朱开鑫 腾讯研究院高级研究员
（原文《生成式人工智能与版权作品保护研究》发表于CSSCI来源期刊《出版发行研究》2024年第7期）
自2022年11月美国OpenAI公司推出ChatGPT以来，生成式人工智能技术迅速崛起，并广泛应用于版权创作领域。生成式人工智能在提升内容创作效率、赋能文化创意产业发展的同时，也引发了新的版权争议和理论探讨。在生成式人工智能涉及的众多版权问题之中，“人工智能生成的内容能否构成作品，进而受到版权法保护”一直是各方关注的焦点。本文从生成式人工智能领域的国内外诉讼纠纷着眼，聚焦“人工智能生成内容可版权性”议题，并尝试提出具有可行性的规则应对建议，供后续进一步探讨。
问题提出：
生成式人工智能作品属性纠纷凸显
近期，国内外生成式人工智能领域的司法实践发展迅速。2023年8月18日，美国哥伦比亚特区法院就“泰勒诉美国版权局AI绘画版权登记案”作出判决；8月24日，北京互联网法院在线公开审理了国内首例“AI文生图著作权案”。分析域内外案件涉及的诉讼争议，不难发现“何种程度的人类创作干预可以让人工智能生成内容获得作品保护”，已然成为当下人工智能领域亟待解决的核心法律问题。
（一）域外判决：完全由人工智能生成的内容不享有版权
在“泰勒诉美国版权局AI绘画版权登记案”中，原告泰勒（Stephen Thaler）研发了一款名为“创意机器”（Creativity Machine）的AI绘图软件，并用其自动生成了一幅绘画——“天堂最近的入口”（A Recent Entrance to Paradise）。在美国版权局以“该作品没有人类参与创作”为由拒绝授予其版权后，原告向美国哥伦比亚特区法院提起诉讼，要求更正版权局的上述决定。[1]值得注意的是，一方面本案作为行政诉讼，有案件审理的特殊性。根据美国《行政诉讼法》规定，“就‘特定行政决定’是否合法的判断，法院依据的信息既不能多于也不能少于行政机关作出决定时所掌握的信息”。另一方面本案适用简易审理程序，表明原、被告对于案件事实本身不存在争议，法院仅需要就案件事实背后涉及的法律问题作出判断。
因此，当原告在诉讼中试图新增证据，表明自身在涉案AI绘画生成过程中存在创作贡献时，[2]主审法官Howell予以拒绝并表示，“这与法庭已经查明的涉案作品前期注册事实不符”。在向美国版权局提交的注册申请中，原告多次强调并确认涉案绘画内容由“AI自主生成”且“缺乏人类作者的干预”。[3]作为行政诉讼案件，原告不能超出美国版权局作出行政裁定时依据的事实来重新主张自身诉求。
由此，本案巧妙地避开了原告新增证据将会涉及的“何种程度的人类干预，才能让AI生成内容获得版权”这一更具挑战性的法律问题。Howell法官指出，本案唯一需要解决的法律争议是“完全由AI生成的内容能否获得版权保护”。最终，法庭基于“版权法仅对自然人进行财产权激励”“版权法秉持的基本原则是‘作者身份’等同于‘人类创作’”“联邦最高法院仅支持自然人创作的内容构成作品”三点理由，重申了美国版权法“只保护人类作者身份，不对纯机器生成内容加以保护”的论断，驳回了原告的起诉。
（二）国内争议：需证明人类对人工智能生成内容的创作贡献
在国内“AI文生图著作权案”中，原告李某利用开源AI软件Stable Diffusion生成了一幅绘画，并发布在自己的小红书主页之中。被告刘某是一名创作爱好者，在百家号发布的诗歌中将涉案AI图像用作插图。原告就此向北京互联网法院提起诉讼，主张涉案AI图像构成美术作品（如不能支持，则至少构成我国《著作权法》兜底规定的“其他作品”），被告上述行为构成信息网络传播侵权等。从庭审现场来看，各方均高度关注“涉案AI图像是否存在原告的创作贡献，进而构成版权法保护的作品”。因为，对于上述问题的判定结论将直接影响原告起诉的权利基础和正当性。
