AI生成演員的可版權性研究

［摘 要］AI生成演員是完全或者輔助由AI工具所生成的數字演員，但其可版權性問題制約其進一步的影視應用。為此，有必要厘清AI生成演員與相關概念的異同以及獨創性判定標準，進而適用該標準對AI生成演員的角色肖像、表演所生成的連續畫面作為分析對象，從生成技術、劇情設定、鏡頭畫面等方面分析其獨創性。同時，僅撰寫描述性文字后AI自動生成的成果等缺乏“最低限度的創造性”的內容，以及思想、公有領域的知識成果剔除出保護范圍。

［關鍵詞］AI生成演員 可版權性 角色肖像 表演畫面

［基金項目］2024年國家社會科學基金一般項目“中國特色基層治理法治化路徑優化研究”（24BFX006）

［作者簡介］屈向東，首都經濟貿易大學法學院講師，博士（北京 100026）

［DOI編號］10.13761/j.cnki.cn23-1073/c.2025.02.006

AI生成演員是指完全或者輔助由AI工具所生成的數字演員，缺乏實際的物理形體與現實身份，只存在于計算機的虛擬空間中^［1］。近年來，隨著人機交互、自然語言處理、三維仿真和數據計算等核心技術的快速發展，尤其是生成式人工智能（AIGC）的有效賦能，為AI生成演員在影視產業的廣泛應用提供了技術條件。多部國產影視劇已經使用AI生成演員，其可以根據劇情走向，完成細微自然的面部表情、身體姿態等表演，取得了較好的表演效果。

AI生成演員也具有降低影視劇制作成本、可控性較高的優勢。對于成本問題，國家廣播電視總局于2020年2月20日發布的《關于進一步加強電視劇網絡劇創作生產管理有關工作的通知》明確規定，每部電視劇網絡劇全部演員總片酬不得超過制作總成本的40%，其中主要演員片酬不得超過總片酬的70%。隨著技術發展不斷成熟，AI生成演員的應用將有助于降低影視劇制作中的人力成本。對于可控性問題，早在2014年國家新聞出版廣電總局辦公廳所發布的《關于加強有關廣播電視節目、影視劇和網絡視聽節目制作傳播管理的通知》中，就要求“暫停播出有吸毒、嫖娼等違法犯罪行為者作為主創人員參與制作的電影、電視劇、各類廣播電視節目以及代言的廣告節目”，而通過AI生成演員可以有效降低此類因主創人員自身違法犯罪而造成影視劇集無法播放的風險。

但與此同時，AI生成演員的肖像及其表演畫面的可版權性這一核心法律問題尚存爭議，嚴重制約了其更進一步的影視應用。AI生成演員的角色肖像及其表演畫面是否具有獨創性？判定標準為何？保護的界限在于何處？這些問題尚缺乏深入研究，嚴重制約了AI生成演員的產業應用與發展，有必要深入研究。

一、厘清概念與獨創性判定標準

在當前數字技術和人工智能快速發展的背景下，對AI生成演員、動作捕捉技術、數字人等概念多有討論。雖然這些概念有許多相似之處，但在應用和技術實現上亦存在一些差異，而這些差異對于理解可版權性問題具有重要價值，因此有必要厘清這些概念的內涵與外延。

（一）AI生成演員、動作捕捉與數字人的概念辨析

如前所述，AI生成演員是指通過人工智能技術自動生成的虛擬角色。這些角色可能在影視、游戲、廣告等領域中扮演各種角色，其生成過程基本不需要特定的真人演員配合。AI生成演員的特征在于其生成過程高度依賴算法模型和數據集，具備較高的靈活性和可塑性，其肖像外觀、表演行為和角色個性都可以由算法進行定義和調整。

動作捕捉技術則是指通過傳感器或攝像機捕捉真人演員的動作，并將這些動作應用到虛擬角色表演的技術。在影視和游戲開發中，動作捕捉大多用于創造逼真的角色動畫。通過記錄演員的實時動作，該技術能夠生成自然流暢的虛擬角色表演。因此，與AI生成演員不同，動作捕捉技術仍高度依賴于真人演員的動作行為，不能完全脫離后者而獨立存在。

