西方人工智能生成內容版權問題研究綜述

謝婧軒

（華東政法大學,上海 201620）

當前，人工智能逐漸滲入內容創作的多個領域，從形成簡單的文字報告到智能新聞、智能音樂、智能繪畫等多種實踐。但在著作權法意義上，人工智能生成的內容是否可以被稱為作品、如何認定人工智能生成內容的作者等問題均引起了廣泛而深入的討論。西方版權學界對人工智能生成內容的版權研究先于我國，學者們具體圍繞人工智能生成內容的可版權性及權利歸屬、法律制度設計等問題展開激烈爭辯。本文對西方人工智能生成內容版權問題的研究文獻進行回顧和分析，系統總結了相關問題的研究視角、內容及方法特點，以期為我國人工智能生成內容版權保護的研究提供參考。

1 文獻來源

在HeinOnline法學全文期刊數據庫中以“Artificial Intelligence”并含“ Copyright”為關鍵詞進行搜索，將文獻類型限定為“期刊”，文獻主題限定為“Copyright”，時間限定為1970—2020年，共找出相關文獻454篇，年度發文量總體呈現上升趨勢。從年度發文數量上看，1970—1979年，文獻數量較少僅有5篇，且文章主題關鍵詞雖包含“人工智能”和“版權”，但實則并不是在研究人工智能生成內容的版權問題；真正對人工智能生成內容的版權問題展開詳細研究的文獻開始于1981年，美國學者蒂莫西·L·巴特勒（Timothy L.Butler）發表于《通訊與娛樂法期刊》上的《計算機可以成為作者嗎——人工智能的版權研究》[1]；隨之而來的1980—1987年是人工智能發展的第二次浪潮，知識庫系統和知識工程的建設使部分學者關注到這一領域所面臨的問題；1990—2010年，互聯網技術的發展和高性能計算機的出現，促使人工智能技術實用性得以增強，少量創造性表達問世，掀起學者們研究這一課題的熱情；2016年，學者們開始廣泛關注這一問題，相關領域文獻數量激增，短短4年內文獻數量增長了243篇之多，超過1970—2016年文獻數量的總和（見圖1）。

圖1 HeinOnline法學全文期刊數據庫中1970—2020年關于人工智能版權問題的發文數量統計

從文章作者所屬國別上看，研究并撰寫相關學術論文最多的國家是美國，如圖2所示，美國以194篇的發文數量遙遙領先于其他國家和地區。

圖2 HeinOnline法學全文期刊數據庫中人工智能版權問題相關文獻所屬國家來源統計

從文獻所屬期刊的來源上看，“人工智能生成內容的版權問題”所刊期刊相對分散，全球共計有100余家期刊刊登過相關學術文章，并且許多具有國際影響力的知名期刊都刊發表過相關研究成果（見表1）。

表1 相關文獻所屬期刊發文量統計

從研究內容上看，西方版權學家大多圍繞人工智能生成內容的所有權及權利歸屬、人工智能生成內容的可版權性及制度保護展開討論，相關文獻時間跨度大、內容豐富、視角新穎，具有很高的研究價值。當前我國研究“人工智能生成內容版權”的相關文獻在對國外文獻進行綜述時，大多是對國外立法、政策做出綜述，缺乏對國外學者研究思路和方法做出系統性梳理的文獻，因此有必要對西方學者的思想緣起與發展脈絡做系統性梳理。下文將依據人工智能生成內容的版權問題研究的爭議焦點與發展脈絡，對關鍵研究文獻的主要內容和觀點進行系統梳理。

2 人工智能生成內容的可版權性

人工智能生成內容具有可版權性是其得到版權法保護的前提，各國版權法規定的“作品”構成要件不盡相同，但大體上提出“作品”應具備“原創性”“固定性”和“創造性”。在早期的學術文獻中，出于對人工智能技術的好奇，學者們并沒有聚焦于人工智能生成內容的作品性質，而將研究重心置于人工智能本身，即人工智能能否成為作品的作者，以及如何解決人工智能生成內容在當前版權市場下的權利分配問題。隨著計算機科學的發展，版權學家們從版權法的立法邏輯、立法目的和可版權性角度進行了深入分析。

