人工智能繪畫的著作權侵權問題研究

賈曼

［摘要］人工智能繪畫技術日益成熟，但人工智能繪畫在創作過程中對他人作品的獲取和利用隱匿著巨大的侵權風險。在實踐中，人工智能繪畫的著作權侵權治理存在著作權侵權的行為認定困難、著作權侵權的責任主體認定困難以及著作權侵權的維權訴訟困難。為了保障著作權人的合法權益，促進創作領域的蓬勃發展，筆者認為，一是人工智能運營方應提前獲取著作權人的授權，二是司法實踐應放寬人工智能侵權行為的認定標準，三是司法訴訟應鼓勵被侵權人進行集體訴訟，四是相關部門或機構應加強算法技術管理與監督，由此規制人工智能繪畫的著作權侵權問題。

［關鍵詞］著作權侵權；人工智能；人工智能生成物

隨著科技的發展，人工智能開始廣泛應用于各個領域。在傳統認知中，繪畫充滿濃厚的人文色彩與主觀審美情趣。然而，當前，人工智能繪畫已可通過建立他人美術作品數據集的方式進行訓練和學習，并輸出具有作品形式的內容成果。以人工智能繪畫工具Midjourney為例，用戶僅需要進入官方網址，在信息框內輸入一句描繪想象畫面的文字，該工具系統就會在短時間內自動生成數張圖片，以供用戶選擇。人工智能繪畫吸引大批用戶使用和進行繪畫創作。與此同時，人工智能繪畫在創作過程中對他人作品的獲取和利用隱匿著巨大的侵權風險，這引起各界對人工智能生成物侵權問題的廣泛關注。

一、人工智能繪畫的著作權侵權風險分析

（一）他人作品的獲取與利用

人工智能繪畫通過大量收集美術作品素材建立數據集，并在此基礎上進行訓練和學習，建立人工智能模型，最終輸出相應的內容成果。人工智能創作必須建立在數據的獲取與輸入基礎上，由此可見獲取數據對人工智能創作的重要性［1］。

人工智能繪畫所抓取的美術作品數據，通常是著作權人已經在媒介上公開發表的繪畫作品，在收集這些數字信息時，人工智能運營方不會向著作權人發出授權申請，在輸出繪畫成果階段，人工智能繪畫會模擬繪畫作品的創作風格生成圖像。人工智能獲取他人作品并訓練模型的過程未經著作權人許可，這種復制、改編數據的行為顯然涉嫌著作權侵權［2］，而受到“思想與表達二分法”的影響，對繪畫風格能否受到著作權保護，學界和業界尚有爭議。

（二）廣泛的商業化用途

當前，人工智能繪畫輸出的成果質量參差不齊，部分人工智能繪畫算法不夠精確，所生成的圖片也并不一定具有審美價值，部分人工智能繪畫則已經具有成熟、完備技術，可以生成美輪美奐、極具觀賞價值的精美圖像，既供個人使用，又標價售賣。一些游戲公司在創作CG畫面時還會通過人工智能繪畫來完成場景設計，這不僅降低了制作成本，而且高質量的生成內容也讓人無法判斷該畫面是由人類創作的還是由人工智能創作的。

目前，大部分人工智能繪畫作為工具免費向用戶提供服務，但也有一些服務運營商籌備推出付費版本的人工智能繪畫。在付費版本下，人工智能繪畫的商業化用途和盈利模式日益凸顯，人工智能繪畫會為用戶提供更加龐大的數據集和更加精確的設計模型方式。由此，人工智能繪畫收集的數字信息也會進一步擴容，對他人作品的獲取和利用的侵權風險也將進一步增加，所產生的侵權行為亟須規制。

二、人工智能繪畫的著作權侵權治理困境

（一）著作權侵權的行為認定困難

在司法實踐中，著作權的侵權認定采用“接觸+實質性相似”規則。對傳統的美術作品著作權侵權糾紛而言，判定侵權作品是否構成“實質性相似”一直是此類糾紛的重點與難點，而該項規則應用于人工智能生成物侵權糾紛更凸顯侵權行為認定困難。

