易继明 ：人工智能创作物是作品吗
人工智能创作物是否构成版权法上的作品，国内学术界尚未进行充分的探讨。曹源认为，人工智能创作物是否为作品是一个政策选择问题，其意义表现在对这一部分创作物进入市场后所可能引发后果的利弊分析，各国应结合其国情进行选择。{9}507熊琦认为，可以借鉴运作成熟的法人作品制度安排，将人工智能的所有者视为版权人。{10}3-8但是，人工智能创作物的出现，对版权制度的冲击是系统性的，涉及到版权的客体、主体及权利属性等问题。鉴于此，本文拟对此进行较为全面的分析，以期回答这一富有挑战性的问题。
二、人工智能创作物的可版权性
人工智能创作物是否可以作为版权法意义上的作品，涉及对这一创作物本身的独创性判断，以及版权法上的作品是否必须由自然人来创作的问题。
(一)独创性判断标准：向客观标准倾斜
作品是文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种形式固定的智力成果[1]。判断人工智能创作物是否具有可版权性，绕不开对独创性概念的理解：若人工智能创作物不具有独创性，又谈何可版权性呢！
关于人工智能创作物版权问题的思考，可以从两个层面展开：首先考虑人工智能创作物是否符合独创性标准的要求，而使其可被视为作品；其次，在前一问题的基础上继续考虑智能作品的归属问题，即究竟是将作品权利归属于人工智能设计者，还是所有者，抑或是使用者，甚或突破性地赋予人工智能这一新的主体。无论是Narutov.Slater案，{11}还是AamuhammedV.Lee案，{12}抑或是美国版权局在其2014年发布的《美国版权局实践概要》(CompendiumofU.S.CopyrightOfficePractices)中所表达的观点，都是直接从主体上否认版权归属，却并未回答作品是否具有独创性的问题。现有理论在独创性的理解上并不一致：或强调独创性是作者思想、情感、个性的反映，即从作者权角度去理解独创性；或直接从“独立创作”和“稍许的创造性”两个内涵来理解独创性；或主张仅需要关注结果而非过程，只要作品在客观上的表达并非“必然如此”即可。{13}35对于这些不同的理解，在人工智能语境下，核心问题在于是否仅仅采取客观标准即可。换言之，当人工智能创作物在表现形式上同人类创作作品完全一致，以至于如果该作品是由人类创作完成，则毫无疑问可以被授予版权时，我们是否根本无需考虑该作品的创作者是人工智能还是自然人的问题。而进一步的问题便是：产生作品的“创作”是否只能由自然人来完成呢？
根据《著作权法实施条例》第3条第1款之规定，直接产生文学、艺术和科学作品的智力活动即为创作，并未明确要求该智力活动必须是自然人所实施的。那么，从“智力活动”一词，是否能够推断出其暗含了对作品创作者必须是自然人这一内在的要求呢？毕竟，在传统认知中，唯有自然人才有“智力”。德国《著作权法》不承认法人为版权人，认为其不可能直接实施创作行为，坚持版权主体必须是那些给予作品独创性的人，即所谓“创作者原则”(《德国著作权法》第7条)。{14}8既然作品是某种形式的“表达”，必然是以文字、言语、符号、声音、动作、色彩等一定表现形式将无形的思想或者智力活动之外化。这就意味着，外化者乃自然人所独有的智力或者思想，这也是中国法上的基本要求：“创作作品的公民是作者”(中国《著作权法》第11条第2款)。因此版权法上否认了自然人以外的主体能够实施创作行为，明确了创作者主体的自然人身份。在猴子“自拍照”是否具有可版权性问题上，美国法院正是从主体适格性的角度，做出了否定的回答。{15}事实上，版权作品的创作主体是否应为自然人(公民)，学者们之间展开了喋喋不休的学术争论。{16}312学术讨论是一回事，但版权法上的法人作品制度，又将这一看似明确的问题“制度性地”复杂化了：法人或者其他组织被拟制为作者，即“视为”作者(中国《著作权法》第11条第3款)[2]。然而，在法人制度中，法人具有民事权利能力和行为能力，并能够独立承担民事义务和法律责任，是具有独立意志的一种民事主体，但他/它为何又不能进行独立的“思想”或者“智力活动”呢？《计算机软件保护条例》中，“创作”即指“独立开发”，包括实际组织、进行开发和提供工作条件。很显然，这里的“创作”并不完全指智力活动，它还包括与程序开发有关的组织、管理和提供工作条件等辅助性活动。{17}80
独创性不能简单地理解成与现存的作品表达不一样。不一样只是外在的表现，其实质是经过了主观的思考，有了一定的构思之后，运用创作元素的一种能动的表达。但关键却恰恰在于，人工智能的思维模拟范围不断扩大，在功能上不断向人脑接近。例如，来自巴黎索尼计算机科学实验室的GaetanHadjeres和FrancoisPachet在音乐家约翰·塞巴斯蒂安·巴赫(JohannSebastianBach,1685—1750年)的合唱歌曲上训练其人工智能系统，该系统使用了352首巴赫的歌曲，将其转换成不同的音符，形成2503个作品，包括专业音乐家和音乐系学生在内的1600名听众中，有超过一半的人以为是巴赫本人的作品。{18}类似这样的实例很多，最起码能够说明人工智能产物符合形式上的作品要件：第一，属于文学、艺术和科学领域；第二，“表面”具有法律所要求的独创性；第三，具有可感知性和可复制性。即使不认为人工智能具有社会性，进而完成能动的生物过程，也不妨碍我们将其创造物作为一种可财产化的信息看待[3]。{19}15