而虛擬數字人是通過計算機程序生成的人類形象，通常用于模擬現實中的人類角色。數字人在各類虛擬現實應用、數字娛樂、虛擬助手等領域中有著廣泛的應用。一些數字人是代表用戶在數字世界中的虛擬形象，其既可以是簡單的圖形表示，也可以是3D模型，從視覺特征上即可判明其非真實屬性。但也有一些數字人則是逼真人類形象，通常具備高度的視覺真實性和交互能力，這類數字人可以在虛擬環境中扮演各種角色，模擬人類的外觀、動作和表情。因此，數字人應當是AI生成演員的上位概念，而非相同位階之概念。

（二）AI生成演員的獨創性判定標準

AI生成演員是否屬于作品是其能否獲得著作權法保護的前提，其中獨創性判斷是關鍵。對此，有必要遵循如下步驟分析該問題：第一步，審查AI生成演員的肖像、連續畫面等內容是否獨立創作、是否與現有作品存在一定程度的差異，簡而言之，是否具有最低程度的創造性；第二步，則為問題核心，即立足于該AI生成演員肖像、連續畫面等表演內容的創作過程，重點分析此過程是否體現創作者的個性化選擇、判斷等因素 廣東省深圳市南山區人民法院（2019）粵0305民初14010號民事判決書。。但不同于泛化意義上討論AIGC賦能下數字人的可版權性討論，AI生成演員應當置于生成技術、影視劇情的雙重視角下予以審視，這是分析其獨創性的特別之處。

從當前AI工具的使用來看，雖然AI生成演員的肖像與動態畫面是通過算法生成的，但其背后的設計、參數選擇和訓練過程通常涉及人類創造力。因此，如果AI生成演員在影視上體現了原創的藝術表達，則可能符合獨創性要求，人類的創造性貢獻成為判斷AI生成演員可版權性的核心因素。關于人類的創造性貢獻，如果創作者在算法設計、角色設定和情節編排等方面的創造性輸入是不可或缺的，則這種人類貢獻能夠為AI生成演員的肖像及其表演畫面提供版權保護的基礎。由此AI所生成的動態畫面具有獨特的視覺風格、構圖和表現形式，且這些特征是經過人工設計和選擇的結果，則這些動態畫面可能受到版權保護。對于肖像而言，如果AI生成演員具有獨特的視覺特征、個性化的角色設定或在故事情節中扮演重要角色，則這些方面可能增強其作為作品的識別度和價值。

換而言之，在判斷AI生成演員肖像及其動態畫面的可版權性時，需要綜合考慮獨創性概念、人類貢獻及其程度、具體影視表達以及技術與藝術的結合過程等諸多因素?，F有獨創性判定標準需要隨著技術的發展而適時調整，以確保對影視創新的適當激勵和對公共領域的合理保護，同時促進AI生成演員的產業應用與發展。

二、角色肖像的獨創性分析

AI生成演員肖像的獨創性分析，既要考慮到前沿數字技術對肖像生成過程的影響，又要考量創作者根據劇情對角色肖像的藝術判斷，不可偏廢其一。

（一）“機械”抑或“創造”：獨創性分析的技術維度

過往，創作者以3d Max、Maya、Blender等3D建模軟件手動創建虛擬形象，其創作過程繁雜，例如根據概念設計人物三視圖、多邊形建模和數字雕刻、渲染等工序，較多依賴創作者的自主判斷。這一復雜且充滿個性化的創作過程被法院認為屬于“藝術化處理，能夠體現創作者的自主選擇、判斷和編排，具有獨創性”，其成果大多被認為屬于美術作品上海市徐匯區人民法院（2017）滬0104民初26476號民事判決書。。但隨著AI生成算法的廣泛適用，AIGC所生成的虛擬形象是否具有獨創性存在較大爭議。有觀點認為，人工智能對其需要創作的內容以及創作出的成果都僅僅只是“識別”，而這種識別是一種機械意義上通過算法等程序運行的結果^［2］。至少具體到AI生成演員來看，上述“機械性智力成果”理論可能仍存在討論空間。

從當前AI生成演員的智能生成來看，基于參數化模型的數字人生成技術得到廣泛應用，其中以NVIDIA的Omniverse Avatar Cloud Engine和Unreal Engine的MetaHuman Creator兩款應用程序較具有代表性。以MetaHuman Creator為例，其允許創作者對海量的面部特征和膚色，以及各種不同的頭發、眼睛和服裝等功能按鈕進行選擇創作，并支持創作者定制AI生成演員。例如，在“鞏膜”功能按鈕中，除常見的色調、亮度屬性外，還設置鞏膜旋轉度、血管分布、血管旋轉度等屬性，以供創作者自主設置相應數值，從而生成個體化虛擬形象鞏膜的血管密度、旋轉等外貌特征。

