论文部分内容阅读
摘要：一项技术能否为人类社会带来福利，很大程度上取决于我们是否在制度层面做好了准备。在人工智能生成物引发的法律问题中，可版权性问题具有基础性的地位。在保护路径的选择上，采用作品的保护方式在增进社会福利和正当性方面优势显著。对于备受争议独创性要素，可当进一步拆分为独立要素和创造要素，分别解决人工智能在独创性上“有和无”和“高和低”两方面的问题。其中，不论是人机协作的创作模式，抑或独创性的非人主体来源，都不足以对生成物的可版权性构成实质性的障碍。此外，为促进智能产业的持续发展，应对生成物创造要素提出更严苛的要求。
关键词：《著作权法》;人工智能生成物;可版权性;独创性
中图分类号：D923.4文献标识码：A文章编号：2095-6916（2021）09-0057-03
随着大数据和深度学习技术的进步，人工智能正在重新定义人们眼中的“创作”。近年来，人工智能生成物的文化和商业价值越来越受到社会的关注。2017年5月，世界上第一部AI诗集《阳光失了玻璃窗》问世;2018年10月，名为《埃德蒙·贝拉米》的AI肖像画以43.25万美元的天价拍出;2020年7月，由Open AI研发的GPT-3语言模型包含参数1750亿个，它能够精准模仿名人的推特，甚至生成完整的哲学论文。在人民法院报编辑部公布的2020年人民法院十大案件中，就有涉及人工智能生成物的“腾讯诉盈讯科技侵害著作权纠纷案”的身影。
人工智能对文化领域的深度参与带来了新的法律问题：人工智能可以称为创作的主体吗？人工智能生成物是否构成作品？如果构成作品，生成物的著作权应当如何分配？而在人工智能生成物引发的诸多法律问题中，可版权性问题的地位至关重要。一是因为人工智能生成物的可版权性仍是当前学界争议的焦点，对可版权性的判断将直接关乎人工智能生成物能否和在多大程度上适用著作权法;二是因为可版权性问题在著作权法中具有基础性的地位，如果不解决可版权性问题，对生成物的著作权内容及其归属的探讨也就失去了现实意义。
一、保护路径之辨
独创性应包括独立要素和创造要素。我国《著作权法》充分吸收了著作权体系和版权体系的成果，基本认可了Feist案确定的对独创性的定义，即：“独立创作”和“最低限度的创造性”。王迁教授在其《知识产权法教程》中，也将独创性拆分为“独”和“创”两个部分。
（一）独创性与可版权性的关系
独创性是生成物可版权性最主要的考量要素。一般认为，某内容欲构成著作权法意义上的作品，即具备可版权性，需要同时满足如下三个条件：一是属于文学、艺术、科学领域;二是具有独创性;三是具有可复制性。其中，领域上的要求主要是为了厘清著作权法和专利法、商标法的适用范围，防止著作权法架空其他法律，而对于可复制性的要求则是对思想与表达二分法的贯彻，即著作权法只保护能被客观感知的外在表达，而不保护思想本身。对于AI完成的诗歌、肖像画、音乐等生成物，显然满足了领域和可复制性上的要求。
但这并不意味着独创性就是影响生成物可版权性的唯一要素，实际上，独创性只是构成其可版权性的必要不充分条件。也就是说，最终被赋予著作权的作品一定具有独创性，但并不是所有具有独创性的内容都要纳入著作权法的保护范围。这是因为在具备了相应的独立要素和创造要素之后，除了直接将生成物视为作品进行保护，至少还有另外两条保护路径存在，即：直接进入公有领域和增设邻接权[1]。
（二）作品保护的优势
相较于直接进入公有领域，将生成物视为作品保护更利于增进社会福利。一旦直接将生成物置于公有领域，任凭公众复制、发行、传播和使用，其后果将是灾难性的。对于AI企业来说，它们再也无法通过生成物获益，在缺乏经济驱动的前提下，相关技术难免会趋于停滞。对于大众来说，面对海量、免费的生成物，极可能会引发众多将生成物冒充个人作品的行为，良好的意愿反而挫伤了人类创作的积极性。相比之下，版权化可以使生成物的产权归于确定，既有利于维持技术进步，又可以鼓励生成物与人类作品之间的良性竞争。
