浅谈AIGC技术著作权相关问题

——“学习新思想，奋进新征程”学习心得征集活动

作者：知识产权诉讼合规部 王玲琳

党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视知识产权工作，全面开启知识产权强国建设新征程，部署制定的《知识产权强国建设纲要（2021—2035年）》指出要根据实际及时修改著作权法等法律法规，要加快大数据、人工智能、基因技术等新领域新业态知识产权立法。

随着人工智能生成内容技术（AIGC技术，Artificial Intelligence Generated Content）的迅速发展和普及，其最新变体之一ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）近日受到全球热烈关注，是否有必要针对AIGC技术修改著作权法成为了热点话题。

AIGC技术是一种利用深度学习和自然语言处理等技术，使计算机能够生成文字、图像、音频和视频等多种形式内容的技术。这种技术通过学习和模仿大量的原始数据，能够自动生成与之类似的内容。

ChatGPT【1】的自述“作为一个人工智能助手，我（ChatGPT）可以生成文本和回答问题，但并不具备创造原创作品的能力。我（ChatGPT）是通过学习和分析大量的数据来提供帮助和回答问题的”，揭示了其技术本质是对大规模数据进行重新编排，并不具备自动生成创意内容的能力。

由此，AIGC技术对数据的利用、特别是对作品的利用是否合理合法，其生成内容是否能够享有著作权等问题迅速发酵。

一、AIGC技术对著作权制度的冲击

在ChatGPT爆火之前，AIGC技术就已经引发诸多热点事件。在图像生成方面，AIGC技术可以生成逼真的图像。2022年出现的NovelAI、MidJourney、Stable Diffusion等AI绘画工具使用门槛极低，不具备创作能力的用户能够通过输入关键词等方式生成具有一定审美意义的图像作品，但当时一般从业人员还可以进行鉴别，如腾讯游戏《白夜极光》AI商稿事件【2】。随着技术迭代，AIGC技术生成的作品与一般从业人员的创作作品差距日益缩小，辨别区分的难度极大，甚至有人用AI作图拿下世界摄影奖【3】。在音频和视频生成领域，AIGC技术可以生成音乐、配乐和电影等，圆梦听周杰伦唱《玫瑰花的葬礼》，歌手孙燕姿回应AI孙燕姿时自嘲自己已经成为“一个在吃爆米花、坐在电影院最好的位置上的人”……

尽管对AIGC技术的著作权讨论和研究非常多，但主要围绕两个话题：

（一）AIGC技术生成内容的著作权归属

目前，主流观点认为AIGC技术生成内容的著作权归属问题，并未动摇著作权法的基础，仍然可以在现有著作权法制度框架内进行讨论，主要有以下三种观点：

1、归属于算法开发者：这种观点认为，AIGC技术生成的内容是由算法所创造的，生成内容的创造性和原创性主要来自于算法的设计和训练，而不是机器本身，因此著作权应该归属于算法的开发者。该观点也是目前我国的主流观点。

2、归属于软件运营者：这种观点认为，AIGC技术是通过机器学习和生成模型生成的内容，并非个人算法开发者能够实现的，而是基于法人或非法人组织提供的物质条件创造的成果，后续的软件维护和运行等都是由软件运营者负责，因此应该由其享有相应的著作权。

3、归属于软件使用者：这种观点认为，在AIGC技术生成内容的过程中，人类的参与和干预起到了关键的作用，人类的创意、选择和指导对最终生成的内容有重要影响，因此著作权应该归属于软件使用者。

需要指出的是，目前还没有一种普遍适用的法律框架或判例来解决这个问题。

（二）AIGC技术预训练使用数据是否侵权

AIGC技术基于大规模的互联网文本数据进行预训练。如AI绘画会以人类画师的作品作为数据库，通过数据标注师（人工智能训练师）对作品进行框选、提取、分类等处理，以便AI能理解使用者输入的关键词并生成相应的绘画作品。同理，AI文字创作甚至更为简便，无须数据标注，通过大量文本数据库即可实现。

根据著作权法的规定，为科学研究使用他人已经发表的作品为合理使用，因此许多观点认为AIGC的研发过程为科学研究活动，使用他人已经发表的作品是合理使用。但这种观点忽略了两点，其一科学研究是与课堂教学并列的合理使用行为，其应该与课堂教学同样是非营利性的，但商业公司对AIGC技术的使用是以营利为目的的；其二软件使用者使用AIGC技术生成内容的行为并非科学研究活动，因此AIGC技术不能当然地适用合理使用规则，其使用作品的行为是否构成侵权，仍可以按照现行著作权法的侵权判定规则进行判断，如“中国AI作品第一案”深圳市腾讯计算机系统有限公司与上海盈讯科技有限公司侵害著作权及不正当竞争纠纷案【4】。

事实上，AIGC技术对数据、数据库的急迫需求，已经激发了互联网公司对数据商业价值的充分认识和利用，如推特（已改名为“X”）就在2023年2月宣布不再免费提供API接口，并推出API接口服务Twitter API Pro，简单理解就是商业软件公司需要付费才能用推特数据，包括进行AIGC技术训练。国内而言，百度文心一言基于海量数据库得以迅速成长，金山公司基于办公数据积累推出的WPS AI好评如潮。可以预见的是，AIGC技术对商业数据库的需求会日益旺盛。或许，是否设立“数据财产权”制度才是未来的关键问题。

二、AIGC技术如何规避著作权侵权风险

目前，AIGC技术的研发公司称其预训练数据主要来自于公共领域的互联网数据，例如维基百科、百度搜索、新闻文章、网页内容等，也通过与数据公司、媒体公司合作等方式获取数据。但前述措施仅能部分规避预训练过程中的著作权侵权风险，更完善的著作权侵权风险规避还可以考虑以下几个方面：

1、授权许可：确保源数据和训练数据的合法性和授权许可。使用合法授权的数据集进行训练，遵循数据提供者的使用条款和条件，合同约定知识产权担保条款，分担或隔离著作权侵权风险。

2、数据过滤：通过合理的数据过滤和监控机制，识别和阻止潜在的著作权侵权内容的生成。定期检查数据过滤的有效性和合规性，及时发现和处理潜在的风险或漏洞。

3、开发识别技术：明确AIGC生成的内容应该添加不可移除的数字水印或其他认证标识。开发识别和区分AIGC生成的内容与原始作品之间差异的工具，追溯侵权主体。

综上，尽管AIGC技术的出现和应用给著作权领域带来了诸多挑战，但法律学者、技术开发者已经开始广泛讨论，并作出了相应的回应。接下来，希望相关利益方能够通过广泛的交流和研究，积极探索和制定适应性法律和政策，寻找适应性的解决方案，以平衡知识产权保护和创新发展的关系。同时，著作权法和相关法律也需要适时修改和完善，以适应AIGC技术带来的新挑战和问题。

【1】本文使用的是ChatGPT 3.5。

【2】参见微博账号“巡回犬工作室”于2023年2月16日发布的微博内容，网址https://weibo.com/7484407393/Mtcp0j69N。

【3】2023年4月，德国摄影师 Boris Eldagsen走上索尼世界摄影奖颁奖晚会的舞台，宣布自己的获奖作品——一幅名为《电工》的两个女人的肖像，是使用AI生成，在此之前，这幅肖像已经在伦敦萨默赛特宫进行展览。摄影师表示自己拒绝领奖。参见谷雨实验室-腾讯新闻于2023年6月29日发布的文章，网址https://mp.weixin.qq.com/s/motL6_cor_scT7SL-u3sLQ。

【4】广东省深圳市南山区人民法院（2019）粤0305民初14010号《民事判决书》。