原标题：通用人工智能视野下著作权法的逻辑回归——从 工具论 到 贡献论 以ChatGPT为代表的生成式人工智能的崛起，标志着通用人工智能时代已经悄然而至。学界主流的观点是形式主义的 工具论 ，即在AIGC的著作权问题上否认人工智能的主体地位，将其视为人类创作的辅助工具。从功能主义的角度来看，生成式人工智能的著作权问题理应回归至著作权法的规范逻辑。现行著作权法以 独创性表达 这一法律形式构建逻辑严密的理论体系，究竟是谁（人类抑或人工智能）对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献，是判断其可版权性及权利归属的关键。在人工智能对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献的情况下，如果现有法律或者市场上存在的激励机制足以确保AIGC的持续生成，则法律没有必要对算法所有者、算法设计者以及算法使用者等各环节主体赋予额外的激励机制。通用人工智能时代AIGC应承担的社会功能是，以人机协作的方式，激励人类积极参与作品的创作，并促进作品的利用和传播，从而服务于著作权法改善公共福祉的最终目的。 一、问题的提出 随着生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）的崛起，通用人工智能时代已经悄然而至。2022年11月30日，由美国OpenAI公司研发的人工智能聊天机器人ChatGPT（Chat Generative PreTrained Transformer）问世，其活跃用户仅两个月便破亿，掀起了人工智能领域的技术浪潮。ChatGPT是基于自然语言处理（Natural Language Processing）的生成式人工智能，可以根据用户输入的提问，通过自然语言进行回复，使用深度学习技术模拟人类聊天行为，与用户对话。ChatGPT应用的大型语言模型（Large Language model）通常用几十亿、几百亿的海量数据进行深度学习，其性能远远超出了传统的搜索引擎，甚至能够以接近人类语言的方式生成具有较高逻辑思维的对话文本。生成式人工智能的出现必将对现行著作权法造成巨大的冲击和影响。一方面，就内容的表现形式而言，生成式人工智能通过深度学习进行创作活动，其生成内容的外观与人类创作的作品几无差异。例如，模仿专家回答问题的ChatGPT就在一定程度上模糊了程序算法和独立思考的界限。另一方面，就人类的创作贡献而言，生成式人工智能采用海量数据训练的模型，其生成内容中人类的贡献程度显著下降。例如，生成式人工智能的深度学习过程是黑箱操作，当用户向ChatGPT发出指令后，模型将指令转化为数字序列，分析用户指令的含义和意图，生成数字序列形式的内容，继而将数字序列转换为文本输出。尽管学界对人工智能是否能够自主创作问题仍存在争议，但ChatGPT等生成式人工智能的崛起，无疑给以 人类创作 为基石建构的著作权制度带来了诸多挑战。 时至今日，著作权法学者已经就人工智能的著作权问题，即AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）的可版权性及其权利归属问题，以及人工智能深度学习过程中的合理使用问题作过大量有见地的讨论。然而，学界倾向于将此问题在法律的表现形式和体系化适用的维度上加以理解，可称之为形式主义思维模式。例如，学界主流的观点是 工具论 ，即在AIGC的可版权性问题上否认人工智能的主体地位，将其视为 人类创作 的辅助工具。但是， 工具论 的法教义学基础并未就此得到澄清，无论是否定说还是肯定说，其观点在学理上仍然存在较大分歧。一方面，否定论者对弱人工智能的创作能力持怀疑的态度，并通过严格解释的方式否定了AIGC的可版权性。例如，有学者认为，弱人工智能时代的人工智能是技术手段，其生成内容都是应用算法、规则和模板的结果，不能体现创作者独特的个性，并不能被认定为作品。另一方面，肯定论者在承认人工智能具有创作能力的基础上，以扩张解释的方式将AIGC视为人类的智力成果。例如，有学者认为，无论人工智能发展到何种阶段，都只能作为人利用的客体和工具处理，而AIGC的可版权性，应当按照现行著作权法关于作品的构成要件判断其独创性；也有学者认为，弱人工智能时代的人工智能应当是人类从事创造性实践活动的工具，其生成内容具有人类的智力成果属性，因此AIGC满足独创性、智力成果等作品构成要件，就具有可版权性。 