生成式人工智能绘画的法制思考

人工智能绘画（以下简称AI绘画）是内容生成式人工智能行业的细分领域，其以Stable Diffusion模型等为代表。Stability AI公司于2022年7月开源了Stable Diffusion模型的代码，并于当年8月开放测试其基于Stable Diffusion模型的AI绘画软件Dream Studio。目前，我国市面上大部分的绘画软件如OneFlow和Nolibox都是基于开源的Stable Diffusion模型，这逐渐成为业界使用的主流AI绘画模型。我们将主要以Stable Diffusion模型所产出的画作为代表，讨论AI绘画的版权问题。Stable Diffusion模型的训练可以分为两个阶段，第一个阶段是使语言文字与图片相对应；第二阶段是根据描述从布满噪点的图片中去除无关噪点生成图片。生成式人工智能为艺术创作带来极大便利，使艺术创作更加多样性。与此同时，其也带来各种问题与法律风险，值得引起重视。

一、模型训练阶段的版权问题

利用不同绘画软件输入同一关键词，得到的画作风格和艺术性皆有不同，其中一个原因是训练过程中利用的图像数据不同。互联网同时充斥着大量不受版权保护的作品和受版权保护的作品，当人工智能使用了受版权保护的作品时，这一行为可能成为未经权利人许可就收集利用和加工处理的侵权行为。

这种侵害版权的风险主要体现在AI绘画软件在训练模型过程中对受版权保护的作品进行复制和改编活动。这种以数字化储存一份作品的形式，可以形成永久稳定的储存作品信息。AI绘画通过永久性复制进行数据挖掘，这一行为在复制权的涵盖范围内，可能涉及侵犯权利人的复制权。其次，AI模型将储存的作品副本添加噪声并编码，编码保留了作品的一些特征，和作品“改编”行为具有一定的同质性，可能侵犯版权权利人的改编权。

二、生成画作阶段的版权问题

软件开发者和软件所有者参与模型训练阶段，软件使用者参与图片生成阶段。基于Stable Diffusion模型的AI绘画软件生成图片时，从表面上看是简单地由使用者输入指令，再由AI软件进行回应从而生成图片。而事实上，软件在用户输入指令后，需要对这些数据进行遴选，不断在噪点图片上根据指令去掉无关噪点，匹配得出符合用户指令的画作。

首先，生成的画作由算法主导随机生成，在输入相同指令的情况下每次产出的画作可能有所不同，因此有极小的概率会造成与训练数据中有实质性相似的画作，即使是普通使用者也可能“制作”出侵犯他人权利的画作。此时，AI产生的画作有没有侵权，可以用“实质性相似+接触”规则来判断。具体来说，如果产生的画作和前期训练过的作品实质性相似，则可能涉及对复制权的侵害；如果产生的画作和前期训练过的数据集中的作品没有达到实质性相似，则可能涉及对改编权的侵犯。但这种实质性判断受到“思想/表达二分法”原则的限制，即著作权法保护的是作品思想的表达过程，而非思想本身，如画风等抽象类的思想在人工智能大量学习后如果构成实质性相似则不受保护。面对这种限制，在判断被控侵权作品是否与在先作品有实质性相似时，可以从作品具体的主题、内容和表达形式多方面进行判断。

其次，关于AI绘画是否属于著作权法保护的“作品”仍存在很大争议。目前否定AI创作画作可以构成著作权法“作品”的观点往往是站在人工智能创作物不是人类思维体现的角度，而忽略了人工智能的生成原理。事实上，AI创作画作已由过去的基于已有作品进行复刻的阶段，进化到了实时自主生成的阶段，且在庞大的数据加持下，AI已经拥有了强大的内容自主生产力。

再次，即使可以认定AI绘画软件生成的符合用户指令的画作为“作品”，著作权的归属又成为另一个值得关注的问题。依据我国现有规定，创作作品并获得法律保护是一种民事法律行为，版权归属者应独立承担民事责任，人工智能不是法律主体，自身并不适合成为作者，因为其没有独立财产，不具有单独承担民事责任的能力，无法承担侵权后果以及赔偿责任。若作品的版权归属于人工智能，为了保障相关权利人的利益，就必须确保人工智能技术的使用行为有主体承担相应的侵权责任以保证被侵权人的利益，所以最终的责任承担者还是人，这使得人工智能的“法律人格”显得多余和毫无必要。人工智能在本质上是科技领域的人类智力劳动成果，其存在是为了服务于人类繁衍、生存、发展的终极目的。人工智能归根结底是人脑的产物，是人类的智力创造成果，其版权归根结底也应归属于人类，只是在不同情形下需要区分版权的不同归属。因此，AI绘画软件的设计者、所有者和使用者看似都可能成为AI绘画作品的著作权人。如果三者都为同一主体，并不会产生版权归属的争议；但如果三者并非集中于同一主体，此时若没有明确的约定或法律约束，那么著作权归属可能存在难以判别的风险。如果著作权归属不明，将可能会使人工智能生成内容落入公有领域，损害相关权利人的利益，从而引发更多的不利影响。

