本文主張，應(yīng)當(dāng)建立這樣一種標(biāo)準(zhǔn)，在人類的貢獻(xiàn)與 AI 的輔助作用之間取得平衡，以適用于藝術(shù)、文學(xué)與音樂作品。

作者 | Danny Friedmann

翻譯 | 王茜

作者介紹

AUTHOR

Danny Friedmann 博士是深圳北京大學(xué)國際法學(xué)院的副教授。他擁有香港中文大學(xué)法學(xué)博士學(xué)位、阿姆斯特丹大學(xué)法學(xué)碩士學(xué)位（包含法學(xué)學(xué)士學(xué)位）以及荷蘭布魯克倫尼恩羅德商學(xué)院工商管理學(xué)士學(xué)位。他教授人工智能與版權(quán)法、商標(biāo)法、外觀設(shè)計(jì)法等知識(shí)產(chǎn)權(quán)課程，并著有關(guān)于人工智能與版權(quán)法、商標(biāo)法、專利法和地理標(biāo)志等方面的文章。

Danny Friedmann, 創(chuàng)作和生成版權(quán)標(biāo)準(zhǔn) (Creation and Generation Copyright Standards) (May 08, 2025). 14:1 N.Y.U. J. INTELL. PROP. & ENT. L. 51, 51–119 (2024) (中文翻譯由王茜/Chinese translation edited by Wang Xi), Peking University School of Transnational Law Research Paper.

在版權(quán)適格性問題上，事實(shí)上存在一種雙重標(biāo)準(zhǔn)。盡管美國版權(quán)局（以下簡稱“版權(quán)局”）堅(jiān)稱版權(quán)法對所有主體一視同仁，但在實(shí)踐中，使用人工智能生成服務(wù)的用戶卻需要滿足一個(gè)幾乎無法達(dá)到的高標(biāo)準(zhǔn)。其中包括：作者在創(chuàng)作過程中具有完全成熟的構(gòu)想和對作品創(chuàng)作的完全控制，甚至超越時(shí)間與空間的限制；本文作者將其稱為版權(quán)法中的“柏拉圖式（“platonic”）理想”。而傳統(tǒng)作品，如繪畫和攝影等，其創(chuàng)作者通常并不需要滿足這一標(biāo)準(zhǔn)。

本文對比了美國版權(quán)局對 AI 生成圖像的版權(quán)保護(hù)申請的拒絕與北京互聯(lián)網(wǎng)法院對類似作品所作出的認(rèn)可裁定，從而凸顯出全球范圍內(nèi)關(guān)于 AI 生成內(nèi)容與傳統(tǒng)表達(dá)性作品版權(quán)適格性之間的爭議。本文是首篇同時(shí)批評這兩種立場的文章，指出它們均忽視了創(chuàng)作中創(chuàng)意本身的不可預(yù)測性、作者的即興性，以及在某種程度上細(xì)致構(gòu)思最終會(huì)轉(zhuǎn)化為表達(dá)的這一事實(shí)。本文主張，應(yīng)當(dāng)建立這樣一種標(biāo)準(zhǔn)，在人類的貢獻(xiàn)與 AI 的輔助作用之間取得平衡，以適用于藝術(shù)、文學(xué)與音樂作品。

本文并不建議以一個(gè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)取代“雙重標(biāo)準(zhǔn)”，而是提出應(yīng)當(dāng)采用“雙軌標(biāo)準(zhǔn)”：一套適用于人類創(chuàng)作的作品，另一套適用于 AI 協(xié)助生成的作品。因此，創(chuàng)作者應(yīng)當(dāng)披露作品中由AI 生成的部分。但同樣重要的是，生成式人工智能（gAI）服務(wù)提供者應(yīng)向版權(quán)局開放一個(gè) AI 生成作品數(shù)據(jù)庫，以便版權(quán)局在審核版權(quán)注冊申請時(shí)，能夠?qū)⑸暾垉?nèi)容與已知的 AI 生成作品進(jìn)行比對，判斷人類干預(yù)是否達(dá)到了“獨(dú)創(chuàng)性”與“保護(hù)門檻”的要求。

在此機(jī)制建立之前，應(yīng)暫停通過版權(quán)法或特別權(quán)利（sui generis right）對 AI 生成作品的保護(hù)。相反，為了在促進(jìn)創(chuàng)新與鼓勵(lì)創(chuàng)作之間取得平衡，版權(quán)局應(yīng)開放已注冊版權(quán)作品及其作者元數(shù)據(jù)（metadata），以供 AI 服務(wù)提供商用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并以此為依據(jù)向人類作者支付補(bǔ)償。本文作者建議，應(yīng)當(dāng)對人類作者給予優(yōu)待性保護(hù)，以防止或至少延緩人類文化的稀釋過程。

目 錄

CONTENTS

引言

A. 從“版權(quán)歸因性”（Copyrightable-Causation）到“platonic”標(biāo)準(zhǔn)

B. 數(shù)字尊嚴(yán)

C. 合成數(shù)據(jù)的來源可追溯性

D. 擺脫浪漫主義視角

E. 版權(quán)適格性的“platonic”構(gòu)想

F. 版權(quán)公理與規(guī)則

G. 切斷作者與作品之間的臍帶連接

I. 版權(quán)局對 AI 生成圖像施加“platonic”標(biāo)準(zhǔn)

A. “A Recent Entrance to Paradise”

B. “Zarya of the Dawn”

C. “Theatre D'opera Spatial”

D. “SURYAST”

II. 北京互聯(lián)網(wǎng)法院接受了 AI 生成圖像的版權(quán)保護(hù)

A. “音樂噴泉”

B. “菲林”

C. “Dreamwriter”

D. “熱氣球”

E. “春風(fēng)送來了溫柔”

III. 版權(quán)適格性的“Platonic”視角

A. 人類介入

B. 精神構(gòu)想還是機(jī)械控制

C. 作品創(chuàng)作過程中的控制

D. 作者與作品之間不可切斷的聯(lián)系

E. 觀點(diǎn)的表達(dá)

結(jié)論

前文回顧

接上篇

I. 版權(quán)局對 AI 生成圖像施加“platonic”標(biāo)準(zhǔn)

版權(quán)局自 1870 年以來一直以其在區(qū)分可受版權(quán)保護(hù)和不可受版權(quán)保護(hù)的作品方面積累的經(jīng)驗(yàn)為榮。124然而，生成式人工智能帶來了前所未有的新挑戰(zhàn)。125版權(quán)局進(jìn)行了廣泛的咨詢126，并要求公眾提供意見。2023 年 3 月 16 日，版權(quán)局發(fā)布了《含有 AI 生成內(nèi)容的作品的版權(quán)登記指南》127。到 2023 年 12 月 6 日，版權(quán)局共收到約 10,370 條評論。諷刺的是，版權(quán)局可能不得不使用 AI 來分析這一龐大的評論數(shù)據(jù)。

版權(quán)局的立場是，任何含有超過最低限度的 AI 生成內(nèi)容的作品申請將被排除在外。128版權(quán)局拒絕注冊 Stephen Thaler 的“A Recent Entrance to Paradise”（“Entrance”）129的決定被哥倫比亞特區(qū)地方法院確認(rèn)130（見第一部分 A）；而審查委員會(huì)也拒絕了 Kristina Kashtanova 的“Zarya of the Dawn”（“Zarya”）131（見第一部分 B）、Jason Allen 的 Théatre D’opéra Spatial（“Spatial”）132（見第一部分 C）以及 Ankit Sahni 的“SURYAST”133（見第一部分 D）等 AI生成圖像的注冊申請。

A.

“A Recent Entrance to Paradise”

《A Recent Entrance to Paradise》（來源：Wikipedia CC）

Stephen Thaler 發(fā)明了“創(chuàng)造力機(jī)器”（Creativity Machine），這是一種生成式人工智能，據(jù)稱它自主生成了名為“A Recent Entrance to Paradise”的圖像（版權(quán)局將其描述為“一幅二維藝術(shù)作品”）。134作為“創(chuàng)造力機(jī)器”的所有者，Thaler 先生請求版權(quán)局將該圖像登記為“職務(wù)作品”135，但未能成功。Thaler 先生認(rèn)為這一拒絕決定違憲且未得到案例法的支持136。然而，版權(quán)法只保護(hù)“知識(shí)勞動(dòng)的成果”137，這些成果“源于[人類]大腦的創(chuàng)造性力量”138。版權(quán)局不會(huì)注冊“由機(jī)器或單純的機(jī)械過程產(chǎn)生”的作品，這些過程“沒有任何來自作者的創(chuàng)造性輸入或干預(yù)”，因?yàn)楦鶕?jù)法律規(guī)定，“作品必須由人類創(chuàng)作”。139版權(quán)局還引用了 Burrow-Giles 案140中的描述，認(rèn)為版權(quán)是“一個(gè)人對自己天才或智力產(chǎn)物的專有權(quán)利”。141哥倫比亞特區(qū)地方法院確認(rèn)了這一理由。142

Thaler 先生辯稱，版權(quán)局“目前依賴于鍍金時(shí)代的非約束性司法意見來回答計(jì)算機(jī)生成作品是否可以獲得保護(hù)的問題”。143“鍍金時(shí)代”是馬克·吐溫所創(chuàng)的一個(gè)術(shù)語，通常指的是1865 年到 1904 年之間的時(shí)期，即重建時(shí)代和進(jìn)步時(shí)代之間144，Thaler 認(rèn)為這個(gè)詞是對用這一時(shí)期的過時(shí)政策來拒絕自動(dòng)生成作品的批評。Jyh-An Lee 教授明確指出，英國對計(jì)算機(jī)生成作品的保護(hù)方法存在問題，即將版權(quán)授予“為創(chuàng)作工作作出必要安排的人”145。因?yàn)檫@樣的作品可能有多個(gè)“父母”或“母親”，或者在開源軟件的情況下，作品可能由衍生計(jì)算機(jī)模型生成。146程序員、數(shù)據(jù)提供者、訓(xùn)練師和操作者都可能在 AI 生成作品的創(chuàng)作中扮演不可或缺的角色。147

B.

