蒋舸 | AIGC版权判定的认知经济性分析

一、问题的提出

用户能否取得人工智能生成内容（以下简称“AIGC”）的版权？随着生成式人工智能全面渗入公众生活，各国版权界陆续给出答案。中美因为影响力巨大、人工智能产业发达，所以两国一度大相径庭的立场尤其引人注目。美国版权局在2023年的版权登记实践中采取了极端严格的“绝对控制说”。在Zarya案和《太空歌剧院》案中，“尽管用户在提示词工程环节做出了显著贡献，（美国版权局）仍然拒绝登记版权”。与之相反，北京互联网法院在“李某锴诉刘某春侵害著作权案”（以下简称“《春风送来了温柔》案”）中延续了前AI时代的“最低限度创造性标准”，即Feist标准。根据该标准，用户在创作中使用AI的行为并不阻断其版权主张，对AIGC是否构成作品应当进行个案判断。只要用户做出足够的创造性贡献，便有可能成为作者。

2025年1月，美国版权局发布了关于AIGC可版权性立场的最新报告《版权与人工智能第二部分：可版权性》（以下简称《可版权性报告》），其基本立场是强调版权法具有足够的弹性，能够应对生成式人工智能带来的冲击波，无需增设专有权利（sui generis right）。与“《太空歌剧院》案”等案所秉持的“绝对控制说”相比，《可版权性报告》对待用户版权主张的态度变得更加温和。在该报告中，美国版权局一面宣称遵循“最低限度创造性标准”；另一面又宣布现阶段只在“用户输入包含作品”“用户对输出内容予以汇编”以及“用户实施了体现独创性的线性修改”三种情况下为用户提供版权登记；至于在单回合输入的情况下，无论用户的贡献多么显著，他也不能对输出内容主张版权。该要求在理论上体现了“实质控制说”，在操作上体现为“线性修改说”。无论从理论还是实践层面，其实都高于前AI时代的“最低限度创造性标准”。美国版权局指出：即便各国均认同应当沿用现行版权法，仍可能在未来一段时间内无法就人类作者最低限度贡献的具体含义达成共识，“各种观点仍然处于形成过程之中”。

在这场牵动全球版权界神经的讨论中，我国有必要认真探求何种立场既符合版权法原理又契合我国国情。在探求过程中，不仅需要通过本体论层面的“名”“实”对应关系来探求何为“作品”，还应当在认识论层面考察不同作品观的认知经济性表现。因为，不同作品观所受到的认知资源约束程度不同：有些作品观耗费的认知资源少、约束小；而另一些作品观“看起来很美”，执行起来却会不断受到信息成本掣肘。假如这些作品观对应的社会收益并无重大差别，就应当选择认知成本更小的作品观。

就目前既有学说而言，抛弃“绝对控制说”无疑是AIGC可版权性研究的重大进步。然而，从“绝对控制说”到“实质控制说”或“线性修改说”的发展，只纳入了本体论层面的思考，尚未将认知成本与认知收益作为考虑因素。这一缺失导致现有分析不够完善，因为高于“最低限度创造性”的标准实际上难以经受认知成本收益分析的考验。有鉴于此，本文拟为现有讨论增加认知经济性视角，以增强人们关于“最低限度创造性标准”的信心，并推动完善版权判定的科学性和合理性。

二、版权分析框架在文艺成果界权上的认知优势

对于当代法律人而言，版权法已经成为不言自明的存在。不过，回顾没有知识产权法的前现代世界就会发现，从仅有道德感指引的混沌状态通向如今清晰规则体系的道路绝非坦途。如果我们不能充分体会知识产权法构造之精妙，就很容易轻易抛弃既有的成熟规则，转而寄希望于其他的利益平衡方案。例如，当文艺成果不够传统、不够典型时，往往有人认为这些新类型文艺成果难以满足作品构成要件，转而试图通过竞争法原则条款、民法原则条款或者增设邻接权等手段来实现利益平衡。在体育赛事直播画面、游戏直播画面、游戏规则、同人元素、音乐喷泉和古籍点校等非典型文艺成果的可版权性问题上，反对意见均遵循以上思路。要克服这种“轻言放弃”的态度，就需要我们静下心来体会现有知识产权规则的来之不易。

（一）知识产权法的模块化构造

知识产权法呈现为一套高度模块化的复杂分析框架。貌似相同的创新行为在此模块下可能成为产权主张的对象，在彼模块下却可能被置于公有领域，技术方案可以获得专利保护却无法成为版权客体，便为例证；而貌似一致的同质化竞争行为同样可能受到区别对待，例如，在“赢家通吃”的专利法模块下，独立发明的事实并不足以让被告免责；而在版权法模块下，被告只要没有接触原告作品，便无需承担侵权责任。如此复杂的规则必然有其存在的理由，而推动知识产权法演化出多模块结构的重要动力之一，正是信息成果利益平衡问题本身的复杂性。信息成果利益平衡问题的复杂性有多方面原因，其中最重要的原因是该领域利益平衡的非零和性更加突出。作为对比，有体物在生产者和使用者之间的分配更接近零和游戏，因此决策相对简单。例如，在分配层面，有体物产权判定只需解决“给谁用”的问题；信息产权判定则需要进一步关心“给多少人用”的问题，因此更容易左右为难。此外，信息成果缺乏物理边界、难以认定占有且难以自力救济等特性也加大了执行知识产权制度的难度。

众所周知，受认知资源等局限，现实中的决策者无法即时为每起个案提供定制化的最优方案。为了弥补这种认知局限，决策者必须依赖结构化的认知经验。因此，知识产权规则制定者的任务就是尽可能提供高质量的结构化经验，以便帮助决策者尽可能以少量认知成本获得可观的认知收益。而模块化是提升认知效率的有效途径——知识产权法正是通过权利客体来进行分流，进而降低问题的复杂度的。具体而言，知识产权法区分为版权法、专利法、商标法和商业秘密法等不同模块，每个模块都包含着一套以“权利客体、权利内容、权利限制”为主线的结构化规则，犹如一名知识体系“深而窄”的专家，能够快速且正确地解决本领域问题。而不同模块之间协同作用，最终整合为一套能够有效降低决策负担的模块化经验。可见，各个模块之所以如其所是，并非完全源自不同成果在本体论层面的区别，同时也是认知经济性驱动的结果；而且，这也不仅仅由模块内部规则及调整对象所决定，在很大程度上还来自与外部模块之间的分工压力。进言之，“作品”作为版权法模块的“守门员”概念，其含义自然并不仅仅由概念的日常内涵决定，而需要同时服务于各模块之间的协调一致。如果某种解释在局部看起来有一定道理但不利于信息成果界权的系统分工，则对这种解释方案需要进一步检讨。

