生成式AI著作權(quán)糾紛的多元化解決路徑實證研究

[摘 要]生成式AI引領(lǐng)了未來創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的革命。然而，這對現(xiàn)有著作權(quán)法和司法認(rèn)定帶來了全新挑戰(zhàn)，特別是生成式AI生成圖片等技術(shù)給版權(quán)法中的“作者”和“作品”法律適用帶來了新問題。尋找解決生成式AI著作權(quán)糾紛問題的途徑，規(guī)避法律風(fēng)險，在AI傳播時代刻不容緩。本文采用實證研究，對生成式AI著作權(quán)的證成與界定、侵權(quán)情況、糾紛成因以及當(dāng)前多元化解決機(jī)制進(jìn)行了分析，得出了采用多元解決機(jī)制的必要性結(jié)論。針對未來生成式AI著作權(quán)糾紛解決機(jī)制的完善，本文從訴訟、行政和調(diào)解等不同維度探索了可行的路徑，以促進(jìn)生成式AI著作權(quán)糾紛解決機(jī)制的改進(jìn)，創(chuàng)造開放、公平、公正和非歧視的文化發(fā)展環(huán)境。

[關(guān)鍵詞]生成式AI；生成內(nèi)容；著作權(quán)；多元化糾紛解決機(jī)制

生成式人工智能是一種能根據(jù)發(fā)出者指令生成符合預(yù)期的文本、圖像或其他媒體的人工智能應(yīng)用。關(guān)于生成式AI帶來的著作權(quán)糾紛疑難主要集中在以下方面：生成式AI的著作權(quán)困境與制度應(yīng)對、生成式AI背景下著作權(quán)侵權(quán)樣態(tài)及其風(fēng)險治理、生成式AI提供者的法律規(guī)制等[1]。其中，關(guān)于AI創(chuàng)作領(lǐng)域的版權(quán)判定、侵權(quán)鑒別、抗辯原因及糾紛解決方式等疑難問題的研究還比較少，現(xiàn)有研究表明，目前國內(nèi)知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域已經(jīng)認(rèn)識到生成式AI帶來的著作權(quán)鑒定難題與糾紛解決方式的重要性。但是，學(xué)者們在對“創(chuàng)作者”和“創(chuàng)作物”及其對應(yīng)關(guān)系的探討中，尚未形成一致認(rèn)識，且未能在版權(quán)保護(hù)、AI出版與傳播產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間找到一個平衡點(diǎn)。

一、AI生成內(nèi)容的可版權(quán)性及權(quán)屬認(rèn)定

（一）AI生成內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性認(rèn)定

生成式AI創(chuàng)作的內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性是評判作品資格的一項基本要素。爭論作品的獨(dú)創(chuàng)性時，需要對創(chuàng)作主體和創(chuàng)作對象的人類智慧和思維進(jìn)行綜合評價。首先，要確定生成式AI創(chuàng)作的內(nèi)容是否具備版權(quán)法上的獨(dú)創(chuàng)性，需要看是否注入了人類的智慧與情感，而不能僅依賴客觀形態(tài)的獨(dú)創(chuàng)性作為判據(jù)。其次，盡管人類創(chuàng)作貢獻(xiàn)的缺失可以否定生成式AI創(chuàng)作內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性，但全盤否定可能會對該領(lǐng)域的發(fā)展造成阻礙。

我國司法實踐判定生成式AI本身不能成為作者，但公民或法人利用生成式AI進(jìn)行創(chuàng)作所產(chǎn)生的智力成果，在符合作品構(gòu)成要件的條件下，能夠認(rèn)定為作品。2018年的菲林起訴百度人工智能生成內(nèi)容權(quán)益案中，由軟件自動生成數(shù)據(jù)報告，缺少自然人創(chuàng)作因素，法院否定了其獨(dú)創(chuàng)性。在2019年的騰訊取得勝訴的版權(quán)糾紛案例中，法院指出騰訊的主創(chuàng)團(tuán)隊（由自然人組成）使用軟件生成的財經(jīng)新聞文本有特殊的表達(dá)形式和人性化的選擇和安排，并將該作品視為法人作品[2]。從我國的立法角度，《著作權(quán)法》明確規(guī)定了作品需要具有一定的形式獨(dú)創(chuàng)性，即我國的立法對人類在獨(dú)創(chuàng)性表達(dá)中的貢獻(xiàn)給出了規(guī)定。在生成內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性證成上，目前國內(nèi)通說認(rèn)為其表達(dá)本身能夠滿足獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)的，即可具備可版權(quán)性[3]。

