人工智能创作物的著作权问题研究——以“微软小冰”为例

曹 越

一、问题由来和研究价值

2017年7月5日，微软工程院宣布其旗下人工智能软件“小冰”的识图写诗功能正式上线运行，使用者只需要上传任意一张图片即可由“小冰”在短时间内自行撰写一首简短的现代诗歌。并且整个创作过程非常快捷，仅需不到12小时，便可写出20多万首诗歌。尽管官方明确表示放弃诗歌的著作权，但人工智能也会“创作”的话题仍然在文学、法学、社会学以及自然科学技术领域本身引发了广泛讨论。支持者认为“小冰”的这一功能的确帮助人们降低了诗歌创作的门槛要求，而反对者则称“小冰”的诗歌至多算是一种语言文字游戏，并不是真正具有内在抒情逻辑的诗歌作品。

实际上，早在20世纪70年代，美国社会便已经产生了关于人工智能创作物著作权的权利之争。1983年，美国版权局破天荒地将一台名为“Racter”的计算机登记为了一本书的作者，书名为《警察的胡须剃了一半》。无独有偶，在10年之后，美国版权局再一次将小说《只此一次》的作者登记为计算机“Hal”。这一做法直接推动了著作权主体是否可以延伸至非人类范畴的讨论。随着智能科技的精进，如今越来越多的人工智能设备和软件被应用于文学创作、美术绘画、新闻编辑等行业和领域中，并且其生成输出的“作品”不再仅仅是基础信息的简单调配和整理，而是能够对信息进行进一步的提炼和升华，使得文字更符合人类语言习惯、图画更具有艺术构图美感等等。但诸如此类改进是否即意味着人工智能可以成为与人类并列的著作权人仍值得我们思考。譬如，即便微软方面宣布使用“小冰”创作诗歌的用户可以获得诗歌完整的著作权，但摆在眼前的疑问却是输出的“诗歌”真的是作品吗？如果两名用户同时输入了同一幅图片，得到了相同的诗歌，当两名用户同时宣称自己拥有权利时，这一矛盾又当如何解决？

从当前行情来看，截至2018年6月，我国人工智能企业数量达1011家，位列全球第二。我国人工智能领域投融资份额占全球总量的60%，且市场规模增长迅速，2017年其市场规模就已经达到237亿元。从长远发展来看，根据国家战略规划，人工智能将在2030年前后对我国生产生活、社会治理和国防建设等各领域发挥关键性作用，相关核心产业规模将超过1万亿元，带动上下游产业规模更是超过10万亿元。此外，随着泛娱乐概念的深入人心，著作权不再是单一的权利，其在互联网的带动下正逐渐向游戏、电影、动漫等周边业态快速扩张。多元化的著作权生态链正如野火般烧遍整个行业领域。面对如此庞大的市场，如果不对人工智能创作物加以法律保护，必然容易引起极大的权利纷争，加强人工智能领域知识产权保护不仅是大势所趋而且迫在眉睫。

二、域外关于人工智能创作物的规定

一般而言，作品的著作权归作者享有，但人工智能出现以后，作者是否必须为人类的讨论变得愈发热烈。为了应对人工智能创作物给传统著作权领域带来的挑战，西方多国都进行了不同程度的立法或战略规划。结果显示，各国不仅对人工智能创作物的定性存在分歧，权利归属方面亦是如此，且截止到目前仍无定论。另外，《伯尔尼公约》没有明确规定作者必须是人类，而WIPO在编著《伯尔尼公约指南》时则解释称，公约之所以没有规定作者的范围，是因为有些国家将著作权授予了自然人，有些则授予了法人。因此，在探析人工智能创作物的合理属性之前，有必要了解一下域外对于此问题已经成型的观念和规定。

