【生成式AI究竟是什么又能给智能时代带来什么】PjTimeCOM 技术介绍
日前，Gartner发布了2022年重要战略技术趋势。其中，生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence）位列12项重要战略之首。同时Gartner预计，到2025年，生成式人工智能将占所有生成数据的10%，而目前这一比例还不到1%。
而在2020年Gartner发布《人工智能技术成熟度曲线报告2020（HypeCycleforArtificialIntelligence，2020）》时，生成式人工智能作为新增技术热点才首次被提出。
此外，在今年《HypeCycleforArtificialIntelligence，2021》报告中，生成式人工智能同样位列其中。
以上种种迹象表明，生成式AI已经成为未来举足轻重的技术趋势。那么，生成式AI究竟是什么？生成式AI又能给智能时代带来什么？
Vol.1
生成式AI――训练后的再创造
对于生成式AI，Gartner这样定义：通过各种机器学习（ML）方法从数据中学习工件的组件（要素），进而生成全新的、完全原创的、真实的工件（一个产品或物品或任务），这些工件与训练数据保持相似，而不是复制。
简单理解，生成式AI就是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。使用生成AI，计算机检测与输入相关的基本模式并生成类似内容。
Vol.2
GANs――生成式AI的核心技术
生成式对抗网络（GANs,GenerativeAdversarialNetworks），是生成式AI的关键技术。其本质是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
在原理上，生成式对抗网络使用两个神经网络相互对立，一个生成器和一个判别器。生成器或生成网络，负责生成类似于源数据的新数据或内容，判别器或判别网络则负责区分源数据和生成数据。经过交替周期训练，生成器不断学习生成更逼真的数据，判别器则更善于区分假数据和真实数据。可以把GANs想象成一个造假者和一个在猫捉老鼠游戏中的警察，造假者正在学习传递假币，而警察正在学习检测假币。渐渐地，双方在对抗中都不断完善。
Vol.3
AI生“万物”――生成式AI商业应用
当下，生成式AI已在研究和商业的多种场景得到应用，如创建软件代码、促进药物研发和有针对性的营销等。具体而言：
生成图形：AI可以从艺术品中抽象视觉图案，然后将这些图案应用到具有该艺术品特征的虚拟图像再现中。这些算法还可以将任何粗糙的涂鸦转换为令人印象深刻的绘图，令其似乎是由描绘真实世界的专业人类艺术家创作的。
生成照片：生成式AI可以通过生成并叠加到原始任何缺失、模糊或误导性的视觉元素上来自动更正照片，还可以将任何低分辨率原始图像转换为高分辨率版本，也可以通过混合现有的肖像或从任何特定的肖像中抽象特征来产生自然的外观，或者从语义标签中生成逼真的图像。
生成音频：生成式AI可以将任何计算机生成的声音渲染成一个真正听起来像是在人类声带中自然产生的声音，也可以将文本翻译成语音、可以组成音乐。同样，生成式AI也可以生成视频、文本、字幕等。
生成材料：生成式AI甚至可以通过3D打印、CRISPR和其他技术从零开始呈现假肢、有机分子和其他物品。
Vol.4
迪斯尼、Netflix、影谱科技等率先发力
那么，如今哪些公司在发力生成式AI呢。通过其能生成音视频、字幕等很容易联想到，传媒娱乐公司一定在使用。
的确，包括迪士尼、Netflix等娱乐传媒巨头均在尝试用生成式AI代替标准内容制作。例如迪士尼借助生成式AI生成动画，只需通过文本描述某些活动，而不是注释数据和大量训练就能创建动画、电影剧本视频。
Netflix会借助生成式AI抽取符合观影习惯和需求的画面，然后把这些图片制作成内容封面，以降低内容搜寻难度，提升视频制作效率。
去年9月上市的Unity是3D生成型AI的推动者。全球有超过一半的移动、PC和主机游戏采用了其生成引擎来制作，其3D-AI技术也广泛应用于工业设计的3D模型搭建，VR/AR设备内容创作以及影视特效制作。
此外，一家名为InsilicoMedicine（英科智能）的AI药物研发公司也是生成式AI的应用者。作为一家抗衰老及癌症治疗药物研发商，InsilicoMedicine依托基因组学、医疗大数据及AI技术等技术手段，专注于癌症治疗、抗衰老药物的研发、生产及销售。同时该公司也是全球第一家应用GANs，2015年在全球范围内率先利用生成对抗网络(GANs)和强化学习(RL)技术，生成具有特定性质的药物分子结构。