相较于增设邻接权，将生成物视为作品保护更具正当性。无论是将生成物作为著作权的客体抑或邻接权的客体，都能实现利益分配的目的。然而，邻接权与生成物之间确有不可调和的矛盾。邻接权之所以被冠以“邻接”之名，就在于其涉及一系列与创作密切联系的活动，如表演、录音和广播等。凡有邻接权之处，就必定有“基础作品”的存在。而人工智能的生成行为无疑更接近创作行为本身，又何来“邻接”一说？因此，生成物作为权利客体，并不符合邻接权对规制客体的要求。
二、独立要素之辨
对独立要素的探讨，目的在于衡量人工智能和人类对生成物的贡献程度。虽然研发者、所有者、使用者都或多或少地参与了生成的过程，但生成物独创性的来源无非是两类主体：人工智能本身和人类。人工智能与人类对生成物的贡献程度是此消彼长的关系。人类对生成物的贡献愈多，相应地，人工智能的贡献便愈少，反之亦然。
（一）独立要素的含义
从创作过程上来看，独立要素指的是通过非剽窃、抄袭的方式完成作品;从创作结果上来看，独立要素要求该作品与已有作品之间存在可被识别的差异。需要注意的是，这里的独立要素并不要求创作的主体是唯一的，否则就不会有合作作品的规定，同时，獨立要素不应排斥对已有作品的利用，演绎作品便是这一内涵的体现。学界通说认为，我们正处于弱人工智能阶段。这也就意味着，在相当长的一段时间内，人工智能都不会脱离人类的控制。因此，此现象可以总结为这样一个尴尬的局面：并不严苛的独立要素标准遭遇了尚未充分发展的人工智能。
（二）人机协作问题
应将人工智能生成物视为“人机协作”的产物。一方面，深度学习技术赋予了生成物随机性和不可预测性。只需要按下“随机”按钮，名为“莫扎特掷骰子”的软件就会随机选取节拍和配乐，进而生成一首全新的曲子，主持了《埃德蒙·贝拉米》AI肖像画的艺术团体Obvious也在算法中加入了随机功能，使得AI生成的每幅画都有所不同。另一方面，技术人员的参与仍然是生成物实现文化和商业价值不可或缺的一环。现阶段，内容类型的确定、数据和模板的使用均由技术人员决定，在语病的审核、增添个性化的表达等方面，技术人员的作用在短时间内依旧无法被取代。如在“腾讯诉盈讯科技侵害著作权纠纷案”中，围绕着Dreamwriter写作软件的团队就囊括了编辑团队、产品团队和技术开发团队①。可见，生成物是人工智能和技术人员充分合作、相互补充的结果，用“人机协作”来描述较为适宜。 “人机协作”模式符合独立要素的要求，有事实和价值两方面的原因。在事实层面，原本就不存在严格意义上的“独立创作”。如果将既有的信息和作品视为存量要素，将新的风格和表达视为增量要素，独创要素产生的过程实际上就是增量要素形成的过程[2]。而无论是人类抑或人工智能，都会自觉或不自觉、直接或间接地利用前人的作品进行表达。换言之，创作总是不可避免地“站在巨人的肩膀上”进行。在价值层面，完全脱离人类的“独立创作”无法产生有意义的作品。失去了技术团队的配合和支持，人工智能生成物的内容也就脱离了大众的语言习惯和道德审美，甚至可能是一堆无意义的文字或乱码。这样的生成行为恐怕很难定义为“创作”，由此产生的生成物也不具备文化价值和商业价值。
（三）非人主体问题
无论是大陆法系还是英美法系，都存在强调作品与人格关系的传统。这一传统集中表现为著作人格权制度。如德国将著作人格权作为著作权的核心部分，法国和日本、中国等采取了著作人格权和著作财产权并重的模式，英美国家亦在一定范围内承认了著作人格权的存在。正是这种“作品是人格的反映”的观点，成为部分学者否认生成物可版权性的依据。这些学者最常援引的案件就是著名的“猴子拍照案”：一只原始森林中的猿猴无意间按下了摄影师大卫·斯莱特（David Slater）的相机快门，斯莱特主张自己拥有该“自拍照”的著作权，最后被美国版权局拒绝登记，理由是“非人”主体不能完成作品。
