生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度的原理及建構(gòu)

摘要：探討我國生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度的建構(gòu)，以期實(shí)現(xiàn)版權(quán)人利益保護(hù)與生成式人工智能技術(shù)發(fā)展之間的平衡，促進(jìn)二者良性發(fā)展。文章梳理了生成式人工智能所引發(fā)的版權(quán)人利益實(shí)現(xiàn)困境，包括版權(quán)作品使用的許可利益取得困難，版權(quán)作品衍生使用的開發(fā)利益取得困難，作品侵權(quán)損害賠償取得困難。闡釋版權(quán)補(bǔ)償金制度的原理，并借鑒國外的版權(quán)補(bǔ)償金制度，分析生成式人工智能對(duì)接版權(quán)補(bǔ)償金制度的業(yè)態(tài)路徑，認(rèn)為在生成式人工智能專業(yè)模型層對(duì)接版權(quán)補(bǔ)償金制度較為恰當(dāng)，并提出生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度的具體建構(gòu)策略，包括明確補(bǔ)償支付主體身份、優(yōu)化補(bǔ)償收繳工作主體、采取“比例＋單一”的復(fù)合補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)、建立公私利益相互補(bǔ)充的補(bǔ)償分配體系。

關(guān)鍵詞：生成式人工智能；版權(quán)作品；版權(quán)補(bǔ)償金制度；集體管理

DOI：10.19619/j.issn.1007-1938.2025.00.011

作者單位：湖南理工學(xué)院法學(xué)院

引文格式：王健宇. 生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度的原理及建構(gòu)[J]. 出版與印刷，2025（1）：37-47．

生成式人工智能通過對(duì)已有數(shù)據(jù)的識(shí)別與學(xué)習(xí)，以適當(dāng)泛化能力生成相關(guān)內(nèi)容[1] 的方式為市場提供服務(wù)。對(duì)“已有數(shù)據(jù)”進(jìn)行識(shí)別與學(xué)習(xí)，是生成式人工智能建模并得以運(yùn)行的關(guān)鍵?！耙延袛?shù)據(jù)”主要由公共作品和版權(quán)作品兩部分組成，相較之下，版權(quán)作品在提升人工智能生成內(nèi)容（artificial intelligencegenerated content，英文縮寫AIGC）的質(zhì)量上效果更為顯著。近年來，版權(quán)人與人工智能平臺(tái)圍繞生成式人工智能使用版權(quán)作品是否需要給予補(bǔ)償?shù)膯栴}，在司法層面展開了激烈的探討與對(duì)抗。如安德森（Sarah Andersen）等藝術(shù)家提起訴訟，稱Stability AI 公司、Midjourney 公司和Deviant" Art 在線畫廊使用其受版權(quán)保護(hù)的作品卻未給予補(bǔ)償；[2] 卡德雷（Charlie Kadrey）等小說家指控Meta 公司使用其作品的盜版內(nèi)容來訓(xùn)練AI 模型；[3] 全球三大唱片公司環(huán)球音樂、索尼音樂和華納音樂共同起訴人工智能音樂技術(shù)公司Udio 和Suno，指控它們利用唱片公司的錄音來訓(xùn)練生成式AI 音樂系統(tǒng)，存在大規(guī)模版權(quán)侵權(quán)行為。[4]透過這些事例可以發(fā)現(xiàn)，版權(quán)人群體對(duì)人工智能平臺(tái)的“不滿”主要源于版權(quán)人的版權(quán)利益沒有得到應(yīng)有的尊重。《中共中央關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革 推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的決定》提出“加快建立數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬認(rèn)定、市場交易、權(quán)益分配、利益保護(hù)制度”，本文試圖通過分析生成式人工智能所引發(fā)的版權(quán)人利益實(shí)現(xiàn)困境，通過借鑒國外的版權(quán)補(bǔ)償金制度，探討我國生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度的建構(gòu)，以期達(dá)到版權(quán)人與人工智能平臺(tái)之間的利益平衡。

一、生成式人工智能引發(fā)版權(quán)人利益實(shí)現(xiàn)困境

生成式人工智能技術(shù)對(duì)版權(quán)作品的獨(dú)特使用方式，不僅給現(xiàn)有版權(quán)制度帶來嚴(yán)峻的法律預(yù)期不確定風(fēng)險(xiǎn)，而且對(duì)版權(quán)人的版權(quán)利益形成了全面擠壓，引發(fā)版權(quán)人利益實(shí)現(xiàn)困境。

1. 版權(quán)作品使用的許可利益取得困難

生成式人工智能需要使用海量的版權(quán)作品來進(jìn)行模型訓(xùn)練，因而時(shí)常出現(xiàn)人工智能平臺(tái)未經(jīng)版權(quán)人許可使用版權(quán)作品，卻規(guī)避支付版權(quán)作品許可費(fèi)用的現(xiàn)象?，F(xiàn)有著作權(quán)制度旨在促進(jìn)作品商品化，以讓版權(quán)人獲得經(jīng)濟(jì)回報(bào)的方式激勵(lì)創(chuàng)新。[5] 但在使用著作權(quán)制度規(guī)范生成式人工智能使用作品的行為時(shí)卻面臨一個(gè)基本問題：版權(quán)人對(duì)于其作品所享有的壟斷性許可利益，未能在生成式人工智能的應(yīng)用中得到實(shí)現(xiàn)。

