AI时代，著作权为何成争议焦点？如何化解？

著作权争议，是AI公司目前面临的重要法律挑战，已经在全球范围内引发多个知名诉讼。

2024年6月，美国唱片业协会（RIAA）起诉了两家AI音乐公司——Suno和Udio，指控他们在训练AI工具时，涉嫌侵犯音乐版权。这两家公司的产品都允许用户仅通过文字的提示词直接生成歌曲，RIAA表示，两家AI音乐公司在未经同意或者付费的情况下侵权使用已上市发行的音乐，因此要求禁止两家公司使用侵权材料，并对每件侵权作品支付15万美元的赔偿金。

更早些的2023年12月，《纽约时报》起诉了OpenAI和微软，指控这两家公司未经许可使用《纽约时报》数百万篇文章训练他们的AI模型。《纽约时报》指控OpenAI和微软试图搭其在新闻领域巨额投资的便车，在未经许可或未付款的情况下利用《纽约时报》的内容制造替代产品。

中国也有涉及AI著作权的诉讼。

2023年12月，“AI文生图著作权第一案“宣判。2023年2月，原告利用文生图大模型Stable diffusion，通过输入提示词的方式生成了一张人物图片，后将该图片以“春风送来了温柔”为名发布在某网络平台。被告在其个人账号上使用该图片作为配图发布。随后，原告以侵害作品署名权和信息网络传播权为由，将原告起诉到北京互联网法院。北京互联网法院在一审判决中首次确认了由AI生成的涉案图片构成作品，原告享有对该图片的著作权。

2024年2月，广州互联网法院对全球范围内首例生成式AI服务侵犯他人著作权案件宣判。该案件涉及经典IP“奥特曼”。原告具有奥特曼系列形象的著作权独占授权，被告公司经营的网站提供具有AI对话及AI生成绘画功能的服务。当要求网站生成奥特曼相关图片时，该网站生成的奥特曼形象与原告奥特曼形象构成实质性相似。

此外，该网站AI绘画功能系会员专属功能，且每次生成图片需消耗“算力”，均需要用户进行充值。广州互联网法院在判决中确认了涉案AI文生图平台侵犯了原告对涉案作品享有的复制权、改编权，但对于原告主张的信息网络传播权侵权问题未作评价。

生成式人工智能（AI generated content，下称“AIGC”）时代，传统的著作权制度如何适应新技术的发展？在近期举办的第二十四期E法音乐论坛上，与会专家对上述问题进行了深入探讨。

AIGC时代带来的著作权挑战

随着Suno、Udio等AIGC音乐软件兴起，没有任何音乐教育背景的普通人也能“创作”完整的音乐作品，这也引出一个疑问——AI生成的音乐是否具有著作权？

中央民族大学法学院副教授熊文聪表示，AI给音乐带来的变化就是改变了音乐生成的稀缺性。著作权只保护具有一定稀缺性的财产。AI技术实际上并没有带来新的音乐表现形式，因此无法产生新的权利类型。

AI生成物的著作权在多个领域正引发法律争议。在“AI文生图”著作权第一案”中，北京互联网法院明确使用者利用人工智能生成的图片具有“作品”属性，使用者具有“创作者”身份。

熊文聪认为，使用者通过多次使用提示词、修改设置参数等去指导人工智能工具反复修改作品，即认定使用者对人工智能生成物享有著作权的细节内容有待新的判例进一步厘清。

在AI著作权争议中，另一个重要问题是“合理使用”制度。前述RIAA诉Suno、Undio案实际上触及了“合理使用”制度。

熊文聪表示，“合理使用”意味着使用者不需要付费，不需要征得版权所有者的同意。“合理使用”必须出于一个价值取向——保障特定的公共利益。

他举例说，据《著作权法》，对设置在公共场所的艺术作品进行临摹、绘画、摄影、录像构成合理使用。原因在于，若每次拍摄、录制公共场所知名建筑的影像都要向其设计师付费，相应的交易成本过高。因此《著作权法》对履行协议成本特别高的情形进行了豁免。这一豁免对该建筑设计者没有实质性影响，但保障了公众使用艺术作品的自由。

熊文聪进一步解释，交易成本与许可模式紧密相关。《著作权法》有相应的制度平衡各方的利益。交易成本高需要满足两个条件：一是数据量巨大，二是作品版权人分散。

欧盟AI立法中的著作权保护

8月，全球首部全面监管人工智能的法律 ——《欧洲人工智能法》（European Artificial Intelligence Act，下称《AI法》）正式生效。

其中，《AI法》对现有著作权制度更新带来哪些启示？

中央财经大学副教授李陶表示，《AI法》强调，必须在欧盟已有的著作权制度的框架下去解决相关的版权问题，也就是说，AI相关产业链上的主体必须遵守，欧盟历史上所有与版权相关的指令。

