論AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)建

摘要：大模型時(shí)代，AIGC作品的獨(dú)創(chuàng)性認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)是版權(quán)司法實(shí)踐中的一個(gè)核心問題，當(dāng)前各國就AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)尚未達(dá)成共識。鑒于AIGC具有數(shù)據(jù)驅(qū)動特征，創(chuàng)作過程中數(shù)智技術(shù)客觀化程度增強(qiáng)，形成統(tǒng)一獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)具有可行性。以獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，以人類干預(yù)原則為前提，構(gòu)建AIGC人類干預(yù)司法判斷模型，可回應(yīng)獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)中人格因素的客觀化與門檻問題，為AIGC獨(dú)創(chuàng)性判斷提供程式化、客觀化指引。提示詞在AIGC創(chuàng)作中發(fā)揮引導(dǎo)創(chuàng)作方向、決定內(nèi)容質(zhì)量、影響生成內(nèi)容獨(dú)創(chuàng)性的核心作用。運(yùn)用司法判斷模型應(yīng)考量包括提示詞在內(nèi)的諸多要素，它們共同構(gòu)成AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性的判斷基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：AIGC作品；獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)；人類干預(yù)；提示詞；司法判斷模型

一、問題的提出

人工智能技術(shù)經(jīng)歷了從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)、從小模型到大模型、從專用到通用的發(fā)展歷程。自2020年GPT-3與AlphaFold2發(fā)布以來，計(jì)算結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)規(guī)模龐大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不斷涌現(xiàn)，人工智能技術(shù)已步入預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)的大模型時(shí)代，新一輪大模型發(fā)展熱潮已然到來。隨著以ChatGPT為代表的新一代語言大模型問世，利用AI輸入相應(yīng)指令生成的文字、圖片等內(nèi)容的版權(quán)問題一直備受關(guān)注。作為《著作權(quán)法》中的一個(gè)核心問題，作品獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)始終是圍繞人工智能生成內(nèi)容（Artificial Intelligence Generated Content，以下簡稱AIGC）可版權(quán)性爭議的焦點(diǎn)。

目前，各國司法實(shí)踐就AIGC作品的獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)尚未達(dá)成共識。美國傾向于采用人類作者“充分控制”標(biāo)準(zhǔn)；{1}歐盟以體現(xiàn)作者“創(chuàng)造性選擇”為判定核心；{2}英國則沿用傳統(tǒng)“勞動、技能與判斷”標(biāo)準(zhǔn)，認(rèn)為缺乏人類作者干預(yù)的人工智能生成內(nèi)容亦具有可版權(quán)性；{3}我國法院在“AI文生圖第一案”中提出了體現(xiàn)自然人“智力投入與個(gè)性表達(dá)”的獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)。{4}可見，AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性司法判斷缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和審查邏輯，一方面難以確保類案同判，影響司法公平正義的實(shí)現(xiàn)；另一方面，不同國家和地區(qū)的司法判斷存在較大差異，不利于AIGC作品版權(quán)保護(hù)的國際協(xié)調(diào)，甚至將引發(fā)國際貿(mào)易摩擦。大模型時(shí)代，AIGC的版權(quán)問題關(guān)乎人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，而由來已久且愈演愈烈的獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)之爭已成為一個(gè)亟待正視并作出回應(yīng)的核心議題。當(dāng)前有必要形成AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)共識，為AIGC版權(quán)保護(hù)的司法適用提供清晰指引，以期更好地推動人工智能產(chǎn)業(yè)有序競爭和創(chuàng)新發(fā)展。

二、AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建的可行性分析

在探討構(gòu)建AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，我們不得不正視各國基于不同的版權(quán)理論基礎(chǔ)所形成的獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)的差異。這些差異植根于各國對版權(quán)法理論的獨(dú)特理解與歷史發(fā)展軌跡，使得在傳統(tǒng)作品領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一尤為困難。然而，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用，人類創(chuàng)作范式發(fā)生了深刻變化，我們或許能夠找到一條突破傳統(tǒng)束縛、實(shí)現(xiàn)司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的新路徑。

（一）邏輯起點(diǎn)：AIGC具備數(shù)據(jù)驅(qū)動特征

AIGC的核心要素是數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動為特征，決定了其可量化、可分析的數(shù)字特性。傳統(tǒng)的獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)之爭圍繞文字作品、美術(shù)作品及計(jì)算機(jī)軟件等法定客體展開。這些作品主要源自人類直接勞動，因不同國家和地區(qū)勞動財(cái)產(chǎn)等理論存在差異，對獨(dú)創(chuàng)性的判斷天然具有分歧。例如，黑格爾在其人格理論中將財(cái)產(chǎn)權(quán)與人之本質(zhì)相關(guān)聯(lián)，為作者中心主義體系的形成奠定了基礎(chǔ)。{5}受結(jié)構(gòu)主義哲學(xué)思潮的影響，作品中心主義側(cè)重于保護(hù)作者財(cái)產(chǎn)性權(quán)利，從作品本身客觀特征出發(fā)來界定。{6}兩種思潮逐漸發(fā)展為獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)與客觀標(biāo)準(zhǔn)的理論基礎(chǔ)，也成為獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)主客觀之爭的重要根源。

作為具有獨(dú)特生產(chǎn)方式的一類新興事物，AIGC不再源于人類直接參與，而是在人類輸入一定提示詞、參數(shù)、符號后，由大模型、算法、生成規(guī)則等要素共同組成的人工智能系統(tǒng)生成。在文本、圖像及音頻生成等領(lǐng)域，大模型皆以數(shù)據(jù)作為輸入和訓(xùn)練的基礎(chǔ)，這為構(gòu)建統(tǒng)一的司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)提供了前提。AIGC以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，又以數(shù)據(jù)為載體，這些數(shù)據(jù)一方面具有可量化的特征，為相關(guān)數(shù)據(jù)規(guī)模化收集提供了便利；另一方面具有可分析特征，有利于對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化分類，并可通過數(shù)學(xué)計(jì)算，為發(fā)掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和規(guī)律乃至最終作出決策提供支持。盡管當(dāng)前不同國家與地區(qū)之間對人工智能大模型的開發(fā)程度存在差異，但上述數(shù)據(jù)驅(qū)動特征為司法實(shí)踐中界定AIGC的作品獨(dú)創(chuàng)性提供了客觀化的前提。

（二）創(chuàng)作過程：數(shù)智技術(shù)客觀化程度不斷增強(qiáng)

數(shù)智技術(shù)即“數(shù)字化+智能化”，是在數(shù)字化基礎(chǔ)上融合智能技術(shù)的過程。當(dāng)前人工智能創(chuàng)作數(shù)智技術(shù)客觀化程度越來越高，表現(xiàn)出創(chuàng)作角色轉(zhuǎn)變、創(chuàng)作流程標(biāo)準(zhǔn)化與生成內(nèi)容可量化等特點(diǎn)。創(chuàng)作角色轉(zhuǎn)變即在人工智能參與創(chuàng)作的過程中，人工智能的算法、模型和數(shù)據(jù)等客觀因素的作用日益增強(qiáng)，而人類直接參與創(chuàng)作的顯性行為（如構(gòu)思、寫作、繪畫等）則逐漸減少。這種角色轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在創(chuàng)作過程中的各個(gè)環(huán)節(jié)。從初步構(gòu)思到最終成果的生成，人類創(chuàng)作者的角色逐漸從直接創(chuàng)作者轉(zhuǎn)變?yōu)橹笇?dǎo)者、監(jiān)督者或編輯者，人工智能的“無形之手”則越來越深地介入其中。創(chuàng)作流程標(biāo)準(zhǔn)化表現(xiàn)為人工智能的設(shè)計(jì)原理、算法邏輯和數(shù)據(jù)處理方式的標(biāo)準(zhǔn)存在統(tǒng)一性。例如，通過定義一致的輸入輸出格式，設(shè)置相同的算法參數(shù)，可推動創(chuàng)作流程化運(yùn)行，使最終生成內(nèi)容具有一致性。生成內(nèi)容可量化以AIGC所具備的數(shù)據(jù)特征為前提。AIGC的創(chuàng)作過程、數(shù)據(jù)輸入、算法選擇、輸出結(jié)果等多個(gè)環(huán)節(jié)無不涉及數(shù)據(jù)挖掘、處理和分析，一方面可以通過技術(shù)手段對AIGC的最初形式、變化過程進(jìn)行記錄和追蹤，分析其產(chǎn)出的邏輯和變化規(guī)律；另一方面對最終生成內(nèi)容也可以進(jìn)行橫向比較，發(fā)現(xiàn)不同生成內(nèi)容在獨(dú)創(chuàng)性方面的差異，從而推動獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)化與完善。例如，可通過計(jì)算生成內(nèi)容與已有作品的差異度、生成內(nèi)容中新穎元素的占比等指標(biāo)來評估其獨(dú)創(chuàng)性，這種量化評估方法客觀、準(zhǔn)確，具有可操作性，為司法實(shí)踐中認(rèn)定作品獨(dú)創(chuàng)性提供了一定科學(xué)思路。