需要注意的是，“非人主体”并不构成否认生成物独立要素的充分理由。首先，“作品是人格的反映”这一观念本就是特定历史条件和文化背景的产物，依附于相对简单的创作模式。进入工业时代以来，随着创作行为的集团化和资本化，对作品与人格关系的过分重视产生了阻碍作品商品化的效果，传统的著作人格权制度在理论和实践中均面临诸多掣肘。正如李琛教授对著作人格权理论所进行的批判：“这种对作品的诠释出于历史的偶然，而非逻辑的必然。”[3]然后，简单地以“非人主体”为由否认生成物的独创性，可能会陷入循环论证的误区，即：创作的主体必须是人，人工智能不是人，所以人工智能不能完成作品。最后，“视为作者”原则为生成物的版权化提供了理论基础。我国《著作权法（2020年修正）》第十一条和第十八条分别对“法人作品”和“职务作品”做出了规定，这为“事实作者”与“法律作者”的分离提供了先例。可以通过法律拟制的手段，将人工智能拟制为生成物的事实作者，将相关的技术人员拟制为生成物的法律作者，进而行使著作权，“非人主体”的犹疑也就不复存在了。
此外，“猴子拍照案”的判决也不应延及人工智能生成物——动物作品和生成物之间亦存在本质的差异。一方面，生成物的生产方式由人控制，而猴子拍照的行为却是纯粹的偶然事件。法律是以人类为中心构建的，必须以社会关系为调整对象。面对无意识按下相機快门的猴子，著作权法无法通过赋予照片著作权的方式激励创作者，自然没有必要在动物作品上创设著作权。但对生成物的规制却能推动人工智能产业的规范化，使相关利益摆脱悬而未决的状态，最终使社会受益。另一方面，生成物的数量远大于动物作品。我们不应忽略，“猴子拍照案”之所以经久不衰，在很大程度上是由案情的罕见程度决定的。事实上，该案判决的内容也只是否认了猴子作为著作权主体，但并未明确照片的性质和权利归属。在动物作品极为稀少的情况下，这种有意地搁置虽不理想，但也情有可原。然而，面对腾讯公司Dreamwriter每年生成的约30万篇文章，面对各大AI创作平台不计其数的用户，时代不再允许我们像对待动物作品一样，将生成物的法律性质长久地搁置下去。
三、创造要素之辨
除却独立要素，可版权性还要求人工智能生成物满足创造要素的要求。创造要素衡量的是作品中作者个性的多寡。从本质上看，独立要素从创作的过程出发，指的是将该内容与现有作品比较，判断该内容是否存在抄袭和剽窃。创造要素则从作品本身出发，要求作品必须在一定程度上体现作者的个性和高度，而不仅仅是体力劳动的产物。可以说，独立要素和创造要素分别解决“有和无”和“高和低”两个维度的问题。在英美法系和大陆法系中，对于创造要素的要求有所不同。
（一）两种标准
英美法系对于创造要素的要求经历了漫长的演变过程。在现代版权法的发源地英国，以及早期借鉴英国版权法的美国、加拿大、澳大利亚等英美法系国家，其创造要素的标准被形象地概括为“额头出汗”原则，认为作品取得可版权性的理由并非体现了作者的个性，而是凝聚了辛勤的汗水和劳动。然而，在“额头出汗”原则之下，一些常规性的事实材料也被纳入了作品的范畴：在英国的“Walter诉Lane案”中，一名记者通过速记的方式精准记录了现场演讲的内容，而另一家报社对该内容的刊登被视为侵犯著作权。显然，“额头出汗”原则混淆了值得复制和可版权性的概念，提高了获取事实材料进行创作的成本，与著作权法激励创作的初衷背道而驰。
在Feist案中，办案法官重申了独创性的标准，“额头出汗”原则自此逐渐被“最低限度的创造性”取代。所谓“最低限度的创造性”，要求作品必须在最低程度上体现作者个性化的选择和安排。一方面，创造要素的核心是智力而非体力投入，只要在相同的条件下，普通公众都足以完成相同的内容，即使投入了大量的人力、物力，该内容亦不具备“最低限度的创造性”。另一方面，这种创造要素只需达到“最低限度”的水准，不应仅因审美或艺术价值就认定某作品创造要素。霍姆斯法官在Bleistein案中确立的审美非歧视原则认为，由于法官个人的局限性和审美价值的不确定性，仅受过法律训练的法官通常很难胜任判断艺术品价值的工作。