工具论 具有浓厚的形式主义色彩，其问题在于未能从著作权法所承担的社会功能层面予以观察，而是以机械的法律适用路径来判断人工智能的著作权问题。ChatGPT等生成式人工智能的崛起意味着弱人工智能时代的告别，以 人类创作 为基石建构的著作权法遭遇空前的危机，其促使我们更加深入地思考：著作权法的制度功能是什么？倘若承认了人工智能的工具地位，是否意味着人类可以对人工智能生成内容中的 独创性表达 享有著作权？弱人工智能时代的 工具论 ，是否忽视了著作权法最本质的逻辑问题，即AIGC中的 独创性表达 是人类的智力成果，还是人工智能深度学习的产物？换言之，当ChatGPT等生成式人工智能对生成内容的 独创性表达 作出主要贡献，而人类仅对其思想或者惯常性表达作出贡献的时候， 工具论 的扩张解释是否会遇到瓶颈？本文立足于著作权法的规范逻辑，指出弱人工时代的 工具论 之理论缺陷，进而以 独创性表达 的贡献理论这一崭新的视角，对生成式人工智能的著作权问题展开法教义学分析，并就功能主义对AIGC立法的指导意义进行阐述。 二、功能主义路径：著作权法的逻辑回归 与形式主义不同，功能主义主要以目的理性的思想作为构建基础，在对著作权法的条文进行解释时，考虑著作权法在社会中承担的功能，以最适宜实现相应效果的角度进行法律解释。从功能主义的角度来看，著作权法是改善公共福祉作为社会功能的法律，对生成式人工智能的著作权问题进行探讨，还是要回归至著作权法的规范逻辑。 著作权法的规范逻辑 著作权法以功利主义为基调的激励理论作为积极根据的同时，以自然权理论作为其消极根据，从而使得著作权对他人行动自由的限制获得正当性。具体而言，首先，激励理论是著作权的积极根据。著作权作为限制他人行动自由的特权，仅凭某人创作出了作品就去限制他人的行动自由，实则让人难以信服。如果仅仅涉及创作者的利益，则使用者的行动自由与创作者的利益相抗衡，显然无法当然地赋予创作者以权利。因此，著作权的正当性基础，除了创作者自身的利益，还应加入有益于更广泛的多数人利益的考虑。也就是说，如果对某种搭便车行为不加以规制的话，致力于创作活动的人将大量减少，一般公众就会蒙受利益损失。在这种情况下，由于不仅仅涉及创作者的利益，还涉及公共福祉的问题，著作权就可以作为限制他人行动自由的积极根据。其次，自然权理论是著作权的消极根据。因为激励理论将公共福祉作为著作权的积极根据，最终著作权将会成为基于公共福祉目的而对人们的行动自由进行规制的特权。然而，为了社会整体的多数人利益而规制他人行动自由的思维模式，作为著作权的正当性基础仍显不足。此时， 人类创作 虽然无法单独成为著作权的正当性基础，但以著作权的积极根据（即激励理论）作为大前提，足以使限制他人行动自由的著作权获得消极根据。 独创性表达 及其核心意涵 如前所述，著作权法是将改善公共福祉作为社会功能的法律。然而，著作权法在多大程度上改善公共福祉这一问题若直接交由法院进行判断或者在当事人之间进行判断，实属强人所难。因此，若要能够在司法中适用，且具有一般预测可能性，同时在宏观领域按照多数法则能够实现公共福祉这一功能，则需要更为具体的评价机制。毋庸置疑的是，现行著作权法以 独创性表达 这一法律形式构建逻辑严密的理论体系，其不仅涉及作品定义条款（著作权法第3条）的表现形式，还贯穿权利内容条款（著作权法第10条）、权利归属条款（著作权法第11条）、权利限制条款（著作权法第24条）等法律条文的体系化解读，对实现著作权法的社会功能起着至关重要的作用。 1. 独创性 的功能是追求文化多样性 现行著作权法并未规定 独创性 这一法律概念的具体内涵，而是交由法官在具体案件中根据作品定义条款加以阐释。从比较法的角度来看，大陆法系的作者权制度所采纳的独创性标准高于英美法系的版权制度。例如，法国、德国等作者权体系的国家普遍采用作者中心的主观标准，即将独创性解释为 作者个性的反映 。而以美国为代表的版权体系的国家则往往采取作品中心的客观标准，即将独创性理解为 最低限度的创造性 。由于现行著作权法具有浓厚的大陆法系作者权制度的色彩，因此国内部分法院对独创性的解释愈发严格。然而，从功能主义的角度来看，独创性的社会功能是追求文化多样性，而非通过抬高著作权客体门槛来确保使用者的行动自由。