论人工智能生成内容的著作权法保护
李 俊*
摘要： 人工智能生成内容从表现形式上看与人类创作的作品相差无几，但究竟能否作为作品进行保护，则要从其创作原理及创作过程入手进行分析，目前人工智能生成内容是运用算法、规则，套用已有模板得出的结果，不符合作品的独创性要求，为了避免对既有的著作权理论体系造成冲击，不宜将其直接认定为作品，但由于人工智能生成内容与作品类似，同时，出于促进人工智能产业发展的考虑，应将其作为著作权的特殊保护对象进行调整。
关键词： 人工智能；著作权；独创性；保护
引 言
近几年人工智能产业迅速发展，各国已经意识到人工智能在未来社会发展中的重要作用，纷纷出台相关政策法规来促进本国人工智能产业的发展。2014年欧盟委员会副主席内莉·克勒斯就曾在自动化与机电一体化的国际贸易博览会开幕式上宣布，截止2020年欧盟将投入28亿欧元用于研发民用机器人，将涉及制造业、农业、医疗、安全等多个领域。韩国更是早在2012年10月就发布了旨在促进产业发展的“机器人未来战略展望2022”，日本也将人工智能产业作为本国的重点扶植产业，并计划10年投资3.5亿美元。各国如此重视人工智能的发展和该产业的巨大发展潜力分不开，欧洲机器人协会秘书长尤维·赫斯博士就曾表示，机器人产业的发展将超乎我们的想象，目前全球机器人产业年均产值为220亿欧元，预计到2020年能够增长到500亿欧元至620亿欧元。
人工智能对于创作活动的参与，对现行的著作权法提出了挑战。著作权法从立法之初就以保障著作权人的权利实现和激励创作作为制度目标，因此，无论从著作权法的体系构建、权利归属还是从著作权法的功能来看，都是围绕着人类的创作活动展开，即使是将法人或其他组织视为著作权人的情况下，也是为了保护投资者的利益，最终还是要实现激励“理性人”创作的目的。而面对已经大量存在的人工智能生成的作品，是否保护以及如何保护仍然让人困惑。
随着技术的迭代发展以及人工智能在文学、艺术领域创作活动的增多，今后人工智能生成的内容必然也会呈几何倍数增长，如果不明确界定其性质和权利归属，不但会引发大量的著作权争议，而且会冲击既有的著作权制度体系，产生海量且另类的“孤儿作品”。[注] 熊琦：《人工智能生成内容的著作权认定》，载《知识产权》2017年第3期。 因此，有必要首先厘清人工智能生成内容的范围，排除形式上不符合作品条件的内容，在此基础上，从人工智能的“创作”过程入手，分析人工智能生成内容是否具备作品的实质条件，然后在既有法律规定的基础上对人工智能的权利归属和保护模式进行探讨。
本研究采用单束TightRope固定，但关于单束TightRope固定还是双束TightRope固定更好，尚有不同意见。双束TightRope固定的理由是解剖重建喙锁韧带。Patzer等［10］描述，与单束固定相比，双束固定后喙锁距离更短，然而，喙锁距离距离和评分并不存在显著的关联。Horst K等［11］的研究也证实了，喙锁距离和肩锁距离无显著差异，临床效果也相似。
一、人工智能：从工具到创作“主体”的角色转变
人工智能并不是一个新兴概念，约翰·麦卡锡在1956年美国达特茅斯会议上就已经提出了人工智能的概念，并指出人工智能应当是用机器来模拟人脑工作，实现与人类相同或近似的智能。很久以来由于技术的限制，对于计算机的利用只停留在创作辅助工具，计算机并没有真正参与到创作活动中，因此，此时各国虽然也都对计算机生成内容进行了讨论，但结果几乎一致，都认为计算机生成内容属于利用计算机作为辅助创作工具创作出的作品，著作权应当属于操纵计算机的人或者为创作提供数据的人。美国版权作品新技术应用国家委员会曾经在1979年发表报告，报告中将计算机与照相机、打印机等类似工具进行了对比，认为计算机创作成果的作者应当是使用计算机的人。[注] National Commission on New Technology Uses of Copyrighted Works，Final Report on New Technology Uses of Copyrighted Works 82 (1979)，pp.43-45． WIPO在1982年也曾经发表过为作品利用及创作而使用计算机系统所产生的著作权问题解决方案的建议，建议中指出，在未来创作作品而进行使用的场合中，计算机系统基本上应被视为作品创作而使用的手段。