我國人工智能生成物著作權研究可視化分析

［摘要］隨著科技的不斷發展，人工智能生成物是否應受著作權法保護的問題日益受到學術界關注，不過學術界對此問題并沒有形成統一意見。文章利用文獻計量軟件CiteSpace總結分析我國學術界關于人工智能生成物著作權的研究現狀、研究熱點及研究發展趨勢，并通過關鍵詞共現、關鍵詞聚類、關鍵詞突現等進行可視化分析。人工智能生成物是否受著作權法保護屬于多學科多領域交叉研究項目，涉及民商法、出版學、新聞與傳播、計算機等學科，其中民商法是重要研究領域。研究表明：隨著科技的不斷發展，人工智能生成物著作權研究未來仍有較大的理論發展空間。

［關鍵詞］人工智能；著作權；生成物；可視化分析

2022年12月，一款基于自然語言處理技術的美國人工智能模型ChatGPT橫空出世，其可以產出外觀上與人類作品沒有差異且具有較高藝術性的“作品”。該生成物并不是對已有作品的復制或改編，而是算法學習大量資料后生成的全新“作品”。如果僅從生成物的角度來看，似乎應將其納入知識產權法的保護范疇。國際保護知識產權協會認為，人工智能生成作品的過程存在人為必要干預，是作品獲得版權保護的必要條件。其中，必要干預指人為選擇、分類、標記、輸入數據或是設定數據的篩選標準。

2023年3月16日，美國版權局發布聲明：通過ChatGPT等AI自動生成的作品，不受版權法保護。美國版權局認為，只有人類創作的作品才受到版權法的保護。美國版權局的觀點偏向作者中心主義。作者中心主義強調作品是作者的精神表達，側重于保護作者的人格利益。著作權是一種特別的人格權，反映了作者與作品的人格關系［1］。ChatGPT生成的作品不能體現人工智能的精神表達，甚至人工智能是否具備精神表達的能力尚有爭議。

我國究竟是否需要將人工智能生成物納入著作權法保護范疇，如果納入著作權法保護范疇，給予多大程度的保護仍是目前學術界頗有爭議的問題。換言之，如果為了鼓勵人工智能技術的發展，需要對人工智能生成物提供一定程度的保護，那么如何保護？是基于現有著作權法體系提供保護，還是創設全新的保護方式？反之，如果側重于維護以人為中心的著作權法體系，保護人的利益，那么是否還需要保護人工智能生成物？文章通過應用CiteSpace軟件，厘清目前國內學術界對人工智能生成物的研究熱點及發展趨勢，為后續我國理論研究及立法提供參考。

一、研究數據

文獻計量法是一種定量分析方法，以文獻的外部特征為研究對象，結合數學與統計學方法來描述、評價和預測科學技術現狀與發展趨勢［2］。文章主要以CiteSpace軟件作為輔助工具，分析國內學術界對人工智能生成物著作權的研究文獻，并將研究成果以可視化的方式呈現。筆者在中國知網數據庫中以“人工智能生成物”和“著作權”作為主題詞不設時間限制進行檢索，共獲得1485篇文獻，文獻時間主要分布于2016年至2022年（數據檢索時間為2023年4月1日）。其中，學術期刊842篇，碩士論文573篇，博士論文26篇，國內會議13篇，國際會議12篇，報紙19篇。

2016年之所以是國內人工智能生成物著作權研究元年，是因為2015年9月騰訊發布了一篇由人工智能程序Dream Writer撰寫的新聞稿，開創了國內人工智能寫作的先河，引發了學術界對人工智能生成物著作權的探究。當前，我國著作權法并沒有明確是否將人工智能生成物納入保護范疇。人工智能生成物是否受著作權法保護屬于多學科多領域交叉研究項目，涉及民商法、出版學、新聞與傳播、計算機等學科，其中民商法是重要研究領域。

2017年至2019年是民商法學術界對人工智能生成物著作權的研究的高速發展時期，發文量呈上升趨勢，從28篇增加至179篇。2020年至今，民商法學術界對人工智能生成物著作權的研究略有回落，發文量呈下降趨勢，如圖1所示。