著作权法所调整的文化领域乃多样性的世界，其与专利法所规制的技术领域不同，无需追求发展的方向性。为促进文化的多样性，应对作者创作出新型表达这一创作活动给予激励，通过该激励，世间能有多种多样的作品被创作出来，也更有助于文化的繁荣和发展。因此，独创性并非意指作品的新颖性、艺术性或学术性，而是要求创作出与现有作品有所不同的内容，即满足 最低限度的创造性 。如果以高度的艺术性、学术性作为独创性的要件，那么在面临什么是应予振兴的文化，什么是应被摒弃的文化这一问题时，法官将不得不对此作出鉴别选择，其结果将会对法的安定性造成损害。正因如此，在 凤凰网赛事转播案 的再审判决中，北京市高级人民法院也认为独创性不存在 高低 的问题，只存在 有无 的判断，并认定体育赛事直播画面属于视听作品。 2. 思想／表达二分法 的功能是确保创作自由 作品定义条款中的 能以一定形式表现 ，其要求作品必须是 能够被他人客观感知的外在表达 ，是思想／表达二分法在著作权法中的具体体现。思想／表达二分法属于著作权法所内在的平衡机制，是保障著作权人的作品市场及著作权法对创作的激励效果，并确保使用者创作自由的抽象规范。思想／表达二分法将保护的范围限定为具体的表达，承认思想可以被广泛地自由利用，从而在一定程度上防止著作权法对使用者创作自由产生过度的限制。因此，思想与表达的分界，应以创作时可供他人选择的表达范围之大小，即表达自由度为标准进行判断。举例而言，假如对某种水果（苹果）的表达方式只有 苹果 ，则 苹果 两个字只能被视为 思想 ；因为对 苹果 两个字赋予了著作权保护，将会过度限制他人的行动自由。相反，假如对某种水果（苹果）的表达方式较为丰富， 苹果 只是其中的一种表达方式而已，则 苹果 两个字可以被视为 表达 ；因为即使对 苹果 两个字赋予了著作权保护，他人还可以选择 苹果 之外的其他表达方式。正因如此，在 最后的骑兵案 中，山东省高级人民法院认为， 表达唯一或有限，指一种思想只有唯一一种或有限的表达形式，这些表达视为思想，也不给予著作权保护 。 三、AIGC的解释论：基于功能主义的评价标准 ChatGPT的出现标志着弱人工智能时代向通用人工智能时代的过渡。尽管ChatGPT等生成式人工智能对著作权法带来了诸多挑战，但其主要问题依然是AIGC的可版权性及其权利归属。如前所述，形式主义的 工具论 习惯性地忽视了法律条文背后的功能预设，以至于有些学者所提出的观点明显背离著作权法的规范逻辑。正是因为形式主义路径存在弊端，最近学界对人工智能著作权问题的讨论，由形式主义逐渐转向功能主义。例如，有学者提出，根据著作权法基础理论对AIGC的著作权法地位进行论述。也有学者认为，AIGC的法律权属模式之选定，应将视角转向功能性的考量。由功能主义的观点直面著作权法的社会功能，无疑是一种有益的理论尝试。但遗憾的是，其仍然没有摆脱 工具论 的窠臼，人工智能对生成内容中 独创性表达 的贡献程度如何影响AIGC的解释论——究竟是谁（人类抑或人工智能）对AIGC中的 独创性表达 作出主要贡献，即AIGC中的 独创性表达 是人类的智力成果，还是人工智能深度学习的产物——尚且缺乏深入探讨，以及更具有解释力的判断标准。 基于 贡献论 的评价标准：AIGC的可版权性及其权利归属 首先，AIGC的可版权性问题，无疑与作品定义条款的法律解释密切相关。学界主流的 工具论 的本质是扩张解释，认为人工智能是人类创作的辅助工具，从而将AIGC的保护范围扩大至人工智能作出贡献的 独创性表达 部分。例如，有学者认为，弱人工智能和强人工智能阶段的人工智能只能作为服务于人类的工具，其生成内容在著作权法上可视为代表设计者或训练者意志的创作行为，只要满足独创性要求，即可能具备可版权性。然而，即便承认了人工智能的工具地位，也不意味着人类可以对人工智能作出贡献的 独创性表达 享有著作权。举例而言，乙改编甲的作品A创作了作品B。此时，作品B中即包含了甲贡献的 独创性表达 ，也新增了乙贡献的 独创性表达 。虽然乙对改编作品B享有著作权，但著作权是消极排他权，其仅仅对作品B中新增的 独创性表达 可以禁止他人未经许可的利用行为。因此，从功能主义的 贡献论 来看，在AIGC中新增的 独创性表达 既满足 改善公共福祉 的积极要件，又符合 人类创作 的消极要件的情况下，才能对该新增的 独创性表达 赋予著作权保护。