不止国外，国内的影谱科技在2018年底便发布AGC智能影像生产引擎，这也是国内最早一批借助生成式AI开发的技术框架。
影谱科技的智能影像生成引擎MAGC已率先应用在传媒娱乐领域，被知名电视台、电信运营商、短视频平台广泛采纳。除此之外，MAGC还广泛应用于数字人的3D成像，影视特效制作及数字孪生、虚拟主播、虚拟课堂等数字产权场景。
在文娱领域，影谱科技打造的智能文娱解决方案可以帮助产业推动视频自动化生产，提高内容生产效率，在视频帧审校、视频过滤、内容推荐到视频审核、视频深度预测、流媒体视频及短视频内容生产、故事可视化等产业环节应用。
在传媒领域，影谱科技推出的智慧传媒平台服务，从内容创建到分发，形成以元数据为基本单位的一站式智能影像技术服务，提供包括批量化创建智能影像、视频资产管理与分析、智能影像运营、再到智能视频商业化的全过程。
基于影谱科技智能影像技术的AI方案，可在处理新闻、体育赛事等内容发挥作用。例如，实时自动绘制虚拟越位线，包括徽标，识别名人，提取字幕、人物图像等。
浅析人工智能生成内容的保护路径
原标题：浅析人工智能生成内容的保护路径随着人工智能技术的成熟，越来越多的行业开始将这项技术运用于商业生产中，如利用人工智能技术进行自动的图像、符号信息处理，进而产生有欣赏价值的绘画、文学内容等。那么，这些内容是否符合我国著作权法中对作品的定义？相关主体是否可以通过著作权法来进行保护？这些问题在司法实务界和理论学界均存有一定的争议。在笔者看来，分析这些问题应把握两个原则：第一，不能因为保护某些行业而采用功利主义来论断适用某项法律，即对人工智能投资者、使用者的保护不一定要通过著作权法的路径来实现；第二，在大陆法系中需要保障法律的稳定性，不能因出现新事物而轻易改变既有法律规则，因此不宜为人工智能创设新的民事主体类型。
功利主义分析的误区
作品的构成要件包括“属于智力成果”“具有独创性”“表达相对完整”等要素。笔者认为人工智能自动生成的内容难以符合第一个要件，即智力成果是由民法上的自然人或法人创作而产生。但是，从外在表现上看，人工智能生成内容有的难以和自然人或法人创作的作品相区分，如果有人把它当成自己的作品使用、寻求著作权法保护，能否得到支持？这就引发了人工智能生成内容是否应该获得著作权法保护的问题。部分学术和司法观点认为：人工智能生成内容从外在表现上难以与人类的作品区分开来，如果有人将其冒充为人类所创作的作品，事实上很难识别出来，因此区分是没有意义的。另外，如果不给予人工智能生成内容著作权保护，人工智能生成物的投资者就缺少对该内容的垄断性，这可能会损害其利益。基于上述理由，如果人工智能生成物外在表现上类似于人类的创作，那么该内容应该被认定为作品。但笔者认为这种推论存在一定逻辑缺陷，需要加以厘清。
思考人工智能生成内容是否应该获得著作权法保护，需要从两个层面思考问题：一是从本质主义的视角，人工智能生成内容是否满足作品的实质性要求；二是从功利主义角度，给予人工智能著作权有无必要。回答第一个问题，需要厘清我国法律对于作品的实质判断要件。其中，著作权法实施条例第三条所称的“创作”和人工智能生产过程是否等价？如果人工智能生成过程属于著作权法实施条例第三条所称的“创作”，那么人工智能生成物可以被认定为作品，但谁才是这一作品的作者和著作权人？这仍然是法律要解决的问题。从功利主义出发，则需要厘清人工智能生成内容是否值得保护。如果回答是肯定的，则需要研究应采取什么路径来进行保护。如果采取著作权法保护路径，该如何确定著作权归属？此时，无论从本质主义还是功利主义层面，都要解决人工智能的法律地位问题。
具体而言，人工智能生成内容的使用涉及人工智能研发者、人工智能使用者、生产内容使用者之间的利益平衡。例如，媒体斥资购买人工智能软件，使用人工智能生成新闻稿件或股市和金融市场快报，若其他媒体未经同意擅自使用该文稿，此类行为无疑会分流前者的受众，损害前者的商业利益。此时，如果将人工智能生成的新闻稿认定为作品，则前者的利益可以获得著作权法的保护。如果新闻稿的独创性较低，无法被认定为作品，还可以通过反不正当竞争法来保护前者的利益，因此，著作权法保护并非是唯一路径。功利主义分析常见的误区是：以保护人工智能使用者的利益来证明人工智能生成内容应当受著作权法保护，这在逻辑上是有缺陷的，两者不是必然的因果关系。
