【全文】
自约翰·麦卡锡在1956年使用“人工智能”这个词语以来，{1}尽管离科幻电影所描述的场景尚有相当距离，但毫无疑问，人工智能已属于人类取得的最重要的技术进步。无论担心它是对恶魔的召唤[1]，还是欣喜人类成为“造物主”，{2}它已逐渐渗入我们的日常生活：自动驾驶、疾病诊断、人脸识别、问答机器、智能翻译、战争机器人，乃至投资决策、情报收集、法律服务（如合同起草、法律查询）等。伴随着人工智能技术的不断进步，人们对技术滥用的担忧也日益增长，管制人工智能的法律与政策也逐渐成为关注的焦点，{3}人工智能涉及到的隐私、侵权、产品质量、人格等民事法律，乃至刑事责任的法律问题也逐渐得到人们的重视，{4}甚至有发展为机器人法的趋势。{5}
人工智能的发展速度远超一般人的预料。它的发展可分为弱人工智能、人工智能和超人类智能等三个阶段。伴随着技术从弱人工智能向人工智能的发展，曾经专属于人类的创造智力也逐渐从科幻作品走入现实。当人类优越性从国际象棋退缩到围棋，再从围棋退缩到图片识别，现在连图片辨识也为人工智能突破时[2]，艺术创作、发明创造也许不能成为人类优越性的象征了，机器模仿巴赫谱写乐曲、撰写日本古典短诗俳句，完全可以以假乱真。{2}在这一背景下，保护与激励人类创造的专利法、版权法也必然面临日益严峻的挑战[3]，其中的首要问题是：人工智能创造物，无论是作为艺术创作的成果，还是作为实用技术的新产品，它们属于知识产权法保护的对象吗？
人类进行智力创造时，利用计算机来辅助实现其创意，就如同人类利用画笔和纸张来固定其艺术创作一样，对知识产权法并不产生本质性的冲击。任何作品都可能在计算机的辅助下完成，譬如，微软办公软件word可以用于创作文字作品和戏剧作品，类似的辅助工具还有：音乐作品，如finale；舞蹈作品，如DanceDesigner；美术作品，如photoshop；视听作品，如flash；建筑作品，如AutoCAD。{6}在这些情况下，计算机仅仅是人类创造的工具，因为创意来源于人类的智力活动，无论是某个个体（如诗人），还是一个群体（如研发团队），即使没有计算机，人类完全可以通过其他方式实现其创意，只是“计算机使得某些类型的创造变得实践上可行（feasible），但并没有使得它们变为一种新的可能（possible）”。{6}
代码不仅用于作品创作领域，也应用于改善发明的传统研究手段，特别是那些耗时长、效率低且与概率相关的技术领域，人工智能可同时进行多项以及多领域的实验，故可能产生突破性发明。基因编程（Genetic Programming, GP）就是一款模拟生物演进方法的人工智能。依据事先的设定，通过“杂交、变异和自然选择”的方式来选择候选方案，它不断重复设计方案所选择的优异PT（Programming Tree），直至繁殖的某代样本解决了设定的问题，或者满足给定的终止条件。{7}至2010年，最少产生了31例重复已授权专利的发明，2例符合专利授权条件的新成果。{8}2005年1月25日，科学家约翰·寇沙以GP为基础开发出一款新的人工智能，他声称该人工智能已经创造出多个符合专利授权条件的新发明，其中包括授权号为851的美国专利。{8}当然，在现阶段，GP的应用仍然离不开人类的智力，研究目标、参数和目标实现的标准都是事先的人为设定。{7}
随着技术的发展，代码在智力创造中的地位变得越来越重要。新闻机器人的出现使得人类的创意与创作过程开始出现一定分离。2015年9月，一条“腾讯财经开始用机器人写稿”的消息广为流传；此前，美联社、《洛杉矶时报》、雅虎等媒体均开始使用机器人写作。早期的新闻机器人只是对实时更新的信息资源进行持续监控的一套模板，大多数的表达方式是人类作者事前写好的，计算机只是通过监测信息来源，并按照事前设定的规则将相关事实填入。譬如，《洛杉矶时报》地震新闻机器人quakebot其实就是一套模板，其中一段的模板是，“A 〔##〕- magnitude earthquake struck〔Region〕at 〔Time〕today, causing 〔severe/widespread/little/no reported〕damage”。{9}多数新闻机器人都使用这种格式化的模板，但技术演进得越来越复杂，以至于其制作出来的文字与人类记者所做的相差无几。{9}
人工智能的时代即将到来。人工神经网络和机器学习技术的成功，在3D打印、云计算、大数据等信息技术的支持下，人工智能技术取得突飞猛进的发展。何为人工智能？其答案可能有很多，但基本上从四个方面来进行界定：人类思维、人类行为、理性思维和理性行为。{3}著名的图灵测试就是将人工智能类比人类行为的模式：“如果机器具有人类一样地表现，它就具有人类一样的智能。”{10}1950年，阿兰·图灵在其经典著作《计算机器与智力》的开篇就提出：“机器能思考吗？”但他认为这样的问题并不值得讨论，因为很难去精确地定义思考，所以图灵提出了他的“模仿游戏”即图灵测试。图灵测试的核心是“计算机能否在智力行为上表现得和人无法区分”。{10}人工智能的基本特征，有人归纳为以下8个：{11}（1）创造性。人工智能可以创造出新的产品和方法，或对现有产品做出实质性的改进。（2）结果非事前确定性。目标驱动的人工智能收集、处理数据，代码可以随机变化，以非事前确定的方式分析出最佳解决方案。（3）系统运行的独立自主性。当然，系统运行的自主性是相对的，人类可以在目标设定、定位、决策等方面对系统进行干预，但人工智能有其自身的认知能力，即系统在人工干预之外具有对数据的收集、分析能力。（4）理性智力。系统依外部环境来处理数据，为实现某一目标的最大可能性而确定从事或不从事某些行为。（5）自我进化。系统依据新的数据而不断进化，可能产生与程序员最初设想不同的结果。（6）从系统外学习、收集、处理和传播数据的能力。（7）高效、准确。（8）自由选择目标定位。
