刘春霖 李祎璠

摘 要：独创性是著作权法的核心，也是决定人工智能生成物可否按照著作权的逻辑进入法律视野的关键因素。尽管在形式上人工智能生成物与人类作品相近，但在产生过程上，再“智能”的人工智能的“创作”也不过是对既定算法的机械运行，其“深度学习”不过是应用算法产生标准化结果的过程，其自我修复能力不过是运用算法分析海量数据的能力。这与强调主体“独立”、“创造”过程之“独创性”的法律诠释有着根本区别。无论技术发展到何种程度，人工智能也只能是为人类所认识的客体和利用的工具。对于人工智能生成物，应结合技术发展情况和现实需要，为其提供有别于人类作品著作权的适当保护和规制。

关键词：人工智能生成物;獨创性;认定标准;著作权

中图分类号：D9234  文献标识码：A 文章编号：1673-1573（2022）01-0010-08

人工智能模拟人脑具备“深度学习”能力并可通过“图灵测试”，引发一系列人类与智能机器人之间关系的法律、政策和伦理问题。倍受关注的莫过于人工智能“创作物”的法律定性，即人工智能“创作物”是否具备“独创性”而成为著作权法上的作品？倘若这一问题久悬不决，伴随着人工智能“创作”高效率、高产量特点的日益凸显，文化市场上将会出现大量“孤儿作品”。同时，人类创作的作品与人工智能作品鱼龙混杂，诸多相关著作权争议纠缠不清，知识产权法律秩序必然受到空前冲击。

一、人工智能生成物的独创性问题

（一）人工智能生成物独创性的现实难题

1950年的“图灵测试”已经证实计算机初步显现出人工智能的特性，成为人工智能技术发展史上的第一个里程碑。目前学术领域对人工智能仍未有统一的法律定义，但作为计算机学科领域的分支，其核心要义在于人工智能可以拥有类人思维，能够替代人类完成部分工作。人工智能可分为弱人工智能和强人工智能两个级别，①弱人工智能本质上依然属于机械工具，计算机本身并不具有人类的思维和推理能力;强人工智能则具有了类似于人类的思考、推理和判断能力，据此表现出的行为与人类极为相似。②目前人工智能尚处于弱人工智能向强人工智能转变的发展阶段，而更为高级的超级人工智能还未出现，我们也无需对“乌托邦”进行立法。③

人工智能在文学艺术创作领域的表现尤为突出。美联社和人工智能公司合作开发的人工智能新闻写作平台——Wordsmith，每季度的产量可达3 000余篇;美国的Narrative Science曾经预测，不仅未来90%的稿件都将由人工智能“创作”完成，人工智能也会参与音乐、美术等文学艺术领域的“创作”。该预测很快便应验：2016年，日本人工智能独立撰写的小说已经通过“星新一奖”的初审;2017年，世界围棋冠军柯洁连续三次被人工智能阿尔法狗（AlphaGo）打败;微软公司研发的智能机器人“小冰”自主“创作”出诗集《阳光失了玻璃窗》，更是引起了文学界内外的轩然大波。

根据人工智能生成物中人类的“实质性贡献”不同，可将其分为两类：第一类生成物仍然是人类作品，人工智能仍未摆脱“人类工具”的角色。如同人类使用智能相机进行拍照，尽管智能相机拥有计算机处理器和数字化软件，会自动完成对焦、调整分辨率等拍照步骤，但仍需要人类在这一过程中完成取景、选好角度和按下快门等“实质性”操作。智能相机在这一过程中仅充当了工具的角色，摄影作品并未体现它的“创作思想”。显然，这一类生成物不是本文所探讨的重点。第二类生成物中，人工智能承担了主要的“创作”任务。它不仅可以执行命令，还拥有了“自主学习”能力。“小冰”学习了自1920年以来519位诗人的现代诗，通过应用深度学习技术，经历了100个小时、10 000多次训练后拥有了创作现代诗歌的能力。不考虑创作主体因素，可以认为这篇诗集已经达到了著作权法中认定作品的“独创性”标准。这也正是本文探讨的关键。

