人工智能生成内容的版权独创性分析
◎王楠1李冰月2
一、问题的提出
人工智能技术日新月异的发展使得人工智能的创作遍地开花，人工智能生成内容的可版权性及权利归属问题在学界受到广泛关注。熊琦认为人工智能的生成内容可作为著作权法上的作品加以保护，权利归属借鉴法人作品的现有制度；王迁认为人工智能的生成内容是基于算法、规则和模板的结果，不能体现创作者独特的个性，因此不足以构成著作权法上的作品加以保护；而易继明则从保护投资者的角度出发，支持将人工智能生成内容纳入邻接权权利保护系统之下目前虽尚未形成统一定论，但人工智能生成内容的可版权性及权利归属确是一个亟需关注并解决的问题。在笔者看来，打开这一疑问之门的钥匙在于明确人工智能生成内容的法律属性，分析人工智能的生成内容能否构成现有版权法上的作品的关键在于人工智能生成内容的独创性界定。
中西医结合医院开展合理用药咨询门诊的实践与分析…………………………………………………… 年 华等（4）：556
二、作品独创性的构成要件
为达到多元利益主体的平衡，版权法一方面旨在保护创作，赋予版权人对作品一定期限的独占权而获取报酬，提高作者的积极性；另一方面亦需要实现公共利益，促进公众接近、学习、利用他人的已有作品萌发新作，从而推动国家文化事业和科学事业的发展。版权是各方利益相互冲突和协调的产物，版权法的立法目的是在版权人、使用者、传播者和公共利益之间寻求最佳平衡。而独创性作为作品的特性之一，不仅是构成作品的必要条件，也是搭起各方利益平衡的桥梁支柱：一则独创性是作品的试金石，创作内容因是否具有独创性而一分为二，具有独创性和可复制性方可构成作品，获得版权法的保护，没有独创性的内容则进入公有领域；二则版权人通过利用自己所创之作品获得的报酬，也是其为社会文化事业和科学事业增添独创性贡献的对价。独创性的有无及程度决定了作品的成立、版权人的收益以及公众从作品中可汲取的精华。
（一）英美法系的独创性判断标准
独创性对于作品的重要性不言而喻，但独创性的含义是非常抽象的，且上下沿较为宽泛，因此各国对于作品独创性的要求也大相径庭。以英国为代表的英美法系国家对独创性的要求相对较低，因为其重视的是作品能够带来的经济利益。1916年Peterson法官在University of London Press Ltdv.University Tutorial Press Ltd一案中对独创性"应为作者独立创作而非抄袭"的解释至今仍作为经典解释而沿用。除了独立完成之外，英国对独创性的认定还多引用"额头出汗原则"（Sweat Of The Brow），要求投入劳动、技巧、资金、选择或判断，侧重保护作者的劳动和投入；同为英美法系的美国，起初也因1903年的Bleistein V.Donaldson Lithographing Co一案判断作品独创性的要件为"独立完成"，并在美国多年的审判实践中一直在沿用此标准。直到1991年具有里程碑意义的Feist Publications Inc.v.Rural Telephone Service Co。案中确定了新的独创性标准，即"独立完成"加"最低限度的创造性"。Feist案中认为电话号码是事实而非来源于作者行为，Rural公司出版电话号码簿虽投入了劳动、资金和选择，但这种选择仅仅是依照古老的方法和习惯将号码按客户的姓名字母排列，缺乏可版权性所需的创造力。因此Feist案认为，若想构成可版权性的汇编作品，需对非原创的事实进行投入具有少量的创造力的选择，哪怕是微小的、闪烁着某种创造性的火花即可Feist案批评了"额头出汗原则"存在可能使版权在保护选择与编排之外延及事实的缺陷，并对独创性的含义进行了新的解释，改变了传统作品独创性的含义：在独立完成之外融入了创造性这一因素，使作品独创性的判断标准有所提高。
（二）大陆法系独创性判断标准