鑒于上述自主創作技術，即使人工智能工具參與制作了此類肖像，也需要審查其創作過程以判斷生成內容是否具有獨創性，而非絕對直接推定其為“機械創作成果”。2023年1月，意大利最高法院通過審理一起軟件輔助生成圖像的案件，有意識回應AIGC著作權問題并表示“在圖像生成過程中使用軟件，這一事實本身并不足以排除作品創作屬性，而是需要更嚴格地去判斷是否存在一定程度的獨創性。需要法院去評估對工具的使用是否以及在多大程度上反映了使用者的獨創性貢獻”意大利最高法院，案號：Cass. civ.， Sez. I， Ord.， （data ud. 09/01/2023） 16/01/2023， n. 1107。。

具體到AI生成演員的肖像創作過程中，其較為核心的參數選擇程序已經被中國法院認為可能具有審美選擇與判斷。在“文生圖”北京互聯網法院（2023）京0491民初11279號民事判決書。著作權侵權案件中，北京互聯網法院就認為，一方面，“原告對于人物及其呈現方式等畫面元素通過提示詞進行了設計，對于畫面布局構圖等通過參數進行了設置，體現了原告的選擇和安排。另一方面，原告通過輸入提示詞、設置相關參數，獲得了第一張圖片后，其繼續增加提示詞、修改參數，不斷調整修正，最終獲得了涉案圖片，這一調整修正過程亦體現了原告的審美選擇和個性判斷”。

但對于此類AI生成過程在其他法域仍存在不同理解。2023年2月，美國版權局就撤銷了由AI生成部分內容的版權登記。2022年底，卡什塔諾娃（ Kashtanova）創作的漫畫故事《黎明的查莉婭》獲得版權登記，其中包括AI生成的插圖。但2023年2月21日，美國版權局表示卡什塔諾娃是作品文字和視覺元素的選擇、協調和編排的作者，但作品中由Midjourney技術生成的圖像并非人類作者的產物，Midjourney制作的圖片不受版權保護。因此，版權局以原始版權登記的“信息不完整”作為其取消原始登記的理由，并頒發了一份新的排除人工智能生成圖片的版權保護登記證書。

美國聯邦地區法院也于2023年8月就Thaler v. Perlmutter案做出裁決，認為完全由AI創作的圖像不屬于著作權法保護的作品。在該案中，原告使用文生圖式人工智能Creativity Machine制作了一張圖像，因其向美國著作權局申請注冊該圖像為其雇傭著作（work-for-hire）遭拒，遂向美國哥倫比亞特區聯邦地方法院提起訴訟。該院認為，“人類作者身份（human authorship）是版權的基本要求”。法院認為著作權雖為適應時代而設計，但在此適應性基礎之上，人類創造力始終是著作權保護的必要條件，縱然透過新工具或在新媒介上展現創造力，亦無不同。由此完全由人工系統生成的、沒有人類參與的作品不符合版權保護的條件。2023年底，捷克布拉格城市S. .訴TAUBEL LEGAL亦表示此類成果“并非自然人創作活動的獨特結果，申請人本人并未親自創作該作品”，故而不屬于著作權法下的“作品”捷克布拉格法城市法院，案號：10 C 13/2023-16。。

回歸到AI生成演員的創作過程來看，如果創作者通過選擇影視場景，并從皮膚、眼睛、牙齒、妝容、毛發、眉毛、睫毛、髭須、胡須、體型、身體比例和服飾等主要功能按鈕及其海量的屬性中選擇相應的數值與選項，甚至自主定制虛擬形象，都體現了創作者的智力投入、審美選擇和個性判斷，應當認定此類角色肖像滿足獨創性的要求。但如果完全缺乏人的自主參與，僅僅給定寬泛、而非個性化的指令，并完全交由智能工具自動化生成，此類AI生成演員的肖像將可能難以認定為作品而受到版權保護。