1.美国

美国对判定人工智能创作物是否构成作品的条件较为宽松，新科技应用版权著作委员会在1978年的报告中指出，只要符合独创性要求，其就可以成为作品。但是，美国是典型的将作者限定为人类的国家。尽管在20世纪90年代曾出现过将两台计算机登记为作者的先例，但美国法院在凤头猕猴Naruto诉David John Slater案中再次重申了作者必须为人类的规则。该案中，摄影师Slater的相机被一只名为Naruto的凤头猕猴无意间触碰并拍摄下了数张极为珍贵的近景写真，后来Slater取走了这些写真并出版获利，动物保护组织以侵犯Naruto写真著作权的名义起诉Slater，要求赔偿损失。法院最终判决原告败诉，理由就是摄影作品的作者不能是动物。①值得注意的是，美国区分了作者和著作权拥有人的概念。其中，美国著作权法在第101条对著作权拥有人的定义为：“著作权拥有人是指包含著作权中的任何一项专有权的所有者。”②这一区分实质上为人工智能创作物的权利保护提供了出路，即纵使计算机不能直接成为作品的作者，但仍存在成为著作权拥有人的可能，因为对于著作权拥有人来说，法律并没有对其进行主体人格限制。

2.英国

英国是世界上第一部版权法诞生之地，其对知识产权领域革新的关注也一直走在世界前列。英国早在1988年的《著作权、设计与专利法》第178条就对计算机生成的作品进行了定义：“在无人条件下由计算机自主生成的作品为计算机作品。”③然而，该法案第9条F1款对作者的定义却为：“（a）在录音情况下的作曲人；（b）在拍摄电影情况下的制片人和主要负责人；（c）在广播的情况下进行广播的人，或者在通过接收和立即重新传送另一广播的广播的情况下作出该广播的人；（d）对于出版物进行排版安排的出版商；（e）如果是由计算机生成的文学、戏剧、音乐或艺术作品，则作者应被视为进行创作所需安排的人。”④不难发现，两个定义的前提条件其实是存在矛盾的。按照第9条定义的理解，只要是有人类参与，无论计算机自身付出的努力占作品创作的比例有多大，作者一律会被认定为人类。而且从目前人工智能技术的发展程度看，即便是再先进的人工智能也需要人类参与，哪怕是输入一张图片，这都会使得认定计算机作品变得毫无可能，使得第178条的存在意义变得微乎其微。因此，英国虽然较早地注意到了人工智能创作的问题，并对人工智能创作物的属性和权利归属进行了安排，但实践起来仍然存在比较大的障碍。

3.日本

为了弥补与欧美国家之间在高科技领域的技术差距，日本于20世纪90年代开始推行全国性的知识产权推进战略。2018年6月12日，日本知识产权战略本部公布了全新的《知识产权推进计划纲要》，其中专门列出一节介绍“加强数据和人工智能等新信息产品的知识产权战略”，同时强调要进行与数字化、网络化进程相对应的著作权制度建设，以适应人工智能和大数据技术背景下的社会新变化。⑤日本《著作权法》第14条对作者的推定规则进行了说明：“在作品的原作中，或者向公众提供或提示之际，将其众所周知的姓名或名称或其雅号、笔名、缩写等用以代替原名者作为作者名而用通常的方法表示者，即应推定为该作品的作者。”⑥仅从这一规定来看，如果将人工智能的名字标示在作品之上，应该也能推定为作者。但是，根据同法第10条对作品的分类，人工智能创作物的内容和技术都不能归属为作品的范畴内。所以，日本目前对于人工智能创作物的保护问题尚不明朗，但总体态势是积极的。

4.欧盟

2015年1月，欧洲议会法律事务委员会宣布开始研究人工智能领域内的法律问题。次年5月，该委员会向欧盟委员会提交了一项动议，旨在制定关于机器人民事权利的法律规范，包括赋予机器人“电子化人类”的身份，以及允许机器人享有一部分民事权利，如著作权和劳动休息权等。2017年2月，《欧洲机器人民事法律规则》获得欧洲议会的绝对多数票而通过并发布，该规则强调由于使用机器人和人工智能预期将会产生大量的数据流，而目前欧盟境内关于数据保护和所有权的法律框架仍不够充分，所以其呼吁欧盟委员会采取更为平衡的知识产权保护方法，在应用和推进保护创新的硬件和软件标准及规范的同时，也促进相关领域的创新。此外，其还要求为计算机或机器人产生的可受著作权保护的作品制定“自己的智力创造”标准，以便可以确认著作权的相关归属。⑦由此可见，虽然具体的评判标准细则尚未出炉，但欧盟实质上已经承认人工智能创作物可以并应当受到著作权法保护。