其实，独创性中所谓“人”的创作这一理解，说到底是一个权利归属问题，它与“作品是否在表达形式上具备足够的创造性从而享有版权”，是两个不同的问题；将“人”的创作作为“独创性”的内涵，混淆了权利客体的属性与权利归属在法律技术上的区别，破坏了法律的基本逻辑。{13}38本人认为，版权法中的独创性判断标准，应当向一种客观化判断标准倾斜，即从形式上考察其是否与现存的作品表达不一样，并在人类自己所创设符号意义上是否能够解读出具有“最低限度的创造性”。这样，也就不必纠结于“创作行为”是否源于自然人这一命题。也就是说，如果在没有明确标明来源的情况下人工智能创作物与自然人的作品已无法区别，那么再以自然人来认定最低限度的创造性，是不合理的。
(二)只是一种机械的延伸？
自版权制度诞生以来，科学技术的每一次重大突破，都伴随着版权产业的深刻变革，版权制度也随之调整。过去，技术的影响，更多的是体现在作品的传播和使用方式上，在版权法上的反映是作品类型、权利类型、权利限制等制度上的变化。不同的是，人工智能的影响，则体现在作品的创作上。一直以来，技术是作为创作的辅助工具而存在的，在创作行为上仅限于代替书写和丰富作品固定于载体的方式，并未产生任何独立的版权法律效果。{10}3如果说，人工智能仅仅是一种机械的延伸，那么其依然只能在辅助工具意义上被加以对待。
事实上，目前大多数人工智能与人的能动性还相去甚远。现在计算机同样能够进行“创作”，只不过这种“创作”仍属于一种机械的“创作”，更多的是以特定的信息库为基础，通过一定的筛选、分析、运算等信息处理手段，将信息进行重新组合、排列，并套用事先设置好的创作程序，最终输出创作成果。{20}74类比汇编作品，将已有的信息筛选、分析后，会产生新的信息，得出一个创新的结论，即使是利用预先设置的程序所进行的输出，也能够带来新的“表达”。按照前述主张的客观性判断标准分析，计算机创作物，也许同样会符合独创性的判断标准。只是，这种创作，需要人的介入，否则将无法完成。这种情形中的计算机，被作为人的辅助工具来看待，其创作也被视为人的创作，满足独创性的创作物的版权，便赋予给了介入的自然人。
但对于人工智能而言，其仅仅是一种机械的延伸吗？或者说，我们依然能够将其作为一种辅助性工具来看待吗？人工智能最可贵的地方就在于“智能”，其不断地习得人类的智慧。可以预见的是，未来的人工智能将具备更高级的判断、理解能力。至于人工智能是否会具有科幻电影中的思想情感，亦未可知也。人工智能借助于本来智能化的数据库，经过对存储的数据模拟大脑的运行进行取样、加工，在其模拟“脑”的形态下经过分析、组合、排列、筛选之类整合，成为作品。{21}293这已经不仅仅是基于既定的算法、程序做出的指令性输出，而是能够使其在没有预先算法或者规则设定的情况下，通过主动学习来进行创作。之所以将程序性创作理解为机械的延伸，其原因在于程序性创作是一种同质性的创作，是一种可预知的创作，只要知道了其算法与规则，根据计算机处理的信息就能够预知其输出结果；如果将输入的信息变得相同，那么其输出的结果必然是相同的。人工智能却不同，我们虽然能够控制对人工智能的设计和制造，但对于人工智能本身的数据获取与输出，却无法完全控制，甚至将相同的素材给人工智能，其也能够输出不同的结果。人工智能在创造上已逐步脱离人的预先设计，可以根据自身所获取的数据来实施创作，其所表现出的“深度学习”能力，开始模拟人脑神经网络的构造，使得程序算法和独立思考的界限进一步模糊。{10}6
可以说，人工智能已经超越了机械延伸的概念，其具有深度学习的能力。这种深度学习的再创作，似乎是对人类思维与智力活动过程的再现。这样一来，我们可以以内容生产的自主性与否作为判断是否为人工智能的分界标准：如果所生成的内容是基于内部程序或者算法的事前设计，则不具有自主性内容生产能力，仍属于机械延伸的范畴，也就是在创作上属于人的辅助工具；如果基于使用者提供的素材能够自行生成新的内容，且相同素材在环境、时间等因素不同的情况下也能够生成不同的结果，则具有自主性内容生成能力，属于人工智能。人工智能这种深度学习能力，使其摆脱了内容创作辅助性工具这一地位，这才是智能作品具有独创性的源泉。
(三)人工智能：出汗了吗？
在讨论知识产权合理性时，经常以洛克的劳动学说作为理论依据：作品的创作是一个劳动过程，处于自然无主状态的思想经过创作这一劳动，形成了作品，对该劳动成果专有权的承认，符合洛克劳动学说主张的财产取得条件。{22}95-107{23}119-122作品被认为是劳动的外化，超出人自身之外。{24}97“额头出汗原则”被视为版权法的基本原则，即创作时付出劳动就可获得版权。虽然这一原则由于其赋予作品以过分的“垄断性”权利而饱受诟病，而且随着立法与司法的发展，版权已摆脱了早期的“额头出汗原则”，更加重视从版权法的根本目的出发判断作品独创性问题。{25}但“额头出汗原则”依然可以是思考人工智能创造物版权性问题的路径。当我们将人工智能模拟人的感知和判断能力视为人类思维的再现，也就意味着人工智能超越了物的范畴。物是不能思考、没有思维的，但人工智能能够脱离算法与规则的预设，进而能动性地解决新问题，这就如同我们认为“动物不是物、是有思维的”这个道理一样。而且，较之动物，在可以预见的将来，人工智能的思维能力更接近于人类；甚或超越人类，亦未可知也！
从思维能力角度看，人工智能的地位超越物的概念，但从工具论角度，人工智能依然未能摆脱为人类服务的“工具”角色。换言之，人工智能是人所利用的客体，而人则属于主体，二者泾渭分明。那么，从人的主体性出发，人工智能创作物是客体的客体！那么作为客体的人工智能创作作品的行为算不算劳动？对于这一问题的回答，需要在哲学层面解决劳动的主体问题。我们同样可以以公司这一法人制度来类比：公司雇员让人进行劳动，但在财产归属上却将员工这一自然人劳动所创造的财产赋予给了公司，在这一过程中，公司“劳动”了吗？如果说自然人的劳动和法人财产归属属于两个方面的问题，那么人工智能创作行为和版权财产归属，何尝不是两个方面的问题呢？!
