人工智能生成作品的版权法规制｜王颖

来源：法大科技成果转化基地

以下内容来自东方法学

人工智能生成作品是否当由版权法规制，以及如何兼容版权法的制度和理念对其进行可版权性评价已成问题。人类作者中心主义主张在人工智能生成作品司法判例和理论中普遍存在，作为可版权性前提的这一论断可能导向一种粗糙的人工智能工具论解释，同时导致版权激励失衡。选择理论从使用者对智能生成画面和提示词的选用出发，认为用户选择达到版权法创作和原创性的要求，但忽略读者视角和选择理论适用场景的局限。考虑到人工智能生成作品的表达外观及版权侵权问题的整体性，相较于其他规制路径，将其纳入版权法规制框架讨论其表达利益之分配尤为适当。除原创性外观评价和作者推定规则，生成式作品的版权法分析宜由版权因果关系建构走向深入，应以创作、作品与作者身份之间的过程性联结的规范分析和确立作为独立可版权性要件，宜考虑创作事实、归因原则、介入因素的体系性设置。

随着计算力和数据规模不断提升，人工智能与文学艺术相遇，在文本、声音、图片和视频等生成式内容方面引发了相当的版权法争议。基于数据采集、标记和训练并由智能模型输出生成性内容的人工智能内容产业机遇和挑战并存。人工智能生成作品与版权法交锋，使得智能语境下传统版权法理论关于版权客体、侵权、合理使用、作者和创作等方面的规定重新卷入争议漩涡。与此同时，人工智能生成作品的制度和政策实践持续推进。我国2024年《政府工作报告》提出制定支持数字经济高质量发展政策，开展“人工智能＋”专项工作，相关《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求服务提供者与使用者签订服务协议以明确权利义务；欧盟出台《人工智能法案》，并且其原设文本与数据挖掘例外的规定可能同样适用生成式智能系统；美国发布《人工智能法案蓝图》，同时强调构筑“值得信赖的人工智能”。然而，人工智能生成作品的版权法规制困境仍待理论和立法予以明确。在输出环节，人工智能生成作品涉及创造性、原创、创作等概念的认知和分析，同时关乎版权人格论、激励论、作者理论、可版权性理论等的澄清和发展。归根到底，人工智能生成作品面临两大基础问题：首先，人工智能生成作品是否适宜和可能置于版权法框架下进行规制和讨论？其次，若对前述问题持同意观点将不得不面临版权法的追问—当如何有效衔接和平衡生成式人工智能技术发展应用与作品概念和作者权利之间的关系，从而促成有效的人工智能生成作品的版权法规制？

一、人工智能生成作品的版权法规制困境

人工智能生成作品能否放在版权法项下进行规制，以及如何兼容现有版权法尚有争议。其所面临的反对既来自人格理论和激励论，也来自广泛存在的作者类型封闭条款以及据此进行解释的版权登记和司法判决实践。

（一）人工智能生成作品版权法规制的是非与可能人工智能生成作品所隐含的表达性争议是否应当放在版权法框架下进行法律规则和讨论已成问题。《伯尔尼公约》并没有直接明确作者须为自然人。但规则和实践中的版权法均已体现出一种人类作者中心主义的解释倾向，其普遍强调人运用自由意志创作作品时展现的创造性在版权法中处于独特地位，该主张亦与版权激励论不谋而合，即版权法归根到底激励的是人的创作活动而非机器生产。多国签署的《布莱切利宣言》中亦以“人类繁荣”为关键词作为人工智能应用和规制的提示性框架。在人类作者中心主义视角下，作品的前提和特征指向自然人创作，必然要求价值性与交流功能的普遍在场。有关于此，我国现行《著作权法》第11条规定作者类型指向自然人，同时规定法人可拟制作者身份。美国版权局通过解释宪法和版权法中的作者概念，认为作品的表达元素若由机器决定而缺乏人类创造则不能获得版权保护。同时，美国人工智能版权规制趋向采司法先行态度，旨在通过个案凝结立法共识。此前，北京互联网法院审理威科先行数据库生成报告的著作权纠纷案时，法院主张涉案生成报告不是自然人创作的，因此不能构成著作权法意义上的作品。类似地，在Thaler v. Pearlmutter案中，Thaler使用自创的AI系统生成图片（“A Recent Entrance to Paradise”）并以AI为作者，自己为雇佣者，申请该图片作品登记。对此，美国版权局两次拒绝非人类作者（涉案AI “creativity Machine”）作品版权登记，地区法院亦申明，人类作者身份是有效版权主张的重要部分。有研究指出，人工智能作品无作者权或称无作品权，应建立其他专门管理机制如网络注册等，或将人工智能作品的法律规制全数置于新型数据权的讨论之下。各国立法对策亦有所体现，日本法曾讨论建立类同商标制度保护人工智能创作物权利的新注册制度，以代替著作权，或通过修订日本《反不正当竞争法》等禁止擅自利用。当然，一些国家的版权法为人工智能作品保有开放性制度空间。例如，可以投资为由纳入邻接权的保护，如澳大利亚版权法规定了自然人作品和非自然人作品。除此之外，明确规定作者为创作人的国家也有立法修改的可能。例如，韩国版权法修改建议提出为人工智能生成内容创设新的作者类型，即使用AI生成作品的作者，此种作品的保护期持续五年，从向公众披露之日起算。相应地，我国人工智能立法尚在讨论中，既有的版权司法实践案例将人工智能生成图片置于“美术作品”项下进行保护并判定作品版权归于软件使用者享有。人工智能版权规制路径的理论研究相应地表现为多种AIGC权利构造观：所有者中心的权利结构论、使用者权利归属论、归属投资人权利论（邻接权）。

