人機共融到人機共榮

摘要：ChatGPT以其高度擬人化的輸出結果和對話式的交互方式，模糊了傳統勞動工具和勞動主體之間的界限，為我們展示了一種人工智能深度參與人類活動的人機共融情景。但以ChatGPT為典型的生成式人工智能的生成物，其可著作權性問題就因為其在形式上不斷接近人類作品，而引起了高度關注。從ChatGPT的運作過程、生成物特點上來看，生成式人工智能生成物在形式表現上與人的作品幾乎無異，但人工智能本身卻無創作意識也無思想情感。在面臨著勞動主體、激勵作用和權利桎梏上的賦權困境，生成式人工智能生成物在可見的將來更適合成為公共領域中的開放知識。

關鍵詞：ChatGPT；生成式人工智能生成物；作品；著作權；開放知識

一、人機共融的問題——量變到質變的關鍵節點？

科學技術的進步與革新是推動人類社會飛速發展的重要力量，同時也呼喚著上層建筑就不斷變化著的社會現實做出相應的調適。人工智能，特別是生成式人工智能的出現及其日趨成熟，已然沖擊著目前的著作權制度以及制度設計的思維范式。對于人工智能生成物的可版權性與不可版權性等問題的討論并非首次出現，但隨著生成式人工智能的代表——ChatGPT的亮相，人工智能生成物是否具有著作權，以及生成物具體有何權利，如何保護權利等進一步的問題，吸引了學界乃至社會的目光。

ChatGPT在輸出結果上的高度擬人化，愈發淡化了作品與人的固有聯系。該生成式人工智能以對話式的內容輸出類人化的表達，與以往的人工智能相比更為深入地嵌入人類活動當中，從而愈發形成一種人機共存、人機共融的局面。不難看出，ChatGPT引起了學界對人工智能生成物可著作權性問題的熱烈討論，重要原因在于：一是生成物在形式上與人類作品難以區分，生成物似乎處于質變為作品的關鍵節點；二是對于愈發先進的生成式人工智能而言，其生成物中人的投入與作用，以及機器的因素和人的因素孰輕孰重的量變，似乎已達到或接近質變為機器作品的這一關鍵節點。

二、生成式人工智能的運作過程——以ChatGPT為例

要認識生成式人工智能生成物的性質，我們需要對生成式人工智能本身如何運作有所了解，觀察其生成物產生的過程。ChatGPT作為生成式人工智能的代表之一，其整體運作過程類似于人類。它通過數據儲備來積累學習材料，在人類反饋的基礎上進行訓練學習，并最終輸出擬人化的內容。但這一運作過程卻缺乏足夠的自主性，需要人類的啟動和高度參與。

（一）數據儲備

生成式人工智能的學習，離不開海量的數據支撐。ChatGPT能夠形成高度擬人化的表達，其所具有的超大型語料數據庫功不可沒。ChatGPT用以訓練的語料數據中包含有2300萬以上條目的對話記錄，以及大量真實用戶所生成的語句等等，同時海量的無標注預訓練數據也被納入其中，在語種上則涵蓋了英語、中文在內的多國語言。有了更為豐富的學習數據，ChatGPT相較于人工智能的“前輩”們能夠以更流暢的方式輸出更高質量的內容。

正如人類的學習需要獲得足夠的學習資料，生成式人工智能所用以迭代學習的數據庫，其容量和質量在相當程度上直接決定了人工智能輸出的結果。語料數據儲備上的不同是ChatGPT得以在眾多人工智能中脫穎而出的關鍵因素之一，這也可以看出生成式人工智能對于訓練與學習所需數據上的高度依賴。數據儲備的情況會對人工智能的訓練產生重大影響，進而作用于最終的反饋結果。如果數據儲備上不完整或存在偏差，這種數據上的缺陷就會反映到輸出內容上，形成一種人工智能的算法偏見。

（二）訓練學習

算法模型的訓練，是生成式人工智能形成內容自主生成能力的核心步驟。ChatGPT之所以能形成符合人類表達的內容與形式，以Instruct GPT為代表的Instruct模型之運用為關鍵。而進一步剖析Instruct模型，我們可以發現基于人類反饋的強化學習（RLHF）是實現類人表達技術效果的重要支撐，其中人類反饋的主要來源之一，便是人類標注者的參與。人類標注者可以通過對算法模型生成的多份結果進行類人化程度的排序，使算法模型在生成類人表達程度較高的結果時可以獲得更多的獎勵，從而不斷訓練ChatGPT輸出貼合人類表達的結果。

