从算法推荐到“AI生成”

　　今年8月24日，北京互联网法院在线公开审理了首例“AI文生图著作权案”。原告李某利用开源AI软件Stable Diffusion生成了一幅绘画，并发布在自己的小红书主页之中。被告刘某是一名创作爱好者，其在百家号发布的诗歌中将涉案AI图像用作插图。原告就此提起诉讼，主张被告侵犯了其前述美术作品享有的信息网络传播权等。尽管本案未当庭宣判，但从庭审现场反馈情况来看，各方都对“AI生成绘画是否存在人类的创作贡献，进而可以获得版权法保护”高度关注。

　　算法推荐和“AI生成”对版权制度挑战的相似性

　　从《著作权法》角度来看，算法推荐和“AI生成”这两个议题具有内在的相似性，都是聚焦机器在版权领域对于人类特定行为的“替代”。算法推荐作为传播领域的一项新技术，其并未带来新的版权权利类型，而是赋能作品各类传播权利更加精准、高效的行使。虽然在直观感觉上，算法推荐一定程度上代替了人类决定对哪些内容进行推送，但其本质上仅是自动化程度更高的人类辅助传播工具。真正的内容传播主体，依旧是算法推荐背后的使用者而非机器算法本身，否则便无法解决后续侵权责任承担等系列问题。

　　例如，在被称为国内算法推荐第一案的“延禧攻略案”中，北京海淀法院便指出信息流推荐技术（算法推荐）仅仅起到了向用户精准、高效推荐的作用，其本质上是被告向用户提供网络服务的辅助工具，具有实质性非侵权用途，本身并不是本院判断是否构成帮助侵权的对象。本案的评判对象，是作为这一技术应用者或工具使用者的被告，在采用信息流推荐技术为用户提供服务的过程中，是否对涉案侵权后果的产生具有过错，是否承担相应的法律责任。

　　同理，“AI生成”聚焦内容创作领域，也没有带来新的作品客体类型，只是让传统文字、美术等作品的创作过程的自动化水平大大提升，但归根结底还是使用AI模型的人在创作。否则，AI生成内容后续的授权利用、维权索赔以及责任承担等问题都难以解决。对于希望借助“职务作品”“法人作品”等来解决AI主体问题的思路，更是难以成立。一方面，人无法雇佣机器来帮自己进行创作，否则这将陷入默认“机器是创作主体”的逻辑。另一方面，如果按照“法人作品”的逻辑，更是会得出“AI作品是由机器主持、代表机器意志、由机器承担责任”的滑稽谬谈。

　　AI生成内容的版权保护需着眼对人类创作激励

　　只对自然人主体进行激励、保护的坚持，不论是此前算法推荐涉及的传播主体，还是当下“AI生成”涉及的创作主体，都不会简单的在版权法体系内被颠覆。原因在于，版权仅是民事权利的一种，除非在整个民法体系对主体制度进行变革，否则过多的探讨并无实质意义。就当下AI的发展阶段而言，虽然人们已经开始广泛探讨大语言模型令人兴奋的“涌现能力”，但我们不得不承认目前还远未达到突破“人—物和主—客体”二分理论的技术临界点。

　　从版权制度的目的和产业实践来看，对AI生成内容加以保护具有现实必要性。一方面，给予AI生成内容版权保护，能够实现版权法“激励作品创作”的内在目标。但激励和保护的主体是利用AI生成作品的人而非AI本身，因为在当下阶段，大语言模型生成内容仍需经由使用者输入提示词来触发。需要注意的是，对于AI生成内容的版权保护，绝不等于对AI著作权法上主体地位的认可。

　　另一方面，不对AI生成内容加以保护会带来一系列的负面影响。首先，“有恒产者才有恒心”，缺乏版权保护会影响AI模型使用方的内在动力。进一步来看，有可能经由下游AI大模型采买、使用的减少，反向影响上游AI大模型的研发、训练的发展。其次，缺乏版权保护会影响甚至破坏AI生成内容后续IP授权和维权的权利稳定性，不利于全社会文化的传播、内容的丰富。最后，缺乏版权保护会导致对AI内容不经授权的任意利用，这将引发创作、交易市场秩序的混乱，并产生额外的治理成本。至于反不正当竞争法等其他保护模式，则仅能通过规制侵权行为来解决被动的维权问题，但无法解决作品内容的主动授权、传播问题。

　　保护手段不宜采取过于激进的方法

　　对于AI生成内容的版权保护，不宜在版权制度层面采取过于激进的变革举措，例如新增客体类型这类思路。一方面，AI生成内容不管是尝试作为新的作品类型或者是邻接权客体类型加以保护，都无法避免与既有作品类型外观重合的问题。AI生成内容和非AI生成内容，两者本质上只是创作工具的不同，生成内容的外在表现形式并无本质差异，最终还是会落入到既有版权客体类型范畴。

　　另一方面，即使借鉴各界探讨较多的英国的“计算机生成作品”模式，对AI生成内容设置权利范畴和保护期限的限制在实践中也存在难以落地的风险。自英国在《1988年版权、外观设计和专利法》中创立“计算机生成作品”以来，这一规定几乎成为了“僵尸条款”。仅英国衡平法院在2006年1月做出将街头游戏机画面认定为“计算机生成作品”的一例判决。时至今日，该判决的现实价值愈发淡化，因为将游戏画面纳入“视听作品”保护几乎已成为各国共识。

　　导致“计算机生成作品”在英国难以落地的内在原因，很可能是制度本身产生的负面激励问题。为了防止自身作品被认定为“计算机生成作品”，受到版权法权利范围和保护期限的“歧视”，创作者大概率会隐瞒这一事实，这在AI生成领域同样有可能发生。此外，如何对AI生成内容和非AI生成内容加以区分，也是一个现实难题。除非通过高度专业技术手段的鉴别，否则，对于普通大众来说，二者在表现形式上没有本质差异。

　　对于AI生成内容的版权保护路径，可以尝试从以下几个方面加以思考。

　　只要AI生成内容满足客观上的独创性要求，便可以落入《著作权法》作品保护范畴。当然，需要AI模型使用者能够证明自身的创作贡献以及与生成作品之间的必要联系。但这更多的是在发生相关作品权属、侵权等争议之后。从《著作权法》角度来看，虽然不强调AI生成内容含有的人类独创性“高低”，但仍需满足独创性“有无”的要求。

　　需要根据AI生成内容的表现形式，来判断其具体符合《著作权法》上的何种作品类型。AI生成内容不会构成一类全新的版权客体，最终还是会落入《著作权法》文字、美术、音乐、视听等既有作品范畴之中。

　　无须过度纠结AI生成内容质量的高低。即使有些提示词和模型参数设计的可能较为简单，生成内容的独创性没有那么高，非AI生成内容的独创性也会存在高低差异。低质量的AI生成作品包括相对简单的提示词可能产生的同质化作品，最终都会被市场所筛除和抛弃，相应的权利人也不会有过高的传播和商业利用预期。归根结底，法律只需解决特定内容是否受到版权保护的问题，诸如艺术价值、商业价值此类问题则应当交由市场加以评判。

　　（作者系腾讯研究院高级研究员）