生成式人工智能技術知識產權的歸屬

□文/ 龐喬月

（武漢科技大學法學與經濟學院 湖北·武漢）

［提要］生成式人工智能技術的快速發展在對社會生活產生多方面影響的同時，也對知識產權的歸屬問題提出新的挑戰。對此，可以通過完善法律法規、強化機構與平臺的義務和責任以及加強國際合作和協調等路徑進行規制，以更好地應對生成式人工智能技術中知識產權的歸屬問題，促進科技創新和社會發展。

當下，生成式人工智能技術的迅速發展，代表著弱人工智能向強人工智能/通用人工智能的新轉變，也正在引發作品著作權、專利權、商標權等知識產權認定的新革命。在創作性、歸屬權方面，不僅要結合傳統視角和立法原則認定生成的作品是否具有獨立的創作性和原創性，還需要更新和調整現有的知識產權認定標準和原則，用新的視角探索新的法律規范和解決路徑。不僅要識別和確認生成者、數據集貢獻者、訓練算法以及潛在的法律主體，更要更新法律框架和制定新規則，以期帶來新的商業模式和創新環境，采取相應的政策和機制來支持生成式人工智能技術的發展和應用。

盡管在生成式人工智能技術中知識產權的歸屬問題已經得到了一定程度上的關注和研究，但仍存在一些亟待解決的問題。首先，保護和平衡生成物創造者和生成者的權益問題值得思考。在處理這個問題的時候，我們不僅需要考慮二者的勞動貢獻、作用方式等問題，制定公平和公正的權益分配機制，也要在確保各方權益得到平衡和保護、確認權屬的基礎上實現鼓勵創新的社會效果。其次，生成式人工智能技術的發展依賴于大量的數據，這些數據往往是多個來源和參與者共同貢獻的。如何確定數據的知識歸屬以及如何平衡數據提供者和技術開發者之間的權益是需要解決的問題。最后，生成式人工智能技術的發展跨越國家和地區，而不同國家和地區對于知識產權的法律框架可能存在差異。因此，針對跨國法律框架的不一致性，如何在國際間合作與協調也成為確認知識產權歸屬時亟待解決的重要問題。

本文主要研究生成式人工智能技術在知識產權領域存在的歸屬問題，結合中外具有代表性的案例，進行比較和討論，從而基于目前生成式人工智能技術在法律歸屬上所面臨的挑戰，有針對性地提出解決方案和路徑。本研究的意義在于，確定了生成式人工智能技術的創造者和生成者之間的界限，明確了生成者對于著作權占有的合法性與合理性，提出了完善法律法規、強化機構與平臺的義務和責任以及加強國際合作和協調等路徑進行規制。

一、生成式人工智能技術面臨的法律挑戰與現實問題

（一）現行法律在人工智能領域的缺失

1、著作權歸屬問題。首先，知識產權法通常將知識產權與人的勞動密切聯系起來，而對于由人工智能生成的作品，權利的歸屬變得復雜。現行法律無法明確界定強人工智能生成物的著作權歸屬，無法合理地適應技術發展的需要。需要指出的是，解決著作權歸屬問題涉及到技術、法律、倫理多個領域的交叉，需要跨學科的研究和全球范圍的合作才能找到最佳解決方案。其次，法律對于機器創作的界定模糊。現行法律并沒有明確界定機器自主創造作品與人類創造作品的界限，這導致了對于由人工智能生成的作品是由人還是由機器創作的歸屬問題缺乏明確的法律依據。再次，法律對于機器創作者權益保護的缺乏。現行的著作權法主要關注自然人的權益保護，而對于機器創作者的權益保護缺乏明確規定。這使得機器創作者無法享受著作權所帶來的經濟利益和法律保護。最后，目前法律缺乏機器與自然人之間的契約框架。機器創作者與自然人之間缺乏明確的契約關系，這導致了著作權和利益分配方面的困擾。現行法律沒有為機器創作者和自然人之間的合作提供明確的法律框架和指導。為了解決這個問題，我們應當著手制定機器與自然人之間的契約框架，為機器與自然人之間的合作提供明確的法律框架。這可以包括合同法和知識產權法的結合，明確機器創作者與自然人之間的權益、責任和利益分配機制。

