美國版權(quán)局?最近發(fā)布了關(guān)于用人工智能工具創(chuàng)作的作品的版權(quán)申請的新準則。新規(guī)則承認，由人工智能輸入和人類創(chuàng)作的作品都有資格獲得版權(quán)保護，但其中任何完全由人工智能制作的部分都沒有資格。也就是說，版權(quán)保護只能延伸到可歸于人類創(chuàng)作的作品上。

報告稱：“如果一個作品的傳統(tǒng)作者要素是由機器制作的，那么該作品就缺乏人類作者身份，版權(quán)局不會對其進行注冊。”“例如，當人工智能技術(shù)只收到人類的提示，并產(chǎn)生復雜的書面、視覺或音樂作品作為回應時，‘傳統(tǒng)的作者要素’是由技術(shù)決定和執(zhí)行的，而不是人類用戶。“該報告假設，創(chuàng)造性地將人工智能生成的元素組合成新的東西，或人工智能先生成，然后經(jīng)藝術(shù)家大量修改的作品確實符合條件。

新的指導方針可以為使用 SongStarter 等人工智能工具的藝術(shù)家提供清晰度，SongStarter 是基于云的 DAW Bandlab 的一項功能，允許用戶“在幾秒鐘內(nèi)生成免版稅的音樂”-- 大概是為了編排和操作創(chuàng)作原創(chuàng)作品，現(xiàn)在是可版權(quán)的作品。同理，人工智能生成的樂器也是如此，比如谷歌的“NSynth”項目，該項目允許用戶通過對 30 多萬種樂器聲音進行訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡來創(chuàng)造從未聽過的樂器。根據(jù) USCO 目前的指導方針，這些都是人類可以用來創(chuàng)造可版權(quán)作品的工具。

【資料圖】

范德堡大學（Vanderbilt）法學教授 Joseph Fishman 表示：“從歷史上看，版權(quán)資格原則一直將作品視為獨立的對象?！盕ishman 的研究重點是知識產(chǎn)權(quán)及其與創(chuàng)造力和創(chuàng)作過程的關(guān)系?！八]有過多關(guān)注對象生成的過程，直到最近它才真正需要關(guān)注。但人工智能輔助的表達輸出已經(jīng)變得足夠普遍，版權(quán)政策現(xiàn)在被迫認真面對這個問題?！?/p>

不過，目前的指導意見仍有一些問題沒有得到解答。例如，如果一首歌只是由一個人類藝術(shù)家創(chuàng)造性地結(jié)合了一系列現(xiàn)有的節(jié)拍和音符，那么它們最初來自哪里？人工智能通過對無數(shù)的錄音 -- 通常是受版權(quán)保護的錄音 -- 進行自我訓練來“學習”，這些錄音的合成被用來創(chuàng)造“新”歌曲。當Pharrell Williams（菲董）創(chuàng)作一首歌曲時，比如說，《Blurred Lines》，他的訓練包括他曾經(jīng)聽過的所有歌曲，而新作品是他曾經(jīng)接觸過的所有歌曲的綜合，比如說，Marvin Gaye的《Got to Give It Up》。

2015 年 3 月 10 日，《Blurred Lines》因涉嫌抄襲已故歌手馬文?蓋伊的作品《Got to Give It Up》，被判罰 740 萬美元（約 4633 .88 萬人民幣）賠款，成為美國音樂史上版權(quán)糾紛中賠款金額最高的案件，賠款由羅賓?西克和法瑞爾?威廉姆斯分擔，但事后，羅賓?西克和法瑞爾?威廉姆斯依然堅稱自己沒有抄襲，只是受到了《Got to Give It Up》的啟發(fā)——百度百科?

就像很容易推斷但很難證明 Williams 本來就知道哪些歌曲一樣，很難確定一個人工智能模型是否是在某個特定的版權(quán)作品上訓練的。目前沒有立法或儀器要求訓練人工智能模型的公司披露其訓練集中的數(shù)據(jù)，但 Fishman 表示，如果使用人工智能模型制作的作品與受版權(quán)保護的作品“實質(zhì)上相似”，那么“多相似才算太相似”的測試將適用于非人工智能作品，例如在關(guān)于《Blurred Lines》來源的訴訟案中就是如此。

一些唱片公司已經(jīng)養(yǎng)成了預先阻止訴訟的習慣，即與那些音樂有相似元素的藝術(shù)家分享歌曲創(chuàng)作權(quán)，而不管藝術(shù)家是否參與其中或使用了實際樣本。這種策略有可能在用人工智能創(chuàng)作的音樂中得到類似的運用。