通過激勵機制下的不斷訓練，生成式人工智能可以在龐大的數據中發現、提取和利用其中的規律，對內在的機理予以識別和分析，并最終輸出與之相符的內容。通過外部的評價者指示出答案的優劣，生成式人工智能在反復的訓練當中尋找內在的規律性內容并打磨技巧，讓輸出結果不斷靠近被指示的優質答案。可以說，這樣的學習過程其實已經很類似人類的教育培訓，人類標注者如同人工智能的老師，為其所提交的答卷評分，并利用獎勵機制促使人工智能不斷優化答案以靠近“老師”的預期，即掌握規則、模式等技巧性內容。

（三）結果輸出

對于用戶而言，發出指令并生成內容是對生成式人工智能的基本運用。在這一點上，ChatGPT所表現出來的特點則是可以接收用自然語言形成的指令或提示，并同樣用自然語言生成結果并輸出，且在表達上高度近似人類。ChatGPT是以對話的形式與使用者交互的，而這樣一種對話能力的表現，OpenAI公司在其官網上指出：“ChatGPT 可以回答后續問題、承認錯誤、挑戰不正確的前提并拒絕不適當的請求。”

ChatGPT的對話方式已然相當接近人類。除了在語言組織上與常人幾乎無異外，ChatGPT在多次對話式的互動中，可以對一系列問題作出連續跟進的回答，甚至通過承認自身錯誤和不足來引導用戶作出后續的提問，在形式上表現出利用否定來深入推進問題的討論，而不僅僅是對問題作割裂的、靜態的回答。總的來說，ChatGPT作為一種生成式人工智能，在結果輸出的具體形式上來看雖然有著鮮明的特點，但底層邏輯卻仍然是對用戶指令的響應并生成有針對性的內容，其對話式的結果輸出不能離開提問者的發問而自我啟動。

三、生成式人工智能生成物的基本特點——以ChatGPT為例

以ChatGPT為代表的生成式人工智能，其生成物從形式上看已十分接近人類作品，甚至難以與人類作品相區分。但在內容上，沒有創作意圖的人工智能在有限的擇優范圍中所形成的結果，卻難以達到“創造”的高度，更多地是一種對人類思維邏輯的靜態模擬。那些符合人類表達方式的內容，也主要來自于生成式人工智能對語言規律的把握與重現，并無思想情感和創作想法的融入。

（一）形式上的擬人化

從哲學的角度來看，形式是內容的外化表現，這就意味著形式往往為外部對象所最先也最直接地觀察到。ChatGPT之所以能夠引起人們的高度關注，主要因素之一就是其生成物已經與人類的表達高度接近，甚至難以與人類作品區分。圖靈測試是一種用于判斷機器是否具有人類思考能力的方法，即通過不知情的第三人來判斷回答問題的是人還是機器。就目前ChatGPT所生成的答案來看，通過圖靈測試似乎已不是問題，其表達上的高度擬人化也正是驚艷驚艷之處。更不必說學生通過ChatGPT寫出的文章得到了教授的高分評價的新聞，如果確實無誤的話，已然可以視為ChatGPT通過圖靈測試的實證。

現階段對于人工智能的發展而言，基本上是一個接近人類的過程，這在生成式人工智能生成物的形式變化上表現的尤為明顯。從圖靈測試的設計構造來看，答案的外在表征無疑是影響判斷者做出判斷的核心要素，但這是否就意味著ChatGPT具有了人類智能？同時也進一步產生了一個問題，即ChatGPT生成物已然具備作品的外觀甚至與人類作品高度相仿，那么該生成物是否能被視為作品？倘若在可著作權性的認定上以表現形式為依據，該問題似乎可以得到肯定的答案。

（二）內容上的思維邏輯模擬

既然形式和內容是一對辯證法意義上的基本范疇，那么生成式人工智能生成物的內容也應當要受到考察。《中華人民共和國著作權法》（以下稱《著作權法》）第三條指出作品之所以能夠成為作品，內容上的獨創性是關鍵之一，而獨創性的認定標準一方面是判斷是否由主體獨立完成；另一方面則是判斷是否體現出智力創造，符合《著作權法》所規定的“智力成果”。

