AI繪畫的著作權法律風險和防范路徑研究

沈嘉煒

(南京信息工程大學 法政學院,江蘇 南京 210044)

近年來,基于機器深度學習的人工智能自主創(chuàng)作文學作品、視聽作品、美術作品逐漸成為現(xiàn)實。人工智能繪畫(Artificial intelligence painting,以下簡稱為AI繪畫)是機器學習作用于圖像生成領域的技術成果。AI繪畫基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的遷移學習,先對現(xiàn)有圖像內(nèi)容進行語義分割,再通過生成對抗網(wǎng)絡技術讓生成器網(wǎng)絡和判別器網(wǎng)絡相互對抗,通過線條彎曲、風格遷移等手法,創(chuàng)作出符合人類創(chuàng)作邏輯,具有較高真實度和準確度的全新圖像。[1]AI繪畫技術發(fā)展至今,已經(jīng)逐漸克服了傳統(tǒng)機器學習模型無法理解“邏輯”和“常識”的問題,逐漸具備媲美人類作畫的技術基礎,輸出作品展現(xiàn)出較高的藝術價值和商業(yè)價值。

然而,人工智能機器深度學習需要對現(xiàn)有作品大量復制分析,可能導致著作權法律風險的存在。相比AI繪畫技術的飛速發(fā)展,AI繪畫的著作權法律風險的研究防范卻有所不足:立法上,現(xiàn)行《著作權法》關于著作權限制與例外的條款并未明確規(guī)定人工智能創(chuàng)作的相關問題,導致現(xiàn)行立法框架下難以規(guī)制防范AI繪畫的著作權法律風險;[2]實務中,目前我國由于人工智能創(chuàng)作引發(fā)的著作權侵權糾紛中,當事人及審理法院僅將人工智能創(chuàng)作物是否能夠界定為“作品”及其著作權歸屬作為爭議焦點并作出判決,難以為之后可能出現(xiàn)的AI繪畫導致的著作權糾紛提供啟發(fā);[3]理論上,當前對于人工智能創(chuàng)作的諸多研究中,多數(shù)文獻僅討論研究人工智能創(chuàng)作物的著作權保護與權利歸屬,并未關注AI繪畫對于現(xiàn)有作品的侵權風險和防范路徑。[4]AI繪畫的著作權侵權問題及其解決方案值得思考。

一、AI繪畫的著作權法律風險分析

由于使用者的個性化需求,AI繪畫能夠在保留原作品色彩運用或結構、構圖方面的藝術表達的基礎上形成獨創(chuàng)性,符合著作權法要求的作品的構成要件,可以認定為作品。[5]隨著AI繪畫技術的發(fā)展,AI生成作品從語言走向視覺,AI繪畫作品也表現(xiàn)出著作權侵權法律風險,且無法適用現(xiàn)行著作權合理使用制度。

1.著作財產(chǎn)權侵權風險

AI繪畫流程可分為數(shù)據(jù)輸入——機器學習——自主創(chuàng)作——結果輸出四個階段,本文將分階段討論AI繪畫的著作財產(chǎn)權侵權風險。

數(shù)據(jù)輸入階段的主要任務是將作為創(chuàng)作素材和訓練內(nèi)容的美術作品進行數(shù)字化處理并轉換為適合機器識別和學習的標準數(shù)據(jù)格式并上傳。對實物美術作品的盜攝、翻印、利用“網(wǎng)絡爬蟲”抓取復制、存儲網(wǎng)站數(shù)據(jù)或利用技術手段直接獲取并復制現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫等[6]獲取電子數(shù)據(jù)形式都是對已有美術作品在不改變內(nèi)容情形下所進行的全文復制和原樣再現(xiàn),并且存儲在機器中形成永久復制件,屬于著作權法上的“復制”行為,若未經(jīng)授權則存在侵犯復制權的風險。

