【人工智能作品的著作权保护的困境及优化建议分析10000字（论文）】

第第7页共9页人工智能作品的著作权保护的困境及完善对策研究18162第1章绪论 5250421.1研究背景 5146061.2研究目的及意义 5225811.3研究思路及方法 6304301.3.1研究思路 698471.3.2研究方法 613604第2章人工智能作品的概述 7123222.1人工智能作品的定义 730172.2人工智能作品的特征 83551第3章人工智能作品的著作权保护的困境 960633.1人工智能作品著作权保护遇到的问题 972883.1.1人工智能作品的可版权性认定标准不统一 9287033.1.2人工智能作品客观表现形式差异性的认定存在偏差 9135923.1.3人工智能介入条件下认定创作行为的路径不一致 10134583.2人工智能作品的著作权保护的必要性 10246743.2.1填补法律空缺需求 10240443.2.2利益平衡需求 1190373.3人工智能作品的著作权保护的可行性 1157283.3.1人工智能作品具有可复制性 11153443.3.2人工智能作品具有独创性 1213715第4章人工智能作品的著作权的保护路径探究 1255384.1坚持主客观相统一的可版权性认定标准 12109384.2客观表现形式差异性的司法认定:最低限度的差异性 13141034.3创作行为的司法认定:先前创作行为的司法运用 1411460第5章结论 1516992参考文献： 17第1章绪论1.1研究背景目前，人工智能已广泛渗入到人类主导的文化创作领域，人工智能作品在外观上已经很难判断是机器还是人类所作。人工智能作品的产生挑战了以人类作者为中心的传统创作模式，导致目前对人工智能作品的保护与规制，正处于“言之无据”的尴尬境况。目前，人工智能作品引发的法律问题主要包括:人工智能作品是否属于著作权法上的作品?人工智能“创作”是否构成著作权法上的创作行为?人工智能作品应否给以法律保护﹖若给以保护应采取何种具体保护模式?人工智能作品的权益归属又当如何分配?人工智能是否具有著作权主体资格﹖未经授权使用他人在先作品数据训练机器学习的行为属于合理使用还是侵权使用等等，这些问题“基本覆盖了权利主体、权利对象、权利内容、权利归属、权利限制等财产法的核心内容，至少在当下，著作权是人工智能法学分析的理想模型。”R本文将围绕上述人工智能作品的著作权保护问题展开详细论述。1.2研究目的及意义现阶段的著作权法对于作品的研究是以自然人为视角进行的,作为新兴产物人工智能的生成内容并不是其调整的范围。随着科学技术的深入，势必对现有法律制度带来重大影响，因此我们必须对其可能产生的一系列问题予以回应。先厘清相关人工智能的概念，然后再在著作权意义上分析法律问题，比如传统著作权法上构成作品的基本要件，思考作品和作者之间的内在逻辑，从理论层面上研究人工智能作品是否能构成狭义著作权法上的作品，若能，具体的权利主体和制度应如何安排?若不能，是否有正当理由予以保护等问题。虽然国家已经发布大力发展人工智能的规划，但由于法律具有滞后性的特点，传统著作权法至今未对人工智能作品带来的法律问题进行规制，这么做长远来看将不利于传播优秀作品和发挥文化价值，与我国著作权法鼓励相关权利人创作新的作品并传播的宗旨相违背，不符合国家发展人工智能的战略目标。和其他发达国家相比，它们已经开始着手研究人工智能作品的法律内容且有一些优秀的立法经验和司法裁判可以借鉴。本文主要通过梳理域外国家对人工智能作品不同的保护方式和法律制度,再结合理论界和实务界对人工智能作品著作权研究的争议观点，最后提出本文对于人工智能作品著作权研究的观点。1.3研究思路及方法1.3.1研究思路本文的研究思路:首先从人工智能创作物的保护现状出发，论述其相关理论;其次，在论述完主流学说之后，围绕著作权法作品对其必要性和可行性进行分析,最后针对其立法保护所存在的问题进行研究分析，并借助国外经验，提出相应的对策建议。