编者按：
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论人工智能生成内容的著作权法平等保护
中南财经政法大学知识产权研究中心专职研究员、法学院副教授，法学博士
本文发表于《中国法学》2024年第1期，因篇幅限制，注释省略。作者身份信息为发文时信息。
在人工智能时代，人机互动已成为许多作品的常见创作方式，著作权法平等保护就是对人工智能生成内容（AIGC）与人类作品给予相同的制度评价，为此需要解决人工智能生成内容的可版权性问题与著作权归属问题。人工智能生成内容与人类作品在客体外观上具有一致性、在经济利益上具有同质性且符合著作权法激励创新的制度目的，这些是二者得以获得平等保护的前提基础。通过著作权法平等保护，可以降低法律制度摩擦成本、打造统一的著作权交易市场、鼓励标识真实来源并塑造人工智能生成内容市场价值。著作权法平等保护的实现可借鉴法律主体利益实体功能与法律推理功能分离的规范原理，参照著作权二元主体结构机制，将人工智能拟制为形式主体并使著作权利益向人类集中。具体而言，可发挥人工智能形式主体的法律推理功能，将人机互动视为一个创作整体，进而证成人工智能生成内容的独创性，并通过共同创作、委托创作等既有著作权法律关系的权属规则将著作权原始分配给人工智能的人类使用者。
一、问题的提出
近年来，人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）被应用于各类创作场景中，可以很大程度上脱离人类控制而自动输出超越预期的高质量内容。人工智能生成内容（AI-Generated Content，以下简称AIGC）在许多作品领域逐渐成为产业创作新常态。2022年以来，美国人工智能公司OpenAI推出的跨时代新产品ChatGPT更是颠覆了传统分析式人工智能的技术路径，使人工智能进入生成式人工智能时代。生成式人工智能的划时代意义在于：一方面，在知识生产层面，生成式人工智能可以在没有人类直接干预的情况下自动抓取新数据、观察新事物，并进行综合判断、形成新知识；另一方面，在产业应用层面，生成式人工智能可以接入多个垂直行业应用，提高生产效率，为产业深度赋能。多家行业智库分析，未来AI技术将成为文本生成、图像生成、视频生成、音频生成领域主要的创作生产模式。这意味着生成的内容模式将实现从专业生成内容“PGC”（Professional Generated Content）到用户生成内容“UGC”（User Generated Content）再到人工智能生成内容“AIGC”（AI-Generated Content）的产业范式升级。随着AI使用者数量与规模迅速扩大，生成式人工智能也带来了诸多现实法律问题。坚守人工智能工具论的治理思路，导致大量来源于普通用户的AIGC无法作为适格的作品参与市场交易。随之而来的是关于AIGC的属性争议，以及由此产生的客体识别问题、权利设置问题、权属安排问题、交易规则问题等法律难题。这些法律上亟待解决的问题在生成式人工智能时代成为抑制AIGC产业投资热情的关键因素。上位法的缺失也导致司法实践中冲突判决的出现：既有否定AIGC可版权性的判决；也有支持AIGC可版权性的判决。2023年，北京互联网法院还率先作出了图片类AIGC属于作品并具有独创性的判决。在域外法实践方面，美国版权局于2022年明确拒绝将AIGC注册版权，并重申AI不是适格的作者；印度版权局也撤销了曾经以AI为作者的计算程序的注册登记。但需要注意的是，美国的版权登记采取自愿原则，登记并不是著作权产生的依据，而是在某些情况下提起诉讼的条件。美国版权局拒绝将AI登记为作者，只是表明AI不能通过版权登记而成为著作权人并实际享有著作权。自然人作者在声明作品中包含人工智能生成部分（AIGC）并披露AI技术来源之后，方可获得登记。因此有学者指出，这意味着美国版权局在现阶段并没有全盘否定AIGC的可版权性。换言之，AIGC能否获得著作权法保护仍然是悬而未决的问题。在AIGC与人类作品之间，看重差异性还是强调共同性是理论分歧的根源。看重差异性是从AI作为计算机模拟人类思维仿生系统的工具属性出发，从根本上否定AI的主体性，进而否定AIGC的可版权性。强调共同性，一方面是突出AIGC与人类作品具有相同的客体外观——无法仅凭表达形式判断创作主体是人类还是AI；另一方面是因为在相同的艺术领域（譬如美术、音乐、视觉特效等），消费者对二者的经济利益是同质的——无论是AI创作的还是人类创作的，它们作为文化商品的使用价值是一样的，这便要求二者应当获得相同的法律评价。在方法论层面，强调差异性是概念思维的结果，即从“自然人”概念的生物性内涵出发，首先在外延上排除AI的主体资格，进而否定AIGC的可版权性；强调共同性是类型思维的结果，即当AIGC与人类作品具有相同外观与同质经济利益时，给予著作权法上的相同评价是最具制度效率的选择。由此可见，AIGC著作权法平等保护的两个基本问题——AI的主体资格与AIGC的独创性是一体两面、互为表里的关系，不能割裂讨论。笔者主张对AIGC与人类作品给予相同的法律评价，实现著作权法的平等保护。为此，一方面要承认AIGC的可版权性，就生成式人工智能而言，难点在于妥当认定AI能否作为独创性的来源；另一方面，要正视AI与人类在主体性上的本质差异，妥善处理AI能否享有法律利益的理论难题，并通过恰当的机制实现AIGC著作权向人类集中，这就需要依次分析AIGC著作权法平等保护在理论上何以可能、在实践中何以可取、在制度上何以可行。本文试图以类型思维与类比论证为理论工具，突破传统法律主体制度只关注主体作为权利义务承受者的利益实体功能而忽略其法律推理功能的独立价值之窠臼，探索既能赋予AI形式上的法律主体资格又可避免AI真实享有著作权利益的法律路径，以使AIGC得以无障碍地被纳入著作权法保护。二、AIGC著作权法平等保护的理论前提
