林 健

（廣西大學(xué)法學(xué)院，廣西南寧，530004）

2016年，谷歌公司研發(fā)的AlpahGo橫掃世界圍棋冠軍。2017年，第三代AlphaGo Zero通過自我學(xué)習(xí)輕松擊敗前兩代，人工智能的發(fā)展程度震驚世界。2016年，美國NITRD人工智能研發(fā)工作組（NITRD Task Force on Artificial Intelligence R&D）制定了《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》（National Artificial Intelligence R&D Strategic Plan），這項研究的最終目標(biāo)是產(chǎn)生新的人工智能知識和技術(shù)，為社會提供一系列積極的好處，同時盡量減少潛在的負(fù)面影響。[1]該項計劃只是人工智能研發(fā)戰(zhàn)略框架的一部分，其他相關(guān)計劃還包括聯(lián)邦大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃、聯(lián)邦網(wǎng)絡(luò)安全研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃、國家隱私研究策略、國家納米技術(shù)倡議戰(zhàn)略計劃、國家戰(zhàn)略計算倡議、大腦研究通過推進(jìn)創(chuàng)新神經(jīng)技術(shù)倡議、國家機(jī)器人倡議。aFederal Big Data Research and Development Strategic Plan,May 2016; Federal Cybersecurity Research and Development Strategic Plan, February 2016; National Privacy Research Strategy, June 2016; National Nanotechnology Initiative Strategic Plan,February 2014; National Strategic Computing Initiative Strategic Plan, July 2016; Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN), April 2013; National Robotics Initiative, June 2011.此外，還有協(xié)同的專門領(lǐng)域的子計劃正在研究階段。2017年，NIRTD一份補(bǔ)充預(yù)算報告也指出，這些新的基于人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)能夠創(chuàng)造新的市場和提升現(xiàn)存多個行業(yè)的貨物和服務(wù)的質(zhì)量和效率，以促進(jìn)國家經(jīng)濟(jì)繁榮發(fā)展。[2]自1956年“人工智能”概念提出以后，人工智能技術(shù)不斷發(fā)展，人工智能在多個領(lǐng)域和行業(yè)已經(jīng)能完成傳統(tǒng)觀念上僅限人類完成的工作，寫歌、寫新聞、寫小說這些在科學(xué)技術(shù)上已經(jīng)不是天方夜譚，自然科學(xué)和人文社科存在相互影響。就本文而言，主要在著作權(quán)法內(nèi)探討這些人工智能生成物的性質(zhì)問題，即人工智能生成物是作品嗎？如果是，權(quán)利人是誰？

一、人工智能及其生成物的分類

人工智能的發(fā)展目前大致可以分為三個技術(shù)浪潮。第一個浪潮是從1980年代開始，這時的人工智能主要集中在人工規(guī)則，即在明確領(lǐng)域內(nèi)的以規(guī)則為基礎(chǔ)的專家系統(tǒng)，人類專家收集某個領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，用“如果—那么”規(guī)則表示并編寫在人工智能的硬件上。換言之，這個階段的人工智能只能根據(jù)人類輸入的預(yù)先設(shè)定的條件輸出結(jié)果，解決特定的問題，而不能解決不特定的問題，更遑論進(jìn)行學(xué)習(xí)。第二個浪潮是從2000年至今，這個階段以機(jī)器學(xué)習(xí)的興起為主要特征，尤其是2006年Geoffrey Hinton等提出“深度學(xué)習(xí)”概念，其目的在于對人腦的模擬，進(jìn)而完成很多人腦的功能。該階段的人工智能基于大數(shù)據(jù)的有效性、相關(guān)的計算能力和改進(jìn)的學(xué)習(xí)技術(shù)獲得了新生，突破了前一階段的僵固計算與輸出，實現(xiàn)了一些圖像、文字和語言的識別、理解以及轉(zhuǎn)換。現(xiàn)在我們用的智能手機(jī)就是一大例證，如手機(jī)解鎖界面的面部識別功能，社交APP中的語音轉(zhuǎn)換文字功能，輸入法的手寫功能等。在人類特殊技能方面，從2017年谷歌公司的AlphaGo Zero通過自我學(xué)習(xí)完勝前兩代AlphaGo，讓科學(xué)家們看到了實現(xiàn)算法突破、打造通用的改變?nèi)祟惷\的工具的可能性。這也意味著第三個浪潮的可能，在這一浪潮中人工智能技術(shù)正嘗試轉(zhuǎn)向一種解釋的和通用的人工智能技術(shù)。美國康奈爾大學(xué)正研發(fā)給予“元認(rèn)知”的機(jī)器人，擴(kuò)言之，這類機(jī)器人最初沒有被人為編程，而是能夠自由地進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化。[3]也就是說，這類人工智能具有一種廣泛的通用的能力，可能實現(xiàn)像人一樣自然地溝通交流、學(xué)習(xí)、解釋和處理新問題和新情況，不再局限于設(shè)定好的固定的問題解決能力，即它們能夠自我感知，自我決定，像人類一樣“我思故我在”。