（二）角色肖像：獨創性分析的劇情維度

與其他數字人不同，AI生成演員具有劇情推進、人物互動以及承擔情感寄托和象征的功能。為此，實踐中通過容貌、服飾、姿態、神情、風度等肖像創作，精確、生動、形象地表現了AI生成演員在影視劇中的身份、地位、經歷、遭遇等，更是暗示了該角色的個性特征以及后續的矛盾與沖突。換而言之，AI生成演員與其他數字人相比，對其肖像的可版權性分析中應當引入劇情維度。

實際上，表達劇情內容的影視肖像的版權保護已經基本上被中國法院所認可。在“葫蘆娃”著作權侵權案件中，上海知識產權法院就指出：“作者可以通過服飾表現該動漫形象所處時代、身份、社會地位、生活習慣、性格等。服飾包括裙裝、上衣、褲子、鞋帽及裝飾品等，服飾的組合搭配也能體現作者的獨創性勞動。”上海知識產權法院（2019）滬73民終391號民事判決書。在該案中，被告曾主張葫蘆娃的服飾過于簡單，缺乏獨創性，并指出其中的元素屬于公有領域。但該院認為，即使服飾使用了相似的元素，作者在選擇植物的種類、形狀、顏色，以及坎肩和短褲的款式和色彩搭配上，仍然擁有廣闊的創作空間。葫蘆娃的服飾是該形象不可或缺的重要組成部分，其材質、款式、顏色和搭配等方面展示了作者獨特的創作表達，而“通過葫蘆娃的服飾，表現了葫蘆娃的身世及葫蘆娃淳樸的性格特征”這一劇情內容，應當受到版權保護。再如電視劇《異人之下》中的某AI生成演員，劇情設定該角色具有以電波方式存在于空間并移動的超能力，制作方特意以“丸子頭”類似天線的發飾造型表現該人物特征。

因此，AI生成演員應當立足于反映自然屬性的人物肖像創造，但其并非止步于此，而是要進一步結合人物設定、性格特征與故事走向等劇情內容，具象化、個性化、個體化設定角色肖像。在此過程中，通過虛擬美化的手法所設定的角色肖像，表達了創作者對具體形象設計的獨特美學選擇和個性藝術判斷，具有獨創性。應當注意，此類個性化的角色肖像制作大多適用于主角、配角等主要影視人物，但對于臉譜化的販夫走卒、餐廳食客、街道行人、軍隊士兵等群演角色或者NPC角色，如果完全交由AI自動生成，則難以通過上述所謂的劇情維度對這類肖像主張保護。

三、表演畫面的獨創性分析

AI生成演員通過智能化驅動，以面部、肢體、唇部等身體動作完成影視表演，進而形成相應的連續畫面。這些連續畫面是否具有獨創性成為爭議的焦點，對此有必要從技術過程、鏡頭畫面這兩個核心因素進行分析。

1. 動作捕捉與模型驅動：畫面獨創性的技術分析

對于連續畫面是否具有獨創性的法律判斷方法存在一定分歧，但主要觀點認為，應當“體現在畫面制作的三個環節，即過程事件的可視化、連續畫面的拍攝和后期制作環節”“創作者究竟是通過畫筆，還是通過程序實現這一表達，并不應該是決定性的，……關鍵在于該過程是否體現了充分的個性化選擇”^［3］。根據這一理論，有必要回溯AI生成演員的個性化動作制作的技術環節并予以重點審視。

當前，影視業對于虛擬角色的個性化動作生成大多使用動作捕捉技術，將真實世界中的運動、動作、表情等信息通過傳感器等設備予以記錄并轉化為數字化數據。期間，演員需要穿戴傳感器裝置做出規定動作、進行表演；根據上述動作數據，后期制作時，將肢體動作和面部表情重新定向到虛擬角色中，使該角色的動作盡可能自然真實。

2023年4月，我國首例涉“虛擬數字人”侵權案即屬于上述技術范疇，法院認定涉案數字人形象“通過真人演員進行驅動（表情、動作等捕捉）以展示動態的可視化效果，虛擬數字人Ada的面部表情及肢體動作能以貼合人體狀態的方式呈現”，屬于視聽作品^［4］。該判決的獨創性分析仍稍顯薄弱，實際上，動作傳感器的設置參數、布放位置；數據后期處理（如數據校準、數據清洗、數據融合等）、圖像渲染等工作均體現了創作者對于數字人動態畫面的個性化判斷。而且，在實踐中，上述工作并非一蹴而就，需要通過根據反饋畫面與創作者預想成果不斷調整參數、修正貼圖等，由此生成畫面是體現創作者個人審美的智力成果與判斷結果。

