論人工智慧作品的權利客體屬性

本文刊載於《科技與出版》2018年第6期P103-107

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摘 要

人工智慧作品屬於著作權客體還是屬於鄰接權客體存有爭議，該類作品的權利客體定性將決定立法對作者、傳播者、社會公眾等主體的利益安排。從人工智慧作品的生成過程可知，人工智慧作品由機器生成，雖然現階段的機器不能完全模擬人類思維，但是由其生成的作品仍具有一定的獨創性，符合立法對作品的要求。將人工智慧作品定性為著作權客體，與思想表達二分法原則並不相悖，也有利於維持「著作權—鄰接權」二元結構體系，且能夠進一步彰顯知識產權是私權這一屬性。

關鍵詞

人工智慧作品；權利客體；屬性

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問題的提出

人工智慧生成的內容或者創造物在著作權法中被認定為作品基本上沒有爭議，「儘管機器人表達的技巧有限，但仍可以視為著作權法意義上的作品」[1]。而人工智慧作品屬於狹義上的著作權客體還是廣義著作權中的鄰接權客體，存在很大的爭議。有論者從保護投資者利益的角度出發，認為「智能作品上的權利應該是為了保護投資利益而存在的，它是一種廣義上的鄰接權」[2]。亦有論者從人工智慧設計者或使用者的角度出發，認為「人工智慧生成內容在著作權法上可視為是代表設計者或訓練者意志的創作行為」[3]。人工智慧作品屬於狹義著作權的客體抑或廣義著作權中的鄰接權的客體關係到此類作品的權利歸屬及其使用，同時與公共利益和社會福祉的增長存在密切關聯。因此，有必要進一步明確人工智慧作品的權利客體屬性。

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人工智慧作品的創作原理

人工智慧（Artificial Intelligence，AI）的概念於1956年在美國達特茅斯夏季研討會上提出。西方科學界認為，「人工智慧是計算機科學的一部分，其與智力設計有關，這是一個神奇的系統，這是人類在理解語言、學習、推導、解決問題等方面用來交流的系統。」[4]時至今日，人工智慧與網路、大數據構成了新時代的三大特徵之一。人工智慧技術的運用非常廣泛，在工業、醫療、教育、軍事、家庭服務、體育競技等領域都實現了應用。如Google旗下的DeepMind公司開發的AlphaGo於2015年10月至2017年5月接連戰勝世界頂級圍棋高手，即是人工智慧在體育競技領域的運用。此外，人工智慧也滲透至文化藝術領域，人工智慧作品的問世即為典範。2017年，微軟在北京發布了由人工智慧小冰創作的詩集《陽光失去了玻璃窗》，這是人類歷史上第一部100％由人工智慧創作的詩集，詩集包含130餘首近代詩歌，如其中創作的《秋蟲的聲音》：「幸運將要投奔你的門上的時候，秋蟲的聲音也沒有。你的眼睛的誘惑，在天空中飛動。像人家把門關了幾天吧，我一個迷人的容貌。有時候不必再有一個太陽，把大地照成一個星球。」[5]微軟小冰還在豆瓣、天涯、簡書等平台以「駱夢」「風的指尖」「一荷」等為筆名發表自己的詩歌，且未被人識破是其所作。

無論是AlphaGo戰勝頂級圍棋高手，還是微軟小冰創作詩歌，這些人工智慧模擬人的思維過程的能力與大數據和深度學習技術密切相關。大數據是「一種規模大到在捕捉、儲存、管理和分析方面遠遠超出傳統的資料庫軟體工具能力範圍的數據集，其具有數據體量大、處理速度快、數據類型多樣化以及價值密度低的四大特徵。」[6]人工智慧作品的生成包括獲取數據、分析數據、提煉觀點、組織語言等環節。分析數據是數據處理的關鍵環節，由於數據的質量決定了數據分析結果的質量，因此，獲取數據對人工智慧作品的生成也非常重要。大數據的主要來源一是機器產生的數據，如通過感測器從各種機器設備收集而來的數據；二是人類行為產生的數據，如人類在互聯網上產生的數據；三是分享集中的數據，如文字、音樂、照片等數字資料。[7]在人工智慧作品生成過程中，人工智慧通過第三種方式獲取海量文字作品，然後對這些作品進行分析，繼而進入到機器學習階段。