人工智能通过深度学习和高度模仿人类思维，已具备了接近于人类的“思维”能力，其生成物可以与人类的创作物相媲美甚至超过人类。从这个意义上说，人工智能似乎已不再是仅具有表达功能的工具。“小冰”在“创作”过程中是否可以“像人类一样”进行独立构思和思考？其“创作”的诗集是否满足著作权法上的独创性标准？对以上问题的回应非但是理顺著作权法内在逻辑的需要，而且也是进一步应对高新技术创新所带来的一系列知识产权问题的法律使命。

（二）人工智能生成物独创性的研判之困

在不明确披露来源的情况下，人工智能生成物与人类作品在形式上往往难以区分。因此，很多人想当然认为，人工智能生成物理应是作品从而受到著作权法保护。其实这种“想当然”的看法并非真的“当然”，背后是著作权法的逻辑，是“独创性”理论诠释的路径选择。

理论上关于人工智能生成物是否具备作品构成要件分歧较大。肯定说认为，人工智能生成物可以适用作品模式受到现有著作权法的保护。如吴汉东教授认为，虽然机器人只有有限的表达技巧，但其“创作”的稿件仍然可以视为著作权法上的作品。[1]熊琦教授主张意志代表说，认为人工智能生成物的独创性以训练者的数据筛选价值为基础，人工智能的“创作”行为视为代表训练者或设计者的意志所进行的创作。[2]相反，王迁教授认为人工智能生成物不具有可版权性，不能成为作品。他认为根据目前人工智能技术的发展阶段，其生成的创作物仍是应用算法、规则和模板的结果，不能体现创作者的个性，因此不是作品。[3]

有学者另辟蹊径，从立法解释和法律修辞分析学的角度，将人工智能生成物纳入狭义著作权的保护范围。梁志文教授主张，改变传统以人类作者为中心的视角，构建以人类读者为基础的版权法理论，从而认定人工智能生成物是版权新客体。[4]易继明教授认为，对作品独创性的认定应采用客观标准，只要人工智能生成物在表达上与现有作品存有差异，在实质上满足最低限度的创造性，即可承认其独创性，无需考虑创作主体因素。[5]王文亮、王连合则从法律修辞分析学的角度对独创性进行解释，将人工智能生成物认定为作品。[6]

可以看出，人工智能生成物是否具有独创性的争议由来已久。设计者在对人工智能进行程序编写时的预先设计能否成为人工智能生成物的“智能”来源，成为影响人工智能生成物独创性判定的关键。在现有著作权理论框架下探究独创性的深刻内涵，不仅事关人工智能生成物本身的价值及保护意义，更有益于提高独创性标准的确定性，以精准地界定作品的界限。

二、法律视野中的独创性

著作权法应当对人工智能生成物采取什么样的态度，接受抑或拒绝，此乃研讨人工智能生成物是否具备独创性的目的所在。因此，明晰著作权法以何种视角来定位独创性以及为什么要强调作品的独创性，是构建独创性标准进而用来分析人工智能生成物的逻辑起点。在当前知识产权制度国际化进程日益加快的背景下，从比较法的视角考察作品独创性的具体内涵，也是构建更为客观化的独创性标准进而分析人工智能生成物独创性的必要步骤。

（一）比较法上的独创性标准

受“重商主义”影响，以英美为代表的版权体系国家更加注重保护作品带来的经济利益。他们坚持的“经济价值观”决定了保护版权的目的是通过激励对作品的投资来促进作品的创作和传播。在制度安排上，独创性的标准局限于一件作品只要能与其他作品的经济利益归属相区分即可。因此，版权保护的范围较为宽泛，除了保护具有较高文学艺术价值的作品外，也保护凭借技巧从事的劳动直接产生的能够被复制的成果。

英国采取排除对他人作品复制、抄袭行为的“独立创作”标准。同时，英国也意识到采用较低的“独立创作”标准容易导致对作品过宽范围的保护。为了克服这一弊端，英国采用了“独立创作”和“足够的投入”相结合的标准，即要求作品不仅仅是作者独立创作完成，还要在创作过程中投入足够的“技巧、判断或劳动”。④美国司法判例中通常认为，独创性包含“独立”和“创作”两层含义，该观点是1991年著名的Feist案确立的原则。独创性不仅仅意味着作品是由作者独立创作完成，也要求至少要具备某种最低程度的创造性，当然微小的创造性即可满足，绝大多数作品均可达到这一程度。[7]因此，Feist案成为美国判例法上对独创性概念界定的重要转折，由于融入了最低限度的创造性要求，使得传统独创性的标准也有所提高。