相较于英美法系，大陆法系国家对作品创造要素的标准明显更高。欲构成大陆法系意义上的作品，仅仅具备“最低限度的创造性”尚不足够。作为大陆法系的代表性国家，德国著作权法要求作品具备“创作高度”。至于是否具备“创作高度”，德国学者创设了平均水准的创作人的概念：所谓平均水准的创作人，指的是对相关领域有一定了解的创作人，其创作能力介于普通大众与专家之间。倘若该作品达到了“平均水准”，则具备“创作高度”，反之则不具备。德国学者雷炳德对“创作高度”的诠释就颇具代表性：“创作必须更多地属于在自己的作品领域比人们期待的普通智力劳动带来更多的活动。”[4] （二）人工智能生成物的创造要素标准
现在，包括我国在内，世界各国都将英美版权法中“最低限度的独创性”的标准视为主流，就连以对独创性要求严苛著称的德国也不例外。为了避免独创性门槛过高带来的负面影响，德国学者提出了“小铜板理论”。所谓“小铜板理论”，指的是对于计算机软件、商品说明书、表格、目录等作品形式，其独创性只需要达到一枚硬币的厚度即可。“小铜板理论”实质上是在一定范围内认可了“最低限度的独创性”标准。虽然“小铜板理论”只适用于上述特殊形式的作品，但毕竟代表着德国学界对英美独创性标准的让步。然而，对于人工智能生成物的可版权性，应当更多地参考大陆法系“创作高度”的标准，这是由人工智能与人类创作模式的差异决定的。
人工智能与人类创作模式的差异主要体现在两方面：一方面，人工智能的创作效率更高。在理想状态下，人工智能能够在空间上无限延伸、在时间上永续存在，只要设备正常，人工智能将永不倦怠。埃米尔·博雷尔的“无限猴子定理”提出了这样一个简单而震撼的假设：有限的猴子在无限的时间中敲击键盘，它们就可能“创作”出任意一篇文章，甚至是莎士比亚全集。而人工智能显然又比猴子更高效、完备。另一方面，人工智能尤其擅长标准化的创作。美国作家本·布拉德通过大数据对1500部文学作品进行分析，揭示了许多被人们长期忽略的写作规律，写成了《纳博科夫最喜欢的词》。前文提到的GPT-3语言模型，就能够通过对大量文本的分析，模仿历史上的名人与用户交谈。那些不为人知的创作法则，却对人工智能清晰可见。上述两处差异共同决定了：相较于人类，人工智能能够高效地产出大量标准化、模式化的内容。
如前所述，应当用更为严苛的创造要素标准要求人工智能生成物，一些由人類完成可以被视为作品的内容，如果出自人工智能则不具备可版权性：如生成物仅是对数据2021年05月上半月刊（总第138期）历史和事实陈列，而缺少个性化的表达，即使实现了“最低限度的创造性”，也不应认定为作品。另外，更多地向“创作高度”标准靠拢还会带来其他的正面影响，如减少人工智能生成物的同质化现象、避免无效竞争的发生，最终催生更多优秀的人工智能作品。
四、结语
人工智能正在涉足创作领域，并将重新塑造人们对创作和艺术的感知。然而，一项技术能否为人类社会带来福利，很大程度上取决于我们是否在制度层面做好了准备。总的来说，相较于进入公有领域或增设邻接权，作品保护具有不可比拟的优势;在独立要素上，人机协作模式和非人主体并不当然否认生成物的可版权性;在创造要素上，应当对生成物提出更高的标准和要求。
同时，对于人工智能生成物这一颇具技术色彩的法律客体，技术改变后，影响的可能只是它可版权性中的某个部分或某个方面。这种泾渭分明的展开方式，一方面能够防止讨论陷入低效，将存在交叉关系的概念混为一谈，另一方面也是为了将相关议题分门别类地进行梳理，以期为后续的研究奠定基础。
注释：
①广东省深圳市南山区人民法院（2019）粤0305民初14010号民事判决书。
参考文献：
[1] 冯晓青.人工智能“创作”认定及其财产权益保护研究——兼评“首例人工智能生成内容著作权侵权案”[J].西北大学学报（哲学社会科学版），2020（2）.
[2] 王坤.论作品的独创性——以对作品概念的科学建构为分析起点[J].知识产权，2014（4）.