但隨著AIGC技術的發展與應用，以智能驅動生成符合運動人體科學的動態畫面已經逐步顯現，其中以以色列特拉維夫大學開源的人體運動擴散模型（Human Motion Diffusion Model）較為知名。該模型用于學習、模仿人類動作的特點，并給予不同模態條件（如文本描述、音頻、場景等）進行動作生成，即使在缺乏捕捉所搜集的相應動作數據，也能生成較為真實的動作畫面張金祿：《三維人體動作：從捕捉系統到生成模型》，載智源社區北京大學前沿計算研究中心，https：//hub.baai.ac.cn/view/33290，2024年9月16日訪問。。

在此類模型應用中，首先，分析影視表演中的各種因素，將其轉化為變量表示；其次，分析多個變量間關系，判定自變量、因變量與控制變量，進而選定合理的數學式表示上述關系；最后，通過使用相應的數據集，從而生成相應的動作序列。其中，該模型準許使用編輯功能，通過輸入的子序列預測編輯后的動作序列Guy Tevet， Sigal Raab， Brian Gordon， Yonatan Shafir， Daniel Cohen-Or， Amit H. Bermano. MDM： Human Motion Diffusion Model， https：//arxiv.org/abs/2209.14916， 2024年10月3日訪問。。這其中，至少在以下多個步驟中需要創作者付出創造性勞動：第一，對于生成算法的選擇。當前此類生成算法除Human Motion Diffusion Model外，仍有ReMoDiffuse、Action‐GPT、ChoreoMaster等多個算法模型可供選擇；第二，研究影視需求后，厘清何種因素將對動作序列產生不同結果，進而選擇、提煉為變量；第三，確定變量間關系；第四，選擇適當的數學式表示該關系；第五，選擇數據集，亦存在多個數據集可供選擇；第六，根據模型運行之初步結果，而自主調整前述變量、變量間關系以及數據集。由此，最終形成創作者所構思的動作序列與動態畫面。因此，整個過程體現了創作者的自主創作意識，體現了創作者基于個人審美所創作的智力成果，并非簡單的復制行為或者隨機生成。

但不同的AI工具有不同的技術邏輯與操作方法，有些名為“AI制作”的視頻工具可能僅僅是對現有作品的簡單修改或者編輯，在此情況下其視頻并不具有獨創性；抑或創作者缺乏投入上述智力性勞動，使成果難以具有最低限度的創造性。例如，在我國首個“AI視聽作品侵權案”中，原告曾介紹了使用AI工具形成動態畫面的大體過程，有“前期策劃、文案腳本、分鏡頭腳本、實際拍攝、后期制作，再進入特效階段。現在AI能替代一部分拍攝和特效制作，在文生圖階段，我們要有非常長的結構性的提示詞，再根據每張圖的不同特性選擇不同的大模型軟件進行圖生視頻。這一切都做完后，我們得到的也只是一個個3秒至4秒的素材片段，還需要經過后期剪輯將其成片”，絕非簡單的輸入泛化的指令詞句即可生成符合要求的動態畫面。因此，隨著AI技術的不斷發展，對動態畫面技術的法律分析也需要與時俱進，重點審查其中創作者的精神勞動與智力創作。對于完全交由AI自動生成，或者名為“AI”實則簡單編輯所生成的視頻畫面，則不應當予以版權保護。

2.鏡頭畫面：畫面獨創性的視覺分析

真人演員是以自身作為創作材料和工具，通過行動具象化為人物形象，這也形成了“演員—行動—劇情—畫面”先后遞進式的表演結構。但AIGC的影視應用，使AI生成演員幾乎在制作之初就與行動、劇情、畫面相互融合。因此，除技術過程分析外，對于AI生成演員行動所生成的連續畫面本身仍有分析必要，其中鏡頭畫面的拍攝制作是獨創性判斷的關鍵要點，這主要包括鏡頭類別的選擇、畫面構圖的安排錢琳佳：《視聽作品獨創性判斷要素探析》，載天同訴訟圈，https：//www.tiantonglaw.com/Content/2022/09-14/1514470045.html，2024年8月4日訪問。、多個畫面的銜接三大方面。