1.3.2研究方法（1）历史分析法。运用历史分析法综合分析人工智能的技术本质及其发展规律，探究知识产权制度变迁的源起和沿革，还原各个发展阶段制度设计赖以存在的历史背景。技术变迁与制度变迁的历史轨迹有助于我们认清人工智能技术发展的周期性特征，认清法律主体扩展的制度成因与制约因素，以此作为界定人工智能属性的依据。（2）价值分析法。法律价值的选择对于研究人工智能作品的著作权法律问题至关重要，以人类为中心是问题研究的根本价值导向。在理论制度构建上必须坚持“以人为本”的最高价值准则，摒弃任何“以机器为中心”的观念，这是贯穿于全文不可动摇的核心原则。人工智能作品的著作权保护问题涉及“以作者为中心”与“以作品和受众为中心”的独创性标准的选择;涉及技术产业发展与著作权保护之间的利益冲突，涉及著作权人私权保护与社会公众合理接触、自由获得信息资源的利益平衡，这些问题都需要运用价值分析法做出合理判断。

第2章人工智能作品的概述2.1人工智能作品的定义为了准确界定研究对象的范围，有必要对人工智能作品的生成技术路径进行区分。按照AI智能化高低程度，可以分为两种人工智能的生成技术路径，一是基于预设规则的生成路径，二是基于数据驱动算法的生成路径。第一，基于预设规则的生成路径，也可称为“专家系统生成模式”。严格来讲，专家系统属于“经典逻辑”或“符号主义”下“准人工智能”的范畴。其需要依赖设计师预先设计的算法规则，根据专业知识对程序规则进行编码，以被明确程序化的方法进行操作，以便通过简单的逻辑测试。由于这些专业知识是由人类专家以一组规则的形式表达的，系统不具有自主性与学习能力，因此不属于真正意义上的（狭义）“人工智能”范畴。数据驱动算法的生成路径，也可称为“机器学习生成模式”，属于“联结主义”或“神经网络”下人工智能“创作”模式。机器学习是运用神经网络算法从海量数据关联中获得“模型”的过程，机器学习目标就是找出数据之间隐藏的、无限接近“真实”的规律。机器学习不是分析人类预先设计的编码知识，也不需要按照程序员的指令顺序进行编程，而是训练机器从原始作品数据中自己学习并完成特定工作，替代过去传统预先编码程序的工作。机器学习自行从数据资料发现、挖掘并执行任务，提取辨别人类的思维模式，最终输出人类无法完全预测的表达内容。机器学习可以简单理解由三大核心要素组成：数据（人类阅读学习知识储备/创作经验）+算法（模拟人脑神经系统的思维推理逻辑/创作思维）=模型（形成机器自己的外部知识/生成表达模板）。机器学习允许系统通过反复试验来“学习”，给定一个目标，系统可以尝试批量化输出，直到成功执行设定标准所需的操作，然后在下一次获得相同或类似的输入时重复该响应。机器学习生成模式是以搭建人类神经网络的联结式知识表达的过程，这种模式由AI在一定程度上自主实现“创作”，其通过模拟神经网络的方式不断地进行数据学习训练，能够脱离预设算法规则的束缚，自己寻找文本数据中隐藏的创作规律（如词语搭配频率、通用句型结构，惯用表达逻辑），形成自己的外部知识并构建与之相对应的智能算法表达模型。由于算法黑箱的存在，模型训练完毕之后至输出表达的过程，设计者无法完全预测会产生何种具体表达形式。这种模式下的人工智能已初具模拟人的创作思维、学习与创作能力，还可以自助搜集云端的数据不断增强算法，来优化自身模拟创作能力。本文的研究对象是数据驱动算法路径下产生的人工智能作品，它是指以海量数据分析为基础、以训练机器学习形成算法表达模型为手段，在数据与算法的交互模式作用下，自动生成的具有作品外观的表达。2.2人工智能作品的特征人工智能作品的特征分析，实乃探讨与人类创作作品的异同之处。只有充分认识人工智能作品的特殊性，才能更好地对其进行法律规制。从人工智能作品的外在表现形式来看，主要特征可以归纳为:第一，具有与作品相似的外在表现形式。无论是微软小冰“创作”的诗歌、绘画，还是腾讯Dreamwriter撰写的新闻稿，均可被读者所解读和欣赏，可以激发观众内心的情绪波动。