人工智慧的本質是對人的思維的信息過程的模擬，該模擬能力主要通過機器學習獲得。機器學習是人工智慧的一個子集，「機器學習就是研究如何讓計算機在不被明確地編程的情況下具有學習能力」[8]。也就是說，機器學習的目的在於通過分析大量的數據以識別數據的模式，使之具有類人的智能，而非簡單的編程。而深度學習又是機器學習中的一個子集，深度學習是指「多層表示的表示學習方法，多層表示通過從低到高的非線性簡單的模塊網路獲取，每一個模塊表示從一個層次轉化到另一個更高、更抽象的層次」[9]。深度學習是一種能夠使計算機系統從經驗和數據中得到提高的技術。深度學慣用大量的數據和計算能力來模擬深度神經網路，這些網路模仿人類大腦的連通性，對數據進行分類，並發現它們之間的相關性。[10]人工智慧作品的生成利用了深度學習的技術，以微軟小冰為例，小冰通過對大量的現代詩歌進行分析，學習和總結現代詩歌的語法組成、詩歌結構及其格式等，在不斷的試錯過程中獲得類人的創作能力，最終初步具備創作現代詩歌的能力。

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「鄰接權客體說」檢視

鄰接權（neighboring rights）是「鄰接於著作權的權利」（neighboring rights to copyright）的縮寫語，我國《著作權法》稱之為「與著作權有關的權利」（rights related to copyright），即作品傳播者所享有的專有權利。根據權利主體的不同，鄰接權可分為表演者權、錄音錄像製作者權、廣播組織權等。以表演者權為例，表演者權是指表演者對其表演活動所享有的專有權利，包括表明表演者身份權、保護表演形象不受歪曲權、現場直播權、複製權、發行權、信息網路傳播權等。鄰接權雖然與著作權存在與生俱來的關係，但「鄰居」終究是「鄰居」，並非「一家人」[11]，二者在權利主體、權利內容、權利保護的條件等方面存在不同。如果將人工智慧作品視為鄰接權的權利客體，將導致人工智慧作品權利主體、權利內容和權利保護條件的錯位，不利於人工智慧作品的保護和利用。

首先，人工智慧作品的權利主體應為機器人的創造人或所有人，而非人工智慧作品的傳播者。人工智慧作品由機器人獨立完成，雖然機器人完成的作品在語言使用、表達技巧等方面不能與人類作品相提並論，但其作品仍然可視為著作權法意義上的作品。根據我國《著作權法》的規定，作品的著作權人包括作者和其他依法享有著作權的公民、法人或其他組織。人工智慧作品與人類作品的區別之一在於，機器人不能像自然人或由自然人組成的集合體法人那樣行使權利，該項著作權應歸屬於機器人的創造人或所有人。如果將人工智慧作品定性為鄰接權客體，則意味著人工智慧作品的權利主體並非機器人的創造人或所有人，而是機器人。「機器人不是具有生命的自然人，也區別於具有自己獨立意志並作為自然人集合體的法人，將其作為擬制之人以享有法律主體資格，在法理上尚有斟榷之處。」[1]此外，若將機器人視為人工智慧作品的權利主體，隨之而來的問題是機器人如何享有其權利、如何履行義務以及如何承擔責任，這些問題在法理方面缺乏應有的理論支撐，現行法律規範更無相關規定。

其次，人工智慧作品的權利內容與現行立法規定相一致。如果將人工智慧作品定性為鄰接權的客體，則作為傳播者的機器人應當享有哪些專有權，即如何確定該專有權的外延。我國《著作權法》規定了表演者、錄音錄像製作者、廣播組織等鄰接權主體的權利範圍，機器人享有前述鄰接權主體的專有權值得商榷。表演者是對作品進行表演的人，而機器人生成作品的過程並非表演的過程，因此不能將機器人視為表演者，其當然也不能享有表演者權。錄音錄像製作者中的錄音製作者是指首次對表演的聲音和其他聲音進行錄製的人，而錄像製作者是指首次對電影作品和以類似攝製電影的方法創作的作品以外的有伴音或無伴音的連續相關形象、圖像進行錄製的人。機器人生成作品既非錄音，也非錄像，因此不能將機器人視為錄音錄像製作者，其亦不能享有錄音錄像製作者權。廣播組織是指采編、製作並通過有線或無線方式播放廣播電視節目的廣播電台和電視台。所以，享有廣播組織權的主體僅含廣播電台和電視台，而不包括網路播放主體，更不應包括生成人工智慧作品的機器人。因此，現行法律規範無法將機器人納入鄰接權的主體範圍，其也不可能享有鄰接權主體應當享有的權利。