人工智能的法律属性
将人工智能生成内容认定为作品，还面临一个难以逾越的理论难题：人工智能生成的内容不是人类智力创作成果，不满足作品必须是由自然人或法人所创作、具有创造性这两个条件。为此，有人提出可以扩大受著作权法保护的主体的范围，将人工智能作为“赛博人”，即拟制的人加以保护，并且这方面有法人制度可供借鉴。然而，这种思路不仅会导致知识产权法的重大变化，而且也将影响民法有关主体的规定。
根据有关法律规定，法人和自然人一样，具有独立的民事权利能力和民事行为能力，法人以其独立的财产作为民事责任的承担。如果将“赛博人”拟制为新的民事主体，其权利由谁享有？义务和责任由谁负担？如果为其创设新的民事主体规制，那么法人制度的存在还有什么意义？显然，在可以预见的时期内，“赛博人”是无法自行负担其权利和义务的。但是“赛博人”产生的后果，需要由对应的自然人或法人来享受权益承担义务和责任，如此，为什么不采用类似动物致人损害、产品责任这样的传统民法制度来解决有关问题？
具体而言，在权利方面，将人工智能视为“无体物”，其生产的内容视为由“无体物”产生的“孳息”，由人工智能的投资者享有对于“孳息”的利益。责任方面，因人工智能进行的文本和数据挖掘、算法自动生成文字等内容，由此造成的民事责任、知识产权责任由财产的所有者、使用者承担无过错责任。因此，引入“赛博人”作为新的法律主体的必要性要画个大大的问号。更核心的问题是人工智能生成内容也不具备创造性，因为就目前的“弱人工智能”而言，其可以进行运算但是不会进行思考，遵循数理逻辑但不具备自然人或法人的理性。除此之外，人工智能更没有自然人非理性的情感机制。因此，人工智能不具备著作权法上作者的“人格”特质，其生成的内容也不具备创造性，而创造性是人类特有的能力，是人区别于物的根本属性之一。
“工具论”的合理性
人工智能不具备独立的民事主体资格，人工智能自动生成的内容不满足作品的“智力成果”要件，但是，这并不能排除人工智能生成内容可能受到著作权法的保护，只是著作权主体仍为自然人或法人，而该类人工智能生成内容是作为人利用技术辅助生成的作品加以保护的。创作作品是人的主体性的实现，是人的自由意志的运用，人可以直接创作作品，也可以借助一定的工具完成、甚至通过委托他人实现创作目的。就部分“弱人工智能”生成内容而言，本质上是创作者借助人工智能这一工具进行创作，而生成物是人意志发动的结果，是人的自由意志的实现，因而是人的意志的产物。人工智能生成内容的过程是运用一定的算法进行信息加工选择的过程，因此算法体现程序设计者的主体意志和选择，而程序的使用者某种程度上承认、接受了该算法，创作方向和人工智能设计方向有着高度的契合，这种对算法的接受也是使用者自由意志的选择。所以人工智能生成内容归根结底是人的自由意志的运用和实现。人工智能使用者运用人工智能生成的表达可以作为使用者的作品加以保护。
通过以上分析可得出初步的结论：人工智能不宜被视为独立的作者或著作权人，但部分内容可以作为人工智能使用者的作品得到著作权保护，也即有人参与创作的人工智能生成物可以被认定为作品。
从功利主义出发，论证人工智能生产内容应该以著作权法保护是有逻辑缺陷的。除此之外，部分观点反驳“工具论”的理由是：既然从内容本身无法分辨一项表达究竟出于人工智能还是自然人或法人，那么在司法实践中还有必要去进行分辨吗？但笔者认为，这实际上是一个证据的问题，应该从举证角度去考虑。即便一项表达事实上出自于人工智能，但由自然人对其进行署名并登记，那么如果无相反证据，法律应推定该表达属于人类智力成果，构成作品。以证据来推定事实是法律制度对现实生活的简化，追求法律的形式正义就需要接受应然层面和实然层面的一定脱节。
因此，在无法举证证明作品不是由人创作而是由人工智能生成的情况下，只能认定该表达构成作品，受到著作权法的保护。在总体上不对人工智能自动生成内容提供著作权保护的情形下，这将导致部分人工智能生成内容实际上可以冒充人类的创作而得到著作权保护，但并不能因此说明所有人工智能生成内容都可以作为作品受到保护，只要它形式上看起来类似人类的创作，这就好比某些假冒商标的商品无法被识别出来，不能因此主张所有的假冒该商标的商品都应该被认定为真品。（华东政法大学龙文懋龙明明）
（本文仅代表作者个人观点）
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