【內容提要】本文結合《著作權法》等有關法律法規,對機器人新聞數據抓取過程中存在的侵權危機以及作品產生后的著作權保護問題進行探析,并進一步提出機器人新聞的責任人歸屬問題,希望在完善法律法規的前提下,機器人新聞涉及的侵權危機和責任管理問題得以解決。
【關鍵詞】機器人新聞 侵權危機著作權 責任人歸屬
近幾年,隨著大數據技術和人工智能技術的發展突破,機器人逐漸被用于新聞傳播領域。機器人新聞應運而生,并在國內外多家媒體得以應用。2006年,美國湯姆森公司率先運用“機器人記者”撰寫財經方面的新聞稿件,2014年引領時代的自動機器寫作軟件(Automated Insights)開創了新聞生產新模式,所出產的新聞的數量和質量都出乎意料,讓人刮目相看。2014年,美聯社也開始采用機器撰寫財經領域的新聞報道。在國內,2015年9月10日,騰訊財經推出了國內第一篇機器人新聞——機器人 Dreamwriter撰寫的《8月CPI漲2%創12個月新高》。
在本文的研究中,機器人新聞是指“在特定的計算機程序系統的基礎上,對信息內容進行抓取、分析后自動形成完整的新聞報道的新聞生產方式。”{1}麥克盧漢曾表示,媒介是人的延伸。從各個方面來看,機器人新聞為社會提供信息服務,本身就具有媒介的屬性,可以說是大大拓寬了媒介的深度和廣度。但是,在大眾熱捧機器人新聞的同時,我們也應該關注它作為一項新興事物的局限。機器人新聞在運行過程中是否存在侵權問題,機器人是否可以算作記者,作品是否會受到著作權保護,以及機器人新聞應該如何進行管理和追責等,本文將結合《著作權法》等有關法律法規,對機器人新聞涉及的侵權危機、著作權保護以及責任管理問題做一些探析。
一、數據抓取的侵權危機
機器人寫作主要包括三個步驟:數據采集輸入、關鍵信息提取和結構化處理、套用固定文章模板生成新聞稿。{2}事實上,這三個步驟都依賴于相應的計算機算法,包括一系列非常復雜的數學規律,以及能通過預先設定的方法解決特定問題的計算機程序。后兩個步驟的運行有賴于最先的數據采集。所謂的數據采集輸入就包括互聯網數據的抓取,以及人工信息的輸入。互聯網數據的抓取過程,就很容易造成侵權的危機。
搜索引擎機器人可以在全網不斷抓取海量的數據信息,從而為機器人新聞的編寫提供強大的數據信息支持。那么,從抓取過程來看,機器人可以同時檢索多個網頁和服務器,抓取行為就有觸及個人隱私數據、知識產權的可能,以至于產生侵權的法律危機。此外,媒體機構使用這些數據,用于新聞作品的出刊,屬于商業行為,是為了實現自身的商業利益。因此,這些數據的抓取和利用的合法性,就需要進一步斟酌審定。
數據抓取的侵權危機主要有三大方面。首先是對于未授權網站及服務器抓取行為的合法性問題。在互聯網上能夠看到的數據信息并不就是可以隨意使用的信息。目前,注重權利意識的網站都會有其自己的訪問權限。若是在數據抓取和使用中并未取得該機構的授權,則存在合法性的問題。此前,在克普艾斯集團訴谷歌案中,克普艾斯集團認為谷歌新聞未經版權人許可,對網頁進行緩存侵犯了其著作權。最后,比利時高級法院判定谷歌敗訴,法官認為機器人程序的抓取行為必須遵循機器人協議,否則將超越網站的授權范圍而構成侵權。
這里所說的機器人協議是國際互聯網界通行的道德規范。搜索引擎人員以及被搜索引擎抓取的網站站長在1994年6月30日共同討論后,正式發布了這一份行業規范。機器人協議基于以下原則而建立:首先,搜索技術應服務于人類,同時尊重信息提供者的意愿,并維護其隱私權;其次,網站有義務保護其使用者的個人信息和隱私不被侵犯。那么,作為媒體機構,也必須遵守這個機器人協議,在使用機器人抓取信息時,首先要注意的就是要取得相關網站及服務器的合法授權,避免侵權行為。網站的合法授權,是數據抓取的前提條件。
其次,互聯網上有不少內容本身就享有著作權的保護。若是部分既有信息屬于這些享有著作權保護的作品,那么機器人新聞的數據抓取和使用,就存在侵犯著作權的危機。
最后,在數據抓取和使用時存在的另一個侵權危機,是對于網民個人信息和隱私的侵犯。在互聯網平臺上,有不少網民會把自己的個人信息進行發布和公開,所發布的網站理應對這些信息和內容進行保護和責任聲明。網站基于維護用戶隱私、信息安全等考慮向機器人程序做出的明示禁止性規定,機器人新聞所屬的媒體機構也應遵守。媒體機構切忌為了新聞的可看性或者豐富性而違背這一規定。作為第三方的數據抓取機構仍應以用戶隱私和信息安全為前提,避免對個人信息和隱私的侵犯。
互聯網本身具有的開放性特點,的確為機器人抓取數據的行為提供了技術支持,但是在抓取過程中,行為的濫用則會造成對個人隱私數據及知識產權的侵權危機。因此,媒體機構為撰寫機器人新聞進行數據采集時,必須遵守行業規范即機器人協議,合法進行抓取行為。在對含有相關內容的網站進行抓取時,媒體機構要先獲得授權;而對于受隱私保護的網民個人信息,不能進行非法訪問和使用。
二、著作權的保護爭議