最後，人工智慧作品符合立法對作品的要求之一，即具有獨創性。鄰接權保護傳播者的傳播行為，這些行為包含傳播者為傳播作品或其他文化產品所付出的藝術性、技術性、組織性投入，他們獲得鄰接權保護不需要具有獨創性。[11]而著作權保護的是具有獨創性的作品。獨創性可從「獨」與「創」兩個角度理解，「獨」是指「獨立創作，源自本人」，即作品是由作者獨立完成的，而非複製或抄襲他人作品。「獨創性中的『創』是指源於本人的表達是智力創作成果，具有一定程度的智力創造性。」[12]例如，2016年奧運會期間，今日頭條的AI機器人小明報道乒乓球、網球、羽毛球和女足的比賽，其在6天時間內生成200餘篇簡訊；[13]又如2017年南方都市報社寫作機器人小南生成了300餘字的春運報道[14]。無論是小明的奧運簡訊，還是小南的春運報道，抑或微軟小冰的現代詩歌，這些作品都符合著作權法所規定的作品必須具備獨創性這一要求。小明、小南以及小冰都是獨立生成作品的，因此符合「獨」的要求；雖然其作品在表達技巧、情感抒發等方面不及人類作品，但是其已具備一定程度的智力創造性，因此這些作品亦符合「創」的要求。准此以言，若將人工智慧作品視為鄰接權的客體，一方面否定了此類作品的獨創性，另一方面將造成著作權客體與鄰接權客體區分標準的不確定性，其最終結果將導致法律體系的混亂。

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「著作權客體說」的適法性

第一，思想表達二分法原則適用於人工智慧作品。思想表達二分法原則是著作權法的基本原則，該原則是指「著作權不能延伸到作品中包含或體現的思想，而只能延伸到作品中這些思想的表達」[15]。思想是客觀存在反映在人的意識中經過思維活動而產生的結果，如思路、觀念、理論、構思、創意、概念等。表達即對思想的各種方式或形式的表述，如通過文字、線條、色彩、音符、造型等方式呈現作者的思想。人工智慧作品由機器生成而非人類創作完成，但是該類作品仍然體現了人類的意志，即體現了控制生成作品的機器的人的意志。機器生成作品之前必須經過學習以模擬人的思維過程，機器在學習過程中具體學習什麼內容取決於機器所獲取的數據，而該數據體量的大小、數據的類型等最終由人類決定。此外，由於機器學習包含了表示學習、深度學習等學習種類，機器的學習種類亦由人類決定。因此，人工智慧作品體現了人類的思想，而這些思想通過文字的形式得以表現，思想表達二分法原則反映於人工智慧作品。反觀表演活動、錄音錄像製品、廣播組織播放的節目信號等權利客體，該類權利客體因作品的傳播而產生，而非因作品的創作而產生，因此其並未體現思想表達二分法原則，進而言之，該類客體屬於鄰接權客體，而非著作權客體。

第二，將人工智慧作品定性為著作權客體，有利於維持「著作權—鄰接權」二元結構體系。根據各國著作權法是否確立鄰接權並予以保護可以將世界上的著作權法體系分為「著作權—鄰接權」二元結構體系與著作權一元體系。「著作權—鄰接權」二元結構體系是指一國著作權法將著作權分為狹義上的著作權與鄰接權並對兩種權利予以保護的結構體系。我國《著作權法》採用的即為「著作權—鄰接權」二元結構體系，將原創作品、改編作品、彙編作品等狹義上的著作權客體與表演者的表演、錄音錄像製品、廣播組織播放的廣播信號等鄰接權客體分別立法予以保護。著作權一元體系是指一國著作權法並不區分狹義上的著作權與鄰接權，將表演者的表演、錄音錄像製品、廣播組織播放的信號等都視為作品，與原創作品、改編作品、彙編作品等一視同仁。美國《版權法》採用的即是著作權一元結構體系，該法並無鄰接權制度的規定，表演者的表演、錄音錄像等都是作為作品而受該法保護。[16]著作權保護具有獨創性的作品，從動態上來講，著作權保護作品的創作；鄰接權保護作品傳播者享有的權利，保護作品的傳播。二者保護對象不同的根本原因在於著作權的客體與鄰接權的客體在獨創性上存在很大差異。無論是原創作品，還是改編作品抑或彙編作品，這些作品都體現了獨創性，是作者獨立完成且具創造性。而表演者的表演活動、錄音錄像製品、廣播組織播放的節目信號等權利客體產生於作品的傳播過程，並非作品的創作過程，因此該類權利客體不具獨創性。人工智慧作品由機器人生成，因此該類作品亦產生於創作過程，體現了一定的獨創性。是故，將該類作品視為著作權客體，有利於維持「著作權—鄰接權」二元結構體系。若將人工智慧作品視為鄰接權客體，則模糊了著作權與鄰接權的劃分標準，提高了鄰接權保護的要求，不利於作品的傳播，進而阻礙公共利益和社會福祉的增長。

