人工智能生成内容引发数据确权难题这本报告提出“精准确权路径”

树影压在秋天的报纸上/中间隔着一片梦幻的海洋/我凝视着一池湖水的天空……

这么优美的诗句不是出自哪个诗人之手，而是来自人工智能——微软小冰。2017年5月，小冰创作的诗集《阳光失了玻璃窗》正式出版，这部诗集是小冰在学习了519位诗人的现代诗、训练超过10000次后创作完成的。

除了微软小冰，其他公司也开发了众多人工智能产品用于创作各类文学和艺术作品。例如，谷歌开发的人工智能DeepDream可以生成绘画，且所生成的画作已经成功拍卖；腾讯开发的DreamWriter机器人可以根据算法自动生成新闻稿件，并及时推送给用户。这些由人工智能创作的成果从外观形式来看，与人类创作的成果没有任何区别，而且也很难被察觉并非由人类所作。可以说，与以往技术创新相比，人工智能技术对著作权法提出的挑战是最根本，也是最全面的——

一是人工智能的主体资格问题。根据我国著作权法的规定，作者包括自然人作者以及法人作者；前者是指创作作品的公民，后者是指作品在由法人主持，代表法人意志创作，并由法人承担责任时，将法人视为作者。要承认人工智能是作者，事实上也就意味着要在著作权法上创设一种新的独立法律主体，这将遇到极大的法律和伦理障碍，在相当长的一段时间内恐怕都难以实现。

二是人工智能生成物的作品资格问题。著作权法基本理论认为：作品应当是人类的智力成果，也只有人的智力活动才能被称为创作。在人工智能生成物的著作权问题引起广泛关注之前，法学界曾讨论过动物产生的内容可否构成作品的问题。例如：在美国，一只黑猕猴使用摄影师的相机拍摄了几张自拍照，其著作权问题甚至引发了两起诉讼。为此，美国版权局还专门发布相关文件，强调只有人类创作的作品才受保护。有学者认为，人工智能生成物并非人类作者的智力成果，因此不构成作品。也有学者认为，人工智能生成物是由人类作者设计的作品生成软件产生的成果，实际上是人机合作的智力成果，并没有违背著作权法的人格主义基础。

三是人工智能生成物的权利归属问题。目前提出的方案主要有3种。第一种方案是承认人工智能生成物是作品，但是不给予保护，将其投入公有领域。主要理由是著作权法的立法目的在于鼓励作品的创作和传播，而机器无须激励。第二种方案是创设一种新的邻接权制度，以区分人工智能生成的作品与人类创作的作品。第三种方案是在现行著作权法框架下，通过法律解释的方式作出适当的法律安排。至于是将著作权归属于人工智能的所有者、研发者还是使用者，意见尚未统一。

四是人工智能生成物的侵权问题。人工智能在进行机器学习过程中，需要使用大量已有作品。例如，小冰是在学习了众多现代诗之后创作的诗集，其中必然会有一些作品仍然处于著作权保护期内。那么，在未经作者授权的情况下，对其作品进行商业性利用是否构成侵权？普遍观点认为，为了促进人工智能发展，应当将机器学习过程中使用他人作品的行为作为例外处理。

被改变的生产逻辑

人们对于人工智能的理解被重塑了。一位国内咨询行业的从业者告诉记者，2023年业界讨论的人工智能和2022年讨论的人工智能已经不一样了，之前人工智能产业更多是基于算法做知识图谱，而2023年之后人工智能意味着大模型、生成式人工智能、自然语言交互。

实际上，这种定义的变化，意味着人类未来生产模式逻辑的改变。

一方面，生成式人工智能能够强化人工智能技术对传统产业融合渗透和改造质效。中国银行研究院研究员刘晨告诉记者，就如同ChatGPT已经可以提供智能咨询、文稿编写、代码编写、翻译等基础工作，生成式人工智能也可以覆盖文本、音频、图像、视频等基本内容模态，同时还能进行跨模态生成，从而赋能各类细分行业推动生产力提升。未来，从感知走向认知，人工智能创造能力会不断增强，走进人类的日常生活，赋予万物智能。

另一方面，相较于专业生成内容（PGC，ProfessionalGeneratedContent）和用户生成内容（UGC，UserGeneratedContent），生成式人工智能成本更低、内容更加丰富，人工智能实现了从甄别、推荐作用到内容创作者的角色转换，将成为新一代全行业生产力工具。

以OpenAI为代表的新技术路线采用千亿参数的大模型训练，在理解需求时也会更加接近人类的思维方式。举例来说，过去我们在与智能音箱的对话中，常常会遇到语音助手表示不知道的情况，这是因为其背后的知识图谱相对静态。今后，如果有了生成式人工智能技术加持，智能音箱就可以根据外界的信息综合判断，以概率方式给出答案，这更加符合人类与世界交互的特点。

此外，生成式人工智能也有望带动数字内容创作、元宇宙、虚拟人等新兴领域加速发展。