生成式人工智能生成圖片的著作權保護研究

一、人工智能生成圖片的著作權保護理論爭議與裁判反思

2024年7月18日，中國共產黨第二十屆中央委員會第三次全體會議通過的《中共中央關于進一步全面深化改革推進中國式現代化的決定》明確提出“完善生成式人工智能發展和管理機制”。‘人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有很強的溢出帶動性。自黨的十八大以來，習近平總書記就人工智能發展與治理作出了一系列重要指示。近年來，《新一代人工智能發展規劃》《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》等文件相繼出臺，傳遞出我國高度重視人工智能發展應用的強烈信號。目前，全球人工智能已經邁入生成式人工智能的全新階段，尤其是隨著ChatGPT的橫空出世，人工智能領域自然語言處理技術發生了重大革新，也預示著一次全新的生產力革命和思維革命正在到來。

圖片作為人工智能生成物的類型之一，理論爭議與實務問題仍然較為突出。在理論上，人工智能生成物在著作權法上的定性及處理的爭議尚未消弭，形成了肯定說、否定說、折中說等。相較于人工智能生成的文字，生成圖片具有涉及主體更加多元、侵權行為更加隱匿、法律屬性認定更加困難等特征。在實務上，北京互聯網法院審理的全國“AI繪畫第一案”引發社會反響，3但該案仍然呈現如下突出問題：第一，對于人工智能的主體人格的闡釋尚不充分，即未從本質上探究人工智能屬于主體還是客體；4第二，回避了生成物的人工智能使用者、創設者之間著作權權利歸屬問題，即“使用者所得說”和“創設者所得說”的爭論；第三，并未對生成圖片的屬性進行實質意義上的解釋和分析，僅因涉案的生成圖片具有色彩和線條的造型形式特征而直接將其認定為“美術作品”，并未涉及對《著作權法實施條例》第四條中“審美”和“藝術”詞語的實質說明與解釋。除此之外，人工智能使用者作為“下游作者”（downstreamcreator）利用他人作品對人工智能進行“訓練”是否構成侵權，以及生成圖片的侵權責任分配問題也需要厘清。

二、主體維度的人工智能與人格的關聯性厘清

目前，理論上主要通過參照法人人格為人工智能的主體性提供正當性依據。有關法人主體本質之探討，主要存在“法人實在說”“人格擬制說”兩種對立的理論。其中前者為我國通說，并以《民法典》總則編第57條為規范依據。實際上，無論采取何種理論學說，人工智能均無法參照法人獲得主體資格。在理論上，人格通常被認為是一種與民事權利能力具有關聯性的主體資格°，由此確定私法權利義務的歸屬主體。因此，人格的完整性乃人受法律調整和保護的前提條件。從人格的內在角度出發，正是因為主體的自我存在或者存在的感知性（即“意志\"），人才能夠意識到自身的自由。°同時，以康德的倫理人格主義哲學為基礎，當意志對自我行為的支配合乎合法性和道德性時，個體自身即成為具有理性的法律主體。°因此，人格的屬性構造就是“意志一理性”二重結構，而法律主體在倫理意義上即可被概括為“主體（生物人）一人格”，也即“主體一意志一理性”。

（一）人工智能實在說之否定

第一，由于人格與財產要素的分離，人工智能僅具有客體意義。財產要素始終歸屬于客體方面，正如財產法的本質是對財產加以組合、分割并作用于人本身，即“人以其本質即為目的本身，而不能僅僅作為手段來使用”。“°實質上，正是由于財產相對于主體的獨立化，才使得其超脫于具體形態，并通過價值的等值化促成了如知識產權等無體財產權概念的產生。1同時，人的意志因受理性約束，能自主地遵守規范命令，使得人從“經驗”上的人上升為“法律”上的人。“因此在主體框架中，意志也是人格的內在結構，而非與人格并列。進而，有論者依照黑格爾所提出的財產占有程度對于意志自由程度與人格內涵有決定性作用的觀點，認為財產權與人格緊密聯系，并且提出“意志一人格一財產”的主體框架，進一步對于此框架采取擴張解釋作為人工智能主體資格的證成路徑，這顯然模糊了財產與人格本質上的區別性。

