探析AI生成图片著作权第一案判决逻辑

近日，人工智能生成图片著作权第一案（案号：（2023）京0491民初11279号，以下称本案）由北京互联网法院（以下称北互）作出判决，北互认为“人利用人工智能模型进行创作时……整个创作过程中进行智力投入的是人而非人工智能模型……人工智能生成图片，只要能体现出人的独创性智力投入，就应当被认定为作品，受到著作权法保护。”该判决一经发布即被众多学者加以解读，多数学者对判决结果持批判态度。笔者认为该判决虽存在矛盾性，但系北互试图守住著作权创作和权利主体的界限并兼顾对使用新型工具生成内容的权益保护的大胆尝试，或系对建立AI相关法律保护逻辑迈出的一步探索。
一、AIGC生成结果难以在当前著作权体系下认定为作品
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content生成式人工智能，目前尚无统一规范定义，一般认为是利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。本案与本文中提到人工智能均为AIGC，以下均称AIGC）作为一种大型语言模型，具备庞大的数据、算力和算法，使用其方式之一是通过提示工程及微调少量参数，引导预训练语言模型做特定下游任务。利用文本对话方式操控语言大模型，引导生成结果。[1]
案涉人工智能模型Stable Diffusion即系通过提示工程、微调参数的方式引导生成结果，用户输入提示词、随机数种子等各项参数，由Stable Diffusion输出结果，用户不断调整提示词、各项参数、随机数种子，以调整Stable Diffusion的生成结果，直到输出用户满意的结果。该种绘画AIGC有一项显著特征：无论其生成结果随机性有多大，只要提示词、随机数种子等参数输入内容一定，输出结果都是一定的；即无论输入者是谁，只要将固定的提示词、参数输入确定的绘画AIGC，都可以得到相同的输出结果。
本案中，北互认为选择模型、输入调整提示词和参数的过程体现了人的独创性智力投入，笔者完全认同，但是，独创性智力投入的结果就是具有独创性的作品吗？在孙新争与马居奎著作权权属、侵权纠纷再审一案[2]中，最高人民法院提出“唯一或有限的表达方式，通常被排除在独创性之外”的观点，北互深知该原则，亦进行了案涉图片非“机械性成果”的解释：“原告对于人物及其呈现方式等画面元素通过提示词进行了设计，对于画面布局构图等通过参数进行了设置，体现了原告的选择和安排。另一方面，原告通过输入提示词、设置相关参数，获得了第一张图片后，其继续增加提示词、修改参数，不断调整修正，最终获得了涉案图片，这一调整修正过程亦体现了原告的审美选择和个性判断……涉案图片并非‘机械性智力成果’。”[3]然而笔者认为原告完整地复刻自己生成案涉图片的过程正是印证了，输入提示词、随机数种子等各项参数均确定的情况下，绘画AIGC生成结果属于“排除了使用者发挥聪明才智的可能性，导致相应的结果无法具有个性化的特征”，[4] 并不符合独创性的要求。
无独有偶，在北京菲林律师事务所诉北京百度网讯科技有限公司侵害文字作品著作权案[5]（该案入选2020年北京互联网法院涉网著作权八大典型案例）中，北互与北京知识产权法院均认为“计算机软件智能生成内容不构成作品”。该案中，两审法院均认为“针对相同的数据，不同的使用者应用相同的软件进行处理，最终形成的图形应是相同的；即使使用不同软件，只要使用者利用常规图形类别展示数据，其表达也是相同的，故上述图形不符合图形作品的独创性要求。”时隔四年，当下绘画AIGC的智能程度虽较以往辅助型生产工具产生显著突破与进步，但仍是典型的计算机软件，无法摆脱计算机软件生成内容不具有独创性的局限。
北互于今年9月4日刚于公众号回顾分享北京菲林律师事务所诉北京百度网讯科技有限公司侵害文字作品著作权案，[6]且在庭审过程中对Stable Diffusion的工作原理有详细的了解，仅三个月后就作出自相矛盾的判决，真的是不认可过往观点、错误适用著作权法吗？笔者认为北互了解此次判决的不周全之处，但依然为保护AIGC生成内容相关主体权益进行了大胆尝试。
二、北互认定AIGC生成内容为作品的内核逻辑
正如北互在本案判决中认为原告在案涉图片生成过程中具有独创性智力投入，并因此将案涉图片认定为“作品”，从而保护原告权益。笔者亦认为以原告为典型代表的绘画AIGC用户的相关权益需要进行保护，将AIGC生成内容认定为作品系当下较为合适之解。
（一）创作者的独创性智力投入