人工智能越来越具有类似于人类思维所独有的创造能力。人工智能的创造活动仅仅与程序员的抽象设定（目标）相关，无需人类的具体指令，它所制造的产品符合新颖性、创造性等授予知识产权的条件。
初级新闻机器人通过模板写出来的稿件大同小异，但人工智能生成的作品则大为不同。同一个软件在重复某一个任务时，它会生成不同的作品。例如，Rodskagg在iOS系统里开发的“莫扎特掷骰子”软件，当用户按住“随机”按钮，随机选择的音乐节拍与配乐混合成19世纪晚期风格的小步舞曲和三重奏。一款由微软参与投资的、名叫“另一个伦勃朗（Next Rembrandt）”的软件通过复制伦勃朗的所有画作，精确分析伦勃朗的画作特征，可以随机生成全新的、具有创造性的伦勃朗风格式的艺术作品。该系统是由数据科学家、工程师和艺术史学者共同完成的，他们研究了伦勃朗的绘画技术、风格和常见题材。但是，如何利用这些元素生成一幅全新的画作，则并未有来自人类的干预。{12}
深度神经网络通过非监控性训练，可以让系统能够在没有人为确定的规则下、在未处理的巨量数据中发现其关联性，{13}这也意味着人工智能具有发现科学规律、创造出新产品的可能。一项名为“艾娃机器人”的系统被开发出来，用于疟疾治疗药品的研发，在给定的五千个分子物中，由艾娃机器人筛选最有效的分子物，最终它发现了一款用于治疗癌症的药物具有抗疟的最佳疗效。{7}这也表明人工智能独立做出发明具有了可行性。IBM公司的“华生机器人”是一款誉满全球的人工智能。IBM公司声称它是具有“计算创造性（computational creativity）”的新一代机器，能够“创造出世界上从未有过的创意”，它在食品、药品开发以及疾病诊断方面成绩斐然，{8}被称之为2016年度最酷的6大人工智能之一。
人工智能从辅助人类创造到独立创造，既体现了人工智能技术的不断进展，也反映了人类在人工智能创造物制作过程中的影响不尽相同。据此，人们将这些产品分为两个不同的类型。例如，将人工智能生成的作品称之为“机器创作的作品”，机器作者是软件，是为特定目的而设计的作品生成软件，作品是软件运行的产物；它明显不同于“机器辅助的作品”，如用视频编辑软件编辑完成的电影。{14}类似地，发明也可分为人工智能自动完成的发明与将计算机作为创造工具的发明。{7}但是，两分法似乎过于简单。有部分学者认为，人工智能在创造活动中的作用在整体上依据应用场景不同而并不相同。{7}博伊登教授非常形象地图示了人工智能与作品的频谱关系。{9}从利用微软word创作的文字作品，到“地震新闻机器人”报道的时事新闻，再到软件自行生成伦勃朗风格的画作。这些不同类型的软件系统，体现了机器在最终作品中的纯粹工具、辅助工具及独立地位的作用；在最终呈现的作品上，人类对人工智能创造物的作用最为遥远。
人工智能创造物与人类智力成果真假难分，那么，它们能得到知识产权法的保护吗？这一问题的回答并非那么简单。这是因为当前知识产权法是以人类智力为中心来构建其保护对象的。
毫无疑问，所有的版权理论都强调版权作品必须是人类创作（human authorship）的作品。郑成思先生曾经指出，虽然《伯尔尼公约》未明确规定这一点，但其提及“作者”的各个条款都暗示着其自然人的特征，未予规定的原因是部分国家将法人视为原始版权人，但不是视为作者；然而，即使是承认“法人视为作者”，这也无法否认真正的作者是“动了脑子去创作的人”。{15}质言之，作品须为人类的智力成果，也只有“人的智力活动才能被称为‘创作’”。{16}不体现人类智力活动的产品，即使能够被称之为艺术杰作，也不是版权法上的作品。
我国司法实践也同样认为，只有人类的智力创作成果才能构成版权保护的作品。在长沙动物园与当代商报社、海底世界（湖南）有限公司著作权侵权及不正当竞争纠纷案中，法院认为：“作为著作权法意义上之杂技艺术作品，应包含人或人与动物具有创造性的节目编排、表演节奏、艺术造型等基本要素……对杂技艺术作品的保护，从实质上说，是对该作品中通过形体和技巧表现出来的艺术成分的保护。……海豚所作出的‘表演’，实质上是因驯养员的训练而产生的条件反射，是驯养员训练思维的一种机械性、生理性反映工具，海豚不具有法律上的人格意义，既不是表演者，也不能构成著作权的权利主体。”{17}
