1 问题的提出

2017年11月, 腾讯公司在上海举办了“2017腾讯媒体+峰会”, 除了有广泛影响力的演讲嘉宾和最前沿的演讲报告外, 还有一位引人注目的嘉宾——人工智能写作机器人(Dreamwriter)。这位机器记者一亮相, 就以平均每篇0.5 s的速度在会场写出了14篇稿件^[1-2]。其实, 机器记者的使用并非是腾讯公司发明, 也不是新闻界的最新技术。早在2009年, 美国西北大学就开发出一套自动写稿的程序^[3]。此前的机器创作由于技术限制, 多为简单的时事新闻(如2016年1月19日, 骑士队109比110输给了勇士队)。根据版权法的规定, 时事新闻不受保护。因此, 本文对于版权法不保护的时事新闻不予讨论。本文研究的体育新闻, 指的是在人工智能技术下机器记者在预定的时间内完成的具有一定创作高度且与人类创作并无明显区别的作品。

从技术上看, 体育新闻与财经新闻等机器写作大同小异。机器学习系统能够根据“输入”的历史数据, 对人工智能原有的演算法进行调整, 使得“输出”符合工程师预设的某些数据化的目标。从作品内容呈现看, 与同期机器写作的财经新闻对比, 体育新闻类报道已经不单单是重复性、模板化的体现。其表达已经具备一定的独创性, 有可能会纳入版权法的保护范围。从现实意义看, 体育传媒产业是与体育产业、传媒产业密切集合, 利用体育赛事的报道、直播、评论等获取利益的新兴产业。尽管目前人工智能技术还在发展阶段, 但体育产业与人工智能技术的结合已是未来的必然选择。从前瞻性看, 习近平同志在十九大报告中指出“推动大数据、人工智能和实体经济深度融合”, 就体育领域而言, 人工智能一定会推动体育事业、体育产业的发展, 助力体育强国建设。

当机器记者创作的体育新闻作品被网络和新兴媒体未经许可随意转载, 我们首先要面对的问题是, 这些新闻稿件能否构成版权法意义上的作品？如果不是作品, 他人的任意转载就不构成侵权, 这对于机器记者所属公司公平吗？如果可以构成作品, 作者是谁？版权归属谁？如何保护？此等问题对于未来体育新闻的市场秩序具有重大影响, 实有探讨之必要。

2 机器记者及其创作 2.1 机器记者的概念

机器记者是指能将新闻的原始数据转化成符合人类阅读习惯的新闻稿件之智能工具^[4]。机器写稿的优势在于制作例行性、重复性议题的报道。其所采用的结构化资料, 如大批文字资料、数目资料, 可自动撰写成简洁、准确、符合要求的新闻报道。在结构化资料日益增多的今天, 机器记者既可以节省人力又增加报道数量, 这是驱动使用机器写稿的主要诱因。除了具有成稿快速、数量多、准确度高的优势, 机器记者仍有相当大的潜力。它可以用同一资料来源做多种语言的新闻报道, 更有潜力发展成按需、按时报道。腾讯的Dreamwriter就可根据系统抓取的数据, 在几分钟内触发用于生产数据稿件的表达模板, 通过内容管理系统对该模板的改造, 输出一则如同人类记者写的新闻报道。常见的如体育比赛结果等重复性较高的新闻。

机器记者之前未引起重视的原因是人类乐观地认为机器撰稿必然千篇一律, 写不出有创造性的文章。使其开始受到瞩目的是2015年苹果公司公布新一季度的财报, 美联社5 min后在合作网站“Yahoo!News”便已经发表了新闻, 而其作者署名为“自动见解”(Automated Insights)。事实上, 美联社自2014年7月针对财经新闻采用自动化发稿后, 对成果感到满意。2015年起, 把体育赛事的结果报道也交由机器记者完成。开始时, 美联社的编辑还会进行审稿, 后来发现机器记者的准确度高, 便改为全自动化。如今, 全球发展机器记者进行体育新闻创作的媒体也越来越多, 如路透社、彭博社、富比士以及我国的腾讯、新华社等。

2.2 人工智能新闻的创作

机器记者的发展离不开机器学习(machine learning)技术的进步。机器学习是一种让计算机可以自动学习的演算法, 这种演算法是一类从资料中自动分析获得规律, 并利用规律对未知资料进行预测的演算法。学习演算法中涉及了大量统计学理论, 机器学习与推断统计学联系尤为密切, 也被称为统计学习理论^[5]。机器学习系统能够根据输入的历史数据, 对人工智能原有的演算法进行调整, 使得输出符合工程师预设的某些数据化的目标。