第二，人格與人格權不能等同，人格權商品化無法證立人工智能的主體地位。隨著經濟的發展，傳統的“道德理性”向“經濟理性”的轉化，促成了人格權商品化。因此，有論者否認人格（主體）與財產（客體）的對立，并以“人格的財產要素”作為承擔責任基礎為由，推演出法人因其財產作為承擔責任的基礎從而具有人格主體地位，而進一步類推適用至人工智能的主體實在性。14該類觀點混淆了“人格一財產”主客體關系與“人格權一財產權”的權利關系。盡管人格權具有一定的利用價值，同時因其具有與人身的可分離性，使得部分人格權兼具財產權的特征，15但性質上人格權并不能等同于人格本身。前者是一種附著于人格利益而非人本身的權利，“所體現的是一種法律關系；而后者是法律主體的構成要件，即生物人因具有人格（意志一理性）而成為法律意義上的人（人格人），同時其也只對自己意志控制下的行為承擔責任。1因此，人格是一種主體要素而非權利。此外，人格權商品化也并非表現為人格權對于財產權的讓渡，而只是對人格符號的商業化利用。由于人格由人的意志、理性所決定，因此人格權的商品化并不影響人格的主體意義和屬性結構。因此，正因為人格本身不具有財產性，人工智能作為一種財產不能擴張解釋為具有人格要素，進而無法通過“主體一意志一理性”框架進行解釋從而取得主體地位。

第三，人工智能不具備意志能力與理性能力，缺失人格的核心要素。在“意志一理性”框架下，人工智能既不具備自我認識與自由意志的“隱性智慧能力”，2對于生成結果也沒有感知性和意志決定性，僅僅是對使用者所輸入的提示詞進行機械性反應，2并不具備價值判斷的理性甄別能力。而人工智能因缺乏人格要素，也否定了類比民事監護制度的“有限人格說”22的觀點。

目前，在我國專利實踐中，人工智能因不具有民事主體地位而被國家知識產權局否決其為專利發明人，這也為人工智能主體人格否決提供實證支撐。23

（二）人工智能人格擬制之否認

第一，人工智能缺乏主體應當具備的內在價值性，無法以“人”類推的分析框架擬制人工智能的人格。人的內在價值性體現為自由意志與理性，24而法人人格也具有同樣的內在價值性。原因在于，法人根據章程和意思形成機關等方式作出蘊含意志與理性的意思表示，該意思表示雖產生于自然人卻又具有獨立性。與之不同，人工智能缺乏意志與理性，即使以擬制哲學為分析框架，其理論也是以“人中心倫理”為基礎。當下的弱人工智能缺乏一種以“人的集合”為基礎的目的指向性，因此也不具有擬制主體的理論條件。25因此，擬制人格理論仍需以具備人的內在價值性為前提，其無法構成人工智能擬制人格的理論基礎。

第二，若參照法人擬制說的“擬制作者”理論認定人工智能的主體資格，則可能造成社會經濟價值減損。在《著作權法》中，“擬制作者”構成法人享有著作權的基礎理論，這一理論產生于“投資保護論”。2將法人擬制為作者，有利于股東作出理性決策從而產生吸引多元化投資等社會經濟效果，7最終使得股東獲益。但是，人工智能無法參照“擬制作者”理論獲得主體資格，原因在于，一方面人工智能不具有如同法人一樣的責任能力，另一方面通過擬制的方式賦予人工智能主體資格，可能過度脫離既有法律框架，徒增制度成本。

