李梦菲｜生成式人工智能创作物在著作权领域的权利归属及保护路径

　　高新技术新时代下，新闻和文学艺术领域开始出现一类新型作品：生成式人工智能创作物。作品形成过程中采用了精密复杂的算法模型，产出速度极快，是对传统创作方式的显著突破。但该创作物的权利归属及保护措施在现有法律体系中尚未形成统一意见，且在司法实践中亦未形成通用裁判规则，因此，生成式人工智能输出内容的版权认定问题及其保护路径已成为学术界亟须面对的紧迫课题。对此，以均衡著作权归属格局、构建完整严密的著作权保护制度、建立内外部协调机制作为现有课题突破点，通过多元化措施解决数字法治难题，以期建立健全人工智能著作权法律体系，明晰生成式人工智能输出内容的权利归属，促进文化领域持续繁荣发展。

　　在人工智能科技创新与产业发展上，人类长期保持稳步前进态势。现实的应用需求不断刺激着科技深度创新，众多国家纷纷推出更多高水准、高竞争力、高应用性的技术密集型创新产品，并广泛运用于代码编写、文章撰写、信息搜索等诸多现实领域。例如，微软公司研发的能够写诗的人工智能“小冰”，应用于新闻撰写的新型智能技术，这在相当大程度上提升了部分产业的工作效率与产出效能，突破了传统智能技术可读性弱、逻辑不严密、互动性差的固有缺陷。然而，从当前的技术发展定位看，虽然现有的人工智能技术含量有大幅提升，且部分产品具备组合创作、设计出新颖作品的功能，但我国仍处于弱人工智能时代，即人工智能处理任务都是以预先设定算法模型作为前提的，其在产生创作物的过程中始终无法完全脱离人的调整、把控作用。从本质上看，人工智能仅是对人脑思维的模拟、对各种既有信息的“拟人化”整合排列。因此，人工智能产生的作品是融人类思维与机械加工于一体的，其颠覆了传统知识产权的形成方式。此外，人工智能产生过程中至少涉及设计者、投资者、所有者、使用者等多重主体的参与，而现有法律体系尚未对人工智能创作物的著作权归属作出清晰界定，这就对现有知识产权法律理论产生较为严重的冲击，甚至可能影响各潜在主体之间利益平衡，最终阻碍科技文化领域的长期、持续、稳定发展。

　　综上，有必要对著作权归属、著作权保护等内容列为研究重点，并结合理论与实际作出初步的思考与探讨。本文主要采用文献研究、案例分析、比较分析这三大研究方法，在对有关书籍、期刊论文、最新政策进行充分研究的基础上形成对生成式人工智能的整体认知与思维框架，并结合典型案例与各国实际立法情况进行类比学习，更加直观地捕捉到人工智能创作物与固有知识产权客体创作过程的不同之处，以便更好地强调著作权制度创新的现实必要性。

　　通过对生成式人工智能技术进行性质认定与特征分析，有助于以更客观、更具说服力的方式证明是否具备可版权属性以及被纳入“作品”范畴的法理基础。此外，还将在充分考量生成式人工智能技术特质的基础上，于现有法律框架下探寻更高效、更充分的保护路径，有助于人工智能创作物以更完整、更优质的形式进入大众视野，满足文化艺术市场的发展需求，打造多元化文化发展道路；亦有助于将人工智能技术产品发展成一条高附加值、高含金量的产业链，发掘新的经济增长点，从而促进社会经济的发展。

　　对生成式人工智能及其创作物的性质界定是本文的探讨起点，并基于此展开“创作物是否属于作品”“生成式人工智能能否纳入著作权保护体系”“如何开展法律保护”等一系列问题研究。学者蒲清平对其概念作出精准阐述：生成式人工智能是以深度学习和人类反馈强化学习等技术为基础，经过针对海量数据的预训练，能够根据用户指令，生成内容丰富、风格类人的自然语言文本的大型生成式人工智能语言模型。类似地，笔者对生成式人工智能的内涵理解如下：其具有高度智能构造的人工系统，能在海量信息、先进算法、先进整合技术的交叉作用下，通过预设程序，在输入问题及要求的情况下模拟人类作者的创作思维，最终以通用化语言生成为人类作者所期待，且在结果产出前难以被人类现有智慧所完全预测到的完整的创新性作品。其主要包括如下四大特征：

　　一是有限自主性。生成式人工智能具有较高程度的独立自主性，在人类预先给出抽象指令时，其能够充分发挥瞬时搜索提取、语言排列纠正的功能，最终形成最优化成果。值得注意的是，人工智能并未完全独立于人类，在前期生产过程中依赖于生产者、设计者、投资者、使用者等多元角色，人工智能只有在预定算法模型下才能进入工作状态，不具备严格意义上的独立自主性。

