（原標題：“喂養(yǎng)”的AI畫師，是創(chuàng)作還是偷竊？）

1、根據(jù)《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》第二十條，AIGC的服務提供者“構(gòu)成犯罪的，依法追究刑事責任”。

2、AI繪畫服務提供者“投喂”AI繪畫不侵犯復制權(quán)與信息網(wǎng)絡傳播權(quán)，不會構(gòu)成侵犯著作權(quán)罪。

3、若著作權(quán)人采取技術(shù)措施，AI繪畫服務提供者通過“爬蟲”避開技術(shù)措施獲取圖片并“投喂”，則可能構(gòu)成侵犯著作權(quán)罪。

AIGC的服務提供者雖然僅是根據(jù)用戶的要求進行相應的輸出，用戶具有相當強的自由決定如何使用，但作為平臺也需要承擔一定的社會責任。國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室2023年04月11日發(fā)布的《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》中第二十條提到，aigc服務提供者“構(gòu)成犯罪的，依法追究刑事責任”。颯姐團隊之前已經(jīng)在合規(guī) | “投喂”AI作畫，或成侵權(quán)作品？！一文中研究過有關(guān)“投喂”的法律性質(zhì)，我們從AI創(chuàng)作者的角度出發(fā)，認為一般情況下AI創(chuàng)作并不會構(gòu)成侵權(quán)行為，但仍需個案判斷。今天我們將從AIGC服務提供者的角度，聊一聊涉及到的刑事法律問題。

首先我們再來回顧一下AI繪畫的原理。具體而言AI繪畫有三層機制。第一層是基礎(chǔ)邏輯層。AI繪畫能完成風格上的遷移。第二層是數(shù)據(jù)庫。在第一層基礎(chǔ)邏輯的基礎(chǔ)上，AI就需要大量的“喂圖”來進行學習和總結(jié)，獲得不同的圖像參數(shù)范例。這一步就是所謂的深度學習過程。第三層是創(chuàng)造性輸出。AI繪畫的厲害之處在于其生成的圖片不僅是符合文字描述的，更重要的是能夠創(chuàng)造出符合美學邏輯的圖像。在上一步的基礎(chǔ)上，AI需要通過人類工程師告訴它哪一種結(jié)果是美的，并調(diào)整增加此類輸出結(jié)果的比重。這一步就是范例學習。

通過長期往復的深度學習和范例學習，AI就掌握了一些通用的繪圖規(guī)律，并通過總結(jié)規(guī)律修正模型。因此，AI繪畫大體上又可以分為三個階段的工作，數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、生產(chǎn)圖像?！拔箞D”是其中第二步“深度學習”的核心，也是飽受爭議的一種行為。優(yōu)秀的AI繪畫模型，必然少不了龐大的數(shù)據(jù)庫支撐，因此許多服務提供者會選擇使用“爬蟲”獲取大量數(shù)據(jù)。篇幅有限，以下我們主要分析對于AI繪畫服務提供者而言，AI繪畫服務提供者通過“爬蟲”獲取圖片后“投喂”AI繪畫這種行為是否有構(gòu)成侵犯著作權(quán)罪的風險。

《中華人民共和國著作權(quán)法》（以下簡稱《著作權(quán)法》）對于著作權(quán)人的權(quán)利保護采取的是列舉的方式，并在第五章“著作權(quán)和與著作權(quán)有關(guān)的權(quán)利的保護”詳細列舉了諸多侵犯著作權(quán)的行為。但在《刑法》第二百一十七條侵犯著作權(quán)罪中僅列舉了六項行為，而這還是在最近的一次刑法改動——《中華人民共和國刑法修正案（十一）》（以下簡稱《修十一》）——中從四項增加至六項?！缎奘弧穼υ摋l作了較大改動，不僅提高了刑期上限，還對構(gòu)成要件做了一定的改動。一方面，除“復制發(fā)行”行為構(gòu)成侵犯著作權(quán)的行為要件外，“通過信息網(wǎng)絡傳播”行為也同樣構(gòu)成侵犯著作權(quán)的侵權(quán)行為要件；另一方面，《修十一》還針對“采取避開或破壞技術(shù)措施”的行為加設(shè)了約束。

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