（三）實(shí)踐認(rèn)同：各國獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)存在公約數(shù)

盡管在各國司法實(shí)踐中，對于AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)存在著顯著差異，但深入考察各國法律規(guī)范及其司法案例時(shí)，不難發(fā)現(xiàn)各國在AIGC的可版權(quán)性態(tài)度上存在共識。這些法律實(shí)踐層面的“公約數(shù)”為構(gòu)建獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)提供了可能性和空間。

第一，人類作者的獨(dú)創(chuàng)性貢獻(xiàn)獲得普遍認(rèn)同。在“天堂的最近入口”版權(quán)注冊案中，美國版權(quán)局認(rèn)為進(jìn)行版權(quán)登記的作品必須具備人類作者的獨(dú)創(chuàng)性貢獻(xiàn)，{7}并在2023年的《版權(quán)登記指南》中將人類作者的貢獻(xiàn)細(xì)化為“創(chuàng)造性控制”。{8}歐盟在《數(shù)據(jù)庫法律保護(hù)指令》中規(guī)定作者智力上的獨(dú)創(chuàng)性是確定數(shù)據(jù)庫能否適用版權(quán)保護(hù)的唯一標(biāo)準(zhǔn)，{9}并將人類作者的獨(dú)創(chuàng)性要求延續(xù)到了其他作品的司法裁判中。{10}德國在其《著作權(quán)法》開篇中規(guī)定“本法所稱作品僅指個(gè)人的智力創(chuàng)作”，{11}著名學(xué)者雷炳德也指出，在德國《著作權(quán)法》中作品創(chuàng)作要求比一般的智力勞動多一點(diǎn)獨(dú)創(chuàng)性的內(nèi)容，{12}既強(qiáng)調(diào)人類作者的干預(yù)因素，也要求作品具備足夠的智力創(chuàng)造內(nèi)容。對于英國而言，盡管其沿用1988年《版權(quán)、外觀設(shè)計(jì)和專利法》中對計(jì)算機(jī)生成作品的相關(guān)規(guī)定，認(rèn)為缺乏人類作者干預(yù)、由人工智能生成的作品也可以獲得版權(quán)保護(hù)，{13}但這一觀點(diǎn)在其國內(nèi)實(shí)踐中仍面臨諸多爭議，尚未形成共識。

第二，AIGC獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)受到廣泛認(rèn)可。“獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)說”指的是界定獨(dú)創(chuàng)性主要考慮創(chuàng)作過程中是否體現(xiàn)了作者人格因素的學(xué)說，{14}作品基于作者具有獨(dú)特風(fēng)格和特色的獨(dú)立創(chuàng)作產(chǎn)生，被打上了主體的烙印。{15}以作品為中心，只從客觀創(chuàng)作結(jié)果出發(fā)來判斷創(chuàng)作結(jié)果是否具有獨(dú)創(chuàng)性的學(xué)說稱為“獨(dú)創(chuàng)性客觀標(biāo)準(zhǔn)說”，即從形式上判斷其是否與現(xiàn)有的作品表達(dá)不一致，并是否能夠解讀出具有“最低限度的創(chuàng)造性”。{16}目前，除英國堅(jiān)持客觀標(biāo)準(zhǔn)之外，大多數(shù)國家都強(qiáng)調(diào)以作者人格因素與人類干預(yù)來界定AIGC的作品資格。國際保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)協(xié)會（International Association for the Protection of Intellectual Property，以下簡稱AIPPI）于2019年通過了一項(xiàng)AIPPI決議，決議第3條將獨(dú)創(chuàng)性主觀性標(biāo)準(zhǔn)以條文的形式明確表述，AI生成內(nèi)容所具備的獨(dú)創(chuàng)性產(chǎn)生于生成內(nèi)容形成過程中的人類干預(yù)，該獨(dú)創(chuàng)性應(yīng)是受版權(quán)保護(hù)的條件之一。{17}這表明獨(dú)創(chuàng)性主觀性標(biāo)準(zhǔn)不僅在眾多地域廣泛適用，而且順應(yīng)全球發(fā)展趨勢，正日益凝聚成為國際社會的一項(xiàng)共識。

第三，強(qiáng)調(diào)人類作者獨(dú)創(chuàng)性貢獻(xiàn)、堅(jiān)持獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)是我國司法實(shí)踐的發(fā)展趨勢。從2018年“菲林訴百度案”中“分析報(bào)告并未傳遞軟件研發(fā)者或用戶的思想、感情的獨(dú)創(chuàng)性表達(dá)”{18}，到2019年“騰訊訴盈訊案”中“文章的特定表現(xiàn)形式及其源于創(chuàng)作者個(gè)性化的選擇與安排，構(gòu)成法人作品”{19}，再到2023年“AI文生圖第一案”中“生成圖片體現(xiàn)了作者獨(dú)創(chuàng)性智力投入與個(gè)性化表達(dá)，應(yīng)被認(rèn)定為作品”{20}，我國法院對AIGC的可版權(quán)性問題進(jìn)行了持續(xù)探索，始終從人類作者的獨(dú)創(chuàng)性貢獻(xiàn)角度出發(fā)，依據(jù)人類作者智力創(chuàng)造的具體程度來認(rèn)定AIGC是否滿足獨(dú)創(chuàng)性要件，堅(jiān)持以作者人格因素為核心的獨(dú)創(chuàng)性主觀判斷標(biāo)準(zhǔn)。

可以說，在數(shù)據(jù)驅(qū)動特征的邏輯起點(diǎn)下，基于AIGC創(chuàng)作過程中創(chuàng)作角色轉(zhuǎn)變、創(chuàng)作流程標(biāo)準(zhǔn)化、生成內(nèi)容可量化的特征，結(jié)合司法實(shí)踐中獨(dú)創(chuàng)性判斷強(qiáng)調(diào)人類因素的共識，從人工智能系統(tǒng)本身特性出發(fā)，構(gòu)建AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)具有可行性。

三、AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建的基本前提

在探討構(gòu)建AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，基本前提是堅(jiān)持“人類干預(yù)原則”。這一原則以獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，以分析人類作者智力投入和創(chuàng)造性干預(yù)的具體程度為內(nèi)容，貫穿于AIGC創(chuàng)作的全過程。它強(qiáng)調(diào)AIGC背后人類作者的不可或缺性，即便是通過算法和模型，人類的思想創(chuàng)意與指導(dǎo)仍然是推動創(chuàng)作進(jìn)程的關(guān)鍵。人類干預(yù)原則有助于在版權(quán)保護(hù)框架下，圍繞人類作者的獨(dú)創(chuàng)性貢獻(xiàn)這一要素構(gòu)建統(tǒng)一的司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)。

（一）人類干預(yù)原則的內(nèi)涵

“干預(yù)”的本義為參預(yù)、過問別人的事。{21}在心理學(xué)上指有計(jì)劃地對特定對象的心理活動、個(gè)性特征施加影響，使之發(fā)生向預(yù)期目標(biāo)的變化。{22}在醫(yī)學(xué)上，干預(yù)研究指通過觀察改變環(huán)境條件、消除某種因子發(fā)生的影響，進(jìn)行的具有前瞻性的實(shí)驗(yàn)研究。{23}在AIGC創(chuàng)作過程中，人類干預(yù)指的是人類在AIGC的產(chǎn)出過程中實(shí)質(zhì)性介入，并實(shí)施了非輔助的、體現(xiàn)一定智力投入的行為。{24}就AIGC領(lǐng)域而言，人類干預(yù)原則是指在AI數(shù)據(jù)挖掘訓(xùn)練、系統(tǒng)運(yùn)行及內(nèi)容生成等環(huán)節(jié)，需系統(tǒng)考量人類因素實(shí)質(zhì)性介入具體程度的一項(xiàng)準(zhǔn)則。人類干預(yù)原則強(qiáng)調(diào)在人工智能創(chuàng)作的過程中，人類的智慧和創(chuàng)造力仍然是不可或缺的要素，是確保生成內(nèi)容具有獨(dú)創(chuàng)性的關(guān)鍵。人類可以通過選擇介入干預(yù)的時(shí)間與程度，對AIGC的最終形態(tài)產(chǎn)生決定性影響。在作品獨(dú)創(chuàng)性判斷中堅(jiān)持人類干預(yù)原則，就是在評估AIGC是否具備獨(dú)創(chuàng)性、能否被認(rèn)定為作品時(shí)，必須強(qiáng)調(diào)并考察人類在整個(gè)創(chuàng)作過程中的實(shí)質(zhì)性參與和智力投入。

（二）AIGC創(chuàng)作過程中人類干預(yù)的特點(diǎn)