仅从外在表现形式上，我们难以判断到底成果是来源于人还是机器。这是人工智能介入创作活动，带给著作权法诸多难题的根本原因之一，也是人工智能作品的核心特征。简言之，只有那些符合作品形式要求的表达形式，才可算作本文所称的人工智能作品。第二，属于新的表达内容。例如“微软小冰”创作的诗词，没有复制数据库中任何一部诗词作品，最终生成内容并不包含在先数据作品中的任何表达，完全是新的表现形式。这是基于人工智能将数据库中他人的作品或信息进行数字化、碎片化处理，然后按照算法目标参数设定的标准，从海量的数据符号组合中进行选择、编排的结果。海量数据符号的拆分、归类、整合，存在无数种排列方式，因此人工智能作品与输入数据文本形成实质性相似的概率较低。而且在设计者预先设定的反重复内容检测算法的帮助下，也可让系统自动删除重复内容，进而获得新的表达内容。第三，与人类作品相比，欠缺丰富的思想内涵。目前人工智能作品的应用领域主要可以划分为两种，一是形式上高度模块化、定制化、以数据分析为主的事实类功能性作品领域，例如体育赛事、财经新闻等;二是抽象艺术类题材，例如音乐、诗歌、绘画等作品类型。在后一类创作领域中，人工智能作品无论是从创作质量还是市场价值方面，基本上还远远无法与人类优秀作品进行匹敌。表达内容上欠缺丰富的思想情感，仅具有“模仿”的形式美，难以像人类作品一样引起读者强烈的情感共鸣。而在功能性、科学类作品领域，AI基于人工智能强大的数据存储与分析能力，其可以高效的即时性输出内容。基于遵循客观事实的表达空间限定，该类人工智能作品的内容与人类相关作品的表现相差不大，以数据主导的创作领域是其优势所在。当然，上述表现特指一般情况，人工智能作品中也不乏具有艺术性美感的“作品”。第3章人工智能作品的著作权保护的困境3.1人工智能作品著作权保护遇到的问题3.1.1人工智能作品的可版权性认定标准不统一对两个法院裁判逻辑的比较梳理,可以发现针对人工智能作品的可版权性认定存在“主客体分离评价”与“主客观相统一”两种不同标准。选择适用不同标准，最终可能会得出截然不同的裁判结论。标准的不统一，也难以保障司法裁判的客观性与一致性。例如，在“菲林诉百度”案中,法院采取的是一种“主客体分离评价”的可版权性认定标准。而在“腾讯诉盈讯”案中,法院采取的是一种“主客观相统一”的可版权性认定标准。由上述可知，两个法院在分析人工智能作品的可版权性问题上采取了不同的认定标准。“菲林案”法院是将“自然人创作”的主体性要素作为作品可版权性的独立评价要件，并不隶属于独创性的认定范畴。而“腾讯案”法院是将自然人创作的主体性要求作为界定独创性的内在要素之一。在面对自然人主体创作作品的可版权性认定上，两种标准殊途同归，基本可以实现同样的法律效果。但是在面对较为特殊的人工智能作品时，采取上述不同的逻辑认定标准，可能会得出截然不同的裁判结论。采取“主客体分离评价”标准，首先从外在表现形式上分析判断，当满足作品的形式特征要求时，即可直接得出具有独创性的结论。再从生成过程考察，若独创性表达形式来源于自然人的创作行为，则认定其具有可版权性。反之，则不具有可版权性。而采取“主客观相统一”标准，首先从外在表现形式上分析判断是否满足作品的形式特征要求,即使满足也不能直接得出具有独创性的结论。还必须结合第二步创作过程的考察，即只有创作过程存在自然人的智力活动，且可以充分体现自然人创作者的个性人格要素时，方能得出具有独创性的结论，进而确定其具有可版权性。据此，若无法形成统一的人工智能作品可版权性认定标准，则难以保障司法裁判的一致性，无法为相关利益主体提供可预期的指引。3.1.2人工智能作品客观表现形式差异性的认定存在偏差在上述两则案例中,法院均是从涉案文章的客观表现形式出发进行独创性分析，体现了客观表现形式差异性的认定在独创性判断中的首要性，但是两个法院对涉案文章客观表现形式差异性的认定结果却截然相反。