其一，生成式人工智能使用版權(quán)作品的行為，原則上應(yīng)獲取版權(quán)人單獨(dú)同意并支付許可費(fèi)用，但在我國《著作權(quán)法》尚未對(duì)關(guān)于人工智能挖掘作品、投喂數(shù)據(jù)的行為進(jìn)行明確規(guī)定的情況下，要求人工智能平臺(tái)以逐個(gè)獲得版權(quán)人許可的方式取得作品的使用權(quán)，需要消耗巨大的人力和財(cái)力成本，這將變相驅(qū)使人工智能平臺(tái)在法律的灰色地帶游走。2023年，全球知名圖片提供商華蓋創(chuàng)意起訴熱門人工智能繪畫工具Stable Diffusion的開發(fā)者Stability AI，聲稱Stability AI“非法”竊取下載了數(shù)百萬張圖片，侵犯了其版權(quán)。[6] 其二，在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)空間中要準(zhǔn)確識(shí)別作品是否享有版權(quán)及其背后的版權(quán)人十分困難。一方面，生成式人工智能依靠爬蟲技術(shù)對(duì)門戶網(wǎng)站作品進(jìn)行自動(dòng)化抓取，但爬蟲技術(shù)基于算法的設(shè)定，側(cè)重的是“取”的全面性，而非“取”的精準(zhǔn)性，準(zhǔn)確定位作品權(quán)屬不是它的技術(shù)目的；另一方面，由于存在法人作品、委托作品、獨(dú)占許可等法定或議定關(guān)系，版權(quán)人身份與創(chuàng)作者身份不是綁定關(guān)系，因此，要想在自動(dòng)化爬取的同時(shí)精準(zhǔn)追蹤版權(quán)并非易事。其三，現(xiàn)有版權(quán)規(guī)則在生成式人工智能領(lǐng)域尚未形成統(tǒng)一的解釋。以“復(fù)制”行為為例，復(fù)制行為是生成式人工智能建立訓(xùn)練語料庫、重復(fù)進(jìn)行訓(xùn)練、組建應(yīng)用模型的必要步驟。按照我國《著作權(quán)法》第10條關(guān)于數(shù)字化復(fù)制行為的規(guī)定，生成式人工智能將不特定版權(quán)作品爬取到特定數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行多次使用，屬于典型的復(fù)制侵權(quán)行為。然而，國內(nèi)部分學(xué)者近年來主張臨時(shí)復(fù)制作品的行為不構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)，計(jì)算機(jī)臨時(shí)復(fù)制技術(shù)應(yīng)被視為合理使用，可用于人工智能模型訓(xùn)練。[7] 司法解釋層面的分歧加劇了版權(quán)人獲得作品版權(quán)許可利益的難度。

2. 版權(quán)作品衍生使用的開發(fā)利益取得困難

版權(quán)作品的另一價(jià)值體現(xiàn)為版權(quán)人對(duì)作品的衍生使用，這與生成式人工智能使用作品進(jìn)行訓(xùn)練，從而輸出相應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)容的行為高度一致。結(jié)合生成式人工智能的運(yùn)作過程來看，當(dāng)版權(quán)人的作品進(jìn)入訓(xùn)練語料庫后，需要經(jīng)過人工或算法的標(biāo)識(shí)與篩選，實(shí)現(xiàn)提取語言表達(dá)結(jié)構(gòu)、相關(guān)內(nèi)容事實(shí)等人類自然表達(dá)范式的目的，最終輸出文本、圖像、視頻等人工智能生成內(nèi)容。簡言之，生成式人工智能將作品內(nèi)化為模型參數(shù)并實(shí)現(xiàn)外部輸出的過程，實(shí)際上就是在開發(fā)版權(quán)作品衍生使用的潛在利益，這一行為可能侵犯版權(quán)人的合法權(quán)益。

其一，生成式人工智能在技術(shù)方面存在“算法黑箱”，版權(quán)人難以監(jiān)督作品被衍生使用的邊界，即便AIGC 構(gòu)成演繹作品，版權(quán)人也不可能及時(shí)取得相應(yīng)的利益。生成式人工智能模型設(shè)計(jì)者以外的人或組織通常無法理解算法運(yùn)作的具體模式，不能提出不同意見、參與決策過程，只能接受最終的結(jié)果。[8] 與傳統(tǒng)作品授權(quán)模式中版權(quán)人能夠直觀地監(jiān)督作品衍生使用的方式不同，生成式人工智能將作品轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)加以訓(xùn)練后，版權(quán)人對(duì)作品的控制權(quán)就已名存實(shí)亡，既無法得知作品經(jīng)過冗長的代碼運(yùn)算會(huì)流向何方市場，也不清楚作品的哪些部分會(huì)被生成式人工智能加以演繹輸出。其二，作品的自身市場與相鄰市場的利益，面臨著被AIGC“替代”所帶來的削弱風(fēng)險(xiǎn)。以稀缺的高奇幻藝術(shù)風(fēng)格插畫市場為例，插畫家魯特科夫斯基（GregRutkowski）的作品在Stable Diffusion 上短短數(shù)月便獲得了超過93 000 次的使用，這讓插畫家在欣喜之余又不免擔(dān)憂其原創(chuàng)作品會(huì)被難以區(qū)分的人工智能作品所淹沒。[9] 在作品的相鄰市場，如在小說的影視化改編領(lǐng)域，只要將小說中某個(gè)場景的描述輸入到Sora 這類文生視頻大模型，便能返回得到一段精美的視頻動(dòng)畫。此時(shí)，無論這段視頻是否構(gòu)成對(duì)原作品的演繹，其蘊(yùn)含的原作品思想在一定程度上已削弱版權(quán)人在相鄰市場的衍生使用利益。