2.1 人工智能生成內容是否符合版權法立法目的

在知識產權基本理論的框架下,以洛克勞動學說和黑格爾人格學說為代表的“自然權利論”和工具主義“創新激勵論”為知識產權保護的正當性提供了理論證明。學者席琳·卡斯特·雷納（Céline Castets-Renard）[2]、席琳·梅拉妮（Celine Melanie）[3]、賈尼·麥卡琴（Jani McCutcheon）[4]和尼娜·I·布朗（Nina I.Brown）[5]一致認為，賦予人工智能生成內容以版權，符合以上學說以及版權法“鼓勵經濟、文化和科技領域創新”的立法目的。功利主義認為，由算法創作的作品可能會給人類讀者帶來與人類創作作品同等的價值，版權法依賴于利潤動力來確保科學的進步。

持反對意見的學者最常引用的論點是：機器人不是人類，提供版權保護也無法真正激勵機器創作。丹尼爾·J·杰瓦斯（Daniel J.Gervais）[6]和拉爾夫·D·克利福德（Ralph D.Clifford）認為，版權的立法目的在于激勵人類創作，版權只有通過人類創造才能發揮作用，機器不需要任何法律或經濟激勵并且機器也無法對其作品負責。

2.2 人工智能生成內容是否符合可版權性的要求

2.2.1 人工智能生成內容符合可版權性的要求

目前大部分學者對人工智能生成內容都持可版權態度，他們傾向于回避作者身份的人類專屬性，從生成客體角度進行判別。版權法授予“能固定在任何有形表達媒介中的原創作品”以版權，此條款體現作品的三個必要特性，即“原創性”“固定性”和“創造性”[5]，人工智能生成內容是否具備這三個必要特性，是其能否得到版權法保護的關鍵。對于“原創性”和“固定性”，學界幾乎沒有爭議[7]，如果作品是作者獨立創作的，那么它就是原創的，并且當前我們所看到的人工智能生成內容均是固定化的產物。

“創造性”是一個抽象概念，至今并無統一的認定，作為人工智能生成內容能否成為作品的關鍵要素，“創造性”是學術界展開可版權性爭辯的焦點。學者們圍繞“如何定義創造性”及“如何界定創造性標準”展開深入討論。版權法并沒能給“創造性”提供一個具體定義，一些學者試圖通過解釋“創造性”的內涵和表現形式來肯定人工智能生成內容的創造性。瑪格麗特·A·博登（Margaret A Boden）[8]提出了“創造性”所具有的三個維度：一是“組合創造性”，此種“創造性”是指普遍想法的新穎組合，通常只是將既有想法簡單聯系起來；二是基于思維或概念的“探索創造性”，此種創造性并非簡單的排列組合，而要求具備一定程度的探索性；三是“變革創造性”，此維度要求能夠通過改變一個或多個特征重建概念或風格。塞爾默·布林斯喬爾德（Selmer Bringsjord）和戴維·費魯奇（David Ferrucci）[9]認同瑪格麗特·A·博登所提出的“創造性”三維度理論，他們認為由于當前的人工智能缺乏自主性，尚達不到“探索創造性”和“變革創造性”，但已經能夠實現“組合創造性”，因此人工智能生成內容具備“創造性”。另一些學者從“創造性”標準角度出發，認為人工智能生成內容具備最低限度的“創造性”。阿蒂拉·卡薩普（Atilla Kasap）[10]、席琳·梅拉妮[3]和維克多·M·帕拉斯[11]從司法實踐角度出發，認為當前法院對受版權保護的作品所要求的創造性程度只是“一絲絲火花或最低程度的創造性”，這意味著人工智能生成內容只要具備一個想法、一點內容差異，即具有“創造性”，這種較低的“創造性”標準為人工智能生成內容的可版權性留下空間。

