公共領域視角下人工智能影音生成物著作權問題研究

孫 陽

(中國政法大學 民商經濟法學院， 北京 100088)

鼓勵創作和促進文化繁榮是著作權法律制度的核心。通過對獨創性表達的保護，作者以著作權主體的身份從事創作和傳播行為。伴隨技術的革新和應用，創作和傳播的深度和廣度逐步拓展，同時也引發了技術應用的一系列著作權法律問題的思考：如何界定創作和傳播行為中技術的法律屬性？技術生成物是否能夠成為著作權的客體？技術革新的程度是否可能對作者在創作和傳播中的主體地位產生影響？對于這些問題的思考伴隨古登堡印刷術、數字音樂點唱機、信息網絡許可平臺等的出現和發展，伴隨著著作權法律制度的發展。探討技術與智力成果的相關性問題，厘清某項技術的法律屬性則需要考慮著作權法的制度設計和規則解釋。

人工智能作為數據整合及信息處理的高級技術集成，對以傳統的人類認知思維為基礎的創作和傳播行為提出了新的挑戰。作為人工智能核心特征的機器學習區別于基于現有技術的機械學習，賦予人工智能模擬人類認知思維的能力[1]。盡管人工智能技術尚在發展階段，但這一核心技術特點引發了著作權法規范下的客體屬性和主體權屬的相關討論。現有的討論聚焦于人工智能生成物是否具有獨創性，人工智能是否能成為作者以及人工智能生成物的權屬分配等問題。然而，這些討論一定程度上局限于著作權法律制度的賦權機制，忽略了著作權法的公共領域思考。著作權法律制度一方面以法定規則明確了作品的保護，并以此確認作者作為權利主體的法律地位。另一方面，著作權的創作有賴于表達要素的獲得和輸入，即依托現有信息進行可持續性的創作。對于人工智能的分析僅著眼于著作權領域的賦權機制而忽視了保障有效創作的信息獲得，一定程度上扭曲了著作權制度的規范設計。考慮到人工智能技術逐步應用于各類作品的創作，如何通過公共領域概念構建人工智能是規則設計的關鍵。

電影作品和以類似攝制電影的方法創作的作品是著作權法明確規定受保護的作品種類之一，在《中華人民共和國著作權法修正案》中以視聽作品作為修訂后的法定作品種類。影像和聲音相結合的光影效果使該類作品相較于其他作品具有更豐富的表達要素和構成，其獨創性的豐富程度往往因此更為突出。當人工智能介入此類作品的創作和傳播過程，依托人工智能技術產生的影音生成物應當如何規范？考慮到人工智能生成物的法律屬性尚待討論，人工智能的著作權主體地位亦尚未有統一定論。此類分析試圖通過著作權的賦權機制構建策略路徑，但忽視了人工智能影音生成物在賦權機制之外的對于創作和傳播行為的價值。本文從著作權公共領域視角，探討使人工智能影音生成物使用價值有效實現的著作權規則設計，為人工智能影音生成物的有效使用提供理論參考。

一、人工智能的技術特征與功能內涵

厘清定義和性質是進行技術分析的前提，對于人工智能的研究也需要遵循相同的路徑。從技術功能角度，人工智能的定義可以解釋為通過類似人類認知特征的模擬而實現特定目標的技術集合。這種定義來源于人工智能研究人員對這項技術發展的寄托：即運用計算機邏輯程序的演算運行而使技術設備實現規模化的功能實現。所謂功能實現，則是通過人工智能的技術特點模擬自然人的智力思維活動而獲得智力行為的具體結果，包括但不限于語言翻譯、圖像識別、地點規劃以及數據整合。人工智能的功能特征契合了智力行為的內涵：通過信息的搜集和整理，以人的獨特智力思維活動進行信息加工和處理，最終獲得具有社會價值的智力成果。然而，功能層面的契合并不產生著作權賦權的必然結果。一方面，著作權法保護的作品要求獨創性作為賦權基礎，獨創性來源于人類認知思維的變量和多樣性。這一點是現階段人工智能不能保證實現的技術特征。另一方面，著作權法律制度強調作品的有效傳播而使社會公眾充分獲得表達中的信息，以此為基礎進行新的創作。這種信息獲得的功能確保了著作權作品的生命力和豐富程度。因此，從功能角度分析人工智能的規則設計不能忽視著作權制度的雙重內涵。