就ChatGPT的生成物而言，它無疑是該生成式人工智能獨立創生的產物，但是這樣的產物是否具有著作權法意義上“創造”的高度，卻難以給出正面的答復。正如上文所述的生成式人工智能運作過程中，作為代表的ChatGPT在海量數據中所習到的是人類表達中的一些語言規律和邏輯范式，并運用規律或范式生成人類明示和未明示的內容。在人類指令模糊的領域，ChatGPT無疑享有自主選擇的空間，但從學習到輸出的整個運行過程，ChatGPT既不自覺，也無自知。人類在學習的過程中也會掌握規律性的技巧，比如語詞之間的邏輯關聯、組合形式等等，但人所享有的創作意圖和思想情感，是ChatGPT所不可能擁有的。離開人類的指令，以ChatGPT為代表的生成式人工智能無法自發地創作；而對制作活動的無知覺，也注定了其生成物的內容中不存在意圖表達的創作目的和思想感情。除了形式意義上的表達技巧，ChatGPT的學習目的也在于對人類思維邏輯的模擬，這種模擬更像是一種靜態的復刻，形成了一種邏輯的模板而并非能完全自主的有機整體。雖然機器的表達已不那么僵硬，但仍是算法無意識運行的產物，難謂是一種運用思想的創作。

四、生成式人工智能生成物可著作權性的認識現狀

（一）狹義著作權

將生成式人工智能生成物直接視為作品，是通過狹義著作權保護來直接確認其可著作權性的。有學者指出，不能因為人工智能屬于非人的存在，就否定其生成物的可著作權性，同時也應當從形式上客觀化地去考察生成物的獨創性。同時也有學者認為，既然表達本身才具有著作權法上的意義，那么對于獨創性的判斷無疑是處于表達形成之后的，是對表達作形式上的審查。所以具體而言，將生成式人工智能生成物作為作品而成為狹義著作權的客體，是從外在形式上去判斷的結果。也有研究者將是否視人工智能生成物為作品，認為是一種基于利弊衡量的政策選擇。但事實上即便是從激勵效果和作品市場競爭等角度出發，如果將生成物作為作品，也必然基于人工智能生成物與人類作品難以區分這一事實的存在，而這種難以區分當然體現在讀者所感受到的外在形式上。

在作品的認定上持外觀和形式主義立場，反映出了判斷者在解讀作品上以讀者為中心的態度，以及強調作品市場交易所帶來的影響。當作品的意義由讀者感受其外觀而賦予，作品的使用價值由消費者（讀者）決定時，作品與作者之間的聯系便不再重要，對獨創性的判斷自然也無須強調作者的身份。有學者指出，此種讀者中心主義以及作品商品化所帶來的作者與作品的分離評價，使得算法生成物或者說人工智能生成物在形式上具備高度的作品外觀，完全可以將其視為作品，使之參與到市場競爭當中。

（二）鄰接權

鄰接權作為廣義著作權的一部分，在著作權體系中有著重要意義，亦被部分學者認為是可對生成式人工智能生成物予以保護的重要制度。鄰接權的客體被認為是獨創性尚不足以成為作品的其他成果，其本身作為一項專有權利，是為不構成作品的特定文化產品的創造者所依法享有。有學者將人工智能生成物作為一種數據成果，通過設立數據處理者權這樣一種鄰接權而保護此種可能不具有獨創性但卻具有經濟價值的成果。相似地，有學者表示作為與人類作品形式上相似的非人的表達，人工智能生成物身為一種信息產品有被保護的必要，而對其予以鄰接權保護既可以維護投資人的利益，促進人工智能有關的產業發展，同時也更利于維持我國目前著作權法的邏輯自洽并節省立法成本。

可以說，以鄰接權來保護生成式人工智能生成物，在一定程度上回避了其獨創性認定中存在的爭議。通過鄰接權制度，生成式人工智能生成物可以在不構成作品的情況下也納入著作權法的保護范圍。但也有學者對新設鄰接權的制度設計持懷疑態度，認為其法律效果與狹義著作權保護方式難有不同而徒增成本。

（三）不可著作權性

對生成式人工智能生成物的可著作權性，有學者對此持否定意見，認為人工智能本身不可能受到著作權法的激勵，同時其自動生產出的生成物亦難以被視為研發者以人工智能為工具創作的作品；部分生成物僅因作品外觀而受到保護的案例也不能成為可著作權性的應然證明，更不必說對人工智能的投資研發可以通過其他方式實現收益。

此外，也有學者從著作權法的價值預設和保護對象體系的自洽等方面出發，認為作為著作權客體的作品應當不僅僅具備符號意義上的表現形式，還需具備思想情感等內容上的主觀要素，而無創作意圖的人工智能所形成的內容顯然不符合此項條件。