2、創作要求的限制。傳統著作權法要求作品具有創造性、個人性以及原創性，體現在：作品應該是作者自主創造的，具有一定的獨創性和獨特性；作品需要展示作者的思想、智力或藝術勞動的成果，而不是簡單的抄襲或模仿；作品需要反映作者的個人風格、表達和創作選擇，從而區別于其他作者的作品；作品在表現形式上是獨特的，并且不是照搬或抄襲自其他作品，應該是作者獨立創作的成果，不能過于類似于已存在的作品。這些創作要求對于傳統的人類創作往往是適用的，因為人類創作者能夠獨立思考、表達和創造。然而，在人工智能領域，這些要求可能不盡合適或難以界定。人工智能生成的作品通常是通過大數據、機器學習和算法生成的，依靠數據的分析和參考，同時可能涉及大量已有作品的內容。這就引發了對于作品原創性、創造性和個人性的探究。尤其體現在Dreamwriter 案和菲林案中，由于分析“自然人在對人工智能生成物的干預”與“人工智能完全的自動生成”上的不同，導致判決結果的完全不同。而事實上，在各案當中也各有不同。因此，在人工智能領域，需要對著作權法進行重新審視和適應。這可能涉及對創新性和創造性的定義進行重新思考，以適應人工智能系統在創作方面的特點。可能需要探討人工智能系統是否能夠具有獨立的創造性，并且它們生成的作品是否應該被保護。

3、法律和倫理問題。除了法律問題外，還需要進行深入的倫理討論。這涉及到人工智能的自主性、道德責任、隱私權和數據保護等方面。在規范之前，我們要先清楚地認識生成式人工智能系統的真正能力，否則將會在短期內一次又一次沖擊我們的系統性規范。在DABUS案中，Stephen L.Thaler 說他沒有給DABUS 任何指示，也沒有提出任何問題，DABUS 是憑借其提供的關于世界的一般知識，自我認知即形成了“啟示”。那么我們應該探究：生成式人工智能是否真的如Stephen L.Thaler 所說具有自主性，以后會否發展形成泄露隱私、破壞數據的情況，以及其與其背后團隊能否承擔起道德責任。總之，法律應該與倫理原則結合，從而確保合理和公正的權益平衡。

（二）知識產權歸屬的模糊性：創造者與生成者。創造者即是生成式人工智能的核心開發者與提供者，生成者是輸入指令、生成最終作品的使用者。一些觀點認為，生成物的著作權應當歸屬于人類創作者，因為他們是生成物的實際創造者并對最終結果負有責任。另一些觀點基于“添附”主義則主張將著作權授予生成式人工智能生成物的生成者。因此，知識產權歸屬的模糊性就存在于創造者與生成者之間。在決定生成物知識產權歸屬時，需要平衡人類創作者和生成式人工智能的權益。二者如何享有、如何分配權利與收益更加合理，即是我們在這里探討的最重要問題。

將生成式人工智能的生成物作為人類無差別勞動的成果，首先我們就要理解創造者與生成者二者的勞動內容和獲利方式。創造者是開發、訓練和提供模型的機構或個人。他們是模型的初始創建者，并為其設計和培訓提供了基礎。通過搭建大語言模型與底層數據、設計模型、處理數據，奠定了生成式人工智能的模型設計、算法優化等基礎，從而決定了生成物在創意和質量方面的表現。而其獲利的途徑是以出售的方式提供其設計出的生成式人工智能服務，以OpenAI 的ChatGPT 為例，其獲利的方式包括付費使用API，即企業和開發人員可以付費訪問和使用API，將ChatGPT 集成到他們自己的產品和服務中；為企業提供付費后端的免費消費產品，企業為使用ChatGPT 訪問高級功能和更多使用付費；訂閱，ChatGPT 可以基于訂閱提供，用戶可以按月或按年訂閱來訪問服務，簡單地說就是“開會員”。對于生成式人工智能的創造者來說，他們的收入來源主要來自于“售賣軟件服務”。沒有生成者，生成式人工智能的作品即生成物根本不會出現，因此獲得作品的著作權并不會幫助他們獲利；相反，如果生成式人工智能的使用者停止購買生成式人工智能的服務，他們的利益反而會受到損害。