1988年，英国的《版权、设计和专利法》也对计算机生成的成果进行了专门的规定：为计算机生成之作品进行必要程序者，视为该计算机生成之作品的作者。可以说在计算机技术发展的早期，计算机系统扮演的角色较为单一，虽然最终成果的生成离不开计算机的参与，但此时计算机只是作为创作工具使用，和照相机、打印机的作用类似，创作者仍然是贡献了“独创性”思维的人。
独创性判断中暗含着一个前提，就是作品应当是由人创作的，因此在判断人工智能生成内容是否具备独创性时，应当对创作主体之外的其它条件进行探讨，否则就失去了深入探讨的意义。我们前面已经对人工智能的“创作”过程进行了简要的分析，得知人工智能的生成内容是利用已经创设好模型根据已有数据库中的内容智能选择不同的模板创作而成的，虽然人工智能一直努力向人类的思维模式看齐，但由于现有认知水平的限制，人工智能一直未能真正实现像人类一样思考，即使数据库中的内容和人类大脑中存储的知识一样多，也无法真正模拟人类的创作活动，因为人类的创作活动具有很大程度的偶然性，参与其中的不仅包括已知的经验，还有直觉与灵感等要素。微软的人工智能专家介绍，小冰与一般诗人的创作过程已经没有差别，在看到一副图片后就会产生灵感进行创作。虽然形式上看微软的小冰已经实现“有感而发”，但这个灵感的产生过程也和人类的大不相同，这个灵感的触发是已经依照事先设置好的模型运作的，而人类不仅会面对不同的情境有感而发，而且还会因为自身的情绪变化有感而发，这些显然人工智能难以企及。同时，不同的人面对同样的事物会有不同的感触和认识，正所谓一千个人眼中，有一千个哈姆雷特。这种认识上的差异和人类的思维模式有很大关系，事实证明即使是面对同样的信息，不同的人也会得到完全不同的结论，造成这种差距的原因我们至今还无法完全参透，但至少包含环境、阅历、年龄、文化程度甚至是镌刻在DNA里的遗传基因等原因，这种不同导致了差异，而这种差异体现在创作过程中就是面对同样的信息不同的人会进行不同的选择和安排，这种不同体现在每个文字、每个音符的选择上，体现在每个动作的走向上，也体现在每一个画笔的笔触中，这种差异使得我们没有办法去构建一个有限的模型去模拟，因为这个模型根本就不存在！
二、人工智能生成内容与作品的法理冲突
无论是人工智能写出的新闻、编写的乐曲还是绘制的图画，其表现形式都与人类创作的作品类似，至于其能否作为作品受到著作权法保护，则需要从其“创作”过程入手，分析其“创作”原理从而判断其生成内容是否构成作品。如果其生成内容不符合作品的实质条件，则探讨其著作权归属问题就丧失了意义。
PROVENTIA公司是一家总部位于芬兰的科技公司。它致力于为发动机、机器设备与车辆行业提供技术解决方案。PROVENTIA公司的排气后处理系统助力内燃机满足不断提高的环保法规的要求。其中，柴油发动机微粒过滤器、选择性催化还原与尿素混合技术在业界享有盛誉。公司还设有模块化测试实验室，用于开发并测试发动机、动力系统、混合动力系统以及电池产品，已达到相应技术要求。
(一)人工智能“创作”过程分析
2017年8月8日九寨沟地震发生后18分钟，中国地震台的微信公众号就推送了一条新闻《四川阿坝州九寨沟县发生7.0级地震》，与以往新闻不同的是，这条新闻完全由人工智能生成，该新闻是在对地震相关数据进行挖掘和分析的基础上完成的，新闻中除了包含地震参数、震中地形、热力人口、震中天气等多项内容外，还包含了4幅新闻图片，而这一切都是人工智能在25秒的时间内完成的。该新闻从内容到形式均与人类创作的新闻难以区分，那么该新闻是否属于著作权法中的作品，则需要从人工智能的创作原理入手进行分析。