基于以上人工智能的三個浪潮，可以分為三類人工智能生成物，從而對其性質(zhì)進(jìn)行分析。第一類生成物主要是根據(jù)人類的設(shè)定完成特定任務(wù)，過程不能擺脫人類控制并且結(jié)果是人類可以直接預(yù)測的，如小型馬達(dá)設(shè)計專家系統(tǒng)的設(shè)計圖樣，因此后兩類生成物才是本文討論的重點。第二類生成物利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，諸如2015年Gatys等人利用人工智能實現(xiàn)利用特定畫派風(fēng)格將相片轉(zhuǎn)化成繪畫，Kiros等人利用人工智能寫出一定風(fēng)格的故事。[4]2017年，音樂人Taryn Southern發(fā)布了一張完全由人工智能創(chuàng)作的專輯《I AM AI》。[5]目前，學(xué)界討論的大多是這個階段人工智能生成物著作權(quán)問題，主要包括兩大問題：一是生成物是否是作品，即生成物獨創(chuàng)性問題；二是生成物如果是作品，則該權(quán)利的權(quán)利人是誰，即生成物權(quán)利歸屬問題。至于第三類生成物，由于現(xiàn)有技術(shù)的局限性，這類基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、突破算法和大數(shù)據(jù)的人工智能生成物[6]，嚴(yán)格來說還是個將來式，但一旦這個將來成為現(xiàn)實，必然會給現(xiàn)有的著作權(quán)法傳統(tǒng)理論和原理以及成文立法和判例法帶來變革，為此，可能需要我們保持一定程度的開放性態(tài)度。

二、人工智能生成物法律性質(zhì)分析

（一）著作權(quán)法教義學(xué)分析

通常認(rèn)為，作品是著作權(quán)的客體，即具備獨創(chuàng)性的外在表達(dá)形式的智力創(chuàng)作成果。換言之，判斷作品的兩個要件是“外在表達(dá)”和“獨創(chuàng)性”。

1.外在表達(dá)