（二）生成內(nèi)容的智力成果性判斷

內(nèi)容產(chǎn)生于生成式AI的創(chuàng)作可能被視為知識產(chǎn)出。評定生成式AI創(chuàng)作的內(nèi)容是否為知識產(chǎn)出，可以從作者在使用AI生成內(nèi)容的創(chuàng)作過程中的貢獻(xiàn)作為評判標(biāo)準(zhǔn)。知識產(chǎn)出和獨(dú)創(chuàng)性有共通之處，兩者都涉及人類創(chuàng)作的貢獻(xiàn)，并包含人類的智識和想法。在我國《著作權(quán)法》知識產(chǎn)出被明確提到作為作品認(rèn)定的要素，這與知識產(chǎn)權(quán)的概念緊密相關(guān)，它代表非實物形態(tài)的精神財富。對于生成式AI創(chuàng)作的內(nèi)容，人類思維、情感表達(dá)以及人類的貢獻(xiàn)程度成為關(guān)鍵因素。各國版權(quán)法僅保護(hù)對思想理念的獨(dú)創(chuàng)性表達(dá)，而非理念本身。如果全部內(nèi)容要素由AI技術(shù)生成，人類僅以指令輸入的方式參與，缺少思考和創(chuàng)作過程，那么此內(nèi)容可能不符合著作權(quán)保護(hù)的條件。然而，如人類在AI創(chuàng)作內(nèi)容過程中發(fā)揮主導(dǎo)作用，AI僅起輔助角色，該內(nèi)容可能符合著作權(quán)的保護(hù)條件。生成式AI是數(shù)字技術(shù)發(fā)展的重要里程碑，對作品創(chuàng)作方式和內(nèi)容形式的變革以及文化發(fā)展都起到了推動作用?？傊?，在研究生成式AI創(chuàng)作內(nèi)容的作者和作品規(guī)范之后，對其版權(quán)侵權(quán)問題需要進(jìn)一步分析探討。

（三）生成內(nèi)容的著作權(quán)歸屬認(rèn)定

我國《著作權(quán)法》的規(guī)定，確定著作權(quán)歸屬的一般原則是著作權(quán)屬于作者。具體來說，根據(jù)《著作權(quán)法》及其實施條例，作者是指“從事直接產(chǎn)生文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)作品的智力活動”的公民，同時，法律也賦予了法人或其他組織的作者身份。對于生成式AI生成內(nèi)容的作者根據(jù)法律規(guī)定及其內(nèi)在價值保護(hù)精神，作者應(yīng)當(dāng)是對符合該獨(dú)創(chuàng)性、智力成果屬性的生成內(nèi)容直接貢獻(xiàn)或貢獻(xiàn)最大的人。就創(chuàng)作論文、散文、小說等中長篇幅文字性內(nèi)容的生成式AI而言，其使用者往往只需要輸入幾個關(guān)鍵詞即可產(chǎn)生一篇成果內(nèi)容，這種情況下，生成式AI的開發(fā)者對生成內(nèi)容的獨(dú)創(chuàng)性、智力成果性的貢獻(xiàn)顯然更大；而在圖片處理型的生成式AI方面，使用者必須通過提供原始性的素材，才能最終獲得圖片轉(zhuǎn)化的效果，包括對其色彩、亮度等參數(shù)的調(diào)整，在這種情形下，生成內(nèi)容對原始圖片的依賴度更高，開發(fā)者反而對生成內(nèi)容的貢獻(xiàn)較小[4]。因此，判斷生成內(nèi)容的著作權(quán)歸屬，需要根據(jù)不同類型的生成式AI的具體性質(zhì)而定，生成內(nèi)容所依賴的獨(dú)創(chuàng)性智力成果勞動貢獻(xiàn)大小，決定了開發(fā)者、使用者誰是作者。

