人工神经网络输出结果与作品的类型化保护

知识产权法论文 2020-07-14 点击:

摘要

  Abstract:The advent of artificial neural network technology has enabled the machine to acquire the ability of self-learning and also made people begin to ponder the possibility of “creation”by the machine. The essence of the artificial neural network is based on certain computing rules that output results.Although these rules are formed by the self-regulation of the neural network, they have been fixed in the procedure of the research and development. The so-called “creative”process of artificial neural network is only the process of computing according to established rules. It is impossible to produce the creations in the sense of copyright lawonly by the operation of artificial neural network itself. Whether the output can be protected by the copyright lawand what kind of protection it can take depends on what role human-beings play in the final output. If the artificial neural network system is an intermediary tool to assist human creation and the substantive part of the results is completed by humans, then the output can be identified as a creation. If human beings do not play any role or just play a very insignificant role in the final output, it is not appropriate to consider the output as a creation with granted copyright protection. It is advised that a newneighboring right should be established to protect investors.

  Keyword:artificial neural network; originality; work; neighboring right;

  2016年3月, 韩国围棋九段棋手李世石与人工智能围棋程序阿尔法围棋的五番棋比赛, 以人工智能阿尔法围棋4比1战胜人类代表李世石告终。[1]阿尔法围棋的技术原理是人工神经网络算法。虽然人工神经网络系统是人类设计的, 但基于该技术的人工神经网络系统具有的“智慧”越来越高, 甚至可以超越人类。人工神经网络的迅速发展让人类开始正视机器“创作”的可能性。早在1959年, 德国卢茨就制作出写诗软件, 1984年中国也有人成功编制了“计算机诗词创作”软件。[2]Google开发的系统能够利用人工神经网络技术, 选取照片的重点特征部分, 加以强化, 绘制出一幅具有新特征的照片。[3]德国图宾根大学主导的一项实验, 可以利用人工神经网络系统将普通的照片变成抽象派艺术大师的作品。[4]

人工神经网络输出结果与作品的类型化保护

  在当前信息网络社会, 传统的着作权制度面临着大量新型的版权问题需要规范。[5]人工神经网络技术的快速发展使我们不得不开始正视其输出结果在版权法上的定性。伯尔尼公约并未对作者是否必须为自然人作出限定, 因为“各国法律存在分歧”。1如1984年美国《版权实施第二次纲要》指出, “作者资格”一词表明, 作品要获得版权保护, 就必须能追溯至自然人。2澳大利亚政府所设立的版权法修正委员会于1993年发布了关于计算机软件保护的报告书。该份报告涉及了计算机创作物的问题, 并坚持澳大利亚《版权法》中的作者必须为自然人。[6]虽然有国家规定存在自然人之外的作者, 一般也只在法人作品等特殊规定里, 如我国版权法第九条的规定。人工神经网络系统输出的具有审美艺术价值的成果, 在表现形式上与人类创作的作品并无二致, 有些成果的艺术水平甚至可能远高于人类的某些创作作品。从最终成果的表现形式上看, 人工神经网络技术赋予了“创作”以新的方式, 作品的创作主体似乎已经不再限于人类。如果人工神经网络系统输出结果构成作品, 不仅会颠覆版权法中关于作者的传统认知, 还会进一步引发关于作品版权归属的争论:系统本身能否成为作品的作者, 并拥有如转让版权及提起侵权之诉的权利?输出成果是否构成合作作品从而归属于多个权利人?如果人工神经网络的输出结果不构成版权法下的作品, 其应否受到法律保护, 以及应当受到何种方式的保护?新技术的产生要求我们必须对这些问题做出回应。

  一、人工神经网络输出结果与作品

  (一) 人工神经网络的工作原理

  人工神经网络研究是目前国际上迅速发展的人工智能的前沿交叉学科。[7]人工神经网络仿造生物脑中的神经元而来, 包括多个计算机, 这些计算机被称为“节点”。人工神经网络系统还包含了可用于各节点之间通信的交流机制。每个节点都可对设计者指定的具体对象作出认定, 并将结果值传递给网络中其他节点。人工神经网络根据这些值及所占的比重作出结论。各个节点结果的比重最初是随机的。经过测试之后, 如果节点作出的认定是正确的, 那么计算机就会增加该节点结果在认定中所占的比重, 反之则降低。3这一过程会重复至人工神经网络作出正确结果为止。