綜上，人工智能不具有主體地位，因此由其生成圖片的著作權歸屬只能在自然人或法人（即軟件使用者、軟件設計者、軟件發明者）之間進行討論。

三、客體維度的人工智能生成圖片與作品的關聯性厘清

在理論上，相關研究對生成式人工智能的生成物能否構成著作權法意義上的作品呈現一概而論的弊病，未對具體類型作區分闡釋。在生成圖片方面，從利用傳統文本生成式人工智能（如ChatGPT）到圖片生成式人工智能（如StableDiffusion或者Midjourney）再到圖片在空間維度的延伸（如利用Sora生成視頻），這些不同類別的人工智能生成圖片的差異性不容忽略。

（一）不同類型生成式人工智能生成圖片的差異性

1.文本生成式人工智能。以生成文本為主要功能的ChatGPT為參照，其本質為“聊天式文本生成器”，基于海量語料庫的訓練，以聊天的方式依照使用者的意圖進行創新。文本生成式人工智能無法直接對原生成圖片進行構圖、顏色等核心要素的精細化修改，只能生成與原生成圖片形式上有語境關聯性或者創意關聯性的圖片。概言之，文本生成式人工智能對原生成物缺乏可控性功能。

2.圖片生成式人工智能。以StableDiffusion為代表的圖片生成式人工智能的核心特征在于“可控圖像生成”（ControllableImageGeneration），這意味著其不僅可以通過正、反向提示詞生成圖片，更重要的是可通過內置的模型框架對生成圖片進行調整、修改或者進一步創造等精細控制。其底層技術原理則是“隱式擴散模型”，有助于保證圖片生成的多樣化和高分辨率，同時因其模型的可控性，使用者也可通過參數的修改來對圖片進行個性化定制，通過計算掩碼區域圖片等流程使得新修改的圖片保持以原圖片為基礎。29

3.視頻生成式人工智能。視頻是圖片在空間上的延伸。盡管視頻生成式人工智能也主要以對話的方式進行圖片創作，但其擁有可同時處理文本和圖像輸入的多模態對話模型，這使得生成的視頻能更好地匹配使用者的意圖。3不過，當前技術背景下視頻生成式人工智能也不具備相對原生成視頻進一步修改、潤色的條件。

（二）生成圖片的獨創性認定與作品歸屬釋明

《著作權法》上的作品需兼具外在表達性和形式上的獨創性。3獨創性特征具備“作品獨立構思的屬性”，這意味著作品非基于抄襲或者臨摹所得，且應具備獨立性并達到一定程度的創造性智力投入。那么，人工智能生成物是否是類似于借助模板、公式進行推演而成的既定物抑或具備獨立性和創造性，就成為需要直面的理論問題。33

從比較法視角出發，對獨創性的評判標準有大陸法系的“強力型獨創性標準”與英美法系的“極低獨創性標準”的不同尺度：前者的評價標準強調限定作品的客體范圍，英美法系則以現實操作性的實用主義出發，非將新穎性和獨特性作為創作必要標準。34而我國的認定標準存在模糊性的尺度問題，即《著作權法》及《著作權法實施條例》并未對“獨創性”之意作出直接解釋，導致了認定標準不確定的問題。此外，在解釋尺度方面，我國《著作權法》第十條的“著作人身權”制度規定與《伯尼爾公約》所貼合，源溯于大陸法系的作者權法之“著作人格權”規定。但是，我國《著作權法》中“鄰接權”的種類遠少于大陸法系國家所規定的種類，若直接移植“強力型獨創性標準”則會造成智力性勞動成果的保護缺失的問題， 35也不符合勞動價值理論的經濟激勵目的，因此，不宜直接移植比較法的相關制度規范。

對于人工智能的利用，根據用戶指令輸入程度的高低可以將生成內容區分為孿生內容、伴生內容、原生內容。7

其一，孿生內容。孿生內容系人工智能對使用者輸入指令同等復制轉化的結果，如文稿翻譯、數據收集等，因此該內容“既不是依已有的形式復制而來，也不是依既定的程式或程序（又稱手法）推演而來”，故該階段缺乏“獨創性”之“創”要素。例如，法院以“分析報告系威科先行庫利用輸入的關鍵詞與算法、規則和模板結合形成的”為由否定菲林律師事務所對于生成數據報告享有著作權的主張。 39