機器學習是人工智能功能體現的主要技術特征。在計算機學科領域一般認為機器學習是通過經驗性重復運行使人工智能提高運行效率的一類技術特征[2]。需要注意的是，機器學習盡管具有類似人類認知中避免重復錯誤的經驗屬性，但并不完全等同于一般的智力思維流程。機器學習強調的是功能性的結果，即通過重復學習使特定程序積累具體類別工作的處理信息并由此形成統一機制，從而針對特定工作提高運行效率，以生成有效結果。對于文字作品類別的創作行為，自然語言處理程序(Natural Language Processing，簡稱為NLP)是機器學習參與創作的典型應用。NLP語言程序對具體的字、詞、句、段落的語言表達要素進行分析、提煉和整合，而后直接模擬人的口述或寫作行為使用上述語言要素，而不需要將語言要素轉換為代碼進行機械讀取的傳統操作。

以機器學習為特點的人工智能是否也能從事類似獨創性程度較高的電影和類電作品的創作？電影和類電作品的創作行為顯然需要相當程度的人類認知經驗，這一點是傳統技術設備通過機械學習無法實現的。人工智能的機器學習具有重復性經驗積累的功能特征，這一點是人工智能影音生成物進行著作權賦權討論的技術前提和基礎。需要注意的是，現階段創作行為中依托技術設備獲得信息并進一步加工處理并不能稱之為機器學習，而僅僅是技術設備使用過程中的機械學習，例如使用照相機進行人物拍照、使用攝影器材進行野生動物記錄拍攝、使用軟件進行視頻剪輯等。機械學習區別于機器學習，技術設備始終需要通過人的操作來輔助創作行為。純粹的創作工具因缺乏創作的意圖而不能在最終的作品中注入獨創性要素，這是各國著作權法律以自然人為著作權主體認定作者身份的重要原因。因此，有關人工智能生成物的著作權分析必然涉及技術本身是否能完全再現人類認知為基礎的智力行為模式。

機器學習相較于機械學習更側重模擬人類認知思維模式，并以此為基礎進行創作為主體的智力思維活動[3]。圍繞創作和傳播行為的機器學習具有更主動的信息搜集和處理方式，在演算規則的指引下完成高效的信息處理結果，最終獲得具有多樣性和層次性的表達性生成物。從功能角度來看，人工智能的機器學習特征在生成物層面呼應著作權法的基本設計：通過法律規則鼓勵作品種類的多樣和豐富程度。

二、人工智能影音生成物的著作權賦權思考

人工智能影音生成物包含影像和聲音雙重表達要素，與著作權法中的電影及類電作品在表現形式上趨同。然而，表現形式上的趨同并不意味著著作權屬性的一致。從《保護文學藝術作品伯爾尼公約》到各國著作權立法，作品的著作權認定都以獨創性為根本原則。從著作權法理角度解析獨創性，要求表達性的智力成果由作者獨立創作并具有創造性。各國對于獨創性中的創造性要件標準不一，例如美國《版權法》要求“最小程度的創造性”(a modicum of creativity)，而大陸法系國家則要求一定程度的創造性。實踐中，創造性標準的高低取決于各國著作權政策設計。較低的創造性標準降低了創作行為的門檻，有利于作品數量的增加。對于信奉功利主義哲學觀的美國而言，這樣的規則設計顯然有利于增加社會層面可獲得的作品數量，促進作品的創作和傳播。相對的，具有一定要求的創造性標準則有利于作品質量的提升和作品的有效保護。顯然，以創造性標準判定人工智能影音生成物的著作權屬性容易受到政策影響。若一國政策鼓勵人工智能影音生成物的推廣和創作并進行著作權保護，那么降低創造性標準從而方便生成物的作品確權是規則設計中需要考慮的主要因素。考慮到人工智能在影音生成和創作過程中需要進一步開發和完善，創造性標準應遵循降低創作門檻的基本邏輯。換言之，人工智能影音生成物的著作權賦權需要考察另一項獨創性要件——獨立創作。