（二）作为版权模块门槛的“作品”概念

从认知经济性的角度看，“作品”概念的功能是筛选出与版权法上利益平衡分析框架相匹配的信息成果。面对海量涌现的文艺成果，版权法的事后界权模式具有突出的认知经济性优势。人们每天用智能手机拍摄的照片或者视频不计其数。若是需要如同专利法一般在侵权纠纷发生之前便通过行政程序完成专利权的初步界定，则社会成本将十分高昂。因为，绝大多数文艺成果从不发生纠纷，对于这部分客体而言，在纠纷发生前投入社会成本进行界权并不能产生收益；而针对那些可能发生纠纷的少数作品，由于事后界权的难度不高，因此事后纠纷解决成本也可被控制在能够容忍的范围内。就此而言，版权法以有限的事后纠纷解决成本为代价，避免了巨大的事前界权成本，体现出高度的制度理性。而界权成本对产权的产生和发展有着重要影响——界权的性价比越高，产权的产生与维系越容易。在信息成果数量暴涨的今天，版权的事后界权模式在知识产权系统分工中的潜力越来越突出。

版权事后界权模式的成功与作品是“小概率”信息成果的事实息息相关。典型作品具有“统计一次性”的特征——在人类经验的统计空间中，它们只发生一次，不发生第二次。例如，如果曹雪芹没有写出《红楼梦》，那么整个人类历史上也很难有人创作出这部杰作。这与技术方案常常被不约而同地发明出来大相径庭。对于大概率的技术方案而言，如果社会不在纠纷发生之前未雨绸缪，则纠纷发生后界权的难度将相当高。小概率的文艺成果则不然——只要原告创作在先，则被告是否抄袭一目了然。文艺成果的小概率属性与版权法的事后界权模式紧密相连：如果成果缺乏小概率属性，事后界权就难以落实；而如果成果具有小概率属性，事前界权的必要性就会大幅降低。文艺成果的小概率属性与事后界权机制之间的良好匹配度造就了版权法的高度认知经济性。

版权法边界在两个世纪的演化中越来越明显地体现出与小概率成果的相关性：一方面，如果缺乏小概率属性，即便声誉卓著也难以获得版权保护，许多表现形式简单的现代艺术品可做例证；另一方面，如果具备小概率属性，哪怕毫无文艺气质也可能被接纳为新型“作品”，计算机程序便是典型例证。计算机程序最终得以进入版权范畴绝非因为它在本体论层面特别符合“作品”一词的内涵，其中的一个重要原因恰是其小概率特征与版权事后界权机制彼此适配——这正是认知经济性驱动知识产权法整体结构演化的事例。针对明显具备小概率特征的AIGC给版权法提出的挑战，计算机程序进入版权范畴的前例显然极具参考价值。

可见，关于作品要件的解释是、但绝不仅仅是概念解释问题。作品构成要件不是目的，而是筛选适配版权分析框架的信息成果之手段。作品要件的解释论构造应当服务于版权法模块的制度功能，包括充分发挥版权法模块在小概率文艺成果界权方面的认知功能。“作品”概念的解释不应局限于简单地由前（规范）向后（效果）进行推理，还需要从后向前予以检验。我们不能仅仅因为新型文艺成果与从传统作品中总结出的概念解释方案之间存在差别就贸然认定它不是作品，还需要将版权权利内容、权利限制、权利救济等环节是否有助于实现该成果的利益平衡纳入考虑因素。作为版权法模块门槛条件的“作品”概念之解释，不能单纯依赖于日常含义、比较法知识或者既往经验，还需要有意识地让被筛选出来的“作品”与版权图式相匹配。需要说明的是，对“作品”概念认知功能的强调并不等于否认法律传统赋予“作品”概念的核心内涵，而是要求人们在推动概念发展的同时纳入认识论层面的考虑。面对新型文艺成果，如果版权法提供的结构化分析框架有助于得出恰当的利益平衡结果，则可考虑寻求将新型文艺成果承认为作品的解释论方案。

在“作品”概念制度功能的指引下，否认AIGC构成作品者不能仅指出AIGC与传统作品的不同之处，还需要陈述版权法分析框架不适合实现AIGC的利益平衡的理由。然而，在既有的论证中，既没有见到关于版权分析框架的论证，也没有见到关于其他分析框架比版权法更合适的论证。恰恰相反，版权法在权利内容、权利限制等环节提供的规则均与AIGC配合默契，我们很难想象出一套比版权法更加合适的分析框架。所以，考虑到版权法在小概率文艺成果事后界权方面的优势，允许AIGC进入版权分析框架才是明智之选。进而言之，我们不仅不应绝对化地把AIGC排除在版权分析框架之外，而且在设定可版权标准时，还应当将充分发挥版权分析框架的认知优势作为目标之一。

三、AIGC独创性高低判断的认知成本分析

从认知经济视角出发，避免在版权权利客体环节设置高门槛，才是性价比最高的方案。版权法分析框架不仅可适用于用户独创性贡献程度高到足以直接认定为作品的AIGC（以下简称“高独创性AIGC”），而且也同样适用于用户贡献程度较低、但与既有作品和公有领域内容存在显著差别的AIGC（以下简称“低独创性AIGC”），因为区别对待高独创性AIGC和低独创性AIGC的做法势必产生高昂的区分成本，而该区分成本并不能通过区分收益得以弥补。具体而言，该区分成本主要包含以下几方面内容：

（一）高独创性标准的选择成本

一旦拒绝适用“最低限度创造性标准”，决策者便面临着在各种高独创性标准之间进行选择的难题。经验表明，与判断独创性的“有/无”相比，判断独创性“高/低”的难度更大，仅在各种高独创性标准之间进行选择本身就将耗费大量认知成本。

在“最低限度创造性标准”之上，存在三种高独创性标准。对用户最为严苛的是“绝对控制说”。根据该说，只要“包含超过微不足道的来自AI生成的内容”，AIGC便不能构成用户的作品。在“《太空歌剧院》案”和“Zarya案”中，美国版权局无视用户对AI初步生成内容进行的大量个性化修改而拒绝版权登记，正是该说的典型体现。“绝对控制说”的实践效果相当于彻底将AIGC排除在作品之外，为用户主张版权设置了最大障碍。不过，从最近发布的《可版权性报告》来看，美国版权局已经放弃了这一极端立场，明确承认“即便包含AI生成的内容”，人类的独创性表达仍然受到版权保护，而且明确指出“对生成内容的独创性修改”构成用户作品。

“实质控制说”和“线性修改说”均比“绝对控制说”更宽容，它们都允许用户对“包含超过微不足道的来自AI生成的内容”主张版权。但是，它们并没有宽容到允许用户一旦做出最低限度创造性贡献就可以主张版权的程度。“实质控制说”将版权建立在以提示内容为核心的用户选择基础上，要求用户的贡献构成AIGC之“近因”（proximate cause），即用户应通过个性化选择来实质控制AIGC的形成。“线性修改说”可被视为“实质控制说”的具体化，该说主张：尽管用户在单回合AIGC中的贡献不足以支撑版权主张，但当后续修改包含足够的用户独创性贡献时，便可承认用户对AIGC施加了实质控制。“暗箱多回合”被视同为单回合，用户在其中的贡献不足以让他成为作者。