类似于海豚表演案，美国版权局也同样拒绝对“猴子自拍照”之类的作品进行版权登记。“猴子自拍照”拍摄于2011年，是印尼原始森林中的一只猿猴使用摄影师大卫·斯莱特的摄影设备拍摄的。据斯莱特说，他设置好拍摄设备、远离设备，观察猿猴是否去使用设备，结果有一只猿猴拍摄了这张自拍照。斯莱特认为他享有这些照片的版权。2014年12月22日，美国版权局发布了一份文件，规定了作品的“人类创作条件”，该文件还将猴子自拍照作为不受版权保护的一个典型例子。尽管斯莱特在照片的创作中发挥了一些作用，但不足以使其成为作者，因为照片的真正拍摄者是猴子。非常有意思的是，美国一个动物保护组织以猿猴的名义起诉斯莱特，认为猿猴才是自拍照的作者，是该作品的所有人。法院驳回了原告的起诉，认为“动物创作的作品不受版权保护”。{18}即使照片完全符合可版权性的其他要求，但由于这张照片不是斯莱特按下快门拍下的，没有体现出人类的创作性，故不能受版权保护。{19}美国版权局强调“必须是人类创作的”作品才受保护：“对自然力、动物、植物产生的作品，版权局不会予以登记……对机器产生的作品、没有任何创造性输入或没有人类作者的干预而通过自动或随机运行的机械方法产生的作品，版权局也不会登记。”{20}
著作人格权的保护无疑也是以人类作者为基础的。在大陆法系国家，艺术家的作品被视为其人格的延伸、涉及其人格尊严，故通常是不可转让、不能放弃的，在法国、意大利及我国等国家还是永久保护的；在德国等采纳一元论的版权法中，经济权利也不能转让，只能许可他人行使。保护水平较高的版权法还规定有撤回权。如果作者认为某部作品将严重影响其声誉，如作者对某一问题的观点发生改变、崇尚新的艺术风格，他/她就可以单方解除合同，从市场上撤回作品。在理论上，大陆法国家更是将版权保护与人类创作联系起来，将其比喻成“父母与子嗣”的血缘关系，明显地突出了人类及人格在版权保护中的地位，它不仅体现于版权的立法层面，更是其版权文化的载体。{21}
与版权法不同，专利法未明确规定它只保护人类的智力创造。但是，专利法规定，所有的专利申请案都需要指明发明人的名字，而发明人只能是“个人”，法人并不能成为发明人。在美国法上，未列明发明人或列明不实，将可能导致专利被宣告无效或不能得到法律的执行。{8}同样，合作发明也需要确认“发明人”对发明“构想”的实际贡献，而“构想”则是指“在发明人的精神（mind）中已经对整个可实施的发明有了明确的、永久的计划，”它是“创造行为中精神部分的完整体现”。{8}除此之外，授予专利权的条件包括新颖性、创造性和实用性，在某种意义上讲，创造性也隐含了人类智力的要求。{22}因为判断申请案是否具有创造性，通常需要：（1）确定申请案中发明的基本构想；（2）以一个虚拟的本领域普通技术人员（person）为标准；（3）将申请案与现有技术进行比对；（4）申请案所提出的技术方案，对本领域的普通技术人员来说，构成了非显而易见性。“本领域的普通技术人员”是专利法上的一个核心术语，“公开充分性”条件也同样以该标准来进行判断。虽然它使用了“person”这样的术语，但它无疑是一个拟制的法律术语，并无直接指涉人类精神。当然，从整体来看，可以说专利法也是建立在人类智力创造的基础之上的。
计算机辅助创造的成果体现了人类的干预，或者有人类的创造性内容输入，完全符合版权或专利保护的条件。但是，对于人工智能独立制作完成的创造物，人类的干预就如同摄影师斯莱特提供设备并设置好设备一样，故其法律地位不易确定。
在版权法的历史上，人们曾经不断处理新技术所引发的新问题，这也为如何确定人工智能创造物的法律地位提供了借鉴。在美国法上，“人类创作”的法律要求并未明确写入成文版权法，判例法上一直坚持人类作者的智慧火花（creative spark）是作品受保护的条件。霍姆斯法官在著名的Bleistein案中宣称：版权的保护并非是因为作品的最终用途或审美价值，而是因为作者的个性化元素，“人格（personality）常常包含某种个性……个性则是其获得版权的（条件）”。{23}但新技术类的版权案件并未强调作品中的作者个性，人类某种程度的介入逐渐成为判断作品具有独创性的标准，如人类按动快门是摄影作品的必要条件。主题创作型、再现型和抓拍型等不同类型照片的独创性程度各不相同，即使是精确再现被拍摄对象的照片，都属于受保护的作品。{24}如果将拍摄照片时的按动快门行为视为人类的创作行为，人工智能创造物也具有人类介入的因素，尽管人类行为对作品的最终形成并没有决定性的影响，但人工智能的使用者或程序员都属于人类。“在音乐软件完全依据预定规则成功编曲的场合，使用者对作品未做出任何贡献，难以体现其个性。但如果使用者对编成的曲子进行了挑选，它就会体现使用者的个性。对于程序员来说，人工智能创造物凝聚了他的创造性，如程序员在作曲模板方面所展示的个性将会体现到最终的曲谱中。”{25}
“作者个性”这个鲜明体现了人类创作性的条件逐渐消退，更有甚者，法院甚至认为作品的创作性无需来自于作者的主观意识，作者的“糟糕视力或肌肉缺陷，或者被雷声吓到，可能会导致足够可识别的变化。即使这些变化发生在意料之外，作者也可以视为己有，从而获得版权。”{26}以作品是否具有“足够可区分的变化”为标准来判断其独创性，版权实践常常将作品的独创性条件与作者个性予以分离，这就使得创作性条件的判断逐渐为独创性、思想表达原则的判断所取代。版权法对作品自动保护，无需任何形式的审查，它推定作品中人类创作属性的存在，只有对其发生争议时，才审查涉案作品是否属于“创作作品（work of authorship）”，但它往往仅限于对作品中表达元素的审查，通常不涉及作品创作过程的评价。以独创性、思想表达原则作为判断作品的可版权性条件，逐渐地将作者的创作行为与作品是否受保护的判断隔离开来。只要发现作品的表达是受保护的，就可推定是人类作者创作了版权作品，没必要证明作品与创作之间的因果联系。{19}