其二，伴生內容。伴生內容則是人工智能對于使用者指令和數據輸入的差異化表達，更多地體現在二次或者多次編輯的人工智能應用模式上。用戶在使用圖片生成式人工智能的過程中，通過反復且數量眾多的關鍵詞以及輸入正、反向提示詞，并利用各類模型參數進行修改，由此實現對于人工智能生成內容的調控。在此過程中，人工智能生成圖片不斷契合用戶預期。可見，伴生內容除了體現創造性智力投入之外，還體現了用戶對于作品創造的獨立性，即非完全依賴人工智能的內設數據，因此符合獨創性特征。

其三，原生內容。原生內容幾乎完全依賴人工智能內在的預設數據，而用戶的數據輸入較少。用戶僅輸入簡短的提示詞即可生成文本或者圖片，但無法進行實質意義上的進一步修改，即缺乏可控性條件。雖從結果看原生內容可能具有新穎性，但從貢獻度來看用戶缺乏獨創性之“獨”要素，因此也不能評價為《著作權法》意義上的“作品”。從比較法視角來看，日本文化廳對于人工智能的最新態度也是采取類似的標準，認為在使用生成式人工智能的場景下，如果人類僅僅是按下“生成”鍵，并沒有給出任何指令或者指令很簡單，此時由人工智能自主生成的內容就不屬于作品。 40

綜上所述，對于生成式人工智能的生成物之獨創性判斷，不能一概而論，不同生成式人工智能類型、不同指令輸入程度等情形體現的可控性應當成為判斷其獨創性的核心標準。

進一步而言，對于作品的歸屬認定，原則上歸軟件使用者所有：

第一，由于使用者通過“數據輸入一機器學習一結果輸出”三階段（后文簡稱“生成階段\"）的實質性參與，對軟件進行不斷指令輸入與參數調整，才能促成最終生成物的產生。從媒介理論的角度審視人工智能這類“工具”，其存在之意義在于人的“感官的延伸”41，也因此人工智能在“數據輸入一機器學習”階段近似“黑箱”處理過程，即類同于人的大腦之機能對于作品的“構思”思想過程的延伸，如同一個人搜集資料以尋找靈感和思路的過程。而在“結果輸出”階段體現的是使用者將自己想法外化一智力表達的過程。

第二，作品著作權由軟件使用者所有既符合\"勞動學說”，4也切合以人格框架為理論基礎的獨創性要求。正因為“勞動學說”認為“因為勞動者施加了勞動所以這些東西就成為對此肯耗費勞力的人的財產誰就可以在那個限度內以他的勞動確定他對這個東西的財產權”。4因此，其與格爾、康德思想為基礎的“意志一理性”主體人格框架所呼應。依照該判斷標準得以確認作品著作權歸軟件使用者所有，因其屬于對“作品”進行真正智力投入（勞動）之人，而非歸屬于對“作品”缺乏意志認識和智力性投入的軟件開發者或者所有者。該觀點也體現在“AI繪畫第一案”的法院裁判要旨之中。

此外，對于法人作品，如公司內部員工執行職務行為而利用人工智能生成的圖片，依照雇傭關系原理，“原則上應按照內部約定協議以及《著作權法》第十一條第3款的規定將法人視為使用者，從而獲得著作權。

（三）生成圖片的作品性質認定

生成圖片若符合獨創性特征而被認定為作品，還需進一步討論作品的類型。我國《著作權法實施條例》規定的“美術作品”兼具外在和內在的雙重要件，不僅要滿足表達上的線條、色彩與造型等形式，還須蘊含審美意義和藝術性。45但是在“AI繪畫第一案”中，法院利用圖片生成式人工智能所生成的圖片因滿足形式要件而直接認定為“美術作品”，此種裁判思路并未關注到“美術作品”的倫理價值和感官功能。4同時，對于《著作權法實施條例》第四條的認定，應當類比美學意義對于“審美意義”和“藝術作品”的認定標準。

