利益平衡框架下智能生成新闻的版权保护策略

【摘要】智能技术在新闻生产领域广泛应用，衍生出智能生成新闻版权制度缺失、合理使用限度失衡、版权归属难等困境。从智能生成新闻的底层逻辑出发，重新审视智能技术在新闻生产中的角色变迁、版权制度与媒介技术的博弈关系。在利益平衡理论框架下，论证智能生成新闻的可版权性，将智能生成新闻视为媒体主持创作的法人作品，并提出兼顾“私利”与“公利”平衡的适度保护策略，即达致保护创作主体的版权权益、明确渠道主体的合理使用权利与限度、激励新闻生产与传播等多重目标的平衡。

【关  键  词】利益平衡；智能生成新闻；版权；合理使用；适度保护

【作者单位】霍凤，华东政法大学传播学院。

【基金项目】中国博士后科学基金项目（2023M741200）阶段性成果；国家资助博士后研究人员计划（GZC202

30828）资助成果。

【中图分类号】D923.41【文献标识码】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2024.06.010

从“算法作曲家”艾米制作发行《设计的巴赫》以假乱真，到ChatGPT以秒为单位帮助用户撰写文稿，智能技术对传统媒介语境下的版权制度形成冲击。尤其在新闻领域，新闻机器人被广泛应用，智能生成新闻面临合理使用规则被滥用致使版权利益失衡、多元主体参与创作导致版权难以归属等困境，亟须构建适应目前媒介语境的智能生成新闻版权保护策略，以完善智能时代的版权制度。

一、 失衡与争议：智能生成新闻的版权困境

2019年，在腾讯新闻机器人Dreamwriter生成新闻被侵权案件中，法院判定涉案文章为媒体主持创作的法人作品。这是国内首次智能生成新闻被纳入版权保护的司法案例，为长期悬而未决的智能生成内容版权议题作出了突破性的实践探索。但亦有观点认为此判决结果是错误的司法示范，遂引发智能生成新闻能否被纳入版权保护体系以及如何保护等争论。

1．从人类撰写到机器生成：大语言模型下的新闻创作主体变迁

在自然语言处理技术的推动下，人机关系、新闻生产传播模式发生了颠覆式变革，智能媒介正经历着从自动化工具到自主化写作者、传播者的角色变迁。

智能生成新闻的写作原理可大致概括为，通过垂直领域开放平台的接口，根据新闻主题框架抓取数据并生成文本［1］。以腾讯新闻机器人Dreamwriter为例，其创作流程包括收集与提炼数据、触发与模板写作、校对与分发新闻等环节。在新闻生产效率层面，随着智能技术向模拟人类大脑的认知层发展，挖掘热点线索、核查事实细节、拓展广度深度、生成新闻文本、预判传播效果、推荐渠道分发等新闻产业全流程“自主化”功能逐渐实现。尤其在大语言模型、多模态技术的加持下，智能技术可以更精准地追踪时事热点，在短时间内抓取数据以形成图文并茂的新闻文本，极大提高了新闻的生产效率。同时，在新闻文本叙事层面，大语言模型多使用人类反馈强化学习的训练方法，以人类价值或多元风格化标准对模型进行优化，这将引导模型生成更符合人类价值观的内容。新闻文本在实现价值对齐的基础上，也会让叙事风格更具生动性、趣味性和文学性。

当下，智能技术在新闻传媒业的投资规模和技术成熟度都远超其他行业［2］，针对智能生成新闻版权争议，管理部门应从创作主体不断变革的媒介语境出发，在法律体系层面重新审视智能媒介在信息生产和传播中的角色变迁、法律与技术的博弈关系，并调整版权法理框架以适应智能技术特点。