但是，也有不少学者仍然认为，创作概念对于版权法的适用具有重要价值。{27}因为以独立完成（original）、创作高度（creativity）和固定（fix）三个要素来判断客体的可版权性，并不能将作品与其他智力创造成果区分开来。例如，一种新的汽车刹车片可以是设计者独立完成的，具有一定程度的创造性，并以产品形式固定，但很明显，刹车片并不是作品。因此，在法律上明确“创作”要件对于版权保护来说是非常有必要的。布卡富斯科教授主张，创作是指意图对受众（audience ）产生精神影响（mental effect ）的活动。{27}
以作品受众为标准来确立作品的创作要件，也符合作品的审美理论。大量的文献已经指出，艺术（审美）理论与版权法的关系非常密切，特别是19世纪早期的浪漫主义思想与发端于20世纪中叶的现代主义艺术思潮对版权法影响深远。{28}在本质上，不同的审美理论都要处理作品、作者和读者（受众）这三者的关系。对艺术的不同解释在本质上是对这三者关系的不同认识。从读者角度来解释作品意义的审美理论强调，艺术作品的意义并不体现于文本自身或作者意识，而在于受众的审美活动[4]。如果依读者反应理论来界定作品的创作要件，就将产生以人类读者（受众）为基础、而不是人类作者为中心的版权法理论。这一理论可以完美地解决人工智能创造物的法律地位问题。即，是否属于版权作品，不以作品来源于人类还是非人类为标准，而是从人类受众的角度来看，它是否产生审美的精神效果。
事实上，版权法上的创作概念也跟随技术的发展而不断变迁。{29}美国版权局在1966年就开始面对计算机生成的作品可否登记的问题，包括抽象画、音乐曲谱和计算机生成作品的汇编等。美国版权局认为，这些问题需要分清楚计算机是作为辅助创作的工具——它的用途就像拍摄照片的相机——还是计算机成为作品创作的源头？当年的美国版权局不仅面对计算机生成作品的登记问题，还面临着软件本身是否能够作为作品登记的问题。{8}其时正值美国版权法修订的重要时机，为解决计算机与版权的法律问题，美国国会在1974年专门成立了《版权作品新技术使用国家委员会》（CONTU）。最终，CONTU于1979年发布了一份对版权法的发展具有重大影响的研究报告，该报告认为，合适的立法策略是采取旧瓶装新酒的方式，将计算机程序视为文字作品，无需对计算机生成的作品采取特殊处理，因为计算机在没有人类的干预介入下无法真正自动完成一件作品。{30}持该论点的代表性学者为CONTU的负责人米勒教授，他后来在《哈佛法律评论》上发表的长文坚持CONTU报告的基本观点，认为迄今为止的技术尚未脱离人类工具的基本特征。{31}非自然人（如雇主）视为作者已为法律所承认，如果技术发展足以使得计算机独立创作出作品，那时才是法律承认其作者地位的时机。其根本原因是作为新兴技术的人工智能尚处于“弱人工智能”阶段，主要应用于数据处理等方面，属于辅助人类创作的工具地位。十年之后的1986年，美国版权局的技术评估机构发布了一个报告，宣称CONTU对计算机生成作品的结论过于简单化，计算机程序远不止“创作工具”那么简单，在很多应用场景下，计算机最少具有了“合作者”的作用。{8}
与美国成立CONTU差不多的时间，英国为了修改《版权、设计和表演者法》，在1977年成立了Whitford专家委员会，研究“计算机生成作品（computer - generated work）”的创作性问题，尽管当时的计算机也不过是工具而已，但最终的研究结论完全不同于CONTU的结论。英国《版权、设计与专利法》（CDPA）第178条对“计算机生成的作品”做了界定，它是指在“无人类作者”的环境下、由计算机环境生成的作品。但该法第9（3）条规定计算机生成的作品之作者身份时，又将计算机视为工具：“对于计算机生成的文字、戏剧、音乐或艺术作品而言，作者应是对该作品的创作进行必要安排（arrangements）的人（person）。”也有观点认为，该款所界定的“应为作者的人”不同于第1款所指的“作者”，第1款中的“作者”是“创作”作品的人，而非进行“必要安排”的人。{22}同时，根据第178条的规定，“计算机生成的作品”明显不同于将计算机作为创作工具的作品。因此，有学者对英国的立法极为称赞：“在25年前，个人电脑和软件尚未成为大众商品，在万维网诞生的前夜，CDPA的制定者对影响版权的新兴技术具有非凡的先见之明，他们预见了数字革命的来临，大量的版权材料将‘以数字化形式诞生’。”{32}类似于英国立法规定的国家还包括新西兰、爱尔兰、印度、南非等国家。
由上可知，如果从立法层面来解决人工智能所面临的人类创作问题，一切都将迎刃而解。而知识产权法律在理念上从人类创作中心转向为人类受众为中心，并不需要法律制度发生根本性变革。更何况，这是一个高呼版权法改革的时代。2013年3月4日，时任美国版权局局长的普兰特受邀在哥伦比亚法学院做讲座，她开门见山地说：“今晚我的演讲主题就是：下一部伟大的版权法。”{33}在我国，2011年开始动议的《著作权法》第三次修订，迅速地在全社会形成了版权法改革的共识，从国家版权局到版权产业，从学术界到媒体圈，版权法的改革一时间成为街头巷尾的谈资[5]。如果我们对人工智能技术的迅猛发展不采取掩耳盗铃式的做法，就应该在法律上明确人工智能创造物为知识产权的新客体。