AIGC著作权法平等保护在理论上有无可能的关键在于AIGC是否具有被著作权制度评价的法律特征。正如世界上没有两片完全相同的树叶，构建法律关系的依据——社会事实之间也不存在绝对相同的客观情况，AIGC与人类作品尽管有诸多细节差异，但并不能据此就想当然地将AIGC排除在著作权保护之外。在法律上，对相同事物给予相同处理的原则实际上是对纷繁复杂的社会事实进行类型化的结果，即对同类的社会事实给予同等的法律评价。从这个角度来看，类型思维能够为对AIGC与人类作品进行相同制度评价搭建理论桥梁。（一）AIGC与人类作品具有相同制度评价的类型基础类型是分类学的概念，本意指基于一定标准将事物进行区分，并使各类型保持独特的属性。德国学者拉德布鲁赫根据类型思维提出了分类概念与秩序概念的区别：前者是基于概念思维对事物进行非此即彼的区分；后者是类型思维的结果，认为类型具有层级性特征，同一类型的范围可以由数个不同的层级构成，不同层级可以相互流动过渡，并呈现出一种次序排列状态。类型思维促使人们对法律事实的关注点从事实认定转向对事实的正当评价。这种思维转向在法学方法论上表现为类比论证的发展。德国学者拉伦茨指出，借助“类型”的推理实际上是法律漏洞的发现与法律续造的过程，其正当性基础在于“同类事物相同对待”这一正义的要求。具言之，两个事实彼此“类似”是指两者在一些方面一致，在其他方面不一致，即“相关的两类事实既不能相同，也不能绝对不同；它们必须恰好在对法律评价有决定性意义的方面一致”。正如德国学者考夫曼指出的，类推是一种比较，比较的有效性取决于“比较点（比较的第三者）的选择”。所谓的比较点就是“意义”（也被称为“事物的本质”），即在法律理念与生活事实之间存在的“事实中的价值现象”。概言之，类型思维与类比论证不纠缠于事物之间客观性状的差异，而着眼于判断事物之间在法律目的、法律理念等法律理由上是否存在相同评价的必要。AI创作与人类创作的确存在着意义理解、表达路径等方面的不同，但也存在着客体外观相同与经济利益同质的类似之处，这是二者获得相同法律评价的关键依据。现代知识产权制度是罗马法以来财产权领域“非物质化革命”的产物，是对传统“物—债”二元财产权体系的突破。随着知识产权理论的完善，围绕财产权逐步形成了由以物权为代表的有体财产权、以知识产权为代表的无体财产权、以债权为代表的其他财产权构成的现代财产权体系。《民法典》第123条确立了知识产权在我国财产权体系中的地位，并明确列举了知识产权的客体。有学者指出，民法典的立法方式揭示了知识产权与物权的区别，即“知识产权的客体皆为无形财产”。从财产的类型化角度来看，非物质性是知识产权客体的本质属性。AIGC是AI软件运行后的输出结果，其表现形式是电子数据，与作为著作权客体的作品具有相同的法律属性，即非物质性。尽管不能说所有的无形财产都是知识产权的客体，但知识产权制度的立法趋势表明，“以知识产权名义统领的非物质性财产权利，不限于传统著作权、专利权、商标权三大领域，由于各种新型权利制度的出现，现代知识产权成为一个十分庞大的法律体系”。无论是在新技术交叉保护领域将集成电路布图设计权、植物新品种权作为新型知识产权，还是将原本仅作为例外或补充的商业秘密规定为知识产权体系的正式成员，立法者始终遵循的理念是尽可能将需要法律保护的非物质性财产纳入知识产权体系，以保证民事财产权体系的稳定性和开放性。由此看来，AIGC所具有的非物质性客体特征使得其可被纳入知识产权体系并获得著作权法保护。从AIGC与人类作品所蕴含的经济利益来看，二者在使用价值方面也没有本质不同。一方面，AI技术的应用原本就是为了提高创作效率、降低创作成本，AIGC通常被作为更大型作品的组成部分在市场中被不加区分地一体销售、一体使用，如电影作品中由AI生成的特效场景、电子游戏中由AI生成的地图画面等；另一方面，对公众而言，无论是由AI生成的智能文学、智能绘画或者智能音乐，还是由人类创作出的文学作品、美术作品、音乐作品，在消费需求与艺术体验上都被习惯性地同等对待，即作为“作品”被消费体验。这种凭借典型范例来认识具体事物的习惯就是类型思维的体现。正如德国学者拉伦茨所言，“当人们借助抽象—普遍的概念及其逻辑体系都不足以清晰明白地把握某生活现象或者某种意义脉络时，首先想到的是求助于‘类型’（Typen）的思维方式”。2022年8月，由美国游戏设计师杰森·艾伦（Jason Allen）使用人工智能绘画工具Midjourney创作的美术作品《太空歌剧院》在美国科罗拉多州博览会的美术比赛中获得了一等奖。赛事评审专家在完全不知作品是由AI生成的情形下，对画作给予了很高的评价。可见，当AI创作出符合人类审美体验、与人类创造力相当的艺术成果时，就使AIGC具备了与人类作品无异的使用价值，进而使二者在法律利益上保持同质，在法律评价上获得无实质差别的同等对待。（二）AIGC著作权法平等保护契合著作权法规范目的将AIGC视为作品纳入著作权法调整的另一基础在于，这契合著作权法的规范目的，可利用著作权法的创新激励机制促进人工智能产业发展。以著作权法为代表的知识产权诸项制度遵循交易成本最低化的原则，已演进为调整信息生产者、传播者、使用者权利配置关系的最优制度方案，可实现促进文化发展和推动社会进步的最优效益。当下，仍需要通过著作权法机制对AI使用者进行制度性激励。有观点主张将AIGC作为公共数据允许公众自由使用，其理由是AI不具备作者资格，所以无法为AIGC找到合适的权利人，因此最佳的解决方案（也是对著作权理论冲击最小的方案）就是将AIGC视为公共财产置于公有领域，供人们自由使用。但是，这种观点忽视了目前广大AI使用者对AIGC支配性使用的正当需求。知识产权体现的经济利益是市场关系中的市场价值。从AI创作的市场价值链来看，AI设计者通过向AI使用者提供技术服务（合同的形式）获取收益，因此AI使用者对AIGC的使用需求成为AI技术服务的价值来源。在输入端，对于AI使用者（尤其是企业用户）而言，无论是游戏场景制作、影视特效制作还是新闻报道撰写，AI技术极大提高了生产效率并降低了生产成本，这是其愿意支付高昂的定制费购买AI服务（如个性化的数据训练）的动力之源；在输出端，随着生成式人工智能使用场景的不断下沉与多元化，AI使用者将AIGC作为自己的工作成果进行市场交易的意愿愈发普遍。实践中，已发生过AI使用者将AIGC图片作为素材在互联网交易平台出售的情形；前述我国典型AIGC著作权纠纷也都涉及他人对AI使用者发布的AIGC进行转载使用的情形。在许多场合，对AIGC的支配性使用甚至成为AI使用者付费的决定性因素。比如，许多电影中的特效场景是由AI自动生成的，若将这部分AIGC作为公共数据，则任何人都可以自由截取、复制特效画面并进行传播。但是，对于许多电影作品来说，最重要的市场卖点恰恰就是这些特效场景部分——观众往往对之最为期待。若一概将AIGC排除在著作权法保护之外，则电影制片人（著作权人）为避免权属风险的出现，最稳妥的方案就是放弃使用AI技术，转而雇佣人类团队进行特效制作，这不仅无端提高成本，也不符合电影产业数字化发展的现状。正如在被称为生成式人工智能创作第一案的判决书中所述，“技术越发展，工具越智能，人的投入就越少，但是这并不影响我们继续适用著作权制度来鼓励作品的创作。……只有正确地适用著作权制度，以妥当的法律手段，鼓励更多的人用最新的工具去创作，才能更有利于作品的创作和人工智能技术的发展”。三、AIGC著作权法平等保护的实践意义