《AI法》第53条第1款（c）项规定，通用AI模型的提供者应制定遵守欧盟版权法的方案，特别是通过运用最先进的技术，识别出根据《数字化单一市场中的版权指令》明确的权利保留的内容。

李陶表示，《数字化单一市场中的版权指令》第4条第3款是关于文本和数字挖掘的权利保留内容，规定了对文本和数字挖掘的例外和限制条件：权利人没有以适当方式明确保留对作品或其他内容的使用，例如针对网上公开提供的内容采取机器可读的方式。

因此，李陶认为，欧盟《AI法》此条规定的言下之意在于，如果不存在上述例外情况，那么相关的市场主体可以通过文本和数字挖掘的法律规范、豁免制度，对版权保护客体来进行利用。

李陶强调，在《AI法》中，著作权的责任主体是通用AI模型的提供者。《AI法》要求通用AI模型提供者应制定相称的透明度报告，包括起草和更新说明文件，提供有关通用AI模型的信息（包括合规信息）供下游提供商使用，以及向AI办公室和其他国家主管部门提供。

在许可与例外方面，李陶表示，《AI法》要求通用AI模型的提供者在开发、训练模型的过程中，对著作权法保护客体的任何使用都需要取得授权，除非这些使用属于欧盟著作权制度权利限制规则中的内容。

《AI法》认为，此类模型的开发和训练需要访问大量文本、图像、视频和其他数据。在这种情况下，文本和数据挖掘技术可广泛地用于检索和分析这些受著作权和相关权保护的内容。如果不存在适用相关著作权例外和限制的情形，其对受著作权制度保护内容的使用都需要取得相关权利人的授权。

李陶介绍，在具体实施的层面，将通用AI模型投放到欧盟市场的提供商都应确保遵守《AI法》的相关著作权合规义务，任何提供商都不允许通过借助低于欧盟著作权相关标准来在欧盟市场上获得竞争优势。

此外，通用AI模型的提供者需要起草并公开提供用于训练通用模型的内容的足够详细的摘要，摘要包括受版权法保护的文本和数据的来源。而在行政监管层面上，欧盟人工智能办公室应监督通用AI模型的提供者是否履行了其应当履行的有关于摘要与信息公开义务，而无需核实和对培训数据进行逐项著作权合规进行实质性评估。

对中国著作权制度的启示

欧盟的立法给中国带来哪些参考和启示？

李陶表示，欧盟《AI法》明确了通用AI模型的提供者可以使用开源的著作权保护客体以及在欧盟文本和数据挖掘例外制度的适用下进行系统的开发和训练。

在李陶看来，中国《著作权法》有必要增添有关保障通用AI模型提供者开展AI训练的合理使用和法定许可规则，以便让相关主体（特别是以科学研究为目的的主体）能够享受到技术带来的开发利用著作权法保护客体的便利，并考虑引入新的法定许可机制，以求保障创作者能够针对AI系统对其著作权法保护客体的开发与利用获得适当合理的报酬。

李陶表示，高质量、可信赖的AI系统需要通过高质量的数据集完成训练，这些数据集合中包含了著作权法所保护的客体。为了在合法的框架下利用高质量数据集进行训练，OpenAI已经和包括美联社、阿克塞尔·斯普林格在内的多家新闻出版集团达成了使用其著作权法保护客体的协议。

在李陶看来，如果AI模型的提供者需要承担著作权合规的义务，必将出现从以出版商为代表的个体授权向以著作权集体管理组织为代表的集体授权机制进行过渡的现象。为了让权利人获得适当的报酬，瑞士和德国的著作权集体管理组织已经发表了针对AI 模型训练的文本和数据发掘的适用保留，并启动了相应的授权谈判。

李陶认为，从著作权授权许可规则看，中国应尽快完善已有的著作权集体管理制度，特别是完善集体管理组织的内部治理、外部监管规则，建立对非会员权利的集体管理制度。高效运行的著作权集体管理机制可以实现权利人和使用者的利益平衡，在保障权利人权利的同时，促进使用者取得授权，并开展利用版权保护客体的行为。

从著作权救济规则看，《AI法案》要求特定主体所承担的信息提供义务，有利于权利人展开维权。权利人只有知悉其权利被用于数据训练后，才能据此要求责任主体承担具体的侵权责任。

李陶建议，为了充分保障权利人的权利，中国在制定AI相关的法律时，应当在明确责任主体的同时，要求其承担训练数据的来源说明义务（标识义务）。从比例性的角度看，中国在制定相应规则时，也应当明确信息提供和信息公开的义务并不用具体到每一个具体的作品，只需要说明数据集的权利来源即可。对于不提供相应数据来源信息的责任主体，需要承担相应的责任。

文章来源“财经E法”，作者“樊朔”