李 忠 诚

(南京师范大学 法学院，江苏 南京 210046)

一、引 言

“算法创作”又被称为“数据驱动创作”(Data-Driven Creativity)，如今已经在版权产业领域广泛应用，它是指通过算法和大数据相结合事先获取消费需求，然后进行版权产品的定制与营销决策的一种新型内容生产模式[1]46。通过数据挖掘技术发现用户偏好并据此定制符合用户需求的版权产品，是算法创作的重要应用之一。“人工智能创作物”是算法独立创作的结果，但算法创作更为广泛地应用在于辅助人类作者从事内容生产。即便是作为内容生产的辅助工具，算法创作仍然对“浪漫主义创作理论”以及建构在其基础之上的“作者个性”这一独创性判断标准带来巨大冲击。在算法创作模式下，算法和数据可以部分甚至完全替代人类作者成为内容的来源之一，其所创作的内容也更多地体现为“用户偏好”而非“作者个性”。随着算法越来越深度地参与内容生产，可以预见，作品中体现“作者个性”的部分将逐渐消退甚至消失殆尽。如果沿用以“作者”为中心的传统独创性理论，那么著作权法将面临“独创性判断流于形式”“投资者利益难以保护”“社会资源配置效率低下”等制度困境。为此，本文分析了算法创作如何影响版权产业的内容生产，并认为算法创作疏离了作者与作品之间的联系、动摇了“浪漫主义创作理论”这一传统独创性理论的基础，独创性标准应当从“作者个性标准”向“读者标准”转变。

二、以“浪漫主义创作理论”为基础的独创性理论

追溯西方著作权制度的发展史可以发现，“19世纪早期的浪漫主义思想与发端于20世纪中叶的现代主义艺术思潮对版权法的影响非常深远”[2]148。……