人工智能生成物的权属基础与保护制度构建

摘  要：人工智能基于数据驱动算法技术生成路径的实现，使其创作辅助的工具价值日趋模糊，而呈现出独立创作的趋势。人工智能生成物的法律属性、权利归属和法律保护三者之间存在逻辑上的递进关系，其权利归属的判定以法律属性为基础，保护路径的选择则依托于权利归属的认定。在法律制度供给不足的情形下，肯定人工智能生成物的作品属性并赋予其著作权法保护模式，一方面能够满足人工智能技术产业的发展诉求，另一方面也是规范新型技术应用于创作活动的立法需要。赋予人工智能生成物著作权保护模式需要阐述其理论争议，并在此基础上对其保护条件做出限定，明晰其权利归属，为立法提供理论支撑。

关键词：人工智能生成物；权属基础；权利归属；著作权保护

一、问题的提出

随着科学技术的传播与广泛应用，人工智能的应用范围逐步扩张至各个领域。ChatGPT的引入与使用，更是引发了学界对人工智能应用的新一轮争议。私法领域关于人工智能生成物的研究聚焦于生成物的法律属性、权利归属及其法律保护三个方面。理论界因出发视角的差异，针对人工智能生成物的保护路径形成了著作权保护说、民法保护说、邻接权以及反不正当竞争保护说等理论。［1］事实上，人工智能生成物的法律属性、权利归属和法律保护三者之间存在逻辑上的递进关系，其保护路径的选择依托于权利归属的认定，而权利归属的判定以法律属性为基础。目前，选择何种保护方式对人工智能生成物进行法律保护与规制的理论研究较为薄弱，这也是本文的研究重点，亦是拟要解决的问题。

二、人工智能生成物的权属基础

人工智能生成物的权属是个复杂概念，不能等同于民法上物的权属。受制于人工智能生成体系及理论逻辑的判断，对其权属基础的论证须遵循生成物的技术特征展开分析，继而从理论与实务角度对人工智能生成物的法律属性进行判断。

（一）技术特征驱使权属模式相互分离

理论界依据人工智能的发展阶段，将人工智能分为弱、强和超人工智能三个阶段。人工智能强弱之分在很大程度上取决于人工智能的自主性，即作为弱人工智能的计算机程序的工具性更加明显，强人工智能在计算机程序的编写与运行环节使用了“深度学习”算法这一技术特征，使其与弱人工智能的工具属性产生巨大差别。弱人工智能只是借助计算机的信息处理能力执行代码化指令程序完成特定的动作，遵循“设计—执行”这一逻辑模式，并不会自主运行产生代码之外的结果。强人工智能颠覆了传统计算机程序的运行机制，在技术上使用“深度学习”算法作为人工智能运行的基点，其最终产出的作品呈现多样化特征，使弱人工智能产出的单一作品望尘莫及。强人工智能的蓬勃发展为人工智能生成物的研究奠定了充足的物质基础。

强人工智能生成物保护路径设计的难点就在于其运用深度学习算法产生的作品超脱了技术本身，其技术特征驱使权属模式相分离。倘若以弱人工智能的设计运行产出的作品能够归属于人工智能的开发者，强人工智能的使用融入使用人的意志情感后，产出的作品便不再想当然的归属于人工智能的设计者或开发者。自主性程度较低的人工智能侧重工具属性，这一点契合法人作品权属的制度内涵。［2］强人工智能的出现与运用使其具备天然的工具属性，但是这种工具属性并不同于弱人工智能。强人工智能的使用须以人工智能为前提，涉及多方权利主体，如开发者、测试者以及使用者，若仍类推适用法人作品，则不利于作品的保护。由此，便出现了因技术特征而产生的权属模式相分离的吊诡现象。对于人工智能生成物的权属构造及保护需要分不同情形进行论述，以构建人工智能生成物的法律保护路径。

（二）人工智能生成物的法律属性分析

对人工智能生成物性质的认定是选择保护模式的逻辑前提，亦是判断其权利归属的基础条件。著作权法既要求作品必须是作者“独立创作、源于本人”的；也要求作品必须具备“一定水准的智力创造高度”，“体现出创作者富有个性的判断和选择”。［3］构成作品的首要判断标准即是作品是否具备独创性。著作权法的规范内涵就在于其是保护作品创作者的法律规范，因此作品独创性的判断与作品创作者之间存在天然的逻辑联系。［4］作品往往需要以表达的形式呈现，创作过程是可供作品进行追溯的来源，亦是检验作品的表达形式是否符合著作权法规范。