三、人工智能创作物的属性

厘清人工智能创作物的属性是获得著作权法律保护之前首先需要面对的问题，若能准确定性，则对权利设置和使用及限制等方面都极有裨益。综合以上域外各国对人工智能创作物的观点，我国在认定相同问题时应从更深层次的机理去理解其内在逻辑和本质。机器创作与人类创作外表具有相似之处，即都是对原始信息的加工再处理，并都以一定的文字、声音、图像形式展现在客观世界中。所以，如果要判断“微软小冰”创作的“诗歌”究竟是不是作品，是否值得法律保护，必须首先从人工智能的创作过程及原理出发以窥探人工智能创作的可能性，其次再剖析该诗歌是否具有著作权法意义上的“独创性”。

1.“微软小冰”属于弱人工智能

人工智能的概念由John McCarthy教授于1956年在Dartmouth Project（达特茅斯计划） 中首次提出。根据自主学习能力的不同以及是否能够模拟人类思考和行为模式两个标准，人工智能可以划分为弱人工智能 （Weak AI） 和强人工智能 （Strong AI）。其中，弱人工智能指仅仅能够胜任非常有限的单一任务的人工智能，这类机器或软件只是看上去比较智能化，实际却并不能拥有完全自主意识，也不能主动推理解决问题。目前，弱人工智能被广泛运用于图像和语音识别、语言翻译和创作等方面。典型的弱人工智能比如苹果公司的Siri，当用户提出的问题超出数据库已储存内容的范围时，其输出的回答就会发生错乱。而强人工智能指的是在各方面均能与人类匹敌、甚至超过人类认知和理解能力的人工智能。牛津大学计算机系主任、Oxford-DeepMind Partnership负责人Michael Wooldrige教授在CCF-GAIR 2016（全球人工智能与机器人峰会）报告中指出强人工智能领域的研究“几乎毫无进展”，所以真正意义上的强人工智能尚不存在，并且强人工智能还受到了美国哲学家John Searle的Chinese Room Argument理论的质疑。Chinese Room Argument理论认为，无论计算机表现得多么像人类或者多么智能化，其都不具备人类的心智、理解力和自我意识。另外，强人工智能可以顺利通过The Turing Test（图灵测试）⑧，弱人工智能并不能。所以根据演绎推理，由于强人工智能超越人类的优越性，强人工智能创作物也必然属于作品。而从“微软小冰”的各方面表现来看，其都属于弱人工智能范畴。即弱人工智能创作物才是本文探讨规制的对象。

2.“微软小冰”的创作核心是深度学习法

人工智能的实质是机器代替人工对原始数据进行快速识别和运算，以达到智能化效果。要想实现这一目的，必须依靠训练模型和数据分类。对此，早期传统的人工智能研究方法采取的是机器学习法（Machine Learning），该方法由Arthur Samuel于1959年首次提出，其基本原理是运用编写好的算法对数据规律进行学习，以便形成机器经验，当未来新的数据输入时，可以迅速根据该经验得到一个新的理论结果。以图像识别为例，人类可以轻松辨别出一幅图片上的动物是狗还是猫或者是一只鹦鹉，但倘若要让计算机学会识别动物的类别，则首先需要人工选择每一种动物图像的相关特征，比如边长和角度，以便训练机器的学习模型，然后这个模型再利用这些特征去分析和分类新的对象。传统的机器学习算法包括决策树、高斯过程回归法、贝叶斯法、感知器法等等。但随着数据爆炸时代的来临，计算机在处理海量数据特征时，由于内存的不足，计算机完成一组训练的时间越来越久，并且在面对高维特征识别时，更是力不从心。于是，作为机器学习的子域，Geoffrey Hinton于2006年提出的深度学习法应运而生。深度学习法的灵感源于现代仿生学，其通过模拟大脑神经网络，让计算机能够对输入的数据的进行分层处理。深度学习法中的“Deep”，指的就是神经网络多层结构。仍以上述图像识别为例，深度学习法帮助人类跳过了从图像中提取特征的手工步骤，相反，人类可以直接输入图像到深度学习算法中去，然后由计算机完成特征识别并预测对象。所以，我们可以通过下列表格清晰地了解机器学习法和深度学习法的区别：

