論人工智能作品利用行為的版權(quán)人補償機制

郝亞軍，清華大學(xué)法學(xué)院博士研究生

以該論文為基礎(chǔ)的同名文章詳見《電子知識產(chǎn)權(quán)》2025年第2期

摘要：版權(quán)法因應(yīng)新型作品利用技術(shù)的經(jīng)濟邏輯是由替代效應(yīng)、增值效應(yīng)和交易成本構(gòu)成的一項立體分析框架。強勁的替代效應(yīng)和增值效應(yīng)表明將人工智能作品利用行為納入版權(quán)控制范圍具有很強的正當(dāng)性；但賦予產(chǎn)權(quán)的方案因高昂交易成本而存在嚴(yán)重的可行性問題。創(chuàng)新政策多元主義理論指出，知識產(chǎn)權(quán)制度之外，財政支持也發(fā)揮著協(xié)調(diào)信息產(chǎn)品生產(chǎn)的重要功能。以私人復(fù)制版稅制度和專利盒制度為藍本的稅收補償機制，能夠有效矯正人工智能技術(shù)引發(fā)的作品生產(chǎn)激勵相對不足，且具有實施成本低、資金分配效率高、政策空間大和受惠主體多元的優(yōu)點。

關(guān)鍵詞：人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練；合理使用；版稅制度；創(chuàng)新政策多元主義

一、引言

人工智能技術(shù)將重新形塑整個職場生態(tài)。據(jù)國際貨幣基金組織最新報告，人工智能工具將最終影響40%的工作人群。高盛集團（Goldman Sachs）則預(yù)測，該技術(shù)將在全球范圍內(nèi)替代3億個工作崗位。毫無疑問，版權(quán)產(chǎn)業(yè)將首當(dāng)其沖。隨著ChatGPT、Midjourney和Sora等產(chǎn)品的問世，人工智能被廣泛運用于文學(xué)、音樂、繪畫等諸多創(chuàng)作領(lǐng)域，并在交易市場中表現(xiàn)不俗。人類創(chuàng)作者面臨前所未有的競爭，存在被機器大規(guī)模取代的風(fēng)險。更令創(chuàng)作者感到憤慨的是，人工智能系統(tǒng)均由科技公司在未經(jīng)許可的情況下利用已有的版權(quán)材料訓(xùn)練而成。為了捍衛(wèi)人工智能時代的利益，美國作家協(xié)會、《紐約時報》等版權(quán)人群體已經(jīng)針對OpenAi、谷歌等人工智能科技公司發(fā)起版權(quán)訴訟。

訓(xùn)練人工智能需要從數(shù)據(jù)中提取特征值，并對所提取的信息進行分解、標(biāo)記和關(guān)聯(lián)，從而搭建參數(shù)模型，該過程涉及對海量作品的復(fù)制。訓(xùn)練過程中的作品復(fù)制行為使得人工智能產(chǎn)業(yè)進入了版權(quán)法的規(guī)制視野，但理論和實務(wù)界對具體選用何種制度安排（合理使用、法定許可或者其他）仍存在激烈爭論。概而言之，作為訓(xùn)練素材貢獻者的版權(quán)人是否應(yīng)被賦予一項分享該新型利用行為所產(chǎn)生收益的權(quán)利，是亟待回答的法律問題。

“版權(quán)從一開始就是技術(shù)之子。”版權(quán)法曾經(jīng)歷印刷技術(shù)、模擬技術(shù)、信息技術(shù)的“革命浪潮”，為應(yīng)對新技術(shù)積累了豐富的經(jīng)驗。本文將首先從紛繁蕪雜的有關(guān)版權(quán)與新技術(shù)沖突的判決、立法中，梳理出邏輯一致的經(jīng)濟分析框架；其次，運用該框架對人工智能作品利用行為的賦權(quán)問題進行分析，指出替代效應(yīng)和增值效應(yīng)支持對版權(quán)人進行賦權(quán)，但傳統(tǒng)賦權(quán)方案因高昂的交易成本而存在嚴(yán)重的可行性問題；最后，引入創(chuàng)新政策多元主義視角，論證構(gòu)建超產(chǎn)權(quán)補償方案的可行性。本文的結(jié)論是，版權(quán)人參與分享人工智能作品利用行為所帶來的收益具有正當(dāng)性；具體分配方案應(yīng)當(dāng)采取稅收優(yōu)惠等超產(chǎn)權(quán)分配方案，而非直接賦予版權(quán)人對訓(xùn)練素材的控制權(quán)。

二、版權(quán)法因應(yīng)新型作品利用技術(shù)的經(jīng)濟邏輯

人工智能系統(tǒng)得以發(fā)揮其巨大潛能，是技術(shù)、管理、算力以及數(shù)據(jù)（包括版權(quán)材料）等要素充分涌流、深度融合的結(jié)果。市場經(jīng)濟的基本分配邏輯是，生產(chǎn)要素的所有者有權(quán)按其貢獻參與增值收益的分配。針對人工智能公司發(fā)起訴訟的原告常以此為據(jù)，通過將版權(quán)訓(xùn)練素材類比為石油等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素來支撐其訴訟主張。誠然，要素分配的一般邏輯是解決產(chǎn)業(yè)沖突問題的合適分析起點，但版權(quán)法既有的判例學(xué)說提醒我們，該邏輯在版權(quán)領(lǐng)域的適用受到激勵必要性和交易成本兩項特別規(guī)則的制約。