（二）人工智能生成作品AI工具论的适用偏误无论立法上如何抉择，法官不得拒绝裁判，故而版权司法实践不得不在现有人工智能生成作品可版权性与权利归属诉讼中尝试画出一道清晰的界限。我国法院无法否定人工智能作品表达外观，亦无法突破自然人作者条款将文生图类型人工智能创作纳入版权评价，结果导向适用一种简单的工具论—将生成式人工智能等同纸笔相机等工具，由此生成性图片的版权权利全数归于下游自然人使用者的操作行为。对此，文生图第一案申明以人为本的裁判理念，以人格理论作为人工智能生成作品可版权性界定的理论基础。伴生的另一观点是，利用人工智能生成的内容若不能获得版权保护，将损害我国人工智能产业发展，同时不利于人工智能研发者和所有者。受到人类作者中心主义主张的影响，在承认人工智能作品的表达外观的前提下，将其置于现有版权法框架进行观察，人工智能作品可版权性问题只能导向一种粗糙的工具论解释：人工智能生成作品符合表达外观的要求，属于版权法保护的作品，人工智能只得作为人从事创作所用的工具，故而唯一参与机器操作的主体即成为作品的作者。沿着这一论证，输入提示词的行为必然被解释为符合版权法要求的创作行为（符合原创性）。但是，坚持人类作者身份在版权法的权威并以保护人类创作为宗旨的现有裁判，以提示词选择证立人类参与的版权法意义，其结果究竟是维护还是损害了人类创作？摘除智能创作贡献的可版权性评价只能在作者中心论的逻辑和版权法作者类型封闭的条款下走向版权激励失衡。原因在于，否定和排除生成式人工智能创作的版权法意义会扭曲法律论证，不当扩大利用AI从事文生图批量生产的人类操作行为的作者性评价，招致版权法的作者智力性投入要求和版权权利获取之间不成比例，体系性地损害知识产权法的中层原则。司法者应当看到，现阶段人工智能的发展或可促成和固化人类理性的单向度发展，导致单向度的人，但在心性和灵性方面无甚助益。通过扩大提示词输入行为的版权法意义来保护和促进智能产业发展的观点或为一种未经检验的直觉，同时将系统性损害版权法最低创作性的要求，可能反向激励人类创作向平庸化和无意义发展。另外，如果重新回顾版权法所引以为傲的人类作者的浪漫主义形象和人类中心论的根本理由，回到现有版权规则对创作的结构性要求，当前司法人文主义倾向并未如想象般顺理成章。

（三）人工智能生成作品可版权性判准及局限人工智能作品可版权性的司法评价目前主要涉及输出内容的原创性认定。以我国文生图第一案判决为例，终端用户选用提示词和生成画面的行为是否形成了关于用户自身的原创性表达？选择理论的适用局限应予澄清。

1.作为可版权性判准的选择理论文生图第一案所采用人工智能生成作品可版权性的判准是选择理论，该理论强调参与者对输入元素和输出结果的选择符合版权法原创性的要求，这些选择包括用户输入阶段和修改阶段选用提示词群、调整提示词顺序、参数和输出端选定某个输出结果等。支持选择论的典型争议和适用场景包括：体育赛事直播画面、摄影作品、汇编作品等。

在文生图场景下，选择理论从画面形成过程的用户选择和安排角度，证成自然人的智力投入及原告的作者身份。“涉案图片是基于原告的智力投入直接产生，而且体现出原告的个性化表达，因此原告是涉案图片的作者。”相应地，作品作为信息成果本质上传递作者的选择。类似地，查莉娅案虽在可版权性结论上与前述案件不同，美国版权局整体上以控制论观察人工智能作品的生成事实。因自然人对输出内容的控制力较弱，使得人工智能生成的作品缺乏创造性而不能获得注册，美国版权局最终拒绝非人类作者的作品登记，随后发布的新注册指南明确注册并不延伸至任何单个图像本身，因其缺乏必要的人类水平。但是，版权局亦承认使用者对汇编图片这一有限部分的选择和编排所享有的权利。在该案中根据申请人的答复，版权局认定漫画的文字是由人创作的，并对文字和图像进行了选择、协调和编排，因此漫画书中的原始文字和元素汇编足以支持版权要求。