法庭要求原告当庭展示涉案AI图像的生成过程，并就自身的独创性贡献加以具体说明。原告表示自身通过浏览B站上的视频，了解到涉案开源Stable Diffusion软件，并经由视频中提供的百度网盘链接，下载安装到自己电脑之中。在生成涉案AI图像过程中：首先，自身需要从开源Stable Diffusion软件内置的多个图像模型中选择一个最符合目标图像风格的绘图模型；其次，自身需要编辑并向绘图模型输入较为复杂的描述目标图像的“正向提示词”和“反向提示词”；再次，自身还需要进一步对众多不同的模型参数加以分别设置；最终才能生成理想的目标图像。
关于自身对涉案AI图像的创作贡献，原告从以下三个方面加以具体论证。第一，Stable Diffusion等AI绘图模型仅是一种创作工具，并不具备自主生成任何内容的能力。涉案AI图像是由原告具体创作的，因为在涉案AI图像生成过程中，原告对于模型类型、正反向提示词、绘画参数的选择安排体现出了个性化创作贡献。第二，涉案AI图像达到了版权法中美术作品应有的创作高度，一般公众均会认可其具备的艺术价值。第三，不能因为AI绘图模型相较于此前其他创作工具更先进，便否认自然人在创作过程中的主导作用。一个版权法上的共识是，全自动照相机拍出的照片可以构成摄影作品，而原告的上述创作贡献明显高于按动相机快门和选择拍摄时间这类更为简单的操作。
（三）探讨基础：技术迭变赋予人工智能版权探讨新的时代意义
国内理论界和实务界关于人工智能生成内容可版权性的讨论由来已久。早在2019年，北京互联网法院和深圳南山区人民法院便分别审结了“北京菲林律师事务所诉北京百度网讯科技有限公司侵害署名权、保护作品完整权、信息网络传播权纠纷案”[4]和“深圳市腾讯计算机系统有限公司诉上海盈讯科技有限公司侵害著作权及不正当竞争纠纷案”[5]两个案件，并对“人工智能生成内容”是否构成作品作出了差异化的认定。但值得注意的是，不同的判决结果是由于两个案件涉及的人工智能模型（或者说机器模型）在内容生成机制方面存在着本质差异。但在法律层面，两个判决的落脚点存在高度一致性，即只有证明存在自然人的创作贡献，人工智能生成内容才会被认定为版权法上的作品。[6]
新一轮生成式人工智能的发展之所以备受各国关注，就在于其一定程度上已经具备了系统科学领域所称的“涌现能力”（emergent ability）。所谓涌现能力，就是当人工智能模型参数达到一定量级之后，会突然拥有包括常识推理、问答、翻译、摘要等一系列类似人类的“智慧能力”。[7]面对ChatGPT、Midjourney等大模型产品，人们无不惊叹生成式人工智能可以实现“仅通过prompts（提示词）的设计输入便可以生成高质量的文本和图像内容”的效果。而此前国内案件涉及的所谓人工智能生成内容，实际不过是“菲林诉百度案”中的“数据库信息检索结果”或者“腾讯诉盈讯案”中的“网络信息爬取加内容模板组合结果”而已。
当下，基于深度学习算法和海量语料数据，生成式人工智能可以模拟人类的创作过程，直接输出文字、图片、音乐、视频等多种模态的内容，大幅提升内容创作效率的同时显著降低内容生产成本。与此同时，人类利用生成式人工智能创作的内容，在外在表现形式上已经和传统作品几乎无异，甚至可能质量更高。但面对生成式人工智能高度自动化的创作过程，人们又陷入了“单纯依靠prompts直接输出的内容，是否包含人类创作贡献”的疑惑。伴随着内容出版行业对于生成式人工智能的应用普及，这一问题的法律判断将会对产业发展产生重要影响。由此，可以说生成式人工智能技术的迭变，赋予了“人工智能生成内容可版权性”探讨以新的时代意义。在前述北京互联网法院受理的国内首例“AI文生图著作权案”中，原告便直言“起诉的目的不在于简单地索要侵权赔偿，而是要为AI生成内容能否获得版权保护争取一个明确的行业预期”。
核心探讨：
生成式人工智能对版权制度的底层冲击