（一）基于替代效應(yīng)與增值效應(yīng)的激勵收益

版權(quán)法并不旨在授予作者對作品完整的控制權(quán)，其目標(biāo)是為作品創(chuàng)作提供必要的經(jīng)濟激勵。因此，與其他生產(chǎn)要素不同，版權(quán)的所有者不能當(dāng)然地享有所有作品利用行為所產(chǎn)生的收益，激勵必要性構(gòu)成版權(quán)保護范圍的硬約束條件。具體到新型作品利用技術(shù)的場景，只有將新型作品利用行為納入版權(quán)控制范圍有助于實現(xiàn)激勵創(chuàng)作的目標(biāo)時，賦權(quán)安排才是正當(dāng)?shù)模駝t只是給版權(quán)人帶來一筆意外之財。

第一，新型作品利用行為對既有版權(quán)市場的替代效果越強，擴張版權(quán)范圍以維持激勵水平的正當(dāng)性越強。版權(quán)法強調(diào)激勵必要性，但其通常難以直接回答，將新型作品利用行為納入版權(quán)控制范圍對于激勵創(chuàng)作是否必要。為化簡該難題，合理的策略是假定在新型作品利用技術(shù)出現(xiàn)之前，既有版權(quán)市場所提供的激勵處于最優(yōu)水平。換言之，以新型作品利用技術(shù)出現(xiàn)前，版權(quán)法所提供的激勵作為基線，通過分析新型利用技術(shù)對基線的影響來求解激勵必要性難題。具體來說，當(dāng)新型作品利用行為與既有的版權(quán)受控行為構(gòu)成替代關(guān)系時，其將分流既有版權(quán)收益，導(dǎo)致版權(quán)法所提供的激勵低于基線水平。此時將新型作品利用行為納入版權(quán)保護范圍具有正當(dāng)性；且替代關(guān)系越強，納入保護范圍的正當(dāng)性越強。

在版權(quán)法應(yīng)對新型作品利用技術(shù)的分析中，替代因素具有舉足輕重的地位。其不僅已經(jīng)被我國合理使用判斷的“三步檢驗標(biāo)準(zhǔn)”、美國的“四因素測試法”明確規(guī)定為法定考量因素，也成為相似案件差異化判決的核心解釋變量。在“谷歌圖書館案”中，谷歌公司數(shù)字化掃描2000多萬冊書籍，創(chuàng)建機器可讀的文本語料庫，以提供全文檢索服務(wù)。用戶輸入關(guān)鍵詞后，搜索引擎會將含有該關(guān)鍵詞的作品片段予以顯示，但通常長度不超過以該關(guān)鍵詞為中心的四五行文字。美國作家協(xié)會起訴谷歌侵犯版權(quán)。美國聯(lián)邦第二巡回上訴法院審理后認(rèn)定，谷歌制作數(shù)字拷貝以提供搜索服務(wù)屬于轉(zhuǎn)換性使用（transformative use），通過提供有關(guān)原告書籍的信息增加了公眾知識；同時，谷歌顯示以用戶輸入關(guān)鍵詞為中心的少量作品片段，顯然不足以替代用戶對作品的閱讀。谷歌的使用行為不構(gòu)成侵權(quán)。在同樣由第二巡回上訴法院審理的Fox News Network v. TVEyes案中，TVEyes公司提供與“谷歌圖書館”極為類似的服務(wù)，其允許用戶對電視內(nèi)容進行關(guān)鍵字搜索，然后觀看所搜索節(jié)目長達幾分鐘的片段。法院認(rèn)為，盡管TVEyes公司所提供的服務(wù)同樣構(gòu)成提高作品獲取便利性的轉(zhuǎn)換性使用，但由于該利用方式對版權(quán)人控制的既有市場造成了市場替代，因而構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)。

第二，新型作品利用技術(shù)所形成的市場規(guī)模越大，其所帶來的增值效應(yīng)越強，擴張版權(quán)范圍以提升激勵水平的正當(dāng)性越強。增值效應(yīng)背后的原理在于，新型利用方式的出現(xiàn)會提升生產(chǎn)要素的需求，推動要素價值的上漲。以橡膠產(chǎn)業(yè)歷史為例，在西方世界發(fā)現(xiàn)該原料的很長一段時間里，其用途僅限于制作橡皮擦和防水材料。直到1888年，英國人約翰·登祿普（John Dunlop）將橡膠管兩端相連并在內(nèi)部充氣，發(fā)明了充氣輪胎。制作汽車輪胎的新型利用方式激起了對橡膠原料的巨大需求，其價格隨之猛漲。數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)的興起可以進一步佐證增值效應(yīng)原理。數(shù)據(jù)本身并非新鮮事物，但直到近年數(shù)據(jù)確權(quán)問題才成為社會重要議題，其原因就在于數(shù)據(jù)利用技術(shù)的成熟推升了數(shù)據(jù)需求及其社會價值，要求社會關(guān)注數(shù)據(jù)生產(chǎn)的激勵問題。將增值效應(yīng)原理運用到版權(quán)法因應(yīng)新型作品利用技術(shù)的分析中可知，當(dāng)新型作品利用技術(shù)所形成的市場足夠大時，即便其對既有版權(quán)市場沒有替代效果，將版權(quán)保護范圍擴展至新興市場也具有經(jīng)濟正當(dāng)性；且新興市場規(guī)模越大，擴展保護范圍的正當(dāng)性越強。如果將版權(quán)法所提供的激勵比作一瓶水的話，替代效應(yīng)對應(yīng)的情形是，新型利用技術(shù)在瓶身鉆出了一個漏孔，版權(quán)法需要及時堵住漏洞，以防止水量流失；而增值效應(yīng)則可類比為，新型利用技術(shù)開辟的新用途提高了人們對水的需求量，因此需要更大的瓶子來裝更多的水。