在機器學習階段,人工智能通過一定的算法和程序對現(xiàn)有美術作品的電子原始復制件進行解析和學習。同時,由于語意理解的需求,人工智能將會依據(jù)不同的算法對于被輸入的原始復制件進行多次復制,并在割裂、分解和加工后,暫時存儲和短暫再現(xiàn)作品數(shù)據(jù)或作品數(shù)據(jù)的片段。這類復制件存在時間極短,通常伴隨著計算機的關閉而自動消除,因此也被稱為臨時復制。從傳統(tǒng)復制行為的構成要件上考察,臨時復制不應被視為復制行為,不認定為侵犯復制權。[7]但由于機器學習過程中“算法黑箱”的存在,可能存在部分臨時復制會作為素材成為永久復制,這種臨時復制中的復制權的侵權風險應該分開討論。

自主創(chuàng)作階段的行為主體僅為人工智能。當前人工智能并不能成為我國法律制度中的法律主體,[8]其行為性質不具有討論價值。

在結果輸出階段,若AI繪畫輸出作品中的部分組件、整體構圖或思想表達等藝術要素與作為訓練內(nèi)容和創(chuàng)作素材的現(xiàn)有美術作品數(shù)據(jù)構成同一、實質性相似,則可能侵犯復制權、演繹權、信息網(wǎng)絡傳播權等專有權利,存在侵犯著作權的法律風險。

2.著作人身權侵權風險

AI繪畫屬于視覺領域的創(chuàng)作,具有直觀性和具象性,相較其他類型的作品更容易體現(xiàn)作者的個人風格。為滿足更加多元的受眾需要,AI繪畫的訓練數(shù)據(jù)往往來自具有多種創(chuàng)作風格的多位作者,其輸出作品的繪畫風格也較少能夠直觀體現(xiàn)其中某一位作者的創(chuàng)作風格,大多不會存在對特定作者的著作人身權的侵權風險。

但是,AI繪畫也可能侵犯著作人身權。例如2016年荷蘭銀行與微軟、德爾夫特科技大學的專家聯(lián)手合作,通過人工智能技術及面部識別系統(tǒng)對畫家倫勃朗現(xiàn)存的346件美術作品進行機器學習,通過AI繪畫創(chuàng)作出與倫勃朗繪畫風格極為類似的作品,被命名為《下一個倫勃朗》。如果部分研究者和使用者具有特殊目的,也存在以特定美術家、藝術家或者知名畫家的美術作品數(shù)據(jù)作為訓練內(nèi)容的AI繪畫作品與訓練作品數(shù)據(jù)的作者極為類似,對這些作品的不當使用可能導致欣賞者或普通公眾無法分辨,進而對作者的聲譽和社會地位等造成影響。此類AI繪畫作品不僅可能侵犯著作財產(chǎn)權,還可能侵害被模仿對象的著作人身權。

3.不適用著作權合理使用制度

基于AI繪畫的技術特點和現(xiàn)有的使用模式,在我國現(xiàn)行《著作權法》和《信息網(wǎng)絡傳播權保護條例》規(guī)定的可能構成“合理使用”的情形中,只有兩類合理使用著作權的方式可能為AI繪畫的著作權侵權法律風險提供豁免,即“個人使用”或“為學校課堂教學或者科學研究”。

分析前者是否適用的關鍵在于界定AI繪畫整個創(chuàng)作流程的主體范圍是否為“個人”。當前確實存在部分使用者僅僅出于個人欣賞的目的使用AI繪畫,似乎滿足該條文的規(guī)定。但這種解釋僅僅聚焦于AI繪畫流程中最后的結果輸出階段。在AI繪畫的其他階段,出于“學習、研究或者欣賞”的使用目的的個人往往無法提供AI繪畫機器學習和自主創(chuàng)作所需的巨大的計算能力和大量、多樣的現(xiàn)有美術作品的數(shù)據(jù)。在現(xiàn)實中,具有集體性的公司企業(yè)等法人或其他組織才是進行AI繪畫研究和應用的主體,與法條的規(guī)定相悖,無法構成合理使用抗辯。