著作權(quán)僅保護(hù)外在表達(dá)而不保護(hù)內(nèi)在思想，區(qū)分“思想”和“表達(dá)”，這是著作權(quán)理論的基本原則，即“思想和表達(dá)二分法”。概言之，形成某種思想而沒有表達(dá)出來，則不受著作權(quán)保護(hù)；反之，具有相同思想的不同表達(dá)不一定存在侵權(quán)，只要表達(dá)是不同的。按照這個理論，不論何種類別的人工智能生成物，只要落入著作權(quán)法保護(hù)的對象范圍內(nèi)，那么就應(yīng)該認(rèn)為其符合了該要件，即具有一般可視的具體表達(dá)。這就是所謂的“在表現(xiàn)形式上構(gòu)成”，這是判斷生成物是否是作品的第一步，即僅從內(nèi)容的外部表現(xiàn)形式比較它和人的作品是否相似。[7]以目前出現(xiàn)的人工智能寫歌、寫小說為例，一項名為“即興演奏者”的程序模仿巴赫等偉大音樂家的作品而生成音樂，并擁有一批粉絲，這意味著人工智能的生成物并不比人類作品差。[8]另外，日本人工智能生成的小說入圍了日本文學(xué)獎初審，這也說明了人工智能生成物外在表達(dá)實質(zhì)上與人創(chuàng)作的作品并無二致。但是，諸如現(xiàn)在新聞報社應(yīng)用的“智能記者”或“新聞機(jī)器人”，可以根據(jù)設(shè)定的模板格式，填充新聞事實形成時事新聞，平均每天產(chǎn)出成百則時事新聞，這些生成物就不屬于著作權(quán)法保護(hù)的對象范圍，因為客觀事實本身不受著作權(quán)法保護(hù)，時事新聞中的事件發(fā)生的時間、地點、人物、過程、結(jié)果等都是客觀的，不受人類思想的影響，也不論是人工撰寫還是人工智能生成。

然而，現(xiàn)有著作權(quán)法通常認(rèn)為這種外在表達(dá)應(yīng)該是一種對思想的具體表達(dá)。b如“著作權(quán)法保護(hù)……思想的具體表達(dá)”，參見王遷：《著作權(quán)法》，北京大學(xué)出版社2007年版，第23-24頁?！翱腕w是以一定的思想表現(xiàn)形式體現(xiàn)的……”，參見馮曉青：《著作權(quán)法》，法律出版社2010年版，第43頁?！爸鳈?quán)法一個基本原則是只保護(hù)對于思想觀念的表達(dá)”，參見李明德、許超：《著作權(quán)法》，法律出版社2009年版，第24頁。從法教義學(xué)的角度而言，法律保護(hù)的是思想和智慧的成果，機(jī)器目前被認(rèn)為是無思想物，即便是會作曲、會寫書的人工智能，產(chǎn)生生成物的過程仍然是依靠人工設(shè)計的程序來實現(xiàn)的，其本身不具有人類的思想、情感。但是倘若在面對科技帶來的新生事物時總僅以現(xiàn)有法律教條去解釋，那么有可能會產(chǎn)生以偏概全的效果，它有時候會因為缺乏實證經(jīng)驗而充滿不確定，有時候會顯得荒謬、不公平或無效率。[9]1192尤其是對于第三類生成物，我們需要慎重考慮，因為這類生成物很可能是具備自我意識的人工智能產(chǎn)生的，如何解釋這種特殊的“自我意識”，這種“自我意識”能否被認(rèn)為是“思想”，是對現(xiàn)有法律及法律解釋的挑戰(zhàn)，從法教義學(xué)的角度很難給出正面回答，這里我們留待稍后借助其他方法論進(jìn)行分析。

2.獨創(chuàng)性

獨創(chuàng)性主要包括“獨”和“創(chuàng)”兩方面，即智力成果是由勞動者本人獨立完成且具有一定標(biāo)準(zhǔn)的個性創(chuàng)造性。

首先，獨創(chuàng)性的“獨”要求成果源于勞動者本人，而不是抄襲他人的已有作品。例如，兩個人先后對同一個物品作畫，畫的結(jié)果很相似，但只要后者的畫是自己獨立完成的，就具備“獨”這個要件。我國司法解釋對此也做了確認(rèn)，就“同一題材”的不同創(chuàng)作，只要成果是“獨立完成并具有創(chuàng)作性”，那么就應(yīng)承認(rèn)其享有著作權(quán)。c《最高人民法院關(guān)于審理著作權(quán)民事糾紛案件適用法律若干問題的解釋》第15條。首先，這里不得不承認(rèn)“抄襲”是專屬于人類的，是其劣根性所在，而就人工智能而言，目前并沒有任何程序設(shè)定了人工智能“抄襲”程序或算法。也就是說，現(xiàn)有技術(shù)的人工智能“創(chuàng)作”生成物的過程雖然依靠算法和人類提供的協(xié)助，但最終的表達(dá)的確源于人工智能本身對數(shù)據(jù)和信息的處理、挑選和融合，并非直接將數(shù)據(jù)輸出，從這個意義上，目前的人工智能生成物完全符合“獨”的要求。

