隨著人工智能(AI)技術(shù)的高速發(fā)展,人類借助AI的創(chuàng)作方式正快速轉(zhuǎn)型,即:由文字為主的內(nèi)容寫作,轉(zhuǎn)入以文字轉(zhuǎn)換為圖片的AI文生圖等嶄新領(lǐng)域。那么,在人工智能本身并不具備法律主體資格的前提下,AI文生圖是否構(gòu)成法律意義上的作品呢?
ChatGPT基于算法技術(shù)的應用,可以獨立自主地生成具有特定算法個性且與人類作品在外觀上高度相似的新聞、樂曲、繪畫等,甚至還可根據(jù)文字描述生成精美圖片(AI文生圖)。公開資料和相關(guān)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,AI文生圖的Stable Diffusion(穩(wěn)定擴散)模型是由互聯(lián)網(wǎng)上大量圖片及其對應文字描述訓練而來,該模型可根據(jù)文本指令,利用文本中包含的數(shù)據(jù)信息與圖片中包含的像素之間的對應關(guān)系,生成與文本信息匹配的圖片。該模型的作用或功能類似人類通過學習積累所具備的技能和能力。它既能對數(shù)據(jù)資料、表達方式、表現(xiàn)形式等進行選擇,也可根據(jù)人類輸入的文字描述生成相應圖片,代替人類畫出線條、涂上顏色,將人類的創(chuàng)意和構(gòu)思進行有形呈現(xiàn)。在AI文生圖模式下,每個人都能夠輕而易舉地成為“畫家”,用戶只需輸入文字指令,描述自己想要的圖片內(nèi)容,AI系統(tǒng)就可依據(jù)該文本指令輸出大致相關(guān)的圖片。
2023年11月27日,北京互聯(lián)網(wǎng)法院對“AI文生圖著作權(quán)侵權(quán)案”作出判決:“從原告構(gòu)思涉案圖片到最終選定涉案圖片的整個過程,原告設計了人物呈現(xiàn)方式、選擇提示詞、設置相關(guān)參數(shù)等,進行了一定的智力投入,體現(xiàn)了原告一定的獨創(chuàng)性。AI文生圖具備作品資格,該作品為美術(shù)作品?!边@一裁判結(jié)果在國內(nèi)引發(fā)了廣泛熱烈的討論,焦點主要集中在兩個問題上:一是AI文生圖是否具備作品的構(gòu)成要件?二是AI文生圖是否構(gòu)成美術(shù)表達,是否屬于美術(shù)作品?
我國著作權(quán)法第3條規(guī)定:本法所稱的作品,是指文學、藝術(shù)和科學領(lǐng)域內(nèi)具有獨創(chuàng)性并能以一定形式表現(xiàn)的智力成果。根據(jù)該規(guī)定,AI文生圖構(gòu)成作品需要滿足屬于文學、藝術(shù)和科學領(lǐng)域,具有獨創(chuàng)性,有一定的表現(xiàn)形式和屬于智力成果四個要件。從AI文生圖的外觀上看,其與通常人們見到的照片、繪畫無異,顯然屬于藝術(shù)領(lǐng)域,并具有一定的表現(xiàn)形式。因此,判斷AI文生圖是否構(gòu)成作品的關(guān)鍵在于其是否滿足“獨創(chuàng)性”和“智力成果”兩個要件。并非所有智力成果都可構(gòu)成作品,只有滿足“獨創(chuàng)性”要件的智力成果才能構(gòu)成作品,智力成果是構(gòu)成作品的必要條件,獨創(chuàng)性則是構(gòu)成作品的充分條件。
“智力”作為人類認知自然的天然能力,為人類所特有,AI只是模擬了人類的智力活動所形成的機械運行模型。在傳統(tǒng)的創(chuàng)作概念中,實際包含“創(chuàng)”和“作”兩個行為,“創(chuàng)”是思想源頭,“作”是具體表達。通常情況下,人類在進行創(chuàng)作時,這兩個行為都是同一個主體實施的,不作區(qū)分。但在AI文生圖的創(chuàng)作過程中,使用人需要通過輸入提示詞、設置相關(guān)參數(shù)并不斷進行調(diào)整修正,最終才能獲得自己滿意的圖片。在這一過程中,人類對提示詞的選擇、參數(shù)設置、顏色調(diào)整修正、圖片選擇等操作中人的智力發(fā)揮起到了極大的作用,是進行“創(chuàng)”的源泉,而“作”的行為則交給了機器(AI)運行,人“創(chuàng)”機“作”在此完美分工。沒有人“創(chuàng)”,機“作”無從發(fā)生,機“作”在法律上完全可以看作是行為的委托關(guān)系。機器在此只是人的行為的代理,機器只構(gòu)成人的行為工具。由此可見,當前AI圖片產(chǎn)出過程的每個環(huán)節(jié)都體現(xiàn)著人類的智力付出,AI文生圖不是機械的成果,而是具備自然人智力投入的“機械性”的智力成果,因為AI的行為是自然人創(chuàng)作意志的延伸。因此,AI文生圖構(gòu)成智力成果。不過,在司法實踐中,需要自然人加以證明其真正的智力付出,因為簡單的指令帶來的文生圖可能很難有效證明其構(gòu)成智力付出并構(gòu)成智力成果。