后者的合理使用要求出于“課堂教學和科學研究”的目的,具有追求公共利益的屬性,并且要求使用過程中僅“少量復制已經(jīng)發(fā)表的作品”。AI繪畫中機器深度學習的基礎在于大批量、規(guī)模化地分析、解構現(xiàn)有美術作品的數(shù)據(jù),并且機器學習過程中使用現(xiàn)有美術作品數(shù)據(jù)往往涉及對作品的全文復制,因此不符合“少量”的要求。現(xiàn)實中AI繪畫的科學研究也大多出于商業(yè)目的,不具有公益屬性,也難以適用此種合理使用的理由進行抗辯。

由此可見,AI繪畫在現(xiàn)行法律明確列舉的合理使用的情形中無法找到合法性基礎,AI繪畫的著作權侵權風險確實存在。

二、當前著作權法律制度規(guī)制AI繪畫著作權的法律困境

由于AI繪畫著作權侵權行為具有自主性、隱蔽性,復雜性的特點,[9]當前著作權法律制度難以有效規(guī)制AI繪畫著作權的侵權風險。

1.AI繪畫著作權侵權責任主體難以認定

在數(shù)據(jù)輸入階段,侵權責任主體是未經(jīng)許可輸入他人美術作品數(shù)據(jù)的AI繪畫研發(fā)者或使用者。侵權主體可能是個人、法人或其他非法人組織。某一相同美術作品數(shù)據(jù)可能由多個侵權主體上傳。輸入數(shù)據(jù)的行為完成后,侵權主體的身份信息大多會被隱藏和刪除。因此,復制權的侵權主體具有數(shù)量龐大、類型多樣、身份隱匿等特點,對AI繪畫著作權侵權責任主體認定造成了巨大障礙。

自主創(chuàng)作階段中,侵權行為可能是AI繪畫算法設計者在編程中故意設計,也可能是AI繪畫使用者在使用過程中故意追求的結果。[10]由于“算法黑箱”的存在,也存在人工智能排除人工干預,僅憑自身的人工智能邏輯結構生成的AI繪畫作品造成侵權的可能。如果無法從技術上證明AI繪畫開發(fā)者或者使用者的主觀故意,判決其承擔侵權責任將缺乏法律依據(jù)。然而,人工智能無法成為我國現(xiàn)有法律制度認可的法律主體,在此情況下可能出現(xiàn)雖然存在侵權事實,但是無法認定侵權主體的問題。

2.AI繪畫著作權侵權標準難以確定

當前被普遍認可的著作權侵權認定的構成要件是“接觸+實質性相似”。AI繪畫的機器學習需要大批量、規(guī)?；厥褂矛F(xiàn)有作品的數(shù)據(jù),其對于現(xiàn)有美術作品的“接觸”毋庸置疑。然而,機器學習階段所獲得的現(xiàn)有美術作品數(shù)據(jù)在價值上具有低密度性,僅從一份現(xiàn)有美術作品數(shù)據(jù)的作者的視角,評價AI繪畫作品的圖像內(nèi)容、構圖方式、色彩運用和情感表達等,往往難以識別出其中的侵權藝術元素,判斷其與現(xiàn)有作品是否構成實質性相似缺乏評判標準和技術支持。[11]

3.AI繪畫著作權侵權責任承擔形式難以實施

除了少數(shù)損害特定作者的社會評價和名譽的情形,AI繪畫的著作權侵權大多只限于侵害著作財產(chǎn)權。我國目前暫無人工智能層面的侵權責任的承擔形式,這導致了僅判令AI繪畫開發(fā)者或使用者賠償損失和停止侵權有時在現(xiàn)實中并不能發(fā)揮實際作用。以復制權侵權為例,當法院判決停止復制權侵權行為后,AI繪畫的研發(fā)者將刪除機器學習數(shù)據(jù)庫中的侵權美術作品數(shù)據(jù)。但由于法律規(guī)制的滯后性,人工智能此時可能已經(jīng)完成了對于該作品數(shù)據(jù)的學習,并將該作品數(shù)據(jù)分解儲存在自身創(chuàng)作時調用的數(shù)據(jù)庫中,其對該作品的侵權行為在未來仍可能發(fā)生。

