摘要：版权正当性多次受到重大技术变革的考验，对其反思是一个传统又常新的话题。作为人工智能技术由“量变”到“质变”的标志，以ChatGPT为代表的生成式大模型不仅挑战了现行版权法，更是对版权正当性再次提出了质疑，支撑版权正当性的传统基础理论面临新环境适应性的挑战：劳动

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摘要

版权正当性多次受到重大技术变革的考验，对其反思是一个传统又常新的话题。作为人工智能技术由“量变”到“质变”的标志，以ChatGPT为代表的生成式大模型不仅挑战了现行版权法，更是对版权正当性再次提出了质疑，支撑版权正当性的传统基础理论面临新环境适应性的挑战：劳动财产理论的赋权依据和标准“失灵”，人格理论的先决条件难以为继，激励理论的激励愿景无法达成。ChatGPT语境下单一理论不能完成版权正当性的证成任务，应转而寻找一种多元观念指引下的理论集合：劳动财产理论、分配正义理论和社会规划理论分别在权利范围划定、经济利益分配和社会文化建设层面证成了版权的多元价值，为新技术语境下的版权正当性建构了一个相对连贯、逐级递进的理论基础。

作者简介

朱鸿军，中国社会科学院大学新闻传播学院教授，中国社会科学院新闻与传播研究所研究员。

李辛扬，中国社会科学院大学新闻传播学院博士研究生。

基金项目

本文为国家社会科学基金重大项目“媒体融合中版权理论与运营研究”（项目编号：19ZDA331）、国家社科基金特别委托项目“我国县级融媒体中心建设发展报告”（项目编号：21@ZH021）的阶段性成果。

一

引言

随着人工智能技术的迅猛发展，人工智能程序已可以基于算法和模型生成多种形式的新内容。由于人工智能生成内容在外观上十分接近人类创作成果，有关AI和版权的问题近年来受到广泛的关注和讨论。2022年，OpenAI公司研发的ChatGPT横空出世，迅速在全世界范围内掀起智能革命的浪潮。与先前的分析式人工智能相比，以ChatGPT为代表的生成式大语言模型实现了由感知理解到生成“创造”的飞跃（张智雄等，2023），是人工智能技术从“量变”到“质变”的代表。然而，机遇与风险并存，ChatGPT在技术运行和使用场景上的新特征不仅激化了既有的版权争论，也为版权法律制度和基础理论带来了一些现实紧迫的挑战。

理论的功能包括解释和预测（魏德士，2002/2005：12），但理论根据局部历史所作的解释往往并不全面，因此我们需要不断地检验和修正理论，以期其能正确指导实践（李琛，2014）。正当性问题是知识产权法领域最基础且最重要的命题，正当性理论是支撑版权制度的关键理论。版权从一开始就是“技术革新的副产品”（沃尔，菲利普斯，1983/1984），自印刷机问世以来，历次重大的信息传播技术变革都会给版权制度带来新的挑战，对版权正当性的反思也成为一个既传统又常新的话题。印刷技术的广泛应用引发18世纪下半期的版权大辩论，洛克的劳动财产理论等成为支撑版权正当性的经典理论（谢尔曼，本特利，1999/2012：11-27）。自19世纪起，随着摄影术、照相复印、录音与录像、互联网等新型信息传播技术的出现与普及，版权的范围不断扩张，动摇了版权正当性的根基，学者们开始对版权的合法性基础进行反思，强调版权价值基础中蕴含的衡平原则（李雨峰，2001 ；冯晓青，2006）。现如今，以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术从内容生产的源头对版权法律制度提出诘问，ChatGPT语境下版权法的剖析与重构成为学界关注的话题（丁晓东，2023；司晓，2023）。在ChatGPT语境下对版权的正当性进行再反思，既有助于回答版权理论研究面临的现实追问，使正当性理论在技术变革的背景下得到修正、与时俱进，也有助于加强版权基础理论对制度实践的指导作用，促进版权法律制度在新技术环境下的调适，为未来技术发展营造良好的版权法律生态。

二 版权正当性与信息传播技术

信息传播技术对于版权正当性具有重要的影响。正当性概念历经长期的发展演变，本身具有多重意涵，对于概念的不同理解会产生不同的正当性论证标准，进而直接影响对论证对象的评判（许亮，2022）。为此，有必要在明确版权正当性命题含义的基础上，分析信息传播技术变化影响版权正当性的历史演进，从而为剖析ChatGPT语境下的版权正当性问题奠定认知基础。