　　二是螺旋发展性。生成式人工智能能够在短时间内根据预定指令对选取数据做出成千上万次的分析组合，并自动筛选出综合质量最高的优秀方案，并以预期形态呈现给程序设定者。此外，人工智能还能在反复实验中就创作模型进行迭代更新，结合用户指令不断提升成果质量，“返工修正”次数骤然减少，甚至能够完成文章撰写、文本翻译、高级编程等重难任务，具有极强的进化发展性。

　　三是高度拟人性。其内在系统中存在模拟创造功能，能够对人类大脑的思维过程、撰写思路作出模拟复刻，始终同人类作品保持较高相似度。并在海量数据训练的基础上，其语言精准程度与描写风格均有显著提升，逐渐突破传统人工智能用语机械、阐述僵硬的一面。此外，最先进的生成式人工智能甚至能够与用户之间开展连续性对话，根据信息准确程度与指令完整性瞬时开展搜寻或提出深度反问，具有极高程度的拟人智慧。

　　四是完整高效性。生成式人工智能具备文本理解、代码撰写、外文翻译、语料比对等先进功能，能够在第一时间内接受用户指令，并以此为搜寻目标在庞杂网络信息中迅速筛选处理，运用算法对目标数据进行精准分析，于分秒之间形成预期作品并最终反馈给用户。即使用户输入指令复杂精。细，其仍能突破数据搜索中时间、空间的固有限制，持续提供精确的、为用户所期待的最优成果。

　　围绕“生成式人工智能产物”的司法实践，最具有代表性的当属以下两则案例。两大案件争议焦点均为“生成式人工智能输出内容是否受著作权体系保护”，但两大案件的判决结果却背道而驰。前一案件认定输出内容不构成作品亦不受保护，而后一案件对生成式人工智能产物的可版权性作肯定评价。由此可见，在现有司法实践中，法院尚未对“生成式人工智能产物是否属于作品、能否受著作权法保护”这一命题形成统一权威的裁判标准。

　　本案争议焦点为人工智能生成的图形是否属于“作品”范畴。原告北京A律师事务所是《影视娱乐行业司法大数据分析报告—电影卷·北京篇》的著作权人，其声称被告B科技有限公司在其经营的百家号平台上发布了被诉侵权文章，删除了涉案文章的署名、引言等部分，侵害了原告享有的信息网络传播权、署名权、保护作品完整权。被告认为该分析报告并不构成“作品”，不受到著作权法保护。因此，其行为不构成侵权。对此，北京互联网法院认为，涉案图形是A律师事务所在威科先行库生成图形的基础上进行线条、颜色等外观修饰而来的，该过程仅具备较强的技术性，但几乎没有进行创新，不属于个性化的智力创作成果，因而不具有独创性，不能认定为图形作品。最终，北京互联网法院判定生成式人工智能输出内容不是作品。

　　本案争议焦点为人工智能生成的文章是否属于“作品”范畴。C公司开发了一套智能写作辅助系统，并通过该系统生成标题为《午评：沪指小幅上涨0.11%报2671.93点通信运营、石油开采等板块领涨》财经文章，C公司将其发表在网站上，并注明是由智能写作助手自动生成。随后，被告D科技公司在其运营的网站上发表与涉案文章内容完全一致的文章。原告C公司遂提起诉讼，声称被告D科技公司侵犯其作品著作权、进行不正当竞争。深圳市南山区人民法院认为，涉案文章是在C公司团队主持下，由包含编辑团队、产品团队、技术开发团队在内的主创团队运用Dreamwriter软件完成的整体智力创作，整体体现了C公司对于生成文章的个性化需求与创新意图，且涉案文章在文末明确标注署名者为“C机器人 Dreamwriter”。因此，应认定涉案文章是原告主持创作的法人作品。在无相反证据的情况下，法院认定涉案文章为C公司团队主持创作的法人作品，并认定原告为适格主体，其享有相关著作权。最终，深圳市南山区人民法院判定生成式人工智能输出内容是作品。由此可见，司法实务界尚未就“生成式人工智能输出内容是否具有独创性”“是否受著作权法保护”这两大问题达成高度一致、适用性强的规范指导，生成式人工智能相关立法及司法解释亟待完善。

　　基于前述司法实践现状，我们有必要对其他国家针对生成式人工智能产物的定性研究作出对比学习。整体来看，绝大多数国家在立法、司法实践中都表现出对“生成式人工智能具有可版权性”这一命题持消极态度，各国的著作权理论与司法实践都反复印证着“自然人才是创作主体”这一观点，以下为部分国家、地区立法情况。

　　中国国家版权局于2021年发布《关于加强版权保护工作的意见》指出，对于人工智能生成的作品，应当依法确定著作权归属，并保护相关权益。但现有著作权法尚未对生成式人工智能输出内容的版权保护作出详细规定，有待加强。

