原创 万浩 上海市法学会 东方法学
基于著作权法人类创作和“思想表达二分法”要求,人工智能生成内容不构成作品。应构建区别于“作品理论”的人工智能生成内容的保护路径。首先,基于知识产权激励论和洛克财产论,人工智能生成内容保护具有“激励人工智能生成内容的经济与社会效益发挥、人工智能技术发展进步和人类创作良性发展”三项保护目的和“劳动付出与回报相协调、不得损害知识产权共有领域与人类作者创作空间”两项考量因素。其次,构建以公共利益为平衡砝码,由人工智能、人工智能所有者和使用者组成三维坐标系的四元模型,论证人工智能与人工智能使用者的权利共有模式为最优解,权利份额以约定优先,若无约定,以各自创造性贡献比例确定。同时设立集体管理组织代为管理人工智能应获收益,并以三项激励目的为宗旨,运用收益支持人工智能技术进步、支付“被投喂作品”许可费等,实现人工智能与人类作者的正向反馈。最后,基于上述内容提出具体法条建议。
引言
所谓人工智能(Artificial Intelligence),系由一系列技术组成的可模仿人类行为的智能机器。不同于一般计算机技术对指令的单一输出,人工智能会自主输出技术开发者、使用者均预想不到的结果,并且可以读懂非数据化并进行学习。这种自我升级(self-improvement)、自主学习及自主设定目标的功能,系通过内在需要型任务与外部交互任务实现,具体以“贪婪算法”或“主动搜索算法”、“效用函数”等实现编码。由此可知,“模仿人类行为”这一功能的实质为,通过软件、硬件、数据等,实现人类认知中的“认知、决策、创造、学习、沟通”等表观。
而人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,以下简称AIGC)最多被讨论的话题为是否构成“作品”。否认人工智能生成内容“作品”资格的学者主要认为,人工智能生成内容不符合著作权法关于人类创作的要求。学者指出,人工智能生成内容的过程难以体现自然人的智力选择,不具有独创性。虽然结果论者强调独创性是针对表达本身、‘思想’或‘人格’不具有规范意义,但是‘表达’本身就隐含了主体的意向,故而人类作为主体不可回避。此外,王迁教授还提出,在人类作为作者的前提下,人工智能使用者要求人工智能输出内容时发出的指令,就最终输出的内容而言,仅为思想,而非源于使用者的表达,故而该过程本身即非创作,作品自然无从谈起。而支持人工智能生成内容构成作品的学者则认为,“在判断独创性时,应剔除‘创作过程’‘创作意图’等主观性要素,仅以作品的形式符号为准。作品独创性的判断着眼于作品本身,即创作行为之结果,作品的存在形式,而不考虑创作主体和创作过程。”该观点亦被称为独创性客观说,主张从作者权体系的主观判断标准向版权体系的客观标准转移。以“作者之死”为启发,主张“依读者反映理论来界定作品的创作要件”。亦有学者从法条视角出发,主张作为标准的独创性不同于作为概念的独创性,它是客观的,因为标准必然是客观的。此外,学者认为,通过著作权法平等保护,可以降低法律制度摩擦成本、打造统一的著作权交易市场、鼓励标识真实来源并塑造人工智能生成内容市场价值。实践上,2023年北京互联网法院作出了图片类AIGC构成作品的判决,其中便有促进人工智能产业发展的重要理由。
王迁教授三论其道,表达了AIGC不可版权性的观点。本文在该问题与王迁教授观点相同,因为著作权法“人类创作”的立法原理与坚守具有正当性。从法哲学角度看。人工智能作为非人类,能否为法律认可的“作品创作”行为,绝非单纯的作品认定问题。其法律地位将直接影响人工智能具备法律主体资格的法律发展进程,在传统民法理论尚未突破人本位的立法原理情形下,径直在部门法中进行突破,有失妥帖。从法社会学看,摒弃“人类创作”要求,未必能产生更优的社会效果。直接摒弃“人类创造”将造成愈加无序的作品归属困境。人与物的二分界限将被破坏,人工智能作为非生命体尚能创作,举轻以明重,动物乃至植物当然可以完成创作并形成作品,如此,难道法院需要苦苦追寻一张照片中出现的一切事物的创作程度并确定著作权归属吗?这显然不符合逻辑。人工智能因有其特殊价值,因此值得学界讨论其保护路径,但不能为了保护人工智能,而颠覆著作权法的底层逻辑。