人工智能生成物是否具备独创性的判断在学界形成了两种截然相反的观点，其生成路径成为破解这一难题的关键所在。人工智能的技术生成路径主要有两种模式，其一是基于预设规则，其二是基于数据驱动算法。人工智能生成物是否具有独创性不能仅从平面方式分析，而应当以立体方式对其进行论证。人工智能生成物的复杂性需要我们用不同的分析路径对其进行检视，基于预设规则与基于数据驱动算法两种生成路径得出的结论自然不同。北京互联网法院和深圳法院作出的不同判决正是分情形探讨人工智能生成物的明证，这充分说明分不同情况进行具体讨论的正确性。人工智能运行过程中的预设规则是人工智能基于自身的选择和判断作出的程序设计，数据驱动则是人工智能使用者依其个人意志选择和判断进行运行的结果。

人工智能生成物的独创性主要以使用者的个人意志为主，即只要使用者融入个人意志，创作过程体现使用者的独创性，则生成物便具有独创性。对于具有独创性的作品而言，需要法律法规予以保护，针对不具有独创性的作品，亦须特殊的法律制度设计保障其合法权益。［5］近日，一则“AI画作拿一等奖惹怒艺术家”的新闻冲上头条，一等奖获得者Allen根据主办方设定的“创作或展演过程中使用数字科技”的规则使用了Midjourney工具，最终一举夺魁。［6］Allen强调使用AI作画需要创作者的大量付出，他最终入选的3幅画作共耗时80多个小时才完成。Allen使用AI进行绘画创作，属于数据驱动算法模式的技术生成路径，最终作品的呈现融入了个人意志，使作品具备了独创性。笔者认为，人工智能能够作为权利主体，参与并从事作品的创作过程，其成果应当受到法律保护。

（三）人工智能生成物的权利归属

权利归属的确定也是人工智能生成物的法律保护面临的一大困境。人工智能使用主体的广泛性决定了不能以纯粹的私法模式对其利益进行保护，在对相关利益主体进行保护时应充分考虑公共利益。有学者认为应当从成本和公共利益的角度出发，对其权利归属仔细斟酌，以其涉及主体的权益最大化保护为原则。［7］人工智能生成物的权利归属应准用现行著作权法对作品作者的法定情形及判断方式，即分为自然人作品、法人作品、委托作品等。由于人工智能创作成果与其“作者”之间并无不可切断的、自然存在的精神联系，著作权法对人工智能创作成果的制度安排仅是纯粹的经济利益的分配。因此，著作权法对人工智能创作成果的利益归属不能适用一刀切的强制性规定，而应当注重法律规范的灵活性适用。即在法律规范适用层面，认定权利归属时要充分考虑人工智能使用主体对该创造成果归属的意思自治。

基于人工智能设计程序的复杂性，对其享有开发或专利权的多为公司法人，个人难以以其自身能力创作出强人工智能。对此，有学者以人工智能的设计来源为依据，认为人工智能生成物可视为代表AI设计者或专利享有者的创作成果，对其权利的归属与保护可以借鉴法人作品的条文规范，将著作权归属于人工智能所有者享有。［8］运用强人工智能并融入个人意志的作品归属具有复杂性，类推适用法人作品的权属构造显然不利于作品的保护。高自主性的人工智能的行为具有不可预测性，意味着生成物作为结果具有了更多的可能性。［9］虽然创作人、人工智能研发人员、设备持有人、数据提供者等主体均参与了作品产出的过程，但是将人工智能成果使用者界定为作品权益人符合权属结构的行为模式和利益需求。人工智能研发者、测试者及其他人员为人工智能生成作品奠定了技术条件，但与最终的使用者相比，其对生成作品并不享有权利，人工智能的使用者才是最终的利益享有者。

三、人工智能生成物保护模式的制度选择

在人工智能生成物的权属基础构造大致理清的情形下，需要对人工智能生成物的法律保护路径进行探析，即依据不同视角对其保护模式的理论基础及利弊展开讨论。当前，学界针对人工智能生成物的保护模式形成了民法保护、邻接权保护和反不正当竞争法等三种保护模式。