以腾讯机器记者为例, 根据腾讯申请的“数据稿件的自动处理方法和装置”(申请公布号:CN107301158A)发明专利, 在其申请文件中描述到:在预设触发条件下从预设数据库中获取目标数据稿件的预设稿件数据; 将预设稿件数据通过预设稿件模板生成用于表达目标数据稿件中的主体内容的主体稿件, 其中, 预设稿件模板为与预设稿件数据相适应的用于表达目标数据稿件的模板; 对预设稿件数据按照预设计算模型执行计算, 得到用于表达目标数据稿件的结论内容的结论稿件, 并根据结论稿件从预设数据库中获取用于表达目标数据稿件中的解读内容的解读稿件; 根据主体稿件和解读稿件生成目标数据稿件。

人类除了在输入输出阶段进行权重的调整外, 在稿件自动生成时, 都是通过机器学习在运作。这与我们传统创作有很大差异。在传统创作活动中, 人类使用计算机打字、画图、制表等, 计算机扮演的仅是工具的角色。创作活动按照人类思想表达出来, 作品体现了作者的个性或者独特的思想。当人类将人工智能系统视为创作工具时, 发现在创作过程中, 人类参与度减少, 而机器记者的自主性明显提高。

2.3 机器记者的应用 2.3.1 机器记者的应用范围

从当前机器写作在国际和国内应用情况看, 这一技术尚未出现在娱乐、文化、时政领域, 而集中在体育、财经、突发自然灾害等新闻领域。理由如下:

(1) 由于机器写作对写作模板具有很高的依赖性, 而预先设置的输出模板不一定适合所有新闻类别。机器记者在内容类型化、语言结构化的新闻类型(体育、财经等)上可一展所长, 但遇到对语言叙事性和灵活性要求较高的题材(娱乐、文化等)就会暴露预设模板的痕迹或语言单调等问题。从目前的人工智能技术发展看, 尽管可通过增加模板类型和发展机器学习进行完善, 但还需要一段时间才能完成。

(2) 机器写作的新闻在故事性和写作视角上还有待丰富。在娱乐、文化、时政类等较为多样化的新闻上, 记者需要用较为灵活的语言说明新闻事件的前因后果。机器记者虽然可以在短时间内抓取大量数据, 并进行快速分析、重组、输出, 但尚无法替代人类记者在娱乐、时政、文化等一线采访的作用, 也无法在整合数据时体现出叙事性的态度。

2.3.2 机器记者的应用比例

在机器记者应用市场上, 腾讯的Dreamwriter、阿里巴巴的今日财经WritingMaster、百度的Duer、今日头条的Xiaomingbot4强鼎立。由于缺乏官方的应用比例数据, 笔者比较了今日头条、腾讯、第一财经、百度4家产品在内容呈现、出稿效率等方面的表现, 分析各家机器记者的特点(表 1)。

由此可见, 目前国内4大机器记者应用领域集中在体育新闻和部分财经类新闻领域。其中, 腾讯机器记者的使用面最广, 包括了腾讯财经、腾讯科技、腾讯体育等频道。在新闻内容的呈现上, 体育赛事报道更倾向于图片与文字结合, 采用自动匹配图片的模式。不过, 在面对不同终端和产品时, 风格有所不同。例如, 有的赛事报道以纯文字方式呈现, 有的则保留了完整的图文内容。在写作数量方面, 各家并未给出具体数值, 并且有许多机器记者稿件并无署名, 难以对其数据进行准确统计。笔者结合百度新闻搜索、各门户网站呈现的数量进行统计。第一财经的产出最多, 但多为简单的时事新闻(如沪深两市的实时动态)。在体育新闻领域, 腾讯(文章署名为“本文由机器人Dreamwriter自动撰写”)在有效产稿量上占据一定优势。