三、AI繪畫的著作權法律風險的防范路徑

AI繪畫的著作權法律風險主要源于機器學習對于現(xiàn)有美術作品的侵權。為防范AI繪畫著作權侵權風險,需要在現(xiàn)有立法基礎上尋求創(chuàng)新,為機器學習的作品使用設置合法性依據(jù)。在現(xiàn)有文獻中,有的學者認為為實施促進人工智能技術發(fā)展的國家戰(zhàn)略,應當在著作權法中增設人工智能機器學習的合理使用例外或數(shù)據(jù)挖掘例外;[12]也有學者認為AI繪畫技術侵權應照常規(guī)著作權侵權處理,由相關侵權主體向著作權人支付相應報酬以得到使用權依據(jù);[13]另有學者認為為兼顧各方利益,可以通過設置法定許可制度來優(yōu)化AI繪畫中機器學習數(shù)據(jù)授權機制。[14]考慮到AI繪畫使用主體、使用目的等問題的復雜性,筆者認為應該綜合上述三種防范路徑,結合不同使用場景具體適用。

1.補充文本與數(shù)據(jù)挖掘著作權例外制度

當前我國立法和司法實踐中與包括AI繪畫在內(nèi)的人工智能創(chuàng)作相關的內(nèi)容較少,將機器學習中文本與數(shù)據(jù)挖掘(Text and Data Mining,以下簡稱為TDM)納入合理使用制度的立法設計可以借鑒歐盟《數(shù)碼單一市場版權指令》(以下簡稱《DSM指令》)中的相關規(guī)定。《DSM指令》第三條和第四條規(guī)定了對合法獲取的作品和內(nèi)容的TDM例外,并通過“雙軌制”區(qū)分除以科學研究為目的TDM要求權利人沒有以適當方式明確保留該例外。[15]綜合考量人工智能TDM的科學研究價值與設置合理使用制度所追求的利益平衡機制,我國應當效仿《DSM指令》在《著作權法》第二十四條增加一項新的法定合理使用類型:“以科學研究為目的進行文本與數(shù)據(jù)挖掘,對合法獲取的作品進行復制、翻譯、改編、匯編。”

在具體適用中,首先應當明確該項合理使用應當以“合法獲取的作品”為前提并限定為“以科學研究為目的”,使用行為類型僅包括“復制、翻譯、改編、匯編”。適用主體方面,社會機構和商業(yè)型互聯(lián)網(wǎng)公司企業(yè)是我國AI繪畫技術發(fā)展的主要推動者,然而,《DSM指令》的規(guī)定將其排除于TDM合理使用制度之外,既不利于AI繪畫技術的快速發(fā)展,更不利于我國人工智能發(fā)展戰(zhàn)略的實施。[16]因此,應將該項合理使用制度的適用主體界定為一切自然人、法人和非法人組織。此外,該項合理使用制度僅限于人工智能機器學習的TDM著作權例外,AI繪畫流程的其他階段對現(xiàn)有作品的商業(yè)性使用若對著作權人產(chǎn)生市場替代,或者造成作品的發(fā)行、傳播,不得據(jù)此提出合理使用抗辯。

2.針對特殊個體適用常規(guī)侵權處理

AI繪畫的機器學習需要大批量、規(guī)?；厥褂矛F(xiàn)有作品的數(shù)據(jù)。要求AI繪畫技術的研發(fā)者和使用者為了實施創(chuàng)作從海量作者中點對點地獲得海量作品的海量許可不具有現(xiàn)實操作性。因此,大部分情況下,AI繪畫的著作權侵權難以適用常規(guī)侵權處理。

但是,正如上文提到的《下一個倫勃朗》的案例,現(xiàn)實中存在部分AI繪畫的使用者或研發(fā)者由于特殊原因將機器學習的模仿對象確定為某一特定的作者,其選擇使用的現(xiàn)有美術作品數(shù)據(jù)也均源自某一可確定的個體,AI繪畫輸出結果往往具有該作者的個人繪畫風格,對于該作品的不當使用可能導致對于作者著作人身權的侵害。因此,對于上述特殊個體針對特定作者的著作權侵權,由于被侵害者數(shù)量較少且可以確定,其作品對于AI繪畫輸出作品風格的影響較大,可適用常規(guī)著作權侵權進行處理。

