新一轮生成式人工智能技术变革当下正在加速演进，受此驱动，全球生成式人工智能产业发展也迈向新阶段，呈现出蓬勃发展的态势。而人工智能生成物在涉及的众多法律领域中，版权议题尤为受到关注。生成式人工智能对于版权体系的影响，可以从技术、产业、制度3个层面加以观察。

  技术——生成式人工智能创造版权领域变革机遇

  作为“因印刷技术而生，随科技革命而变”的版权产业和法律制度，其发展方向天然地受到技术创新的影响。版权英文“copyright”一词的由来，便是印刷、造纸技术的诞生，孕育出以“复制”为核心的权利体系，之后伴随声、电、光、磁等新技术与新载体的演进，而不断丰富发展。

  新一轮生成式人工智能技术变革，可称为百年不遇的技术机遇。2022年11月30日，美国人工智能公司OpenAI发布ChatGPT，短短两个月，用户量便超过1亿，成为全球互联网历史上增长最快的应用。从生成式人工智能的进化史来看，其并非突然产生，而是经过了长达60多年演进发展：从最早的萌芽期，到沉淀积累期，再到今天的快速突破期。早在1950年诞生的图灵测试，便是最早和最典型的对人工智能生成内容质量水平的测验。

  版权被誉为“技术之子”，但回溯其发展历史，其更适合被称为“传播技术之子”。整体来看，版权制度的发展贯穿两条主线：一是，新技术的演变带来新的传播方式，进而不断丰富版权的权利类型；二是，新技术的更迭带来新的传播载体，进而持续拓展版权的客体种类。

  生成式人工智能技术的兴起，使得人们对版权的关注从事后的“内容传播”领域转向事前的“内容创作”领域。而在此之前，创作一直被视为人类专属领域，作为作品制度基石的“独创性智力表达”只能由人完成，别无替代。生成式人工智能带来了全新的认知革命，“人类创作”正日益被“AI生成”所赶超和替代，由此也引发了内容创作领域，主、客体范畴界定及权属、责任分配等系统性挑战。

  产业——生成式人工智能推动版权产业创新发展

  生成式人工智能未来或将成为通用的内容生产工具，进而颠覆版权行业的创作形态。在传统版权领域，内容生成、知识创作是手工生产模式，高度依赖于专业技能与经验传承。生成式人工智能的发展正在使知识与人快速解耦，并推动整个版权创作形态，从依赖“大脑构思+手工操作”向“人类构思、筛选+机器生成”转变。

  从“PGC”（专业生成）到“UGC”（用户生成）再到“AIGC”（人工智能生成内容），版权领域的内容创作模式当下正在加速迭变。“PGC”模式之下，生成内容的质量高，但存在生产周期长、效率低的问题；“UGC”模式之下，通过提升作品分发效率和降低创作门槛，激发了全社会的内容供给总量，但在创作水平和质量层面则难以完全保证；“AIGC”模式则克服了此前“PGC”模式和“UGC”模式，在内容创作数量和质量上存在的显著不足，有望成为未来主流的内容生产模式。

  生成式人工智能显著降低了版权领域的技能依赖和创作门槛，加速推进内容创作平权时代的来临。基于大规模语料和深度学习算法，生成式人工智能可以输出高质量的文章、图片、音乐、影视、动画等多模态的内容。创作将不再是一个被专业群体垄断的高门槛领域，普通大众在AIGC的辅助下，只要具备有价值的想法和观点，具体的表达完全可以交由AI来实现。

  中国网络版权产业积极拥抱生成式人工智能这一变革机遇，并广泛运用于文字撰稿、语音处理、美术制图、视频剪辑、虚拟主播等具体领域。在生成式人工智能技术的赋能之下，网络文学、数字音乐、网络游戏、网络直播以及视听动漫等细分产业持续快速发展。根据相关统计，2022年中国网络版权产业的市场规模已经突破了1.4万亿元人民币。