2． 合理使用滥用：智能生成新闻的版权利益失衡

版权制度中的合理使用规则是指，允许他人自由使用版权作品而不必征得版权人的同意，也不必向版权人支付报酬的情形［3］，旨在版权的排他性控制和满足公众接近作品之间作出平衡，即抑制版权的垄断和扩张，增加公众获得和使用作品的可能性。合理使用在我国也被称为“版权的例外与限制”，《中华人民共和国著作权法》规定，报纸、期刊、广播电台、电视台等媒体可以刊登或者播放其他媒體已发表的时事性文章，可以不经著作权人许可，不向其支付报酬。但需要注意的是，由于合理使用限度界定不清、“时事新闻”和“单纯事实消息”使用混淆等问题，合理使用成为新闻作品侵权案例中的重要抗辩理由之一，对新闻作品的合理使用往往会演变为“搭便车”使用。

我国2010年修正的《中华人民共和国著作权法》中曾规定时事新闻不受版权保护，但“时事新闻”一词混淆了“事实本身”与“新闻报道”，有观点甚至将“时事新闻”扩展为大部分新闻作品，认为新闻版权应受到限制。我国2020年修正的《中华人民共和国著作权法》第五条将“时事新闻”修正为“单纯事实消息”，即“单纯事实消息不受版权保护”。智能生成新闻亦面临直接被定性为单纯事实消息而被合理使用滥用、无法被版权保护的困境。由于早期智能生成新闻的写作模式为结构化数据套入主题模板，多用于新闻框架固定的财经、体育等领域，其生成作品只包含必要的时间、地点、人物、事件等信息，如地震机器人撰写的地震灾害信息，智能生成新闻或会被认为只能生产单纯事实消息而被排除在版权保护之外。

无论是出自人类撰写，还是智能生成，新闻创作建立在职业化和专业化的劳动价值上，新闻作品的工具主义属性和新闻从业者的自然权利属性赋予了新闻版权的正当性。但用户对于新闻作品的版权意识远低于其他形式的作品，经常出现“洗稿”、直接转载、不标注出处等利用他人创作成果以获取流量和收益的乱象，合理使用的限度被扩张和滥用，新闻作品陷入“搭便车”的困境中，生产者的版权利益受到严重损害。

3．多元主体共创：智能生成新闻的版权归属纷争

智能生成新闻的直接创作主体为智能技术主导的新闻机器人，但其难以在现行法理框架下被认定为法律主体，加之新闻机器人的所有者、开发者以及使用者均被视为间接参与新闻生产的主体，这更加剧了版权归属的复杂性。如格里梅尔曼提出的困惑，当一个人运行着由另一个人编写的、难以预测的复杂计算机程序时，很难说谁是作品的作者［4］。即便腾讯案将涉案作品定性为法人作品，为智能生成新闻版权权属作出了初步探索，但学界对此仍未达成共识。

其一，赞同新闻版权归属于开发者的观点是，新闻机器人的训练过程、操作逻辑皆源自开发者的设计，生成作品的决定性要素是相关算法程序和硬件的组合［5］。而反对观点是，开发者已经取得相应的软件版权或专利，并以此获得利润，若再取得新闻版权则属权利重复。

其二，如学者罗伯特认为，从社会政策和经济角度来看，将版权分配给使用者更有意义。使用者决定了智能生成新闻在资讯市场中的数量和质量，经济激励应该令使用者的利益与公众的利益保持一致［6］。将反对意见的学者则认为，智能生成新闻的核心在于算法技术，设定主题、提供素材等工作是否有创作贡献还有待探讨。

其三，将智能生成新闻视为媒体职务作品，将其纳入当前的知识产权制度加以保障，而无需对目前版权规则进行较大变革。

同时，亦有学者提出将新闻机器人视为作者，由于未来的人工智能学习能力、自主能力将会不断超出发明人的可预见性范围和设计框架，或可尝试通过法律拟制将版权归属于新闻机器人。但反对观点是，这种方案在法理框架和实际效用中都存在阐释难点。在法理层面，各国版权法都隐含着“作者”即“人类作者”的前提；在实际效用层面，萨缪尔森早在1986年的研究中就表示，计算机不应被视为作者，因为它们不需要激励来创造作品［7］。