而生成者的主要勞動內容是以“對話”的方式，訓練和指令生成式人工智能，根據需求選擇特定的生成式人工智能模型，以根據情況滿足不同的創作需求。同時，指導模型輸出，因為生成式人工智能模型在生成物中的表現取決于生成者的指導和調整，如參數設置、糾錯等。生成者通常是主動追求，甚至是購買了生成式人工智能的服務，用來進行創作活動的。如果說生成者不再能夠合法地對其創作的信息進行獲取、復制和傳遞的話，那么顯然會降低其創作熱情、打擊其積極性，使其減少創作活動。而知識產權法的立法意義就在于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。綜上，筆者認為將生成者而不是創造者作為生成式人工智能生成物的知識產權所有者，具有更強的合理性。

（三）自然人對此類作品生成的干預。當自然人對生成式人工智能生成的作品進行干預時，他們有可能對這些作品的創作和衍生權產生影響。例如，他們可能會對生成式人工智能生成的文本進行修改或補充，以此提高作品的質量和完整性。在這種情況下，自然人是否應該成為作品的共同著作權人，涉及到著作權的共同創作問題。再者，自然人對生成式人工智能生成的作品的干預也會影響判斷其訴訟中是否享有著作權人資格以及其享有的著作權主張能否成立。在菲林訴百度案中，菲林律所雖然主張對威科先行庫生成的報告里圖形的線條、顏色進行了人工美化，但未提交證據予以證明。因此，無法證明自然人在此圖形作品中進行了干預，所以在判決中法院認為菲林律所對此圖形作品享有著作權的主張不能成立。

此外，在生成式人工智能生成的作品中，可能會包含被專利法保護的發明或創新性產品。例如，有些生成式人工智能技術的算法可以生成全新的音樂作品、圖像等創意作品。在這種情況下，人們可能會因為對其生成的作品進行干預而成為專利申請人。這意味著人們需要對這些發明或創新性產品進行相關的專利申請和維護。

二、生成式人工智能技術中知識產權歸屬的解決路徑

（一）完善法律法規

1、保持著作權法和專利權法的更新。在生成式人工智能生成的作品中，原始創作者通常是算法和模型，而不是自然人。因此，著作權法需要針對這一情況進行更新，確定生成式算法產生作品的權利歸屬。充分尊重意思自治，在尊重生成者和創造者關系的基礎上，鼓勵以合同約定的形式歸屬各方知識產權，減少糾紛。這可能涉及修改著作權法中的相關定義，明確原始創作者的身份，以及規定自然人對生成作品的修改和干預是否可以被視為共同著作權人。

同時，生成式人工智能技術也會生成一些具有發明性和創新性的作品。因此，專利法需要適應這一變化，并相應地調整專利申請和保護的流程，包括審查機構在處理生成式人工智能技術生成的發明或創新性產品的專利申請時，如何評估其中的技術創新以及如何確定自然人的參與和貢獻等方面。除此之外，應當在專利權法中制定審查的技術指導標準，要求生成式人工智能生成的專利申請清晰而準確地描述發明概念、特征和技術細節。這有助于為專利審查員提供更明確的參考，提高審查效率和質量，從而使審查更具說服力和專業性。

另外，生成式人工智能技術依賴于大量的數據進行訓練，這些數據可能包含個人信息和商業機密等敏感信息。因此，有必要建立更為細致和全面的數據使用限制和隱私保護法律法規，以確保生成式人工智能在處理數據時符合適用的隱私保護法律，保護個人隱私和商業敏感信息。