在一般情況下，自然人的侵權行為是對個別或者少數他人原作品構成的著作權侵權。如果自然人對他人美術作品元素進行簡單挪用，那么侵權作品與原作品可構成“實質性相似”，自然人存在侵權行為，應予以規制。然而，人工智能繪畫在一定程度上涉嫌侵權的作品數量龐大，涉嫌侵權的對象范圍廣泛，人工智能繪畫生成內容對每部作品色彩、概念、要素的使用量較低，呈現較為零散和碎片化的特點，增強了人工智能繪畫侵權鑒定過程的主觀性與抽象性。此外，現有法律在一定程度上無法有效地應對人工智能生成物在不符合創作規律下進行低質量創作以避免構成侵權的現象［3］。

（二）著作權侵權的責任主體認定困難

在現階段，人工智能本身不具備法律主體資格，也不具有承擔法律責任的能力。而人工智能的投資者、開發者、運營者、使用者作為主體，參與人工智能的開發與使用。也就是說，投資者從需求角度發現研發人工智能繪畫具有市場，然后要求開發者訓練人工智能深度學習算法并制訂圖像生成規則，而投資者與開發者既無法影響人工智能繪畫最終的圖像生成，在人工智能繪畫投入使用后，投資者和開發者也無法得知人工智能繪畫的使用目的，人工智能生成圖像是用于個人使用、欣賞，還是應用于游戲畫面制作等商業目的取決于人工智能繪畫的使用者。基于這個過程，如果由投資者與開發者承擔人工智能繪畫侵權責任，則兩者會擔負較高的侵權風險，不利于激發他們的生產、研發積極性；若人工智能繪畫深度學習數據在研發前期就具有較大的侵權隱患，那么當使用者將人工智能繪畫作為一種工具使用時，由使用者承擔侵權責任也有失公平。由此可見，當人工智能繪畫侵權事實發生時，該由何種主體承擔侵權責任成為一個難題。

（三）著作權侵權的維權訴訟困難

與文字作品不同，美術作品在獨創性認定以及侵權判斷上存在一系列的特殊問題。第一，繪畫風格難以成為著作權法保護的對象。按照通說，著作權法僅保護表達，不保護思想，而繪畫風格屬于思想范疇，如果將繪畫風格作為著作權法保護的對象，則在一定程度上會阻礙人們進行藝術學習和創作。因為創作者會通過臨摹的方式感受他人作品形式，從而獲取靈感并完成自我表達。然而，繪畫風格卻是評價創作者“獨創能力”的要素之一。從古至今，具有極高藝術造詣的創作者會運用光影、線條、色彩等形成極具辨識度的繪畫風格。以人工智能繪畫軟件“意間”為例，在該軟件中，使用者可以選擇生成具有“畢加索風格”“新海誠風格”的繪畫圖像。而如果人工智能繪畫模仿享有著作權作品的繪畫風格，則人工智能繪畫依然存在是否侵權的爭議。因為在設計人工智能繪畫規則時，開發者并未經著作權人授權，就存儲著作權作品作為人工智能的學習數據。

第二，由于人工智能高效的轉化效率，人工智能繪畫自動生成的內容會涉及眾多的著作權作品，而對著作權人來說，被使用的作品片段在原作品中所占比例不高，其難以發現侵權行為。文字作品可以通過檢索工具進行重復率檢測，而美術作品則需要更加細致的觀察才能發現內容重復相似之處。人工智能的自動化產出為諸多領域提供便利，同時也降低侵權成本。人工智能繪畫的數據來源龐大復雜，且被侵權作品在人工智能生成內容中零散分布，著作權人不僅難以發現侵權行為，而且在證明人工智能繪畫對個人作品的使用構成“實質性相似”這一問題上也更加困難。