然而,王迁教授以美国版权局对AIGC可版权性的否定并未影响其人工智能行业发展为理由,认为“否定作品属性”即为学术讨论的终点恐有不妥。随着AIGC的愈加丰富,其客观的文学、艺术、科学价值不可否定,虽然经济效应目前尚未爆发,但作为新质生产力,未来价值不可轻视。因此本文在此基础上,进一步探寻AIGC新的保护路径,以期发挥其未来经济价值。
一、前提:人工智能生成内容保护的正当性与原理
如上所述,人工智能生成内容并不适宜以“作品”框架予以保护。那是否意味着无需对其进行保护呢?有观点即认为,将人工智能生成内容作为公共数据允许公众自由使用,其理由是人工智能不具备作者资格,所以无法为人工智能生成内容找到合适的权利人,因此最佳的解决方案(也是对著作权理论冲击最小的方案)就是将人工智能生成内容视为公共财产置于公有领域,供人们自由使用。但本文认为,该观点并不适宜的。针对人工智能生成内容的保护,正当且必要。
(一)
激励创新视角下人工智能生成内容的保护机理
从保护客体的特征观之,人工智能生成内容属无体物,一定程度上仍是由人类智力衍生的产物,从知识产权视角论证其正当性是无可厚非的。而知识产权正当性的重要基石之一即为“激励创新”。
激励论的基本观点是,如果不对作品提供足够的保护,创作者就不会有足够的动力从事作品的创作。激励理论的核心在于对抗知识产权赋予权利人的垄断性,从公共利益视角出发,让渡权利人一定程度的财产利益,继而激励更多智力成果的产生,继而促进整个知识领域的蓬勃发展。正如康德所言,由一位天才创作的有关美术或自由艺术的作品就唤起了其他的天才。因此,激励理论的本质仍是以人为中心。赋予个别人智力成果的垄断,和“信息的自由传播本质”相冲突,但是因为允许部分成果的垄断,能够从经济上刺激更多好的成果产生,继而能够更好满足社会更多人文学、艺术、科学领域的物质、精神需求,因此知识产权具有了正当性。这是知识产权垄断性的基石,也是知识产权终将归于共有领域的原理所在。
然而,有学者基于人工智能创造性的非人类来源,认为传统建构在“人类中心主义”基础之上的知识产权正当性理论摇摇欲坠。但是本文认为,在人工智能领域内讨论“激励创新”,更应当强调人作为激励的主体地位。首先,人是认识与改造世界的动因和本体,既是认识与改造的起点,也是认识与改造的终点,外部世界是认识与改造的对象。财产理论的目的之一就在于解决人与对象的关系,否定人本位,否定的不仅是知识产权,而是人类法律架构之基。其次,第二性的法律,不能否定第一性的社会现实而独立存在。工具论视角下,法律的服务属性是基于社会公众而言的,否定法的人类中心主义,是对人类社会的架构颠覆。最后,“以人为本”也是人工智能发展的重要红线,如果越过“以人为目的”的标准,人工智能发展将面临机器具备独立意识,继而逾越人类尊严的危机,科幻片中机器人统治人类的剧情恐怕未必只是虚幻。因此,适用于人工智能生成内容的基础理论仍然是“以人为目的”的激励理论。在此场景下,人工智能生成内容的激励内涵为何呢?本文认为,基于共有领域、人类作者和人工智能的关系,保护人工智能生产内容的激励作用包含三方面内容。
其一,激励人工智能生成内容的经济、社会效益发挥。人工智能作为新质生产力,其对传统知识产权创作过程的颠覆性无可厚非,但不能因为目前人工智能生成内容的经济效应尚未显现,而否定其价值性和法律可保护性。一如两次工业革命,蒸汽和电能对人力劳动的颠覆,未让人类对机器生产的有体物财产属性产生怀疑,同样在知识产权领域,人工智能生成内容能够和作品发挥同样的作用,不加标识甚至无法区分是否为人工智能生成,自然不能否定人工智能生成内容具有和知识产权同等的经济价值。同时,人工智能生成的高效性大幅提升了文学、艺术、科学领域的生产力,能够迅速促进文化繁荣,这也是符合社会需求的。其二,激励人工智能的发展、进步。该方面的价值取向和人工智能的整体行业利益是一致的,背后激励的是人工智能行业参与人,由于人工智能生成内容衍生的财产价值能够反哺行业发展,继而促进人工智能行业本身的发展。其三,激励人类创作的良性发展。事实上,人工智能生成内容的保护和人类作品的保护本身并不冲突。一如工业时代,人类从产品的直接制造者转为机器的管理、运行者,在人工智能场景下,人类转为使用者和人类作品的投喂者。故而,人工智能生成内容的源泉仍在于人类,所谓的人工智能威胁说,只是将生成内容和作品放在同等法律地位保护衍生的种种矛盾,若着眼于人工智能仍需作品投喂的客观事实,就人工智能生成内容的经济价值合理分配给被投喂作品的作者以及人工智能使用者,反而能够激励人类作品的更新进步和人类文化繁荣。