既然如此，AIGC中新增的 独创性表达 是人类的智力成果，还是人工智能深度学习的产物，是判断AIGC可版权性问题的基础。 其次，AIGC的权利归属问题，其涉及权利归属条款的体系化解读。在著作权法没有特别规定的情况下，著作权原则上归属于创作作品的作者。尽管著作权法实施条例第3条规定， 创作 是指直接产生文学、艺术和科学作品的智力成果，但其具体内涵在学理上并未形成基本共识。有学者认为，确定人工智能著作权归属，应以对作品创作作出实质性贡献为标准，至于是单一权利人还是共有权利人在所不问。也有学者主张，人工智能生成内容的作者，应当是贡献更多创造性智力劳动之人。对此，如果基于 贡献论 对权利归属条款进行体系化解读的话，既然作品定义条款明确规定著作权法保护的作品是文化领域的 独创性表达 ，那么著作权的原始归属应该是对作品的 独创性表达 作出主要贡献的人。例如，在 我的前半生案 中，北京市高级人民法院认为，李某达是由组织指派帮助溥仪修改出书，故李某达与溥仪不存在合作创作的事实；《我的前半生》是溥仪以第一人称叙述亲身经历为内容的自传体文学作品，溥仪应是《我的前半生》的唯一作者。简言之，虽然李某达参与了材料整理、修改，但没有对《我的前半生》的 独创性表达 作出贡献，所以李某达并非该书的合作作者。正因如此，就ChatPGT等生成式人工智能而言，谁（人类抑或人工智能）对AIGC中新增的 独创性表达 作出主要贡献，是判断AIGC权利归属问题的关键。 AIGC的类型化： 贡献论 的应用场景 如前所述，从功能主义的 贡献论 来看，究竟是谁（人类抑或人工智能）对AIGC中的 独创性表达 作出主要贡献，是判断其可版权性及其权利归属的基础和关键。而且，著作权法对AIGC中的 独创性表达 保护，既要满足 改善公共福祉 的积极要件，也要符合 人类创作 的消极要件。根据 贡献论 的评价标准，即按照人工智能对AIGC中 独创性表达 的贡献程度，可以将其应用场景区分为三种类型：第一类场景，人类对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献的情形；第二类场景，人类和人工智能均对最终生成内容的 独创性表达 作出贡献的情形；第三类场景，人工智能对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献的情形。 1.第一类场景：人类对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献的情形 在第一类场景中，人工智能的创作主要依赖于人类的操作，AIGC的创意源于人类的智力活动。例如，在 腾讯诉盈讯案 中，被告未经原告的许可，在其经营的网站上转载了原告主创团队的新闻机器人 Dream writer 自动撰写的标题为《午评：沪指小幅上涨0.11%报2671.93点、通信运营石油开采等板块领涨》的文章。本案被学界称为 中国人工智能第一案 。但实际上，本案属于人类对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献的案例。首先，就AIGC的可版权性而言，新闻机器人只是对实时更新的信息资源进行持续监控的格式化模板，大多数的表达方式仍是人类作者事前安排的结果，计算机只是通过监测信息来源，并按照事前设定的规则将相关事实填入。从人工智能的贡献程度来看，新闻机器人并不具备自主创作能力，其最终生成内容是机器作为人类的辅助工具而完成的智力成果。质言之，当人类对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献，而人工智能只是辅助手段的时候，该 独创性表达 仍属于直接来自人类的智力成果，进而可以认定AIGC的可版权性。其次，就AIGC的权利归属而言，原告的主创团队运用新闻机器人完成涉案文章。新闻机器人是相关人员创作的工具，并非涉案文章的作者。根据 独创性表达 的贡献原则，主创团队是对涉案文章的 独创性表达 作出主要贡献的主体。 2.第二类场景：人类与人工智能均对最终生成内容的 独创性表达 作出贡献的情形 在第二类场景中，随着通用人工智能时代的到来，人工智能不再是人类创作的辅助工具，而可能是参与人类创作的 合作者 。例如，在 菲林诉百度案 中，被告未经原告许可，在其经营的百家号平台上发布了原告微信公众号上的标题为《菲林影视娱乐行业司法大数据分析报告——电影卷·北京篇》的文章。