因此，人工智能进行文学艺术创作，更多是受到“已有作品”的影响，而这个影响了文学艺术内容的“已有作品”恰好是人类给人工智能预先设置好的学习对象，比如微软的人工智能小冰创作的诗集，就是在学习了1920年以后519位诗人的诗歌后创作出来的，这个学习的过程我们暂且不论，但是学习的结果必然与事先构建的数据库密切相关，比如将莎士比亚的作品置于数据库中，人工智能学习后生成的也必然只能是莎士比亚风格的句子，可以说由于技术的限制目前人工智能的创作过程仍然受到事先设定好的规律和模板的限制，而人类创作过程中的其他思维形态，如直觉、灵感等并没有体现其中。在人类艺术作品的创作过程中，直觉或灵感恰恰是赋予作品价值的灵魂所在，在高水平的创作过程中，这种重要性体现得尤为明显，同时这也是造成同类型作品差别的主要原因，尤其是针对同一创作者创作的同一类型的作品而言。
人工智能的终极目的是实现对人脑活动的模拟，但人造的计算机硬件与人类的智能硬件(人脑)有很大的差异，因此在实现同一智能任务时它们的机理并不完全相同。[注] 张钹：《智能模拟与人工智能系统》，载《科学中国人》1996年第2期。 现阶段的医学研究表明，人脑运作的过程十分复杂，我们对其运作原理的认识仍然十分有限，目前人工智能只能追求实现对我们所掌握的已知范围内的人脑活动模式的模拟。从人工智能的发展历程来看，现阶段主要是以符号主义为基础建造的智能系统。符号主义是在上世纪50年代，由美国的A·Newell等人提出的理论，该理论假设人脑是一种处理符号的物理系统，而认知就是一种处理符号的过程，因此认知过程可以视为对符号的计算，这种将符号作为人类智能本质的观点，从产生之初就得到了人工智能领域广泛认可。事实上，近几十年的人工智能系统基本都是在这种观点的影响下建构起来的。由于现代的电子计算机就是典型的符号系统，因此利用计算机建造计算符号的模型、模拟和建造人工智能系统就成了顺理成章之事。人工智能领域中建设最早也是最成功的就是启发式搜索的模型，该模型是在利用已有知识和经验的基础上在一个问题的所有求解空间内搜索可能的解，比如与人类象棋大师对战的“AlphaGo”就是利用这种原理建构的[注] 2016年3月，谷歌公司的人工智能机器人“AlphaGo”与世界围棋冠军李世石进行了围棋大战并以总比分4比1的成绩获胜，2016年年末，其又在棋类网站上与中日韩数十位高手对决，并取得了60胜0负的骄人战绩，引起社会各界的广泛关注。 ，当代的计算机系统已经具备相当快的处理速度，在面对这类问题的求解时已经显得游刃有余，因此，目前以此模式建立的计算机专家系统已经能够达到人类专家的水平，甚至从某种角度看已经超越了人类专家。
编写新闻稿件的人工智能基本就是以这种模型为基础建构起来的，人工智能写稿主要是利用优化算法，智能选择不同的模板然后完成新闻写作。具体来说，要完成一篇新闻稿件的写作，首先要构建一个海量内容的数据库，然后由计算机基于已经设定好的数据分析模式和算法设计，对于数据仓库中的每一项数据对应的写作模板进行学习和理解，然后基于具体主题完成写作。[注] 申屠小明、甘恬：《机器人写稿的技术原理及实现方法》，载《传媒评论》2017年第9期。 而在我们更为关注的诗歌、音乐等典型文学艺术领域，这种技术的实现更为复杂，因为诗歌、音乐所使用的语言比起新闻语言更加自然、生动，同时，这类文学艺术类的作品也不需要进行大量的数据分析，而这恰好是计算机系统的长处。
由于 Fe2+在溶液中的存在形式受制于溶液的pH值，在中性和碱性环境中，Fe2+催化 H2O2产生·OH的能力会减弱（张蓉蓉，2013；刘俊等，2013），导致其对合成麝香的去除率降低。
(二)人工智能生成内容的独创性否定
由于人工智能广义上也属于计算机系统的一种，导致人工智能出现后，不少学者主张完全可以套用原有的相关法律规定，不需要再单独针对人工智能制定解决方案。但实际上随着技术的发展，人工智能早已突破了原有“辅助工具”的内涵，目前人工智能已经具备了一定程度的“创造”能力，这和技术发展早期计算机只能执行设置好的指令而无法进行选择和判断有着根本的区别，如今人工智能已经广泛参与到文学艺术领域的创作活动中。比如目前在新闻行业中广泛采用的新闻写作机器人，已经实现脱离人工操作的干预，完全由后台的聚合算法来实现新闻的写作。