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【法眼观】
与谈人
万勇 中国人民大学法学院副院长、教授
蒋舸 清华大学法学院长聘副教授
熊文聪 中央民族大学法学院副教授
主持人
本报记者 陈慧娟 安胜蓝
AI生成物，是作品吗？
主持人：2023年11月，北京互联网法院对全国首例“AI文生图”著作权纠纷案作出一审判决，法院认为提示词输入、参数设置、图片选择等操作体现了原告的智力投入，涉案图片具备“智力成果”要件。而今年，江苏省苏州市中级人民法院对另一起AI文生图著作权纠纷案作出终审裁定，认定原告仅靠简单提示词触发AI生成的图片不构成作品，不受著作权法保护。
您如何看待这两个截然相反的判例？AI生成的内容能否称之为作品？它的作者是谁？
万勇：人工智能生成内容的法律定性与权利归属问题，是当下世界各国讨论的热点。北京互联网法院判定“AI文生图”构成作品，江苏省苏州市中级人民法院则作出相反结论。二者审理结果看似迥异，实则采取了一致的审理逻辑。两案法院均以“智力成果”“独创性”作为核心审查要件，认为AI使用者对提示词的输入、对参数的设置等使用行为可以反映人类的智力投入，使用者的审美选择和个性判断令生成内容呈现个性化表达，从而具有独创性。
在北京互联网法院审理的人工智能文生图案中，原告提供了充分的证据，显示自己使用AI创作过程中的智力投入；而在江苏省苏州市中级人民法院审理的案件中，原告未能提供创作过程中的原始记录，无法证明生成内容中自身的智力投入或个性化选择、修改。著作权法规定“创作作品的自然人是作者”，在人工智能生成内容的情境中，自然人使用AI工具进行创作，创作过程中提示词输入、参数设置等环节均体现了使用者的智力投入，最终形成个性化内容表达，应认定AI使用者为作者。
蒋舸：在人机协同创作势不可挡的背景下，首先需要承认人机协同成果完全具备构成用户作品的可能性。在苏州中院的“蝴蝶靠背座椅案”中，原告利用AI生成了“蝴蝶靠背座椅图片”。被告在电商平台出售带有蝴蝶靠背、但与原告图片内容并不相同的座椅，被诉侵权。原告既未保留“文生图”的创作过程视频，也未提供提示词之外的垫图等输入信息。鉴于早有各种蝴蝶靠背座椅被设计出来，因此原告并不能证明被告销售的座椅来自对原告图片的抄袭，但这与原告能否享有“AI文生图”的著作权并无关系。无论“AI文生图”是否构成用户作品，被告不侵权的结论都不会改变。
需要注意的是，著作权法不应向AI用户提出过于严格的举证要求。在用户明显原样照抄原告利用AI生成的图片、视频、小说或者音乐等文艺内容的情况下，若仍严苛地要求原告将自己的贡献从人机协同成果中区分开来并只能就纯粹源于自己的贡献主张版权，将可能导致对抄袭的纵容，不利于建立健康的创作秩序。著作权法应将有限的制度资源集中于确保著作权保护力度与用户贡献程度相符。
熊文聪：智力成果必须具有独创性才构成作品。独创性必须同时满足“独立完成”和“具有一定的创作高度”两个要件，而体现了完成人的个性化表达顶多只能用于证明“独立完成”，却无法证明该独立完成的智力成果达到了一定的创作高度。举个例子，笔者是一个不谙绘画的外行，某天兴致大发，在白纸上用彩笔随意画了几笔，应当受到著作权法保护吗？显然不应当，因为它不具有稀缺性。
著作权是一种典型的私有财产权。绝大多数人工智能生成内容之所以不应当受版权保护，不是因为AI不是自然人、不是作者，而是因为AI生成内容通常都不具有稀缺性。知识产权制度本质上是在探讨什么样的规则有助于激励人们对既有财产进行最有效的利用和对潜在财产进行最有效的创造。
训练AI用数据，侵权吗？
主持人：人工智能可以在算法和算力驱动下利用海量数据自主生成内容，从大模型训练到内容的产出，涉及数据的搜集、使用、存储和共享等多个环节。数据是人工智能发展的“燃料”，如何完善相关规则，保护人工智能数据知识产权？如何平衡好训练数据使用和平台责任？
万勇：应充分利用现有法律制度框架，对人工智能的数据成果提供体系性保护，进一步破解知识产权领域相关制度障碍。在著作权法框架内，可对经个性化选择、编排、加工的数据集给予作品保护。对于难以构成作品的数据权益，可通过反不正当竞争法为其提供适当保护。对于人工智能的数据利用，应改革合理使用制度，建构人工智能产业友好型的著作权法，为新兴产业利用数据清除系统性障碍。
针对平台使用数据可能涉及的侵权责任，一方面，目前尚处于人工智能产业发展的早期阶段，可以适度给予较为宽容的发展空间，推动产业稳健发展。因此，平台责任的设置不宜过于严苛、脱离我国发展实际。另一方面，平台应当保持自觉性与自主性，严格遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》、个人信息保护法等相关规范。此外，平台义务并非一成不变，而是伴随人工智能发展水平、平台自身规模、模型训练成本等因素动态变化的。