首先，鏡頭類別的選擇是指根據AI生成演員的表演以及規定情境，創作者通過鏡頭參數選擇其所認為最適當的鏡頭類別，從而實現AI生成演員表演的劇情推進與情感觸達。不同鏡頭類型的選擇與使用體現了創作者對AI生成演員生成畫面的審美選擇與自主安排。例如，《異人之下》AI生成演員“厘里”聽到美食描述后，創作者立即移動鏡頭，選擇特寫鏡頭通過吞咽口水的動作以演繹其饞涎的形象。鏡頭類別的選擇已經被中國法院在體育賽事畫面的可版權性等多個案件中認為屬于獨創性表達?！伴L鏡頭、近景、遠景、跟鏡頭、俯鏡頭、特寫等數百個鏡頭切換，大量運用了鏡頭技巧和剪輯手法”，鏡頭切換與鏡頭對象的選擇，“體現了創作者的個性選擇和獨特安排，展現了其思想情感和智力判斷，已達到類電影作品獨創性所要求的程度”杭州互聯網法院（2019）浙0192民初5335號民事判決書。。但如果創作者僅僅提供鏡頭轉換的機械指令，例如“每15秒轉換鏡頭”或者“一鏡到底”等，則可能面臨因缺乏智力判斷而不具有獨創性的質疑。

其次，畫面構圖的安排是指根據AI生成演員的表演予以自主建模、參數選擇，并將表演畫面合理、有邏輯地組織、安排、甚至予以重構，從而構成內在協調、富有張力的完整畫面。這也是連續畫面獨創性的最重要來源。AI生成演員的構圖安排與一般影視劇的構圖制作并無實質性區別，只存工具區別。在前述我國首個“AI視聽作品侵權案”中，原告就曾主張“被告通過AI工具對原告作品的鏡頭逐一重繪并復現，無論是鏡頭內容、形象造型、色彩搭配、畫面布局等整體視覺效果，還是畫面局部細節特征，均與原告作品具有高度相似性及對應性，屬于對原告作品的抄襲”。

但該案審理的首個爭議焦點在于，原告自己對通過使用AI工具所生成的這些畫面構圖是否享有版權，這取決于生成過程的相關分析。如果創作者通過開發算法、提供數據集、設置參數，并選擇主體、陪體、環境這些與AI生成演員表演相關的個性因素以及光線、色調、形狀、線條等與所有構圖均相關的共性因素，從而彰顯其自主的智力判斷與審美選擇，一般可以作為作品保護。但如果僅僅輸入“生成一個虛擬演員并表演孫悟空大鬧天宮的畫面”此類簡單的指令語句，由此所形成的視聽內容則因為缺乏智力控制而無法受到版權保護。

最后，多個畫面的銜接是指創作者通過AI工具對AI生成演員表演的整理、取舍、梳理與安排，并最終形成協調完整、富于美感的連續畫面。由于AI生成演員的表演形式就是連續畫面，多個畫面之間的銜接對于其具體表達就尤為重要。雖然有觀點認為，畫面銜接并不屬于鏡頭畫面之范疇，但考慮到AI生成演員表演中畫面銜接與鏡頭畫面的相互融合，亦可在鏡頭畫面下分析銜接問題。例如，對AI生成演員表演進行跳躍剪輯，以此種突然轉換的剪輯方式，實現角色情緒的突然轉向，就展現了創作者的智力思考與創作判斷。

四、不屬于《著作權法》保護范疇之分析

并非AI生成演員的角色肖像、連續畫面都受到著作權法的保護。一般而言，從創作過程上，缺乏“最低限度的創造性”的智力成果，思想、公有領域部分都不應獲得著作權法的保護。

（一）由固定程序與步驟所形成的機械性智力成果

機械性智力成果最大程度減少了創作者的主體差異對最終成果的影響，從而得到基本一致的成果，其間自然人的個性表達并不存在，或者說即使存在但對智力成果之形成并無實質影響。2023年3月，美國版權局發布《版權登記指南：包含人工智能生成材料的作品》，其中表示將根據AI在作品產生過程中的功能和作用進行區分對待，尤其強調如果僅由機器或純粹的機械過程、缺乏人類創作者創造性投入或干預下隨機或自動運行產生的智力成果，將無法受到版權法保護。我國亦有法院持類似觀點，在前述“文生圖”案中，北京互聯網法院也認為，“機械性智力成果”不應予以保護，“比如按照一定的順序、公式或結構完成的作品，不同的人會得到相同的結果，因表達具有唯一性，因此不具有獨創性”。