（一）人工智能生成物的传统民法保护模式与评析

人工智能生成物的传统民法保护模式根据传统民法物债二分的理论观点，可再次细分为物权保护和债权保护两种模式。前者以孳息归属理论为立论根基，后者则以合同规则的相对性形成了债权保护。

1. 人工智能生成物的孳息物权保护模式

借鉴民法物权行为的“孳息理论”去解释人工智能与其生成物的关系，是物权保护模式的理论根基。物权保护模式的前提是将人工智能拟制为适格的法律主体，但是人工智能的法律主体地位又依附于民法中的所有者或使用者主体。是故，将人工智能生成物视为人工智能所产生的天然孳息，依据孳息归属原则，人工智能生成物的权利由人工智能所有权人或用益物权人享有。［11］人工智能生成物孳息归属理论，能够简化人工智能生成物复杂的主体利益关系，基于物权理论的一物一权原则，无需权利人实施一定行为便可实现。

2. 人工智能生成物的合同债权保护模式

合同规则的债权保护模式源于委托作品，即双方主体对作品的归属进行约定，依据作品享有的非物质性利益获取利益。人工智能生成物给权利人带来的利益归根结底是一种非物质性利益，权利人和其他主体可以根据合同规则，通过利益交换的方式各取所需。人工智能生成物带来的利益可以在市场交易行为中使双方当事人获得利益。［10］通过合同约定的方式不仅可以明确人工智能生成物的权利归属，亦可基于约定内容主张各自享有的合法权益。依据各方当事人的自由意志，能够充分发挥市场主体的利益调节作用，从而实现便捷交易，是债权保护模式的制度优势所在。

3. 对人工智能生成物民法保护模式的评析

传统民法保护两种模式都有一定的理论基础和制度优势，但也都存在弊端，难免会出现顾此失彼的现象。债权保护受限于合同效力的相对性，无法约束合同以外的第三人。该约定径直跳过了人工智能生成物法律属性的认定，仅将其作为受民法保护的权益，并未做出人工智能生成物法律属性的判断。而随着我国版权法律法规的完善，已经基本实现了对作品类型的全覆盖保护。此时，若继续采用物权保护模式，则会受制于物权有关精神权利与权利限制的规则供给不足的困境，使得私益与公益难以实现平衡，这是物权保护模式的缺陷所在。

（二）人工智能生成物的邻接权保护模式与评析

1. 人工智能生成物的邻接权保护模式

邻接权保护模式将邻接权作为著作权的补充，在保护客体及范围上具有兜底性。著作权人的主体在广义上除著作权人自身外，还应包括但不限于出版者、广播组织者等对作品生成有实质贡献者。我国对著作权保护的力度在不断强化，但随着邻接权制度的发展，邻接权的内涵及适用空间逐步宽泛起来。传统理论中将邻接权当作作品传播者权的认知藩篱已受到理论冲击并适度瓦解。人工智能生成物固然会产生可观的利益，但人工智能生成物的独创性依旧存疑，若采用狭义著作权的规范对其进行保护在法律逻辑上会存在冲突，故而应借助邻接权将其纳入著作权保护体系中。

2. 对人工智能生成物邻接权保护模式的评析

邻接权制度作为人工智能生成物的保护模式，源于对生成物的独创性判断。若认可人工智能生成物具有独创性，将其纳入著作权保护体系即可，而无需借助邻接权。人工智能生成物无法体现出人格精神利益，对其采用著作权保护不符合现行立法的规范意旨，故将其纳入邻接权保护范畴更为适宜。［12］邻接权保护模式的理论缺陷在于该模式以生成物是否具有独创性为判断前提，这就使得邻接权保护的适用条件过于模糊，继而使其合理性大打折扣。即便邻接权理论的提出有缓和人工智能生成物保护与著作权基本原理之间矛盾的倾向，然而，这一倾向并不足以成为支撑邻接权为人工智能生成物提供保护路径的理由。

（三）人工智能生成物反不正当竞争法保护模式与评析

1. 人工智能生成物的反不正当竞争法保护模式

反不正当竞争法保护模式的理论基础源于市场规制，即权利人可要求行为人对其侵害行为承担相应的责任。此种保护模式将人工智能生成物作为一种权益或利益，从保护权益或利益的角度出发，应将保护视野向市场主体的规范层面转变。人工智能生成物的利益主体等同于市场经营者，其通过利益交换的形式实现利益诉求。有学者认为利益主体在自身权益受到非法侵害时，可以以《反不正当竞争法》作为法律适用依据，对实际损害其竞争利益的不正当行为予以规制。［13］人工智能生成物归根结底还是泛化的生产，就其自身属性而言并不具备民事财产的稀缺属性，以公平合法的市场竞争对其予以行为规制，是较为合理的选择。