其次，關(guān)于獨創(chuàng)性的“創(chuàng)”的標(biāo)準(zhǔn)，英美法系和大陸法系的認(rèn)識有所不同。無論是德國“個性特征”和“公有領(lǐng)域”的區(qū)分，“個性特征”中“特殊個性”和“單純的個性”的區(qū)分，還是美國從“額頭出汗”原則到Feist案在“獨立”之上至少要求“極端低的創(chuàng)作”的轉(zhuǎn)變[10]，本質(zhì)都涉及了法律保護(hù)的“創(chuàng)”這一活動的潛在空間的大小。比如，在小說、詩歌、音樂等這些領(lǐng)域內(nèi)，人類創(chuàng)作者能夠具有富有個性的判斷和選擇，這是由文字、音符等這些客觀領(lǐng)域條件和人的因素共同決定的。不同作者面對同一個主題獨立創(chuàng)作的作品不會是一樣的，因為每一個人的閱歷、思考路徑、情感等都不會完全相同，進(jìn)而對如何選擇與組合文字或音符也會不同。更有甚者，同一位作者在不同時期就同一個主題創(chuàng)作的作品也會不同，因為作者的閱歷和情感很可能已經(jīng)發(fā)生很大變化。又如，像歷史研究、攝影、地圖等，它們基于客觀的歷史事件、場景和人物、地理特征等，為了保證客觀性而導(dǎo)致的創(chuàng)作空間可能性較小，只要這種可能性不是零，即表達(dá)不是唯一的，那么這種不可避免的相似性就不能否認(rèn)創(chuàng)作物的獨創(chuàng)性。質(zhì)言之，人工智能生成物的實質(zhì)形式存在“不可預(yù)測性”[11]，也就是說，人工智能生成物能夠存在一定程度的“創(chuàng)作空間”，也許這個空間的范圍大小已經(jīng)由程序或算法決定，但這并不妨礙生成物被認(rèn)為是“個性的表達(dá)”。例如，固定給人工智能幾個旋律，每次做出的曲子都會有所不同，盡管我們不能否認(rèn)程序員和使用者在這個過程的貢獻(xiàn)，但人工智能確實進(jìn)行了挑選，盡其所能嘗試將數(shù)據(jù)進(jìn)行各式各樣的融合。[9]1199

（二）著作權(quán)法哲學(xué)分析

如前所述，人工智能生成物雖然在外在表達(dá)和獨創(chuàng)性上具備作品可能性，但在“思想的表達(dá)”上被否定了其可版權(quán)性。不可否認(rèn)，傳統(tǒng)著作權(quán)保護(hù)都是以人為核心的，不論大陸法系的天賦人權(quán)理論下的人格論，還是英美法系的財產(chǎn)論。d大陸法系人格權(quán)論注重作者的精神權(quán)利（moral rights），旨在保護(hù)作者的人格和作品的完整，而英美法系財產(chǎn)論注重經(jīng)濟(jì)權(quán)利（economic rights）。人作為一根“有思想的蘆葦”，傳統(tǒng)著作權(quán)法對于打破這個傳統(tǒng)可能尚存芥蒂，但是，我們也看到已有一些國家或區(qū)域法律對人工智能生成物是作品進(jìn)行了認(rèn)定。e如英國1988年《版權(quán)、設(shè)計和專利法案》第9條第3款規(guī)定了計算機(jī)生成物的作者是“為作品創(chuàng)作實施必要安排的人”；歐洲共同體委員會曾指出，計算機(jī)生成的程序受版權(quán)法保護(hù)，因為本質(zhì)上是人類通過計算機(jī)工具的產(chǎn)出物，版權(quán)法應(yīng)對其進(jìn)行版權(quán)保護(hù)。Learned Hand法官曾指出，受版權(quán)法保護(hù)的照片不需要考慮作品中的人格程度。f參見Jewelers' Circular Publishing Co. v. Keystone Publishing Co., 274 F. 932, 934.這也說明“思想”這個藩籬并不是牢不可破的，而在于用什么方法論去解釋。質(zhì)言之，如果當(dāng)新事物的發(fā)展與現(xiàn)有的法律規(guī)范之間產(chǎn)生了不可忽視的矛盾，即發(fā)展的新事物客觀存在，但現(xiàn)存法律對其存在空白或不確定性，這種空白或不確定性的結(jié)果會對社會生產(chǎn)和生活產(chǎn)生現(xiàn)實的或未來可預(yù)見性的影響，溯回具有終極解釋意義的哲學(xué)不可謂不是一個好的選擇和解釋。