總而言之，在生成式人工智能仍未具有主體意識的當下，其生成物難以在屬人的著作權法中得到充分有力的解釋而成為受保護的對象。

五、生成式人工智能生成物的可著作權性困境

著作權法乃至整個知識產權法體系的一個核心目的就是在于保護與激發創造性勞動。當勞動的來源存疑、激勵的作用失當以及權利的負作用顯現時，生成式人工智能生成物在可著作權性上面臨著相當程度的困境。

（一）勞動主體的模糊

作為生成式人工智能的高水平代表，ChatGPT所具有的較強的自然語言生成能力，使得傳統的勞動主體和勞動工具概念之間的界限愈發模糊。從馬克思主義的觀點來看，勞動是人的本質也是人的存在方式，而勞動工具的革新是生產力進步的主要標志。勞動工具的發展顯著提高了人的勞動效率，但同時馬克思也指出了人的勞動為機器體系所異化的問題。機器工具的進化愈發體現一定程度的自主性和能動性，而人仿佛是這一能動機器工具的有機附件，“淪為機器的附屬和器官”。

以ChatGPT為例，生成式人工智能的制作者本身并不知曉也不具有創作生成物的意愿，而使用者也就是用戶對于生成物的產生也并沒有付出足夠明顯的勞動貢獻，對制作過程亦漠不關心。在有相當程度自主性的人工智能面前，人在勞動中的主體地位開始漸漸模糊，本來身為工具的人工智能似乎隱約有成為勞動主體的趨勢。

馬克思指出：“最蹩腳的建筑師從一開始就比最靈巧的蜜蜂高明的地方，是他在用蜂蠟建筑蜂房以前，已經在自己的頭腦中把它建成了。勞動過程結束時得到的結果，在這個過程開始時就已經在勞動者的表象中存在著，即已經觀念地存在著。”創造性勞動作為將對象從無到有創造出來的一種原生性的勞動，因生成式人工智能本身無意識無知覺而自然無法由其承擔。但“創造”生成物的勞動卻又很難找到屬人的主體來源，生成式人工智能的使用者、制造者、訓練者等主體，并無具體創作的意圖，當然也無觀念中存在著的“作品”。如果對生成式人工智能生成物賦予著作權法意義上的作品地位，創作勞動的主體將含糊不清；如果承認生成式人工智能的作者身份，似乎暗示著人不再是唯一的勞動主體，勞動的人本主義價值將受到一定的沖擊。

（二）主體激勵上的不當

知識產權制度對人們的創新創造發揮著重要的激勵作用。通過設定具有排他性的權利，知識產權權利人能夠將自己的權利客體置于市場交易機制之中獲得經濟利益，從而激發智力創造的動力。《著作權法》第一條明確了鼓勵作品的創作和傳播，和促進文化和科學繁榮的旨趣。有學者對生成式人工智能生成物的可著作權性持肯定態度，一個顯著的理由就是通過對該生成物予以著作權保護，可以激勵對作品的創作，保護和促進人工智能產業的發展。

但從激勵效果所可能作用的主體上來看，利用著作權來保護生成式人工智能的“作品”，可能會產生不當的激勵。一方面，激勵作用的對象如果是生成式人工智能的制造者或投資者，則會出現基于人工智能產品和人工智能生成物的重復激勵情形。即通過研制生成式人工智能，制造者或投資者既可以就該人工智能產品本身獲得著作權法意義上的保護和權益激勵，同時也獲得該人工智能的生成物的著作權，而事實上該生成物甚至都不為制造者或投資者所知。另一方面，如果激勵作用的對象是使用者，即鼓勵用戶積極利用生成式人工智能創作的話，那么在以ChatGPT為代表的先進生成式人工智能的運用環境下，這種激勵不僅無益于人的智力創作，還會助長對機器的依賴。至于生成式人工智能本身，無知覺的對象并不會對激勵做出反應，也就遑論去激發所謂機器的創造性了。

（三）權利所形成的桎梏

相較于人類較長時間的學習過程和創作過程，生成式人工智能以更高的學習速度和工作效率在更短的時間內形成大量的內容，甚至可以在有限時空條件下窮盡人類表達方式上的可能。隨著生成物質量和數量的不斷提高，大量的人工智能生成物會對人類作品形成一種市場替代效應。因為在使用者看來，無論是類似已有人類作品的成果還是具有超越性風格特點的成果，都可以通過人工智能快速學習并大量生成，這種低智力投入的內容生成方式對使用者而言顯然比純粹的人類創作更具吸引力。