獨立創作作為判定作品獨創性的基礎，要求創作行為由作者獨立完成，不存在對他人獨創性表達的復制、模擬、翻譯等使用性行為。獨創性標準通過獨立完成創作的客觀行為及結果，推定作者的創作意圖。從著作權的人身屬性解讀，獨立創作要件明確了作者與作品之間的創作人格關聯[4]。在出現人工智能和機器學習技術之前，絕大部分作品的創作由自然人通過人類認知思維推動并完成。除了特定條件下的雇傭作品、法人作品及職務作品，獨立創作要件一般不作為著作權賦權判定的核心，而多出現在著作權侵權判定過程中。

一般認為，現階段技術發展人工智能是對人類認知思維的模擬，尚不能達到自然人作者進行智力思維活動的水平。這就導致從著作權賦權角度評估人工智能是作為輔助創作和傳播的技術工具，而不是進行創作行為的意識主體。以計算機生成物的著作權賦權為例，各國在結合技術判定和評估后認為僅有輔助功能的計算機生成物不作為作品受著作權保護。美國發布的一項調研報告指出計算機程序遵循操作指令而實施被動性的創作行為沒有體現創作意圖并且沒有直接的參與創作行為。與之類似，日本文化廳的產業報告認為計算機程序僅僅是作為人類創作行為的“道具”而被使用。技術層面進行機械學習的技術設備不具有等同于人類認知的創作能力，無法體現創作意圖。

機器學習作為人工智能的重要技術特征，對獨創性中的獨立創作要件提出了思考。前述機器學習的典型特征在于模擬人類認知思維模式進行創作行為和智力活動。那么這種類型的模擬行為能否體現創作意圖而滿足獨立創作的獨創性要件？顯然，人工智能生成物的表現形式和一般作品相比并不存在明顯區別。從生成物的類似表達而推定獨創性則模糊了著作權賦權中隱含的創作意圖要求。從創作意圖角度對人工智能進行判定，則容易扭曲技術與法律的相互關系，即以技術的量化標準來決定法律規則的調整邊界。現有技術測試驗證現階段人工智能體現的智力水平接近于人類六歲兒童，但不能保證同時具有六歲兒童的社會經驗認知能力。如果以這種標準判定人工智能的創作能力進而替代著作權賦權的獨創性標準，那么作品的確權將會由技術本身所決定。一旦以人工智能為代表的技術出現行業壟斷或其他分布不均的情況，則著作權法會成為技術保護法而非鼓勵文學藝術創作的知識產權法。

人工智能的影音生成物從外在形式上和電影作品不會存在明顯區別，影像和聲音的光影構成是二者共同擁有的表達性要素。區別僅在于表達性要素是否具有獨創性而受著作權保護。獨創性的創造性要件門檻減低，不要求表達的創新程度。當特定作品的表達要素種類較多且層次豐富，往往更容易確定創造性要件。人工智能影音生成物在表現形式上與電影及類電作品接近，能夠以此判定創造性要件來滿足獨創性標準。然而，獨立創作要件則是人工智能影音生成物滿足獨創性的主要障礙。盡管機器學習具有模擬人類認知思維的運行能力，但創作意圖不應當通過技術水平的量化來進行評估與判定。人工智能影音生成物現階段顯然無法替代電影及類電作品創作過程中制片人的行業協調能力、導演的臨場引導能力、演員的現場表演能力以及劇本作者的情節把控能力。這些創作參與主體的創作意圖不僅僅依托個人的智力思維能力，還需要結合個人的經驗總結。

綜上所述，人工智能影音生成物現階段無法滿足著作權賦權的獨創性標準。體現作者創作意圖的獨立創作要件是現階段人工智能影音生成物賦權的主要障礙。本質上，人工智能影音生成物依托機器學習技術而產生。盡管人工智能具有模擬人類認知思維的技術特征且在智力水平層面可以接近人類，但人類認知思維下的智力活動具有高度復雜性和多變性，尚無法完全被模擬。因此，對人工智能生成物的著作權賦權缺失著作權理論基礎。人工智能影音生成物的著作權保護不能實現著作權制度鼓勵創作和傳播的規則設計，其結果僅僅是對人工智能技術賦予法定的排他性壟斷，不利于技術進步和市場競爭。