“工具主義”是一種實用主義，認(rèn)為人通過“觀念”這一工具主動地與環(huán)境打交道，欲圖獲得一種與未知實在的符合，獲得一種解決問題的滿足和效能。簡言之，“工具主義”的基本要求是對工具的有用與否的價值評判。就本文而言，有學(xué)者總結(jié)指出，“工具主義”者可以將人工智能視為科研工具，其生成物就是人通過工具創(chuàng)造出的人類智慧成果，從這個角度可以認(rèn)為人工智能生成物是作品。[12]另外，雇傭作品規(guī)則的誕生也被認(rèn)為是“工具主義方法”的具體體現(xiàn)，在創(chuàng)作作品中雇員僅僅是最初的權(quán)利人的一個概念，他確實是實際創(chuàng)作者，但在雇傭關(guān)系里并不需要。[13]換言之，在雇傭作品中，雇員只是雇主實現(xiàn)創(chuàng)作成果的一個路徑。在這個社會關(guān)系中，雇主被認(rèn)為是創(chuàng)作的主體，也是受激勵進(jìn)行創(chuàng)作的主體，從這個意義上達(dá)到了鼓勵創(chuàng)作的著作權(quán)保護(hù)效果。因此，我們借鑒“工具主義方法”對人工智能生成物進(jìn)行著作權(quán)保護(hù)，以視是否能滿足歷史環(huán)境下智能生成物客觀出現(xiàn)這一具體問題的要求，是否能對公眾和客觀條件產(chǎn)生良好的結(jié)果。通常認(rèn)為，著作權(quán)法所追求的目的和效果是鼓勵創(chuàng)作（良好的結(jié)果），基于這一基本認(rèn)識，我們來分析著作權(quán)法保護(hù)人工智能生成物是否能維持這一效果。首先，筆者認(rèn)為，無論生成物是否被認(rèn)定為作品，客觀發(fā)展下當(dāng)其大量投入市場，都會一定程度上擠壓人類作者版權(quán)空間，在工具兩難的情況下，我們需要擇其更有益者而為之。其次，保護(hù)生成物對于編程者、投資者和鄰接權(quán)人而言都有益處，編程者和投資者獲得更多的動力去創(chuàng)新技術(shù)，最終反映在生成物獨創(chuàng)性的提高，而基于人工智能較低的創(chuàng)作成本，鄰接權(quán)人實現(xiàn)更低的傳播成本，最終反映在演繹作品的繁榮創(chuàng)新；反之，無版權(quán)保護(hù)的生成物進(jìn)入公共領(lǐng)域，沒有傳播成本的情況下，則會助長“不勞而獲”的行為，無版權(quán)的內(nèi)容被人稍作修改成為受保護(hù)的作品，這類似于一種正當(dāng)抄襲行為，這樣的結(jié)果與著作權(quán)對人類作者、編程者、投資者、使用者和鄰接權(quán)人的保護(hù)創(chuàng)作、鼓勵創(chuàng)作的初衷南轅北轍，更有甚者會對版權(quán)“劣幣逐良幣”效應(yīng)，造成版權(quán)市場的退化進(jìn)而演化成文明的退化。[14]從前文分析可知，針對人工智能生成物可版權(quán)性問題，適用著作權(quán)制度保護(hù)，人類可能會獲得比較好的效果。

