與浪之間的AIGC，AIGC 作品與版權

Web3小律｜2023-03-18 10:29

相信未來AI 會像網絡基礎設施一樣深入到各行各業，我們應該積極地去擁抱這些新事物。期待未來的Metaverse 場景會被AIGC 填滿，Network State 也會因為AIGC 而變得充實。

隨著生成算法、訓練模型、算力等AI 核心技術的融合突破，AIGC（人工智能生成內容，Artificial Intelligence Generated Content）這類運用AI 技術自動生成內容的應用在近兩年迎來了爆發式的發展，如ChatGPT 的文本、Midjounery 的繪圖，以及其他音視頻等內容，都已經從概念來到了現實，即將帶來一場全新的產業革命。

AIGC 這類前沿技術的應用不可避免地也帶來了一系列法律風險，就如目前，對於AIGC 的著作權歸屬在我國法律體系內尚屬空白。本文希望通過對現行《著作權法》體系進行探究，依次釐清以下幾個問題：（1）什麼是著作權法意義上的作品？（2）AIGC 是不是作品？（3）AIGC 作品歸誰？（4）AIGC 是否會涉及侵權？與浪之間的 AIGC，AIGC 作品與版權

 （from https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release）

一、什麼是著作權法意義上的作品

根據我國《著作權法》第三條規定： “本法所稱的作品，是指文學、藝術和科學領域內具有獨創性並能以一定形式表現的智力成果，包括：（一）文字作品；（二）口述作品；（三）音樂、戲劇、曲藝、舞蹈、雜技藝術作品；（四）美術、建築作品；（五）攝影作品；（六）視聽作品；（七）工程設計圖、產品設計圖、地圖、示意圖等圖形作品和模型作品；（八）計算機軟件；（九）符合作品特徵的其他智力成果。”我國《著作權法實施條例》第二條規定： “著作權法所稱作品，是指文學、藝術和科學領域內具有獨創性並能以某種有形形式複制的智力成果。”

AIGC 是否屬於著作權法意義上的作品，需要從AIGC 的本質出發進行分析。其中，獨創性是保證作品受到著作權法保護的前提。獨創性包含“獨”和“創”兩個維度。

“獨”是獨立性的意思，即作者獨立創作完成作品，不存在對他人作品的抄襲或複制，其中包含了（1）作品從無到有的創作，以及（2）在已有作品上的再創作而形成的與原作品存在客觀區別的新作品（一般稱為“二次創作”）這兩種創作行為。

“創”是創造性的意思，即作品必須是創造性智力活動的產物，體現作者的構思、思想或者感情，並帶有創作個性。

我國《著作權法》和《著作權法實施條例》對於獨創性標準沒有給出明確規定，由於獨創性標準的定義過於概括和抽象，如何判斷作品是否具有獨創性，還是需要結合具體案件來判斷。

 （AIGC 繪畫作品《空間歌劇院Théâtre D'opéra Spatial》）

二、AIGC 是不是作品

AIGC 是否具有獨創性，是AIGC 成為著作權法意義上的作品的前提。 AIGC 的獨創性可以在內容生成過程中的（1）AI 開發者的算法模型設計，以及（2）AI 使用者的人工修改篩選，這兩個環節得到體現。

2.1 AI 開發者的法人作品

在Dreamwriter 案中（(2019）粵0305 民初14010 號），原告通過自主研發的AI 軟件Dreamwriter 生成了財經文章（文字作品）並發布，而被告未經許可發布了同樣的財經文章，即構成對原告財經文章著作權的侵權。法院在認定涉案財經文章是否具有獨創性的考察標準具有較強的參考意義：（1）是否獨立創作；（2）是否與已有作品存在一定差異；（3）是否體現作者個性化的選擇。