  人工神经网络在一定程度上可以说是自我训练, 也拥有自我学习的能力。没人推导出任何规则去控制人工神经网络的创作活动, 而是在人工神经网络投入应用之前的研发调试阶段, 通过其自身对算法的学习, 并借助于示例训练自行发展出一套规则。4运算规则的发展和形成过程中存在人为的干预, 人工神经网络在测试阶段时输出的结果需要由设计者进行筛选, 只有在结果符合设计者的预想时, 运算规则才会被肯定, 否则设计者将对输出结果进行否定评价, 促使人工神经网络各个节点进行自我调节, 直到满足设计者的要求为止。

  人工神经网络的运行原理是对固定算法的执行。当人工神经网络的运算规则形成, 用户输入初始数据之后, 人工神经网络可开始运行并输出结果。虽然输入的初始数据具有随机性, 导致最后的生成结果难以预测, 但在初始数据相同的情况下, 同一程序得出的结果是有限的。因此人工神经网络输出结果的生成过程是程序化的计算而非创作活动。[8]

  (二) 人工神经网络输出结果的独创性考量

  人工神经网络系统的输出结果能否作为作品受到版权法保护, 关键在于其是否满足独创性的要求。我国《着作权法实施条例》对独创性作出了明确的规定, 但是对于其内涵却并未提及。虽然关于独创性的具体标准仍存在争议, 但在立法及司法实践中很少有人否认创作应当能够产生多种表达可能, 若某一过程仅能产生有限的表达形式, 则难以被认为是创作。作品的形成过程必须留有供创作主体发挥智力空间进行多样化创作的余地, 作品中必须包含人类的创作因素是独创性的内在要求。

  人工神经网络系统的数据库及程序运算规则在研发完成之际已经相对固定 (除非后续扩张或修改) , 即便假设人工神经网络能够成为创作主体, 但由于其运行过程仅仅是对既定规则的计算, 人工神经网络系统能发挥其“个性”的空间几乎不存在, 因此其输出结果不能被认为是创作的成果。就最终成果的外观表达而言, 人工神经网络输出的结果与人类创作的作品并没有任何区别, 因此当输出结果具备一定高度的创作水平时, 似乎也应当如人类作品一样受到保护。但并不是所有具备一定创作水平的事物都可作为作品受到保护, 只有当其包含人类创作因素时才能满足版权法的要求。大自然中不乏优美的风景奇观, 如张家界的“采药老人”峰, 其中蕴含的美感让人心旷神怡、赏心悦目, 但这些风景却不在版权法的保护范围之内, 因为自然景观的形成过程不存在任何人类的创作因素。版权法注重的不仅是作品的呈现形式, 还有作品的创作过程。版权法保护的权利主体是能够主动创作, 以作品表达思想感情的群体。人类的创作因素在作品形成的过程中具有不可替代、不可缺少的作用。如果人工神经网络的输出结果不包含人类的创作因素, 则很难认为其构成版权法下的作品。

  (三) 国内外的司法实践

  即使在美国这样极度重视版权财产性质的国家, 也无法否认人在版权法中的重要价值。美国法院在判决中的态度虽然存在分歧, 但大多数法院也持相同观点:版权法保护的是包含人类智力创作因素的作品。

  1995年的Urantia Foundation v.Maaherra案中, 原告称被告抄袭了涉案作品《神的启示》。原告称这部作品完全是根据神的指示完成, 不存在人类创作成分, 应当作为神创作的作品受到版权法保护。被告抗辩称其不能受到版权法保护, 因为其中并不包含人类创作成分。虽然版权法没有明确规定作品只能由人类创作, 但第九巡回法院认为要获得版权法保护, 必须存在人类创作成分。虽然原告称不存在人类智力创作因素, 但法院认为《神的启示》至少在内容的组织编排上承载了人类的智力性劳动, 且这种创作水准也不是过于微不足道、可以被忽略的程度, 因此涉案作品可以得到普通法上版权法的保护。5