作者權体系将“人格价值观”作为著作权立法的哲学基础。受康德的人格权说、费希特哲学思想及“天赋人权”等哲学思想影响，他们认为作品是作者人格之延伸，是作者灵性感受的创作物。因此，他们在关注作者对作品享有经济权利的同时，更加关注人格利益。作者权体系采用较为严格的独创性标准，除了要求作品是作者独立完成之外，还要求体现作者的个性。“创作”应该仅指作者的智力创造活动，而不及于单凭技巧的劳动和一般的智力活动。

法国著作权法认为“认定作品是否被创作，并不取决于作品是否公开发表，而取决于作品是否体现了作者的构思这一事实。”[8]最高法院关于独创性的解释为“表现在作者所创作作品上的反映作者个性的标记”。在每个案件中，法官对于独创性的解释的表达均有所不同，如“反映作者的个性”“作者个性的烙印”等，但其基本内容是相同的，即独创性源自作者在创作过程中有创造性的选择。[9]因此，与版权体系相比，法国独创性的立足点在于作品与作者的人格联系，而不过多关注创作本身。德国的独创性标准经历了“创作高度”与“小铜币”理论两个阶段。其独创性的判断标准已经触及作品的品质判断，作品不仅要反映作者的个性和创造性，而且要求达到一定的“创作高度”，一般人平均水平的智力创作成果并不能受到著作权的保护。⑤“小铜币”理论则针对不同的创作作品要求不同的创作水准。⑥因此，“小铜币”理论既能够保护具有较高创作水准的作品，又规定了著作权保护的下限。[10]

独创性是著作权法的始点范畴，而我国理论和实务中对于独创性的法律定位问题一直仁智各见。现行《著作权法》及其实施条例中都没有关于独创性的明确规定，既没有在客观上给予独创性一个相对确定的标准，也没有采用穷尽式列举的方式明确独创性的适用对象。司法实践中独创性的适用标准更是因案而异。我国关于独创性的定位尚不明晰，在解释学上还存在着循环解释的现象。人们习惯性于仅从外在表达形式的角度分析特定内容的独创性，却忽视了这种推理只有针对人类的创作行为时方能成立。因此当面临人工智能“创作”的难题时，按照既有逻辑却只能得出人工智能生成物具有独创性的逻辑悖论。

（二）独创性标准的诘问

作者权体系国家认为，作品是作者人格的外化，是作者灵性感受的创作物，因此作品理应体现作者的个性。笔者认为，个性因素并不应该成为作品独创性的认定标准。理由如下：其一，个性的判断是一个缺乏确定性的标准。在不同的作品中，作品的个性表现也有所不同。在音乐和美术作品中，个性体现为“美学表现力”;[11]在语言文字作品中，个性则既可以体现为基于作者的构思安排的独特故事情节，也可以体现为语言独特的组织技巧或者对现有材料具有创造性的筛选、编排、汇编和整理等。其二，“一千个读者眼中有一千个哈姆雷特”。从受众的角度来看，不同的读者由于欣赏特性和审美趣味的不同，对于个性的理解必然会存在偏差。⑦[12]其三，“个性”标准难以适用于实用性作品。著作权保护的客体已经越来越倾向于实用性和功能性。艺术性或学术性的作品往往侧重于表现个性，而实用性、功能性作品的价值却在于产业利用，其中的“个性”展现甚至可以忽略不计。因此对于这类作品难以适用个性标准。

德国著作权法要求作品达到一定程度的“创作高度”，那么“创作高度”适宜作为独创性的认定标准吗？笔者对此持否定态度，理由如下：其一，“创作高度”排除了一些本该能够受到著作权法保护的作品，如翻译作品，严格来说翻译作品在作品表达的思想上、在内容和结构的安排上都与原来的作品没有太大的差异，因翻译的本质就是力求还原作者表达的本意，如果严格按照“创作高度”的标准，翻译作品并不能受到著作权法的保护，与之类似的还有汇编作品;其二，“创作高度”是一个抽象的概念，没有具体的客观标准，实践中缺乏可操作性。即便是面对同一部作品，法官也会因其自身价值观的不同而做出相异的评判，甚至容易遭受“法官造法”的质疑。

