生成式人工智能繪畫的法制思考

人工智能繪畫（以下簡稱AI繪畫）是內容生成式人工智能行業的細分領域，其以Stable Diffusion模型等為代表。Stability AI公司于2022年7月開源了Stable Diffusion模型的代碼，并于當年8月開放測試其基于Stable Diffusion模型的AI繪畫軟件Dream Studio。目前，我國市面上大部分的繪畫軟件如OneFlow和Nolibox都是基于開源的Stable Diffusion模型，這逐漸成為業界使用的主流AI繪畫模型。我們將主要以Stable Diffusion模型所產出的畫作為代表，討論AI繪畫的版權問題。Stable Diffusion模型的訓練可以分為兩個階段，第一個階段是使語言文字與圖片相對應；第二階段是根據描述從布滿噪點的圖片中去除無關噪點生成圖片。生成式人工智能為藝術創作帶來極大便利，使藝術創作更加多樣性。與此同時，其也帶來各種問題與法律風險，值得引起重視。

一、模型訓練階段的版權問題

利用不同繪畫軟件輸入同一關鍵詞，得到的畫作風格和藝術性皆有不同，其中一個原因是訓練過程中利用的圖像數據不同。互聯網同時充斥著大量不受版權保護的作品和受版權保護的作品，當人工智能使用了受版權保護的作品時，這一行為可能成為未經權利人許可就收集利用和加工處理的侵權行為。

這種侵害版權的風險主要體現在AI繪畫軟件在訓練模型過程中對受版權保護的作品進行復制和改編活動。這種以數字化儲存一份作品的形式，可以形成永久穩定的儲存作品信息。AI繪畫通過永久性復制進行數據挖掘，這一行為在復制權的涵蓋范圍內，可能涉及侵犯權利人的復制權。其次，AI模型將儲存的作品副本添加噪聲并編碼，編碼保留了作品的一些特征，和作品“改編”行為具有一定的同質性，可能侵犯版權權利人的改編權。

二、生成畫作階段的版權問題

軟件開發者和軟件所有者參與模型訓練階段，軟件使用者參與圖片生成階段。基于Stable Diffusion模型的AI繪畫軟件生成圖片時，從表面上看是簡單地由使用者輸入指令，再由AI軟件進行回應從而生成圖片。而事實上，軟件在用戶輸入指令后，需要對這些數據進行遴選，不斷在噪點圖片上根據指令去掉無關噪點，匹配得出符合用戶指令的畫作。

首先，生成的畫作由算法主導隨機生成，在輸入相同指令的情況下每次產出的畫作可能有所不同，因此有極小的概率會造成與訓練數據中有實質性相似的畫作，即使是普通使用者也可能“制作”出侵犯他人權利的畫作。此時，AI產生的畫作有沒有侵權，可以用“實質性相似+接觸”規則來判斷。具體來說，如果產生的畫作和前期訓練過的作品實質性相似，則可能涉及對復制權的侵害；如果產生的畫作和前期訓練過的數據集中的作品沒有達到實質性相似，則可能涉及對改編權的侵犯。但這種實質性判斷受到“思想/表達二分法”原則的限制，即著作權法保護的是作品思想的表達過程，而非思想本身，如畫風等抽象類的思想在人工智能大量學習后如果構成實質性相似則不受保護。面對這種限制，在判斷被控侵權作品是否與在先作品有實質性相似時，可以從作品具體的主題、內容和表達形式多方面進行判斷。

其次，關于AI繪畫是否屬于著作權法保護的“作品”仍存在很大爭議。目前否定AI創作畫作可以構成著作權法“作品”的觀點往往是站在人工智能創作物不是人類思維體現的角度，而忽略了人工智能的生成原理。事實上，AI創作畫作已由過去的基于已有作品進行復刻的階段，進化到了實時自主生成的階段，且在龐大的數據加持下，AI已經擁有了強大的內容自主生產力。

再次，即使可以認定AI繪畫軟件生成的符合用戶指令的畫作為“作品”，著作權的歸屬又成為另一個值得關注的問題。依據我國現有規定，創作作品并獲得法律保護是一種民事法律行為，版權歸屬者應獨立承擔民事責任，人工智能不是法律主體，自身并不適合成為作者，因為其沒有獨立財產，不具有單獨承擔民事責任的能力，無法承擔侵權后果以及賠償責任。若作品的版權歸屬于人工智能，為了保障相關權利人的利益，就必須確保人工智能技術的使用行為有主體承擔相應的侵權責任以保證被侵權人的利益，所以最終的責任承擔者還是人，這使得人工智能的“法律人格”顯得多余和毫無必要。人工智能在本質上是科技領域的人類智力勞動成果，其存在是為了服務于人類繁衍、生存、發展的終極目的。人工智能歸根結底是人腦的產物，是人類的智力創造成果，其版權歸根結底也應歸屬于人類，只是在不同情形下需要區分版權的不同歸屬。因此，AI繪畫軟件的設計者、所有者和使用者看似都可能成為AI繪畫作品的著作權人。如果三者都為同一主體，并不會產生版權歸屬的爭議；但如果三者并非集中于同一主體，此時若沒有明確的約定或法律約束，那么著作權歸屬可能存在難以判別的風險。如果著作權歸屬不明，將可能會使人工智能生成內容落入公有領域，損害相關權利人的利益，從而引發更多的不利影響。