一旦法院打算筛选高独创性AIGC，就必须从上述不同标准中作出选择，因为不同标准给出的高独创性AIGC范围不尽一致。哪怕“线性修改说”和“实质控制说”均对用户的控制程度提出了实质要求，二者仍然存在明显差别。在单回合输出情况下，“线性修改说”更严格；但在多回合输出情况下，“线性修改说”反而可能更宽松。这意味着特定AIGC可能在此标准下是用户作品，但在彼标准下却不是。“高独创性AIGC”的范围将因法院采用的不同立场而难以把握。这不仅将导致理论上漫长而无谓的争议，更会导致实践中的巨大不确定性。唯有不强求法官对用户独创性贡献超出“最低限度”的幅度作出判断，才能节约在不同高独创性标准之间进行艰难抉择的社会成本。

（二）逐个澄清创作过程的制度成本

如果将高独创性表达作为用户取得版权的前提，则必须在每起个案中调查用户贡献是否达标。版权登记如此，侵权案件也如此。哪怕作品永不进入交易且永不产生纠纷，登记机关仍然需要就创作过程展开调查。哪怕被告原样照抄AIGC，法院仍然需要首先调查用户贡献是否达标。

相较于“实质控制说”和“线性修改说”，根据“绝对控制说”进行逐一审查的难度偏低。因为“绝对控制说”要求用户将AI作为消极工具使用，标准比较明确。尽管如此，根据该说来筛选高独创性AIGC仍伴有一定的认知成本，因为用户描述达到何种精确程度才算实现“绝对控制”是一个难以精确回答的问题。当然，该说最致命的缺陷不在认识论层面，而在本体论层面。美国版权局在放弃“绝对控制说”之后，仍然主张逐一考察AIGC的生成过程，以便判断用户贡献是否足够，这是采纳“实质控制说”的表现。只不过美国版权局认为在现阶段技术条件下，“实质控制”的具体表现形式限于输入作品、汇编和线性修改，而不包括在单回合人机互动中通过非作品型提示内容施加显著控制。然而，无论在前AI时代还是AI时代，试图针对每个文艺客体来逐一判断版权主张者的贡献程度的认知成本都很高。尤其当主张者的贡献和某种非人因素的贡献混同在一起呈现出文艺外观时，判断主张者的贡献是否占据主导地位就格外困难。专利法上关于“发明/发现”二分法的纠结已经清楚地展现出这种困难。人类贡献与非人因素混合而成的对象（例如分离后的基因片段）究竟是“人的成果”还是“自然产物”，并不是按照“发明”或者“发现”的日常含义就能回答的问题，而是复杂的政策权衡。同理，除非通过“最低限度创造性标准”给出明确的政策结论，否则指望逐一在个案中判断用户贡献是否足以将人机合作成果定性为用户的独创性表达将十分困难。以下两个前AI时代的例证即体现了 “实质控制说”的适用困难：

第一个例子是在AIGC可版权性语境下经常被提及的“猴子自拍案”。该案判决仅讨论了猴子能否主张版权的问题，并未涉及摄影师在何种情况下能够主张版权的问题。倘若根据“实质控制说”来判断摄影师的版权主张，则必须对摄影师控制猴子的程度作出评价，这无疑是个见仁见智的问题：有人可能认为只有在摄影师对猴子进行了长期训练的情况下，才能将猴子按下快门产生的照片归功于摄影师；另一些人可能认为只要摄影师出于拍摄意图主动向猴子提供自动相机，便可主张版权；还有一些人可能认为“实质控制”的评价标准应当介于两者之间，例如摄影师需要将相机以特定方式摆放妥当，或者需要向猴子发出相当程度的引导。从认知经济性的角度看，当猴子不构成版权主张的竞争者时，如果每天都出现海量控制程度高低不一、控制内容难以分辨的猴子自拍照，那么最合理的答案恐怕不是逐一澄清照片的拍摄过程和摄影师的干预程度，而是只要照片满足最低创造性标准就承认其为作品。用户操纵AI“文生图”，类似于借助AI猕猴在特定的AI宇宙中拍照。因此最佳策略同样是：只要AIGC与既有作品及公有内容存在显著差别，就承认其中的用户贡献可以带来版权。当然，在判断何为“显著差别”时可以适当拔高标准，以回应AI时代存在大量低成本信息的现实。但这并不妨碍评价对象是AIGC的客观状态而非其背后的创作过程。照片和AIGC都是人机合作的成果，将其定性为人的成果并不存在不可克服的障碍。当定性为人的成果并不会带来不可接受的利益平衡效果时，决策者没有必要再逐一分辨人的贡献的绝对量和相对量。否则，逐一分辨的认知成本和误判率都将高得惊人。

第二个例子是“高阳等诉金色视族（北京）影视文化有限公司等侵犯著作权案”（即“《追气球的熊孩子》案”）。该案中，相机在自动模式下随热气球漂移生成的照片本质上是摄影师的贡献与非人因素共同作用的结果。摄影师对于热气球离开地面后第1秒拍摄的照片之预见性和控制力都非常高，根据“实质控制说”，摄影师对此的版权主张应当受到支持。对接下来的第2秒、第3秒照片的版权主张，估计问题也不大。但随着热气球漂移时间延长，摄影师的预见力和控制力将越来越低，当然，他仍能预见照片上会出现天空、地表以及弧形的地球边缘，但如此粗略的预见性只能相当于对思想的控制。至于与表达细节相对应的天空或者地表之具体状态，如天空是万里无云还是阴云密布，地表是城镇、山丘还是水域，摄影师都既无力预见更无法控制。后期照片上的表达细节受自然条件与相机性能影响的程度，远高于受摄影师影响的程度。如果严格执行“实质控制说”，理应否认后期照片构成作品。一审法院否认原告的版权主张，很大程度上正是上述分析的体现。问题在于，一旦将版权主张者的贡献程度纳入考虑，法院就必须提出能否构成作品的区分标准。这条标准应该按照热气球腾空的时间来设定吗？还是按照腾空的高度来设定？抑或按照热气球是否仍在“熊孩子”们的视线之内来设定？应该受到天气是否稳定的影响吗？……很难想象法院能够找到一项足以凝聚共识的标准。

以上两例说明，在前AI时代，当人的因素与非人因素混同生成文艺成果时，逐一判断人的贡献是否占据主导地位常常面临难以克服的困难。“最低限度创造性标准”只关心人的贡献，不关心人的贡献与非人因素贡献之间的比例，因而能够回避逐一判断人类贡献是否主导的难题。这一认知成本层面的优势恐怕正是它能够成为全球主流标准的重要原因。AI的出现只不过使得人类贡献与非人因素贡献的混同变得更加明显，但并不会使得从混同物中区分出人的贡献并且判断其主导地位变得更加轻松。如果在权利客体环节就按照“实质控制说”逐一判断用户贡献程度，将带来极为巨大的认知成本。