总而言之，由于“个性”和“创作高度”的不确定性和主观性，决定了他们不宜作为独创性的判断标准。“个性”和“创作高度”的判断已经触及作品本身的品质，让经过法律专业培训的法官运用文学、艺术标准进行独创性的认定是一件“危险”的事情。

三、独创性标准的法律构造

（一）独创性的再审视

“法律概念是人类语言的产物而非自然客体的产物。”[13]从词源的角度来讲，独创性源于英文中的Originality一词，韦氏大词典关于Originality的解释为：（1）思想、方法或表演具有第一手性;（2）独立、单独思考或行动的能力。其中，第一手性的实质是新颖性，但由于著作权不同于专利，不要求作品具备新颖性，因此Originality的词义中的新颖性不是独创性所具有的含义范畴。

文学艺术领域对于独创性的解释并非等同于著作权法上的独创性。知识辞典将文艺创作中的独创性解释为一个作家或一部作品不同于其他作家或作品的独特之处，即一个作家或艺术家可以为文学艺术宝库带来新的东西。如作品的主题、题材、人物、场景、事件等都能给人以耳目一新之感，同时艺术形式的创新也很重要。[14]独创性的特性在于文艺创作，模仿并不能成为真正的艺术，如弗兰克法官在Alfred案中所言，作品只要求是作者自己的，无论其采用的艺术手法多么拙劣。

我国理论界对独创性认定标准的相关研究较为活跃。李明德教授认为，我国属于作者权体系，对作品的独创性应提出较高的要求，作品的表达需要体现作者的人格和精神，才能够受到著作权的保护。[15]韦之教授直接将独创性界定为作者的个性。[16]郑成思教授则认为，独创性就是指作者独立完成创作，而非抄袭他人。值得注意的是，我国虽然属于作者权体系，但由于《著作权法》中的相关规定同时借鉴了两大体系的相关内容，所以实践中独创性的标准并不统一，但需要满足最低程度的创造性已成各国独创性标准的共识。

那么著作权法上的独创性究竟如何诠释？首先需要明确创作的内涵。其一，从创作的本质来看，创作是一种创造性的智力劳动。所谓创造性，即区别于抄袭、模仿、剽窃、简单地堆砌事实材料等非创造性行为，因为在非创造性行为中并没有注入作者的构思和思考，也没有体现作者自身的设计创造。其二，从创作的过程来看，创作过程区别于有既定程式可循的一般制造过程。一般的制造过程强调成批生产，而在作品的创作中，即便处于同一构思，不同的人表达的作品也会因人而异。笔者认为，著作权法上的独创性旨在于作者和社会公众利益之间寻求一个平衡点，以激励作品创作与传播，促进文学、艺术和科学事业的发展。因此，独创性的基本内涵至少应当包括“独立性”和“创造性”二元要素，即作者独立创作完成并在创作中投入創造性智力劳动。

（二）“独立性”和“创造性”的认定

对于任何作品来讲，独创性认定标准中的“独立性”和“创造性”要素应该是客观统一的，当然就特定作品的“独立性”和“创造性”认定是一种颇为主观化的过程。

独立性，指的是作者在创作过程中的独立思考，付出自己的智力劳动，强调“有和无”，是一种量的判断。两大体系均认为作品是由作者独立完成创作，而非是抄袭或复制他人之作。这里的独立性是一种“相对独立”，独立完成创作并不排除对他人作品的借鉴和参考。在著作权法上并不存在绝对意义上的独立性，即“人类的精神财富是由历代人长期积累下来的，任何作品的创作总是在前人或同代人文化成果的基础上，直接或间接地受他人影响的情况下进行的”。[17]在演绎作品中，这种“相对独立”的特点显得更为突出。