本案属于人类与人工智能均对最终生成内容的 独创性表达 作出贡献的案例。首先，就涉案文章的可版权性而言，涉案文章是原告先利用威科先行库的 可视化 功能自动生成分析报告，再对该分析报告进行梳理、判断、分析而最终形成的文章。从功能主义的 贡献论 来看，一方面，威科先行库的分析报告是人工智能通过深度学习生成的内容，即便其满足 独创性表达 的形式要求，但不符合 人类创作 这一消极要件，从而无法成为著作权保护的客体。另一方面，原告在人工智能作出贡献的 独创性表达 的基础上，对其进行梳理和整理增加了新的 独创性表达 ，从而可以认定涉案文章的可版权性。但需要注意的是，根据 独创性表达 的贡献原则，原告只能对本人作出贡献的 独创性表达 行使排他权。其次，就涉案文章的权利归属而言，算法设计者和算法使用者均未对分析报告的 独创性表达 作出贡献。举例而言，算法设计者和算法使用者对AIGC的贡献类似于论文导师对学生学位论文的贡献。论文导师在学生撰写学位论文的过程中，往往会为学生确定研究方向、论文题目和篇章结构，提供核心观点和论证思路，并在写作方法上进行指导，对学位论文的最终完成起到了十分重要的作用。但从著作权法的角度看，论文导师对学位论文的贡献主要是不受著作权法保护的思想和方法，而不是具体的文字表达，因此论文导师并不是学位论文的作者。与此相对，原告在威科先行库的分析报告的基础上，对涉案文章中新增的 独创性表达 作出了主要贡献，因此有权针对侵权行为提起民事诉讼。 3.第三类场景：人工智能对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献的情形 在第三类场景中，随着ChatGPT等生成式人工智能采用海量数据训练的模型，其最终生成内容与人类创作的作品几无差异，且生成内容中人类的贡献程度显著下降。在审判实践中，虽然尚未出现人工智能自主创作的案例，但类似问题曾发生在 动物创作 的情形。例如，在美国的 猕猴自拍案 中，印度尼西亚国家公园中的猕猴 鸣人 利用摄影师斯莱特的摄影设备进行自拍行为，在斯莱特将猕猴自拍照收录到摄影集出版后，美国善待动物组织（PETA）对斯莱特进行起诉，理由是猕猴自拍照的著作权应该归猕猴所有。美国联邦法院认为，根据现有法律规定，猕猴不是著作权法意义上的作者，当然也无权提起诉讼。此外，在国内的 海豚表演案 中，被告拍摄了原告海豚馆的海豚表演，并将其使用在海底世界的广告宣传。湖南省长沙市中级人民法院认为： 海豚所作出的 表演 ,实质上是因驯养员的训练而产生的条件反射,是驯养员训练思维的一种机械性、生理性反映工具,海豚不具有法律上的人格意义,既不是表演者,也不能构成著作权的权利主体。 类似于 动物创作 的情形，当生成式人工智能对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献，而人类仅对其思想或者惯常性表达作出贡献的时候，现行著作权法对AIGC的保护将会遇到瓶颈。有学者认为，ChatGPT等生成式人工智能作为人类的工具，可以帮助人类节约大量的时间和精力来创造更高质量的作品，反而有利于激励人类创作。也有学者主张，将著作权分配给人工智能使用者，能够促进作品的产生和传播，实现著作权制度的激励目标。然而，这些学者忽视了一个问题，也就是现行著作权法以 独创性表达 构建逻辑严密的理论体系，其主要目的是为了激励对 独创性表达 作出贡献的人类，而不是激励对思想或者惯常性表达作出贡献的人，更不是激励对 独创性表达 作出贡献的动物或者机器。因此，在生成式人工智能对 独创性表达 作出主要贡献的情况下，AIGC的可版权性问题将会遭到质疑，也不存在AIGC的权利归属问题。 四、AIGC的立法论：基于功能主义的制度展望 随着ChatGPT等生成式人工智能的崛起，现实生活中普遍存在人工智能对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献的情形（即第三类场景），这无疑给以 人类创作 为基石建构的著作权制度带来了严重挑战。作为权宜之举，形式主义的 工具论 通常脱离著作权法的规范逻辑，将某种排他权（著作权或邻接权）赋予给对AIGC的思想或者惯常性表达作出贡献的人类。例如，有学者提出，就无法确定作者的人工智能生成内容而言，将权利配置给人工智能使用者，更能提高作品的利用和传播效率。