对于版权登记机关而言，考察用户是否输入了作品、是否进行了汇编以及是否进行了线性修改都意味着对用户创作过程进行考察。其中，考察用户是否输入了作品最为简单。考察用户是否进行了汇编已经稍显困难，因为理论上哪怕在人机单回合互动过程中，用户仍有可能通过发出指向性明确的指令来要求AI实现独创性汇编。而在线性修改场景下，为高独创性AIGC和低独创性AIGC划定界限将更为困难，因为只要允许线性修改为用户带来版权，就开启了允许用户主张人机合作成果之门。毕竟，当用户指示AI在前序生成内容的基础上增添元素或者改变表达细节时，用户通常不会给出“绝对控制”级别的精细提示词，而是通过比较简练的文本来进行指引。以“文生图”为例，用户可能会要求AI给天空增加一艘飞艇，但不会精确指定飞艇的线条与配色；用户也可能要求AI把服装颜色调整为红色，但却并不关心AI将服装调整为深红、浅红、紫红还是粉红；用户可能要求AI将画中人物的观察视角向左侧平移15度，类似拍摄时将机位向左平移15度，但却并不指示AI应当生成什么样的线条与色彩组合。上述修改行为，是否能为用户带来版权？拒绝“最低限度创造性标准”的本质是拒绝用户对人机合作成果主张权利，而对线性修改的认可实际上突破了这一点。那么，允许用户在何种情况下对人机合作成果主张版权，自然成为不得不面对的难题。

从美国版权局的实践中，我们已经可以看出偏离“最低限度创造性标准”导致的个案调查成本高企。从“《太空歌剧院》案”和“Zarya案”等案可以看出，版权局为了判断用户贡献程度，在每起案件中都与当事人进行了漫长而复杂的互动。调查既让当事人承担了不菲的律师费，也使版权局消耗了大量的行政成本。然而讽刺的是，版权局在与当事人及其律师反复沟通之后，仍然未能彻底了解并准确评价申请人的创作过程。美国版权局在《包含AI生成材料的版权登记指南》中表示，“本局每年收到大约50万起登记申请”。哪怕这50万件中只有小部分属于AIGC（在未来，这一假设并不成立），对每起申请背后的创作过程展开精细调查的成本也很惊人。而且，在付出如此多成本之后，版权局并不能保证自己作出正确判断。可见，如果版权登记机关以确认用户高独创性贡献作为登记前提，则其工作效率和效果都难免引人怀疑。

即便美国版权局愿意承担上述成本，也不意味着精细判断对于其他国家而言是恰当的版权登记政策。包括我国在内的多数国家奉行版权自动产生原则，登记并非取得版权之条件，故登记机关也不以实质审查为己任。然而在美国，登记却是作者在联邦法院起诉与获得法定赔偿的前提。未登记作品并不享有与登记作品同等程度的保护。在此情况下，美国版权局长期以来都在履行一定程度的实质审查，其力度虽不能与专利审查相提并论，但与我国版权登记机关几乎不履行任何实质审查义务的情形存在明显区别。如果我国在权利客体环节引入针对每起申请的实质审查，则版权登记机关需要逐一考察每个申请登记的AIGC的创作过程，而这几乎意味着对现有版权登记制度的重构。即便我国希望提高版权登记质量，逐一考察AIGC创作过程也不是对症下药的方式。

有人可能会主张：调查成本只是程序事项，与可版权性的实体规则无关，无论调查成本多么高、用户为了获得版权而隐瞒过程信息的可能性有多大，都应当将非源自用户的内容排除在版权保护范围之外。根据这种观点，版权法本不应保护画作中随机泼洒颜料所呈现的内容。至于随机内容在实践中往往被视为作品的现象，只是画家不披露创作过程的结果，“仅仅是客观事实与法律事实有时并不吻合的又一实例而已”。这种将程序与实体截然分开的思路，恐怕难以反映许多规则背后的制度逻辑。事实上，法律规则设计乃通盘考虑之结果，实体规则的合理性不能脱离程序效率而存在。例如，“对于严格责任原则和过错责任原则的评价，既取决于降低风险激励问题和风险分配问题，又取决于制度运行成本”。若一项制度貌似精美但实施起来却过于昂贵或者纰漏频出，则这项制度很可能尚不如一项略显粗糙但能够在绝大多数情况下以低廉成本换取正确答案的规则。正因如此，一种必须付出巨大制度成本却并不能换来有效事实的AIGC版权规则并不合理。制度设计应当把制度成本纳入考虑。

此外，即便公权力机关甘愿容忍区分高独创性AIGC和低独创性AIGC的认知成本，公众面对的区分成本可能已然高到阻碍区分目的的程度。无论针对哪种AIGC，公众都无法以合理的成本从其外观中识别出用户是否对AIGC实施了实质控制——公众既不能从AIGC中看出用户有没有输入作品，也无法看出用户有没有对AIGC前序输出内容进行汇编或者线性修改。由于公众无法以合理的认知成本来区分高独创性AIGC和低独创性AIGC，因此所谓公众能够自由利用低独创性AIGC的益处根本无法实现。假如AIGC质量平庸，则公众与其耗时费力地去研究用户的贡献程度，还不如利用AI进行独立创作，反正独立实施一次可以替代平庸AIGC的生成行为并不困难。而假如AIGC制作精良，其背后大概率存在用户的高度贡献，公众原本也不能奢望自由使用。由此，无论AIGC质量如何，公众的合理策略都是避免照抄。版权法只保护高独创性AIGC理论的吸引力原本在于拓展公有领域，但既然公众无法以合理的成本来识别公有领域边界，则各种学说许诺的公有领域拓展部分也不过是镜花水月。

（三）AI定制化导致的折衷标准排除困难成本

区分成本高昂的第三项原因是，AI定制化将导致对低独创性AIGC的排除越来越困难。在未来，以下两方面趋势将令AI越来越接近用户的“分身”：

一方面是用户的“进化”。随着用户使用AI的熟练程度的提高，AIGC的盲盒属性将逐渐降低。未来，用户在选择大模型、插件、设计提示内容以及参数等各个环节将越来越有心得。尽管用户不能完全预见AIGC的所有细节，但他很可能对于此模型和彼模型的区别、此插件和彼插件的差异、此提示词与彼提示词的效果都有越来越可靠的把握。这正如经验丰富的摄影师手持一部并非“所见即所得”的老式相机，照样能在头脑中预见不同参数、角度和配件的成像效果。版权法一直以来都关心用户贡献了多少，而不关心用户没有贡献的内容有多少。随着用户对AIGC的控制力逐渐提高，版权法理应在法律评价上反映该趋势。

另一方面是AI的“进化”。反对者只看到AI“黑箱”的一面，而忽略了AI与用户越来越心意相通的趋势。早在2023年引发争议的Stable Diffusion和Midjourney中，用户已经有可能运用个性化插件来增加结果的可控性；到了2024年2月，ChatGPT开始提供记忆用户习惯的选项；2025年横空出世的Deepseek在体现用户个性化能力方面则更进一步，而这些都只是AI定制化逐渐成熟的初期表现。从技术可能性观之，特定用户既可以主动训练体现个人偏好的扩展模型，也可以被动地让AI提取自己的个性化需求与表达偏好。在日积月累的过程中，机器有可能从提示内容、插件选择和修改过程中习得越来越多的用户偏好，不再“千人一面”，而是“各为其主”。AI的定制化程度越高，特定用户就越可能成为AIGC的“近因”，从而令用户取得版权越来越容易。