创造性，强调作者的智力创造活动，既包括创作过程的创造性，也包括作品中的创造性。创作过程的创造性，要求作者在创作时投入创造性的智力劳动，这意味着智力机械和技艺劳动等间接性劳动被排除在外。⑧这两种劳动的特点在于，即便是不同能力的人只要经过训练，便会产生大致相同或相差不大的劳动成果。由于间接性劳动中作者并未投入足够的劳动技巧和判断，因而不具有创造性，由此产生的成果不足以纳入著作权保护的视野。⑨作品中的创造性体现为作品中凝聚的作者的创作活动，作者通过智力劳动在作品中注入独有的创作，产生具有自身特征的作品。“作品只有当它通过创造性方式产生并体现出法律要求的创造力和原本性时，才是著作权法所指的著作。”[18]创作是主观见之于客观的智力创造活动，该活动的成果最终成为作品并通过一定的外在表达形式表现出来。这种创作行为所凝聚的作品状况就是著作权法意义上的独创性。

独立性和创造性这两个要素具有一定的内在联系，二者相辅相成，共同构成独创性的判断标准。一般而言，独立完成之作即具有一定程度的创造性，但独立完成并不意味着创作绝对具有创造性。因为独立创作本身并不能保证作品的质量，也可能由此产生平庸、低劣而毫无价值的拙作。[19]当然对于不同的作品，独立性和创造性的判断会有所侧重，比如对侵权作品的认定会侧重于对独立性的判断，反之，对被侵权的作品则侧重于对创造性的判断。

四、人工智能生成物的独创性分析

人工智能生成物能否获得著作权法保护，难以绕开独创性这个“保护要件”的具体分析。在形式上，人工智能生成物很难与人类作品相区分，因此，从人工智能的“创作”过程入手，在不分辨作品创作来源的前提下识别出那些不符合独创性标准的内容，也许是人工智能生成物独创性分析最佳的路径选择。毕竟，认定人工智能生成物能够受到著作权保护的部分，不仅是在外在表达形式上与人类作品相同，而且创作过程也符合独创性的内容。

（一）人工智能“深度学习”并非是独立思考

人工智能可以进行“深度学习”是近年引发社会热议的一个重要原因。从字面含义来看，“深度学习”是通过模拟人脑神经网络的构造，使人工智能具有“学习”的能力，能够进行“独立思考”产生自己的“思想”。提出这种观点的学者往往以人工智能能够自由筛选素材并产生人类可控制范围之外的内容的理由加以论证。⑩那么这是否就说明人工智能已经真的能够独立思考并进行独立“创作”了呢？

笔者认为答案是否定的。以微软“小冰”生成诗歌的“创作”过程为例，“小冰”“创作”的诗歌形成了“独特的风格、偏好和行文技巧”，但这是前期“学习”了 519 位诗人的现代诗，经过超过 10 000 次的训练之后的结果。微软公司还承认说，目前“小冰”的“创作”还需要人类的干预，工程师还会在检查中设置测试点以审查诗歌的“合理性”，这实际上是“小冰”应用算法产生标准化的结果。

此外，技术的发展已经使人工智能不仅仅能够“深度学习”，还可以自动修复自身算法，不再依赖于程序员对算法的纠正和完善。麻省理工计算机科学与人工智能实验室的科学家们曾经在2015年开发了一款Code Phage的软件，当它识别到程序中的漏洞时，会向代码库中寻求可以替代的代码来弥补漏洞进行自我修复。人工智能除了可以进行自我修复外，在游戏领域还可以进行新的程序生成。在程序员预先确定算法和规则的前提下，玩家每次登录游戏，计算机都会以独特的方式建立虚拟世界，创造新的游戏环境。[20]

那么以上能够进行自我修复和程序生成的人工智能是否已经具有“自主学习”能力了呢？笔者认为答案依然是否定的。自我修复实质上是在原有程序上加入了补丁程序，即利用多元的信息数据，通过搜寻广泛的代码大数据信息来实现修复的准确性。能够进行程序生成也是由于游戏设计者最初的程序编写与输入，才能使人工智能产生自动建立虚拟世界的能力。总而言之，人工智能“自主学习”的实质就是对信息的快速采集和处理过程，本质上是根据算法分析大量数据，寻求最优策略，产生最佳结果。[3]

