著作權領域人工智能“沖擊論”質疑

陳虎

摘要：人工智能的迅猛發展極大地改變了科技發展方向，在著作權領域，認為人工智能對立法造成沖擊的觀點逐漸升溫。 然而，盡管著作權發展過程中多次受到技術手段的影響而形成新的權利認可，人工智能生成內容只具備作品外觀，并不會本質上對著作權規則構成沖擊。當前人工智能生成內容不具備構成作品必須的獨創性，且人工智能機器不具備類似作者的民事主體資格，無法獲得著作權法的激勵。人工智能生成內容是一種投資者利益，之所以造成著作權困境僅僅是因為事實認定被其與作品外觀相似干擾而導致。因此，著作權領域人工智能“沖擊論”缺乏理論依據、

關鍵詞：人工智能;著作權;事實認定;作者

中圖分類號：D923.41

文獻標識碼：A

文章編號：1003-9945（ 2018） 05-0068-06

人工智能被稱為“人類最后的發明”[1]，它的產生極大地改變了社會對舊有技術體系的認知。縱觀人工智能技術的新動態，“阿爾法狗”戰勝人類最頂尖的圍棋選手，美國橄欖球隊在超級碗上使用智能定位鞋而準確得分[2]，人工智能應用于新聞寫作、繪畫等行業，人工智能現象反復引爆著社會輿論。支持者認為，人工智能技術極大地便利了社會生產與生活方式，是人類進步的體現;保守派認為，該技術是對社會倫理的巨大沖擊，一旦機器實現理性的覺醒，將可能威脅人類的生存地位;中間派則采取觀望態度，認為需要結合實證與價值分析之后再作出審慎的決定。在著作權領域，不少學者已經對人工智能生成內容是否具有可版權性的問題進行了深入研究。由于外觀上與作品幾乎無法分辨，有學者據此認為，人工智能生成內容等同于作品，應當改變著作權規則對其予以接納。這實際上承認了人工智能技術對現有著作權體系構成沖擊，可以將其概括為著作權領域人工智能“沖擊論”。筆者認為，人工智能生成內容是否足以改變著作權現有立法設計，確有研究的必要。本文擬從人工智能生成內容的主體、客體、行為等多方面人手，進而在著作權法價值基礎與制度邏輯角度上深入探討其與作品的性質差異，反駁著作權領域的人工智能“沖擊論”。

一、當前人工智能生成內容缺乏獨創性

關于人工智能法律地位的問題，國內外著述頗豐，很多學者已經將目光聚焦在人工智能生成內容可版權性問題上。采用外觀主義和實質考察的不同立場，會對該問題產生根本分歧。結合構成作品獨創性標準進行判斷，外觀特征不足以成為內容可獲得著作權保護的唯一標準。

（一）人工智能生成內容具備外觀上近似作品的表達效果

在過去的技術手段中，打字機、錄制設備和計算機等技術都充當過作者將其作品表達出來的工具。然而，這些工具只是作者創作的簡單媒介，媒介本身并沒有給最終呈現在載體上的作品添加任何非來源于作者的內容。當前的人工智能已完全不同于20世紀90年代中后期的計算機技術，最顯著的是它具有“機器學習”（machine learning）的特點，使其能夠在沒有預先設定算法的情況下通過自覺、主動的方式生成全新的內容[3]。這是被動式、無法“機器學習”的輔助表達工具所不具備的功能。

在作品完成的過程中，人工智能在很多方面可以代替作者實現部分或全部表達。以智能翻譯過程為例，如果翻譯者欲將某英文文獻翻譯成中文，其只需要將該文獻內容原原本本輸入到智能翻譯機器中，翻譯機器則會以高速運算的方式反饋出翻譯結果。隨著“機器學習”功能的不斷加強，智能翻譯工具的識別與處理語言的能力甚至比一般翻譯者更加精準。近年來，魏思領導的被稱作“超腦小組”的團隊就將“科大訊飛”人工智能翻譯做成全球領先。現在，科大訊飛的翻譯機已經能把東北方言“干哈呢”、河南方言“咦（讀四聲）、恁弄啥呢”準確地翻譯成“What are you do-ing”，翻譯準確率達到90%以上。中英、中日、中韓、中德、中法等，甚至連印度口音的德語，都能準確無誤地翻譯出來。“BLEU（世界上通用的對機器翻譯的測評方式）值達到0.2～0.4就是比較適合人的理解和閱讀，訊飛中譯英得分達到0.43分，英譯中得分0.45分滿足高質量的翻譯要求”。