  类似的, 加利福尼亚州北部地区法院在2016年的黑冠猕猴自拍案中也否定了非人类创作的可能性。一只名为鸣人 (Naruto) 的六岁黑冠猕猴使用被告斯莱特 (Slater) 的相机拍摄了多张自拍照。善待动物组织起诉称被告侵犯了鸣人的版权。法院认为美国版权法并未明确表示将权利人或者法定资格扩张至动物, 相反版权法中没有一处提及动物。美国版权法不保护动物, 因此驳回了原告的起诉。6美国最高法院在分析版权人的时候, 也屡次提及的是“人”或者“人类”。美国版权局在2014年12月发布的《美国版权局实践纲要》中对此问题进行了具体讨论, 也认为动物创作的成果不能作为作品受到版权法保护, 如纲要第306节, 美国版权局表示作品只能由人创作。

  我国版权法中对作者人格权的重视程度近似于大陆法系, 因此人的因素更加不可或缺。我国版权法保护的作品是可以让人类发挥智力创作空间的创作成果, 完全脱离人类控制的过程所产生的结果不能受到版权法的保护。

  2016年, 北京朝阳区法院判决的“追气球的熊孩子”一案中, 原告高阳、邓佳欢将相机固定在气球上并设置为录制状态后, 将气球放飞, 相机自动录制了一段视频。在录制过程中, 气球的飞行路线和相机录制的场景完全脱离人类操控。被告在宣传视频中使用了原告利用气球录制的视频的截图, 原告主张被告未经许可使用了视频中的截图, 侵犯了其对摄影作品的着作权。朝阳法院一审认为, 在气球放飞之前, 原告高阳、邓佳欢除了构思出拍摄创意以及固定气球的体力劳动外, 并未付出创作作品所需要的智力劳动。在气球升空后, 原告对于气球的飞行以及相机的录制即无法继续操控, 气球随着气流任意自由飞行, 相机的录制也是随意自动的。在这种情况下, 对于拍摄对象的选择, 拍摄时机的把握, 拍摄角度和距离的调整, 光线、色彩、明暗等各种拍摄元素的运用, 已经无从谈起, 视频录制过程基本没有人的智力因素介入, 拍摄出来的结果不是源自人的创作行为, 不符合作品独创性的要求。7

  无论是着重于保护作品财产权利的英美法系国家的版权法, 还是兼顾精神权利和财产权利的我国版权法, 都要求作品必须包含人类的创作成分, 体现人类的思想情感, 含有人类对于词句、色彩、线条等作品构成要素的独创性选择和编排。由于人工神经网络的运行过程实质上是对固定规则的运算, 人类无法参与、无法干涉其运算过程, 也就不存在使人或者人工神经网络自身能够发挥智力创作空间的余地。因此完全由人工神经网络输出的结果无法符合现行版权法对于作品的定义。

  二、人工神经网络输出结果的类型化保护

  虽然人工神经网络的运行过程不存在人类参与创作的空间, 但这并不能将人工神经网络的输出结果完全排除在版权法的保护范围之外。人工神经网络的自行运算过程固然不属于“创作”, 但其输出结果在版权法中能否获得保护以及能获得什么样的保护, 还要判断最终的结果是否存在人类的创作因素。根据人类的参与程度, 可将人工神经网络的功能分为以下两种:一是人工神经网络为辅, 人类创作为主, 即人工神经网络作为人类创作的辅助工具;二是人工神经网络为主, 人类参与为辅, 即人工神经网络自主运作, 人类的参与程度为零或者过于微不足道。

  (一) 作为辅助创作工具的保护模式

  1993年, 斯科特完成并出版了一本名为“Just This Once”的书, 这是一本模仿杰奎琳·苏斯曼的风格写成的小说。这部小说的意义不在于其文学价值, 而是其被写成的方式。斯科特首先编写了一个仿照杰奎琳写作风格的专业系统, 再利用其进行写作。根据斯科特所述, 其本身独立完成整本书的四分之一, 写作系统写了大概四分之一, 剩下的由其和写作系统共同完成。8在这种情境下, 写作系统充当的角色即被认为是人类创造性劳动的辅助工具。“Just This Once”中的大部分智力性创作表达由斯科特完成, 因此斯科特有权主张对最终输出作品的版权。

