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版權悖論：保護AI創作=扼殺人類創作？

生成式人工智能正以前所未有的速度重塑創意產業的核心邏輯。本文犀利指出，傳統版權法在這場變革中已顯露出結構性失靈——當AI能夠模仿人類創作風格、批量生產內容甚至挑戰原創性定義時，法律既難遏制技術公司的數據訓練，也無法保護創作者的核心權益。更具顛覆性的是，真正的矛盾正在從“機器VS人類”轉向“資本VS勞動力”：內容巨頭藉助AI重構生產鏈條的嘗試，或將引發創意工作者的集體價值危機。

作者敏銳捕捉到政策制定的兩難：過早的透明度法案可能淪爲無用功，而放任市場博弈則可能導致系統性失衡。文中提出的聯邦公開權立法、提示工程版權化等構想，爲構建人機協作時代的權利框架提供了新思路。值得深思的是，當好萊塢編劇工會的集體談判成爲制度範本，這既凸顯工會力量的破局價值，也暴露出美國創意階層組織化程度的致命短板。

版權法在即將到來的轉型中將發揮重要作用，但必須從其他途徑尋求平衡的解決方案。

數據餵養的合法爭議：AI訓練的“合理使用”防線能否守住？

版權所有者和代表版權所有者的組織（包括《紐約時報》和美國作家協會）已起訴科技公司，指控其在未經同意或補償的情況下使用其作品訓練人工智能模型。包括OpenAI和Anthropic在內的科技公司主張，他們的複製行爲屬於合理使用。他們援引這一法定抗辯理由，對侵犯版權的指控進行抗辯，理由是他們的複製對於創造一種不與複製材料競爭的新產品——生成式人工智能模型——是必要的。《紐約時報》一案的法官最近駁回了一項駁回侵權指控的動議，除非雙方達成和解，否則該案至少將進入審判和判決階段。

雖然結果尚不明朗，但人工智能公司似乎明顯佔了上風。科技公司確實會爲了創造新產品——大型語言模型（LLM）——而對作品進行中間複製，該模型可用於生成與輸入作品同類的輸出。但是，除了產出與某一輸入作品本質上相似的極少數情況外，這些模型的產出並不會與被複制的特定作品競爭，而是通過將它們的精確複製品投入流通。

當然，法院可能會認定，更廣泛地說，人工智能模型會損害與用於訓練它們的作品類型相同的受版權保護作品的市場。但法院似乎不太可能走到這一步。版權的目的是防止現有內容的大規模複製和分發，從而使作者能夠從創作這些內容中獲得經濟回報。說版權法延伸到保護現有書籍免受同一主題的其他書籍的競爭，或爲未來可能永遠不會存在的未寫作品保留市場，似乎有些牽強。

透明法案的悖論：未落地的劍，何以斬數據黑箱？

在訓練人工智能模型時使用受版權保護的材料的合理使用辯護尚未解決，這意味着政府正在考慮的各種透明度措施還爲時過早。

2024年4月，時任美國衆議員亞當·希夫（D-Calif.）提出了《2024年生成性人工智能版權披露法案》，該法案要求人工智能模型開發者向版權登記處提交一份通知，其中包含用於訓練其模型的所有受版權保護作品的足夠詳細摘要。參議員彼得·韋爾奇(D-Vt.)於2024年11月提出的《人工智能網絡透明度和責任法案》，要求人工智能模型開發者向內容公司披露用於訓練人工智能模型的所有受版權保護的作品。這兩項法案都可能在今年重新提出。

美國加州立法機構於2025年2月提出了一項法案，要求人工智能模型的開發者爲訓練中使用的每部作品創建一個“近似內容指紋”，讓內容社區知道如何使用相同的技術創建指紋，然後使用該技術響應識別請求。

人工智能公司的合理使用辯護也可能失敗，但在這種情況下，立法機構將希望建立一個修訂的版權制度，以平衡人工智能開發者和內容所有者的需求。這可以採取強制許可的形式，就像版權局2023年發佈的《調查通知》中所討論的那樣；或者採取任何必要的法律變更（例如美國作家協會建議的反壟斷豁免），以使內容所有者能夠組建集體權利組織，與人工智能公司協商，獲得將受版權保護的內容用於人工智能訓練的全面權利。