運用機器翻譯顯然可以替代傳統環境下作者需要付出的創造性勞動，在這種情況下，機器是否可以成為作者？如果自然人翻譯者在機器翻譯的基礎上加以修改，機器是否可以成為該“作品”的共同作者？由于人工智能生成內容外觀上與作品高度相似，美國早期就出現過授予其版權保護的先例。1985年，美國版權局授予了名為“警察胡須”的版權登記，并將程序員和插畫家列為版權所有者，且將計算機程序“Racter”列為作者。

（二）人工智能生成內容缺乏獨創性

直到1991年“Feist”案，美國最高法院才推翻了“額頭冒汗”標準，所以，1985年授予人工智能生成內容以版權完全遵循的是原先保護投資者利益的理念，未考慮內容是否具備獨創性，這對當下權利認可規則缺乏借鑒意義。人工智能生成內容是否可以在外觀相似的基礎上構成作品，還需要結合當前獨創性認定的規則來判斷。獨創性標準的高低各國有所不同，大陸法系的標準要高于英美法系。我國采取的是接近大陸法系的較高標準，在司法認定中，一般將獨創性分為“獨立完成”與“創造性”兩個方面：作品必須是由作者獨立創作完成，并非抄襲、模仿他人;作品能夠一定程度上體現作者的個性，存在作者的取舍、選擇、安排、設計等[4]。

一方面，人工智能生成內容并非獨立完成。人工智能是通過大數據分析、整合學習、再生成的過程，可以創造出外觀近似作品的內容。如果要生成一件作品，必須融匯先前作品，可見人工智能生成內容的原理就是抄襲與模仿。它必須在積累原有資料的基礎上才能合成新作品，撇開原有資料的人工智能將無法自發性創造任何內容。以生成某一字體而言，人工智能必須接觸已經存在的書法，分析某一類型字體的用筆、結體、筆畫間隔比例等內容，然后一板一眼地按照分析結果做出數字模型，最終的生成內容完全建立在接觸在先內容的基礎上。

另一方面，人工智能生成內容創造性不足。當前的人工智能還無法達到人類思維的創造性高度。人工智能還沒有得到很好地發展，我們處于一個“非常好的位置”去思考關于未來的路線圖，構建“一個新世界”[5]。目前的人工智能技術只是在分析了大數據之后，按照特定的算法與命令組合出具體內容。仍以智能翻譯為例，清末翻譯家嚴復就將約翰·密爾的著作《On Liberty》一書譯為《群己權界論》，該書現在被通譯為《論自由》，機器翻譯結果與后者一致。可以看出，相比于后者，前者更能體現譯者獨創性中的創造性。另外，專業術語的翻譯需要長期知識積累，并結合本國語言文化的習慣。例如，當前理論界習慣將Know-how翻譯為中文表達“技術訣竅”，但在我國學者剛剛接觸該詞匯時，如何將其準確翻譯為中文表達便是首要難題。當時有一種譯法將Know-how譯為“專有技術”，鄭成思教授就提出了反對意見，指出該譯法只是讀起來通順，卻忽視了Know-how與專利技術之間的差別，因為專利技術也是專有技術的一種，所不同的是，Know-how是秘密形式的，而專利必然要公開才能獲得[6]。很難想象當前智能翻譯工具能夠通過“機器學習”實現類似于人工翻譯的創造性。其只是在有限詞匯及詞組組合分析之后得出的，變化空間被局限在有限范圍內，無法與高超翻譯者的翻譯作品相提并論。

無論是從獨立創作，抑或具備創造性的角度上，當前人工智能技術還不具備類似自然人的主觀能動性。正是被動分析、生成的過程，決定了生成內容變化空間的有限性，這使得人工智能生成內容本質上不具備構成作品所需要的獨創性。

