人工智能生成內容的著作權認定

熊 琦

人工智能生成內容的著作權認定

熊 琦

人工智能在新聞和視覺藝術領域參與創作活動的現象雖然在如今已成常態，但如何認定由此生成內容的可版權性及其權利歸屬，在法律上卻并未形成統一意見。作為非自然人和法人的人工智能首次成為內容來源后，如果將該內容認定為受著作權法保護的作品，必將沖擊傳統著作權的客體認定標準和權利歸屬原則，引發權利變動和侵權認定規則的全面混亂。作為激勵“理性人”創作和傳播的制度工具，著作權法無法脫離從移植自有體物財產權的制度體系和主客體不得互換的基本私法原理，因而圍繞創作者和投資者構建的制度設計不應也無法因人工智能而被顛覆。作為遵循人工智能軟件設計者意志創作的產物，人工智能生成內容的結果不但仍可由獨創性判定標準來認定，權利歸屬也應借鑒早已存在且運作成熟的法人作品制度安排，將人工智能的所有者視為著作權人。

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一、問題的提出

機器對于著作權法而言，一直以來僅作為創作和傳播的輔助工具存在，在創作行為上僅限于代替書寫和豐富作品固定于載體的方式，并未產生任何獨立的著作權法律效果；而在傳播行為上則不斷擴展了作品的使用方式，促使著作權法為此增加相應的法定權利類型及其限制方式，所以機器對著作權法的影響更多發生在傳播而非創作領域。隨著傳播技術對作品使用方式的改變，新的商業模式不斷基于新的作品經濟利益實現途徑而出現，由此需要在法律上加以調整，以重新平衡權利人與使用者的利益。人工智能不同于以往影響著作權法的機器之處，在于其已進入到對作品創作環節的介入。美國人工智能機器人通過學習已經能夠生成極具藝術性和美感的美術作品，并在畫廊和博物館展出。①Annemarie Bridy, The Evolution of Authorship: Work Made by Code, 39 Colum. J.L. & Arts 395 (2016), p. 397.美聯社與人工智能公司合作開展的人工智能新聞寫作平臺Wordsmith，如今已經達到每季度三千余篇的產量。②AI公司的公關經理James Kotecki表示，Wordsmith平臺每周可以寫出上百萬篇文章，甚至可以達到2000篇/秒。參見付松聚：《從8月CPI報道看機器新聞與人工新聞差異何在》，載《中國記者》2015年第11期。特別是在財經和體育等需要大量數據分析的新聞報道領域，人工智能在利用大數據和大規模分析數據等方面的優勢，使其成為最先介入創作行為的領域，我國騰訊等互聯網公司也自行開發了Dreamwriter軟件來批量撰寫財經類新聞報道，并已能根據不同受眾群體生成差異化的風格和版本，由此引發了人工智能將代替記者的討論。③蔣枝宏：《傳媒顛覆者：機器新聞寫作》，載《新聞研究導刊》2016年第3期。在音樂和視覺藝術領域，人工智能介入自然人的創作行為也早已出現，在人的指導下，谷歌提供的人工智能設備DeepDream所生成的繪畫已拍賣成功；④See Margaret A. Boden & Ernest A. Edmonds, What is Generated Art? 20 Digital Creativity 21 (2009), p. 24.與此同時，計算機游戲軟件在人工智能的幫助下，也能自行生成全新游戲界面供玩家使用。⑤Julian Togelius et al., Search-Based Procedural Content Generation, in C. DiChio et al. eds., Applications of Evolutionary Computation (2010), p. 142.