3. 作品侵權(quán)損害賠償取得困難

主張損害賠償是一種常見的權(quán)利救濟(jì)手段，版權(quán)亦是如此。當(dāng)出現(xiàn)生成式人工智能未經(jīng)許可使用版權(quán)人作品，輸出與原作品相似的內(nèi)容時(shí)，版權(quán)人都可以在事后主張生成式人工智能涉嫌版權(quán)侵權(quán)，進(jìn)而通過要求損害賠償?shù)姆绞降玫较鄳?yīng)的補(bǔ)償。然而，認(rèn)定生成式人工智能構(gòu)成對(duì)作品侵權(quán)在實(shí)踐中并非易事。

我國版權(quán)侵權(quán)認(rèn)定規(guī)則沿“思想—表達(dá)”邏輯展開，特別是在表達(dá)層面要求滿足“接觸＋實(shí)質(zhì)性相似”的條件。首先，版權(quán)人很難就生成式人工智能“接觸”作品的行為進(jìn)行舉證。一方面，囿于前述算法黑箱現(xiàn)象，生成式人工智能獲取作品資源以及對(duì)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)“投喂”的過程極具隱蔽性，[10] 版權(quán)人難以根據(jù)生成式人工智能“接觸”作品的路徑完成溯源舉證；另一方面，現(xiàn)有的關(guān)于人工智能的法律規(guī)范為生成式人工智能設(shè)定的透明性義務(wù)可操作性不強(qiáng)?！渡墒饺斯ぶ悄芊?wù)管理暫行辦法》第4 條第5 項(xiàng)規(guī)定要“采取有效措施，提升生成式人工智能服務(wù)的透明度”，《人工智能示范法2.0（專家建議稿）》第6 條提出“從事人工智能研發(fā)、提供活動(dòng)應(yīng)當(dāng)遵循透明、可解釋原則”，但是以上規(guī)范存在共性問題，即關(guān)于透明性的規(guī)定可操作性不足，沒有為人工智能的研發(fā)、服務(wù)活動(dòng)設(shè)置可行的作品使用公開標(biāo)準(zhǔn)。透明性不足導(dǎo)致版權(quán)人難以獲得生成式人工智能“接觸”作品的證據(jù)。其次，依照我國現(xiàn)有的著作權(quán)法，主張AIGC 與原作品構(gòu)成“實(shí)質(zhì)性相似”較為困難。我國《著作權(quán)法》第24 條將表達(dá)量作為界分侵權(quán)行為與合理使用行為的重要標(biāo)準(zhǔn)，只有超出“少量”復(fù)制使用的標(biāo)準(zhǔn)才可能構(gòu)成“實(shí)質(zhì)性相似”侵權(quán)。簡言之，“實(shí)質(zhì)性相似”的認(rèn)定前提是AIGC與原作品在表達(dá)上達(dá)到一定程度的重復(fù)。但在一般情況下，生成式人工智能憑借其算法算力優(yōu)勢僅通過對(duì)原作品進(jìn)行只言片語的提取加工，就足以讓版權(quán)人只能在AIGC 中看到原作品的“影子”而無法識(shí)別具體的“相似”部分。

二、版權(quán)補(bǔ)償金制度的原理闡釋與域外借鑒

OpenAI首席執(zhí)行官奧爾特曼（ Sam Altman）曾表示：“我們正在努力研究新模式，如果一個(gè)AI 系統(tǒng)使用了您的內(nèi)容，或者使用了您的風(fēng)格，您將得到報(bào)酬?！盵11] 可以預(yù)見的是，如果生成式人工智能在運(yùn)作源頭就要背負(fù)版權(quán)侵權(quán)的原罪，后續(xù)的應(yīng)用和服務(wù)勢必會(huì)蒙上陰影。

1. 版權(quán)人享有版權(quán)補(bǔ)償?shù)脑黻U釋

從生成式人工智能的角度來看，對(duì)版權(quán)人進(jìn)行公平補(bǔ)償是確保其長期保持高質(zhì)量生成能力的必要舉措。生成式人工智能因數(shù)據(jù)而生，也因數(shù)據(jù)受困。其以海量人類作品為訓(xùn)練基礎(chǔ)，提煉并模仿的是人類在文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)領(lǐng)域的表達(dá)結(jié)構(gòu)。一旦人類創(chuàng)作衰減，生成式人工智能就會(huì)因缺乏持續(xù)創(chuàng)新的人類作品輸入而重復(fù)訓(xùn)練舊數(shù)據(jù)，無法在表達(dá)范式上實(shí)現(xiàn)突破與更新。在人類中心主義的版權(quán)框架內(nèi)，為確保人類的創(chuàng)造力在生成式人工智能可能對(duì)人類的作者地位產(chǎn)生影響、沖擊乃至取代的情況下得以留存，有必要引入版權(quán)補(bǔ)償金制度。通過給予版權(quán)人公平適當(dāng)?shù)淖髌肥褂没貓?bào)，不僅可以保障版權(quán)人的基本社會(huì)權(quán)益，而且可以抑制人機(jī)關(guān)系的異化，讓人類不至于在批量化的機(jī)器創(chuàng)作面前喪失創(chuàng)作動(dòng)力，被機(jī)器反向“役使”。