　　2023年3月美国版权局（以下简称USCO）发布《版权登记指南：包含人工智能生成材料的作品》（以下简称指南），对人工智能生成物的可版权性问题作出回应。指南指出，版权只能保护人类创造力的产物，不包括非人类；如果作品是仅仅基于人类提示而由AI生成的，由于缺乏人类的参与不受版权保护。只有当作品包含人类创作因素时，该作品才能够受到版权保护。例如，区别于有人工参与创作的Photoshop作品，通过Midjourney、Stability AI、ChatGPT等平台自动生成的、且训练数据是基于人类创作的作品，不受版权法保护。USCO还规定，作者在申请的视觉、文本作品中，需要明确指出哪些部分由AI机器人完成，哪些是由人类完成。如果机器人完成的部分超出最大限制，作者便不应该对其进行版权申请。基于此，USCO首次就AI创作作品的版权保护范围作出裁定，其判定漫画书《黎明的曙光》中由AI绘画工具Midjourney制作的插图不受版权保护，但小说作者卡什塔诺娃可以对她所写的部分内容以及人工智能生成的图像在页面上的排列方式享有版权。这是司法实践对理论指南的关键回应。

　　根据英国1988年版权、外观设计及专利法第9条第（3）款的规定，当文学作品、戏剧作品、音乐作品或艺术作品是通过计算机生成时，对于作出创作该作品所需的安排的人将被视为作者。该规定对由计算机生成的作品的权利归属作出明晰界定，始终强调著作权主体应是负主要安排责任的个人。

　　日本在2016年的《知识产权推进计划》中对人工智能生成物的法律保护问题作出探讨，其认为完全由AI自主生成的数据内容，由于缺乏人类贡献而不受日本著作权法保护。

　　澳大利亚认为生成式人工智能不具有受著作权法保护的著作权主体所必备的人格属性。该国版权法要求作品具备原创性和独创性。对于ChatGPT生成的内容，如果可以证明它是由特定个人创造的，并且具有独创性，可能会被视为作品。

　　加拿大版权局表示，生成式人工智能的训练数据和算法本身通常不受版权保护。如果生成式人工智能输出内容具有足够的创造性和原创性，那么它们可能会受到版权保护。此外，加拿大版权法要求作品具备原创性和固定表达形式。对于ChatGPT生成的内容，如果可以证明它是由特定个人创造的，并且以某种形式固定下来，可能会被视为作品。

　　欧盟的法律框架对于生成式人工智能输出内容的版权保护并没有明确规定。部分成员国如法国、德国，已经开始探讨是否应该将生成式人工智能输出内容纳入版权保护范围内。例如，法国版权局在2021年发布的指南中指出，如果生成式人工智能输出内容具有创造性和原创性，那么可能会受到版权保护。

　　传统意义上的知识产权是指权利人对其大脑所进行的能够转化为物质财富的智力劳动成果所享有的法律权利，而人工智能则将这一组合加工过程置于自动机械中，这就对传统的知产理念造成巨大挑战。学术界亦对生成式人工智能能否成为著作权主体，其生成的作品是否受到著作权保护等问题存在较大争议。因此，有必要将生成式人工智能创作物能否以及如何得到著作权法保护作为重点课题，并对该课题进行解构分析，以求突破。

　　我国著作权法第3条中对“作品”的定义涵盖四大要件：一为在文学、艺术和科学领域内、二为具有独创性、三为具有一定形式表现、四为智力成果。生成式人工智能只有满足上述四要件，才能被认定为法律意义上的“作品”，进而为著作权法所保护。但从生成式人工智能输出内容的性质上来看，其完全满足要件一、三，至于其是否同时符合“独创性”与“智力成果”两大维度，仍需探讨。针对该问题，学术界已形成两派截然不同的观点，可分为独创性肯定论、独创性否定论这两类。

　　一是肯定论。学者肖海强调当生成式人工智能输出内容能够反映某主体的意志或个性时，应认为其符合原创和能达到最低限度的智力创作的要求，即具备“独创性”；学者易玲、王静从宏观角度出发，认为生成式人工智能始终是“弱人工智能”阶段的产物，仍离不开人类的预设、调控作用。因此，其符合客观的独创性标准；类似地，学者廖斯亦强调客观形式，认为人工智能生成物已满足最低程度的独创性要求。学者易继明主张从内容本身是否具有独创性而判断其是否构成著作权意义上的作品。学者熊琦对人工智能客体问题持肯定评价，其认为当人工智能生成的内容与人类创作的作品已经无法区分时，则该内容应被认定为作品。

