人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正在改变着社会生产、大众生活的方方面面。7月3日，2024全球数字经济大会 人工智能产业发展与知识产权保护 专题论坛在北京举行。在论坛上，多位学者围绕 人工智能生成物著作权保护问题 发言分享。其中， 人工智能生成内容是否为作品 是否能受著作权法的保护和归属 等热点问题成为会上热议的焦点。 针对人工智能生成内容是否为作品，中国人民大学法学院教授、知识产权学院副院长郭禾表示，目前人工智能系统的行为只能是依照指令行事，因此它难以实现无中生有的创造。系统生成的任何内容都只是被分解的数据元在算法规则下的重新组合， 由于组合方式的数量之大已经超过了人脑所能记忆的最大极限，即人脑无法处理的数据量，因而在理论上可以认为系统生成的内容具有独创性，或具有作品的属性 。 与此同时，北京知识产权法院审判监督庭庭长冯刚也表示，人工智能生成内容具有价值和相对稀缺性，因此具有法律保护的必要性。若人工智能生成内容在表现形式上符合 作品 特征，应受到著作权法保护。 那么，人工智能生成内容著作权归属认定问题该如何落实呢？ 业内普遍认为，在法律规则层面仍然是依据主体的实际独创性贡献来确定权利归属。冯刚认为，从行业实践层面来看，主要有三种确定归属的方式：一是由于市场结构，生成式人工智能提供商为寡头，必然通过格式合同约定著作权归属；二是提供商之间的竞争以及对于垄断协议的控制将导致格式合同的约定实现利益平衡；三是经过一段时间磨合，格式合同被司法承认并成为行业惯例。 提及人工智能生成内容著作权的保护，冯刚表示，一方面是显著署名义务。为保障公众知情权和选择权，应要求人工智能生成物进行显著标识，国内外均有类似规定；另一方面，纳入法定许可模式范围。AIGC在输入端需要多达数十亿级别的海量数据用于训练，如果要求训练数据必须取得授权，将产生巨大成本。 目前学界多支持训练数据 合理使用 的观点，将人工智能生成物纳入法定许可模式范围，有利于尽量实现利益平衡。 时下，人工智能需要海量的数据 喂养 随之引发的版权保护问题也日益受到业内外的关注。 冯刚对此表示，人工智能数据训练行为涉及著作权法意义上的复制行为，除非构成合理使用，否则需要获取著作权人许可。我国著作权法规定了权利限制或例外的具体情形，但数据训练行为不属于列明的情形。 根据伯尔尼公约的 三步检验法 以及最高人民法院司法政策中的 四要素 规则，大模型数据训练过程中的复制行为可能被视为合理使用。
# 论坛 | AI 著作权保护应纳入法定许可模式范围 近年来，随着人工智能技术的飞速发展，AI 创作的文学、艺术作品也越来越多。然而，由于现行著作权法未对 AI 生成物的权利归属及使用规则作出明确规定，导致 AI 生成物的使用面临诸多法律障碍，不利于其产业发展。因此，有必要对 AI 著作权保护进行深入研究，探寻合理的保护模式。 法定许可制度是指在法律规定的特定情形下，未经著作权人许可使用他人已发表的作品，可以不向著作权人支付报酬，但应当指明作者姓名、作品名称，并且不得侵犯著作权人依照本法享有的其他权利的制度。 将 AI 著作权保护纳入法定许可模式范围，具有以下优势： 1. 有利于促进 AI 技术的发展和应用。在法定许可模式下，AI 开发者可以在无需获得著作权人许可的情况下，使用已发表的作品进行训练和开发，从而降低了 AI 技术的开发成本，提高了 AI 技术的应用效率。 2. 有利于保护公共利益。法定许可制度可以在一定程度上平衡著作权人的利益和公共利益，避免因过度保护著作权而限制了 AI 技术的发展和应用，从而更好地保护公共利益。 3. 有利于促进文化创新和知识传播。在法定许可模式下，AI 开发者可以在无需获得著作权人许可的情况下，使用已发表的作品进行再创作和传播，从而促进了文化创新和知识传播，丰富了人们的文化生活。 当然，将 AI 著作权保护纳入法定许可模式范围，也需要注意一些问题。例如，需要明确法定许可的范围和条件，以防止滥用法定许可制度；需要建立合理的补偿机制，以保障著作权人的合法权益；需要加强对 AI 生成物的监管，以防止侵权行为的发生等。 总之，将 AI 著作权保护纳入法定许可模式范围，是促进 AI 技术发展和应用的必然选择。在具体实施过程中，需要充分考虑各方利益，平衡好著作权保护和公共利益之间的关系，建立健全相关制度和机制，以推动 AI 技术的健康发展和文化创新。