2.2.2 人工智能生成內容不符合可版權性的要求

作品在生成過程中是否具有“創造性”，是判斷作品是否值得版權保護的唯一標準。首先，一些學者認為人工智能無法擁有主體意識，因此它所生成的內容不具備“創造性”。大衛·蓋倫特（David Gelernter）[12]指出，如果按照人類意識來定義“創造性”，那么無論機器變得多么復雜，它們都永遠無法實現“創造性”。著名的“約翰·瑟爾（John Searle）[13]中文房間實驗①”所描述的就是這一過程，雖然計算機可以被編程來正確應用語言規則，但它們沒有能力真正理解語言。即使計算機超越了人類的智慧，也無法被認為具備真正的“創造性”，“創造性”只屬于最初的程序員。

其次，安妮瑪麗·布里迪教授（Annemarie Bridy）[14]援引“算法創造”概念②，從計算機生成過程角度否定人工智能生成內容的“創造性”，他指出計算機只是人類進行創作的工具，而不是創造選擇的工具。如果計算機生成過程中的隨機性和對預定規則的機械服從都沒有體現“創造性”，那么“算法創造”就不具備“創造性”，由此產生的人工智能生成內容在參數、形式方面雖能表現出“創造性”，但其生成過程是機械的，并非創造的，因而從生成過程而言并不具備“創造性”。

3 人工智能生成內容的版權歸屬

人工智能的作者身份是分配人工智能作品版權的最大障礙，因此如何分配人工智能生成內容的所有權和責任成為西方學界討論的重點。最早研究“人工智能生成內容版權問題”的學者蒂莫西· L·巴特勒教授[1]，于1982年提出著名的“FHA”理論，即在確定完全或部分由電腦軟件自主生成作品的版權時，可以先擬制一個“虛擬人類作者”（Fictional Human Author），只要該作品在獨創性上符合法律的規定，就認定該虛擬人類作者享有版權，然后法官根據個案將版權的具體權能分配給合適的程序員、用戶或者計算機所有者，他認為此種解決方式相較于直接否定人工智能的作者屬性與直接賦予人工智能程序員、最終用戶版權而言，對現有版權法上的作者和獨創性制度破壞性最小。不過，“FHA”理論看似可以明晰版權歸屬以及相應版權權能的分配，但將權利賦予一個虛擬的人不符合權利的本質，使得權利形同虛設。這種做法事實上也未明確版權的具體權能如何分配，使得法官享有太大的自由裁量權。當前理論界至少存在五種版權所有權分配的可能性：分配給人工智能本身，分配給人工智能程序員，分配給人工智能用戶，分配給人工智能程序員與人工智能用戶共享，以及不授予版權，歸屬公共領域。

3.1 人工智能生成內容的版權歸屬于人工智能

人工智能生成內容能否歸屬于人工智能本身，學界呈現出截然相反的兩種觀點。支持論者首先從人工智能的“類人性”特征出發論述人工智能成為作者的可能性，亞尼斯基·拉維德·什洛米特（Yanisky-Ravid,Shlomi）、S·穆爾黑德（S.Moorhead）、格倫·科恩（Glenn Cohen）和德魯·麥克德莫特（Drew McDermott）[15]認為人工智能系統的智能、理性、獨立等與人類具有相似特征，因此應該將人工智能視為擁有合法權利和義務的獨立實體[16]。美國學者尼娜·I·布朗從歷史學角度提出，版權法誕生時并無其他非人類創作主體的存在，隨著人工智能的高度智能化發展，法律或可隨之作出調整。

然而，更多學者對人工智能能否成為作者持否定態度，人工智能成為法律人格實體勢必會對法律產生極大的挑戰與不確定性。持有否定觀點的學者大致從“人格理論”與“激勵理論”兩個層次對人工智能擁有版權作出否定。馬丁·森夫特本（Martin Senftleben）[17]、賈斯汀·休斯（Justin Hughes）[18]瑪格麗特·簡·雷丁[19]從人格理論角度出發認為版權保護的是作者在資產上享有、反映和發展其人格的權利，它承認并支持作者的成就以及作品所包含的作者個性要素。席琳·梅拉妮[3]進一步說，“作者”指的是一個人類作者或一個“負責創作作品的實際個人”，這意味著作者應具有法律人格能夠負擔法律責任，而人工智能無法具備法律人格。本·哈滕巴克（Ben Hattenbach）、約書亞·格盧科夫（Joshua Glucoft）[20]、維克多·M·帕拉斯[13]、布萊恩·戈爾格（Brian Golger）[21]、安妮瑪麗·布里迪[22]、納克維·Z（Naqvi Z）[23]從美國現行法律對“作者”含義的規定出發，認為作品必須是由人類創作的，人工智能終究不能替代人類。