二、人工智能機器不能成為著作權的主體

由于人工智能生成內容具備著作權作品的外觀，導致外觀主義者所推崇的著作權領域“沖擊論”的升溫。然而，讓機器成為權利主體，不符合民法和知識產權法的價值取向。

（一）人工智能機器不具備成為作者的民事權利能力

如前文所述，國內很多學者持人工智能著作權“沖擊論”，即認為人工智能是對現有著作權規則的挑戰，法律應該賦予這種技術產物以作品的法律地位。比較有代表性的觀點是：“人工智能生成之內容，只要由機器人獨立完成，即構成受著作權保護的作品，至于其用途、價值和社會評價則在所不問。”[7]該觀點得到了學界一定認可，即只要人工智能生成內容具有作品的外觀，即可享有著作權保護。誠然，以一本已出版的翻譯書籍為例，當智能翻譯可以實現近似人工翻譯的語言轉換時，公眾很難從外觀上區分該“翻譯作品”是由自然人完成還是由人工智能生成，問題在于，即便智能翻譯結果具備外觀上的獨創性就可以賦予機器作者地位嗎？答案顯然是否定的。

我國立法吸收了大陸法系著作權立法傳統，賦予作者著作人身權。德國法稱之為作者人格權（ Urbe-berpersoenlichkeitsrecht），并為之提供了一元化的保護[8]。一元化保護說明作者人格權與一般人格權具有同一性，故而權利認可應當遵循民法一般原理。人格權的產生以主體具備權利能力為基礎，人工智能機器缺乏作為自然人的理性內在，因此不具備權利主體資格，更無法享有著作人格權。人格權受到侵害，表現為主體對于精神傷害的感知，例如保護作品完整權被侵犯，主體的意思被歪曲或篡改。然而，人工智能機器缺乏內在理性，其“創作”本意難以探尋，什么情況下會被歪曲或篡改自然難以認定。

行使禁止權需要民事行為能力，而民事行為能力以具備權利能力為基礎。著作權很大程度上是一種禁止權，試想，在侵權行為發生后，人工智能機器如何去禁止？此外，著作權的保護期限也是需要考慮的因素。我國《著作權法》規定的發表權保護期限為作者生前加死后50年。眾所周知，自然人的民事權利能力始于出生，終于死亡，因此發表權的實際行使期限一般不超過自作品創作完成之日120年。機器本質是物，只要不報銷，理論上可以一直存在，這樣就變相增加了人工智能生成內容的保護期。

（二）人工智能機器不能感知著作權法激勵

有學者指出，應當“借鑒已經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”[9]。該觀點似乎具備可行性，但未能區分法人與智能機器之間的區別，存在兩方面的邏輯漏洞：一方面，法人作品的客體是由自然人創作出的智力成果，立法將其擬制為權利主體建立在智力成果本身構成作品的基礎上。人工智能生成內容尚不構成作品，當然不存在主體的問題;另一方面，一旦將人工智能所有者視為著作權人，著作權法激勵的對象將不再是創作作品行為本身，而演變為激勵技術開發者不斷開發人工智能技術，著作權法將失其本意。

我國《著作權法》第1條規定：“為保護文學、藝術和科學作品作者的著作權，以及與著作權有關的權益，鼓勵有益于社會主義精神文明、物質文明建設的作品的創作和傳播，促進社會主義文化和科學事業的發展與繁榮，根據憲法制定本法。”本條開宗明義地指出了著作權立法的價值在于通過保護私權從而鼓勵創作，增加社會精神福利。客觀而言，能夠受到刺激的對象只能是人類而非機器，至少目前而言機器還不能感受到這種激勵的感性內容。美國曾出現認定獼猴拍攝的照片是否構成作品的一起案件，法院認為作品必須是由人創作的，而不能是動物或植物。國內也有學者準確認識到了這一點，指出 在我國同樣如此，“只有人的行為才可能受到著作權法所鼓勵”[l0]。著作權法的立法宗旨是通過二律背反的方式鼓勵文學藝術領域的發展，一方面為保護著作權人的私權，另一方面也為加強公共領域文化福利。“這說明了智能計算機提出的基本問題：將版權授予該‘作者——作為創作者或作品的知識創造者——并沒有符合進一步激發未來創造力的目標。”[11]睢此而言，機器可以創作作品的觀點缺乏著作權激勵理論的支撐。