2.选择理论的适用局限首先，文生图场景下的用户选择更接近一种读者视角而不宜解释为作者创作行为。于作者而言，对词句、画面、风格、色彩的选择固然重要，但生成式人工智能语境中的用户选用行为不同于作者在传统创作中的选择行为，AI用户对多个输出内容的最终选择其实体现读者对作品的判断和评价，更多接近读者视角下的鉴赏和评价活动。

其次，用户选择的提示词选项只在特定人工智能系统可识别和接受的词项与语义范围内有效，用户选择所产生的结果亦只在生成式人工智能训练数据所可能形变的范围内给出，这实质上框定了用户创作的风格、对象范围和继续修改的方式。类似地，使用生成式AI时选择人物的脸型、身材、肤色等与游戏用户根据游戏选项出装、点亮技能、呈现技能效果的过程相近，游戏玩家不因操作过程中的选择获得游戏及其画面的版权，是因为游戏中的选项及其选项背后可能的结果都是提前给定的，并非游戏用户构思及执行其构思的结果。相关地，选择论的争议在于，初始人工智能生成图片的选择能否符合原创性要求而获得版权保护，而对于后续修改初始照片的行为是否可得版权保护实则争议不大。再次，选择理论的适用场景当属有限。创作活动均涉及创作者的选择，但版权法所明确认可的选择是有限的，即未必创作选择都有版权法意义。通过表达外观反推用户选择行为的版权法意义是一种危险的看法，因为“选择”极易与版权人格理论所谓创作者的人格表现联系，继而成为人格延伸和个性化表达的具象方式，也即选择行为所涉结果的表达特征会反过来证成选择行为的版权法意义。为此，选择理论的适用场景当反应版权法对创作惯例所认可的选择行为的正向理解，并以惯例为选择理论的限度之一。广泛来说，版权法中的选择论之所以具有一定正当性，不在于行为人的特定选择本身如何契合版权法的精神和目标，还在于个案中所展现的选择与既有案例和立法所承认的创作选择行为在程度和方式上的类似性，也即此种选择符合融贯、协调、可理解的版权法对其所保护的有限客体的同等或类似原创性的要求。其实，选择论适用的正确方式不是强调涉诉行为的选择和个性化特征，而是证成此选择与彼选择之间的等同和差别。例如，“春风送来了温柔”案关于自然人使用者的作者性主张是否成立这一问题，选择理论所应当考察的是，如上所述，生成式智能系统的用户选用提示词和最终画面的行为，与汇编者选编文献构成文集的选择行为、摄影师通过相机取景框的取景行为、游戏玩家在游戏中选择技能和装备的行为等之间的等同或差别关系，而不是强调某一类选择行为自身的独特性（实际上凡是选择都可以联系到行为主体人格和个性的彰显这一角度），因为后者容易导致选择论的泛化适用。由于选择论是关于何种“程度”的选择行为可具有版权法意义而获得版权保护的理论，故而应以类比方法作为理论内在限度之二。值得注意的是，在没有案例法传统的国家和地区，片面以选择理论解释不同以往的作品外观所包含的原创性，其所援用的理论资源往往是域外案例和理论的论证及结论，可能忽略前述论证背后所形成的融贯价值体系。最后，将使用相机取景框取景和拍摄，乃至传统纸笔作业，与利用生成式人工智能输入提示词生成图片的场景相类比，而将后述场景仅理解为创作工具的升级，此种类比结论有待商榷。相机和纸笔使用时的“所见即所得”与生成式犃犐使用时的开放可能性之间不存在对应性。具言之，单个或组合提示词对人物和景象的描述并非唯一对应，用户端输入提示词后AI最终为之呈现的人物和图景的可能性几乎是无限的。再者，从思想到表达的转化过程来看，作者的构思越不成熟，其构思施加于执行过程的影响越小，则单一作者乃至作者身份的归属都会变得可疑。另外，从作者对作品的控制角度，区别于王尔德照片案所谈论的摄影机器辅助性还原摄影师所选择呈现的景象，部分文生图作品因内容生产的自发性和涌现特征超出了摄影主导人和代理人的关系范畴，绝大部分AI生成内容及其偶然变化已超出机器使用者详细创作构想和控制的范围。具体比较可知，在摄影场景下，摄影师对拍摄环境、摄影对象、设备参数、助理行为等拍摄要素的强力控制使得助理人或机器丧失对相应作品的创作自主权。智能要素介入场景下，相对AI工具使用人的操作而言，生成式AI实质完成了最终创作画面的绝大部分工作，针对创作画面而言，使用者并非作品的强力控制者。总体而言，在人工智能生成图片类案中，若摘除机器贡献并完全聚焦于人类贡献度的评价，从创作结果反推用户参与行为的版权法作用只会导致全有或全无的结论。前者既无法否认人工智能作品的表达性特征，认定其不构成作品，又无法依现行法确认AI创作的法律地位，遂将人工智能生成作品的版权权利全数归因于人类操作行为；后者则全盘否定由AI作者作为申请人的作品登记，未能在版权法框架下解决AIGC上游投资者、数据提供者与训练者、用户端等多主体之间的利益冲突，未能在个案中促成稳定和可预期的人工智能生成作品的使用和救济规则，以供立法选择。