生成式人工智能的发展应用，推动版权制度的关注重点从下游传播领域向上游创作领域转变。长久以来，版权法在主、客体制度层面的基本立场从未改变：无论是面对此前的“算法推荐”还是当下的“AI生成”，版权法都只对自然人的行为加以规制，“推荐算法机器”和“人工智能模型”都不会落入版权法的主体范畴；而“人工智能生成内容”能否纳入版权法保护的客体范围，关键在于判断其究竟是对人类创作构思的“映射呈现”，还是AI模型“实质取代”人类后对作品元素具体构思设计的结果。
（一）新的关注：版权法需要回应创作技术带来的制度挑战
虽然版权一直被誉为“技术之子”，但回溯版权发展的历史，会发现它更适合被称为“传播技术之子”。整体来看，两条主线贯穿版权制度的发展：一是新技术带来新的传播方式，进而丰富版权权利类型；二是新技术带来新的传播载体，进而拓展版权客体种类。版权“copyright”一词的由来，便是印刷、造纸技术发展催生出以复制“copy”为核心的权利体系；之后无线电、互联网、移动互联网等传播技术的更迭，推动广播、信息网络传播、网络直播等新权利，以及录音录像、数字音乐、视听动画等新客体的诞生。[8]
在生成式人工智能崛起之前，相较于传播技术，创作技术对于版权制度的影响要弱得多。从版权制度的体系定位来看，这其实并不难理解：作品创作行为在整个版权制度中是一个前置环节，而版权专有权利则是为了解决作品创作之后的传播利用环节，二者之间无法对应匹配。创作技术对于版权制度的影响，人们能直观感受到的或许只有拍摄技术的进步催生出摄影、电影等作品。至于游戏视听领域的数字创作技术，目前来看只是延伸性的辅助手段而已，仍需要高度依赖人的创作构思。长久以来，创作一直被视为人类垄断的专属领域，其中最为核心的“创作表达空间和独创性选择安排”只能由人类来完成，别无替代。
随着生成式人工智能技术被纳入人类的“创作工具箱”，版权法不得不面对相对陌生的创作技术发展带来的制度挑战。这正是前述哥伦比亚特区法院审理的“美国版权局被诉案”中法官Howell的感叹。生成式人工智能的应用极大地改变了人们对于版权法中“创作”行为的认知。与“创作”一词直接对应的“独创性表达”，不再是一个被专业群体控制的高门槛领域。普通大众在生成式人工智能的辅助下，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。[9]整体来看，在作品最终形成过程中，人类的贡献在不断衰减，而机器的贡献在不断提升，这在一定程度上直接冲击了人类的创作主体地位，并引发了一系列新的思考。诸如，怎样评估AI生成内容的独创性问题、何种程度的人类干预才能保障生成内容获得版权，以及如何利用版权制度来激励涉及AI工具的作品创作等系列问题都呼之欲出。
（二）制度坚守：版权法只对自然人的创作贡献加以保护
就新技术对版权制度的影响而言，在生成式人工智能出现之前，国内版权理论界和实务界更多聚焦于对“算法推荐模式下在线内容分享平台版权责任”的探讨。“算法推荐”和“AI生成”两个议题本质上具有高度的相似性，都是关注机器在版权领域对于人类行为的“替代”。“算法推荐”作为传播领域的一项新技术，并未带来新的版权权利类型，而是赋予人类更加精准、高效地行使各类传播权利的能力。虽然在直观感受上算法推荐一定程度上代替人类决定对哪些内容进行分发推送，但本质上仅是自动化程度更高的内容传播工具而已。版权法真正需要规制的传播主体，依旧是算法推荐背后的使用者而非算法系统本身，否则便无法解决后续侵权责任承担等一系列问题。[10]
在“国内算法推荐版权侵权第一案”判决中，我们可以较为清晰地验证上述结论。2021年12月31日，北京市海淀区人民法院对“北京爱奇艺科技有限公司诉北京字节跳动科技有限公司侵害《延禧攻略》信息网络传播权案”作出一审判决，指出信息流推荐技术（即算法推荐）仅仅起到了向用户精准高效推荐的作用，其本质上是被告向用户提供网络服务的辅助工具，具有实质性非侵权用途，本身并不是本院判断是否构成帮助侵权的对象。本案的评判对象，是作为这一技术应用者或工具使用者的被告，在采用信息流推荐技术为用户提供服务的过程中，是否对涉案侵权后果的产生具有过错，应否承担相应的法律责任。[11]
