而生成式人工智能不可以簡單地等同于創(chuàng)作工具。這些工具的共同特點是，它們?yōu)閯?chuàng)作者提供了實現(xiàn)創(chuàng)作意圖的手段和支持，完全依賴于創(chuàng)作者的控制，不獨立完成創(chuàng)作本身，也不主動為智力成果做出貢獻(xiàn)。創(chuàng)作工具本身沒有參與創(chuàng)作決策的能力，它們只是實現(xiàn)創(chuàng)作者構(gòu)思和意圖的媒介。

也就是說，只有當(dāng)人類負(fù)責(zé)作品的表達(dá)性要素投入，人工智能嚴(yán)格按照創(chuàng)作者的意圖，沒有主動參與或影響作品中表達(dá)性要素的決策過程時，人工智能才可以成為被使用的“工具”。在Web2.0時代，計算機(jī)僅是人類提高創(chuàng)作精度與效率的純粹工具?，F(xiàn)在人工智能發(fā)展到全模態(tài)的程度，可以識別輸入的文本、圖像、音頻、視頻等內(nèi)容，并輸出文本、圖像、音頻、視頻。且與傳統(tǒng)工具不同，生成式人工智能不僅單純地執(zhí)行用戶指令，還可以通過深度學(xué)習(xí)算法自主生成新的作品，且已經(jīng)具備了高度自動化與復(fù)雜化的特征。以Sora生成的視頻為例，根據(jù)OpenAI的技術(shù)報告顯示，Sora使用了DALL-E3中的重新標(biāo)注技術(shù)，準(zhǔn)備了大量帶有文本標(biāo)題的視頻數(shù)據(jù)，通過訓(xùn)練一個描述性的標(biāo)題模型，為所有視頻生成文本標(biāo)題，來提高文本的準(zhǔn)確性，改善了視頻質(zhì)量。同時，Sora利用GPT將用戶簡短的文本提示詞轉(zhuǎn)化為更長、更具體的標(biāo)題，或增加相關(guān)的語義信息，指導(dǎo)視頻的生成過程，從而使Sora能夠生成高質(zhì)量的視頻，并準(zhǔn)確地遵循用戶的提示。

鑒于上述人類對人工智能生成內(nèi)容的影響不盡相同，生成式人工智能在生產(chǎn)內(nèi)容中的地位應(yīng)當(dāng)分為輔助地位、相對獨立地位以及完全獨立地位。人工智能處于輔助地位與相對獨立地位的情形為后續(xù)對人工智能創(chuàng)作分析中的主要內(nèi)容。當(dāng)人工智能處于完全獨立地位時，此時的人工智能生成內(nèi)容雖然屬于著作權(quán)法所保護(hù)的表達(dá)，但是從立法政策的角度看，對此類人工智能生成內(nèi)容提供著作權(quán)法保護(hù)沒有必要，因為此類人工智能生成內(nèi)容的產(chǎn)出直接源于人工智能的選擇，從成本收益的角度看，輸出結(jié)果的過程中的邊際成本幾乎可以忽略，對這種表達(dá)進(jìn)行保護(hù)的制度成本將遠(yuǎn)超規(guī)制收益。因此，對此類人工智能自主生成的表達(dá)，盡管不屬于思想范疇，也不應(yīng)當(dāng)成為被著作權(quán)法保護(hù)的客體。

此外，著作權(quán)法意義上的創(chuàng)作實現(xiàn)不依賴于工具，因此立足于人工智能工具論討論人工智能生成內(nèi)容的獨創(chuàng)性欠缺現(xiàn)實意義。雖然人類是人工智能模型的設(shè)計者和發(fā)明者，但創(chuàng)作并不具備傳導(dǎo)性。否則若按此邏輯進(jìn)行推理，當(dāng)人工智能進(jìn)一步發(fā)展，本應(yīng)聲振寰宇的通用性人工智能與人類的對壘，也不過是人類意志的內(nèi)部狂歡。由上述可見，生成式人工智能在一定程度上擺脫了人類工具的角色，但這不影響人工智能生成內(nèi)容成為著作權(quán)法保護(hù)的對象。

（二）人工智能的創(chuàng)作

生成式人工智能具備深度學(xué)習(xí)與自主學(xué)習(xí)的能力。生成式人工智能通過深度學(xué)習(xí)模型的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，自動提取特征和識別模式，并不斷自適應(yīng)地優(yōu)化性能。其自主學(xué)習(xí)能力使其能夠通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)、自我監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)等方法，不斷學(xué)習(xí)新知識，提升自身的創(chuàng)造能力和適應(yīng)性。