不同于被廣泛認(rèn)可的替代效應(yīng)理論，現(xiàn)有判例學(xué)說針對增值效應(yīng)仍存在一定爭議。盡管中國和美國的合理使用分析規(guī)則均要求考慮使用行為對權(quán)利人所造成的市場損害，但對于是否以及在何種程度上考慮對潛在市場造成的損害（在涉及新型作品利用技術(shù)的案件中，潛在市場等同于新型技術(shù)所開辟的市場），存在不同的意見。持反對態(tài)度的觀點認(rèn)為，將潛在市場納入損害分析的前提是假定權(quán)利人能夠控制潛在市場。然而，此類案件的爭點就在于潛在市場是否應(yīng)當(dāng)屬于版權(quán)人的控制范圍，因此存在循環(huán)論證的錯誤。基于上文對增值效應(yīng)的分析，本文認(rèn)為潛在市場是應(yīng)當(dāng)考慮的因素。但須注意，潛在市場的存在并不必然導(dǎo)致版權(quán)范圍擴展至該市場，更為關(guān)鍵因素是市場規(guī)模。下文的分析將指出，將版權(quán)保護范圍擴展至新型利用行為必然會導(dǎo)致一定的社會成本，如果潛在市場規(guī)模較小、增值收益較小，以較高的成本換取較小的收益也是不合適的。從現(xiàn)有的判例來看，新型利用技術(shù)所形成的市場規(guī)模的大小對法院裁判產(chǎn)生了重要影響。在諸如“谷歌縮略圖案”和“論文查重系統(tǒng)案”等新型利用技術(shù)所形成的市場規(guī)模較小的案例中，法院傾向于拒絕將新型利用行為納入版權(quán)控制范圍。相反，在“mp3案”以及涉及P2P技術(shù)等市場規(guī)模龐大的案件中，法院有著更高的賦權(quán)意愿。

（二）因交易成本而引發(fā)的社會損失

版權(quán)法因應(yīng)新型作品利用技術(shù)的賦權(quán)分析中，替代效應(yīng)和增值效應(yīng)屬于支持賦權(quán)的因素，而交易成本則構(gòu)成否定賦權(quán)的抵消性力量。選擇將新型作品利用行為納入版權(quán)控制范圍，等同于選擇以市場作為要素的配置方案。換言之，新型作品利用行為的合法發(fā)生需要以購買作品使用許可為前提條件。市場機制通常是、但不總是富有效率的。當(dāng)通過市場進行要素配置所需消耗的成本（“交易成本”）超過了要素流通所帶來的收益時，賦權(quán)安排將會阻礙要素流通，給社會帶來純粹損失。對此，著名版權(quán)法專家保羅·戈斯汀（Paul Goldstein）教授曾有形象的說明，在交易成本阻礙當(dāng)事人通過談判達成許可協(xié)議時，法律應(yīng)當(dāng)拒絕授予版權(quán)人對該使用行為的控制權(quán)；因為對社會而言，能得到半塊面包（使用者不向版權(quán)人支付任何費用，但能免費使用作品）總好過最終沒有任何面包（版權(quán)人無法收取費用，使用者也不能合法使用作品）。

法律不強人所難。以無法通過合理方式獲得許可為由豁免使用者責(zé)任的做法，在古老的判例就已經(jīng)存在了。但直到溫迪·戈登（Wendy Gordon）教授系統(tǒng)性地闡釋以交易成本為內(nèi)核的合理使用分析框架，交易成本以及與之相關(guān)的市場失敗理念才正式進入版權(quán)法的視野。具體來說，在版權(quán)法因應(yīng)新型作品利用技術(shù)的主題下，兩種類型的交易成本構(gòu)成針對新型利用行為進行賦權(quán)的障礙。第一，締約成本。在著名的“索尼案”中，美國聯(lián)邦最高法院拒絕判處索尼公司幫助侵權(quán)責(zé)任的重要原因在于，要求索尼Betamax錄像機使用者事先獲取其想要錄制的電視節(jié)目的許可是不現(xiàn)實的。在“威廉斯·威爾金斯訴美利堅合眾國案”中，聯(lián)邦最高法院認(rèn)定被告不構(gòu)成侵權(quán)同樣是考慮到，圖書館無法以合理成本在制作期刊論文復(fù)制件時取得權(quán)利人許可，賦予權(quán)利人對圖書館復(fù)制行為的控制權(quán)，在很大程度上等同于取消了圖書館制作復(fù)制件這一有利于社會的行為。第二，劫持（hold up）成本。新型作品利用技術(shù)所開辟的市場依賴于技術(shù)與作品兩項要素。如果賦予版權(quán)人對新型利用行為控制權(quán)的結(jié)果是，版權(quán)人可以憑借強大市場勢力劫持技術(shù)貢獻者；那么賦權(quán)安排將擠壓技術(shù)貢獻者的創(chuàng)新利潤空間，容易導(dǎo)致新興市場根本不會出現(xiàn)的雙輸悲劇。在“甲骨文訴谷歌案”中，法院認(rèn)定谷歌復(fù)制11500行Java程序語言聲明代碼不構(gòu)成侵權(quán)，一項關(guān)鍵性的考慮因素在于避免谷歌的創(chuàng)新行為受到甲骨文公司的劫持。

