一、问题的提出

目前，以ChatGPT为代表的生成式人工智能在文本创作、计算机程序编写、音视频制作等方面广泛应用，并且表现出了与人类相当的专业水平甚至学术能力，促进人类向人机协同进一步迈进。在生成式人工智能得以广泛运用的同时，其所生成的内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）在知识产权法上的问题也引起了学界的广泛讨论，AIGC是否受知识产权法的保护，AIGC的知识产权主体为何，应当如何确立AIGC的知识产权存续规则等，是目前社会各界所关心的议题。对AIGC的知识产权保护涉及到激励创新、促进数字技术、数字生产进一步发展等，建构起适应数字时代知识产品创作特点的可版权规则，既是时代为人们提出的要求，同时也是促进人类进一步发展的必经之路。

人工智能技术的革命性发展在促进人类提升劳动生产效率，加速科技创新进步的同时也引发了社会各界的关注与担忧。对于人工智能，世界范围内的主要主权国家也开始逐步规范监管^[1]。2023年7月10日，我国国家互联网信息办公室出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》。2023年12月8日，欧洲议会、欧盟成员国和欧盟委员会达成协议，通过了全球首部人工智能领域的全面监管法规，标志着其立法进程迈出了重要的一步。在美国国会还没有就人工智能监管采取任何有意义行动的情况下，欧盟法案将为这项快速发展的技术定下监管基调^[2]。从具体产业实践的角度上看，面对数量上“井喷式”增长的人工智能生成内容，相应的创意产品如何进行法律性质的界定？如果它们是著作权法意义上的作品，那么产生该作品的人工智能（或算法）是否能够成为著作权的权利主体？如果不能，那么著作权的权利归属应当如何认定？

对于人工智能生成内容在著作权法体系内的性质以及权利归属问题，学界主要从传统著作权法建构的基础理念，即“作品”和“作者”的二元路径出发，明确人工智能生成内容的可版权性问题^[3]。就人工智能是否能够称为版权主体的主体性问题，也有学者提出否定版权主体的主体性的论点 ^①。在如何明确具体的权利归属角度上，也有学者提出全新的原则来界定人工智能生成物的版权归属问题，例如根据投资原则辅之意思自治原则等^[4]。在实务案例中，2023年12月，北京互联网法院在李某诉刘某侵犯信息网络传播权一案[案号：（2023）京0491民初11279号]中，认为人工智能生成物的著作权应当归属于工具使用者，也因此引发了诸多争议。但目前学术研究与法律适用的局限在于，在并未深刻理解相应技术特征的前提下仅仅依靠传统的观念与理论就简单地得出结论，并未在理论基础、技术基础等方面展开更加深入的研究。

在理论角度上看，浅层解释（shallow explanation）的方法能够对于AIGC的可版权性及相关问题提供有益的理论基点。所谓“浅层解释”，是指近现代科学抛弃了传统科学哲学家试图理解现象本质及其因果关系的努力，转而致力于追求可观察现象的精确描述与推导解释^[5]。例如，在解释天体运动时，牛顿不再沿袭亚里士多德等人对于引力本质的猜测性假设，而是仅关注引力现象本身，并通过该现象的精确描述以预测其未来运动。回归到AIGC技术之中，其契合近现代科学作为“浅层解释”的功能性目的，但并不能完成（同时也无意完成）现象本质及其因果关系的探索与解释^[6]。因此，可以以浅层解释为出发点，对于AIGC所呈现的技术特性进行理论分析，从而更清晰地理解相应法律问题。

在技术角度上看，生成式人工智能技术同相比于以往的人工智能技术，在模型构建、结果输出流程等过程中均存在技术的迭代与升级，因此从技术层面上进行深入理解，从而才能够在法教义学的层面上得出合理的结论。本文将仍旧因循目前著作权法对于权利保护认定的旧有路径、从浅层解释的理论出发、深度结合相应的技术原理，探讨可版权性、版权主体乃至版权归属如何配置的问题，特别是将涉及“作品”、“作者”等概念的判断。

二、浅层理解：AIGC可版权性识别

从AIGC所依赖的生成式人工智能来看，其大语言模型虽然从外观上来看具有理解与输出人类语言的能力与表征，但上述过程其实是以训练大量文本数据为基础的，文本只是一种“窄带宽”（low-bandwidth）的信息传递方式^[6]。缺乏语境时，相应的文本无法传达出相应的含义。从实践经验来看，人类之间的交流不仅仅依赖文本，而且叠加表情、姿态等其他因素，因此，AIGC所依赖的技术的局限性在于其仍旧需要跨越“浅层解释”的鸿沟，更加真实地模拟人类大脑等生物智能。因此，目前AIGC所依赖的生成式人工智能仍旧停留在对人类智能“浅层理解”的程度。从规范角度来看，2020年，《中华人民共和国著作权法》（以下简称《著作权法》）修订，对原《著作权法》第三条第一款第（九）项进行修改，新增“符合作品特征的其他智力成果”作为著作权法的保护对象，这就为新兴技术所带来的新客体适用著作权法保护提供了可能。通常而言，某客体要构成“作品”需要满足如下条件：作品是思想、情感的特定表达形式而非思想、情感本身；作品需要具备最低限度的创造性且和特定形式契合。探讨AIGC的可版权性问题不能脱离法律对于作品的构成要件规定。下文将从以上问题出发，分析AIGC之中思想感情的缺失、独创主体的缺位，并提出可版权性的判断标准并进行类型化区分。