要判断AIGC著作权法平等保护在实践中是否可取，就需要在多种保护模式之间进行利弊权衡并选择最有利于促进人工智能产业发展的法律方案。在产业实践中，对AIGC与人类作品要么实施区别对待，要么给予一体保护。不同的保护模式将产生不同程度的制度成本与交易成本。AIGC著作权法平等保护意味着构建统一的著作权交易市场，区别对待模式则以存在区分市场为前提。从交易效率、交易安全、交易活力的角度来看，平等保护模式显然比区别对待模式更契合人工智能产业的现实需要与发展趋势，其实践优势主要体现在以下几点：从类型思维的角度来看，AIGC著作权法平等保护意味着将AIGC视为与人类作品同类的事物，二者共同利用著作权制度规则参与市场交易。作品作为一种文化商品，既可能来源于人类，也可能是人类与AI共同协力的结果。对于市场主体而言，平等保护在法律效果上实现了无论是AIGC的供给方，还是AIGC的需求方，都可以按照作品著作权模式进行交易，这就最大程度地减少了权利识别成本。有学者指出，财产自由存在的最大问题就是会大大增加市场交易者之信息成本——动产或不动产上设定的财产权可能内容五花八门，需要更多的时间去探知、理解。在制度经济学上，制度成本一般是指法律等正式规则在形成、实施和变迁中需要动用的资源。制度摩擦成本就是由不合理或欠科学的法律法规等制度给市场主体和市场运行带来的冗余且不必要的成本。而减少或消除制度摩擦成本的最主要方法就是尽可能对相同事物给予相同对待，避免出现重复立法或冲突立法。因此，财产权类型的创设并非越多越好，过多相似的财产权类型会加重消费者在市场中的识别负担，进而抑制交易。有观点认为，可以在著作权制度之外为AIGC新设财产权利，并对之实行与普通作品不同的差异化管理，如对AIGC采用不同于作品保护的邻接权保护、孳息保护、特殊数据权益保护或竞争法保护等。但笔者认为这一观点有待商榷。首先，这些方案的实施依赖于市场中存在AIGC与人类作品泾渭分明的区分市场。其次，应对比作品的著作权保护与AIGC的特别权利保护在权利内容、权属安排、交易规则上是否存在显著差别：如果二者在基本内容上相差无几，则实质上达到的是相同保护的效果，重复立法似无必要；如果二者在内容上有显著差异，则意味着应对二者适用差异化的交易规则，但这会给消费者带来巨大的交易成本——当AIGC与人类作品共同作为商品出现在市场中时，仅凭客体外观（如一段音乐、一幅图画、一篇文章）很难让消费者快速识别权利来源。对此，有观点主张通过电子水印、元数据等技术对AIGC的来源进行标记以作为AIGC区别对待的技术支持。但一方面，这些电子技术仅可在AIGC线上传播过程中发挥作用，对AIGC纸媒化之后的线下使用则无法有效监控；另一方面，电子水印技术虽在电影作品的特效制作、大型游戏中的图像场景制作等方面具有较好的标记效果，但对于文字作品、单幅美术作品等而言则极易通过仿制、翻拍等方式规避。尤其在利益的驱动下，还易导致人类作者利用署名的权利规则在AIGC与人类作品市场间反复横跳，以寻求利益的最大化，这反而徒增法律风险和成本。在制度经济学理论中，减少交易成本是提升法律效率的首要方式。立法强行要求消费者精准识别AIGC与人类作品并对之适用不同交易规则，不仅在技术上无法实现，就法律效果而言也没有必要。伴随着生成式人工智能应用场景不断下沉，交易风险也逐步向AI使用者转移。实践中，AI设计者常常利用技术服务协议将AIGC的权属风险转移给AI使用者。在生成式人工智能时代，AIGC的来源更加分散、隐蔽，若其权属与交易规则不够清晰，势必产生交易安全隐患。有序的交易秩序源自确定的制度规范，依此方可在交易双方之间形成稳定可靠的交易预期。AIGC著作权法平等保护在以下两个方面有利于维护当事人的制度预期：创作与独创性都是著作权法中的基本概念，对这些概念的理解不仅关乎作品的认定，也关乎著作权法理论体系的内部协调。在著作权法中，创作就是作者将自己内心意欲表达的思想通过一种客观上能被人们从外部知晓的方式将原本只存在于自己内心智慧里的东西固定在某种特定对象上的活动。只有经过作者创作性的劳动投入，作品才具备独创性，才能获得著作权法的保护。可以说，创作既是作者享受利益的依据，也是作者权利的边界，更是独创性的前提条件。人机互动是AIGC的创作模式。在人机互动中，人类与AI的分工大体上表现为：AI使用者负责创造适宜AI创作的计算机环境，向AI发出创作指令与创作要求，并基于自身的审美取向对最终输出的内容进行检验与评价；AI则执行关联、聚类、链接等数据采集指令，并对采集到的数据进行分析（自动识别、分类和处理），实现具体内容的生成。以人类的参与度为标准，人机互动关系表现为由强到弱的三种形态：一是机器辅助，即人类作者对AI表达过程具有较强的控制力，对AIGC具有较强的预见性。这是早期AI辅助创作的形式，诸如智能相机自动对焦、智能修图软件一键美化图片等简单的AI技术应用。此时，人机关系呈现出“人与工具”的特征，其生成内容的可版权性并无争议。二是人机合作，即在AI创作过程中，人类作者（AI使用者）在语料选定、算法设定、内容校正方面比AI有更强的参与度与决定权，AI在具体内容生成上虽有较大的自由度，但AIGC的最终呈现仍然在人类作者的预料之内。这是近年来分析式人工智能的主要创作形式，在智能新闻写作、智能谱曲、智能绘图等AI创作过程中，AI使用者（往往是企业用户）向AI设计者定制AI服务，在语料选择、算法设计方面不断嵌入AI使用者的个性需求，最终使AI朝着AI使用者的预期生成内容。