　　二是否定论。学者陈虎基于纯粹经验主义，主张生成式人工智能输出内容是对人类现有作品的复刻重组，二者在本质上并无显著差别；学者王迁亦主张人工智能生成内容只是应用程序算法和技术规则的输出结果，与作者基于独特个性、情感进行的创作相去甚远，不构成著作权意义上形成作品的智力创作。类似地，学者刘影均从思想感情入手，认为独创性要求作品必须蕴含人的思想或情感，而生成式人工智能不具备这类要件，因此不应当被认定为“作品”。

　　要判断生成式人工智能的输出内容是否满足“独创性”要求，关键在于判断生成过程中是否包含“创作”这一动作。学术界众多学者常以其不具备人化创作为由，认定生成式人工智能不具备“独创性”要件。笔者现将通过如下三大角度作出证明：第一，人脑高度模拟。部分学者认为生成式人工智能是预设程序与整合技术的综合作用下的交叉产物，并不具备个性化特征。但究其本质，人工智能核心在于对真实人脑的模仿与复刻，其仿真程度随反复实验与持续实践而不断上升。在未被告知作品真实来源的现实前提下，绝大部分观众甚至无法辨别高拟人化人工智能产物与人类作品之间的差别；第二，内容表达呈现。最先进的生成式人工智能具备文本理解、代码撰写、外文翻译、语料比对等先进功能，能够在庞杂网络信息中迅速筛选处理并形成最优成果。该成果充分表达了人工智能在运作时的排列倾向与“思维”偏好，并能在观众接收、阅览该产物时激发其主观意识，使其受到影响。且该产物能够同人类作品一般，以被客观感知的方式进行有形复制、传播。因此，其符合我国著作权法对“作品”的最低性创造要求；第三，司法实践支持。著作权法始终秉持客观主义立场。前述“D科技公司纠纷案”已从实践角度论证了“将生成式人工智能产物认定为作品”的可行性与准确性，应予支持。

　　同理，智力成果是发明创造的精神产品或物质服务。生成式人工智能的输出内容实质上是依照模仿人类智力行为而产生的，且其在程序预设时就已被融入使用者需求偏好。在一定程度上可以说，其在运作开端就天然具备对人的思想感情的复刻与运用。此外，在后续实践试验中，生成式人工智能产生的成果信息能够为人类所理解、其表达的情感思想亦能为人类所共情，因此其基本符合智力成果的要求。

　　结合前述论证，无论是基于法理逻辑抑或实践需求，生成式人工智能基本满足“独创性”与“智力成果”这两大要件，将其输出内容由此理解成现有法律框架下的“作品”亦符合法律解释的基本逻辑。因此，可将生成式人工智能输出内容解释为著作权法意义上的“作品”，并依照相关法律条文予以保护。

　　根据我国著作权法规定，著作权主体只能是自然人、法人和非法人组织，生成式人工智能皆不属于上述著作权法之主体范畴，即法律规定并未对人工智能创作物的相关知识产权问题进行统一性规定。对此，学术界呈现出多种观点。

　　部分学者对现有著作权主体范畴作出突破，基于“生成式人工智能是输出关键”这一核心思想，主张将人工智能解释为作者。例如，学者范进学肯定了生成式人工智能享有法律主体地位的可能性，其主张摆脱“人类中心主义”的固有思维，在探索人工智能分法律拟制的基础上赋予生成式人工智能以充分的主体资格。

　　但大多数学者仍对“生成式人工智能享有法律主体资格”这一观点持否定态度。例如，学者李伟民则认为，人工智能在作品的创作过程中属于从属地位，本质上是人类的辅助工具，因此不应当具有法律主体资格。学者吴汉东将生成式人工智能的创作过程细分为“数据输入—机器学习—结果输出”三个阶段并逐一作细致分析，最终其以“人类中心主义”为分析锚点，提出人工智能虽具备输出过程，但并不因此享有著作权框架下的主体资格的核心论点。学者熊琦认为人工智能的“创作性”表达实质上是所有者的意思体现。可将科学成熟的法人作品制度经验运用于人工智能的现实规制进程，即将生成式人工智能的所有者视为著作权人予以保护。此外，学者邓建鹏认为从人工智能本身并不存在财产基础，因此在设计者、投资者、使用者等多方角色无明确约定的情况下，应优先将人工智能系统使用者视为著作权人。

　　在对现有知识产权法体系的规制文本、设立初衷作出梳理分析后，笔者认为生成式人工智能并不具备著作权意义上的主体资格，生成式人工智能输出内容的著作权应当归属于与之紧密联系的自然人范畴。