2014年美联社利用Automated Insights(AI)公司的Wordsmith平台每季度可以“自动撰写”3000余篇新闻报道，而且这个数字还在增加，AI公司的公关经理James Kotecki表示，Wordsmith平台每周将可以写出上百万篇文章，甚至可以达到2000篇/秒。可以说，Wordsmith平台的新闻撰写模式已经和人工撰写没有太大差别。[注] 付松聚：《从8月CPI报道看机器新闻与人工新闻差异何在》，载《中国记者》2015年第11期。 曾经有人预测未来百分之九十的新闻稿件都将由人工智能完成，尤其在需要数据分析的体育及财经新闻的稿件中，人工智能的优势将更加突出。我国的网络公司也开发了专门撰写财经新闻的人工智能软件，并且已经实现了根据不同的受众群体生成不同的风格和版本来满足差异化的需求。[注] 例如腾讯公司2015年9月正式上线的“Dream Writer”(梦幻写手)、新华社2015年11月7日上岗的“快笔小新”、今日头条的“Xiaomingbot”(张小明)、南方都市的“小南”等，都是目前国内已经“在岗”的写稿机器人。 这只是凸显人工智能创作能力的冰山一角，人工智能写诗及绘画的新闻频现表明传统认知模式下认为最不可能由人工智能介入的领域，目前已经不乏人工智能的身影，甚至可以说如今人工智能已经实际参与到文学、艺术作品的创作过程中。现阶段人工智能与以往计算机系统的不同之处在于对创作活动的介入，可以说由于人工智能技术的飞速发展，具有人工智能的“计算机系统”已从原来单纯的创作工具进行了成功转型，目前已经在实际承担部分或全部创作工作。由于世界各国对于利用计算机作为创作工具产生的著作权问题已经达成了广泛共识，所以在本文中探讨的人工智能生成内容是在参与创作活动的语境中讨论的，利用计算机进行工具性使用而创作的作品不属于本文讨论的范围。
人类大脑的运作过程不是简单的模型就能够模拟，正因为如此创作者有时会文思泉涌，有时会才思枯竭，正是这种独特的创作过程造成了作品的多样性，正因为如此，各国的著作权法才普遍规定著作权可以一经创作完成就自动产生，因为人类思维的独特性，创作者几乎不可能创作出完全相同的作品，尤其是在对独创性高度有要求的情况下。最为明显的例子就是，即使是画家自己也很难再现自己曾创作出的绘画作品，对于文学作品也一样，即使作家已经完成了作品创作，但如果脱离了手稿，他也很难将自己的作品毫无差别地再现出来，这也就是为什么作家一直如此重视手稿的原因。反观人工智能的“创作”过程，由于模板的限制，面对同样的素材人工智能“创作”的内容是有限的，同时也正因为模板的存在，人工智能不论“创作”多少次，在这个有限范围内的创作内容也不会有任何变化。在探讨独创性时，关于程式性的或是无可选择的表达结果不具有独创性这一点各国已经达成了共识，因此，普遍认为只有当表达形成的过程中有取舍、选择、安排、设计的余地时，该表达才具有独创性[注] 李琛：《知识产权法关键词》，法律出版社2006年版，第34页。 。反观人工智能作品的“创作”过程，实际上是在一个可以预见的范围内进行“创作”的过程，因此，与其说人工智能创作了作品，倒不如直接说其生成了内容更为合理，这种生成内容表达形式的有限性使其丧失了作为作品获得著作权保护的合理性。
其次，人工智能不具有责任能力。也有学者认为责任能力属于广义的行为能力，这种认识上的差异我们暂且避过不谈。[注] 德国民法学者多持此种观点，多数学者认为责任能力的核心问题也是意思能力，因此用广义的行为能力去解释两种能力的共性。 在传统民法理论中，民事责任能力是辨认和控制自己的行为、对致人损害的后果独立承担责任的一种资格，这种资格也被形象地称为侵权行为能力。这种能力的享有暗含这样的一个前提，行为人是具有理性判断能力的主体，依其条件有足够的辨别能力去避免对他人造成的不当损害。[注] 郑永宽：《论民事责任能力的价值属性》，载《法律科学》2010年第4期。 这在关于民事责任能力的判断标准中也得到了印证，从世界各国的法律规定可以看出，各国大多是将行为人的识别能力或是年龄、智力及健康状况作为判断或推定标准[注] 关于民事责任能力的判断标准，目前各国主要有三种判定模式：主观主义、客观主义与结合主义。其中，主观主义以行为人的识别能力作为认定标准，客观主义以行为人的年龄及智力监控状况作为判断标准，结合主义将年龄、智力健康状况作为推定民事责任能力的标准，并且结合具体个案进行认定。 ，事实上，这又回到了我们前面探讨的意思能力的问题上，人工智能无法对其行为进行理性的预判，也无法去认同或遵守人类预设的社会秩序或法律规则，这是人工智能成为法律主体难以克服的障碍。