表1

据微软工程院介绍，“微软小冰”的创作是基于对中国上世纪20年代以来的519位现代诗人的数千首诗歌进行了反复一万次的学习，才具备了创作诗歌的能力，并逐渐形成了独有的诗歌风格和文体技巧。由此，面对如此大量的数据运算需求，我们可以断定“小冰”是深度学习而不是机器学习的结果，并且“小冰”的内核是“两位一体”——创作诗歌和图像处理的并不是一套程序。

3.“小冰”的创作机理与人类创作原理无异

图1

以图1为例，这是一组28×28像素超低分辨率下字迹歪斜的数字“3”。尽管它们在外观上大相径庭，人脑却仍然可以在十几毫秒之内将之辨认出来。这是因为人类的大脑层皮中存在一块专门处理视觉的智能区域，其能够将不同的光敏信息处理成相同的信息，同时还能将其他的图像解释成不同的信息，比如告诉主体图片上的数字是“3”而不是“9”。但是，要想“小冰”也能做到这种程度，就需要模拟该大脑皮层的工作原理了。这也是为什么人工智能创作与人类创作具有极大相似之处的关键所在，其为人工智能创作物获得独创性提供了理论依据和实践可能。

图2

图3

图2仍然是一个28×28像素的数字“9”，每一个小圆圈模拟人脑神经元，所以图2中共有784个神经元。每个神经元中的数值（介于0-1之间）为激活值，代表像素的灰度（0表示黑，1表示白）。用户输入“小冰”的图片实际上就是无数个不同灰度的像素点组成的。而这些像素点组成了图3中人工智能神经网络的第一层（最左侧一列）。同时，从第一层到最右侧的输出结果之间存在多层相似的像素点，这些不与外界进行互动的隐含层被称之为“黑箱”。上一层的激活值将决定下一层的激活值，这也是人类大脑神经网络的核心机制——某些神经元的激发，促使另一些神经元的激发。简言之，当用户向“小冰”输入一张图片后，这张图片对应的所有像素点将会根据特定的算法产生下一层的特殊图像（如图4），如此循环往复并最终在输出层得到某种结果。

图4

图5

之所以说“小冰”是由两套程序组成，是因为图像识别神经网络只能生成图像结果，而从图像到文字需要另一套神经网络来完成。如图5所示，当用户输入任意一幅随机图片A时，图像识别小冰会根据预先设计好的算法进行图像特征的识别和抓取，得到图片A的B个关键性激活值，接着这些激活值会作为新的输入特征传递给诗歌创作小冰，经过后者预设的另一套算法进行转换和组合，最终输出相应的诗歌。具体来说，我们假设图片A是一幅秋雨落叶画，图片中包含“树叶”、“雨滴”、“枯黄”等多个轮廓和颜色特征，图像识别小冰将这些特征自动提取处理后传递给诗歌创作小冰，诗歌创作小冰通过映射函数将“树叶”转换成“枯藤”、“老树”、“昏鸦”，将“雨滴”转换成“瓢泼大雨”、“淅淅沥沥”，将“枯黄”转换成“凋零”、“落寞”、“孤寂”等词汇，再通过对词汇的排列组合，最终输出成型的诗歌语句。当然，上述过程需要大量的训练才能让“小冰”快速地识别并作出反应处理。从视觉图像到特征抓取，再到文字转换，“小冰”创作的机理与人类通过双眼看到景象联想到诗歌的原理相差无几。此点充分证明人工智能具备创作作品的可能性。

3.“微软小冰”的诗歌具有独创性

“微软小冰”生成的诗歌若想成为作品，必须具备著作权法所要求的独创性要求。吴汉东认为独创性是指作品必须出于独立构思，并且不与或大体上不与他人已经发表的作品相同或近似。刘春田认为独创是指形式意义上的原创，不要求观念思维上的创新或拔高。而王迁则认为，所谓的独创性是指作品须经作者独立的、富有创造性的智力注入，唯有如此才能成为作品。综上，认定独创性的标准有两个：其一，是否属于独立构思；其二，是否具有一定的创作高度。