以德国为代表的大陆法系国家强调作者的精神权利，将版权作为联系作者和作品的纽带。德国的独创性要求"创作高度"起初颇为严格，但经修正后的德国版权法降低了对独创性的要求，采用"小铜币"（klenie muenze）理论。小铜币理论是指创作高度的程度要求随著作权客体变化而有所不同：一般的文学、科学作品，采取偏高的"特别个性"程度，而于电脑程序作品则适用适度的创作要求。
（三）我国独创性判断标准
第五个支出是社会保障支出，关于社会保障支出的主要有以下几个问题：社会保障支出总量不足；社会保障支出增长缓慢；社会保障支出结构不合理、地区差异显著；社会保障基金增值困难、安全隐患。这个具体的数据大概说一下：2010年的时候我们国家社会保障支出占GDP的2.28%。这个与同期国家比较，比如说以中等发达国家为例，中等发达国家社会保障支出比重是30%，我们是2.28%，社会保障构建上严重投入不足，今天我们所讲的全民享有的、能够覆盖13亿人口的社会保障体系尚未完全建立起来。
三、人工智能生成内容的独创性判断
（一）人工智能生成内容之“独立完成”
在现今的企业战略管理中，成本领先是企业在竞争中取胜的关键战略之一，有效的成本管控是企业无法忽视的重要问题，抓住它可以带动全局。企业的成本管控一般是指，根据企业自身发展战略为出发点，结合自身生产经营特点，对企业进行全方位分析后，对企业成本进行管理、控制、改善，最终提高企业竞争能力的一种成本管理方法，一般包括成本的预测、决策、计划、控制、核算和分析等环节，并不是很多人误认的只有降低生产成本和期间费用这么简单。
2017年，微软的人工智能小冰推出了原创诗集《阳光失了玻璃窗》，这部号称是人类历史上第一部100%完全由人工智能创造诗集的总策划董寰介绍小冰的创作过程：当小冰看到一张图片后，产生灵感，进而有感而发创作诗词。对此我们不禁惊奇又疑惑：人工智能真的已经像人类一样，通过激发灵感而进行创作了吗？笔者认为，人工智能确实已能够进行"创作"，但不是基于灵感，而是通过机器学习、海量的数据和算法。深度学习作为机器学习的一种，起源于人工神经网络（neural network），近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得重大突破。根据特斯拉人工智能主管部门深度学习和计算机视觉专家Andrej Karpathy博文中讲解人工智能创作的过程，是基于RNN（Recurrent Neural Networks）语言模型，以大量的诗歌作为训练材料输送至RNN语言模型训练，完成后给定初始内容或关键字词，依据RNN语言模型输出的概率分布进行采样得到新的词，诗歌即随这样不断重复的过程而产生。也即是说小冰的创作过程是先让小冰学习了大量的诗歌作品作为训练，训练完成后，通过图像识别技术，让小冰在看到一张图片后，提取图片内容的关键词，例如其诗歌中最常用的"太阳"、"小鸟"、"沙滩"等，然后根据提取的关键词，基于RNN语言模型生成诗歌的第一句，接着由第一句生成第二句，再由一、二句生成第三句，这样重复直至诗歌生成完成。
各国的独创性判断标准虽有不同，但对于作品需为作者独立创作，而非对另一作品的简单的复制、抄袭这一"独立完成"的要求是一致的。独立完成并不意味着禁止对他人作品的参考和借鉴，创作本就是吸取前人的智慧，再以新的形式传承。版权法的立法目的也是在保护创作的同时促进公众接近、学习他人作品，激励创作。因此笔者认为，"独立完成"要求作者的创作应为在他人作品或公有领域材料的参考或借鉴之上，再经过选择、协调或安排的过程。