(三)人工智能生成内容属于可财产化信息
2017年3月，谷歌的人工智能“DeepDream” 在旧金山成功举办画展，并将画作成功拍卖[注] 2017年3月，谷歌为给 Gray Area 艺术基金筹资将人工智能“DeepDream”创作的29幅画作在旧金山进行展出并拍卖，总共拍得了97600美元，其中单幅最高成交价达到了 8000 美元，这也创下了人工智能画作有史以来的最高拍卖价。 ，同年5月，微软的人工智能机器人小冰也出版了其首部诗集《阳光失了玻璃窗》，这些事件无一不证实了人工智能生成内容的财产属性。那么此种财产属性是否意味着财产权利？对此问题，可以参考著作财产权的创设依据进行论证。规范作品的法律体系可以分为版权体系和著作权体系，版权体系受洛克的劳动财产说影响较深，洛克把劳动作为财产私有化的原因，而作品也被认为是财产的一种，因此，作者对其作品拥有权利是由于作品属于作者劳动成果的理由得到了广泛的认可；而著作权体系深受十九世纪末德国先验唯心主义哲学的影响，相比版权体系著作权体系更加强调作品的人格属性，认为作品体现了作者的人格，是作者人格的延伸，因此作者有权利对其进行控制。
虽然对著作权的权利基础存在认识上的差异，但无论是版权体系还是著作权体系，对于著作权的财产权属性都不存在争议，版权体系更是认为版权就是一种财产权，考察版权体系发展的历史就会发现，从版权制度产生之初版权就带有浓厚的财产权性质，权利人从版权制度产生之初就被赋予了财产权利；即使是在强调作品人格属性的大陆法系国家，也都普遍认可作者有权利通过利用作品获得收益。虽然版权体系和著作权体系的权利设置及权利结构不同，但无一不认可著作权应当扩张到经济生活的各个角落，只要人们能够通过作品的利用获得价值，著作权人就有权对此主张财产权利。
人工智能生成内容既然属于可财产化的信息，那么究竟谁可以享有其生成内容带来的利益，人工智能本身已经被排除，在实践中，人工智能的投资者、研发者都曾经被讨论。
三、人工智能生成内容的权利归属
人工智能生成的内容属于一种可财产化的信息，那么谁又可以对其主张权利？人工智能可否成为其权利主体？该问题的解决需要从民法上权利主体与客体的关系入手进行分析，在民事法律关系中，自然人和拟制的法人都可以成为权利主体，而物、行为、智力成果等只能成为权利客体。人工智能由于其具有一定的人类思维模式，所以也有人主张其可以成为权利主体，这种主张事实上在欧洲已经得到了印证。[注] 2016年5月31日，欧盟法律事务委员会向欧盟提交了一项动议，要求欧盟立法赋予自动化机器人以“电子人”的身份，让其拥有广泛的权利，并建议对智能机器人进行登记，同时为这些机器人开设资金账户，以便其进行交易及领取养老金，并且提出人工智能也要承担法律责任，比如承担纳税义务等。 但更多人认为，人工智能只是高级的工具，无论技术发展程度如何，都难以成为权利主体，在民事法律关系中只能作为客体存在。
(一)人工智能难以成为权利主体
由于在民事法律关系中，除了自然人主体外，还有拟制的法人主体，因此也有观点主张，权利主体这一概念本来就是法律概念，其范围会随着社会的进步、经济的发展而产生变化，既然人类可以为了现实需要将法人拟制为主体，同样也可以根据社会发展需要将主体范围扩展至人工智能，但经过分析可知，人工智能从权利主体角度分析与法人的差距还比较明显。