版權(quán)法是對知識生產(chǎn)者、傳播者和消費者之間的商業(yè)性關(guān)系進行調(diào)整的法律，其內(nèi)在地要求將收益成本分析作為其制度邏輯。替代效應(yīng)和增值效應(yīng)表明將新型作品利用行為納入版權(quán)保護范圍能夠帶來一定程度的激勵收益；交易成本的存在則意味著，賦權(quán)安排可能使得作品與技術(shù)無法通過市場的方式結(jié)合，從而導(dǎo)致新型作品利用行為無法發(fā)生的社會損失。版權(quán)法因應(yīng)新型利用技術(shù)的經(jīng)濟邏輯是由替代效應(yīng)、增值效應(yīng)和交易成本構(gòu)成的一項立體分析框架，現(xiàn)實案件中的結(jié)論取決于新型作品利用行為在立體坐標(biāo)中的位置。

三、人工智能作品利用行為的賦權(quán)分析

上文以經(jīng)濟原理為線索，以版權(quán)法應(yīng)對新技術(shù)的歷史為素材，構(gòu)建了以替代效應(yīng)、增值效應(yīng)和交易成本為核心的立體分析框架。本部分將結(jié)合人工智能作品利用的行為特點、產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展前景進行分析，以錨定該新型作品利用技術(shù)在分析坐標(biāo)中的位置。

（一）人工智能引發(fā)強勁的替代效應(yīng)和增值效應(yīng)

人工智能對既有版權(quán)市場的替代表現(xiàn)在，當(dāng)消費者有使用作品的需求時（如需要一張圖片作為淘寶商鋪的背景圖），其可以通過向人工智能系統(tǒng)輸入提示詞的方式生成所需內(nèi)容，以替代向版權(quán)人購買版權(quán)許可。盡管通常情況下，人工智能生成內(nèi)容與既有版權(quán)作品并不構(gòu)成版權(quán)法意義上的實質(zhì)性相似，但實質(zhì)性相似并非構(gòu)成替代的前提。在經(jīng)濟學(xué)上，替代品是指可以滿足消費需求的一組商品的集合。消費者在進行消費選擇時，通常并未形成使用某一特定作品的意圖，而只有使用作品（或某一類作品）的抽象意圖。此時，通過人工智能系統(tǒng)生成內(nèi)容與向版權(quán)人購買作品許可便構(gòu)成了競爭替代關(guān)系。“蓋蒂公司訴Stability AI案”生動詮釋了此點。蓋蒂公司通過向個人攝影師購買版權(quán)的方式，組建了一個超過8000萬張圖片的版權(quán)庫，并通過網(wǎng)絡(luò)平臺提供圖片版權(quán)許可服務(wù)；客戶可通過輸入關(guān)鍵詞搜索和瀏覽圖片，并決定是否購買圖片使用許可。蓋蒂公司在訴狀中指出，在蓋蒂網(wǎng)站上輸入關(guān)鍵詞檢索、下載圖片，與在Stability AI系統(tǒng)中輸入提示詞生成圖片，用戶層面的操作是高度類似的。如果用戶并非特意搜尋某一張圖片，而只是需要與關(guān)鍵詞匹配的圖片，蓋蒂公司與Stability AI所提供的服務(wù)在效果上也是高度相似的。Stability AI利用蓋蒂公司的版權(quán)圖片訓(xùn)練人工智能而不支付許可費，具有很強的成本優(yōu)勢，這導(dǎo)致蓋蒂公司及其上游產(chǎn)業(yè)的生存空間受到嚴(yán)重擠壓。

人工智能生成內(nèi)容對版權(quán)作品的替代是一種“寄生性”替代。如果人工智能能夠憑借其“物種優(yōu)勢”，在廣泛文化領(lǐng)域內(nèi)徹底地解決文化產(chǎn)品供給不足的難題，那么人工智能的應(yīng)用意味著人類的解放。但現(xiàn)實遠非如此。丹·博克（Dan L. Burk）教授指出，關(guān)于人工智能的擬人化敘事，如使用“學(xué)習(xí)”“創(chuàng)作”等詞匯描述人工智能，嚴(yán)重遮蔽了人工智能的工具屬性。實際上，人工智能只是一套“模式識別系統(tǒng)”，需要以人類提供的模式作為其行動的前提。一旦人類文化活動停滯，人工智能無法自足地發(fā)展、迭代。因此，人工智能無法獨立承擔(dān)起推動文化進步、滿足人類精神需求的社會功能，但卻通過一種更高級形式的“抄襲”搶占人類的工作、降低創(chuàng)作者的收入水平。在此背景下，將人工智能作品利用行為納入版權(quán)控制范圍，避免其對人類創(chuàng)作動力的侵蝕，具有很強的正當(dāng)性。

