生成式人工智能語境下的著作權困境與紓解路徑

［摘要］以ChatGPT為代表的生成式人工智能具有規模性、涌現性和通用性等特點，對著作權法律制度產生了深遠影響。我國少數學者對人工智能生成內容作為版權客體持謙抑態度，多數學者認為人工智能生成內容構成作品。但在現有著作權法律框架下，合理使用制度的適用面臨挑戰，人工智能在輸入階段的行為可能涉及對作品復制權的侵犯，而在輸出階段，人工智能可能會“記住”并“復現”所學習內容，不能滿足著作權法對“非表達性使用”的要求，從而引發著作權侵權。因此，相關部門應根據不同功能場景下人類作為中介因素參與內容產出的程度，明確人工智能生成內容的法律性質，并且制定更加開放的合理使用制度。

［關鍵詞］生成式人工智能；著作權；可版權性；合理使用；法律適用

隨著人工智能技術的發展，人工智能程序已能夠依托模型與算法生成形式多樣的新內容。由于人工智能生成內容在外觀上接近人類創作成果，近年來，有關人工智能和版權保護的問題受到廣泛關注。在掀起智能科技浪潮的同時，生成式人工智能在技術運行與應用場景上的新特征也帶來了一些著作權侵權風險，圍繞生成式人工智能的著作權糾紛不斷。當前，厘清生成式人工智能語境下著作權法律制度面臨的困境、提出有針對性的法律規制路徑，對降低人工智能技術發展帶來的負面影響、建構良好的版權法律生態具有重要意義。

一、生成式人工智能的技術特性及其影響

與之前的人工智能技術相比，以ChatGPT為代表的生成式人工智能是將人工智能技術與其他多種技術集成的技術成果［1］，具有規模性、涌現性和通用性等異于既有人工智能產品的特性［2］，這些新的技術特性對內容生產和版權制度產生了深遠影響。

首先，大模型的規模性實現需要以海量的訓練數據為基礎。根據“規模定律”，模型的性能會隨著參數量、數據量和訓練時長的增加而提升：學習數據的規模越大，模型對自然語言的理解和模仿效果就越好。可以預見的是，未來隨著模型的優化，訓練的數據量、生成內容的質量還將進一步提升。以ChatGPT為例，其訓練數據來源非常廣泛，包括書籍、維基百科、Common Crawl語料庫、WebText語料庫等不同語言和領域的海量人類語言數據集［3］，對受著作權法保護的文本和數據的電子化復制是大模型訓練不可避免的一環，如深度學習無法被納入合理使用情形，將會引發著作權侵權。

其次，具備涌現能力意味著生成式人工智能在內容表達上已實現較高程度的人智化。涌現性指當人工智能模型參數達到一定量級后，會突然擁有超出訓練目標的能力，能夠從原始訓練數據中發現并學習更高層次數據的新特征和新模式。這在很大程度上解釋了生成式人工智能生成的內容所具有的類人智慧與擬人特征。依托文本單模態大語言模型技術，ChatGPT能夠有效理解用戶指令，并基于其“學習”的知識，生成與人類創作成果在形式上并無二致的高質量內容［4］，而多模態大模型能同時理解和生成文本、圖像等多種形式的內容，性能也得到大幅提升［5］。目前，學界對人工智能生成內容能否構成作品尚未達成一致意見，隨著大模型的內容生成功能越發強大，人機共創內容的可版權性標準也成為新的爭論點。

最后，生成式人工智能的通用性可能會帶來內容生產模式的變革。涌現能力意味著ChatGPT類模型具有源源不斷、未被開發的潛力。因此，大語言模型的應用前景十分廣闊。借助ChatGPT類技術，多主體參與、人機協同互聯的內容生產范式得以形成，混合智能或腦機互惠的新形態得以形塑，生成式人工智能未來的應用場景可能會覆蓋需要人類創作的各個行業和領域，甚至將重塑整個知識生態。知識產權客體的產生與創新行為緊密相關，生成式人工智能引發的內容生產模式變革也為著作權法的應用帶來了更多不確定性。

