人工智能生成物的版权法规制

人工智能的发展和应用在文学、艺术生产领域取得瞩目进展，同时在业界引起广泛探讨。从我国北京互联网法院审理的文生图案（以下简称文生图案）及美国《黎明的查莉娅》案考察人工智能生成物的审查思路，其间的版权法规制困境可见一斑。

在国内司法实践中，2023年2月24日，某用户使用开源软件Stable Diffusion通过输入提示词的方式生成一张古风女性图片，后将该图配以标题“春风送来了温柔”发布在社交平台。其后，该图被其他平台用户未经授权使用，并删去原署名水印。本案中，软件操作者认为挪用行为使得公众误以为挪用者为涉案图片作者，严重侵犯了原告享有的署名权及信息网络传播权。北京互联网法院经审理认为，“涉案图片是基于原告的智力投入直接产生，而且体现出原告的个性化表达，因此原告是涉案图片的作者。”即本案基于一种用户选择理论，认可涉案图片符合作品构成要件，产生版权，并将权利归于AI软件操作者所有。

无独有偶，美国版权实践中亦不乏AI文生图可版权性的讨论。例如，用户Kris使用Midjourney AI软件生成漫画单个图片，并编排和添加文字形成AI漫画，申请版权登记。在本案中，美国版权局批准保护文本和图片排列，但拒绝保护漫画中的单个图片。理由是，美国版权局发现用户的输入和输出之间存在太多的“距离”，无法获得版权保护。可见，两案的重要区别在于，美国版权局将Midjourney的使用比作雇佣一名视觉艺术家，而AI软件的操作者不享有作品版权。这一立场与北京互联网法院所持观点—生成式人工智能类似于创作工具形成鲜明对比。

基于前述两则案例的比较，由此引发的问题是：其一，人工智能生成物是否当由版权法规制，即人工智能生成物的表达争议是否应当选择版权法作为规制的最佳路径；其二，若认同前述命题，应当如何回应版权法正当性理论对人类作者和人类创作的根本要求，如人工智能生成物是否符合、是否需要符合版权人格理论和激励理论的要求。进而，版权法应当依据何种标准对人工智能生成物进行可版权性评价。

通过梳理欧盟和美国的相关法律实践可以发现，人工智能生成物的版权法规制立足于这样一种研究背景：近几年，不同国家或地区的人工智能立法既有竞争又有合作，但尚未取得实质性共识。人工智能应用于文学、艺术等领域导致的诸多争议尚没有定论。

为此，回归到前述两个案例的论理过程可以发现，我国文生图案所采用人工智能生成物可版权性的判断标准是选择理论，该理论强调参与者对输入元素和输出结果的选择符合版权法原创性的要求，这些选择包括用户输入阶段和修改阶段选用提示词群、调整提示词顺序、参数和输出端选定某个输出结果等。在文生图场景下，选择理论从画面形成过程的用户选择和安排角度，证成自然人的智力投入及原告的作者身份。

但是，选择理论的局限性易为研究者所忽视。首先，文生图场景下的AI用户选择更接近一种读者视角而不宜解释为作者创作行为。于作者而言，对词句、画面、风格、色彩的选择固然重要，但生成式人工智能语境中的用户选用行为不同于传统创作中创作者的选择行为，AI用户对多个输出内容的最终选择，体现其对作品的判断和评价，这更多接近读者视角下的鉴赏和评价活动。其次，选择理论的适用场景当属有限。创作活动均涉及创作者的选择，但版权法所明确认可的选择是有限的，即未必创作选择都有版权法意义。再次，用户选择的提示词选项只在特定人工智能系统可识别和接受的词项和语义范围内有效，用户选择所产生的结果亦只在生成式人工智能训练数据所可能形变的范围内给出，这实质上框定了用户创作的风格、对象范围和继续修改的方式。

广泛来说，版权法中的选择论之所以具有一定正当性，不在于行为人的特定选择本身如何契合版权法的精神和目标，而在于个案中所展现的选择与既有案例的创作选择行为在程度上类似，即此种选择符合融贯、协调，可理解为版权法对其所保护的有限客体的同等或类似原创性的要求。其实，选择论适用的方式不在于强调涉诉行为的选择和个性化特征，而是证成此选择与彼选择之间的等同和差别。例如，文生图案中自然人使用者的作者主张是否成立，选择理论所应当考察的是选择提示词和最终画面的行为，与选编文献构成文集的行为、使用相机取景行为、在游戏中选择技能和装备的行为之间的等同或差别关系，而不是选择自身的独特性（实际上凡是选择都可以联系到行为主体人格和个性的彰显这一角度），后者容易导致选择论的泛化适用。由于选择论是关于何种“程度”的选择可具有版权法意义而获得版权保护的理论，故应以类比为方法和限度。

总体而言，在人工智能生成图片类案中，若不计入机器贡献，完全聚焦于人类贡献度的评价从创作结果反推参与行为的版权法作用，只会导致全有或全无的结论。

有鉴于此，笔者主要的观点有两个。第一，考虑到人工智能生成物的表达外观及相关法律问题的整体性，相较于其他规制路径，将生成内容纳入版权法规制框架讨论表达利益之分配尤为适当。因为人工智能作品法律规制本质关乎表达和表达利益的分配。人工智能生成物的表达利益之争应当放在版权框架下进行解决，根本原因在于人工智能生成物所涉及的争议是表达性的而非来源性的。版权法除了激励目标以外，还涉及利益的划分和冲突调整功能。第二，人工智能生成物关涉版权理论与规则的整体性运用。人工智能生成物的可版权性离不开对创作过程的描述和创作行为的版权法理解，离不开对生成式创作上游算法设计和数据训练、下游内容输出阶段的全流程规制。为此，人工智能生成物的规制宜采用整体性思维，考虑构建包容性版权规制框架，探讨建立独立的人工智能作品类型。

（作者单位：北京大学法学院）