1. 基于概率分布的表达：思想情感的缺失

人工智能是否具备自主意识或者在将来是否可能具备自主意识是目前人们普遍关注或者担忧的问题。著作权法意义上的“思想与情感”根本性地建构于哲学基础上对于人类自主意识的探究，而其中关键的因素是内容与指向。当两者同时存在并且达成一致时，才能够构成所谓的自主意识。就人工智能的此类问题，需要结合具体的技术特征进行论述。

ChatGPT类人工智能是一种以“概率分布”为核心的大语言模型^[7]，其底层技术结构是Transformer。基于机器学习算法，AI通过大量的学习数据输入以模仿人类思维从而产出新的内容，其产出内容的关键机制在于算法。而从技术的角度看，算法是一系列的运算程序。从这一层面上看，AIGC只是计算机程序运行的产出结果，难以称其具有自主意识。自主意识是特定主体对自我的认知以及自我主动的控制能力，对于人类自主意识的判断具有多个标准，如创造力、批判性思维、情感能力、沟通能力等，其中价值判断是人类意识体现的重要一环，而生成式人工智能虽然具有沟通能力、根据经验反馈的学习能力。但是，在价值判断上，其所谓的“价值判断”也只是程序设计者提前为其设定的规则，如“不得向用户产出暴力血腥内容”，而真正的具有自主意识的价值判断人工智能并不拥有。

基于以上，可以认为尽管通过AIGC可以看出一定的思想与情感表达，但是就其本质而言，此种表达并非是出于自主意识。而是在人类的指令之下AI通过算法而生成的内容，其生成的背后机理在于算法对大量数据的运用，最终还是得有人类来决定算法的生成内容。因此，AIGC无法传递著作权法意义上的具有“一定情感、思想”的表达。

2. 基于人类介入的行为：独创主体的缺位预见

（1）内容“生成”与“创作”的本质区别

对AIGC的“生成”之理解是判断人工智能是否具备独创性的关键。AIGC的“生成”可包括三个方面：一是基于线索的部分生成；二是基于底稿的优化生成；三是完全自主的生成。从技术的角度来看，这三类内容生成都是人工智能根据用户的指令从而完成特定的内容产出。即使是第三类“完全自主的生成”，在目前阶段也无法由人工智能自行达成，仍然需要用户给出一定的描绘、阐述，从而由AI产出相关内容。总结而言，AIGC本质上是一套更加智能化、类人化的算法，其仍然遵循着算法的底层逻辑，“指令输入—算法运算—内容输出”是AIGC生成内容的基本链路^[8]。

现行著作权法以“独创性表达”这一法律形式构建了严密的理论逻辑，究竟是谁（人类或者人工智能）对人工智能生成物的“独创性表达”作出主要贡献，是判断其可版权性及权利归属的关键^[9]。而从技术的层面来看，AIGC的产出主要涉及自然语言处理和生成算法两个模型，前者是后者的基础，而前者必须要用户的介入才能够达成。因此，目前没有人类介入的AIGC生成过程还无法达到，现有的三个方面的AIGC生成不能被称之为“创作”。

（2）内容“多样”与“独创”的本质区别

著作权法上的“独创性”在不同国家、不同时代有程度要求的区别。作品是否具备独创性直接决定了其能否获得法律保护。总体而言，不同法律体系对于作品独创性有“最低独创性”与“较高独创性”两类。前者要求作品仅具有最低的独创性，强调其是作者非基于抄袭而产出的精神成果即可；后者则要求作品需要充分体现作者的人格或精神特征，否则无法得到法律保护。

目前世界范围内大多数国家对于作品独创性采取了“最低独创性”的标准；其缘由在于，一方面，较高的独创性难以判断，何谓“独创性”，独创性应当是一个独立概念还是比较概念难以明晰，是否需要与他人作品进行大量比较才能够得出作品具备较高独创性的结论也就难以确定。另一方面，在辅助性技术的加持之下，作品的创造或产出效率大大提高，如果对所有作品都要求具备较高的独创性，则不利于激励社会创新；“最低独创性”要求为作品设定了底线，即不得抄袭，如此更有利于为作品提供法律保障。

目前，我国的司法判例中对于AIGC“独创性”的认定采取的是一种综合评判的方式，即从内容的生成主体、生成过程、以及内容本身判断是否具备著作权法中作品的“独创性” ^②。从以图片、视频、文字等为表现的人工智能生成物来看，虽然AI生成的内容具有较大差异，甚至是不同主体输入相似的指令但仍然会得出差异较大的产出结果，由此似可得出其在内容上具有“独创性”的结论；但是其得出不同产出结果背后的缘由是数据集的质量、指令的清晰程度等差异，而非人工智能自主地产生差异化内容。因此，从生成主体上来看，AIGC仍然难谓“独创性”。

综上，从人工智能生成内容的技术原理来看，AIGC无法具备独创性的最根本原因就在于其不具备狭义意义上的自主意识，从而在技术原理上无法满足作品对一定情感、思想的表达，以及具备最低限度创造性的根本要求。

3. AIGC可版权性的判断

生成式人工智能所依赖的算法模型是经过反复的“评价—打分”训练得出的结果^[10]，具备强人工智能的特征，表现出高度的拟人性、交互性等特征。基于此，若要判断人工智能生成内容是否属于著作权法意义上的“作品”，仅从外观形式角度很难得出令人信服的结论。人工智能生成内容以大型语言模型为基础，其利用自主生成能力生成的内容在外观上与人类产出的作品并无二致。