[3] 李琛.著作权基本理论批判[M].北京：知识产权出版社，2013：178.
[4] M.雷炳德.著作权法[M].北京：法律出版社，2004：117.
作者简介：王欣辰（2000—），男，汉族，安徽合肥人，单位为天津医科大学，研究方向为知识产权法。
（责任编辑：马双）
关键词：《著作权法》;人工智能生成物;可版权性;独创性
中图分类号：D923.4文献标识码：A文章编号：2095-6916（2021）09-0057-03
随着大数据和深度学习技术的进步，人工智能正在重新定义人们眼中的“创作”。近年来，人工智能生成物的文化和商业价值越来越受到社会的关注。2017年5月，世界上第一部AI诗集《阳光失了玻璃窗》问世;2018年10月，名为《埃德蒙·贝拉米》的AI肖像画以43.25万美元的天价拍出;2020年7月，由Open AI研发的GPT-3语言模型包含参数1750亿个，它能够精准模仿名人的推特，甚至生成完整的哲学论文。在人民法院报编辑部公布的2020年人民法院十大案件中，就有涉及人工智能生成物的“腾讯诉盈讯科技侵害著作权纠纷案”的身影。
人工智能对文化领域的深度参与带来了新的法律问题：人工智能可以称为创作的主体吗？人工智能生成物是否构成作品？如果构成作品，生成物的著作权应当如何分配？而在人工智能生成物引发的诸多法律问题中，可版权性问题的地位至关重要。一是因为人工智能生成物的可版权性仍是当前学界争议的焦点，对可版权性的判断将直接关乎人工智能生成物能否和在多大程度上适用著作权法;二是因为可版权性问题在著作权法中具有基础性的地位，如果不解决可版权性问题，对生成物的著作权内容及其归属的探讨也就失去了现实意义。
一、保护路径之辨
独创性应包括独立要素和创造要素。我国《著作权法》充分吸收了著作权体系和版权体系的成果，基本认可了Feist案确定的对独创性的定义，即：“独立创作”和“最低限度的创造性”。王迁教授在其《知识产权法教程》中，也将独创性拆分为“独”和“创”两个部分。
（一）独创性与可版权性的关系
独创性是生成物可版权性最主要的考量要素。一般认为，某内容欲构成著作权法意义上的作品，即具备可版权性，需要同时满足如下三个条件：一是属于文学、艺术、科学领域;二是具有独创性;三是具有可复制性。其中，领域上的要求主要是为了厘清著作权法和专利法、商标法的适用范围，防止著作权法架空其他法律，而对于可复制性的要求则是对思想与表达二分法的贯彻，即著作权法只保护能被客观感知的外在表达，而不保护思想本身。对于AI完成的诗歌、肖像画、音乐等生成物，显然满足了领域和可复制性上的要求。
但这并不意味着独创性就是影响生成物可版权性的唯一要素，实际上，独创性只是构成其可版权性的必要不充分条件。也就是说，最终被赋予著作权的作品一定具有独创性，但并不是所有具有独创性的内容都要纳入著作权法的保护范围。这是因为在具备了相应的独立要素和创造要素之后，除了直接将生成物视为作品进行保护，至少还有另外两条保护路径存在，即：直接进入公有领域和增设邻接权[1]。
（二）作品保护的优势
相较于直接进入公有领域，将生成物视为作品保护更利于增进社会福利。一旦直接将生成物置于公有领域，任凭公众复制、发行、传播和使用，其后果将是灾难性的。对于AI企业来说，它们再也无法通过生成物获益，在缺乏经济驱动的前提下，相关技术难免会趋于停滞。对于大众来说，面对海量、免费的生成物，极可能会引发众多将生成物冒充个人作品的行为，良好的意愿反而挫伤了人类创作的积极性。相比之下，版权化可以使生成物的产权归于确定，既有利于维持技术进步，又可以鼓励生成物与人类作品之间的良性竞争。
相较于增设邻接权，将生成物视为作品保护更具正当性。无论是将生成物作为著作权的客体抑或邻接权的客体，都能实现利益分配的目的。然而，邻接权与生成物之间确有不可调和的矛盾。邻接权之所以被冠以“邻接”之名，就在于其涉及一系列与创作密切联系的活动，如表演、录音和广播等。凡有邻接权之处，就必定有“基础作品”的存在。而人工智能的生成行为无疑更接近创作行为本身，又何来“邻接”一说？因此，生成物作为权利客体，并不符合邻接权对规制客体的要求。