3.2 人工智能生成內容的版權歸屬于程序員

不論是依據現有法律規定，還是根據功利主義激勵理論或是人格理論，目前大部分學者均主張人工智能無法作為法律主體獲得版權，人類在創作中所起到的能動作用是無法替代的，若想對人工智能生成內容進行版權保護，可以考慮在現有的版權法框架內將版權歸屬于對人工智能創作作出貢獻的人。根據“額頭出汗”理論，版權可歸屬于在此過程中付出辛勤勞動的人。何謂在此過程中付出辛勤勞動的人？學者們在對人工智能生成過程產生積極作用的程序員、用戶等人之間產生了分歧。

首先，贊成將版權歸屬于程序員的觀點認為，程序員是對人工智能生成內容的生成作出實質性貢獻的人，在人工智能創作過程中，他們確定了“創造性”所產出的參數和算法，他們對整個創作起到實質性控制作用，實現了創造性思考。帕梅拉·薩繆爾森、尼娜·I·布朗[5]和薩曼莎·芬克·赫德里克均認為，與用戶的輸入相比，程序員對生成作品的貢獻似乎更大，因為用戶的輸入更傾向于在音樂生成器程序中輸入“撰寫”等無創造性的行為，而程序員對實現最終生成內容的算法作出了實質的創造性選擇（例如設計算法、選擇模型、設置目標函數和其他關鍵參數以及訓練和調整算法）。

反對將版權歸屬于程序員的學者認為，真正啟動程序生成代碼的人不是計算機程序員而是人工智能程序的使用者，因此作者應是用戶。安妮瑪麗·布里迪[22]教授將創建算法的過程與算法輸出的過程完全分開，她認為程序員對算法輸出沒有付出足夠的勞動，并且由于算法具有不可預測性，因此程序員無法做到對輸出內容的絕對控制。

3.3 人工智能生成內容的版權歸屬于用戶

與支持將人工智能生成內容版權歸屬于程序員的觀點類似，支持將版權歸屬于用戶的學者也肯定了人類在人工智能生成過程中的創造價值，但他們普遍認為這種“創造力”更多來自用戶而非程序員。帕梅拉·薩繆爾森[8]與薩曼莎·芬克·赫德里克[24]指出，用戶對創造過程作出了重大貢獻，在某些情況下，用戶可能會設置參數并為算法提供數據，這些方式極大地改變了輸出結果，甚至可能影響算法的運行方式。帕梅拉·薩繆爾森認為，由于計算機生成作品的用戶安排、選擇、編輯或大幅修改原始輸出，使其成為具有商業價值的固定產品，從而直接導致該作品的誕生，出于版權目的作者應屬于用戶。此外，他還指出在某些情況下，使用者可能比程序員擁有更多的技術知識來利用原始輸出，歸屬于用戶更符合版權法所追求的鼓勵創新的立法目的。不過，薩曼莎·芬克·赫德里克認為在程序員和用戶之間版權的分配應取決于事實，實際運用中可根據軟件性質的不同而分屬不同主體。