人工智能技術(shù)市場前景廣闊，人工智能作品利用將日益成為一種主流的作品利用形式。據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)，OpenAI公司推出ChatGPT后，僅五天即獲得了百萬用戶，兩個月后達到了一億用戶，創(chuàng)造了多項歷史記錄。再如，開發(fā)熱門文生圖工具Midjourney公司成立于2021年，僅有40名員工，但在短短兩年內(nèi)，即實現(xiàn)了超過2億美元的年度營收……與“元宇宙”等概念的爆火速冷不同，人工智能的廣闊前景有其邏輯必然性。歷史上，媒介稀缺和注意力稀缺是制約人類信息獲取的兩項關(guān)鍵性因素。隨著數(shù)字網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)，媒介稀缺的束縛已被基本解除，注意力稀缺日益成為制約信息獲取速率的瓶頸。互聯(lián)網(wǎng)時代以來，人類一直致力于解決注意力稀缺難題。已有的解決方案包括門戶網(wǎng)站黃頁模式、搜索引擎模式、RSS訂閱模式以及算法推薦模式。盡管上述方案能夠在很大程度上提高信息與用戶需求的匹配程度，但從本質(zhì)上來說，其仍只是從既有內(nèi)容中進行挑選的機制，因而存在信息顆粒度較粗的缺點。在人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程中，《注意力即全部所需》（Attention is All You Need）是一篇里程碑式的論文，谷歌研究團隊在該文中引入了自注意力機制。具有自注意力的人工智能技術(shù)能夠?qū)⒓扔行畔⑼耆按蛏ⅰ保凑沼脩粢鈭D進行重新組合，提供個性化匹配程度更高、顆粒度更細的信息。作為一項突破人類注意力稀缺限制的全新方案，人工智能能夠幫助人類更為高效地利用作品，并將日益成為一種主流的作品利用形式。如前文所述，更為高效的新型利用方式的出現(xiàn)，會推升要素需求，引發(fā)增值效應(yīng)。人工智能作品利用行為所形成的龐大市場意味著，將版權(quán)控制范圍拓展至該市場中，有利于實現(xiàn)作品的社會需求水平與作品創(chuàng)作的激勵水平相匹配。

（二）產(chǎn)權(quán)制度安排面臨交易成本過高的困境

數(shù)據(jù)規(guī)模是影響人工智能模型性能的關(guān)鍵因素之一。較大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有助于模型更好地理解語言的復(fù)雜性和多樣性，提高其適應(yīng)不同領(lǐng)域、主題和風(fēng)格的能力，從而增強模型的通用性和泛化能力。當(dāng)前主流的人工智能模型均以超大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為支撐。OpenAI的ChatGPT 3.5和ChatGPT 4.0兩個版本的模型均使用了數(shù)百億個標(biāo)記文本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。Stable Diffusion依賴的LAION-5B數(shù)據(jù)集中有50億個圖像－文本對。

現(xiàn)有的版權(quán)許可機制無法以合理的成本解決數(shù)十億規(guī)模版權(quán)材料的授權(quán)問題。建立許可機制的挑戰(zhàn)性表現(xiàn)在：第一，版權(quán)清點困難。人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集涵蓋了受版權(quán)保護的材料和公有領(lǐng)域中的材料。建立許可系統(tǒng)首先需要查清其中的版權(quán)材料，但訓(xùn)練數(shù)據(jù)密集到如大海中的水滴，幾乎無法用肉眼單獨觀察和理解，版權(quán)清點工作異常困難。第二，權(quán)利人查找困難。由于版權(quán)權(quán)屬不存在統(tǒng)一的登記系統(tǒng)，再加之訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是由網(wǎng)絡(luò)爬蟲自動化抓取獲得，建立版權(quán)材料與權(quán)利人之間的對應(yīng)關(guān)系存在困難。第三，商談許可條件困難。即使能夠找到相應(yīng)的權(quán)利人，與眾多權(quán)利人商談許可條件也是一項耗費巨大的任務(wù)。美國版權(quán)局就曾坦言，大規(guī)模數(shù)字化作品獲得許可“基本上是不可能的，不一定是因為缺乏識別信息或無法聯(lián)系版權(quán)所有者，而是因為需要的個人許可數(shù)量太多”。第四，缺乏確定合理許可費的數(shù)據(jù)。許可機制的核心在于確定與版權(quán)內(nèi)容價值相匹配的許可費率，而版權(quán)內(nèi)容的市場價值通常需要借助反映消費者偏好的欣賞、瀏覽數(shù)據(jù)（如視頻平臺中的用戶播放量）確定，人工智能作品利用方式使得獲取此類數(shù)據(jù)存在很大困難。上述挑戰(zhàn)使得無論是傳統(tǒng)的授權(quán)許可機制，還是版權(quán)集體管理以及法定許可等大規(guī)模許可機制都明顯力有不逮。

在缺乏合理可行的許可機制的情況下，賦予版權(quán)人對人工智能作品利用行為的控制權(quán)將帶來高昂的社會成本。首先，高昂的交易成本負擔(dān)壓縮人工智能技術(shù)開發(fā)主體的潛在利潤空間，減弱該領(lǐng)域的創(chuàng)新激勵、放慢技術(shù)進步的步伐。其次，尋求授權(quán)的高昂交易成本構(gòu)成算力、技術(shù)人才之外的又一項市場進入壁壘，加劇人工智能產(chǎn)業(yè)壟斷或寡頭壟斷的產(chǎn)業(yè)集中趨勢，推升市場競爭方面的風(fēng)險。最后，尋求授權(quán)的要求還將使得人工智能系統(tǒng)開發(fā)者不得不放棄使用部分訓(xùn)練材料，而這不僅有損系統(tǒng)性能，還可能帶來偏見、歧視和安全漏洞等方面的風(fēng)險。

綜上所述，強勁的替代效應(yīng)和增值效應(yīng)表明將人工智能作品利用行為納入版權(quán)控制范圍具有很強的正當(dāng)性；但賦權(quán)方案因高昂的交易成本而存在嚴(yán)重的可行性問題。該分析結(jié)論可以引申兩項行動指引：第一，在版權(quán)法上，不應(yīng)將人工智能作品利用行為納入權(quán)利人的控制范圍。第二，有必要進一步思考，在版權(quán)法之外是否存在可行的機制以矯正人工智能技術(shù)引發(fā)的作品生產(chǎn)激勵相對不足。