（二）人工智能“创作”的本质在于计算

有学者提出，人工智能已经越来越具有类似人类的思维能力，并开始有了创造能力。[4]人工智能在重复某一任务时会生成不同作品。如微软公司参与投资的Next Rembrandt软件，该软件通过复制伦勃朗所有的画作，精确分析其画作的特征，最后随机生成新的具有伦勃朗画作风格的作品。此外，深度神经网络的应用已经使人工智能具有了主动发现规律、创造新产品的功能。对此，笔者认为，虽然人工智能最终能够产生全新的、具有一定创造性的成果，但其创造活动本质上仍然离不开设计者的程序预先设定和操控指令，虽然人工智能的智能化水平可以让其系统在没有人类干预的情况下发现新的规律，但其应用的目的仍然是服务于人类，如“艾娃机器人”应用于药品的研发目的是治疗人类疾病——疟疾。人工智能作为人类最伟大的发明之一，也无法脱离康德“人的主体性”和“人是目的”的哲学命题，“无论人工智能发展到什么阶段，都只能作为人的客体和工具对待。”[21]

目前大部分人工智能还只是人类机械的延伸，能够独立思考、拥有自主意识、可以独立行事的人工智能尚在发展过程当中。但是，无论人工智能只是应用了简单的程序代码还是融合了模仿人脑的神经网络技术，其“创作”过程都可以简述为以下步骤：（1）程序员预先输入算法程序和规则;（2）人工智能被下达指令;（3）人工智能运行算法程序和规则;（4）生成创作物。在人工智能“创作”过程中，人类要做的就是为其提供一套算法和数据。因此，人工智能“创作”可以看成是通过机械运行算法获得的结果。而人类的创作过程可以简单概括为“灵感产生、形成一定的思想情感、通过选择或判断将思想或情感表达于外部”。人工智能“创作”与人的创作具有明显的差异。人工智能在“创作”中并不能理解自己的创作行为，尽管目前人工智能可以对外界做出越来越精准的识别，如可以精确识别人的表情、声音、语言、动作等并快速做出反应，但这种“识别”也只是运行算法程序的结果。

（三）人工智能“创作”追求标准化结果

人工智能除了无法“理解”其“创作”的内容，更重要的特点在于其追求的是标准化结果，这也是程序设计者在设计算法和程序时要求人工智能所能达到的能力。标准化结果，是在事先存储大量艺术作品之后，从中抽象出特定的风格进行模仿，從而生成设计师设计理念中特定风格的作品。如上述Next Rembrandt软件生成伦勃朗风格画作的“创作”过程，即追求计算之内的标准化结果。反观人类的创作，艺术家们往往追求的是计算之外的创造性结果，而创造性是主观见之于客观的智力创造活动。如残缺不堪的“维纳斯”正是由于其断臂的“残缺美”而具有独特的审美价值，将原本完整的东西打碎，留下的断臂给人以无限的审美空间，而这种“残缺美”是人工智能应用算法所不能及的。

王迁教授认为，“一种劳动要产生作品，该劳动必须给劳动者留下智力创作的空间，否则由此获得的结果不可能符合独创性的要求。”[22]人工智能生成物仅仅是按照既定规则完成工作，对其发出同样的指令往往会形成一一对应的创作内容，算法运行的结果不会允许有“差错”。给定与美图软件同样的照片，在系统默认情况下自动选择滤镜生成的照片是相同的。即便人工智能可以自由选材，如前述“莫扎特掷筛子”软件自动选择起始音符，并且会在此基础上随机生成音乐“作品”，表面上看似乎结果并不具有唯一性，但由于音符本身的有限性，此时人工智能的“创作”犹如解说员对足球运动的现场解说一般，并没有给其他劳动者留下智力创作空间和自由发挥的余地。

五、结论

独创性是著作权法的核心。与著作权制度类似，独创性的认定标准也经历了漫长的理论思索和司法实践过程。版权体系的“独立完成”到“最低限度的创造”和作者权体系的“个性因素”到“创作高度”的凝练与升华，体现了两大法系不同时期作者和社会公众利益间的博弈和取舍。其中，德国的独创性标准最为严格，不仅高于版权体系的独创性标准，也高于法国要求体现“作者的个性”之独创性标准。而即便是独创性“准入门槛”较低的《美国版权法》也逐渐意识到，作品需满足一定程度的创造性才是更符合当下时代发展的制度选择。