關于人工智能生成物著作權研究引用量較高的文獻均發表于2017年。筆者在中國知網數據庫中設置選項為“學術期刊”，以引用量高低為排序方式對樣本進行排序，得到排名前五的文獻均為知識產權法研究方向，其中四篇均發表在《法律科學》上，如表1所示。

二、研究熱點

為使研究更具參考價值，筆者以CSSCI和北大核心期刊為文獻來源對樣本進行篩選，共獲得有效文獻371篇。筆者應用CiteSpace軟件分析高質量期刊文獻中的關鍵詞，并進行聚類標簽。在圖2中，關鍵詞對應的圓點越大，代表其在文獻中出現的頻率越高，即為研究的熱點。整體而言，人工智能生成物著作權的研究熱點主要為人工智能對著作權的影響以及對大數據、區塊鏈的相關研究。

筆者選取“人工智能”為關鍵詞，進一步進行聚類分析。研究顯示，與人工智能聯系最密切的三個熱點關鍵詞依次為鄰接權、作品、權利主體，如圖3所示。包含這些關鍵詞的研究均涉及著作權法的基礎理論。

人工智能生成物著作權研究領域的第一個熱點問題是人工智能生成物是否屬于作品。傳統著作權法認為作品是由人類創作的。作品是作者人格的反映，作品本質上是作者的意志體現［3］。美國版權局聲明不保護ChatGPT的生成物正是出于此考量。但是人工智能生成物是否屬于作品，并不能僅考慮主體身份這一因素，由此延伸出該生成物是否具有可版權性的問題?？砂鏅嘈缘姆治霰厝恍枰覀冋撟C人工智能生成物是否滿足獨創性標準。從客觀性判斷標準來說，人工智能生成物可以滿足獨創性要求，著作權法應賦予人工智能為生成物所有者的身份［4］。獨創性具有兩層含義，一是作品為作者本人的創作；二是作品能夠體現最低程度的創造性。相對保守的觀點認為，人工智能生成物的內容是算法計算的結果，不能體現作者獨特的價值判斷，因此不應給予保護［5］。換言之，所有人工智能生成物均直接進入公版領域。相反意見則認為，人工智能生成物可由獨創性標準來認定，對其權利歸屬可通過借鑒法人作品來判定。還有一類觀點介于兩者之間，認為可通過鄰接權保護人工智能生成物［6］。目前，國內學術界的研究方向已經從是否需要保護人工智能生成物轉向了如何保護人工智能生成物。

人工智能生成物著作權研究領域的第二個研究熱點是如何擬制人工智能在著作權領域的主體身份，相對主流的方案有三種：界定為電子人、視為工具人和擬制為法人。第一種，將人工智能界定為電子人，擬制為法律主體［7］。電子人享有物權與債權，對其創作內容擁有著作權，享有數據共享權、網絡接入權等數據網絡權利［8］。第二種，將人工智能視為工具人。工具人制度指出于人類中心主義思想，將人工智能視為工具人，只享有一定的財產權，同時以保險制度作為兜底保證［9］。第三種，將人工智能擬制為法人。但是無論采用哪種方案，都會對現有的民法基礎理論造成較大的沖擊。而且此類單獨創設的“自成一體”的保護模式，無疑會加劇各國實體法之間的差異，無益于國際知識產權判決的跨境承認與執行。

除了從著作權主體的角度探析人工智能生成物的著作權保護路徑，我國學術界還考慮將人工智能生成物納入鄰接權的保護范疇。鄰接權保護模式涉及內容較多，此時應當將鄰接權理解為廣義上的鄰接權，即含有思想的表達形式又不能稱為作品的內容所享有的權利。相較重新構建著作權基礎理論乃至擬制人工智能的特殊的法律身份，以鄰接權方式保護人工智能生成物的著作權的理論障礙相對較小。如基于程序的使用權人享有的對數據成果的數據處理權進行保護［10］。在關于鄰接權的分析中，通常會肯定人工智能生成物的財產屬性［11］。如果僅考慮該生成物的財產屬性，我們也可以反不正當競爭模式代替鄰接權作為保護手段［12］。雖然知識產品最終必然會走向公共領域，但是為了鼓勵創作，同時保護人類精神的獨特價值，法律擬制了著作權的概念。以鄰接權的方式保護人工智能生成物，保護程度低于著作權，這樣我們可以判斷人類作品與人工智能生成物法益價值的高低。這在一定程度上也可以體現知識產權法的利益平衡原則。