有学者认为，“生成式人工智能发展的方向，是其越来越‘智能’，也就是其自主性越来越强。这就意味着用户的输入越来越不可能直接决定生成式人工智能所产生的内容”。针对该观点，需要注意如下方面：一是作者身份不以绝对控制生成内容为前提，二是智能化程度的提高并不意味着可预见性下降。“机器的不受控，是受控的不受控；机器生成内容的不可预见，是可预见的不可预见；机器的所谓‘随机性’，是人所指定范围内的随机性。”AI智能化程度的提高仅仅意味着机器越来越优秀，却不意味着人越来越无能。既然AI只是帮助人类高效生产内容的手段，那么手段的进步自然不应当带来目的受挫的结果。在介绍新一代AI办公软件时，微软向用户承诺：“Copilot永远受控于你。你来决定保留什么、修改什么、删除什么”。这一承诺显然不以AI越变越笨为前提。在高效实现用户预期的道路上，用户与AI不可能“渐行渐远”。只有那些“善解人意”的工具才得以在人类社会中存活并进化。这一从石器时代就开始决定着人与工具关系的规律，在AI时代只会发扬光大而不可能烟消云散。

用户与AI的“双向奔赴”意味着，用户越来越可能以相对较少的输入获得比较满意的输出。这导致“线性修改说”和“实质控制说”的实践效果将越来越接近于“最低限度创造性标准”。美国版权局已经在最近的《可版权性报告》中预留余地，反复强调技术发展有可能改变现阶段关于用户控制力的判断。这说明美国版权局已经意识到用户对AIGC的控制力有可能逐渐增强，并不打算给定一劳永逸的结论。

（四）持续记录与保存创作过程信息的社会成本

有学者建议法院在必要时可要求用户提供其AI 客户端上存储的关于创作过程的记录作为佐证。但笔者认为，这种记录并保存创作过程信息的要求即便在技术上可行，也不应当被设定为用户主张版权救济的必要条件，原因如下：

首先，绝大多数版权都不会成为交易或者诉讼的对象。作为参考，马克·莱姆利教授曾经估算，美国授权专利中被许可的比例约在5%左右，诉讼比例则不超过1.5%。考虑到版权的自动产生机制与平均商业价值，版权的交易率和纠纷率应当远低于上述比例。由于用户未必能够准确判断哪些AIGC未来将被交易甚至引发纠纷，因此只能对所有AIGC的生成过程予以记录保存。由此产生的成本对于绝大多数并不进入交易或纠纷的AIGC而言毫无必要。

其次，版权保护期相当漫长，从创作到纠纷可能会经历数年甚至数十年的光阴。在如此长久的时间内维持AIGC与其创作过程信息的对应关系未必容易。正如当数码照片转换为PDF的一部分之后，人们通常无法从PDF中获取数码照片的原始信息一样，假如AIGC的格式有所转换，则创作过程信息同样可能丢失。即便未来AIGC版权实践将以专业用户的商业实践为重点，但版权法毕竟不是专门为商业化的专业创作主体设计的法律。出于非商业目的而创作并分享内容早已成为相当一部分人生活的重要组成部分，要求他们为了远在将来的未知纠纷而持续保留创作过程记录恐怕过于苛刻，而且在社会成本意义上也未必值当。

（五）新设规范的立法成本

若打算在立法层面为低独创性AIGC增设规范，则区别对待高独创性AIGC和低独创性AIGC的做法还将引发更大的成本。

新增规范的本质是新增邻接权，至于是具体表现为《著作权法》中的新增条款、单独立法抑或暂时寄居于反不正当竞争法一般条款下，都不影响新增条款的性质。无论采用哪种形式，都需要付出相当可观的认知成本来探究新规范的客体要件、权利内容、权利限制、保护期限以及侵权抗辩等各个环节的规则。经验表明，贸然新设规范不但意味着漫长的讨论和众多的分歧，而且常常效果堪忧。不妨以几类邻接权为例，来观察贸然新设规范的社会成本：第一，欧盟关于数据库的专门法被普遍诟病，甚至有学者认为欧盟数据库保护规则是阻碍欧盟数字产业发展的罪魁祸首之一。第二，欧盟在《单一电子市场版权指令》第15条中规定了新闻出版者邻接权，意图帮助传统出版者从网络新闻平台处分得利益，但效果不尽如人意。该条款被指责为不仅没有给传统出版者带来利益，反而阻碍了网络用户高效获取信息。第三，德国为了将高独创性摄影作品和低独创性照片区分开来，付出了不菲的立法成本。为低独创性照片创设邻接权的过程并不顺利，经历过多次立法调整，直到1985年的德国著作权法改革前，摄影作品和照片还享有同样的保护期。即便在两种照片的保护期区别开后，其区分效果也仍然存疑。第四，我国已经出现了因为新增排他权规范而引发争议的端倪。由于可版权性标准过于严格，体育赛事直播画面一度被拒绝承认为作品，近年立法上额外新增了两条规范来确保对体育赛事转播者和主办者的激励，但都受到质疑。一是2020年《著作权法》修改时新增了广播组织的信息网络传播权，但被认为存在重复保护和妨碍公有领域作品被利用之嫌；二是2022年《体育法》修改时于第52条第2款引入体育赛事活动组织者权，但若不能及时对其宽泛的措辞加以澄清，很可能对公众乃至观众的自由造成负面影响。此外，不乏学者认为古籍点校无法通过版权法获得适当保护，因此建议为点校成果增设邻接权，典型方案是在权利内容和限制方面与版权保护维持一致，但将保护期缩短到10年。但这种邻接权设计非常值得商榷。因为大量生命周期短暂的作品都能享受50年以上甚至超过百年的保护期，若古籍点校作为“慢工出细活”、市场更新频率极低、受众群体有限的成果却只能享有10年保护期，则其创作者贡献与版权回报之间的匹配程度令人怀疑。需要强调的是，笔者并不绝对化地反对增设邻接权，但反对在澄清制度成本与收益之前贸然新增邻接权，因为在立法层面新增能够经受考验的邻接权绝非易事。

具体到AI版权，国内外均有论文建议通过新增邻接权来实现AIGC生产者与使用者之间的平衡。有国内学者主张“在我国《著作权法》上设立一项由产生数据的程序或设备的使用权人享有的对数据成果的‘数据处理者权’”，即用户享有的AIGC邻接权。对该主张，新设规范的成本不可不察。从认识论角度看，如果立法者为低独创性AIGC新增分析框架，则目的不应仅停留在维护“独创性”或者“表达”等概念的传统教义上，还应当追求提升认知效率的目标。换言之，具备认知效率提升效果的新类型应当既便捷又正确。这对规则制定者提出了相当高的要求。立法者在新增结构化分析框架时，必须仔细思考每个环节的各个概念。例如，权利客体的构成要件既需要低于独创性表达（否则无法与版权相区别），又不应包含与现有成果或者公有领域内容高度近似的内容（否则将对他人版权或者公有领域造成侵蚀），但如此，这种邻接权的保护范围将非常狭隘且难以界定。此外，立法者可能还需要考虑投资额度、激励必要性等多方面因素，这种复杂的考虑很可能使低独创性AIGC的分析框架难产。其他环节的设计同样不简单，稍微不慎，便容易出现新增规范无用或者有害的结果。就此而言，美国版权局在《可版权性报告》中拒绝新增专有权利（sui generis right）的态度值得肯定。高质量的利益平衡分析框架往往产生于长时间内大量事件的积累，版权法、专利法和商业秘密法等成熟分析框架均孕育发展于千百万次利益平衡的基础之上。在没有任何证据表明版权分析框架不能满足AIGC利益平衡要求的情况下，贸然为AIGC新设规范可能后患无穷。