（1）标准厘定：从外观主义到量质并举

一方面，对于是否构成著作权法意义上的特定形式表达，需要依据作品的不同类型进行具体判断。对于文学艺术作品而言，在主客体分离的评价体系中，有学者认为算法创作物因其作为普通商品在市场流通时具有高度的“作品”外观，而具有被视为“作品”的正当性^[11]。此举虽然注意到了读者对作品的现实需求，但其合理性与正当性仍待进一步讨论。不可否认的是，基于制度成本考量，“外观主义”的基本逻辑，即只要人工智能生成内容的表现形式与人类创作的作品的外观具备相似性，则该人工智能生成内容具备可版权性，能够被认定为作品^[12]。但是，“外观主义”抽离了作者的主体地位，忽略了人类主体的思想情感，实际上割裂了作者的主观思想与作品的客观形式之间的统一性，无法实现读者与作者的良性互动。

但是，在司法实践中，对于人工智能生成内容的著作权法保护仍然存在争议。以图片为例，在北京互联网法院审理的李某诉刘某侵犯著作权纠纷一案中，法院认为仅从涉案图片的外观上无法进行准确判断，但是原告对于涉案图片中的人物及呈现方式、布局构图等元素，通过提示词、参数设置等进行了设计，能够体现原告的个性化选择与安排，应当受到著作权法保护，原告为著作权人^[13]。而在北京互联网法院审理的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一案中，法院认为人工智能生成物即便具备作品的一般外观，若没有传递软件使用者思想、感情的独创性表达^[14]，则不属于著作权法意义上的作品。

另一方面，著作权法对不同形式作品的独创性要求存在区别。从学理角度看，有无独创性以及独创性的高低是划分作品和邻接权客体的重要参考标准^[15]。有学者在对英美法系和大陆法系的著作权保护规则进行横向比较后，主张对独创性从“量”（作者独立完成作品）和“质”（具有“最低限度的创造性”）两个层面进行具体阐释^[16]。从客观层面看，独创性与个体的自主意识和思辨能力密切相关。对于演绎作品而言，其可版权性要以与已有作品存在实质性区别为认定标准。例如，在1934年的Gracen v. Bradford Exchange一案中，第七巡回法院的波斯纳（Posner）法官认为，演绎作品的要求越低，其与原有作品、复制品的区别难度就越高，侵权认定越困难 ^③。而对于计算机软件而言，德国引入了“小铜币”理论，对智力成果的考量标准由“主观方面的独特性”转变为“客观方面（从外部看起来）的独特性”^[17]，对于作者人格主义价值的关注度逐渐降低。反观人工智能生成内容，其外观形式与传统意义上的著作权作品无异，但在判断其可版权性时还需要具体考量生成内容的独创性程度。

（2）类型区分：从人类是否介入而展开

综合上述论断，在生成物外观的判断上，人工智能生成物客观上同人类创作产物无实质差别^[18]。如果人工智能生成内容符合具有思想表现形式的作品外观且符合著作权要求的独创性，可以认定具有作品属性。

在具体判定场景上，根据是否存在人类的介入参与，可以区分为两类：一类是有人类参与的人工智能生成内容。前已述及，生成式人工智能虽然一定程度上具备强人工智能 ^④的特征，但由于其尚未具备自主意识和意志，仍需要人类的介入参与，故而有人类参与的人工智能所生成的内容实质上是人类参与创作的结果，人工智能通常居于辅助性的工具地位。一类是完全由人工智能自主生成的内容。著作权保护的客体是具有独创性的创作成果，而独创性要求能够反映作者的个性和自主性。前已述及，当前的人工智能仍处于弱人工智能阶段，尚不具备类人化的自主意识，不符合独创性的实质要求，无法成为著作权法意义上的作品。

当前，即便是生成式人工智能也无法完全满足著作权法意义上的智慧因素和个性要件，仍然需要人类通过预先设定算法、输入编码、规定条件等方式干预其输出路径。如果人为割裂人工智能生成内容与著作权作品在产生过程和实质作用上的同质关系，强行区分人工智能生成物和自然人创作作品的法律性质，有悖于著作权法因应技术发展调整信息消费品利益的制度旨趣，最终将导致著作权法律秩序的混乱^[19]。综上所述，由于目前还不存在完全独立创作的人工智能生成作品，存在人类介入因素的人工智能生成物仍旧能够称为作品。

就如何通过法律规范实现相应的应对问题而言，从具体内容来看，随着信息技术的迭代升级以及社会实际的发展变化，著作权法保护客体的范围也呈现出扩大化趋势，其表现形式也日趋多样化和类型化，例如人工智能绘画作品、计算机软件等新型类别。当然，对新型的创造性表达形式的权利保护，并不一定需要通过重新立法的方式进行。需要考虑立法成本、实施成本以及法律稳定性等多重因素，可以尝试在现有的著作权法保护体系中借助法律解释等途径完善新型表达形式的权利保护机制。在现有规则缺位的情况下，可以从著作权法的立法目的和立法精神出发，对诸如影视作品、绘画作品、人工智能合成内容等进行原则性规制。