法人制度本身就是对“人”这一概念在法律上提出的挑战。但是，法人制度从来没有威胁到人的主体地位，反而被视为是人的手臂之延展，进而被认为是实现人的价值的最伟大制度发明。同样的道理，在人工智能语境下，我们并不排斥在法律上拟制出一个新的主体，或与法人一样，从拟制自然人的角度赋予新的主体或者法人以相同或者类似的法律地位。现代法上的人，早已从近代法上的自然人走出来；劳动的观念，也从个体的体力与脑力的结合，转变为劳动力与资本的结合。因此，那些完全以人作为主体的理由，在法人制度面前并不具有很强的说服力。而类似的问题——“人工智能创作作品出汗了没？”，就如同我们在问“公司进行劳动了没？”那样，显得有些不伦不类。
(四)小结：同样的汗水！
从客观性判断标准来说，智能作品完全可以满足独创性要求。版权的目的是明确包含创造力本身，而不仅仅保护由人类产生的创造力，故创造性来源于计算机而非人类，并不影响其获得版权法的保护。{26}21人工智能的目的在于解放人，解放人的劳动力，如同我们雇佣的“人”一样，来替我们处理特定的事项。不同点在于，一个是自然人，一个是人工智能；相同点则在于，二者在思维上无法被完全控制，但处理事务方面均在我们委托或者管理的框架下进行。从这个角度来说，或许人工智能创作物可以被视为职务作品或者委托作品，这也可能是这一问题的一种分析路径。
总的来说，对创作物可版权性进行检验，还是要回归到版权法的基本目标：法律赋予相关主体[4]一定期限的独占权，最终是为了激励更多的创作物产出和传播，增进社会整体福祉。对于人工智能创作物版权问题的讨论，以及对版权法规则的解释和拓展，自然也因循这一基本方向。以人工智能为代表的新技术，正在改变、并将进一步改变作品的创作方式，改变知识产权的实践方式，版权法、版权政策需要随之调整，并与技术背景、哲学基础等相契合。{27}既如此，本人认为，只要在我们人类自身所创设的符号意义之下能够解读出智能作品的创造性，这就够了，不必再去追问人工智能“出汗了没？”换个角度，“额头出汗原则”是来判断独创性的；而既已具有独创性，某种程度上也就承认“出汗了”，而且出的是同样的汗水。需要强调的是，“额头出汗原则”在自然人创作情境下，对“创造性”的要求并不算高；但人工智能则不同，人工智能独创性的判断，应该对“创造性”有较高的要求。只有这样，才符合具有“深度学习”能力的人工智能之“智能”要求，也才能改变人们“机械延伸”的传统认知，从而避免纠结于人工智能“出汗”与否的争论。
三、设计版权的演绎：关于邻接权的再阐释
人工智能创作物具有可版权性，而且因为人工智能之“智能”的存在，已打破了智能设计者版权之自然延伸的机械观念。人工智能随机的创作行为，对应着的是表演者对剧本的表演行为。从这个角度分析，人工智能的创作行为，是对设计版权的某种演绎，可以类推剧本模式。
(一)剧本模式
根据版权法，剧作家对其创作的剧本享有毋庸置疑的文字作品版权；表演者依据合同等授权方式获得许可之后，对剧本进行表演，进而对该表演享有邻接权(表演者权)；除表演者之外，广播电台、电视台及录音录像制作者等邻接权人亦具备表演者行为的特征，而被共同归类于邻接权系统之中。
表象的归类混淆了邻接权实质保护的对象。宥于对自然权利的追求，作者权体系的学者通常不得不回归于对传播作品的劳动投入的论断之上。{28}21{29}514-516{30}495然而，在19世纪之前，少有表演者会觉得有必要以版权来保护自身的表演，因为他们的表演行为既无法被录制在载体上复制，亦无法被广播或者以其他数据形式向公众传播。旧时代的表演，其性质及名声通常转瞬即逝。以至于亚当·斯密将表演作为非生产性劳动的典型，在其《国富论》中称“演员、小丑、音乐家、歌剧演唱者及舞者”的工作成果在它们完成的同时便消亡了。{31}77可见，表演行为作为一种类型化的传播行为，并非天然地具备被授予邻接权，通过与表演组织者之间的合同，表演者在旧时代通常无须借助邻接权便能获得足够的报酬。同时，虽然目前互联网极大地拓展了作品传播的途径，但我们至今尚未将网站经营者作为一类新的邻接权人。
德国《著作权法》中，以音乐唱片为代表的录音录像制品受邻接权系统的保护，因其原创性程度无法达至版权所要求的水准。德国法明确称，邻接权被授予表演者、制片者及广播者，其宗旨无涉任何原创的创造性投入，而仅仅是意图鼓励上述主体在制作录音录像制品或者节目过程中所付出的经济性、组织性及科技性的劳动。{32}190-191此外，德国的司法判例中亦显示出明显的倾向，即只有相关的制品中凝聚有企业性质的劳动时，邻接权才是受保护的。{32}197正如部分学者所指出的，传播技术的冲击使得传统的传播者的真实身份显露出来，即他们均是作为投资者而存在的。邻接权制度的价值功能也就清晰地展现在我们面前，在保护投资者的理论认识下，邻接权制度体系才能够重构，邻接权制度保护的内容得以确立。{28}22
在剧本模式之下，表演者的传播行为本身是不重要的，重要的是保护背后的投资者。且不论人工智能创作物的生成过程是否是一种创作行为，乍一看，似乎该生成行为确实无法被归类入传播行为。但是，在对邻接权制度进行再阐释的过程中，若将保护投资者视为邻接权权利保护系统的核心宗旨，我们便能消解人工智能创作物的生成与邻接权系统表象上的冲突，为人工智能创作物授予邻接权创造基础的条件。
(二)对设计的演绎：人工智能不是物
剧作家创作的剧本是同一的。但是，对同一剧本的不同表演者的表演，往往有着不同的演出效果。虽说剧本确立了表演的基本框架，但真正赋予一场特定表演以生命的，却是表演者独特的个性特征。在这一意义上，表演者与作为版权人的剧作家是相互分离的。人工智能同样如此，设计出人工智能的软件设计者虽然通过代码的方式，确立了人工智能最基本的运作法则，但是软件设计者本人无法准确地控制人工智能所输出的创作物的形式。在这一意义上，人工智能便如同表演者一般对设计者的“剧本”(受版权保护的软件程序)进行了自主乃至恣意的演绎。可以说，真正赋予人工智能创作物以生命的，是人工智能。
目前，人工智能尚且没有达到完全可以独立创作的水平。以文字作品的创作过程为例，日本学者曾称，目前人工智能在创作文学作品时，在很大程度上依赖于人类的协助。参与2016年第三次日本星新一文学奖评选并通过第一次选拔的人工智能创作小说《计算机写作小说之日》(コンピュータが小説を書く日)便是如此。{33}开发者称，只有人类在文章的开头较为充分地指示关于时间、天气、活动等因素之后，人工智能才能从事符合逻辑的文章创作。虽然如此，但关于究竟是什么天气、什么活动却无须人类指示，人工智能可以自动地甄别、选择有关联的词句。此外，若人类直接地限定选择了“风很大”的天气，那么人工智能便会据此对行文加以调整，创作出诸如“窗户紧闭的房间”等自然的文脉。{34}人工智能对软件设计的演绎行为是人工智能创作物产生的基础，一如表演者对剧本的即兴发挥。
