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根據(jù)《中國AIGC產(chǎn)業(yè)全景報(bào)告》的定義，AIGC全稱為AI-Generated Content，指基于預(yù)訓(xùn)練大模型、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等人工智能技術(shù)，通過已有數(shù)據(jù)尋找規(guī)律，并通過釋放泛化能力生成相關(guān)內(nèi)容的技術(shù)。在我們闡釋AIGC可能涉及的法律爭議之前，先來看看預(yù)訓(xùn)練大模型和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的含義。

預(yù)訓(xùn)練大模型（LLM），包含了“預(yù)訓(xùn)練”-“指令微調(diào)”兩個(gè)步驟。第一步在大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)（如互聯(lián)網(wǎng)文本）上進(jìn)行模型預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)通用的語言模式；第二步在給定自然語言處理任務(wù)的小規(guī)模有標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行模型微調(diào)，快速提升模型完成這些任務(wù)的能力，最終形成可部署應(yīng)用的模型?！?】

生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，則是由生成器和判別器組成的深度學(xué)習(xí)模型。生成器主要用以生成和真實(shí)數(shù)據(jù)近似的數(shù)據(jù)，而判別器主要用于區(qū)分生成器生成的數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)。生成器和判別器共同構(gòu)成了一個(gè)動(dòng)態(tài)的“博弈過程”。

我們以時(shí)下熱門的圖像生成式AI及文本生成式AI詳細(xì)解釋。

圖像生成式AI是指基于給定文本描述，生成圖像的AI系統(tǒng)(Text-To-Image,又稱T2I）。這受益于計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)的進(jìn)展與深度生成網(wǎng)絡(luò)研究的突飛猛進(jìn)。目前擴(kuò)散模型（Diffusion Model）因操作簡便、生成圖像精度高而成為最流行的生成模型。這一類的典型代表有Stable Diffusion、Midjourney。早期的模型是通過對(duì)圖像元素添加關(guān)鍵詞，再讓指令詞與圖像信息進(jìn)行匹配，以此達(dá)到用戶輸入文本，AI輸出對(duì)應(yīng)元素拼貼的效果。而擴(kuò)散模型則在此基礎(chǔ)上改良，通過對(duì)圖片添加噪聲（noise），再以計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向加噪、反向去噪聲過程生成質(zhì)量更高和創(chuàng)造性更強(qiáng)的圖像。通過大量的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，AI就能從足夠多的素材中學(xué)習(xí)并生成最接近人類真實(shí)世界中的數(shù)據(jù)。

我們再來看文本生成式AI。時(shí)下最火的產(chǎn)品莫過于ChatGPT4。

開頭我們說過預(yù)訓(xùn)練大模型（LLM）包含了“預(yù)訓(xùn)練”和“微調(diào)”的的兩段式練習(xí)，其實(shí)GPT在前兩代的時(shí)候并沒有展現(xiàn)出優(yōu)于其他模型的性能，而到GPT3的時(shí)候，突破性地在兩段式的基礎(chǔ)上加入了in-context 學(xué)習(xí)方式，通過給模型做示范，讓模型感知應(yīng)該輸出什么，而不是直接標(biāo)記最優(yōu)答案。GPT3通過引導(dǎo)式的學(xué)習(xí)方式，在超大模型上展現(xiàn)出了驚人的效果：只需要給出一個(gè)或者幾個(gè)示范樣例，模型就能照貓畫虎地給出正確答案。而GPT4在底層技術(shù)原理上并沒有超越第三代，而是改變了訓(xùn)練策略，通過人工篩選，不斷判斷輸出的哪些句子是好的，哪些是低質(zhì)量的，這樣就可以訓(xùn)練得到一個(gè) reward 模型。通過 reward 模型來模擬人類打分的過程，自動(dòng)對(duì)問題的不同回答打分，模型再根據(jù)打分調(diào)整參數(shù)。即用問題、回答和分值作為數(shù)據(jù)，用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式訓(xùn)練模型。這就是Chat GPT可以模擬情景對(duì)話、給出多元化答案，并在和人類的對(duì)話中可以不斷修正結(jié)果的原理。

通過對(duì)上述生成式AI工作原理的闡述，我們不難發(fā)現(xiàn)，AI的學(xué)習(xí)離不開海量的數(shù)據(jù)源，而數(shù)據(jù)來源真實(shí)性直接影響了AI輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性，而數(shù)據(jù)源的合法性則可能直接導(dǎo)致對(duì)版權(quán)、隱私和倫理的爭議。而對(duì)于AI輸出的結(jié)果是否能成為法律保護(hù)的對(duì)象，又是否可能侵害他人的權(quán)利，也成為AIGC法律合規(guī)的焦點(diǎn)。