2.3.3 机器记者的认可度

在互联网时代, 评价一篇新闻报道的受众认可度的直观指标就是阅读量和评论数。根据国内机器记者的应用状况, 今日头条的机器记者Xiaomingbot在2016年奥运会期间通过对接国际奥委会的数据库, 实时撰写新闻稿件, 在2周左右发布了456篇奥运会新闻, 平均不到2 s就产生一条新闻, 单篇的最高阅读量达11万次。与人类记者撰写的文章阅读率持平, 均为16%^[6]。腾讯Dreamwriter撰写“奥运会跳水第1金！吴敏霞/施廷懋不负众望夺冠”的新闻评论数则有1 938条。即机器记者撰写的文章阅读量、评论数与人类记者是接近的。在国外, 美国《纽约时报》在体育比赛报道中用机器记者写稿已成主流。据统计, 《纽约时报》的机器记者Blossomblot每天写作300篇新闻并推送到移动端中, 文章的平均阅读量是未推荐文章的38倍。甚至有行业专家预言, 机器人将在20年内竞逐普利策奖^[7]。

3 机器记者创作成果的版权争议 3.1 有无独创性？

独创性(originality)是版权法的基础概念, 用来检验某一事物是否能够得到法律保护。独创性的理解包括“独立完成”与“创造性”^[8]。“独立完成”指作品是作者的独立创作之智力成果。作者经由自身的思索、考量以完成作品。在版权法语境中, 作品的雷同是允许出现的。如果2份作品是作者各自独立完成, 就算作品之间有实质性相似出现, 也不影响作者对各自作品享有著作权。基于此, 作者在进行创作之前, 只需要保证自己作品完成的独立性, 而无须进行耗时耗力的在先检索。“创造性”指作者的个性, 即作者精神之体现。创作过程中, 作者的个性体现在投入了足够的技艺、选择、判断、考量、劳动以及经验等个人因素。不同的作品创作高度不一样, 独创性的程度自然不一样。机器记者的创作过程具备“独立完成”与“创造性”吗？笔者先对比人类记者与机器记者的创作区别(图 1)。

在传统上, 体育记者收集素材后通过辅助工具(电脑等办公设备)将赛事的过程及其代表的意义表达出来, 通过报道呈现在大众面前。这个过程是由记者独立完成的, 体育新闻的表达也体现了记者的创造性, 创作的作品受版权法保护。在人工智能时代, 与传统人类记者支配的创作过程有别, 人类精神含量降低, 但机器记者的创作自主性提高, 产出的作品与人类记者的表达形式类似。版权法保护的是人类智力创作成果, 对于机器记者产出物该如何评价？

从图 1可以看出, 机器记者的创作过程本质上是传统“人类—工具”的延伸。机器记者的运行离不开人类撰写的程序、提供的原始数据、原始模板以及算法使用, 更离不开人类对程序的启动。从独立性的角度, 无论是传统创作还是机器记者, 都可以视为人类利用工具独立进行的创作。区别在于, 创作中人类精神含量的高低, 即体现人类个性的程度高低。在传统创作上, 赛事的数据、运动员的资料、现场的情况都由人类记者收集, 创作理念由人类构思, 创作结果由人类输出。至于机器记者, 人类在开发中就已经输入了原始数据、学习资料、输出模板等。基于机器学习技术的辅助, 在人类启动后自动生成目标稿件。其表达结果并无二致, 人类创造性高低却明显不同。因而机器记者的产出物独创性的程度能否符合版权法要求, 应依个案而定。

3.2 作者归属？

作者指创作文学、艺术、科学等作品的人。虽然欧盟已有讨论给予人工智能机器人“电子人格”的问题^[9]。从版权法的理论看, 只有自然人才能成为作者, 法人和其他组织在特定条件下也能成为法律意义上的作者。例如, 作品的创作人受雇于某组织, 为该组织创作作品, 而相应责任也由法人或组织承担, 这时该法人或组织在版权法中被视为作者。

机器记者与人类互动过程大致包括以下主体:①发明人。根据腾讯专利申请文件显示, 该自动撰稿程序发明人为刘康, 他也是腾讯新闻产品技术部副总监, 腾讯内容AI项目负责人。②机器记者所有人(机器记者投资者、发明者之雇主等), 该发明专利以腾讯科技(深圳)有限公司名义申请的, 即该发明专利如被授予, 则腾讯公司是其权利所有人。③创作参与者。机器记者的写作要有前期大量的数据与预设模板, 这就需要有这些素材的收集者与提供者。机器记者的启动需要人类的触发, 即实践中给予机器记者运行命令的使用者。④受让人(许可人)。机器记者也可由第三方开发, 通过售卖或许可他人使用, 这时涉及的是原所有人与受让人、许可与被许可人之间的关系。如果机器记者创作物为版权法上的作品, 那么作者是谁？目前仍然缺乏有效的标准和判断步骤。