同理，“AI生成”聚焦内容创作领域，也没有产生新的作品客体类型，只是让传统的文字、美术、音乐等作品的创作自动化水平显著提升，但归根结底还是使用生成式人工智能工具的人在进行作品创作。否则，人工智能生成内容以后，后续的授权利用、维权索赔以及责任承担等问题也都难以解决。应当说，仅对自然人作者加以保护是长久以来世界各国版权法的共识。我国《著作权法》第十一条对于“作者”明确规定，创作作品的“自然人”是作者，法人或者非法人组织只能被“视为作者”。虽然现行美国1976年版权法没有明确指出作者仅为自然人，但其前身1909年版权法则清楚规定版权只保护人类创作的作品。而从相关立法报告来看，美国国会从未打算改变这一基本立场，而是将1909年法案中“作者原创作品”标准“原封不动”地纳入1976年版权法之中。
借由“雇佣作品”或“法人作品”等制度来解决人工智能主体问题更是难以成立。一方面，人无法雇用机器来帮自己进行创作，否则这将陷入默认“机器是创作主体”的逻辑反复诡辩。本质上，“雇佣作品”制度不是为了解决特定内容能否构成作品，而是对已经构成作品的内容进行权利归属的特殊分配。作品必须首先由自然人创作完成，然后再根据创作的特定目的判断是否将相关权利赋予他人。[12]另一方面，我国《著作权法》对“法人作品”的定义是：由法人或者非法人组织主持，代表法人或者非法人组织意志创作，并由法人或者非法人组织承担责任的作品。如果按照上述“法人作品”的逻辑，更是会得出“AI作品是由机器主持、代表机器意志、由机器承担责任”的滑稽谬谈。
版权对于自然人主体的坚守，不论是此前“算法推荐”涉及的传播主体问题，还是当下“AI生成”涉及的创作主体问题，都不会在版权法体系内被简单地颠覆性改变。原因在于版权归根结底仅是民事权利的一种，除非整个民事法律体系对主体制度进行变革，否则过多的探讨并无实质意义。并且从技术发展角度来看，仅就当下生成式人工智能的发展阶段而言，虽然人们已经开始广泛探讨大语言模型对“图灵测试”的突破和令人兴奋的“涌现能力”，但我们不得不承认目前还远未达到突破“人—物”和“主体—客体”二分理论的技术临界点。
（三）破题关键：是对人类创作的映射呈现还是实质取代？
人工智能生成内容可版权性的判断核心在于：人工智能模型究竟是仅作为一种辅助工具，对人类的创作构思加以“映射呈现”，还是已经“实质取代”了人类，独立实施文学、艺术、科学领域的创作性选择、表达和编排？这需要在具体案件中对人工智能模型的运作机制以及人类利用其进行创作的具体方式加以评估。[13]回溯版权制度的发展历史，在生成式人工智能崛起之前，对于机器生成内容的可版权性探讨，最具挑战性的议题莫过于摄影作品的属性认定。这一领域的代表性案例当数1884年美国联邦最高法院判决的“Burrow-Giles诉Sarony”案。[14]
在该案中，联邦最高法院指出，虽然照片是由摄像机这一机器设备而非人类直接生成的，但仍然代表了摄影师的创作构思，因此可以构成受版权法保护的作品。实际上，摄像机仅是对陈设在其面前的场景进行了“映射呈现”，这只有在摄影师对预期的目标照片进行内心构思设计之后才可能实现。而受到版权法保护的摄影作品体现出的设计构思，即对于创作元素的最终选择安排都是由摄影师决定的。这一内心构思设计包括：在摄像机前指导人物摆好姿势，选择搭配的服装、帷幔，其他各种装饰，设计光线和阴影，布置希望的场景等，以及如何根据这些选择、设计、布置来实现整体的拍摄表达效果。
