20多年前，互联网挑战了知识产权法律制度，美国1998年通过的《数字千年版权法》对互联网技术发展作出了早期法律回应。如今，生成式人工智能（以下简称“生成式AI”）再次冲击知识产权领域，中国2023年5月通过的《生成式人工智能服务管理暂行办法》以法律文件形式对此作出回应。围绕生成式AI知识产权问题，香港大学黄乾亨中国法研究中心与中国人工智能产业发展联盟政策法规工作组于1月26日联合进行了一场高峰对话。在对话中，北京互联网法院综合审判一庭副庭长朱阁、清华大学法学院教授崔国斌、华东政法大学法律学院教授王迁、美国纽约大学法学院教授杰森·M. 舒尔茨（Jason M. Schultz）、美国康奈尔大学法学院教授詹姆斯·格里梅尔曼（James Grimmelmann）就人工智能生成内容的著作权问题等展开了热烈讨论。
中国首例“AI文生图”案
引发国际关注
据“AI文生图”著作权案一审主审法官朱阁介绍，该案原告利用AI大模型生成了一张涉案图片，名为“春风送来了温柔”。被告是一名原创诗歌作者，在发布原创诗歌时使用这张图片作为配图。原告主张被告的行为去除了图片上的署名水印并上传到社交媒体平台上，侵犯了其作品署名权和信息网络传播权。如果该案没有出现原告利用AI生成图片的这个情节，案情就显得很常见，处理起来可能非常简单。在作品的认定上，法院经审理认为，涉案图片是以线条、色彩构成的有审美意义的平面造型艺术作品，存在可被识别的差异性，生成过程也能体现原告的独创性智力投入，符合中国著作权法中对作品的定义。在权利归属认定上，根据中国著作权法的规定，著作权一般归属于作者，但作者限于自然人、法人和非法人组织，AI大模型本身无法成为作者。原告根据需求对AI大模型进行相关设置并选定图片，涉案图片经由原告的智力投入而直接产生，体现了他的个性化表达。因此，法院认为，原告是涉案图片的作者，享有该图片的著作权。在作品认定构成和权利归属证成之后，与同类案件相似，法院认定被告侵害了原告的署名权和信息网络传播权。
谈及审理思路，朱阁表示，从中国著作权法有关作品的定义中可解读出四要件：领域限定、表现形式、智力成果、独创性。涉案图片显然具备前两个要件，需要讨论的是智力成果和独创性要件。智力成果要求体现自然人的智力投入，AI大模型不是民事主体。智力投入可能会体现在哪方面呢？因为它是新型创作工具，基于涉案图片的生成过程，法院认为，从构思涉案图片开始到最终选定涉案图片，原告进行了一定的智力投入，包括设计人物的呈现方式、选择提示词、安排提示词的顺序、选定符合预期的图片等，满足智力成果要件。独创性是界定作品的核心要件，要求作品由作者独立完成，体现作者的独创性表达。利用生成式AI的情况下是否能体现作者的个性化表达，这需要个案判断。一般而言，在利用AI大模型生成图片时，人们提出的需求具有差异性，对画面布局描述越具体，越能体现人的个性化表达。该案原告基于自己的审美选择和个性判断，对涉案图片的画面元素、布局构图等表达细节作出了安排和选择，其意志通过涉案图片得以体现。此时，AI就如同作者手中的画笔或照相机，是作者的创作工具。
朱阁认为，法律适用就是用科学的方法解释法律，有时要根据一定的规则和方法来填补法律的漏洞。新型疑难案件的法律适用中一般会加入利益衡量，优先考虑双方当事人及其所在群体的利益，还会考虑立法者的价值选择和社会公共利益。该案裁判结果与立法者的价值选择一致。著作权法的立法目的是鼓励创作，在一定条件下，基于AI生成的作品能激励人们用新工具进行创作。此外，激励用户形成使用、收益、投入、再使用的良性循环，可以对新兴产业产生积极影响。法院还将社会公众利益纳入考虑。现有技术条件下，检测区分某个作品是否是利用AI生成的内容较难实现，如果区别对待，不保护AI生成作品会给社会传递负面激励，使人们拒绝使用新工具或隐瞒使用行为，对公众知情权是一种侵害。