第一，AIGC創(chuàng)作過程中人類干預(yù)具有主觀性。在AIGC的產(chǎn)出過程中，人類可以主觀選擇介入干預(yù)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)與程度等因素，這些介入因素受人類主觀意志的影響，不會因數(shù)智技術(shù)的客觀化特征而受到異化。“異化”指的是人類無法控制塑造日常生活的結(jié)構(gòu)、關(guān)系與系統(tǒng)。{25}英國著名批判傳播學(xué)者克里斯蒂安·福克斯在其數(shù)字勞動理論體系中提出了一個(gè)鮮明的論點(diǎn)：揭示客觀數(shù)字異化并不會自發(fā)導(dǎo)致主觀數(shù)字異化。{26}例如，將數(shù)字技術(shù)作為牟利的工具，通過控制產(chǎn)品的使用壽命實(shí)現(xiàn)周期性換代以獲取穩(wěn)定利潤，體現(xiàn)了人的主觀意識并未脫離自身控制，而是以一種非道德的方式施加干預(yù)。從AIGC的創(chuàng)作視角來看，技術(shù)的客觀化特征表現(xiàn)為創(chuàng)作脫離人的直接力量，但人類干預(yù)的主觀性可以制約這一客觀數(shù)字異化趨勢。

第二，AIGC創(chuàng)作過程中人類干預(yù)具有不確定性。人類可在AIGC創(chuàng)作前、創(chuàng)作中以及創(chuàng)作后等任意時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行人類干預(yù)，既可以進(jìn)行充分干預(yù)，也可以進(jìn)行較少干預(yù)，這種選擇不僅體現(xiàn)在對創(chuàng)作過程的管理和調(diào)控上，還體現(xiàn)在對生成內(nèi)容的把控上。人類可以根據(jù)自身的需求和喜好，調(diào)整人工智能的創(chuàng)作方向，使其生成的作品更符合人類的審美和價(jià)值觀。但人類干預(yù)的邊界比較模糊，干預(yù)程度本身難以通過具體指標(biāo)實(shí)現(xiàn)量化。不同的AIGC涉及的人類干預(yù)程度不同，難以通過客觀標(biāo)準(zhǔn)加以類型化。當(dāng)前司法實(shí)踐中的AIGC獨(dú)創(chuàng)性判斷難以形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，很大程度源于人類干預(yù)本身的不確定性。

第三，AIGC創(chuàng)作過程中人類干預(yù)具有非直觀性。針對傳統(tǒng)的作品創(chuàng)作，觀眾可以看到作者是如何參與并發(fā)揮作用的，比如畫家用畫筆一步步勾勒出最終的線條、攝影師調(diào)整角度與光線拍攝照片、軟件開發(fā)人員編寫代碼形成最后的計(jì)算機(jī)程序，等等。但在人工智能時(shí)代，作者輸入一定參數(shù)與符號，生成式AI隨后產(chǎn)出相應(yīng)內(nèi)容，這一過程具有“黑箱”特性，算法本身并不透明。拿出一幅AI生成圖片置于眼前，大眾可能無法得知人類是如何發(fā)揮作用的，人類干預(yù)在AIGC創(chuàng)作過程中的作用變得難以直觀感知。然而，這并不意味著人類干預(yù)不存在或不重要。相反，正是通過這種無形干預(yù)，人類才能在不改變?nèi)斯ぶ悄軇?chuàng)作機(jī)制的前提下，對其生成的作品進(jìn)行引導(dǎo)和優(yōu)化。基于此，對人類干預(yù)在各個(gè)創(chuàng)作環(huán)節(jié)進(jìn)行分類討論與細(xì)化，制定出一套符合司法實(shí)踐需要的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)顯得尤為重要。

（三）人類干預(yù)原則的邏輯基礎(chǔ)

獨(dú)創(chuàng)性主觀判斷標(biāo)準(zhǔn)是人類干預(yù)原則的邏輯基礎(chǔ)。獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)側(cè)重于從創(chuàng)作主體的角度出發(fā)，重點(diǎn)關(guān)注作品是否體現(xiàn)了作者的個(gè)性、意圖和創(chuàng)造性努力等人格因素。這一標(biāo)準(zhǔn)以作者為中心，強(qiáng)調(diào)作品不僅是客觀存在的表達(dá)形式，也是作者主觀情感和思想的體現(xiàn)。本文認(rèn)為在判斷AIGC獨(dú)創(chuàng)性時(shí)，應(yīng)采取獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)，以人類創(chuàng)作者在創(chuàng)作過程中的實(shí)際干預(yù)程度為依據(jù)，這是人類干預(yù)原則的邏輯起點(diǎn)。

第一，獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)存在深厚的理論基礎(chǔ)。黑格爾在其人格財(cái)產(chǎn)權(quán)理論中認(rèn)為，人格是自由意志的第一個(gè)環(huán)節(jié)，具有權(quán)利能力。因此，人格可通過權(quán)利占有自己視域下的物，即黑格爾所謂“人于物內(nèi)體現(xiàn)自由意志，此即所有權(quán)。”{27}此外，洛克在《政府論》中提出的勞動財(cái)產(chǎn)權(quán)理論認(rèn)為財(cái)產(chǎn)產(chǎn)生的依據(jù)是勞動，“誰使任何東西從大自然所提供的狀態(tài)中脫離，誰就摻雜了自己的勞動，在勞動中加入了自己的東西，從而使其成為自己的財(cái)產(chǎn)。”{28}在AIGC的創(chuàng)作過程中，人類將自己的獨(dú)特人格意志體現(xiàn)到最終創(chuàng)作的成果之中，此過程人類付出了特定勞動，將自己的智力成果或思想摻雜在最終的生成內(nèi)容中，最終基于此要求主張相應(yīng)權(quán)利。不論是“體現(xiàn)人格意志”或“人類勞動”，二者都以人為中心，這正是創(chuàng)作過程蘊(yùn)含人格因素即獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)說的理論根基。

第二，獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)具有廣泛的實(shí)踐基礎(chǔ)。美國版權(quán)局在《美國版權(quán)局實(shí)務(wù)指南》中規(guī)定“僅為機(jī)器生成”而沒有人類干預(yù)的作品將不予登記，并以獼猴自拍案為示例，否定了非人類主體作為作品作者的資格，{29}其發(fā)布的《版權(quán)登記指南》規(guī)定版權(quán)登記人有義務(wù)說明人類作者對AIGC作品的貢獻(xiàn)；{30}德國《著作權(quán)法》開篇規(guī)定本法所稱作品僅指個(gè)人的智力創(chuàng)作；{31}歐盟法院在司法判例中明確作品應(yīng)源于作者自身智力創(chuàng)作。{32}這些法律實(shí)踐體現(xiàn)出獨(dú)創(chuàng)性主觀判斷標(biāo)準(zhǔn)在理論制度層面存在充分的法律認(rèn)同，在司法實(shí)踐、版權(quán)登記審查方面具備廣泛的應(yīng)用實(shí)踐。2019年通過的AIPPI決議也意味著這一標(biāo)準(zhǔn)符合世界發(fā)展潮流，逐漸成為國際共識。

第三，堅(jiān)持人類干預(yù)原則是獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)的直接應(yīng)用。獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)調(diào)作品應(yīng)體現(xiàn)作者的個(gè)性、意圖和創(chuàng)造性努力等人格因素。在AIGC創(chuàng)作場景中，這些人格因素的實(shí)現(xiàn)離不開人類在創(chuàng)作過程中的實(shí)際干預(yù)。人類干預(yù)有利于使作品融入人類思考、判斷和創(chuàng)造，而不僅僅是機(jī)器或技術(shù)的產(chǎn)物。這種干預(yù)體現(xiàn)在人工智能模型的訓(xùn)練、對生成內(nèi)容的篩選和修改等方面。人類通過選擇介入干預(yù)的時(shí)間與程度，對AIGC的最終形態(tài)產(chǎn)生決定性影響，這正是獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)所強(qiáng)調(diào)的“作者中心”和“人格因素”的體現(xiàn)，與人類干預(yù)原則中強(qiáng)調(diào)人類創(chuàng)作者在創(chuàng)作過程中的主導(dǎo)地位和創(chuàng)造性貢獻(xiàn)相呼應(yīng)。

（四）人類干預(yù)原則的意義

堅(jiān)持人類干預(yù)原則是化解倫理風(fēng)險(xiǎn)、阻止科技之“惡”的必要前提。人工智能大模型的廣泛應(yīng)用可能帶來多種倫理風(fēng)險(xiǎn)，包括算法層面的虛假性、不確定性、技術(shù)偏見，{33}數(shù)據(jù)層面的隱私侵權(quán)、數(shù)據(jù)安全以及社會層面的漠視人類道德秩序、政治腐化等風(fēng)險(xiǎn)。{34}在人工智能的設(shè)計(jì)、開發(fā)和部署階段通過人類干預(yù)與積極介入，有利于減少技術(shù)被用于不正當(dāng)目的的行為，推動AIGC符合社會道德、倫理和法律規(guī)范。對人類干預(yù)的程度和效果進(jìn)行定期評估，并以技術(shù)手段（如算法透明度提升、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等）增強(qiáng)干預(yù)的有效性和安全性，有助于減少技術(shù)濫用導(dǎo)致的價(jià)值倫理危機(jī)，保障倫理安全。具體到AIGC獨(dú)創(chuàng)性判斷層面，通過設(shè)立一定標(biāo)準(zhǔn)考量人類實(shí)質(zhì)介入的具體程度，明確人類干預(yù)因素在認(rèn)定作品構(gòu)成中的作用，比如人類是否提供了關(guān)鍵性的創(chuàng)意、指導(dǎo)或修改建議，在構(gòu)思、設(shè)計(jì)與修改等方面是否投入充分的智力勞動等，通過緊緊把握作者這一核心，維護(hù)人類的主體地位。