人工智能對人類創作行為的替代，對現行著作權規則提出了新的挑戰。自現代著作權法產生至今，其立法目標始終是通過賦予權利人對作品的法定專有權來激勵作品創作和傳播。對作品及其歸屬的認定，也圍繞作為主體的著作權人展開。作品作為獨創性表達，被認為必須源自人的思想和感情。⑥美國國家版權局在其工作手冊中也特別說明，版權局不會登記由機器獨立完成，且缺乏任何人為創造性投入或參與的作品。See U.S. Copyright Office, Compendium of U.S. Copyright Office Practices (3nd ed. 2014), § 313.2.同理，基于作品的權利也只可能歸屬于由自然人、法人和其他組織構成的著作權人。法人和其他組織在著作權制度中的意義，體現在對作品創作和傳播的組織和投資上，乃產業化發展和分工所必須，最終落腳的仍然是激勵人的特定行為。⑦相比較而言，堅持“作者權”體系的德國著作權法則堅持著作權主體必須是那些給予作品獨創性的人，所以該法第7條不承認法人為著作權人，因為其不可能直接實施創作行為。關于德國著作權法的介紹參見范長軍譯：《德國著作權法》，知識產權出版社2013年版。不同于以往機器對創作行為的介入方式，如今人工智能生成內容的方式和結果，是能夠獨立抓取相關素材并以一定創造性的方式加以重新表達，而不再局限于對信息的抓取和整合。如此則會出現以下兩個相關聯的著作權問題：第一，人工智能生成的內容是否能夠基于獨創性標準認定為作品；第二，人工智能軟件的設計者、使用者或著作權人是否可認定為人工智能生成內容的著作權人。隨著人工智能生成的內容越來越多，如果不明確界定其內容屬性和權利歸屬，不但將引發大量著作權法律爭議，而且會沖擊既有著作權制度體系，產生海量且另類的“孤兒作品”。有鑒于此，首先，需要梳理著作權制度在歷史上界定非人類生成內容的方式和原因，界定人工智能與既有著作權體系的矛盾根源；其次，將人工智能生成內容的結果加以類型化，以探尋其內容納入既有作品判定標準的可行性路徑；最后，通過對人工智能生成內容獨創性來源的分析，考察既有著作權歸屬模式應如何規制人工智能生成的內容。

二、作者與人工智能的法理沖突

在私權體系中，權利主體與權利客體不僅相對應，而且彼此之間的法律地位不得轉換，所以權利主體不能是權利客體，權利客體亦永遠無法成為權利主體，只可能是法定支配權的對象。⑧參見［德］漢斯·布洛克斯等著：《德國民法總論》，中國人民大學出版社2012年版，第456頁。對于著作權法而言，權利主體與客體不但同樣不得轉換，而且所有權利客體的來源須限于權利主體，所以無論是著作權法中的作品判定要件，還是權利歸屬安排，其中都具備的要素皆有作為人的權利主體。在作品判定要件中，著作權法要求作品必須是文學、藝術或科學領域內的獨創性表達，其中所謂“表達”，是指須以文字、言語、符號、聲音、動作、色彩等一定表現形式將無形的思想表現于外部，使他人通過感官能感覺其存在。⑨參見胡康生主編：《中華人民共和國著作權法釋義》，法律出版社2001年版，第14頁。由此可見，表達的前提乃自然人所獨有的智力或思想。⑩我國現行《著作權法實施條例》（2013）將作品界定為“文學、藝術和科學領域內具有獨創性并能以某種有形形式復制的智力成果”。著作權法第三次修訂草案送審稿則界定為“文學、藝術和科學領域內具有獨創性并能以某種形式固定的智力表達”，無論是智力成果抑或智力表達，其中“智力”往往被視為人所獨有的產物。在權利歸屬條款中，著作權法也明確否認自然人以外的對象能夠實施創作行為，所以明確規定“創作作品的公民是作者”，特定情況下法人或者其他組織只能“視為”作者，而視為作者的原因，還是因為作品體現出了法人的意志。1也有學者認為，“視為”意味著法人是因為某種需要而被看作是作者，但并不改變其本質上不是作者的事實。參見劉春田：《著作權保護的原則》，載司法部、國家版權局編：《中華人民共和國著作權法講析》，中國國際廣播出版社1991年版，第104頁。由此可知，權利主體與客體的嚴格劃分和轉換禁止，乃是絕對權支配性帶來的必然結果，私法完全否定主體在任何情況下變成客體從而被作為可支配對象的可能，但這一限定同時也排除了客體支配客體或客體歸屬于客體的可能。所以如果嚴格依據現行著作權法來解釋，人工智能本身作為權利客體，其顯然無法具備如自然人一樣的意思或意志而轉換成為權利主體，其生成的內容亦不可能同時成為作品。

基于上述法理推理，人工智能生成內容的法律效果將出現如下悖論：首先，即使人工智能所生成的內容符合獨創性標準的要求，也將因為無法視為表達而不得成為作品；其次，即使人工智能所生成的內容被認定為作品，其著作權也無法歸屬于人工智能本身。因此，大量由人工智能生成的內容將成為新類型的“孤兒作品”和“無主作品”，既不利于激勵新作品的創作和新人工智能的開發，也無益于著作權市場的合規性和穩定性。