AI模仿風格：難以保護的“靈魂指紋”

人們普遍認爲，與現有受版權保護的作品實質相似的人工智能輸出，將構成侵權。因此，人工智能公司會不遺餘力地篩選其輸出，以確保其不重複現有作品。

然而，當人工智能系統生成的輸出模仿了作者和藝術家可識別的風格時，“實質性相似”標準並不能保護原作者。這可能會對他們的生計造成極大的損害，尤其是因爲競爭對手可以使用人工智能模型製作大量模仿內容，因爲將類似版權的保護擴展到可識別的風格，在法律認定上存在諸多困難。

儘管如此，創作者生計面臨的威脅如此之大，以至於立法者應該考慮制定一項法律，賦予在世內容創作者控制並因模仿其可識別風格的人工智能輸出而獲得報酬的權利。

OpenAI已經意識到這一問題，並在沒有相關法律的情況下試圖解決。該公司表示，其最新的圖像生成工具包含“一項拒絕機制，當用戶試圖生成在世藝術家風格的圖像時會被觸發”。但這一保護政策的力度似乎並不大，因爲它允許用戶生成“更廣泛的畫室風格”的圖像。這使得大量模仿日本動畫公司吉卜力工作室（由日本藝術家宮崎駿領導）作品的情況出現。這就好比OpenAI願意阻止生成彼得·保羅·魯本斯風格的藝術作品，卻允許生成魯本斯在安特衛普工作室風格的藝術作品。這一漏洞可能是立法需要考慮填補的。

版權悖論：保護AI創作=扼殺人類創作？

在近期判決的泰勒案（Thalercase）中，美國哥倫比亞特區上訴法院裁定，人工智能模型不能成爲受版權保護的作品的作者。此外，美國版權局在艾倫案及其關於版權的報告中指出，人類作者不能就其使用人工智能模型創作的內容主張版權保護。如果人工智能模型或人工智能模型的人類用戶都不能成爲受版權保護的作品的作者，那麼這些作品就屬於公共領域。

這一情況的影響非同尋常。企業會失去使用人工智能生成新聞報道、歌曲、劇本、圖像、視頻和其他內容的重要動力。如果他們使用了超過“最低限度”的人工智能來生成這種輸出，那麼任何人都可以複製這些材料並免費重新分發。版權對內容生產的激勵將不適用於人工智能生成的作品，這類作品的產出將會減少。

面對這些決定，內容公司可能會繼續在版權局註冊其作品，但放棄任何由人工智能生成的內容。電影公司可以爲包含人工智能特效的電影申請版權，但不能爲電影中的人工智能部分申請版權。然而，這種姿態不可避免地會限制可納入創意作品的人工智能生成內容的數量。

如果內容公司被迫放棄其作品中超出“最低限度”的人工智能內容，那麼他們最多隻能獲得“薄弱”的版權。音樂公司和圖書出版商等版權所有者可能認爲，人工智能作品缺乏版權保護，就能保護他們免受新興商業競爭對手利用人工智能創作競爭性歌曲和書籍的侵害。但實際上，如果沒有版權保護，這些新興競爭對手利用人工智能創作競爭性作品的動力就會大大減弱，因爲他們自己從這些作品中獲得的收益也非常有限。他們創作的任何熱門人工智能作品都會立即被免費複製和傳播。

但這只是短期視角。從長遠來看，成熟的內容公司希望自己利用這項技術，以目前成本的一小部分來創作高質量的內容。他們需要爲這些由創意作者利用人工智能創作的作品提供版權保護。

誠然，人工智能模型並不需要版權保護來激勵它們創作內容，因爲它們是惰性機器，如果沒有人類的提示，它們無法創作引人入勝的內容。因此，版權法不應將人工智能模型視爲作品的作者；相反，它應該承認那些使用一系列提示來生成原創內容的人類纔是真正的作者。

美國版權局認爲，無論提示序列多麼複雜，都不足以保護人工智能生成的作品，因爲提示本身並不能“決定”或“控制”輸出。但這似乎反映出人們對生成人工智能系統的“黑匣子”和概率特性缺乏適應，將其比作輪盤賭之類的機會驅動機器。