二、智能生成新闻版权保护的正当性

1．利益平衡理论：版权制度的立法精神

利益平衡是现代知识产权法的核心价值基准。如《日本知识产权战略大纲》指出：“知识产权法是一项对信息的独占性利用予以认可的制度，但过于保护有可能会与学术自由、表达自由等现代社会所存在的基本价值观相抵触，必须对这些基本价值予以注意，同时建立起一种均衡制度。”版权法的制度框架处于权利保护与限制、个体私益和社会公共利益平衡的动态调整过程中，其价值体系构造体现为价值理性和工具理性的统一［8］，试图在不同立法价值目标之间找寻平衡。

版权法体系内，主体层面的利益平衡体现在内容创作者、传播者和使用者之间的权利配置；行为层面则体现在激励作者创作和确保公众接触，即私利与公利间的公平。换言之，利益平衡既体现在人们朴素价值观中的公平正义，又体现在经济效益分配上的公平合理。因此，版权法设计既要体现作为专有权利的排他性，保障版权人使用作品、传播作品的权利，又要对其权利进行限制，实现二元价值体系下社会传播的公共利益目标，保证作品在社会层面的正常流通，保证受众对作品接触的可能性。帕特森等学者也据此将版权法架构概括为协调权利人、传播者、使用者权利的平衡法［9］。

在合理使用新闻作品限度不明晰、算法推荐主导传播分发的媒介语境下，新闻内容创作者与传播者之间的矛盾尤为突出。因此，在利益平衡准则下，智能生成新闻版权保护应体现为保障所属媒体的相关权益、保证受众知情权的二元目标。

2．智能生成新闻的独创性证成

智能生成新闻可版权性遭到否定的因素之一，源于对智能生成技术是否具有创造力，其生成内容是否只是单纯事实消息的质疑，如日本、美国等国家的司法部门认为，智能生成内容无法满足创造性表达要求，因此不能被版权保护。

从智能技术原理来看，智能技术或基于对大数据的分析模仿，或基于对抽象概念的自主理解，其能力已具有创造性甚至突破人类预期，如Alpha Zero通过自我对弈提升棋艺，其策略已超出人类的棋路。在内容生成领域亦是如此，早期智能生成新闻多是基于数据堆砌，即文本表现为单纯事实消息，然而随着数据量、算法处理速度和自然语言处理技术的提升，智能生成新闻的写作逻辑也逐渐从简单的事实陈述向复杂的事件驱动叙事模式过渡，可在给定概念基础上进行风格化的创作。在实际应用中，智能生成系统往往被设定了更高的创造力标准，智能技术在情绪传递、生产美学等叙事价值层面的突破，使智能生成新闻文本具有可读性、故事性、文学性，大语言模型的“涌现”能力会更丰富新闻文本的外在表达，其独创性特点则更为显著。因此，从生成技术原理、文本外在表达维度来看，智能生成新闻具有独创性，且以有形形式表達，符合作品的构成要件，应纳入版权保护体系。

3．智能生成新闻的财产性证成

在天赋人权的启蒙思潮下，洛克等哲学家将财产权与个人权利相联结，创立劳动财产权理论，强调私有财产的神圣不可侵犯。尽管劳动财产权理论的研究对象为有形商品，但智力劳动所创造的知识产品与物质产品同样具有价值和使用价值，劳动财产权理论为版权分析提供了哲学和经济学基础［10］。

劳动财产权理论是论证智能生成新闻版权正当性的重要理论依据。尽管智能生成新闻的创作流程为异于传统新闻的智能自主生成模式，但根据目前的技术水平，其背后仍需要一定程度的软件工程师对新闻机器人运算逻辑的安排、编辑等新闻媒体机构工作者对数据或文本框架的选择等人的智力劳动。新闻机器人的程序编写、写作应用以及后期维护都投入了大量的人力、物力，是一项长期且复杂、成本极高的智力劳动过程。因此，从智能生成新闻的价值属性来看，其中凝结了价值与使用价值。换言之，智能生成新闻得以实现的前提是大量人力成本、科技成本的投入，在本质上仍源自人的智慧，凝结了人的劳动付出，因而智能生成新闻亦具有作品的财产属性，应纳入版权保护体系内。