二、人工智能生成作品版权法规制路径的合理性

人工智能作品法律规制本质关乎表达和表达利益的分配。人工智能生成作品的表达利益之争应当放在版权框架下进行解决，根本原因在于人工智能生成作品所涉及的争议是表达性的而非来源性的。版权法除了实现创作激励和传播激励这些目标以外，还涉及表达利益的划分和表达冲突调整功能。虽然目前人工智能生成作品无须激励仍然繁荣发展，但这一产业所面临的利益纠葛需要法律的划分和调整，而版权特有的权利束模式能够提供灵活便利的利益分配方案。更广泛地看，智能场景下的软件设计者、所有者、数据提供者、训练者以及终端使用者的多方利益有待法律加以明确，“智能”要素形成的多数法律关系属专利、版权、商标、商业秘密及不正当竞争等知识产权法的研究领域。学理讨论拆分人工智能生成作品的权属和AI训练数据使用、侵权与例外等至知识产权法以外的不同法律部门可能违背效率原则。故，生成式人工智能的输出“内容”所引发的“表达”争议最好纳入版权法框架进行调和和解决，而不是陷入人类中心论的语义循环，或舍近求远地要求尚未成熟的新型数据权。人工智能生成作品关涉版权理论与规则的整体性运用。人工智能作品的可版权性离不开对创作过程的描述和创作行为的版权法理解，离不开对生成式创作上游算法设计和数据训练、下游内容输出阶段的全流程法律规制。为此，人工智能生成作品的规制应采整体性思维。除了人工智能生成作品的可版权性争议，人工智能生成内容涉及的其他法律问题亦与版权法紧密联系：机器学习阶段的数据投喂涉及在先作品的合理使用判断、公有领域材料的使用规则、算法开源的问题；输出阶段的内容与在先作品相似可能侵犯他人版权或属自由使用；输出内容符合作品特征时须进行可版权性判断；故意且情节严重的侵权可能援引知识产权惩罚性赔偿。相关的版权理论和版权规则包括：合理使用、转换性使用、原创性、公有领域、接触＋实质性相似、三步检验法、法定赔偿与惩罚性赔偿等。鉴于人工智能生成表达与版权整体架构存在不可分割的联系性，明确人工智能生成作品作为保护对象，并构建一体化知识产权保护体系的思路应为现有研究的可取之处。人工智能的运用可能加剧边缘群体获取资源的不平等和贫富差距。运用知识产权促进人工智能产业竞争力成为发展的基本需求。与此同时，对人工智能生成作品版权法规制的批判仍停留在AI内容生产无须设置额外制度激励的层面。从微观的个案比较到国家知识产权制度，还应当看到，国际知识产权保护关于人工智能的法律规制的区域性和国际性合作已显端倪。其中，WIPO围绕人工智能与知识产权组织多番讨论；欧盟率先出台《人工智能法案》划分人工智能的风险等级，协调欧盟境内AI投资者、应用者等多方利益。诚然，在没有版权激励的状态下人工智能产品及其内容不断推陈出新，现今仍可获取到ChatGPT、Sora之类的智能产品。但不可否认，智能产品之间的技术差距和数据差距将进一步加剧“数字”不平等，而版权可以作为一国激励内容产业创新创造和规划表达性利益分配的有效工具。通过厘清表达利益的冲突、调整权利和责任划分，人工智能产业和市场能够借此良性运作，产业竞争力有望在可预期的制度环境下良性发展。因此，即便承认人工智能生成作品无须激励也可以产生，亦不能遮蔽将人工智能生成作品的表达性利益纳入版权法规制的产业政策需求。

三、人工智能生成作品AI工具论的适用矫正

人工智能生成作品的版权法规制以生成式人工智能的工具论面向作为法律解释的根据，由此得出的人类创作贡献评价其实越过了对版权法创作行为和过程的检视与反思环节。作为前述粗糙工具论适用矫正的两个方面，一是重新认识人类创作与智能创作的事实和规范纬度；二是基于前述问题的理解，形成版权贡献度评价的开放结构。