三、人工智能繪畫的著作權侵權規制路徑

（一）提前獲取著作權人的授權

面對人工智能繪畫在前期的數據收集階段可能存在有著作權侵權隱患，人工智能運營方可以在現有法律制度下尋求并采用合法獲取數據的方法，盡可能避免因未經著作權人許可使用其權利作品而引起侵權的情形。筆者認為，目前網絡上可以使用的人工智能繪畫大致可分為兩類。一類是編程較為簡單的人工智能繪畫，可以進行一些普通的圖畫輸出，這類人工智能繪畫所生成的圖畫一般僅供個人使用，且圖畫精細度無法達到商業使用的程度。另一類是更加專業化的人工智能繪畫，這類人工智能繪畫所生成的繪畫圖像能夠應用于游戲場景、動畫電影繪制等商業化用途。由此，對簡單圖像繪制的人工智能繪畫，人工智能運營方可以通過平臺簽約的方式獲得著作權人的授權，向著作權人支付合理的報酬，以吸引創作者入駐平臺網站成為簽約畫手，在保障著作權人經濟權益的前提下，讓著作權人主動將個人作品上傳至人工智能繪畫數據庫中。對圖像繪制技術更專業的人工智能繪畫，人工智能運營方應采用更加縝密的授權許可機制，在使用者與眾多著作權人之間建立起溝通平臺，便于使用者與著作權人自行協調，如果人工智能繪畫生成的繪畫圖像具有較高的商業價值，則使用者與平臺也應支付相應的報酬，以保障著作權人權益。

（二）放寬人工智能侵權行為的認定標準

有學者認為，“實質性相似”規則的設立可以防止行為人濫用知識產權法中的公眾接觸權［4］。判斷“實質性相似”的方法主要包括整體觀察法和抽象分離法，在實踐中侵權認定一般采用抽象分離法。然而，一方面，隨著作品創作形式的日益增多，作品中的非獨創性表達在一定程度上難以剔除。另一方面，人工智能繪畫在獲取和利用他人作品時對龐大數據的隨機收集也使抽象分離法無法適用于實踐。從這種角度來講，司法實踐在判定人工智能繪畫的著作權侵權問題上使用整體觀察法更為合適［5］。

但是筆者認為，“實質性相似”規則的設置是建立在侵權主體與被侵權主體處于平等地位或者說擁有平等能力的基礎上的，而人工智能繪畫與人類的學習能力具有明顯的差距，兩者處于不同等地位，對人工智能繪畫采取“實質性相似”規則的認定方法則有待商榷。

此外，人工智能繪畫基于精妙的算法，使著作權作品內容零散地分布，這也在一定程度上對具有極強主觀性和抽象性的“實質性相似”規則造成了沖擊。由此可以看出，采用針對傳統自然人作品而設立的“實質性相似”規則來認定人工智能繪畫著作權侵權情形存在困難。因此，筆者認為，司法實踐在判斷人工智能生成物是否構成侵權時應當在傳統認定標準的基礎上進一步放寬。

（三）鼓勵被侵權人進行集體訴訟

人工智能繪畫侵權一般會涉及眾多著作權人及其作品。在此情況下，若被侵權人選擇聯合起來，提起集體訴訟，維護合法權益，那么一方面可以集中被侵權人的訴求，綜合維護各關聯方的權益，有利于集中訴訟材料，形成完整證據鏈；另一方面可以節約被侵權人的訴訟成本，提高司法效率，凸顯共同訴訟模式在人工智能繪畫侵權訴訟中的優勢。

此外，被侵權人也可以借助著作權集體管理組織的力量。著作權集體管理組織在行業內具有權威性，在訴訟方面也更具專業性，其可以統一收集證據，集中被侵權人的利益需求聯合進行直接訴訟。相較于著作權人自行組織集體訴訟，著作權集體管理組織的聯合訴訟更具有集中性和專業性，也更能降低被侵權人的維權成本，解決被侵權人維權能力不足的問題［6］。