此时，人机关系呈现出“共同创作”的类型特征，AIGC具备“合作作品”的权利外观。三是机器受托，在此形态下，以ChatGPT为代表的生成式人工智能大幅降低了人类作者（AI使用者）对AIGC的控制力与预见性：AI使用者的主要工作是对AI发出指令、选择并评价AI创作质量，内容生成的过程则可以由AI独立、自动并且以超出使用者预想的形式完成。此时，人机关系呈现出人类向AI“委托创作”的类型特征，AIGC具备“委托作品”的权利外观。笔者曾提出，人工智能不能完全脱离人类的参与来实施创作（主要表现为创作过程需要频繁的人机互动与检验矫正），因此可以将人机互动中人类作者的深度参与作为独创性来源，进而使AIGC获得著作权法保护。这种见解对之前的机器辅助形态尚有较强的解释力，但对解释人机合作与机器受托形态就稍显无力：在大语言模型的赋能下，AI使用者只需要根据机器语言规则发出内容描述指令，AI就能够独自承担全部内容的表达，并输出超出AI使用者预料的内容。可以说，在AI创作过程中，AI使用者的参与度仅仅体现为发出创作指令、触发AI创作。而这些人类的行为很难在著作权法框架内被单独评价为“创作”，更不用提对AIGC的独创性作出了实质性贡献。此时，无法仅把AI视为辅助创作的工具，它与普通创作工具的不同之处在于：AI对最终的内容表达有更大的随机性与自主性。换言之，在后两种人机互动形态中，人类（AI使用者）对具体内容表达没有强控制力，因而几乎无法在著作权法上将人类（AI使用者）的工作从人机互动的整体中抽离出来并单独认定为“将自己的思想固定或表达于外”的创作行为。若AIGC中AI使用者的工作无法被单独评价为著作权法上的创作，而AI又不具备从事创作的主体资格，则将无从选定AIGC的独创性来源。此时，为了使人类对AIGC享有权益，就必须确保在人机互动中被抽离出来的人类工作部分（发布指令、校验内容等）可以被独立认定为著作权法上的创作。这意味着必须大幅降低独创性的门槛，以凸显AI使用者对AIGC的智力贡献。如此一来，将从根本上撼动著作权法对作品的保护根基——将AIGC中人类简单发布创作指令的行为视为独创性劳动，会使独创性退回到“额头流汗”标准上。从著作权法历史来看，“额头流汗”标准会不可避免地阻碍他人利用前人劳动成果中的事实和数据进行创作，与著作权法基本宗旨及《伯尔尼公约》的实质精神相违背，因而在当代已被多数国家摒弃。当前，AIGC与PGC（专业生成内容）、UGC（用户生成内容）等多种生成的内容模式共同构成了内容产业的多元供给。AIGC著作权法平等保护意味着在著作权法上将人机互动作为一个法律关系整体，并以此为基础认定创作行为，进而判断独创性。这样就可在AIGC与PGC、UGC之间最大程度地保持独创性标准的统一，维护著作权法概念的内部一致性与稳定性。《著作权法》第3条以“概括+列举”的方法对作品进行了定义：规定作品是指“文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果”，并列举了文字作品、口述作品等8种法定作品类型。学界关于著作权法的基本共识是，作品的独创性与作品类型的艺术性之间并非严格的对应关系：一方面，作品的独创性不等于作品的艺术性。对作品进行独创性判断时，不必要考虑作品的艺术价值，这被称为“美学不歧视原则”。也就是说，作品的独创性没有最低限度的艺术价值。另一方面，作品类型是不同艺术形式在法律上的承认。这意味着虽然在判断作品的独创性时无需考虑艺术价值，但是不同的艺术形式为独创性判断提供了方法论。具言之，作品类型为独创性判断提供了具体指向；独创性的判断方式也成为决定作品类型的重要依据。有观点以摄影作品的著作权法保护也经历了独创性的否定到接受的历程为据，主张通过扩张著作权客体制度，将AIGC作为单独的作品类型纳入著作权法的调整。虽然摄影作品自1948年被纳入《伯尔尼公约》、1996年被纳入《世界知识产权组织版权条约》后已在制度层面被正式明确为作品的类型，但是学界对摄影作品的可版权性始终存在理论争议——摄影作品的独创性体现在何处？特别是随着数码摄影技术的发展，许多摄影作品参数被提前设置在摄影工具中，摄影师的实际工作仅是选取拍摄角度并按下快门。此时，如何认定摄影作品的独创性成为极大的理论挑战。正因如此，有学者感慨摄影技术一经诞生就使版权制度陷入根本性困境。围绕摄影作品的理论争议与AIGC可版权性讨论有相似之处：当创作工具成为独创性的重要来源时，会对人类独创性贡献的认定发起挑战。据此，既然摄影作品可以获得著作权保护，那也可以在坚持AI工具论的同时将AIGC纳入著作权法体系，设立独立的作品类型予以保护。对此，笔者并不赞同。一方面，尽管摄影工具内嵌了不同拍摄场景的参数模板，但这些参数模板是固定算法，无论是对参数模板的设计还是选用、调整，都可在摄影师控制下进行审美选择；而AI创作的特点在于机器学习技术下的算法自由，其表达过程不受人类控制、表达结果超出人类预期，对独创性标准的冲击更为根本，无法套用摄影作品的独创性验证逻辑。另一方面，在摄影作品创作中，摄影师的工作不能被简单地视为对客观事实的机械记录。有判决指出，“摄影作品的独创性在于拍摄时对拍摄对象的选择、对拍摄时机与角度的把握、对拍摄技能的运用以及后期的编辑处理等”。换言之，摄影师对摄影作品的最终呈现方式始终发挥着主导作用。而在AIGC的人机互动中（尤其是人机合作与机器受托形态中），AI使用者对内容的具体表达没有实质性参与，很难通过类比摄影创作证成AI使用者的创作投入。因此，对AIGC的定性必须以不同于摄影创作的说理模式展开。AIGC与摄影作品的另一个不同之处在于：摄影作为新型创作模式，其表达结果可以作为单独的作品类型被著作权法评价；而AI技术作为人类创作劳动的替代，常被应用于既有的多种作品类型场景中，不仅在文学、绘画、谱曲等传统艺术创作领域替代人类作者，也在智能模型设计、智能地图绘制、智能程序编写等更复杂的科技作品领域被使用。此时，AIGC在客体外观与经济利益上与同类文字作品、美术作品、音乐作品、模型作品、图形作品等并没有差别，它们之间只是作品来源的不同，而不是独创性表现形式的不同。