3.4 人工智能生成內容的版權由多方聯合共有

人工智能的生成過程具有復雜性，牽扯多方主體參與，因此有學者提出可以采取多方聯合共有的歸屬模式。瑞安·阿博特[25]認為，人工智能的不可預測性造成其行為的因果責任復雜化，除了人工智能系統軟件程序員之外，還有許多參與者和利益相關者參與了人工智能系統本身的創造、設計、開發和生產過程，其中包括數據供應商、培訓師、供應商、人工智能系統的持有者、系統操作員、雇主或投資者、公眾和政府。由此看來，對于誰能擁有人工智能系統創造的作品有許多種回答，事實上，一個角色可能與另一個角色重疊。這種多主體參與生成過程的現狀，增加了所有權分配的難度。因此學者薩曼莎·芬克·赫德里克[24]和賈尼·麥卡琴[4]提出在此種情況下可以考慮授予上面討論的某些類別組合的聯合作者權，在難以區分各主體貢獻值時，將復雜的生產納入聯合選擇者構想的整體中。

反對多方共有版權的學者主要從單方所有的優越性和共有作者概念實際應用的困境入手作出批判。在人工智能的生成過程中，若能明顯判斷一方作出了實質性的突出貢獻，則單方所有是最好的選擇。但若出現了難以判斷實質性貢獻來源的情況，此時或可討論多方共有理論的可行性。帕梅拉·薩繆爾森[8]認為，對人工智能生成內容的所有權分配采“共同作者”理論的方法很有吸引力，因為這似乎解決了一個難題，而不需要在用戶和程序員這兩個主要索賠者之間作出選擇。尼娜·I·布朗[5]也在文中指出，“共同作者”被定義為由“兩個或兩個以上的作者共同進行編寫工作，其目的是將他們的貢獻合并為單一整體中不可分割或相互依存的部分”，當一部作品由多方作者合作完成或者每個作者參與合作時“知情并有意”，那么這部作品可以被稱為“共有作品”。此種歸屬模式似乎能解決主體分配的困難，但由于人工智能生成過程中存在此種情況，即作為作品直接產生的用戶與人工智能程序員沒有直接接觸，不存在合作完成或“知情并有意”，不能達成合作性。因此，人工智能作品在大多數條件下不能滿足共同作品的規定要件。

4 人工智能生成內容的保護模式

目前大部分學者均認為人工智能生成內容具有可版權性，并在此基礎上，主張采取建構和完善新型“雇傭作品”制度，適當縮短作品保護期限，建立版權標記與登記服務等。但另一些學者認為當前無須也無法對人工智能生成內容進行版權保護，人工智能生成內容一經完成即進入公共領域，或者尋求其他法律來保護。

4.1 人工智能生成內容具有可版權性的保護路徑

4.1.1 借鑒“雇傭作品制度”保護人工智能生成內容

在對人工智能生成內容的保護路徑選擇問題上,由于區分人工智能生成內容與人類作品的成本較高，通常需要建立完備的登記制度和監管機制，因此部分學者提出可以在不區分來源的情況下，基于生成內容的表現形式和其獨立生成過程，將生成內容作為版權法客體，借助版權法中的“雇傭作品”制度進行保護。

希洛米特·亞尼斯基·拉維德（Shlomit Yanisky-Ravid）[21]、安妮瑪麗·布里迪、羅伯特·A·雅各布斯（Robert A.Jacobs）、卡林·赫里斯托夫（Kalin Hristov）[26]等學者認為可以重新界定美國版權法中的“雇員”和“雇主”。人工智能生成內容非常類似于“雇傭作品”（work made for hire）③，在現行法中“雇傭作品”的版權歸屬于并非事實作者的雇主，人工智能機器之生成內容的版權不屬于實際創作的機器，而被認為是程序員的創作。這種修改方法在解決復雜的人工智能作者身份問題時既延續了版權法促進“科學和藝術的進步”的要求，同時也不需要對現行的規則和指導方針進行冗長的解釋或突破性的改革，受到許多學者追捧。

美國以外的一些普通法國家在保護計算機作者的作品時采取了類似的做法，根據英國、愛爾蘭和新西蘭的法律，此類作品的版權屬于“為創作作品作出必要安排的人”，這與美國規定的“雇主”有異曲同工之妙，都通過法定目的將程序員或用戶視為作者。支持“雇傭作品”保護模式的學者們普遍認為版權法需要進行修改或重新評估，來權衡法律是否能合理解決人工智能生成內容的版權問題。