从我国既有司法实践来看，使用者能否证明“AI生成内容”是对自身创作构思的“映射呈现”，也是决定其能否纳入版权保护的关键。深圳市南山区人民法院在2019年12月24日对“深圳市腾讯计算机系统有限公司诉上海盈讯科技有限公司侵害著作权及不正当竞争纠纷案”作出判决，明确表示涉案文章内容是由“Dreamwriter”的使用者——原告主创团队人员的个性化安排与选择所决定的。在涉案文章生成过程中，文章框架模板的选择和特定用语的设定、数据抓取和填补触发条件的设定等均由主创团队相关人员选择与安排。且原告主创团队的上述创作构思属于与涉案文章的特定表现形式之间具有直接联系的智力活动，因此符合《著作权法》关于创作的要求。从中我们也不难发现，涉案文章本质上便是对原告主创团队创作构思的“映射呈现”。
通俗来讲，版权法保护的是人类的创作构思，即“对于创作元素最终和具体的选择安排”。如果说人工智能生成内容是对于人类创作构思的“映射呈现”，那么它便可以纳入现有版权法客体保护的范畴之中。因此，当我们判定人工智能生成内容能否构成作品之时，便需要具体分析模型使用者和机器模型在创作过程中的贡献。如果对于作品的创作空间、独创性的选择安排都是由使用者主导控制，没有给机器预留出发挥的空间，那么人工智能生成的内容基于人类的创作贡献构成作品，当属无疑；如果对于人工智能成的内容，创作空间均由人工智能模型自动填补，那么由于缺乏人类的创作性贡献，则很难被认定为作品而受到保护。[15]
但就生成式人工智能现有的内容创作模式而言——使用者通过设计“提示词和模型参数”来生成内容，其实很难对使用者和模型的创作贡献大小加以准确判断。这里笔者想论述的是，我们无需强求使用者在人工智能生成内容过程中存在过高的创作干预程度，只要能达到对生成内容的“控制与预见”标准即可。因为对于我国《著作权法》中作品独创性的判断，更合理的标准是“定性”层面的“独创性有无”而非“定量”层面的“独创性高低”。[16]近年来，司法实践中秉持的也是“一点火花原则”。[17]过度纠结于使用者对人工智能生成内容独创性贡献的高低，没有现实意义，也难以精准把握。只要能证明自然人存在创作贡献且与生成内容存在必要联系即可。
制度建议：
生成式人工智能内容版权保护的路径探索
无论是出于版权法激励作品创作的制度目的，还是着眼于促进国内生成式人工智能产业的发展，将利用生成式人工智能创作的内容纳入作品保护范畴都具有现实必要性。在具体的保护标准层面，仍需要满足版权法对于作品独创性“有无”的要求，即能够体现出人类的“创作构思”。值得注意的是，对于人工智能生成内容的版权保护路径，无须采取过于激进的制度变革路径，既有《著作权法》客体制度仍能够有效应对解决。
（一）保护必要：是版权法制度目的和产业发展实际的需要
从版权的制度目的和产业实践来看，对人工智能生成内容加以保护具有现实必要性。一方面，给予人工智能生成内容版权保护，能够实现版权法“激励作品创作，丰富全社会文化内容产品”的内在目标。我国《著作权法》第一条规定开宗明义，制定该法是“为保护文学、艺术和科学作品作者的著作权，以及与著作权有关的权益，鼓励有益于社会主义精神文明、物质文明建设的作品的创作和传播”。但版权法激励和保护的主体只能是利用人工智能创作作品的人，而非人工智能模型本身。因为激励机器进行创作没有意义也没有可能。[18]在当下阶段，人工智能大模型对于内容的生成仍必须经由使用者输入提示词来触发，不存在脱离人类使用者即可自主生成内容的情形。由此，需要强调的是，对于人工智能生成内容的版权保护，绝不等于在版权法上对人工智能模型主体地位的认可。
