我国人工智能生成物著作权研究可视化分析

［摘要］随着科技的不断发展，人工智能生成物是否应受著作权法保护的问题日益受到学术界关注，不过学术界对此问题并没有形成统一意见。文章利用文献计量软件CiteSpace总结分析我国学术界关于人工智能生成物著作权的研究现状、研究热点及研究发展趋势，并通过关键词共现、关键词聚类、关键词突现等进行可视化分析。人工智能生成物是否受著作权法保护属于多学科多领域交叉研究项目，涉及民商法、出版学、新闻与传播、计算机等学科，其中民商法是重要研究领域。研究表明：随着科技的不断发展，人工智能生成物著作权研究未来仍有较大的理论发展空间。

［关键词］人工智能；著作权；生成物；可视化分析

2022年12月，一款基于自然语言处理技术的美国人工智能模型ChatGPT横空出世，其可以产出外观上与人类作品没有差异且具有较高艺术性的“作品”。该生成物并不是对已有作品的复制或改编，而是算法学习大量资料后生成的全新“作品”。如果仅从生成物的角度来看，似乎应将其纳入知识产权法的保护范畴。国际保护知识产权协会认为，人工智能生成作品的过程存在人为必要干预，是作品获得版权保护的必要条件。其中，必要干预指人为选择、分类、标记、输入数据或是设定数据的筛选标准。

2023年3月16日，美国版权局发布声明：通过ChatGPT等AI自动生成的作品，不受版权法保护。美国版权局认为，只有人类创作的作品才受到版权法的保护。美国版权局的观点偏向作者中心主义。作者中心主义强调作品是作者的精神表达，侧重于保护作者的人格利益。著作权是一种特别的人格权，反映了作者与作品的人格关系［1］。ChatGPT生成的作品不能体现人工智能的精神表达，甚至人工智能是否具备精神表达的能力尚有争议。

我国究竟是否需要将人工智能生成物纳入著作权法保护范畴，如果纳入著作权法保护范畴，给予多大程度的保护仍是目前学术界颇有争议的问题。换言之，如果为了鼓励人工智能技术的发展，需要对人工智能生成物提供一定程度的保护，那么如何保护？是基于现有著作权法体系提供保护，还是创设全新的保护方式？反之，如果侧重于维护以人为中心的著作权法体系，保护人的利益，那么是否还需要保护人工智能生成物？文章通过应用CiteSpace软件，厘清目前国内学术界对人工智能生成物的研究热点及发展趋势，为后续我国理论研究及立法提供参考。

一、研究数据

文献计量法是一种定量分析方法，以文献的外部特征为研究对象，结合数学与统计学方法来描述、评价和预测科学技术现状与发展趋势［2］。文章主要以CiteSpace软件作为辅助工具，分析国内学术界对人工智能生成物著作权的研究文献，并将研究成果以可视化的方式呈现。笔者在中国知网数据库中以“人工智能生成物”和“著作权”作为主题词不设时间限制进行检索，共获得1485篇文献，文献时间主要分布于2016年至2022年（数据检索时间为2023年4月1日）。其中，学术期刊842篇，硕士论文573篇，博士论文26篇，国内会议13篇，国际会议12篇，报纸19篇。

2016年之所以是国内人工智能生成物著作权研究元年，是因为2015年9月腾讯发布了一篇由人工智能程序Dream Writer撰写的新闻稿，开创了国内人工智能写作的先河，引发了学术界对人工智能生成物著作权的探究。当前，我国著作权法并没有明确是否将人工智能生成物纳入保护范畴。人工智能生成物是否受著作权法保护属于多学科多领域交叉研究项目，涉及民商法、出版学、新闻与传播、计算机等学科，其中民商法是重要研究领域。

2017年至2019年是民商法学术界对人工智能生成物著作权的研究的高速发展时期，发文量呈上升趋势，从28篇增加至179篇。2020年至今，民商法学术界对人工智能生成物著作权的研究略有回落，发文量呈下降趋势，如图1所示。