（1）“微软小冰”创作诗歌属于独立构思。学界通说认为，思想和灵感并非著作权所欲保护的对象，所以著作权法意义上的独立构思应是指独立创作出作品的表达方式。其中，独立又意味着不与他人合作（合作作品也不存在与作者之外的第三人合作的情况，否则该第三人亦是作者）。从形式上看，“小冰”在创造诗歌过程中确实没有借助他人的力量，而是依靠自身的机器原件（高运算能力的中央处理器、图形处理器和大容量装载的内存条等）以及独特的编程算法独立完成从图片到诗歌文字的转换。对此，有学者指出，“小冰”在创作过程中必然会有人工参与，不可能不借助“他人的力量”。殊不知，在“小冰”创作过程中的人工参与其实理解成《著作权法实施条例》第3条规定的“辅助性工作”更加恰当和合理，而“小冰”自身的行为才是“直接进行文学创作”。因为在传统的人类创作语境下，倘若一位诗人在看到他人提供的一幅画作之后产生灵感并创作出一首诗歌，我们是不会轻易地将他人提供画作的行为视为借助他人的力量的。此外，亦有学者认为人工智能只要不出现设计缺陷而发生计算错误，则输出的结果每次都必然相同，这种结果的唯一性表明人工智能创作方式不具备广泛的创作空间，即便可以生成作品，作品的重复率也非常高，不利于体现独创性的要求。笔者对这种观点并不赞同，虽然当用户重复输入同一张图片时，“小冰”创作的诗歌的确会出现重复的可能，但是这并不能否认诗歌是经过“小冰”系统独立构思而成的这一结论。同时，著作权法要求的“独创性”与专利权法所强调的“新颖性”有着天壤之差，其并不要求作品质量每次都有巨大的进步。至于创作空间能力大小问题，“小冰”可以通过更大量的数据学习和训练，优化算法结构，来降低作品的重复率。

（2） “微软小冰”的诗歌具备了一定的创作高度。“小冰”的诗歌集册《阳光失了玻璃窗》已经于2017年5月1日由北京联合出版公司出版发行，但公众对此的态度似乎呈现出多极分化的态势。专业书评网站豆瓣网上的数据显示，25.4%的人给了这本诗集5星，20.6%的人给了4星，28.6%的人给了3星，15.9%的人给了2星，剩下9.5%的人给了1星。而评论也大多集中于对语言风格油腔滑调、语义生涩难懂的批评。中国作家协会则更是直接发文指出“小冰”的诗歌看似具有朦胧的韵味和美感，但细细品读后却发现过于拗口、病句连篇，且上下句之间也难以找到逻辑上的内在关联。以诗集中《我拿了我的眼睛》为例，“无灯火/这强烈的新鲜的/而他的眼睛/我是一个孤寂的梦/孤灯我的泥人/可要保存着那新鲜的酒/我的命运赠给我的好人/我拿了我的眼睛”，全诗共分为8段56个字。稍加品读后不难看出，该诗歌的确存在将诗歌常用字“随机组合”的嫌疑，但微软工程院在诗集出版之前，曾将这些诗歌以匿名作者的身份公布在互联网各大论坛之上，无人对“小冰”的作者身份提出过质疑，也即如果不告知“小冰”身为人工智能的事实，人们似乎并没有对这些诗歌产生特别强烈的抵触情绪。实际上，如果将来某一天“小冰”创作的不是诗歌而是画作，则更加容易被人们所接受。因为画作的表现力有时候比文字更加抽象难懂，对于缺乏艺术基底的大众而言，基本很难轻易分辨出人工智能的画作与抽象派艺术大师的画作之间的差异。由此可以看出，尽管诗歌的文学水平不高，但倘若忽略人工智能创作的背景，其仍存在可以成为一首诗歌的可能。