從版權(quán)人的角度來看，補(bǔ)償是作品作為數(shù)據(jù)要素參與生產(chǎn)的應(yīng)有之義。版權(quán)利益的取得需要遵循我國按勞分配以及多種分配方式并存的利益分配邏輯?！吨泄仓醒?國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》第12 條指出：“健全數(shù)據(jù)要素由市場評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報(bào)酬機(jī)制。結(jié)合數(shù)據(jù)要素特征，優(yōu)化分配結(jié)構(gòu)，構(gòu)建公平、高效、激勵(lì)與規(guī)范相結(jié)合的數(shù)據(jù)價(jià)值分配機(jī)制?！痹诔姓J(rèn)知識(shí)勞動(dòng)的前提下，將馬克思主義勞動(dòng)理論嵌入生成式人工智能領(lǐng)域，生成式人工智能將成為內(nèi)容產(chǎn)出的直接勞動(dòng)者，版權(quán)人作品則以勞動(dòng)對(duì)象或勞動(dòng)資料的身份參與生成式人工智能的價(jià)值生產(chǎn)過程。此時(shí)，版權(quán)人就會(huì)因作品（原始數(shù)據(jù)）的提供成為AIGC 產(chǎn)出的間接勞動(dòng)者。如果版權(quán)人不能憑借其作品作為數(shù)據(jù)要素，參與到生成式人工智能所帶來的利益分配中，就好比一位以寫作謀生的受薪員工，其勞動(dòng)成果被復(fù)制，卻沒有得到適當(dāng)?shù)膱?bào)酬，這無異于是一種“無償”的勞動(dòng)征用，[12] 將對(duì)現(xiàn)有的公平分配機(jī)制造成破壞。

2. 版權(quán)補(bǔ)償金制度建構(gòu)的域外借鑒

主張?jiān)谏墒饺斯ぶ悄苓@一新業(yè)態(tài)的發(fā)展中借鑒國外的版權(quán)補(bǔ)償金制度，是因?yàn)樵撝贫扰c生成式人工智能使用作品的版權(quán)補(bǔ)償金制度（簡稱“生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度”）在發(fā)展背景、制定目的等多方面具有適配性，可為生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度的建構(gòu)提供有益借鑒。

版權(quán)補(bǔ)償金制度緣起于德國。隨著錄音錄像技術(shù)、靜電復(fù)印等復(fù)制技術(shù)的發(fā)展，作品的復(fù)制效率、復(fù)制質(zhì)量大幅提高，私人復(fù)制行為日益盛行，[13] 但是按照當(dāng)時(shí)德國的《著作權(quán)及鄰接權(quán)法》（Gesetz" über Urheber-recht und verwandte Schutzrechte）規(guī)定，私人復(fù)制是合法使用行為。此時(shí)，立法者就面臨著類似生成式人工智能使用版權(quán)作品行為時(shí)的困境：私人復(fù)制行為不具有法律上的可責(zé)性，卻又切實(shí)影響到版權(quán)人的利益時(shí)，應(yīng)當(dāng)采取何種措施加以平衡？[14]

1965年，德國《著作權(quán)及鄰接權(quán)法》通過第53 條與第54 條規(guī)定初步建立起版權(quán)補(bǔ)償金制度，法條吸收了德國最高法院在“格倫迪格—記者案”（Grunding-Reporter）和“身份證案”（Personalausweis）中針對(duì)私人復(fù)制行為所提出的觀點(diǎn)，即錄制設(shè)備制造商應(yīng)當(dāng)就消費(fèi)者利用錄制設(shè)備進(jìn)行復(fù)制的行為承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，因?yàn)殇浿圃O(shè)備制造商從消費(fèi)者普遍的復(fù)制行為中獲得了顯著的收益。[15] 不難發(fā)現(xiàn)，補(bǔ)償金收繳的本質(zhì)是將提供技術(shù)的主體作為第三方，加入到版權(quán)人與使用者之間的交易鏈條中，讓技術(shù)提供者為私人復(fù)制行為付費(fèi)。[16]2007年，德國參議院審議通過《信息社會(huì)版權(quán)制度第二法規(guī)》（Zweites Gesetzzur Regelung des Urheberrechts" in der Informationsgesellschaft），規(guī)定由著作權(quán)集體管理組織、機(jī)器和儲(chǔ)存介質(zhì)的生產(chǎn)商協(xié)會(huì)等協(xié)商確定版權(quán)補(bǔ)償金的補(bǔ)償費(fèi)率。[17] 至此，數(shù)字時(shí)代的版權(quán)補(bǔ)償金制度在德國基本建立。

當(dāng)版權(quán)補(bǔ)償金制度在德國初顯成效后，英國、加拿大、日本、美國等紛紛效仿。據(jù)統(tǒng)計(jì)，已有超過42 個(gè)國家建立了版權(quán)補(bǔ)償金制度。[18] 雖然不同國家由于國情不同對(duì)版權(quán)補(bǔ)償金制度的規(guī)定存在差異，但是在制度構(gòu)建方面有著共通之處，具體包括以下幾點(diǎn)：①明確版權(quán)補(bǔ)償金支付主體為復(fù)制設(shè)備的制造商和銷售商，因?yàn)樵趯?shí)踐中直接向個(gè)人收繳補(bǔ)償金很難實(shí)現(xiàn)；②補(bǔ)償金征收的金額或比例，需要根據(jù)市場情況由法律或有關(guān)版權(quán)組織協(xié)商確定；③收繳、分配補(bǔ)償金的主體多為著作權(quán)集體管理組織或?qū)槭绽U補(bǔ)償金設(shè)立的團(tuán)體。