（一）人类创作与智能创作的认知和分析人工智能作品的可版权性及权利归属问题应回归创作过程的考量，通过创作行为的认知与分析，重新思考创作贡献度评价的合理结构。问题一，创作行为是否应当基于人类标准化的自主意识。意志论以人的意志运用为标准，在算法设计、数据提供、使用者之间比较尚有合理性和基准，例如能够有效论证人工智能的研发者和数据训练者均不能基于自由意志直接决定人工智能生成的内容，因而不是适格的AIGC作者。但若以自由意志创作或具备人类思维意识为标准要求人工智能作出同样表现，只能通过对人类意识作用过程的描述来判断智能创作是否符合标准。这些描述背后的多元价值呈现不可比较和不可通约之态势，故而此论证路径较难在版权法理论中取得普遍共识。具体而言，计算论者主张所有创造本质上都是算法性的，将人类识别等同于基于计算的理解，因此计算机自主创作作品与人类作品和现有版权理论的异质性较小；而否定论者认为，机器在功能上可以模仿人类处理任务，但仅作为处理和应用语言规则的功能性工具，其关键地缺乏作为目的地传达意图、意义和价值的意识要素，更无法有目的地进行写作。在这种观点看来，任何计算式的创造性只能是一个矛盾体，并且没有任何创造性的替代选项可以代表那种“真的”创造力。本文认为，版权法的规范关于意识的要求是结构性的，其并不要求创作者的意志性行为，例如版权法既保护精神病人和儿童的涂鸦，也保护行为人创作时受到惊吓而写下的偶然字迹。将人工智能生成作品可版权性问题聚焦于人类意识或人格论的阐释自有其局限，同时，以标准化的人类自主意识要求来衡量智能创作是否有版权法意义的思考亦待商榷。另外，即便略过创作意识标准是否可取的上位讨论，在智能要素介入的场景中意识存在与否的判断所应采取的创作意识参照系也应有所差别。人类和机器创作的区分关键与其说是人类行为和思考的间隙所开放的做此事或彼事的机会或可能的分别，毋宁是思维和意向在创作结果方面的反思性的具象化。从来源上看，人类通过创作表达个体对他人、社会、历史、现实的思想性认识，正因前述反思性的运用使得创作可能跳脱旧有的、机械的、套路式的叙事而产生鲜活的、不同于他人的表达，从而使读者阅读特定作品的过程中自然而然地获得心灵的共振。故而，对人工智能创作的意识论诘难与其说是“除非机器跳出固定的任务流程循环作出超出给定目标的额外工作”（人的标准），毋宁转化为“除非生成性智能跳出训练数据的结构和质料，产生有别于机器阅读学习的新表达”（机器的标准），才能认定人工智能的生产行为等同于版权法意义上的人类创作行为。问题二，创作行为是否应当限于灵感和情绪的表达。创作行为是否限定在人类主体的创作意图、灵感和情绪的表达、心灵内容的再现等，取决于立法者和社会整体持有的创作观，具有一定历史条件性。如前所述，长久以来，版权法存在不成熟的、未被阐明的作者理论。版权法创作概念被拔高到源于人类天才式的情感迸发和启示与浪漫主义美学思想的浸透有关，彼时的浪漫主义审美对法律概念和创作常识有着深刻的影响，其要求一种生动的感知、强烈感情的自然流露等。此种美学观点影响着版权法律文化的塑造，我国版权法亦受到间接影响，规定了人类作者的诸多精神权利。其实在那之前，文学及艺术创作在观念的共识更接近工匠式的模仿和训练，是融合智力性的体力劳动。若采卡尔维诺在《文学的作用》里关于自然人创作的说法，创作是一种流程性的对词、句、逻辑、写作规则的习得、提炼和模仿运用。那么AI生产若达到灵活运用语言规则的程度，应属版权法所保护之“创作”。同时，如若进一步承认罗兰·巴特“作者已死”的命题将作者与作品的关系进一步由作者创造性转向读者或文本，将作品理解为一种互文性的符号编织物，将作者诠释为中介性质的编织者，那么人工智能发展可能进一步解构前述命题中人的形象。