二、独立要素之辨
对独立要素的探讨，目的在于衡量人工智能和人类对生成物的贡献程度。虽然研发者、所有者、使用者都或多或少地参与了生成的过程，但生成物独创性的来源无非是两类主体：人工智能本身和人类。人工智能与人类对生成物的贡献程度是此消彼长的关系。人类对生成物的贡献愈多，相应地，人工智能的贡献便愈少，反之亦然。
（一）独立要素的含义
从创作过程上来看，独立要素指的是通过非剽窃、抄袭的方式完成作品;从创作结果上来看，独立要素要求该作品与已有作品之间存在可被识别的差异。需要注意的是，这里的独立要素并不要求创作的主体是唯一的，否则就不会有合作作品的规定，同时，獨立要素不应排斥对已有作品的利用，演绎作品便是这一内涵的体现。学界通说认为，我们正处于弱人工智能阶段。这也就意味着，在相当长的一段时间内，人工智能都不会脱离人类的控制。因此，此现象可以总结为这样一个尴尬的局面：并不严苛的独立要素标准遭遇了尚未充分发展的人工智能。
（二）人机协作问题
应将人工智能生成物视为“人机协作”的产物。一方面，深度学习技术赋予了生成物随机性和不可预测性。只需要按下“随机”按钮，名为“莫扎特掷骰子”的软件就会随机选取节拍和配乐，进而生成一首全新的曲子，主持了《埃德蒙·贝拉米》AI肖像画的艺术团体Obvious也在算法中加入了随机功能，使得AI生成的每幅画都有所不同。另一方面，技术人员的参与仍然是生成物实现文化和商业价值不可或缺的一环。现阶段，内容类型的确定、数据和模板的使用均由技术人员决定，在语病的审核、增添个性化的表达等方面，技术人员的作用在短时间内依旧无法被取代。如在“腾讯诉盈讯科技侵害著作权纠纷案”中，围绕着Dreamwriter写作软件的团队就囊括了编辑团队、产品团队和技术开发团队①。可见，生成物是人工智能和技术人员充分合作、相互补充的结果，用“人机协作”来描述较为适宜。 “人机协作”模式符合独立要素的要求，有事实和价值两方面的原因。在事实层面，原本就不存在严格意义上的“独立创作”。如果将既有的信息和作品视为存量要素，将新的风格和表达视为增量要素，独创要素产生的过程实际上就是增量要素形成的过程[2]。而无论是人类抑或人工智能，都会自觉或不自觉、直接或间接地利用前人的作品进行表达。换言之，创作总是不可避免地“站在巨人的肩膀上”进行。在价值层面，完全脱离人类的“独立创作”无法产生有意义的作品。失去了技术团队的配合和支持，人工智能生成物的内容也就脱离了大众的语言习惯和道德审美，甚至可能是一堆无意义的文字或乱码。这样的生成行为恐怕很难定义为“创作”，由此产生的生成物也不具备文化价值和商业价值。
（三）非人主体问题
无论是大陆法系还是英美法系，都存在强调作品与人格关系的传统。这一传统集中表现为著作人格权制度。如德国将著作人格权作为著作权的核心部分，法国和日本、中国等采取了著作人格权和著作财产权并重的模式，英美国家亦在一定范围内承认了著作人格权的存在。正是这种“作品是人格的反映”的观点，成为部分学者否认生成物可版权性的依据。这些学者最常援引的案件就是著名的“猴子拍照案”：一只原始森林中的猿猴无意间按下了摄影师大卫·斯莱特（David Slater）的相机快门，斯莱特主张自己拥有该“自拍照”的著作权，最后被美国版权局拒绝登记，理由是“非人”主体不能完成作品。