首先，人工智能成为权利主体先天不足。无论是自然人还是法人，作为民事主体在民事法律关系中都是权利的所有者和义务的承担者。[注] [德]卡尔·拉伦茨：《德国民法通论》，王晓晔等译，法律出版社2009年版，第255页。 即使人工智能可以像法人一样得到国家的认可，被赋予权利能力，但要想参与法律关系进行民事行为，还必须要具备行为能力。自然人的行为能力可以随着年龄的不断增长得到完善，对于法人来说虽然其属于拟制主体，但是可以由法人机关为其做出行为，人工智能虽然发展的终极目标是实现像人类一样思考，并且，目前人工智能也具有一定的分析问题、解决问题的能力，甚至在某些领域可以媲美专家，但离民事主体所需具备的意思能力还具有很大的距离，其并不具备理智及认知能力，难以通过自己的意思表示取得权利和承担义务，这是人工智能成为权利主体难以逾越的鸿沟。除此之外，人工智能也无法履行义务。由权利的本质属性决定，民事主体在享有权利的同时必须要履行相应的义务，从目前人工智能的发展情况看，其既不可能遵守消极的义务，也无法履行积极的义务，因此人工智能难以成为权利主体。
第二天，我们便开始在伦敦城市中穿梭，这里的建筑风格与国内的高楼大厦风格迥异，而我更喜欢这种优雅浪漫的欧式建筑，给人一种轻松、愉悦、古朴雅致的感受。
(二)人工智能生成内容权利归属的现实安排
虽然两大法系对著作权的本质属性存在认识上的差异，但都将作品看成是有价值的财产。尤其是在近二三十年，随着经济全球化、信息商品化的发展，无形的信息早就成为了价值远高于有形资产的重要财产类型，各国为了在经济发展中抢占先机，也都纷纷立法赋予新形式的信息以财产权利。那么，究竟什么样的信息可以被赋予财产权利，或者说信息的财产化条件究竟是什么？一般认为，在形式上可以描述并且可以再现的符号形态，在内容上能够表达某种符合正当价值意义的信息才能被财产化。人工智能的生成内容符合财产化的条件。首先，人工智能生成的内容无论是诗歌还是绘画在形式上都属于可以描述并且可以再现的符号，人工智能生成的内容和人类创作的作品在形式上相同，属于能够被复制在一定的载体上，同时能够被人力所支配和控制的信息；其次，事实已经证明，人工智能生成的内容是有价值的，其具有可交易性。人工智能生成内容作为一种信息，既是有价值的，同时也是稀缺的，应当使之财产化。
并研究了超导磁场储能技术下的微网涡流损耗,通过漏磁场测算后,可选取电网导体损耗测算方式获得绕组线圈的涡流损耗,而涡流损耗常出现在超导接头部分。本文采用超导磁场储能系统完成预测控制。实验结果表明超导磁场储能技术能够提升微网的供电体系稳定状态,实时预测和控制涡流损耗。
目前已有的研究成果中，由投资者享有权益受到较多的认可。当代创作活动对资本的依赖前所未有，由于作品价值日益增大，集团化、商业化的创作行为愈加普遍，这些商业化模式下创作出的作品与具体创作者之间的关系淡漠，但与资本关系密切，为了保护和鼓励投资，各国法律已经对此及时作出了回应，将此类作品著作权授予给投资者。出于维护法律制度统一性的考虑，不少学者认为既然著作权法中已有投资者获得利益的先例，人工智能生成内容归属于投资者也未尝不可，但是人工智能的情况较为特殊，不仅人工智能生成内容属于可财产化的信息，而且人工智能本身也可以作为知识产权保护的对象，随着人工智能产业的发展以及人工智能成果向各个产业、领域的渗透，面对用户的差异化需求人工智能完全可以实现个性化定制，按照用户的不同需求去设计不同类型的人工智能[注] IBM的超级计算机系统沃森目前被认为是世界上最大的认知计算平台，IBM不仅将沃森系统作为本公司的分析师，而且将其提供给多个企业作为分析工具，在未来，人工智能系统的个性化定制已经成为了必然趋势。 ，人工智能投资者的利益完全可以以传统知识产权权利主体的身份在正常商业活动中得到实现，按照权利穷竭原则人工智能的投资者一旦将产品投入市场，他和产品之间的联系就应当终止，人工智能生成内容不应再由其继续控制。基于人工智能研发者的重要作用，也有人主张人工智能生成内容应当由研发者控制，但研发者的投入完全可以以专利权或软件著作权的形式获得回报，再让其享有人工智能生成内容带来的利益会给人工智能的使用造成不正当的干涉，同时也会造成重复授权。