人工生成与AI生成作品权利之间
难以截然二分
对朱阁提到的AI创作的动机及激励问题，王迁认为，在美国，尽管许多AI生成作品不受版权法保护，但使用AI的用户数量并未减少。这说明是否用版权保护AI生成作品对用户意愿并无直接影响。格里梅尔曼也对这个话题作出回应，在他看来，AI生成作品与人类创作作品之间的客观区别很小。如果版权法规定所有AI生成作品都不受保护，可能诱使很多人否认使用AI。他不确定这个问题能否得到解决，但他认为，如果某个法律制度在人工生成与AI生成作品的权利之间设置截然对立的区别，确实可能产生负面诱因。
对此，朱阁表示，首先，AI让原本没有绘画技艺的人也能进入美术作品市场，展现他们的创造力。其次，许多艺术家已将AI大模型纳入工具箱，这可能替代艺术家的重复性劳动。再次，在价值问题上，如今许多人可能偏爱手工制作的物品，尽管价格更高，但仍有购买需求，未来如AI生成作品充斥市场，手工绘画作品将更为稀缺且更具价值。复次，目前AI软件使用具有一定门槛，应鼓励用户投入更多精力进行学习。最后，按照中国主流观点，独创性是一个有或无的问题。根据现有作品标准，有相当一部分AI生成作品可以达到独创性要求，因为中国关注的是人的投入。
针对美国版权局是否可能赋予该案中的作品版权这一问题，格里梅尔曼指出，中美两国法律在这个问题上的处理方式并没有太大不同。目前，美国的相关案例往往是在版权登记阶段出现问题。这些案例可被视为一种测试，从而确立起更为广泛的版权法先例。涉案的创作者要么主张将AI本身登记为作者，要么在输入指令及AI参与的信息披露上非常不完整，没有充分体现人在创作过程中的重要性。而“AI文生图”案件的性质则截然不同，是一个相当具体的侵权诉讼，同时对生成过程和输入指令进行了非常详细的披露。因此，两个法域之间可能并不存在本质性的差异。如果该案发生在美国，可能会得到类似的裁判结果。尽管在“太空歌剧院”案中，一幅包含600多个指令并获得大奖的AI生成作品被美国版权局驳回申请，但创作者并未披露这些指令的具体内容，也没有披露AI生成的原始草图。美国版权局和法院鼓励创作者积极披露自己的参与程度，否则会因证据不足而无法让作品受到版权保护。
崔国斌提到，美国版权局曾以不具备独创性的理由拒绝对很多AI生成作品进行版权保护，而中国涉案作品提示词的修改细节可能少于一些美国作品。例如，“太空歌剧院”案中，创作者选定作品后，先确定大框架再修改细节，反复使用Photoshop等传统画笔类工具打磨内容，整个过程耗费了大量时间，但美国版权局仍然认为其缺乏独创性。若上述案件发生在美国，在严苛的标准之下，美国版权局估计会得出否定涉案图片独创性的结论。
王迁也认为，根据美国版权局的裁决书及指南，其不可能对“AI文生图”涉案图片进行作品登记。美国版权局并非质疑申请人造假，反而希望借此厘清AI生成内容的作品认定。在“太空歌剧院”案中，美国版权局并未反驳申请人关于使用了600多个提示词的说法，但仍然认为这“不是人在创作作品”，因为内容是AI自主生成的。美国版权局并不认为对AI生成内容进行Photoshop处理后形成的内容无法登记，他们要求申请人声明放弃AI生成内容的权利，但申请人不愿这样做，最终导致无法登记。目前AI无法像人类那样理解用户指令，只能依照自身训练和算法规则生成新图。因此，不论作品被修改了多少轮，每轮都是黑箱，用户对每次生成的内容始终缺乏控制力，无法预测最终结果。人使用自然语言描述这幅作品时，无论多么精细，与AI生成的图像都不会完全一致，除非AI发展至电影《盗梦空间》般的水平，将人脑已构思完成的画作“精准拷贝”出来。但届时应将“生成式AI”改名为“复制式AI”。