“Zarya of the Dawn”

漫畫書《Zarya of the Dawn》封面及第二頁內(nèi)容（來源：copyright.gov）

Kristina Kashtanova 在版權(quán)局注冊了她的漫畫/圖畫小說“Zarya of the Dawn”。148她在社交媒體上明確表示，她使用了 Midjourney，一種從文本到圖像的生成式人工智能，來生成該專輯的圖像。149當(dāng)版權(quán)局得知此事后150，撤銷了原來的注冊證書，并聲明 AI 生成的圖像內(nèi)容不受到保護(hù)。但版權(quán)局注冊了 Kashtanova 女士創(chuàng)作的文字，因?yàn)樗恰白髌肺谋镜淖髡撸约白髌窌婧鸵曈X元素的選擇、協(xié)調(diào)和排列者”。151

版權(quán)局描述了 Midjourney 如何在用戶輸入文本命令（“提示詞”）后生成圖像，并指出用戶可以通過添加 URL、改變縱橫比和提供功能性指令來影響結(jié)果。152生成式人工智能將生成四張圖像，如果用戶選擇其中一張圖像，還可以提供更高的分辨率或四張新圖像作為替代選項(xiàng)。153

版權(quán)局根據(jù) Midjourney 提供的信息認(rèn)為，該系統(tǒng)“并不像人類那樣理解語法、句子結(jié)構(gòu)或單詞”，而是將單詞和短語“轉(zhuǎn)化為更小的片段，稱為符號（tokens），然后與其訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，并用于生成圖像”。154隨后，Midjourney 以“一片視覺噪聲（類似電視雪花屏）”為起點(diǎn)，“生成初始圖像網(wǎng)格”，再通過算法將這些噪聲細(xì)化為人類可識(shí)別的圖像。155版權(quán)局主張，通過該工具生成圖像的過程，并不等同于人類藝術(shù)家、作家或攝影師的創(chuàng)作過程。156Kashtanova 女士則認(rèn)為，她“引導(dǎo)”了每一張圖像的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。157然而，版權(quán)局認(rèn)定，這一生成過程以及圖像中傳統(tǒng)意義上的創(chuàng)作要素，均不足以構(gòu)成受版權(quán)保護(hù)的原創(chuàng)性作品。158Kashtanova 女士主張，提示詞（prompt）才是圖像創(chuàng)作的核心創(chuàng)意輸入。159她并未聲稱自己直接創(chuàng)作了任何視覺素材——在描述最終圖像時(shí)，她使用了被動(dòng)語態(tài)，稱其圖像是“被創(chuàng)作、被開發(fā)、被完善并被重新定位”的，同時(shí)結(jié)合了中間圖像的元素，“匯聚成一個(gè)連貫的整體”。160她表示，最終圖像是通過一個(gè)“試錯(cuò)過程”得到的，在此過程中，她向 Midjourney 輸入了“數(shù)百甚至上千條描述性提示詞”，直到“數(shù)百次迭代后，盡可能完美地呈現(xiàn)出她的設(shè)想”。161

版權(quán)局認(rèn)為，Kashtanova 女士并未通過文本提示對 Midjourney 這一工具實(shí)現(xiàn)控制，而是 Midjourney 以一種不可預(yù)測的方式生成了圖像。162根據(jù)版權(quán)局的觀點(diǎn)，她的指令與最終生成結(jié)果之間的距離過大163，因此她未能作為圖像的“發(fā)明性或主導(dǎo)性思維者”（the inventive or master mind）164，這是 Burrow-Giles 案所要求的標(biāo)準(zhǔn)165。版權(quán)局強(qiáng)調(diào)了 Midjourney 與基于計(jì)算機(jī)的工具（如 Adobe Photoshop）166之間的區(qū)別。在版權(quán)局看來，前者的結(jié)果具有不可預(yù)測性，而后者僅僅是在可預(yù)測范圍內(nèi)對圖像進(jìn)行修改。167關(guān)于 Kashtanova 女士使用Photoshop 進(jìn)行的編輯，版權(quán)局認(rèn)為無法確定這些改動(dòng)是否具有足夠的創(chuàng)造性以獲得版權(quán)保護(hù)，因?yàn)檫@些修改據(jù)稱“過于細(xì)微且難以察覺”。168不過版權(quán)局也指出，如果編輯內(nèi)容具有實(shí)質(zhì)性變化，那么是有可能獲得版權(quán)保護(hù)的。169版權(quán)局將提示詞的功能描述為更接近“建議”而非“指令”，類似于“客戶雇傭藝術(shù)家創(chuàng)作圖像時(shí)，只提供了一些關(guān)于內(nèi)容的大致方向”的情形。170版權(quán)局寫道：“由于 Midjourney 是從隨機(jī)生成的噪聲開始，逐步演變成最終圖像，因此無法保證特定提示詞能夠生成特定的視覺結(jié)果。”171版權(quán)局并未質(zhì)疑 Kashtanova 女士在創(chuàng)作過程中所付出的努力172，但正如 Feist 案所確認(rèn)的，單純的辛勤勞動(dòng)（“汗水理論”）并不能獲得版權(quán)保護(hù)。173

在作出這一決定后，版權(quán)局發(fā)布了關(guān)于含有 AI 生成內(nèi)容作品的登記指南，要求申請人在提交版權(quán)登記申請時(shí)主動(dòng)申報(bào)作品中包含的 AI 生成部分。174

C.

“Théatre D’opéra Spatial”

二維藝術(shù)作品《Théatre D’opéra Spatial》（中文多譯為“太空歌劇院”。來源：copyright.gov）

Jason Allen 使用一系列提示詞在 Midjourney 中生成了名為 Théatre D’opéra Spatial（“Spatial”）的二維藝術(shù)作品175，并憑此作品獲得了 2022 年科羅拉多州博覽會(huì)年度美術(shù)競賽的冠軍。176當(dāng)版權(quán)局得知此事后，要求 Allen 先生提供更多關(guān)于圖像生成過程的信息。Allen先生表示，他“至少進(jìn)行了 624 次文本提示的修改與輸入，才得出了圖像的初步版本”。177之后，他使用 Adobe Photoshop 對圖像中的缺陷進(jìn)行修復(fù)并創(chuàng)作了新的視覺內(nèi)容178，隨后又使用 Gigapixel AI 對圖像進(jìn)行了“放大”179，提升了分辨率和尺寸180。版權(quán)局要求 Allen 先生放棄對由 Midjourney 生成部分的版權(quán)主張，但他拒絕了。版權(quán)局認(rèn)為，Allen 先生所主張的作者貢獻(xiàn)與 Midjourney 生成的產(chǎn)物已不可分割地融合在一起。181根據(jù)版權(quán)局的認(rèn)定，“由 Midjourney 生成、作為該作品初步基礎(chǔ)的圖像，并不是受版權(quán)保護(hù)的原創(chuàng)性作品。”182

與“Zarya”不同183，在“Spatial”一案中，版權(quán)局接受了 Allen 先生關(guān)于其使用 Adobe Photoshop 所進(jìn)行的人為“視覺編輯”具有足夠原創(chuàng)性、可以注冊的主張。不過，審查委員會(huì)對此有所保留，指出他們并沒有足夠的信息來確定這些視覺編輯是否單獨(dú)達(dá)到可注冊的標(biāo)準(zhǔn)。184然而，Allen 先生仍然拒絕放棄對由 Midjourney 和 Gigapixel AI 分別生成的部分的版權(quán)主張。審查委員會(huì)認(rèn)定，該圖像包含了超過最小限度的 AI 生成內(nèi)容，因此在注冊申請中必須聲明放棄這些部分，于是駁回了該圖像的注冊申請。185Allen 先生則主張，底層 AI 生成的圖像只是原材料，他通過自己的藝術(shù)創(chuàng)作對其進(jìn)行了轉(zhuǎn)化。他認(rèn)為，“如果拒絕為此類工具生成的產(chǎn)物提供版權(quán)保護(hù)，將導(dǎo)致所有權(quán)的真空?！?86Allen 先生還表示，“如果要求創(chuàng)作者列出每一個(gè)使用的工具及其在作品中所占比例，并且嚴(yán)格執(zhí)行，這將對創(chuàng)作者造成沉重負(fù)擔(dān)。”187

版權(quán)局和審查委員會(huì)在評估過程中考察了該圖像是否具備所需的原創(chuàng)性，和人類作者性，即：“AI 生成的內(nèi)容是機(jī)械復(fù)制的結(jié)果，還是源自作者自身原創(chuàng)性精神構(gòu)想并被賦予可見形式的產(chǎn)物?！?88如果作品的所有“傳統(tǒng)創(chuàng)作要素”均由機(jī)器生成，那么該作品就缺乏人類作者性。

與 “Entrance”一案類似，版權(quán)局和審查委員會(huì)在很大程度上依賴了 Midjourney 的說明，即“提示詞‘影響’系統(tǒng)生成的內(nèi)容，并由 Midjourney‘解釋’并‘與其訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行比對’。189”版權(quán)局指出，“Midjourney 不會(huì)將提示詞解釋為針對特定表現(xiàn)性結(jié)果的具體指令”，因?yàn)椤癕idjourney 不像人類那樣理解語法、句子結(jié)構(gòu)或單詞?！?90版權(quán)局認(rèn)為，Midjourney 不會(huì)將文本提示視為直接指令，用戶往往需要經(jīng)過數(shù)百次迭代才能生成一張他們滿意的圖像。191換句話說，提示詞與最終生成結(jié)果之間的距離過大，無法將其視為具體或直接的指令。版權(quán)局認(rèn)為，“當(dāng)一項(xiàng) AI 技術(shù)僅接收來自人類的提示詞，并據(jù)此生成復(fù)雜的文字、圖像或音樂作品時(shí)，這些作品的‘傳統(tǒng)創(chuàng)作要素’是由技術(shù)決定并執(zhí)行的——而不是人類用戶。”192

