AI生成图片著作权侵权第一案宣判，同案为何不同判？

近日，北京互联网法院的一起关于AI生成图片的判决引发热议。案件争议焦点主要在AI生成的图片究竟是不是著作权法保护的作品？本案中北京互联网法院给出了肯定的答案。
本案原告李某使用开源软件“Stable Diffusion”生成涉案AI绘图，并发布于小红书账号，被告系百家号某账号的注册者和使用者，被告在发布一篇诗歌文章时使用的一张配图为原告绘制的AI图片。
法院在本案的判决似乎惹来更多质疑。因为就在2019年，同样是北京互联网法院，出具了一份关于AI生成报告的判决书，堪称国内AI生成内容著作权侵权首案。不过该份判决书中的答案却和本案相反，该案否定了AI生成报告属于作品。
这两案究竟有何不同，让同一法院的法官得出两种背道而驰的结论？
一、“同案”为何不同判
前述两个案件的原告都是通过AI软件生成相关内容，该等内容被其他人复制、使用，因此原告主张对内容享有著作权、进而起诉使用者。
两案均在讨论AI生成内容是否构成“作品”，但是结果却大相径庭，差异究竟在何处。不妨先简单看下两案的基本情况：
【2019年案】——“AI报告案”
AIGC：威科先行报告，“威科先行”即国内一款法律内容检索数据库，其可以根据用户提供的关键词就检索到的内容生成报告，包括数据、图表以及对检索成果的简要分析。
原告的付出：加入关键词进行检索，点击生成报告。
判决结果：认为报告并非自然人创作，不认可报告属于作品。
【2023年案】——“AI绘图案”
AIGC：“Stable Diffusion” 生成的绘图，“Stable Diffusion”是具有作画功能的AI软件。
原告的付出：选取高度模糊的模型、输入多项提示词、反向提示词、修改提示词参数、再反复随机重复前述过程对图片进行修正，最终生成用户想要的图片。
判决结果：“从原告构思涉案图片起，到最终选定涉案图片止，这整个过程来看，原告进行了一定的智力投入”“涉案图片本身来看，体现出了与在先作品存在可以识别的差异性”“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”，最终认可AI绘图构成美术作品。


摘自本案判决书，图片来自“知产库”
不难看出，两案事实背景中最为明显的区别就是，2023年案的原告对于最终生成结果有更多付出、选择的行为，而2019年案中原告仅仅在报告生成前输入简单的关键词。这可能是导致2023年案法院认为案涉图片体现了用户具体的取舍、选择、安排、设计，属于用户独创性的智力成果的主要原因。
实质上，两案看似得到不同的结果，其实裁判思路和标准基本是一致的，因为案涉事实中用户行为、付出的不同，才带来了不同的结果：
1. 两案均认可：作品应当体现自然人的智力投入，“机械性智力成果”应当被排除在作品之外。
2. 两案均否定了软件研发者是作者，认为软件研发者对于本案中的生成成果没有主观的生成意图和直接的选择。
因此，“同案”不同判的主要原因大概就在于，用户参与制作的行为不同。前案用户仅仅为报告提供简单的关键词，而后案中，用户从初始模型选择、提示词选择、参数选择设置、再到最终不断修正，体现更多、更具体的智力投入，因此被法官认定为生成成果是用户这个自然人的智力成果、构成作品。
二、AIGC成果之性质的判断标准
虽然厘清了两案结果为何不同的原因，但是依然没能解答大家心中最大的疑惑：究竟AI生成成果是否构成作品？
这在很多国家似乎并不是具体的问题。例如，日本政府“知识产权部”在《知识产权推进计划2016》中提到，“一般认为，人工智能自动生成的内容不属于著作权的客体”，因为其不符合日本《著作权法》所规定的“表现思想或者情感的作品”这一条件。
我国立法自然没对这类新型成果做一刀切的判断。实践中倒是已经存在多份相关判决，但遗憾的是没有一份判决书详细论述过“是”与“否”的判断标准。现有的结论就一定是正确的吗？
我们不妨回到著作权法“作品”最本质的定义来看，其是指具有独创性的智力成果的表达（文学、艺术和科学领域内）。抛开领域来看，“作品”无非应当具有如下三项特性：
有“独创性”
“自然人的智力成果”
“有形形式的表达”
2023年案，也就是本案中，用户确实投入不少智力与选择，体现其独特的审美趣味和个性化选择。但是，同样值得注意的是，著作权法奉行思想表达二分，只有具体的“表达”才会得到保护。

还需要深入判断的是：用户在图片生成过程中投入的内容究竟是什么，是否是“表达”，呈现的绘图成果是否体现的就是该用户自身的创作，“创作”和最终“表达”之间是否具有直接的因果关系。这决定了绘画成果是否是由该用户依靠其智力独立、创作完成。如果得到否定的答案，是不是就不应当认定AI生成图片具有独创性等三种特性。
本案中，用户最为具体的选择、安排是设置提示词及设置提示词参数。但是我们发现：
一方面，用户给的大部分提示词并非是可以直接指向结果的“表达”，而是“日本偶像”“酷姿势”“外景（环境）”“害羞”“优雅”“可爱”“情欲”“青少年”等主观词汇，千人可能对“害羞”有千种理解，而AI帮用户生成了一种“害羞”；
另一方面，所谓的设置参数包括引导系数，例如加重“汉服”模型的权重等，同样属于对主观内容的“主观”修改。
因此，存在一种观点是，用户在本案中的部分投入，或许不能称其为与最终“表达”具有最为直接的因果关系，本案中用户给出的“害羞”“优雅”“可爱”等部分提示词或许只能被认定为其“思想”，“表达”是由AI利用学习成果生成的而不是用户独立创作完成。直白一些来讲就是，用户脑中可能并没有对绘画成果的具体想象，或者其具体想象的画面或许与最终生成的结果并不一致，绘画成果并不是用户的独创性智力成果，这其中有很大一部分的创作贡献属于AI软件本身。
周公有话：
当然，“思想”和“表达”之间并非泾渭分明，学术界的普遍观点是越细致、具体越可能成为“表达”，但这中间的地带常常是模糊的，甚至有“思想”“表达”共存的领域。并且，不同领域对“表达”的标准或许也存在差异。例如文字剧本，如果某些情节相同，即便人物名称、人物关系不同也可能被认为是相同的“表达”；但是对于平面的美术作品，其视觉反馈更为直接，因此所谓的“表达”可能需要更加细致具体。
科技成果总在推陈出新，这对法律的解释带来更多考验，但是总结判断标准可能是在立法原意内对新型事物进行解释的基础，也是我们法律人将永恒探索的地带。