堅(jiān)持人類干預(yù)原則是引領(lǐng)科技向善，服務(wù)人類福祉的必要途徑。科技向善具有以人為本的內(nèi)涵，人是唯一目的。“向”意指朝某個(gè)方向達(dá)到某種程度，而“善”在哲學(xué)上可定義為“具體事物完好圓滿，有利于社會和絕大多數(shù)人生存發(fā)展的特殊性質(zhì)和能力。”{35}科技向善的哲學(xué)本質(zhì)即科技朝人類生活更美好方向發(fā)展，人是科技向善的目的。2022年，我國《關(guān)于加強(qiáng)科技倫理治理的意見》明確指出要“不斷推動科技向善、造福人類，實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)。”{36}2023年11月，首屆全球AI安全峰會達(dá)成了首份國際性AI聲明《布萊切利宣言》，發(fā)出了加強(qiáng)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)防控，堅(jiān)持以人為本，推動智能向善的倡議。{37}堅(jiān)持人類干預(yù)原則，不僅符合我國加強(qiáng)科技倫理治理的政策導(dǎo)向，也與我國政府和國際社會推動科技向善的潮流相契合，助力推動科技應(yīng)用服務(wù)于人類福祉。“向善”不僅是人類干預(yù)原則的核心價(jià)值之一，更是推動科技與人文和諧共生的關(guān)鍵所在。堅(jiān)持人類干預(yù)原則，意味著在科技發(fā)展的每一個(gè)環(huán)節(jié)都應(yīng)秉持著提升人類福祉、促進(jìn)社會進(jìn)步的初衷，確保科技應(yīng)用能夠真正服務(wù)人類，實(shí)現(xiàn)科技與人文的深度融合與共同發(fā)展。

四、AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建路徑

如上所述，堅(jiān)持人類干預(yù)原則對維護(hù)作者主體地位以及推動AIGC符合道德倫理規(guī)范具有重要意義。但因AIGC創(chuàng)作過程中人類干預(yù)具有主觀性、不確定性、非直觀性的特點(diǎn)，司法實(shí)踐中進(jìn)行實(shí)際的AIGC獨(dú)創(chuàng)性判斷往往存在較大困難。在獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)下，這一困難表現(xiàn)為如何將標(biāo)準(zhǔn)客觀化、清晰化、范式化。一方面，創(chuàng)作過程中具體體現(xiàn)哪些人格因素，此“人格因素”是否可以列舉或定義等方式加以釋明？此為人格因素客觀化問題。另一方面，如果認(rèn)為AIGC創(chuàng)作中涉及人格因素不只一種，創(chuàng)作體現(xiàn)了a人格因素卻未體現(xiàn)出b因素，人格因素究竟達(dá)到何種程度可繼續(xù)適用獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)？此為人格因素門檻問題。

（一）人類干預(yù)司法判斷模型：人格因素客觀化與門檻問題之解答

筆者曾提出構(gòu)建AIGC人類干預(yù)司法判斷模型，作為上述問題的解答路徑。{38}通過將AIGC常規(guī)生成流程劃分為“系統(tǒng)創(chuàng)建”“數(shù)據(jù)選擇”“生成內(nèi)容制造”三個(gè)環(huán)節(jié)，以解答人格因素客觀化問題。通過將“特定目標(biāo)由人類選擇（1a）”“輸入的數(shù)據(jù)由人類選擇或分類（2a）”“人類發(fā)出指令或直接修改得到最終生成內(nèi)容（3c）”三種情形，作為判斷三個(gè)環(huán)節(jié)分別具有人類干預(yù)的依據(jù)，并對不同情況排列組合，以解答人格因素門檻化問題。AIGC創(chuàng)作涉及環(huán)節(jié)和相應(yīng)的人類干預(yù)情形以流程圖的形式可歸納如下。{39}

認(rèn)定AIGC可以通過獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)“考驗(yàn)”的具體條件是：在系統(tǒng)創(chuàng)建環(huán)節(jié)，人工智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的特定目標(biāo)須由人類選擇；在數(shù)據(jù)選擇環(huán)節(jié)，輸入至人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)由人類選擇或分類（確定篩選標(biāo)準(zhǔn)），此時(shí)要求構(gòu)成“關(guān)鍵數(shù)據(jù)處理”。{40}或者，在生成內(nèi)容制造環(huán)節(jié)，人類發(fā)出指令修改生成內(nèi)容或人類自行對生成內(nèi)容修改，上述情形可概括為“1a+2a”或者“1a+3c”。為便于讀者直觀理解，所有可能情形和對應(yīng)結(jié)論置于下表。

通過AIGC人類干預(yù)司法判斷模型將人類主觀介入時(shí)間與程度等因素類型化呈現(xiàn)，可為獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)提供一條模式化、流程化的技術(shù)判斷路徑，為司法裁判中判定AIGC是否具有獨(dú)創(chuàng)性提供更明確的指引。當(dāng)前，鑒于AIGC具有的獨(dú)特創(chuàng)作特點(diǎn)，有必要對環(huán)節(jié)三中的“3c”情形即“人類發(fā)出指令修改以得到最終生成內(nèi)容”進(jìn)一步解釋，以期在司法實(shí)踐中更好應(yīng)用此模型并作出獨(dú)創(chuàng)性判斷。

（二）提示詞：AIGC的創(chuàng)作核心

提示詞指的是對大型語言模型發(fā)出的指令，也是一種編程形式，允許用戶自定義大型語言模型的輸出內(nèi)容和交互方式。它是人與大型語言模型交流的中介，是依據(jù)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行計(jì)算、匹配以及協(xié)調(diào)的關(guān)鍵要素，{41}其目的在于引導(dǎo)模型生成特定的內(nèi)容。有學(xué)者甚至將提示詞稱之為“咒語”，就在于提示詞輸入以一種驚奇的效果實(shí)現(xiàn)了AIGC的產(chǎn)出。{42}在AIGC的創(chuàng)作過程中，提示詞的核心作用體現(xiàn)在以下三方面。

第一，引導(dǎo)創(chuàng)作方向。通過輸入特定的提示詞，用戶可明確告知模型所希望生成的內(nèi)容類型、風(fēng)格或主題，從而引導(dǎo)模型朝既定方向進(jìn)行創(chuàng)作。在文本生成中，用戶可以使用描述性、情感性或指令性的提示詞來引導(dǎo)模型生成特定風(fēng)格的文本，如嚴(yán)肅、幽默、抒情等。在圖像生成中，用戶可以通過輸入色彩、形狀、構(gòu)圖等提示詞來影響生成圖像的風(fēng)格和主題。在上述方向的初步引導(dǎo)后，用戶還可利用提示詞進(jìn)一步細(xì)化創(chuàng)作方向。

第二，決定內(nèi)容質(zhì)量。提示詞的準(zhǔn)確性和豐富性直接影響到生成內(nèi)容的質(zhì)量和獨(dú)特性。精心構(gòu)思的提示詞能夠激發(fā)模型的創(chuàng)造力，生成更加生動、有趣且富有深度的內(nèi)容。而單一、籠統(tǒng)且缺乏細(xì)節(jié)的提示詞引導(dǎo)創(chuàng)作的內(nèi)容則可能顯得平淡無奇，缺乏吸引力和獨(dú)特性。用戶輸入的提示詞不僅包含了用戶對于創(chuàng)作內(nèi)容的主題、風(fēng)格、情感等基本要求，還可能涉及畫面的細(xì)節(jié)、色彩、構(gòu)圖等高級要求。通過精準(zhǔn)地運(yùn)用AIGC提示詞，用戶可以引導(dǎo)AI系統(tǒng)生成出符合自己預(yù)期的高質(zhì)量內(nèi)容。