事實上，早在20世紀50年代計算機技術興起初期，美國即出現了對“機器創作”法律屬性的討論。當時即有數學家利用當時的計算機實現每小時創作四千首歌曲的記錄，然而美國版權局卻拒絕將上述歌曲視為作品加以登記，其理由在于該局從未登記過由機器創作的作品，但隨后還是將計算機程序生成內容的現象視為版權局當時面臨的重難點問題之一。2See Register of Copyrights, 68th Annual Report of The Register of Copyrights (1966), p. 4.在1973年第一版的《美國版權局工作手冊》中，版權局確定了受著作權法保護的作品必須來源于人的創作。3See U.S. Copyright Offi ce, Compendium of Copyright Offi ce Practice (1973), § 2.8.3.鑒于計算機技術在當時的迅猛發展，版權局在實務操作中否定計算機可視為作品來源的同時，國會還是新成立了考察新技術如何影響著作權的“新技術時代作品使用方式考察委員會”（National Commission on New Technological Uses of Copyright Works），并于1978年發布了最終調研報告，重申了版權局對待計算機程序生成內容的態度，認為現行著作權制度無須對此做出任何調整，計算機程序僅作為被動性協助創作的工具存在，而并未直接參與創作行為。4Final Report of National Commission on New Technological Uses of Copyright Works, (Washington D.C. 20558, July 31, 1978), p. 44.然而，1986年國會技術評估辦公室在重新研究計算機程序生成內容的問題時，卻并不認同之前將計算機類比為打字機和照相機等協助創作工具的結論，因為隨著計算機程序與操作者互動性的日趨增強，不應忽視計算機在某種程度上有被視為合作作者的可能。5See U.S. Congress, Offi ce of Technology Assessment, Intellectual Property Rights in an Age of Electronics and Information, OTA-CIT-302 (Washington, DC: U.S. Government Printing offi ce, April 1986), pp. 70-72.正如該機構所預測，自20世紀90年代至今，計算機程序的確朝著直接參與創作的方向發展。特別是在視覺藝術領域，計算機已完全能夠在脫離人工參與的情況下實現獨立生成內容。在事前不告知是由計算機程序生成的情況下，由計算機程序自行生成的繪畫已具備了成熟風格，完全滿足作品的獨創性要件。6相關美術作品已被波士頓的計算機歷史博物館收藏。See Linda Candy & Ernest Edmonds, Explorations in Art and Technology,Springer (2012), p. 270.在程序設計者和使用者完全沒有參與創作的情況下，如何認定上述對象的可版權性及其權利歸屬，從現行著作權法中難以直接獲得答案。即使在已經確認計算機生成內容為作品（computer-generated works）的英國，一方面在客體上將其認定為“集體作品”（collective work）的一種，但又認為該作品完全由計算機生成且不存在任何“人”的參與，另一方面權利歸屬上將該作品歸屬于使計算機獲得獨立生成內容之能力的主體，仍然在權利主體問題上回歸到自然人，在客體界定和權利歸屬的法律邏輯上難以統一。7換言之，英國版權法一方面肯定了計算機獨立生成的內容具有獨創性，但另一方面又將未參與創作但促成計算機生成作品的主體視為作者，從現有技術出發，促成計算機獨立生成作品的主體一般為程序的創作者或使用者。See Copyright, Designs and Patents Act 1988, S178; S9 (3). 其中第178條明確規定，計算機生成作品（computer-generated works）為集體作品（collective work），該作品完全由計算機獨立完成，完全沒有人類參與創作（…in circumstances such that there is no human author of the work）；第9條對權利歸屬的原文表述為“…the author shall be taken to be the person by whom the arrangements necessary for the creation of the work are undertaken”.