崔国斌表示，“AI文生图”著作权案原告使用的Stable Diffusion是一个开源软件，很多人正在开发各类插件，使用户能够通过文本、图形指令或键盘操作等方式来修改画面中的具体内容，可操作空间很大。随着AI技术的发展，继续强调基于文本指令等的修改方式与Photoshop按钮式修改方式之间存在本质差别，可能是没有意义的。实现两者之间的无缝替代是未来不可避免的趋势。AI无法对选定图片的具象特征进行修改的例子，并不能证明利用文本提示词无法具体或彻底地修改一幅AI输出的图片，这是现有AI技术尚未被发挥到极致或使用者对AI插件技术潜力的了解不准确所致。
重新审视思想与表达二分法
在著作权法中，思想与表达二分法原则上将作品分为两个方面，著作权法只保护对思想观念的独创性表达，而不保护思想观念本身。关于生成式AI对二分法理论带来的挑战，格里梅尔曼指出，当前，创作者只需输入简单的指令就能输出丰富多彩的内容。如果坚持传统的二分法，意味着版权法只保护指令本身，因为只有指令是创作者的表达，并且，太简短的指令可能无法得到版权法的保护。当指令更有创意和建设性时，指令与AI生成作品之间的关联往往更紧密。若仅提供少量提示词，任由AI完成剩余工作，则难以实现传递独创性表达的效果。古登堡印刷术的发明大幅降低了文艺作品的生产成本，但两个多世纪后世界上第一部版权法才得以颁布。如今人类刚刚迈入生成式AI时代，对如何利用AI促进创意、如何设计激励机制、AI生成内容的潜在风险等所知甚少，这使得当前情况充满了不确定性。
据舒尔茨分析，版权法理论认为，其设立目的在于鼓励人们进行创作。生成式AI的广泛应用大幅降低了创作成本和创作门槛。假设艺术的核心在于“构思”，而“表达”只是机械执行的过程，那么在AI可极大地简化表达过程的前提下，有必要重新审视思想与表达二分法。在以生成式AI为主导的情况下，人们真的需要版权保护作为激励才愿意进行创作吗？这一点值得怀疑。
然而，王迁认为，大部分AI带来的所谓问题和挑战不一定真实存在，关键在于使用作品训练AI是否构成合理使用，这对二分法并不构成挑战。在AI语境下，关注的焦点是用户输入的提示词相对于AI生成的图片是否仅为“思想”。如果是，则其不受保护。这里讨论的不是提示词本身是否构成作品或表达，而是AI基于提示词生成的图片是否为用户在著作权法上的表达。假设一位美术学院教师也是诗人，在当场写了首诗后要求全班学生根据这首诗各画一幅画。这位老师写的诗当然是作品，但这首诗相对这些学生各自作的画而言是思想。显然这首诗无法决定每幅画作的构图，学生们可以根据自己的想法理解这首诗，用自己的创造力生成相应的具体画面。无论使用多么复杂精细的文字描述画面，都无法完全决定其构图。同理，即使提示词足够详细，生成的图片也不能构成用户的作品。王迁指出，他曾将一首描述日落场景的英文诗作为提示词输入两个AI大模型，生成的图片完全不一样。这首诗的描述已经足够详细，如果还不够，可以再写下一千行。然而，把一千行的诗作为提示词输入两个大模型，仍然不可能得到相同的结果。如果将选择和输入提示词认定为创作行为，为什么能产生如此多不同的表达？这是因为，文字相对于它描述的图片仅仅是思想，而非表达。
关于思想与表达二分法，崔国斌表示，若创作者仅输入提示词，虽提示词本身可能构成文字作品，但AI基于提示词生成的图片通常并不包含创作者的独创性表达。只有在创作者选定图片后，再通过提示词或其他方式对表达性细节或构图要素进行反复修改，才可能在图片表达部分构成独创性。