（一）版权正当性命题的含义

正当性对应英文中的“legitimacy”一词，该词在很多情况下也被译为“合法性”，但两者在中西和古今语境中含义均不同（刘杨，2008）。综合来看，正当性包括两个维度的要求：在理性维度指经过道德哲学论证的合理性，在经验维度表现为得到社会的普遍认同和尊重（刘杨，2008）。作为正当性概念在法律领域的移植，法正当性在学理上的论证就是判断实在法是否符合某种更高的、形而上的伦理道德标准；法律作为一种制度建构，必须阐明其为什么具备正当性或者什么样的法律才具备正当性（胡波，2009）。据此，讨论版权正当性的目的是为版权法提供一种制度伦理层面的论证，说明为何要建立此种法律制度；版权正当性命题也应包括两层含义，即“版权制度是否具有正当性”与“什么样的版权制度具有正当性”。二者分别聚焦两个不同层次的问题：前者讨论“是否应该建立版权法律制度”，后者讨论“应当建立什么样的版权法律制度”（胡波，2023）。版权正当性的理论基础主要包括自然权利论和功利主义论两个基本路向，前者主要包括劳动理论（labor theory）和人格理论（personality theory），后者主要体现为激励理论。

正当性问题对于版权而言有着特别的意义。版权是以限制甚至剥夺公众对作品的使用和传播自由为代价的私权利，作为通过限制一部分人自由而赋予另一部分人以特权的制度安排，对其正当性加以追问并探寻合理论说是十分有必要的（徐瑄，2003）。且知识产权的正当性问题随着技术条件和信息生态的变革一再遭到质疑，这体现出关于知识产权的正当性问题尚未形成共识（李琛，2014），而且频繁出现的盗版行为也证明版权的正当性没有得到社会公众的普遍认可。

（二）技术作为影响版权正当性的关键变量

信息传播技术的跃迁是动摇版权正当性的关键要素。版权制度是在印刷技术得到广泛应用之后才逐渐发展建立起来的（郑成思，1990：8）。18世纪下半期，随着《安妮法》（the Statute of Anne）规定的保护期限结束，一场版权大辩论在英国展开：文学财产（literature property）的法律性质、作者、作品、独创性和思想表达二分等版权法关键概念均在这场争论中受到批判性考察（谢尔曼，本特利，1999/2012：9-10），现代版权观念逐渐形成。到了19世纪的第二次技术革命，在摄影术冲击作为版权正当化理由而提出的独创性标准的同时，照相复印、录音和录像技术动摇了人们对于作为版权基础内容的复制权的理解，新技术从权利边界上向版权正当性抛出了难题。自20世纪90年代起，随着互联网的发展与普及，复制、传输、存储等行为具有低成本、易操作和私密性等特征，侵权行为变得越发难以发现、计量和控制，这极大地消解了版权法的效力，有学者认为版权将无法适应技术发展的步伐（Lessig，1996）；同时，技术发展导致的版权持续扩张引发了学者们对版权价值基础的关注和反思，认为版权在扩张过程中逐渐偏离了其根本价值取向，版权制度应有的平衡已遭到破坏（冯晓青，2006）。

版权制度和基础理论的每一次变迁都与传播技术的发展“如影随形”。信息传播技术对版权正当性的每一次冲击都会引发版权制度和理论对新技术的调整与适应，而这个过程也蕴含着对版权正当性基础的完善与辩护。由此，技术与版权的关系宛如一个不断循环但又推陈出新的程式，传播技术成为影响版权正当性的关键因素，技术浪潮奔涌向前，关于版权正当性的质疑与讨论也会随之定期回归人们的视野。当前，以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术引领了新一代信息技术的发展，其规模性实现所需的海量训练数据、涌现能力所体现的人智化、模型通用性所带来的生产模式变革，都给版权保护带来了新的挑战，版权正当性问题面临新的思考。

三 ChatGPT技术对版权核心制度和正当性理论的挑战

作为人工智能技术由量变到质变的标志，ChatGPT冲击了现行版权法，也为劳动理论、人格理论和激励理论等版权正当性支撑理论的解释和预测能力带来了新的挑战。

（一）ChatGPT技术对版权核心制度的冲击

1．作为权利主体的作者概念被解构

“作者必须是自然人”一直被认为版权法上一个根深蒂固的底层规则（Kinsara, 2021）。在长期的司法实践中，“作者”概念是通过其对作品创作过程的参与不断被阐释的（Boyden, 2016）。基于创作行为来看，作者是“对作品进行构思并且监督或者以其他方式控制其关于作品构思的执行的人”（Ginsburg，2003），作者身份的建构需要同时满足“构思作品”和“控制构思的执行”两个行为要件（Ginsburg & Budiardjo，2019）。在前ChatGPT语境下，即使人类作者利用工具进行创作，依然能够控制关于作品构思的执行过程，因为创作工具只是辅助而非自主决定构思的呈现过程和最终效果。但在ChatGPT语境下，机器分担了部分人类的角色，在人机合作过程中所占的权重越来越大，即使AI在生成内容前接受了人类用户的指令，用户也无法对AI如何理解人类提示和实际生成的文本材料加以预测或控制，是机器而非用户选择、组合、编排了要输出的内容（朱鸿军，李辛扬，2023）。生成式人工智能模糊了作者与创作过程之间的内在联系，使人类的构思与表达快速解耦，内容创作从“人类构思+人类表达”转变为“人类构思+机器表达”，传统版权理论中的人机二分关系被颠覆，作者概念受到挑战（司晓，2023）。