4.1.2 調整并利用現行版權法保護人工智能生成內容

國際上大多數國家遵循版權自動保護原則，即版權的獲得與保護不以任何形式要件為前提，但美國在相當長的時間里一直堅持以加注版權標記作為獲得版權的前提條件。因此謝弗·B（Schafer B）、科穆維斯·D（Komuves D）和扎塔林J M N（Zatarain J M N）提出可采用基于“HTML標簽”④對人工智能生成內容進行版權標記，以方便自動識別對象的權利狀態。并且，作為配套，他們還提出應建立數字作品版權登記服務，為人工智能生成內容提供更優質可靠的版權登記服務。

4.2 人工智能生成內容無版權保護路徑

也有學者認為不應授予人工智能生成內容版權，一經完成立即進入公共領域，每個人都可自由使用人工智能生成內容。拉爾夫·D·克利福德[27]認為人工智能既不能成為這些生成內容的創作者,也沒有在創作過程中付出任何具體的創造性努力,因此這些生成內容應該歸屬于公共領域。麗貝卡·克羅托夫（Rebecca Crootof）[28]、戴維·C·弗拉德克（David C.Vladeck）[29]一致認為歸屬于國家領域是當前最有保障的歸屬方式，國家作為用戶，除參與開發、購買和使用人工智能系統之外，還有足夠的財力向受害者支付賠償、承擔責任。維克多·M·帕拉斯、薩曼莎·芬克·赫德里克認為，如果人工智能程序員、人工智能用戶等其他行為者都不能合理地擁有作者身份，那么讓每個人都可以自由使用人工智能生成內容，也即將作品歸屬于公共領域是最好的解決辦法。他們援引2017年《美國版權實踐匯編》中的規定“自然制造的和機器制造的作品不受版權保護”，以美國實踐中將機器制造的作品歸屬于公共領域也并未引起版權混亂來駁斥“應版權觀”。并且，維克多·M·帕拉斯[13]主張應修改相關法律條文，明確人工智能生成內容的公共領域歸屬，他試圖將美國版權法第201(a)條修改為：“受本條保護的作品的版權應屬于該作品的最初作者。聯合作品的作者是作品版權的共同所有人。由計算機產生的作品在沒有人為作者的情況下，不得授予版權。”

反對歸屬于公共領域做法的主要理由是，歸屬于公共領域不能對程序員和人工智能公司產生激勵作用，忽視了人的創造性和創新努力的價值，破壞了當前的激勵制度，不符合美國主流的功利主義激勵理論。并且，沒有作者承擔責任的作品進入公共領域，可能會對現有版權秩序造成沖擊，抄襲、剽竊現象增加，不利于版權秩序的穩定。

5 研究評述與展望

5.1 研究評述

當前，人工智能技術所引發的各種法律問題幾乎是所有法律領域最熱門的話題之一。隨著人工智能技術的持續發展，越來越多機器創作出富有“創造性”的作品，尤其是在音樂、繪畫、新聞、游戲等文化藝術領域，人工智能參與創作已成常態，這些智能作品精妙絕倫，甚至難以與人類作品相區分，人工智能生成內容的版權問題成為版權法亟待解決的重要問題。總體來看，人工智能生成內容的版權問題研究呈現出以下特點。

5.1.1 人工智能生成內容的版權問題研究兼具現實意義與未來意義

法律具有滯后性，立法者與學者往往在新技術問世后，甚至出現了法益侵害問題之后才有所醒悟。人工智能生成內容的研究既是“現在進行時”，也是“將來時”，人工智能的出現改變了人們的生活方式，也改變了現有的利益分配模式。當前雖然并未出現大規模的人工智能生成內容侵權案件，但隨著人工智能技術的進一步發展及人工智能生成內容的多樣化，如果不能明確界定其性質及權利歸屬，這一問題勢必會變得尖銳。因此相關文獻在分析此問題時，既有對于現實情況的分析，也有基于人工智能特性所作出的預測性分析。