三、智能生成新闻的版权策略

1．平衡与激励：智能生成新闻的版权策略原则

现代意义的版权制度既是法律机制，也是维系作者、出版商和读者之间关系的媒介，新闻作品版权的核心即一张错综复杂的公共和私人利益网［11］，在司法实践中难以实现绝对的公平，只能在特定技术语境下寻求媒介主体间的权力平衡。

目前媒介语境下的权力结构显然不同于互联网发展初期，内容生产者和渠道传播者的优势地位发生置换，二者之间的矛盾看似是版权之争，实则是通往受众的端口之争［12］。相较于传统版权保护强调作者与消费者的竞争、作者与作者的竞争、出版商与出版商的竞争［13］，互联网时代的媒介技术本质则旨在开源共享和互联互通。据此，智能生成新闻的版权策略应建立在保护媒体机构等内容生产者权益、鼓励互联网平台等渠道优势主体合法有序传播、确保受众精神需求的多主体利益平衡基础之上。

在功利主义视角下，智能生成新闻版权保护的重要性就体现在通过这种制度设计，使其具有排他性、可转让性等权利，为版权人换取和成本投入相匹配的经济回报。在确保其经济利益不受损的前提下，鼓励媒体机构继续使用新闻机器人进行创作，提高新闻生产效率，满足受众对海量信息资讯获取的精神需求，最终实现社会福利的整体增加。因此，智能生成新闻的版权策略设计应兼顾激发新闻机构活力、鼓励媒介技术创新等原则。

2．“私利”与“公利”的平衡：智能生成新闻的版权适度保护策略

作为一种平衡的制度规则，版权将作品转变为商品，通过市场交易为版权人获取经济回报，其最终目的是鼓励作者继续创作并实现社会福利增加［14］。从推动媒介创新的产业发展视角来看，赋予智能生成新闻版权，并不意味着对其加以垄断阻碍创新，而恰恰是在保护新闻机器人开发者或使用者合法权益的前提下，进一步激发其创造力，促进技术创新。

将较为简单的新闻消息交予新闻机器人生产，不仅可以更快捷地满足受众获取信息资讯的精神需求，长远来看，更提高了新闻生产效率和事实核查能力。在海量自媒体信息充斥网络的媒介环境下，人类记者往往由于认知水平、处理能力所限，难以在短时间内发掘新闻线索、或对信息真伪进行核查，而新闻机器人在智能技术推动下可以耙梳、厘清大量数据，更有在众声喧哗的互联网环境中去伪存真的能力。据此可见，对智能生成新闻予以适度的版权保护，可以提高新闻生产效率，更好发挥新闻的社会功能，促进实现媒体“私利”与社会新闻传播“公利”的平衡。

由此，本文认为应对智能生成新闻采取适度保护策略。第一，新闻机器人生成的单纯事实消息不受版权保护。第二，其他类型新闻作品，即非单纯事实消息，需纳入版权保护体系；而基于新闻事件的公共性，应允许其他媒体合理使用相关事件报道，但要注明原报道的出处，且不得影响原作品的正常传播与经济回报。第三，加强版权制度与行业规范的相辅相成机制，探索新闻内容生产者与渠道传播者的合作模式，转载作品时，应在显著位置注明新闻作品的创作来源或原网站链接地址；不得随意通过爬取、转载、篡改、摘编等方式复制传播其他新闻媒体机构的新闻作品，对于不标注出处的“搭便车”转载行为应坚决禁止。

3．传播主体间的利益平衡：智能生成新闻的版权归属策略

根据利益平衡的版权立法精神和设计原则，智能生成新闻的版權归属应同时兼顾新闻机器人开发者的激励需求、内容创作者的经济权益以及整体社会效益，以鼓励智能技术发展和智能生成作品传播。在功利视角考量下，本文认为宜将版权归属于新闻机器人的“操作人”。