Allen 先生描述了他是如何使用 Midjourney 的，他“至少輸入并修改了 624 次提示詞”，通過迭代方式不斷優(yōu)化生成的圖像，之后又使用 Adobe Photoshop 進(jìn)行了編輯，并通過Gigapixel AI 對圖像進(jìn)行了放大。193Allen 先生一開始輸入了一個(gè)“整體描述”的提示詞，聚焦于作品的總體主題。194隨后，他在提示文本中添加了第二個(gè)“整體描述”，以指示軟件將兩個(gè)想法結(jié)合起來。接著，他又添加了“圖像的整體類型和類別”，“指導(dǎo)作品基調(diào)的專業(yè)藝術(shù)術(shù)語”，“希望作品呈現(xiàn)出的逼真度”，“色彩使用的描述”，“進(jìn)一步細(xì)化構(gòu)圖的描述”，“作品應(yīng)展現(xiàn)的風(fēng)格/時(shí)代特征”，以及他經(jīng)過大量測試總結(jié)出的“讓圖像更加突出”的寫作技巧。195最后，他還“附加了各種參數(shù)，以進(jìn)一步指示軟件如何開發(fā)圖像”，形成了一條最終文本提示詞，并“輸入 Midjourney 以完成整個(gè)生成過程”。196

簡而言之，在 Allen 先生的文本指令引導(dǎo)下，Midjourney 根據(jù)他所表達(dá)的藝術(shù)性意圖，不斷生成更加精細(xì)的圖像，直到生成出令 Allen 先生滿意的最終結(jié)果。審查委員會(huì)承認(rèn)，提示詞的編寫過程本身可以包含創(chuàng)造性，并且這些提示詞本身如果足夠具有創(chuàng)意，可能作為文學(xué)作品受到版權(quán)保護(hù)，197但使用這些提示詞之后由 AI 生成的圖像則不能獲得保護(hù)198。Lemley 認(rèn)為，如果提示詞或一系列迭代提示詞足夠詳細(xì)，可能有資格獲得版權(quán)保護(hù)。199版權(quán)局則認(rèn)為，真正構(gòu)思圖像的是生成式人工智能，而不是 Allen 先生本人。200

D.

“SURYAST”

二維藝術(shù)作品《SURYAST》（來源：copyright.gov）

根據(jù) Ankit Sahni 的說法，Robust Artificially Intelligent Graphics and Art Visualizer（RAGHAV）是一個(gè)“由 AI 驅(qū)動(dòng)的工具”，它利用機(jī)器學(xué)習(xí)執(zhí)行“神經(jīng)風(fēng)格遷移”（Neural Style Transfer），即“生成一張?jiān)凇畠?nèi)容’上與基礎(chǔ)圖像相同，但在‘風(fēng)格’上采用所選圖片風(fēng)格的圖像”。201

Sahni 先生使用 RAGHAV，將他拍攝的一張照片與梵高的《星夜》（The Starry Night）作為風(fēng)格參考圖進(jìn)行融合，并通過選擇一個(gè)變量值來確定風(fēng)格遷移的程度，從而在 2020 年創(chuàng)作了圖像 SURYAST。202在圖像生成后，Sahni 先生沒有對其進(jìn)行任何修改。203

Sahni拍攝的照片（左）和梵高的《星夜》（The Starry Night）（右）

在提交版權(quán)注冊申請時(shí)，Sahni 先生將自己與 RAGHAV 列為共同作者。204他稱 RAGHAV的貢獻(xiàn)是與他自己的貢獻(xiàn)“各自獨(dú)立、互不重疊”的。205Sahni 先生主張，“構(gòu)思、創(chuàng)作并選擇一張?jiān)瓌?chuàng)[基礎(chǔ)]圖像”，“選擇風(fēng)格圖像”，以及“選擇一個(gè)具體的變量值來決定風(fēng)格遷移的程度和方式”，這些因素“共同導(dǎo)向了該作品的產(chǎn)生，而作品正是[Sahni 先生]創(chuàng)造性表達(dá)和貢獻(xiàn)的直接結(jié)果”。206作為其創(chuàng)作控制的證據(jù)，Sahni 先生指出，他的決策使得圖像中包含了：1）“一輪落日”，2）“云彩”，3）“建筑物的輪廓”，4）“構(gòu)圖中天空占據(jù)了作品的上三分之二”，以及 5）“梵高《星夜》風(fēng)格的精準(zhǔn)且有意為之的再現(xiàn)”。207然而，審查委員會(huì)認(rèn)為，圖像中具有表現(xiàn)力的繪畫要素并非由 Sahni 先生提供。這些要素是通過三個(gè)輸入（基礎(chǔ)圖像、風(fēng)格元素和風(fēng)格遷移值）生成的，208而這些輸入過于粗略，無法證明存在人類創(chuàng)作的構(gòu)思與執(zhí)行。209圖像中的色彩和元素位置均由 RAGHAV 生成。審查委員會(huì)并未接受 Sahni 先生將RAGHAV 描述為“一個(gè)類似于相機(jī)、數(shù)位板或照片編輯軟件的輔助工具”的說法。210版權(quán)局和審查委員會(huì)最終駁回了 Sahni 先生的注冊申請，理由是他的人工創(chuàng)作貢獻(xiàn)無法與 RAGHAV 生成的最終作品區(qū)分或分離開來。211然而，版權(quán)局表示，Sahni 先生的原始照片仍有可能單獨(dú)申請注冊。212

在重審中，審查委員會(huì)認(rèn)定該圖像不能獲得注冊，“因?yàn)樗峤坏淖髌肥茄苌髌?，且不包含足夠的具有原?chuàng)性的人類創(chuàng)作以支持版權(quán)注冊?！?13

2024年2月23日，在版權(quán)局拒絕注冊SURYAST之后，版權(quán)局局長兼署長Shira Perlmutter致信參議員 Coons 和 Tillis，以及眾議員 Issa 和 Johnson，向他們通報(bào)版權(quán)局迄今為止在版權(quán)與生成式人工智能領(lǐng)域工作的進(jìn)展。這封信中包含了一段頗有意思的正文內(nèi)容，以及一個(gè)更加引人注目的腳注：

“自發(fā)布《注冊指南》以來，版權(quán)局注冊處已審查了數(shù)百件包含 AI 生成材料的作品，并已為其中一百多件作品核發(fā)了注冊證書?！蹦_注進(jìn)一步指出：

“美國版權(quán)局審查委員會(huì)，《確認(rèn)拒絕注冊 SURYAST 的決定》第 4 頁第 3 腳注（2023 年12 月 11 日），https://www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/SURYAST.pdf。其他申請被拒絕，要么是因?yàn)樯暾埲宋醋裱鏅?quán)局的注冊指南，要么是因?yàn)樽髌凡话銐虻娜祟悇?chuàng)作內(nèi)容?！?14

也就是說，版權(quán)局確實(shí)注冊了超過 100 件“包含 AI 生成材料的作品”，但無論在這封信還是在其官網(wǎng)上，都沒有給出任何一個(gè)具體注冊成功的作品示例215。

II. 北京互聯(lián)網(wǎng)法院接受了 AI 生成圖像的版權(quán)保護(hù)

2023 年 11 月，北京互聯(lián)網(wǎng)法院開創(chuàng)性地裁定216，一幅名為《春風(fēng)送來了溫柔》（“春風(fēng)”）217的 AI 生成圖像，可以在具備足夠智力成果且經(jīng)過充分人類干預(yù)的基礎(chǔ)上，受到版權(quán)法保護(hù)。乍看之下，“春風(fēng)”一案的裁決218似乎令人意外，但這一裁判并非毫無先例，之前已有若干具有指導(dǎo)意義的案件在先：包括 2018 年北京知識(shí)產(chǎn)權(quán)法院的“音樂噴泉”案219，2019 年北京互聯(lián)網(wǎng)法院的“菲林”案220，2019 年深圳南山區(qū)法院的“Dreamwriter”案221，以及 2020 年北京互聯(lián)網(wǎng)法院的“熱氣球”案222。最后，本部分將重點(diǎn)討論北京互聯(lián)網(wǎng)法院對“春風(fēng)”的判決。223

A.

“音樂噴泉”

2018 年 6 月 26 日，北京知識(shí)產(chǎn)權(quán)法院224維持了海淀區(qū)人民法院的判決，認(rèn)定由自動(dòng)化音樂噴泉自主形成的水型、音樂與燈光效果的組合，能夠提供審美體驗(yàn)，具備原創(chuàng)性，依據(jù)《中華人民共和國著作權(quán)法實(shí)施條例》（2002）第 2 條225，構(gòu)成作品，因此符合版權(quán)保護(hù)資格。法院判令被告賠償原告人民幣 9 萬元（約合 1.27 萬美元）并公開道歉。226

B.

“菲林”

2019 年 4 月 25 日，北京互聯(lián)網(wǎng)法院在“菲林”案中裁定，一份主要由威科先行法律信息庫生成的分析報(bào)告，因包含了足夠的人類創(chuàng)意，符合版權(quán)保護(hù)的要求。227盡管被告未經(jīng)授權(quán)擅自復(fù)制、編輯并轉(zhuǎn)載了該報(bào)告，且未注明出處228，法院仍認(rèn)定作品享有版權(quán)保護(hù)。法院明確指出，純粹由人工智能生成的內(nèi)容本身不具有版權(quán)資格，但承認(rèn)此類作品可能仍應(yīng)獲得某種形式的保護(hù)229。法院進(jìn)一步指出，各類圖表中的技術(shù)設(shè)計(jì)、地理要素以及客觀事實(shí)不屬于版權(quán)保護(hù)的對象。230雖然原告試圖以圖表美化工作為依據(jù)主張圖表的原創(chuàng)性，但由于缺乏有力證據(jù)，該主張未獲支持。231然而，法院認(rèn)可了圖表中部分構(gòu)圖因有人類貢獻(xiàn)而具有原創(chuàng)性，從而使這些部分獲得了版權(quán)保護(hù)。232

C.