从早期著作权客体只有文字作品一种类型，到美术作品、音乐作品等多元艺术表达被著作权法接纳，再到新技术工具下的科学作品被承认，著作权客体制度不断发展完善。在此过程中，作品类型始终以独创性判断的类型化为依据，对多元艺术表达的类型化起到指导作用。鉴于此，对AIGC进行著作权法平等保护的最小成本方案就是在不同的创作领域，将AIGC认定为相应的作品类型，以与同类作品保持法律概念上的一致。（三）有利于鼓励标识真实来源并塑造AIGC市场价值在著作权法上，署名是作者彰显作者身份的首要形式，也是在市场中识别作品来源的主要方式。《伯尔尼公约》将该项权利表述为“表明作者身份的权利”。署名权的功能在于在特定的主体（作者）与特定的客体（作品）之间建立所属关系，彰显作品的创作来源。作者行使署名权的方式包括：决定署名或不署名；署真实姓名或署艺名、笔名、假名等。受权利规则的影响，通过署名区分AIGC与人类作品不具有可操作性：一方面，AI署名与自然人署名通常不易辨别。虽然微软小冰（美国微软公司研发的AI机器人）、Dream writer（腾讯公司研发的AI机器人）等特色署名很容易让消费者了解其机器人属性，但像“张小明”（北京字节跳动公司为今日头条网站研发的AI机器人）这样的署名与自然人的姓名并没有差别，消费者很难通过“张小明”来识别作品是来源于AI还是自然人。另一方面，如果因为署名的不同使AIGC的定价与人类作品的定价有差别的话，那么将极易诱发不真实署名的道德风险：当在市场中署名为AI的价格高于人类作品时，许多人类作品就可能被冠以AI创作之名出售，以获取更高利润；反之亦然。作品在传播中产生价值，作品的大规模传播依赖于市场。在市场中，署名在三个方面发挥了类似商标的功能：一是彰显作品创作来源的基本功能起到类似标识商品来源的效果，可帮助消费者在同类型作品中快速识别来源。二是作者的社会声誉起到类似商品质量保证的作用。作者通过稳定的创作活动和高质量的创作水平能够不断积累社会声誉，使作者的署名产生了类似商标的“顾客吸引力”。有学者指出，某些名人或权威人物的名字具有可以商标化的人格利益，他们的名字所标注的作品是人们可以信赖的商品，可以使消费者不至于需依赖检验程序才可以评价作品的质量高低。三是作者品牌效应起到类似商品宣传的广告功能。随着知名作者品牌的塑造和推广，消费者在文化市场中对特定作者创作的作品产生了良好印象和品质预期，这可持续激发消费者潜在的消费需求，推动购买，最终形成品牌文化。例如，许多团队创作最终仅让团队领导者或组织者署名，正是作品的投资者有意塑造“作者品牌”的结果。早在16世纪，欧洲知名画家彼得·保罗·鲁本斯的许多作品都是在其雇员或助理绘制的草图基础上绘制完成的，他本人对绘画进行督导但可能并未实际绘制；另一名画家伦勃朗也经常将自己的名字签署在其助手的画作上，并以自己作品的名义交易。时至今日，这种创作模式在动漫产业、艺术设计、工艺品创作中仍是普遍存在的行业习惯。此外，人物传记作品、讲话报告作品等特殊类型作品也往往不是由写作者署名，而是由他人（如人物传记中的人物、讲话报告的发言人）署名，这也是作者身份商标化的典型范例。总而言之，由创作者署名还是由非创作者署名，背后遵循的是有利于交易的市场逻辑。从上述署名的功能出发便不难理解为何在AI创作服务中，AI设计者会赋予AI拟人化的姓名并敦促AI使用者披露AIGC来源。比如，美国微软公司将其设计开发的人工智能交互主体基础框架命名为“小冰”，并设定为十八岁少女形象，以此为名义创作出诗歌、图画、音乐等作品；腾讯在AI创作的财经评论文章中均注明“本文由腾讯机器人Dream writer撰写”；北京字节跳动公司将其研发的AI机器人命名为“张小明”，甚至开辟了“小明财经”专栏，并在不同场景中打造“记者小明”“评论员小明”等形象设定。这些对AI拟人化的操作都是在塑造AI作者的品牌形象——AI分析数据更加全面、精准，AI评论更加客观、理性，AI创作更加充满科技感。在AIGC著作权法平等保护模式下，AIGC与人类作品不会因署名的差别而受到区别对待，也就避免了不真实署名的道德滑坡。当AI总是以作者之名参与作品市场交易时，对于消费者而言，凭借AI署名便能识别作品来源，判断作品的品质，减少市场选购中的检索、验证成本；对AI设计者而言，通过AI署名可以塑造AI作者的品牌形象，进而积累起AI作者的市场信誉，提升AI创作的知名度，吸引更多人使用其开发的AI软件；对AI使用者来说，在充分取得AIGC著作权之外，还可以借助AI作者的品牌形象增强AIGC的吸引力，这必然又会在客观上激励AI使用者主动披露创作来源。四、AIGC著作权法平等保护的规范原理
AIGC著作权法平等保护在制度上的实现需要借助法律拟制技术。法律拟制可以对具有不同事实特征的事物进行相同评价，是类型思维在立法层面的应用。通过法律拟制将AI拟制为作者，并与人类作者建立起合作创作、委托创作等著作权法律关系，便可解决AIGC的独创性来源问题，进而使AIGC得以通过独创性检验。但需要面对的难题在于：对AI作者的拟制是否意味着全面接受AI的法律主体地位，使其能够如同人类作者那样享有著作权？对此还存在巨大争议。现在的基本共识是，在人与人的社会关系中，“AI作者”无法如同人类作者那样享有权利、履行义务并承担责任。对此，笔者认为，著作权法上存在的二元主体结构非常适合用于解释AIGC中的人机互动关系，并可以实现“将人工智能视为作者，但不得享有著作权”的法律目标。该二元主体结构在法律形式上表现为作者与著作权人的分离，即在著作权原始取得层面，作者不必为著作权人。这种特殊的立法设计实现了作品利益由创作者向非创作者完整转移的法律效果，可为将AI拟制为作者后产生的著作权归属困境提供制度参考：对人机互动完成的作品，可以将AI“视为”作者，但是AI作者不是著作权人，不享有著作权。著作权二元主体结构蕴含的规范原理——法律主体功能分离，以及其具体应用机制如下：著作权法二元主体结构的实现需要在法律功能层面将法律主体区分为利益实体与形式主体，并赋予形式主体独立的法律推理功能。通常，法律主体同时作为权利的享有者、义务的承担者与责任的负担者，三位一体。这是在近代启蒙运动与人权革命影响下将法律主体资格与哲学上的主体性、道德学上的正当性统一起来的结果。