“实质性相似”是认定版权法领域侵权行为的重要规则，指被告作品与原告作品在思想的表达方面构成同一，以至于排除了被告独立创作作品的可能性。格里梅尔曼表示，版权法根据实质性相似的原则判断是否构成侵权。如果创作者的思想表达是由指令来体现的，那么应该被对比的是指令之间的区别。尽管同一指令通过AI生成的内容可能不一样，两个完全不同的指令却有可能生成高度相似的内容。
王迁认为，AI并没有挑战实质性相似的判断标准。实质性相似的比较采用的是客观标准，只关注原告作品与被诉侵权内容之间的相似度，与被诉侵权内容是由AI生成还是人类创作无关。
分情况讨论侵权与合理使用
合理使用是指根据版权法的规定，以一定方式使用作品可以无需经过著作权人的同意，也不用向其支付报酬。格里梅尔曼表示，合理使用在美国有两大发展趋势。其一是转化性使用，即对他人作品进行创意性改编；其二是复制他人材料并用于完全不具备艺术表达性的目的，比如研究收藏库、搜索引擎。这些系统收录了许多受版权保护的作品，但其复制出来的产物与原作品没有竞争关系。然而，生成式AI融合两者。它不仅广泛吸纳版权作品进行训练，同时生成具有表达性的衍生作品。因此，生成式AI对以上两种情形并非完全适用，但又与两者存在关联。
舒尔茨表示，在判断是否构成合理使用时，需要结合最终生成的内容进行评估。争论的焦点在于，AI公司自动爬取数据进行训练与向版权持有者获得特定授权有何区别？由此牵涉到两个问题，第一个问题是竞争。要促进不同AI工具之间的良性竞争，就不能只让世界上最富有的公司获得训练数据。但是，大量购买版权的费用相当高昂。第二个问题是偏见。如果AI能使用海量的数据进行训练，就能更好地防止生成带有偏见性的内容。美国不同政治派系对AI使用其数据进行训练的态度不同，如果实行授权制，训练数据是否会被某个派系的观点所主导？此外，如果AI生成内容确实构成实质性相似，那么应该由用户还是AI服务提供商负责？
格里梅尔曼和舒尔茨一致认为，在“合理使用”的问题上不存在一刀切的答案。用户使用AI的目的和情况各不相同，需要具体问题具体分析。版权法应对私人空间予以适当宽容。在相关案件中，当AI生成内容被上传至公共领域，尤其是当案情涉及不公平竞争的因素时，问题的性质就改变了。总之，生成式AI当前仍处于发展初期，许多版权问题都没有确切答案，需要依靠更多司法判例来丰富人们的知识储备。一个合理的制度应不依赖大规模供应商，帮助大型公司和初创公司都能茁壮成长，保障所有人平等使用AI的权利并鼓励合理竞争。如果法律仅允许大公司与其他大公司打交道，既不能解决实质问题，也无法让创作者获得合理回报。此外，版权方经济利益受损可能是因为有更多人能够与他们展开竞争，而不仅仅是因为某个人通过ChatGPT窃取了他们的作品。
针对以上两位专家的发言，崔国斌评论到，两位美国专家都倾向于认定AI训练使用数据有可能构成合理使用。其中，舒尔茨教授的观点主要从竞争和中立性两个方面进行考虑。首先，对AI训练过程的许可要求可能会妨碍公平竞争，这不仅涉及公司间的竞争，还可能涉及国家间的竞争；其次，如果部分版权持有者同意授权而另一部分人不同意，可能导致AI生成内容存在立场偏颇的问题。另外，合理使用可能更多地适用于非商业目的，而纯商业目的需要被重新审视。不过，在崔国斌看来，纯商业目的也可被视为合理使用。若要求AI供应商为所有的训练数据支付高额的版权费用并确认每个人的贡献，可能会导致市场失灵和社会成本上升，这是没有必要的。当然，AI输出内容如果侵权，则应追究输出环节的法律责任，这与训练环节的使用行为是否构成合理使用是两个不同的问题。
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