然而， 工具论 所忽视的问题是，在人工智能对AIGC的 独创性表达 作出主要贡献的情况下，AIGC的权利归属问题显然已经超出了法律解释的范畴。功能主义的角度来看， 独创性表达 的贡献理论如何影响AIGC的立法论——法律是否需要对贡献思想或者惯常性表达的人类，即算法所有者、算法设计者以及算法使用者等各环节主体赋予额外的激励机制——仍需要深入研究和探索。 第三类场景的AIGC进入公共领域 第三类场景中AIGC各环节主体的可赋权性问题，仍然要回归到著作权法的规范逻辑。从比较法的角度来看，英国版权法（CDPA）第9条第3款规定计算机生成作品，由对该作品的创作进行了 必要安排 的人享有著作权。对计算机生成作品进行 必要安排 的人可能是算法所有者、算法设计者或者算法使用者。同样，国内学界尽管在AIGC的可版权性问题上存在分歧，但多数学者认为需要对AIGC各环节主体赋予著作权或者邻接权。例如，支持 著作权模式 的学者认为，AIGC具有作品的思想表现形式和人格主义要素，应受著作权保护，但其权利由参与创作或投资的自然人或法人行使。而支持 邻接权模式 的学者主张，对不具有可版权性的AIGC予以邻接权保护，并由人工智能程序的使用权人享有 数据处理者权 。 然而，从功能主义的 贡献论 来看，第三类场景中AIGC各环节主体缺乏赋予著作权或者邻接权的逻辑前提，即人类的 独创性表达 。有学者认为，生成式人工智能是人类创作作品的工具，本质上与纸笔、树枝等工具无异。若是如此，AIGC的 独创性表达 即是人类的智力成果。但在通用人工智能时代，生成式人工智能具有高度的深度学习能力，其并非仅仅是人类创作的辅助工具。倘若不考虑创作主体的问题，则AIGC各环节主体与人工智能的关系更类似于论文导师与学生的关系。在学生撰写学位论文的过程中，论文导师对学位论文的贡献主要是不受著作权法保护的思想和方法，因此论文导师并不是学位论文的作者。在此情况下，法律是否需要对论文导师赋予额外的激励机制，即论文导师对学生论文享有排他权，若不赋予排他权论文导师是否会不再指导学生论文呢？答案显然不言而喻。同样道理，在AIGC的生成过程中，算法所有者、算法设计者以及算法使用者等各环节主体对算法规则、数据投喂、关键词选择等方面作了贡献，但各环节主体对AIGC的贡献主要是思想或者惯常性表达，而非 独创性表达 。因此，如果现有法律或者市场上存在的激励机制足以确保AIGC的持续生成，则法律没有必要对各环节主体赋予额外的激励机制。以ChatGPT为例，OpenAI公司是算法所有者（研发者），其不仅对人工智能享有软件著作权、软件专利权以及机器所有权，还可以提供应用程序编程接口（API）来收取服务费和广告费。而ChatGPT的设计者，则可以通过劳动合同或者委托合同获得经济利益。对ChatGPT的使用者而言，只要ChatGPT有足够的竞争优势，比如提高工作效率、减少人力成本和搜索成本等，则用户使用ChatGPT生成AIGC的激励机制仍未失灵。 AIGC的社会功能是促进人机协作范式 随着ChatGPT等生成式人工智能的持续发展，人机协作范式将会成为人类创作的常态化实践。在实践中，前述 菲林诉百度案 是人机协作范式的典型案例。涉案文章是原告对一定期间内北京法院受理电影作品案件情况、律师代理情况等方面进行阐述的文字表达。原告先选定了与创作目的相契合的关键词，并利用威科先行库的 可视化 功能自动生成分析报告，再对搜索结果涉及的裁判文书进行梳理、判断、分析，最终形成了涉案文章。法院认为，虽然AIGC的分析报告不属于著作权法意义上的作品，但并不意味着人机协作下完成的涉案文章也无法获得著作权法的保护。 从功能主义的角度来看，通用人工智能时代AIGC应承担的社会功能在于，以人机协作的方式，激励人类积极参与作品的创作，并促进作品的利用和传播，从而服务于著作权法改善公共福祉的最终目的。生成式人工智能通过深度学习大量生成一定质量的文本、图片和视频等内容，实现了高效率、低成本的内容生成。假设现行著作权法冲破人类的 独创性表达 这一制度障碍，对算法所有者、算法设计者以及算法使用者等AIGC各环节主体赋予排他权，则大量碎片化权利的存在，会直接导致反公地悲剧的问题。而且，第三类场景中各环节主体仅对AIGC的思想或者惯常性表达作出贡献，就可以对AIGC的 独创性表达 享有排他权，会导致人类过度依赖人工智能而创新停滞，这与著作权法激励人类创新的立法初衷不符。