三、人工智能生成內容權利認定的私法基礎

客體認定與權利歸屬上的悖論說明，如今我們面臨的新問題，是原本作為著作權客體的計算機軟件，正在迅速從協助創作的工具成為獨立內容來源，基于傳統的判定標準和方式，自然人作為當然的作者和作品來源在其中處于缺席狀態。如果將著作權法中獨創性之“創”理解為作者獨有人格的物化過程，1See Bleistein v. Donaldson Lithographing Co., Inc., 188 U.S. 239 (1991) .或者必須體現作者的個性，2參見北京中易中標電子信息技術有限公司訴微軟公司案，北京市高級人民法院民事判決書（2010）高民終字第772號。那么任何計算機程序或人工智能所生成的內容是否屬于受著作權法保護的作品，首先需要確定該內容中是否存在人“對社會生活的素材加以選擇、提煉、加工，運用自己的構思、技巧，塑造出藝術形象或表述科學技術的創造性勞動”。3胡康生主編：《中華人民共和國著作權法釋義》，法律出版社2001年版，第13頁。同理，只有在認定存在獨創性的前提下，才可能繼續考慮作品歸屬問題，究竟是根據著作權法的權利配置規則，將作品權利歸屬于創作者或投資者，還是突破性地認定人工智能為自然人、法人和其他組織之外的新作者。4在全球引起廣泛討論的“黑猩猩自拍”著作權歸屬爭議事件之后，美國法院已明確認定動物不可能享有著作權，但對于人工智能生成內容世界各國尚無立法或司法文件加以說明。See Naruto v. Slater, No. 15-CV-04324-WHO, 2016 WL 362231 (N.D. Cal. Jan. 28, 2016), p. 3.

與此同時，隨著技術的進步，今天的人工智能已不同于20世紀中后期的計算機生成內容。人工智能所具備的“機器學習”（Machine Learning）功能，使其能夠在沒有預先算法或規則設定的情況下，通過主動學習來解決問題，5See Executive Office of the President National Science and Technology Council National Science and Technology Council Committee on Technology, Preparing for the Future of Artificial Intelligence, Washington, D.C. 20502 (October 12, 2016), p. 8.人與機器內容生成的關系被進一步疏遠。特別是隨著大數據時代的到來，基于大數據技術所提供和整合的海量信息，機器學習的效果得以取得質的飛躍，人工智能在獨立判斷和應對上的失誤率已經明顯降低。6最新進展可參見斯坦福大學2016年的人工智能工作坊報告。See Peter Stone, et al., Artificial Intelligence and Life in 2030, One Hundred Year Study on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel, Stanford University, Stanford, CA(September 2016).更需要注意的是，人工智能在內容生成上已逐步脫離人的預先設計，可以根據自身所獲取的數據來實施創作。近年來取得突破的人工智能“深度學習”，開始模擬人腦神經網絡的構造，使得程序算法和獨立思考的界限進一步模糊，深度學習是否可視為對人類思維過程的再現，已引起業界的廣泛討論。

相比之下，傳統的計算機生成內容，則需要基于既定的算法來解決特定領域和范圍內的問題。7也有學者將計算機生成內容同樣視為人工智能生成內容，換言之，將傳統的計算機程序與人工智能等同視之。See Timothy L. Butler, Can a Computer Be an Author: Copyright Aspects of Artificial Intelligence, 4 Comm. &Ent. L. S. 707 (1982).根據人參與創作的程度，計算機生成內容的類型可以分為以下兩種：8需要說明的是，在概括人在人工智能生成內容中的作用類型之前，首先要排除非人工智能的機器輔助作品創作和傳播的情形，例如將已有作品通過技術手段以數字化方式呈現，利用文字處理或圖形處理等軟件直接以數字化形式進行創作等，上述技術手段或軟件在本質上與創作者使用攝像機和照相機進行創作沒有區別。第一類為程式化內容生成，即計算機所生成的內容乃基于內部程序或算法的事前設計。在此種計算機生成內容類型中，一切生成的內容皆為程序或算法實現設計的結果。例如近年被廣泛討論的計算機游戲畫面的著作權問題，本質上其實就是軟件程序設計者與使用者之間的著作權歸屬。無論游戲軟件使用者采取何種方式操作游戲，都是基于軟件設計者在軟件中已有的情節安排，所以計算機游戲畫面或任何計算機程序生成的內容，如果具備獨創性要件，著作權顯然應歸屬于軟件著作權人所有，與軟件的使用者無涉。9國外學者相同觀點參見Pamela Samuelson, Allocating Ownership Rights in Computer-Generated Works, 47 U. Pitt. L. Rev. 1185 (1986), pp. 1206-1207.需要注意的是，另有一類游戲或應用軟件采取的是向使用者提供基本素材，然后使用者利用該素材生成新的獨創性作品。從法定權利歸屬的角度看，此類計算機生成內容仍然可以認定原素材的著作權歸屬于軟件著作權人，用戶創造的內容按照著作權法演繹作品的安排處理。11例如在有史以來發行量最大的游戲Minecraft（我的世界）中，用戶可以在網絡環境下的三維空間中利用不同種類的方塊來打造精妙絕倫的建筑物和藝術品，但為了解決因用戶創作產生的著作權糾紛和保證用戶能隨意演繹游戲平臺中的建筑物或藝術品，該游戲的提供者要求所有用戶按照“知識共享”（Create Commons）協議中的“署名-非商業性使用-相同方式分享”3.0版（CC BY-NC-SA 3.0）部分放棄主張因創作產生的著作權。第二類為自主性內容生成，即計算機程序基于使用者提供的素材自行生成新的內容，且相同素材每次所生成的內容皆不同。例如一些文字和音樂生成軟件，可以根據用戶提供的關鍵詞和隨機音符生成出連貫且具有一定風格的文字或音樂作品。在此種計算機生成內容的類型中，表面上無論是軟件設計者和使用者皆沒有直接對新作品的形成做出貢獻，但是所生成內容的著作權仍然可視為歸屬于提供素材的使用者，因為該使用者乃是向計算機提供素材，且對素材進行了篩選并做出特定安排。