“操作人优先”原则可追溯到英国《1988年版权、外观设计和专利法案》，其中规定可将为计算机生成作品作出必要安排的人视为作者，智能生成新闻的“操作人”包括新闻机器人的开发者和使用新闻机器人的媒体。在将新闻推向公共领域方面，媒体会比开发者发挥更大的作用，媒体会决定什么新闻文章值得发表、新闻文本的生成过程应强调哪些细微差别，若想激励更多智能生成内容的产出，更适合将版权授予媒体，它们会在作品创作中发挥更有意义的作用［15］。因此，应将智能生成新闻版权归属于媒体机构，将智能生成新闻视为媒体主持创作的法人作品，授予媒体法定权利并保障其经济效益。另外，应对新闻机器人这一创作来源作出明确标识，其意义在于：一方面，需令受众明确知晓新闻的创作主体；另一方面，在强人工智能时代，标识可延展理解为新闻机器人的“署名”，以便进一步划分相关责任。

此外，在版权策略的具体应用过程中，也需兼顾传播者的权益。在凸显渠道优势的算法推荐时代，平台更成为新闻资讯的重要传播主体，是媒体和受众之间的桥梁，也对新闻的分发传播投入了人力劳动及物力成本，其权利可以视为新闻传播分发中的次生权利［16］。因此，应构建行业自律准则，推动媒体与平台的版权合作，在注明创作来源的规范转载前提下，鼓励对智能生成新闻的转载与合理使用，以确保新闻生产者和传播者的利益平衡。

四、结语

在利益平衡框架下，智能生成新闻版权策略要均衡各“操作人”的权利，兼顾创作方版权权益、渠道方合理使用权利与限度、受众接收新闻的便利性等多目标平衡。人工智能逐渐深入创作领域，未来智能生成内容或遇到更多版权纠纷，需用开放多元的学术视角来审视人机关系，诠释智能技术与版权制度的互动博弈，推动完善智能时代的版权体系。

｜参考文献｜

［1］王沛楠. 人工智能与全球新闻编辑室的转型［J］. 中国编辑，2018（7）：9-13.

［2］安永，微软. 2020年大中华区人工智能成熟度调研报告［R］. 2020.

［3］吴汉东. 著作权合理使用制度研究［M］. 4版. 北京：中国人民大学出版社，2020.

［4］JAMES GRIMMELMANN. There's No Such Thing as a Computer-Authored Work-And It's a Good Thing， Too［J］. Columbia Journal of Law & the Arts，2016（39）：403-416.

［5］ 冯文灏. 人工智能设计者的版权核心主体及其制度展开［J］. 出版广角，2023 （18）：69-72.

［6］ROBERT Y. The Machine Author：What Level of Copyright Protection Is Appropriate for Fully Independent Computer-Generated Works？［J］. University of Pennsylvania Law Review， 2017（165）：1245-1270.

［7］SAMUELSON P. Allocating Ownership Rights in Computer-Generated Works［J］. University of Cincinnati Law Review，1986（47）：1185-1199.

［8］吴汉东. 中国知识产权理论体系研究［M］. 北京：商务印书馆，2018.

［9］L. RAY PATTERSON，Stanley W. Linberg. The Nature of Copyright：A Law of User's Rights［J］. Michigan Law Review，1992 （6）：1624.

［10］吴汉东. 知识产权总论［M］. 3版. 北京：中国人民大学出版社，2013.

［11］Paul Goldstein. Copyright's Highway：From the Printing Press to the Cloud［M］. Stanford California： Stanford University Press，2019.

［12］ 胡翼青，罗喆. “版权之争”还是“端口之争”：一种思考新旧媒体之争的新视角［J］. 新闻界，2018（4）：10-16.

［13］丁汉青. 传媒版权管理研究［M］. 北京：中国人民大学出版社，2017.

［14］吴伟光. 著作权法研究：国际条约、中国立法与司法实践［M］. 北京：清华大学出版社，2013.

［15］Robert Y. The Machine Author：What Level of Copyright Protection Is Appropriate for Fully Independent Computer-Generated Works？［J］. University of Pennsylvania Law Review，2017（165）：1245-1270.

［16］吴汉东. 知识产权多维度学理解读［M］. 北京：中国人民大学出版社，2015.