二、生成式人工智能語境下的著作權困境

（一）可版權性爭議：人工智能生成內容的著作權定性

隨著效能的增強，人工智能程序逐漸介入人類的創造性智力活動，甚至能夠自主生成繪畫、歌曲和文學作品等。人工智能對人類創作行為的“替代”顛覆了既往只能由人類創作作品的規律，因此人工智能生成內容在產生之初就面臨來自著作權法領域的追問。近年來，針對人工智能生成內容的可版權性問題，國內外學者已進行了較多討論，但仍未達成一致意見。國外學者普遍傾向于在法律解釋和立法層面否定人工智能生成內容的可版權性［6-7］，而我國少數學者對人工智能生成內容作為版權客體持謙抑態度［8］，多數學者認為人工智能生成內容能夠構成作品［9-10］。否定人工智能生成內容可版權性的學者認為只有人類的智力成果才能受到著作權法的保護，而通過分析人工智能的產出過程可知，其“創作”機理并非著作權法意義上的創作，人工智能生成內容并非人的創造性表達。支持人工智能生成內容可版權性的主要依據包括：其一，獨創性的判斷應當遵循客觀標準，只要人工智能生成內容滿足著作權法所要求的創造性標準，即可受到著作權法的保護，無須考慮生成內容是否來自人類［11］；其二，人工智能是人進行創作的工具，人工智能生成內容是人利用技術工具進行創作的成果［12］；其三，通過法律擬制手段可將人工智能擬制為法律上的人，使其具有法律人格，從而在形式上排除著作權法僅保護人類智力成果的法律障礙［13］；其四，承認人工智能生成內容的可版權性能夠激勵人工智能技術創新和相關產業發展［14］。在認可人工智能生成內容可版權性的基礎上，學界又針對其權利歸屬進行了討論，認為可以將其作為演繹作品、人工智能設計者的法人作品或民法上的孳息等進行保護。

（二）法律運行困境：合理使用制度的適用面臨挑戰

各國的版權制度通常在保護作者權利與滿足公共利益之間尋求平衡，而“合理使用”作為一種重要的版權例外機制，允許在特定條件下無須著作權人同意或支付報酬，合法使用受版權保護的作品［15］。其背后的邏輯是，合理使用不僅能保護創作者的權利，還有助于促進文化、學術和技術的進步，滿足公眾獲取信息和知識的需求。然而，隨著生成式人工智能技術的迅猛發展，合理使用制度的適用面臨挑戰。

生成式人工智能主要在兩個關鍵階段，即輸入和輸出階段，涉及版權問題。在輸入階段，生成式人工智能通過大量收集、復制和處理受版權保護的作品進行訓練，該行為在當前的著作權法框架下可能構成復制權侵權。在輸出階段，生成式人工智能基于訓練數據生成新作品，這些作品的元素可能來源于已學習的內容，無法構成著作權法所要求的“非表達性使用”。這種“記憶”與“復現”導致了潛在的侵權風險，特別是在輸出內容與原始作品之間存在實質性相似的情況下。傳統合理使用制度通常強調少量使用、非商業目的以及為促進公共利益而使用，而生成式人工智能的大規模數據訓練行為明顯不符合這些標準。其一，人工智能的訓練依賴于成千上萬、甚至百萬級別的作品輸入，這與合理使用中“少量使用”的要求背道而馳。其二，人工智能技術往往與商業利益掛鉤，許多人工智能企業通過訓練模型吸引用戶并從中獲利，具有強烈的商業目的，而這與合理使用的非商業性初衷存在沖突。人工智能的訓練需要豐富、多樣的數據集，以確保其生成的作品具備高質量和創造性。在這種情況下，嚴格限制數據的使用可能會阻礙人工智能的發展。假如不將大規模機器學習納入合理使用范疇，人工智能企業將面臨系統性的版權侵權訴訟風險［16］。這種法律風險可能會導致技術開發者在選擇訓練數據時更加保守，影響技術創新，甚至引發“寒蟬效應”［17］，即技術開發者因擔心法律風險而停止或減緩研發，從長遠來看這不利于科技領域的創新。隨著人工智能技術的發展，特別是在生成式人工智能語境下，合理使用制度面臨新的適用挑戰。無論大規模的機器學習能否被納入合理使用的范疇，這種技術行為都給傳統的合理使用制度帶來了重大挑戰。

三、生成式人工智能語境下著作權困境的紓解路徑

（一）明確著作權性質：生成式人工智能語境下的內容生產形式及可版權性

根據不同功能場景下人類作為中介因素參與內容產出的程度，生成式人工智能語境下的內容生產可分為三種類型。

一是人工智能程序根據用戶指令自主生成的內容，即學界集中討論的人工智能生成內容。當前，版權客體的前提是“自然人創作”，即作品中文學性、藝術性、音樂性要素的表達、選擇或安排是否是由自然人構思和執行的［18］。在生成式人工智能根據用戶指令自主生成內容的過程中，先由用戶給出文本指令，然后生成式人工智能根據上述指令生成一定的內容；雖然生成式人工智能在生成內容前接受了人類的提示，但卻是機器而非用戶選擇和組織所輸出的文字。換言之，用戶也無法就生成式人工智能如何理解人類提示和實際生成文本材料進行足夠的創造性控制。用戶的指令只是明確了人類希望機器輸出內容的主題，更接近于不受著作權法保護的“思想”，在人工智能生成內容情境下，是機器實際控制了思想的表達，進3nyORwQ0PcvRFuVmR3ywxVZvICqgRVwt0bLcHD/xHGs=而決定了人類指令是如何在其輸出內容中實現的，即機器對實際輸出的內容進行了選擇、編排和表達。因此，單純由生成式人工智能根據用戶指令自主生成的內容與人類沒有直接關聯，故而不能被認定為版權客體。