第三，影響最終生成內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性。在環(huán)節(jié)三的3c情形“人類發(fā)出指令修改得到最終生成內(nèi)容”中，此“指令”即人類輸入的提示詞，其是否體現(xiàn)了人類的個(gè)性化思考和創(chuàng)造性努力，是此環(huán)節(jié)是否存在足夠人類干預(yù)的關(guān)鍵，也直接影響到最終生成內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性判斷。有學(xué)者指出AIGC的獨(dú)創(chuàng)性源自作者對提示詞的選擇和安排，正是考慮到多回合提示詞的精細(xì)選擇與傳統(tǒng)美術(shù)作品利用不同線條與色彩體現(xiàn)出作品獨(dú)創(chuàng)性在底層結(jié)構(gòu)上是相似的。{43}在“AI文生圖第一案”中，法院認(rèn)為作品的獨(dú)創(chuàng)性來源于原告通過提示詞的安排設(shè)計(jì)，對人物及其呈現(xiàn)方式作出了審美選擇與個(gè)性判斷。可以說，當(dāng)提示詞以一種結(jié)構(gòu)化的形式被輸入系統(tǒng)，這一行為本身就暗示著人類在最終產(chǎn)出內(nèi)容輸出方向和范圍進(jìn)行了劃定，即該數(shù)據(jù)“源自人類”，與獨(dú)創(chuàng)性之“獨(dú)”中獨(dú)立創(chuàng)作源于勞動者本人之義相通。由于人工智能系統(tǒng)的響應(yīng)與最終輸出內(nèi)容高度依賴于輸入提示詞的關(guān)聯(lián)性與準(zhǔn)確性，因此在環(huán)節(jié)三討論用戶的干預(yù)是否對最終生成內(nèi)容產(chǎn)生了如環(huán)節(jié)二中的指導(dǎo)性影響，{44}可以考慮用戶對提示詞的選擇是否體現(xiàn)了人類獨(dú)創(chuàng)性思考。所以，若輸入提示詞的選擇與安排經(jīng)過了使用者的獨(dú)特構(gòu)思和創(chuàng)造，那么可以推斷最終生成內(nèi)容受到了這一輸入行為的指導(dǎo)性作用，影響對最終生成內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性判斷。

（三）3c情形下人類干預(yù)成立判斷路徑：創(chuàng)造性提示詞、個(gè)性化體現(xiàn)與“理解”

在環(huán)節(jié)三的3c情形下，人類向人工智能發(fā)出指令（提示詞）以便修改生成最終生成內(nèi)容，或直接修改人工智能制造后的內(nèi)容以得到最終生成內(nèi)容，這兩種方式都屬于“直接參與了生成內(nèi)容的創(chuàng)建”。在第二種方式下，最典型的表現(xiàn)情形即用戶直接在最終生成內(nèi)容上進(jìn)行改編，加入了作者的獨(dú)創(chuàng)性思考，從而達(dá)到本環(huán)節(jié)要求的人類干預(yù)程度，依此方式可以較為清晰地作出認(rèn)定。而在第一種方式中，用戶發(fā)出指令（提示詞）修改生成內(nèi)容以得到最終生成內(nèi)容，該情形要認(rèn)定人類干預(yù)完全成立，還需進(jìn)一步對提示詞這一核心要素進(jìn)行“三步法”再判斷。

第一，提示詞的類別應(yīng)屬于創(chuàng)造性提示詞而非其他類提示詞（如搜索性、解釋性等）。當(dāng)前學(xué)界對提示詞的分類尚未完全形成共識，因不同學(xué)者采取不同分類標(biāo)準(zhǔn)而有所差異。本文根據(jù)創(chuàng)作的使用目的，將提示詞分為以下幾類：搜索式提示詞，即以搜集整理現(xiàn)有科學(xué)、文化知識并回答用戶問題為目的，如“世界上最大的鳥是什么？”；思維鏈提示詞，即依據(jù)特定思維或邏輯生成內(nèi)容，如解答出一道復(fù)雜的數(shù)學(xué)題；創(chuàng)造性提示詞，即根據(jù)人類個(gè)性化思考，指令A(yù)I生成特定內(nèi)容，如創(chuàng)作一幅畫、一首詩；解釋性提示詞，即對特定概念或現(xiàn)象進(jìn)行解釋，如闡釋“何為慣性原理？”。創(chuàng)造性提示詞與其他類別提示詞的本質(zhì)區(qū)別在于，其反映了人類具有生成創(chuàng)造新事物的強(qiáng)烈意愿。這一意愿通過提示詞這個(gè)關(guān)鍵媒介，歷經(jīng)AI復(fù)雜而精巧的運(yùn)算作用于生成內(nèi)容中，并可以通過多次增改提示詞，使AI系統(tǒng)最終給出用戶所滿意的、最貼近心中設(shè)想的答案。在AIGC獨(dú)創(chuàng)性判斷模型中，環(huán)節(jié)三3c情形中成立人類干預(yù)要求人類發(fā)出“指令”修改并生成最終內(nèi)容。此時(shí)人類輸入的提示詞如果屬于搜索性、思維鏈等提示詞，此類生成內(nèi)容本質(zhì)上屬于內(nèi)容的提取與組合，是憑借AI系統(tǒng)創(chuàng)建之初的已經(jīng)設(shè)立的框架，發(fā)揮出在海量數(shù)據(jù)中搜索整合并結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)的功能，更類似于某種組織式、咨詢式回答。正如我國《著作權(quán)法實(shí)施條例》所規(guī)定的，“為他人創(chuàng)作進(jìn)行組織工作，提供咨詢意見、物質(zhì)條件，或者進(jìn)行其他輔助工作，均不視為創(chuàng)作。”人類此時(shí)輸入的“指令”要想符合人類干預(yù)的要求，須體現(xiàn)為創(chuàng)造性提示詞而非其他類提示詞，否則對提示詞的選擇與安排難以體現(xiàn)出人類的個(gè)性化思考，也就難以推斷最終生成內(nèi)容受到了提示詞的指導(dǎo)性影響。如“請寫一首五言詩”與“請列舉一首著名的唐詩”，兩者的差距就在于此。

第二，提示詞的內(nèi)容應(yīng)體現(xiàn)人類的個(gè)性選擇與獨(dú)特思考。所輸入的提示詞如果屬于創(chuàng)造性提示詞，也僅能說明用戶具有令A(yù)I生成創(chuàng)造的意愿。如果要求達(dá)到人類干預(yù)的程度，該提示詞內(nèi)容上應(yīng)有別于機(jī)械式的“主題”，也不是對已有提示詞的簡單復(fù)制或模仿。例如，如果提示詞僅為“創(chuàng)作一首杜甫風(fēng)格的詩歌”，該提示詞較為寬泛，缺乏詳細(xì)的元素或其他細(xì)節(jié)，無法體現(xiàn)出人類在此有任何智力上的獨(dú)創(chuàng)投入；如果有這種投入也僅限于對這個(gè)主題的選擇，難以體現(xiàn)出人類個(gè)性化的選擇與安排。相反，如果以杜甫35至44歲十年間創(chuàng)作的詩歌作為輸入數(shù)據(jù)，并輸入特定的主題、情感、意向、結(jié)構(gòu)等提示詞，指令某人工智能詩歌生成系統(tǒng)（假定該模型已足夠復(fù)雜）生成一首反映該時(shí)期特定情感表達(dá)的詩作，則該提示詞可視為體現(xiàn)了作者個(gè)性化的選擇與安排，輸入的提示詞也就更可能對生成內(nèi)容產(chǎn)生獨(dú)創(chuàng)性影響。當(dāng)然，這里的提示詞輸入也應(yīng)該區(qū)分于非創(chuàng)作的準(zhǔn)備活動，即在正式創(chuàng)作之前進(jìn)行的各種前期準(zhǔn)備工作，如構(gòu)思框架、前期模型調(diào)試、背景布局等。{45}這些活動雖然對于創(chuàng)作過程至關(guān)重要，但它們本身并不構(gòu)成創(chuàng)作行為的核心部分，盡管這些提示詞可能具有足夠的細(xì)節(jié)，但無法通過它們將人類的創(chuàng)作意愿“作用于”最終生成內(nèi)容。