如果對人工智能生成物一味地予以著作權保護，將明顯地增加人類創作的成本。較短時間內，大量具有著作權的生成式人工智能生成物在思想的表達上至少形成了形式上的“先占”，人類在有限時空下能夠自由發揮的空間被進一步的壓縮，這些生成物就成為了人類創作者難以繞過的權利障礙。

不僅如此，人工智能自己的學習成本也將增加。生成式人工智能本身也要依靠龐大數量的材料進行學習，例如ChatGPT就需要利用海量的語言文字素材，來掌握文字內容生成所需要的規則和技巧。而當大量的所需學習材料受到著作權的保護，勢必增加了人工智能的學習成本，反而使得人工智能數據儲備存在偏見或不完整，阻礙了人工智能的迭代發展，且數據缺陷的負面效果也被進一步放大。當然，人工智能學習所面臨的著作權問題在面對人類作品時就已存在，但當學習內容是由其他人工智能生成物的時候，著作權保護的積極意義和消極影響需要進一步的衡量，是否需要對這些內容采取著作權保護值得認真考慮。

此外，在大量人工智能生成物充斥人類社會的情況下，如果生成物成為著作權客體，特別是權利被歸屬于人工智能所有者時，作品市場就容易被具有優勢地位的大型人工智能公司所壟斷。這些人工智能公司一方面既可以利用自身技術優勢在人工智能領域形成市場主導，另一方面又可以通過其所擁有的人工智能工具獲得大量生成物的著作權，這反而違背了《著作權法》促進作品傳播和文化繁榮的目的與初衷。

六、人機共榮的方案——作為開放知識的生成式人工智能生成物

有鑒于對著作權予以淡化私權屬性的設計，以及知識產權制度里公有領域的價值和作用，生成式人工智能生成物本身的可著作權性值得我們深思。在人工智能的使用愈發具有廣度與深度的當下和可見的未來，將生成式人工智能生成物作為開放知識，更能達成促進作品傳播和文化繁榮，以及產業發展的人機共榮之前景。

（一）私權屬性的淡化

對生成式人工智能生成物予以狹義著作權或者鄰接權保護的意義，其核心就在于為獨占專用提供法律支撐，從而使得權利主體可以通過處分、使用相應的權利而獲得利益，進而激勵權利主體的創作行為，促進作品傳播和文化繁榮。有學者為了實現作者和公眾之間的利益平衡，注意到了生成式人工智能生成物的著作權財產權保護應采取一種版權開放模式，即對著作權的私權性予以更多的限制和淡化，并同時在著作權人身權上僅規定生成式人工智能的署名權和保護作品完整權。但如此一來，著作權乃至知識產權，在愈發失去私權屬性，其專有保護功能在被不斷擊穿的情況下，對生成式人工智能生成物給予著作權保護，還有多大程度上的意義？而且對于生成式人工智能的所謂“署名權”和“保護作品完整權”而言，更多的也應當從義務的角度去理解，而并非將其視為一種權利。通過對生成物設置來源標明和維護生成物完整性等強制性義務，可以一定程度上避免通過直接挪用或簡單改寫等方式對公有領域中的內容形成不當圈占。例如可以利用生成物形成的時間記錄等，形成一種信息資源庫以便對內容進行檢索比對。

（二）公有領域的重要價值

知識產權中的“公有領域”指的是那些不受知識產權法保護的知識、技術、文化和藝術作品等內容所形成的一個集合。換而言之，這些內容處于專利、著作權、商標等知識產權法律保護的范圍之外。公有領域中的智力成果被認為是公共產品，不為特定對象所占有而可以為公眾所自由利用。這些智力成果源于社會公眾，又服務于社會公眾。

公有領域存在的最重要價值在為知識平等創造了條件，促進了知識和技術的自由流通。基于公有領域的合作和交流，人們可以獲得更豐富的知識材料，從而進一步去推動創新創造的進程；同時對于公有領域的利用，減少了社會福利增進的成本，維護和發展了社會利益。