梳理版權(quán)補(bǔ)償金制度的發(fā)展脈絡(luò)可以發(fā)現(xiàn)，設(shè)計(jì)版權(quán)補(bǔ)償金制度的目的是平衡私人利益與公共利益，彌補(bǔ)版權(quán)人因新技術(shù)出現(xiàn)和使用帶來的利益損失。版權(quán)補(bǔ)償金制度一方面在版權(quán)人的專有權(quán)利與社會(huì)公眾的利益需求之間取得了某種平衡，另一方面也為版權(quán)人保留了獲取適當(dāng)報(bào)酬這一基本權(quán)利。這與構(gòu)建生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度的目的不謀而合。

三、生成式人工智能對(duì)接版權(quán)補(bǔ)償金制度的業(yè)態(tài)路徑

在闡明版權(quán)人應(yīng)享有版權(quán)補(bǔ)償?shù)睦頁?jù)與域外版權(quán)補(bǔ)償金制度的實(shí)踐做法后，需探明版權(quán)補(bǔ)償金制度在生成式人工智能的哪一業(yè)態(tài)階段進(jìn)行補(bǔ)償支付最合適。在張凌寒教授關(guān)于生成式人工智能業(yè)態(tài)的研究中，生成式人工智能業(yè)態(tài)被分為了“基礎(chǔ)模型—專業(yè)模型—服務(wù)應(yīng)用”三個(gè)層次。[19]130（見圖1）沿此業(yè)態(tài)發(fā)展思路，本研究認(rèn)為在生成式人工智能專業(yè)模型層對(duì)接版權(quán)補(bǔ)償金制度較為妥帖。原因如下。

首先，基礎(chǔ)模型層是具有公共利益屬性的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，作為生成式人工智能的起步階段，不宜施加過多的研發(fā)成本，以免妨礙技術(shù)創(chuàng)新。在這個(gè)階段，生成式人工智能不僅需要使用海量作品來形成算法，還需要購買或開發(fā)算力體系。這意味著，生成式人工智能在基礎(chǔ)模型層的開發(fā)成本十分高昂，例如微軟僅開發(fā)OpenAI 的前期產(chǎn)品Dall-E和ChatGPT 就投入了數(shù)十億美元，[20] 可見并非每個(gè)人工智能研發(fā)企業(yè)都能負(fù)擔(dān)基礎(chǔ)模型層的高額開發(fā)成本。如果在基礎(chǔ)模型層就主張對(duì)接版權(quán)補(bǔ)償金制度，不僅會(huì)遏制人工智能領(lǐng)域中小規(guī)模企業(yè)的發(fā)展，而且可能導(dǎo)致其鋌而走險(xiǎn)，采取非法手段獲取作品數(shù)據(jù)，不利于公平有序的市場競爭秩序的形成。針對(duì)生成式人工智能開發(fā)領(lǐng)域存在的技術(shù)成本高昂問題，《關(guān)于人工智能立法的重點(diǎn)制度建議》提議“建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)庫，制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，建立數(shù)據(jù)資源共享機(jī)制，構(gòu)建公共數(shù)據(jù)池”，即借助公共數(shù)據(jù)池將公開數(shù)據(jù)、超版權(quán)保護(hù)期作品、部分放棄版權(quán)利益的作品等匯集在統(tǒng)一數(shù)據(jù)池中，并經(jīng)公私合作、登記備案等手段過濾不良信息、違法信息等內(nèi)容，以提高生成式人工智能的訓(xùn)練質(zhì)量，降低訓(xùn)練成本。鑒于公共數(shù)據(jù)池和基礎(chǔ)模型的通用性以及對(duì)下游產(chǎn)業(yè)的控制力，二者應(yīng)當(dāng)被歸為公共基礎(chǔ)設(shè)施，[19]132 依一般法理，在此情況下版權(quán)人無權(quán)為作品的公共性使用主張經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償。

其次，專業(yè)模型層匯聚了最為豐富和寶貴的版權(quán)作品，是生成式人工智能走向服務(wù)應(yīng)用的中間層，也是對(duì)接版權(quán)補(bǔ)償金制度的恰當(dāng)階段。當(dāng)生成式人工智能進(jìn)入專業(yè)模型層，就意味著其已走完模型研發(fā)中最為基礎(chǔ)與復(fù)雜的算法構(gòu)建階段，基本具備了人機(jī)交互功能，只需使用更為優(yōu)質(zhì)或?qū)I(yè)的版權(quán)作品加以深度學(xué)習(xí)，優(yōu)化算法和輸出結(jié)果，即可向市場提供應(yīng)用服務(wù)。由圖1 可見，生成式人工智能由基礎(chǔ)模型層進(jìn)入專業(yè)模型層有兩條路徑，一是為提供專業(yè)服務(wù)而購買基礎(chǔ)模型，二是為提供通用服務(wù)而優(yōu)化基礎(chǔ)模型。兩條路徑的主體分別為專業(yè)模型開發(fā)者和基礎(chǔ)模型優(yōu)化者。它們雖然在應(yīng)用目的上存在差異，但是都只有在專業(yè)模型層利用專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化才能貼合市場需求。在這一階段對(duì)接版權(quán)補(bǔ)償金制度，能夠滿足研發(fā)主體利用高質(zhì)量作品來深化基礎(chǔ)模型的現(xiàn)實(shí)需要，為生成式人工智能輸出獨(dú)特且專業(yè)的表達(dá)提供制度保障。