第三，AI對提示詞實(shí)現(xiàn)了基本“理解”與響應(yīng)。這里的“理解”指的是最終生成內(nèi)容沒有脫離人類所欲表達(dá)的大致范圍，沒有錯(cuò)誤生成與提示詞產(chǎn)生巨大偏差的內(nèi)容。目前的人工智能還無法像自然人理解圖形或語義，其生成內(nèi)容的范圍是由設(shè)計(jì)者和訓(xùn)練者對數(shù)據(jù)樣本與標(biāo)注所決定的。{46}在實(shí)際操作中人工智能有可能因?yàn)閷斎胫噶町a(chǎn)生了算法上的錯(cuò)誤識別或AI系統(tǒng)本身的設(shè)計(jì)調(diào)試仍待優(yōu)化，生成了完全與人類預(yù)期不符的內(nèi)容，此種情形下難以認(rèn)定最終生成內(nèi)容的各要素充分體現(xiàn)了人類干預(yù)。2024年2月，OpenAI發(fā)布文生視頻模型Sora，有評測用戶發(fā)布了相關(guān)使用體驗(yàn)。用戶在輸入提示詞“A dog flying to a pig”（一只狗飛向一只豬）后，在模型自帶的提示詞擴(kuò)展功能下，生成了兩個(gè)視頻片段。第一段展示出了“豬跑向狗”的畫面，而第二段中除了奔跑的狗之外，豬的元素直接消失，竟被一張不知名人臉照片所替代。{47}當(dāng)然，出現(xiàn)此種情形可能是提示詞過于簡單、缺乏必要細(xì)節(jié)，或是模型調(diào)試不足、數(shù)據(jù)調(diào)取錯(cuò)誤等原因所致。但不論如何，對比人類輸入提示詞的基本語義與最終生成內(nèi)容，顯然生成內(nèi)容與人類輸入提示詞的預(yù)期效果產(chǎn)生了巨大偏差，人類的個(gè)性化思考并未經(jīng)提示詞作用至最終生成內(nèi)容上。此類情形還有很多，例如，要求AI畫一幅“車水馬龍”的街道時(shí)，有的AI可能會真的畫出有車、有水、有馬、有龍的畫面，而不是理解這一成語所表達(dá)的繁忙街道的意象。因而，只有當(dāng)AI基本“理解”了人類個(gè)性化選擇的提示詞時(shí)，所生成的內(nèi)容沒有脫離人類大腦中所設(shè)想的那張藍(lán)圖的范圍，才可認(rèn)定人類個(gè)性化的思考實(shí)際作用至AIGC的創(chuàng)作過程之中。

總之，在環(huán)節(jié)三“生成內(nèi)容制造”環(huán)節(jié)，認(rèn)定“人類發(fā)出指令（提示詞）參與生成內(nèi)容創(chuàng)建”構(gòu)成人類干預(yù)，還需對提示詞的類別、內(nèi)容以及是否被AI正確“理解”三方面作出進(jìn)一步判斷。如果提示詞屬于創(chuàng)造性提示詞，體現(xiàn)了人類個(gè)性化思考并且生成內(nèi)容沒有與人類預(yù)期產(chǎn)生巨大偏差，此時(shí)3c情形中的人類干預(yù)才有可能成立。

（四）提示詞視角下人類干預(yù)模型的個(gè)案檢驗(yàn)

構(gòu)建AIGC人類干預(yù)模型的目的在于為實(shí)際司法裁判中的個(gè)案判斷提供統(tǒng)一化指引。接下來，本文將結(jié)合AIGC相關(guān)版權(quán)典型案例分析驗(yàn)證此司法判斷模型的可操作性，以期在提示詞創(chuàng)作模式下，為如何更好適用這一司法判斷模型提供思考。

以“AI文生圖第一案”為例。第一，原告李某所利用的人工智能系統(tǒng)是AI文生圖模型Stable Diffusion，{48}用于實(shí)現(xiàn)文本分類與摘要、文本對話、生成算法等任務(wù)。在系統(tǒng)創(chuàng)建時(shí)人類已設(shè)定了其所實(shí)現(xiàn)的特定目標(biāo)，因此滿足環(huán)節(jié)一中的1a情形，即系統(tǒng)創(chuàng)建存在人類干預(yù)；第二，根據(jù)法院認(rèn)定事實(shí)，原告李某在下載好Stable Diffusion文生圖模型后，將專用于制作中國風(fēng)少女人像的模型包移動到“Stable-diffusion”的文件夾，這一行為可視為人類根據(jù)特定標(biāo)準(zhǔn)選擇了特定數(shù)據(jù)，屬于關(guān)鍵數(shù)據(jù)處理并對最終生成內(nèi)容有指導(dǎo)控制影響，符合環(huán)節(jié)二中的2a情形；第三，原告在AI文生圖模型中輸入了諸如“彩色照片”“紅褐色辮子”“動態(tài)燈光”等正向提示詞與“模糊”“突變”“畸形”等反向提示詞，在調(diào)整參數(shù)后按下生成按鍵，并根據(jù)初步生成結(jié)果反復(fù)調(diào)整、增改，最終選出一張圖片。{49}在此過程中，這些提示詞服務(wù)于文生圖功能，包含了大量具體細(xì)節(jié)，本身具備創(chuàng)造性特征。原告依據(jù)藝術(shù)類型+主體+環(huán)境+構(gòu)圖+風(fēng)格的提示詞框架，共計(jì)輸入29個(gè)正向提示詞、122個(gè)反向提示詞得到最終圖片，這體現(xiàn)了作者的個(gè)性化選擇與安排，也說明AI對提示詞也實(shí)現(xiàn)了基本“理解”與響應(yīng)，因此符合3c情形的人類干預(yù)要求。{50}所以本案滿足“1a+2a+3c”情形，根據(jù)人類干預(yù)司法判斷模型，最終生成內(nèi)容可以通過獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)的考驗(yàn)。

以“菲林訴百度案”為例，原告菲林律師事務(wù)所利用人工智能系統(tǒng)“威科先行庫”自動生成了一份分析報(bào)告，并主張對該報(bào)告享有版權(quán)。{51}第一，涉案AI系統(tǒng)從功能上屬于法律統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析軟件，其最初設(shè)定目標(biāo)即包括生成數(shù)據(jù)分析報(bào)告，因此符合人類干預(yù)模型中環(huán)節(jié)一“系統(tǒng)創(chuàng)建特定目標(biāo)由人類選擇”的1a情形；第二，在數(shù)據(jù)選擇環(huán)節(jié)，沒有證據(jù)證明研發(fā)者選擇了用于生成分析報(bào)告的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)，所以也不存在進(jìn)行“關(guān)鍵數(shù)據(jù)處理”的情況，不符合2a情形；第三，為驗(yàn)證涉案AI系統(tǒng)的生成創(chuàng)作過程，法院組織了現(xiàn)場勘驗(yàn)，在該系統(tǒng)中僅輸入“電影”這一關(guān)鍵詞，并限制案件范圍與時(shí)間后即可得到一份可視化報(bào)告，該報(bào)告包括了整體情況分析、案由行業(yè)分布、裁判結(jié)果等詳細(xì)內(nèi)容。這意味著對于使用該系統(tǒng)的用戶，不用對提示詞進(jìn)行深入考量與個(gè)性化選擇，就可以生成與案涉報(bào)告大致相似的內(nèi)容。3c情形下提示詞“三步法”判斷中第二步要求提示詞的內(nèi)容應(yīng)具有一定具體的個(gè)性化細(xì)節(jié)，而本案單一的關(guān)鍵詞更類似于機(jī)械式的“主題”，沒有體現(xiàn)出人類的獨(dú)特思考。且原告也未提交相應(yīng)證據(jù)證明對最終生成內(nèi)容進(jìn)行了直接修改或指令其修改，因此在生成內(nèi)容制造環(huán)節(jié)沒有達(dá)到人類干預(yù)要求，不符合3c情形。所以，本案屬于“1a+2b+3b”情形（人類未干預(yù)生成內(nèi)容的選擇或公布），難以認(rèn)為涉案報(bào)告滿足獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)的條件，這與法院裁判認(rèn)為“應(yīng)用可視化功能自動生成的分析報(bào)告不屬于傳遞軟件用戶思想或感情的獨(dú)創(chuàng)性表達(dá)，該分析報(bào)告不是著作權(quán)法意義上的作品”的結(jié)論相一致。

以2024年10月判決的“AI文生圖第二案”為例。法院最終認(rèn)定案涉圖片“在場景、色彩、光影、角度及排列組合等方面體現(xiàn)了作者獨(dú)特的選擇與安排，具有獨(dú)創(chuàng)性，構(gòu)成美術(shù)作品”{52}。就AIGC的獨(dú)創(chuàng)性判斷過程而言，可繼續(xù)運(yùn)用本司法判斷模型對法院的說理進(jìn)行一定邏輯補(bǔ)充。第一，原告所使用的人工智能系統(tǒng)是Midjourney繪畫軟件，可根據(jù)用戶的文本提示生成具有視覺效果的圖像，該軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的特定繪畫目標(biāo)屬于由人類選擇并設(shè)計(jì)創(chuàng)建，符合1a情形；第二，在輸入指令修改產(chǎn)出最終生成內(nèi)容前，沒有證據(jù)表明原告依據(jù)任何分類標(biāo)準(zhǔn)輸入了相關(guān)數(shù)據(jù)，因此不滿足2a情形，即在數(shù)據(jù)選擇環(huán)節(jié)不存在人類干預(yù)；第三，原告在軟件中輸入“黃浦江邊”“漂浮于水面”“大小不一的心形圖案”等12個(gè)提示詞，并修改后利用Photoshop軟件自行編輯，隨后再次導(dǎo)入AI軟件，經(jīng)過多次迭代得到了案涉圖片。一方面，這些提示詞包含了諸多客觀細(xì)節(jié)，體現(xiàn)了作者的創(chuàng)造性及個(gè)性化選擇與安排，AI生成的內(nèi)容也未產(chǎn)生較大偏差與誤讀，符合環(huán)節(jié)三情形3c中的“人類發(fā)出指令修改得到生成內(nèi)容”的人類干預(yù)要求；另一方面，作者在AI生成的基礎(chǔ)上利用軟件自行調(diào)整編輯，也體現(xiàn)了3c情形的第二種方式“自行修改得到生成內(nèi)容”。這些事實(shí)表明了這一環(huán)節(jié)具有充分的人類干預(yù)，因此整個(gè)創(chuàng)作過程符合“1a+2b+3c”的要求，通過獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)的考驗(yàn)。