2. 对人工智能生成物反不正当竞争法保护模式的评析

人工智能生成物的利益主体通过市场的合法竞争实现其利益诉求，《反不正当竞争法》为其利益的实现提供了法律保障。若采取反不正当竞争法的保护模式，存在对法律关系认知不明和救济难以实现的问题，理论上有绕开人工智能生成物的法律定性与权益归属等基本问题的嫌疑，未能厘清内部形成的复杂法律关系，甚至是对这些法律问题缺乏明确认识从而形成错误认知，在此情形下采取这种法律保护难免会造成失之周全的窘迫局面。［14］反不正当竞争法保护模式往往属于事后的救济，若采取此种保护模式，只能在权益人合法权益受到侵害后才能主张其合法权益，对于权益缺少了预防性制度屏障。

四、人工智能生成物著作权保护模式的应然路径

给予人工智能创作成果著作权保护可以激励利用人工智能所进行的创作行为，带来文化繁荣及技术进步，但在法律制度供给不足的情形下，需要立法的革新与司法的回应。人工智能生成物拟采用的保护模式，仍需要在阐述其理论争议的基础上，对其保护条件做出限定，明晰其权利归属，为立法提供理论支撑。

（一）人工智能生成物著作权保护的理论基础

对人工智能生成物的利益给予全方位保护在理论层面已无异议，关键在于采用何种方式赋予其法律保护。人工智能生成物著作权保护否定论的理由是人工智能不具有作者主体身份，其生成的作品也不应属于版权法上的“作品”。作品独创性和作者资格的认定属于密不可分的整体，只有具备作者资格的人所创作的智力成果，才具有认定独创性的必要性。人工智能生成物是算法、规则和模板的应用结果，无法体现创作者的个性，故不能将其认定为作品。［15］这种观点过于肯定，未能有效区分人工智能的运行机理，不具有可采性。人工智能的技术生成路径有预设规则和数据算法驱动两种方式，应当以生成技术路径为依据分情形展开对人工智能生成物是否应赋予其著作权保护的讨论。

基于预设规则的生成路径使用了算法的计算规则，但这种算法是程序推导下的技术应用，并没有被加入深度学习的逻辑演算规则。基于预设规则生成的作品无法归类于著作权法意义上的作品，也不应将其作品纳入著作权法保护的客体。数据驱动算法的生成路径，属于“联结主义”或“神经网络”下人工智能“创作”模式，在后续的逻辑推演中超脱了先前的指令并能够自主学习、完成特定任务。［16］此时，人工智能的自主学习使其工具属性大大降低，其创作的成果融入作者的个人意志与情感，创作的作品属于人的智力成果。从版权保护规则的体系出发，遵照客观标准进行判断［17］，也即在外在形式上考察其作品的表达方式，基于数据驱动算法生成的作品能够满足版权法对作品独创性的判断。独创性判断的对象只能是已经生成的外在表达，当人工智能生成物具备一定数量不重复的表达内容时，即可认定构成独创性的作品。

即便是不能将人工智能与人类通力合作创作的作品认定为人的智力成果，退一步而言，将其看作法人的创造也可为其纳入著作权法的保护提供理论依据。人工智能“创作”并非人工智能完全自主完成创作的整个过程，在实际操作中使用者也付出了相当程度的体力或脑力劳动，实质反映了法人的意志性，法人具有原始取得人工智能生成物著作权的正当性。

（二）人工智能生成物著作权保护的制度优势

著作权理论和现行立法均以“自然人”为核心展开对相关制度的构建。自然人创作的智力成果才能称之为版权法上作品的观点为学界形成的通说。版权法上法律主体的扩充使自然人这一限定主体出现解禁趋势。即便如此，理论上仍然有否定赋予人工智能生成物著作权保护模式的观点，认为人工智能生成物无法体现法律主体具备的主观意图，满足独创性标准仅属于理论层面的探讨而无法律依据。而从人工智能生成物的利益角度衡量，其利益空间不能限于私益领域，将其利益受众延伸至公共领域，方能与人工智能信息高效输出的运行模式相契合。如将其纳入私益保护领域，信息共享的边界隔膜无法破除，公共领域若想获得和使用这部分智力资源则需要耗费高额的成本和代价。由于立法对人工智能生成物的规定仍处于留白状态，在理论探讨中出现截然相反的观点并不罕见。反对观点虽有一定的理论依据，但同时也彰显了将其纳入著作权保护的制度优势。