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今年3月美國版權(quán)局推出了關(guān)于生成式AI作品版權(quán)的政策聲明。在這份聲明中，對(duì)“生成式AI的生成的材料”和“由人類創(chuàng)作的(human-authored)和人工智能生成材料(AI-generated material)組成的作品”進(jìn)行了區(qū)分。

首先該份聲明依然堅(jiān)持了一項(xiàng)基本原則——版權(quán)法只能保護(hù)“人”的智力創(chuàng)造。因此，由計(jì)算機(jī)算法自主創(chuàng)建的生成物是無法被認(rèn)定為“作品”的。而在今年2月，一份由人類作者創(chuàng)作文本、Midjourney生成圖像的圖畫小說(Zarya of the Dawn)，卻得到了美國版權(quán)局的認(rèn)可，被認(rèn)為構(gòu)成版權(quán)法保護(hù)的作品，獲得了有限的保護(hù)。對(duì)此，美國版權(quán)局進(jìn)一步解釋，該圖畫小說中人類創(chuàng)作的文本屬于人類的智力成果，符合版權(quán)法保護(hù)的標(biāo)準(zhǔn)，可以單獨(dú)登記成為作品；而Midjourney生成的圖像，僅僅是基于計(jì)算機(jī)算法得出的材料，無法獨(dú)立獲得保護(hù)，但不影響整個(gè)圖畫小說成為一個(gè)完整的作品。

那么對(duì)于由人類使用生成式AI進(jìn)行多次調(diào)整、修改后的作品是否能夠保護(hù)呢？

在此問題上，該份聲明舉例了人類使用Photoshop編輯圖像的例子。視覺藝術(shù)家利用圖像編輯軟件修改圖片，計(jì)算機(jī)僅僅是一種輔助工具，它不影響人類對(duì)作品表達(dá)的創(chuàng)作性控制，因而不會(huì)影響圖片藝術(shù)家的“作者”身份。相反，對(duì)于由機(jī)器自動(dòng)運(yùn)行，沒有人類作者的任何創(chuàng)意或干預(yù)而產(chǎn)生的作品則無法獲得保護(hù)。而關(guān)于在人工智能訓(xùn)練中使用受版權(quán)保護(hù)的作品在法律上應(yīng)當(dāng)如何規(guī)制等問題，美國版權(quán)局后續(xù)也將向社會(huì)公眾征求意見。

因此我們看到了一個(gè)有意思的現(xiàn)象，美國版權(quán)局沒有一刀切地認(rèn)為只要是AI生成的作品就不是“作品”，而是需要進(jìn)行個(gè)案分析。雖然如何判定人類在作品中的智力貢獻(xiàn)，以及是否能夠在單件作品中獨(dú)立區(qū)分開人類創(chuàng)作部分和AI創(chuàng)作的部分，是一件在實(shí)際操作中并不容易的事情。但至少，該份聲明明確了，版權(quán)法依然應(yīng)當(dāng)以人為本，也奠定了生成式AI應(yīng)當(dāng)服務(wù)于人類，成為人類工具的基調(diào)。

而英國在作品的創(chuàng)造性問題方面，則一直主張“額頭流汗”原則，即只要作品中存在作者的勞動(dòng)即可，而無論此項(xiàng)勞動(dòng)的多少。英國《1988年版權(quán)、設(shè)計(jì)與專利法》明確認(rèn)可文學(xué)、戲劇、音樂或藝術(shù)作品如果是由計(jì)算機(jī)產(chǎn)生的，那么這一作品的作者應(yīng)當(dāng)是對(duì)該作品的創(chuàng)作進(jìn)行必要安排的人，此類由計(jì)算機(jī)生成作品的著作權(quán)保護(hù)期限系自作品創(chuàng)作完成當(dāng)年的最后一天起五十年，同時(shí)對(duì)于此類作品不適用著作人格權(quán)。【2】

目前，我國現(xiàn)行出臺(tái)文件均沒有對(duì)AI生成物是否符合《著作權(quán)》法意義上的作品給出結(jié)論性評(píng)價(jià)。而在國內(nèi)現(xiàn)有的案例中，對(duì)于AI生成的作品是否是“作品”也形成了完全相反的觀點(diǎn)。