在此语境下，赋予AI法律主体的结果就是要赋予AI利益实体地位，使AI能够实际享有权利并承担义务。但是，对AI利益实体地位的承认不仅取决于技术层面发展出能够全面模拟媲美人类思维的通用人工智能系统，更需要在人机关系问题上实现伦理观念的革新，即在哲学层面发生超越人本主义的“价值飞跃”。显然，当前并不具备这些道德条件与社会共识。但是，将法律主体功能固化为确认法律主体利益实体地位、实现人格伦理价值的观点是片面的，也是对法律主体功能的误读。历史上既存在过“人可非人”的立法设计（如罗马法时期的奴隶），也有过“非人可人”的制度事实（如中世纪宗教庙宇、山川河流在某些条件下也可被认定为法律主体）。法律主体制度的发展史表明，法律主体从来就不是对客观事实的简单映射，而是人类为追求合理生产生活秩序的有意安排，即为解决分配正义问题而设计的一套方案。事实上，法律主体除了具有确认利益实体功能外，还存在构建法律关系的法律推理功能，即存在着“作为利益实体的法律主体”与“作为推理要素的形式主体”的区别。法经济学认为，效率是法的基本价值之一，“法律在追求公正的同时，也不应排斥效率；一个有效率的法律（制度）才是适宜的制度安排”。立法者通过设定法律概念来发挥图示效应、增进效率。具言之，立法者对现实世界的事物进行分类与抽象，形成标准化的利益分配规则并进行概念设定，进而形成模块化的法律关系图示，以帮助主体快速识别权利归属、减少交易成本并提升交易效率。分析法学认为，法律规制的对象是行为，所以法律主体并不指向具体的人身或者实体，而是不同法律场景中权利与义务的集合。在法律关系中，利益的归属与流转需要主体为媒介，所以众多权利与义务便需要一个概念归宿——法律主体。此时，法律主体不过是基于语法上主语规则而想象出来的一个在技术上将权利义务统一起来的概念，是法律所调整的权利与义务统一体的象征。在此意义上，法律主体发挥的是促成法律关系形成的推理功能，是一种“形式主体”。这种法律推理具有独立的价值。一方面，法律主体是构建法律关系的前提要素，只有适格法律主体参与，法律关系才能得以存续；另一方面，法律权益的分配与流转必须借助主体这一媒介才能实现。之所以说形式主体功能是独立的，是因为在这个层面中，法律主体是作为法律推理的技术要素而存在的，并不涉及道德判断与权益享受。分析法学上这种将主体的法律性与道德性相区分、探究纯粹逻辑上的主体功能的主体观，为著作权二元主体结构奠定了理论基础：在原始取得层面，可借由形式主体的法律推理功能实现将包括著作人身权在内的著作权由作者（创作者）向著作权人（非创作者）的转移。（二）著作权二元主体结构中形式主体法律推理功能的应用对著作权归属而言，作者是当然的著作权人，是作品著作权利益分配的逻辑起点。从法律规则来看，《伯尔尼公约》第3、5条确立了著作权自动取得原则，即著作权自创作完成之日起不论是否发表、也不需要履行任何手续便自动产生。著作权自动取得原则已成为国际通行规则。我国作为伯尔尼公约成员国也接受了自动取得原则，并通过《著作权法》第2条、《著作权法实施条例》第6条予以确定。从创作过程来看，作品诞生之初最先被创作者占有，这是产生著作权法律关系的事实基础。著作权二元主体结构的特殊立法规范只有在逻辑上说明作品是如何自创作完成之日由创作者占有向非创作者（主要是投资者）占有进行转移的，著作权利益流转的法律链条才算完整。此时，“作者”这一创作主体实际上是一种形式主体，发挥的是法律推理功能。对于作品而言，创作者无疑是最早接触并占有作品的主体。在没有相关立法规定的情况下，创作者以外的主体（主要是投资者）想要获取作品权利，便只能通过缔结合同的方式与创作者进行交易。而立法者设定了法人作品、委托作品、职务作品、视听作品等规则，将原本需要由创作者与非创作者缔结的合同关系改为由法律直接规定利益转移的效果。这就降低了创作者与非创作者之间的交易成本，在实现著作人身权合法转移的同时还可以避免效率违约的出现、增强投资者获得作品完整利益的确定性。在这一被简化的法律关系变动中，作为最初占有作品的创作者与作为最终取得著作权的非创作者之间存在着一次法律假想出来的虚拟交易，以保证利益流转法律关系链条的完整。依此，立法以作者为媒介实现了将作品的各项著作人身权与著作财产权完整地从创作者向非创作者转移，并且通过法律拟制使这种权利转移不可被推翻，让非创作者基于法律规定直接取得全部著作权。由此可见，通过法律推理构建的著作权二元主体结构能够简化创作者与非创作者间的法律关系，提高交易效率，维护交易安全。而效率正是知识产权制度中的基本原则之一，“无论法律制度在开始时是如何赋权的，效率原则都保证以尽可能便宜而又快捷的方式，将这些权利分配给估值最高的人行使”。（三）作者与著作权人的分离：著作权二元主体结构的制度表达将作品的著作权原始赋予创作者是受洛克劳动财产理论的影响，其赋权逻辑是：创作作品的自然人基于创作劳动的事实行为首先获得了作者身份，再基于这一作者身份获得著作权人资格，并原始取得各项权利。这在我国《著作权法》上首先表现为第11条第1款的规定，即创作作品的自然人是作者，著作权属于作者。与此同时，《著作权法》第12条规定，作者身份主要是通过行使署名权予以识别，因此署名构成作者身份推定的法定公示方式。由于署名权属于《著作权法》第10条规定的著作人身权。依据民法基本原理，人身权因具有专属性而不能转让，只能原始取得而不可继受取得。所以，作者作为著作权原始取得主体是完整的利益实体；作者以外的主体（非创作者）若想获得著作权，只能通过与作者交易而继受取得著作权，且只能取得有限的著作权——既无法获得作者身份，也不能享有著作人身权。而随着市场经济的发展，创新变为一种复杂的社会现象，其关键不在于新知识的创造，而在于将新知识应用于产品、工艺以及其他商业用途，即创新在市场中的扩散。创新经济理论的奠基人熊彼特指出，在经济发展中，实现创新的主体是“企业”，履行创新职能的是“企业家”。随着创新活动的职业化与产业化，自然人创作这一具体的创新行为作为企业内部经营环节之一的生产环节，被通过诸如雇佣、委托等法律关系内化于企业管理范畴之中。概言之，为投资者提供创新激励的制度需求催生了著作权法上的二元主体结构——由投资者（非创作主体）原始取得著作权。这是对创新经济运行机制的制度性保障。