另一方面，不对人工智能生成内容加以保护会带来负面影响。首先，缺乏版权保护会影响人工智能模型使用方的内在动力，因为“有恒产者有恒心”；进一步来说，下游AI大模型采买、使用的减少，有可能反向影响上游AI大模型的研发、训练。在全球各国围绕生成式人工智能展开激烈竞争的背景下，这将直接对国内产业和技术的发展产生不利影响。[19]其次，缺乏版权保护会影响甚至破坏人工智能生成内容后续的“IP授权和维权”的权利稳定性，进而损害全社会文化内容的创作和传播。再次，缺乏版权保护，会导致对人工智能生成内容不经授权的任意利用。这将引发作品创作秩序、版权交易市场规则的混乱，并产生额外的社会治理成本。至于对人工智能生成内容采用《反不正当竞争法》等其他法律保护模式，则只能在被动层面解决侵权和维权的问题，无法解决主动层面的内容授权传播问题。
（二）判断标准：获得版权保护需要体现人类的“创作构思”
无论版权制度如何回应技术的变迁，它对于人类作者身份的坚持都不会改变，即使人类是通过新工具进行作品创作或新载体加以内容传播。2023年9月8日，79位艺术家通过著名的知识共享组织Creative Commons发布了一封公开信，表示Stable Diffusion、GPT等AIGC模型只是一种艺术创作辅助工具，真正为艺术作品注入灵魂的始终是自然人。艺术家们表示，生成式人工智能将推动创作平权时代的加速到来，普通大众被艺术创作拒之门外的境遇，未来也将显著改变。[20]
对于何种程度的人类干预足以使人工智能生成的内容获得版权的问题，需要具体分析。2023年7月12日，在美国国会参议院司法委员会召开的第二场“人工智能与版权法”听证会中，埃默里大学法学院人工智能、机器学习和数据科学教授Matthew Sag提出：为何简单的文字提示不足以让人工智能使用者成为作者？因为这种情况更像是给助理下达指令，让他创作一部作品。使用者不知道Midjourney等AI模型会将哪些元素整合在一起创建图像，也不知道将如何把这些潜在元素组合在一起。[21]
但如果人工智能生成的内容能够体现使用者的“创作构思”，那么“可版权性”的条件便能够达成。一方面，使用者可以通过足够详细的文本提示，对预期生成的目标内容细节加以具体描述和限定，进而使得生成内容满足版权法保护的要求。另一方面，使用者还可以通过对输入提示词的不断完善调整和在多个输出内容结果之中进行取舍选择，来体现自身的独创性贡献和安排。从版权法角度来看，许多情况下对于作者身份的认定，都涉及人们生成不同的内容替代结果并在其中加以选择。以摄影作品为例，作者对拍摄时间和构图的选择和控制，便是认定照片获得版权保护的关键。[22]
在前述北京互联网法院审理的“AI文生图著作权案”中，原告对于“自身创作贡献”及“未给机器留出可发挥创作空间”的说明，可以为我们理解上述问题提供一定借鉴参考。通过原告现场展示，我们可以发现：第一，要想获得理想的人工智能绘画内容，使用者需要经过一系列复杂的“正、反向提示词”设计和“模型参数”设置，提示词可能有几百字，模型参数也多达十余种；第二，使用相同的、经过复杂设计的“正、反向提示词”和“模型参数”，人们可以生成相同的人工智能绘画内容；第三，改变“正、反向提示词”和“模型参数”中的任一项内容，均会导致人工智能生成的绘画内容呈现显著变化。
（三）具体路径：对于AI内容的保护无需过于激进的制度变革
对于人工智能生成内容的版权保护，不宜在版权制度层面采取新增客体类型等过于激进的变革举措。一方面，人工智能生成内容不论是作为新的作品类型还是作为新的邻接权客体类型，都无法避免与既有作品发生外观重合的问题。版权法对于作品类型的创设，建立在对内容具体表达形式加以区分的基础之上：包括以文字逻辑呈现的文字作品、以线条色彩呈现的美术作品、以连续动态画面呈现的视听作品等。虽然生成式人工智能提升了人类创作的自动化水平，但人工智能与非人工智能生成的内容，本质上只是人类使用的创作工具不同而已，在表现形式上和外观呈现上并无本质差异。因此，人工智能生成内容最终还是会落入到既有版权客体类型之中。