“独立性”和“创造性”是人类独创性共识的体现。任何创作必然需要站在“巨人的肩膀上”方能实现，作者通过独立思考，投入自己的智力劳动产生了创作的“无中生有”，并排除抄袭他人之作，此为独立。“创造性”则既包含于创作过程之时，也体现于作品内容之中。创作过程中的“创造”体现为有意图的逻辑思维和直觉思维的活动，并排除一般意义上无意识的机械劳动;作品内容的“创造”则是更为实质性的判断，表现为作者的智力活动的成果能够通过一定的外在表达形式表现出来，体现为一定程度上“打破常规”的创造。

人工智能的“创作”不带有个人色彩，不会出现“差错”，所谓的“深度学习”实际是对规则的确立和完善，此过程中必须有人类行为的介入。人工智能“创作”始终都没有摆脱算法、程序和模板的预先设计，这与人类思想外化的表达存在本质区别，难以被评价为真正意义上的“独立思考”和“独立创作”，不符合独立性的要求。人工智能经过计算“创作”的结果具有确定性，即便是随机生成的结果也在程序设计者设计算法时所欲涵摄的结果范围之内，是一种标准化的结果，并非是主观见之于客观的智力创造活动，不符合创造性的要求。

时至今日，理想中的“超级人工智能”仍遥不可及。但无论技术发展到何种程度，人工智能也只能是为人类所认识的客体和利用的工具。机器不断专业化使人类的角色逐渐转变为机器的“服侍者”，但仍旧不能改变人工智能属于人类“劳动工具”的本质。对于人工智能生成物独创性的否定并不意味着其不具有保护价值，国内学者已经开始从多个角度探寻针对人工智能生成物的知识产权保护路径。因此，应结合技术发展情况和现实需要为其提供有别于人类作品著作权的适当保护和规制。

注释：

①斯图尔特·乔纳森、罗素和彼得合作创作的著作《Artificial Intelligence：a Modern Approach》一书中，根据人工智能的发展程度做出如上分类。

②如被MIT评为2016年十大技术突破之一的Deep Speech2，该技术在“谷歌大脑之父”吴恩达的主导下由百度科技公司推出，在语音识别技术上取得突破进展。

③Nick Bostrom对超级人工智能进行这样的描述：它的先知模式可以准确回答所有的困难问题，它的精灵模式能够执行任何高级的指令和开放式任务，它的独立意识模式可以拥有自由意志并拥有自由活动的能力。

④在Macmillanan案和Cramp v. Smythdon案中，法官均要求作者投入足够的劳动或者技巧，即作出一定量的贡献。

⑤德国《著作权法》第2条规定：“本法所称之著作，仅指人格的、精神的创作。”“创作高度”阶段，一般认为独创性应包括以下几个特征：（1）必须有产生作品的创造性劳动或投入;（2）作品应体现创作者的个性;（3）作品应体现创作者的智力，作者的思想感情能够通过作品表达出来;（4）作品应具有一定的创作高度。

⑥对于一般的文学艺术作品要求水平较高的“创作高度”，称之为“特别个性”;而对于商品说明书、表格、目录等只要求存在适度的创作水准即可，称之为“单纯的个性”。

⑦如奥地利小说家卡史卡擅于用悲剧式的沉痛和戏剧式讥笑的寓言形式观照现实世界，从其荒诞、变形而又异常真实的“透镜”中，勃罗德领悟到了宗教的意味，萨特发现了存在主义的意义，而我国的读者却从中看到了异化的现象。

⑧所谓智力机械劳动，一般是指按照既定的规则、公式或运算规则对系列数据进行处理完成的成果。技艺性劳动则是指对现有作品的临摹和模仿。

⑨如仅仅为他人创作提供物质条件或提供咨询意见等辅助工作不能视为创作，不产生独创性。

⑩如谷歌公司的Deep Dream通过应用生物网络技术进行图像处理，生成不可预知的独特的艺术品。参见易继明：《人工智能创作物是作品吗？》，载《法律科学》（西北政法大学学报）2017年第5期;梁志文：《论人工智能创造物的法律保护》，载《法律科学》（西北政法大学学报）2017年第5期。

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责任编辑：李金霞

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