AI绘画生成物是否构成作品？——从著作权法视角出发

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2023-06-28 22:16:43

1、成就AI绘画的“马赛克训练”

AI绘画软件如何能够实现“自主创作”行为？DDPM模型（DenoisingDiffusionProbabilisticModels）是当前AI绘画软件应用的基础算法模型之一。早在2015年扩散模型（DiffusionModel）的概念就被提出。2020年，DDPM被提出并主要用于图像生成。DDPM是一种重复性的“高斯噪音破坏训练”，有业内人士深入浅出地解释了这一训练方法，笔者将其称为“马赛克训练法”：

第一步，给程序一张图画，比如一个人像，并在“眼睛”位置打上马赛克（噪音），训练程序消除这些马赛克（去噪），还原眼睛。第二步，增加马赛克的数量，让程序将含有更多马赛克的图片还原成原始图片。在训练中，程序会逐渐理解目标图片是什么。第三步，将马赛克涂抹到极限，即原目标图片被转化为一个近似可用高斯分布的马赛克图像（纯噪音图像），此时程序基于此前的反复训练以及其所理解的目标，不断优化，最终达到还原目标图画的效果。随着模型的升级，开发者引入了数据库（包含大量的图片、照片、美术作品等）继续对程序进行“马赛克训练”。此时训练的目标不再是还原原图，而是填补马赛克区域，使其符合图片的逻辑（例如在原来蓝色眼睛的区域补上棕色眼睛，而不是鼻子）。随着训练次数的增多以及数据库的扩大，这一程序最终就能呈现出我们所看到的效果：AI绘画软件基于用户输入的关键词生成一幅符合描述的绘画“作品”。

2、两个结论相反的AIGC案例

我国尚未出现与AI绘画生成物相关的著作权纠纷案例，但已有文本型AIGC相关纠纷。在2018年北京互联网法院审理的“数据库生成案”和2019年深圳南山区法院审理的“智能写作软件案”中，两个审理法院讨论了案涉文本型AIGC的作品定性问题，最终得出了截然相反的结论。

3、对AI绘画的作品定性问题的思考

我国著作权法保护汇编作品，本质上是对汇编人在选择和编排中体现的智力劳动的保护，那么AI绘画中的筛选行为能否类比于汇编行为从而获得保护？如果能够获得保护，何种程度的关键词选择与使用能够达到受保护的标准？对上述疑问笔者亦期待与各位同侪和前辈共同交流探讨。

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