“Dreamwriter”

2019 年 12 月 24 日，深圳市南山區(qū)人民法院裁定，騰訊“Dreamwriter”AI 生成的一篇文章具有版權(quán)資格。233自 2015 年以來，“Dreamwriter”每年在財(cái)經(jīng)、天氣和體育等領(lǐng)域生成約50萬篇文章。騰訊在騰訊證券網(wǎng)站上發(fā)布了一篇財(cái)經(jīng)報(bào)道文章，并在文末注明：“本文由騰訊機(jī)器人‘Dreamwriter’自動(dòng)撰寫?！?34上海盈訊科技公司在同一天未經(jīng)授權(quán)將該文章發(fā)布在其網(wǎng)站上，導(dǎo)致騰訊提起版權(quán)侵權(quán)訴訟并勝訴，法院判令盈訊賠償人民幣 1500 元（約合 211美元）。235法院認(rèn)定，該文章內(nèi)容體現(xiàn)了多個(gè)團(tuán)隊(duì)分工協(xié)作下的有意識(shí)選擇、分析與判斷，具有結(jié)構(gòu)連貫性和原創(chuàng)性，駁斥了單純自動(dòng)化生成的觀點(diǎn)。236法院特別強(qiáng)調(diào)了原告團(tuán)隊(duì)在塑造文章獨(dú)特表達(dá)方面發(fā)揮的重要作用。2021 年，最高人民法院將該案認(rèn)定為指導(dǎo)性案例，確認(rèn)其在國家層面的重要性。237

D.

“熱氣球”

2020 年 4 月 2 日，北京知識(shí)產(chǎn)權(quán)法院審理了另一宗具有開創(chuàng)性的案件，即高陽訴優(yōu)酷案。238在該案中，原告將一臺(tái)運(yùn)動(dòng)相機(jī)固定在熱氣球上，在熱氣球升空過程中自動(dòng)拍攝地球外表面的圖像。239拍攝過程中，相機(jī)處于自主運(yùn)行狀態(tài)，原告隨后從所拍攝的視頻中提取出特定截圖并進(jìn)行后期處理。240法院認(rèn)為，盡管相機(jī)在升空后的拍攝階段脫離了人類直接控制，但在發(fā)射前存在明確的人為干預(yù)。241這些干預(yù)包括：相機(jī)型號的選擇、拍攝角度的設(shè)定、錄像模式的選擇，以及顯示格式、感光度等各項(xiàng)拍攝參數(shù)的設(shè)置。242法院認(rèn)定，這些事先有意識(shí)地進(jìn)行的準(zhǔn)備行為，使得自動(dòng)生成的截圖具備了攝影作品的屬性。243因此，任何未經(jīng)授權(quán)使用這些圖像的行為，均構(gòu)成對原告作品著作權(quán)的侵害。

E.

“春風(fēng)送來了溫柔”

李先生原帖文（來源：紅星新聞）

2023 年 2 月 24 日，李昀鍇使用“Stable Diffusion Aki 4.2”生成了一些年輕亞洲女性的圖像。244李先生將其中一張圖像發(fā)布在流行的內(nèi)容分享平臺(tái)“小紅書”上245，標(biāo)題為《春風(fēng)送來了溫柔》（“春風(fēng)”）246，并加上了“AI 圖像”的標(biāo)簽，以符合《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》第 17 條的要求，即必須對 AI 生成的內(nèi)容進(jìn)行顯著標(biāo)識(shí)。247

李先生后來發(fā)現(xiàn)，博主劉元春在百度旗下的內(nèi)容分享平臺(tái)“百家號”上248，發(fā)表博文《三月里的愛情，在桃花盛開的地方》249，并配圖使用了他生成的同一張圖像。在使用該圖像前，劉女士移除了李先生的用戶 ID 以及“小紅書”的水印250。隨后，李先生以侵犯著作權(quán)及信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)為由251，將劉女士訴至北京互聯(lián)網(wǎng)法院。法院判令劉女士賠償人民幣 500 元（約合 70 美元）、承擔(dān)人民幣 50 元（約合 7 美元）的訴訟費(fèi)用，并公開道歉。252

李先生主張，他使用了大約 20 條正向提示詞253和大約 120 條反向提示詞生成了這張圖像。254李先生使用的 Stable Diffusion 系統(tǒng)不僅可以基于文本提示生成圖像，還可以基于圖像提示生成圖像。255該系統(tǒng)基于對比語言-圖像預(yù)訓(xùn)練（CLIP）引導(dǎo)的擴(kuò)散模型256，實(shí)際上是兩個(gè)模型協(xié)作完成。CLIP 引導(dǎo)的擴(kuò)散模型能夠在一定程度上“復(fù)原”訓(xùn)練數(shù)據(jù)257，或通過數(shù)學(xué)方式對擴(kuò)散圖像進(jìn)行插值融合，以生成新的衍生圖像。258

北京互聯(lián)網(wǎng)法院認(rèn)為，李先生從構(gòu)思到最終選定圖像的過程中，進(jìn)行了相當(dāng)程度的智力投入，包括：設(shè)計(jì)人物呈現(xiàn)方式、選擇提示詞及其排列、確定提示詞順序、設(shè)定相關(guān)參數(shù)，以及挑選符合預(yù)期的圖像等。259法院使用的“相當(dāng)程度的智力投入”這一表述，聽起來更像是一種“汗水理論”式的論證，但無論在美國還是中國，僅憑辛勤投入都不足以為作品授予版權(quán)。260不過，法院提到的“選擇與安排”措辭，使其論證落入了 Burrow-Giles 案所確立的版權(quán)保護(hù)傳統(tǒng)之中。261

如前所述，Lemley 曾主張，如果提示詞或迭代的一系列提示詞足夠具體且具有創(chuàng)意，那么它們本身可以獲得版權(quán)保護(hù)。262這也意味著，具有創(chuàng)意的提示詞可以受到保護(hù)，但并不必然意味著通過提示詞生成的最終作品本身也能獲得版權(quán)。

關(guān)于獨(dú)創(chuàng)性，北京互聯(lián)網(wǎng)法院認(rèn)為，原告通過提示詞設(shè)計(jì)了人物、人物呈現(xiàn)方式及其他視覺元素，并通過設(shè)定參數(shù)完成了圖像的布局與構(gòu)圖，這體現(xiàn)了原告的選擇與安排。263法院還指出，調(diào)整與修改的過程“也反映了原告的審美選擇和個(gè)人判斷”。264因此，法院認(rèn)為，本案涉案圖像并非機(jī)械生成，而是“可以認(rèn)定涉案圖片由原告獨(dú)立完成，體現(xiàn)出了原告的個(gè)性化表達(dá)”。265不過，如前文所述，可以主張 AI 生成圖像從定義上說并非真正意義上的獨(dú)立創(chuàng)作：它們是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的作品創(chuàng)作的，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括受版權(quán)保護(hù)的作品。另一方面，也有學(xué)者認(rèn)為，在訓(xùn)練階段復(fù)制作品，并不構(gòu)成版權(quán)意義上的“復(fù)制”，因?yàn)檫@些作品并非以表達(dá)性的方式266被機(jī)器使用和欣賞，僅僅是以概率性方式處理；而另一些學(xué)者則認(rèn)為，這確實(shí)構(gòu)成版權(quán)意義上的復(fù)制，但可通過合理使用（fair use）原則加以正當(dāng)化。267

法院還指出，圖像的審美吸引力在判斷其是否具有獨(dú)創(chuàng)性時(shí)起到了作用：“原告在發(fā)布在小紅書上后被眾多用戶觀看、點(diǎn)贊，說明以一般社會(huì)公眾的標(biāo)準(zhǔn)可以認(rèn)定其為作品，具有獨(dú)創(chuàng)性。”268這一觀點(diǎn)與自 Bleistein 案以來在全球版權(quán)理論中確立的審美中立原則相悖，后者強(qiáng)調(diào)版權(quán)保護(hù)不應(yīng)以作品的藝術(shù)價(jià)值或受歡迎程度作為判斷依據(jù)。269

被告可以主張，原告輸入的提示詞（例如“戶外環(huán)境”“日本偶像”“高度細(xì)致、對稱且有吸引力的面孔”）只是“想法”，而非這些想法的表達(dá)。270然而，北京互聯(lián)網(wǎng)法院認(rèn)為，本案涉及的圖像是由線條和色彩構(gòu)成、具有審美意義的美術(shù)作品。271法院指出：“人們利用人工智能模型生成圖片時(shí)，不存在兩個(gè)主體之間確定誰為創(chuàng)作者的問題，本質(zhì)上，仍然是人利用工具進(jìn)行創(chuàng)作，即整個(gè)創(chuàng)作過程中進(jìn)行智力投入的是人而非人工智能模型。”272法院依據(jù)人類創(chuàng)作需要激勵(lì)的理論，包括對 AI 生成圖像的創(chuàng)作激勵(lì)，進(jìn)一步指出：“鼓勵(lì)創(chuàng)作，被公認(rèn)為著作權(quán)制度的核心目的。……人工智能生成圖片，只要能體現(xiàn)出人的獨(dú)創(chuàng)性智力投入，就應(yīng)當(dāng)被認(rèn)定為作品，受到著作權(quán)法保護(hù)?！?73