绘画AIGC的技术性革新使创作者的“思想”到“表达”不再集中于同一主体，创作者的创意（思想）只需要向绘画AIGC输入正向提示词（期待的结果特征）、负向提示词（不期待的结果特征）、随机数种子等参数（AIGC运行步骤），即能通过绘画AIGC复杂的算法生成目标图像（表达），这一过程（以下称“提示工程”）使创作者的思想与表达之间形成分离，即创作者的思想不能直接决定表达，只能通过输入提示词和调整参数来间接影响生成结果。这种分离使创作过程更像是一种探索，而非直接的创作。
尽管创作者不能直接决定生成的图像，但笔者认为提示工程仍然是具有独创性智力投入的过程。首先，人工智能的快速发展并没有改变创作的核心，即创作者的创意（思想）。创作者的创意不会被AIGC的自主生成替代，而使AIGC生成符合创作者期待目标的过程，需要创作者对其创意的深刻理解和对提示工程的熟练控制。提示词是AIGC生成图像的起点，它们必须能够准确地引导AIGC生成创作者期望的图像，这需要创作者具备对艺术元素、主题和情感的深入理解，以及对语言的敏感度和精确的控制能力。其次，调整参数是一个复杂且需要深入理解AIGC工作原理的过程。每个参数都会影响生成图像的某一方面，比如颜色、形状、风格等，创作者需要通过对参数的精细调整，来控制生成图像的各个方面，使其尽可能接近他们的创作意图。最后，选择提示词和调整参数的过程是一个持续的、迭代的过程。创作者需要不断试验、观察结果，然后根据结果调整提示词和参数，直到生成的图像满足其创作意图。这个过程需要创作者具备强大的问题解决能力、耐心和毅力。在2022年科罗拉多博览会的数字艺术比赛中获得第一名的作品《太空歌剧院》，即由创作者使用绘画AIGC Midjourney调整80余小时，迭代上千次形成，当创作者生成初稿后，其需要思考判断如何调整提示词和参数以实现光影、构图、色彩等特定修改，“尽管自己没有使用画笔来创作，但创作出投稿作品也花费了相当大量的工作，并不容易”。[7]因此，笔者认同通过提示工程使AIGC生成目标图像的过程中创作者产生了具有独创性的智力投入。

图 | 获奖作品《太空歌剧院》
（二）提示工程难以在当前著作权体系下被直接保护
尽管提示工程充分体现了创作者的独创性智力投入，但是正如前文所述，该智力投入结果系“机械性智力成果”，在传统著作权体系下不适合被认定为作品。北互却依然认为案涉图片系作品，或许是因为更无法从提示工程角度保护创作者权益。
1. 提示工程难以被认定为文字作品或新型智力成果
有学者提出过将向AIGC输入文字指令的过程认定为文字作品[8]从而保护相关主体的权益，但笔者认为该观点难以实现。作品应当是在文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果，[9]根据一般认知，文学、艺术领域的作品应当具备一定美感。但从本案详细展示的提示工程可以发现，提示工程是大量词语、数字堆叠的程序性文本指令，只能体现AI生成内容的特征，其自身不具备任何可欣赏性美感，任何人独立看到这段字符都不会产生这是一篇可读作品的感受。而提示工程显然又未具备和计算机软件一般的智力投入，难以被视为科学领域作品。在作品类别上，无法将提示工程归纳为现有作品类别。
将提示工程认定为符合作品特征的其他智力成果亦存在不合理之处。著作权法为了应对技术发展带来的新变化，在第九项进行了作品类别的保留规定，一些无法归纳为现有作品、但符合作品特征的其他智力成果也可被认定为是著作权法规定的作品。提示工程无法被认定为新型智力成果的关键原因在于无法衡量其“符合作品特征”。如果大量词语、数字堆叠的程序性文本是符合作品特征的新型智力成果，如何确认词语、数字堆叠到什么程度符合作品特征？如何规范程序性文本的作品特征？特征是词语数量、字符长度还是提示词和参数的组合顺序？如果词语、数字堆叠的程序性文本是作品，其他程序性文本需要和已被认定作品存在什么程度的差别才是新作品而不是抄袭？以上问题均难以明确标准，没有标准的作品特征的内容，就无法被认定为作品。
2. 提示工程不适宜被纳入邻接权保护范畴
有学者提出可以考虑扩大邻接权的范畴，把提示工程行为认定为邻接权从而保护创作者的观点，[10]笔者认为该观点未考虑邻接权的特征。邻接权虽是广义著作权，涵盖与作品有关却非创作的行为权利规制，但并非所有符合前述特征的行为都可被归纳入邻接权。邻接权的客体是传播作品过程中所产生的劳动成果，保护的是未事创作但促进了作品传播的行为，而通过提示工程使AI生成相应内容这一行为本身是创作性行为，并不传播在先内容；且表演、录制等行为产生的劳动成果可保护性毋庸置疑，而提示工程的结果是否可保护无法通过将提示工程纳入邻接权范畴进行解答，否则会陷入循环论证。基于邻接权的特征，提示工程不适宜被纳入邻接权保护范畴。
3. 即使肯定对提示工程的保护也无法有效保护创作者权益