二、生成式AI引發(fā)的著作權(quán)侵權(quán)場景

（一）生成式AI引發(fā)的著作權(quán)侵權(quán)行為

依據(jù)我國《著作權(quán)法》規(guī)定，將他人作品進(jìn)行數(shù)字化的行為被視為復(fù)制行為，會構(gòu)成侵權(quán)。雖然生成式AI是目前高度先進(jìn)的技術(shù)，但其依然在人工智能的范疇之外，其算法程序仍需依賴數(shù)據(jù)輸入。數(shù)據(jù)獲取通常包括利用公開的數(shù)據(jù)共享平臺、購買他人的數(shù)據(jù)信息庫或通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方式獲取。在這些途徑中，可能會涉及將非數(shù)字化作品數(shù)字化，或直接復(fù)制數(shù)字化作品。在收集數(shù)據(jù)的過程中，往往無法準(zhǔn)確判斷所有數(shù)據(jù)的權(quán)利歸屬，如果涉及未經(jīng)授權(quán)的他人享有著作權(quán)的作品，就可能會侵犯到著作權(quán)人的復(fù)制權(quán)。

《著作權(quán)法》未明確規(guī)定關(guān)于演繹權(quán)的內(nèi)容。演繹權(quán)實際上是學(xué)者們對改編權(quán)、翻譯權(quán)和匯編權(quán)的統(tǒng)稱。在生成式AI技術(shù)的數(shù)據(jù)分析階段，根據(jù)對輸入數(shù)據(jù)的標(biāo)記與否，訓(xùn)練可以分為受監(jiān)督、半受監(jiān)督和未受監(jiān)督的學(xué)習(xí)。雖然生成式AI所采用的生成對抗網(wǎng)絡(luò)屬于未受監(jiān)督的學(xué)習(xí)，未涉及數(shù)據(jù)的標(biāo)記，所以在數(shù)據(jù)分析階段不會侵犯著作權(quán)人的改編權(quán)。但無論是受監(jiān)督、半受監(jiān)督還是未受監(jiān)督的學(xué)習(xí)，都涉及對數(shù)據(jù)的選取、整理和匯集，這可以被視為一種“匯編行為”。

（二）生成式AI引發(fā)的著作權(quán)侵權(quán)后果

1．受損主體的界定

在生成式AI的創(chuàng)作過程中，它所侵犯的可能不是一位著作權(quán)擁有者的單一作品，而可能是多個著作權(quán)擁有者的單一作品或多個作品的組合。在生成式AI的數(shù)據(jù)分析階段，需要標(biāo)簽大量的信息數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)其特性。這顯然不是簡單地復(fù)制某個作者的單一作品，而是對多個作者或者某作者的作品組合中具有獨(dú)創(chuàng)性的作品進(jìn)行侵權(quán)的使用。在音樂領(lǐng)域，有一個例子能清楚地展示AI如何可能同時侵犯多人的著作權(quán)。AIVA是通過學(xué)習(xí)大量原有音樂的模式和聲和旋律來創(chuàng)作新的音樂作品的。若沒有征得各個原創(chuàng)作曲家或音樂出版商的許可。這種情況下AIVA生成的是全新的曲目，如果與其他原創(chuàng)作品過于相似，可能引發(fā)著作權(quán)侵犯。因此，使用AI生成新的內(nèi)容，尤其是當(dāng)這些內(nèi)容基于受版權(quán)保護(hù)的作品時，可能會侵犯多人的著作權(quán)。

2．受損權(quán)利的界定

在生成式AI的數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)的輸入與輸出階段常涉及著作權(quán)問題。數(shù)據(jù)輸入時，信息獲取可能涉及復(fù)制行為，未經(jīng)許可可能構(gòu)成復(fù)制權(quán)侵犯。在輸出階段，若AI產(chǎn)品與輸入數(shù)據(jù)實質(zhì)性相似，可能構(gòu)成著作權(quán)侵犯。生成式AI的創(chuàng)作結(jié)果分為三種情況：與輸入作品完全不同、實質(zhì)性相似、保持輸入方式的同時展示新作品。前者不侵犯著作權(quán)，后者若實質(zhì)性相似部分屬于“表達(dá)”，則可能侵犯復(fù)制權(quán)。第三種情況可能涉及改編權(quán)問題，但簡單視為改編權(quán)侵犯并不準(zhǔn)確，因為AI并未在原作基礎(chǔ)上進(jìn)行實質(zhì)性再創(chuàng)作。實際案例中，生成式AI?；诂F(xiàn)有作品創(chuàng)作新作品。若這些作品仍在保護(hù)期內(nèi)，可能侵犯他人改編權(quán)。學(xué)者將“深度學(xué)習(xí)”分為“表述性”和“產(chǎn)生性”兩類，若生成物具獨(dú)創(chuàng)性，那么在“表述性機(jī)器學(xué)習(xí)”階段的編纂行為可能侵犯原作品編纂權(quán)。