最后，在AI绘画画作的导出和使用环节也可能出现版权风险。由于使用者在AI生成画作后通常不仅局限于自我欣赏，还可能会在互联网中进行分享、传播或商业化利用。当著作权不属于使用者而归属于软件设计者或所有者时，使用者将作品导出、存入自己的储存设备，可能侵犯软件设计者或所有者的复制权。使用者如果将储存的作品上传到互联网，就可能产生侵害信息网络传播权的风险。使用者将AI绘画软件产出的作品用修图软件进行修改时，可能侵犯原权利人的修改权和保护作品完整权。同样的道理，当著作权归属于使用者时，如果软件设计者或所有者在AI绘画软件中有以上行为，也可能侵犯使用者的复制权、信息网络传播权、修改权和保护作品完整权。

三、AI绘画版权问题的法制思考

（一）模型训练阶段版权问题的法制思考

建议政府完善现有法律法规并加强对AI绘画软件研发方的监管，倒逼其自律。

第一，政府应完善现有法律法规。在人工智能快速发展的今天，互联网中的作品的各种侵权事件时有发生，为了保障人工智能的发展和科技的创新，监管部门应完善法规并加强监管，法规不仅需要关注权利的保护，也需要注重数据安全和算法公正。首先，可以考虑灵活增加合理使用的条款。其次，建议从人工智能已有技术的实际应用出发进行监管，例如监管部门可以督促AI绘画软件研发方尽快公开训练数据的来源，确保有版权的作品在被训练时可被版权拥有者知晓，尽可能地使流程透明化，这样版权所有者才能作出明确授权或者拒绝授权的决定。最后，监管机构应当对AI绘画使用图像数据的行为保持密切关注，并加强监管。

第二，加强对AI绘画软件研发方的监管。首先，监管机构应监督AI绘画软件研发方遵从“技术向善”的原则，加强算法责任综合治理，强化技术行为和使用规范。其次，监管机构应督促AI绘画软件研发方增加用户反馈机制，如果AI绘画软件产生的画作涉及侵权行为，用户可以通过某种方式反馈给软件研发方，软件研发方核实后应立即终止侵权行为。最后，监管机构可以督促AI绘画软件研发方与图片版权商合作对接，以合理取得作品的使用权利并用于模型训练。通过取得作品的相关授权，完善授权许可与利益补偿机制，其产生运营费用可以转化为费用向使用者进行分摊。

（二）画作生成阶段版权问题的法制思考

AI绘画技术发展迅速，使用者应注意AI绘画画作生成后可能导致的法律风险。

人工智能是通过模拟人脑神经网络，模拟现象世界的复杂性和多样性，“输入”过程中会在样本库随机选取固定数量的样本，要实现数据使用的自主性几乎不可能。人工智能并非完全独立地产出画作，人类的后期选择对生成的画作具有关键性影响。以AI绘画软件Midjourney为例，它的生成过程并不只是简单输入代码指令就可以产出一幅完美或具有一定“独创性”的画作，让人工智能自由发挥很可能画不出人类期望的富有体系的、完全符合用户要求的画作，因为人工智能并不能理解人类语法和词义，其技术思路实质上是借由代码编程将人类思维过程移植于机器。而这些代码是人类创意的体现。因此，不能仅仅是由人工智能输出画作而简单否定人类在产出画作时的关键性作用，判断人工智能产出画作可否受到版权保护时应关注人工智能产出画作的全部过程。

著作权法保护的作品构成要件有四个：一是“文学、科学、艺术领域”；二是“具有独创性”；三是“能以一定表现形式”；四是“智力成果”。AI绘画具有艺术性、能以电子文档等形式表现，符合作品构成的要件一和要件三。有关可版权性的争议主要集中于要件二和要件四，但根据我国现有的法律法规，并没有对作品的独创性有明确的界定范围，所以当在对独创性进行评判的时候，只能通过具体情况来分析。独创性不仅是法律判断，更是一个复杂的事实判断，在事前不告知是由计算机程序生成的情况下，由计算机程序自行生成的绘画已具备了成熟风格，完全满足作品可版权性的要件二。使用者是否为人本身，不应当成为束缚作品产出的条件，不论是人类自主创作，还是AI绘画最终都是人类思想的体现。对于要件四，人们更愿意将智力成果解释为与自然人脑力创作相当的新颖性、创造性的新内容，也就是说，AI自主生成的作品，是符合“智力成果”这一要件的。

从使用者层面来说，应增强风险防范意识，避免不当使用造成侵权的风险。当使用者拥有了作品的著作权时，其应遵守用户条款，履行用户义务，尊重图片版权。用户应提高辨别产出内容合法性的能力，如果产出内容已经达到与已有作品实质性相似的程度，则应及时向软件方确认模型训练阶段是否有“接触”过该作品，并应保证该产出内容不被进一步传播，损害原作品人的利益。

在当前人工智能产业飞速发展的背景下，现有法学研究对人工智能生成原理认识存在一些不足，建议对包括绘画在内的内容生成式人工智能给予鼓励与适度包容，在恰当的阶段给予合理的风险规制，希望在多方协作下，人工智能绘画的版权风险能够得到有效降低。

作者简介：黎若昕，华北电力大学经济与管理学院学生；苏星月，中央财经大学法学院硕士生；邓建鹏，中央财经大学法学院教授、博士生导师。

（编辑：张 栋）