由此可知,人工智能生成内容的保护,以人为目的的激励内容仍然丰富。法律的神圣性并不来源于外在强制力,而是根植于其自身的道德层面的正当性。人工智能生成内容保护本身的正当性成立,核心在于设计何种法律架构,实现上述激励内容。
(二)
传统财产理论下人工智能生成内容的保护原则
如何设计合理的法律架构呢?洛克的财产理论给予了相应答案。当然,基于财产理论对于“劳动”的关注,学者多以智力劳动的最低限度要求以及知识产权的无体性,否定财产论的适格性。但是,本文认为,知识产权区别于有体物,在权利行使方式、权利取得等维度确实有其特殊性,但不能因个性而否定其作为财产的共性特征,知识产权领域的智力“劳动”以及观念上的“占有”与有体物并无区别。因此,洛克财产理论可以为人工智能生成内容的法律保护,提供合适的指引。
洛克论证财产正当性,首先关注的是“劳动”,因为原始共有物在和人类个体形成一对一的映射关系时,才能实现最大效用,因此允许私有。而个人私有的正当性则在于,“他使任何东西脱离自然所提供的和那个东西所处的状态,他就已经掺进他的劳动”,因为劳动正当的属于人类个体,因此基于劳动,共有物的私有具有了正当性。而劳动和自然权利的边界在于,“被劳动所接触(touched by labor)”。此外,洛克对财产权的取得设置了两个限制条件:其一,留有足够多且同样好的东西为他人共有;其二,以自身生存和发展所需为限度,超过限度的部分归属他人所有,即不得浪费。
事实上,上述理论在知识产权领域均有迹可循。洛克强调的“被劳动所接触”原则,所关注的正是权利人劳动付出的程度,个体将其劳动掺入自然物的程度决定了其取得财产权的内容。而知识产权领域的比例原则正要求一项知识产权应当与一件创造性成果的贡献比例相当,这和传统财产理论同根同源。此外,知识产权基于对公有领域的保护,设计权利期限、合理使用等规则架构,本质就是洛克所主张的两个限制条件,也即“充足性(sufficiency)”和“反糟蹋(spoli-action or waste)”的附件条件。
因此,人工智能生成内容作为财产获取法律保护,也需要满足洛克财产理论的上述要求。第一,在进行财产分配时,应当关注权利人的劳动付出,并在财产拨归时以劳动程度赋予适当的财产权能。此时,基于人工智能的“对象”属性,重点应关注人类的劳动程度,继而基于其劳动付出,赋予相应的权利,这同时也符合“反糟蹋”的附加条件。第二,不得损害知识产权的共有领域以及人类作者的创作空间。基于洛克财产论的附加条件,保护人工智能生成内容需要确保足够多且同样好的知识为他人共有,此处的“他人”除共有领域外,还需考虑与之可能发生利益冲突的“作品”,从而给予人类创作应有的尊重和发展空间。
如此,本文即可得出人工智能生成内容保护所需考量的激励三方面目的以及财产架构设计的两点考量因素。
二、路径:人工智能生成内容保护的四元平衡论
人工智能生成内容应当受法律保护,但作品的保护模式并不适宜。此时,需要着眼于上述激励和财产理论得出的指导原则,讨论具体采用何种方式保护,以及权利如何分配。
(一)
人工智能生成内容保护的立法路径与考量因素
(1)人工智能法的体系化保护。从表观形态和经济运用路径看,人工智能生成内容与作品并无二致,但人工智能生成内容由于较强的人机互动性导致其权利份额分配又无法和作品保持同步。此时,应当在著作权法中创设独属人工智能生成内容的保护架构抑或单独立法呢?本文认为,在独立的人工智能法中就对人工智能生成内容予以明确保护,是更为妥当的选择。