在这一语境下，人工智能的生成行为脱离了原作品独立创作的含义，而成为了一种依附于软件程序的演绎。因此，此种对于人工智能的能动性的肯定，将导致一个推论：人工智能不是物；但同样的，其生成行为也不是一种完全独立的作品创作。这也许意味着，狭义的版权在人工智能领域将逐渐失去存在的土壤。
(三)智能作品：邻接权的客体
在上述语境下，智能作品将会不可避免地被纳入邻接权系统。那么，所面临的问题在于：为何我们一定要将智能作品视为邻接权的客体，而非直接定义为版权的客体。这就回到了前面所探讨的问题。英国学者科尼什(Cornish)在评述版权制度时，便论及“原创性智力劳动和企业性质的技能之间的重要区别”;{31}87换言之，狭义的版权旨在保护真正的创作者，而邻接权则旨在保护投资者。
人工智能领域，创作者是一个难以寻觅的概念。虽说软件设计者赋予了人工智能以创作的基本能力和运作法则，但设计者本人无法控制人工智能创作物最终的形式。同样的，目前多数国家的较为普遍的做法，仍然是将创作者视为智能机器人的操作者，但事实上操作者亦无法控制人工智能创作物的最终形式。正是基于这一考虑，2002年的DesktopMarketingSystemsPtyLtdv.TelstraCorporationLtd一案中，澳大利亚联邦法院合议庭法官佩勒姆(Perram)法官称，如果人类对软件程序的控制可以被视为对创作作品的调整和塑造，那么将该人作为计算机软件所创作作品的作者并无不妥。但如果操作软件程序的人并不能控制最终创作之作品的物质形式，那么这种情形下……该人不得被视为作者，该创作物亦不能被视为版权法上的作品。{35}927在解释学上，由于不存在一个确切的、需要受到法律保护的创作者身份，授予人工智能创作物以狭义的版权，也许会导致我们偏离了版权法的立法宗旨。
另一方面，人工智能产业目前正在受到各国政府的大力支持，并被视为第四次工业革命的潜在技术开发点之一。虽然涉及版权问题的人工智能机械开发在整体的人工智能研究中处于较为边缘的地位，但这并不妨碍各国政府及企业向人工智能领域予以持续的投资。英美传媒巨头已经开始与人工智能研究机构合作，创制并使用人工智能写作新闻。美联社的贾斯廷·迈尔斯(JustinMyers)称，借助自动化技术，其已经能跟踪并为4000家公司生成季度盈利报告，过去这一数值仅为400家。为美联社提供技术支持的是AutomatedInsights公司，它仅有50名雇员，却于2015年写作了约15亿篇文章。{36}产业利益是推动人工智能研发领域迅速发展的重要动力之一。目前，由于高新技术科技研究领域具有高风险的特征，较之于由大型企业内部设立的研究机构，市场更倾向于由大量的投资集约型的中小创新企业从事相关研究活动。市场通过这种自发的安排，能够实现风险的合理配置，并保障在极大的失败基数中总会出现少数成功的发明例。{37}319在此种“分工体制”(分业体制)之下，人工智能领域的投资者就是人工智能的最终用户——大型企业。
就产业经济形势而言，将智能作品的广义的版权授予人工智能的所有者或者使用者，可能是一种较为实际和合理的选择。作为投资人的人工智能所有者或者使用者，促进了人工智能产业的发展，理所应当地成为邻接权制度保护的权利主体，而如前所述，智能作品则是邻接权保护的客体。如此定义，才能契合版权制度的宗旨和社会的共同利益。
(四)小结：原权利及相关权利的版权思维
大陆法与英美法在版权领域的分道扬镳反映了哲学传统的内在差异。法国、德国等大陆法国家长期受到自然权利学说的影响，人格因素或者精神因素在作者权体系中占据着不可动摇的地位。德国法中，一元体系的著作权仍然是一种人格权性质的私有权利[5]。与此相对应，脱胎于君主制之下垄断特权的英美版权，则自始至终是一种近似纯粹的经济概念。直至美国开始寻求加入国际知识产权体系并通过1990年的《视觉艺术家权利法》，美国版权体系中都并不保护作者的精神权利[6]。此种内在理念或者称“精神气质”上的差异，导致大陆法系选择了原权利与相关权利(邻接权)双轨保护机制。
20世纪初，为了避免著作权法中原本的著作物概念被音乐唱片、电话账本等新型创作物所稀释，同时确保著作物达到充分的人格基准和原创价值基准，德国《著作权法》在理论上创设了用以保护创作性较低的创作物的邻接权这一概念。{38}32-33一方面，固守著作权中精神性权益的大陆法系统将上述对象排斥出狭义的版权范围；但另一方面，又将其纳入邻接权系统。这样，既维持了自身体系的合理化，又在新的技术环境下保持了开放性。而对于英美版权系统而言，则没有在版权之外另行创设邻接权的必要性。英美法官在裁判中所要界定的问题，并非一个封闭的权利的逻辑体系，他所要衡量的，仅仅是主张权利的人他究竟是否享有这项权利或者存在某种法益。就目前而言，无论我们如何看待智能作品，但人工智能本身的人格利益应该限制在一个狭小的范围——比如特定的智能机器人的“署名”。因此，我们利用广义上的版权来保护智能作品的政策选择，一方面要以大陆法“著作权+邻接权”的版权思维为基础；但另一方面，也要更多地从经济利益出发(而非完全从创作者的创造性劳动出发)来重新审视著作权与邻接权保护的对象，因为狭义的版权所关注的只是创作的利益，而广义的版权中邻接权所关注的则是投资者的利益。从这个角度分析，智能作品上的权利应该是为了保护投资利益而存在的，它是一种广义上的邻接权。
四、权利归属：所有者vs.使用者
人工智能涉及三个主要的利益主体：设计者、所有者和使用者。所有者委托设计者进行智能设计，或自己使用，或租借他人使用——便产生了独立的使用者。前述智能创作的剧本模式，表明智能作品已经从设计版权中分离，因而，智能作品的权利归属之争，聚焦在于所有者与使用者之间。诚然，争议的前提是：我们依然依存于既有版权体系和制度之下。
(一)没有版权的世界是可怕的
人工智能创作物是可以财产化的。而且，若不通过版权或者其他制度来确定其财产化规则，则带来无穷的麻烦。事实上，一个没有版权的世界是可怕的。这一点，无论对于自然人创作作品来说，还是对人工智能创作物而言，皆适用。确言之，将智能作品从版权法体系中剥离出去的政策选择，可能引发的恶果表现为以下三个方面：