　　首先，从法律制度角度进行解释。现行著作权法律框架下，享有著作权主体资格仅包括两种情形，一是通过智力创造活动而事实上成为作者的自然人，二是在法律拟制下被视为作者的法人、非法人组织。值得注意的是，我国著作权法第11条第3款对特定情形的措辞中使用的是“视为”这一词语，这间接说明著作权法律仍是以具有生命力与创造力的自然人作为主要保护对象。即自然人的精神思维活动，才是知识产权创作者的主要源泉。由此，在该语境下，法人与非法人组织仅属于拟制对象，是需要法律予以单独特殊规定的非常规情形。因此，按照此套逻辑，人工智能不具备人类生物学特征，亦不属于第一类型的自然人范畴；且在我国现有法律框架下，并不存在将人工智能作为拟制对象的条文解释，且生成式人工智能仍处于初级阶段，赋予其主体资格容易产生一系列法律现实问题，因此，生成式人工智能亦无法列入第二类特殊范畴。

　　其次，从更宏观的知识产权设立目的的角度进行分析。知识产权是相当期限内的独占权利，权利人对其智力成果具有法律意义上的“垄断地位”，其他人未经允许不得使用该知识产权。该制度设立初衷在于刺激发明创作。在制度激励下，自然人能够及时通过升级程序、更新技术等方式作出回应，不断增加文学艺术领域的作品供给，丰富社会公众的精神生活。而生成式人工智能却不存在被激励的可能性，亦无法给出类人化反馈。这是因为生成式人工智能仍处于“弱人工智能”阶段，其运作机理是筛选目标符号、模拟人类思维进行排列组合，创作思维根本来源于预先设定的机械程序与算法技术，即其不具备主观能动性与反馈功能。因此，将生成式人工智能列为著作权法范畴下的主体并不具有理论机制与现实意义。

　　为更好地解决上述现实困境，应当采取积极措施对生成式人工智能输出内容进行深度研究，主动探索其与传统著作权主体归属之间的边界，通过法律保护与政策规制等方式逐渐去除其发展进程中的本源性障碍。在文章第四部分，笔者将通过均衡著作权归属格局、完善著作权保护制度、建立内外部协调机制这三大方面解决生成式人工智能发展的诸多理论与实践问题，以期明晰权利归属问题，切实保护生成式人工智能相关各方的合法权益，明确与创作物相关的各个角色的法律责任。此外，还可以此作为数字法治的规范基石，为新兴技术的培养与发展提供更加开阔的法治平台，激励创作者们设计出更高水准的新事物。

　　如前所述，生成式人工智能输出内容基本可以认定为“作品”，但其本身无法被归纳进著作权法意义下的“主体”范畴。一方面，生成式人工智能并不属于法律拟制对象，其并不具备自我意识，在涉及创作物归属、侵权等法律行为时亦无法自发独立地行使法定权利、履行法定义务，因此并不具备主体资格。此外，由于生成式人工智能不具备人类作者所拥有的想象、灵感、审美、直觉、热情等主观能力，全凭设计者或使用者的偏好与设置来决定最终产出作品的情感基调与价值判断，在未来立法中赋予其法律主体地位亦不具有现实意义。

　　同时，生成式人工智能作为一项高新技术，具有复杂繁多的内在机械系统。其主要通过对海量数据与智能算法的快速运用产生作品。实际上是对人类作者创作思维的机械化模拟，按照预先设定的指令完成各项工作步骤，若相关主体并未设置任何行动指令，则生成式人工智能只是一台被“闲置”的机器，无法受到来自知识产权保护体系的“有限垄断权”激励，即使赋予其主体资格也无法实现既定的制度目标。因此，不具备主体资格赋予的必要性。

　　在确定生成式人工智能著作权归属时，应当正确把握设计者、投资者在产出过程中发挥的效用。首先，针对投资者而言，在系统研发与机械制造的过程中都投入了数额不菲的财力支持，是保障生成式人工智能产业链有效运行、有力宣传的重要保障力量。但是在著作权归属确定中，仍应始终坚持创作原则，这是因为投资者角色在创作过程中只提供物质支持，但在精神、意志体现上输出较少。因此，在明晰著作权归属情形时，为保证投资者能够获得等比例利好，在著作权归属格局中应当占据相对较小的份额。

　　其次，生成式人工智能设计者同样也不应在归属格局中居主导地位。这是因为设计者付出的智力劳动是针对生成式人工智能本身，而非人工智能的创作物。设计者仅负责智能产品的前期制作，而不参与后期的具体实践活动中。即在绝大多数情况下，生成式人工智能输出内容基于全体人类的集体智慧，并非基于设计者个人思维、意志的无限延伸。因此，创作物中的意志是属于智能使用者，与编程设计者并无直接联系。此外，生成式人工智能设计者形成产品后，会将产品所有权及附属权益一并转移给所有者，因此让设计者担任著作权权利主体不具有现实必要性，甚至可能会在让渡权益时产生不必要的周转。综上，生成式人工智能著作权归属设计者或投资者的可能性相对较弱。