我国著作权法即采用了著作权二元主体结构的制度设计（详见表1），表现为作者与著作权人在著作权原始取得上的分离，即通过法律推理实现特殊情况下著作权由创作者向非创作者的原始转移。由于署名是作者身份的法定公示形式，作者与著作权人分离的最极端情形就是作者向非创作者让渡包括署名权在内的全部著作权，由非创作者取得著作权法上的作者身份。此时，实际创作的自然人既不享有署名权，也不能对作品主张其他著作权。也有学者将此现象称为“作者范畴二元论”。这种情形主要表现为法人作品与委托作品。依据《著作权法》第11条的规定，虽然实际创作行为只能由自然人完成，但是特定条件下，法人（非实际创作者）可经由法律拟制而获得作者身份，成为作品的作者，并享有署名权及其他全部著作权。在委托创作的情形下，根据《著作权法》第19条的规定，委托人（非创作者）可以通过合同约定的方式原始取得著作权，包括取得作者身份；受托人（创作者）失去作者身份，不享有任何著作权。与此类似，根据最高人民法院司法解释关于人物传记作品中的执笔人与特定人物的著作权归属、由他人代笔的讲话报告中的执笔人与讲话人的著作权归属之规定，特定人物（非创作者）与讲话人（非创作者）可以原始取得完整的著作权，执笔人（创作者）不享有任何著作权以及作者身份。在这些法律场景中，创作者实际上是非创作者原始取得著作权的媒介。而在特殊职务作品与视听作品等情形中，创作者保留作者身份，但除署名权以外的其他著作权（包含著作人身权）都由非创作者原始取得。根据《著作权法》第18条的规定，特殊职务作品的创作者仅享有署名权，但其他权利由单位（雇主）享有。《著作权法》第17条规定了视听作品的制作者（非创作者）原始取得除署名权以外的全部著作权，参与影视创作的众多创作者（如编剧、导演、摄影、作词、作曲）取得作者身份，但仅享有署名权。表1 我国《著作权法》及司法解释规定的二元主体结构类型从法律的实施效果来看，著作权二元主体结构在制度规范层面实现了由非创作者（主要是投资者）原始取得著作权，不仅克服了非创作者无法通过继受取得享有著作人身权的理论障碍，也降低了非创作者的交易成本与违约风险，还提升了交易效率，契合创新经济的市场运行规律。基于此，笔者建议，可借鉴著作权法上已经成熟运行的二元主体结构，妥善处理人机互动的权属分配难题，基于法律主体两种功能分离的规范原理并通过法律推理，使AI仅为形式主体、不实际享有著作权，确保人类成为最终原始取得AIGC著作权的著作权人。五、AIGC著作权法平等保护的实现机制
借鉴前述著作权二元主体结构的规范原理与制度安排，AIGC著作权法平等保护在实现机制上要依次解决两个法律问题：一是如何判断AIGC的独创性；二是如何确保AIGC的著作权在原始取得层面向人类转移。这两个问题都需要借助AI作为形式主体的法律推理功能，使AI与人类之间得以构建法律关系，并以该法律关系为整体进行创作认定与独创性检验，再基于该法律关系确认著作权的最终归属。具体而言，该法律关系的构建与独创性检验、权属分配的实现机制如下：（一）以人机互动的法律关系整体作为AIGC独创性的来源AI创作以人机互动的方式生成内容，并不能完全脱离人类干预自发进行。如前所述，AI创作的环节包括：首先，AI使用者需要为AI选择知识背景（数据库），确定AI检索条件与检索对象，即选定创作风格；其次，AI自动检索、分析并输出具体文本；再次，AI使用者对输出文本进行检验与评价；最后，AI根据人类评价反馈进行智能校正，并调整算法、输出新的内容。在这一过程中，尽管AI使用者承担了数据类型输入、数据格式处理、检索条件设定、文本框架模板选择、语料设定、智能校正算法模型搭建、文本风格取舍等工作，但著作权法上创作的最核心环节——内容表达，是由AI独自完成的。2022年以来，ChatGPT类AI软件的普及使得普通用户也可以便捷地享受AI服务，AI使用者对AIGC的参与度进一步降低，人机关系朝着机器受托方向演进。也就是说，AI使用者与人工智能之间存在构建共同创作或委托创作类型法律关系的可能。在著作权法上，作品可版权性的实质标准是独创性。独创性源自谁，谁就应当是作品的作者。虽然在人机互动情形中，AI本身不会自发进行创作，而是在AI使用者的指令下被动响应：AI使用者按照AI语言规则发出的指令越详细，AI创作的内容就越能满足AI使用者的个性化需求。但无论如何，AI都独立承担了具体内容表达的工作。在AI完成表达之前，AI使用者对具体的表达结果并没有精准预期：大数据与机器学习技术的应用使AI可以自动调整、优化、升级算法，并基于算法形成出人意料的内容表达。由于算法的改进是自动且随机的，所以也有人将这一技术效果称为“算法黑箱”。换言之，AIGC的个性化表达源自算法黑箱的随机性与不可预见性——人们允许AI自动改变、优化检索条件与输出条件，因而使其输入的数据结果更加随机与不可预测。由此，可借助形式主体的法律推理功能将人机互动视为一个法律关系整体，以此检验AIGC的独创性，并最终实现著作权法平等保护。首先，通过数据训练使AI在表达层面的创作内在地蕴含着人类集体的审美取向。AI本身作为人类智慧的仿生系统，是在AI设计者规划下进行海量的数据训练后实现的。尤其在生成式人工智能时代，更是需要由分散在全球各地的普通用户共同参与数据训练才能实现算法的优化升级，进而使AIGC最大程度贴合人类审美需求。尽管在单次的AI创作中，某个AI使用者并没有对内容表达进行控制，但AI算法凝结了跨越时空、超越历史的人类集体的审美取向。这正是AIGC与动物创作本质上的不同之处：动物创作出符合人类审美的作品是小概率事件，是动物在本能驱使下的生物活动与人类审美偶然间的巧合；AI创作则是有目的、有计划、有组织的技术系统工程。一方面，AIGC始终是以人机互动的方式完成，在此过程中，创作意图、创作目标、内容描述都是由人类提供的，AI则承担了具体的创作表达，二者各司其职。在AI创作中，人类意志并没有缺席。哪怕是在机器受托关系中，也需要人类用户尽可能详细地向AI描述内容信息、发布创作指令，才能使AI表达出符合具体委托人（AI使用者）意愿的作品。另一方面，AI创作质量的提升是通过海量数据训练有意引导的结果。人类用户需要对AI形成的每次表达进行反馈——满意或不满意，并通过提出修正指令引导AI朝着符合人类审美的方向改进。