从艺术理论的角度来看，艺术创作的过程分为构思、素材、创作三个步骤。AIGA模型生成成果的过程包括输入数据的预处理、通过算法生成艺术内容、输出作品进行调整优化。AI缺乏独立构思，是创作者通过给AI输入提示词的方式完成构思环节，为AI创作提供方向，最终生成艺术形象。从法律视角审视，AIGA无法担当著作权法意义上的创作主体，其所产生的成果具有一定独创性，但不具备著作权法要求的独创性。因此，学界在确定AIGA成果确权模式时存在较大分歧，难以就其法律性质达成一致。本文通过探讨AIGA的技术生成机制与法律属性，认为AIGA不应视为作品，其法律性质应当归类为数据财产权。基于AIGA的生成规则和AI“创作”与人类创作的差异，准确界定AI“创作”在法律上的边界，为AIGA获得产权保护的正当性提供依据。根据《著作权法》的规定，AIGA虽然符合“属于文学艺术和科学领域”和“具有一定的表现形式”这两个要件，但其生成过程依赖于算法对数据的重组。从比较法视角看，欧盟《人工智能法案》明确将AI生成内容排除在著作权保护范围之外，强调“独创性”必须源于人类智力活动。因此，AIGA的“独创性”仅体现为算法对既有表达要素的重组，而非法律意义上的智力创造。据此，AIGA是否具备“独创性”以及是否属于“智力成果”，仍旧需要进一步考察。在没有专门说明下，业内人士和大众很难从艺术成果风格、创作手法等蛛丝马迹中辨别出AIGA和人类独立创作的作品之间的区别。从仿生学视角来看，“数智化”技术在认知和分析方面逐渐接近人类特征。尤其在艺术内容生成中，通过AI的自主数据处理，以关联、聚类和链接等方式进行采集，实现了批量化、规模化的生成与传播，大幅提升了生产、传播和运营的效率。与CA时期计算机作为辅助工具不同，AI类人在作品生成环节具有自主性。无论AI的算法规则多么复杂，最终生成的成果在被抽象后，都与模型训练使用的原作在风格上高度相似。这种基于概率分布的“风格复现”与人类创作者通过认知内化实现的“风格创新”存在本质差异。如类型化分析所示，完全人工智能生成成果因缺乏人类认知介入，其表面新颖性仅体现算法对既有表达要素的重组，尚未达到著作权法要求的智力创造高度。这表明AIGA成果属于利用已“接触”的算料进行“再创作”，属于创新的积累过程，并不具有实质上的创新性。美国华盛顿哥伦比亚特区联邦地方法院判决的Thaler v. Perlmutter一案，为AI艺术生成和版权保护问题提供了一个具有里程碑意义的法律案例。此案中，作为被告的美国国家版权局重申了版权法仅限定于“作者的独创的思想概念”范畴的观点，拒绝给予Thaler利用AI而生成的图片（A Recent Entrance to Paradise） 版权。即：虽然版权法的边界会随着时代的发展而不断拓展，但是人类的创造性才是版权保护的核心必要条件。由于该作品完全由AI创作且未涉及人类的认知参与，因此无法满足版权法要求的“独创性”。第一，客观呈现形式。新颖的展现形式是“独创性”的基础要求。但判定AIGA成果时，不应以美学标准为准则。为了更好地理解这一点，引入“美学不歧视原则”显得尤为重要。这一原则认为，美术作品彰显美学价值的高低与所获得的著作权保护资格无关，应该避免个人审美差异对作品“独创性”的歧视，以确保作品在用于以观赏为目的活动中，可以被平等地欣赏。AIGA虽然符合著作权法的要求，并能达到审美标准，但仅凭形式独创性，无法确定其法律属性。第二，画面感官体验。为了区分抄袭或剽窃等行为，在对美术作品进行比对分析时，通常凝练作品各个要素以及整体视觉感受的综合评价来判断作品之间是否存在实质性相似。这意味着，必须以“一般公众的视角”对作品整体的抽象感受为基础，加之以“思想—表达”二分法，来理解作品的创造性。因此，在评估AIGA的法律属性时，我们需要考虑其整体视觉感受，并基于此来判断该成果是否符合著作权的创作标准。即，如果两件美术作品多要素实质相似，但整体观感全然不同，那么，我们可以认定作品表达上有所突破；反之，我们不能仅凭作品观感的相似就认定其实质相似，而忽略形状、机理、光影和空间等要素的创新。著作权的核心原则是保护自然人创作的成果。根据现行法律规定，著作权原则上由创作作品的自然人享有。无论在国内还是国际法律实践中，都逐渐强调“人”作为创作主体的核心地位。著作权通常被授予具有独特创造性贡献的创作者。然而，AIGA的生成过程主要依赖现有的数据和算法，其创新性体现在算法的设计与运用上，而非由人为创作的元素主导。有观点认为，AIGA如果没有人类直接参与和创造，就不应享有著作权。著作权的目的是奖励个体的创造性努力。如果AIGA成果不涉及人类的直接创造，那么其应该被划归为著作权保护的集合外。另有观点认为，AIGA成果具备创造性，AI模型通过训练数据学习艺术家的艺术风格、图像特征和色彩搭配等要素，进而生成艺术成果，这个过程是人类的算法设计与模型“投喂”主导。因此，AIGA被看作是人类创作的延伸。