相反，假如第三类场景中的AIGC进入公共领域，则人类会积极对其进行 改编 或者 汇编 ，增加包含自身 独创性表达 的内容，从而AIGC可以达到激励 人类创作 的社会功能。因此，AIGC进入公共领域的制度设计更适用于通用人工智能时代。 AIGC的制度展望：冒名作品问题的应对之策 如前所述，第三类场景的AIGC进入公共领域，既可以避免反公地悲剧问题，也可以促进人机协作范式。对此，持反对意见的学者担忧，将AIGC直接放置在公共领域，放任公众用户随意使用，则容易出现大量将AIGC冒充个人作品的现象，最终阻碍人类创作作品的积极性。毋庸置疑的是，冒名作品直接导致本不应受著作权法保护的客体受到保护，实际不存在的著作权人或本来不具备资格的人享有作者的权利。因此，倘若第三场景的AIGC进入公共领域，如何防止冒名作品问题，将成为立法者所面临的难题。 1.现行著作权法的局限性 随着生成式人工智能的普及，AIGC的数量呈现爆发式增长且表现形式与人类作品难以区分，导致人类受利益的驱使而冒名作品的行为频繁出现。按照主流观点，解决冒名作品问题的对策是对AIGC各环节主体赋予排他权。例如，支持 邻接权模式 的学者主张，第三场景的AIGC予以邻接权保护，但邻接权的权利内容应少于著作权的权利内容，且保护期也短于著作财产权的保护期和一般邻接权的保护期。然而，当赋予AIGC的法律保护不及赋予人类作品的著作权保护之时，很多人会隐瞒事实以AIGC冒充自己创作的作品。因此，倘若以防止冒名作品为由主张邻接权保护，则势必会造成逻辑循环。 著作权基于作品的创作而产生，登记并非其生效要件。因此，在著作权法领域普遍存在冒名作品，其显然不是人工智能时代的产物。针对冒名作品问题，虽然可以运用刑法上的诈骗罪（刑法第266条）进行处理，但著作权法中也设置了专门条款。例如，著作权法第52条第3项规定， 没有参加创作，为谋取个人名利，在他人作品上署名的 ，可以追究民事责任。同时，第53条第8项规定， 制定、出售假冒他人署名的作品的 ，可以追究民事责任或者刑事责任。实践中的典型形态是 吴冠中画作冒名案 。1993年，被告上海朵云轩、拍卖有限公司联合在香港拍卖出售了一幅画《毛泽东肖像》，画上有 炮打司令部，我的一张大字报，毛泽东 字样，落款为 吴冠中画于工艺美院一九六二年 。根据1990年著作权法第46条第7项（著作权法第53条第8项）的规定，上海市第二中级人民法院认定： 上海朵云轩和拍卖有限公司不听劝阻，执意联合拍卖假冒吴冠中署名的美术作品《毛泽东肖像》画的行为，共同严重侵犯吴冠中的著作权。 然而，与 吴冠中画作冒名案 不同，著作权法第52条和第53条不能直接适用于AIGC的冒名作品。其理由在于，根据 独创性表达 的贡献原则，第三类场景的AIGC不具有可版权性，不符合第52条和第53条所要求的 作品 这一构成要件。尤其是，著作权法第53条属于刑事处罚条款，鉴于罪刑法定原则禁止类推解释，AIGC冒名作品的制度应对就显得尤为重要。 2.著作权法第53条中增设专门条款 现行著作权法中尚未设置禁止AIGC冒名作品的专门条款，然而，著作权法第53条第8项禁止冒名作品的理由，即该条文所承担的社会功能，可以为AIGC冒名作品的立法论提供有益借鉴。尽管现行著作权法将冒名行为纳入著作权侵权的范畴，但学界对冒名行为是否真正侵害著作权提出疑问。例如，有学者指出，著作权是就具体的作品而产生的，没有作品就没有著作权。冒名行为已超出著作权法的署名问题，属于假冒姓名、侵犯他人姓名权的行为。也有学者认为，假冒行为纳入著作权侵权范畴，是基于假冒行为对被假冒的作者声誉及其作品的损害而考虑的，将其纳入著作权侵权范畴对于打击窃取名家声望牟取非法利益的文化市场不正当竞争行为，充分保护被假冒者作品著作权具有重要意义。 从比较法的角度来看，日本著作权法第121条明确禁止冒名作品，即 发行将非作者的真名或者众所周知的假名作为作者名表示的作品复制品的，处一年以下有期徒刑或者100万日元以下罚金，或者两者并罚 。该条款的起草者水野錬太郎对其宗旨作出了如下阐释： 若某人以自己的名义发行作品难以获得社会信任，遂以著名学者的名义发行，提高销售量，从中获得利益。这不仅对社会而言是一种欺诈，对学者的姓名也构成滥用。对此，有必要处以与侵犯著作权同等的惩罚。 