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*本文為《元宇宙視域下AIGC可版權性研究》第一部分，第二部分請見后續文章。

2022年8月，在美國科羅拉多州舉辦的新興數字藝術家競賽中，參賽者杰森·艾倫（Jason Allen）提交的Artificial Intelligence Generated Content（人工智能生成物，以下簡稱“AIGC”）繪畫作品《太空歌劇院》打敗所有人類參賽作品，獲得數字藝術類別冠軍。參賽者是游戲設計師，沒有繪畫基礎，該幅畫作是Allen使用AI繪圖工具Midjourney生成，但是卻獲得了此次比賽“數字藝術/數字修飾照片”類別一等獎，引發全球關注。

在當前數字世界和物理世界加速融合的大背景下，AIGC正在悄然引導著一場深刻的變革，重塑數字內容的生產方式和消費模式，將極大地豐富人們的數字生活，是未來全面邁向數字文明新時代不可或缺的支撐力量。AIGC大量進入市場不僅對著作權法理論構成巨大挑戰，而且還給AIGC著作權法律適用、公司合規、司法裁判帶來了新挑戰。

根據維基百科的定義，AIGC在國際上對應的術語是“人工智能合成媒體（AI-generated Media 或 Synthetic Media）”,它將其界定為“通過人工智能算法對數據或媒體進行生產、操控和修改的統稱”。2022年中國信通院發布的《人工智能生成內容（AIGC）白皮書》中認為AIGC既是從內容生產者視角進行分類的一類內容，又是一種內容生產方式，并且還是用于內容自動化生成的一類技術集合。AIGC經歷了web2.0到web3.0的時代變革，其本身也實現了技術的躍遷。

從內容生產主體的角度進行劃分，內容生產方式經歷了生產內容專業性方式、用戶生產內容方式，現在進入了利用人工智能自動生產內容的新型內容生產方式。具體如下表：

未來十年AIGC將對現有的內容生產模式帶來顛覆性的變革，它可能夠以十分之一的成本，成千倍的生產速度去生成這些原創內容。基于這些優勢，火熱的AIGC賽道在投資市場上受到了資本圈的青睞。最早對 AIGC 明確表態的是紅杉資本。2022 年 9 月，紅杉發布了一篇分析文章《Generative AI: A Creative New World》，在充分肯定 AIGC 巨大商業應用潛力的同時，紅杉預測：“從現在開始，AIGC 很快會出現殺手級應用”。近期，AIGC初創公司獲得融資的案例不斷涌現。根據筆者整理，具體統計數據如下表：

圖表二：AIGC投融資統計表（點擊放大查看表格/長按保存圖片）

根據科斯的觀點，經濟增長的原因并非在于技術創新、規模經濟和資本積累，這些僅僅是經濟增長的本身一部分。[2]而一個經濟體、一個行業經濟增長的實質原因在于擁有高效的經濟組織、合理的創新激勵機制，以及最重要的明晰的產權制度。當一個鼓勵創新，保護所有者產權的制度推出，將極大增加社會成員的心理穩定性與安全性，可以解放出更大的生產力。中國從改革開放之后經濟發展水平的飛速提升，與產權制度的建立、發展和逐步完善有著密不可分的聯系。

在新的信息技術產業中，往往技術的發展要先于社會制度甚至社會法律規制體系，此時若不及時對發展的成果進行保護，隨之將有大量侵權行為產生，將會極大挫傷生產參與者的技術創新熱情。國家鼓勵利用信息技術在未來產業中建立起市場化運作所需的基礎設施，若產業法律制度、行業規則能夠以完善的形式迅速補位，這將極大地激發產業創新活力，推動國家在面向未來的前沿新信息產業上實現跨越式發展。

AI生成文字此前是人工智能生成內容的主要形式，2022年AIGC領域的技術突破帶來了產業應用的爆發。目前，除了AI生成文字，AIGC技術可生成的內容形式已經拓展到了包括繪畫、圖像、視頻、語音、代碼、機器人動作等多種內容形式。國內在具體內容分支上的商業應用如下圖所示：

（點擊放大查看表格/長按保存圖片）

全球互聯網巨頭紛紛布局AIGC產業。目前在國內，騰訊已經擁有AI生成文字“Dreamwriter”廣泛參與文字寫稿創作。字節調動也在AI視頻創作領域加速布局，旗下剪映與快手推出的云剪等多個應用程序可以實現AI視頻創作。2022年8月，百度發布AI生成畫作的藝術和創意輔助平臺“文心·一格”，一經上線引爆了AI繪畫產業。爆火的ChatGPT背后的開發商OpenAI目前的估值已接近200億美元。在資本加持下，谷歌、微軟、梅塔等海外科技巨頭也紛紛加入AI文字、繪畫與視頻等AIGC各個賽道。AIGC產品已經大量進入相關行業市場。

AI繪畫作為國內第一個商業化破圈落地的內容形式，推出后便迅速擴張。國泰君安投資分析師預測未來五年10%-30%的圖片內容將由AI參與生成，產業規模有望突破六百億元。國海證券證券分析師楊仁文從需求端和技術端兩個方面分析產業成熟度，預計到2030年，AIGC市場規模將超過萬億人民幣。當行業飛速發展時，生產力釋放出的潛能將極大地倒逼AIGC相關知識產權界定與法律體系完善。

根據中國現行知識產權保護制度，人工智能創作的內容可以根據創作主體不同進行分層。依據創作過程中“人”所扮演的作用不同，將創作生成物分為兩類：第一類生成物即來自于人類的生成物；第二類生成物即非來自于人類的生成物。

首先，第一類生成物中人類在其中仍然扮演了重要的創作力量，人工智能參與在其中只是輔助作用。所以第一類生成物在現行《著作權法》保護的范圍內，可以認定為“作品”。第二類生成物中，人工智能參與的深度大幅提升。人工智能開始進行深度學習時，其所具有的計算模型和作出的決策會更智能、更接近于人類。人工智能參與深度學習是對人和動物大腦進行仿生模擬的過程，提供給它的是一種大型神經網絡的深層次結構。當神經網絡足夠為深度學習提供支撐，疊加強有力的大數據和算法，那時人工智能會不斷從過往案例和數據中訓練，不斷升級新算法。屆時，人工智能無需再像傳統計算機只能執行預先設定好的規則和程序，可以實現接近于第一類生成物中的著作權作品所要求的“獨立創作”。因此，根據當前的人工智能發展階段，AIGC可以類型化分為兩類：一類是來自于傳統計算機衍生作品，在創作中人工智能發揮輔助作用，主要創作工作通過人類自身完成，也即來自于人類的生成物。另一類是人工智能通過深度學習所具有從獨立創作能時的生成物。

其次，區別于第一種生成物和當前著作權下“完全人類中心主義”保護框架，[3]AIGC是一種面向未來的“后人類境況”下的創作方式。[4]其顯著的創作流程分為“輸入—學習—輸出”三個階段。通過大量的數據輸入，人工智能進行學習然后在訓練的過程中進行算法創作，不斷完善結構，在深度學習后進行高效和大批量的成果輸出。因此，相較于人類創作內容，AIGC的特征在于其擁有相同的外觀，但創作效率與產量顯著高于前者。