2、健全知識產權糾紛解決機制。知識產權糾紛解決機制是指在知識產權爭議案件中，為了維護雙方當事人的合法權益，通過設立公正、透明、高效的機制，調解、仲裁或判決糾紛的一系列程序。在知識產權領域，糾紛解決機制的設立對于保護創意作品和促進技術創新尤為重要。

隨著生成式人工智能技術的廣泛應用，強人工智能時代的快速來臨，毫無疑問會出現更多的知識產權糾紛。因此，需要建立更為高效和專業的知識產權糾紛解決機制，以應對與生成式人工智能技術生成作品產權認定和侵權問題相關的案件，包括設立專門的法院或仲裁機構，提供快速和行業專業化的糾紛解決方案。目前，我國在北京、廣州、杭州設置了互聯網法院，致力于探索建立與互聯網時代相適應的審判模式；設立的知識產權法院和專利審查協作中心能夠提供快速、高效的知識產權糾紛解決機制，為人工智能相關的知識產權糾紛提供專業的司法服務。

健全的知識產權糾紛解決機制鼓勵各方通過合作和協商解決爭議。因為生成式人工智能技術的知識產權歸屬問題通常涉及多個利益相關方（如創造者、生成者等），進行有效的合作和協商對于解決爭議至關重要。一個健全的糾紛解決機制可以提供仲裁、調解等手段，幫助各方找到共同利益的平衡點，從而推動知識產權歸屬爭議的和解與解決。

（二）強化機構與平臺的義務和責任。有學者提出可以借鑒醫療事故責任的減免規則（“避風港規則”），即因技術水平限制而導致難以消除的漏洞時，可以適當減輕甚至免除服務提供者的責任。但筆者認為，機構與平臺的義務和責任不能被輕易地免除或者減輕，因為平臺和機構是搭建在創造者和生成者之間最直接和最重要的橋梁，其承擔的義務和責任是不可推卸、至關重要的。

第一，強化機構與平臺的義務和責任可以促使它們提供更多的信息披露和透明度。針對生成式人工智能技術中的知識產權歸屬問題，機構和平臺可以公開披露相關技術開發和應用的知識產權信息，包括訓練數據、算法源代碼等關鍵信息。這種披露可以幫助確定知識產權的歸屬，并為爭議的解決提供更多的依據和證據。

第二，生成式人工智能的訓練需要大量的數據，這可能涉及與數據提供方或數據擁有者之間的合作。在這種情況下，機構和平臺應當明確雙方的權益，并確保數據的使用符合適用法律規定和合同約定。并且可以建立專門的監管機構和機制來監督和管理生成式人工智能技術中的知識產權歸屬問題，從而使這些機構和平臺不僅可以負責規范和監督知識產權的登記、申請和保護流程，還可以提供解決爭議的機制和糾紛解決平臺，幫助協調和調解知識產權歸屬的爭議。

第三，機構和平臺作為提供生成式人工智能技術的服務商，可以通過加強合同與協議約定的內容，明確生成式人工智能技術中知識產權的歸屬關系。在技術開發、數據采集和算法訓練的合作過程中，明確的合同條款可以確保各方權益得到合理保護，避免歸屬糾紛的發生。同時，強化機構與平臺的義務和責任還可以促進合作與共享，通過促使技術開發者、數據提供者和平臺運營商之間進行更緊密的合作和共享，可以降低知識產權歸屬爭議的可能性。機構和平臺可以起到促進合作與共享的中介作用，協調各方利益，共同推動技術發展和知識產權的合理歸屬。

（三）加強國際合作和協調。由于各國生成式人工智能技術的發展水平不同，立法水平也不同，在同一個問題上難以達成一致性的規定，因此加強國際間的合作和協調對于探索生成式人工智能在知識產權領域歸屬問題的規制路徑具有重大意義。