不遗余力地挖掘“管院在线”教育培训领域的所有潜力，牢固树立建设一流在线培训学习平台的市场定位。通过新的和既有的端到端数字化技术，让培训内容源于实践，应用于实践，在智能云平台上打造智慧共享学习生态。“管院在线”将在进一步总结运用以往管理经验，承担领导者、决策者责任的同时，适应并加速升级自身应对变化、带领团队创新迭代的能力，设计、建设和运营独具特色的在线培训解决方案，加强高端语言课程资源平台建设，按照中央、集团党组、“一带一路”战略和学员持续学习的需求，量身打造“知识平台化+学习生态化”高端学习平台，激发更多学员参与知识分享，为局处级干部发展赋能。
鉴于此，笔者认为由人工智能的产品所有人获得利益更为合理。人工智能所有人已经为获得人工智能产品的所有权支付了对价，其对人工智能生成内容就应当享有使用和收益的权利，并且相比于投资者与研发者，人工智能生成内容与其所有人联系更为密切，甚至可以说其生成内容完全是在所有人的影响和控制下产生的，虽然人工智能会自动生成类似作品的内容，但这完全是在 “已有作品”的影响下完成的，而这个“已有作品”的范围恰好就是由其所有人预先设定的，人工智能生成内容作为一种特殊的收益，相比投资者与研发者，由其所有人取得更具有合理性。
四、人工智能生成内容的保护模式分析
作品的独创性要求使得人工智能生成内容丧失了作为作品获得保护的合理性，但随着功利主义与实证主义向法学的渗透，人们开始认为有些事物即使不符合创造性的本质，但社会观念认为有必要保护，并且与智力成果具有相似的法律特征，也可以成为知识产权的对象。[注] 李琛：《对智力成果权范式的一种历史分析》，载《知识产权》2004 年第2期。 比如，欧盟等国对无独创性数据库的保护以及日本等国对商品化形象权的保护。人工智能生成内容的表达有限性，使其丧失了作为作品受到法律保护的合理性，但其财产利益重大，完全不对其进行保护有失公平，不仅会影响投资者的信心，而且最终也会对公共利益造成不良影响。目前人工智能生成的内容虽然还具有时效性不足、逻辑性不强等缺点，但随着人工智能技术的发展与成熟，人工智能生成内容也会日臻完善，与具有商业价值的作品之间的差距会越来越小，其价值终究会得到广泛的认可。
由于人工智能生成内容的表现形式与作品难以区分，有观点认为为避免因为缺少必要证据而导致出现无法认定的情形，应当将其视为作品，但此看法是否合理值得商榷。在民事法律关系中，民事主体的行为能力对于民事行为的法律后果影响巨大，其中年龄、智力健康状况均为重要的考量因素，智力健康状况固然可以从表面初步判断，但对于年龄来说，除非民事主体自己提供身份证明，否则相对人很难进行准确的判断。但在民事纠纷中，司法机关仍然会按照法律的既有规定来处理，并不会考虑相对人的预判是否与真实情况相符，更不会以行为人的年龄难以准确判断作为拒绝将其作为认定标准的理由。举重以明轻，认定困难也不应当成为人工智能生成内容不能受到法律特别对待的障碍，事实上，虽然人工智能生成内容与作品在形式上差别不大，但认定一个“作品”究竟是人工智能生成的还是人类创作的并不困难。民事主体要对作品进行商业化利用，必然要征得著作权人同意，此种情况下通过查找确定创作主体并不困难，并且对于人工智能生成内容可以考虑建立登记制度，该类问题也就迎刃而解。如果构成合理使用则更容易解决，即使作品被合理使用也不需要征得著作权人的同意并且不必支付报酬，人工智能生成内容即使获得法律保护，对其保护标准也不可能高于人类创作的作品，所以此种情况下更加不存在障碍。相反，如果直接将其认定为作品必然会对既有的著作权理论体系与权利归属规则造成冲击，破坏著作权体系的统一性，因此这并不是最优选择。
现场试验采用的静压PHC管桩直径400 mm、壁厚95 mm，试验桩编号为S1、S2，桩长分别为13和18 m，桩长范围内主要土层为粉质黏土，S1桩底土层为粉质黏土，S2桩底土层为粗砾砂.试验桩FBG传感器采用桩身内植入埋设工艺，S1桩身埋设6个测点，S2桩身埋设8个测点.贯入过程桩身轴力分布曲线如图2所示.由图2可见，S1、S2试验桩桩身轴力整体趋势随贯入深度增加而减小.S1桩端进入粉质黏土层，桩端阻力为478.3 kN；S2桩端进入粗粒砂层，桩端阻力为631.5 kN，说明测试效果良好.