在“菲林诉百度”案中，法院认为，涉案分析报告中附带的图形如果利用相同的软件对相同的数据进行分析处理，最终生成的图形表达是唯一的。因此，该图形不具有独创性，不构成图形作品。法院的判决理由实质上混同了思想/表达合并原则和独创性判断的原理。与“菲林案”相反，在“腾讯诉盈讯”案中，法院认为:“文章的表现形式是由原告主创团队相关人员个性化的安排与选择所决定的，其表现形式并非唯一”，法院的观点恰好说明了即使使用同一软件，输入相同数据，但由于使用者对软件触发条件、模板和语料的不同选择与安排，最终软件生成的表达不具有唯一性。3.1.3人工智能介入条件下认定创作行为的路径不一致上述两则案例在侵权事实基本相似的情况下，法院对人工智能作品的法律定性却截然不同。导致审判实践差异性的根本原因并不在于独创性的认定，而在于人工智能介入条件下认定创作行为的路径不一致。作为人工智能介入下的创作行为认定的逻辑起点，人工智能法律属性的不同定位关系着创作过程的界定,而创作过程的界定关系着自然人参与行为能否认定构成创作行为，能否构成创作行为又关系着独创性内在的自然人创作主体来源的认定，可以说上述因素共同决定着人工智能作品的可版权性命运。故而对此有必要作出明确的定性，给出具体的认定标准，以期促进司法实践的客观化与一致化。3.2人工智能作品的著作权保护的必要性3.2.1填补法律空缺需求人工智能监管的法律真空，彰显了将人工智能纳入著作权法保护的必要性。人工智能技术的蓬勃发展和持续应用于不同领域,在某种意义上解放了社会生产力,但同时也不可避免带来风险和隐患。人工智能领域普遍存在法律滞后的问题，国家在人工智能领域的法律规制很难跟上技术变革的脚步。对于人工智能生成的内容，知识产权立法同样存在法律空缺的情况。长期以来，版权制度随着技术的变革不断进行修正和完善，版权制度和技术变革已经成为不可分割的一部分。人工智能作品能否在著作权法框架下得到保护等法律问题已颠覆了传统著作权法体系，打破了现行著作权法中主体、客体和内容的法律规定，且要求著作权制度及时予以回应，而我们长期依赖的哲学体系难以对人工智能时代带来的法律问题提出合适的解决方案。因此，对于人工智能时代所面临的难题，应透过其技术本质和特征，调整并完善人工智能时代的知识产权法哲学体系。厘清人工智能作品的著作权保护问题，契合技术变革与版权制度共同发展的需要，是实现著作权产业良性发展的应有之义。只有这样，我们才不会在人工智能时代乱了阵脚。3.2.2利益平衡需求在任何权利的追求中，利益平衡是一个永恒的话题，而在著作权法中关于利益平衡的的直接体现就是在确立专有保护与在公有领域为公众留下足够优秀、丰富的作品之间趋于平衡。最近这几年来，人工智能之所以能够发展得如此迅速归根结底是其是市场逻辑下的产物，事物的发展必然带来利益的分割，而著作权法利益平衡价值目标是在著作权法框架中，保证被调整主体的利益关系达到一种和谐状态。人工智能作品所涉及的利益主体众多，每个主体都希望得到应有的利益回报，彼此之间就会出现权利、利益的分配不均衡等问题。而只有当现行著作权法无法处理好新型利益关系时，人工智能作品才会对著作权法带来影响，如果可以处理好相关利益主体的关系，使各方权利处于相对平衡状态，著作权法就能满足相关利益主体的需求。因此,著作权制度是不能被动地处理人工智能作品所产生的法律问题，只能积极寻求解决问题策略，调整各主体之间的关系，平衡各方利益，维护文化市场的稳定和产业的可持续发展。3.3人工智能作品的著作权保护的可行性3.3.1人工智能作品具有可复制性可复制性意味着作品可以用印刷、涂画、刻录等具体形式进行重现，不能存在任何变动和缺陷。换言之，著作权法规定的以一定形式表现就是一种可以客观感知的外在表达,不是停留在大脑层面上的构思,而是能以特定形式呈现的表达。打比方说，如若人工智能机器人能够通过程序设计创作出一篇小说，则该小说可以通过打印等方式保存下来,也可以通过网络直接共享。