第三，將人工智慧作品視為著作權客體，進一步彰顯了知識產權的私權本質。將人工智慧作品定性為著作權客體，則生成作品的機器人的創造人或所有人對該類作品享有著作權，這種安排進一步表明知識產權屬於私權。根據我國《著作權法》的規定，若將人工智慧作品視為著作權客體，則人工智慧作品的作者享有該法第十一條規定的著作權。這些權利為作者或者作品權利人專有，其中四項著作人身權與作者不能分離，也不可讓渡；而其餘十三項著作財產權是為實現作者或作品權利人經濟利益而設定的權利，因此經作者或作品權利人許可，他人可行使或受讓著作財產權。是故，著作權的權利內容非常豐富，其實現方式也具有多樣性。反觀鄰接權主體，其享有的權利則很少。以表演者權為例，表演者是鄰接權主體中享有權利最多的權利主體，但相對於著作權主體來講，其權利仍然略顯單一。其原因一方面是鄰接權主體只享有對作品傳播所產生的權利，另一方面立法此種安排體現了知識產權具有私權屬性。原創作品、改編作品以及彙編作品由作者從無到有地創作或在他人作品的基礎上進行創作，體現了作者對作品獨立且具創造性的付出。「可以認為，知識產權的產生、行使和保護，適用民法的基本原則和基本規則。」[17]著作權作為知識產權的一部分，當然也適用民法的基本原則和基本規則。在數字技術時代，將人工智慧作品視為著作權的客體，能夠更鮮明地體現知識產權屬於私權這一本質。

5

結 語

人工智慧是模擬人類思維的一個過程，現階段的技術無法實現人工智慧完全達到人類思維的水平，但由其生成的作品仍然具有一定的獨創性。再者，人工智慧作品畢竟是由機器生成，該過程是作品產生的過程而非傳播的過程。因此，將人工智慧作品定性為著作權客體符合立法對作品的要求，同時堅守了著作權客體與鄰接權客體劃分的標準。從人工智慧生成物或創作物是否為作品到人工智慧作品是著作權客體還是鄰接權客體經歷了一個思辨的過程，這個過程是對客觀現實認識和辨析的過程，是從感性認識到理性認識的一個過程。這個過程仍將繼續，人工智慧作品對現行法律規範帶來了很大的衝擊，立法如何安置該類作品將涉及多方主體的利益和公共利益的實現，同時也事關立法的穩定性。因此，與人工智慧相關的問題值得我們進一步研究和探討。

參考文獻

[1] 吳漢東.人工智慧時代的制度安排與法律規制[J].法律科學，2017，35（5）：128-136.

[2] 易繼明.人工智慧創作物是作品嗎？[J].法律科學，2017，35（5）：137-147.

[3] 熊琦.人工智慧生成內容的著作權認定[J].知識產權，2017（3）：3-8.

[4] See SEHR, Volume 4, issue 2: Constructions of the Mind Updated 4 June 1995.

[5] 小冰.陽光失去了玻璃窗[M].北京：北京聯合出版公司，2017：57.

[6] Manyika J, Chui M, Brown B, et al. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity[R]. Analytics, 2011.

[7] 張克平，陳曙東.大數據與智慧社會：數據驅動變革、構建未來世界[M].北京：人民郵電出版社，2017：11-12.

[8] 龍飛，王永興.深度學習入門與實踐[M].北京：清華大學出版社，2017：2.

[9] Lecun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015,521(7553): 436-444.

[10] 人工智慧、機器學習和深度學習的區別是什麼？[EB/OL].（2017-09-26）[2018-01-08]. http://smart. huanqiu.com/ai/2017-09/11284768.html.

[11] 孫雷.鄰接權研究[M].北京：中國民主法制出版社，2009：12-13.

[12] 王遷.著作權法[M].北京：中國人民大學出版社，2015：27.

[13] AI機器人張小明[EB/OL].（2016-08-29）[2018-01-09]. http://www.sohu.com/a/112543973_372481.

[14] 馮群星.寫稿機器人「小南」上崗[EB/OL]. [2018-01-09]. http://epaper.oeeee.com/epaper/A/html/2017-01/18/content_4285.htm.

[15] 馮曉青.著作權法中思想與表達二分法原則探析[J].湖南文理學院學報（社會科學版），2008（1）：71-78.

[16]《十二國著作權法》翻譯組.十二國著作權法[M].北京：清華大學出版社，2011：723.

[17] 吳漢東.知識產權法[M].5版.北京：法律出版社，2014：7.

|作者單位

尹衛民

廈門大學法學院，361005，福建廈門

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