以2024年最新判決的影響較大的涉平臺侵權(quán)責(zé)任案——“奧特曼案”為例，原告主張被告在經(jīng)營的Tab網(wǎng)站中，通過AI繪畫模塊生成了與奧特曼形象構(gòu)成實(shí)質(zhì)性相似的圖片，涉嫌侵犯其復(fù)制權(quán)、改編權(quán)等相關(guān)權(quán)益。{53}法院認(rèn)為，被告未經(jīng)許可利用網(wǎng)站生成的案涉圖片，部分或完全復(fù)制了“奧特曼”美術(shù)形象的獨(dú)創(chuàng)性表達(dá)，并在此基礎(chǔ)上形成了新的特征，侵犯了原告的復(fù)制權(quán)與改編權(quán)。本案中法院未對AIGC是否構(gòu)成作品進(jìn)行回應(yīng)，而是直接指出該生成內(nèi)容侵犯了相關(guān)著作權(quán)權(quán)益。根據(jù)法院認(rèn)定事實(shí)，在案涉網(wǎng)站的AI繪畫模塊中輸入“生成奧特曼”的提示語，網(wǎng)站即生成了一張保留案涉奧特曼相關(guān)形象的圖片。如果運(yùn)用人類干預(yù)司法判斷模型對本案中AI所生成內(nèi)容進(jìn)行獨(dú)創(chuàng)性判斷，本文認(rèn)為案涉生成內(nèi)容可能難以符合獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)。第一，該模塊實(shí)現(xiàn)的特定繪畫目標(biāo)屬于由人類選擇，符合1a情形；第二，輸入“生成奧特曼”的提示詞并不能反映出用戶對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行了選擇或分類，用戶對數(shù)據(jù)的選擇并沒有對生成結(jié)果產(chǎn)生指導(dǎo)或控制作用，因?yàn)椴煌挠脩糨斎胂嗤崾驹~都可以生成相似的內(nèi)容，該生成圖片不符合2a情形中關(guān)鍵數(shù)據(jù)處理的要素，屬于2b情形；第三，該提示詞雖然屬于創(chuàng)造性提示詞，但沒有體現(xiàn)人類獨(dú)特的選擇與安排，屬于單一性的機(jī)械“主題”，也沒有相關(guān)事實(shí)表明用戶對最終生成內(nèi)容直接進(jìn)行了修改，因此不滿足3c情形。案涉創(chuàng)作過程屬于“1a+2b+3a”（用戶挑選出了相應(yīng)圖片，對生成內(nèi)容的選擇或公布進(jìn)行了人類干預(yù)，屬于3a）。所以經(jīng)過司法判斷模型的適用過程宜認(rèn)定案涉圖片創(chuàng)作缺乏人類干預(yù)，尚未滿足作品獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)。

總之，通過以上AIGC案例分析可以得出結(jié)論，人類干預(yù)司法判斷模型可為司法裁判補(bǔ)充更完善、更充分的說理論證，也能夠幫助實(shí)務(wù)中判斷AIGC是否滿足獨(dú)創(chuàng)性主觀標(biāo)準(zhǔn)以及是否構(gòu)成作品，提供更客觀、更有效的司法檢驗(yàn)思路。以“AI文生圖第一案”為例，法院依據(jù)“涉案圖片由原告獨(dú)立完成，對輸入提示詞的選擇與安排，體現(xiàn)了原告的智力投入與個(gè)性化表達(dá)”認(rèn)為AIGC構(gòu)成作品。應(yīng)用人類干預(yù)司法判斷模型的思路相對比可知，認(rèn)為法院是僅從3c情形“人類通過指令或者直接修改最終生成內(nèi)容實(shí)現(xiàn)人類干預(yù)”出發(fā)得出最終結(jié)論的。然而，認(rèn)定人類干預(yù)的成立，人類在數(shù)據(jù)選擇環(huán)節(jié)作出的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)處理也應(yīng)當(dāng)?shù)玫娇剂俊Ｔ趫D像生成領(lǐng)域，輸入的數(shù)據(jù)集可能包含了某種特定的藝術(shù)風(fēng)格或主題。在音頻生成領(lǐng)域，輸入數(shù)據(jù)也可能包含人類的語音語速與情感表達(dá)等信息。這些輸入數(shù)據(jù)直接影響了最終生成內(nèi)容的特點(diǎn)與風(fēng)格，在界定AIGC的獨(dú)創(chuàng)性過程中，它們與最終生成內(nèi)容之間的關(guān)系也需要加以充分論證考慮。當(dāng)然，人類大腦中的想法變?yōu)锳IGC現(xiàn)實(shí)產(chǎn)物呈現(xiàn)在人們面前，使用的就是提示詞這個(gè)神奇的“咒語”。在當(dāng)下以提示詞創(chuàng)作為導(dǎo)向的大模型時(shí)代，也應(yīng)該注重考量提示詞本身的分類、蘊(yùn)含的人類個(gè)性化思考以及是否產(chǎn)生較大偏差等因素，在提示詞輸入所在的生成內(nèi)容制造環(huán)節(jié)，缺少任何一個(gè)關(guān)鍵要素都可能導(dǎo)致人類的創(chuàng)意并不能完整“作用”至最終AIGC之中。因此，在運(yùn)用司法判斷模型進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，我們應(yīng)當(dāng)更加全面地考慮包括數(shù)據(jù)選擇、提示詞輸入以及修改最終生成內(nèi)容在內(nèi)的各個(gè)環(huán)節(jié)，因?yàn)檫@些環(huán)節(jié)涉及的諸多要素共同構(gòu)成了AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性的判斷基礎(chǔ)。

五、結(jié)語

人類干預(yù)司法判斷模型為構(gòu)建AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性的司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)提供了一種方案，司法工作者可借助此模型通過多環(huán)節(jié)逐步檢驗(yàn)，對人類干預(yù)的程度進(jìn)行具體化、客觀化判定，有助于實(shí)現(xiàn)類案同判，化解沖突。當(dāng)前AIGC的創(chuàng)作范式離不開提示詞的核心作用，提示詞本身的類別、內(nèi)容等要素不僅引導(dǎo)AIGC的創(chuàng)作方向，也直接關(guān)乎人類干預(yù)是否成立以及AIGC最終的獨(dú)創(chuàng)性認(rèn)定。因此司法實(shí)踐中不可忽視對輸入提示詞的復(fù)雜性、準(zhǔn)確性與獨(dú)特性的充分把握，它們是人類創(chuàng)意與意圖的直接體現(xiàn)，也是界定AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性的關(guān)鍵一環(huán)。

在當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)競爭日趨激烈的智能化時(shí)代，對其倫理考量已“迫在眉睫”，從人類干預(yù)這一原則出發(fā)，構(gòu)建AIGC作品獨(dú)創(chuàng)性司法認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)具有重要意義。2023年10月，我國發(fā)布的《全球人工智能治理倡議》指出“發(fā)展人工智能應(yīng)堅(jiān)持‘以人為本’理念，以增進(jìn)人類共同福祉為目標(biāo)，以保障社會安全、尊重人類權(quán)益為前提，確保人工智能始終朝著有利于人類文明進(jìn)步的方向發(fā)展。”{54}大模型時(shí)代下，實(shí)現(xiàn)科技向善，不能期待技術(shù)“自發(fā)”產(chǎn)生保護(hù)人類的效果，唯有靠人類在設(shè)計(jì)、使用時(shí)“主動”限定技術(shù)目的、運(yùn)行方式，將技術(shù)受保護(hù)的標(biāo)尺定在促進(jìn)人類福祉上，才能有效防范科技發(fā)展可能帶來的不確定風(fēng)險(xiǎn)，才能在智能時(shí)代共享科技發(fā)展成果，謀求人類幸福。

（作者何煉紅系中南大學(xué)知識產(chǎn)權(quán)研究院教授、博士生導(dǎo)師；謝天藝系中南大學(xué)法學(xué)院碩士研究生）

本文系湖南省社會科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“數(shù)字環(huán)境下開放存取版權(quán)問題研究”（項(xiàng)目編號：23ZDB001）的階段性成果。

{1} 參見吳漢東：《論人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性：實(shí)務(wù)、法理與制度》，載《中國法律評論》2024年第3期。

{2} See Funke Medien NRW GmbH v. Bundesrepublik Deutschland， CJEU （2019）.

{3} See Article 178 of the Copyright， Designs and Patents Act 1988， “ ‘Computer-generated’， in Relation to a Work， Means that the Work is Generated by Computer in Circumstances such that there is no Human Author of the Work” .

