人工智能合理使用版權的兩難與出路
人工智能時代序幕的開啟,為知識產權保護帶來了嶄新的課題。知識產權保護是科技創新驅動發展的剛需,其制度設計並非純粹的法理邏輯推演,而應充分體現科技創新和產業發展的需要。就人工智能的知識產權保護而言,技術與產業發展需要與現行知識產權制度之間存在著一定的緊張關系,這突出表現為人工智能正在顛覆人們對傳統知識產權哲學的既有認知,挑戰著獨創性概念,引發機器人能否成為作者的廣泛爭議。相比之下,人工智能作為讀者所引發的版權侵權問題尚未獲得應有的關注,卻同樣亟待解決。因為該問題也對傳統的合理使用制度提出了挑戰,該問題的不確定性會加重人工智能的研發成本,減緩科研進展和社會進步。
人工智能是一種使機器智能化的活動,實現智能化的關鍵在於機器學習,即從數據中學習,通過輸入並分析海量信息來“訓練數據”,形成數據模型。在這一階段,版權作品等信息作為輸入數據被無數次地完全復制,甚至更改。這可能侵犯被利用作品的復制權或匯編權等。人工智能“訓練數據”是否必然構成版權侵權,抑或能否受到合理使用制度的庇護,這個問題關系到人工智能技術的未來發展。過於嚴苛的版權保護會阻礙人工智能技術研發﹔而寬鬆的版權保護又可能改變版權利益格局,抑制人類作者的創作動力。
兩種類型
人工智能根據輸出內容的不同可以區分為“表達型”與“非表達型”。“非表達型”人工智能在使用作品時,並不涉及作品的獨創性表達,而是以作品的事實性信息為對象或將作品作為數據看待,著重分析其原始數據文本的物理特征。例如,在“Authors VS Google”案中,谷歌搜索引擎復制圖書的目的僅在於向用戶提供圖書出版的事實信息,而非圖書內容,法院裁定該復制行為屬於合理使用。在該情形下,利用作品的目的是通過分析作品表達背后的“思想”來構建數據模型,而非生成“表達性”的可能替代被利用作品的內容,屬於“非表達性合理使用”。根據“轉換性使用”規則,作品使用目的越具有“非表達性”,則“轉換性”程度越高,越可能認定為合理使用。這類合理使用在國際上已基本形成共識。例如,歐盟委員會2016年提出的《單一數字市場版權指令草案》第三條規定,成員國應當對作品的復制權提供例外,允許對合法獲取的作品進行復制,但以研發等非商業目的為限。
關於“表達型人工智能”是否構成合理使用的問題,尚未形成定論。在這類人工智能開發中,輸入並分析作品的目的在於,通過分析作品的獨創性表達來訓練人工智能的表達技巧以創作新作品。例如谷歌的“下一個倫勃朗計劃”,人工智能將倫勃朗所有的畫作輸入到數據模型中進行分析,從而“創造”出更多倫勃朗風格的作品。盡管風格屬於思想,而非表達,但人工智能生成物可能會對被使用作品形成市場替代效應。而無論是“合理使用三步法”還是“轉換性使用”,都要求作品使用行為不能對該作品的市場產生不合理的影響。知識產權保護的邊界是不斷變化的,隨著電視節目模式和計算機字體的獨創性標准逐漸放寬,作品表達的規律也可能具有獨創性,而基於該規律產生的人工智能生成物就可能因與被利用作品具有實質性相似而構成侵權。可以想象,如果倫勃朗在世,他很可能起訴谷歌侵犯其版權。
解決路徑
然而,若由此否定合理使用,則人工智能技術發展將受阻。因為海量的被復制作品意味著高額的版權許可費,開發者要麼很難以承擔成本而放棄開發,要麼傾向於使用已過版權保護期的作品,但基於過時信息開發出的技術可能並不實用,信息的片面性還可能形成帶有偏見性的數據模型,即所謂的“數據歧視”。
但這也並不意味著該選項的反面(允許合理使用)是更優的選擇。如果支持合理使用抗辯,則吸收了海量作品智慧而產生的機器生成物可能會擠佔人類作品市場,從而對人類創作起到反激勵作用。此外,網絡時代的版權格局正在從傳統的以作者利益為核心轉向以使用者為中心。歷史上,版權和技術的歷史性敘述主要表現為強勢的版權人和弱勢的使用者之間的對立。如今這一形勢發生了翻轉:人人都可以通過媒體技術成為作者,網絡公司則成為用戶創作作品(例如自制視頻、博客或郵件中的信息等)的使用者。在平台經濟中,價值並非來源於數據上的知識產權,而來自於通過授權而使用數據的能力,因此使用者反而成為了版權利益格局中的強勢一方。假如作為使用者的人工智能開發者(以大型網絡公司為主)仍然受到合理使用的庇護,作者的利益空間就會進一步被壓縮。
在公共政策層面,合理使用制度具有重新分配公共福利的功能,它通過限制權利人的經濟利益而使特定群體獲得補貼。通過對經濟權力和表達權利進行再分配,合理使用制度使公眾能夠自由地從事有益於社會的活動,同時又防止權利人的“壟斷權”無限擴張。如果合理使用為機器學習提供侵權庇護,那麼公共利益再分配會逆向發展:以犧牲弱勢的用戶的利益為代價,讓作為既得利益者的大公司獲得更多經濟利益。
合理使用制度的這種困境難以通過自身的制度完善加以解決,因為作者的版權利益與使用者所代表的技術進步價值難以在該制度下得到調和。筆者認為,以法定許可為主,並搭配公共許可的做法是比較適宜的解決方案。首先,人工智能開發者無需事先獲得許可就可以使用作品,但需要向版權人支付費用,海量作品許可費收取可以由集體管理組織來負責。其次,由於表達型人工智能的生成物可能替代被利用作品,從而影響作者的市場收益,有必要允許作者享有隨時退出法定許可的權利。法定賠償制度中的“權利保留”,即權利人的“選擇退出”機制,可滿足這一需要。最后,網絡用戶作為非職業的創作者難以與集體管理組織形成穩定的交易模式,這一缺陷可以由公共許可來彌補,即釋放部分版權權利以換取網絡效應收益或搭售服務收益。(西南政法大學民商法學院 胡晶晶)
(本文僅代表作者個人觀點)
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