3.3 如何保护？

如机器记者创作物被认定为作品后, 首先应澄清的问题是, 作品保护期为多久？保护期设置一般以作者寿命为参考系, 拟定一定的保护期限, 作品在期限到来后即归于公有领域。保护期亦为版权保护与公共利益之平衡机制:一方面要保护作者的创作能获得合理回报, 激励新作品产生; 另一方面也要顾及公共利益, 促进文化发展^[10]。从保护期角度看, 我们也可以推导为何不能给予人工智能机器人以作者地位, 无所谓“死亡”又如何确认期限？就上述机器记者与人类互动中, 涉及的既有自然人, 又有法人和其他组织, 假设这些主体在被认定为作者后, 如何确认机器记者创作之新闻作品保护期？

如机器记者创作物被认定为作品后, 其次要担忧的是保护成本问题。腾讯机器记者每天就能写作500篇体育新闻, 一年的写作总量可达182 500篇。极少时间创作的大量作品是否都应得到版权保护？日本方面曾有过相关讨论, 认为在独创性的前提下, 只有“受欢迎”并拥有“一定市场价值”的作品才能得到保护。这样的假设带来更复杂的问题, 即如何认定作品受不受欢迎, 市场价值的标准为何？如此标准是否会导致人类作品与机器记者创作物判断的“双重标准”^[11]？

如机器记者创作物被认定为作品后, 最后要担忧的就是侵权问题。前文所述的腾讯机器记者创作的体育新闻, 如果未经版权人许可, 被其他网站或媒体擅自转载或抄袭, 这时候侵犯了谁的权利？解决这个问题的前提就是作者的确定。此外, 机器记者会创作, 但它会抄袭别人吗？从腾讯的专利申请书可知, 在稿件自动生成之前, 需要大量提前输入的预设数据, 让机器记者从中提取用于表达目标数据稿件中的内容。故在输入这些预设数据时, 庞大的数据难道都要取得授权？如果不能取得授权, 如所用数据满足法律保护条件时, 对于这些数据的使用是否也是一种侵权？

4 机器记者创作成果的域外规制 4.1 独创性的判断

版权法分为2种体系:版权体系(copyright)和作者权体系(athor’s right)。版权体系以美国、英国等英美法系国家为主, 基于功利主义将作品单纯视为作者之财产, 与精神、人格关系不大。作者权体系以德国、日本等大陆法系国家为主, 以“作者”为中心, 认为作品是作者人格的延伸而非一般的财产, 对于人身权利则不允许转让^[12]。随着大部分国家都加入了《保护文学艺术作品伯尔尼公约》(以下简称《伯尔尼公约》), 2种体系的差别在缩小, 对“独创性”认定却仍有不同见解。

英美法系国家对独创性要求较低。在美国, 1991年的“Feist案”是独创性判断的里程碑式判决^[13]。在判断按字母排列的白页索引目录是否具有独创性时, 法院一方面承认“独创性, 指作者独立创作, 并非抄袭他人”, 另一方面加上新要件“最低程度的创作性”。至于创作性的标准为何, 法院认为“所要求的创意程度极低, 微量即已足够”。在英国, 1916年Peterson法官就独创性之权威见解仍为英国法院所遵循。他认为“独创并不要求作品必须是新颖的, 只要求独立创作, 非抄袭他人即可”。为了避免保护范围过宽, 英国司法中一直采用“额头出汗原则”, 要求作品必须具有最低限度的劳动投入。随着时间推移, 英国如今的独创性标准甚低, 只要是非抄袭(not copied)且在创作过程中投入了劳动与努力(work or effort)即可^[14]。

大陆法系国家对独创性要求较高。德国《版权法》第2条第2项“本法所称之作品, 仅指人格、精神的创作”。德国法并无独创性的概念, 而是侧重于“创作性”要件上。作品必须达到必要的创作高度, 并足以表现出作者个性方能得到版权法的保护。日本《版权法》第2条第1项第1款规定“作品指表达思想或感情之创作, 而属于文艺、学术、美术或音乐之范围者”。在独创性方面, 日本认为作品是人类之精神成果, 故应以个性为创造性核心要素。由于一切创作, 都是从前人思想中吸取知识, 因而不要求完全的原创, 只是重视作品中之人格、个性的体现。