{4} 參見北京互聯(lián)網(wǎng)法院（2023）京0491民初11279號民事判決書。

{5} 參見林秀芹、劉文獻(xiàn)：《作者中心主義及其合法性危機(jī)——基于作者權(quán)體系的哲學(xué)考察》，載《云南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版）》2015年第2期。

{6} 參見李曉宇：《元宇宙下賽博人創(chuàng)作數(shù)字產(chǎn)品的可版權(quán)性》，載《知識產(chǎn)權(quán)》2022年第7期。

{7} See Thaler v. Perlmutter， WL5333236， D.D.C （2023）.

{8} See U.S. Copyright Office， Copyright Registration Guidance： Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence， Federal Register， Vol.88， pp.16190-16192， 2023.

{9} See European Commission，Directive on the Legal Protection of Datebases， https：//cordis.europa.eu/article/id/5845-directive-on-the-legalprotection-of-databases，last visited on February 2， 2025.

{10} See Infopaq International A/S v. Danske Dagblades Forening， ECR I-06569 （2009）.

{11} See Section 2 of the Act on Copyright and Related Rights （Urheberrechtsgesetz-UrhG）.

{12} 參見【德】M·雷炳德：《著作權(quán)法》，張恩民譯，法律出版社2005年版，第10頁。

{13} 英國在《版權(quán)、外觀設(shè)計(jì)和專利法》第178條規(guī)定了計(jì)算機(jī)作品屬于缺少人類干預(yù)而生成，似乎未明確涉及生成式大模型的作品版權(quán)保護(hù)問題。但在2022年6月，英國知識產(chǎn)權(quán)局在AI版權(quán)和專利的咨詢中針對AIGC進(jìn)行了專門回應(yīng)，認(rèn)為沒有證據(jù)表明現(xiàn)有法律對計(jì)算機(jī)生成作品的保護(hù)有害。據(jù)此推斷，由AI生成的作品也可獲得版權(quán)保護(hù)。

{14} 參見王遷：《論人工智能生成的內(nèi)容在著作權(quán)法中的定性》，載《法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報(bào)）》2017年第5期。

{15} 參見楊利華、王詩童：《人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)客體性思考——兼論作品判定的獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)選擇》，載《北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版）》2024年第2期。

{16} 參見易繼明：《人工智能創(chuàng)作物是作品嗎？》，載《法律科學(xué)（西北政法大學(xué)學(xué)報(bào)）》2017年第5期。

{17} 參見AIPPI中國分會官方網(wǎng)站：《AIPPI倫敦大會發(fā)布〈人工智能生成物的版權(quán)問題〉決議》，https：//www.ciplawyer.cn/ articles/143578.html？prid=108，訪問日期：2025年1月20日。

{18} 北京互聯(lián)網(wǎng)法院（2018）京0491民初239號民事判決書。

{19} 廣東省深圳市南山區(qū)人民法院（2019）粵0305民初14010號民事判決書。

{20} 北京互聯(lián)網(wǎng)法院（2023）京0491民初11279號民事判決書。

{21} 參見《當(dāng)代漢語詞典》編委會編：《當(dāng)代漢語詞典》，中華書局2009年版，第477頁。

{22} 參見何伋、路英智、李滸、孟廣彥、吳瓊等主編：《神經(jīng)精神病學(xué)辭典》，南海出版公司2008年版，第626頁。

{23} 參見武廣華、臧益秀、劉運(yùn)祥、楊慶華、李慎廉主編：《中國衛(wèi)生管理辭典》，中國科學(xué)技術(shù)出版社2001年版，第144頁。

{24} 參見何煉紅、鄧韜：《人工智能生成物獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)再探討——兼論人類干預(yù)之司法判斷模型的構(gòu)建》，載《重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版）》2021年第5期。

{25} See Christian Fuchs， Foundations of Critical Theory， Routledge， pp.251-252， 2022.

{26} See Christian Fuchs， Digital Capitalism， Routledge， p.208， 2022.

{27} 參見【德】黑格爾：《法哲學(xué)原理》，范揚(yáng)、張企泰譯，商務(wù)印書館1961年版，第59頁。

{28} 參見【英】洛克：《政府論》，葉啟芳、瞿菊農(nóng)譯，商務(wù)印書館1964年版，第19頁。

{29} See U.S. Copyright Office， Library of Congress， Compendium of U.S. Copyright Office Practices， https：//www.copyright.gov/comp3/， last visited on February 2， 2025.

{30} 同注{8}。

{31} 同注{11}。

{32} 同注{10}。

{33} 參見滕妍、王國豫、王迎春：《通用模型的倫理與治理：挑戰(zhàn)及對策》，載《中國科學(xué)院院刊》2022年第9期。

{34} 參見肖紅軍、張麗麗：《大模型倫理失范的理論解構(gòu)與治理創(chuàng)新》，載《財(cái)經(jīng)問題研究》2024年第5期；高奇琦：《大模型時(shí)代的勞動與行動：以阿倫特為中心的思考》，載《人文雜志》2024年第3期。

{35} 參見任繼愈主編：《中國哲學(xué)史（四）》，人民出版社2010年版，第108頁。

{36} 參見新華社：《中共中央辦公廳 國務(wù)院辦公廳印發(fā)〈關(guān)于加強(qiáng)科技倫理治理的意見〉》，https：//www.gov.cn/zhengce/2022-03/20/ content_5680105.htm，訪問日期：2024年11月4日。

{37} 參見方曉：《首個(gè)全球性AI聲明：中國等28國、歐盟簽署〈布萊切利宣言〉》，https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_25153617，訪問日期：2024年11月23日。

{38} 同注{24}。

{39} 結(jié)合AIPPI決議的步驟示例與學(xué)習(xí)指南中所提出“人類干預(yù)總結(jié)圖表”，筆者在結(jié)合決議范例中情形2a、2b、3a、3b和AIPPI學(xué)習(xí)指南中情形3c之外，還依據(jù)系統(tǒng)創(chuàng)建環(huán)節(jié)中特定目標(biāo)是否由人類選擇創(chuàng)造性增加了情形1a與1b，最終得到上圖。

{40} 同注{24}。

{41} 參見林穎、魏夢婷：《作為后勤媒介的AI提示詞：大語言模型何以形塑人類語言實(shí)踐》，載《新聞與寫作》2024年第12期。

{42} 參見屠玥、薛軼丹：《現(xiàn)代“巫術(shù)”：人工智能生成內(nèi)容中的符號和控制系統(tǒng)》，載《北京電影學(xué)院學(xué)報(bào)》2024年第11期。

{43} 參見李揚(yáng)、邢賀通：《論人工智能生成內(nèi)容在著作權(quán)法中的定性》，載《中國版權(quán)》2024年第5期。

{44} 同注{24}。

{45} 同注{24}。

{46} 參見熊琦：《人工智能與版權(quán)——法律涵攝技術(shù)的路徑選擇》，載《中國版權(quán)》2023年第3期。

{47} 參見壽步：《再論為什么中國首例人工智能文生圖案應(yīng)當(dāng)再審？——基于Sora Turbo的用戶體驗(yàn)過程的視角》，https：//mp.weixin. qq.com/s/RTnbq3ki7PY58tI4_7iWKw，訪問日期：2024年12月29日。

{48} Stable Diffusion文生圖模型的主要工作原理是利用Clip模型將文本轉(zhuǎn)換為表征形式，然后引導(dǎo)擴(kuò)散模型u-net在低維表征上進(jìn)行擴(kuò)散，然后將擴(kuò)散之后的低維表征送入VAE中的編碼器，實(shí)現(xiàn)圖像生成。

{49} 同注{4}。

{50} 同注{4}。

{51} 同注{18}。

{52} 江蘇省常熟市人民法院（2024）蘇0581民初6697號民事判決書。

{53} 參見廣州互聯(lián)網(wǎng)法院（2024）粵0192民初113號民事判決書。

{54} 中國網(wǎng)信網(wǎng)：《全球人工智能治理倡議》，https：//www.cac.gov.cn/2023-10/18/c_1699291032884978.htm，訪問日期：2024年11月18日。

Abstract： In the era of large models， the criterion for determining the originality of AIGC works is a central issue in copyright judicial practice. Currently， there is no consensus among countries regarding the standard for originality of AIGC works. Given the data-driven nature of AIGC and the increasing objectification of intelligence technologies in the creative process， it is feasible to establish a unified judicial standard for determining originality. By building upon the subjective standard of originality and premising on the principle of human intervention， a judicial judgment model for AIGC based on human intervention can address the objectification and threshold issues of personality factors in the subjective standard of originality， providing procedural and objective guidelines for assessing the originality of AIGC. Prompt words play a pivotal role in guiding the creative direction， determining the content quality， and influencing the originality of AIGC outputs. In applying the judicial judgment model， various factors， including prompt words， should be considered， as they collectively form the basis for assessing the originality of AIGC works.

Keywords： AIGC works； originality standard； human intervention； prompt words； judicial judgment model