第一，法律纠纷与社会纷争不断。随着人工智能生成的内容越来越多，如果不明确界定其属性和权利归属，将引发大量版权法律争议，冲击既有版权制度。例如，人工智能生成的内容将成为新类型的“孤儿作品”和“无主作品”，任何人可以随便使用，这既不利于激励新作品的创作和新人工智能的开发，也无益于版权市场的合规性和稳定性。{10}5我们版权法设置法人作品、将孤儿作品的版权行使赋予国家等做法的初衷，亦如此。很多人对人工智能创作物版权属性充满质疑，很大程度是担心这种做法会冲击以人为核心的价值。事实上，这种担心完全多余，很典型的例子就是法人制度自创立以来，并未对人的主体地位构成冲击和挑战。
第二，劣币逐良币的效应将导致文艺市场失去高贵、深刻并让人感同身受的作品。人工智能创作物的大量涌现，只有在版权制度的调节下，才能避免市场极端情况的出现。若人工智能创作物被归入公共领域，依赖版权经济效益存续发展的众多产业亦将受到抑制。此外，更为重要的是，若专业化的人类职业创作者因高效率的人工智能的竞争而退出市场，我们的社会将会失去一些真正高贵、且具有人类品性的深刻作品。{9}502-503市场中，也将会弥漫着平庸、且以满足大众品味为主要目标的速食文化内容。默杰斯(Merges)笔下的、与民主化趋势格格不入、却能使人类社会受益良多的“创作精英”作为一个阶级，{39}1266将会轰然崩塌于潮水般涌入市场的人工智能创作物面前。
第三，承接上面第二点的论述逻辑，人类心智与文明基础将受到挑战。如果说第一次工业革命后的百年中，机器逐渐解放了人类的手，那么往后的人工智能技术革命将可能逐渐开始解放人类的脑。我们已经看到，当一种新的能力开始补充旧的能力时，旧的能力就有退化的倾向。这正是卢梭关于野蛮人和文明人所做的著名类比：“野蛮人的身体，是他能运用的唯一工具；他用他的身体来完成我们缺乏锻炼的身体不能完成的工作。我们的工艺使我们失去了为满足生活的需要而非具有不可的体力和灵巧的本能。”{40}53若版权的消退伴随着人类退出文艺创作领域，也许那就是我们文明退化的一个开始，人工智能由此逐渐取代人类进行思考、创作和分享文学艺术成就。果真如此，将引发一场技术理性与人类命运的大的伦理讨论。就目前而言，人类文明似乎无法承受这种倒退，而我们也还没有做好应对这种风险的准备。
由此可见，一个为人工智能所垄断的没有版权甚至没有产权的世界，对于产业、市场、经济、社会乃至人类的命运本身，都是不可承受之重。尽管我们今天尚难以预见未来技术乃至社会结构的发展样态，但如柏克所言：“任何一个人就应该以无限的审慎去冒险推翻一座大厦(这座大厦曾在漫长的时代中、在某种过得去的程度上适应了社会的共同目的)，或者去冒险重新建立起它来，而在自己的眼前却并没有什么经过考验的有效用的模型和样版。”{41}80在人工智能技术的冲击和挑战之下，现有的版权制度或许难以面面俱到，应对自如，但如果我们贸然超越既有的版权规则，或许就会让我们堕入一个没有版权的世界，那将是一种更为可怕的选择。
(二)作品的归属原则
肇始于18世纪工业革命前夕的英美法系版权法和大陆法系著作权法，均以“作品归于作者”为原则，即由作品创作者享有基于作品所产生的专有权。这一原则，可视为对财产权劳动学说和激励理论的直接反映。以美国《联邦宪法》第1条第8款第8项“知识产权条款”为例，该条规定：“为了促进科学与实用技术的发展，国会有权保障创作者与发明者在有限时间内对其作品和发现享有专有权。”由此观之，版权制度旨在借由权利配置使创作者得以从其所付出的劳动中获得回报，通过为作者提供经济上的激励以促进信息的生产和传播。早期英美法系版权法中用以判断独创性的“额头流汗”标准，亦从侧面体现出“作品归于作者”的归属原则。
随着20世纪初科学技术的快速发展，版权产业的分工愈加细化，非创作者的投资者在维系作品的创作与传播方面的作用愈发突显。“如无投资者的加入，作品的创作与传播环节将被割裂，创作者供给的作品由于信息成本过高无法契合市场需求，而市场需求也因信息成本问题无法传达给创作者，导致市场所需的作品无人供给。”{42}87而投资人基于其所投入的资本与所承担的风险，其利益要求亦趋向明晰，即希望借由版权制度维护自身利益。
对此，两大法系采取了明显不同的回应方式。版权体系将投资者作为拟制作者，使其享有雇佣作品的版权，通过法律拟制发展出“视为作者原则”，以解决雇佣作品的权利归属；大陆法系作者权体系基于人格理论，固守以创作者为作者的原则，借由法定转让方式应对电影等雇佣作品的保护需求，规定由雇主享有著作财产权，雇员享有著作人格权。但此种妥协性立法，并未为随后兴起的计算机软件业所接受。最终，作者权体系再次做出了妥协，规定计算机软件作品的“作者权”属于“开发人”而非“作者”。{43}132-135由此，现代版权法仍以“作品归于作者”为原则，但对“作者”的范畴进行了一定程度的扩张，在保护创作者的同时，兼顾投资人的利益，特定情形下甚至由投资人完全取得作品的版权，借此强化对投资人利益的保护。
我国著作权法所确立的作品归属模式是，“以著作权属于作者为原则，以特殊规定为补充，以合同约定为例外”。{44}81其中，法人作品、职务作品、委托作品等，适用特殊的规定。而人工智能的发展，进一步对作品的归属原则提出了挑战。是否应赋予人工智能本身以主体资格，如何界定人工智能创作物的权利归属，都是需要深入讨论的问题。
(三)以所有者为核心的权利构造
如本节开头所述，智能作品涉及人工智能的设计者、所有者和使用者这三个利益主体。这三个主体，或三两结合，或分置独立，甚或出现信托人(如所有者将人工智能信托他人管理)，但不影响这一基本分析框架。脱离这一框架的，认为人工智能本身就是一个具有独立法律人格的主体，自然也可以成为智能作品的作者。这种分析若能够成立，那么短期内至少要给“人工智能”配置相应的类似“监护”的制度，因为“他”不仅是获取权利性质的主体，同样也应该是承担法律责任的主体，但事实上“他”一时难以具有属于自己的财产和责任能力。若智能机器人具有独立的人格属性，则一旦机器人的行为构成侵权乃至犯罪，如何让智能机器人承担相应的法律责任呢？对这一问题的深入分析，需要另文讨论。这里，还是回到设计者、所有者和使用者这三个主体的分析框架。