機器人新聞是一種文字作品,對于這種特殊寫作主體產生的新聞能否受到保護,不能單純憑借寫作主體一概而論。那么,我們從具體的著作權規范出發,結合機器人新聞的工作模式,來探析一下機器人新聞的著作權爭議所在。
著作權是指作者或其他著作權人對文學、藝術和科學作品依法享有的專有權利。那么,對于機器人新聞是否受到著作權保護,我們可以從主體和客體兩個方面進行探析。
首先,機器人新聞的主體——“機器人記者”是否在法律規范所保護的范圍內。根據《中華人民共和國著作權法》第九條規定{3},對于傳統的著作權法而言,只有具有獨立人格、意志自由的主體,才能創作出體現自己人格的作品。顯而易見,機器人并不具備獨立人格和自由意志,也不是公民、法人或是其他組織。因此,從現有的法律來看,機器人目前不能作為著作權法保護的主體。
其次,機器人新聞能否作為著作權保護的客體。著作權規范保護的是作品。對照《著作權法》第三條{4}來看,機器人新聞是一種文字作品,其表現形式隸屬于文學范疇。但是,就這一點不能完全判斷機器人新聞可以成為著作權的保護客體,獨創性才是判斷其是否算為作品的關鍵。機器人新聞的工作過程是將收集的數據通過一定的篩選、分析、運算等算法,將信息進行重新組合排列,并套用之前編寫好的寫作算法模版,最終生成一篇新聞報道。那么,機器人新聞的數據來源若不是主動輸入的,就來源于互聯網的信息抓取。所抓取的內容并不具有獨創性。但是,計算機算法將其重新組合排列后,會產生不同于之前的新內容,給受眾帶來新的新聞信息。據此,機器人新聞的確具有一定的獨創之處,能為人類社會帶來知識和智慧,屬于著作權所保護的客體之一。
此外,在判斷機器人新聞是否受到著作權法保護時,我們還需要對所生成作品的類型進行分析。根據《著作權法》第五條{5}規定,如果該機器人新聞只是對新聞事實進行簡單的記述,則隸屬于時事新聞,并不享有著作權。但是,目前的機器人新聞大多不僅僅是對新聞事實的簡單報道,更多的是基于大數據分析技術所產生的分析型新聞報道。因此,在判斷機器人新聞作品類型的時候,我們應該參照自然人記者新聞作品的劃定標準——若是作品題材為包含觀點的新聞評論、人物通訊、事件調查等,就應在《著作權法》范圍內予以相應的權益保障。
因此,機器人新聞的著作權保護問題在學界和業界產生了較大的爭議。既然機器人新聞已經應用于新聞傳播領域,那么,這也是對《著作權法》提出的一個新命題。人工智能所產生的作品是否享受著作權的保護,應該基于現有《著作權法》的立法原則和宗旨,結合社會現狀和科技水平,進行進一步的討論評定,在法律和社會的良性互動中逐步得到解決。
三、機器人新聞的責任人歸屬
機器人新聞作為一種新興的媒介進入公眾的視野之中,也成為信息傳播的主體之一。因此,不論其是否受到著作權法規的保護,機器人新聞都會與其他作品一樣面對可能出現的權利和義務的糾紛。不論是之前所提及的侵權危機,還是著作權保護問題,機器人新聞的責任人歸屬仍舊存在諸多質疑。
“機器人記者”并不是可以承擔法律責任的自然人、法人或是其他組織。當機器人新聞存在一定侵權問題時,我們就很難以法律法規尋找其第一責任人。若是把機器人新聞視作職務作品,則會因主體的特殊性而難以與現有的法律法規相對應。對照《著作權法》第十六條規定{6},“機器人記者”所生成的報道是為媒體機構服務,應當屬于職務作品。但是,“機器人記者”是由各種算法所組成的人工智能,程序專利可能屬于技術開發公司,而不是某家媒體機構所有,那么機器人新聞的所屬機構就存在較為復雜的情況。若是媒體機構的確買下了全套程序,但“機器人記者”并不是公民,很難將其產生的作品歸類于職務作品而進行追責。
不論是技術開發公司,還是媒體機構,對于機器人新聞的責任人認定都亟需法律法規進行明確。那么,在機器人新聞存在侵權行為和著作權問題的時候,明確的責任人才能讓事件得到進一步的推進和解決。
人工智能技術的發展,改變了新聞作品的產生和傳播方式,也在一定程度上對現有的制度帶來了些許調整的空間。在關注某一新事物是否合乎法律法規時,我們應當牢牢把握住最基本的法律法規原則和宗旨,再結合新技術的特點屬性,從各個方面對這一新事物進行客觀分析和判定。法律法規的完善,是機器人新聞侵權危機和著作權保護問題得以充分解決的關鍵所在。
注釋:
{1}張鋆.“機器人寫手新聞”對傳統新聞生產的影響[J].新媒體與社會,2014(4).
{2}孫振虎、張馨亞.機器人新聞的發展與反思[J].電視研究,2016(6).
{3}《著作權法》第九條:著作權人包括:作者;其他依照本法享有著作權的公民、法人或者其他組織。
{4}《著作權法》第三條:本法所稱的作品,包括一些列舉形式創作的文學、藝術和自然科學、社會科學、工程技術等作品。
{5}《著作權法》第五條:時事新聞不適用于該法律。
{6}《著作權法》第十六條:公民為完成法人或者其他組織工作任務所創作的作品是職務作品。
作者簡介:竺怡冰,中國傳媒大學新聞學院新聞學專業碩士研究生
編輯:孟凌霄