三、浅层革命：AIGC版权主体辨析

从上述“浅层理解”的角度出发，可以看到目前虽然生成式人工智能实现了技术能力上多层级的飞跃，但仍未到达全真模拟人类智能的水平，因果本质的高墙仍未被跨越，基于其存在的局限性由此有学者将AIGC实现的变革称之为“浅层革命”^[6]。承接上文，在实现了对于AIGC的可版权性分析之后，下文将基于“浅层革命”之下智能技术的工具主义定位，以及其根源于人、物二元主义的哲学起点，对人机关系进行分析^[20]。在工具主义的想法之下，人工智能的生成物仅仅是工具的产物，是程序执行的结果。该类生成物的形成过程并不涉及被认可的仅有人类能够做出的自主创作。根据传统的版权理念，人工智能生成物由于不具备独创性，所以不能够成为版权法体系中的保护客体——作品，从而无法得到有效的保护。然而，随着人工智能技术的不断发展，尤其是深度学习等领域的进步，人工智能系统在一些情境下表现出了类似自主创作的特征，人工智能生成物可版权性的问题有了新的讨论空间，因此也引起了对于人工智能生成物版权主体范畴的进一步讨论。

1. 人机关系的理论基石分析：从技术的能力迭代出发

（1）针对传统技术的工具主义理论桎梏

相较于此前的技术革命，人工智能带来的进步涉及不同的层次。从多领域结合角度上看，人工智能横跨了医疗、金融、教育、交通、制造业等，使得整个社会和经济结构面临着全面且深刻的变革；从自主学习能力上看，人工智能能够通过自动化的方式不断提高性能，无需人类的介入、无需进行人工再入的编程；从对社会的重新定义上看，人工智能能够导致部分传统工作的消失或者工人被人工智能取代，但同时也创生新的工作岗位；此外，在伦理、法律、社会驱动等各个层面，人工智能均将带来重大变革。但上述外观上的变革并未能够触及哲学核心上对于人工智能的工具定位，其仍旧将被比拟为类似从画笔到照相机的技术变革，仍未触及工具主义范式转化的核心。

具体而言，主要从技术的角度来看，人工智能被框定在工具主义的桎梏之中。人工智能在执行任务的方式上符合传统对于“工具”的定义^[21]。在一般意义的机器学习中，人工智能系统执行任务的基础在于根据被喂入的数据，基于相应程序与算法规则不停地进行学习、推演。在基于程序与算法规则对数据进行学习和使用的过程中，人工智能类似于自动化进行的工具执行者。但是，值得注意的是，在深度学习中，特别是基于生成对抗网络（Generative Adcersarial Netwroks，GANs）等技术时，人工智能能够从被喂养的数据生成新的内容，从而表现出来一定程度的创造性，从而引起了大量的分析与讨论。

（2）针对AIGC的工具主义适用性辨析

如上所述，传统情况下以及在未来发展的通用人工智能情况下，人工智能的工具定位问题均十分明确，前者仍旧在工具主义的框架之下，后者其实已根本动摇了工具主义的理论基础。但在目前的技术实践之中，由于利用生成式人工智能生成内容仍旧需要人类的介入，相应的生成物仍旧存在具有独创性的可能。

人类在人工智能生成内容过程中的介入，与强化学习中基于人类反馈的加强学习（Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF）这一概念紧密相关。在RLHF中，人工智能系统通过人类的反馈不断优化自己的行为，从这一技术运行逻辑来看，由于人类行为不同程度地介入，人工智能生成作品传递了人的思想与情感，产生了可能的、不同程度的独创性表达。人类的介入和反馈成为生成式人工智能创作过程中的关键因素，对生成物的最终形态具有深远影响。由此，可版权保护与否的问题得到了解决，进一步讨论人工智能生成物可版权性具有了可能性。从目前法律规范的层面上看，人工智能无法成为适格的权利主体，并不具有法律意义上的责任承担能力^[22]。因此，需要讨论的问题逐渐过渡到了作者的找寻与范畴界定、具体的作者明确问题。

总结来说，在技术上，通过对人工智能系统学习方式和生成过程的深入分析，可以更清晰地理解人工智能在版权范畴中的地位。目前来看，人工智能这一技术本身仍旧被视为工具，而由于人类行为的介入，其生成物通过对人类思想与情感的传递，能够具有一定程度上的独创性，从而能够成为版权法保护的客体。但人工智能仍旧无法成为版权权利主体，因此，仍旧需要明确相应的作者范畴。

2. 人机关系的现行规则透视：从作者的规范概念出发

作者是指在文学、艺术和科学领域内，通过自己的独立构思、运用技巧和方法，直接参与创作的自然人。创作是产生作品的唯一途径，作品是作者具有独创性思想的表达。人工智能生成的作品，其创作者最终也是自然人，也只能是自然人。人工智能作为版权主体，其意义在于保护人工智能开发者、人工智能使用者等自然人的智力成果，以达到鼓励创作的目的。

（1）“作者”概念的价值作用

《著作权法》明确规定，“作者”共有三种：自然人、法人和非法人组织。《著作权法》第11条的规定，创作作品的自然人是作者。法人或者非法人主持，（自然人）代表法人或者非法人组织意志创作，由法人或者非法人组织承担责任的作品，法人或者非法人组织视为作者。作者是作品思想的创造者和表现者，作品是作者人格的延展和具象^[23]。作者之所以被称为“作者”，在于其将个人的思想、体悟一直灌注于作品之中。作品体现了创作者的独创性或原创性的个性表达。即便是法人或非法人组织在特点情形下被拟制为“作者”，也并未改变“创作属于人思想的延伸”这一前提。

