AI能不能作為第一作者

2025年10月，華東師范大學“AI驅動教育研究論文寫作”的征文活動中，要求提交的論文主要由AI系統創作，AI必須被列為第一作者，人類科研人員作為共同作者或通訊作者，引發學術圈熱議。本文嘗試從知識產權視角，探究AI能否作為第一作者的問題。

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著作人身權中的“署名權”

知識產權可分為兩大門類，一類以專利、商標、外觀設計為代表，另一類以著作權為代表。本文的討論主要集中在著作權范疇。當前，學術界對于“第一作者”和“通訊作者”的定義比較一致，即第一作者是研究的主要執行者，負責實驗操作、數據收集分析、論文初稿撰寫等核心工作；通訊作者則負責稿件提交、修改以及與期刊溝通，承擔論文的學術責任。

成為作者，意味著自動享有了著作財產權和人身權。前者是指著作權人享有的對其作品進行使用、收益和處分，由此獲得經濟利益的權利，如復制、表演、改編、傳播等權利，具有可轉讓性。后者是指著作權人對其作品享有的與人身緊密關聯、無直接財產內容的權利，用以維護其與作品的人格聯系和作品完整性，由作者終身享有，原則上不可轉讓、剝奪和限制。我國《著作權法》第10條規定了四項著作人身權：發表權、署名權、修改權、保護作品完整權。由此，本文的討論范圍細化到著作人身權中的“署名權”。

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AI不是著作權法中的“作者”

當前，中國、美國、日本、歐盟、韓國等世界主要國家和區域的著作權實踐中，都明確規定著作權只能授予自然人或法人。例如，在我國《著作權法》第11條規定，著作權只能授予自然人或法人。歐盟的著作權指令（Directive 2001/29/EC），規定著作權的創作者通常是自然人，法人可以成為著作權的持有者。美國《著作權法典》（Title 17, U.S. Code）第17條（Section 201）規定，著作權的持有者可以是自然人或法人。《德國著作權法》（Urheberrechtsgesetz）第7條規定著作權只能歸自然人，但法人可以作為著作權的擁有者。日本《著作權法》第11條規定，著作權歸屬創作作品的自然人，在職務創作或合同創作的情況下，法人（如公司、研究機構等）可以成為著作權的持有者。韓國《著作權法》第10條規定，著作權人是創作作品的自然人。目前，從世界通行的法律框架來看，AI不是著作權的適格主體。

除成文法外，在英美法系的判例中，也秉持相似的態度。例如，2025年3月18日，美國哥倫比亞特區上訴法院判決的Thaler訴 Perlmutter（D.C. Cir. 2025）案中，原告為AI系統Creativity Machine的開發者計算機科學家Stephen Thaler，被告為美國版權局（U.S. Copyright Office）局長Shira Perlmutter。原告Thaler試圖將該AI列為該作品的著作權“作者”，版權局拒絕將AI列為著作權“作者”，認為作品必須由人類創作者完成。原告行政復議失敗后向法院起訴。經一審和上訴后，上訴法院作出判決，維持版權局的決定，確認著作權法中的“作者”必須是自然人，AI不能作為著作權的“作者”。判決內容強調，人類創作是著作權登記的核心要求，并根據版權法的解釋和立法目的，法院認為“作者”應是具有創作意圖和能力的自然人。

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共識背后的法哲學考量

無論大陸法系還是英美法系，似乎在作者應是自然人或法人這一觀念上達成共識，其背后是基于“AI工具論”的法哲學考量。著作權法的根本目的是保護創作者的勞動成果，特別是智力和精神勞動。AI當前被廣泛視為創作工具，類似于畫筆、計算機軟件或音樂合成器等其他技術手段。AI工具可以對創作者生成文本、音樂或圖像等產生著作權的行為提供幫助，但最終創作的決策和控制權仍然由創作者行使。因此，AI作為自動化工具，不被認為具備獨立的創作意圖和人身權屬性，無法成為著作權人。

從技術原理上講，當前廣泛使用于創作的大語言模型（LLM），是對語料庫（如文字、圖片、聲音、圖像）等進行計算機可讀的Token化，之后進行空間向量定位。根據需求指令，AI按照類比的方式給出結果，在某種程度上類似于“照葫蘆畫瓢”。AI參與學術工作的實際過程，如生成論文的某一部分，需要學者給出指令并對AI生產的結果進行鑒別——是否有真實依據、是否存在幻覺，并且對于結果內容進行剪裁和選擇組合，自然人仍然承擔了關鍵性的決策、引導和控制的職能。

法律設置著作權，不僅保護了創作勞動的成果，也明確界定了著作權人的責任和義務。如果AI能夠作為著作權人，在責任承擔上可能出現問題。例如，若AI創作的作品侵犯了他人的版權，或涉及惡意、歧視性內容，需要有真正能負責的主體來承擔責任。在此方面，已有判例出現。例如，2025年11月4日，英國英格蘭及威爾士高等法院宣判的Getty Images v. Stability AI案，就是Stability AI模型未經許可抓取 Getty 公司的數百萬張受版權保護圖片，用于訓練模型。后續模型生成的圖像中，出現了混淆特征的 Getty 公司水印和商標。對此，英國法院認為Stable Diffusion的AI模型借助Getty公司圖片訓練，形成對內部Tokens的空間向量的權重參數，但是既未存儲也未復制 Getty公司的圖片，從而不構成“侵權復制品”（infringing copy）或“載體”（article）中的侵權。由此可見，從知識產權角度，要讓AI作為著作權人，就要考慮主體責任與責任承擔的問題，而這在當前框架下是難以突破的。

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直面AI創作的知識產權挑戰

筆者認為，華東師范大學此次征文活動的部分設定，雖然與當前通行法律框架相左，但這樣的嘗試還是有意義的。當前，AI對于學術創作的參與度不斷深入，有必要對其能力和呈現狀態有清楚認識。此次征文，正是對AI真實能力摸底的好機會，使學者們在沒有顧忌的情況下展示AI創作能力及其邊界，幫助學術界提升對于AI能力和不足的客觀認識。

隨著AI技術不斷發展，知識產權框架的逐步完善是必然趨勢。例如，歐盟委員會在2020年的《人工智能白皮書》（AI White Paper）中，提出了與AI技術相關的倫理問題和法律問題，強調需要更新相關法律來適應技術發展。白皮書討論了AI對版權、專利等知識產權的潛在影響，雖然并未改變“創作者是自然人”這一基本原則，但是歐盟委員會認為現有法律需要更新，并進一步明確AI生成作品的版權歸屬問題。

總之，未來在構建AI著作權相關知識產權規則時，應重視倫理討論，綜合考量社會影響，明確AI在創作過程中的輔助作用，確保學術研究和學術評價的透明性和公平性。

作者系國家知識產權局知識產權發展研究中心正高級知識產權師；國家知識產權局專利局三級專利審查員

來源 ： 中國社會科學報

責任編輯： 程紀豪

新媒體編輯：程可心

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