三、人工智能影音生成物和公共領域

人工智能影音生成物是人工智能具體技術運行的結果，也是人工智能功能實現的產物。著作權法律制度通過賦予作者對其創作成果的壟斷性權利，對獨創性表達進行調整。根據經典的“思想和表達二分法”理論，人工智能以功能為基礎難以獲得著作權法律保護。具有社會價值的特定功能在知識產權法律體系內一般鼓勵通過申請專利獲得獨占實施的排他效力，而排除了著作權保護的可能性[5]。人工智能影音生成物由于其表達性特征被排除專利保護可能性，又因為不具有獨創性難以進行著作權賦權。要解決人工智能影音生成物的有效使用和功能實現問題，則需要在公共領域視野下運用區別于賦權機制的理論。

公共領域是解決人工智能影音生成物的有效使用問題，同時能規避賦權理論復雜性的理論選擇。從現階段技術應用評估，人工智能影音生成物作為完成度高的表達性成果尚需時間，但影音生成物可以作為商業化電影拍攝以及數字影音處理的信息工具。從這個角度分析，公共領域理論就有了適用于人工智能的分析基礎，公共領域不僅可以作為方法論進行運用，其本身也是一套制度[6]。

公共領域作為制度性理論，概念內涵為“信息內容由社會公眾不受限制地使用，并且排除知識產權法排他性限制的信息內容集合”[7]。根據以上概念，公共領域在實踐中提供智力行為所需要的各類信息內容，并為智力活動提供發明、設計、改良、完善等各類活動的知識積累。從功能角度，公共領域相較于知識產權賦權體系為信息的獲得和積累開辟了經濟性最優的渠道和空間，極大地降低了獲得有效信息的成本投入，有利于新智力成果的可持續創造和傳播。

人工智能的首要功能在于模擬人類認知思維能力，這一過程本身就是在重復智力思維活動中對信息的搜集、整理和處理的智力循環。人工智能影音生成物就是這一循環的技術產物，與人類思維活動相比，區別僅在于其依托人工智能機器學習的強大功能進行信息的輸入和輸出。現階段著作權理論研究聚焦于人工智能生成物的作品特征，試圖通過著作權賦權進而對影音生成物進行排他性的控制。這類研究一般忽略了人工智能作為技術功能的一面，尤其是其在模擬人類認知過程中提供信息的效率價值。那么，如何將人工智能影音生成物的功能實現與公共領域的理論相結合？這就需要從知識產權賦權和公共領域的兩個層面對人類認知思維中的創作行為進行理論梳理。

知識產權賦權源于“公有地的悲劇”這一經典的經濟學案例中的財產權功能。作為無形智力成果的作品具有公共物品的屬性，在缺失財產法律規則的條件下無法排除搭便車行為的不利后果。有形財產遭遇“公有地的悲劇”會導致財產的價值被損耗乃至耗盡，而無形智力成果的非排他和非競爭性本質上不會出現有形財產的資源損耗情況。因此，知識產權的賦權制度不在于維持智力成果的價值本身，而在于通過壟斷性排他效力構建權利主體對無形智力成果的市場控制。控制的結果是無形智力成果市場價值的獲得，并以此作為激勵機制引導新的智力成果創設行為。著作權領域的賦權也遵循相同的邏輯，對獨創性表達的保護為作者提供作品價值的有效財產保護[8]。缺少著作權的排他效力，作者將放棄繼續創作的行為，最終不利于實現社會文學藝術作品的有效積累和改良的制度目標。