本案庭審由中央電視臺(tái)進(jìn)行了報(bào)道，并在多個(gè)平臺(tái)同步直播，吸引了超過 17 萬名觀眾。274在庭審過程中，原告成功說服北京互聯(lián)網(wǎng)法院相信，當(dāng)輸入相同的提示詞時(shí)，AI 模型能夠生成相同的結(jié)果。275不過一般而言，當(dāng)使用相同提示詞時(shí)，生成式人工智能通常會(huì)產(chǎn)生略有不同的結(jié)果，這是因?yàn)?AI 處理過程中融入了隨機(jī)性。例如，一些模型在每次運(yùn)行時(shí)會(huì)采用不同的初始條件或初始狀態(tài)。276這種 AI 模型的動(dòng)態(tài)特性導(dǎo)致了即便輸入相同提示詞，輸出結(jié)果也可能變化。277尤其是采用深度學(xué)習(xí)的高級 AI 模型，具有極高的復(fù)雜性，參數(shù)量以百萬計(jì)，因此即使輸入相同，也可能產(chǎn)生廣泛多樣的輸出結(jié)果。278此外，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中細(xì)微的差異可能影響模型如何學(xué)習(xí)并解釋信息，從而導(dǎo)致輸出變化，特別是在文本生成圖像（text-to-image）類型的生成式人工智能中尤為明顯。279最終輸出通常是通過采樣過程生成的，AI模型的輸出還可能受到計(jì)算資源（如內(nèi)存、處理能力）限制、模型配置不同以及模型更新等因素的影響。280簡言之，AI 算法的時(shí)間性與空間性元素是不斷變化的。

然而，Stable Diffusion 具有一個(gè)名為“隨機(jī)數(shù)種子”（seed）的功能，用于初始化圖像生成過程。281隨機(jī)數(shù)種子使得圖像生成具有可重復(fù)性，同時(shí)也便于用戶在不同參數(shù)或提示詞變化下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。282“春風(fēng)”案中的圖像是通過李先生下載到自己電腦上的 Stable Diffusion 版本生成的。283盡管本地下載版本相較于基于網(wǎng)頁的版本可能更加穩(wěn)定，但由于采樣過程以及算法復(fù)雜性等因素，它也未必能夠?qū)崿F(xiàn)完全的穩(wěn)定性。雖然原告向法院提交了一段視頻，用以演示涉案圖像的再現(xiàn)過程，284但錄像只能證明李先生在特定時(shí)間、特定算法狀態(tài)下通過其電腦生成了該圖像，并不能證明該生成過程具有可重復(fù)性。

Tianxiang He 指出，借助像 Civitai 等網(wǎng)站上共享的現(xiàn)有檢查點(diǎn)和生成數(shù)據(jù)，可能使得生成過程趨向機(jī)械化，從而潛在地削弱甚至否定了作品應(yīng)具備的最基本的創(chuàng)造性要求，285同時(shí)也反駁了原創(chuàng)性中對獨(dú)立創(chuàng)作的要求。

人類的智力創(chuàng)作不僅包含理性因素，還包含思想、情感與靈感。于雯雯認(rèn)為，“即便人工智能生成的內(nèi)容在外觀上具有人類智力創(chuàng)作的特征，但由于其生成過程在本質(zhì)上不同于人類的智力創(chuàng)作活動(dòng)，因此不能被認(rèn)定為現(xiàn)行著作權(quán)法意義下的‘作品’，難以享有著作權(quán)?！?86不過，于雯雯也指出，AI 生成內(nèi)容與作品市場有著密切的利益聯(lián)系，主張應(yīng)關(guān)注這種關(guān)系并對著作權(quán)法作出相應(yīng)調(diào)整。287她似乎對將著作權(quán)授予為計(jì)算機(jī)生成內(nèi)容作出必要安排的自然人持開放態(tài)度，這一觀點(diǎn)與英國《1988 年著作權(quán)、外觀設(shè)計(jì)和專利法》第 9 條規(guī)定一致。288

北京互聯(lián)網(wǎng)法院對 AI 生成圖像給予保護(hù)的判決在國際上引起了廣泛關(guān)注。289那些希望推動(dòng)國際統(tǒng)一 AI 版權(quán)框架（acquis）的人可能對中美在此問題上的分歧感到失望。對于在 AI 與版權(quán)領(lǐng)域內(nèi)各方利益相關(guān)者而言，290一個(gè)公平競爭的平臺(tái)似乎比以往更加遙遠(yuǎn)。291

未完待續(xù)

注釋（上下滑動(dòng)查看）

[124] 多家法院已表示尊重美國版權(quán)局的專業(yè)判斷。參見，例如：Norris Industries, Inc. v. International Telephone & Telegraph Corp., 696 F.2d 918, 922 (11th Cir 1983)；Varsity Brands, Inc. v. Star Athletica, LLC, 799 F.3d 468, 480 (6th Cir 2015)?！?/p>

[125] Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence, 37 C.F.R. § 202 (2023) ，可在 美 國版權(quán) 局 網(wǎng) 站 查閱： https://www.copyright.gov/ai/ai_policy_guidance.pdf（https://perma.cc/6ADC-436N）。

[126] Artificial Intelligence Study, U.S. Copyright Office ，人工智能研究 專 頁 ：https://www.copyright.gov/policy/artificial-intelligence/（https://perma.cc/897F-9ETZ）（最后訪問日期：2024 年11 月 29 日）。

[127] 37 C.F.R. § 202 (2023).

[128] 同上注。

[129] Letter from U.S. Copyright Office Review Board to Ryan Abbott, Brown, Neri, Smith & Khan, LLP (Feb. 14, 2022) ， “A Recent Entrance to Paradise” 一 案 的版權(quán) 局 審 查 函 ： https://www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/a-recent-entrance-to-paradise.pdf（https://perma.cc/857Y-F4HN）（下稱“Entrance”）。

[130] Thaler v. Perlmutter, 687 F. Supp. 3d 140, 146 (D.D.C. 2023)。

[131] Letter from U.S. Copyright Office to Van Lindberg, Taylor English Duma LLP (Feb. 21, 2023)，關(guān)于“Zarya of the Dawn”的回復(fù)函：https://www.copyright.gov/docs/zarya-of-the-dawn.pdf（https://perma.cc/SD2G-2JSK）（下稱“Zarya”）。

[132] Letter from U.S. Copyright Office Review Board to Tamara Pester, Tamara S. Pester, LLC (Sept. 5, 2023)，關(guān)于“Theatre D’opera Spatial” 的 復(fù) 審 意 見 函 ： https://www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/Theatre-Dopera-Spatial.pdf（https://perma.cc/Y3Y9-LSEV）（下稱“Spatial”）。

[133] Letter from U.S. Copyright Office Review Board to Alex P. Garens, Day Pitney, LLP (Dec. 11, 2023)，關(guān)于 “SURYAST” 的版權(quán) 復(fù) 審 決 定書： https://copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/SURYAST.pdf（https://perma.cc/9QBD-ABR4）（下稱“SURYAST”）。

[134] “Entrance,” 同上注 129，第 1-2 頁。

[135] 同上注。

[136] 同上注，第 3 頁。

[137] 美國版權(quán)局援引了洛克的勞動(dòng)理論。John Locke, Two Treatises on Civil Government 204 (George Routledge & Sons 1884)。參見 Alexander D. Northover, “‘Enough and as Good’ in the Intellectual Commons: A Lockean Theory of Copyright and the Merger Doctrine,” 65 Emory L.J. 1363 (2016)（嘗試將洛克的“剩余充足”原則應(yīng)用于版權(quán)合并理論）。

[138] Compendium (Third)，見前注 8，第 § 306 節(jié)（引自 Trade-Mark Cases, 100 U.S. 82, 94 (1879)）；另見 § 313.2 節(jié)。

[139] “Entrance”，見前注 129，第 3 頁。Gervais 持相同觀點(diǎn)：“機(jī)器若具備自主決策能力，其產(chǎn)物則歸入公有領(lǐng)域，不享有版權(quán)?！币?Daniel Gervais, “The Machine as Author,” 105 Iowa L. Rev. 2053, 2099 (2020)（主張版權(quán)制度旨在促進(jìn)人類創(chuàng)作，機(jī)器不具創(chuàng)造性判斷能力，因而不具備原創(chuàng)性，不能獲得版權(quán)）。

[140] “Entrance”，見前注 129，第 4 頁。

[141] Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony, 111 U.S. 53, 58 (1884)。Farley（見前注 60，第 389 頁注釋10）指出一則軼事：奧斯卡·王爾德在入境美國時(shí)被海關(guān)問是否有物品申報(bào)，他回答說：“我無可申報(bào)，只有我的天才?！?/p>

[142] Howell 法官認(rèn)為“人類作者身份是版權(quán)的基石?！备鐐惐葋喬貐^(qū)聯(lián)邦地區(qū)法院判決認(rèn)為，版權(quán)局拒絕給予沒有任何人類創(chuàng)意貢獻(xiàn)的作品注冊是適當(dāng)?shù)?。Thaler v. Perlmutter, 687 F. Supp. 3d 140 (D.D.C. 2023)。

[143] “Entrance”，見前注 129，第 2 頁。

[144] Mark Twain & Charles Dudley Warner, The Gilded Age: A Tale of Today (1873)（電子書），https://www.gutenberg.org/files/3178/old/orig3178-h/main.htm#contents（https://perma.cc/CH5H-ZWL7）。

[145] Copyright, Designs and Patents Act 1988, c. 48, § 9 (UK).

[146] Jyh-An Lee, Computer-Generated Works Under the CDPA 1988, in Artificial Intelligence and Intellectual Property 177, 194 (Jyh-An Lee, Reto M. Hilty & Kung-Chung Liu eds., 2021).