人工智能的生成内容可谓是独立完成的吗？笔者认为这里的人工智能的生成内容包括由人类与人工智能共同完成的创作和仅由人工智能生成的内容。目前人工智能生成内容的法律属性及其权利归属虽尚无定论，但主流观点认为人工智能不能作为民事主体，因此人工智能生成内容无论以何种形式保护，目前基于生成内容具有的权利只能归属于人类。基于此，笔者认为，无论是人类与人工智能共同完成的创作，还是仅由人工智能生成的内容，既然最终都是归属于人类，便可将此作为整体讨论，即先看是否能构成可版权性的作品，至于最终权利的归属则可依据人工智能和不同人对创作成果的付出程度来另作分析。
计算机作曲第一人Lejaren Hiller在上世纪50年代用计算机创作了《伊利亚克组曲》，那时就引发了人们对"机器创作"法律属性的讨论。美国版权局刚开始认为作品须来源于人类的创作，而1978年国会成立的"新技术时代作品使用方式考察委员会"，在考察新技术对版权影响后发布的调研报告称计算机程序仅为创作的辅助工具。1986国会技术评估办公室对计算机程序生成内容的研究又有新态度，认为计算机的发展使得其在某种程度上有被视为合作作者之可能。2016年3月，一个名为"任性的人工智能之我是作家"的团队，用人工智能创作出来的短篇科幻小说《机器人写小说的那一天》通过了日本著名科幻文学奖"星新一奖"的初审。该篇小说的创作过程是由人类事先设定好人物、内容大纲等文章的"零部件"，再由人工智能根据这些内容自动生成。在这种人工智能和人类共同进行创作的情况下，笔者认为可以将人工智能看作是人类的合作方或仅为协助的工具，将创作生成的内容视为一个整体，只要人工智能或人类有其一对该生成内容的创作过程投入了选择、协调或安排，而非简单的复制、抄袭公共领域的材料以及他人已有作品，就可满足"独立完成"的条件。
根据我国《著作权法实施条例》第2条，我国著作权法要求作品需具有独创性，但作为成文法国家，我国的著作权法条及著作权实施条例中均未详细规定独创性的内涵。2002实行的《最高人民法院关于审理著作权民事纠纷案件适用法律若干问题的解释》第15条中对独创性做了进一步规定："由不同作者就同一题材创作的作品，作品的表达系独立完成并且有创作性的，应当认定作者各自享有独立著作权"。由此可见我国司法实践中独创性的判断标准接近美国Feist案中的标准，即"独立完成"加"具有创造性"。
综上所述，针对茶类胡萝卜素已开展了多方面的研究并取得了初步进展，这些将为今后茶类胡萝卜素的研究积累了一定基础，同时也为茶高品质育种提供重要的理论依据。但由于茶的研究时间较短，基础较薄弱，作物背景复杂等原因，在深度和广度上远不及模式植物。因此，在茶类胡萝卜素研究上仍存在诸多不足和亟待突破的难题。
理解事物的工作原理后，我们总会感觉智慧也随之消失了。但是只要科技不断向前发展，智慧亦会如影随形。2016年，基于深度学习原理的AlphaGo击败了人类顶尖职业棋手，引起了公众的高度关注。2017年Deepmind在国际学术期刊《Nature》上发表的一篇研究论文中，介绍了新版围棋人工智能AlphaGo Zero，它能够在无任何人类输入的条件下，从零开始迅速自学围棋，并以100：0的战绩击败上一代Alphago。AlphaGo Zero的工作原理是结合了神经网络和强化学习优势的深度强化学习（deep reinforcement learning）。神经网络做提取和回归，强化学习以试错机制与环境交互，通过学习选择到达其目标的最优选择。AlphaGo Zero的出现体现了深度强化学习的强大能力，未来人工智能技术的发展必会以深度强化学习为方向继续探索。因此虽然目前人工智能生成内容的本质是基于大量人类输入经验、自我训练和既定模型算法，通过选择生成最佳目标内容的过程，此过程或多或少亦有人类的参与，与前述人工智能与人类共同创作的模式有所区别但相似。然而随着深度强化学习的研究领域的扩展，也许很快就会出现新一代"小冰"，能够在无任何人类输入的条件下，从空白状态学习诗歌并震惊学界也未可知。在那种情况下，只要人工智能的创作过程不是简单的复制和抄袭，而是可能完全由人工智能本身来进行选择、协调、安排以期达到最优目标，笔者认为就符合"独立完成"的条件。