另一方面，即使借鉴英国的“计算机生成作品”模式，对人工智能生成内容设置权利范畴（缺乏人身权保护）和保护期限（一般作品70年，计算机生成作品50年）的特殊限制，也存在实践中难以落地的风险。自英国在《1988年版权、外观设计和专利法》中创立“计算机生成作品”（Computer-Generated Work）以来，这一规定几乎成为“僵尸条款”。仅英国衡平法院在2006年1月20日作出一例判决——“Nova Production v Mazooma Games”案，即将街头游戏机呈现的画面认定为“计算机生成作品”。[23]但时至今日，该判决承载的价值愈发受到质疑，因为将游戏画面纳入“视听作品”保护几乎已成为各国的广泛共识。
导致“计算机生成作品”在英国难以落地的内在原因，很可能是制度本身存在的负面激励问题。为了防止自身作品被认定为“计算机生成作品”，在版权法上受到权利范围和保护期限的“歧视”，创作者大概率会隐瞒这一事实，这在当下人工智能生成领域同样也可能发生。此外，如何对人工智能生成内容和非人工智能生成内容加以区分，也是一个现实难题，除非经过专业技术手段的鉴别（但目前来看，技术鉴别准确率仍难以保证），二者在形式外观上没有本质差异。
最后，对于人工智能生成内容的版权保护路径，可以尝试从以下三个方面加以思考应对。第一，只要人工智能生成内容满足客观上的独创性要求，便可以落入版权法作品保护范畴。当然，需要人工智能模型使用者能够证明自身的创作贡献以及自己与生成作品之间的必要联系。[24]但这更多是在发生相关的作品权属和侵权等争议之后。从版权法角度来看，虽然不强调人工智能生成内容含有的人类独创性贡献“高低”，但仍看重其独创性“有无”。
第二，需要根据人工智能生成内容的外观表现形式，来判断其具体符合版权法上的何种作品类型。人工智能生成内容不会构成一类全新的版权客体，最终还是会落入《著作权法》文字、美术、视听等既有作品范畴之中。
第三，无需过度纠结人工智能生成内容质量的高低。即使有些提示词和模型参数设计可能较为简单，生成内容的独创性没那么高，但非人工智能生成内容的独创性也会存在高低差异。低质量的人工智能生成作品，也包括相对简单的提示词可能产生的同质化作品，最终都会被市场所筛除和抛弃，相应的权利人也不会有过高的传播和商业利用预期。归根结底，法律只需解决特定内容能否受到版权保护的问题，诸如艺术价值、商业价值此类问题则应当交由市场来加以评判。
参考文献来源：
[1]参见：Stephen Thaler v. Shira Perlmutter，et al. 2023 U.S. Dist. LEXIS 145823 （D.C. Cir. 2023）
[2]原告Thaler新增主张的核心观点可以概括为：作为人工智能绘画生成工具的Creativity Machine完全由原告控制；Creativity Machine只能在原告指示下运行；原告向Creativity Machine发出了内容创作的一系列指令。
[3]原告此前在作品登记过程中，三次均表示涉案绘画是由“运行在机器上的计算机算法自动创建的”：2018年11月3日，最初向美国版权局提交作品登记时；2019年9月23日，在版权局拒绝进行作品登记后，第一次提起复议；2020年5月27日，被美国版权局再次驳回后，第二次提起复议。
[4]参见：北京互联网法院民事判决书（2018）京0491民初239号。
[5]参见：深圳市南山区人民法院民事判决书（2019）粤0305民初14010号。
[6]在“深圳市腾讯计算机系统有限公司诉上海盈讯科技有限公司侵害著作权及不正当竞争纠纷案”中，深圳南山区人民法院明确表示“Dreamwriter”软件是一种“写作助手和辅助创作工具”，而在“北京菲林律师事务所诉北京百度网讯科技有限公司侵害署名权、保护作品完整权、信息网络传播权纠纷案”中，法院对威科先行数据库“可视化报告”功能强调的是“自动生成工具”。
[7]自从2020年OpenAI研发了1750亿参数规模的GPT-3之后，生成式人工智能的涌现能力便广泛受到关注，可以通过提示词问答的方式，出色完成内容生成、人机对话、文本图像改写等各种任务。
