如何完善人工智能生成内容保护规则？
〖2024/2/20 15:23:55时〗 白兔商标专网提供
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信息来源：中国知识产权报 信息整理编辑：悠乐
人工智能生成的文本、图片、音频、视频等是否属于知识产品、要不要对其给予知识产权保护以及如何保护，非但是学界争议的焦点，而且也事关生成式人工智能技术未来的发展。一方面，如果对人工智能生成内容不加区分地一概不给予知识产权保护，则可能有悖于发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，不利于鼓励生成式人工智能的创新发展。同时，放任人工智能知识产品与人类创造物之间边界的模糊，也会给现行知识产权制度的适用带来挑战。另一方面，如果认为有必要对人工智能知识产品给予知识产权保护，则不能简单套用现行知识产权法律的规定，毕竟现行知识产权法律的保护对象限于人的创作物，机器生成内容不在其立法调整范围之内。
鉴于此，为鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，生成积极健康、向上向善的优质知识产品，同时也为了防止现行知识产权法律适用偏差，对人工智能知识产品应当有鉴别地给予一定的保护。笔者认为，应当根据生成式人工智能技术的特点，在现行知识产权法律制度之外专门制定人工智能生成内容的知识产权保护规则。在立法取向上，相较于现行知识产权法律制度对人类知识产品的保护，人工智能知识产品知识产权保护宜秉持相对弱保护取向。
厘清保护边界
人工智能生成内容的“唯一性”相对弱于人的创作或创造物。作品的独创性要求作品是作者独立创作完成并区别于其他作品，即使作品主题与他人作品相同，但内容表达须有区别于他人作品的差异性。易言之，作品千差万别，各有各的特点，没有统一的生产标准，较少具有可替代性。相比之下，人工智能生成内容在不同用户之间往往不具有唯一性，不同用户基于相似问题输入可能得到人工智能基本相同的回应。更有甚者，倘若用户输入类似他人作品主题的写作需求，人工智能可能通过信息网络输出并传播该他人作品或与该他人作品重复率较高的作品，侵权风险较大。因此，立法保护人工智能生成的知识产品，非但要求对人工智能生成内容的可知识产权性进行严格鉴别，而且对适格对象宜坚持弱保护的原则。
人工智能“规模化”输出过程有别于人的创作或创造活动。人类创造的知识产品属于稀缺性资源，不可量产，难能批量供应，不存在能够使用工业方法批量生产知识产品的加工厂。作者创作的每一件作品都是人之能动性发挥的形式——独创，绝非模仿自己既有作品照葫芦画瓢似的规模化创作。相比之下，生成式人工智能在海量数据下学习基于前文生成后续文本的过程，与其说是创作或创造，倒不如说是生成乃至输出。尤其是生成式人工智能具有“规模化”输出能力，与人类的创作与创造活动不可同日而语。例如，大型语言模型ChatGPT具有较强的知识储备、语言理解、自我学习及推理能力，能够生成不同的文本类型，可以根据上下文自动“规模化”生成对话文本。人工智能这种“规模化”生成类似内容的过程，与人的创作或创造活动的“复杂化”程度迥异。倘若对人工智能生成海量信息的表达形式均给予无异于人类知识产品的保护，似乎为当今法律制度带来了太大的挑战。
把握二者区别
人工智能生成内容权益主体“多元化”共性有别于传统知识产权。知识产权的产生基于两个法律事实，即人的创造性行为和行政确权行为。传统知识产权法律中从事创造性劳动的主体限于自然人，特定情形下也认可法人或非法人组织相当于创造者的地位。实践中，大量知识产品往往是由某个主体独自创造或某些主体合作创造的，因此知识产权归属的制度安排一般遵循归属于创造者的原则。
相比之下，人工智能生成的具有知识产品意义的内容，其所涉主体普遍具有多元化特点，法律关系相对复杂。比如对人工智能生成内容具有“创造性”贡献的主体包括但不限于特定人工智能的开发者、投资者、使用者、相关数据和数据集的权利人等。多方主体对人工智能生成内容均享有多少不等的权益主张，因此在权利归属的制度安排上，人工智能知识产品保护制度需要调整多方参与主体的利益关系。易言之，人工智能生成内容的知识产权具有相对的权益分散性，在权属规则的制度安排上唯有相对“弱保护”才更符合知识产权制度的利益平衡原则。
人工智能生成内容相较于人的创作或创造物更具“二次性”。先有人，后有人工智能。无论是人工智能本身还是其深度合成输出的内容，都以人的创造性成果为基础，正因如此，人工智能生成内容相较于人的创作或创造物更具“二次性”。创造性是知识产品取得法律保护的条件。作为著作权客体的作品，必须是作者创造性劳动的成果，司法实务中，往往对其创作高度还有一定要求。从某种程度上讲，传统知识产权法律上的知识产品是人的原创成果，任何一件知识产品中均有前人原创成果的影子。生成式人工智能则不然，其输出的任何具有知识产品意义的内容，均是在海量数据学习基础上基于前文生成后续文本的过程，它是在对数据、文本、图片、音频、视频等人类原创知识产品使用基础上深度合成即“二次加工”演绎的结果。无论是在训练阶段还是文本生成阶段，生成式人工智能都以大量既有原创知识产品作为训练或深度合成的素材为前提，涉及对大量知识产品的复制和使用。从严格意义上讲，人工智能训练或加工行为具有商业性，因此这些用于训练或加工的原创知识产品也需获得权利人许可。倘若非法获取包含个人信息的数据集或者违法抓取第三方数据，则可能因为数据偏颇导致人工智能生成内容的瑕疵乃至侵权。基于此，倘若传统知识产权法律重在对人类原创知识产品给予法律保护的话，那么法律对人工智能生成的“二次性”知识产品的保护理当是相对较弱的“类知识产权”保护。（河北经贸大学法学院教授 刘春霖）
（本文仅代表作者个人观点）