  虽然上述写作系统与人工神经网络系统并不能等同:写作系统的规则是斯科特自己推导出再输入系统之中的, 而人工神经网络系统的规则是通过其自身的学习发展而来。但就作为辅助创作工具而言, 其对最终输出结果所起的作用是类似的:都是人类用以创作的辅助工具。人工神经网络系统作为中介的情况下完成的作品完全可以作为版权法保护的对象, 因为人类在这些作品中贡献的创作因素足以满足版权法的要求。这种情形下, 人工神经网络的作用类似于辅助人类完成创作的相机、计算机等, 最终的输出结果构成版权法下的作品, 作者为贡献智力性创作因素使创作得以完成的人类。

  (二) 完全自主运行下的保护模式

  人工神经网络自主运行输出的结果很难认为是通过人类思想的创作活动形成的, 如果完全脱离人类的智力创作因素, 或者仅需要人类进行非智力性劳动, 如简单地输入原始数据, 依据现行的版权法, 人工神经网络输出的结果并不构成作品。而且, 即使不对输出结果赋予版权保护, 计算机也不会拒绝工作。反之, 通过版权法对人工神经网络输出结果进行保护, 可能会对现行版权法关于作品的规定造成巨大冲击。

  但是, 不对人工神经网络输出结果进行保护, 虽然不会让人工神经网络系统拒绝工作, 却可能会严重损害人工神经网络系统投资者和研发者的利益。版权法的直接目的是激发社会创造力, 最终目的是通过促进作品的创作和传播从而丰富社会文化资源, 授予版权只是手段和方式, 是为了促进人们更专心从事创作活动。人工神经网络系统的研发无疑可以极大丰富社会文化内容。人工神经网络可以综合多领域顶尖专家的技能和智慧, 甚至在特定领域拥有超越人类的能力, 它可以输出多种多样的结果。现阶段人工神经网络技术的发展需要政策推动, 而能够促使这项技术快速发展的关键性人物是投资者和研发者。设计人工神经网络系统需要大量的资金和人员的投入, 若法律无视这些人的利益, 技术的发展极有可能受到巨大障碍。因此, 从促进社会科技发展角度看, 赋予人工神经网络输出结果以邻接权保护可以有效促进人工神经网络相关科学技术的发展, 有助于激励编程者研究更为“智能”和先进的技术。[9]

  相比于单独立法, 利用现有版权法体系对人工神经网络输出结果进行保护是代价相对较小的方式。而由以上论述可知, 如果将人工神经网络输出结果作为作品进行保护, 不仅会颠覆版权法仅保护人的智力创作活动这一理念, 而且由于人工神经网络输出结果数量庞大, 为了控制受到保护的输出结果的数量, 保障人类的创作成果和竞争力, 需要将那些创造性较低的结果排除在作品之外, 这要求必须提高现有版权法对独创性的要求, 但这样同时也会排除一部分水准较低的人类创作成果。人工神经网络输出结果和人类创作的作品在表现形式上难以区分, 如果没有明确且可信的来源标记, 判断作品的来源将十分困难。因此, 利用狭义的版权法对人工神经网络输出结果进行保护并不是最佳的选择。