就机器记者创作而言, 本质上是人类利用工具进行创作。在独立性方面, 只要机器记者的原始数据来源具有合法性, 产出之物并无与先前作品实质性相似, 其就应满足独立性之要件。至于“创造性”的判断, 即使表达的结果与人类记者相差无异。机器记者乃经机器学习技术之辅助, 人类参与度较低, 精神含量也较低。在英国、美国等独创性判定宽松的国家, 机器记者之作品如能含有基本的“精神量度”和满足最低限度的创造性, 即可能受版权法保护。在德国、日本等强调个性、精神之版权法中, 机器记者的创作则可能因“精神量度”不够, 不能符合一定创作高度之条件, 而可能不受版权法的保护。

4.2 作者的确认

如果机器记者创作的体育新闻被认定为作品, 那么作者是谁？就此问题, 目前世界各国并没有相关讨论。我们可以从传统计算机时代的争议中略见端倪。

美国国会在1974年成立了国家新科技应用版权作品委员会(Commission on New Technological Uses of Copyrighted Works), 针对的就是计算机技术发展对版权法的挑战, 特别是利用计算机创作问题。在结论报告^[15]中, 委员会否定了计算机可以独立创作作品的可能性, 认为该类创作系人类直接或间接通过指令, 基于计算机数据库、程序产生的。计算机只是一种工具, 只有在被人类直接或间接启用方才运行, 并且运行后也只能按照指示创作。在提及独创性问题时, 他们认为, 应用计算机技术创作之作品, 满足最低限度的创作性测试则可得到版权法保护。至于“作者”, 他们认为应该是计算机的使用者。如果该计算机产出物需要多人同时参与, 则需对参与主体的创作贡献、责任程度进行区分。如果属于职务作品, 则作者应为雇主, 否则以共同作者的方式解决。

现行美国版权法虽然没有对计算机创作物进行规定, 通过其版权登记册看, 明显吸纳了上述委员会的建议。1994年, 电脑程序开发者Scott French设计了一款创作软件, 该软件由于归纳数以千计的启发式规则(heuristic rules)而具备一定程度的人工智能, 可以自行创作。Scott French与该软件“合作”撰写了小说《Just This Once》, 人工写作占75%, 智能写作占25%。在进行版权登记时, 美国版权局登记册上列明作者为Scott French(登记号:TX3633395), 版权范围限于“独创的以及电脑协助的文字”^[16]。

英国是第一个将计算机创作物列为作品保护的国家。《版权、外观设计及专利法》(1988)第9条第3款规定, 如文学作品、戏剧作品、音乐作品或艺术作品是计算机产生的, 作出创作该作品所需的安排的人视为作者。所谓的“计算机产生”(computer-generated)指的是, 在无自然人作者存在之环境下, 由计算机自动生成之作品。就字面解释, 作者仍然为“人”(person)。不过, “作出创作该作品所需的安排”的“人”有可能是自然人(nature person), 如发明人、使用人、数据提供者等, 也可能是法人(legal person), 如软件投资公司、发明人之雇主单位等。对此, 或许需要在实际情况中才能准确判断作者身份。此外, 承袭英国法律传统的中国香港特别行政区、印度、新西兰等都有类似的规定。

4.3 保护的范围

(1) 对于保护期限, 英国《版权、外观设计及专利法》(1988)第12条第3款规定, 如作品是由计算机产生而于某公历年制作的, 版权在自该年年终起计的50年期间完结时届满。中国香港特别行政区《版权条例》第17条第6款、新西兰《版权法》第22条第2款也有一样的规定。印度《版权法》虽然有规定计算机产生之作品, 对于其保护期仍然适用一般自然人(作者生前及死后60年)或者法人(公开发表后60年)的作品保护期。

(2) 对于保护成本, 英国、中国香港特别行政区、印度都参加了《伯尔尼公约》。《伯尔尼公约》第5条第2款确立了自动保护原则, 即作品只要已经完成, 即受到版权法保护, 不需要履行任何程序。版权法保护具有独创性的文学、科学和艺术领域内的一切成果, 不论其表示形式如何。日本方面提出只有“受欢迎”“一定市场价值”的作品才能得到保护的说法明显违背了公约精神, 会导致版权保护的不平等。对艺术价值和市场价值之判断是艺术家和市场的事, 版权法只对作品进行法律规定。简言之, 版权保护可令作品更有价值, 而不是判断作品有无价值。