法院認為：“判斷涉案文章是否具有獨創性，應當從是否獨立創作及外在表現上是否與已有作品存在一定程度的差異，或具備最低程度的創造性進行分析判斷……從涉案文章的外在表現形式與生成過程來分析，該文章的特定表現形式源於創作者個性化的選擇與安排，並由Dreamwriter 軟件在技術上“生成”的創作過程均滿足著作權法對文字作品的保護條件，法院認定涉案財經文章屬於我國著作權法所保護的文字作品。”

上述案件說明了AI 開發者對AI 算法模型的研發設計與最終生成的AIGC 有直接的關係，可以將AI 算法軟件的獨創性視作AIGC 的獨創性，從而滿足AIGC 作品獨創性的要求。

2.2 AI 使用者的自然人作品

但是，市場上大部分AI 軟件在創作生成過程中，僅僅作為工具參與“體力勞動”，而非像作者那樣，進行“腦力勞動”，難以跳出作者給出的方案構思而獨立創作。因此，這種情況下，AI 軟件在創作過程中僅僅發揮工具作用而未參與創作，僅僅是對工作時間的壓縮，並不是獨創性的表達。那麼如果AIGC 想要成為著作權意義上的作品，就需要AI 使用者在創作生成過程中，借用AI 工具進行獨創性地表達（人工修改篩選）。

AI 使用者如果想被認定為AIGC 作者，那麼其輸入數據（INPUT）就必須體現相當程度的腦力勞動與思維運作，經過獨創而形成的智力成果。換句話說，就是AI 使用者對於生成內容的貢獻與控制遠遠大於AI 工具本身。 2023年3月16日，美國版權局也發布了《版權登記指南：包含人工智能生成材料的作品》，明確版權保護的是人類的創造而非AI 的創造。對於AIGC 作品的版權保護取決於AI 的貢獻是否屬於“機械複製的結果”（Mechanical Reproduction），以及作品是否反映作者“自己的心理構想”。

簡而言之， AIGC 是否能進行登記取決於AI 使用者（作者）對於生成內容的貢獻與控制遠遠大於AI 軟件本身，可以利用AI 工具作為作品創作過程中的一部分，但作品表達的創造性必須是由人類控制的。

至於“程度”的高低，難以有一個統一的參考標準。但是可以參考Midjounery 的Showcase 頁面，這些AIGC 作品必然不是簡單輸入“人與機器人在太空戀愛”這類小段prompt 能夠形成的。

 （from Midjounery Showcase）

三、AIGC 作品歸誰？

3.1 歸AI 開發者或AI 使用者，而非AI模型

既然AIGC 在滿足一定條件後能夠成為作品，那麼AIGC 作品的著作權歸誰？或者說AI 模型能否成為作者？在回答問題之前，我們先來看美國版權局告訴我們什麼。

2022 年2 月14 日，美國版權局審查委員會（Copyright Review Board）再次拒絕了Ryan Abbott 提交的AI 作品“A Recent Entrance to Paradise”的版權登記註冊复議請求，並重申根據美國《版權法》的規定，版權法僅僅保護“建立在人類創造力基礎”上的“智力勞動的果實”。人類作者身份是美國版權保護的先決條件，因此該作品不能登記註冊。

同樣的，目前在國內，AI 本身亦不能成為作者。首先來看，作者進行創作以及其作品在之後獲得《著作權法》保護，是一項民事法律行為，作者需要獨立承擔法律責任。顯然將AI 作為作者並不合適，AI 只是一個被開發的程序，不具有獨立的財產，不具有獨立的民事責任能力，無法作為侵權主體因其侵權行為所應當承擔的不利後果，也無法承擔相應的賠償責任。我國《民法典》第一百七十六條規定：“民事主體依照法律規定或者按照當事人約定，履行民事義務，承擔民事責任。”同時，我國《民法典》規定，能夠作為民事主體的有自然人、法人和非法人組織。

其次，根據我國《著作權法》第十一條規定：“創作作品的公民是作者。由法人或者其他組織主持，代表法人或者其他組織意志創作，並由法人或者其他組織承擔責任的作品，法人或者其他組織視為作者。”在Dreamwriter 一案，深圳南山區法院也給出了它的答案，法院認為AI 作品為法人作品，原告法人為合法著作權人，著作權由其享有。