一方面,从权利运行规则看,虽然人工智能生成内容和作品在创造性认定的权利准入端,就创造性认定具有判定标准的一致性,在权利行使的路径上也存在同一性,诸如复制、发行、信息网络传播等。但是,基于人工智能生成内容时人类劳动贡献远低于作品,其保护期限不应和人类作品相同;基于人工智能生成内容的创造性贡献主体差异,其权利分配也不同于人类作品;基于公共利益考量,人工智能生成物需要进行显著标识,从而和人类作品区分。在此背景下,将人工智能生成内容的保护纳入著作权法过于冗杂和混乱。另一方面,从立法逻辑看,人工智能法除人工智能生成内容的法律保护外,还需要统筹考虑人工智能的开发运用、数据信息安全、侵权责任分配、公共利益平衡等多方面因素,这些因素和人工智能生成内容的保护具有体系上的高度关联性。同时根据《国务院2024年度立法工作计划》,人工智能法草案也已预备提请全国人大常委会审议,因此,将人工智能生成内容的保护纳入人工智能法中进行统筹考虑更为合适。
(2)权利分配中的主要矛盾协调。在确定具体立法规则时,需要重点考虑两组矛盾的平衡关系。从权利外部看,主要矛盾是人工智能生成内容的保护与公共利益的对立统一关系。洛克财产理论要求留下足够且同样好的东西给他人,在知识产权领域显得愈发重要。因为知识产权本质是信息,信息共享,留足公有领域,以促进人类智力无阻碍地获取足够养分得以进步。在人工智能生成内容获得保护后,因为权利客体生成的便捷性,将会和公共利益冲突明显,其中最突出的体现即为对共有领域和人类作品的保护。
从权利内部看,主要矛盾在于人工智能生成内容的参与主体的对立统一关系。人工智能生成内容的过程中,参与主体主要包括人工智能所有者、人工智能、人工智能使用者,从创造性贡献的来源看,人工智能和人工智能使用者是特定内容创造性的来源,同时,人工智能所有者创造人工智能并进行市场运营,故学界亦有观点认为,需要关注所有者前端贡献进行利益分配。如何有机平衡三者的利益关系,成为人工智能生成内容保护的关键内部问题。
(二)
人工智能生成内容保护的四元利益平衡架构
(1)四元利益平衡模型的因素解构。事实上,前文所述的两对内外矛盾反映了人工智能生成内容保护的四项重要因子。也即人工智能、人工智能使用者、人工智能所有者以及公共利益。其中,人工智能、人工智能使用者、人工智能所有者是目前讨论利益归属时,主要的三方可能的权利主体,而公共利益作为设计权利分配的核心考量点,则类似砝码,在三方的利益博弈中居中判断最终的利益取向。如此,本文即可构造人工智能生成内容保护的四元平衡架构,如图1所示。
图1 人工智能生成内容四元利益平衡模型
如上图,设某一人工智能生成内容的权利整体为1,其中X、Y、Z轴分别代表人工智能所有者、人工智能使用者和人工智能所占的权利比重。其中OA=OB=OC=1。此时,三角形ABC平面上的点即为人工智能所有者、人工智能使用者和人工智能权利占比的所有情形集合。例如其中A点坐标(0,0,1)即意味着人工智能所有者和使用者均对人工智能生成内容不享有权利,而人工智能享有完整权利。B和C两点坐标分别代表由人工智能使用者和人工所有者享有完整权利。三角形ABC中任意一点E(X1,Y1,Z1),则有X1+Y1+Z1=1的恒定公式,其中X1,Y1,Z1分别代表了三方在具体人工智能生成内容权利的分配比例。
(2)四元利益平衡最佳动线论证。在上述模型中,如何确定最佳的分配比例呢?主要考虑的标准为,基于前文论述的原理,判断权利运行中效率与公平的最佳取向。已知个案中,人工智能及其使用者是具体生成内容的直接创造者。因此在权利分配中需要重点解决两个问题。