  广义版权法的保护范围, 除了作品, 还包括邻接权保护的客体。利用邻接权来保护人工神经网络输出结果的理论基础在于: (1) 人工神经网络系统的开发过程和输出结果与版权法紧密相关, 利用现有的法律框架对其进行保护所需要的代价相对较小; (2) 邻接权制度是为了保护投资者的利益而设立, 人工神经网络系统的开发和研究需要巨大的投资, 为人工神经网络输出结果提供邻接权保护符合邻接权的创设目的。邻接权在英语中是“related rights”或者“neighboring rights”, 意味与版权相关的权利。世界知识产权组织在《知识产权手册》中的邻接权一节中表示:一般来说邻接权有三种:表演艺术家对其表演的权利、录音制品制作人对其录音制品的权利和广播电视组织对其广播电视节目的权利。对作品传播者的保护是通过邻接权实现的。9我国在最初1990年版权法中规定的邻接权包括表演者权、录音录像制作者权、广播组织权, 并没有规定版式设计权。《知识产权手册》中提及的邻接权以及我国最初规定的邻接权所保护的都是与作品传播有关的主体, 因此容易让人认为邻接权保护的范围仅限于作品传播者的权利。但创设邻接权的根本目的是为了给伴随着新技术产生的新的权利主体提供法律保护, 尤其是那些投资巨大、但结果难以被认为是作品的主体。一国邻接权的具体种类, 往往反映了立法者对于本国国情的考虑。随着新技术的发展, 邻接权的扩张趋势已为大多人所接受。如由于数字网络的发展, 我国在2001年修改版权法时新设版式设计权的原因之一就是出版者在传播作品的过程中投入了大量资金和劳动。10

  人工神经网络技术的核心是计算机软件, 由于软件的开发者通常需要借助投资者在财力、人力、资料上的帮助, 最终的开发成果亦由投资者承担责任, 根据我国着作权法中关于特殊职务作品的规定, 人工神经网络系统本身的版权应当归属于投资者, 研发设计者享有署名权和获得报酬权。11赋予研发人获得报酬权可达到激励的目的。[10]为人工神经网络输出结果提供邻接权保护的原因是保护投资者的回报利益, 因此权利主体也是投资者。但考虑到人工神经网络投资者与人类作者之间的利益平衡, 可将保护期限限制为十年, 防止对人工神经网络输出结果保护过度, 损害人类创作的积极性。

  三、结论

  一直以来, 创作都被认为是人类的专有活动, 但随着人工神经网络技术的迅速发展, 人工神经网络系统是否能成为创作主体引发了广泛思考和争议。

  人工神经网络系统可以产生大多数人都认为是音乐和文学作品等具有较高艺术价值的内容, 这些具有审美意义的成果似乎是由人工神经网络“创作”的, 但事实上只是人工神经网络系统在遵循指令和算法进行机械运算输出的计算结果而已。人工神经网络本身无法进行创作活动, 因而不能独立产生作品。但这并不表示人工神经网络输出的结果无法受到版权法的保护。在某些情况下, 人工神经网络系统的贡献仅限于对人们的辅助, 最终结果的实质性内容仍然由人类完成, 人工神经网络系统的作用仅在于承载最终的作品, 被人类用作创作的工具, 只有在人类的操作下才能发挥作用, 与打字机或照相机所起的作用类似。然而由于人工神经网络技术愈发复杂化, 计算机已经可以生成真正具有审美价值的原创艺术品。12可以采用女高音旋律, 应用音乐作曲的规则, 与旋律协调, 以音乐符号生成低音、中音和高音部分, “听起来如优美的古典音乐”13。用户的任务越来越简单, 相比于人类使用者所起的作用, 人工神经网络系统的贡献可能更多。此时若将人工神经网络输出结果作为狭义版权法中的作品进行保护, 不仅会与版权法保护人类智力性创造成果这一理念相悖, 还会与作品的核心要求———独创性发生根本冲突, 导致立法逻辑和司法实践的混乱。但若不对人工神经网络的输出结果进行保护:第一, 由于输出结果数量庞大且千变万化, 足以满足市场的需求, 大多数人将不会选择从人类创作者手里购买作品, 而会选择将人工神经网络输出结果作为替代品;第二, 在研发阶段投入大量人力、物力和财力的投资者难以实现资本回收;第三, 缺少足够的经济利益, 阻碍人工神经网络技术的深入研究与开发。新设邻接权对人工神经网络输出结果进行保护可以较为完善地解决上述问题, 邻接权的具体权能随着技术的发展呈现出扩张趋势, 选择邻接权这一保护方式不仅避免了独创性概念的混乱, 也符合邻接权的设立目的。邻接权保障投资者因前期投入而应当获得经济利益, 但鉴于投资者和人类创作者之间的利益平衡, 应当合理限制保护期限, 达到促进人工神经网络技术快速发展与社会文化繁荣昌盛的最终目标。

  参考文献
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人工神经网络输出结果与作品的类型化保护

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