具體到AI生成演員的角色肖像與表演畫面而言，版權法的核心原則之一是保護具有獨創性的作品。這種獨創性通常需要體現創作者的個性化表達和創造性選擇。然而，完全由AI生成的內容是基于算法和預設程序生成的，缺乏人類創作者的獨特個性和情感投入。同時，如果這一生成過程高度機械化、完全缺乏人類參與，沒有反映出人類創作過程中所需的直覺、判斷和創意思維，亦屬于機械性成果。而個性化表達依賴于審美選擇與自主意圖，完全由AI生成影視內容時，根據其訓練數據和算法規則進行自動化操作，缺乏自主的意圖或選擇能力，主體性缺位使其難以被認定為作品。

（二）僅僅發出描述性文字而后由AI自動生成的成果

美國版權局在上述指南中表示，如果人工智能接收到人類文字指令后，生成復雜的書面、視覺或者音頻內容，則會認為這一創作過程主要是由人工智能完成的，缺乏最低限度的創造性。單純的描述性文字往往不具備足夠的創造性。AI根據這些描述生成的內容，通常是基于算法的程序處理，而不是人類創作過程中的創造性表達。例如，用戶在Pika AI工具中，只需點擊“/ create”命令與Prompt提示詞按鍵，在輸入用戶預想生成內容的文字描述后，即可生成相應的視頻內容。根據美國版權局上述表態，此類僅僅由提示詞自動生成的視頻可能將無法獲得版權法的保護。在這種情況下，AI完成了主要的創作過程。雖然創作者提供了輸入，但生成的作品主要是AI算法生成的產物，缺乏人類創作者的個性化表達和創造性貢獻。

但亦有觀點認為，提示詞體現了創作者對于動態畫面的事先預期，需要對影視主題、視覺元素和角色情感的深入把握，進而將這些理解通過遣詞造句、選用詞語轉化為對應影視畫面，這其間亦具有創造性。但即使如此，版權法的保護范圍也應當僅局限于提示詞本身。此外，版權保護通常涉及創作者在創作過程中的意圖和對作品的控制程度。簡單的描述性輸入不代表對最終影視內容的全面創作意圖和具體控制，AI自動生成的這一過程缺乏人類創作者的直接參與和決策，故而難以認定滿足獨創性要件。

（三）僅僅設置非實質性參數而后AI自動生成的成果

當創作者僅僅設定非實質性參數，然后由AI自動生成作品時，這些生成的成果通常不予版權保護。一方面，在于缺乏創造性貢獻。版權保護要求作品必須具有一定的創造性和獨創性。僅僅設置非實質性參數的行為通常不涉及足夠的創造性貢獻，即創作者并未在作品的形成過程中進行實質性創作或表達。更為重要的是，AI的自動化生成過程意味著最終作品的主要創作活動是由機器完成的。創作者提供的參數可能只是對AI生成過程的一種有限的、技術性的指導，而不是對作品內容和形式的創造性決策。另一方面，這也缺乏獨特的表達。版權保護的對象是特定的表達，而非思想或概念。設定非實質性參數通常不會導致特定的、獨特的表達方式，這使得生成的成果不具備必要的獨創性。

在利用AIGC創作文字、圖片或者視頻時，需要考慮生成內容與創作者實質貢獻、主導制作的程度相一致。2023年2月，美國版權局曾在聲明中表示，雖然用戶反復輸入和調整的文本指令或參數最終生成了圖片，但該類指令或者參數調整，并不能控制內容的生成過程，屬于“引導（guide）”而非“控制（control）”，最終生成的內容也是用戶“無法預料（unpredictable）”，故而缺乏最低限度的創造性。雖然此點仍存有爭議，但僅僅選擇或調整對成果具有非實質性影響的參數，創作者在創作過程并不足以直接決定或實質創造確定性內容的生成，作為引導者可能難以滿足最低限度之創造性要求。