（二）版权创作贡献度评价的开放结构相较于原创性标准，另一条有效的人工智能作品可版权性探究的路径是在创作过程层面梳理因果关系的规范意义与规范理由，在原创性的形式考察之外引入创作过程的动态评价，以之作为人工智能作品可版权性认定的独立要求。原创性标准是一种建构性的诠释，少量创作性的判断依赖于对创作结果的考察，一般以推定作者规则实现权利归属，缺乏对创作过程的详细审查。但是，在人工智能介入的情景下，版权法不得不回溯创作过程，进行“程度”上的考察。由此便陷入了困境：既无法从表达外观上否定人工智能生成作品达到最低创造限度的要求，亦无法承认人工智能创作在版权法中的创作主体地位，既有理论导向了用户赋权以外的第二种方案，即半生成语境下的“无作者作品”。这一理论转向在否定人工智能创作主体地位的同时，将引出新的但同等重要的问题：版权法体系下，作品能否脱离作者而独立存在？本文认为，此种路径虽旗帜鲜明地坚持人类作者中心主义主张，却同等层次地在根本之处动摇了版权法的根基。解决生成式人工智能内容的可版权性问题或可采用一个更“薄”的版权理论，存在人工智能作品可版权性理解的中间道路。本文主张，人工智能生成作品所涉人类创造和人类贡献使得人工智能生成作品符合版权法关于人类参与的要求而进入版权法的视野，也即，人类介入的事实意味着人工智能生成内容符合版权法所要求的人类思想表达。关于表达性特征利益冲突的全面解决，可寻求“人工智能生成作品”这一新的作品法定类型，借此重新考察其中的利益平衡。在知识产权特征无涉的部分，应区分并统合作者理论和衔接性的数据权利。为此，可能的路径是：其一，承认犃犐创作主体地位并考察人工智能创作中的犃犐创作贡献，以便对其中的自然人创作贡献作出正确评价，而不必转向软件设计者、所有者、数据训练者的设计、训练和控制等因素讨上游参与者的作者身份。其二，构建人工智能作品的归因原则和例外，在前述框架下，人工智能作品原创性的探究可由此发生理论转向，由作品形式的单一研究转向生成式人工智能所涉用户操作行为能否成为人工智能生成作品可版权性归因的主导原因力的探究。此种理论转向避免了选择理论的模糊和不确定，从作品原创性的量的考察转为版权因果关系的质性的确定问题。其三，表达性特征大部分由犃犐创作主体自发完成时，发生作品侵权可利用版权法侵权责任规则、合理使用规则、救济方法和程序规则等确认人工智能算法设计公司与投资公司的责任。其四，版权权利由人工智能创作主体享有，并借由版权权利束的模型灵活设计人工智能作品的行为规制。例如，可由投资与设计公司替代执行财产权利并承担责任。上游参与者所涉及的权利和义务若指向其他知识产权争议时，应在其他知识产权规则和理论中寻求共识，既存知识产权有所不能辖制的部分方可寻求数据权而非作品的保护模式。

四、人工智能生成作品可版权性判准的完善：版权因果关系建构

从版权因果关系的角度重新审视人工智能生成作品不再限于创造性的程度考量，而是转向创作、作者与作品本身及其关系的质性的判断。版权因果关系构建用于弥补传统原创性标准认定人工智能生成作品可版权性时的内在模糊性以及选择论泛化适用的风险。

（一）版权因果关系建构的理据版权因果关系建构的提议并非从无到有的理论畅想，关于版权因果关系的讨论一直寓于版权案例和实践之中，本文不过是发现这些寻常材料并明确其作为可版权性判准的重要方面，进而在理论上加以体系化的尝试。版权因果关系建构用于弥补传统创作环境下原创性认定的模糊性。对于作者、创作和作品之间的关系，原创性标准往往只关注故事的开头（创作行为的出现）和故事的结尾（表达性内容的呈现）而忽略了创作过程和三者之间的联系的认知和分析。在智能因素参与下，作品在何种条件下形成并归因于特定创作主体需要通过严密的法律推理实现，由此需要完整的版权因果关系理论体系的建构。版权因果关系是一种“质”的判断，而不再是关于选择或控制的程度或范围的“量”的分析。版权因果关系理论和标准应作为人工智能生成作品的独立可版权性要件，包括作为作者身份认定的必要评价步骤，但遗憾的是，现有研究仅旨在系统地简化当前的版权理论，放弃探寻因果关系对表达特征的界分。既有方法的局限不意味着放弃这种方法，而意味着革新和反思方法本身的适用范围和限度。本文所主张的版权因果关系建构试图补充选择理论的适用局限，从规范性的角度探讨创作、作品与作者身份之间的过程性联结以及创作事实、归因原则、介入因素之间的体系性设置。与此同时，本文主张这种法律推理原则和规则的建立同时受到法律整全性概念的影响，宜嵌入现有版权案例和版权法的共通价值并予以明确，以供人工智能作品可版权性问题选用和参考。

（二）版权因果关系建构的进路1.创作事实：从作者推定到创作披露规则人工智能生成作品的可版权性一般以原创性来考察作品形式，以作品性的证立反推创作事实的因果关系和作者在场。长久以来，版权法中的“作者”发挥着符号象征和表达性的作用，而非分析性的。我国司法实践以《著作权法》第12条作者推定规则为据，亦极少主动追问创作过程与作者身份成立与否，版权登记缺乏申请人创作过程披露。