（三）自然人情感、記憶導致的創作或然性無法被機器學習

此外，人工智能生成內容的方式與作者創作作品的方式上有著重大區別，這體現在行為是否可以不斷重復上。人工智能技術能夠獲取大量數據，并檢測出 模式和趨勢，并以人類無法做到的方式，將數據以一種濃縮的時間框架（condensed time frame）合成。人工智能最適合于某些可重復的任務[12]。盡管人工智能機器學習已經達到了相當的程度，足以生成出外觀近似于作品的內容。但是，自然人在選擇、判斷上的行為模式是無法被當前人工智能所模擬的。換而言之，大數據分析、整合與再生產的流程尚不能將人類的自然理性包容進來。像《復仇者聯盟》中托尼·史塔克創造出來的“奧創”，完全是影視對未來技術的假想，而非當前技術的真實寫照 。對于生成作品的“行為”而言，當前人工智能技術還稍顯機械化。它可以高度重復，而且在每一次的創作過程中表現出精確的同一性。

自然人創作的一大特點就在于在情感、記憶等方面常常陷入不穩定狀態，不能按照預想的套路完全精確實施作品表達過程。“正因為作者獨特的個性或情感，甚至是稍縱即逝的靈感，而不是創作理念、原則或規律駕馭著創作活動，如果作品內容較為復雜，甚至作者本人在遺失了作品的唯一載體之后，往往也難以重新創作出

相同的內容”[13]。在我國司法實踐中，就屢屢發生丟失他人書稿而引發的糾紛。如在“高壘訴戲劇出版社”案中，法院認為出版社丟失稿件的行為致使原告不能行使著作權，支持了原告認為出版社丟失了其稿件侵害了其發表權、署名權和獲得報酬權等著作權 。因為自然人創作的不易重復，載體的價值超越了簡單的物權價值。而在人工智能生成內容中則不會出現類似現象，載體丟失之后，機器完全可以在另一載體上實現相同再造。

作者在創作過程中的這種因各種因素導致的或然性反而會讓作品呈現意外的文學藝術效果。唐代草書大家張旭在飲酒后寫出 來的字，在自己酒醒后反而無法創作出同樣流暢瀟灑的書法。機器不存在類似的因素干擾，其“創作”沒有或然性，這是機器與人的本質區別所導致的。

三、人工智能生成內容并非著作權保護對象

根據上述論證，無論是客體獨創性、主體資格和行為性質，人工智能生成內容都不符合著作權法的保護標準。盡管完全不保護人工智能生成內容未盡合理，但著作權法是體系化的，將體系之外的內容憑借外觀特征而納人體系保護之內，必然有損立法的系統性、規律性。因此，有必要根據國內外司法經驗的啟示，重新定義人工智能生成內容的性質。

（一）人工智能生成內容是可保護的投資利益

目前國內外立法尚未在宏觀上給出人工智能生成內容保護模式的可信方案，但從其具體類型的實踐處理中可以得到關于其如何定性的參考。

英國版權法在關于數據庫權利的問題中，涉及到了計算機生成數據庫的定性。“一個獨創數據庫的作者是創作它的人，且應當是一個自然人。然而，許多數據庫可能是計算機生成的作品，根據1988年《法案》（第9條第2款），在這種情況下，作者是創作作品進行必要安排的人。問題在于，這是否符合數據庫構成作者自己的智力創造的要求 。”[14]可見，英國版權學者在總結了相關案例后，從智力創造說角度對人工智能生成內容的可版權性提出了質疑。誠然，諸如數據庫這類客體，已經成為知識產權的保護對象，但是并非所有數據庫都可以作為作品保護。澳大利亞學者馬克·戴維森指出：“數據庫是否能夠享有版權，通常取決于該數據庫是否具有獨創性并具備人類作者。”[15]可見，計算機生成數據庫的可版權性存在主體和獨創性上的障礙。然而，計算機生成的數據庫是一種投資利益，應當在版權法之外獲得侵權救濟。在美國反不正當競爭法中，就對盜取他人商業價值的行為進行規制，計算機生成數據庫具有商業價值，且由開發者投入了合理成本，競爭者的搭便車行為若有損計算機生成數據庫的原先利用，則有可能構成不正當競爭行為。