四、創(chuàng)新政策多元主義與超產(chǎn)權(quán)的補償方案

傳統(tǒng)的分析思路在得出賦予版權(quán)人產(chǎn)權(quán)將會帶來高昂的社會成本時，便會以拒絕賦權(quán)結(jié)束全部分析流程。該分析思路的缺陷在于，其混淆了“激勵必要性分析”和“激勵工具選擇”的關(guān)系，以某一手段的不可行性否定目的的正當(dāng)性。面對人工智能技術(shù)顛覆式創(chuàng)新引發(fā)的規(guī)制難題，我們有必要跳出思維定式，從創(chuàng)新激勵問題更底層的邏輯出發(fā)進行思考。本部分將通過引入創(chuàng)新政策多元主義視角論證，盡管產(chǎn)權(quán)分配方案不具有可行性，但可以通過稅收方式構(gòu)建針對人工智能作品利用行為的版權(quán)人補償機制。

（一）創(chuàng)新政策多元主義

信息產(chǎn)品具有公共物品屬性，其生產(chǎn)價值無法為生產(chǎn)者有效內(nèi)化，容易出現(xiàn)供給不足的問題。創(chuàng)新政策理論的中心問題是如何通過政策工具提升信息產(chǎn)品的社會供給。按照政府干預(yù)程度的不同，創(chuàng)新激勵工具可以分為兩大基本類別：知識產(chǎn)權(quán)和財政支持，后者可進一步細分為政府獎勵、基金項目和稅收優(yōu)惠。自人類有意識地利用政策工具來優(yōu)化創(chuàng)新進程以來，就一直面臨著創(chuàng)新政策工具的選擇問題。肯尼斯·阿羅（Kenneth Arrow）在其著名論文《經(jīng)濟福利與創(chuàng)新資源分配》中詳盡分析信息產(chǎn)品生產(chǎn)難題后，得出的答案是“為了實現(xiàn)創(chuàng)新資源的最優(yōu)分配，政府或其他一些不受盈虧標(biāo)準(zhǔn)約束的機構(gòu)有必要為研究和發(fā)明提供資金。”對于阿羅的結(jié)論，產(chǎn)權(quán)學(xué)派的代表人物德姆塞茨（Harold Demsetz）不以為然，其認(rèn)為產(chǎn)權(quán)機制以及相伴生的產(chǎn)權(quán)交易、價格信號機制，才是實現(xiàn)資源配置更為有效的方式。知識產(chǎn)權(quán)模式在解決信息產(chǎn)品供給問題上具有政府資助機制所無法比擬的優(yōu)勢。

追隨兩位經(jīng)濟學(xué)大師的腳步，法學(xué)和經(jīng)濟學(xué)的文獻圍繞知識產(chǎn)權(quán)和財政支持的選擇和適用展開了更為細致和深入的討論。耶魯大學(xué)的兩位研究人員丹尼爾·赫梅爾（Daniel J. Hemel）和麗莎·奧埃萊特（Lisa Ouellette）指出，知識產(chǎn)權(quán)、政府獎勵、基金項目和稅收優(yōu)惠存在三個維度的重要差別：①是由政府還是市場決定激勵的對象和幅度；②在生產(chǎn)完成前還是在之后兌現(xiàn)激勵承諾；③是由知識產(chǎn)品的消費者還是更普遍的公眾付費。維度差異使得各種激勵工具都具有某種程度的比較優(yōu)勢；面對社會日趨多樣化的創(chuàng)新激勵需要，綜合運用多種創(chuàng)新激勵工具，即創(chuàng)新政策多元主義，才是應(yīng)當(dāng)遵循的立場。國際創(chuàng)新政策實踐是尼爾·赫梅爾和麗莎·奧埃萊特研究的最好注腳。世界各主要經(jīng)濟體的創(chuàng)新政策都在不同程度上表現(xiàn)出多元主義的立場。以美國為例，其創(chuàng)新政策體系不僅包括完善的知識產(chǎn)權(quán)制度，還涵蓋了政府獎勵（如美國能源部的“L Prize”獎勵計劃）、基金項目（如美國國家科學(xué)基金會資助項目）和稅收優(yōu)惠（如《國內(nèi)稅收法典》第174節(jié)的稅收扣抵制度），這些都在解決信息產(chǎn)品生產(chǎn)難題中發(fā)揮著重要作用。

創(chuàng)新政策多元主義帶來的啟示是，當(dāng)人工智能作品利用行為引發(fā)作品生產(chǎn)激勵相對不足，而產(chǎn)權(quán)制度又無法解決該問題時，我們可以嘗試運用非知識產(chǎn)權(quán)的激勵方案實現(xiàn)對版權(quán)人的補償。

（二）通過稅收機制實現(xiàn)對版權(quán)人的補償

在財政支持類創(chuàng)新工具中，稅收政策所能覆蓋的活動范圍最廣，具有系統(tǒng)性解決人工智能作品利用難題的潛質(zhì)。從既有的制度實踐來看，通過稅收方式補償版權(quán)人的情形不乏其例。本部分嘗試以在歐美國家廣泛采用的私人復(fù)制版稅制度和專利盒（Patent Box）制度為藍本，構(gòu)建一項針對人工智能作品利用行為的稅收補償機制。