三、人工智能生成物權(quán)利歸屬

（一）人工智能能否成為作者

從表面上看，人工智能是智能作品的直接創(chuàng)作者，那么它們能否成為作者？對于這個問題，目前研究的觀點基本都是否定的。這個問題實質(zhì)上可以歸納為人工智能的倫理問題，即人工智能與人的關(guān)系問題，從這個意義上，這不是知識產(chǎn)權(quán)法能首先做出解釋的，需要依賴于更基礎(chǔ)的民法理論。[15]首先，倫理上，有學(xué)者認(rèn)為，從倫理基礎(chǔ)上理解人機(jī)技術(shù)關(guān)系其實是探討人機(jī)倫理關(guān)系，從智能哲學(xué)的角度看這種關(guān)系可以追溯到對人類的意義、價值和地位的理解。[16]2017年1月，由該領(lǐng)域?qū)＜液炇鸬摹鞍⑽髀羼R人工智能原則”（Asilomar AI Principles）中明確提出，人工智能研究的目標(biāo)應(yīng)該是造益人類而不是不受人類控制的智能，以及人工智能的價值應(yīng)該符合人類價值。g參見ASILOMAR AI PRINCIPLES. https://futureoflife.org/ai-principles/.2017-01-08.這些基本認(rèn)知都否認(rèn)了人工智能的權(quán)利主體地位。其次，法理上，從民事法律主體的基本概念上看，民法意義上的人需要具備獨立的人格，即權(quán)利能力，包括生物意義上的自然人和法律擬制的法人的獨立人格，其概念的意義在于揭示民事主體內(nèi)在統(tǒng)一性和其本質(zhì)，區(qū)分主體與客體之間的界線。例如，《德國民法典》就是以“權(quán)利能力”這一概念來構(gòu)建主體制度的。[17]從民事法律主體基本要素來看，民事主體享受權(quán)利、履行義務(wù)并能夠獨立承擔(dān)法律責(zé)任，自然人和法人都能夠以行為或財產(chǎn)承擔(dān)民事法律責(zé)任，但人工智能缺乏支配財產(chǎn)的能力。[18]因此，否定人工智能是作者的可能性。從民事法律主體與客體的私法原理上，主客體是嚴(yán)格遵循對應(yīng)關(guān)系的，彼此不可互換，即民法體系所稱的“主客體二分法”，而人工智能作為人類的客體存在，應(yīng)只能處于客體受支配地位，不可能形成客體支配客體的關(guān)系而成為作者，享有主體權(quán)利。[15]4-5再者，立法例和司法實踐上，現(xiàn)有世界上已經(jīng)承認(rèn)或在討論智能作品的國家也都一致將權(quán)利歸屬于人類。美國國家版權(quán)作品新技術(shù)使用委員會（CONTU）報告中曾指出，計算機(jī)生成物的作者顯而易見是計算機(jī)的雇主。[19]同時，美國一些法院以及學(xué)者們認(rèn)為版權(quán)不僅應(yīng)保護(hù)為可識別的人類作者，還應(yīng)保護(hù)源于人類的受版權(quán)保護(hù)作品的人類作者身份。[13]286基于以上分析，筆者認(rèn)為，人工智能在目前的理論和實踐下不能作為著作權(quán)的主體，即使是算法突破后具有“思想”的第三類生成物，都應(yīng)該將其權(quán)利歸屬于人類，這是人工智能與人類的倫理關(guān)系決定的，所以我們應(yīng)該在人類范圍內(nèi)探討權(quán)利歸屬。