在我國司法實踐中，計算機生成字體的性質曾引發過熱議。盡管有學者贊同給予其書法作品保護，但“從字體保護的國際公約、外國法律機器司法實踐看，字體工具屬于計算機軟件產品，其產生的單字沒有版權;計算機字庫是字體工具，不是美術作品。對于字體維權過度，容易導致嚴重的法制危機”[16]。誠然，單個字形的計算機字體輸出結果在外觀上實際與書法作品的確有相似之處，但是，計算機字體的創作與書法藝術作品的創作，無論從目的、過程還是最終結果來看都是不同的，若把計算機字庫中的單字視為書法作品，則有悖于藝術創作理念。“計算機字體，雖然其設計目的是為了更具審美價值，但這種就輸出字體所做的修飾類似于產品外觀的美化，更宜于以工業產權或制止不正當競爭法來保護這種創新成果”[17]。對于人工智能生成內容，很大程度上屬于工業、實用的范疇，而版權保護則是針對文學藝術創作，二者不可混同。人工智能生成內容的目標不在于豐富文藝領域，應當被定性為一種投資利益。

（二）定性人工智能生成內容是事實認可而非法律認定的問題

美國學者保羅·戈斯汀教授指出：“人工智能的最新進展使其不可避免地出現要求測試計算機生成產品的版權和所有權的情況。從哲學上講，這可能是因為作者權的版權與傳統之間的差異而繼續產生分歧的少數幾個領域之一。不同于作者權傳統在保護作品中尋找‘作者個性的印記，版權傳統只關注表達內容的呈現，而且可能會為計算機生成的作品設定一個較低的門檻，而不同于作者權傳統國家的做法。”[18]眾所周知，我國《著作權法》采用的是作者權體系的做法，將著作權二元化為著作人身權和著作財產權。因此，我國對待人工智能生成內容的態度不能采用版權傳統式的做法。僅僅根據外觀就賦予人工智能生成內容以著作權，實際上就是為構成作品設定了較低的獨創性門檻，甚至完全忽視了獨創性標準，這難免對我國立法體系化造成破壞。

外觀相像就構成實質同一的做法，缺乏邏輯支撐。以我國古玩行業中的“做舊技術”為例，高明的匠師可以將贗品做到極度類似于原件，但這并不意味著呈現出來的東西就不是贗品。人工智能相當于用技術手段完成了作品的“贗品”。鑒別作品與人工智能生成內容，就類似于鑒別古玩中的真品與贗品，這是一個事實認定的問題，與法律認可相關權利無關。有學者敏銳地指出，“在不披露相關內容是由人工智能生成時，該內容可能因具備作品的表現形式而實際受到了保護，但該現象是舉證規則造成的，并不意味著著作權法因人工智能而改變”[19]。就如同逼真的贗品只是影響物的價值事實認定，卻不能改變物權的認可規則。準此而言，智能翻譯結果如果受到保護，完全是因為其沒有被證據事實所推翻，一旦被證據證明是非人類作品，著作權法便不能給予其保護。

四、結語

人工智能極大地改變了未來法律發展的趨勢，著作權領域也難免受到波及。認為人工智能會實質沖擊著作權規則是一種夸張的解讀，當前以大數據分析為基礎的人工智能尚不具備與自然人相同的創造力，不具備構成作品所必須的獨創性。人工智能機器無法獲得著作權法價值的激勵，將其生成的內容視為作品更會導致著作人格權的旁落，并產生權利行使和保護期限變相延長等現實障礙，且自然人創作行為的或然性無法被當前人工智能機器所學習。人工智能生成內容不應當被視為作品，結合國內外理論與實踐對于具體生成類型的探討，進而將其定義為一種可保護的投資者利益較為合適。在準確定性的基礎上，應當認識到人工智能生成內容的外觀與作品相似是一個事實認定而非權利認可問題。綜上所述，著作權領域存在的人工智能“沖擊論”缺乏理論依據。

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