三、生成式AI著作權(quán)糾紛困境及其多元化解決機(jī)制的構(gòu)建

（一）訴訟解決生成式AI著作權(quán)糾紛的局限性

“以訴為主，兼采非訴”的糾紛解決模式是當(dāng)前解決生成式AI著作權(quán)糾紛的主流，但訴訟并非最佳適用和唯一適用的解決方式[5]。生成式AI著作權(quán)糾紛相對于傳統(tǒng)糾紛來說，爭議主體廣泛、爭議類型復(fù)雜，以及糾紛的原因和復(fù)雜程度不同，給法官的審判工作帶來了壓力。同時，訴訟審理周期較長，與作者迫切救濟(jì)權(quán)益的心態(tài)沖突，而生成式AI著作權(quán)需要一次性、可控性等需求與訴訟解決方式相悖。此外，生成式AI著作權(quán)糾紛還涉及復(fù)雜的跨國翻譯、改編著作權(quán)和法域背景的問題，進(jìn)一步限制了訴訟解決機(jī)制的效果。因此，建立一個統(tǒng)一協(xié)調(diào)、良性互動、功能互補(bǔ)、程序銜接的生成式AI著作權(quán)糾紛多元化解決機(jī)制是非常必要的。

（二）生成式AI著作權(quán)糾紛訴訟解決機(jī)制的完善路徑

推進(jìn)“繁簡分流”機(jī)制改革，實現(xiàn)繁案精審、簡案快審，通過成立“快審團(tuán)隊”和速裁機(jī)制，提高辦案效率，為糾紛解決提供高效快捷的途徑。同時，加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)專業(yè)審判人才培養(yǎng)，提升基層法院審理水平，降低因事實認(rèn)定不清導(dǎo)致的改判率。為更好地應(yīng)對生成式AI侵犯著作權(quán)等新型案件，建立統(tǒng)一化電子證據(jù)事實查明系統(tǒng)至關(guān)重要。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)損失量化分析，結(jié)合區(qū)塊鏈存證和大數(shù)據(jù)分析質(zhì)證，減輕法院事實認(rèn)定負(fù)擔(dān)。通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)自動判別著作權(quán)侵權(quán)糾紛，準(zhǔn)確評估侵權(quán)損失，保障權(quán)利人權(quán)益。此外，該系統(tǒng)還可促進(jìn)跨區(qū)域司法合作，為大灣區(qū)三地提供有效的司法解決途徑。綜上，通過改革審理機(jī)制、加強(qiáng)人才培養(yǎng)和建立統(tǒng)一化電子證據(jù)查明系統(tǒng)，我們能夠更有效地應(yīng)對知識產(chǎn)權(quán)糾紛，維護(hù)司法公正與社會和諧。

（三）生成式AI著作權(quán)糾紛的行政解決機(jī)制

在整體監(jiān)管的框架內(nèi)，我們構(gòu)建了一套多層次的監(jiān)管體系，旨在保護(hù)著作權(quán)并預(yù)防侵權(quán)行為。對于高風(fēng)險模型，我們采取嚴(yán)格監(jiān)管措施，包括要求定期自檢和查封侵權(quán)設(shè)備；低風(fēng)險模型則采取自主履行義務(wù)為主、行政監(jiān)管為輔的策略。同時，我們落實網(wǎng)絡(luò)實名制，制定著作權(quán)管理規(guī)則，并根據(jù)侵權(quán)程度給予不同處罰，嚴(yán)重者實施懲罰性賠償。此外，我們鼓勵研發(fā)具有評估、備案和倫理審核功能的監(jiān)管工具，以評估AI模型的風(fēng)險和社會影響，并加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部管理。這些措施不僅有助于完善對生成式AI技術(shù)數(shù)據(jù)分析階段的行政監(jiān)管，還能有效保護(hù)著作權(quán)和公民權(quán)益。通過綜合施策，我們實現(xiàn)了對生成式AI技術(shù)的全面、高效監(jiān)管，為技術(shù)創(chuàng)新提供了有力保障。未來，我們將繼續(xù)完善監(jiān)管體系，促進(jìn)科技與社會的和諧共生。