人工智能生成物的著作权保护模式的制度优势主要体现在以下三点：第一，人工智能在生成作品时融入了使用者的个人意志，能够满足对作品独创性的要求，符合著作权法规定的作品。有关对人工智能生成物独创性的判断在上文已详细论述，故在此不再赘述。第二，以劳动理论为依据对其进行检视，适用著作权保护具有法律上的正当性。在作品生成过程中必然有使用者个人意志的融入，技术的取巧也许不会使创作人“额头流汗”，但是依据作品创作的劳动理论，赋予人工智能基于数据驱动算法生成的作品著作权保护无疑是恰当的选择。第三，给以著作权法保护，契合版权法主体扩张的发展趋势，充分实现产业政策发展的需求。在政策选择上考虑给予人工智能生成物著作权法保护无疑是正确的思路，是对信息产品流入市场后可能引发社会影响的利弊作出充分衡量的必然结果。

通过对人工智能生成物民法、邻接权和反不正当竞争法等保护模式的梳理与评析，发现以上三种保护模式均不适用。尤其是将其彻底归入私益保护范畴，对于资源与数据的共享将会造成不可逆的影响。著作权保护的优势即体现在对作品权利合理使用的限制上，也唯有著作权法能够兼顾私益与公益之间的利益衡平。在法律制度供给不足的情形下，类推适用著作权法的相关规范具有一定的合理性，这也是适用民事法律的惯用技巧，但是类推适用需要有类似的情形，否则只会适得其反。肯定人工智能生成物的作品属性，既是满足人工智能技术发展的产业诉求，也是规范人工智能创作活动的立法需要。［18］知识产权的发展与技术进步密不可分，将人工智能生成内容纳入版权保护范围需要突破现有的版权理论与体系。因此，在适用著作权法保护模式的路径上，需要结合其固有特征构建一套适用规则，如权利的行使及限制规则等。

（三）人工智能生成物的规则适用与权利限制

1. 人工智能生成物的规则适用

对人工智能生成的作品予以著作权法保护，在于作品在生成过程中融入了使用者的个人意志，从而使作品的独创性判断得以确立，人工智能充当的只是工具角色。应当明确的是，对人工智能生成作品予以著作权法保护，并非在处理人工智能作品时仅能以著作权法律规范为依据，而排除其他法律规则的适用。人工智能的法律属性是多面向的，法律关系也极为复杂。在处理人工智能作品法律问题时需要结合案件事实，以其法律关系的准确认定作为适用法律的先决条件。从人工智能的程序研发到交易再到使用，这期间涉及多方利益主体，尤其是对其生成作品利益归属的判断上，更是需要结合民法、版权法、反不当竞争法等法律规范对全案进行综合考量。人工智能生成作品的法律准确适用受制于法律关系的认定，而能否准确适用法律又是对其权利行使的保障。

2. 人工智能生成物的权利限制

对于人工智能生成的作品，不能一味强调对其权利的保护，也应将其对公共利益的外部性影响加以考虑，给予其权利内容与行使适度的限制。一方面，鉴于其对社会发展带来的积极效应，应予充分的法律保护；另一方面，基于人工智能的使用能够对社会公共利益产生的外部影响，对其权利内容与行使应作出必要限制。［19］其权利限制应体现在以下三个方面：

第一，在权利内容上。数据处理者权的权利内容应少于著作权的权利内容。考虑到人工智能的权利人对人工智能创作成果的实际贡献较低，个人意志的体现程度远低于传统作品，为了平衡人工智能使用者和普通作者之间的利益，对前者的保护应当遵循并适用较为严格的标准［20］，对其权利范围也应作限缩处理，即应当小于普通作者的权利范围。

第二，在权利保护期上。人工智能生成作品的保护期应短于著作财产权的保护期。人工智能作品在生成过程中与人工智能的运行程序密不可分，也即作品的生成得益于对人工智能程序的使用。人工智能的程序研发需要多方主体的参与，而使用者仅对人工智能程序运行生成的作品享有利益，并未参与到人工智能的研发过程中。人工智能程序的保护由专利法规定，使用者使用人工智能程序依附于专利法对人工智能程序的保护期限。当保护期到时，人工智能生成作品附属的财产权益由社会成员共享。