[147] 同上注。

[148] “Zarya,” 同上注 131。

[149] 同上注，第 2 頁。

[150] “Zarya”，見前注 131，第 5 頁注釋 8。版權(quán)局明確表示，其通常不會(huì)對申請文件中所陳述事實(shí)進(jìn)行實(shí)質(zhì)核查，參見 Compendium (Third)，前注 8，第 § 602.4(C) 節(jié)；但如果存在版權(quán)局自身或公眾已知的事實(shí)，足以表明申請內(nèi)容存在不準(zhǔn)確或不完整的情況，版權(quán)局可以據(jù)此重新評估該申請。

[151] 同上注，第 1，4-5 頁。

[152] 同上注，第 7 頁。

[153] 同上注。

[154] 同上注。

[155] 同上注，第 7-8 頁。

[156] 同上注，第 8 頁。

[157] 同上注。

[158] 同上注。“版權(quán)局不會(huì)登記由機(jī)器或純粹機(jī)械過程所生成的作品——若該過程隨機(jī)或自動(dòng)進(jìn)行，且未包含任何人類作者的創(chuàng)意輸入或干預(yù)?！保ㄒ?Compendium (Third)，前注 8，第 § 313.2 節(jié)）

[159] “Zarya”，見前注 131，第 8 頁。

[160] 同上注。

[161] 同上注，第 8 頁。

[162] 同上注，第 9 頁。

[163] 同上注。

[164] 同上注。

[165] Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony, 111 U.S. 53, 61 (1884).

[166] “Zarya”，見前注 131，第 9 頁。

[167] 同上注?！爱?dāng)藝術(shù)家使用編輯或其他輔助工具時(shí)，他們會(huì)選擇要修改的視覺素材，決定使用哪些工具以及進(jìn)行哪些修改，并采取具體步驟控制最終圖像，以使其成為藝術(shù)家本人原始精神構(gòu)想的具象化表現(xiàn)?！?/p>

[168] 同上注，第 10-11 頁。

[169] 同上注，第 12 頁。

[170] 同上注，第 10 頁。

[171] 同上注，第 9-10 頁。

[172] 同上注，第 10 頁。

[173] Feist Publ’ns, Inc. v. Rural Tele. Serv. Co., 499 U.S. 340, 352–53 (1991).

[174] 37 C.F.R. § 202 (2023).

[175] “Spatial”，見前注 132。

[176] Sarah Kuta, Art Made with Artificial Intelligence Wins at State Fair, Smithsonian Magazine（2022 年 9月 6 日），可查閱：https://www.smithsonianmag.com/smart-news/artificial-intelligence-art-wins-colorado-statefair-180980703/（https://perma.cc/2FZF-3Y45）。

[177] “Spatial”，見前注 132，第 2 頁。

[178] 同上注，第 5 頁，“對多種外觀細(xì)節(jié)、缺陷或圖像偽影等進(jìn)行優(yōu)化和修飾?！?/p>

[179] 同上注，第 5 頁。

[180] 同上注，第 2 頁。

[181] 同上注。

[182] 同上注。

[183] “Zarya”，見前注 131。

[184] “Spatial”，見前注 132，第 5 頁。

[185] 同上注。

[186] 同上注，第 3 頁。

[187] 同上注。

[188] Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony, 111 U.S. 53, 60 (1884)

[189] “Spatial” ，見前注 132 ， 第 6 頁 。 ( 引 用 Prompts, Midjourney Documentation,https://docs.midjourney.com/docs/prompts [https://perma.cc/XJA5-W9LV) (最后訪問日期 2024 年 10 月 11 日).

[190] 同上注，第 6-7 頁。（引用“Zarya”，見前注 131，第 7 頁）。

[191] 同上注，第 7 頁。

[192] 同上注。(引用 Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence, 88 Fed. Reg. 16190, 16192 (Mar. 16, 2023)).

[193] 同上注，第 2 頁。(引用來自 Tamara Pester 的電郵, Tamara S. Pester, LLC, to U.S. Copyright Off. (Sept. 30, 2020))。

[194] 同上注，第 6 頁。(引用來自 Tamara Pester 的電郵, Tamara S. Pester, LLC, to U.S. Copyright Off. (Sept. 30, 2020))。

[195] 同上注。(引用來自 Tamara Pester 的電郵, Tamara S. Pester, LLC, to U.S. Copyright Off. (Sept. 30,2020)).

[196] 同上注。(引用來自 Tamara Pester 的電郵, Tamara S. Pester, LLC, to U.S. Copyright Off. (Sept. 30,2020)).

[197] Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence, 88 Fed. Reg. 16190, 16192 n.27 (2023 年 3 月 16 日)（將編入《聯(lián)邦法規(guī)》37 C.F.R. 第 202 部分）。

[198] “Spatial”，見前注 132，第 7 頁。

[199] Mark A. Lemley, How Generative AI Turns Copyright Law Upside Down, 25 Colum. Sci. & Tech. L. Rev. 190, 199–201 (2024) ，可查閱： https://journals.library.columbia.edu/index.php/stlr/article/view/12761/6285（https://perma.cc/3ED8-YDFF）。Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence, 88 Fed. Reg. at 16192 n.27（指出：“提示詞可能具有足夠的創(chuàng)造性而獲得著作權(quán)保護(hù)”，但由此生成的內(nèi)容則不享有該保護(hù)）；“Zarya,”見上注 131, 第 9 頁（認(rèn)為“Zarya of the Dawn”的提示詞類似詩歌，因此具有著作權(quán)性，但申請人并未在著作權(quán)登記申請中提交這些提示詞）。

[200] “Spatial”，見前注 132，第 1 頁。

[201] “SURYAST”，見前注 133，第 5 頁。（引自 Ankit Sahni 于 2022 年 4 月 14 日發(fā)送給美國版權(quán)局的電子郵件）。

[202] 同上注，第 5-8 頁。

[203] 同上注，第 6 頁。

[204] 同上注，第 2 頁。

[205] 同上注。（引自 Ankit Sahni 于 2022 年 4 月 14 日發(fā)送給美國版權(quán)局的電子郵件）。

[206] 同上注。（引自 Ankit Sahni 于 2022 年 4 月 14 日發(fā)送給美國版權(quán)局的電子郵件）。

[207] 同上注。（引自 Ankit Sahni 于 2022 年 4 月 14 日發(fā)送給美國版權(quán)局的電子郵件）。

[208] 同上注。（引自 Ankit Sahni 于 2022 年 4 月 14 日發(fā)送給美國版權(quán)局的電子郵件）。

[209] 同上注，第 4 頁。

[210] 同上注，第 8 頁。

[211] 同上注，第 2 頁。

[212] 同上注，第 8 頁。

[213] 同上注，第 2 頁。

[214] 美國版權(quán)局注冊官兼局長 Shira Perlmutter 于 2024 年 2 月 23 日致參議員 Chris Coons、Thom Tillis、眾議員 Darrell Issa 與 Henry C. Johnson 的函件，載于：https://copyright.gov/laws/hearings/USCO-Letter-on-AI-and-Copyright-Initiative-Update-Feb-23-2024.pdf?loclr=blogcop（https://perma.cc/RBC6-TW6G）。

[215] Andres Guadamuz, Linkedin (2024 年 7 月 22 日)，可訪問：https://www.linkedin.com/posts/andres-guadamuz-im-participating-in-a-workshop-on-ai-and-activity-7221139807035342848-ApAc（https://perma.cc/B8NZ-9HD8）。

[216] White Paper on Rule of Law in Cyberspace Governance, 北京互聯(lián)網(wǎng)法院發(fā)布（2019 年 5 月 24 日），可訪問：https://english.bjinternetcourt.gov.cn/2019-05/24/c_167.htm（https://perma.cc/Y5UJ-7WUL）；另見該院“Jurisdiction” 頁 面 （ 2019 年 3 月 25 日 ）， https://english.bjinternetcourt.gov.cn/2019-03/25/c_23.htm（https://perma.cc/7LEW-BX2C）。

[217] 李昀鍇訴劉元春侵害作品署名權(quán)、信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)糾紛案（（2023）京 0491 民初 11279 號，北京互聯(lián)網(wǎng)法院 2023 年 11 月 27 日 ）， 英文譯文由喬治 華 盛 頓 大學(xué)法律與技術(shù)中心提供：https://patentlyo.com/media/2023/12/Li-v-Liu-Beijing-Internet-Court-20231127-with-English-Translation.pdf（https://perma.cc/V2EH-39K8），下稱“春風(fēng)”。

[218] 同上注。另見 Tian Lu, Chinese Court Deems AI-Generated Image Has Copyright – Assessing the Possibly Over-Hasty ‘Spring Breeze’ Case, IP Kat (2023 年 12 月 27 日 ) ，https://ipkitten.blogspot.com/2023/12/chinese-court-deems-ai-generated-image.html （ https://perma.cc/4XK8-9GZG）。

[219] 見下文第二部分 A 節(jié)。

[220] 見下文第二部分 B 節(jié)。

[221] 見下文第二部分 C 節(jié)。

[222] 見下文第二部分 D 節(jié)。

[223] 見下文第二部分 E 節(jié)。

[224] “音樂噴泉”作品著作權(quán)侵權(quán)糾紛案，（2017）京73民終1404號（北京知識(shí)產(chǎn)權(quán)法院，2018 年 6 月26 日），可查閱于：https://bjgy.bjcourt.gov.cn/article/detail/2019/04/id/3850563.shtml（https://perma.cc/SML4-25UH）（下稱“音樂噴泉”）。

[225] 同上注。

[226] 同上注。

[227]北京菲林律師事務(wù)所訴北京百度網(wǎng)訊科技有限公司著作權(quán)侵權(quán)糾紛案，（2018）京 0491 民初239號（北京互聯(lián)網(wǎng)法院， 2019 年 4 月 25 日 ），英文譯文可參見 ChinaDaily ：https://www.chinadaily.com.cn/specials/BeijingInternetCourtCivilJudgment(2018)Jing0491MinChuNo.239.pdf（https://perma.cc/8PSG-HZZF）（下稱“Feilin”）。