专利法保护人工智能创造物的障碍比版权法要少很多。不同于作品的创作性条件，发明的创造过程对于专利授权并没有什么影响。{8}在美国，联邦法院曾经以“天才之火原则”作为可专利性的条件之一。该原则认为，为获得专利权，新颖且实用的设备“必须要展示创造性天才之火花，而不能只是一种职业技能”。或者说，发明必须以天才之火的方式体现了发明人的智力，而不是长期辛劳和尝试的结果。因此，对专利权人或发明人在专利所属技术领域中取得的进步，如果要获得专利保护，则须依据发明人创造的本质来做出决定。{34}但是，美国国会1952年通过修改《专利法》废除了该原则，美国最高法院在Graham案中也明确认为：“（美国）《专利法》第103条最后一句废除了本院在Cunno Engineering案所确立的‘创造性天才之火花’原则，”“该原则只是浪漫的修饰语而已”。{35}据此，对人工智能创造物授予专利权，无需考虑人类的智力创造过程，故其唯一的障碍在于申请时发明人的披露要求。但在大多数国家的专利法上，发明人的披露并不是实质性障碍，因为它既不是专利授权的条件，也不是专利无效的事由。
但是，卡尔·F·小麦尔德早在1965年就曾指出，非由事前确定的规则来选择相关元素本身就是思维的特征，对于机器是否具有思维，其创作物是否属于“作品（writing）”或“发明（discovering）”，这一问题最好还是应由立法来进行界定。{36}因此，专利法也应该规定人工智能创造物的法律地位。
权利归属制度是知识产权制度的重要组成部分，它既是人工智能创造物上利益如何分配的制度，也是保护其知识产权的制度起点，因为只有权利人才有资格禁止未经授权的利用行为。{22}那么，人工智能创造物的权利究竟归谁所有？这是自1965年卡尔·F ·小麦尔德提出“机器能否成为作者或发明人”这一问题以来，学术界持续争论的另一重要话题。如同英国Whitford委员会所指出的：“版权作品可以、并且确实可由计算机生成，……接下来的问题是：谁或何者（who or what）是作品的作者？程序员还是计算机的所有人？抑或是计算机的操作者？甚至有无可能是计算机自身？”{22}萨缪尔森教授认为还有两种分配权利的方案：（1）程序员与使用者或数据提供者形成共同作者；（2）进入公有领域。她指出，上述不同的权利归属规则得到了不同学者的支持。{37}这些权利归属制度的建议各不相同，争议的本质问题是：人工智能本身可否成为权利主体？
如果人工智能创造物满足专利或版权保护的其他条件，那么，人工智能为何不能成为知识产权的权利主体？萨缪尔森教授的回答是：“版权制度在历史上一直都只对人（human）授予版权。……其非常有力的理由是：机器享有知识产权毫无意义，因为机器不需要获得排他权来激励其生成内容。……知识产权制度的整体目标是，通过授予创造者的排他权以引诱其创新，该制度推定：如果无须激励也能产生（创新），则权利就无保护之必要。”{37}佩里与马高尼的著作也持类似观点，因为软件无须激励即可生成内容，排他权的保护实际上无人受益，社会却要承担排他权保护所产生的反公地悲剧和消极外部性等不利后果。从比较版权制度的角度，他们还认为，无论是强调人格意义的民法法系，还是建立在经济激励基础上的普通法系，大多数国家的版权法或多或少地明确要求作者的自然人身份。{21}在职务作品或职务发明等场合，法人可以成为权利主体，其取得权利的方式，无论是权利的原始取得，还是从作者或发明人处获得的继受取得，都不影响其享有知识产权。但是，问题是人工智能并不具有法律人格。{8}
从实体法的规定出发而反对人工智能的权利主体地位，这也是我国学者秉持的基本理由。首先，因为“机器如果成为著作权的主体，如何行使其权利？而保护这种机器主体的意义又何在呢？……著作权法调整的是人类社会发生的有关创作和传播文学、艺术、科技作品中发生的社会关系，而不是人与机器、人与动物的关系”。{38}其次，在现行知识产权法律框架下无法将人工智能从权利客体的地位规定为权利主体，人工智能在数据输入和算法设定方面取决于自然人，人工智能的所有者应为权利人。所有者是向人工智能注入意志的主体，“人工智能则可视为代表所有者的意志创作”。{39}
知识产权法上权利归属的制度安排，其本质考虑是：权利归属制度应如何设计才能激励更多的、有价值的创造性成果之产生，无论它是实用技术还是艺术作品？从激励理论出发，艾博特教授认为，赋予非人类作者/发明人法律人格，将为人类利用动物、人工智能之创造能力提供新的激励手段[6]。{8}在传统版权法或专利法上，当出现权利归属争议时，特别是在合作作品、共同发明的场合，经常使用的方法为“贡献”规则，即以对作品或发明的完成是否做出“实质性的贡献”为标准。在人工智能创造物的形成过程中，人工智能的作用不同于画家手中的刷子，它不是照相机，也不是科学家的实验设备，它是具有独立自主性的创造机器。程序员编写了代码，但并未创作出画作；数据提供者为人工智能的创造活动准备了素材，但素材仅仅是构成创造的元素。从直觉来看，如果这里的人工智能是自然人的话，那毫无疑问，是它对创造物的完成做出了实质性贡献。唯一的问题是，人工智能尚不具有法律人格。