事实上，将人工智能的创作行为视为对设计版权的演绎，已经回答了设计者与其他两个利益主体的关系。设计者对人工智能的“智能设计”本身享有版权，智能作品不能视为其设计的机械延伸，而是人工智能的再创作，是一种演绎行为，符合版权相关权利(邻接权)的特征。坚持设计者(或称编程者)享有智能作品之版权的主张，主要依据在于：一方面，人工智能创作物的完成依赖于相应的计算机程序，而编程者在程序设计过程中付出了创造性劳动，对人工智能创作物的完成具有实质性贡献，理应获得回报；另一方面，人工智能创作物可视为计算机软件的演绎作品，从而归属于软件程序设计者。{45}但是，由于人工智能之“智能创作”的存在，事实上切割了编程者(设计者)与智能作品的直接关联性；所有者或者使用者委托设计者设计或者购买设计者的设计版权，只是一种合同法上的安排与交易，不能完全不顾及此，而径行认定“智能创作”之创作物(作品)同样属于设计者。如果实践中仍然进行这种法定权利的配置，无疑会挫伤所有者和使用者的积极性，加大了利用人工智能的社会成本，同时也不利于促进创作物的传播和利用。另外，设计者与所有者或者所有者信息不对称情形加大，导致智能作品上的权利流于纸面上，难以实际行使并实现其利益。“版权作为一种激励因素，不仅对创作性写作是必要的，对支撑出版经济也是必要的。”{46}37所谓“出版经济”在这里所代表的，实际上是投资人的利益，也就是创新市场的直接推动者即所有者或者使用者的利益。
有一种使用者享有智能作品版权的主张。该主张认为，是使用者触发智能系统，直接导致了智能作品的产生，而传统版权法总是将作品首次固定在有形载体上的主体作为作品的作者。这一主张对比专利技术和版权作品的创造性要求，认为版权法对独创性的要求较低，而程序使用者在人工智能创作物的产生过程中，往往要进行一定的选择、编排及加工等，足以满足独创性要求。此外，使用者在获取计算机程序使用权的过程中，无论是通过购买抑或许可的方式，均已向程序设计者支付了相应的对价，因而将创作物归于使用者并不会导致有失公平的现象。而把创作物版权归属于使用者，可激励使用者寻求计算机程序使用授权，以创作更多人工智能“作品”，从而有利于促进版权制度的目标。{47}1200-1204这种论述，事实上是将所有者与使用者混同。实际上，社会分工与规模化发展进程中，拥有人工智能的人(所有者)并不一定是人工智能的直接使用者，正如同大型机械设备的所有权人不一定自己使用该设备，而仅仅是为了租赁经营一样。甚至是，所有者或者使用者可能还会利用信托制度完成对专业性较强的人工智能进行管理、培训和维护。
如果我们分离了所有者与使用者，那么下一步如何进行权利配置呢？是尊重民法意义上的所有权人，还是从版权法上考虑作品首次固化者的利益？其实，这才是智能作品权利配置的核心问题。人工智能创作中，“机械延伸”与“再创作”的界定本身就是一个难题；而信托制度的出现，让这一问题难上加难。诚然，人工智能之“智能”本身，说明了人工智能不能完全工具化；而信托中的委托人及其与受托人的契约关系，表明这只是一个合同安排。从引导人工智能领域的投资来说，以所有权为核心的给予所有者相应的权利配置，是符合创新市场的。对于购置成本不高的人工智能来说，使用者可以直接变为所有者；而对于购置或者维护成本高的人工智能来说，使用者则完全可以基于所有者的投资，同样实现对人工智能的利用。不过，这种情形所产生的智能作品，按照所有者与使用者之间的约定优先，仍然是一个基本的原则；而以人工智能之所有者为核心配置智能作品的权利，只是一个相对于设计者的权宜之计而已。
(四)小结：到底谁出的汗？
事实上，从公共政策角度衡量，我们需要对智能作品赋予版权，这是保持文艺繁荣和维护我们人类高贵心灵的市场基础。作品权利归属在作者和投资人进行利益衡量，本身无对错。但总体上讲，人工智能是继文艺版权与工业版权分野之后，工业版权发展进程中的另外一个里程碑。{23}117工业版权的出现，版权中的人身属性被弱化，导致权利归属更加倾向于投资人，更加倾向于有利于作品传播的原则。人工智能的发展，使得智能机器人的自主创作逐步成为可能，但鉴于人工智能独立法律人格尚存在伦理与道德争议，对智能作品上的权利配置在设计者、所有者和使用者这三个利益主体之间进行权衡，是较为妥当的。
当然，人工智能之“智能”，是理解智能作品的焦点问题。它一方面排斥的设计者版权的机械延伸，另一方面说明了对设计版权的演绎中我们需要重视投资人的利益。这种衡量，需要我们首先重视设计者、所有者和使用者之间的合同安排，按照约定优先的原则确定权利，解决权属纠纷；其次，在没有约定的情况下，应该建立起以所有者为核心的权利构造。这种构造，不仅有利于激励创新市场，也有利于促进作品的传播。
五、结论
新华通讯社在2017年5月2日出版的《参考资料》中刊载了大量的海外科技报道，报道认为，中国在人工智能领域已突破了欧美的技术优势，甚至透过科研成果转化已占得先机。{48}3-19若果真如此，我们应该从公共政策角度出发，对于涉及人工智能领域的法律进行检视，并透过权利配置和制度设计，促进人工智能技术的长足发展。本文的落脚点是人工智能创作物，认为需要将其视为版权法上的客体。我国《民法总则》从客体“作品”角度定义版权，并未区分版权与邻接权，这为我们在广义上理解版权，提供了法律依据。{49}
本人认为，人工智能不是物，但“他”同样也不是人！在人工智能领域，我们不能以创作物的创作主体是否为自然人，来判断作品是否具有可版权性。对人工智能创作物的可版权性判断，应该建立一种独创性判断的客观标准。从这个角度来说，人工智能虽然不是人，但其创作物则应该纳入版权客体予以保护；其创作物是否构成版权法上的作品，“额度出汗”仍然是衡量是否具有独创性的客观原则。
对智能作品而言，透过剧本模式加以分析，它实际上是一种人工智能对设计版权的演绎作品。这样，对人工智能的创作，我们就回到了版权法上版权与邻接权的分析框架，即人工智能的智能设计版权与其生成智能作品的相关权利相结合的广义上的版权体系。这种分析，本身就排斥了智能设计者将智能作品作为自己权利之自然延伸的看法，让我们在所有者和使用者之间重新配置智能作品的版权。虽然“作品归于作者”是一个基本的原则，但随着工业版权的出现，权利归属的重心已从作者转向投资人。基于人工智能尚不具备独立的法律人格，从人工智能领域产业政策加以衡量，应该建立起以所有者为核心的权利构造。诚然，约定优先的权利归属原则，仍然是这一权利构造的基础。
正是基于上述认识，本人认为，虽然人工智能不是人，但人工智能创作物却构成版权法意义上的作品。返回搜狐，查看更多
人工智能在国防领域的七大应用
-1-人工智能在国防领域的应用人工智能在国防领域的应用主要用于7个方面：情报、监视和侦察，后勤，网络空间行动，信息操纵和深度伪造，指挥和控制，半自动和自动驾驶车辆，致命自主武器系统。
（1）情报、监视和侦察。由于有大量可用数据集，因此人工智能在情报领域有很大的用处。情报界以及有大量相关的正在进行中的人工智能项目了。就CIA（中央情报局）就有140个使用AI来完成图像识别和预测分析任务的项目。