人类利用AI进行内容的“创作”，本质上类似一种“雇佣”行为。生成成果的内容是作者情感的延伸和个性的表达。在模型应用阶段，GAI模型仅通过输入数据自动生成电子数据，AIGA成果是基于概率计算的产物，不涉及人类的主观创作。判断人类创作内容是否构成作品时，只评判其“独创性”，而不考虑“创作理念”。由于AIGA成果依赖于算法规则运行，具有更大的随机性，因此缺乏类人创作的自主性，不具备主体的主观能动性。AIGA创作是通过算法程序来实现的算法表达形式，是代码语言的转译。这种转译必须在艺术原作基础上进行再创作，继而体现智力劳动的成果。在艺术创作中，AIGA的算法规则本质上是对艺术素材和表达方式的组织与安排，而不是传统意义上的艺术创作行为。AIGA成果的创作性，实际上来源于开发者对算法的设计与创新，而不是AI自身的独立创造。尽管AIGA成果在视觉上具有创意和艺术性，符合一定的创造性要求；但从著作权法的角度来看，艺术创作必须具备独立性，即创作行为应由独立的艺术创作者完成。AIGA的“创造性”依赖于算法的预设规则和输入数据，因此无法被视为“独立创作”。在艺术领域，AI作为工具和媒介，生成的艺术成果应归开发者所有，而非AI系统本身。艺术创作的认定，需要评估作品的独创性和创作者的主观能动性。艺术作品的创作不仅是场景的再现，还是创作者思想和情感 的独特体现。在艺术创作中，作者的主观能动性决定了作品的表现形式，而这一形式的独创性才是著作权法保护的核心。无论是绘画、雕塑，还是数字艺术，作品的独特表达形式才是真正需要保护的部分，而非创作中的思想或情感的普遍性。美术作品是线条、色彩等构成的具有审美意义的造型艺术。线条和色彩是美术作品的技法，但技法是服务于画面效果的，所以对美术作品来说，画面效果的最终呈现包括但不限于技法运用。例如，“拼贴画案”可以很好地阐明这个问题。艺术家克里斯蒂安·西尔万认为，除了名字，画面展现的元素是完全一样的。抄袭的部分并非对原作图案的复制，而是对构图和布局的借用，未涉及线条和色彩的细节模仿。最后，法院判定被告侵犯了原告的美术作品版权。在著作权法的层面，作品的独创性是指其表达来自创作者的创新，而非对已有表达的搬运和复制；在艺术的层面，作品的独创性源于艺术家的个性化创作方式，而这种行为与创作者的个人特质密不可分。法律和艺术对独创性的定义并不完全相同，但都体现了作品为创作者人格和精神之延伸的观念；而独创性作为判断作者能否取得著作权保护的关键，恰恰反映出了法律对个性化创作行为的激励。进入AI时代，艺术的创作工具发生了根本性变化，程序代替了传统创作中双手的勾勒和铺色。然而，这并不意味着人类不需要选择和安排画面元素。通过设计提示词，不同的人可以生成各异的结果，这种差异反映了人类独创性思维的参与。尽管AIGA的表达形式与传统艺术成果相似，但其核心的“创作理念”由人类设计的算法程序所驱动，这导致AIGA与传统艺术成果在创作过程上存在显著差异。从法理学角度看，AIGA在客体形态上属于无形性的抽象物，这与传统的有形艺术作品有所不同。尽管AIGA在表达形式上与传统艺术作品相似，但其“创作”并不符合著作权法对独创性的要求。著作权法保护的是创作过程中的智力劳动，而AIGA的生成更多依赖于算法和数据处理，缺乏人类中的智力创新，非法律意义上的创新表达。如果将AIGA纳入著作权保护范围，会因为标准的降低导致“作品”的泛化和泛滥，可能造成大量AI生成成果的垄断，无法激励个性化创作，破坏著作权体系的协调性。在中国著作权法体系下，应优先考虑创造性劳动，而非单纯满足艺术产业和资本的需求。应当避免因盲目扩展保护对象而损害著作权法的正当性基础。AIGA成果的生成与信息产品的生成过程相似，且二者的知识产权问题也有很多重叠之处。AIGA创作主体是机器而非人类，形式上是被固定在一定载体上的信息，所以其应当被纳入信息产品的法律框架中。尽管成果具有艺术性和文化价值，但从某种角度看，它们仍然是“信息产品”——通过机器生成的“数据艺术”。这种艺术创作过程高度依赖信息技术。尤其是AI在艺术创作中的应用，数字艺术成果和信息产品之间的界限逐渐模糊。因此，为了确保AIGA在市场中的合法性和可持续发展，有必要建立一套具有兼容性的交叉法律保护和利益分配机制，确保所有参与者的权益得到合理保护。综上，AIGA成果不是著作权法上的作品，但具有一定创造性和高度可复制性，是AI参与生成的信息和数据艺术产品，在市场交易中能够与其他产品一样产生财产价值。AI模型开发者、所有者和使用者在这一过程中均有有效的劳动付出，应当获得公正的利益分配，需要相应法律制度保障。
作者简介：马治国，西安交通大学法学院教授、知识产权研究院院长；张乐，西安交通大学法学院2019级知识产权专业博士研究生。
责任编辑：张书鹏
文章来源：民族艺术研究杂志
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