1.由于藝術與技術在審美意義上具有較大差異，人工智能生成圖片無法認定為美術作品。首先，人工智能生成物在屬性上屬于技術產物而非藝術作品。技術是人的外化形式，構成人的行為的延伸，而藝術則是人內在本質的對象化，47進而在是否具備“人的內在情感價值傳達”這一功能上二者產生了區別。藝術取得了自身的語境意義和適用空間，超越了“一般的技藝”而具有“審美的意義”，因此，具有人的情感傳達的功能。4而人工智能以算法技術為工具，并不具有藝術的特征。其次，人工智能生成圖片作品不符合藝術中的理性標準。理性啟蒙推動了藝術從宗教神權的特權到市民社會的公共領域的發展，可以說理性是構成現代藝術的底層邏輯，因此美術作品的審美意義必然蘊含理性。在美學意義上，人類的繪畫藝術不僅僅是模仿，而是具有“對現實和自然的抽象、總結和創造性改寫，也是能動地包含著實踐性和歷史性”的寓意。4而人工智能依賴的是用戶的輸入指令下的數據篩選，因此，作者的情感投入被“伴生內容”機制所阻礙了一尤其是目前的人工智能還缺乏對人類情感的理解力，其產生的圖片作品的審美意義達不到現實創作所蘊含的意義程度。5最后，從社會治理角度，如果直接將生成圖片與現實藝術繪畫等同視之，刻板印象擴散和防偽成本等°類似問題的發生將不利于社會的長久穩定發展，即使事后矯治也面臨較高代價。

從著作權作品類型的合理定位角度而言，對于人工智能生成圖片作品應納入“其他類型”的兜底條款。雖然從通過法規范發揮對藝術市場秩序引導和對市場激勵角度，可以依照“客體論”采取的“工具說”立場，將生成圖片在符合“獨創性”條件下視為《著作權法》中的“作品”，但在作品性質定位上，基于前文所述，人工智能生成物并不具備美術作品的特征。在人工智能生成圖片作品不符合其他具體作品類型特征的情形下，可以將其認定為《著作權法》第三條兜底情形“符合作品特征的其他智力成果”。“美術作品”經過立法的充分論證和實踐經驗的積累才上升為受法律保護的作品的具體類型，因此無論是在“美術作品”的認定上還是保護標準上均應當嚴格遵循相應的法律規定。與之不同的是，“符合作品特征的其他智力成果”屬于開放性作品類型，在認定過程中應當保持靈活性。因此，將尚處于迅速發展階段的人工智能所生成的圖片作品納入“符合作品特征的其他智力成果”也契合著作權法的立法目的。

（一）機器閱讀階段的合法使用辨析

人工智能在機器閱讀階段的合法性問題是人工智能生成過程在著作權法上的首要問題。人工智能對他人作品的合法使用抑或構成侵權行為將決定人工智能結果輸出階段的正當性與否。現行法將作品的合法使用類型劃分為授權使用、法定許可與合理使用，該三種類型在人工智能對他人作品的獲取和學習的情形之下均有適用空間。

四、人工智能生成圖片的侵權責任分析

首先，“授權許可說”強調“作者中心主義”之作者對于作品的全面控制性，即強調人工智能作為素材資源的數據文本，每一個都要經過原作者授權，或者通過購買固定數據庫的方式來獲得授權。54該學說的缺陷在于如果絕對適用“授權許可說”，對生成物實際審慎的經濟效率代價過高，更會嚴重阻礙我國在該領域的科技進步。55尤其是在當下“數字版權”時代，作品從有形的載體形式轉化為無形的虛擬數據形式，5實踐中無法達到可操作性程度，也不利于人工智能領域的市場發展。同時，隨著人工智能創作技術的發展，“人類中心主義”也將逐步轉化為“后作者中心主義”，即作品的數量與水平將不局限于作者本身，而是同時或更多地被人工智能所影響。因此對于生成物的合法性使用，“作者中心主義”的堅持已經趨于無力， 57而以其作為理論基礎的“授權許可說”亦無堅持一以貫之的必要。