從著作權角度解釋人工智能影音生成物的賦權，則必須解釋人工智能為什么需要財產性收益來保障影音生成物的持續性創設。著作權賦權從制度設計上提供創作行為的穩定激勵，從而鼓勵作品的產生和傳播。作者激勵的理論邏輯顯然是不適用于人工智能技術的。人工智能影音生成物的著作權賦權實際上構建了對這類人工智能生成物的排他性專有體系，并以此為基礎擴張人工智能技術的排他效力邊界。人工智能的機器學習能力優于傳統技術的機械學習，高效的信息處理能力搭配自我修正機制有利于其提高市場競爭力和占據市場優勢地位。著作權賦權可以穩定且有效地確認上述技術特征帶來的競爭優勢，排除市場中的搭便車行為和市場失靈結果。著作權賦權帶來的激勵機制也可以促進人工智能影音生成技術的開發和改良，建立人工智能影音生成產業的增益循環。人工智能影音生成物的著作權賦權代表了對人工智能價值進行法律確認的嘗試，以及對技術生成物的排他性壟斷的探索。可以預見的是，人工智能影音生成物的著作權賦權將構建此類技術應用過程中的限制性法律效力，直接限制信息輸入、整合以及輸出等環節的自由流通。

問題在于，著作權賦權無法完全涵蓋表達性智力成果的創作和傳播行為。作品的排他性壟斷發展到一定程度會導致衍生創作行為的高門檻和內容傳播的高成本。著作權法律制度通過規則設計中的著作權限制進行有效的平衡設計，用來解決這一問題。例如合理使用作為著作權的限制，規定作品的使用在特定條件下不需要獲得作者許可。滑稽戲仿(Parody)就是對原作品進行批判性演繹的合理使用具體表現形式。滑稽戲仿通過對作品的主旨、主要內容、表達類型乃至作者身份進行不同于原作品創作目的的轉化，突出滑稽戲仿行為主體的創作意圖和表達主旨。滑稽戲仿作為著作權合理使用的主要類型，以轉化性的創作行為向社會公眾提供不同于原作品內容的獨特表達。顯然，強調著作權賦權容易壓縮滑稽戲仿行為的空間并抑制戲仿性表達的傳播過程。通過合理使用為代表的著作權限制，部分創作和傳播行為可以在著作權賦權之外有效地進行和維持。這就明確了不能完全依賴著作權賦權的思路來解決所有類型的創作和傳播行為，而應當兼顧其他途徑鼓勵創作和傳播行為，尤其在涉及新技術領域生成物的產生和使用時。因此，公共領域是人工智能影音生成物規范和調整的另一條路徑選擇。

著作權制度中，公共領域和著作權賦權是“一枚硬幣的兩面”。著作權賦權和公共領域不宜作為相互對立的概念，應當理解為調整和鼓勵表達性智力成果的兩類路徑[9]。英國學者洛克在其經典著作《論政府》中構建勞動理論，主張人類在勞動過程中對資源的開采、加工和使用的資源包括兩類：公有物和無主物。公有物天然存在供特定群體平等使用，無主物則需要依托財產權制度進行維持和開發[10]。洛克的勞動理論并不直接涉及知識產權中的無形智力成果，但不受限制并鼓勵充分使用的公有物使用規則為公共領域的規則設計提供了啟示。公共領域不存在專有權，即不產生排他性效力。公共領域中的作品不受著作權主體的專有控制，可以由作者之外的主體獲得并使用。

作者是著作權制度的核心，作者的創作及其成果源于其認知思維和創作天賦，然而作者的創作行為不能完全脫離現有表達的獲得和有效使用。雖然著作權賦權提供了穩定有效的激勵機制，但隨之而來的限制效力問題不能通過作品的許可全面解決。因此，創作和傳播行為無論借助何種技術都需要保留公共領域作為獲取表達性資源的空間。公共領域是促進認知思維模式下創作和成果價值轉化的主要因素[11]。著作權領域的個體創作以公共領域中的表達要素為基礎，依托要素的多樣性和豐富程度提高創作質量。

在此過程中，公共領域以零成本和低門檻為創作行為提供資源，并且限制了著作權侵權的潛在風險。公共領域中的表達資源經過創作加工成為受著作權保護的獨創性表達，社會層面文學藝術作品的總量和種類也由此增加。公共領域通過上述流程不僅提供了創作行為依托的表達資源，還間接實現了獨創性表達產生和賦權的結果。因此，在著作權賦權的同時構建公共領域對于著作權制度的發展尤為關鍵。