[228] 同上注。

[229] 同上注。

[230] 同上注。

[231] 同上注。

[232] 同上注。

[233]深圳市騰訊計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有限公司訴上海盈訊科技有限公司侵害著作權(quán)及不正當(dāng)競爭糾紛案），（2019）粵0305民初14010號（深圳市南山區(qū)人民法院2019 年 12 月 24 日 ）， 可查閱：https://mp.weixin.qq.com/s/jjv7aYT5wDBIdTVWXV6rdQ（https://perma.cc/M7LQ-P8WF）（下稱“Dreamwriter”）。

[234] Bo Zhou, Artificial Intelligence and Copyright Protection—Judicial Practice in Chinese Court 1 (2020)，https://www.wipo.int/export/sites/www/aboutip/en/artificial_intelligence/conversation_ip_ai/pdf/ms_china_1_en.pdf（https://perma.cc/2C9K-F2FU）。

[235] “Dreamwriter”，見上注 233。

[236] 同上注。

[237] Andres Guadamuz, Chinese Court Declares that AI-Generated Image Has Copyright, TechnoLlama（2023年 12 月 9 日），可查閱于：https://www.technollama.co.uk/chinese-court-declares-that-ai-generated-image-has-copyright（https://perma.cc/X54T-ZMGU）。

[238] 高陽訴優(yōu)酷信息技術(shù)（北京）有限公司侵害著作權(quán)糾紛案，(2017)京73民終797號（北京知識(shí)產(chǎn)權(quán)法院，2020 年 4 月 2 日），（下稱“熱氣球”）。另見 Zhou,同上注 234，第 4 頁。

[239] “熱氣球”，見上注 238。

[240] 同上注。

[241] 同上注。

[242] 同上注。

[243] 同上注。

[244] Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E、ChatGPT 等西方生成式人工智能服務(wù)在中國大陸均被地理屏蔽，但可通過虛擬私人網(wǎng)絡(luò)（VPN）訪問。參見 Ben Wodecki, China Cracks Down on ChatGPT Access, AI Business（2023 年 2 月 24 日），可查閱：https://aibusiness.com/nlp/china-cracks-down-on-chatgpt-access（https://perma.cc/BUS8-R2BY）；Benj Edwards, China Bans AI-Generated Media Without Watermarks, Ars Technica（2022 年 12 月 13 日），可查閱：https://arstechnica.com/information-technology/2022/12/china-bans-ai-generated-media-without-watermarks/（https://perma.cc/XT2G-NDY7）。根據(jù) Josh Ye 報(bào)道，生成式 AI 服務(wù)的運(yùn)營者須獲得中國國家網(wǎng)信辦的許可。見 Josh Ye, China Approves over 40 AI Models for Public Use in Past Six Months, Reuters（2024 年 1 月 29 日），可查閱：https://www.reuters.com/technology/china-approves-over-40-ai-models-public-use-past-six-months-2024-01-29/（https://perma.cc/PL89-HTUB）。

[245] 小紅書，https://www.xiaohongshu.com/explore（https://perma.cc/8CB4-VK6Q）（最后訪問時(shí)間：2024年 11 月 9 日）。

[246] “春風(fēng)”，見上注 217。

[247] 《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定（征求意見稿）》，中國國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室，2022 年 1 月28 日發(fā)布，原文可查閱：http://www.cac.gov.cn/2022-01/28/c_1644970458520968.htm（https://perma.cc/MMW7-8AQ3）。

[248] “春風(fēng)”，參見上注 217，第 2 頁、第 18 頁。

[249] 百家號，https://baijiahao.baidu.com（https://perma.cc/ZW3U-G5Q9）（最后訪問時(shí)間：2024 年 11 月9 日）。

[250] Subhrajit Sinha Roy 等人，《圖像的智能著作權(quán)保護(hù)》（2019 年），詳述去水印過程。

[251] Lu，見上注 218，關(guān)于“信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)”。

[252] “春風(fēng)”，參見上注 217。Lu，見上注 218。

[253] 正向提示詞樣例如下：(ultra photorealistic: 1.3), extremely high quality highdetail RAW color photo, in locations, japan idol, highly detailed symmetrical attractive face, angular simmetrical face, perfectskin, skin pores, dreamy black eyes, reddish-brown plaits hairs, uniform, long legs, thighhighs, soft focus, (film grain, vivid colors, film emulation, kodak gold portra 100, 35mm, canon50 f1. 2), Lens Flare, Golden Hour, HD, Cinematic, Beautiful Dynamic Lighting （“（超逼真照片 1：3），超高品質(zhì)高細(xì)節(jié)的原始圖像數(shù)據(jù)處理格式彩色照片，外景，日本偶像，高度細(xì)節(jié)對稱且迷人的臉，棱角勻稱的臉，完美的皮膚，皮膚毛孔，夢幻般的黑眼睛，紅褐色的辮子，均勻，長腿，長筒襪，軟對焦，（膠片紋理，生動(dòng)的色彩，膠片仿真，柯達(dá)黃金肖像 100.35mm，佳能 50f1.2），鏡頭光暈，黃金時(shí)間，高清，電影，美麗的動(dòng)態(tài)燈光?！保?。參見 HFG, For the First Time AI Generated Photo Gets Copyright in China，2023 年 12 月 5 日，https://www.hfgip.com/news/first-time-ai-generated-photo-gets-copyright-china（https://perma.cc/MZH9-4B27）。

[254] 反向提示詞樣例如下：((3d, render, cg, painting, drawing, cartoon, anime, comic: 1.2)), bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, signature, watermark, username, blurry, artist name, (longbody), bad anatomy, liquid body, malformed, mutated, badproportions, uncoordinated body, unnaturalbody, disfigured, ugly, gross proportions, mutation, disfigured, deformed, (mutation), (child:1.2), b&w, fat, extra nipples, minimalistic, nsfw, lowres, badanatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, disfigured, kitsch, ugly, oversaturated, grain, low-res, Deformed, disfigured, poorly drawn face, mutation, mutated, extra limb, ugly, poorly drawn hands, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, malformed hands, blur, out of focus, long neck, long body, ugly, disgusting, poorly drawn, childish, mutilated, mangled, old, surreal, text, b&w, monochrome, conjoined twins, multiple heads, extra legs, extra arms, meme, elongated, twisted, fingers, strabismus, heterochromia, closed eyes, blurred, watermark, wedding, group, dark skin, dark-skinned female, , tattoos, nude, lowres, badanatomy, badhands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry（（3d，渲染，例如：繪畫，素描，卡通，動(dòng)漫，漫畫 1.2）），糟糕的解剖結(jié)構(gòu)，糟糕的手，文字，錯(cuò)誤，缺失的手指，多余的數(shù)字，更少的數(shù)字，裁剪，最差的質(zhì)量，簽名，水印，用戶名，模糊，藝術(shù)家的名字，（長體），糟糕的解剖結(jié)構(gòu)，液體，畸形，突變，糟糕的比例，不協(xié)調(diào)的身體，不自然的身體，毀損，丑陋，粗大的比例。突變，毀損，變形，（突變），（兒童：1.2），黑與白，脂肪，多余的乳頭，極簡主義，不適宜工作場所，低分辨率，糟糕的解剖結(jié)構(gòu)，糟糕的手，文字，錯(cuò)誤，缺失的手指，多余的數(shù)字，更少的數(shù)字，裁剪，最差的質(zhì)量、低質(zhì)量，正常質(zhì)量，jpeg 偽影，簽名，水印，用戶名，模糊，毀容，媚俗，丑陋。過飽和，紋理，低分辨率，變形，毀容，沒畫好的臉，突變，突變，多余的肢體，丑陋，沒畫好的手，缺失的肢體，漂浮的肢體，斷開的肢體，畸形的手，模糊，失焦，長脖子，長身體，丑陋，惡心，畫得不好，幼稚，殘缺，支離破碎，顯老。超現(xiàn)實(shí)的，文本。黑和白單色，連體雙胞胎，多個(gè)頭部，多余的腿，多余的手臂，模因，拉長，扭曲，手指，斜視，異色，閉上眼睛，模糊，水印，婚禮，團(tuán)體，深色皮膚，深色皮膚的女性，紋身，裸體，低分辨率，糟糕的解剖結(jié)構(gòu)，糟糕的手，文字，錯(cuò)誤，缺失的手指，多余的數(shù)字，少的數(shù)字，裁剪，最差的質(zhì)量，低質(zhì)量，正常質(zhì)量，Jpeg 偽影，簽名，水印，用戶名，模糊。）李先生進(jìn)一步的設(shè)置和提示詞：c) 將迭代步數(shù)修改為 33；d) 設(shè)置高度為：768；e) 提示詞引導(dǎo)系數(shù)修改為 9；f) 隨機(jī)數(shù)種子修改為 2692150200；g) 在“附加網(wǎng)絡(luò)（Additional-Networks）”中為模型“l(fā)and-hanfugirl-v1-5.safetensors”設(shè)置權(quán)重；h) 修改隨機(jī)種子為：2692150199；i) 在提示詞中添加多個(gè)關(guān)鍵詞：“shy, elegent, cute, lust, cool pose, teen, viewing at camera, masterpiece, bestquality（害羞、優(yōu)雅、可愛、情欲、酷姿勢、青少年、機(jī)前瀏覽、杰作、最佳質(zhì)量）”。

[255] How Does Stable Diffusion Work?，Stable Diffusion Art（2024 年 6 月 9 日），https://stable-diffusion-art.com/how-stable-diffusion-work/ [https://perma.cc/AF38-43MQ]；Alec Radford 等，CLIP: Connecting Text and Images，OpenAI（2021 年 1 月 5 日），https://openai.com/index/clip/ [https://perma.cc/2AF2-4QPW]。