整體而言，人工智能圖片生成的過程體現為“數據輸入一機器學習一結果輸出”，具體可分為“數據輸入一機器學習”機器閱讀階段與“結果輸出”的生成與傳播階段。52在這兩個階段造成的侵權責任問題已經對人工智能生成物的相關市場產生較大影響。為避免“檸檬市場”（TheMarket forLemons）問題的出現，53應當對人工智能生成圖片的侵權責任相關問題進行探討。

其次，“法定許可說”以法定許可制度為出發點，要求人工智能計算機的復制行為無需得到原作品著作權人的許可，僅需支付報酬，同時使用范圍以不得妨害原著作權人和原作品正常使用為限，其目的在于兼顧各方利益。倘若一律以“法定許可說”解釋人工智能對他人作品的利用行為，那么不僅從創作動機和適用范圍的角度會與《著作權法》第二十五條相沖突，而且在當前技術水平下人工智能使用者也難以知曉其利用的數據庫中的他人作品。因此，該學說作為報酬給付的前提條件存在履行困境，也存在報酬分配的難題。

最后，“合理使用說”雖然具有促進人工智能技術發展的積極作用，但在具體適用上缺少相應的規范支撐，即缺乏法律規范進行明確的規定。從比較法視角看，有學者指出構成合理使用的非商業性使用、少量使用、公共利益需要三類理由難以直接套入當下人工智能地對原作品的使用機制。5此外，從經濟角度，由于目前已進入“數字版權”時代且時代在進一步發展，即電子數據和網絡文本已經達到甚至未來會超越傳統版權所“附著”的紙質文本的地位，因此如果一致肯定對他人原作品的有權直接利用而不必支付報酬，會削弱原作者在“紙質文本”的同等情形下原本可取得的利益，即侵害了原作者的利益，也自然違背了合理使用的底層邏輯—激勵理論。

因此，在機器閱讀階段，對于人工智能對他人作品的閱讀和學習不宜采取固定的評價標準，實踐中應對于用戶的創作目的、指令輸入方式與輸入內容和生成圖片的用途，尤其是商業關聯性進行綜合評判，合理確定侵權與賠償。具體而言：

其一，基于媒介視角，機器閱讀階段的人工智能內部學習的過程可以解釋為使用者大腦思想的延伸。如果用戶采用文本輸入與參數調節等依賴數據庫本身而非“圖片投入”的訓練方式進行創作，類比為一個人通過網絡搜索尋找創作靈感與想法的過程，根據思想表達二分法，該階段的學習過程屬于大腦內部的思想活動。同時，人工智能數據庫具有“非接觸性”特征，°因而根本不涉及侵權與否，更不涉及三種學說之爭。

其二，若人工智能使用者主動輸入他人圖片或者作品對人工智能進行訓練，則突破了思想的范疇，可以類比外在實際表達的創作行為，故應根據“接觸 + 實質性相似”標準，在滿足利用他人圖片的“接觸”要件下，對其所利用的圖片及最終生成圖片進行“實質性相似”的侵權判斷。實質性相似不能拘泥于形式表達，而應采用“整體觀感法”與“抽象分離法”對內容進行相似性判斷。

其三，對于與使用圖片具有相似性的生成圖片，在其不構成作品時，應按照軟件使用者的創作目的和商業性用途來判定；若皆不符合《著作權法》第二十四條的“合理使用”或者第二十五條的“法定許可”情形，則其所利用的圖片或者他人作品的行為應適用《著作權法》第十條的“授權許可”規則。對于上述利用他人圖片或作品而適用“授權許可”規則的情形，基于經濟效率、市場激勵與節省司法資源的考量，若機器使用者未經原作品作者同意并支付報酬而直接使用其作品進行機器訓練，法院對于侵權賠償認定可以結合“法不干涉瑣事”原則進行判斷。對于利用于非商業用途的生成圖片，或利用于商業用途但未對相關市場產生影響或未對原作品的著作權人權利行使與經濟利益產生限制的生成圖片的侵權，應視為未達到賠償損失的“相關性門檻”，自然更不宜判處懲罰性賠償，因為過于嚴苛的處罰反而會阻礙激勵創造的法律目的。 66