与一般人类作品相比，尽管人工智能作品在大多数情况下只能通过生产或加工过程来实现其最终形式，但这种生成内容与我国受现行著作权法保护的作品之间没有显然的不同，因此学术界就人工智能作品是否符合可复制性这一要件几乎不存在争议，也就是说，人工智能作品可以满足作品外观的客观要件并具有可复制性。在“腾讯案”中，腾讯团队利用Dreamwriter撰写、发布在其平台的文章，正是由于“网贷之家”没有经过腾讯公司许可擅自转载，才导致侵犯著作权的案件发生，因此显而易见,该案件中的股票分析文章完全达到了构成作品要件的可复制性。在“百度案”中，菲林律师事务所将原本存储于电脑中的生成报告上传到其管理的微信公众号上，随后被百度旗下的网讯公司转载到其网站上，案件中的生成报告由此固定且被多次复制，即具备了构成作品要件的可复制性。3.3.2人工智能作品具有独创性人工智能的适应性和自主学习能力可以促使它按照特定的条件独立做出选择。比如在人工智能生成的一幅美术作品中，人工智能可以自主决定元素的色彩和学习不同的绘画风格后进行创作,这些人类无法精准预测。这是因为人工智能的智能创作技术将控制权转移给了自我执行算法，去除操作者在创作过程体现的个性，所以人工智能不再是辅助人类创作，而是具有一定的自主性，可以决定作品基调的机器。因此，可以认定人工智能的创作具有独立性。第4章人工智能作品的著作权的保护路径探究4.1坚持主客观相统一的可版权性认定标准在理论与司法实践中，对人工智能作品的可版权性认定，大致可以归纳为“主客观相统一”“客体独立界定”“主客体分离界定”三种不同逻辑路径的可版权性认定标准。对于人类创作作品而言，以上三种标准的逻辑路径殊途同归。但面对较为特殊的人工智能作品时，选择不同标准可能会得出截然不同的结论，产生差异化的法律效果，不同程度上会影响司法裁判的公正性与效率性。因此，有必要厘清各种标准的逻辑路径及其利弊关系，为法院确立效益最优的人工智能作品可版权性的认定标准。第一，客体独立界定的可版权性认定标准:强调仅从客体表现形式层面认定是否构成作品,是否为自然人主体创作的智力成果,能否体现创作者的人格要素，不影响作品可版权性的认定。第二，主客体分离界定的可版权性认定标准:在“菲林案”中，法院强调将客体“独创性”与主体“自然人创作”进行分离、独立认定，作为两个独立的作品可版权性要件。第三，主客观相统一的可版权性认定标准:强调认定独创性既要考察具体外在表达，还需考察具体表达的实际来源。换言之，只有来源于自然人创作行为产生的智力成果，才具有认定其独创性的资格。将自然人主体的创作行为与独创性的判定捆绑在一起，突出自然人创作主体身份为独创性认定的内在必备要素。相较于上述两种标准，主客观相统一的可版权性认定标准更具理论优势。总体而言，主客观相统一的可版权性认定标准遵循着人格主义与自然法思想，其既可以克服客体独立界定标准中自然人作者缺失的理论弊端，又可以克服主客体分离评价标准中人格要素缺失的独创性认定的逻辑缺陷。与此同时，先客观再主观的认定路径还吸收了其他两种标准的高效、易操作的特征优势，契合人工智能的工具属性与“人机交互”的技术路径特性。据此，这种实用性与人格理性并存的主客观相统一标准是人工智能作品可版权性认定标准的应然选择，司法机关应当坚持主客观相统一的可版权性认定标准对人工智能作品的独创性做出判断。4.2客观表现形式差异性的司法认定:最低限度的差异性根据“主客观相统一”的可版权性认定标准，判断人工智能作品是否具有独创性时，法院应首先从客观表现形式的视角予以分析判断。只要人工智能作品的外在表现形式与公有领域的现有作品之间在外观上存在最低限度的差异性，且没有侵蚀公有领域知识的自由利用空间，就说明其具有司法保护的价值，可以初步推定人工智能作品满足独创性对客观表现形式的要求。具体认定路径如下:第一，以普通读者作为客观表现形式差异性的判断主体，判断人工智能作品是否与一般作品在外观形式上无异而难以区分，表达逻辑是否清晰，内容结构是否完整合理，能否被欣赏、评价获得普通读者的审美体验和价值认可。