布莱迪教授尊重这一现状，{29}但戴维斯教授则质问：法人可以被赋予法律人格，机器为什么不能拥有法律人格？{22}戴维斯教授认为，机器是否应该拥有法律人格，可以借鉴历史上法人被赋予法律人格的理由。历史上，法人获得独立法律人格的原因是：有些组织（如宗教社团和当地政府）需要永续存在，需要在法律上有资格持有和处理财产，并对损失进行清算。{22}现在，欧盟议会关于人工智能的提案中，已有赋予人工智能“特殊的法律身份”或“电子身份”之建议。或许，人工智能的法律人格并非不可实现，就如同赫拉利所说的：“人类法律已经能够认可公司或国家这种互为主体的实体，称之为‘法人’。虽然‘丰田’或‘阿根廷’既没有身体也没有心智，”但都能被承认有法律上的人格地位，人工智能迟早“也能获得这样的地位”。{2}将人工智能拟制为法律关系的主体，也无需法律制度做根本性的突破。
人工智能能否成为权利主体的争议，重要的分歧在于对人工智能的创造能力认识不一致。作为人类创造辅助工具的人工智能，人类在作品或发明的完成中具有实质性贡献，将其权利赋予给程序员、使用者或者数据提供者，抑或是作为合作作者或共同发明人的前述自然人，都没有颠覆传统上“围绕创作者和投资者构建的制度设计”。{39}同样从这一点出发，格里梅尔曼教授也认为，为计算机生成的作品设计全新的版权规则是“一个可怕的想法”。{6}
但是，如前所述，人工智能独立完成的作品或发明才是版权法、专利法面临的真正挑战。从理论上来看，其权利归属模式有两种可供选择的方案：
方案一：进入公有领域。知识产权法的终极目标是为了保障公众利益，即“鼓励有益于社会主义精神文明、物质文明建设的作品的创作和传播，促进社会主义文化和科学事业的发展与繁荣”（《著作权法》第1条）；或者“提高创新能力，促进科学技术进步和经济社会发展”（《专利法》第1条）。人工智能本身属于计算机软件，可以得到版权保护，在一定条件下也可以得到专利权的保护。将人工智能创造物的权利赋予系统开发者，是权利的双重保护，但并没有特别的理由。{14}机器无需经济激励，对于用户来说，先发优势也会为人工智能的开发与利用提供足够的激励。{11}具体来说，这些优势主要体现在：技术领导者的身份具有重大的市场号召力、在跟随者进入市场之前享有类似于专利权的地位、市场竞争上具有规模优势以及消费者忠诚。
方案二：专有权保护。现行版权法区分事实上的作者和法律上的作者，{29}前者是指自然人作者，后者包括名义作者——由他人撰写、以本人名义发表的自传等作品，以及我国《著作权法》第11条规定的“法人视为作者”。在人工智能创作方面，英国版权法首创的模式是，对计算机生成的作品“进行必要安排的人”视为作者，并进而可能成为版权人。对计算机生成作品进行“必要安排”的人，可能包括程序员、使用者，也可能是人工智能系统或设备的投资者。同时，它还有可能是上述主体共同进行“必要安排”的结果，即属于上述主体合作的作品或发明。{40}在承认无人类作者（发明人）的环境下计算机生成的作品（发明）这一前提下，从作品（发明）生成的链条来看，人工智能的软件编写者是软件的知识产权人。如果人工智能是作者，则程序员是“作品作者”的作者，或“机器发明人”的发明人。如果软件编写者也是人工智能创造的使用者，则无疑人工智能创造物的权利归属于程序员。在人工智能的使用者或所有者不是程序员的场合，即软件的被许可人或者受让人能否获得人工智能创造物的知识产权，在通常情况下要由许可合同或转让合同来决定。这完全可以在现行版权法、专利法上的合同规则，以及职务作品或职务发明、委托作品或委托发明等规则下得以解决。
当然，人们可能存在的争议问题是：人工智能是否可以被视为“雇员”？{41}尽管非自然人视为作者存有理论上的争议，但有些国家的版权法上有“法人视为作者”的明确规定。在我国著作权法上，“视为作者”的范围还包括非法人的“其他组织”，《著作权法》第11条、16条、19条、21条均表述为“法人或其他组织”。将“法人”与“其他组织”并列，就可以推断出“其他组织”就不是“法人”，即不具有法律人格的主体也可以成为我国著作权法上的权利人，譬如，词典的编辑委员会等。因此，人工智能“视为雇员”也可以在无须承认人工智能法律人格的前提下实现，人工智能也可以解释为上述法条中的其他非法人实体。
在英国法上，“必要安排”体现的是传统版权法上的实质性贡献规则。何谓“必要安排”？英国法院在一个案件中对此做出了解释。该案当事人都是电子游戏制造商，原告认为被告侵犯了其游戏运行时向玩家显示的、由计算机生成的图像的版权。基钦法官依据英国CDPA第9（3）条做出了判决：每一帧合成的画面都是计算机生成的作品，因为原告雇员设计了画面构成元素、组织规则与逻辑，并且编写了计算机软件，故为作品的创作做出了“必要安排的人”是该雇员，他是第9（3）条上“被视为作者”的人。而游戏玩家并非是做出“必要安排”的人，他的输入行为既不属于艺术创作行为，也未为画面贡献出艺术性的劳动或技能。{42}
除了英国的立法模式，有学者还提出，为了不与自然人作者为中心的知识产权制度发生冲突，人工智能创造物的法律保护还有两种可供选择的做法：（1）创设新类型的邻接权模式。{43}在大陆法系，版权法上邻接权的保护常常以保护投资为依据，如有些国家的版权法区分照片与摄影作品，前者为邻接权的客体，后者为著作权的客体。因此，也完全可以仿照德国著作权法上创设的照片、科学版本等保护方式，为人工智能生成的作品创设一类新的邻接权，同时规定其权利人。（2）单独创设特别权（Sui Generis）保护模式。这被认为是一个综合性的改革方案，它类似于欧盟数据库指令所建立的特殊权保护模式。{43}当建立一项全新的法律制度时，人们将有机会对保护对象、保护条件、权利主体、权利范围、权利限制、责任规则做出全盘的考虑，人们也有机会展开其法律保护政策的讨论。因此，从远期发展来看，这似乎是一个较佳的选择[7]。