“獨創(chuàng)性”作為認定作品的充分條件,著作權(quán)法并未對其予以明確定義,但《最高人民法院關(guān)于審理著作權(quán)民事糾紛案件適用法律若干問題的解釋》(2020年修正)第15條規(guī)定:由不同作者就同一題材創(chuàng)作的作品,作品的表達系獨立完成并有創(chuàng)造性的,應當認定作者各自享有獨立著作權(quán)。根據(jù)該規(guī)定,“獨創(chuàng)性”可從“獨立性”與“創(chuàng)造性”兩方面進行理解?!蔼毩⑿浴奔醋髌沸枳髡擢毩⑼瓿啥浅u復制,“創(chuàng)造性”即作品需有一定程度的智力創(chuàng)造性,這種創(chuàng)造性可外化為明顯的作品差異性。就“獨立性”而言,不論是Stable Diffusion(智能繪畫生成工具)模型生成的文生圖,還是IBM公司的Watson生成的電影預告片,抑或Amper Music智能生成的音樂,這些算法生成物至少在外在表達形式上并不是簡單復制或抄襲,這表明算法生成物滿足了“獨立性”這一要件。就“創(chuàng)造性”而言,人“創(chuàng)”機“作”表明了人“創(chuàng)”的重要性。AI文生圖由使用者自由設置不同參數(shù)和提示詞,AI模擬人類大腦的運作機理,利用大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡、深度學習以及神經(jīng)網(wǎng)絡等技術(shù)來訓練這種“仿生大腦”,使之能從海量資料中獲取經(jīng)驗、提煉規(guī)律,將這些元素進行排列組合,從而生成與現(xiàn)有作品在表達形式上完全不同或存在顯著差異的圖片。這些差異性便是AI文生圖成為作品的基礎,具有一定程度的智力創(chuàng)造性。因此,在AI文生圖中,獨創(chuàng)性主要源自使用者對提示詞的選擇和安排。
在Stable Diffusion的圖片生成模型中,使用者并沒有直接動筆去畫具體的線條,生成圖片的線條和色彩基本是人所進行的“文本輸入”,然后由AI模型進行“圖畫輸出”。人工智能繪圖模型的使用者對人工智能繪圖的文字提示和描述即使再具體,由于使用者并沒有直接“動手去繪制”,顯然不符合通常概念下的繪畫創(chuàng)作,“說者”無法成為“畫者”。但是,將“作”畫與“說”畫徹底對立起來的觀點不符合科技發(fā)展的實際情況。因為在2024年1月30日,清華大學與宣武醫(yī)院團隊宣布成功進行的首例無線微創(chuàng)“腦機接口”的臨床試驗中,脊髓損傷患者經(jīng)過訓練不僅實現(xiàn)了通過意念活動驅(qū)動手套抓握水瓶等“腦機接口”運動,而且能憑意念控制電腦屏幕上的光標移動。因此,隨著科技的進一步發(fā)展,“想畫”已逐漸成為可能,“說畫”更是輕而易舉。在人“創(chuàng)”機“作”中,人“創(chuàng)”才是創(chuàng)作的源泉,“作”只是“創(chuàng)”意的表達方式,而表達方式會隨著技術(shù)迭代不斷變化。
《著作權(quán)法實施條例》第4條規(guī)定:美術(shù)作品是指繪畫、書法、雕塑等以線條、色彩或者其他方式構(gòu)成的,有審美意義的平面或者立體的造型藝術(shù)作品。立法者并沒有對美術(shù)作品的表達方式進行嚴格限制,美術(shù)作品的表達并不局限于線條和色彩等能夠直接帶給人視覺體驗的“傳統(tǒng)創(chuàng)作元素”,線條和色彩僅是表層的表達,其與最底層的思想(創(chuàng)意)之間,有一個逐漸抽象的過程,中間可能容納可被作為美術(shù)作品表達的內(nèi)容。因此,AI文生圖的“說畫”過程雖然沒有直接“動手去繪制”線條和色彩,而是利用繪圖模型設計了具體的構(gòu)圖布局和文本提示詞,也同樣構(gòu)成美術(shù)表達。美術(shù)作品與其他作品的差異不在于“創(chuàng)作”的方式,而在于作品的功能,即美術(shù)作品的功能在于將“給人美感”作為這一作品內(nèi)容信息的呈現(xiàn)。
2024年2月,美國人工智能研究公司Open AI發(fā)布視頻生成大模型Sora,只需提交簡要的文字指令就可生成場景逼真、細節(jié)豐富、動作流暢的視頻。從“文生圖”到“文生視頻”,人工智能技術(shù)展示了驚人的迭代速度。在這樣的背景下,認可AI文生圖的“作品”屬性將有利于激發(fā)使用者利用AI作為工具進行創(chuàng)作的熱情,從而促進人工智能技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展和應用,實現(xiàn)著作權(quán)法“激勵作品創(chuàng)作”的目標,推動文化繁榮。
(本文為國家社科基金項目“個人信息的數(shù)據(jù)化商業(yè)利用權(quán)益沖突問題研究”〔22BFX083〕階段性成果)
編輯:黃靈 yeshzhwu@foxmail.com