（二）人工智能生成物權(quán)利歸屬

1.權(quán)利歸屬的一般原則

著作權(quán)屬于創(chuàng)作作品的作者，是著作權(quán)歸屬的一般原則。此外，世界各國立法一般都存在一些例外，即非創(chuàng)作者被視為或者被法定轉(zhuǎn)讓為作者的立法例。如美國版權(quán)法上的雇傭作品的雇主視為作者，享有著作權(quán)。又如，德國著作權(quán)法規(guī)定，電影作品的著作權(quán)歸屬于主要參加創(chuàng)作的作者，但自始就被視為已經(jīng)轉(zhuǎn)移給制片人。[20]從法理上看，一般有自然權(quán)論和激勵理論作為支撐。從這個意義上說，著作權(quán)歸屬問題其實與創(chuàng)作物可版權(quán)性問題是一體兩面的關(guān)系，換言之，自然權(quán)論下要保護(hù)“人們創(chuàng)造了某物”這一勞動成果，其實也可以理解為保護(hù)“誰創(chuàng)作了某物”這一勞動成果。激勵理論認(rèn)為，避免一些搭便車的行為能夠促進(jìn)更多的人創(chuàng)作，進(jìn)而產(chǎn)生更多的公眾利益，其實也會涉及到規(guī)制搭便車行為會促進(jìn)誰創(chuàng)作的問題。自然權(quán)論和激勵理論被認(rèn)為是他人自由獲得知識財產(chǎn)正當(dāng)化的消極根據(jù)和積極根據(jù)。[21]也就是說，自然權(quán)論是從一個創(chuàng)造性標(biāo)準(zhǔn)的、內(nèi)在的、固有的視角去保護(hù)創(chuàng)作活動，消極地規(guī)范他人獲取作品；激勵理論是從一個外部約束的、激勵式的視角去保護(hù)創(chuàng)作活動，積極地規(guī)范他人的行為；但這并不意味著此二者之間是彼此對立的。故此，從這個意義上作品著作權(quán)歸屬，其實體現(xiàn)的是立法者在自然權(quán)論和激勵理論、積極依據(jù)和消極依據(jù)之間尋求平衡的結(jié)果，在這個過程中，二者的指向有可能是一致的，如自然人創(chuàng)作了一個作品的情況，也有可能是指向不一致的，如雇傭作品下自然權(quán)論指向雇員而激勵理論則指向雇主。因此，對于人工智能生成物權(quán)利歸屬也需要在具體問題具體分析。

2.人工智能生成物的權(quán)利歸屬

從前述分析我們知道，第二類和第三類生成物在生成過程中，人類的控制度和貢獻(xiàn)度是不同的，而不同的人類因素意味著法律需要思考和評估方向不同，即如何在自然權(quán)論和激勵理論之間進(jìn)行取舍、融合、平衡。換言之，法律需要對不同類別的生成物區(qū)別對待，盡可能最大化地實現(xiàn)著作權(quán)立法目標(biāo)。第二類生成物主要還是依靠人類的協(xié)助，例如，日本研究人員稱其人工智能寫的小說《計算機(jī)寫小說的那一天》人類的貢獻(xiàn)度占80%，而人工智能的貢獻(xiàn)度僅20%。h參見《日本人工智能撰寫小說 通過文學(xué)獎首輪評審》，http://world.huanqiu.com/exclusive/2016-03/8751146.html，訪問時間：2017年11月24日。而對于第三類生成物，技術(shù)的突破使得人類因素急劇下降，甚至微乎其微。目前，相關(guān)文獻(xiàn)對于人工智能作品的版權(quán)歸屬大致可分為編程者獨立權(quán)說、操作者獨立權(quán)說、類職務(wù)作品說、共有權(quán)說、虛擬法律人格說等一系列理論。[22]這些理論基本上涉及了人工智能生成物可能的法律關(guān)系主體，包括人工智能軟件編程者、對人工智能創(chuàng)作實際使用者、對人工智能創(chuàng)作進(jìn)行投資的投資者。