第三，在权利行使上。人工智能生成作品的路径来源于数据驱动算法，具体表现为人工智能程序运行主要是基于对既有作品和信息的深度学习。因此，如其他主体运用技术手段对人工智能生成的作品再次进行借鉴、提取、利用等，只要在未严格侵害原权利主体合法利益的情形下，就不能贸然将其定性为侵权行为。这样能够避免不当地限制其他主体对人工智能生成信息的接触，同时也符合著作权法鼓励作者进行独立创作的立法价值取向。

五、结语

人工智能生成物作品属性的判断仍处于理论讨论阶段，即便在司法实践中已有松动的迹象，但仍亟需立法回应。即便人工智能不具有作者主体资格，但就其作品属性认定、权利归属以及保护模式的选择，应当根据人工智能的技术生成路径分别予以判断。具体而言，基于预设规则生成的作品未能体现人格意志，无法将其归类于版权法意义上的作品，不应将其作品纳入版权法的保护。而基于数据驱动算法生成的作品能够满足版权法对作品独创性的判断，将人工智能生成内容纳入版权保护范围时需要适度突破现有的版权理论与体系。法律制度供给不足的情形下，类推适用著作权法的规定，对其生成物的权利归属进行判断并予以著作权保护具有积极意义。在科技发展迅猛的新时代，版权法所能实现的最好效果就是在私益和公益之间进行综合权衡，找到一条平衡之道。

注释：

［1］罗施福：《论人工智能创作物的法权化模式——基于私法角度的考察》，载《网络法律评论》2017年第2辑。

［2］孙阳：《著作权范式下的人工智能生成物权属构建》，载《电子知识产权》2021年第12期。

［3］王迁：《知识产权法教程》（第6版），中国人民大学出版社2019年版，第34页。

［4］梁志文：《论人工智能创造物的法律保护》，载《法律科学（西北政法大学学报）》2017年第5期。

［5］王超政：《著作邻接权制度功能的历史探源与现代构造》，载《华中科技大学学报（社会科学版）》2020年第4期。

［6］《AI画作拿一等奖惹怒艺术家 主办方表示不让步》,https://society.dbw.cn/system/2022/09/06/058969795_01.shtml?spm=zm5115-001.0.0.2.8BUHZR&file=058969795_01.shtml，2023年3月30日访问。

［7］王珮璇、杨异：《大数据时代人工智能著作权研究的现状与展望》，载《网络空间安全》2021年第6期。

［8］熊琦：《人工智能生成内容的著作权认定》，载《知识产权》2017年第3期。

［9］腾讯研究院、中国信通院互联网法律研究中心：《人工智能》，中国人民大学出版社2017年版，第53页。

［10］何炼红、潘柏华：《人工智能自主生成成果“作品观”质疑与反思》，载《贵州省党校学报》2018年第5期。

［11］黄玉烨、司马航：《孳息视角下人工智能生成作品的权利归属》，载《河南师范大学学报（哲学社会科学版）》2018年第4期。

［12］许辉猛： 《人工智能生成内容保护模式选择研究——兼论我国人工智能生成内容的邻接权保护》，载《西南民族大学学报（人文社科版）》2019年第3期。

［13］饶先成：《困境与出路：人工智能编创物的保护路径选择与构建》，载《出版发行研究》2020年第11期。

［14］许明月、谭玲：《论人工智能创作物的邻接权保护——理论证成与制度安排》，载《比较法研究》2018年第6期。

［15］王迁： 《论人工智能生成的内容在著作权法中的定性》，载《法律科学（西北政法大学学报）》2017年第5期。

［16］卢炳宏： 《论人工智能生成物的著作权保护》，吉林大学2021年博士学位论文，第27页。

［17］杨利华： 《人工智能生成物著作权问题探究》，载《现代法学》2021年第4期。

［18］孙松： 《人工智能创作内容的作品定性与制度因应》，载《科技与出版》2019年第4期。

［19］陶乾： 《论著作权法对人工智能生成成果的保护——作为邻接权的数据处理者权之证立》，载《法学》2018年第4期。

［20］张惠彬、刘诗蕾：《挑战与回应：人工智能创作成果的版权议题》，载《大连理工大学学报（社会科学版）》2020年第1期。