《著作权法》规范中的“作者”概念具有配置权利、厘清义务的作用。在现实生活中，作者是指在文学、艺术和科学领域内，通过自己的独立构思、运用技巧和方法，直接参与创作的自然人；但是，在法律规范意义上的“作者”却不限于自然人。从法律规定看，一般情况下，作品的作者只能是自然人；但在特殊情况下，法人或非法人组织可以拟制为作品的作者^[24]。著作权法原则上坚持只有自然人的智力成果才能作为作品受保护，但并不否认著作权仍属于民事主体所享有的权利的范畴，因而在权利主体上亦有无生命主体法人、非法人组织制度施展的空间^[25]。基于《著作权法》第11条第3款的规范，法人和非法人组织得以享有著作人身权和著作财产权，并在作品可能涉及侵权的情形下承担责任。

《著作权法》规范中的“作者”概念具有激发创作的作用。传统的私法注重私权的确权和保护，作为私法特别法的著作权法亦通过权利的保护达到鼓励作者创作的价值。例如《著作权法》第1条规定：“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，促进社会主义文化和科学事业的发展与繁荣……”从主体和客体的区分角度看，只有自然人才能理解权利保护带来的商业利益，因而受到激励自发地进行创作。法人、非法人组织甚至人工智能无法理解产权激励的机制，也就无法在激励机制的作用下自发地进行创作。

（2）“作者”形成的行为基础

《著作权法实施条例》第3条第1款规定：“著作权法所称创作，是指直接产生文学、艺术和科学作品的智力活动。”“直接产生”，强调的是民事主体决定构成作品所需表达性要素的自由意志^[24]。因此，不具备意识的人工智能所创作的内容，因其无法自主地进行要素表达，严格意义上讲都不属于《著作权法》所保护的作品。《著作权法》规范意义上的作品创造需要满足一定的表达性要素，这些作品的创造需要有一定的识别、认知能力。例如“戏剧作品，是指话剧、歌剧、地方戏等供舞台演出的作品 ^⑤”“舞蹈作品，是指通过连续的动作、姿势、表情等表现思想情感的作品 ^⑥”还有的作品创造需要满足基本的审美要求，这些作品的创作客观上对提出了更高的要求——具备一定的审美、鉴赏能力。例如，“美术作品，是指绘画、书法、雕塑等以线条、色彩或者其他方式构成的有审美意义的平面或者立体的造型艺术作品 ^⑦”。“建筑作品，是指以建筑物或者构筑物形式表现的有审美意义的作品 ^⑧”。同时，应当看到的是，人工智能并不是自发地创作“作品”，人工智能的创作需要大量的人的干预和引导。在“人工智能创作”这一行为中，先由人下达指令或不断进行引导，使“作品”不断成型，人工智能乃是在发挥一种工具意义上的辅助作用，而非进行智力活动。《著作权法实施条例》第3条第2款规定：“为他人创作进行组织工作，提供咨询意见、物质条件，或者进行其他辅助工作，均不视为创作。”

（3）人工智能何以成为“作者”？

人工智能目前的发展水平尚不足以脱离人的意识独立进行创作，无法成为《著作权法》规范中的“作者”。在现有民事主体理论框架下，其不可能自动获得主体资格^[26]，相应地也没有权利能力、行为能力和责任能力^[27]，因而人工智能生成的内容只能进入公有领域。

笔者认为，人工智能并不能作为《著作权法》规范中的“作者”，但可以被拟制为“作者”，由人工智能的具体开发者和使用者行使权利并承担义务。

将人工智能视为“作者”更有助于加强作品保护，鼓励创作，同时，也有助于回应技术开发者的投资支出和技术使用者的购买、消费支出。一方面，人工智能辅助创作作品的著作权保护与其是否具有民事主体资格并不必然联系^[28]。通过确立虚拟意义上的、法律拟制的人格，将人工智能拟制为法律上的“人”，使其具有法律上的人格，即遵循法人、非法人组织被拟制为“人”的进路，可以在规范的范围内解决被视为作者的历史逻辑。

另一方面，将人工智能拟制成为《著作权法》上的“人”，赋予虚拟人格，有助于借助民事主体理论，解决权利能力、行为能力和法律责任等系列问题。对于人工智能生成的内容满足《著作权法》形式要求的，可以人工智能视为“作者”，由开发者或使用者行使著作人身权和财产权。拟制为“人”的人工智能，可以由人工智能开发者或使用者行使著作权授权、著作权转让等权能。在作品可能涉嫌侵犯他人著作权时，亦由人工智能开发者或使用者承担责任。

四、浅层调适：AIGC版权归属配置

就人工智能生成内容的权利归属而言，由于其为新兴技术发展的新型挑战，有必要追溯版权建构理念的历史，并在时代演进的背景下提出关键问题。这有助于了解传统版权概念如何形成，以及在数字化时代和人工智能崛起的背景下，这些概念是否需要重新思考。从历史追溯中得出的要点，将提供理论基础，并在权利归属的类型化分析中得到进一步的关联。从而使得本文能够在理论和实践层面上全面探讨人工智能作为版权主体的复杂性，为未来构建更为全面和适应性的版权框架奠定基础。从结果上来看，生成式人工智能技术对人类语言的“浅层理解”仅对目前社会带来了“浅层革命”，在对AIGC版权归属进行配置时需要进行“浅层”优化调适。