所以，如果AIGC 作品能夠滿足我國《著作權法》和《著作權法實施條例》的要求，那麼將AIGC 作品歸屬於自然人作者，或者是AI 開發者的法人或其他組織，由其享有著作權並承擔相應法律責任，是在現有著作權法框架下最適宜的處理方式。

3.2 AIGC 作品歸屬實踐

將AI 模型排除之後，就剩下AI 開發者和AI 使用者兩個著作權歸屬選項了。雖然目前並沒有明確的答案，但是我們可以在實踐中看到，如OpenAI、Midjounery 等公司都在其《用戶協議》中明確聲明AI 使用者對AIGC 享用全部權利；而Stable Diffusion 公司則在官方網站的聲明，生成的新內容會以“CC0 1.0 通用協議”完全開源的方式呈現於互聯網環境中，進入公共領域。

與浪之間的 AIGC，AIGC 作品與版權

 （from https://stablediffusionweb.com/）

OpenAI 的條款規定：“您可以向服務提供輸入（“Input”），並接收根據輸入產生的輸出（“Output”）。輸入和輸出統稱為“內容”。在雙方之間以及在適用法律允許的範圍內，您擁有所有輸入內容的權益，並且在您遵守本條款的前提下，OpenAI 特此向您轉讓其對輸出內容的所有權利、所有權和利益。”Midjounery 則表示：“只要是付費用戶，那麼您就擁有輸出內容的所有權利、所有權和利益”。

 （from https://openai.com/policies/terms-of-use）

與浪之間的 AIGC，AIGC 作品與版權

 （from https://docs.midjourney.com/docs/terms-of-service）

可以看出AI 開發者為了避免歧義，基本都將AIGC 的權益直接開放，或通過開源軟件+ CC0的形式開放給了AI 使用者。

四、AIGC 是否會涉及侵權？

以Stable Diffusion 為例，這類AIGC 應用根據工作原理分為兩個階段，可能產生的侵權行為也可能發生在這兩個階段。第一個是輸入階段（AI 模型訓練階段），即Stable Diffusion 需要一個龐大的作品數據庫來訓練其內部的AI 組件，支撐AI 算法的深度學習，如果作品數據庫中包含有未經授權的著作權作品（著作權來源存在問題），那麼就可能構成對該未經授權作品的著作權的侵權。所以AI 開發者應確保作品數據庫在著作權來源上的合法性。

 （from https://jalammar.GitHub.io/illustrated-stable-diffusion/）

在2023 年初，就有以Sarah Ander sen、Kelly McK er nan 和Karla Ortiz 為首的眾多藝術家，聯合對Stability Al、DeviantArt 和Midjourney 發起集體訴訟，指控Stable Diffusion 是在未經許可的情況下，從互聯網上收集了數十億張圖像上進行訓練，包括這三位藝術家所擁有的圖像。

在AIGC 這一新生技術尚未有明確監管、法規的情況下，這一訴訟及裁判必將影響後續AIGC 行業的發展。如果藝術家獲得了勝利，那麼這將大大削弱了AIGC 公司的可行性，使其輸入階段的模型訓練變得異常昂貴、艱難。如果AIGC 公司取得了勝利，那麼藝術家的版權作品價值意義何在。

第二個是輸出階段（AI 模型應用階段），即只需輸入一小段描述性文字，即可生成對應的圖像內容，這些生成的內容，很大概率包含之前用於訓練的作品中的元素及特徵，也可能與之前的作品相近、相似。

司法實務中，判定著作權侵權成立需要滿足“接觸+ 實質性相似”兩個條件，一是證明侵權人曾經接觸過或可能接觸過原作品，存在抄襲的客觀可能性；二是證明侵權人的作品與原作品構成實質性相似。可以想像去證明AI 曾經接觸過或可能接觸過原作品是非常困難的。