英美法系国家对于作品独创性中的创作高度标准采用的是“额头流汗原则”（sweat of brow），即只要创作者在表现形式方面付出了劳动，就认为具备了独创性、具备了创作高度。这种标准不要求作品表现形式的手法娴熟、技艺高超，也不要求一定具有文学艺术价值。相反，著作权法之所以采纳这样的认定标准的目的是为了鼓励人们创作更多的作品，只要是独立构思且付出了一定努力的作品，无论水平高低都是值得保护和赞扬的。人类的思想只有通过最低限制的创作才能得以世代保留和传承，艺术大师的毕生瑰宝和普通民众的幼年拙作应当同等地受到尊重和保护。此外，在通常情况下，诗歌本就需要刻意去打破常规的语法规则，通过不同寻常的词汇组合来凸显新意。并且，自新世纪伊始，国内诗歌流派开始呈现不循传统的新式写作思潮，比如下半身写作流派就主张诗歌更加张扬化、碎片化的表达，这些新式流派的诞生和其创作理论对判断诗歌水平的旧有标准产生了巨大的冲击。因此，“小冰”的诗歌在表现形式上与其说是语句不通，倒不如说是新快餐阅读时代对于新体诗形式上的大胆追求与创新。换言之，无论从法律层面还是文学价值层面看，都不能否认“小冰”的诗歌具有一定的创作高度。退一步看，“小冰”的诗集中也不乏部分语句、语义正常的诗，对于这部分诗歌，无疑应当承认其为作品。

四、我国人工智能创作物权利归属之路径

西方发达国家对人工智能创作物的保护态度各不相同，我国目前亦缺乏对人工智能创作物著作权保护的相关规定，所以当务之急是确定我国人工智能创作物的权属。不过，如果对于任何新生事物都要事无巨细地进行专门立法的话，不仅需要消耗大量的立法资源，而且新法在生效之前必须经过全国人大常委会三审通过方能颁布，从制定到颁布又往往需要经历半年以上的时间，再加上可能出现的修改和争议，时间更是可能长达一年以上。所以专门立法固然有其长处，但从节约时间和成本、最大限度降低法律滞后性的角度出发，用现有的著作权相关法律制度去解释人工智能创作物的权利归属问题无疑是最佳选择。

1.拟制人格保护

《著作权法》第2条第1款规定在中国境内能够享有著作权的主体只能为三种，即中国公民（自然人）、法人或其他组织。同时外国人和无国籍人附条件地享有著作权。根据上述规定，人工智能是绝无可能加入作者之列的。但如果我国仿照欧盟的做法，为人工智能设立拟制人格，则可以在不修改现行规定的情况下将人工智能纳入保护之中。所谓拟制人格，即法律为特定事物设定与自然人相等同的人格，允许该事物拥有自然人才能享有的权利、承担自然人才能履行的义务。这种保护方法的前提是将诗歌作为文字作品，将人工智能本身作为计算机软件作品或者作为专利技术分别来保护。一旦为人工智能设定了拟制人格，其就可以像人类一样享有一部分特定的著作权。同时，这种方法要求区分创作者和著作权享有人。此种区分方法常见于电影作品，以2017年最热国产电影之一的《战狼2》为例，导演吴京享有电影的署名权，但电影的发表权、复制发行权等其他权能由制片人春秋时代影业有限公司董事长吕建民所享有。同理，诗集《阳光失了玻璃窗》可以将“小冰”视为创作者，允许“小冰”拥有诗歌作品的署名权和发表权，而保护作品完整权和修改权以及其他财产性权利依然由“小冰”的设计团队，即以李笛为首的开发者享有。当然，李笛等人如果是在单位的主持下并且主要利用了单位的机器设备完成了相关开发，那么微软工程院才是诗歌作品财产性著作权实质上的拥有者。