总之，区分高独创性AIGC和低独创性AIGC涉及多方面成本。在将低独创性AIGC从版权法中予以排除之前，应当充分考虑区分成本的存在。

四、AIGC独创性高低判断的认知收益分析

反对低独创性AIGC构成作品的重要理由是保护低独创性AIGC将严重阻碍公众行动自由。若这一担忧属实，那么即使代价高昂，区分策略仍然值得追求。理性的制度设计并不追求避免一切成本，正如其并不追求实现所有收益。制度理性并不单方面地取决于成本或者收益，而是取决于成本和收益的对比。笔者之所以不赞同区分策略，并非为了绝对避免社会成本，而是在综合考察社会收益之后，发现区分策略实为“华而不实”。

（一）拒绝保护低独创性AIGC的策略缺乏社会收益

版权法上存在强有力的公众自由保障规范，几乎可以完全缓解用户排他权给公众自由造成的负担。既然保护低独创性AIGC并不限缩公众自由，那么拒绝保护低独创性AIGC自然也不会给公众自由带来增益。

首先，独立创作不侵权规则足以确保公众的行动自由，所以拒绝保护低独创性AIGC版权对于公众自由并无实质增益。

与专利相比，版权制度对于公众而言十分友好。专利采取残酷的“赢家通吃”制度，只要被告的技术落入原告有效的权利要求保护范围，哪怕被告是独立发明人，仍然可能需要承担侵权责任。加之专利法保护的技术方案比较容易被同时代的发明人不约而同地发明出来，所以哪怕是单项专利，也可能让公众受到明显的束缚。版权则有所不同。独立创作出同一作品的被告不需要承担侵权责任，使用者只要没有抄袭就可以轻松避开侵权指控。加之AIGC，包括低独创性AIGC，都是小概率成果，所以即便承认用户就低独创性AIGC享有排他权，留给公众的创作空间仍然非常宽广。以美国版权局拒绝登记的图片为例。即便“《太空歌剧院》案”或“Zarya案”中的争议图片被承认为用户的作品，公众自由也不会因此受限。可版权性的反对者以“同一用户使用同一人工智能在不同时刻生成的内容互不相同”之事实来说明用户对生成内容缺乏控制、不能获得版权，但是换个角度来看，“同样输入对应不同输出”恰恰意味着AI的信息处理方式给公众留下了足够的创作空间。“同一用户使用同一生成式人工智能在不同时刻生成的内容不同”这一事实恰好可以印证特定AIGC的出现几率低、容易被其他AIGC或者以传统方式生产的近似内容所替代，因此对公众自由的约束不足为虑。即便公众重新生成相同作品，只要没有原样照抄原告的AIGC便无需承担责任。可见，承认用户就低独创性AIGC享有版权并不会遏制公众自由。

其次，版权法上灵活的权利限制规则为公众自由提供了“按需定制”的实质保障，进一步降低了不保护低独创性AIGC的边际收益。

人们在讨论AIGC可版权性问题时，着眼点往往只在“是否给予保护”，仿佛一旦承认AIGC有可能成为作品，原告便自然获得各种场景下的排他权。但实际上，承认AIGC可版权并不等于排斥公众的正当使用。公众既可以寻求许可，也可以在满足权利限制的情况下不经许可加以使用。甚至，即使确实出现侵权行为，只要救济措施宽严得当，同样不会给公众造成过度负担。以合理使用为代表的权利限制规则能在“独立创作不侵权规则”之外进一步维护公众行动自由。以“肯尼迪遇刺图片案”为例，“肯尼迪总统在达拉斯遇害时，达拉斯服装制造商Zapruder在现场用相机拍摄电影纯属偶然。他的胶片……是关于致命枪击的最重要的图片证据”。被告辩称电影图片不构成作品，未获法院支持。但法院认可合理使用抗辩，从而确保被告能够在书中使用原告的图片。考虑到权利限制规则在确保公众行动自由方面发挥的重大作用，在权利客体环节类别化拒绝保护低独创性AIGC的社会收益更加值得怀疑。

最后，恰当的权利救济力度应当与用户贡献程度相称，当侵权责任并不构成实质负担时，拒绝保护低独创性AIGC也就不会给公众带来实质利益。

人们往往关注法院对AIGC作品资格的支持，而不太关注具体的救济力度，实际上，后者对于利益平衡而言同样重要。以备受关注的“《春风送来了温柔》案”为例，法院判决被告赔偿原告经济损失加合理支出共500元人民币，赔偿金额非常有限。在类似案件的引导下，使用者很容易在独立创作、付费购买和侵权赔偿三种行为模式之间进行选择，其中任何一种都不构成对使用自由的不合理限制。在该案中，被告列举了来自多个平台的信息，例如闲鱼上“‘12000+张AI美女图片……’售价9.9元”、拼多多上“‘ai头像……’售价5元起”、图虫网上“1张图片售价为 40 元、5张图片售价为130元、10张图片售价为230元”。或许有人认为，AIGC如此低廉的市场售价意味着抄袭没有给原告造成实质损害，由此推断原告并没有做出值得保障的文艺贡献。然而，在非侵权替代品如此廉价的情况下，实在难以理解允许被告免费使用《春风送来了温柔》的必要性何在。在保障权利人和维护公众行动自由这对矛盾中，我国的主要关注点是前者，因为促成对他人成果的基本尊重更有利于我国建立良性的创新环境。况且，500元损害赔偿中的大部分应当归属于维权成本，真正对应于版权使用费的数额微乎其微，并不会导致原告滥诉。站在原告的角度，既然提起诉讼不能获得超额利润，则设定合理许可费、让付费购买变得方便快捷才是实现版权经济价值的最佳策略。

“恰当的损害赔偿额能够引导权利人和使用者采取合理行为”这一看法已被版权实践所证明。以图片行业为例，法院一度乐于支持高额赔偿。这不仅给不慎侵权者造成了实质负担，而且导致维权过于积极、案件数量激增、耗费大量司法成本的结果。在觉察到上述弊端后，法院近年来下调了图片侵权的损害赔偿额度，进而大幅降低了对原告的诉讼激励。概言之，损害赔偿是法院通过使用后付费机制来拟制市场的工具，只要这一工具能够令救济水平与权利人贡献相当，版权就不至于侵害公有领域，反而能够通过提供可持续的创作激励而让公众享有更加丰富的文艺资源。