最后，在AI繪畫畫作的導出和使用環節也可能出現版權風險。由于使用者在AI生成畫作后通常不僅局限于自我欣賞，還可能會在互聯網中進行分享、傳播或商業化利用。當著作權不屬于使用者而歸屬于軟件設計者或所有者時，使用者將作品導出、存入自己的儲存設備，可能侵犯軟件設計者或所有者的復制權。使用者如果將儲存的作品上傳到互聯網，就可能產生侵害信息網絡傳播權的風險。使用者將AI繪畫軟件產出的作品用修圖軟件進行修改時，可能侵犯原權利人的修改權和保護作品完整權。同樣的道理，當著作權歸屬于使用者時，如果軟件設計者或所有者在AI繪畫軟件中有以上行為，也可能侵犯使用者的復制權、信息網絡傳播權、修改權和保護作品完整權。

三、AI繪畫版權問題的法制思考

（一）模型訓練階段版權問題的法制思考

建議政府完善現有法律法規并加強對AI繪畫軟件研發方的監管，倒逼其自律。

第一，政府應完善現有法律法規。在人工智能快速發展的今天，互聯網中的作品的各種侵權事件時有發生，為了保障人工智能的發展和科技的創新，監管部門應完善法規并加強監管，法規不僅需要關注權利的保護，也需要注重數據安全和算法公正。首先，可以考慮靈活增加合理使用的條款。其次，建議從人工智能已有技術的實際應用出發進行監管，例如監管部門可以督促AI繪畫軟件研發方盡快公開訓練數據的來源，確保有版權的作品在被訓練時可被版權擁有者知曉，盡可能地使流程透明化，這樣版權所有者才能作出明確授權或者拒絕授權的決定。最后，監管機構應當對AI繪畫使用圖像數據的行為保持密切關注，并加強監管。

第二，加強對AI繪畫軟件研發方的監管。首先，監管機構應監督AI繪畫軟件研發方遵從“技術向善”的原則，加強算法責任綜合治理，強化技術行為和使用規范。其次，監管機構應督促AI繪畫軟件研發方增加用戶反饋機制，如果AI繪畫軟件產生的畫作涉及侵權行為，用戶可以通過某種方式反饋給軟件研發方，軟件研發方核實后應立即終止侵權行為。最后，監管機構可以督促AI繪畫軟件研發方與圖片版權商合作對接，以合理取得作品的使用權利并用于模型訓練。通過取得作品的相關授權，完善授權許可與利益補償機制，其產生運營費用可以轉化為費用向使用者進行分攤。

（二）畫作生成階段版權問題的法制思考

AI繪畫技術發展迅速，使用者應注意AI繪畫畫作生成后可能導致的法律風險。

人工智能是通過模擬人腦神經網絡，模擬現象世界的復雜性和多樣性，“輸入”過程中會在樣本庫隨機選取固定數量的樣本，要實現數據使用的自主性幾乎不可能。人工智能并非完全獨立地產出畫作，人類的后期選擇對生成的畫作具有關鍵性影響。以AI繪畫軟件Midjourney為例，它的生成過程并不只是簡單輸入代碼指令就可以產出一幅完美或具有一定“獨創性”的畫作，讓人工智能自由發揮很可能畫不出人類期望的富有體系的、完全符合用戶要求的畫作，因為人工智能并不能理解人類語法和詞義，其技術思路實質上是借由代碼編程將人類思維過程移植于機器。而這些代碼是人類創意的體現。因此，不能僅僅是由人工智能輸出畫作而簡單否定人類在產出畫作時的關鍵性作用，判斷人工智能產出畫作可否受到版權保護時應關注人工智能產出畫作的全部過程。

著作權法保護的作品構成要件有四個：一是“文學、科學、藝術領域”；二是“具有獨創性”；三是“能以一定表現形式”；四是“智力成果”。AI繪畫具有藝術性、能以電子文檔等形式表現，符合作品構成的要件一和要件三。有關可版權性的爭議主要集中于要件二和要件四，但根據我國現有的法律法規，并沒有對作品的獨創性有明確的界定范圍，所以當在對獨創性進行評判的時候，只能通過具體情況來分析。獨創性不僅是法律判斷，更是一個復雜的事實判斷，在事前不告知是由計算機程序生成的情況下，由計算機程序自行生成的繪畫已具備了成熟風格，完全滿足作品可版權性的要件二。使用者是否為人本身，不應當成為束縛作品產出的條件，不論是人類自主創作，還是AI繪畫最終都是人類思想的體現。對于要件四，人們更愿意將智力成果解釋為與自然人腦力創作相當的新穎性、創造性的新內容，也就是說，AI自主生成的作品，是符合“智力成果”這一要件的。

從使用者層面來說，應增強風險防范意識，避免不當使用造成侵權的風險。當使用者擁有了作品的著作權時，其應遵守用戶條款，履行用戶義務，尊重圖片版權。用戶應提高辨別產出內容合法性的能力，如果產出內容已經達到與已有作品實質性相似的程度，則應及時向軟件方確認模型訓練階段是否有“接觸”過該作品，并應保證該產出內容不被進一步傳播，損害原作品人的利益。

在當前人工智能產業飛速發展的背景下，現有法學研究對人工智能生成原理認識存在一些不足，建議對包括繪畫在內的內容生成式人工智能給予鼓勵與適度包容，在恰當的階段給予合理的風險規制，希望在多方協作下，人工智能繪畫的版權風險能夠得到有效降低。

作者簡介：黎若昕，華北電力大學經濟與管理學院學生；蘇星月，中央財經大學法學院碩士生；鄧建鵬，中央財經大學法學院教授、博士生導師。

（編輯：張 棟）