3.設置電子美術作品著作權使用法定許可制度

具有較大規(guī)模體量的企業(yè)、公司或互聯(lián)網(wǎng)平臺,其研發(fā)階段所獲取和使用的作品數(shù)據(jù)進行AI繪畫的商業(yè)行為也往往有跡可循,便于監(jiān)管,這就為法定許可制度的使用提供了可執(zhí)行性。[17]目前我國現(xiàn)有的法定許可規(guī)定并沒有涵蓋AI繪畫機器學習階段的美術作品數(shù)據(jù)的使用,難以防范AI繪畫著作權侵權風險。因此,可為商業(yè)性AI繪畫的機器學習獲取、使用作品的行為增設法定許可。

目前,我國缺少對于美術作品的集體管理組織,現(xiàn)有的集體管理機制也較少涵蓋人工智能機器學習對于現(xiàn)有作品數(shù)據(jù)的使用。因此,可以通過建立統(tǒng)一的數(shù)字著作權集體管理組織,或在建立美術作品著作權集體管理組織中對于美術作品的電子數(shù)據(jù)進行管理。具體而言,首先應當建立統(tǒng)一的美術作品電子著作權數(shù)據(jù)庫。通過區(qū)塊鏈技術賦予各作品數(shù)據(jù)唯一的著作權信息區(qū)塊碼,其中包括權利人、發(fā)布時間、特殊聲明等必要信息。[18]在此基礎上,要求機器學習獲取的作品數(shù)據(jù)均調取自數(shù)據(jù)庫,通過區(qū)塊鏈技術記錄作品數(shù)據(jù)信息的使用情況,并要求使用者向集體管理機構付費以獲得合法使用依據(jù)。

4.完善配套的制度保障和技術支持

在立法層面,結合不同使用場景具體適用合理使用制度、常規(guī)侵權處理方式和法定許可制度,規(guī)制AI繪畫開發(fā)者或者使用者獲取和利用現(xiàn)有美術作品的行為,在學理上具有針對性、邏輯性和可實施性,但在現(xiàn)實中的實際使用和配套措施的落實上仍存在相當?shù)碾y度和不確定性,構建多角度多層次的AI繪畫著作權風險法律規(guī)制體系需要進一步完善配套的制度保障和技術支持。

在行業(yè)自律方面,可成立AI繪畫行業(yè)協(xié)會,制定行業(yè)自律標準并嚴格貫徹實施。在政府監(jiān)管方面,完善AI繪畫使用者的注冊和登記,并結合主體信息和實際情況劃分其使用性質,為AI繪畫行為的管理者和監(jiān)督者提供參考評判依據(jù)。在社會監(jiān)督方面,在不侵犯商業(yè)秘密和個人隱私的前提下,對現(xiàn)有美術作品數(shù)據(jù)的使用情況進行信息公開和信息披露,便于作品作者、著作權人和社會大眾進行監(jiān)督反饋。在技術研發(fā)方面,大力發(fā)展區(qū)塊鏈技術等科技手段,以應對人工智能技術快速發(fā)展對著作權數(shù)據(jù)權利確認、數(shù)據(jù)使用記錄、數(shù)據(jù)安全三個方面的挑戰(zhàn)。在倫理道德方面,進一步完善國家層面的人工智能倫理規(guī)范標準,將之融入AI繪畫管理、研發(fā)、供應、使用的全生命周期。

四、結語

AI繪畫展示了用科技創(chuàng)作藝術的可能性,極大地降低了藝術創(chuàng)作的時間成本和人工成本。但若不通過法律加以規(guī)制,放任其野蠻生長,將會對美術創(chuàng)作者的創(chuàng)作熱情及合法權益造成巨大的侵害。為解決AI繪畫機器學習侵犯現(xiàn)有作品著作權的“原罪”,創(chuàng)新現(xiàn)有法律制度,建立起包括監(jiān)督、管理、訴訟在內(nèi)的多角度多層次的AI繪畫著作權風險法律規(guī)制體系,能夠較好地平衡現(xiàn)有美術作品保護與AI繪畫技術發(fā)展訴求,為我國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與文化競爭力的提升注入新的活力。