獲得版權(quán)所需的人類參與的確切程度，也將由法院決定。Fishman 說：“一個大的門檻問題是，法院會在多大程度上尊重這一政策聲明，或隨后關(guān)于這一問題的任何辦公室出版物，”“他們可能會采用辦公室的‘創(chuàng)意控制’標準，也可能會想出一些不同的辦法。”

與音樂家、歌曲作者、出版商和其他音樂行業(yè)專業(yè)人士合作的知識產(chǎn)權(quán)律師 Erin M. Jacobson 解釋說，該辦公室關(guān)于”創(chuàng)造性地結(jié)合“或”大量修改“作品的準則是指人類控制人工智能元素的安排或使用方式的情況，而不是機器根據(jù)提示安排元素。Jacobson 說，“有許多歌曲都有相同的三到四個和弦，但這些歌曲在聲音和感覺上有很大的不同，這是基于這些歌曲的人類作者的創(chuàng)造性表達?！?/p>

去年 8 月，Capitol 唱片公司與“由人工智能驅(qū)動的機器人說唱歌手”FN Meka簽訂了一份唱片合約，然后在公眾的強烈批判下迅速放棄，這為人工智能輔助音樂提供了一個潛在的案例研究。據(jù)悉，F(xiàn)N Meka 是由人類配音的，但歌詞和歌曲結(jié)構(gòu)是由人工智能生成的，是利用從視頻游戲和社交媒體匯編的數(shù)千個數(shù)據(jù)點生成的。FN Meka 背后的公司 Factory New 的創(chuàng)始人 Anthony Martini 告訴Music Business Worldwide，F(xiàn)actory New“開發(fā)了一項專有的人工智能技術(shù)，分析特定流派的某些流行歌曲，并為歌曲結(jié)構(gòu)的各種元素生成建議，包括歌詞內(nèi)容、和弦、旋律、節(jié)奏、聲音等。然后我們將這些元素結(jié)合起來，創(chuàng)造出歌曲?！?/p>

Jacobson 表示，根據(jù)目前 USCO 的指導方針，像 Factory New 的過程 -- 如 Martini 所描述的那樣 -- 所產(chǎn)生的產(chǎn)出將沒有資格獲得版權(quán)。她解釋說：“在選擇用于訓練人工智能模型的作品或材料方面的創(chuàng)造力，與創(chuàng)作實際成品的創(chuàng)造力之間存在差異?！薄霸谶@種情況下，雖然在選擇用于訓練人工智能的材料方面可能有很大的謹慎和創(chuàng)造性，但成品歌曲本身是由人工智能模型創(chuàng)造的，而不是由人創(chuàng)造的。版權(quán)局明確指出，要想獲得版權(quán)注冊資格，完成的作品必須是在人類的指導下創(chuàng)作的，也就是說，人類以創(chuàng)造性和原創(chuàng)性的方式積極選擇、使用和組合人工智能元素。當完成的作品是由人工智能模型選擇元素并安排和組合時，該作品是由人工智能模型指導的，不符合注冊資格?！?/p>

即使人工智能輔助的作品被確定具有人類生成的（因此具有版權(quán)資格的）元素，問題仍然存在。據(jù)推測，人類作者有權(quán)掌握這首歌產(chǎn)生的錄音和/或出版版稅，但如果一個藝術(shù)家為人工智能生成的器樂曲目寫了自己的歌詞，這首歌的器樂版本會立即進入公共領域嗎？過去，DJ 和制作人在采樣或重混沒有音軌的曲目時，不得不發(fā)揮創(chuàng)意?，F(xiàn)在，像 Deezer 的 Spleeter 這樣的工具可以使用人工智能來自動分離音軌，且比實時速度快 100 倍，任何擁有最新型號的 iOS 設備或蘋果電視的人都可以使用蘋果的人工智能驅(qū)動的“Sing”功能來自動刪除他們庫中數(shù)千萬首歌曲的人聲。

隨著機器學習技術(shù)以驚人的速度發(fā)展，人類和機器作者的界限越來越模糊。沒有人知道它們到底會在哪里被重新劃分，直到合適的案例出現(xiàn)在法庭上。Jacobson 說：“重要的是，人工智能技術(shù)在創(chuàng)意作品中的應用有大量新穎的應用，這些應用以前沒有被研究過，因為我們目前的法律和歷史只涉及人類創(chuàng)作的作品?！?/p>

對此，F(xiàn)ishman 表示贊同。他說：“版權(quán)局正在嘗試給出一個答案?！薄暗珟缀蹩梢钥隙ǎ@不會是最后一次?！?/p>

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