其他人則已經接受了生成式人工智能模型的現實。例如，有人已經開發出教人們如何撰寫提示詞的課程，並且已經出現了一個AI提示市場，在那裡可以購買其他人的提示序列並使用它來生成購買者自己的作品。如果這些技能不能控制人工智能的輸出，那又何必費心學習這些技能呢？如果即時序列不能決定人工智能輸出，那又何必花錢購買它們呢？

此外，儘管美國版權局認爲提示是“傳達不受保護想法的指令”，但它們似乎與任何原始計算機代碼一樣，有資格獲得版權保護。如果人工智能提示享有版權，而使用人工智能提示生成的內容卻被剝奪版權，這確實很奇怪。

生成式人工智能技術的出現帶來了提高藝術和創意產業中人類生產力的巨大潛力，公衆利益是站在這一邊的。當人類作者使用人工智能模型幫助他們創作內容時，承認版權並不是背叛，而是實現了版權的根本目的，即促進科學和實用藝術的進步。

目前的法律觀點認爲，人工智能生成的作品缺乏版權保護，然而這種觀點並非穩固的立場。版權局、法院或立法機構遲早會允許公司保護人工智能生成的作品免遭未經授權的複製。

筆者認爲，版權應基於作品的獨創性，而非創作方法。

然而，中國一家法院卻持不同立場。法院裁定，如果用戶通過各種提示對人工智能系統進行的操作具有足夠的創造性，則用戶擁有其所生成圖像的版權。在美國，一個合理的折衷方案或許是採取類似的立場，即當提示序列展現出足夠的人類創造力時，允許用戶對人工智能生成的作品享有版權。

從機器替代到勞資重構：創意工作者的“工具人”危機

拒絕對人工智能作品提供版權保護的一個意想不到的後果可能是，內容公司將不得不維持現有創意工作者的就業和薪酬水平。如果他們不能保護人工智能生成的作品免遭大規模複製，那麼這些公司將無法利用人工智能生成所需的內容。他們將不得不繼續以優厚的薪酬僱傭大量經驗豐富的創意工作者來創作內容。

但內容創作者的充分就業和高薪並非版權的目的。解決內容產業應用人工智能帶來的就業挑戰，必須另闢蹊徑。

如今，人工智能生成的內容遠不及專業記者、編劇、視頻製作人、攝影師、商業設計師和其他創意工作者的成果。但人工智能技術正在朝着這個目標邁進。工程師將與傳統內容創作者攜手合作，共同指導新的內容製作系統。新技術的前景是，其產出將令人滿意，甚至可能更勝一籌，而成本卻只是後者的一小部分。

意大利報紙《IlFoglio》最近出版了一系列報紙，其內容主要由人工智能生成。這些報紙的內容質量不佳，需要人工編輯審覈是否存在造假，但這表明形勢已十分嚴峻。未來，記者們將被期望藉助人工智能來協助撰寫報道。

正如很多人所說，人工智能不會取代富有創造力的工作者，但那些使用人工智能的富有創造力的工作者將會取代那些不使用的人。內容公司與內容工作者之間新安排的條款和條件將不會由版權來決定，而是由工作場所變革這一充滿爭議的領域中衝突的結果來決定。

這些未來安排的模式或許可以借鑑美國編劇工會與好萊塢電影公司於2023年達成的合同。根據該合同，人工智能模型永遠不會被視爲劇本的作者，編劇如果修改了其他工作人員使用人工智能生成的劇本初稿，將獲得全額報酬和榮譽。

如果當前對變革性人工智能的預期被證明是準確的，那麼未來工作面臨的挑戰以及人類創造力在徹底改變的工作場所中的地位將確實難以應對。全球各個政府目前還沒有公共或私營機構來監督創造性工作性質的這種大規模轉變。

版權在這方面對政策制定者幫助不大。現在是時候開始尋找替代的機制，以幫助緩解這種轉變必然帶來的痛苦，並使這種變革性技術能夠以最終造福我們所有人的方式得到應用。

版權悖論：保護AI創作=扼殺人類創作？

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