讓我們先回歸法條，我國《著作權(quán)法》中所稱的作品，“是指文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)具有獨(dú)創(chuàng)性并能以一定形式表現(xiàn)的智力成果”，所以作品具有兩個(gè)實(shí)質(zhì)構(gòu)成要件：“獨(dú)創(chuàng)性”和內(nèi)容屬于“智力成果”。

那么這里的“智力成果”是否必須為人類的智力成果呢？

我們從（2019）粵0305民初14010號(hào)“Dreamwrite”案件中可以看出一些判斷方向。深圳南山區(qū)法院認(rèn)可了由Dreamwriter軟件自動(dòng)撰寫完成的文章可以被認(rèn)定“作品”，但其在說理部分強(qiáng)調(diào)了“Dreamwriter軟件的自動(dòng)運(yùn)行并非無緣無故或具有自我意識(shí)，其自動(dòng)運(yùn)行的方式體現(xiàn)了原告的選擇，也是由Dreamwriter軟件這一技術(shù)本身的特性所決定……從涉案文章的生成過程來分析，該文章的表現(xiàn)形式是由原告主創(chuàng)團(tuán)隊(duì)相關(guān)人員個(gè)性化的安排與選擇所決定的，其表現(xiàn)形式并非唯一，具有一定的獨(dú)創(chuàng)性。其觀點(diǎn)是，人工智能生成內(nèi)容基于人工智能的控制人或研發(fā)人員設(shè)置一定的技術(shù)、算法而得，其在一定程度上仍屬于人類的智力成果。但同時(shí)可見，我國法院在判斷AI生成物是否是作品的過程中，仍不可排除地需要甄別“人”在作品中的地位和作用。

然而隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大數(shù)據(jù)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能早已擺脫了遵循既定算法和程序的計(jì)算機(jī)輔助工具的地位，能夠獨(dú)立自主創(chuàng)作。這種自主創(chuàng)作的方式將可能使人對(duì)作品的控制性創(chuàng)造作用越來越小。因而，筆者認(rèn)為，美國版權(quán)局的甄別方法或?qū)ξ覈鳤I生成物的保護(hù)具有一定的借鑒和參考意義。

當(dāng)然，我國《著作權(quán)法》雖暫無定論，卻不妨礙生成式AI的提供者通過與用戶訂立協(xié)議的形式約定生成物的著作權(quán)歸屬。

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目前國內(nèi)外，已有很多使用大模型進(jìn)行生產(chǎn)創(chuàng)作的實(shí)踐應(yīng)用，涉及到軟件開發(fā)、文本處理、圖像生成等多個(gè)領(lǐng)域，而“如何寫出好的提示詞”正在成為各個(gè)領(lǐng)域熱論的議題。接踵而來的，即是優(yōu)秀的提示詞如何能夠保護(hù)？

我們首先來分析其是否能夠通過《著作權(quán)法》進(jìn)行保護(hù)？

一些由詞組、短句堆砌而成的較為簡單的提示詞，由于其本身不能聯(lián)系成為一個(gè)語義連貫，具有獨(dú)創(chuàng)性意義的作品，因而不屬于著作權(quán)法保護(hù)的對(duì)象。而如將古詩詞“橫看成嶺側(cè)成峰，遠(yuǎn)近高低各不同”作為提示詞，亦無法獲得保護(hù)，因?yàn)樵撟髌芬褜儆诠蓄I(lǐng)域，同樣不符合保護(hù)條件。由此來看，提示詞想要獲得《著作權(quán)法》保護(hù)，則可能需要進(jìn)行非常詳細(xì)的描述，同時(shí)又要具備獨(dú)創(chuàng)性的特征。

如果要求提示詞工程師一定要達(dá)成上述條件，其智力成果才能獲得保護(hù)，確實(shí)是有些強(qiáng)人所難，更有些強(qiáng)AI所難，因?yàn)锳I的本質(zhì)系一系列計(jì)算機(jī)程序的組合，其善于接受的指令通常應(yīng)當(dāng)是簡潔、簡短、明確的詞語或短句，并不需要過多的修飾或完整連貫的意思表示。但一段好的提示詞的確需要工程師進(jìn)行反復(fù)的推敲、實(shí)驗(yàn)、修改，同時(shí)也需要工程師具有一定的計(jì)算機(jī)軟件編程知識(shí)或至少應(yīng)當(dāng)初步了解其所被提示的AI的基本工作或運(yùn)作原理，要付出非常極大的努力，不可否認(rèn)一段優(yōu)秀的提示詞應(yīng)當(dāng)被認(rèn)定是智力成果。