2．独创性标准面临理论和实践双重考验

“独创性”是版权客体的本质属性和必要条件。生成式人工智能的出现使独创性标准面临着理论和实践的双重考验。首先，AI作品带来了贡献主体的确认问题。当前，各国版权法关于独创性的判定聚焦于人类的主观创造性，然而，在多次人机协作下产生的作品中，区分出主要贡献主体是人还是机器相当困难，这使本就抽象的“人类创造性程度”的判断变得更为复杂。大模型具有的涌现能力意味着其功能越发灵活，大语言模型在内容创作上的运用场景将得到极大拓展，人机协作的创作范式也将不断更新，这无疑给本就个案化和抽象化的独创性标准带来了新的考验。其次，AI作品对于创新标准的认定带来了挑战。在传统版权法律环境中，“额头出汗”原则是创新的重要判定依据。但在ChatGPT环境下，一方面，人类通过简单的指令或多次调试即可生成作品。如果这种低劳动成本的创新作品都受到保护，那么创新的门槛将变得过低，且增加法律运行的社会成本。另一方面，在此类作品中，人类的劳动更多体现在“指令”“调试”等方面。然而，对于这些指令或调试是否具有版权保护，以及如何将其与完整作品进行区分，尚存在较大的理论和实践难题。

3.“接触+实质性相似”侵权判定规则失效

由于版权法保护的是表达，只要ChatGPT等人工智能输出的符号组合最终产生了与原作品存在实质性相似的表达，仍会构成对原作品版权的侵犯。版权法遵循“接触+实质性相似”的侵权判定规则，一是看AI模型训练阶段是否存在对作品接触的可能性，二是判断生成内容是否与原作品存在实质性的相似。然而，ChatGPT对于作品的利用具有“非外显性”（司晓，2023）和“新文本间性”（周慎，2023）等特征，在实践中往往会面临权利人无法举证和侵权判定困难的困境。其一，权利人难以证明存在“实际接触”。大模型训练中的作品利用实际上是一种在模型内部进行的非外显性利用，且许多生成式人工智能所有者并未公开大模型训练数据来源，这导致作品在未经授权的情况下被用于模型训练，权利人也难以发现。其二，“实质性相似”的侵权对比难以实现。理论上，既有作品的创作主体可以比对ChatGPT生成、传播的内容与自身作品是否存在实质性相似，进而倒推人工智能模型训练阶段存在未经授权的作品使用行为。然而，ChatGPT的内容生成路径并非对既有作品的简单复制和随机组合，而是基于大语言模型的概率预测（司晓，2023），推断出最符合人类表达的内容，其生成内容与人类作品往往是相似而非相同的。由此，在“实质性相似”侵权的比对过程中，权利人会陷入AI输出内容与自身作品“似曾相识”但又“似是而非”的困境。即便是作为版权法实践中的理性人（杨红军，2017），也难以通过内容对比来确定是否构成实质性相似。

4．合理使用制度的适用遭遇困境

合理使用制度是版权限制最重要的一种形式。“合理使用”是指法律允许的在特定条件下不经著作权人的许可，也不必向其支付报酬而对作品自由使用的行为（王迁，2015：315）。总体来说，生成式人工智能对作品的使用分为输入和输出两个阶段，在当前的版权法框架下，人工智能输入过程会涉及对作品复制权的侵犯。而在输出阶段，人工智能有时会“记住”并“复现”其学习的内容，从而因未满足“非表达性使用”要求而侵犯著作权。目前，人工智能利用未经授权的海量作品进行机器学习的行为难以满足传统合理使用的条件。在生成式人工智能的语料输入过程中，著作权人的权利救济陷入了两难境地。开发人工智能的商业公司对作品的使用性质是商业性而非公益性的，维护大型企业经济利益的实际效果可能会背离合理使用原则的设立初衷。而如若不将大规模机器学习行为纳入合理使用范畴，则可能导致人工智能产业发展面临系统性的版权侵权风险（万勇，2021），导致模型的“算法偏见”，甚至引发技术层面的“寒蝉效应”（王文敏，2022），长远看来不利于人工智能技术的进步。随着人工智能技术人智化程度的提高，传统人类作品如何得到保护、人类利用已有作品和新兴技术创作新作品的积极性如何被激发等问题都对合理使用制度的扩展和重塑提出了挑战。