（2）后勤。人工智能在军事后勤领域也有很大的应用潜力。空军已经开始使用人工智能来进行飞机维护预测。
（3）网络空间行动。人工智能也有望成为促进军事网络空间行动的关键技术。参议院军事委员会、美国网络司令部司令上将MichaelRogers早在2016年就认为，在网络空间领域只以来人类情报是一个失败的战略。随后他澄清说，应当应用一定程度的人工智能或机器学习技术。DARPA2016网络挑战赛也证明了AI赋能的网络工具的潜在能力，比赛参与者开发了能够自动检测、评估和分发补丁的AI算法。这些能力都可以在未来的网络活动中提供不同的优势。
（4）信息操纵和深度伪造。人工智能技术可以用来制造逼真的伪造图片、音频和视频，这也就是今年大火的“deepfakes”（深度伪造）技术。恶意攻击者可以用深度伪造技术来发起信息操纵活动，攻击每个，如生成虚假新闻报道、影响公共信息、侵蚀公共信任、损害名人名声。为了应对深度伪造技术，DARPA发起了媒体取证项目，以寻求自动检测修改、提供关于视觉媒体真实性信息的理由。
（5）指挥和控制。美国军方正在利用AI在分析方面的能力应用于指挥和控制。空军就开发了一个用于多域指挥和控制的系统，未来人工智能还可能用于融合来自不同域的传感器的数据来创建一个信息的单独源。
（6）半自动和自动驾驶车辆。所有的美国军事服务都在努力将人工智能融入到半自动和自动驾驶车辆中，包括战斗机、无人机、地面车辆和海军舰艇等。人工智能在这些领域的应用与商业半自动驾驶车辆类似，即使用人工智能技术来感知环境、识别物体、融合传感器数据、规划路径、以及与其他车辆之间进行通信。
（7）致命自主武器系统（LAWS）。LAWS是一种特殊的武器系统，使用传感器和计算机算法来独立地识别目标和指挥武器系统在没有人为干预的情况下打击目标。虽然这样的系统目前还不存在，但军事专家相信在未来通信降级或拒绝的特殊环境下，传统武器系统无法工作的情况下LAWS会启到很重要的作用。
-2-军事AI融合的挑战从冷战开始，主要的国防相关技术在商用之前都是由政府主导的项目首先开发的，包括原子核技术、GPS和互联网技术。DARPA的战略计算计划(StrategicComputingInitiative)从1983到1993年10年间共投入10亿美元来开发人工智能在军事应用领域的探索，但进展缓慢。目前，商业公司正在引领人工智能的发展，随后国防部才采纳这些工具并应用于军事领域。对如此具有战略重要性的技术来说，只有一小部分商业公司在开发是非常不同寻常的。除了投资领域的快速变化外，人工智能技术在军事领域的应用存在来自技术、过程、人员和文化方面的挑战。
2.1国际竞争
随着人工智能军事应用的规模和复杂程度不断变大，国会和国防部许多官员都非常关注该领域的国际竞争。参议员TedCruz在thedawnofAI听证会的评论中表示，对美国来说，放弃发展人工智能的领导地位（相当于中国、俄罗斯等国家）不仅会使美国处于技术劣势，还可能对国家安全产生严重影响。
2.2人工智能的机遇和挑战
（1）自治。许多自主系统都多少使用了人工智能技术。相关专家认为军事系统在一些特殊任务中替换人类会获有很大的优势，如：长时间的情报收集和分析，清除化学武器对环境污染带来的破坏等。在这些任务中，自主系统可以减少相关风险，降低成本，为国防部使命提供一系列的价值，如下图所示。
（2）速度和耐力。人工智能引入了在极限时间范围内作战的方法，提供给系统在GHZ速度反应的能力，具有动态加速对抗速度的潜力。现在一般公认的是，时间在战争中具有非常重要的优势，并且反过来会促进军事人工智能应用的广泛应用。
（3）规模化。人工智能可以通过增强人类能力和使用更加廉价但性能更佳的军事系统来形成群聚效应。并且，人工智能系统可以增加单个服务单元的效率。有分析师称，人工智能系统的使用可能使得军事力量与人力规模和经济实力无关。
（4）信息优势。人工智能为数据量指数级增长提供了一种有效的分析方法。据国防部数据，军队共拥有11000架无人机，每个无人机每天都记录了相当于三个NFL赛季的高清录像。但国防部没有足够的人员或系统来处理这些数据以提取出有价值的情报。未来人工智能算法会生成自己的数据来进一步分析，以完成类似提取非结构化数据、金融数据、选举结果到报告中的任务。
（5）预测性。人工智能算法可以产生一些出乎意外的结果。并确实有很多失败的案例，前DARPA主任AratiPrabhakar表示，我们发现人工智能是一项非常有能力的技术，但同时也是非常有限的，而且出错的一些方式可能人类从来不会发生。如果人工智能系统发规模部署，那么系统失败可能会引发明显的风险。分析师称人工智能系统识别的方式可能是相同的，可能会引发大规模的破坏效应。
（6）可解释性。目前，性能最好的人工智能算法都无法解释其工作过程。DARPA和其他组织都在努力来对人工智能算法有更好的理解。可解释性对军事应用来说具有特殊的意义，因为人工智能系统推理的透明度会影响操作人员对系统和系统结果的信任度。可解释性还会对军事AI系统可验证和确认的性能带来影响。由于缺乏可解释的输出，AI系统在军事测试时无法通过审计来确认系统满足了性能的标准。
（7）漏洞利用。人工智能系统可能会增加系统被利用的可能性。首先，AI系统的普及增加了可被黑的系统的数量。其次，AI系统存在被窃取的漏洞，而且几乎都是基于软件的方式。最后，对手还可以精心引入图像分类器和其他类型的错误引发的漏洞。这些漏洞引发了我们对鲁棒性数据安全、网络安全、测试和评估过程的需求。
-3-人工智能对战场的影响尽管人工智能还没有以一种正式的形式进入战场，但专家们预测了人工智能会对未来战争带来潜在影响。这种影响将是多方面的，包括商业投资率、国际竞争力、促进人工智能的能力、对AI应用的军事态度、AI特定战争概念的开发。
许多专家断言人工智能军事应用是一种“必然”，认为它必然会带来重大影响。然而，2016年1月，时任联席会议副主席保罗·塞尔瓦将军指出国防部仍在评估人工智能的潜力。企业开发的人工智能技术提供了军事作战的乘数效应吗？如果是，那么可能需要改变我们的战斗方式。如果不是，那么军队需要提高现有的能力以在对手面前取得一定的优势。目前国会也在考虑影响军事AI应用的一些场景并对其进行分析和监管。返回搜狐，查看更多
人工智能将对媒体业带来哪些变革
内容分发是沟通内容生产与消费的枢纽所在，是内容产业运行的核心机制。为了提升内容分发效率，人类一直在不断创新和优化内容分发方式。