那么在提示詞本身的基本表達(dá)不能被著作權(quán)保護(hù)的情況下，是否有更好的保護(hù)方式呢？

筆者認(rèn)為，在沒有新的法律法規(guī)制定和頒布之前，我們可以在現(xiàn)有知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律法規(guī)框架體系中尋找適合的方式，首先，提示詞的排列組合方式可以被定義為一種方法，而方法是可以通過發(fā)明專利進(jìn)行保護(hù)的，簡單以繪畫類AI舉例，當(dāng)我們需要使用提示詞通過繪畫類AI生產(chǎn)作品時(shí)，提示詞通常至少會(huì)包含需要繪畫的物品、物品的色調(diào)、整體繪畫的風(fēng)格，如包含人物肖像，亦需要人物肖像的特征，人物的情緒定義等，對(duì)于這么多關(guān)鍵信息，我們采用不同的排列方式將會(huì)得到AI生成的不同表達(dá)的作品，例如先體定義總體風(fēng)格并嵌套色調(diào)、先定義情緒再嵌套肖像特征與先定義色調(diào)、肖像特征最后定義風(fēng)格和情緒將獲得不同的作品，這種方式即方法如具有一定的新穎性和創(chuàng)造性，是可以嘗試申請(qǐng)發(fā)明專利并獲得發(fā)明專利的保護(hù)的。當(dāng)然，通過發(fā)明專利保護(hù)的劣勢也非常明顯，即一件發(fā)明專利的審查期限至少需要12個(gè)月左右，甚至更久，對(duì)于提示詞規(guī)則的生命周期而言，保護(hù)是否會(huì)滯后可能是需要進(jìn)一步考量問題；其次，我們來看提示詞的本質(zhì)，即一些具有明確含義的字、詞、短語或短句（下文我們稱之為“提示詞元素”），其中明確的含義一般是指沒有歧義，只有準(zhǔn)確表達(dá)，讓AI準(zhǔn)確領(lǐng)悟提示人的意圖，才能更有效的創(chuàng)作AI生成物（作品），從這一特性我們可以基本斷言有效且優(yōu)秀的提示詞元素是有限的，例如可以有效提示肖像的提示詞元素是這幾個(gè)、有效提示情緒的是那幾個(gè)、有效提示風(fēng)格的是這一系列、有效提示運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是那一系列。這樣大家是否想到，或者已經(jīng)有非常多的企業(yè)已經(jīng)在做的一個(gè)工作就是收集并匯總各個(gè)領(lǐng)域有效且優(yōu)秀的提示詞元素，并將其分類梳理為數(shù)據(jù)庫，而“數(shù)據(jù)庫”是我國著作權(quán)法明確保護(hù)得作品客體。所以，即便實(shí)際應(yīng)用的某一段提示詞不構(gòu)成著作權(quán)法意義上的作品而不能獲得保護(hù)，但可以考慮對(duì)提示詞的分類組合的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行確權(quán)和保護(hù)，而其關(guān)鍵點(diǎn)可能在于提示詞的分類即數(shù)據(jù)庫的字段設(shè)置，具體我們將另外行文分析。

AIGC可以說是一項(xiàng)最接近普通人的AI運(yùn)用，它使得AI不再那么高不可攀，只要一臺(tái)聯(lián)網(wǎng)的終端，人人都可以通過向AI發(fā)出指令的方式進(jìn)行創(chuàng)作，并得到AI創(chuàng)作物（AIGC）。AIGC讓人們體會(huì)到了AI的強(qiáng)大、便捷和效率，即便是在當(dāng)下生成式AI實(shí)際應(yīng)用發(fā)展的初期，其已經(jīng)能為個(gè)人、企業(yè)解決非常多棘手的、繁雜的問題，其迅速熱門也就不足為奇。由此接踵而來的當(dāng)然是各種法律問題，無論是AI服務(wù)的提供者、AI服務(wù)的運(yùn)用者、AI生成的作品的閱讀者都會(huì)想要了解自己在提供服務(wù)、使用服務(wù)、瀏覽作品時(shí)應(yīng)當(dāng)符合的法律規(guī)范，筆者的系列文章意在通過探討分析我國以及世界相關(guān)法律法規(guī)并結(jié)合自身通過分析得出一些粗淺結(jié)論讓大家更好的了解AI相關(guān)法律問題，并希望能拓展大家的視野，為大家在AI領(lǐng)域的運(yùn)用提供靈感。

下一篇文章，我們將著重探討我國對(duì)于生成式AI的態(tài)度以及相關(guān)管理規(guī)定的解讀，AI生成物如何避免侵權(quán)等問題。

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