那么，在我国，人工智能创造物的权利归属究竟该采取何种制度模式？法律制度设计的基本原则应该是使它符合并适应技术的发展。我们即将迎来“人工智能”的时代，但离“超人类智能”的时代尚有距离。从技术发展的阶段来看，进入公有领域的制度设计也许适用于“超人类智能”技术的时代。在人工智能时代，技术的发展需要有足够的激励机制，同时，人工智能创造物有助于人类社会的文化多样性，赋予知识产权的保护也是符合知识产权法激励创新的基本目标的。在具体制度选择上，英国CDPA第9（3）条的做法行之有效，立法成本最低，完全能够解决人工智能技术所带来的权利归属困境，值得我国正在修订的《著作权法》借鉴。
古人曾云：“凡事豫则立，不豫则废。”我们正在进入人工智能技术的时代，包括知识产权在内的法律制度不可能掩耳盗铃式地拒绝回应技术挑战。事实上，在现行的知识产权法体系下保护人工智能创造物，所面临的挑战并没有人们想象的那么大。传统知识产权制度以人类的创新成果为保护对象，这是人工智能创造物受知识产权保护面临的障碍。但是，知识产权法律理念从保护人类创造转向为以人类受众为中心，并不需要法律制度发生根本性变革。在版权法领域，以保护投资为依据创设保护客体的制度并不鲜见，如科学版本、照片等邻接权制度。同样，以人类受众（读者）、而非作者为标准的版权制度也并不少见。例如，侵犯版权的实质性相似判断，即以人类读者为标准。{44}
以人类受众为标准来构建知识产权法律制度，不仅为人工智能创造物的保护提供了依据，也会为人工智能的技术发展提供制度保障。人工智能的发展离不开深度学习和大数据等信息技术的支持，这在传统知识产权法下都可能面临侵权风险。机器学习所需的文本输入就存在大量复制版权作品的行为。例如，人工智能需要输入大量的蓝调音乐才能学习（分析）其基本风格，进而将这些作品的基本元素作为创作新曲谱的素材。这些复制作品的行为是否构成侵权？
在传统版权法上，合理使用制度所豁免的复制行为，通常在“质”与“量”两个层面都有限制。如果以“人类受众”作为评判合理使用的因素，则深度学习技术开发中的文本输入完全可以作为合理使用的一种新类型，因为它涉及的复制行为均发生机器层面，就如同搜索服务器的爬虫技术对网页内容的抓取，并未将作品直接送达人类读者。格里梅尔曼教授提出了机器人读者（robotic - reader）概念，其目的在于批评传统的版权法理念：为人类保护人类创作；而在即将进入的人工智能时代，“机器人读者已经来临，并步入我们生活之中”。{45}可以推断，专利法上的实验例外也有可能会产生同样的制度变迁。
【参考文献】
{1}Elaine Woo, John McCarthy dies at 84; the father of artificial intelligence〔N〕. Los Angeles Times December 24，2002.
{2}〔以色列〕尤瓦尔·赫拉利.未来简史——从智人到神人〔M〕.北京：中信出版集团，2017.
{3}Matthew U. Scherer, Regulating Artificial Intelligence System: Risks, Challenges, Competencies, and Strategies〔J〕.29 Harvard Journal of Law & Technology 353(2016).
{4}Gabriel Hallevy, The Criminal Liability of Artificial Intelligence Entities—From Science Fiction to Legal Social Control〔J〕.4Akron Intellectual Property Law 171(2010).
{5}Ryan Calo, Robotics and the Lessons of Cyberlaw〔J〕.103 California Law Review 513(2015).
{6}James Grimmelmann, There’s No Such Thing as a Computer - Authored Work – And It’s a Good Thing, Too〔J〕.39 Columbia Journal of Law & the Arts 403，406(2016).
{7}Erica Fraser, Computers as Inventors- Legal and Policy Implications of Artificial Intelligence on Patent Law 〔J〕.13SCRIPTed 305，316(2016).
{8}Ryan Abbott, I Think, Therefore I Invent: Creative Computers and the Future of Patent Law〔J〕.57 Boston College Law Review 1079，1086(2016).