1. AIGC权属利益的更新变化

对能够称为著作权法意义上的作品的人工智能生成内容，其权利归属的确认需要符合著作权法的基本原则，同时要兼顾新兴技术发展的激励考量，并有效平衡公共利益的保护。著作权，作为一种法定权利，赋予信息生产者（如作品和发明的创造者）对其智力劳动成果的控制权和支配权。这种权利不仅源于经济学中公共产品与私人产品的区分，而且表现为财产权的一种形式，其核心在于通过合法手段确保知识产权的获得^[29]55。著作权的赋予是基于对无形资产，即信息（包括文学、艺术作品、科技发明等）的价值认可。作者或创造者因其智力贡献获得一定的权利，这些权利以财产权的形式存在，保证了作者对其作品的控制和利用。这种控制和利用不仅促进了知识产权的流动，也使得资源效用最大化，激励了更多的创新和创造^[29]103。著作权制度的建立并不是单纯地确认作者对作品的支配和控制，而是在此基础上建立一套特定的权利义务关系。著作权人通过这种权利义务关系，才能真正享有和行使其法定的权利。换句话说，著作权不仅是一种权利的声明，更是一种能够产生法律效果的“实有权利”。这种权利的实现，使得不同主体可以对同一财产享有不同的权利内容。需要注意的是，著作权制度的目的不仅仅是保护作者的权益，更重要的是促进精神财产的动态利用和流转，从而实现社会精神财富的增殖。这种制度不仅确保了创作者的劳动成果得到合理回报，也为社会文化和科技进步提供了动力，使得知识和文化的传播更加广泛和深入，促进了整个社会的繁荣与发展^[29]105。

从法学理论的发展来看，在探讨人类精神生产活动时，不可避免地会触及到劳动者（作者）与劳动资料（知识）的结合这一核心概念。这种结合不仅是实践过程中的一种现象，更在法律层面上显现为一种权利关系。具体来说，这是一种人与其创作物之间的关系，其在法律上的体现，实际上是对创作者和作品之间社会关系的规范。法律对于人类精神生产的调整重点，在于处理和规制产生作品的过程及其涉及的各种社会关系。所有的生产活动本质上都是人类对自然的一种占有行为，而这种占有是通过社会形态来实现的。在这个过程中，民法理论强调的是对财产的认知，而在精神生产领域，这种财产往往体现为著作权，而不是作品本身，或者说著作权关注的并非作品的全部内容。因此在讨论知识形态的作品时，可以将其分为三个领域，即“公有领域”、“排除领域”和“专有领域”。在这三个领域中，前两者被视为公共财富，任何人都可以自由地进行利用。而对于归入“专有领域”的作品，人们依法享有的著作权则是一种包含了人身权利和财产权利的复合权利。这种权利的存在，保障了创作者对其精神生产成果的控制和利用，同时也规定了社会其他成员对这些作品的使用规范。随着时代的发展，传统著作权理论以主观独创性与人机二分法为基础，在前人工智能时代就并非完全成立，在人工智能作品时代，问题更加凸显^[30]。人机著作权对创作者人身权和财产权实现保护的具体内涵也需要变化，如何分配及确定相应的权利归属也需要进行新的机制构建。

从商业实践的转型来看，人工智能生成内容模式将给出版业带来巨大改变。随着人工智能技术的快速发展，其在内容生成领域的应用正迎来爆炸式的增长。人工智能生成内容的能力，不仅改变了传统的内容消费模式，也让普通消费者有机会成为创作者。消费者对内容的反馈，使得人工智能不再仅限于推荐已有内容，而是能够根据用户的喜好直接生成定制化内容。这种变化意味着，通过简单的自然语言输入，人们可以让人工智能模型创作出符合个人喜好的娱乐、教育、新闻等内容，实现跨模态和灵活调用的输出。同时，随着产业的演变和作品输出形式的变化，生产模式也在发生转变，也影响版权归属和作者认定的模式。在这个背景下，人工智能模型训练的成本变得越来越高，大型模型的训练费用可能高达数百万甚至数千万^[31]。在这种情况下，如果一个人的图像被用于训练人工智能内容生成模型，那么该模型未来创作的所有作品可能都会带来一定的商业收益，图像的提供者也有可能从中获得分成。另外，如果使用某人的图像训练了一个私有模型，其他用户可能会支付费用来购买这个模型进行个性化内容创作。在音视频领域，技术公司与大型电影公司、流媒体公司之间的合作将成为决定行业未来发展的关键因素，尤其合作开发的新视频生成模型，将推动整个行业向前发展。

2. AIGC权属配置的具体方案

（1）人类中心主义作为认定原则

在内容创作中，人工智能技术扮演辅助工具的角色，而作品的核心则在于作者的表达意图。这意味着，尽管AI技术可以在创作过程中提供帮助，但创作的主导权和最关键的因素仍然是作者自身的创意和想法。