最后，相較于生成式人工智能的基礎(chǔ)模型層和專業(yè)模型層，服務(wù)應(yīng)用層所涉及的市場關(guān)系與法律關(guān)系更為復(fù)雜，不適合對(duì)接需要進(jìn)行批量作品許可的版權(quán)補(bǔ)償金制度。在服務(wù)應(yīng)用層，生成式人工智能的主要任務(wù)是與市場主體進(jìn)行交互，利用用戶輸入的作品提供內(nèi)容生成服務(wù)，在此過程中持續(xù)優(yōu)化生成效果。若在此階段對(duì)接版權(quán)補(bǔ)償金制度，可能帶來一系列問題。一是版權(quán)人向誰主張版權(quán)利益的問題。當(dāng)前，AIGC 的權(quán)屬屬于平臺(tái)還是用戶尚懸而未決，更何況可能存在職務(wù)作品、委托作品等特殊權(quán)屬作品，出現(xiàn)版權(quán)與版權(quán)人分離的情況。二是版權(quán)利益如何計(jì)算的問題。版權(quán)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的考量因素嵌套在服務(wù)應(yīng)用層可能會(huì)被過度解讀和放大，諸如作品的使用頻次、使用內(nèi)容的多少、作品的市場熱度等稍有關(guān)聯(lián)的因素，都可能會(huì)因?yàn)樽非蠓峙涔叫缘目剂慷患{入計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)，反而會(huì)阻礙版權(quán)補(bǔ)償金制度的建構(gòu)。因此，服務(wù)應(yīng)用層不適宜對(duì)接版權(quán)補(bǔ)償金制度。

四、生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度建構(gòu)

生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度的建構(gòu)需要秉持以人為本、公平公正原則。圖2 為生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度流程圖。通過明確補(bǔ)償支付主體身份、優(yōu)化補(bǔ)償收繳工作主體、采取“比例＋單一”的復(fù)合補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)、建立公私利益相互補(bǔ)充的補(bǔ)償分配體系等方式降低版權(quán)補(bǔ)償金制度的構(gòu)建成本，在不失效率的同時(shí)彰顯機(jī)制的人文關(guān)懷。

1. 明確人工智能企業(yè)的補(bǔ)償支付主體身份

任何包含類似稅收的補(bǔ)償機(jī)制，首先需要明確機(jī)制的適用對(duì)象。生成式人工智能使用版權(quán)作品，應(yīng)由支付主體人工智能平臺(tái)（基礎(chǔ)模型優(yōu)化者與專業(yè)模型開發(fā)者）向版權(quán)人支付補(bǔ)償費(fèi)用。包含以下兩方面原因：其一，人工智能平臺(tái)實(shí)際使用了大量版權(quán)作品，符合“誰使用，誰付費(fèi)”的版權(quán)支付邏輯。在應(yīng)用生成式人工智能的過程中，會(huì)使用版權(quán)作品的主體無外乎人工智能平臺(tái)與用戶。在人工智能平臺(tái)向市場投放其開發(fā)的生成式人工智能產(chǎn)品之前，版權(quán)作品就已作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)在模型訓(xùn)練階段被內(nèi)化為模型參數(shù)，在此過程中作品的價(jià)值得到充分轉(zhuǎn)化，理應(yīng)向版權(quán)人支付經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償。而用戶雖然可以在與平臺(tái)交互的過程中獲得AIGC，但是并不知曉獲得的AIGC涉及多少版權(quán)作品，也不可能在享受平臺(tái)免費(fèi)服務(wù)的過程中主動(dòng)支付該筆費(fèi)用。其二，根據(jù)“誰受益，誰補(bǔ)償”的公平理念，人工智能平臺(tái)以營利為目的提供有償市場服務(wù)，對(duì)版權(quán)人既有作品的市場造成侵占，理應(yīng)支付經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償。當(dāng)前，部分人工智能平臺(tái)依靠生成式人工智能大模型，不僅實(shí)現(xiàn)了市值的大幅躍升，而且可以基于服務(wù)性能差異向用戶收取高性能版本的生成式人工智能訂閱費(fèi)用。例如，Stability AI公司經(jīng)過2022年起的三輪融資，市值躍升至約合69億元人民幣；百度公司發(fā)布的大語言模型文心一言將應(yīng)用服務(wù)分為免費(fèi)3.5版本、付費(fèi)4.0版本、4.0工具版本與4.0Turbo版本，隨著生成式人工智能性能的逐步提升，該收益的前景會(huì)變得愈發(fā)可觀。