（四）生成式AI著作權(quán)糾紛的調(diào)解解決機(jī)制

為了推動生成式AI著作權(quán)糾紛的解決。首先，應(yīng)該完善調(diào)解的調(diào)度機(jī)制。在支持發(fā)展的同時，也需重視對調(diào)解機(jī)構(gòu)的指導(dǎo)和規(guī)范。需要積極引導(dǎo)各類調(diào)解機(jī)構(gòu)參與糾紛的調(diào)和與預(yù)處理，以優(yōu)化司法資源的分配。也需要通過簡化審批流程和引入法律及技術(shù)專家，為著作人提供專業(yè)且高效的調(diào)解服務(wù)，并借助立法的手段來規(guī)范調(diào)解程序，再循序漸進(jìn)，逐步制定程序生成AI著作權(quán)糾紛調(diào)解規(guī)則。其次，需要建立政府激勵機(jī)制，使調(diào)解能更好地發(fā)揮解決爭議的作用，以期將其建立為與訴訟相獨(dú)立的社會糾紛解決方式。在人民調(diào)解機(jī)構(gòu)中，應(yīng)更多地引入專業(yè)人才，以增強(qiáng)專業(yè)能力。

結(jié)束語

需為人民調(diào)解機(jī)構(gòu)提供資金支持，保證其有序發(fā)展，使著作權(quán)調(diào)解方式得以持續(xù)發(fā)展。最后著力于完善調(diào)解協(xié)議的效力，逐步推進(jìn)“分調(diào)裁審”機(jī)制的加速改革，使調(diào)解協(xié)議與司法審驗?zāi)軌驅(qū)崿F(xiàn)無縫銜接和高效核準(zhǔn)。調(diào)解協(xié)議應(yīng)當(dāng)給予相應(yīng)的民事合同效力，由法院基于當(dāng)事人是否符合民事行為的法定構(gòu)成要件來確定其約束力。應(yīng)簡化調(diào)解協(xié)議審核程序和啟動程序，讓調(diào)解能夠更好地發(fā)揮作用。

參考文獻(xiàn)

[1]孫祁.規(guī)范生成式人工智能產(chǎn)品提供者的法律問題研究[J].政治與法律，2023（7）：162-176.

[2]雷麗莉，朱碩.人工智能生成稿件權(quán)利保護(hù)問題初探：基于Dreamwriter著作權(quán)案的分析[J].傳媒觀察，2022（5）：62-69.

[3]生明君.人工智能生成物的著作權(quán)適用研究[D].北京：北京郵電大學(xué)，2023.

[4]孫正樑.人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)問題探析[J].清華法學(xué)，2019，13（6）：190-204.

[5]詹映，邱亦寒.我國知識產(chǎn)權(quán)替代性糾紛解決機(jī)制的發(fā)展與完善[J].西北大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2018，48（5）：75-83.

作者簡介：楊皓宇（1999— ），男，漢族，河南商丘人，東莞理工學(xué)院，在讀碩士。

研究方向：知識產(chǎn)權(quán)。

通訊作者：龔紅兵（1967— ），男，漢族，河南商丘人，東莞理工學(xué)院，副教授，博士。

研究方向：民商法。

趙家昌（2000— ），男，漢族，河北邯鄲人，東莞理工學(xué)院，本科。

研究方向：知識產(chǎn)權(quán)。

王譽(yù)華（2000— ），女，漢族，廣東梅州人，東莞理工學(xué)院，本科。

研究方向：法學(xué)。

基金項目：2022年大學(xué)生科技創(chuàng)新培育專項資金項目“多元治理視域下知識產(chǎn)權(quán)解紛路徑探索：基于穗莞深三市的實證調(diào)研”（項目編號：pdjh2022a0509）。

東莞理工學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目“知識產(chǎn)權(quán)調(diào)解制度的理論與實踐路徑研究：基于大灣區(qū)背景下的局限與克服”（項目編號：202211819034）。

東莞理工學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目“AIGC-生成式人工智能的著作權(quán)問題研究”（項目編號：202311819033）。