其一,人工智能所有者是否应当参与权利分配。关于人工智能所有者,赋予其人工智能生成内容权利的主要理由在于其开发人工智能付出的巨大劳动。但是,本文认为,就人工智能生成内容而言,赋予人工智能所有者相应权利是不合适的。首先,人工智能所有者就开发、运营人工智能所投入的成本,其劳动对价在于,研发获得的知识产权等法定权利,以及市场运营人工智能获取的经济收益。换言之,所有者的劳动并未“掺入”人工智能生成内容本身,且其劳动已获补偿,再赋权所有者难言公平;其次,从具体生成过程看,人工智能所有者并未有任何生成内容的意思与行为,其本质仅提供了人工智能这一具有“拟人化”功能的机器而已。内容的创造性来源于人机互动的结果。例如在分配一张照片的著作权时,显然不可能因为相机生产商研发了优质的相机,而对相机产生的所有照片分的“著作权”的一杯羹;最后,因为人工智能所有者多为有限的商主体,一旦赋予人工智能生成内容的权利,将不可避免的导致权利(力)过分集中在特定商主体,垄断对公共利益的破坏将更加严重。因此,就人工智能生成内容的权利分配上,人工智能所有者并不适宜作为权利主体。
其二,人工智能作为权利主体能否实现。在排除所有者的分配方案后,权利分配方案集中在了模型中的AB折线上。此时,人工智能可以独立作为纵轴参与分配吗?本文认为,人工智能可以通过公益性的集体管理组织代为行权的形式,实现人工智能本身的权益。首先,直接赋予人工智能权利是不可行的,人工智能作为人造物,对于人工智能行业发展的激励作用,本质仍需要通过驱动人工智能各方参与者方能实现。从财产理论看,其也没有后续独立行权的可能;其次,从拟制权利主体角度看,上文已论述,人工智能所有者并非合适的代行权主体。将权利拟制给使用者,会导致“不劳而获”的负面法律评价效果,也和人工智能对生成内容具有创造性贡献的客观事实不符合,因此由集体管理组织代人工智能管理其创造性贡献所应享有的利益,不失为合适路径。
由此可知,在上述三维模型中,基于公共利益的考量,AB折线是人工智能生成内容权利分配的最佳动线,但是其中B点应当被剔除,因为该点中权利完全由人工智能使用者所有,也即意味着创造性完全来源于使用者,此时意味着人工智能本身未存在贡献,故此时人工智能使用者的创造性贡献完全符合著作权法独创性要求,应当转由著作权法保护,不再是人工智能生成内容的范畴,该点也是作品与人工智能生成内容的临界点。
三、建议:人工智能生成内容权利的新设
如上所述,在AB动线中分配人工智能生成内容的法律权利是最优解。具体而言,如何在立法论中落地呢?本文认为,可以在人工智能法中新设人工智能生产内容权利,并对权利主体、客体和内容进行详尽规定。
(一)
权利内容:人工智能生成内容的“准作品”定位
权利内容看,首先,权利类型应当和作品保持一致。人工智能生成内容在进行市场转化时,与作品的许可模式并无二致。因此在权利类型上,应当和作品保持一致,也即著作权法第十条规定的17项权利。值得注意的是,就作者享有的前四项人身权无法由人工智能享有,且人工智能也并无人格尊严需要保护,相反,生成内容是基于使用者的指令,反映了使用者精神。因此,人身权应当由人工智能使用者享有。其次,权利限制应当和作品保持一致。著作权法第四节规定的合理使用制度本质上仍是对公共利益的尊重与谦让,因此人工智能生成内容也应当参照适用。最后,著作权法中作品许可使用以及转让的规定也应当和人工智能生成内容保持一致。
因此建议人工智能法明确,关于人工智能生成内容权的权利内容、权利限制、许可使用和转让方面参照适用著作权法相关内容。其中著作权法第十条(一)至(四)项规定的人身权由具体操作人工智能生成内容的自然人享有。
(二)
权利客体:人工智能生成内容的“非作品”区别
就客体而言,人工智能生成内容需要和作品进行来源的严格区分,并且从保护期限上和作品进行保护力度的差异性设计。
就人工智能生成内容的来源区分要求,其背后核心考量问题为对人类创作的尊重。网信办发布《互联网信息服务深度合成管理规定》即设立了标识制度,对一般性的标识义务以及标识义务的落实形式进行了明确。2023年网信办发布的《生成式人工智能服务管理办法》16条、《关于加强“自媒体”管理的通知》16条,均要求技术生成的标识。标识义务属于透明度规制路径,是治理人工智能带来的风险和危害的重要路径之一。
而人工智能生成内容权的法定期限,也应当低于作品的保护期限。其一,从传统财产理论出发,人类在人工智能内容生成过程中付出的劳动远低于著作权法意义上的表达,这也是生成式人工智能发展的初衷。因此就其付出的劳动而言,当然不应和作品的保护期限一致。其二,从公共利益视角看,基于人工智能生成的便捷性,人工智能生成内容的数量必将大幅增加,这是人工智能这一新质生产力对文学、艺术、科学领域带来的必不可少的冲击,故而,就其生成内容的权利保护,势必应当采取更短的权利保护周期,从而促进创作元素更加快速的回归共有领域,防止公地悲剧由于人工智能的发展,在知识领域发生。