1、開展跨國合作研究項目。跨國合作研究項目可以基于實際應用場景進行設計，從而起到實用和更新的目的。例如，針對特定產業或領域的知識產權研究，如醫藥、能源和環保等領域。這些研究可以探討知識產權領域的新技術、新標準、新法規等方面，以促進行業內的合作和創新。其中，國際聯合實驗室或科研中心建設是一種常見的跨國合作形式，這些實驗室或中心可以由不同的國家共同資助和管理，共同開展知識產權研究；還可以進行合理范圍內的數據共享，共同開展知識產權技術開發、制定行業標準等，從而對生成式人工智能的知識產權歸屬問題達成一定程度上的共識共認。

此外，跨國合作研究項目還可以通過共同編寫研究報告、合作出版論文等方式推動知識產權領域的國際合作和協調。這些報告和論文可以引導各國政策制定和決策，并促進區域間或全球間知識產權領域的交流和合作，從而幫助不同國家之間建立聯系，促進知識共享和創新發展，并加強各國在生成式人工智能知識產權歸屬研究上的技術能力。

2、搭建知識共享平臺。在各國用戶之間搭建一個知識共享的平臺。平臺可以提供一個安全、可靠的存儲系統，讓各國用戶能夠上傳、存儲和共享相關的數據。這些數據可以包括專利文件、技術報告、研究論文、行業報告等，利用討論論壇、在線會議、共同編輯工具等手段進行討論和分享，達到交流共享的目的。這種知識共享可以為解決知識產權歸屬問題提供更廣泛的參考和依據，縮小不同參與方之間的爭議范圍。

在搭建此平臺的基礎上，不同國家參與者都可以在合作規范和協議約定的框架下分享生成式人工智能技術中的知識。利用這種方式，可以在開發和運用技術的起始階段就明確知識產權的歸屬，降低后續產生歸屬爭議的風險。通過共同協商和確定歸屬規則，參與者可以建立合理的知識產權分配機制，減少糾紛。

對于最終歸屬權與利益分配的公平性來說，國際間協同合作搭建的知識共享平臺也有助于確保生成式人工智能技術知識產權的公平和利益分配。平臺可以促使各方參與者在數據共享、算法訓練、技術應用等方面進行公平交換，并建立對知識產權的歸屬和權益分配機制。這將有助于降低因知識產權歸屬不明確而引發的不公正現象，實現知識產權歸屬的正當合理、創新成果各方的公平分享。

3、建立國際法律框架。建立清晰的法律框架，針對生成式人工智能在知識產權領域的國際合作和協調進行指導。這些法律框架可以涉及知識產權的保護、數據隱私和安全等方面，以確保合作的合法性和可持續性。

法律框架應確保知識產權的有效保護，包括著作權、專利權、商標權等。通過國際間共同討論、制定和實施相關的國際、區域的知識產權法律和政策，從而實現法律政策的標準化。由于生成式人工智能涉及大量的數據處理和分析，法律框架還應關注數據隱私和安全的保護，包括法律要求個人和企業對數據的收集、處理和存儲進行透明披露，確保數據使用的合規性和安全性。因此，要求法律特別保護數據隱私和安全。同時，鑒于生成式人工智能在知識產權領域的國際合作通常涉及跨境數據流動，法律框架應考慮監管這些數據流動包括制定跨境數據傳輸的規則和機制，確保數據的安全性和合規性。

國際法律框架的建立可以促進跨國合作與協商。通過法律框架，不同國家和地區可以在法律規定的框架下開展合作和協商，解決知識產權歸屬的問題。國家之間可以進行知識共享、技術交流、合作研究等形式的合作，共同推動生成式人工智能技術的發展和理論研究的進步，從而就知識產權的歸屬問題達成共識。

法律框架的建立需要各國政府、國際組織和相關利益相關者的共同努力，保證建立的法律框架是靈活的、適應性強的，以適應技術的發展和知識產權領域的不斷變化。同時，法律框架應與其他國際法律框架相協調，并充分考慮各國的法律文化和制度。