5.1.2 人工智能生成內容的版權問題研究呈現鮮明的地域性特征

通過梳理文獻可發現，對于人工智能生成內容的版權問題研究，在不同國家語境下存在較大差異，都具有鮮明的地域性。究其根本是由于各國法律的差異性及相關概念的浮動性。首先，各國版權法對核心概念的內涵并不一致，版權法的核心概念“獨創性”是一個高度浮動的能指，受制于各國經濟、文化等因素的發展，對獨創性的要求不盡相同，這就導致對人工智能生成內容的定性上難以達成一致。其次，各國學者在對人工智能生成內容保護作出制度設計時，都是基于本國法律進行價值考量與制度調整，世界范圍內對人工智能生成內容的法律保護并不會達成統一的模式。

5.1.3 人工智能生成內容的版權問題研究的學理性與創新度逐漸增強

人工智能生成內容的版權保護成為熱門話題，與版權法的發展以及人工智能上升至戰略發展息息相關，搶占人工智能發展制高點或可重塑世界格局。因此也促使人工智能生成內容的版權學理性反思逐步深入，對于是否應賦予人工智能版權，西方學界分為明顯的兩派，反對派從版權法學理及司法實踐角度主張不應賦予人工智能生成內容版權，而應直接將其歸屬于公共領域；支持派在達成對人工智能生成內容進行版權保護共識的基礎上，聚焦其所有權與責任制，從學理角度進一步剖析將人工智能生成內容歸屬于人工智能本身、歸屬于算法程序員以及歸屬于最終使用用戶等每一位人工智能生成過程參與主體的可能，并根據每一種主體的不同特性對現行版權法律制度作出不同設計。例如，一些支持將人工智能生成內容的版權歸屬于程序員和用戶的學者們主張在借鑒“雇傭作品”制度基礎上，構建人工智能生成內容的“新型雇傭作品”保護制度；還有一些學者主張通過建立“虛擬人類作者”制度、重新調整作品的保護期限制度及構建人工智能版權標記制度等多種方式進行制度構建。

5.2 研究展望

人工智能發展如火如荼，從國內外的研究來看，人工智能生成內容的版權問題已經成為版權研究的熱點領域，人工智能技術在全球的蓬勃發展引起學者廣泛的關注。結合中國人工智能生成內容的版權實踐，未來人工智能生成內容的版權研究可重點關注人工智能生成內容的制度安排和治理模式，結合新《著作權法》，從實踐角度出發，結合我國國情深入探討促進支持人工智能生成內容發展的制度安排、法規政策、運作模式等問題。另外，對人工智能生成內容下屬的智能文本、智能音樂、智能游戲等版權問題進行單獨、深入的研究，結合不同分支領域的特點，細化研究內容，而不僅僅是泛泛而談。最后，要以發展的眼光看待人工智能生成內容的版權問題，隨著科學技術的發展，人工智能正在滲透到日常生活及生產的各個領域，相關法律問題的探討應與時俱進。

總體來看，人工智能生成內容版權問題的研究已經取得了一系列成果，但相關理論基礎還有待夯實，研究方法還需持續創新，研究內容需要進一步拓展和豐富。新的時代背景下，人工智能生成內容的版權問題具有十分豐富的內涵，應加強對行業發展實踐的敏感度和介入性，從多維度、多視角對人工智能版權發展中的新問題、新特點展開研究，逐漸形成系統完整的研究框架。

注釋：

①在這個實驗中，一個只會說英語的人獨自坐在一個房間里，根據用英語給她的指示操作漢字。雖然在房間外面的人看來，她說的是漢語，但房間里的人實際上對漢語一無所知。

②在“算法創造”概念中，作品是遵循一套精確的規則所創造出來的，計算機在創造過程中很少或根本沒有自由裁量權。

③根據雇傭工作原則，在一般規則中，作品的版權屬于作者，雇主擁有雇員在其受雇范圍內所作作品的版權，或者其他明確授權的作品的版權。

④超級文本置標語言（HTML）標記標簽通常被稱為HTML標簽，HTML標簽是HTML語言中最基本的單位，HTML標簽是HTML（標準通用置標語言下的一個應用）最重要的組成部分。