在近期的一起判决中，被告使用了原告王某通过AI生成的“爆款图片”。法院认为，原告“在设置调整关键词、参数、风格光影效果并挑选图片最终获得案涉图片的过程中，对生成作品具有一定程度的‘控制和预见’”，因而支持了原告的版权主张，判处被告停止侵权并赔偿经济损失与合理费用共计4000元。此案中，关于创作过程的现有信息不足以充分披露争议图片的创作过程。争议图片既可能属于“线性修改”的高独创性AIGC，也可能属于“暗箱多回合”模式下的低独创性AIGC。针对该案的分析，应当分为两个层面：第一，法院承认原告享有版权并判处被告停止侵权，并无不妥。即便争议图片属于“暗箱多回合”模式下的低独创性AIGC，法院要求被告回避该特定AIGC也不会给被告行动自由造成不合理的限制，因为被告本可以通过购买或自行生成替代图片来轻松地避免侵权。第二，关于恰当的损害赔偿数额，司法机关还需要展开进一步探索。理想的赔偿额应当与AIGC的市场价值相当。在边际成本极低、市场竞争充分的情况下，低独创性AIGC的市场价值理应处于低位。假设司法判赔明显超出市场价值，将容易刺激AI用户过度诉讼，产生图片侵权领域一度出现的弊端。因此，对AIGC版权案件的关注，不应局限于“用户是否享有版权”，还应延伸到“用户从版权中获得了多大的排他效力”。在版权执法力度恰当的情况下，绝大多数低独创性AIGC的版权会被自动执行：一方面，公众会回避原样照抄；另一方面，权利人也不会诉诸司法。但是，倘若版权的排他效力过强、损害赔偿过高，则上述“版权自执行”的理想状态将难以实现。这也再次说明：在版权法上，处理用户版权主张的恰当环节不是位于分析框架入口处的权利客体环节，而是后续更为精细的权利内容、权利限制和权利救济环节。

总之，“权利”并不可怕，对“宽进宽出”的版权也不应恐慌。承认权利的存在只是故事的前一半，整个故事的效果需要连同版权的限制措施和救济措施才能获得完整呈现。未来，运用AI将成为主流创作方式，相当大一部分内容生产行为都将以某种形式用到AI。在此背景下，否认人工智能生成内容的可版权性无疑将把用户推向以下三种行为模式之一：一是放弃创作，二是放弃用高效的人工智能工具进行创作，三是隐瞒对人工智能的使用。第一种行为模式意味着创作激励不足，负面效果不言而喻。第二种行为模式是错误激励，硬生生地削弱了技术进步带来的社会福利。第三种行为模式则不仅会推高查明成本，而且意味着不健康的道德导向。上述任何一种模式的不合理性都足以督促我们谨慎对待“AIGC不受版权保护”的立场。

有学者担心保护AIGC会导致作品泛滥，尤其担心保护低独创性AIGC会使得作品数量过大，形成版权灌丛。但是，正如每天以天文数字产生的照片、邮件、展示文稿、短视频等作品并没有给社会带来负面影响一样，AIGC版权同样不会给公众造成困扰。“作品数量多”并不必然给社会造成负担，“版权保护力度过度”才是需要警惕的问题。承认低独创性AIGC构成作品给公众行动自由造成的实质负担很小，因此拒绝保护的收益同样非常有限。

也有反对用户版权者认为，如果美国不承认AIGC是用户作品而我国承认，“将导致在保护方面的巨大不对等”。换言之，我国只有采取与美国一样拒绝保护的立场才不至于遭受不利。但在笔者看来，我国并不需要通过与美国版权局维持相同立场来确保国际版权秩序层面的利益，理由有三：第一，美国版权局的立场并非一成不变。笔者曾经撰文批评“绝对控制说”，现在看来，美国版权局也发现该说不可持续，转而采取更为务实的立场，而且已经为将来进一步柔化立场做好了铺垫。未来中美在版权实践领域的分歧将远小于“《春风送来了温柔》案”与“《太空歌剧院》案”之间的分歧，正如持高独创性理论的欧陆国家与持Feist标准的美国在实践中的差别并没有许多人想象的那么巨大。而且，未来趋势将大概率体现为美国越来越偏离“《太空歌剧院》案”中的标准，而不是中国将抛弃“《春风送来了温柔》案”中的标准。第二，各国选择适合自身历史、文化与执法制度的“作品”概念，实属正常。在版权法历史上的多数时间内，欧陆国家采用的“个性”高标准与英美采用的“额头流汗”低标准至少在表面上大相径庭，但后者并没有因此遭受不利。第三，自从美国联邦最高法院在2010年至2014年期间确立Mayo-Alice标准后，美国在软件与生物技术方面的专利适格性审查标准便高于其他法域。由此导致的结果是大量在美国被视为“发现”的申请，在中国与欧洲获得了专利授权。中欧并未因此担忧，反倒是美国学者担忧美国相关领域对创新者的吸引力受到减损。当然，反过来，有些在中欧未获授权的申请在美国却能获得专利，美国对此似乎也没有感到不安。各国根据自身情况设定的产权门槛不时出现区别，这本是知识产权领域的常态。在用户针对AIGC主张版权的问题上将这种差异描述为我国承担的损失，并不妥当。如果我国为了与美国版权局在“《太空歌剧院》案”中的立场保持一致而类别化地拒绝保护AIGC，不仅不能获得版权国际保护领域的利益，反而会对国内创新氛围造成实质打击。

（二）为低独创性AIGC新设产权规范的做法缺乏社会收益

反对为低独创性AIGC提供版权保护但承认其可能需要激励者，或许会主张通过竞争法规则或者新设邻接权来实现比版权更加“恰到好处”的保护。从认知经济性角度观之，竞争规则无法提供适配于文艺成果利益平衡问题的结构化分析框架，笔者对此已有专门分析，在此不赘，而仅着重讨论增设邻接权在认知层面的非经济性。

主张增设邻接权者或许认为，与不加区分地全部提供版权保护相比，根据独创性高低不同分别给予版权和邻接权保护是一种更加精确的机制。不过，既然连彻底拒绝为低独创性AIGC提供保护的做法都缺乏实质收益，以缩小保护范围为目的的新设产权规则就更加无法带来实质制度收益。德国法上根据独创性高低为照片提供分级保护的反面经验，也可以佐证增设产权规则难以带来社会收益这一结论。在德国法上，根据独创性程度不同，存在摄影作品和受邻接权保护的照片之分。版权保护的客体是摄影作品，即体现智力创造（geistige Schöpfung）的成果；邻接权保护的对象是缺乏足够独创性的照片，即所谓仅仅体现智力投入（geistige Leistung）的成果。德国教科书、法条评注通常将旅游或者度假时拍摄的照片作为邻接权保护的典型客体，因为据说“到此一游型”照片缺乏周密的构思，不过是游客临时起意的结果。产品说明书中包含的照片也被视为邻接权保护对象，因为它们“产生于企业的常规经营活动过程中”。总之，德国法试图通过区别对待高独创性摄影作品和低独创性照片来提供与摄影者贡献相匹配的精确保护。这种区别对待看似提供了精确匹配摄影者贡献的保护，实则不然。因为摄影作品和邻接权照片的唯一区别在于保护期不同，这种差别仅有理论意义，却缺乏实践效果。摄影作品的保护期通常在作者死亡后70年消灭，而邻接权照片的保护期为发表后50年。从字面看，二者确实存在保护期方面的重大差别。但在实践中，保护期差别对排他效果却几乎没有影响，原因有三：第一，摄影作品享受的额外保护期在绝大多数情况下毫无价值，因为邻接权照片所享有的50年保护期已经远远超过绝大多数作品的商业生命周期。第二，摄影作品和邻接权照片之间的区别相当武断，法院完全可以根据保护需求来反推争议客体属于摄影作品还是照片，而非根据争议客体的属性来判断保护期限。只有当侵权发生在邻接权已经过期、摄影作品保护尚未过期之时，差别待遇才会产生影响。但在这种情况下，法院很可能宣布争议客体为摄影作品，哪怕摄影者当年在拍摄时并没有精心的艺术构思。因为争议照片在发表后50年仍然被抄袭这一事实本身，已经表明照片的价值。法官很容易受到抄袭事实的影响，而很难回溯半个世纪之前的创作过程是否包含足够的独创性。所以，尽管立法者希望法官拥有“上帝视角”，通过对独创性的判断来为两类照片提供强弱不一的保护；但实际上法官更可能是“事后诸葛亮”，在认定抄袭后再反推照片的独创性程度。第三，邻接权照片可以享有长于50年的保护期。因为照片可以先以未发表形式享有50年保护，然后再以发表形式享有另外50年保护，所以照片的最长保护期实际上为100年。延长的保护期将进一步压缩摄影作品和照片之间本已相差无几的保护力度。总之，摄影作品和照片的保护期差异只是理念上的区别对待，难以对市场实践产生任何有意义的影响。