在大众媒体时期，内容分发主要依靠职业编辑人员的手工操作来完成。在互联网产生初期，新闻网站和门户网站也延续了这种内容分发方式。这种依靠编辑手工操作的内容分发方式，不仅分发效率低，而且难以满足个性化需求。此外，这种分发方式发挥作用的前提是有限的内容供给，一旦内容供给海量化，这种分发方式将难以成立。
互联网的产生打破了内容供给的时空限制，使得网上内容走向海量化。这对以网络编辑为主体的内容分发方式形成了挑战，从而导致内容供给的“堰塞湖”问题，用户越来越难以高效率获取其所需要的内容。
为了解决这一问题，搜索引擎把人工智能率先引入了内容分发领域，试图通过机器算法为每一个问题提供最精准的答案。凭借人工智能的精准匹配，搜索引擎在固定互联网时期构建了第一个全网的内容产业生态体系。
内容分发效率的提升，也反过来推动了各类内容的互联网化。搜索引擎所构建的这种内容分发方式也并不完美，其精准匹配建立的前提是用户能够提出相对明确的需求，但是用户有时候对自己的需求并不明确，这需要用户在浏览信息中不断明确自己的需求。
在SNS、微博、微信等社交平台兴起以后，“社交分发”成为新的内容分发方式。社交分发的核心是激活用户的参与行为，通过用户的转发、共享、点赞、评论等方式，扩大内容的传播范围和影响深度。社交分发是建立在用户认同的基础上，利用用户的社会关系网络和个人品牌背书而产生的传播方式。
用户认同是社交分发的前提和基础，如果产生强迫分发行为，不仅会引发用户的集体反感，而且会破坏个人品牌及其社交关系，甚至损害社交平台的品牌形象。虽然个人的社会关系维度是多元化和多层次的，但是在社交分发中却缺少对这些影响因素的考量，同一化分发的长期结果则是降低用户的活跃度，甚至让用户逐渐远离社交平台，使其逐渐成为功能单一化的社交工具。
为了满足用户的个性化需求，智能推荐在固定互联网时期就已经出现。虽然固定互联网时期的智能推荐与移动互联网时期的智能推荐在工作原理方面相似，但是智能推荐在固定互联网时期并未成为主流的内容分发方式，直到移动互联网时期才成为主流的内容分发方式。其原因有两点：
第一，移动互联网时期智能推荐的数据维度更加丰富，不仅对用户刻画的维度从IP层次提升到ID层次，而且还可以加入使用场景、社交关系等多维数据。
第二，在移动互联网时期，用户接触内容的场景更加丰富、内容消费时间更长，可以更好地记录与刻画用户的内容偏好。
因此，由于用户内容消费数据的丰富，以“今日头条”为代表的智能推荐集合了网络编辑分发、搜索引擎分发、社交分发等分发方式的优点，可以更好地满足用户的个性化和个人化需求，从而增强用户对智能推荐平台的黏性，使得智能推荐成为主流的内容分发方式。
内容生产：人工智能将丰富内容生产方式
在大众媒体时期，虽然在“言论自由、出版自由”的制度框架下每个人在理论上都可以成为内容生产者，但是并不是每个人生产的内容都可以从大众媒体分发出去。
这是因为大众媒体产业在发展过程中形成了“许可证制度”或“垄断性市场竞争”，这种市场格局使得内容生产成为具有一定门槛的专业化领域，大众媒体的内容主要由专业人士和专业机构来提供。而普通人生产的内容则需要经过专业人士的编选，才有可能获得在大众媒体上曝光的机会。
在互联网产生初期，虽然互联网产业延续了大众媒体的内容生产方式，要么自建专业内容生产队伍，要么免费或付费转载传统媒体的专业化内容，但是互联网与大众媒体的差异化逐渐凸显出来，互联网上的专业生产内容（PGC）已经不能像大众媒体一样专享用户的注意力资源，而是被互联网上的游戏、社交、论坛等占用了大量用户注意力资源。
为了获取更多的用户注意力资源，降低内容生产成本和满足用户的多样化需求，用户生产内容成为互联网新的内容来源。但用户生产内容的水平参差不齐、难以进行人工审核、缺少持久创作机制等问题，也让用户生产内容难以获得互联网平台的青睐。因此，互联网平台也一直渴望引入新的内容生产方式，包括把人工智能引入内容生产领域。
首先，人工智能对内容生产的改变体现在数据来源方面。
在人工智能产生之前，内容生产所采用的数据主要是文字、图片、音频、视频等人类可以识别与处理的结构化数据，所有的内容都是基于这些数据组合的基础上生产出来的。而人工智能所能识别和处理的数据已经不再局限于这些结构化数据，还包括各类人类无法直接识别的非结构化数据。
虽然人类对于这些非结构化数据的认识和利用才刚刚开始，但是这些数据所展示的潜在价值远远超出人类想象。随着各类物联网感知设备的普及，人类将获取越来越多的结构化数据和非结构化数据，这将为内容生产带来丰富的数据资源。
其次，人工智能对内容生产的改变体现在生产的模块化方面。
在内容生产过程中，已经积累了丰富的生产经验，也形成了各类内容的标准化模板。在人工智能产生之前，内容生产的标准化模板只是隐藏在生产人员的个人经验和生产流程的标准化过程之中，这种标准化模板的实现对人的依赖性比较大。
在人工智能引入内容生产之后，这种标准化模板可以被人工智能所学习，从而为内容生产提供各类辅助性工具，这就可以实现内容生产的模块化，甚至是部分内容的自动化生产。
因此，在人工智能产生之前，内容产业是一个劳动密集型产业，内容生产主要依靠人工操作来实现。人工智能产生之后，可以取代标准化的体力劳动和智力劳动，进入内容生产领域。这将丰富内容产业的生产方式，提高内容生产效率，降低内容生产成本。
媒介形态：人工智能将成为“个人生活智能助理”
在大众媒体时期，根据媒介的物理属性不同，纸质媒介形成了空间性的媒介形态，而电子媒介则形成了时间性的媒介形态。而到了互联网时期，互联网打破了时间性媒介和空间性媒介之间的界限，再加上互动性等新技术特征，创造了更多的媒介形态。
在已有的媒介形态中，无论是用户的被动接受还是主动获取，用户是内容消费的主体，所有的内容生产都指向于用户的理解、记忆、遗忘等自然能力。在人工智能产生之后，人工智能将成为内容生产者与用户之间新的媒介形态，将以“个人智能生活助理”的形式为用户提供服务。
未来在VR/MR/AR技术的支撑下，人工智能甚至可以以拟人化形象向用户提供服务。人工智能可以提供两种服务：
一种是代替用户筛选各类内容，满足用户的个性化消费需求，这种服务并不改变用户的消费主体地位。另一种则是代替用户成为部分内容的生活主体，负责处理与用户相关的各种生活和工作信息，并向用户提供各类生活和工作建议，甚至代替用户自动化处理。
在第二种情形下，内容生产的对象不再面向用户，而是面向人工智能，这将改变内容生产的原有形式和内容。比如广告信息，已经不能再以简单的广告语来说服人工智能，可能需要提供多维化的产品信息，由人工智能进行产品与用户的智能化匹配。
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