(3) 对于侵权规制, 首须明确计算机产生之作品享有何种权利。英国《版权、外观设计及专利法》(1988)第79条第2款第c项规定, “被识别为作者或导演的权利”不适用于任何出自计算机产生之作品。第81条第2款规定, “反对作品受贬损处理的权利”不适用于计算机程序或任何计算机产生之作品。中国香港特别行政区《版权条例》第91条第2款规定了, “被识别为作者或导演的权利”不适用于任何由计算机产生的作品。第93条第2款规定了“反对作品受贬损处理的权利”也不适用于计算机程序或任何由计算机产生的作品。印度、新西兰也有类似规定。可见, 在保有英国法传统的国家或地区, 计算机产生之作品, 作者可以拥有财产权, 但不能行使署名权、修改权、保护作品完整权等人身权利。在认定了计算机产生之作品的作者、权利类型后, 作品如受到侵权, 作者可以依照享有的权利类型进行维权。同理, 如前文所述, 计算机的创作需要前期大量的数据收集和预设模板, 这些收集的数据或者最后产生的作品如涉嫌抄袭, 作者理应承担相应的侵权责任。

5 机器记者创作成果的中国应对 5.1 机器记者创作成果的法律规制

我国版权法承袭大陆法系传统, 参酌《伯尔尼公约》等国际条约基础上制定^[17]。探讨机器记者创作在我国的法律地位, 必须根据“作品构成要件”“作者”“权利保护”等方面进行分析。在作品构成要件方面, 我国《著作权法实施条例》第2条规定, “作品, 指文学、艺术和科学领域内, 具有独创性并能以某种有形形式复制的智力创作成果”。据此, 作品的构成要件为:思想的表达, 属于文学、艺术和科学领域, 独创性, 可复制性。

(1) 思想的表达。作品是作者的思想表达, 单纯的思想或情感本身而没有表达出来的, 不能称为作品, 不能成为版权保护客体。机器记者因在机器学习的帮助下, 表达出了与人类记者相差不大的体育新闻。机器记者难道具备了思想？如前文所述, 机器记者的预设数据库、输出模板都凝聚了大量的人类劳动, 即便创作也离不开人类的触发。虽然创作过程中, 人类精神含量或许较低, 但不能否认机器记者仍是人类利用工具创作的延伸, 机器记者的创作物仍应视为人类作者的思想表达。

(2) 属于文学、艺术和科学领域。机器记者创作的体育新闻理应属于文学、艺术和科学领域。

(3) 独创性。我国《著作权法》并没有对独创性进行定义, 司法中也没有统一标准, 而是依个案裁量。对机器记者独创性认定, 可从法定作品分类中相似原理的“地图作品”进行类比。地图作为一种科学领域的作品, 是作者通过前期数据收集后利用计算机绘制之成果。在“刘凯与达茂旗政府等著作权侵权及不正当竞争案”中^[18], 最高人民法院认为, 即便地图属于科学作品, 提供给创作人的创作空间相对狭窄。根据我国版权法规定, 有独创性的地图属于法定的图形作品。涉案地图为再审申请人独立完成。在图形构造的整体性上、客观地理要素的选择及表现形式上具有独创性, 属于版权法意义上的作品。由此可见, 人类利用机器记者形成之体育新闻, 如果体现出最低限度的创作性, 受到我国司法认可并非不可能。

(4) 可复制性。在网络环境下, 复制形式已从传统印刷、翻拍、摄录到上传、转载、下载的转变。网络数字化形式的复制已经是一种被版权法认可的“有形形式复制”^[19], 机器记者的创作如被认定为作品, 第三方在未经作者许可下进行转载也算是复制, 涉嫌侵权。

在作者的认定方面, 我国《著作权法实施条例》第9条规定, 公民、法人或者非法人单位都有可能享有著作权。机器记者创作过程中涉及主体众多, 不仅包括自然人也包括法人。我们可以将其互动关系与作品类别进行评估。

(1) 发明人、数据收集人、启动者的行为能否形成合作作品关系？合作作品具有共同的合意、共同的创作2个核心要素。在机器记者创作中, 前述3者并无共同的合意, 他们只是机器记者创作过程中完成各自任务的主体, 创作也是基于机器学习技术完成, 更无共同的创作活动发生。