（二）ChatGPT语境下版权正当性理论面临的挑战

1．劳动理论的挑战

劳动理论来源于约翰·洛克的劳动财产权学说。洛克认为，土地等自然资源为人类所共有，但是每个人对自己的人身享有一种所有权；个人可以通过掺进他的劳动合法地将财产从自然状态中脱离出来，并对自己的劳动成果主张财产权（洛克，1956/2011：18-19）。劳动理论起初是对财产权的普遍证成理论，在18世纪下半期的版权大辩论中，文学财产的支持者们在洛克理论中找到了一条版权正当性的证成路径：劳动不仅包括创造有体财产的有形劳动，也包括创造无形财产的智力劳动，财产也应该扩展到涵盖无形财产的范畴，个体对基于支配其人身进行的创造性智力劳动产生的智力成果应当享有财产权。并非所有的智力劳动都能产生权利，只有当劳动的结果满足一定标准时，智力劳动者才能取得权利，这一权利取得标准在版权法上的体现是“独创性标准”（刘鑫，2020）。此外，洛克还为无形财产权的取得设置了“充足性”和“反浪费”两个附加条件（洛克，1956/2011：20-21）。当前，大语言模型的迅猛发展导致劳动财产理论的赋权依据和标准都面临着一定程度的挑战。

其一，在ChatGPT的内容生产模式中，人类智力劳动的重要性大大降低，劳动财产理论的赋权依据被侵蚀。劳动作为人类维系自身生存和发展的重要手段，是人类特有的活动。人工智能本身作为人类创造物，其遵照人类用户指令自主生成内容的过程只涉及一系列复杂程序的运行和硬件的运转，无需人类直接参与，因而无法构成真正意义上的劳动。随着ChatGPT等生成式人工智能的不断进步，人工智能与人类均对“独创性表达”作出贡献也成为常见的情形。而生成式人工智能对“表达”过程的介入降低了人类智力劳动在创造性活动中的贡献程度，在共有物中掺入的人类劳动要素式微，这导致人类劳动和财产拨归之间的逻辑链条难以闭合，劳动理论下的赋权依据受到动摇。

其二，ChatGPT语境下人类投入智力劳动的不确定性导致劳动财产理论的赋权标准失灵。诺齐克曾对劳动财产理论提出诘问：如果我将一罐番茄汁倒入大海，我能否拥有整个大海（罗伯特·诺齐克，1974/1991：179）？诺齐克之问实质上反映了知识产权领域的一个重要原则——比例原则的要求，如果人类掺入的劳动与其掺入其中的东西相比微不足道，那么劳动者就不能取得财产权。在人机协作成为普遍创作范式的背景下，人类掺入的创造性贡献要达到何种程度才能够对增益物享有所有权？版权法对作品设定了独创性的要件，要求人类智力成果要符合一定程度的创造性才能被赋权。在大规模的数据共享与应用中，很难清晰界定个体的创造性贡献和权益边界，劳动理论下的赋权标准面临适用困境。

2．人格理论的挑战

版权正当性的人格理论通常追溯到黑格尔。黑格尔认为，财产权是自由意志的具体实现形式：人在实现自我发展的过程中，需要对外部资源进行支配，在精神意志和外部世界互动中实现精神对外界财产的取用，从而使财产成为人格的一部分（黑格尔，1921/2009：10）。哲学意义上的“人格”经由一些学者改造为形而下的“人格”后被用于知识产权正当性的论证（李琛，2013：10），即作为智力创造成果的知识产权客体反映了创造者的人格特质，所以法律赋予作者权利以保护其人格利益。人格特质作为人格理论赋权的关键要素，将版权主、客体联系起来。人格是人之为人的本质要素之一，为且仅为人类所独有（朱谢群，2004）。在ChatGPT语境下，人工智能自主生成内容的过程并不需要人类直接参与，人工智能的研发者和使用者对于人工智能生成的内容仅具有间接影响（王迁，2023），因此人工智能生成物并非人格的外显或延伸。此外，“作品体现人格”的观念与19世纪的哲学与美学观有关，版权法对此种诠释的选择具有偶然性，在前人工智能时代，作品与人格的关联本身就具有不确定性（李琛，2004）。在人机协作范式下，掺入了人工智能算法产出的智力成果在多大程度上反映了作者本人的思想和情感，又在多大程度上可以被认定为人类个体利用精神意志控制的学问与才能之外在表达，上述问题的回答更难达成社会共识。GhatGPT进一步消解了智力成果与人格之间的勾连，建立在人类中心主义基础上的人格理论成立的先决条件受到严峻挑战。