当下，各AIGC相关公司开出高价聘请提示工程师，各类型AIGC社群中出现了分享或买卖提示工程的现象，这是市场对提示工程价值的直接肯定。即使假定法律像市场一样对提示工程加以保护，提示工程与AI生成物之间的联系没有被认可，这种保护也只能局限于提示工程——只要抄袭者没有剽窃提示工程，就不算对创作者的权益损害。但抄袭对象往往是通过提示工程生成的内容，比如本案被告复制发布的系AI生成图像，而非提示工程；即对提示工程的保护无法真正有效保护创作者权益。
（三）AIGC研发者不适宜被赋予权益主体地位
从法理层面看，AIGC生成内容的权利归属可以大致归纳为：AIGC使用者、AIGC研发者、进入公众领域不予赋权。任何普通人的朴素价值观都无法天然认为创作者投入了智力活动的成果应该进入公共领域，法律适用不是为了在法律尚未规范的情况下作出不符合一般公众认知的法律判断，故此种情况不再赘述。而AIGC研发者不宜被赋予权益主体地位的原因有二。
1. 研发者并没有真正介入AI生成物生成过程
尽管AIGC能够自主生成结果是AIGC研发者建构模型、输入训练素材、训练算法的结果，但AIGC作为稳定的软件面向用户之后，研发者即无法预判用户如何使用AIGC，生成结果仅系用户使用模型算法的结果。研发者与生成结果之间不存在直接关联，且用户使用AIGC时与研发者并不存在合意，研发者可以对算法享有权益，但无法对生成结果享有权益，就像Word研发者可以对软件享有权益，而不能对用户使用Word输出的内容享有权益。
2. AI生成物归属于AIGC研发者不利于AIGC的应用
中国政法大学民商经济法学院李扬教授认为“如果无合同特别约定，应当属于人工智能利用者，而非开发者。同时，我个人并不赞成某些人工智能开发者通过合同约定，人工智能生成物所有的知识产权都属于开发者。人工智能开发者除了可以申请专利外，还可以将人工智能给使用者使用，收取使用费，从而确保收回投资。通过合同约定将人工智能生成物的所有知识产权约定归属于开发者，将严重影响人工智能生成物的利用市场，反而不利于人工智能的推广应用，最终于人工智能开发者不利。”[11]以Stable Diffusion为代表的AIGC开发者表现出此种态度，其在用户协议中约定“许可证人不对您使用模型生成的输出声称任何权利”，从约定之始即不对AIGC生成物声称权利。
结合上述原因，虽然将AI生成物认定为作品在当下著作权体系下有一定不当之处，但选择其他方式保护原告权益的方式更为不当。故笔者认为，本案判决或是北互北互试图守住著作权创作和权利主体的界限并兼顾对使用新型工具生成内容的权益保护的大胆尝试。
三、AI法律的现实必要性和合理性
放眼全球，尽管各国对AI及其生成物的态度不一，但都不约而同地对AI立法进程明显提速，各国监管都在追赶AI的演化速度。2023年3月，英国政府以白皮书的形式提出了“有利于创新的人工智能监管方法”（人工智能白皮书），8月31日，英国下议院发布人工智能治理中期报告，[12]11月23日，克里斯-霍姆斯勋爵向英国上议院提交了《人工智能（监管）法案》，上议院于当天通过了该法案的一读；[13]2023年6月14日，欧洲会议高票通过了《人工智能法案》（AI Act），[14]该法案系全球首个监管包括ChatGPT在内的人工智能的全面法规，12月8日，欧盟成员国及欧洲议会议员就《人工智能法案》达成初步协议；[15]2023年7月10日，国家互联网信息办公室同国家发展和改革委员会等五部委、国家广播电视总局公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》；[16]2023年10月30日，美国总统拜登签署了关于人工智能监管的行政命令《安全、可靠和可信赖的开发和使用人工智能》，该行政命令被认为系美国迄今为止最全面的人工智能监管原则。[17]在AI立法尚未建立的当下，颁布全面的AI法律背后是对自身规则的输出，欲掌握规则优势。[18]目前由于AI技术的日新月异，各国集中在监管方面发力，随着技术逐渐走入大众，其他方面的立法势必要推进。
试想，在AI高度成熟的社会中，若普通人像拥有手机一样拥有自己的人工智能，全社会全场景广泛应用AI，人们的任意一句指令都能使AI做出一系列完整动作时，为了社会稳定运转，全场景AI应该都会有从训练生成到用户使用、纠纷解决等全方面完善的法律体系。回顾过往，法律的完善往往在某一问题出现后徐徐推进，而此次判决中，法律似乎走在实践前，结合已经实施的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，笔者认为我国或正以长远的目光推进AI相关法律体系的建立。
结语