二是生成式人工智能作為輔助人類創作的工具，如用戶利用生成式人工智能對自己創作的文本進行校對、修訂等。從版權主體的角度來看，作者是“對作品進行構思并且監督或以其他方式控制其關于作品構思的執行的人”［19］，基于此，創作行為需要同時滿足“詳細構思”和“控制執行”兩個行為基礎［20］。在這一應用場景下，人類形成了符號組合的創作概念并且控制了創造性結果的輸出，ChatGPT等生成式人工智能只是輔助人類進行創作的技術工具。此類場景下產生的符號組合結果，從概念構思到內容生產過程均由人類控制，如果能夠滿足著作權法意義上的獨創性標準，則能夠作為版權客體受到法律保護。

三是生成式人工智能與人類同時介入創作，如用戶在人工智能生成內容的基礎上進行改寫或添附等。隨著通用人工智能時代的到來，人工智能不再僅是人類創作的輔助工具，而變成參與人類內容創作的“合作者”，人類與人工智能協同創作可能會成為未來生成式人工智能語境下內容生產的主要模式，這也給現行著作權法律制度實踐帶來難題。在此情形下，人類和人工智能可能均對最終生成內容的“獨創性表達”做出了貢獻，最終的符號組合是否能夠構成作品，需要法院基于個案進行考量。美國版權局曾于2023年3月16日就包含人工智能生成材料的作品登記發布指導建議：作者在就含有人工智能生成內容的創作物進行作品版權申請時，有義務對人工智能生成內容進行標注，并對人類作者對作品的貢獻進行簡要說明；如果人工智能生成部分超出最大限制，則最終的符號組合不能被認定為作品［21］。對包含部分人工智能生成內容的符號組合，其可版權性的判斷取決于人類在多大程度上創造性地控制了作品的表達以及是否“實際創作”了作品中的創造性元素。在含有人工智能生成內容的創作物中，人工智能生成部分即使客觀上滿足了“獨創性標準”，也因為不符合“自然人創作”這一要件無法受到著作權法保護；而人類如果在人工智能生成內容的基礎上在創作物中增加了新的“獨創性表達”，且能夠達到創造性標準，則最終創作物構成版權客體，人類作者可以對本人做出貢獻的“獨創性”表達部分享有排他權。

（二）作出制度調適：制定更加開放的合理使用制度

其一，在分析生成式人工智能輸出階段的作品使用行為時，主要存在兩種情況，第一種情況是，如果人工智能生成內容與原作品構成“實質相似”，根據著作權法中的“接觸+實質相似”規則，該內容自輸出時便超出了合理使用的范疇。因為在這種情況下，人工智能生成內容可能會對原作品的市場產生替代效應，從而損害原作品版權人的利益。因此，版權人應當僅對人工智能 “輸出”階段的作品行使控制，而不應追溯至大模型預訓練的輸入階段。第二種情況是，如果人工智能生成的作品與原作品不存在“實質相似”，則不構成侵權，此類使用可以視為“轉換性使用”，因而符合合理使用的條件［22］。

其二，在輸入階段，大模型訓練對作品的使用應當明確為合理使用。當前，我國著作權法對合理使用的規定采用“半封閉”的立法模式，尚未對生成式人工智能技術的發展作出回應。以ChatGPT為代表的生成式人工智能在模型訓練階段對既存作品的使用呈現規模性和非外顯性等特征。一方面，大規模作品數據使用剛需與版權保護之間存在天然張力，海量的數據使用意味著需要獲取海量的版權主體授權并承擔高額的交易成本，這可能引發“版權壁壘”等問題［23］。另一方面，大模型對既有作品的利用具有“非外顯性”［24］

和“新文本間性”［25］，人工智能程序通過學習海量數據以掌握自然語言規則，與用于欣賞或后續創作的傳統作品的使用方式不同。此外，生成式人工智能對作品的規模性、商業性使用并非必然不符合合理使用的初衷。綜上，在人工智能時代，相關部門可以對合理使用的范圍進行適當拓展，將人工智能模型訓練階段對作品的使用納入合理使用情形，為新技術發展所需要的數據與文本挖掘提供適當的制度空間。例如，相關部門可以對合理使用制度的本體條款即著作權法第二十四條第一款進行適當擴展，突破第一款下的“個人”的主體限制；或是對合理使用的非營利性目的進行進一步的解釋，將生成式人工智能程序研發所需的文本與數據挖掘排除在營利性目的之外；或是在未來對合理使用制度采取“一般規定+情形列舉”等更為靈活開放的立法模式等。

四、結語

生成式人工智能的問世標志著人工智能技術實現了質的飛躍。這類新技術不僅在提升工作效率、優化生活方式方面展現了巨大的潛力，同時也對現有的版權法律帶來了一些挑戰，法律須在新技術主導的創作環境下對平衡利益與創新保護進行再調節。目前，大語言模型的迭代與進化速度飛快，生成內容的復雜度和智能化程度也在不斷提高。人類中心主義的著作權法在機器趨向中心的背景下如何繼續有效運行，是需要進一步思考的根源性問題，理論和實務界仍須保持發展的眼光來看待技術進步與著作權法之間的復雜關系。

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