{9}Bruce E. Boyden, Emergent Works〔J〕.39 Columbia Journal of Law & the Arts 377，380(2016).
{10}Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence〔J〕.236 Mind 433(October 1950).
{11}Shlomit Yanisky Ravid & Xiaoqiong (Jackie) Liu, When Artificial Intelligence Systems Produce Inventions: The 3a Era andAn Alternative Model for Patent Law〔EB - OL〕. pp.11-14.https://papers. ssrn. com/sol3/papers. cfm? abstract_id =2931828.
{12}Steve Schlackman, The Next Rembrandt: Who Holds the Copyright in Computer Generated Art〔J〕. Art Law Journal (Apr.22，2016).
{13}Yann LeCun et. al.，Deep Learning〔J〕.521 Nature 436-444(2015).
{14}Robert Yu, The Machine Author: What Level of Copyright Protection Is Appropriate for Fully Independent Computer - generated Works?〔J〕.165 Pennsylvania Law Review 1241，1247(2017).
{15}郑成思.版权法〔M〕.北京：中国人民大学出版社，1997.
{16}王迁.著作权法〔M〕.北京：中国人民大学出版社，2015.
{17}长沙市中级人民法院(2003)长中民三初字第90号民事判决书〔Z〕.
{18}Naruto v. Slater, No.15- cv -043240- WHO, 2016 WL 362231，at 1(N. D. Cal. Jan.28，2016)〔Z〕.
{19}Shyamkrishana Balganesh, Causing Copyright〔J〕.117 Columbia Law Review 1，4(2017).
{20}U. S. Copyright Office, Compendium of U. S. Copyright Office Practices〔Z〕.§313.2(2014).
{21}Mark Perry & Thomas Margoni, From Music Tracks To Google Maps: Who Owns Computer - Generated Works?〔J〕.26 Computer Law & Security Review 621，624(2010).
{22}Colin R. Davies, An Evolutionary Step in Intellectual Property Rights—Artificial Intelligence and Intellectual Property〔J〕.27 Computer Law & Security Review 601，606(2011).
{23}Bleistein v. Donaldson Lithographing Co.，188 U. S.250(1903)〔Z〕.
{24}梁志文.摄影作品的独创性及其保护〔J〕.法学，2014，(6):32-41.
{25}William T.Ralston, Copyright in Computer - Composed Music: HAL Meets Handel〔J〕.52 Journal of Copyright Society of the U. S. A.281，295(2005).
{26}Alfred Bell & Co. v. Catalda Fine Arts, Inc.，191 F.2d 99105(2d Cir.，1951)〔Z〕.
{27}Christopher Buccafusco, A Theory of Copyright Authorship〔J〕.102 Virginia Law Review 1229，1232(2016).
{28}Laura Biron & Elena Cooper, Authorship, Aesthetics and the Artworld: Reforming Copyright’s Joint Authorship Doctrine〔J〕.35 Law & Philosophy 56(2016).
{29}Annemarie Bridy, The Evolution of Authorship: Work Made by Code 〔J〕.39 Columbia Journal of Law & the Arts 395(2016).
{30}National Committee on New Technology Uses of Copyrighted Works, Final Report on New Technological Uses of Copyrighted Works〔R〕44(1979).
{31}Arthur R. Miller, Copyright Protection for Computer Programs, Databases, and Computer - Generated Works: Is AnythingNew Since CONTU?〔J〕.97 Harvard Law Review 977(1993).
{32}Anne Fitzgerald &Tim Seidenspinner, Copyright and Computer - Generated Materials - Is It Time to Reboot the Discussion about Authorship?〔J〕.3 Victoria University Law and Justice Journal 47，56(2013).
{33}Maria A. Pallante, The Next Great Copyright Act〔J〕.36 Columbia Journal of Law & the Arts 315，315(2013).
{34}Note, The“Flash of Genius”Standard of Patentable Invention〔J〕.13 Fordham Law Review 84(1944).
{35}Graham v. John Deere Co. of Kan. City, 383 U. S.1，15(1966)〔Z〕.
{36}Karl F. Milde, Jr.，Can a Computer be an“Author”or an“Inventor”?〔J〕.51 Journal of the Patent Office Society 378，404(1965).
{37}Pamela Samuelson, Allocating Ownership Rights in Computer - Generated Works〔J〕.47 Pittsburgh Law Review.1185，1190-1191(1986).
{38}张平.关于“电子创作”的探析〔J〕.知识产权，1999，(3):11-14.
{39}熊琦.人工智能生成内容的著作权认定〔J〕.知识产权，2017，(3):3-8.
{40}Jani McCutcheon, The Vanishing Author in Computer - Generated Works: A Critical Analysis of Recent Australian Case Law 〔J〕.36 Melbourne University Law Review 915，959-960(2013).
{41}Kalin Hristov, Artificial Intelligence and Copyright Dilemma〔J〕.57 IDEA 431，445-447(2017).
{42}Nova Productions Ltd v Mazooma Games Ltd, 〔2006〕RPC 379〔Z〕.
{43}Jani McCutcheon, Curing the Authorless Void: Protecting Computer - Generated Works Following IceTv and Phone Directories 〔J〕.37 Melbourne University Law Review 46，78-79(2013).
{44}梁志文.版权法上实质性相似的判断〔J〕.法学家，2015，(6):37-50.
{45}James Grimmelmann, Copyright for Literate Robots〔J〕.101 Iowa Law Review 657，681(2016).