（二）人工智能結果輸出階段的侵權責任認定

生成圖片的侵權雖然最初發生于機器閱讀階段，如未經同意利用他人已有的作品進行機器訓練，但該侵權行為往往持續于結果輸出階段，并最終體現于結果輸出階段的生成物之上。因此，機器閱讀階段發生的著作權侵權應結合結果輸出階段進行討論，即將機器閱讀階段與結果輸出階段視為一個整體。在侵權責任承擔和責任分配方面，需在人工智能軟件的設計者、軟件所有者、軟件的使用者三方主體之間合理界定責任歸屬。

首先，軟件設計者責任。由于軟件設計者是人工智能的功能、內容代碼的編寫者，所以其在防范抄襲行為之中處于首要位置，肩負基于“隱私設計”概念所衍生的“防抄襲設計義務”。由于現今的軟件設計者對于軟件用戶所輸入的內容進行系統識別的相關技術已經較為成熟，其具有對輸入內容進行識別、對于侵權內容主動干預的過濾與控制的能力，因此作為該系統的設計者一般不能再持有“技術不能”的抗辯。作為侵權預防的源頭，其反而因對于使用者輸入的有關恐怖、暴力等內容肩負較高程度的注意義務，應當承擔過錯推定責任。68

但是，責任承擔的范圍應當受到限制，對于生成圖片的侵權責任可以類推適用《民法典》第一千一百九十一條第2款承擔相應的補充責任。原因在于：第一，性質方面，軟件設計者與所有者的關系和勞務派遣關系類似，設計者基于委托合同開發軟件后交由所有者控制，后者則事實上形成一種“控制力”，這類似于用人單位與用工單位的關系結構；第二，法律適用方面，宜將《民法典》第一千一百九十一條第 2款的“承擔相應的責任”解釋為補充責任，并適用于軟件設計者的責任。該條文來自原《侵權責任法》第三十四條第2款的“相應的補充責任”規定，修改后也并未從文義上排除補充責任的適用，而是為法院在實踐中以派遣方過錯和原因來確定其承擔補充責任或直接侵權責任留得自由裁量空間。同時，由于軟件設計者并非軟件實際控制者，缺乏相當的控制力，且設計者對于損害后果往往也并非起主要作用，其義務邊界乃以其對使用者輸入內容的控制與過濾能力范圍的注意能力為限。因此，可以類推適用《民法典》第一千一百九十一條第2款，將軟件設計者的責任解釋為補充責任。

其次，軟件所有者責任。作為軟件的實際控制方，人工智能的軟件所有者對于人工智能造成的著作權侵權應當承擔無過錯責任。雖然對于軟件使用者的輸入內容的過濾技術與控制技術已經趨于成熟，但并不意味著造成的侵權風險能完全被系統預防。軟件設計者應在其技術能力的范圍內承擔過錯推定的補充責任，因而如果要求軟件所有者僅承擔一般過錯責任，則可能導致被侵權人無法獲得充分救濟，基于公平原則，應對軟件所有者配置無過錯責任。70人工智能的所有者通常為企業，其基于“深口袋”原則相較于作為個人用戶的使用者而言更具有承擔責任與負擔賠償的能力。但是，這并不意味著所有者對一切侵權行為都承擔終局責任。具體使用者所實施的超出一般正常性使用的行為，如軟件所有者對于使用者通過違規安插插件的方式而繞開軟件相關過濾功能所造成的侵權，應予免責。