关于人工智能生成物著作权研究引用量较高的文献均发表于2017年。笔者在中国知网数据库中设置选项为“学术期刊”，以引用量高低为排序方式对样本进行排序，得到排名前五的文献均为知识产权法研究方向，其中四篇均发表在《法律科学》上，如表1所示。

二、研究热点

为使研究更具参考价值，笔者以CSSCI和北大核心期刊为文献来源对样本进行筛选，共获得有效文献371篇。笔者应用CiteSpace软件分析高质量期刊文献中的关键词，并进行聚类标签。在图2中，关键词对应的圆点越大，代表其在文献中出现的频率越高，即为研究的热点。整体而言，人工智能生成物著作权的研究热点主要为人工智能对著作权的影响以及对大数据、区块链的相关研究。

笔者选取“人工智能”为关键词，进一步进行聚类分析。研究显示，与人工智能联系最密切的三个热点关键词依次为邻接权、作品、权利主体，如图3所示。包含这些关键词的研究均涉及著作权法的基础理论。

人工智能生成物著作权研究领域的第一个热点问题是人工智能生成物是否属于作品。传统著作权法认为作品是由人类创作的。作品是作者人格的反映，作品本质上是作者的意志体现［3］。美国版权局声明不保护ChatGPT的生成物正是出于此考量。但是人工智能生成物是否属于作品，并不能仅考虑主体身份这一因素，由此延伸出该生成物是否具有可版权性的问题。可版权性的分析必然需要我们论证人工智能生成物是否满足独创性标准。从客观性判断标准来说，人工智能生成物可以满足独创性要求，著作权法应赋予人工智能为生成物所有者的身份［4］。独创性具有两层含义，一是作品为作者本人的创作；二是作品能够体现最低程度的创造性。相对保守的观点认为，人工智能生成物的内容是算法計算的结果，不能体现作者独特的价值判断，因此不应给予保护［5］。换言之，所有人工智能生成物均直接进入公版领域。相反意见则认为，人工智能生成物可由独创性标准来认定，对其权利归属可通过借鉴法人作品来判定。还有一类观点介于两者之间，认为可通过邻接权保护人工智能生成物［6］。目前，国内学术界的研究方向已经从是否需要保护人工智能生成物转向了如何保护人工智能生成物。

人工智能生成物著作权研究领域的第二个研究热点是如何拟制人工智能在著作权领域的主体身份，相对主流的方案有三种：界定为电子人、视为工具人和拟制为法人。第一种，将人工智能界定为电子人，拟制为法律主体［7］。电子人享有物权与债权，对其创作内容拥有著作权，享有数据共享权、网络接入权等数据网络权利［8］。第二种，将人工智能视为工具人。工具人制度指出于人类中心主义思想，将人工智能视为工具人，只享有一定的财产权，同时以保险制度作为兜底保证［9］。第三种，将人工智能拟制为法人。但是无论采用哪种方案，都会对现有的民法基础理论造成较大的冲击。而且此类单独创设的“自成一体”的保护模式，无疑会加剧各国实体法之间的差异，无益于国际知识产权判决的跨境承认与执行。

除了从著作权主体的角度探析人工智能生成物的著作权保护路径，我国学术界还考虑将人工智能生成物纳入邻接权的保护范畴。邻接权保护模式涉及内容较多，此时应当将邻接权理解为广义上的邻接权，即含有思想的表达形式又不能称为作品的内容所享有的权利。相较重新构建著作权基础理论乃至拟制人工智能的特殊的法律身份，以邻接权方式保护人工智能生成物的著作权的理论障碍相对较小。如基于程序的使用权人享有的对数据成果的数据处理权进行保护［10］。在关于邻接权的分析中，通常会肯定人工智能生成物的财产属性［11］。如果仅考虑该生成物的财产属性，我们也可以反不正当竞争模式代替邻接权作为保护手段［12］。虽然知识产品最终必然会走向公共领域，但是为了鼓励创作，同时保护人类精神的独特价值，法律拟制了著作权的概念。以邻接权的方式保护人工智能生成物，保护程度低于著作权，这样我们可以判断人类作品与人工智能生成物法益价值的高低。这在一定程度上也可以体现知识产权法的利益平衡原则。

