2025年7月10日上午，由日本九州大学教授Branislav Hazucha主讲、清华大学法学院副教授蒋舸主持的学术讲座于清华大学法律图书馆楼110会议室成功举办。清华大学法学院教授、知识产权法研究中心主任崔国斌与北京理工大学法学院助理教授刘影作为评议嘉宾出席讲座。本次讲座的题目为“人工智能可版权性比较研究”。

       讲座伊始，Hazucha教授展示了人工智能技术在文化生产领域的惊人进展，包括“深巴赫”（DeepBach）项目组用AI生成的巴赫风格音乐、“下一个伦勃朗”（The Next Rembrandt）项目组利用AI技术创作的酷似伦勃朗风格的“新作”，以及该项目组用生成对抗网络（GANs）创作并以超过43万美元高价售出的画作《埃德蒙·贝拉米肖像》。

       以这些事例为基础，Hazucha教授认为，AI崛起所带来的影响主要体现为两个方面：第一，在文化生产方面，AI显著降低了生产成本，给人类创作者的生计带来了潜在威胁，并可能导致人类自身创造力的退化；第二，在版权制度方面，法律必须回答AI生成的作品是否应受版权保护，并考虑AI生成海量内容获得版权后可能带来的压缩公有领域的问题。为方便听众理解，Hazucha教授还介绍了AI技术相关的背景知识。他指出，AI的迅速发展由计算能力、数据和资本三大因素的共同驱动；无监督学习算法和自然语言分析技术的进步亦是AI技术发展的重要原因。

图 | 讲座现场

       接下来，Hazucha教授系统梳理了学界对于AI生成物可版权性的现有观点及其论据。现有观点中反对AI生成物具有可版权性的主要理由是：（1）版权法以激励创作为宗旨，而作为机器的AI不涉及创作动力的问题，无需激励；（2）不受保护的AI生成物将丰富公共领域，为人类自由使用；（3）AI不具备法律人格，无法承担包括侵权责任在内的法律责任；（4）许多法域都明确要求作者为自然人。现有观点中赞成AI生成物具有可版权性的主要理由是：考虑到开发先进的生成式AI需要巨大的财力、物力和人力投入，为AI生成物提供版权保护的做法可以有效激励对这一前沿技术领域的投资。Hazucha教授对支持保护的观点提出了质疑。例如，许多重要的AI项目本身就是开源的，并不依赖专有权激励。此外，欧盟当年为激励数据库产业而设立的特殊权利，并未使其在该领域超越没有设置此项特殊权利的美国。

       Hazucha教授探讨了以现有法律框架规制AI生成物的可能性：英国的《版权、外观设计和专利法》自1988年起就包含了“计算机生成作品”的条款，为AI生成物的版权归属提供了法律基础；在美国，有学者建议适用“雇佣作品”（Work for Hire）原则，将AI视为被“雇佣”的工具，以此论证将版权赋予其使用者的合理性；此外，虽然用户可以通过与AI服务提供商签订合同来约定生成物的权利归属，但这种方式的效力仅限于合同相对方，对第三方缺乏透明度和约束力，并未从根本上解决AI生成物在法律地位上的不确定性。

       在辨析各种观点后，Hazucha教授建议将AI视为一种先进的创作工具，并提议将AI类比为“相机”、将其使用者类比为“摄影师”。他解释道，摄影术在诞生之初也被视为纯机械过程，但如今摄影师通过在角度、光线、构图等方面的创造性选择，其作品的独创性已获广泛承认。同理，AI生成物的版权问题应聚焦于人类的智力贡献，具体包括前期数据选择、中期指令设计和后期成果筛选。对于人类参与度极低、近乎“一键生成”的情况，Hazucha教授认为可以借鉴邻接权制度，为AI生成物提供类似于“照片”或“录音制品”的保护。

       随后，Hazucha教授进一步指出，除了版权归属这一焦点问题外，AI训练需要复制和分析海量作品的事实还给此种作品使用行为的法律定性带来了更为紧迫的挑战。为应对这一挑战，各国采取了不同的法律路径：美国以“合理使用”原则作为其规制路径；日本设立了“非享受性使用”的例外，将非欣赏目的的作品使用行为排除在保护范围之外；欧盟制定了复杂的“文本和数据挖掘”（TDM）例外，对商业用途的AI训练行为设置了“选择退出”（Opt-out）机制，允许AI训练者在权利人没有以“机器可读”方式声明保留权利的前提下使用作品进行训练。

       最后，Hazucha教授总结道，AI擅长执行标准化任务，即通过大数据分析找出数据中的“共同点”和“平均值”。然而，文化史上真正具有突破性的作品往往是那些“不寻常”或“打破常规”的“异类”。他以皇后乐队的《波西米亚狂想曲》为例说明了这一点。《波西米亚狂想曲》长达八分钟且结构复杂，在当时完全不符合电台播放的商业标准，但却因为其具有打破范式的创造力而最终成为不朽经典。这种创造力是追求平均值的AI难以企及的。因此，人的创造力在突破性创新方面仍具有核心价值和广阔前景。

       在自由讨论环节，与谈嘉宾、现场观众与Hazucha教授就邻接权的制度设计、数据训练的例外情形与原作者的补偿问题、AI技术运作过程的法律意义、作者身份（authorship）的认定标准展开了讨论。

       最后，清华大学法学院副教授蒋舸对Hazucha教授以及与会嘉宾和观众表达了由衷的感谢，讲座取得圆满成功。

文字：陈泓月

图片：冉琰

编辑：王骁、冉琰