最后，軟件使用者責任。著作權侵權以過錯責任為歸責原則，因此軟件使用者對于生成圖片的侵權承擔過錯責任并無偏頗，但其未明確厘清軟件所有者與軟件使用者的責任范圍。雖然軟件所有者應負擔“不考慮行為人過錯，而是就行為的后果論責任\"的嚴格責任，但這僅屬于歸責原則，并未涉及軟件使用者與軟件所有者之間的責任關系。因此，需從二者責任關系出發，判斷軟件所有者的無過錯責任究竟是一種終局責任還是一種享有追償權的替代責任。

具體而言，終局責任主體的認定應以軟件使用者的使用方式為中心，判斷使用行為對侵權損害結果是否具有決定性作用。如果生成圖片的侵權是由使用者依賴于軟件數據庫的數據內容進行文字性輸入而導致的，則其行為對最終侵權結果并無決定性作用，終局責任主體應認定為軟件所有者而非使用人；但若使用者主動提供圖片對機器進行訓練，并且生成的圖片依賴于該圖片生成，則可以認定其行為對侵權具有決定性作用，此時使用人為終局責任主體，而軟件所有者承擔替代責任后有權向使用者追償。

五、結語

生成式人工智能因不符合“意志一理性”的人格框架而不具有主體實在性，同時因欠缺人的內在價值性也不符合擬制主體的條件，因而其在法律地位上僅能作為客體。在生成圖片的著作權之獨創性認定方面，不能忽視不同種類的人工智能之間的功能差異性而采取抽象、籠統的評價標準，而是應當區別對待不同種類的人工智能軟件，并結合具體的輸入內容、軟件操作方式等綜合因素評判。在人工智能生成圖片的作品性質認定上，應當采取激勵創新的立場，因此若生成圖片符合獨創性標準，則應當認定為《著作權法》中的作品，但不宜直接認定為美術作品，而是歸入兜底條款。此外，應當以使用者的輸入內容與操作方式為中心認定生成圖片的侵權責任。可以注意到，圖片生成式人工智能具備的“可控性”精細化修改功能已逐步向其他類型的人工智能延伸發展，例如文本生成式人工智能也逐步具備了該種能力，這種情況下，著作權問題將變得更加復雜。因此，本文以圖片生成式人工智能為研究對象，嘗試為未來新興技術與人工智能的健康有序發展提供理論方案。

On Copyright Protection of Pictures Generated by Artificial Intelligence

Abstract： The image generated by generative artificial intelligence has become a new technology phenomenon thatcan not be ignored，whichcauses theproblemoflegalapplicationincopyrightlaw.Due toitsseparation from thepersonality analysisframeworkof\"volition-reason\"，generativeartifcialintellgencedoesnothavethestatusofactualpersonalitysubject Meanwhile，basedonthepositive provisionsoflawandtheprincipleofthegeneralwilltheoryofcontracttheory，itcannot obtain\"fictitiouspersonality\"byanalogywithlegalperson.Itisnotappropriatetoadoptfixedstandardsfortheidentifcationof worksthat generatepictures，butshouldbecombinedwithfactorssuchascreativeiput，instructioninputdegree，ndefiment modification functionofartificialintellgence.Fromtheperspectiveofrightscategorythepicturesgeneratedbyartificial inteligencecannotbeidentifiedas\"worksofart\"inthecopyrightlawbecauseofthelackof\"aesthetic\"elements，andshould be includedin\"othertypes\".According tomediatheory，tetrainingofthedatabase byartificial intelligenecanbeinterpreted as anextensionof theuser’sbrain，andtheresultingworksshouldalsobeatributedtotheuser.Ifthesoftware useradopts the trainingmethodof\"mage input\"，heshould determinewhetherthebehaviorconstitutes infringementaccording totheuser’s purpose of use andthepurposeof generation.In terms of iabilityalocation，the software user bearsthe fault liability，the softwareowner bearstheno-fault liability，andthesoftwaredesignershouldbearthecorresponding supplementaryliability.

Keywords： Generative Artificial Intelligence； Generate Pictures；Media Theory；Worksof Art； Fair Use