单一主体创作情形，创作—作者—作品的关系较为简单，作品性判断隐含着对创作事实的认知性评估；在多主体参与尤其是机器参与的情形下，推定规则和版权登记形式审查将使得创作事实在实体和程序中被遮蔽，易导致“版权蟑螂”。尤其在智能要素参与下，如何区分创作贡献的主次程度以及各主体具体贡献了什么，需要查明创作事实。版权创作事实即是描述性的、认知性的，也包含规范性的维度，人工智能技术的发展对作品归因事实查明构成挑战，需要版权法在事实的创作与法律的创作之间建立披露规则。我国版权登记未设置其他事项条款作为兜底，难以在登记阶段衔接人工智能生成作品创作元素披露和AI标记程序。将创作事实的描述和规范混在司法审理一侧进行处理，则事实的规范性说明主要在司法的论证下得到形塑和实现，不利于权力平衡与权利保障。美国版权法要求版权登记事项包括其他版权登记员认为与作品的准备或识别，或版权的存在、所有权或期限有关的任何其他信息。据此，版权局细化要求含人工智能生成材料的作品登记事项，包括使用AIGc的披露。披露可能会对创作施加过度负担，因此披露的限度和可操作性值得进一步研究。人工智能生成作品的创作事实锚定了版权因果关系认定的逻辑链条，需要设置创作披露规则予以固定和明确。创作披露规则的设置将创作事实这一要素从司法个案审理过程中被动的隐性考虑转为版权登记时的显性要求，将因果关系的评估放在版权登记这一前置的取证阶段，构成人工智能作品版权司法实践的“前理解”；同时，未披露或未完全披露AI创作贡献造成创作事实相关初步证据瑕疵，可能造成司法裁判的偏误，可考虑在恶意的情形下援引相应的惩戒机制。

2.归因原则：可控性、稳定性与距离标准可控性。可控性是指创作环境、条件和设备等外在条件能够为创作主体控制所用。创作有时会被不可控要素主导，例如花园造型、猴子按下快门自拍、农历编算法则等，这些表达以不可控的自然力和事实为存在根据，不符合版权法归因的原则和要求。除非这些不可控的要素能够以原创性的方式选择、加工和编排，使得其获得可控性。

创作条件和设备的可控性是相对创作事实而言的。在软件设计和投资方面亦存在一种可控性，但不同于版权因果关系的可控性要求。软件设计者和所有者对生成式人工智能的控制是围绕产品设计和产品投资而言的，本质是一种“设计的可控”和“投资获利的可控”，并不符合针对表达性内容的“创作的可控性”。稳定性。稳定性是指特定创作主体和特定作品之间存在稳定必然的联系，这种稳定性体现为某个创作主体的缺乏使得作品根本地无法出现或作品根本地无法以某一种方式出现。例如，合作作品中缺乏其他创作者的合意或缺乏出于合意的创作行为，则创作结果会根本性地发生变化。依据创作惯例，创作过程中的修改和创作观点的改变如能客观表现，可以认为修改行为使得作者和变动后的作品之间建立了稳定的联系。但基于修改原作产生清洁版本的版权权利的前提是原作处于公有领域或已获得版权授权，否则仍有侵权风险。因此，关于“修改”的可版权性观点并不妨害本文关于文生图智能作品可版权性的分析论证。将稳定性标准适用于文生图类案可知，生成式人工智能软件的终端使用者通过提示词增减和画面最终选择等对实际输出内容具有一定程度的可控性，但不符合稳定性的要求。生成式AI模型的使用者输入提示词群后系统将给出的内容画面与特定自然人之间并未形成稳定联系，即便将提示词群的规模扩大以百千计，以机器的生成性标准来看，输出的画面表达与自然人之间的联系是一般性而非特定的，即AIGc一般性地要求人类参与以运行程序和实现输出，但输出的最终画面与具体的人之间并非达到一种一一对应式的稳定性联结。距离标准。多主体参与创作时，版权法如何评价多主体参与者之间的关系，以及他们与作品之间的归属关系？权利分散型的权属状态显然不利于基于原作的再创作和再利用，此时版权权利向诉争表达的生成原因距离最近的创作主体倾斜。关于“距离”的阐释，不妨以Burrow-Giles Lithographic Company v. Sarony案的论证作为参照，“作者是这样一个人，他实际上尽他所能地接近和成为画面产生的原因”。距离标准的典型场景包括：摄影作品中摄影师和助理、底片冲洗者的关系；法人作品中法人与职员的关系；电影作品中制片人与编剧、演员、导演之间的关系。在文生图场景下，人工智能生成内容的形成绝大部分由生成式智能系统创作完成，其原创性激烈争议的表象之下，人工智能生成内容的人类贡献度不足一成确是共识。尽管“距离”很难量化为确定的百分比，但根据使用者与图片生成结果的原因力之间的距离较远这一通常认识，文生图类人工智能生成作品的使用者难以取得作者身份。