多模態(tài)大模型產(chǎn)出人工智能生成內(nèi)容可以分為多模態(tài)理解與多模態(tài)生成兩個步驟，前者無法離開人類用戶的參與，且前者是后者的基礎(chǔ)?，F(xiàn)階段所有人工智能的“創(chuàng)作”都無法僅依靠人工智能達(dá)成。很多學(xué)者認(rèn)為，人工智能不具備自主意識，因此人工智能生成內(nèi)容無法表達(dá)一定的思想，進(jìn)而不具備獨創(chuàng)性。念及創(chuàng)造力，人們普遍想到梵高、貝多芬、尼采，而不是機(jī)器。創(chuàng)造性貢獻(xiàn)只能來源于人類嗎？顯然不是。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)后，生成式人工智能往往可以展現(xiàn)出令人印象深刻的邏輯思維能力，使其在模式識別與推理、上下文理解與因果關(guān)系、歸納與演繹推理、模仿與創(chuàng)新以及邏輯一致性與語義連貫性等方面取得進(jìn)步。一方面，生成式人工智能以人類反饋、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)為支撐，可以為創(chuàng)作者提供不同風(fēng)格、主題或情節(jié)的建議。刺激創(chuàng)作者拓寬藝術(shù)創(chuàng)作視野，打破常規(guī)思維，為創(chuàng)作者提供更加新穎獨特的創(chuàng)作手法與表達(dá)方式，增強(qiáng)影片的藝術(shù)感染力。另一方面，生成式人工智能可以幫助創(chuàng)作者整合各種靈感，優(yōu)化敘事結(jié)構(gòu)，形成更加連貫的創(chuàng)作邏輯，提升觀眾的視聽體驗。人工智能在優(yōu)化創(chuàng)作流程之外，還可以通過數(shù)據(jù)分析與用戶反饋，幫助創(chuàng)作者更好地理解受眾群體的風(fēng)格與偏好，從而創(chuàng)作出更加具有市場吸引力的作品。

生成式人工智能通過復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法和大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，展示了強(qiáng)大的創(chuàng)作能力。然而，其創(chuàng)作過程和方式與人類創(chuàng)作存在顯著差異。人類創(chuàng)作基于情感、思想和經(jīng)驗，充滿個性化和情感表達(dá)，而生成式人工智能的創(chuàng)作依賴于算法和數(shù)據(jù)，缺乏主觀意圖和情感表達(dá)。盡管生成式人工智能在效率和產(chǎn)量上具有優(yōu)勢，但在創(chuàng)造力、適應(yīng)性和藝術(shù)性方面仍無法完全替代人類的創(chuàng)作能力。

生成式人工智能的用戶對不同種類人工智能生成內(nèi)容作出的獨創(chuàng)性貢獻(xiàn)各不相同，因此從著作權(quán)法路徑的角度考慮，用戶貢獻(xiàn)獨創(chuàng)性判斷的類型化標(biāo)準(zhǔn)只能通過司法個案判斷，未來的司法可以通過判例形式提供具體的指引。具體而言，如同攝影作品的獨創(chuàng)性來源于對拍攝主題、光影、背景、布置等的選擇，人工智能生成視頻的獨創(chuàng)性若要被認(rèn)可，法院應(yīng)當(dāng)明確要求用戶至少對作品中的整體視覺效果、音效配樂、場景布置、燈光設(shè)計等表達(dá)性要素或畫面其他細(xì)節(jié)特征作出自己的獨創(chuàng)性貢獻(xiàn)，而不能僅僅止步于提供初步的提示詞。

在單一回合中，由于算法黑箱的存在，用戶的確因無法預(yù)見輸出結(jié)果而未對該回合的人工智能生成內(nèi)容作出獨創(chuàng)性貢獻(xiàn)。但若用戶根據(jù)人工智能生成的輸出內(nèi)容提供反饋并進(jìn)行調(diào)整，指引人工智能進(jìn)一步修改其輸出結(jié)果，則最終的作品是用戶與人工智能通過多次迭代共同創(chuàng)作的結(jié)果，用戶對人工智能生成內(nèi)容中的諸多細(xì)節(jié)做出了個性化的選擇。

在運(yùn)用人工智能生成作品時，盡管用戶與輸出結(jié)果之間始終橫亙著生成模型的計算過程，用戶在利用生成式人工智能創(chuàng)作時，無論輸出結(jié)果是圖像還是視頻，其均有較大的自由發(fā)揮空間。如果繼續(xù)片面地認(rèn)為用戶囿于算法黑箱而無法預(yù)見人工智能的輸出結(jié)果，顯然錯誤地估計了用戶對于人工智能的控制程度。事實上，在用戶與人工智能的交互過程中，人類與人工智能體現(xiàn)為一種人機(jī)協(xié)作關(guān)系，兩者對最終輸出結(jié)果的貢獻(xiàn)相互交織、無法分割，從而使人工智能生成內(nèi)容具備了合作作品的外在表現(xiàn)形式。同時，鑒于人工智能技術(shù)的迭代速度，我們也可以就人工智能生成內(nèi)容獨創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)的降低進(jìn)行前瞻性的討論，以使人工智能生成內(nèi)容的相關(guān)權(quán)益盡可能地歸屬于人。

五、結(jié)語

生成式人工智能技術(shù)以其日新月異的迭代速度不斷刷新著人們的認(rèn)知，并以摧枯拉朽之勢推進(jìn)了Web3.0時代的發(fā)展。誠然，筆者所持觀點認(rèn)為部分人工智能生成內(nèi)容應(yīng)得到版權(quán)保護(hù)，但當(dāng)前的人工智能大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)大多遵循合理使用思路，著作權(quán)人難以在此過程中得到相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)激勵。如果不能有效協(xié)調(diào)好人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)的合理使用與人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)保護(hù)之間的關(guān)系，人類自主創(chuàng)作的積極性勢必會受到打擊，進(jìn)而導(dǎo)致高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的缺失，反而不利于我國人工智能產(chǎn)業(yè)的長足發(fā)展。因此，在此過程中法律的介入應(yīng)當(dāng)一再審慎，充分尊重國內(nèi)市場特色與各產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，避免“一刀切”的做法。

（作者馮曉青系中國政法大學(xué)民商經(jīng)濟(jì)法學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師；李可系中國政法大學(xué)民商經(jīng)濟(jì)法學(xué)院碩士研究生）