蒋舸：在全球各国，著作权人已经向人工智能开发者和运营者提出多起诉讼。从著作权法角度看，主要诉求均基于“作品被挪用”和“作者被替代”两层理由。著作权人认为，倘若不以海量作品为基础进行训练，如今的人工智能不可能具备生成图画、小说、音乐或者视频的能力。而人工智能方不仅不向作者支付报酬，甚至在文艺市场形成了替代效应，给作者群体造成巨大生存压力。
各国立法和司法尚在摸索之中。未来的解决方案很可能是针对AI训练环节和AI输出环节分别确定规则。
在AI输出环节，著作权法应当侧重保护作者利益。AI不能未经著作权人许可而输出与被训练作品实质性相似的内容，否则需要承担侵权责任。而在AI训练环节，著作权法应当侧重促进作品利用。在AI开发过程中实施的作品复制行为很可能被认定为合理使用，无需逐一向著作权人寻求许可。否则将导致巨大的作品识别与许可交易成本。
熊文聪：著作权的本质是控制作品的传播，也只有当被告实施了传播作品的行为，才可能会实质性影响原作的市场销售和获利空间，从而给原告造成损害后果。而如果仅仅是删除权利管理信息用于训练人工智能，尚未生成和对外传播与原作构成实质性相似的内容，则难以证明该行为已经给原作权利人造成了具体的、特定的实际损害或即将造成迫在眉睫的损害，便自然应驳回其侵权诉请了。
一个更为关键和复杂的问题是，利用已有版权作品进行机器学习和内容生成，到底多大程度上会被认为是合理使用从而得到侵权豁免？我认为，既然著作权作为财产制度是对社会资源（智力创作成果）的一种分配方式，而以合理使用为代表的著作权限制规则也是一种利益再分配机制，那解题的思路与方案仍然还是需要回到经济学中找寻。在法经济学看来，法律通过赋予资源创造者或投资者排他性的财产权，即将使用该资源的成本和收益“内部化”，权利人会尽力使资源以最小的成本发挥最大的效益，同时避免因外部原因造成公地悲剧问题，但这一理想结果的出现是以市场没有失灵为前提的。而一旦交易成本过高或因公共利益等外部原因导致交易无法达成，市场就会失灵。此时，通过限制财产权的排他性，让使用者能够越过权利人自由利用该智力成果资源，从而降低总成本就是可行的。由此可见，当著作权许可市场出现失灵时，合理使用就是一套更好地配置资源、增加社会整体福利的替代方案或实现机制。
开源共享，有边界吗？
主持人：开源人工智能强调代码、数据、算法及模型权重的开放，可以说，人工智能时代的特征之一就是开放共享。在这样的背景下，应当如何界定AI创作的保护边界？制度规则如何实现保护与共享之间的平衡？
万勇：应当认识到人工智能与传统创作工具的差异：AI生成具有高度的随机性与偶然性，即使输入完全一致的提示词，也可能输出差异显著的结果。这一特性决定了AI生成的侵权判断必须回归到输出内容本身，提示词的实质性相似并不必然导致生成画面的实质性相似，厘清正确的侵权判断对象才能合理划定权利保护范围。
在制度构建上，应当兼顾人工智能产业发展与著作权人正当权益的平衡。高质量的AI生成依赖于海量多元的数据训练，而其中可能包含大量受著作权法保护的作品。对此，应增设“数据挖掘”的合理使用条款。不过，即便设置了专门条款，也不意味数据挖掘可以无度展开，其行为仍然受到“三步检验法”的限制，不得影响作品的正常使用，也不得不合理地损害著作权人的合法权益。通过明确保护边界、协调多元利益，著作权法得以在“保护”与“共享”之间实现动态均衡。
蒋舸：著作权法的使命从来不是单纯地为创作者提供保护，而是划定保护范围的同时，明确地将行动自由的情况告知公众。例如，著作权侵权以“接触加实质性相似”为前提，因此只要被告从未接触过原告的作品便无需承担侵权责任，哪怕被告的作品与原告作品十分相似。又如，为介绍、评论某一作品或者说明某一问题，在作品中适当引用他人已经发表的作品，通常构成合理使用。即便作者对介绍或者评论并不满意，也无权禁止他人引用作品。
“宽进宽出”的理念同样适用于AI时代的著作权秩序。一方面，著作权法不应当给AI用户取得著作权设定过高的门槛；另一方面，在公众没有原样照抄的情况下宽容地对待借鉴行为，在用户不对创作过程加以说明的情况下允许公众自由借鉴人工智能生成内容。同时，通过将证明“接触”的责任严格加诸原告方以及切实保障公众根据合理使用条款享有的行动自由空间，都能确保AI时代丰裕的文艺成果能够更加顺畅地被共享。
熊文聪：人们往往一方面把新技术设想得过于浪漫，憧憬它的到来能给周遭的生活带来翻天覆地的巨变，一方面又会因为陌生而过度紧张甚至恐慌。
AI技术并不敌视产权保护。AI就像一片进行光合作用的绿叶，它抓取海量数据进行机器学习和内容生成，不应将其视为侵权。而当它将经机器学习、数据训练后生成的内容又提供给人类时，也不应当赋予这些生成内容财产权或著作权。
纵观历史可知，每一波传播技术的革新巨流都被著作权法这片汪洋大海所吸纳了证券配资的条件，只要秉持正确的观念、常识和逻辑，AI技术并不会给著作权法带来颠覆性的挑战。相反，讨论、探索和解决新技术所带来的新问题，有助于反思和澄清我们对法律既有概念、规则和原理的理解，从而消除纷争、达成共识。
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