第一，自然人或法人作品。我国《著作权法》第九条对著作权人的规定能够适用人工智能生成的作品及作者认定，基于人工智能生成内容在技术原理和哲学理论上工具主义的论证，生成式人工智能是辅助自然人进行创作的工具。也就是说，若自然人使用生成式人工智能进行创作，则创作作品的自然人是作者。根据《著作权法》第十四条，若法律规定的拟制人，如法人或非法人组织，使用生成式人工智能进行创作，则体现代表法人或非法人组织意志创作且由法人或非法人组织，承担责任的作品为法人作品。对著作权归属的认定仍以人类中心主义为准，依据著作权法的规定进行认定。在极端情况下，可以借鉴“孤儿作品”制度，设立专门机构并将其拟制成人工智能生成内容的权利主体。^[7]此外，也有观点认为应当参考电影制片人模式，将著作权赋予投资者，作品价值交给市场进行评判^[32]。

在判定著作权归属时，应重点考虑对作品创新性的贡献。具体来说，使用人工智能技术创造内容的用户，由于其对生成物的贡献，原则上应被认定为著作权人。同时，对于那些在创作过程中进行人工干预、编排或是编写相关算法的人，也应被视为作者^[33]。例如，欧盟知识产权局建议将AI创作作品的著作权授予认识并利用AI系统产生内容的自然人，即将这些作品的著作权归于AI软件的使用者。简而言之，无论是直接使用AI创造内容的用户，还是间接通过编程和设计干预创作过程的开发者，都应在著作权的认定中得到考虑。

从我国司法实践来看，北京互联网法院在李某诉刘某侵犯信息网络传播权一案[案号：（2023）京0491民初11279号]中，针对人工智能生成图片（AI绘画图片）著作权侵权纠纷作出一审判决，明确AI绘图工具使用者对AI生成的图片享有著作权。这一判决结果便符合上述自然角度上的对作者归属的认可。2019年南山法院在Dream writer判决中肯定了自动生成的财经评论文章系独立创作，在外在表现上与已有作品存在一定程度上的差异满足了独创性的外在要求，并认为Dream writer在数据输入、触发条件设定、模版和语料风格的取舍上的安排与选择是智力活动，且与生成的内容具有直接联系。涉案文章体现了主创团队的个性化选择与安排，而非Dream writer软件的自我意识，进而最终认定涉案文章系主创团队创作的法人作品，完成了对该文章系著作权法保护客体的论证。

第二，合作作品。有观点认为，生成式人工智能的诞生标志着人机交互、人机协同、人机共生的人机关系的出现，在智能版权时代，智力创作不再是人类独有的领域。人机合作成为一种新型的创作关系，其中人和机器共同参与精神生产活动。这种合作产生的作品，既符合作品的外观要求，也体现了人机协作的特性，因而应被视为一种特殊的合作作品。合作作品的概念强调每位创作者对作品的实质性贡献，这包括构思、建议、表达、修改或增删等多个方面。无论是“机器作者”还是“人类作者”，他们都在作品中做出了实质性的创造贡献。而这种区分反映了著作权法的基本机理，即重视创作过程中的实质性贡献。

智能机器依赖其深度学习能力，对数据进行选择、识别和分析，从而在一定程度上模拟出人类审美倾向。然而，这一过程不能完全等同于“创作”，因为其缺乏“自主意识”。智能机器的操作员在输入数据时（这个过程包括筛选和优化），对机器的输出结果也有一定的指导和目的性。因此，虽然机器参与了作品的生成，但其内容和形式仍然反映了操作员的创作意图，这样的作品是人类作者通过利用智能化技术创作的。算法本身不具备著作权法上的主体资格，不能被视为合作作品的创作者^[34]。根据现行《著作权法》第十四条规定，合作作品是指两人以上合作创作，并且著作权由这些合作作者共同享有。既然单纯的算法不具备著作权法意义上的主体资格，因此它不能成为合作作品的合作作者。在智能机器参与的创作过程中，机器的操作员或设计者是创作的主体，机器更像是一个高级工具。因此，未参与创作的个体，包括没有独立创作能力的智能机器，不能被视为合作作者。

从著作权的角度看，生成式人工智能主要用于辅助人类创作，而不独立承担创作责任。这种智能工具自身不拥有著作权，也不能作为自然人或法定拟制人。与人类共同成为作品的合作作者。但是，如果著作权法意义上的人与生成式人工智能的所有者有共同的创作目的，并基于这种目的进行合作创作，那么这两个主体——人类作者和智能工具的所有者——在满足合作作品的相关法律要求的情况下，可以共同拥有该作品的著作权，但需要考虑人工智能创作物是对于原数据、信息进行的转换性使用作品、跨类型使用作品、综合性作品片段使用因素等进行综合判断^[35]。

（2）模型作为服务时的职务作品

根据上述技术原理分析，如果人工智能产生的内容符合作品要求，并且是在自然人的使用下生成的，那么人工智能只能被视为辅助创作的工具，而非独立的创作者。将人工智能的算法、模型作为服务的情况下，相应产生的人工智能算法以及尤其产生的生成物可能被认定为职务作品。

诚然，ChatGPT在创作上具备极高的技术优势，但仍要根据ChatGPT的技术特征合理地调整知识产权分配模式。从生成式人工智能算法工程师的视角出发，能清晰地展示算法开发及运营维护可能付出的成本规模。生成式人工智能算法工程师的职责主要涵盖了设计、实现以及优化算法，以提高模型的性能和计算效率，同时包括对已训练模型的评估和验证，以确保其生成内容达到预期效果，还涉及在算法迭代过程中与数据团队紧密合作，对数据进行迭代式的清洗和优化。此外，当模型进入落地阶段，算法工程师需要与工程团队协作，共同构建一个高效的服务框架^[31]。以音效生成为例，算法工程师需要开发出能根据文本内容生成相应音效的算法，这类技术可以应用于为有声书配音或为音乐软件提供自动配乐功能。这项工作不仅仅局限于处理内容本身，还需要考虑到与业务相关的上下游数据需求，比如素材的数量和类型，以及这些数据如何更好地服务于业务目标。