筆者對研究數據進行整理，選取部分文獻，且將關鍵詞的中心性設置為大于0.1，最后依據詞頻大小從高到低排列，結果如表2所示。將中心性與詞頻共同作為研究參照尺度，我們可以發現關鍵詞與人工智能研究之間聯系的緊密程度；通過年份，我們可以從時間發展的角度找到研究熱點的變化情況。從2017年起，人工智能生成物著作權研究涉及著作權法基礎理論。隨著科技的發展，人工智能生成物著作權研究涉及的領域也在不斷更新。2021年，人工智能生成物著作權研究還涉及諸如元宇宙之類的新興事物。除了分析人工智能生成物的權屬和內容問題，學術界也開始研究人工智能在生成成果的過程中對人類作品的使用問題，如在立法上增設人工智能創作作為新型合理使用類型，涉及不以盈利為條件的復制、改編、廣播和信息網絡傳播四種［13］；或是限制保護熱度下降且保護需求較弱的作品［14］。關于該問題，國內學術界意見較為一致，均支持擴展該領域合理使用的范圍，以支持科技發展。

筆者以時間線的方式對人工智能生成物著作權研究關鍵詞做可視化處理，圖4中右側的序號是關鍵詞聚類結果，共包含10類標簽，分別為#0人工智能、#1獨創性、#2著作權、#3知識產權、#4合理使用、#5著作權法、#6版權、#7算法、#8利益平衡和#9創造性。圖4中左側顯示了每一類標簽依據時間發展的延續情況，反映出人工智能生成物著作權研究領域的發展趨勢。

相對而言，從著作權法角度分析人工智能生成物是否滿足獨創性是該問題首次提出至今仍有研究價值的經典問題。人工智能合理使用的程度界定問題，與其生成物保護路徑研究相比，起步較晚，但仍屬于值得研究的問題。而人工智能生成物相關算法問題的研究熱度則下降得較為明顯。

筆者以“人工智能+著作權”為關鍵詞，生成由17個關鍵詞構成的突現圖（如圖5所示），并按照發展脈絡將關鍵詞分為三類。第一類關鍵詞有4個：電影作品、利益平衡、試聽作品和制度安排。相關研究開始于2017年，結束于2018年，代表了國內相關研究在起步階段的研究方向。第二類關鍵詞有8個：可專利性、創作物、權利主體、機器學習、算法、文化產業、公共領域和公有領域。相關研究開始于2018年，結束于2021年。在此階段，研究涉及領域已經從民商法擴展至計算機領域，涉及算法與著作權的交叉研究。第三類關鍵詞有5個：合理使用、侵權責任、著作權法、專利和專利法。此類關鍵詞出現的時間是2021年，相關研究持續至今。從關鍵詞的學科屬性來看，人工智能生成物著作權的研究已回歸知識產權法領域，不過已經不僅限于著作權，還擴展至專利領域。

三、結語

文章以中國知網數據庫的相關文獻作為研究基礎，以CiteSpace軟件為分析工具，對我國學術界關于人工智能生成物著作權相關研究成果進行可視化分析。文章發現，人工智能生成物著作權研究屬于科技發展帶來的新的實踐問題。該問題也對傳統著作權基礎理論提出了挑戰。從研究趨勢來看，未來人工智能生成物對知識產權的影響會以著作權為起點，擴展至專利等其他具體領域。從整體發展方向來看，人工智能的發展仍是值得我國學術界繼續研究的問題，兼具理論與實際價值，而且其未來研究仍有較大的發展空間。

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［基金項目］國家社會科學基金青年項目“《反外國制裁法》域外效力研究”（項目編號：23CFX071）。

［作者簡介］姜悠悠（1990—），女，江蘇南京人，南京工業大學法政學院講師。