[256] CLIP 模型最初是在一個(gè)包含圖像的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，并通過一種稱為 CLIP 嵌入的中間格式學(xué)習(xí)圖像與其相關(guān)文本的語義聯(lián)系。該方法從一個(gè)初始圖像開始，對其添加噪聲，然后利用 CLIP 模型根據(jù)文本提示引導(dǎo)去噪過程。當(dāng)用戶提交一個(gè)提示詞（可以是文本、圖像或兩者結(jié)合）給 AI 圖像生成產(chǎn)品時(shí)，CLIP 模型會(huì)將該提示轉(zhuǎn)換為嵌入向量。該嵌入隨后作為條件數(shù)據(jù)，在擴(kuò)散模型逐步生成圖像的去噪過程中被使用。在去噪過程結(jié)束時(shí)生成的圖像即為最終呈現(xiàn)給用戶的輸出。見 Stable Diffusion Art，前注 255。

[257] Nicholas Carlini 等，Extracting Training Data From Diffusion Models 1，第 1 頁（2023 年 1 月 30 日，未出版手稿），https://arxiv.org/pdf/2301.13188.pdf [https://perma.cc/B92T-JUCF]。

[258] Jonathan Ho 等，Denoising Diffusion Probabilistic Models 8，（2020 年 12 月 16 日，未出版手稿），https://arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf [https://perma.cc/7XEY-QAZX]。

[259] “春風(fēng)”，前注 217，第 13 頁。

[260] 同上注，第 12 頁；Feist Publ’ns, Inc. v. Rural Tele. Serv. Co., 499 U.S. 340, 352–53 (1991)。

[261] Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony, 111 U.S. 53, 55, 60 (1884)。

[262] Lemley, 見上注 199, 第 200–01 頁.

[263] “春風(fēng)” 見上注 217, 第 14 頁。

[264] 同上注。

[265] 同上注。

[266] Oren Bracha，The Work of Copyright in the Age of Machine Production 1，第 1 頁（2023 年 9 月 24 日，未出版手稿），https://ssrn.com/abstract=4581738 [https://perma.cc/9EVA-2JGJ]。

[267] 參見 Mark A. Lemley 與 Bryan Casey，F(xiàn)air Learning，Tex. L. Rev 99 卷 743 頁，745（2021 年）。但參見 Jon Baumgarten，F(xiàn)ormer Copyright Office GC Warns Against Blanket Assertions That AI Ingestion of Copyrighted Works ‘Is Fair Use’，版權(quán)聯(lián)盟（2023 年 5 月 23 日），https://copyrightalliance.org/warns-assertions-ai-ingestion-is-fair-use/ [https://perma.cc/4N9U-5CU7]。

[268] “春風(fēng)” 見上注 217，第 10 頁。

[269] Bleistein v. Donaldson Lithographing Co., 188 U.S. 239, 252 (1903) (Holmes 法官意見)。

[270] Keith Kelly，Computer Love: Beijing Court Finds AI-Generated Image is Copyrightable in Split with United States，Nat’l L. Rev（2023 年 12 月 20 日），https://natlawreview.com/article/computer-love-beijing-court-finds-ai-generated-image-copyrightable-split-united [https://perma.cc/G5UP-QPSF]。

[271] “春風(fēng)” 見上注 217。

[272] 同上注。

[273] 同上注。但參見 Paul Goldstein，Goldstein on Copyright 第 2.2.2 節(jié)（第 3 版，2005 年及 2024 年增補(bǔ)）：“在一個(gè)幾乎只需電費(fèi)成本即可電子創(chuàng)作新作品的環(huán)境中，計(jì)算機(jī)生成產(chǎn)品的創(chuàng)作者將幾乎沒有動(dòng)機(jī)去復(fù)制他人創(chuàng)作的產(chǎn)品?！?/p>

[274] Du Qiongfang，Beijing court rules first case of infringement on a generative AI picture，Global Times（2023 年 11 月 30 日晚 9:08），https://www.globaltimes.cn/page/202311/1302805.shtml [https://perma.cc/ZPC2-44TQ]。案件庭審（中文）錄像可在線查看，參見 冬青白蘿，《庭審錄播：國內(nèi)首例 AI 繪畫版權(quán)糾紛案》，bilibili（2023 年 8 月 24 日），https://www.bilibili.com/video/BV1iz4y1T7Q1/ [https://perma.cc/5QZK-A3XZ]。

[275] 參見 Seagull Song, China’s First Case on Copyrightability of AI-Generated Picture, King & Wood Mallesons (2023 年 12 月 7 日 ), https://www.kwm.com/cn/en/insights/latest-thinking/china-s-first-case-on-copyrightability-of-ai-generated-picture.html [https://perma.cc/N8H8-MHV3].

[276] Jason Brownlee, Why Do I Get Different Results Each Time in Machine Learning?, Machine Learning Mastery (2020 年 8 月 27 日), https://machinelearningmastery.com/different-results-each-time-in-machine-learning [https://perma.cc/743L-77QK].

[277] 同上注。

[278] What Are Large Language Model Settings: Temperature, Top P And Max Tokens, Novita AI（2024 年 4 月29 日 ）， https://blogs.novita.ai/what-are-large-language-model-settings-temperature-top-p-and-max-tokens/ [https://perma.cc/7JGV-M9ZS]。有人認(rèn)為，生成結(jié)果的多樣性對社會(huì)具有積極意義。參見：Michal Shur-Ofry 等人，Growing a Tail: Increasing Output Diversity in Large Language Models，第 10 頁（2024 年 11 月 5 日，未出版手稿），https://arxiv.org/abs/2411.02989v1 [https://perma.cc/SY3W-RLFT]（“一些簡單且低成本的手段，例如提高 temperature 值與使用引導(dǎo)多樣性的提示詞，可以‘提取’這些內(nèi)容，并顯著提升輸出的多樣性水平?！保?/p>

[279] Shervin Minaee 等人，Large Language Models: A Survey，第 1、36 頁（2024 年 2 月 20 日，未出版手稿），https://arxiv.org/pdf/2402.06196v2 [https://perma.cc/HP4P-W8KT]（大語言模型主要是指“基于Transformer 結(jié)構(gòu)的神經(jīng)語言模型，包含數(shù)百億至數(shù)千億個(gè)參數(shù)，并在海量文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練?！辈贿^，“未來的大語言模型預(yù)計(jì)將具備多模態(tài)能力，能夠以統(tǒng)一的方式處理多種數(shù)據(jù)類型，如文本、圖像、視頻和

音頻?！保?/p>

[280] 同上注，第 21 頁。

[281] 參見 Guide to Using Seed in Stable Diffusion，getimg.ai，https://getimg.ai/guides/guide-to-seed-parameter-in-stable-diffusion [https://perma.cc/UN7H-VTHY]（最后訪問時(shí)間：2024 年 10 月 11 日）。

[282] 同上注。

[283] 參見 Lu，前注 218。

[284] 同上注。

[285] 參見 He，前注 32，第 301 頁。

[286] 于雯雯，《人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)問題》，中央網(wǎng)信辦（2019 年 8 月 21 日），https://web.archive.org/web/20230511195349/http://www.cac.gov.cn/2019-08/21/c 1124902661.htm [https://perma.cc/88H9-FRM7]。

[287] 同上注。

[288] 《1988 年著作權(quán)、外觀設(shè)計(jì)和專利法》，c. 48，第 9(3)條（英國）：“在由計(jì)算機(jī)生成的文學(xué)、戲劇、音樂或藝術(shù)作品的情形中，應(yīng)視為作者的是完成創(chuàng)作該作品所必需安排的人”；參見 Lee，前注 146，第 186–187 頁（“盡管沒有明確可辨的作者來完成創(chuàng)作所需的安排，但《1988 年著作權(quán)法》顯然意在在作者與計(jì)算機(jī)生成作品之間建立一種個(gè)人關(guān)系或因果聯(lián)系。”）。

[289] 北京互聯(lián)網(wǎng)法院的判決引發(fā)了關(guān)于中美著作權(quán)制度是否由趨同轉(zhuǎn)向分化的國際學(xué)術(shù)討論。Yu 教授對“交匯分化”（即標(biāo)準(zhǔn)的部分趨同與部分分化同時(shí)發(fā)生）的可能性持開放態(tài)度。參見 Peter K. Yu，The Future Path of Artificial Intelligence and Copyright Law in the Asian Pacific，Comput. & L.第 96 卷（即刊，2024 年），手稿第 10 頁，https://ssrn.com/abstract=4707592 [https://perma.cc/E7PY-DDAP]。

[290] 參見 Shira Perlmutter，Participation in the International Copyright System as a Means to Promote the Progress of Science and Useful Arts，Loy. L.A. L. Rev. 第 36 卷 323 頁，330 及注 23（2002 年）（主張非歧視性的“國民待遇”原則，即對外國作品給予與本國作品同等的待遇，從而促使各國提高保護(hù)水平以保持一致性）。

[291] 是時(shí)候?qū)ⅰ恫疇柲峁s》更新至人工智能時(shí)代了，正如《世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織互聯(lián)網(wǎng)條約》（即《世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織版權(quán)條約》和《世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織表演與錄音制品條約》）在 1996 年將《與貿(mào)易有關(guān)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)協(xié)定》調(diào)整為適用于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代一樣。參見 Friedmann，前注 10，第 1 頁；另參見 Yu，前注 289，第 4 頁（指出目前似乎全球普遍認(rèn)同人工智能系統(tǒng)不能成為著作權(quán)法意義上的作者，但在 AI 生成作品應(yīng)具備多少人類創(chuàng)意以取得著作權(quán)方面，國際觀點(diǎn)存在分歧）。

（本文僅代表作者觀點(diǎn)，不代表知產(chǎn)力立場）

編輯 | 馮婉寧 布魯斯 封面來源 | AI生成