（二）人工智能生成内容之"创造性"
人工智能的生成内容除了在创作过程需满足"独立完成"外，还要考虑其基于上述选择、协调、安排的创作过程而凝聚的创作成果是否具有创造性。参考2016年我国最高人民法院对孙新争诉王书祥就著作权纠纷案中的裁定："判断一部作品是否具有独创性，应当从是否独立创作以及在外在表现上是否与已有作品存在一定程度的差异或具备最低程度的创造性方面进行分析判断"。因此我国实践中创造性的要求是创作成果与现有作品相比有所区别，且这种区别符合最低程度的创造性。版权要求的与现有作品有所区别不同于专利法中的新颖性，专利法中的新颖性突出"新"指一项发明或实用新型不属于现有技术，同时不得出现抵触申请，具有强烈的排他性，创造性要求具有实质性特点和进步，而版权法中创造性要求的创作成果与现有作品有所区别的程度是偏低的，根据思想与表达二分法原则，版权不保护具有独创性的思想，但保护基于同一思想观念的不同独创性表达。例如两位游客先后站在同一位置拍摄同一风景，生成的照片哪怕以一般人角度看来完全一样，但也不是简单的复制或抄袭，而是不同作者对同一抽象事物的选择、协调和安排的不同具体表达，受到版权法的保护。再比如演绎作品类中的翻译作品，要求译者尽可能高度还原他人作品中的思想内容，生成的翻译作品与原作品就思想内容而言未存在新颖性，但版权保护翻译者对原作品思想内容以不同语言选择、安排、协调字词句，所生成具有信、达、雅表达的翻译作品。因此版权法中的创造性仅要求创作成果与现有作品有所区别，区别程度越高，创造性程度也越高，受保护的范围也就越大，三者是成正比的相关量，但论及作品的成立，仅要求此区别达到最低限度的创造性即可。
目前人工智能的"创作"涉猎诗词、小说、音乐、绘画等各个领域，参考德国版权法中的小铜币理论，由于不同种类的作品的创造力空间是不同的，因此这些不同形式的生成内容的创造性程度需在个案中具体分析。那么人工智能的生成内容会具有最低限度的创造性吗？笔者认为是可能具有的，因为依据Feist案例的判决，这种创造性的要求很低，仅需微量的创造力，绝大多数的作品都能较容易的达到该程度。而大多数创作只要满足了前述对他人作品或公有领域材料非简单的复制或抄袭、而是基于对材料进行选择、协调、安排生成成果，与同领域现有作品相比，都应会有一定程度的差异和区别，哪怕是非常细微、非显而易见的。因此在谈及人工智能生成内容的创造性时，不放将人类与人工智能共同生成的创作或由人工智能生成的内容看做一个整体，只要该被客观感知的创作成果与相应类别的现有作品相比有有细微的区别、闪烁着创造火花的可能性，就应视为该创作成果符合最低限度创造性的要求。
四、结语
我国著作权法实行自动保护原则，作品一经完成即受著作权法的保护。但即使是人类创作的作品，自创作完成时获得的也是一种假定的、暂时的、不确定的权利。只有当有人对权利提出异议时，才由法院通过判断该创作成果是否满足作品的构成要件，赋予版权人最终既定的权利。因此笔者认为，在一般人难以分辨人工智能生成内容与人类作品之时，我们不妨考虑先将人工智能的生成内容纳入作品范围，一则鼓励投资、促进科技发展，优质的人工智能生成内容还能鼓励人类创作竞争；二则避免人工智能创作物权属不明，造成版权秩序混乱。实践中若有人对人工智能的生成内容提出侵权异议，再由法官来进行个案判定。如果生成内容是基于具有选择、安排或协调的创作过程生成，并该创作成果与现有作品相比具有最低限度独创性的区别，而非简单的复制抄袭，即符合独创性的构成要件。在满足可复制性的条件下，则可认定该生成内容作为作品获得版权法的保护，而非一开始就否定人工智能生成内容可构成作品的可能性。
（作者单位：1.中国知识产权培训中心）
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