　　本文主张构建以使用者为核心的权利归属体系，这是由其在创作过程中发挥的关键作用所决定的，笔者将分别从过程与结果这两个阶段展开叙述。

　　首先，在生成式人工智能创作过程中，实际操作者会对智能产品进行领域圈定，范围划定、数据筛选等各方面的前期工作，而在这种前期的准备工作中，恰好融入了使用者对产出作品的需求偏好与现实期待，其将自身意志并以高新技术形式转化成电子指令，要求生成式人工智能严格执行。不同的实际操作者所赋予的电子指令不同，所产生的作品质量与作品导向也会存在一定差异。此外，若实际操作者对初次作品质量不认可时，还可以通过修改电子指令的方式重新在短时间内生成一份或多份新作品，反复修正，直至作品内涵与自身预期相符合。综上，从作品生成的全过程来看，实际操作者的意志处于绝对主导地位。

　　其次，从生成式人工智能的创作结果来看，最终作品是对实际操作者意愿与思想的凝练，其反复地下达指令、修正行为正是一种脑力思考，生成式人工智能只是以更迅速的方式将该脑力劳动转化成现实成品，对其不断变化的新需求作出反馈与回应。因此在生成式人工智能创作物制作时出现的众多角色中，实际操作者始终是贡献最大者，理应居于著作权归属体系的核心地位，最大限度地享受著作权所回馈的利好，这亦完全符合我国司法裁判倾向与现实层面导向。

　　为促进新型技术持续健康发展，针对生成式人工智能输出产品的权利归属，笔者仍建议以使用者为主导，设计者、所有者、投资者为辅的多元著作权归属体系，能够在各方产生权利争议时提供初步引导，减少不必要的纠纷。但若各方当事人事先已协商完毕，以合同形式对生成式人工智能创作物的归属、各方主体的法律责任作出明确规定。应当充分尊重其自由意愿，按照合同约定的内容分配著作权，这有利于维持各方主体之间友好稳定的合作关系，减少权益分配时产生冲突的可能性。

　　此外，在生成式人工智能案件各方当事人难以协商的情况下，还可参考委托作品的归属原则，为著作权归属体系提供保障力量。即在合同约定无效或者各方当事人对约定内容提出异议且无法协商时，应将版权默认归属于对生成式人工智能创作物付出实质性贡献的实际操作者，这样有利于敦促各方当事人就权利归属开展协商，在签订多方合同时始终保持严谨审慎、诚信友善的态度。

　　通常情况下，若生成式人工智能创作物的设计者或使用者在没有披露产物内容是由人工智能自动生成的情况下，即将以自己的名义署名，符合著作权法的相关规定，其行为可受到保护。但针对各方当事人事先约定或事后协商一致的特殊类型作品，可采用特殊署名规则，即在著作权法中作出更细致精准之规定，由特定主体（如生成式人工智能的设计者、使用者）在作品生成时即打上“人工智能创作物”的电子“烙印”，并且在作品搜集网站中明确将这一类作品专门列出，使社会公众能够通过“创作物”关键词进行检索。这种区分方式是诚信原则在著作权中的体现，是对社会公众知情权的保障，保障其能够迅速了解作品的真实来源并自主选择是否下载、阅读、引用该作品。反之，若未对各类作品来源进行标记，将会导致界限模糊，误导社会大众，损害其信赖利益。

　　此外，要设定强制性的惩罚措施，明确不遵守相关措施时各方当事人应当自行承担的法律责任，以相当的强制性规定切实保障特殊署名规则能够贯彻执行。对于部分特殊生成式人工智能创作物输出内容，相关负责人应当及时履行法定义务，若未及时增加明确清晰的电子字样或故意在生成式人工智能创作物上标记“人类作者创作”等字样，造成读者混淆或严重影响社会文化市场持续健康发展的，应当承担相应的法律责任。

　　有必要更新传统的著作权制度，通过对生成式人工智能创作物著作权的分层实现更大限度、更具合理性的保护。借鉴发明专利与实用新型专利制度的设计思路与实践经验，将著作权区分为“完全著作权”与“不完全著作权”。前者的权利主体是人类作者，范围涵盖生成式人工智能的生产者、设计者、投资者、使用者；且相关主体必须在工商局进行书面登记后方可取得；“不完全著作权”的含义与适用对象相对狭窄，无需登记，仍采用“创作完成即取得”的制度设计，按照作品上的电子署名推定权利主体。

　　此外，还应当对两种著作权的权益范围作出限制。“完全著作权”人应当享有充分的著作人格权与著作财产权，具体规则与现有著作权规定相似，此处不再赘述。“不完全著作权”人所享有的权益仅包括著作财产权，这是因为生成式人工智能创作物主要依赖大数据算法模型生成，人类意识仅发挥间接的小部分作用，与人身权所产生的联系有限。因此，生成式人工智能创作物更多体现为一种财产性权利，而非人身权利。