本案目前尚未经历二审判决，人工智能生成物的可版权性问题尚未盖棺定论，但即使北京知识产权法院二审维持原判，该案也只是个案，仅系对本案中原告充分投入智力活动、AIGC仍然是工具时，此类创作者可以享有版权的认可。若用户仅仅输入几个提示词即通过AIGC生成内容，该种情况下的AIGC生成物可版权性问题并没有得到解答，更无法类推适用于更广泛场景下的AIGC问题。本案虽尝试在AIGC生成物上突破适用传统著作权法，以尝试推进传统法律体系在面对AI技术日新月异现状下的创新，但AIGC的属性这一AI立法环节中必须直面的问题尚未加以回应，未来AI充分发展下配套法律体系会如何建立，尚需要实践的积累来回答。
注释
[1] 参见AIGC百度百科，https://baike.baidu.com/item/AIGC/59988381?fr=ge_ala，最后访问时间：2023年12月9日。
[2] 详见最高人民法院（2016）最高法民申2136号裁定书。
[3] 判决书内容详见知产库公众号：AI生成图片著作权侵权第一案判决书https://mp.weixin.qq.com/s/Wu3-GuFvMJvJKJobqqq7vQ，最后访问时间：2023年12月10日。
[4] 参见王迁：《知识产权法教程》，中国人民大学出版社第七版，第69页。
[5] 详见北京互联网法院（2018）京0491民初239号判决书，北京知识产权法院（2019）京73民终2030号判决书。
[6] 北京互联网法院公众号：北京互联网法院数据算法十大典型案件｜砥砺五载·典型案例篇https://mp.weixin.qq.com/s/XRB3TqJs-VL67FjKkO-IMw，最后访问时间：2023年12月9日。
[7] MetaPost公众号：时代变迁？AI画作夺奖，人类艺术家轰作弊https://mp.weixin.qq.com/s/5HgzuKRNbxsqhHJfkDi-Wg,最后访问时间：2023年12月10日。
[8] 全国律协知产委委员、北京嘉观律师事务所律师朱晓雨观点，参见中国新闻周刊公众号：AI著作权首案宣判，判赔500元https://mp.weixin.qq.com/s/PjPfoFw5q4JuIm7lO4oZSQ，最后访问时间：2023年12月10日。
[9] 《中华人民共和国著作权法》第三条本法所称的作品，是指文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果，包括：
（一）文字作品；
（二）口述作品；
（三）音乐、戏剧、曲艺、舞蹈、杂技艺术作品；
（四）美术、建筑作品；
（五）摄影作品；
（六）视听作品；
（七）工程设计图、产品设计图、地图、示意图等图形作品和模型作品；
（八）计算机软件；
（九）符合作品特征的其他智力成果。
[10] 参见陶乾：《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》，载《法学》2018年第4期。
[11] 知产财经公众号：附判决┃专家速评：人工智能生成图片著作权侵权第一案焦点问题https://mp.weixin.qq.com/s/mxs1WKbZ0m_9L30op6bpRA，最后访问时间：2023年12月10日。
[12] 中国科学院知识产权信息公众号：英国发布人工智能治理中期报告https://mp.weixin.qq.com/s/_H4KBXJyGCmxcOlbh_R-qg，最后访问时间：2023年12月10日。
[13] 上海市人工智能与社会发展研究会公众号：英国：《人工智能（监管）法案》要求设立专门机构，明确监管原则https://mp.weixin.qq.com/s/GxDLVb3F43KyjhyVkRAqn，最后访问时间：2023年12月10日。
[14] 中国新闻周刊公众号：人工智能监管难题：如何“用魔法打败魔法”https://mp.weixin.qq.com/s/Vv77YWKvkxG7papp1M8Utw，最后访问时间：2023年12月10日。
[15] 中国新闻社公众号：“历史性的”！全球首个人工智能监管协议谈了什么？https://mp.weixin.qq.com/s/S2TbVN_cIR7ANM7VD5IbRg，最后访问时间：2023年12月10日。
[16] 网信中国公众号：生成式人工智能服务管理暂行办法https://mp.weixin.qq.com/s/TztAWbEJmA3qBCiLgvZMyg，最后访问时间：2023年12月10日。
[17] Internet Law Review公众号：AI监管丨刚刚，美国发布最全AI监管原则 剑指主导全球AI发展格局https://mp.weixin.qq.com/s/X--t8agQ2f2h9SbiTTD2ig，最后访问时间：2023年12月10日。
[18] 同引用14。