需要注意的是，“非人主体”并不构成否认生成物独立要素的充分理由。首先，“作品是人格的反映”这一观念本就是特定历史条件和文化背景的产物，依附于相对简单的创作模式。进入工业时代以来，随着创作行为的集团化和资本化，对作品与人格关系的过分重视产生了阻碍作品商品化的效果，传统的著作人格权制度在理论和实践中均面临诸多掣肘。正如李琛教授对著作人格权理论所进行的批判：“这种对作品的诠释出于历史的偶然，而非逻辑的必然。”[3]然后，简单地以“非人主体”为由否认生成物的独创性，可能会陷入循环论证的误区，即：创作的主体必须是人，人工智能不是人，所以人工智能不能完成作品。最后，“视为作者”原则为生成物的版权化提供了理论基础。我国《著作权法（2020年修正）》第十一条和第十八条分别对“法人作品”和“职务作品”做出了规定，这为“事实作者”与“法律作者”的分离提供了先例。可以通过法律拟制的手段，将人工智能拟制为生成物的事实作者，将相关的技术人员拟制为生成物的法律作者，进而行使著作权，“非人主体”的犹疑也就不复存在了。
此外，“猴子拍照案”的判决也不应延及人工智能生成物——动物作品和生成物之间亦存在本质的差异。一方面，生成物的生产方式由人控制，而猴子拍照的行为却是纯粹的偶然事件。法律是以人类为中心构建的，必须以社会关系为调整对象。面对无意识按下相機快门的猴子，著作权法无法通过赋予照片著作权的方式激励创作者，自然没有必要在动物作品上创设著作权。但对生成物的规制却能推动人工智能产业的规范化，使相关利益摆脱悬而未决的状态，最终使社会受益。另一方面，生成物的数量远大于动物作品。我们不应忽略，“猴子拍照案”之所以经久不衰，在很大程度上是由案情的罕见程度决定的。事实上，该案判决的内容也只是否认了猴子作为著作权主体，但并未明确照片的性质和权利归属。在动物作品极为稀少的情况下，这种有意地搁置虽不理想，但也情有可原。然而，面对腾讯公司Dreamwriter每年生成的约30万篇文章，面对各大AI创作平台不计其数的用户，时代不再允许我们像对待动物作品一样，将生成物的法律性质长久地搁置下去。
三、创造要素之辨
除却独立要素，可版权性还要求人工智能生成物满足创造要素的要求。创造要素衡量的是作品中作者个性的多寡。从本质上看，独立要素从创作的过程出发，指的是将该内容与现有作品比较，判断该内容是否存在抄袭和剽窃。创造要素则从作品本身出发，要求作品必须在一定程度上体现作者的个性和高度，而不仅仅是体力劳动的产物。可以说，独立要素和创造要素分别解决“有和无”和“高和低”两个维度的问题。在英美法系和大陆法系中，对于创造要素的要求有所不同。
（一）两种标准
英美法系对于创造要素的要求经历了漫长的演变过程。在现代版权法的发源地英国，以及早期借鉴英国版权法的美国、加拿大、澳大利亚等英美法系国家，其创造要素的标准被形象地概括为“额头出汗”原则，认为作品取得可版权性的理由并非体现了作者的个性，而是凝聚了辛勤的汗水和劳动。然而，在“额头出汗”原则之下，一些常规性的事实材料也被纳入了作品的范畴：在英国的“Walter诉Lane案”中，一名记者通过速记的方式精准记录了现场演讲的内容，而另一家报社对该内容的刊登被视为侵犯著作权。显然，“额头出汗”原则混淆了值得复制和可版权性的概念，提高了获取事实材料进行创作的成本，与著作权法激励创作的初衷背道而驰。
在Feist案中，办案法官重申了独创性的标准，“额头出汗”原则自此逐渐被“最低限度的创造性”取代。所谓“最低限度的创造性”，要求作品必须在最低程度上体现作者个性化的选择和安排。一方面，创造要素的核心是智力而非体力投入，只要在相同的条件下，普通公众都足以完成相同的内容，即使投入了大量的人力、物力，该内容亦不具备“最低限度的创造性”。另一方面，这种创造要素只需达到“最低限度”的水准，不应仅因审美或艺术价值就认定某作品创造要素。霍姆斯法官在Bleistein案中确立的审美非歧视原则认为，由于法官个人的局限性和审美价值的不确定性，仅受过法律训练的法官通常很难胜任判断艺术品价值的工作。