　　我国现有的知识产权保护期限为作者死后的50年，这相对于人类作者而言确实具备充分合理性。但新兴生成式人工智能技术的更新迭代速度相当快，很可能在若干年内就能实现新旧版本、系统的更替。因此，传统的保护期限已不再适用于生成式人工智能这一新型技术。过长的保护期限会逐渐缩小社会大众对创作物合理使用的空间，也更可能导致优秀的创新作品“被密封”或“被过时”。且在新型技术的支持下，相比自行独立创作，相关著作权人付出劳动量骤然减少，整体花费时间相比著作权人本身构思—撰写—修改—润色要少许多。因此，再赋予其长期限“垄断”权利已无现实必要性。

　　因此，为适应新科技的特殊需求，针对前述被注明为“生成式人工智能创作物”的作品，有必要在著作权上采用相对短的保护期限，将“作者死后50年”改为“自产生之日起20—25年”，以更好地保障优秀作品流入公有领域，供社会大众研究学习，并创作出更多有学术价值的作品，促进文学艺术领域的繁荣发展。

　　笔者通过前述传统著作权制度措施，已基本搭建起对生成式人工智能输出内容权利归属网，基本能够应对新型技术带来的知产难题。但针对部分极其特殊的生成式人工智能创作物，仍可在吸收借鉴邻接权模式经验的基础上发挥兜底效果，以充分解决生成式人工智能输出内容的法律问题。针对部分原创性水平较低、因不符合“独创性”或“智力成果”两大要件而无法纳入“作品”范畴，并无法受著作权法体系保护的生成式人工智能输出内容，可将其纳入邻接权模式范畴，以邻接权制度为其提供法律保护的应然路径，有助于提升作品的流通速度与宣传质量。通过对数据处理、分析报告等信息的多层次演绎，创造出更具有价值的新事物，这亦是提升文化领域作品数量、增加作品质量水准的有效措施。

　　值得注意的是，生成式人工智能创作物邻接权与传统知识产权制度邻接权模式之间存在差异，在运用生成式人工智能创作物这一新形式促进知识交流、观点分享时，要始终保持高度警惕，防止不法分子利用邻接权体系进行“恶意抄袭”“恶意传播”等不端行为。

　　落实严谨细致的监管体系，有助于加强对生成式人工智能创作行为的审查与备案，减少生成式人工智能的无意识侵权行为频率，维护相关知识主体的合法权益，逐渐铸就起坚实有效的监管壁垒。

　　完备的技术监管要求应当贯穿始终，包括事前保护机制与事后追溯机制。所谓的事前保护机制是指，设置一定的数据使用规则对生成式人工智能的创作行为加以规范。要求实际操作者在为生成式人工智能设定指令时严格遵守民法典、个人信息保护法的规定，秉持合法、正当、必要、诚信原则，不得超越合法范围等处理个人信息；还应进一步将生成式人工智能的实际操作者的义务明确化、具体化，要求其在出具隐私保护协议时，不得利用信息差使数据主体忽略与其权益紧密相关的条款，而是应该主动提醒并细致解释重要条款，以诚信态度为基础，维护双方的良好合作关系。

　　此外，应当建立安全事件应急响应机制。在发生或可能发生个人信息泄露、篡改、丢失的，应当立即采取补救措施，并通知有关部门与个人，以最大程度地保护数据安全。同时要建立起数据追溯制度，允许专门的技术监管部门定期监控、审查人工智能运作的合法性，确保所用数据的合法性与安全性。针对数据重要程度建立数据分类分级制度，分别赋以不同强度的保护力度，实现对信息数据的高效分流监管。此外，还应当建立起高水准的实时追踪系统，允许相关部门在监测到生成式人工智能存在不法创作行为时，及时切断其数据获取通道，并且实时获取其操作过程作为后续证据。

　　为充分发挥对生成式人工智能技术的规制、规范作用，除了网络监管、法律约束等外部硬性约束制度外，还应当通过行业内部自查机制等软性措施实现自律，可细分为联合协商机制与操作规范约束。在联合协商机制中，鼓励生成式人工智能技术行业的技术专家、执行人员、法律行业专家等定期开展联合协商会议，对新型人工智能的发展现状、进步空间、预计前景等内容作出研讨，并由相关人员对生成式人工智能技术的最新发展作出详细介绍，充分调动参会人员的发言积极性，鼓励各方对随新技术而逐渐产生的法律问题、技术问题展开研究分析，并时刻针对人工智能发展的焦点问题与安全性问题保持较高程度的重视，着力减少生成式人工智能过程中的侵权问题，持续规制人工智能技术在合法安全的道路上不断发展。