3．激励理论的挑战

激励理论发轫于休谟和边沁等的功利主义学说。休谟认为人们遵守的规则之正当性在于可以促进人类幸福总体的惯习，人们为了私人利益对规则的遵守也将促进社会总体福利，而社会总体福利的提升是私人享有权利的唯一正当性基础（Hume，1985）。边沁进一步指出，财产权并非天赋人权，而是源自立法创设（Bentham，1975：138）。在版权领域，激励理论认为，赋予作者在一定期限内对其作品的排他性使用权利，能够刺激更多人从事智力创作，如此就会有更多更好的作品出现，进而增进文化繁荣，提高社会总体福利水平。该理论意图达成的激励效果包括个体创作行为和社会整体福利两个层面，然而，大语言模型的普及冲击了上述激励愿景，进一步凸显了激励理论的固有局限。

其一，在ChatGPT语境下，各创作行为相关主体能否获得激励存疑。在AIGC时代，人工智能不仅仅是人类的创作工具，而是实际介入到创作过程中，成为创作活动的“参与者”之一。对于人工智能生成内容而言，作为机器的人工智能尚不具有自主意识，显然无法受到版权法的激励。随着生成式人工智能技术的发展、普及，AI已能够通过深度学习大量生成文本、图片、视频等形式多样的内容，应用场景得到拓展，人机协作模式更加普遍；高效率、低成本的内容产出可能会增加人类创作者的“创造惰性”，甚至助长抄袭、剽窃、洗稿之风；同时，在生成式人工智能环境中，作品创作的门槛越发降低，低质作品的出现影响了作品整体的价值，版权还能否有效激励人类创作者的创新行为遭到质疑。即便是对人工智能的开发者而言，版权制度也未必能够激励其研发、投资人工智能的积极性，进而促进人工智能技术和产业的发展。当前，ChatGPT等的开发者选择以收取技术服务费作为主要盈利模式（张金平，2023），在技术本身即可盈利的情况下，版权保护并不能有效激励技术开发者，这一逻辑结果从当下ChatGPT类应用的火热发展现状中可见一斑。

其二，技术运行的负面效应和版权法律的实施成本可能导致激励效果难以实现。一方面，尽管人工智能技术在短期内对于个体创新的促进效应显著，但AI凭借运算禀赋在创新领域的野蛮生长可能会阻滞创新的长期发展（林秀芹，郭壬癸，2023）。ChatGPT通过学习人类智力成果对现有知识进行穷尽式排列组合，产生的机器创作成果在很多场合对人类作品具有实质性替代效果，挤压甚至覆盖人类利用公共资源自主创作的空间、掐灭人类创作热情，基于机器喂料产生的低质量、同质化“快餐作品”的盛行并不利于人类文化的可持续发展。另一方面，在新技术语境下，“版权激励创新所产生的效益是否大于激励的成本”这一本身难以被实证数据回答的问题变得更加棘手。“版权壁垒”即是ChatGPT语境下制度运行的成本体现之一。对海量数据的挖掘使用是大语言模型搭建、训练和更新换代的刚需，而版权保护与超大规模作品使用之间存在天然的张力（郑飞、夏晨斌，2023）。当前，大模型的数据挖掘使用普遍未被各国版权法纳入合理使用情形中，这意味着对作品数据的使用行为需要获得版权方授权甚至付费使用，由此带来了天价的权利运行和救济成本。

其三，激励理论对于社会总体福利最大化的强调难以有效协调甚至加剧了新语境下的版权利益冲突。激励理论判断法律制度正当性的标准是能否实现社会总体福利值的最大化，然而，这一标准过于狭隘，因为社会总体福利的最大化并不必然带来公平的分配结果。激励理论对于社会福利最大值的单方面强调意味着其对利益公平分配机制的关照十分有限，而信息传播技术对版权法的挑战往往体现在新技术打破了已有的利益格局，版权法的起源和功能就是为了分配基于符号表达产生的市场利益（易健雄，2009：188），这就造成了版权理论与实践在某种程度上的脱节。当前，大模型的研发、商业应用主体通过利用既有作品输出全新表达的内容生成机制，借由提供商业服务和技术接口等方式盈利，但没有把这些利益分配给在先作品的权利人，版权制度本应体现的合理回报机制在此出现了缺位，从而导致了内容上下游之间的利益失衡（司晓，2023）。实际上，更大的算力需要更多的数据、更充足的资本和更优秀的人才，也带来更多的用户和收益，大模型发展是典型的“赢家通吃”领域，在ChatGPT语境下如何避免垄断、实现利益分配的动态平衡，是版权基础理论和法律需要警惕和有效回应的问题，然而，循着功利主义的证成路径，我们难以找到这一问题的答案。

四 多元主义视角下ChatGPT语境版权正当性理论的反思

如今，技术发展导致版权法基础问题不断显现，几百年来版权的扩张已引发人们对版权的反思甚至反感（李雨峰，2006：215-237），我们需要一种更有说服力的正当性基础理论，来为版权的存续、发展和完善提供坚固的基石。然而，面对人工智能技术带来的挑战，劳动理论、人格理论和激励理论等理论都面临不同程度的适用困境，而其他一些理论如社会规划论（social planning theory）等又因体系性和融贯性不足而影响有限（胡波，2023）。综合而言，既有研究多从某个理论出发去寻找版权正当性依据，而随着版权法的变迁和技术的发展，单一理论越发难以满足变化环境中的版权正当性的证成需要，我们应该转向多元视角为版权法律构建一个多元主义的“底部价值空间”。