有研究美术的学者在考察AI绘画的技术发展历程后指出，早期AI绘画较为呆板，机器加工痕迹明显（在美术行业内被戏称为“A里A气”），现如今AI绘画呈现出极高的艺术水平，并且，随着人类有计划的差异化数据训练，仔细观察不同的AI创作工具所生成的图像，甚至能感受到不同的工具所具有的某种美学倾向。这种创作质量的提升，背后反映的是有目的地使AI贴合人类审美水平的过程。尤其就生成式人工智能而言，这种数据训练来自于多元的、海量的用户体验之上。尽管不能将AI最终表达质量的提升归结到哪一位具体人类个体身上，但确定无疑的是：AIGC展现了人类审美的凝结。因此有媒体指出，“人工智能绘画的背后，是整个人类的集体智慧、视觉经验和艺术想象力在支撑”。基于此，可借鉴著作权二元主体结构将AI拟制为作者，这实际上是将AI背后无数的用户参与和海量的数据训练拟制为一个功能性的创作主体，使AI与AI使用者之间建立起符合著作权法的共同创作关系或委托创作关系。由此，AIGC作为人机互动整体法律关系下产生的结果而具有了独创性，AIGC也就此成为适格的著作权法客体（作品）并顺利地参与著作权市场交易。如前文所述，当前AI还不具备获得利益实体资格的技术飞跃与伦理共识，AI显然不能成为著作权人、不能真正享有著作权，因此要考虑如何借鉴著作权二元主体结构将AIGC的著作权向人类转移。其中，最为关键的问题是应当将著作权原始分配给AI设计者还是AI使用者。笔者认为，由AI使用者原始取得AIGC著作权更契合著作权二元主体结构的规范原理。一方面，从创作角度看，在具体的AIGC创作活动中，无论是人机合作形态还是机器受托形态，著作权法律关系始终是在AI使用者与AI（法律拟制的AI作者）之间构建的。此时，AI设计者并不是具体著作权法律关系中的当事人，也不应就特定的AIGC著作权归属主张权利。另一方面，就收益而言，AI设计者在向AI使用者提供AI服务时已有所收益：AI设计者会向AI使用者收取各种形式的会员费、服务费、定制费等。此时，已经获得收益的AI设计者对AIGC没有重复收费的法理基础，这也是为何多数AI服务企业在服务协议中将输出内容的权利约定给AI使用者的原因之一。尤其是在电影特效制作、游戏场景制作等领域，AI使用者往往愿意支付昂贵的数据训练费用以寻求个性化的AI定制服务，但前提就是获得这些AIGC的权利。哪怕是在廉价甚至免费的AI服务场景中，AI设计者也愿意向AI使用者开放服务，其重要原因在于鼓励更多的普通用户参与数据训练。因为多元、海量的数据训练将使AI更加智能，也使AI软件的所有人——AI设计者更具有市场竞争力。换言之，将AIGC的权利转让给AI使用者可被视为AI设计者为鼓励AI使用者参与数据训练、提升技术性能、保持竞争优势的合理对价。借鉴前述二元主体结构的机制，在人机互动关系中，将AI视为作者，AI与AI使用者之间可发生人机合作的共同创作关系或机器受托的委托创作关系；又因为AI只是形式主体而非利益实体，仅在法律关系中发挥法律推理功能，最终将直接发生作品利益向AI使用者集中的效果。具体而言，在共同创作关系中，可依据《著作权法》第14条之规定，排除AI合作作者的权利，使AIGC的著作权由AI使用者（合作作者）享有；在委托创作关系中，可依据《著作权法》第19条之规定，排除AI（受托人）获得著作权的权利，使AIGC的著作权由AI使用者（委托人）取得。概言之，AI的形式主体功能可以将原本不确定的创作关系涵摄进确定的法律规则中，促成法律模块效应的发生，减少协商成本、提升交易效率。当然，应采何种类型解释AI与人类（AI使用者）二者之间的关系——是人机合作的共同创作还是机器受托的委托创作，又或在其他特殊情况下可能会出现的法人作品、特殊职务作品等创作模式，其最终在法律效果上是一致的：都是由人类原始取得著作权。AI的作者身份仅发挥法律推理功能，不参与著作权利益的分配。六、余?论
运用类型思维并通过法律拟制，可以实现AIGC著作权法平等保护——将AI视为作者，但不得享有著作权。随着生成式人工智能的快速发展，赋予AIGC可版权性还引发了关于AI创作“圈地运动”的担忧。事实上，此类担忧不仅在AI创作中有疑虑，在摄影作品被纳入著作权体系时也曾饱受争议：当不同摄影师在相同机位不约而同地拍摄出基本相同的摄影作品（在新闻摄影或静物摄影中最容易出现）时，该由谁享有著作权？对此，《最高人民法院关于审理著作权民事纠纷案件适用法律若干问题的解释》第15条规定，由不同作者就同一题材创作的作品，作品的表达系独立完成并且有创作性的，应当认定作者各自享有独立著作权。依此规定，不同的AI使用者利用相同的AI软件创作出相同或相似作品，也可以各自享有独立著作权。也就是说，AIGC的权属实际上被转化为一个举证问题：AI使用者可以通过披露其使用的AI工具，从而说明AIGC的独创性来源；又因为AI只是形式主体，没有法律意义上的自由意志和利益实体地位，所以不同的AI使用者可以对主要依靠AI工具自动生成的相似甚至相同的作品各自独立享有著作权。这实际上会起到一种反向的创作激励：对于AI使用者来说，为了避免AIGC过于一般化、通常化导致其只能享有非排他的著作权之风险，便要尽可能在人机互动中增强自己的参与程度，譬如尽可能地向AI提出更具象、更个性化的创作指令，或者对AIGC进行再修饰、再加工，不断强化人类作者在AIGC最终呈现上的主导性。事实上，已有法官在判决中意识到这一点，强调AI使用者通过变更个别提示词或者变更个别参数，就可生成不同的图片。由此可以看出，利用AI模型进行创作绝非“机械性智力成果”，最终的AIGC仍然是AI使用者决策的结果，体现了AI使用者对作品个性化表达的意图。AIGC的著作权法平等保护，其实就是在为AI使用者提供不断增强利用AI技术进行创作的制度性激励，以推动AIGC产业的发展。
本刊已发相关主题的文章还有：
1. 吴汉东: 《中国知识产权制度现代化的实践与发展》(2022年第5期);
2. 季卫东: 《网络化社会的戏仿与公平竞争——关于著作权制度设计的比较分析》(2006年第3期);
3. 刘春茂: 《论我国著作权的主体》(1990年第5期);
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