　　同时，在行业内部应当逐渐形成生成式人工智能技术的明确运行标准，要求各方当事人必须积极履行自身义务。例如新型技术开发者在研发过程中应当使用正当程序，遵守相应操作规范；技术使用者不得输入违法性、诱导性信息，应在合法合理的基础上利用生成式人工智能技术进行创作、润色。在各方当事人的相互配合、共同努力下，为新技术的研发、运用创造出适宜环境。

　　在立法角度，现有著作权法的法律规定存在相当滞后性，无法精准有力地覆盖到部分新型人工智能技术。司法实践中亦因具体规定的缺失频频受阻，无法形成权威统一的裁判规则。从整体进度上来看，现有法律规定过于死板僵硬，未能及时地将一些亟待规制的新事物囊括在内，甚至从现有立法中很难找到对生成式人工智能的基本定义。

　　对此，有必要在充分理解知识产权普遍规律的基础上探究新型知识产权的发展倾向与变迁方式，探索新旧知识产权对立法要求的相同与不同，从中构建出生成式人工智能创作物制度的创新点与特殊之处，实现对传统作品与新型人工智能创作物的分流保护。在探索出新型制度后，应当积极应用于实践，通过实践反馈不断完善制度细节，提升制度的完整性与可操作性。此外，针对部分疑难复杂案件，应当逐步填补原有的法律漏洞，单独设立数据专条规定，为生成式人工智能产业的发展提供更为稳定、更加坚实的法律保障，建议积极开展小范围试点工作，在确认其可行性后再逐步拓展适用范围。

　　其次，应当结合实际情况及时将司法实践中很可能出现的典型情况纳入现行法律框架之中。例如通过完善著作权法的生成式人工智能模块，逐步制定单独的生成式人工智能法，再到众多司法解释，通过明确的法律条文、司法解释阐明人工智能创作物生成过程中各方主体的权利及义务，以及对编程、算法等设计过程合法性标准，或通过司法解释、指导性案例等对灵活多变的情形作出规定；此外，还应当充分发挥中国科学技术协会等社会团体的联动机制，加强沟通访谈的频率，充分了解行业内规范的具体内容与精神要义；聘请研究人工智能法方向的专家对立法活动提供指导性意见，发挥多方合力，最终形成以法律规范为核心、行业标准为辅助的多元化人工智能监管法律体系。此外，更要注重世界各国之间的合作互助，吸收借鉴彼此优秀的法律经验与实践经验，共同推动人工智能安全的全球治理和规制，促进国际网络社会的共同发展。

　　生成式人工智能作为当代社会新兴事物之一，蕴含极其先进的科学技术与创作潜能。能够依托其卓越高效的筛选、整合、创作功能，满足部分文学领域对批量稿件撰写的需求，例如生成式人工智能在新闻行业的运用，能够在短时间内迅速产出质量上乘、格式要件齐全的新闻稿。减少相关工作人员的写作压力，提升整个新闻行业的整体效率。同时，随着科学技术的不断更新，现有人工智能服务不断推陈出新，其在结合社会需求的基础上不断改良，在一定程度上凭借其超乎人类作者的收集整合能力提供更多的潜在发展机会。但该新事物的立法规制基础与司法实践仍存在较多漏洞，尤其是相应的版权属性认定与可行保护体系尚未形成，致使在实际运用中很难明确该生成式人工智能创作物是否属于著作权法体系下的“作品”范畴，若属于作品，则是属于所有者、投资者、抑或使用者。这些问题均未在现有法律规定中加以明确，且司法实践中亦未就这些问题作出回应，存在较为严重的制度缺陷。

　　因此，有必要在短时间内迅速厘清生成式人工智能输出内容的法律属性与权属关系，尤其是对“独创性”“智力成果”这两大要件作出严密精细的逻辑推理与论证。明确应当运用何种法律体系加以保护、规范，并辅以严格的法律规范与完整的技术规范、伦理准则加以约束。值得注意的是，生成式人工智能不仅涉及著作权法制度完善，还涉及多个制度领域，例如监管机制、技术钻研、文化保护等众多活动。因此，有必要以法律制度建立为基础，通过设立法律、明确各方当事人之间的权利义务关系，明确违反法律准则应当承受的否定评价，并在此基础上逐步完善其他类型的社会制度。同时，应当通过法律规定的形式从本源上否认生成式人工智能本身作为著作权主体的可能性。并在综合考量技术相关人的权限、地位之后，形成以生成式人工智能使用者为核心，所有者与投资者为辅的多元化著作权归属格局。此外，若现有著作权法无法穷尽对权利归属的保护，还可充分借鉴邻接权立法模式的优秀经验，为更好地规范生成式人工智能这一跨学科产物，应当逐步建立多元联合协商机制，最终形成技术良性更新与行业健康稳定发展的约束合力。

　　原标题：《李梦菲｜生成式人工智能创作物在著作权领域的权利归属及保护路径》

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