1.補償資金來源方案。自1710年《安娜女王法》頒布以來，版權(quán)法在很長一段時間里僅規(guī)制為滿足不特定公眾需要的商業(yè)性復(fù)制行為，以個人學(xué)習(xí)、欣賞和研究為目的的私人復(fù)制則被歸入合理使用范疇。但及至20世紀(jì)中期，錄音、錄像和復(fù)印等模擬復(fù)制技術(shù)出現(xiàn)并迅速走進千家萬戶，私人復(fù)制變得更為便捷、成本更為低廉。此時，越來越多的版權(quán)人意識到，私人復(fù)制對其復(fù)制權(quán)的行使和收益造成了損害，對私人復(fù)制不應(yīng)當(dāng)再繼續(xù)保持容忍態(tài)度，而有必要通過立法對私人復(fù)制進行必要的限制。1965年，德國首創(chuàng)私人復(fù)制版稅制度，其要點是向復(fù)制設(shè)備和復(fù)制媒介（如錄音機、錄像機和空白磁帶，以下統(tǒng)稱“復(fù)制設(shè)備”）的銷售商征收一定額度的版稅，版稅再經(jīng)由集體管理組織向作者進行轉(zhuǎn)付或者部分用于促進文化發(fā)展的公共事業(yè)。德國之后，歐洲各國和美國相繼采用、并進一步改進了私人復(fù)制版稅制度。其中，挪威版本的私人復(fù)制版稅制度不再直接向復(fù)制設(shè)備銷售商征稅，而是以國家財政作為補償版權(quán)人的資金來源。挪威放棄向復(fù)制設(shè)備銷售商征稅的原因在于：第一，隨著技術(shù)的擴散，可以用于私人復(fù)制的設(shè)備日益增多，還出現(xiàn)了以手機和電腦為代表的多用途設(shè)備；在此背景下，需要投入高昂的行政成本才能合理界定征稅設(shè)備范圍和征收稅率。第二，基于設(shè)備的版稅會以價格的形式部分轉(zhuǎn)嫁給消費者，在復(fù)制設(shè)備日益普及的情況下，其與作為公共財政來源的一般性稅收之間的差異日漸縮小。

類似地，補償版權(quán)人因人工智能作品利用行為所遭受損失的資金來源，可以是向人工智能產(chǎn)業(yè)主體征稅，也可以是直接來自國家財政。本文認(rèn)為，就目前情況而言，后者是更合適的選擇。主要包括兩個方面的理由：第一，人工智能產(chǎn)業(yè)尚處于初創(chuàng)階段，其產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)和商業(yè)模式仍在不斷演變之中，此時確定征稅對象和設(shè)置差異化費率將導(dǎo)致高昂的行政成本負擔(dān)。第二，人工智能作為前沿創(chuàng)新具有很強知識、技術(shù)的溢出效應(yīng)（Spillover Effect），目前各國稅法通常給予該類創(chuàng)新稅收優(yōu)惠待遇，如我國《企業(yè)所得稅法》第二十五條。如果此時為補償版權(quán)人而對人工智能產(chǎn)業(yè)主體征稅，則會形成一面加征稅收、一面提供稅收優(yōu)惠的矛盾操作。相應(yīng)地，等到人工智能技術(shù)進一步成熟、商業(yè)模式進一步穩(wěn)固，則可以考慮對人工智能產(chǎn)業(yè)主體征稅。

目前，我國普遍為人工智能產(chǎn)業(yè)提供稅收優(yōu)惠政策作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持措施。按照本文的方案，人工智能產(chǎn)業(yè)將無需為使用版權(quán)訓(xùn)練素材支出費用，國家財政承擔(dān)補償版權(quán)人損失的責(zé)任。此時一項擔(dān)憂是，人工智能產(chǎn)業(yè)既享受稅收優(yōu)惠、又免費使用版權(quán)素材，存在被過度激勵的風(fēng)險；而國家財政一方面需要對人工智能產(chǎn)業(yè)提供稅收優(yōu)惠，另一方面又要承擔(dān)補償作者損失的資金來源，難免收支失衡。本文認(rèn)為此項擔(dān)憂具有合理性，相應(yīng)對策是以取消、削減對人工智能產(chǎn)業(yè)的稅收優(yōu)惠作為平衡操作。此時整體性方案為，公共財政對版權(quán)人提供補貼→版權(quán)人免費提供訓(xùn)練素材→人工智能產(chǎn)業(yè)放棄原先享有的稅收優(yōu)惠。

2.面向版權(quán)人的資金分配方案。在解決補償資金來源問題后，仍需進一步思考以何種方式向版權(quán)人分配資金。在私人復(fù)制版稅制度中，分配方案的通常形式是，將資金先行分配給集體管理組織，由集體管理組織向權(quán)利人進行轉(zhuǎn)付。無獨有偶，阿姆斯特丹大學(xué)馬丁·森夫特勒本（Martin Senftleben）教授設(shè)計的應(yīng)對人工智能沖擊的版權(quán)人補償機制也采取了類似方案。本文對此方案的效果表示懷疑。第一，如上文所述，人工智能作品利用行為的特點導(dǎo)致權(quán)利清點、權(quán)利人查找以及獲取計算合理許可費的有關(guān)數(shù)據(jù)存在困難。在此背景下，集體管理組織只能以統(tǒng)一費率向所有作品平均分配資金，而這無疑是低效的“大水漫灌”。第二，我國版權(quán)集體管理組織發(fā)展相對滯后，所收取的管理費抽成較高，部分作品類型甚至難以找到相對應(yīng)的集體管理組織。由集體管理轉(zhuǎn)付費用的方案在我國的可行性進一步削弱。