2. 引進(jìn)類集體管理組織，優(yōu)化補(bǔ)償收繳工作主體

基于著作權(quán)集體管理的現(xiàn)行框架，可以考慮調(diào)整我國《著作權(quán)法》和《著作權(quán)集體管理?xiàng)l例》中關(guān)于著作權(quán)集體管理組織的“壟斷”設(shè)定，允許市場中達(dá)到一定條件的版權(quán)人群體，如出版社、音樂公司等營利性組織共同參與經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)氖绽U工作。一方面，著作權(quán)集體管理制度在版權(quán)人群體中有著深厚的基礎(chǔ)。美國作家協(xié)會(huì)曾發(fā)起一項(xiàng)調(diào)查，旨在探討是否可以通過集體管理的方式，補(bǔ)償那些作品被用于培訓(xùn)生成式人工智能模型的作者，結(jié)果顯示：65%的作家支持采取集體管理制度，以確保他們能夠獲得作品被用于人工智能模型訓(xùn)練的相應(yīng)費(fèi)用。[21] 另一方面，出版商等版權(quán)人群體，即“類集體管理組織”[22]，在市場中實(shí)際發(fā)揮著集體管理的功能。截至2024年年底，中國音樂著作權(quán)協(xié)會(huì)官網(wǎng)顯示會(huì)員數(shù)為14064人，其中大多數(shù)為具有一定知名度的作曲家、音樂家等。與此同時(shí)，我國相當(dāng)多的民間音樂作品的版權(quán)則聚集在如QQ音樂等具有營利性的類集體管理組織。這實(shí)際上是版權(quán)人在對(duì)“非營利性”集體管理組織同“營利性”類集體管理組織的服務(wù)意識(shí)與服務(wù)效率等多方面進(jìn)行比較后，“用腳投票”的結(jié)果。[23] 因此，考慮到我國著作權(quán)集體管理的特殊國情，為滿足生成式人工智能作品訓(xùn)練的需要，在現(xiàn)有的五大傳統(tǒng)著作權(quán)集體管理組織（包括音樂著作權(quán)協(xié)會(huì)、音像著作權(quán)集體管理協(xié)會(huì)、文字著作權(quán)協(xié)會(huì)、攝影著作權(quán)協(xié)會(huì)以及電影著作權(quán)協(xié)會(huì)）的基礎(chǔ)上，可進(jìn)一步引入類集體管理組織，共同承擔(dān)版權(quán)作品集體許可交易的職能。

3. 采取“比例＋單一”的復(fù)合補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)

在稅收領(lǐng)域，按計(jì)稅依據(jù)的不同可以分為從價(jià)稅與從量稅。從價(jià)稅是以征稅對(duì)象為標(biāo)準(zhǔn)，征稅的額度會(huì)隨征稅對(duì)象的價(jià)值變化而浮動(dòng)；從量稅是以征稅對(duì)象的數(shù)量、重量、面積等為標(biāo)準(zhǔn)，采用固定的征收額度。簡言之，從價(jià)稅是浮動(dòng)式的比例標(biāo)準(zhǔn)，從量稅是固定式的單一標(biāo)準(zhǔn)。通過引入稅收概念劃定生成式人工智能使用作品的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)，可分為兩種補(bǔ)償方式：①就人工智能平臺(tái)整體性使用專業(yè)領(lǐng)域作品數(shù)據(jù)庫的行為，應(yīng)設(shè)置一定的比例標(biāo)準(zhǔn)收取人工智能平臺(tái)的年度或季度營業(yè)額作為補(bǔ)償金。營業(yè)額包括生成式人工智能高性能版本的服務(wù)訂閱費(fèi)、AIGC 商業(yè)性使用費(fèi)等與版權(quán)作品關(guān)聯(lián)的收益。一方面，整體性使用專業(yè)領(lǐng)域作品數(shù)據(jù)庫是訓(xùn)練與優(yōu)化生成式人工智能模型的通行做法，例如OpenAI 在獲得Shutterstock公司與美國聯(lián)合通訊社（The Associated Press）的數(shù)據(jù)使用許可后，另外組建WebText語料庫，該語料庫會(huì)隨著作品數(shù)量變化和生成式人工智能版本迭代而及時(shí)更新。另一方面，當(dāng)作品數(shù)據(jù)內(nèi)化為模型參數(shù)，在AIGC上識(shí)別特定作品的專有價(jià)值難以實(shí)現(xiàn)，無法采取單一補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)來為整體性使用作品數(shù)據(jù)庫的行為提供補(bǔ)償。②就人工智能平臺(tái)需要輸出稀缺或特定表達(dá)內(nèi)容的行為，應(yīng)采取單一標(biāo)準(zhǔn)，按照使用數(shù)量或傳統(tǒng)許可模式向特定版權(quán)人提供補(bǔ)償。按照“使用數(shù)量”提供補(bǔ)償是指生成式人工智能為實(shí)現(xiàn)特定領(lǐng)域的內(nèi)容生成，在版權(quán)人特定且作品數(shù)量有限，使用對(duì)象可量化的前提下，按照使用數(shù)量更為精準(zhǔn)地向版權(quán)主體輸送版權(quán)利益；按照“傳統(tǒng)許可模式”提供補(bǔ)償則是指針對(duì)生成式人工智能的某些獨(dú)特輸出要求，只需要按照傳統(tǒng)一對(duì)一授權(quán)許可方式進(jìn)行支付即可。單一補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)是對(duì)比例補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)的補(bǔ)充，二者互補(bǔ)能夠更好地促進(jìn)生成式人工智能行業(yè)的公平發(fā)展。

4. 建立公私利益相互補(bǔ)充的補(bǔ)償分配體系

當(dāng)完成對(duì)版權(quán)補(bǔ)償?shù)慕y(tǒng)一收繳后，就需要解決如何向個(gè)體版權(quán)人或版權(quán)人群體分配作品版權(quán)利益的問題。考慮到AIGC 體現(xiàn)的是作品的聚合價(jià)值，以某一作品在人工智能用戶端的使用次數(shù)等作為分配要素可能失之偏頗，很難實(shí)現(xiàn)分配公正。因此，經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?shù)姆峙鋯栴}應(yīng)遵循“單一＋比例”的補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)邏輯，建立公私利益相互補(bǔ)充的補(bǔ)償分配體系。具體而言，通過單一補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)所收取的費(fèi)用，直接付給個(gè)體版權(quán)人；通過比例補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)所收取的費(fèi)用則交由該作品領(lǐng)域的非營利性社會(huì)文化基金會(huì)統(tǒng)一使用。