3.介入因素：算法黑箱智能要素介入创作环节是否会促成或中断特定创作结果和人类创作事实之间的因果联系，在生成式智能语境下版权法对这一过程的描述并未如传统纸笔创作一般可以直觉和信念达成。

创作与作品之间的因果关系与侵权法的因果关系理论相通。侵权法上认为，介入因素是改变侵权行为因果关系的独立原因。仅从自然人使用者的操作行为与算法输出的生成内容之间的因果关系来看，生成式智能系统并非源自和从属于使用者，生成最终内容也并非完全由人类使用者决定，而是介入了独立的机器运算和生产性作业，其应作为人类创作中的偶然介入因素。又由于生成式人工智能内部“算法黑箱”的存在，输出内容与人类创作之间因果关系较弱，人工智能的生成性和涌现特征阻断了使用者与作品之间的联系，跃升为人工智能生成作品表达性特征形成的近因。总体而言，识别一项先在事件是发生法律后果的“原因”，既需要事件和结果之间有事实联系，又有依据法律目标和宗旨的规范可取的理由承认该事件具有法律意义。人工智能生成内容作品性研究多关注人工智能生成作品的客观形式维度作原创性的分析，而很少整体性地触及创作主体、创作行为和创作结果之间因果关系的思考，更无版权因果关系理论可供参照。本文所主张建构的人工智能生成作品版权因果关系理论，其各要素之间环环相扣、时有重叠，这一理论明确人工智能生成作品的作品性和权利归属问题与创作事实、归因原则、介入因素的体系性理解直接相关，对既有经验材料和理论的再阐发有助于人工智能生成作品版权法规制问题的澄清。

五、余论

本文所讨论的人工智能生成作品聚焦于文生图作品类型和文生图版权争议类案的比较分析，在概念使用上与实践所用人工智能生成内容或AIGC等义。人工智能生成作品的可版权性研究关涉版权法中尚未被充分阐明的作者理论，尤其是创作与作者的因果关系，亦与才智、原创、固定、创作意旨、投资等作品性要件的理解息息相关。这些争议之所以重大，在于人工智能生成作品的可版权性所应采取的政策立场将切中版权制度之所以建立和存在的社会目的，关涉所谓“版权工具论”具体意涵的理解及其在智能社会语境中的阐释。具体而言，版权制度究竟应当被视为鼓励人类创造高于机器创造的工具，还是被视为支持公众使用者获取最大数量创新作品的工具？两种工具论将引出人工智能生成作品的版权保护和不保护的对立主张，同时导向AI作者身份的承认及否定的对峙立场。据人工智能生成作品的表达外观而思考其版权保护可能性的尝试并非一种机械的认识，盖因版权法所处理和保护的利益本质上是表达性利益，宽泛意义上的版权法所保护的法律关系本质是围绕言说者之言论开展的一系列创作（作者）、传播（出版者）、接触和使用（公众）活动及其实现条件的总和。既有尝试以构思—执行理论和输出分类法丰富作者理论，同时指出询问机器能否成为著作权法意义上的“作者”这一问题是错误的，正确的问法当是：如何评价人类准备或使用机器进行“创作”时的作者性主张。对此，本文认为围绕智能创作主体的讨论并未离题，分析不同参与主体在创作活动中的作用和贡献是正确评价人类作者地位的应有之义，二者不可偏废。正如Francis Gurry早在2019年提出“除政策以外，最大的挑战在于我们如何能确定机器创作和人类创作”。人工智能的法律治理可能因地制宜，但司法实践所思索的问题是共通的：司法判决是不是在最大可能的基础上阐发了这个制度本身的优点，体现了这个法律制度最好的一面。4每一具体问题的解决均隐含着宏观价值和目标的衡量，但关于人工智能生成作品可版权性的问题学理只应在非常必要的限度上讨论版权法的正当性根基，以避免学术争点泛化和虚化。版权法的正当性能够借由康德的“自由意志”、洛克的“运用劳动”等表述得到理论上的阐释，这些阐释加强了版权学人和实践者对版权是什么和版权因何必须存在这一问题的理解。但时至今日据此构建融贯版权理论大厦的努力尚付阙如，借由这些理论对版权法的认识多是盲人摸象一般，时而强调作者的独特人格延伸，时而以经济效用和产业政策作为版权立法和实践运用的理由。前述版权法正当性基础，其内部的碎片化和矛盾性使得其在具体问题的解释时呈现了时而统合、时而竞争的特征，理论局限性日益彰显。比起探究人工智能生成表达的形而上基础，转向对创作活动、条件和创作行为结构特征的强调或许更为可取。

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