实际上，人工智能生成内容的保护可以仿效欧洲无独创性数据库的保护模式。欧洲在《欧盟数据库指令》中创设了数据库权并将权利内容界定为提取权和利用权两种，分别对数据库内容的复制、下载、上传行为以及提供、利用等行为进行了控制，并且将权利赋予给委托数据库开发的委托方，而不是具体的设计开发人。从生成内容的角度看，人工智能生成内容与无独创性数据库类似，因此，我国也可以仿效欧盟的法律规定，单独制定人工智能法规，控制对人工智能生成内容的利用及传播行为，这样既不用解决与现有法律规定的矛盾，也会较少引起争议。还有一种较为理想的解决方案是扩充邻接权的范围，将其纳入其中进行保护，这样不仅可以降低立法成本，也有利于维护独创性标准的统一。大陆法系国家一直有将独创性程度低的作品作为邻接权保护对象的传统[注] 在德国知识产权法律制度中即是将无独创性的数据库作为邻接权的保护对象进行调整。 ，目前正值我国《著作权法》的第三次修订，正好可以借此契机解决人工智能生成内容的法律保护问题。
世界各国目前已经意识到了人工智能产业蕴藏的巨大价值，纷纷制定法律法规推动本国人工智能领域的发展，以期在未来数字智能时代的发展中占有一席之地。我国国务院也于2017年出台了《新一代人工智能发展规划》，以期实现国内人工智能领域的快速发展。为了促进人工智能领域的快速发展，同时出于鼓励和保护投资的需要，运用法律为人工智能生成内容提供保护也势在必行，独创性不足不应当成为其不能获得著作权保护的障碍，事实上，曾经被普遍认为独创性不足的录音制品、广播节目同样也获得了著作权的保护，即使是在奉行“作品是作者人格延伸”的大陆法系国家，为了鼓励和保护投资，也创设出了邻接权来保护此类对象。事实上，《安娜女王法》的立法初衷也不完全是保护创作者的利益，而是也考虑到了限制出版商对于行业的垄断，最终实现各方利益平衡。从市场规范的角度来看，知识产权制度从一开始就是基于市场所建立的一套规则，是基于交易的需要产生的，其具体规则主要关心的是市场交易以及通过这种交易实现的资源配置。[注] 杨雄文、肖尤丹：《知识产权法市场本位论——兼论知识产权制度价值的实现》，载《法学家》2011年第 5 期。 甚至有观点指出知识产权制度的主要功能是确认、分配知识的市场化所产生的利益，知识产权制度的产生是知识成为市场要素的结果。[注] 李琛: 《著作权基本理论批判》，知识产权出版社2013年版，第25-27页。
据有关部门的统计数据显示，今年全球范围内人工智能的市场规模预计将达到2000亿美金，我国也迎来了人工智能产业迅猛增长期。人工智能领域的发展不仅涉及许多技术、应用领域，而且也涉及到了知识产权领域，我们不仅要对人工智能的技术进行保护，为了促进人工智能产业的发展，对人工智能生成内容的保护也势在必行。法律制度是为经济和产业发展服务的，对于人工智能产业的重视，不仅应当体现在技术的开发创新及资金的投入上，更应当体现在法律制度的支持上。
*作者简介： 李俊，甘肃政法学院讲师。