[8]吴汉东.知识产权法[M].1版.北京：法律出版社，2021：142.
[9]司晓.奇点来临：ChatGPT时代的著作权法走向何处——兼回应相关论点[J].探索与争鸣，2023（5）：79-86，178-179.
[10]朱开鑫.欧盟对“避风港制度”的变革突破及借鉴思考[J].经贸法律评论，2023（1）：143-158.
[11]参见：北京市海淀区人民法院民事判决书（2018）京0108民初4942号。
[12]王迁.ChatGPT生成的内容受著作权法保护吗？[J].探索与争鸣，2023（3）：17-20.
[13]吴汉东.人工智能生成作品的著作权法之问[J].中外法学，2020，32（3）：653-673.
[14]参见：Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony，111 U.S. 53，58（1884）.
[15]陈凤鸣.挑战与应对：人工智能生成内容的著作权保护进路[J].出版发行研究，2023（6）：20-28.
[16]姜颖.作品独创性判定标准的比较研究[J].知识产权，2004（3）：8-15.
[17]2022年4月20日，北京互联网法院在召开的涉短视频著作权案件审理情况新闻通报会上，在总结短视频等新类型版权客体的裁判理念时提出，短视频是否具备独创性与视频长短无关，只要有“一点火花”，就可以认定短视频具有独创性，构成视听作品。
[18]王迁.再论人工智能生成的内容在著作权法中的定性[J].政法论坛，2023，41（4）：16-33.
[19]伴随生成式人工智能的普及应用，各国都致力于营造有利于产业和技术发展的制度环境。在2023年5月17日美国国会参议院司法委员会召开的第一场“人工智能与版权法”听证会中，美国版权局前总法律顾问Sy Damle便直言：“任何强制模型对于训练数据内容付费许可的尝试，要么会使美国AI行业破产，消除我们在国际舞台上的竞争力；要么会驱使这些头部公司离开这个国家。”
[20]Open Letter：Artists Using Generative AI Demand Seat at Table from US Congress[EB/OL].（2023-09-29）[2023-10-17].https://creativecommons.org/about/program-areas/policy-advocacy-copyright-reform/open-letter-artists-using-generative-ai-demand-seat-at-table-from-us-congress/.
[21]Artificial Intelligence and Intellectual Property—Part II：Copyright[EB/OL].（2023-07-12）[2023-10-17].https://www.judiciary.senate.gov/artificial-intelligence-and-intellectual-property_part-ii-copyright.
[22]梁志文.摄影作品的独创性及其版权保护[J].法学，2014（6）：32-41.
[23]参见：Nova Productions Ltd v Mazooma Games Ltd [2006] EWHC 24 （Ch）（20 January 2006）.
[24]丛立先，李泳霖.生成式AI的作品认定与版权归属——以ChatGPT的作品应用场景为例[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2023（4）：171-181.