之所以将署名权和发表权归于人工智能本身，是因为“小冰”在接受用户输入图片之后，迅速生成诗歌并输出到手机屏幕上，这一过程具备让不特定的多数人接触的可能性，所以可以构成公开发表，并且用户也可以直接看见“小冰”的署名。但是，对于保护作品完整权和修改权这两项权能则应当归于人工智能开发者更为合适。就已经成型的作品而言，“小冰”作为人工智能设备，既无法倾诉损失，也无法有力维护自己的诗歌不受歪曲篡改的权利，更无法对自己的作品进行二次修改（因为缺乏相应的指令，更换图片只会产生新的作品，而不构成对作品的修改）。相反，人工智能开发者可以很好地保护作品的完整性，并且通过编写新代码的方式命令“小冰”进行修改，所以这两项著作人格权宜由人工智能开发者享有。另外，开发人工智能的目的就是为了减轻人类在某些特定创作领域的工作量，简化创作步骤，提高创作效率，因此有必要将著作财产权归属于开发者，发挥知识产权的经济功能，以鼓励其更好地改进和完善人工智能产品和设备，使人工智能更好地服务于人类。

具体而言，仿照自然人身份证系统和法人统一社会信用代码系统，国家可以统一建立人工智能拟制人格身份管理系统，允许人工智能开发者为其所开发的人工智能产品登记取得一个独一无二的身份代码，以标示其拟制人格地位。随后，基于此拟制人格身份代码，前往中国版权保护中心进行相关著作权登记。根据国家版权登记门户网的要求，申请作品著作权登记需要提交的材料包括《作品著作权登记申请表》、申请人身份证明文件（此处为拟制人格身份证明文件和人工智能开发者本人的身份证。如果开发者为单位的，则应提供单位的营业执照或组织机构代码证等）、权利归属证明文件、作品的样本、作品说明书等。这样一来，对人工智能创作物的保护就更加清晰简便了。当然，根据《著作权法实施条例》第6条规定，人工智能创作物的著作权自作品创作完成时产生，登记只是一种有效辅助公示手段和保护措施而已。

2.以人工智能开发者或使用者为作者

这种保护方法坚持作者必须为人类的原则，人工智能开发者自完成人工智能的开发并投入创作获得结果时始享有诗歌作品的一切权利。由于人工智能不具有人格属性，并且在保护作品不受侵害时仍需要人类的帮助才能达成目的，所以与其将作品著作权归于人工智能，倒不如直接将权利赋予人工智能的开发者，因为知识产权的一切利益最终还是要回流到人类本身的。

如果人工智能开发者明示放弃诗歌作品著作权，那么任何一个使用该人工智能进行创作的人或组织可以享有作品著作权。因为：其一，从经济角度出发，每一个市场行为的背后都是为了获得相应的利益。使用者购买人工智能产品或服务后，获得了产品的所有权或服务的使用权，人工智能开发者从中已经获得了相应的收益（计算机软件著作权使用权或专利费），故将著作权分配给使用者，让后者享有诗歌、图画等其他形式作品的著作权收益并无不公平、不合理之处；其二，从付出努力角度出发，人工智能使用者在使用人工智能进行创作的过程中，必然需要付出一定的努力，哪怕是搜集一张图片也需要使用者花费精力和时间，所以作品的最终形成必然凝结了使用者的脑力劳动；其三，从保护和宣传作品的便利性角度出发，人工智能使用者是最先接触到生成作品的人，如果将著作权赋予使用者，能够很容易地对作品进行修改再创作或者发行推广该作品，使作品的价值得以提升；其四，从作品生成数量角度出发，由于人工智能能够在短时间内高效地创作出大量不同的作品，如果这些数以千计甚至数以万计的作品的著作权全都归属于人工智能开发者，则其运用和保护权利的成本和难度必然也会大幅度增加。假使出现大规模侵权事件，那么开发者将会为应对大量的诉讼而变得焦头烂额，根本无暇进行人工智能的进一步开发完善。将著作权赋予使用者可以有效地把出现侵权的风险分散开，降低了维权的开销和压力。

从操作性角度来说，人工智能开发者可以在人工智能产品中设置使用或安装前的声明放弃权利的条款，同时允许产品使用者上传照片、姓名等真实身份信息以匹配和标注诗歌作品的归属，允许使用者自由下载与保存诗歌作品。另外，在条件允许的情况下，还可以与中国版权保护中心进行联网，做到一键登记备案，以方便人工智能使用者行使和保护作品的著作权。