本文主張建立“版權(quán)盒”制度通過稅收方式向版權(quán)人分配補償資金。專利盒（Patent Box）制度是一種政府以所得稅減免形式激勵企業(yè)進行專利成果轉(zhuǎn)化的稅收優(yōu)惠政策，因稅收申報時會被要求勾選方框（Box）而得名。該制度最早發(fā)軔于1973年的愛爾蘭，后被經(jīng)濟合作發(fā)展組織（OECD）國家廣泛采納。與旨在減輕研發(fā)成本負擔(dān)的研發(fā)費用抵免、加計扣除政策不同，專利盒制度的初衷是減少國家對專利收益的分成，把更多的創(chuàng)新收入留給產(chǎn)業(yè)主體。以荷蘭的實踐為例，該國的企業(yè)所得稅的基本稅率為25%，而基于專利和軟件版權(quán)的收入（包括許可使用費、投資入股資本利得和轉(zhuǎn)讓收入等）則可以享受5%的優(yōu)惠稅率。設(shè)計優(yōu)良的專利盒制度能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)動力，據(jù)塞巴斯蒂安·布拉德（Sebastien Brad）等人的跨國比較研究，專利所得收入的稅率每降低1%能帶來3%的專利申請量增加。本文認(rèn)為，為應(yīng)對人工智能作品利用行為對版權(quán)人收益造成的侵蝕，可以借鑒專利盒制度經(jīng)驗建立“版權(quán)盒”制度，對權(quán)利人因版權(quán)利用行為所獲得的收入予以稅收優(yōu)惠待遇。

通過版權(quán)盒機制向版權(quán)人分配補償資金具有多個方面的優(yōu)勢：第一，實施成本低廉。其可以借助現(xiàn)有的稅收系統(tǒng)實施，無須另行設(shè)立管理機構(gòu)，行政成本較低。第二，通過設(shè)置雙層浮動關(guān)聯(lián)機制，資金分配效率更高。所謂雙層浮動關(guān)聯(lián)是指，版權(quán)人所能獲得的補償數(shù)額既取決于其所處行業(yè)，也取決于其版權(quán)營收。通過設(shè)定行業(yè)差異化的優(yōu)惠費率，將補償力度與版權(quán)人所處行業(yè)相關(guān)聯(lián)，旨在反映人工智能對不同版權(quán)行業(yè)造成的不同程度影響。將補償數(shù)額與版權(quán)人營收關(guān)聯(lián)，則有利于充分利用市場信號、保留市場競爭帶來的壓力機制。申言之，對受人工智能沖擊更大的行業(yè)、同一行業(yè)內(nèi)競爭績效更好的主體給予更高額度的補償，能夠使資金分配更為高效。第三，補償力度空間大。版權(quán)人通常承擔(dān)較高額度的所得稅負擔(dān)，我國企業(yè)所得的基本稅率為25%、個人所得適用3%-45%的超額累進稅率。從理論上來講，對版權(quán)收入給予的優(yōu)惠費率可以為零，甚至可以是負數(shù)（意味著不僅不交稅，還可以獲得額外的政府補貼）。因此，版權(quán)盒稅率優(yōu)惠有較大的空間。第四，受惠主體多元。所得稅優(yōu)惠的形式既可以作用于個人也可以作用于企業(yè)，且對企業(yè)的優(yōu)惠會通過滲透效應(yīng)為個人分享。因此，版權(quán)盒制度所帶來的政策優(yōu)惠能為廣泛的行業(yè)參與者共享、整體性改善版權(quán)產(chǎn)業(yè)的生態(tài)。

五、結(jié)語

人工智能作品利用行為引發(fā)的問題，本質(zhì)上是版權(quán)產(chǎn)業(yè)與技術(shù)產(chǎn)業(yè)的利益分享問題，是人類社會兩大創(chuàng)新領(lǐng)域的協(xié)調(diào)問題。以促進人工智能產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展為由，犧牲版權(quán)產(chǎn)業(yè)的利益；以推動人工智能技術(shù)創(chuàng)新為幌子，侵蝕文藝領(lǐng)域的創(chuàng)新動力，既不正當(dāng)，也不符合經(jīng)濟效率的要求。只有將人工智能產(chǎn)業(yè)與版權(quán)產(chǎn)業(yè)、技術(shù)創(chuàng)新與文藝創(chuàng)新放在平等的位置，正視人工智能技術(shù)引發(fā)的替代效應(yīng)和增值效應(yīng)，承認(rèn)版權(quán)人分享該新型作品利用行為所帶來利益的正當(dāng)性，才有可能提出解決人工智能作品利用難題的合理方案。在探索實現(xiàn)版權(quán)人補償?shù)目尚蟹桨腑h(huán)節(jié)，則有必要打破部門法之間，以及法律與產(chǎn)業(yè)政策之間的藩籬，充分探索各種機制可能性。正如著名經(jīng)濟學(xué)家蔡昉所言，“以生產(chǎn)率分享的形式保持藝術(shù)活動的存在，激勵藝術(shù)創(chuàng)作中創(chuàng)造性的充分迸發(fā)，或許就是人類生產(chǎn)率的長遠乃至永恒源泉。”建立人工智能作品利用行為的版權(quán)人補償機制，以防止人類藝術(shù)創(chuàng)造“靈光”在人工智能時代的凋零，是一項關(guān)乎人類未來的工作；這值得我們付出一番努力，并為此承擔(dān)一定的制度成本。

注：因字?jǐn)?shù)關(guān)系，注釋省略。如引用、轉(zhuǎn)發(fā)請注明《電子知識產(chǎn)權(quán)》2025年第2期。

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