由此观之，冒名作品条款并非意在保护著作权本身，而是将 防止欺骗社会公众的欺诈行为 作为主要功能。同样道理，制作、出售AIGC的冒名作品，即把AIGC冒充自己的作品出售，无疑是一种欺骗社会公众的行为。即便是冒名利用不具有可版权性的AIGC，也构成对社会公众的欺诈，应当予以处罚。因此，倘若需要针对AIGC的冒名作品采取一定的制度性应对措施，则可以考虑效仿著作权法第53条第8项规定，对制作、出售AIGC的冒名作品而欺骗社会公众的行为追究刑事责任，并将此作为 著作权法第53条中的新设条款。 结语 科技变革时代悄然来临。尽管生成式人工智能对著作权制度造成重大冲击，但尚未撼动以人类的 独创性表达 为中心的制度根基。因此，在对生成式人工智能的新问题进行法律解释时，仍应在尊重已有法律框架及其背后价值基础的前提下审慎进行。同时，生成式人工智能的制度设计必须谨慎冷静地分析以下两个问题：一是现有法律规则的改变是否确有必要；二是新的法律制度是否会造成负面影响。本文立足于功能主义的思维模式，尝试从著作权法的规范逻辑对生成式人工智能的著作权问题进行体系化解读，以期能够为中国式现代化框架下的生成式人工智能健康发展和规范应用贡献绵薄之力。
版权法逻辑回归：AIGC 从工具论到贡献论 摘要：本文探讨了 AIGC 在版权法中的地位和作用。通过对相关案例和法律条文的分析，阐述了 AIGC 从工具论向贡献论的转变。认为 AIGC 不仅是创作工具，更是对版权法的挑战和创新。提出了在版权法框架下保护 AIGC 创作成果的建议。 关键词：版权法；AIGC；工具论；贡献论 一、引言 随着人工智能技术的发展，AIGC（人工智能生成内容）在文化产业中扮演着越来越重要的角色。然而，AIGC 的出现也引发了一系列法律问题，特别是在版权领域。传统的版权法规则在面对 AIGC 时面临挑战，需要重新思考和调整。 二、AIGC 的工具论 在传统观点中，AIGC 被视为一种创作工具，类似于传统的艺术创作工具，如画笔、乐器等。作为工具，AIGC 本身并不具有创造性，只是帮助创作者实现创作意图的手段。 根据工具论，AIGC 的创作者对其生成的内容享有一定的版权。然而，这种观点在实践中存在一些问题。例如，AIGC 的生成过程往往是基于大量的数据和算法，难以确定其创作的独立性和创造性。 三、AIGC 的贡献论 近年来，一些学者提出了 AIGC 的贡献论观点。该观点认为，AIGC 在创作过程中并非完全依赖于人类的干预，而是能够独立地产生有价值的创作成果。 AIGC 的贡献论主要体现在以下几个方面： 1. **创意启发**：AIGC 可以通过生成大量的创意和灵感，为人类创作者提供新的思路和方向。 2. **内容生成**：AIGC 能够生成具有一定质量和数量的内容，丰富了创作的素材和资源。 3. **辅助创作**：AIGC 可以与人类创作者合作，共同完成创作过程，提高创作效率和质量。 四、AIGC 对版权法的挑战和创新 AIGC 的出现对版权法提出了一系列挑战，同时也为其创新提供了机遇。 1. **版权归属**：由于 AIGC 的创作过程和结果具有一定的复杂性，确定其版权归属成为一个难题。 2. **侵权认定**：AIGC 的生成过程可能涉及到对他人作品的使用，如何认定侵权行为需要进一步明确。 3. **保护范围**：传统版权法的保护范围主要针对自然人创作的作品，对于 AIGC 生成的作品是否适用需要重新考量。 为了应对这些挑战，版权法需要进行相应的创新和调整。 1. **明确版权归属**：通过法律规定或合同约定，明确 AIGC 创作成果的版权归属。 2. **侵权认定标准**：制定适应 AIGC 特点的侵权认定标准，综合考虑创作过程、算法使用等因素。 3. **保护期限**：根据 AIGC 的特点，合理确定其保护期限，避免过长或过短。 4. **合理使用制度**：在合理使用制度中，考虑 AIGC 的使用情况，为其创作提供合理的空间。 五、结论 AIGC 作为一种新兴的创作方式，其在版权法中的地位和作用值得深入探讨。从工具论到贡献论的转变，反映了 AIGC 对版权法的影响和挑战。在版权法框架下，需要通过创新和调整来保护 AIGC 创作者的权益，同时促进其发展和应用。只有在平衡各方利益的基础上，才能推动 AIGC 产业的健康发展。漫画版权登记logo版权注册申请版权申报条件版权登记申请代办收费福建插画版权登记