笔者对研究数据进行整理，选取部分文献，且将关键词的中心性设置为大于0.1，最后依据词频大小从高到低排列，结果如表2所示。将中心性与词频共同作为研究参照尺度，我们可以发现关键词与人工智能研究之间联系的紧密程度；通过年份，我们可以从时间发展的角度找到研究热点的变化情况。从2017年起，人工智能生成物著作权研究涉及著作权法基础理论。随着科技的发展，人工智能生成物著作权研究涉及的领域也在不断更新。2021年，人工智能生成物著作权研究还涉及诸如元宇宙之类的新兴事物。除了分析人工智能生成物的权属和内容问题，学术界也开始研究人工智能在生成成果的过程中对人类作品的使用问题，如在立法上增设人工智能创作作为新型合理使用类型，涉及不以盈利为条件的复制、改编、广播和信息网络传播四种［13］；或是限制保护热度下降且保护需求较弱的作品［14］。关于该问题，国内学术界意见较为一致，均支持扩展该领域合理使用的范围，以支持科技发展。

笔者以时间线的方式对人工智能生成物著作权研究关键词做可视化处理，图4中右侧的序号是关键词聚类结果，共包含10类标签，分别为#0人工智能、#1独创性、#2著作权、#3知识产权、#4合理使用、#5著作权法、#6版权、#7算法、#8利益平衡和#9创造性。图4中左侧显示了每一类标签依据时间发展的延续情况，反映出人工智能生成物著作权研究领域的发展趋势。

相对而言，从著作权法角度分析人工智能生成物是否满足独创性是该问题首次提出至今仍有研究价值的经典问题。人工智能合理使用的程度界定问题，与其生成物保护路径研究相比，起步较晚，但仍属于值得研究的问题。而人工智能生成物相关算法问题的研究热度则下降得较为明显。

笔者以“人工智能+著作权”为关键词，生成由17个关键词构成的突现图（如图5所示），并按照发展脉络将关键词分为三类。第一类关键词有4个：电影作品、利益平衡、试听作品和制度安排。相关研究开始于2017年，结束于2018年，代表了国内相关研究在起步阶段的研究方向。第二类关键词有8个：可专利性、创作物、权利主体、机器学习、算法、文化产业、公共领域和公有领域。相关研究开始于2018年，结束于2021年。在此阶段，研究涉及领域已经从民商法扩展至计算机领域，涉及算法与著作权的交叉研究。第三类关键词有5个：合理使用、侵权责任、著作权法、专利和专利法。此类关键词出现的时间是2021年，相关研究持续至今。从关键词的学科属性来看，人工智能生成物著作权的研究已回归知识产权法领域，不过已经不仅限于著作权，还扩展至专利领域。

三、结语

文章以中国知网数据库的相关文献作为研究基础，以CiteSpace软件为分析工具，对我国学术界关于人工智能生成物著作权相关研究成果进行可视化分析。文章发现，人工智能生成物著作权研究属于科技发展带来的新的实践问题。该问题也对传统著作权基础理论提出了挑战。从研究趋势来看，未来人工智能生成物对知识产权的影响会以著作权为起点，扩展至专利等其他具体领域。从整体发展方向来看，人工智能的发展仍是值得我国学术界继续研究的问题，兼具理论与实际价值，而且其未来研究仍有较大的发展空间。

［参考文献］

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［12］陈虎.论人工智能生成内容的邻接权保护：从立论质疑出发的证伪［J］.电子知识产权，2019（09）：15-24.

［13］焦和平.人工智能創作中数据获取与利用的著作权风险及化解路径［J］.当代法学，2022（04）：128-140.

［14］徐龙.机器学习的著作权困境及制度方案［J］.东南学术，2022（02）：237-245.

［基金项目］国家社会科学基金青年项目“《反外国制裁法》域外效力研究”（项目编号：23CFX071）。

［作者简介］姜悠悠（1990—），女，江苏南京人，南京工业大学法政学院讲师。