值得注意的是，将著作权归于使用者容易出现权利竞合的局面，即当两个互不相识的使用者在互不知情的情况下输入了相同的图片或者指令，而人工智能又创作出相同的作品时，建议由人工智能开发者建立云数据库，把所有已经用过的图片或资料进行云储存，在第二位使用者输入图片或资料时进行“查重”处理，接着命令人工智能选取新的词汇或图案来创作作品。这样做纵使需要大量的优化，但是随着人工智能深度学习的进行，人工智能自身也会积累出“非重复创作”的经验，从而降低作品重复率，减少权利归属纷争。如果人工智能开发者不愿意放弃诗歌作品著作权，则诗歌作品的所有权利以及所产生的相应经济收益当由开发者独自享有，发生作品侵权时也应由开发者选择是否保护自己的权利。另外，在当前技术发展阶段，除非是人为指令干预，人工智能创作物与已有的作品出现重复的概率很低，所以不大可能出现作品抄袭的情况。但是万一确实出现此类主动侵权情形，则开发者也应承担主动侵权的不利法律后果。

3.拓宽邻接权的种类

现行《著作权法》第四章对邻接权的种类进行了规定，而传统观念认为，邻接权是为了保护作品传播者的利益而设定的权利。但随着现代技术的日新月异，诸如数据库等对数据加工储存的客体在部分西方国家也开始获得邻接权的保护。日本甚至允许在信息的选择或系统结构上有创造性的数据库直接作为著作物予以保护。⑨继而有学者提出设立数据处理者权之概念，其认为人工智能不能创作作品，只能生成数据成果，但由于这些数据成果本身具有经济价值，所以必须设立相较于著作权而言具有限制性属性的新型邻接权来保护和规制。

这种观点具有合理之处，其为假定人工智能创作物最终不能被定性为作品提供了出路，但笔者认为，与其将数据处理者权作为与现有其他邻接权种类平行的一种新权利，不如直接在录音录像制品制作者权下新增一个子类别更为简洁明了。其原因在于，尽管“小冰”创作出的文字和人类通过纸笔书写出的文字外观上没有任何差别，但从形成的方式来看依然是存在本质差别的——计算机显示出的文字实际上是计算机的编码。随着计算机在非英语国家的普及，一些国家和地区开始研究如何让非英语的象形文字在计算机上显示的问题。我国于1980年发布了《信用交换用汉字编码字符集》，标准号为GB2312，该字符集包含6763个汉字。以汉字“啊”为例，“啊”字的编码为“1011000010100001（B0A1H）”。通过计算机编码，汉字能够以矢量图点汇集的方式显现在屏幕上，所以我们肉眼看见的汉字实际上是数字0和1组成的编码阵。人工智能使用者通过 “小冰”，将一幅图片转换成了由一组编码构成的文字图点，这可以被认为是一种对原图片的制作过程，类似于录音录像制品的制作者将歌曲、现场表演的声音和图像通过录音和录像设备转换成模拟信号，经放大器放大，再送入模/数转换电路将其二次转换成0和1的二进制数字信号，并最终依次写入光盘或者其他数字存储文件中保存。因此，“小冰”的诗集和唱片公司制作的唱片性质一样，属于对人工智能软件的加工制品，应将现有的录音录像制品拓展至录音录像及人工智能制品，而该邻接权的权利主体即为使用该人工智能进行加工制作的人或组织。如此一来，既可以让使用者获得经济利益，也可以通过这种方式促进该人工智能软件的传播，让更多的人购买和使用该人工智能，同时给人工智能开发者带来开发投资回报，形成一条完整产业链的良性循环。

注释：

① See Naruto v.Slater（888 F.3d 418）

② See Copyright Law of the United States（Title 17）Section 101.

③See Copyright,Designs and Patents Act 1988 Section 178.

④See Copyright,Designs and Patents Act 1988 Section 9.

⑤ 参见日本知的財産戦略本部：《知的財産推進計画2018》，第25页。

⑥ 参见日本《著作権法》第14条。

⑦See European Civil Law Rules in Robotics.

⑧ 图灵测试由艾伦·麦席森·图灵于1950年提出，即如果一台机器能与人类展开对话（通过电传设备）而不被识别出机器的身份，那么这台机器就具有智能。

⑨ 参见日本《著作権法》第12条之2第1款。