因此建议人工智能法明确,人工智能生成内容应当进行适当标识,以和人类作品实现区分。且人工智能生成内容权的保护期限应当远低于作品的保护期间,具体的保护期限应当进行经济学评估,基于其在市场流通的合理周期加以确定。
(三)
权利主体:人工智能生成内容权的“全链条”分配
具体分配人工智能和人工智能使用者享有的权利份额时,由于使用者在输出指令时,其投入的智力付出无法一概而论,因此就其权利分配应当构建约定优先的权利主体规则。
首先就内部权利份额比例的确定。第一,应以约定优先,若无约定,则按照各自创造性贡献程度确定份额。具体而言,人工智能使用者在输入指令并生成内容时,人工智能可以基于输入指令的创造性程度,评估与使用者共有人工智能生成内容权的各自份额,使用者可以与人工智能互动沟通,最终确立各自所占的权利份额。若约定未能达成,则在发生权属争议时,法院可以根据两者的创造性贡献程度进行份额确定。第二,由集体管理组织行使基于人工智能创造性贡献产生的权益。可以以知识产权局等公共机关建立公益性管理组织的形式,基于人机创造性的比例分成,获取人工智能生成内容产生的经济价值。而相应管理组织需以“充分促进人工智能生成内容的经济及社会效益发挥、人工智能的发展进步、人类创作良性发展”为目的,管理和使用相应的许可收益,实现市场化运营全链条的激励效果。例如,将经济收益用于支付人工智能深度学习所需投喂的“人类作品”的著作权许可费、人工智能程序研发成本等。具体人工智能所有者可以基于发展需求,向管理组织提出申请,由管理组织基于“促进人工智能发展、完善”的基本原则,进行资金拨付。如此,就人工智能的创造性贡献就得以实现良性循环,即对人类创作产生了激励作用,又为人工智能产业的商事主体提供了动力资金,能够较好地平衡各方利益。其中,本文着重强调,构建AIGC集体管理组织,相较于直接将相应经济收益交由具体人工智能所有者管理更为适宜,因为人工智能在后续发展中,势必会面临很多道德、伦理方面的新情况,人工智能所有者作为“逐利”天性的商主体,并不适宜直接处理公共利益有关问题,此时,公益性管理组织的中立性地位是最佳方案。
就外部权利行使而言,本文认为,应当将外部的权利行使主体明确为人工智能生产内容的使用者,也即集体管理组织仅在产生相关经济收益后,参与收益份额的收取,实际决定如何许可、使用或转让人工智能生成内容的权利,仍由人工智能使用者独立行使。其理由在于,其一,从财产行使效率看,传统财产理论要求产权明晰,所有权人与财产形成唯一对应性,继而去中心化控制,以个人所有权实现“物尽其用”。而集体管理组织虽然有公共利益的背书,但是是典型的“中心化”架构,若允许其参与到具体权利交易流程,则会导致财产行使效率的降低。且使用者是生成内容的创造者之一,也是生成内容精神内核的核心来源,因此由其行使相关权利,效率无疑是最高的。其二,从交易成本看,作为公益组织参与大量实践交易本身的可行性较低,且在进行许可、转让等行为时,相对人需要和至少两个主体进行交易谈判,会极大增加人工智能生成内容的交易成本。故而,在外观上将权利主体完全归于人工智能使用者,是最佳的选择路径。
因此建议人工智能法明确,构建人工智能生成内容的集体管理组织,人工智能生成内容权由生成该内容的实际使用者与集体管理组织共同享有;实际使用者与集体管理组织各自占有的权利份额以当事人约定优先,若无约定,则应基于实际使用者与人工智能对生成内容的创造性贡献程度确定;在人工智能生成内容权具体许可、使用及转让时,由使用者独立行使权利,但是使用者在获得相应收益后,需按照权利份额将收益分配给集体管理组织;集体管理组织需以“充分促进人工智能生成内容的经济及社会效益发挥、人工智能的发展进步、人类创作良性发展”为目的,管理和使用人工智能生成内容产生的经济收益。
原标题:《万浩|人工智能生成内容保护的理论架构与新设路径》