根据德国法主流意见，摄影作品和照片在除保护期外的其他所有方面待遇完全一致，包括财产权与人身权的范围、权利的不可转让性、权利限制条款、权利归属规则等各个环节的各种规则。由于保护期上的差异在实践中也没有产生区别保护的效果，所以摄影作品和邻接权照片名为两套体系，实际效果却与一套体系相同。真正有价值的邻接权，应当提供有别于版权并且能够实现更好利益平衡效果的结构化分析框架。但摄影作品和邻接权照片构成的二分体系并不能提供更好的利益平衡方案，只能起到维护作品高独创性门槛的表面作用。规则不为现实秩序服务，现实秩序反而必须削足适履来满足规则的要求，这种版权与邻接权的二分显然无助于优化利益平衡分析框架，并不值得追求。

与针对照片区分高独创性和低独创性相同，区分AIGC独创性的高低同样缺乏制度收益。况且至今为止，未见有人设计出合理的低独创性AIGC分析框架。假如低独创性AIGC的分析框架实质上与版权分析框架一致，强求法官每当面对AIGC都要区分作品与邻接权客体的意义何在？从前文论述可知，区分高独创性AIGC和低独创性AIGC并给予不同待遇的制度成本不菲而制度收益存疑。因此，合理的制度设计应当对这种区分保持“理性无知”，只要AIGC与既有作品或公有领域内容之间存在客观可识别的显著差异，即可将其认定为用户的作品。

五、AIGC版权判定的规范建议

版权法的历史表明，刻意维持作品的高独创性门槛并无制度增益。比较法经验表明，“曾经高门槛各不相同，如今低门槛处处相似”，原本形态各异的可版权性高门槛逐渐都已降低到“Feist案”的“最低限度创造性标准”附近。可见低门槛的法律预见性远胜高门槛。绝大多数AIGC与既有作品和公有领域内容均不近似，因而能够轻易满足“最低限度创造性标准”。法院无需担心作品数量暴涨冲击司法秩序，因为绝大多数AIGC虽享有版权，但并不引发纠纷。面对极低比例被卷入纠纷的AIGC，法院应当确保救济力度与用户贡献匹配。具体而言，需要贯彻以下规则：

第一，无论贡献程度高低，用户均不能禁止他人独立创作。鉴于AIGC为小概率文艺成果，而公众独立生成AIGC非常容易，所以单此一条规则，已经能在相当大程度上保障公众行动自由。外加合理使用和损害赔偿等规范的调节效果，“AIGC版权泛滥说”不足为虑。

第二，对于用户而言，提出关于创作过程的证据是权利而非义务。即便用户没有就创作过程进行说明，他也能禁止被告原样照抄特定AIGC。只不过，当停止侵权主张针对的内容不同于用户生成的特定AIGC时，用户必须证明被告挪用的独创性表达贡献源于用户，即源于用户的提示内容、用户对AIGC进行的汇编或用户对AIGC进行的线性修改。假如用户贡献了上述额外的独创性表达却不加证明，则应当被视为对诉讼利益的放弃。“主张更大排他权范围者需要承担更高的举证义务”的规则足以督促贡献程度高的原告就创作过程积极举证。但是，正如前AI时代的多数版权侵权并不涉及被告的演绎行为，未来也将有相当大量的AIGC侵权以原样照抄的方式出现。此时，法院无需细分用户贡献和机器贡献便可判定被告停止侵权，这恰好印证不在作品资格认定环节细究用户贡献程度的制度成本优势。

第三，当用户能够证明自己输入了作品、进行了汇编或者实施了线性修改时，便可享有落入上述独创性表达范围内的演绎权。以用户输入作品为例，用户不仅能够禁止他人针对特定AIGC的原样照抄，而且可以禁止所有落入输入作品排他范围之内的演绎型使用。用户能够证明的独创性表达贡献越大，停止侵权请求对象范围越广。

第四，关于用户贡献的证据可以作为损害赔偿的参考因素，所以高贡献在一定程度上有助于高判赔。从理论上讲，赔偿取决于AIGC的市场竞争力，而不取决于用户贡献了多少独创性表达。但在多数案件中，法院无法通过基于市场竞争格局的经济分析报告来精确计算损失，而是需要运用自由裁量权来补足信息缺口。此时，当事人的各类举证将对法官自由心证产生影响。一幅看起来线条简单的涂鸦，有可能通过用户对创作过程和业界评价的说明升格为现代艺术品，由此影响法官对可比许可费的选择，进而影响合理许可费的判断。通过将损害赔偿额维持在与用户贡献和市场价值相当的水平，法院既能遏制猖獗的侵权，也能避免原告过度维权。法院可以通过动态调整各领域、各层次作品的合理许可费区间，引导创作者与使用者展开合作，建构良好的市场秩序。因此，即便其他国家选择高于“最低限度创造性标准”的立场，也不应当妨碍我国对“最低限度创造性标准”的坚持。

总之，在判断版权制度合理性时，认知成本和收益应当作为非常重要的考虑因素。本文主要从教义与效率的角度论证了AIGC版权保护的理由，至于那些来自教义和效率之外的顾虑——例如承认人工智能生成内容可版权性将导致人类主体性的消解——并不构成对本文观点的威胁。一方面，关于主体性危机的顾虑多源于机器的作者资格，与用户的版权主张无关。另一方面，维护人之主体性的正确方法不是在人和机器之间树立屏障，而是大方承认机器为人所用的现实。人不会被人工智能打败，只会被善于利用人工智能的其他人打败。承认人工智能生成内容的可版权性并没有抬高机器的地位，反而表达了人的自信。AI用户版权所促进的是人与人之间的竞争，而不是人和人工智能之间的竞争。人的主体性不需要通过僵化教义的温室来维护，而应当在坦然承认工具效能的基础上发展。