人工智能影音生成物是信息技術綜合處理表達要素的結果，自然可以運用類似公共領域功能的基本思路。人工智能技術的功能目的在于信息搜集、整合與高效處理。技術功能的實現有賴于信息網絡的暢通和信息資源的有效輸入，這兩點都要求減少限制并鼓勵信息流通。人工智能影音生成的過程可以充分發揮公共領域零成本、低門檻獲得信息資源的功能特征，并運用機器學習技術提高獲得信息資源的效率。機器學習通過模擬創作行為進行影音生成，結合公共領域的功能增加生成影音過程中的表達要素總量。因此，公共領域的功能路徑契合人工智能影音生成的技術流程。

需要明確的是，公共領域作為人工智能影音生成物的規范路徑并不排除著作權賦權的選擇。著作權賦權理論不能完整涵蓋所有類型的創作行為，公共領域的功能策略也具有類似的局限性。選擇公共領域作為人工智能影音生成物的規范路徑，本質上是厘清著作權賦權與公共領域對于創作和傳播行為的作用，避免過度強調著作權賦權而忽視公共領域的價值。考慮到公共領域在著作權制度沿革過程中的重要地位，人工智能影音生成物的規則設計就不能有所偏廢。

四、公共領域視角下的規范路徑

如何運用公共領域的理論和功能特征調整和規范人工智能影音生成物是現階段探討人工智能著作權賦權的有益補充。以公共領域為策略規范和調整人工智能影音物要理清財產規則在人工智能著作權賦權中的意義。人工智能賦權理論強調財產規則解決無效創作的核心功能，卻忽視了賦權后產生的限制性效力對信息資源自由流通的干擾。鑒于著作權保護的觀念逐漸深入人心，人工智能賦權在獲得理論支撐的同時忽略了財產規則的另一面——社會層面對財產性資源的共同處分和收益。

財產的個體處分在于使個體最大化財產收益并排除其他主體對于收益的占有，并在這個過程中開發財產并使其增值。相較于財產的個體處分，財產的共同處分從社會配置資源角度強調財產的開發而不以個體收益為首要目的[12]。在共同處分財產的過程中，個體行為不能以自身利益為主張不合理地干擾其他主體對財產的開發[13]。換言之，個體的行為需要進行一定程度的讓步和調整以實現財產在社會中的價值最大化。著作權法律制度通過作者權的賦予壟斷作品的使用價值，以此作為作者繼續創作的激勵來源。鼓勵社會文化發展和進步是著作權制度的重要制度目的，相較于作者個體權利的實現具有優先性。因此，對特定技術生成物的賦權忽視社會層面的收益最大化是違反財產規則的不合理實踐。

如何規避著作權賦權的負面性而同時保有公共領域的功能性，這是進一步梳理人工智能影音生成物規則設計的關鍵問題。一方面，規則的設計要盡可能減少對于人工智能影音生成物使用的排他性限制；另一方面，具體的使用行為也應當進行一定程度的規制以減少搭便車行為。在滿足上述兩項規則要點的前提下，軟件研發領域的開源許可機制是人工智能影音生成物規則設計的現實參考。

軟件研發領域的開源許可源于軟件著作權的擴張趨勢和許可流程的交易成本問題。軟件的開源許可通過著作權許可體系外的許可協議規范和調整軟件研發代碼的獲取、修改、傳播和使用[14]。所有在軟件代碼研發過程中的著作權行為都通過不同類型的許可協議涵蓋，因此增加了軟件許可的靈活性和多樣性，也降低了軟件許可過程中的交易成本。