知識本身是具有非排他性和非競爭性的公共產品屬性的，而設立知識產權的一個重要理由就是為了在知識上人為地形成排他性的作用，從而可以使得知識財產化。如此便能以獲得財產收益的方式激勵人們投身于創新創造，以形成新知識、創造新成果，在一定程度上克服知識上的“公地悲劇”。但是對創新創造的鼓勵不應當演變為一場“圈地運動”，知識的發展及其成果的創造離不開對既有認識的繼承、積累和發展。同時個人利益和社會利益也都同樣需要被關注，個人通過智力成果獲得的收益，于他人而言便是使用知識的成本。對于生成式人工智能生成物，其中的勞動和創造要在多大程度上得到保護，個體和社會的利益要取得怎樣的平衡，需要從生成物本身的性質、產業發展和著作權基本法理等角度去合理劃定。從生成式人工智能的工具屬性和高效率，以及生成物賦權所產生的激勵不當和對產業發展的限制等方面來看，公有領域作為一種開放式存取的“知識資源池”，可能更適合生成式人工智能生成物的現況和需要。

（三）開放知識下的生成式人工智能生成物

知識產權從來都是需要被予以平衡的權利，它保護了知識也阻隔了知識，鼓勵了創新也抑制了創新。知識產權中的專用權屬性是其發揮保護和激發創新創造作用的核心，但用以護衛知識的高墻，同時也是知識傳播的壁壘。在生成式人工智能生成物可著作權性的判斷上，我們應當持審慎的態度和辯證的觀點。

相比于人類，生成式人工智能仍然不具備自主進化和自我依賴的能力，需要利用人類所創造的學習環境和認知材料，才能實現不斷地迭代。以ChatGPT為代表的生成式人工智能可以對人類的決策行為進行模仿，并在一定范圍內自主擇優并生成有相當程度隨機性與不確定性的結果。但機器的選擇不必然意味著機器的意識，在生成式人工智能沒有自主意識、沒有主體自覺的當前，其仍處于服務人類的工具地位，并未脫離本質上的工具屬性。在工具不能成為權利主體，工具制造者沒有創作意圖，而工具使用者智力投入又愈發微弱的情況下，要認定生成式人工智能生成物具有可著作權性而通過著作權法予以保護，將導致兩方面的問題：一方面，用以凝聚獨創性實質內容的創造性勞動貢獻的來源，難以在人本主義價值觀念下得到合理解釋；另一方面，則是激勵作用發揮不當和權利保護引起一定負面效果。

具有作品外觀的內容不一定是作品，也不一定需要著作權法意義上的保護。在無法準確定位實施創造性勞動的主體的情況下，不妨將作為整體概念的人類視為生成式人工智能生成物的勞動來源。同時信息技術產業的發展，比起其他產業領域更需要技術等要素的流通，呼喚著更開放的知識邊界；人工智能的學習和發展也離不開海量數據的支撐，而著作權制度本身也需要在保護激勵和促進傳播之間取得平衡。所以在面對以ChatGPT為典型的生成式人工智能生成物，否定其可著作權性，將其作為開放知識進入公共領域，反而是促進人機共榮局面實現的有效方案。

七、結語

ChatGPT引起了對生成式人工智能生成物可著作權性的廣泛討論。從目前其代表的生成式人工智能本身運行及其生成物的特點來看，擬人化的程度出現了飛躍性的提高。雖然量變的積累尚未達到質變的節點，但作為工具的人工智能在生成物的輸出上已經表現出相當程度的選擇能力。而工具使用者的創造性勞動投入則愈發減少甚至幾近消失，工具制造者或工具所有者對工具運用下所形成的產物不知不覺。如此，最終形成的具有作品外觀的輸出成果，在屬人的著作權法制度中難以被安放于合適的位置。權利的保護有其代價，而在激勵效果不明顯甚至錯位不當，且產業發展和社會進步又需要更充分的知識傳播和交流的情況下，現階段將生成式人工智能生成物作為開放的知識服務于全人類，恐怕更為合適。

From Human-Machine Harmony to Human-Machine Prosperity——The Copyability of Generative AI Outputs，Using ChatGPT as an Example

Abstract： ChatGPT， with its highly anthropomorphic output results and conversational interaction， blurs the boundaries between laborers and traditional instruments of labour， and shows us a scenario of human-machine integration that AI is deeply involved in human activities. However， the copyright problem about the product of generative AI like ChatGPT， has attracted great attention because the AI outputs are close to human works in form. From the perspective of ChatGPT’s operation process and product characteristics， generative AI outputs are almost the same as human works in form performance， but the AI itself has no creative consciousness and no thoughts and no emotions. In the face of the empowerment dilemma of the labor subject， incentive role and power shackles， generative AI outputs are more suitable to become open knowledge in the public domain in the foreseeable future.

Keywords： ChatGPT;Generative AI Outputs; Works;Copyright;Open Knowledge