相较于英美法系，大陆法系国家对作品创造要素的标准明显更高。欲构成大陆法系意义上的作品，仅仅具备“最低限度的创造性”尚不足够。作为大陆法系的代表性国家，德国著作权法要求作品具备“创作高度”。至于是否具备“创作高度”，德国学者创设了平均水准的创作人的概念：所谓平均水准的创作人，指的是对相关领域有一定了解的创作人，其创作能力介于普通大众与专家之间。倘若该作品达到了“平均水准”，则具备“创作高度”，反之则不具备。德国学者雷炳德对“创作高度”的诠释就颇具代表性：“创作必须更多地属于在自己的作品领域比人们期待的普通智力劳动带来更多的活动。”[4] （二）人工智能生成物的创造要素标准
现在，包括我国在内，世界各国都将英美版权法中“最低限度的独创性”的标准视为主流，就连以对独创性要求严苛著称的德国也不例外。为了避免独创性门槛过高带来的负面影响，德国学者提出了“小铜板理论”。所谓“小铜板理论”，指的是对于计算机软件、商品说明书、表格、目录等作品形式，其独创性只需要达到一枚硬币的厚度即可。“小铜板理论”实质上是在一定范围内认可了“最低限度的独创性”标准。虽然“小铜板理论”只适用于上述特殊形式的作品，但毕竟代表着德国学界对英美独创性标准的让步。然而，对于人工智能生成物的可版权性，应当更多地参考大陆法系“创作高度”的标准，这是由人工智能与人类创作模式的差异决定的。
人工智能与人类创作模式的差异主要体现在两方面：一方面，人工智能的创作效率更高。在理想状态下，人工智能能够在空间上无限延伸、在时间上永续存在，只要设备正常，人工智能将永不倦怠。埃米尔·博雷尔的“无限猴子定理”提出了这样一个简单而震撼的假设：有限的猴子在无限的时间中敲击键盘，它们就可能“创作”出任意一篇文章，甚至是莎士比亚全集。而人工智能显然又比猴子更高效、完备。另一方面，人工智能尤其擅长标准化的创作。美国作家本·布拉德通过大数据对1500部文学作品进行分析，揭示了许多被人们长期忽略的写作规律，写成了《纳博科夫最喜欢的词》。前文提到的GPT-3语言模型，就能够通过对大量文本的分析，模仿历史上的名人与用户交谈。那些不为人知的创作法则，却对人工智能清晰可见。上述两处差异共同决定了：相较于人类，人工智能能够高效地产出大量标准化、模式化的内容。
如前所述，应当用更为严苛的创造要素标准要求人工智能生成物，一些由人類完成可以被视为作品的内容，如果出自人工智能则不具备可版权性：如生成物仅是对数据2021年05月上半月刊（总第138期）历史和事实陈列，而缺少个性化的表达，即使实现了“最低限度的创造性”，也不应认定为作品。另外，更多地向“创作高度”标准靠拢还会带来其他的正面影响，如减少人工智能生成物的同质化现象、避免无效竞争的发生，最终催生更多优秀的人工智能作品。
四、结语
人工智能正在涉足创作领域，并将重新塑造人们对创作和艺术的感知。然而，一项技术能否为人类社会带来福利，很大程度上取决于我们是否在制度层面做好了准备。总的来说，相较于进入公有领域或增设邻接权，作品保护具有不可比拟的优势;在独立要素上，人机协作模式和非人主体并不当然否认生成物的可版权性;在创造要素上，应当对生成物提出更高的标准和要求。
同时，对于人工智能生成物这一颇具技术色彩的法律客体，技术改变后，影响的可能只是它可版权性中的某个部分或某个方面。这种泾渭分明的展开方式，一方面能够防止讨论陷入低效，将存在交叉关系的概念混为一谈，另一方面也是为了将相关议题分门别类地进行梳理，以期为后续的研究奠定基础。
注释：
①广东省深圳市南山区人民法院（2019）粤0305民初14010号民事判决书。
参考文献：
[1] 冯晓青.人工智能“创作”认定及其财产权益保护研究——兼评“首例人工智能生成内容著作权侵权案”[J].西北大学学报（哲学社会科学版），2020（2）.
[2] 王坤.论作品的独创性——以对作品概念的科学建构为分析起点[J].知识产权，2014（4）.
[3] 李琛.著作权基本理论批判[M].北京：知识产权出版社，2013：178.
[4] M.雷炳德.著作权法[M].北京：法律出版社，2004：117.
作者简介：王欣辰（2000—），男，汉族，安徽合肥人，单位为天津医科大学，研究方向为知识产权法。
（责任编辑：马双）