首先，筆者認(rèn)為，人工智能軟件編程者與生成物聯(lián)系甚微，生成物并不是基于編寫的軟件程序而直接或演繹式地被創(chuàng)作出來的，因此這里應(yīng)排除編程者的主體可能性。職是之故，對于第二類生成物的權(quán)利主體而言，人類因素占據(jù)比例很大，在人工智能不能成為權(quán)利主體的法理前提下，實際使用并負(fù)責(zé)進(jìn)行創(chuàng)作活動的人應(yīng)該被認(rèn)為是“直接創(chuàng)作作品”。例如，有學(xué)者認(rèn)為，澳大利亞電話簿案中真正設(shè)計者可能是負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)、指導(dǎo)這個創(chuàng)作活動的人。[11]945同時，這應(yīng)該認(rèn)為是屬于自然權(quán)論和激勵理論指向一致的情況，當(dāng)然需要說明的是，如果實際負(fù)責(zé)人屬于雇傭或職務(wù)關(guān)系、委托關(guān)系或其他法律關(guān)系下，不妨礙適用這些法律關(guān)系的規(guī)范。概言之，第二類生成物權(quán)利歸屬應(yīng)以實際負(fù)責(zé)人為著作權(quán)人為原則，同時適用職務(wù)、委托作品等法律規(guī)定。對于第三類生成物而言，這類生成物或許能夠真正擺脫人類的控制，幾乎完全自主地進(jìn)行創(chuàng)作，“人類作者”在這種情況下可被視為出現(xiàn)了身份缺失，即這種情況下說“實際使用者”已經(jīng)沒有什么意義。因此，在自然權(quán)論的一端找不到答案的情況下，激勵理論的一端可以彌補(bǔ)這種由客觀情況造成的不足。在這類生成物的關(guān)系中，人工智能的所有人似乎是處于激勵的中心位置，所有人所有的人工智能在微弱人類因素環(huán)境下獨立創(chuàng)作知識財產(chǎn)，此時作為人工智能的所有者是最大激勵對象，這有些類似于美國法院在雇傭作品判例中形成的“創(chuàng)作動機(jī)測試法”（motivating factor test），該方法認(rèn)為雇主是作品創(chuàng)作得以實現(xiàn)的誘因[23]，這里的所有人應(yīng)包括自然人和法人。

四、結(jié)論

在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，我們需要謹(jǐn)慎針對現(xiàn)有已開發(fā)的人工智能程度來認(rèn)定其生成物的性質(zhì)，同時又要對第三類生成物性質(zhì)的規(guī)范研究預(yù)留出應(yīng)對未來新發(fā)展的可能性。著作權(quán)法的歷史經(jīng)驗已經(jīng)說明，如美國版權(quán)由最初僅包括書籍、圖表、地圖等幾類客體不斷地擴(kuò)大其保護(hù)的范圍和權(quán)利，如今人工智能已經(jīng)能或涉及不同程度的人類因素或獨立地生成內(nèi)容，不論是翻譯成的作品、新文本、繪圖、音樂作品還是新計算機(jī)程序。[24]我們似乎又一次來到了歷史的節(jié)點，這需要法律予以正視。人工智能生成物可版權(quán)性的關(guān)鍵在于其創(chuàng)新可能性空間的大小，雖然人工智能生成物還難以達(dá)到人類藝術(shù)創(chuàng)作中蘊(yùn)含的瞬間的靈感和潛在的閃光點這樣的高度，但著作權(quán)對作品的保護(hù)從來就不是以作品的價值或藝術(shù)水平為標(biāo)準(zhǔn)的。著作權(quán)的權(quán)利歸屬實際上是一種權(quán)利配置，其背后需要我們在不同理論下進(jìn)行抉擇，需要我們針對生成物的類別具體分析?？傊瑢Πㄖ鳈?quán)在內(nèi)的知識產(chǎn)權(quán)的解釋、分析和正當(dāng)性論證，最終應(yīng)歸結(jié)于人類環(huán)境和體驗的改善[25]，這是我們討論的原點。

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