人工智能創(chuàng)造的發(fā)明和人工智能生成的藝術(shù)品面臨著一個緊迫的問題：專利法和版權(quán)法是人為人類而制定的。正如全世界所理解的那樣，知識產(chǎn)權(quán)法明確不承認非人類創(chuàng)造者。對于許多知識產(chǎn)權(quán)專家來說，隨著像ChatGPT或Bard這樣的大型語言模型變得越來越復(fù)雜，世界將不得不面對這個問題。而且，沒有跡象表明人們正在就如何改革法律達成共識，這就給這些模型的使用增加了風險和不確定性。

所以問題是：誰應(yīng)該從一個模型的輸出中獲利？模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的所有者是否應(yīng)該共享？有人能擁有這些權(quán)利嗎？英國蘇塞克斯大學的法律學者Andres Guadamuz說：“我天生是一個樂觀主義者，所以我認為我們最終可能會找到一種方法來把事情做好，但只能是在經(jīng)過大量訴訟和政策干預(yù)之后?！?/p>

以《黎明的扎里亞》為例，這是利用AI圖像生成模型Midjourney制作的一本漫畫。經(jīng)過法律上的反復(fù)，美國版權(quán)局于2月裁定，創(chuàng)作者Kris Kashtanova有權(quán)獲得整個Zarya的版權(quán)。但Kashtanova無權(quán)獲得這些圖片本身的版權(quán)。美國著作權(quán)局批準了這個申請，令人感到意料之外。在版權(quán)局看來，Midtravel沒有為其人類用戶提供足夠的藝術(shù)過程控制權(quán)，使其有資格成為自己的作品，而且只有人類創(chuàng)作的作品才能獲得版權(quán)（盡管后來的公告為人工智能生成的作品留出了空間，該作品在事后經(jīng)過了足夠的人類修改）。

假設(shè)這個先例成立。無版權(quán)的人工智能輸出可能會淹沒世界，淹沒傳統(tǒng)的人工內(nèi)容。意大利博洛尼亞大學計算機科學與工程博士生Giorgio Franceschelli說：“創(chuàng)作者將面臨許多免費使用的內(nèi)容，這些內(nèi)容可能會破壞市場?！?他撰寫了大量關(guān)于人工智能和知識產(chǎn)權(quán)法的文章。但另一方面，F(xiàn)ranceschelli表示，如果使用這些模型的人不能輕易地從人工智能創(chuàng)造的作品中獲利，那么人工智能開發(fā)者開發(fā)此類工具的經(jīng)濟動機就會降低。這樣的未來可以減輕人類創(chuàng)造者的壓力，代價則是阻礙生成性人工智能的發(fā)展。

Franceschelli說：“總的來說，我認為沒有一個解決方案是完全安全的，立法者將被要求決定保護什么和犧牲什么?！?/p>

美國以外的情況也不明朗。英國版權(quán)法理論上允許保護計算機生成的作品；歐洲版權(quán)法沒有。

專利法領(lǐng)域也開始出現(xiàn)類似的斗爭。人工智能僅僅參與一項發(fā)明比參與一件藝術(shù)品爭議更小，但如果人工智能一開始就被認為發(fā)明了什么呢？

初步的沖突圍繞著一位名叫Stephen Thaler的熟練工程師展開，他在過去幾年里一直在為兩項發(fā)明尋求專利：一個分形食品容器和一個閃爍的應(yīng)急信標。Thaler聲稱這兩項發(fā)明都是他設(shè)計的人工智能系統(tǒng)DABUS的成果。他正在尋求一項專利，明確指定一個人工智能系統(tǒng)為發(fā)明人。

到目前為止，Thaler的團隊未能說服歐洲、美國、澳大利亞和新西蘭當局，他們都否認了他，或在法庭上對他做出了不利于他的決定。截至本文撰寫之時，聯(lián)合王國最高法院尚未作出裁決。但Thaler在南非贏得了一場持久的勝利，該國于2021年8月授予了人工智能（分形食品容器）有史以來的第一項專利。

Thaler的DABUS還并不是故事的結(jié)局。對一些人來說，人工智能催生的發(fā)明的爆發(fā)意味著專利系統(tǒng)必須處理不斷擴大的人工智能專利申請。并不是每個人都認為這是一個糟糕的命運?！斑@應(yīng)該意味著人工智能正在產(chǎn)生大量的創(chuàng)新，這將是一個好結(jié)果，”英國薩里大學的法律學者、Thaler法律團隊成員Ryan Abbott說。

通過全面禁止人工智能生成的應(yīng)用程序來回避這個問題可能不是解決辦法。澳大利亞新南威爾士大學的計算機科學家Toby Walsh說：“如果人工智能制造的發(fā)明被排除在專利體系之外，可能會扼殺創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)?！?/p>

Walsh和新南威爾士大學的專利法學者Alexandra George建議，通過將人工智能產(chǎn)生的發(fā)明分類到他們命名為“人工智能IP（AI-IP）”的類別中，來證明專利系統(tǒng)的未來性。人工智能IP下的專利比傳統(tǒng)專利持續(xù)的時間更短，并可能給人工智能模型開發(fā)人員或培訓(xùn)數(shù)據(jù)所有者一份份額。

但是，尤其是在人工智能變得普遍的未來，任何分類方法都可能遇到一個問題，一個沒有一致答案的問題：是什么將人類創(chuàng)造與人工智能創(chuàng)造區(qū)分開來？