多元主义的正当性基础理论兼具理论契合价值和现实指导意义。从学理上看，版权的价值论基础并非某个孤立的单一面向，而是一个具有层次性、多元性的价值体系，包括私有财产价值、作者人格价值、公正分配价值等直接规范价值和促进文化、民主和其他公共性利益最大化等社会性价值（宋献慧，2009）。回顾版权发展史，在各种基础理论均未能单独完成证成知识产权正当性任务的情况下，采用一种批判性的视角反思各种理论学说，分析其在新技术语境下的独特适用价值，将版权正当性视为一种多元化、开放性的价值集合，既符合版权的复合价值基础，也能够以一种开放、发展的姿态更好适应处于快速发展变化中的技术背景和法律制度。从实践来看，基础理论层面的多元主义有助于造就版权底层逻辑的“重叠共识”，从而为版权法具体规则制定和政策推行等的争论提供对话的空间（莫杰思，2011/2023：27-32）。如今，在ChatGPT语境下，劳动财产理论、分配正义理论和社会规划理论分别在权利范围划定、经济利益分配和社会文化建设等不同面向为我们提供了启发，为版权正当性建构了一个相对连贯、逐级递进的理论基础。

（一）劳动财产理论的价值：对版权公正性的证成

从共有领域中主张知识产权，与洛克从自然状态中拨归财产权遵循相同的逻辑，再加上对为获得财产所付出努力的强调，使劳动理论与建立在人类中心主义基础上的知识产权间存在相当的契合度。如今，在人工智能尚不能构成法律主体的情况下，洛克理论从个人财产权的拨归和权利限制两方面为版权的公正性提供了内部证成。

其一，洛克理论对劳动中心地位的关注有助于明确人机协作范式下的版权赋权标准。自由意志是法学主体概念建构的核心（黑格尔，1921/2009：12-13），也是区分法律权利、义务和责任以及主体和客体的基础。当前，以ChatGPT为代表的生成式人工智能虽已初现高度智能化的特点，但其尚不能满足法律主体特质的要求。而创造本身又是一个与主体性和自由意志不可分割的概念（李琛，2019），因此人工智能自主生成内容无法构成版权客体，人类与人工智能均对符号表达作出贡献的内容可能构成作品。随着AIGC技术的发展推动人机协同共创成为创新的重要范式，人机共创内容的赋权标准也引发了广泛讨论，而劳动理论对于“加入劳动”的强调具有显著的指导意义。劳动理论本身为财产的初始取得设置了约束性条件——洛克在论述向共有物添附劳动时的本意是“加入（added to）”而非“掺进（mixing with）”，即赋权的核心在于付出的人类劳动，只有当劳动附加于其他事物时才能产生财产。“诺齐克之问”以普通动产（番茄汁）掺入公有领域的假设模糊了劳动的中心地位，这一假设反而降低了劳动的重要性，模糊了我们对于赋权标准的关注重点（莫杰思，2011/2023：90-109）。这提醒我们在确定人机协作内容能否赋权时，应将视线重新回归人类劳动与符号内容之间的特定联系，当前版权法上的独创性标准已然较低，如果人类在符号生成过程中对表达性要素作出了取舍或干预，就可能满足无形财产的赋权要件。

其二，充足性与反浪费的附加条件为ChatGPT语境下的版权过度扩张提供了“安全阀”。洛克理论认为，知识产权的取得应满足“充足性”和“反浪费”两个限制条件，否则赋权则不具备足够的公正性。在ChatGPT语境下，劳动理论的部分失能并不意味着限制性条件无法发挥作用，新技术背景下的创造性活动和无体财产拨归反而更需要上述条件进行充分约束。一方面，ChatGPT异质高效的内容生产方式能够快速、大批量地生成新的符号表达，如果将AI生成内容拨归为知识财产，则大量无形财产将为少数研发、运营或使用人工智能程序的个体占有，人们在利益的驱使下将会采取措施阻断他人对知识财产的广泛接触，由此新知识的传播和利用将会受阻（张平，2019），这显然违背了充足性原则所要求的“在拨归财产的同时给其他人留下足够多和足够好的东西”。另一方面，洛克意义上的“浪费”是指一件东西被作为财产拨归为某人但最终未被投入任何的生产性使用（莫杰思，2011/2023：132）。在当前技术背景下，ChatGPT等生成式人工智能还未达到高度智能化程度，其内容生产知识基于特定人类知识资源的重新组织，并非新的知识创造性生产，对AI生成内容拨归财产权的做法显然违反了反浪费原则。纵观版权发展史，权利的扩张已引起人们对版权的忧思，甚至动摇了版权的正当性基础，随着新的信息传播技术变革到来，我们需要对版权的过度扩张保持警惕，并在版权制度的设计、调适等变迁过程中，充分观照洛克提出的“充足性”和“反浪费”这两个附加条件，确保版权赋予的公正性和合理性。