開源許可作為著作權軟件許可的補充機制，在解決許可中交易成本過高和著作權賦權限制問題的過程中取得了實質的效果，為軟件研發提供了不可或缺的行業發展路徑。安卓操作系統的手機和平板應用，火狐、谷歌乃至蘋果系統的互聯網瀏覽器設計，維基百科的內容編輯的許可機制等，都是開源許可機制下的商業成果范例。開源許可機制能取得成果，在于開源行為呼應了行業現實需求。主體的參與和合作產生了有效激勵，以對軟件代碼這類有價值財產進行共同使用和處分的方式推動了軟件行業研發的創新。具體而言，軟件研發需要依托代碼為基礎并進行測試和優化，通過技術積累實現技術突破。這就需要避免著作權賦權帶來的限制性效力而側重公共領域的功能特征。開源許可為研發人員提供了更為靈活和多樣的使用條件。開源許可機制發端于軟件研發領域，實現了對著作權許可機制的有效補充和一定程度的替代。強調信息本身的開發過程和信息價值的最大化，而不是個體收益的法律確認，這是開源許可對公共領域功能在實踐中應用的最好詮釋，也是否定著作權賦權必要性的有利證明。

人工智能影音生成物可以模擬開源許可的機制，通過類似的規則設計在著作權賦權之外進行規范和調整。以影音生成物的使用為目的，通過協議許可規定具體的使用對象、使用方式以及使用結果等。這類許可協議應當限定在電影行業的創作和發行領域，對影音生成物的使用者進行一定的資格準入。在使用過程中，許可協議可以通過條款約束使用者利用影音生成物直接進行商業性開發或交易行為。通過排除商業性使用，表達性生成物的價值以許可協議的形式由許可方有效管理。許可協議本質上是建立合同法律關系產生相對性效力，因而不會產生著作權賦權后的絕對性效力來限制人工智能影音生成物的傳播和使用。基于此類許可機制，公共領域促進信息資源獲得和使用的核心功能同樣就可以在人工智能影音生成領域實現。

人工智能影音生成物的公共領域規則設計，最大的質疑在于許可機制規范和調整影音生成物是否與著作權賦權相沖突。即能否在賦權體系之外，確保整個許可機制的所有參與方都能依據許可規則和機制的目的進行人工智能影音生成物的有效使用，合理分配和增加影音生成物的價值。這種質疑實際上沒有理解創作行為的激勵基礎和表達性資源使用的根本目的。前述軟件研發領域的開源許可并沒有否定著作權軟件許可的必要性和實用性。軟件開源許可的最大貢獻不僅在于其促進了商業模式的成功實踐，還在于其驗證了不依托著作權賦權的許可機制也能夠實現特定有價值資源的開發和使用。因此，人工智能影音生成物的規則設計完全可以仿照軟件開源許可機制，通過靈活的許可方式建立多樣化的許可模式。規則設計中的許可模式以公共領域的功能為理論基礎，強調生成物的使用而非占有，有利于鼓勵規則的參與方將影音生成物作為資源進行開發，同時維持低交易成本的創作和許可環境。

五、結語

人工智能依托機器學習實現信息整合與信息處理的高效性，在模擬人類認知思維的過程中為智力活動提供開發和改良的核心功能。人工智能的創新能力開辟了創作行為的新路徑，也為表達性成果的價值完善提供了技術基礎。表達性成果的價值在于其不僅為社會增加了文學、藝術和科學層面的文化積累，同時也在于其充分投入到商業過程中并增加了商業價值。因此，對于人工智能對社會這兩個方面的價值貢獻，有必要通過一定的制度設計和規范體系進行確認。

人工智能影音生成物的著作權賦權以知識產權賦權理論和激勵機制為基礎，通過著作權法律制度對于獨創性表達的專有保護來確認人工智能這兩個方面的社會價值。問題在于，著作權賦權機制產生的限制性效力對人工智能影音生成物價值實現存在負面影響。人工智能影音生成物在法律屬性層面不能有效契合現行著作權理論體系，在實踐過程中也不能通過著作權法律體系進行有效調整。公共領域理論對于著作權法律制度有重要意義，信息資源的獲得、使用和價值實現都需要公共領域功能的實現作為依托。公共領域能夠降低資源使用門檻并提高使用效率，在著作權賦權之外形成了不可替代的規則路徑。因此，人工智能影音生成物的規則設計應當借鑒軟件研發領域的開源許可機制，依托公共領域作為理論基礎以實現公共領域的功能特征。在著作權賦權之外，通過靈活且多樣化的許可協議降低人工智能影音生成物獲取和使用的門檻，降低交易成本，為影音生成的創作行為提供效率保障。