  制度——生成式人工智能带来版权规则变革挑战

  大模型训练与“合理使用制度”。从生成式人工智能全产业周期来看，模型训练阶段的版权问题处于起始环节，因而受到各界的广泛关注。生成式人工智能模型训练涉及3个技术阶段的版权问题。一是作品获取阶段的版权问题，主要涉及著作权法上“技术保护措施”和“权利管理信息”的法律判断。二是作品存储阶段的版权问题，涉及《著作权法》上“复制权”的侵权判定问题。三是作品处理阶段的版权问题，包括通过无监督学习、监督学习等模式，将作品体现的相关性、模式等转换为参数并存储在模型内部。目前来看，各界对于这一技术步骤在著作权法上的行为属性判定尚未形成基本共识。

  2023年以来，全球各国都在加速探索通过“合理使用”等版权限制与例外制度，对生成式人工智能模型训练过程中的作品利用行为，进行不同程度的版权责任豁免。但值得关注的是，这一问题涉及权利保护、激励创作以及技术创新、产业发展等多重价值目标。未来可能需要更加科学和平衡的制度设计，例如欧盟提出的“文本与数据挖掘模式”：一方面，给予AIGC模型训练阶段对版权作品利用的授权豁免；另一方面，对于商业属性的AIGC模型训练则允许版权人通过特定技术可识别的方式保留这一权利。

  人工智能生成内容与“可版权性议题”。生成式人工智能应用发展使得在作品的最终形成过程中，人类的贡献不断衰减而机器的贡献不断提升。这引发了各国关于人工智能生成内容能否获得著作权法下作品制度保护的系列探讨。如何评估人工智能生成内容的独创性？人工智能生成内容是否符合作品或邻接权客体的要求？何种程度的人类干预能够使得人工智能生成内容获得版权保护……

  从国际层面来看，2023年3月，美国版权局基于人类作者身份的要求，率先发布“生成式人工智能版权注册指南”，表示不会将完全由人工智能生成的内容注册为作品。与此同时，也需要注意目前英国、爱尔兰、南非等国版权法则存在对“计算机作品”的规定，原则上可以涵盖对人工智能生成内容的版权保护。

  从国内层面来看，我国关于人工智能生成内容可版权性问题的判定标准具有内在一致性，强调应当体现自然人的创作贡献。《著作权法》第11条明确规定，“创作作品的自然人是作者”。2023年11月，北京互联网法院就国内首例涉及人工智能生成内容版权属性判定的案件作出判决，表示涉案AIGC工具仅是使用者的辅助创作手段，生成内容能够体现使用者的独创性贡献，构成受《著作权法》保护的作品。

  AIGC平台责任与新“避风港制度”。首先，值得注意的是，生成式人工智能的内容输出模式，决定了其在版权侵权问题的判定上存在天然的特殊性。我们需要首先思考用户利用AIGC服务生成内容的行为究竟是一种著作权法规制的“公开传播”行为还是仅仅是一种不受版权规制的“个人使用”行为？目前来看，无论是“文生文”还是“文生图”领域的AIGC产品，生成的内容都是以对话形式存在于封闭的用户交互界面之中，因此原则上可以被认定为是一种非公开的“个人使用”行为。

  其次，AIGC服务提供者在平台属性和责任判断上，具有较为明显的技术中立性特征。从内容生成角度看，一方面，AIGC平台本身不会主动输出任何内容；另一方面，AIGC平台不会事前存储自身未来将会输出的内容。从内容传播角度看，一方面，AIGC平台生成的内容不会向不特定第三方主体呈现、展示；另一方面，AIGC平台也不会主动公开传播使用者生成的内容。

  当前，需要我们从生成式人工智能服务提供者版权保护注意义务视角出发，重新基于技术变革、产业发展以及版权保护等多重维度，思考如何创设适合“AIGC时代”的新的平台责任规则。值得关注的是，今年2月，广州互联网法院已经就国内大模型平台责任首例案件作出判决，认定生成式人工智能服务商负有“侵权投诉举报机制搭建义务”“用户不得侵权提示义务”“生成内容打标义务”三项注意义务。（作者系国家版权局网络版权产业研究基地研究员）

作者:朱开鑫

来源：中国新闻出版广电报

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