（二）分配正义理论的价值：对利益分配平衡的追求

如前所述，版权正当性命题包含“是否应当建立版权法律制度”和“应当建立何种版权法律制度”两层问题。洛克理论为个人财产权的拨归与限制作出解释，为版权的内部公正性提供了指引，较好地观照了第一层问题。对于“应建立何种版权制度”的问题，则要回归版权的功能价值。版权实质上是一种资源分配机制，用以分配基于符号表达所形成的市场利益，评价其正当性的标准应看利益分配是否得到不同群体的认可。罗尔斯的正义论为版权的制度性公正与分配正义提供了一个有力的解释框架，具体适用性体现在如下三个方面。

其一，分配正义原则强调整体资源配置的平等。罗尔斯在《正义论》中提出了关于正义的两大原则，其中第一个原则是“每个人对与其他人所拥有的最广泛的基本自由体系相容的类似自由体系，都应该有一种平等的权利”（罗尔斯，1999/2018：6）。该原则蕴含的思想是，一旦基本权利被确立之后，资源平等相当于一条道德底线，只有正当理由才能够使其发生偏离。知识的创造和获取无疑属于社会的基本善（primary goods），因而该原则与版权正当性的建构有着天然的启示性价值——版权制度演变伴随着利益分配格局的不断调整，版权论争往往源自利益博弈，ChatGPT语境下的版权纷争也是如此。人工智能的拥有者运用他人作品进行模型训练的行为本可以归入因科研需要的合理使用，然而其前期研发的大量资金投入和人工智能产品的商业应用前景激发了资本借其盈利的巨大冲动；对于ChatGPT的拥有者而言，投入巨额资金的产品不能始终作为免费公共产品被使用；对于作品作者而言，必然难以容忍其创作成果以“合理使用”作为开端，后续却成为资本持续牟利的工具（顾理平，2023）。不同主体间的利益分配和权利义务的动态平衡被打破，版权法和基础理论遭遇危机。分配正义的首要价值是公平，目的在于实现各主体之间知识和创造的公正分配，这为新技术语境下的版权立法、政策制定和司法实践提供了原则性的指导。

其二，最大最小值原则关注最少受惠者利益。在公平分配原则之外，罗尔斯提出了两个调整性的再分配原则，其一是最大最小值原则，即社会与经济的不平等只有在有益于最少受惠者的时候才是被允许的（罗尔斯，1999/2018：6）。历史表明，版权制度在出版商团体的“煽动”下诞生，为维护特定利益集团的需求而不断扩张（Sykes，2003），最大最小值原则提示我们在通过版权法增进、保护大多数人利益的同时，也应审视制度对较弱势群体的影响，并采取相应政策调适以校正资源分配。大模型时代，更大的算力意味着更多的数据资产，实力雄厚的大企业更有可能依托各方面资源获取更多的训练数据，在此基础上优化模型以提供更全面优质的服务，吸引更多用户以巩固其市场占有率，并形成良性循环，最终导致“赢者通吃”的局面。面对这样的行业发展趋势，对内容消费者和版权所有者等相对弱势群体可能会产生分配的不公正。此外，逐利性将使得AI生成物的使用对象锚定为主流消费群体，残障人士、少数族裔等群体获取最新成果的需求更易被忽略，这将导致原处于社会最不利地位的弱势群体的境况变得更差（林秀芹，郭壬癸，2023）。最大最小值原则有助于更好地调整利益的再分配，通过知识产权的合理使用和公共领域保护等原则强化分配正义，使处于社会最不利地位的弱势群体能最大程度获取创新性成果。

其三，机会平等原则关注将来机会分配。罗尔斯的第二个再分配原则认为，社会应该为每个人提供公正平等的机会（罗尔斯，1999/2018：6）。从版权领域来看，版权法不仅应关注当前资源的公正配置与使用，也应关注将来创作和作品使用机会的分配。在AI时代，开放式创新和合作成为一种趋势，许多创新活动通过开放方式进行，参与者共享知识和资源，但财产的私有和独立性与开放合作的理念之间存在天然张力。公平机会的实现意味着每个人都有平等获取知识、参与创新的机会，这对于促进知识生产和技术发展至关重要，特别是在AI领域，一个开放、包容的创新环境可以激发更多人的创造力和创新活力。因此，需要重新思考知识产权保护的方式，使其更加适应开放合作的创新模式。机会平等原则帮助我们审视知识产权制度对于社会未来机会分配的影响，指导制定更加公正、平等的政策措施，平衡创造性激励和传播、适用激励，促进知识的创造、分享和利用，推动社会发展与进步。