然而，無論是著作權集體管理組織進行聯合訴訟，還是被侵權人自發進行集體訴訟，這兩種維權方式都在一定程度上存在不足。一方面，著作權人發現被侵權事實并與其他被侵權人進行集體訴訟，這一過程費時、費力，若訴訟結果不如預期就會大大降低著作權人的維權積極性，進而影響著作權人作為創作者的創作積極性。另一方面，著作權集體管理組織雖然可以分擔著作權人維權成本，但是從實踐情況上看，我國著作權集體管理組織在一定程度上還未充分發揮作用。可見，著作權人應積極訴訟共同維護自己的權益，其他各方也應采用有效方式方法阻止人工智能繪畫侵權情形發生。

（四）加強算法技術管理與監督

當前，人工智能繪畫可能存在收集相關著作權人作品數據，模仿繪畫風格，并進行創作輸出的侵權問題。如何應對該問題從而避免人工智能繪畫侵權？一方面，相關部門或機構可以以技術手段規避風險。例如，芝加哥大學的一個研究團隊開發出一款名為“Glaze”的工具軟件，該軟件應用于處理個人繪畫作品，可使處理前后個人繪畫作品的圖像達到人眼很難區別的程度，以阻止人工智能繪畫對個人繪畫作品進行后期模仿擬合。也就是說，通過該工具軟件，個人繪畫作品加上了一層人工智能繪畫無法識別的“水印”，利用這種技術手段可以有效防止人工智能繪畫模仿著作權人的繪畫風格，避免侵權行為的發生。另一方面，要想解決人工智能技術發展與著作權侵權問題之間的矛盾，相關部門或機構就要尋求科技發展與權益保障之間的平衡［7］。隨著技術的發展，用來規避人工智能收集數據的工具本身也有可能會被人工智能所破解。因此，相關部門或機構應加強人工智能算法技術管理與監督，規制人工智能技術核心算法，并定期對相關掌握技術核心算法的企業資質進行審核和監督，從人工智能技術源頭杜絕明顯涉嫌侵權的算法技術，防止人工智能繪畫侵權行為的發生。

四、結語

人工智能繪畫為普通人進行創作提供了無限可能，其低門檻的使用方式以及高品質的輸出內容也使人人都可以成為藝術家，且人工智能繪畫將科技與藝術相融合，促進了新的藝術表現潮流的發展，但是人工智能繪畫不應以侵害著作權人合法權益為前提。人類的作品是富有生命力的，創作者在創作作品時就將自己的情感與思想融入作品，創作者的鮮明個性也給作品打上獨有的烙印，可見，人類作品的獨創性表達是推動藝術創作發展的動力。各方應積極回應和解決人工智能繪畫的侵權問題，不斷提升創作者的積極性，促進整個創作領域的健康發展。

［參考文獻］

［1］焦和平.人工智能創作中數據獲取與利用的著作權風險及化解路徑［J］.當代法學，2022（04）：128-140.

［2］劉友華，魏遠山.機器學習的著作權侵權問題及其解決［J］.華東政法大學學報，2019（02）：68-79.

［3］劉強，孫青山.人工智能創作物著作權侵權問題研究［J］.湖南大學學報（社會科學版），2020（03）：140-146.

［4］吳漢東.試論“實質性相似+接觸”的侵權認定規則［J］.法學，2015（08）：63-72.

［5］曾田.人工智能創作的版權侵權問題研究［J］.河北法學，2019（10）：176-189.

［6］熊琦.論著作權集體管理中的私人自治：兼評我國集體管理制度立法的謬誤［J］.法律科學（西北政法大學學報），2013（01）：142-149.

［7］宋曉梅.人工智能創作物的著作權侵權問題研究［J］.中阿科技論壇（中英文），2021（11）：172-174.