(2) 发明人与所有者能否形成职务作品关系？腾讯专利申请文件中, 发明人是刘康, 专利申请人是腾讯公司。从专利法的角度, 刘康受雇于腾讯, 是在执行腾讯布置的任务或主要利用本单位的物质技术条件完成的发明。机器记者的相关发明(如上述的数据稿件的自动处理方法和装置)可以说是一种职务发明。然而, 职务作品与之不同, 职务作品指的是作品创意来源于作者, 单位只是提供了一定的物质技术条件。机器记者创作的新闻作品虽然含有较低的精神含量, 但创作主要部分仍是在机器学习辅助下自动完成。创意也并非完全来自发明人, 发明人对其生成之稿件不完全具有控制力, 难以认定为职务作品。

(3) 发明人、数据收集人、启动者与所有者能否形成法人作品的关系？法人被视为作者的前提包括:创作由其主持、代表其意志、由其承担责任。从腾讯机器记者的创作看, 程序开发、数据收集、人工启动等步骤都是在腾讯公司主持下进行, 代表了公司的意志, 最终作品的责任也由公司承担。

由此可见, 以法人作品制度为基础, 认定作者为机器记者所有者, 是目前较为妥当的选择。至于前文所及, 如果腾讯公司将其转让或者许可给他人形成之作品, 则应交由双方通过合同约定版权归属。在权利保护方面, 机器记者创作之体育新闻被认定为法人作品后, 腾讯公司作为其所有人, 将享有完整的著作人身权和财产权。按照版权法规定, 法人作品的发表权以及复制权、发行权、出租权、展览权等权利保护期为作品首次发表后的第50年。对于机器记者所可能引发的侵权问题, 自然由腾讯公司承担相应责任。

5.2 机器记者创作成果的未来构想

机器记者作为新兴体育新闻的撰写工具, 不仅对媒体、体育及体育产业的融合发展有所影响^[20], 也对当下的法律规则和法律秩序带来挑战。机器记者本身为人类创作之成果, 在机器学习技术的帮助下得以创作出与人类记者表达相似的作品。在我国现有法律资源下, 判断机器记者创作的独创性、作者、权利保护仍可以适用法人作品的规定。法人作品的适用并非无懈可击, 毕竟机器记者之创作具有极高的自主性, 产出的作品也具有不确定性, 法人的意志体现实则并不高。随着机器学习技术的发展, 机器记者的独立性、创造性会越来越高。当人类精神含量比例越来越低, 甚至忽略不计时, 作品的创造性如何衡量？当技术发展到人工智能可以脱离人类自动写作时, 那时作者地位、独创性又该如何界定？可以预见, 人工智能越进步, 现行版权保护理论和框架受到的冲击就会越大。

观察世界各国对此的作法, 英国法传统的国家或地区早已就“在无自然人作者存在之环境下, 由计算机自动生成之作品”设计了一套作者认定、保护期限、保护范围的版权制度。美国版权法虽然没有进行特别规定, 但其立法部门从20世纪70年代就开始讨论此问题。美国司法对作品认定较为宽松, 并不要求体现很高的精神含量即可受到法律保护。故未来纵使人工智能创作更加独立, 不受人类意志所支配, 只要其创作过程仍有“微量”的人类劳动投入, 则机器记者的创作仍有可能受美国版权法的规制。反观我国等大陆法系国家版权法, 强调作品乃作者个性之体现及精神之结晶。在当前机器记者脱离不了人类干预的情况下, 其仍是担任辅助工具的角色, 我们还能对此进行法理解释。如果机器记者将来发展到高度自主性, 可以与人的因素彻底阻断开时, 自然人或者法人能否获得作者地位, 恐怕会有争议。随着机器学习技术的进步, 这一未来并不遥远。

我国对于机器人的需求正从弹性需求迈向刚性需求。随着人口红利的逐渐消失, 劳动力成本开始急剧上涨, “机器换人”的需求愈发迫切。为了回应社会发展和人民生活水平提高的需要, 国务院、各部委陆续发布了一系列推进机器人产业发展的文件。从激励理论出发, 机器记者等人工智能创作有利于我国进社会主义文化和科学事业的发展与繁荣, 我国对于人工智能创作物实有立法规制之必要。长远的解决办法, 就是参考英国等的做法, 对人工智能创作物进行特别法律规定。在根据人工智能发展的需求下, 我国未来可以考虑在《著作权法》中增设以下条文:①人工智能作品, 在无自然人作者存在之环境下, 由人工智能自动生成之作品; ②人工智能作品, 由该人工智能所有人享有著作权; ③著作人身权的规定不适用于人工智能作品之作者。