（三）社会规划理论的价值：对文化创新和理想社会的追求

相较于传统的三大版权正当性支撑理论，社会规划理论发展较晚。与激励理论路径相似，社会规划理论关注知识产权制度能够带来的社会愿景，探索人们应通过版权法、专利法和商标法的调整去建设一个什么样的社会，威廉·费舍尔（William Fisher）将目标概括为建构一个“公正且有吸引力的文化”（Fisher, 1988）。社会规划理论对于理想社会的建构比激励理论的“社会福利”概念更加丰富，其对于知识产权制度社会性价值的期待和设想为AIGC背景下知识产权领域问题的解决提供了宏观的思路和方法。

其一，在社会文化层面，社会规划理论关注创新传统和文化繁荣。费舍尔认为，知识产权法作为一种特殊的财产制度，应当致力于建构公正且具有吸引力的文化，实现个体层面的美好生活与整体层面的美好社会。在社会层面，该理论希望通过知识产权制度推动形成艺术创新传统、促进文化繁荣（Fisher, 1998）。这不仅有利于调和生成式人工智能技术发展带来的负面效应，也与我国创新驱动和文化建设的政策导向相吻合。人工智能放大了技术的“双面性”（戴茂堂、彭保林，2024）。一方面，ChatGPT强大的语言理解和生成能力将人们从繁琐重复的基础性工作中解放出来，显著提高了人们从事创造性工作的效率；另一方面，ChatGPT类应用也改造了既有的创作方式和创作生态，大大降低了生产符号内容的专业知识和技能门槛，很可能会导致使用者的“创作惰性”、文化价值的流失和文化多样性的减少，对人们的创新和思考产生威胁（陈晨，2023）。如今，培育创新文化、开展文化建设是我国软实力培育的政策导向，费舍尔理论对创造力和文化多样性的关注有助于引导版权法这一“舶来品”与我国国家政策导向和价值引领相协调，促进生成式人工智能与文化创新的良性互动。

其二，在理想社会层面，社会规划理论将知识产权与民主社会建设相联系。内塔尼尔认为，知识产权制度属于市场的一类要素，但不是完全由市场决定，其本质上是通过市场制度促进公民社会的民主性。就版权领域而言，版权制度在生产性层面为各个领域的独创性表达生成提供了诱因，强化了民主文化的基础；同时，在结构性层面，版权制度提供了国家和文化层面交流和沟通的可能（Netanel, 1996）。社会规划理论从理想社会建设的维度论证知识产权，在宏观上契合了我国国家建设和发展对版权制度的具体要求。如今，新一轮科技革命和产业变革深入发展，知识产权已成为国际博弈和实施贸易保护的工具，这对版权工作提出了更高的要求，版权作为国家发展战略性资源和国际竞争力核心要素的作用将更加凸显。站在国家和社会发展的高度理解知识产权，对于理解我国新时期国家政策所体现的价值引领和现实需求、完善版权制度和推动高质量发展具有深刻意义。

五

结语

以ChatGPT为代表的新一代生成式人工智能的出现给现有版权制度带来了全方位、多维度的挑战，相关法律法规出现不同程度的适用困境，传统技术语境下的版权基础理论也难以“独立完成”正当性的证成任务，版权正当性理论亟待理性反思和适当调适。包容、开放、共享是当下AI“共益时代”的新兴技术特点和社会发展要求，在ChatGPT语境下，“抱残守缺”注定无法有效解决人工智能给版权正当性带来的新问题，我们需要一个更加开放、多元的正当性理论基础为版权提供坚实的价值支撑。劳动财产理论、分配正义理论和社会规划理论分别从权利拨归、利益分配和社会发展三个层面为版权建构了一个多元价值集成，能够为人工智能时代版权法规范价值、工具价值和目标价值的实现提供有效的指引。不可否认的是，对新技术语境下版权正当性的反思与讨论，也囿于当下的技术发展水平。当前，大语言模型仍在持续迭代发展，其“智能”水平也在不断提升，人类中心主义的版权法在机器趋向中心的背景下如何存续，是需要进一步思考的根源性问题，理论和实务界仍需保持“发展的眼光”来看待技术进步与版权法之间的复杂关系。同时，理论的价值必须落到实践当中，对版权基础理论的反思应有助于解决新技术语境下版权面临的现实挑战。未来的研究也需要探索如何将多元主义的版权理论有效地应用于ChatGPT语境下版权实践问题的解决，从而实现理论与实践的有机结合，为版权法的创新和完善提供新的思路与指导。

本期执编/陶宇彬

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来源：国际新闻界杂志