首先，通過單一補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)所收繳的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，因適用對(duì)象具有相對(duì)明確的指向性，著作權(quán)集體管理組織只需要根據(jù)人工智能平臺(tái)提供的作品需求目錄，找到限定范圍內(nèi)的部分作品及版權(quán)人，按件計(jì)算版權(quán)利益，進(jìn)而在季度或年度分配方案中添加該筆版權(quán)補(bǔ)償費(fèi)用即可完成，這與傳統(tǒng)的收益分配模式并無二致，無須創(chuàng)設(shè)新組織來解決費(fèi)用分配問題。其次，通過比例補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)所收繳的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，因該費(fèi)用是源于數(shù)據(jù)庫在人工智能平臺(tái)的整體使用所帶來的收益，在此情況下，某一特定作品所產(chǎn)生的貢獻(xiàn)并不突出。鑒于作品使用的整體性，派生出補(bǔ)償使用的公共性。此時(shí)，有必要利用現(xiàn)有的或創(chuàng)設(shè)新的社會(huì)文化基金會(huì)等非營利性組織將經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償用于版權(quán)人的群體公益事業(yè)，例如美國音樂家聯(lián)合會(huì)（ American Federation of" Musicians）與廣播和唱片公司將錄音和無線電轉(zhuǎn)錄征稅所得交由信托基金用于公益文化事業(yè)建設(shè)。

五、結(jié)語

生成式人工智能的發(fā)展給現(xiàn)有版權(quán)制度帶來諸多挑戰(zhàn)。如何解決生成式人工智能在使用作品時(shí)的合法性問題，是選擇創(chuàng)設(shè)寬松的合理使用條款還是遵循嚴(yán)格的授權(quán)許可規(guī)則，依然存在較大爭議。因?yàn)闊o論采用哪種思路，都不可避免地會(huì)側(cè)重保護(hù)版權(quán)人或人工智能平臺(tái)的利益。為調(diào)和版權(quán)人與人工智能平臺(tái)之間的利益失衡問題，本文在借鑒德國版權(quán)補(bǔ)償金制度的基礎(chǔ)上提出構(gòu)建生成式人工智能版權(quán)補(bǔ)償金制度，該制度貼合生成式人工智能業(yè)態(tài)發(fā)展中不同階段的具體需求，或能避免出現(xiàn)版權(quán)人不愿生成式人工智能無償使用作品、人工智能平臺(tái)難以承擔(dān)高昂研發(fā)成本的問題，從而實(shí)現(xiàn)二者的良性發(fā)展。

延伸閱讀：國家網(wǎng)信辦等七部門聯(lián)合公布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》

2023年7月，國家網(wǎng)信辦聯(lián)合國家發(fā)展改革委、教育部、科技部、工業(yè)和信息化部、公安部、廣電總局公布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》（簡稱《辦法》），自2023年8月15日起施行。

《辦法》提出國家堅(jiān)持發(fā)展和安全并重、促進(jìn)創(chuàng)新和依法治理相結(jié)合的原則，采取有效措施鼓勵(lì)生成式人工智能創(chuàng)新發(fā)展，對(duì)生成式人工智能服務(wù)實(shí)行包容審慎和分類分級(jí)監(jiān)管。

在促進(jìn)發(fā)展具體措施上，《辦法》明確鼓勵(lì)生成式人工智能技術(shù)在各行業(yè)、各領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，生成積極健康、向上向善的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，探索優(yōu)化應(yīng)用場景，構(gòu)建應(yīng)用生態(tài)體系；支持行業(yè)組織、企業(yè)、教育和科研機(jī)構(gòu)、公共文化機(jī)構(gòu)、有關(guān)專業(yè)機(jī)構(gòu)等在生成式人工智能技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)資源建設(shè)、轉(zhuǎn)化應(yīng)用、風(fēng)險(xiǎn)防范等方面開展協(xié)作；鼓勵(lì)生成式人工智能算法、框架、芯片及配套軟件平臺(tái)等基礎(chǔ)技術(shù)的自主創(chuàng)新，參與生成式人工智能相關(guān)國際規(guī)則制定；推動(dòng)生成式人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和公共訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源平臺(tái)建設(shè)，促進(jìn)算力資源協(xié)同共享，提升算力資源利用效能，推動(dòng)公共數(shù)據(jù)分類分級(jí)有序開放，擴(kuò)展高質(zhì)量的公共訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源，鼓勵(lì)采用安全可信的芯片、軟件、工具、算力和數(shù)據(jù)資源。

《辦法》明確生成式人工智能服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)依法開展預(yù)訓(xùn)練、優(yōu)化訓(xùn)練等訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理活動(dòng)，使用具有合法來源的數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)模型；涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán)的，不得侵害他人依法享有的知識(shí)產(chǎn)權(quán)；涉及個(gè)人信息的，應(yīng)當(dāng)取得個(gè)人同意或者符合法律、行政法規(guī)規(guī)定的其他情形；采取有效措施提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量，增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)性、準(zhǔn)確性、客觀性、多樣性。

此外，《辦法》明確了數(shù)據(jù)標(biāo)注的相關(guān)要求，提出在生成式人工智能技術(shù)研發(fā)過程中進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注的，提供者應(yīng)當(dāng)制定符合本辦法要求的清晰、具體、可操作的標(biāo)注規(guī)則；開展數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量評(píng)估，抽樣核驗(yàn)標(biāo)注內(nèi)容的準(zhǔn)確性；對(duì)標(biāo)注人員進(jìn)行必要培訓(xùn)，提升遵法守法意識(shí)，監(jiān)督指導(dǎo)標(biāo)注人員規(guī)范開展標(biāo)注工作。