生成式人工智能类似于一台复杂的生产设备，其产权和所产生的经济效益应当由开发和投资此技术的自然人或法人所有。然而，就生成式人工智能算法产生的产品而言，其归属权不应仅限于技术的所有者。实际上，使用这些算法的用户，或者那些定义产品最终形态和调配生产资源的人，也应对生成的产品拥有一定的权利。《生成式人工智能服务暂行管理办法》第九条规定，生成式人工智能服务的提供者，应当依法承担网络信息内容生产者责任，履行网络信息安全义务。涉及个人信息的，依法承担个人信息处理者责任，履行个人信息保护义务。提供者应当与注册其服务的生成式人工智能服务使用者（以下称使用者）签订服务协议，明确双方权利义务关系。这一规定反映了一个基本原理，即人工智能生成的内容，类似于一个完全按照领导意图行动且忠实执行任务的高级工程师。若其工作成果符合作品构成的条件，则这些成果应视为职务作品，归属于其服务的单位。因此，在监管人工智能内容生成技术时，应更多关注其应用层面，而非仅仅聚焦于技术本身。这种方法更为合理，因为它涉及到内容生成的实际应用场景和背后的责任归属问题。但从传统职务作品的角度上看，存在相应的无法适应当下形势的问题，从改进的方向上看，职务作品制度以雇佣关系为核心，从而丰富“雇佣作品”的概念，确立人工智能作品对应的法人等雇主的拟制作者地位^[25]。

（3）权利继受情形中的各方自治

在著作权法中，著作权可以通过合同、继承等方式转让，同时获得著作权的个体被称为继受著作权主体。需要注意的是，继受著作权主体能够获得的仅仅是著作权的财产权利部分，无法获得原作者所拥有的人身权利。这些财产权利包括复制权、表演权、播放权、展览权、发行权、出版权、摄制权和改编权等。这些权能可以被多个主体独立行使，因此同一著作物上可能存在多重的“使用权”。在实际操作中，著作权的具体归属可以通过意思自治原则来约定。而这一原则同样适用于人工智能领域，包括对基础算法协议和人工智能的所有者与使用者之间的协议约定。对于人工智能创作出的作品，其权利归属同样可以通过协议的形式来确定^[36]。这意味着，人工智能创作的内容的著作权可以根据相关协议来划分和归属，从而确保权利的明确性和合法性。此外，也能够参考开源软件许可模式，以许可证的方式进行约定。而对于生成式人工智能技术本身来说，其工具的本质属性也决定了应采用许可使用的逻辑。

五、结 语

“浅层解释”是推动近现代科学范式转向与高速发展的重要方法，借由这一理论可以看到AIGC所依赖的大语言模型、生成式人工智能仅仅实现了对人类语言的“浅层理解”，其仍旧存在较多的局限性与可发展的技术空间。本文从这一点出发，通过可版权性识别、版权主体辨析、版权归属配置三个递进角度，分析了如何在目前现有法律框架内更好地解决AIGC所涉及的版权问题，从而建立一个公平、透明的内容创作生态系统，为创作者、用户和平台提供更加稳健和可持续的发展环境。但从未来的角度上看，技术发展的洪流仍旧浩浩荡荡，需要推动各个专业领域形成良性互动，从而继续完善相关法律法规、加强技术与政策的结合，最终为数字内容创作的未来注入更多动力与活力。

① 所涉及的版权主体包括：作者资格论、法人创作者、拟制创作委托人、雇员以及电子虚拟人等。可以参见：史永竞. 人工智能的著作权主体性探析.吉林大学社会科学学报, 2019, 59(4): 88–95, 221；吴汉东. 人工智能时代的制度安排与法律规制. 法律科学, 2017，35(5): 128–136；王勇. 人工智能时代的法律主体理论构造——以智能机器人为切入点.理论导刊, 2018(2): 63–70；陶乾. 论著作权法对人工智能生成成果的保护——作为邻接权的数据处理者权之证立. 法学, 2018(4): 3–15.

② 案例参见：（2023）京0491民初11279号“李某诉刘某侵犯信息网络传播权纠纷”案、（2019）粤0305民初14010号“深圳市某公司起诉上海某科技有限公司侵害著作权”案等。相关文献参见：王鑫, 邢笑潇. 人工智能生成内容的著作权问题研究——由近期判例引发的思考. https://zhongwenlaw.com/zh-hans/news/491.html.［2023-12-13］.

③ Gracen v. Bradford Exchange, 698 F.2d 304 (7th Cir. 1983).

④ 弱人工智能与强人工智能的区别在于，其是否能够在自主意识和意志的支配下独立做出决策并实施行为，是否具有辨认能力与控制能力。参见：刘宪权. 人工智能时代的刑事责任演变：昨天、今天、明天. 法学, 2019（1）: 80.

⑤ 《著作权法实施条例》第4条第（4）项。

⑥ 《著作权法实施条例》第 4条第（6）项。

⑦ 《著作权法实施条例》第4条第（8）项。

⑧ 《著作权法实施条例》第4条第（9）项。