意義重大：AI文生圖國內(nèi)第一案判決出爐，“AI圖受到著作權(quán)保護(hù)”

人工智能技術(shù)的誕生為人類帶來了一場AI狂歡，但與此同時(shí)，也間接為法律界帶來了新的灰色地帶。圍繞AI的版權(quán)問題，今年國內(nèi)外已經(jīng)產(chǎn)生了大量的法律爭議。而近日，國內(nèi)誕生了首個(gè)人工智能圖像侵權(quán)案的判決案例。

據(jù)京0491民初11279號判決書顯示，原告李某提告稱，被告劉某在其百家號賬號中使用了原告利用Stable Diffusion生成的圖片，涉嫌侵犯其著作權(quán)，并索求相關(guān)賠償。而北京互聯(lián)網(wǎng)法院對案件進(jìn)行審理后認(rèn)定，劉某侵犯李某著作權(quán)成立，而使用Stable Diffusion生成的圖片應(yīng)當(dāng)受到著作權(quán)保護(hù)。

圍繞AI生成圖片是否構(gòu)成作品并享有著作權(quán)，北京互聯(lián)網(wǎng)法院從“智力成果”、“獨(dú)創(chuàng)性”等方面出發(fā)進(jìn)行了論述。

法院認(rèn)為，“從原告構(gòu)思涉案圖片起，到最終選定涉案圖片止，這整個(gè)過程來看，原告進(jìn)行了一定的智力投入，比如設(shè)計(jì)人物的呈現(xiàn)方式、選擇提示詞、安排提示詞的順序、設(shè)置相關(guān)的參數(shù)、選定哪個(gè)圖片符合預(yù)期等等。涉案圖片體現(xiàn)了原告的智力投入，故涉案圖片具備了智力成果‘要件?！?/p>

而在獨(dú)創(chuàng)性的認(rèn)定上，法院認(rèn)為“原告對于人物及其呈現(xiàn)方式等畫面元素通過提示詞進(jìn)行了設(shè)計(jì)，對于畫面布局構(gòu)圖等通過參數(shù)進(jìn)行了設(shè)置，體現(xiàn)了原告的選擇和安排。另一方面，原告通過輸入提示詞、設(shè)置相關(guān)參數(shù)，獲得了第一張圖片后，其繼續(xù)增加提示詞、修改參數(shù)，不斷調(diào)整修正，最終獲得了涉案圖片，這一調(diào)整修正過程亦體現(xiàn)了原告的審美選擇和個(gè)性判斷……綜上，涉案圖片具備“獨(dú)創(chuàng)性”要件”

據(jù)了解，我國此前尚無相關(guān)判例，因此本案也被知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律界人士認(rèn)為是“AI生成圖片侵權(quán)第一案”。作為典型判例，這一案件審理結(jié)果的出爐對于相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)者來說依然有著顯著的指導(dǎo)意義。

不過較為有趣的是，針對高度類似的案件，其它國家的著作權(quán)機(jī)構(gòu)曾做出了完全相反的判決。例如，美國著作權(quán)局曾經(jīng)認(rèn)定，一名藝術(shù)家Kristina Kashtanova使用Midjourney生成的漫畫圖片不應(yīng)被認(rèn)定為作品，因此不應(yīng)受到法律保護(hù)。

盡管GameLook并非知識(shí)產(chǎn)權(quán)法律的相關(guān)人士，筆者也認(rèn)為這一判例的細(xì)節(jié)上尚有可商榷之處。

GameLook注意到，北京互聯(lián)網(wǎng)法院將AI大模型的角色與“受委托進(jìn)行的畫畫的人”進(jìn)行了類比，認(rèn)為：“在上述人工智能模型出現(xiàn)以前，人們需要花費(fèi)時(shí)間精力去學(xué)習(xí)一定的繪畫技能，或者需要委托他人，才能獲得一幅繪畫作品。在委托他人繪畫的場景下，繪畫人會(huì)提出一定的需求，受托人根據(jù)委托人的需求動(dòng)筆去畫出線條，填充色彩，進(jìn)而完成一幅美術(shù)作品。在委托人與受托人之間，一般來講，動(dòng)筆去畫畫的受托人被認(rèn)為是創(chuàng)作者。這種情形與人利用人工智能模型生成圖片的情形類似。”

但北京互聯(lián)網(wǎng)法院認(rèn)為，AI模型與人有著本質(zhì)區(qū)別，因此不應(yīng)進(jìn)行同一認(rèn)定：“但是兩者有一個(gè)重大的區(qū)別，即受托人有自己的意志，其在完成委托人委托的繪畫工作時(shí)，會(huì)在繪畫中融入自己的取舍和判斷。而現(xiàn)階段生成式人工智能模型不具備自由意志，不是法律上的主體。因此，人們利用人工智能模型生成圖片時(shí)不存在兩個(gè)主體之間確定誰為創(chuàng)作者的問題，本質(zhì)上仍然是人利用工具進(jìn)行創(chuàng)作?！?/p>

而美國著作權(quán)局在其認(rèn)定中曾對AI模型的功能進(jìn)行過類似的論述。在Kristina Kashtanova的案例中，美國著作權(quán)局引入了“隨機(jī)性”的概念，認(rèn)為用戶對AI輸入的文字指令更像是建議而非命令，而AI是在用“不可預(yù)測的方式”生成圖片，盡管指令可以影響AI的生成方向，但無法對AI最終的生成結(jié)果起決定性作用。

有過AI生成圖像經(jīng)驗(yàn)的讀者或許曾經(jīng)歷過，在大多數(shù)情況下，盡管輸入了完全相同的指令詞，而大模型同樣會(huì)輸出截然不同的圖片。也就是說，盡管大模型顯然不具備人所具有的自由意志，但根據(jù)其程序的設(shè)定，大模型依然能夠以隨機(jī)性“在繪畫中融入自己的取舍和判斷”。如果“隨機(jī)性”概念得以引入，那么大模型在圖片生成中所起到的作用恐怕還需要重新評估。

此外，Stable Diffusion也不宜與Photoshop、繪圖軟件等數(shù)字軟件作為類比。北京互聯(lián)網(wǎng)法院也是如此認(rèn)為，“原告并沒有動(dòng)筆去畫具體的線條，甚至也沒有百分之百的告知Stable Diffusion模型應(yīng)該怎樣去畫出具體的線條與色彩，可以說，構(gòu)成涉案圖片的線條和色彩基本上是Stable Diffusion模型‘畫’出，這與人們之前使用畫筆、繪圖軟件去畫圖有很大不同?！?/p>

上述意見并非對法院判決提出批評。事實(shí)上對于人工智能大模型這類新興事物來說，其誕生必定意味著為法律帶來灰色地帶，因此出現(xiàn)認(rèn)定上的分歧再正常不過。而人類法制也正是在不斷的論證與沖突中取得進(jìn)步。

從目前的判例來看，以美國為代表的西方國家的法律系統(tǒng)對人工智能更加警惕，這也潛在地限制了人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。而對從事AI相關(guān)產(chǎn)品經(jīng)營的商業(yè)機(jī)構(gòu)來說，我國的首個(gè)判例無疑是一個(gè)利好的消息。

隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的逐步發(fā)展，GameLook也十分期待未來國內(nèi)能夠有更多案件出現(xiàn)，為AI相關(guān)的著作權(quán)法律問題帶來不同的觀點(diǎn)與視角。