基于上述比較，人工智能生成內容與以往計算機生成內容的本質差別，在于人在內容生成中的作用不同。計算機生成內容將生成行為劃分為數據輸入與成果輸出兩個階段，獨創性部分體現在數據輸入和算法設計上，著作權可明確歸屬于計算機軟件設計者或使用者。而人工智能基于機器學習和深度學習，已經能夠自行判斷、收集和學習新的數據，最終實現脫離既定的算法預設來解決新問題獨立生成新的內容，省去了計算機生成內容時人在數據和算法規則上的參與，這使得將人在算法規則上的事前設定或數據輸入上的人為選擇作為獨創性來源的做法無法繼續適用。12See James Grimmelmann, There’s No Such Thing as a Computer-Authored Work—And It’s a Good Thing Too, 39 Colum. J.L. & Arts 403 (2016), p. 40.

因此，既然人工智能因具備了模擬人的感知和判斷能力，能夠脫離算法預設來能動性地解決新問題，那么在法教義學上解決人工智能生成內容可版權性及其權利歸屬上的悖論，仍然需要回到“人”在人工智能內容生成中的真實作用這個基本問題。之所以不能脫離人來單獨給予機器以著作權主體地位，也不能將獨創性標準調整為人工智能獨立完成的結果，還是因為權利主體與權利客體不可互換的私法基本原理。將人工智能視為著作權主體的直接后果，就是肯定機器與人一樣成為權利主體，那么未來在權利變動的意思表示來源、侵權責任認定的對象等問題上，機器都將與人享有同樣的法律地位和資格，如何認定機器的真實意思，如何考量機器在侵權行為中的主觀過錯，都是現行法律體系所無法完成的任務，也完全是對現行私法原理的顛覆。有鑒于此，人工智能創造內容的可版權性判斷及其權利歸屬選擇，必須建立在人作為權利主體的基礎之上，換言之，必須堅持將獨創性來源視為人的行為，人工智能生成內容的可版權性也只能是人在其中所起的作用。即使未來人工智能發展到了能夠完全模擬人類思維的程度，也需要民法在主體制度中首先做出回應，而輪不到知識產權法進行創新。

四、人工智能生成內容權利歸屬的現實安排

從著作權法的角度看，人工智能基于機器學習所產生的結果究竟是否具有獨創性，需要回答兩個問題：第一，人工智能所生成的內容是否達到了最低限度的創造性；第二，人工智能所生成的內容是單純的機械計算和程序推演還是屬于人工智能設計者的行為。就第一個問題來看，如今大量事實表明，人工智能生成內容與人類創作的作品相比，在沒有明確標明來源的情況下已很難區別。既然已無法根據表象分別人與人工智能生成內容的差別，那么將最低限度創造性所需要的選擇和風格拘泥于完全由人所獨有，顯然不具備司法上的可操作性，當我們已無法區分所欣賞的作品為人類創作還是機器生成時，就意味著該內容應被認定為作品，所以人工智能生成內容客觀上應視為滿足獨創性要件中對最低創造性的要求，避免未來在此問題上出現因缺少必要證據而無法認定的情形。有鑒于此，人工智能生成內容的可版權性的認定，就主要落在第二個問題的考量上，即上述最低限度的創造性是否由人獨立完成。如上所述，在私權主體與客體不得轉換的前提下，人工智能不可能成為權利主體和初始著作權人，因而在獨創性之獨的判定上，必須考慮以人的行為為基礎，才能在既有私法理論和體系下認定作品并確立著作權歸屬。換言之，根本不存在歸屬于人工智能的作品或完全由人工智能創作的作品，無論來源如何，被認定為作品的對象只可能歸屬于人。