第二,判断人工智能作品是否与输入系统作品数据或其他现有作品之间存在最低限度的差异性，是否属于复制、重复的表达内容。法院可以根据表达形式之间是否存在实质性相似的客观事实,来反向推定表达形式之间是否存在最低限度的差异性。第三，判断输入相同数据或关键词时，人工智能作品的表达内容是否具有唯一性，否定那些通过预设固定模板程序简单拼凑、嵌套生成内容的独创性。例如，一篇体育比赛新闻报道，比赛的惯常表达用语、文章通用结构已经预先设定好，只需要机器自主收集获取实时比赛数据(时间、地点、天气、人物、比分)，然后填充到预设模板空缺之中，便形成了一篇表达逻辑清晰、语言通畅的新闻报道。在此种机械式输出模式下，只要输入相同或者类似的信息数据，机械输出的内容也具有极高的相似性，故不能认定具有独创性。但若是人工智能通过深度学习海量新闻比赛报道内容，自动提取新闻报道的创作规则与模式，形成不同种写作模板。然后根据输入的指令自主选择适合的写作模板，并对内容进一步加工与优化，且每次输出的表达内容并不具有唯一性或有限性，那么此时人工智能作品即使是使用模板创作而成，也不影响其具有独创性的认定。总体而言，只要人工智能作品的外在表现形式符合一般作品的形式特征要求，可以获得普通读者的审美体验与价值认可，与输入系统作品数据之间存在最低限度的差异性，并非公有领域惯常、唯一的表达，即可初步推定该人工智能作品具有独创性。4.3创作行为的司法认定:先前创作行为的司法运用具有一定财产属性与传播价值的人工智能作品固然要给以司法保护,但若想获得著作权保护,前提必须是基于自然人主体的创作行为得以产生的独创性智力成果。根据人工智能“创作工具”的客体定位和“先前创作行为”的解释路径，不应将人工智能短暂的自动生成过程视为一个独立封闭的过程。自表达性人工智能技术诞生之时，就凝结着系统设计者的智慧结晶。其研发目的就是为了让人们使用智能化工具生产具有传播价值的知识产品，以减轻人们的智力和体力劳动。某种意义上，可以说人工智能作品就是人们创造人工智能的功能性意图的延伸与智力思维拓展的成果。自然人主体的先前智力参与过程（数据输入+机器学习过程)控制支配着算法自动生成过程，而算法生成过程是先前智力参与过程的延续。因此，不可基于人工智能深度学习的“有限自主性”，而将先后的两个过程完全阻隔。在整体创作过程认定的思维逻辑下，当创作过程中自然人主体的智力投入对人工智能作品的产生具有“实质性贡献”时,就应将其认定为创作行为，而不必过于纠结事实层面上人工智能与人工智能作品之间的“直接联系”。以“实质性贡献”替代“直接联系”的认定，可以消除在人工智能介入创作过程中陷入事实层面直接因果关系认定的误区。第5章结论人工智能作品是自然人利用人工智能强大的数据分析处理功能,通过数据筛选标准与内容输出标准的设定，机器学习算法、创作参数、关键词的特定化选择，自然语言、情感框架算法模型的训练与优化，算法生成表达形式的取舍与编排等一系列先前创作行为，最终由人工智能自动生成的智力成果。人工智能作品的先前创作行为是指在人工智能作品产生的整体性创作过程中﹐自然人做出的对人工智能作品的产生具有实质性贡献的智力活动。先前创作行为的提出将人的先前智力投入纳入到了人工智能作品的创作过程中，建立起了人的先前智力活动与人工智能作品的直接联系，且先前创作行为决定了人工智能作品的创作过程能够体现自然人主体的思想、个性、创作意图等人格要素。据此，人工智能只不过是自然人从事智力创作活动的工具，人工智能“创作”实质为自然人先前创作行为的延伸，自然人才是人工智能作品的创作主体。由此，将现行著作权保护制度与特有保护制度相结合,从而形成一个完整的人工智能作品的著作权保护制度体系。

参考文献：[1]王迁;知识产权法教程[M].北京：中国人民出版社，2014[2]熊琦.人工智能生成内容的著作权认定[J].知识产权，2017（3）[3]张思敏.人工智能成果的著作