（四）思想與公有領域的內容

《著作權法》保護的是具有獨創性的表達，并不保護作者在其作品中所反映的思想。因此，判斷請求保護的智力成果是否為作品時，首先應當把其中不受保護的思想抽離，再把屬于公有領域的部分過濾掉^［5］，而后判斷剩余部分是否具有獨創性。

如果AI生成演員的肖像或表演畫面使用了大量公共領域的素材，則可能無法獲得版權保護。同時，即便對公共領域素材進行了一些改動，而這些改動被視為瑣碎或缺乏創造性，也可能不予版權保護。例如AI生成演員做出扭秧歌、太極拳起勢等傳統藝術姿態，或者站立、插兜、抬手等簡單動作，均屬于公有領域中的知識成果，不應予以版權保護。

結 語

隨著AI技術的日趨成熟，AI生成演員的角色肖像和影視表演已不再是科學幻想，而是逐漸進入我們的日常生活和文化產業。然而，這些由算法和數據驅動的影視創作成果是否能夠獲得版權保護，日益成為復雜且引人注目的法律議題。傳統版權法要求作品具有一定程度的獨創性，而AI生成的內容往往依賴于現有數據和算法的組合，這使得AI時代對獨創性理解與適用問題存在爭議。部分觀點認為，雖然AI可以生成高度復雜和華麗的演員肖像或影視視頻，但這些所謂的“創意”本質上可能被視為對現有數據的重組和重新演繹。

但這種理論顯然忽視了其中的人的智力貢獻與精神勞動，且完全否定AI生成演員的版權保護，將對其商業化應用產生影響，規制的不確定性可能會對整個AI生成演員的應用產生嚴重抑制作用。只有厘清AI生成演員的版權保護邊界，才能為影視產業吃下“定心丸”。在國際層面，各國對于更為廣泛的AI生成內容的版權保護已有不同的立法嘗試和司法解釋，一些國家選擇了賦予AI生成內容某種形式的版權保護，但其他國家或地區已經采取了更為保守與謹慎的立場。這種國際間的差異可能導致該議題在全球范圍內的法律沖突和挑戰，并對跨國影視合作產生影響。

展望未來，對于AI生成演員的可版權性分析，有必要堅持“技術+影視”的雙重視角，一方面，要避免將AI生成演員與通用數字人相等同，過于泛化討論其獨創性問題，這將忽視影視應用背景；另一方面，又要理解AI生成演員的技術邏輯，理解其生成背后的技術過程，尤其是其中人的智力貢獻及其具體程度。應當秉承“具體技術、具體分析”的個案審視思路，避免將所有AI技術籠統地等量齊觀，尤其是將AI生成演員要么直接推定“機械性智力成果”、要么過于樂觀地認為所有成果均具有獨創性這一簡單化、極端化傾向。回歸技術與影視本身，如此方能對AI生成演員的可版權性問題有更加全面、準確的判斷。

［參 考 文 獻］

［1］謝韻，曾可依，李秀.AIGC賦能下數字人在電影中的應用概述［J］.現代電影技術，2023（10）.

［2］魏曉東.人工智能生成物可版權性的法律判斷方法辨析［J］.盛京法律評論，2023（1）.

［3］崔國斌.視聽作品畫面與內容的二分思路［J］.知識產權，2020（5）.

［4］錢祎.虛擬數字技術知識產權如何保障？杭州判決首例涉虛擬數字人侵權案［N］.浙江日報，2023-05-06（03）.

［5］葉勝男.新型視聽作品保護路徑分析——以“夢幻云”特效道具案為例［J］.中國版權，2022（6）.

［責任編輯 錢大軍］

A Study on the Copyrightability of AI-generated Actors

QU Xiang-dong

Abstract：AI-generated actors are digital actors that are either fully or partially generated by AI tools but the issue of their copyrightability restricts their further application in the film and television industry. Therefore， it is necessary to first clarify the similarities and differences between AI-generated actors and related concepts， as well as the criteria for originality determination. Then， apply this standard to analyze the character portraits and the continuous images generated by their performances as the objects of analysis， and examine their originality from aspects such as generation technology， plot setting， and camera shots. At the same time， the results automatically generated by AI after only writing descriptive text and other contents lacking the “minimum level of creativity”， as well as ideas and knowledge in the public domain， should be excluded from the scope of protection.

Key words：AI-generated actors copyrightability character portraits performance images