沿此思路分析，則需要確立人工智能中的智能與人工智能設計者或使用者的關聯，才能滿足人工智能生成內容的可版權性認定。從人工智能內容生成的步驟來看，所謂“智能”，所指的是通過機器學習從數據中發掘和整理出有價值的信息，并以此作為未來內容生成或解決其他問題的基礎，簡言之，即是在進行數據挖掘的同時實現價值判斷和推理。從創作行為的角度看，不同于計算機生成內容，人的參與已不會出現在機器學習階段，但從數據本身的取舍來看，取舍需要具備一定的價值評判標準，才能在之后內容生成時體現出最低限度的創造性，該取舍標準無法為機器所自動具備，而是需要由人類在機器初期的學習過程中向其提供。因此，人工智能得以在內容生成和其他領域適用，之前需要經過大量的訓練，以實現數據建模，這一步驟是后來人工智能在生成內容時形成人類可以理解且具有邏輯性表達的基礎。在人工智能領域，有學者將這種機器學期稱為從“人機回圈”（Human-in-the-Loop）到“眾機回圈”（Society-in-the-Loop）的過程，意圖期望更多社會公眾能夠參與到對機器學習的訓練中去，使得人工智能具備更受社會接納的信息取舍標準和決策結果。11See J. F. Bonnefon, A. Shariff, and I. Rahwan, The Social Dilemma of Autonomous Vehicles,352 Science (2016), pp.1573-1576.可以認為，人工智能生成內容的前提，仍然是在之前機器學習過程中作為訓練者的人將數據篩選的價值觀傳達給機器。人工智能超越人類之處，也更多來自于其窮盡一切可能性路徑的超強計算能力，而非創造力，創造力的根本還是人在數據建模過程中通過訓練賦予人工智能的價值取舍。只有如此，無論是面對復雜問題還是新內容生成，人工智能才能從結果上看似擁有了類似意識和智能的可能，最終將將無意識且無條理的數據信息經過選擇和編排形成可供欣賞和理解的各類作品。

基于上述認知，人工智能生成內容在著作權法上可視為是代表設計者或訓練者意志的創作行為。事實上，著作權法在擬制投資者和組織者作為著作權人時，早已設計了相關制度。在我國著作權法法人作品條款中，對于“由法人或者其他組織主持，代表法人或者其他組織意志創作，并由法人或者其他組織承擔責任的作品，法人或者其他組織視為作者”12參見《著作權法》（2010）第11條。意味著在沒有參與創作的情況下，特定主體仍可成為著作權法中的作者。從現行著作權立法來看，作為著作權主體的作者主要包括創作者與投資者兩類，前者往往被認為是狹義上的作者，而后者在法定條件下也被視為作者。正因為如此，《美國版權法》第106條在規定著作財產權時，對權利主體的表述是著作權人（copyright owner）而不是作者（author），以避免在權利歸屬上出現歧義。13熊琦：《著作權法中投資者視為作者的制度安排》，載《法學》2010年第9期。對于新出現的人工智能生成內容，在肯定其最低限度創造性的基礎上，完全可以將人工智能的所有者視為作者，因為從機器學習的訓練角度看，所有者即為向人工智能注入其意志的主體，人工智能則可視為代表所有者的意志創作。在此情況下，人工智能的所有者被視為作者，完全沒有任何制度上的障礙。

現行著作權法律及其原理早已承認非自然人作者為著作權人的學理基礎，并非是摒棄人作為權利主體的私法基礎，而是將組織擬制為具有獨立意思的主體，并能夠將其獨立意思傳達給具體從事創作的主體。以此類推，人工智能的獨立意思既然可視為來自設計者在訓練中的“人機回圈”，則人工智能生成內容乃是代表設計者或所有者意志的行為，因此在面對人工智能生成內容的法律爭議問題上，對該內容是否是作品完全可以適用獨創性判斷標準，并在滿足的前提下，以代表所有者意志創作為理由將著作權歸屬于人工智能所有者享有。

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artifi cial intelligence; artifi cial intelligence generated content; copyright; originality; author

熊琦，法學博士，華中科技大學法學院教授，博士生導師

本文系司法部法治與法學理論研究項目“3D打印行為的著作權規制研究”（14SFB30027）的階段性成果。感謝我的學生孫銀龍在中文資料收集上所提供的幫助。