2024年1月26日，香港大學黃乾亨中國法研究中心主任張湖月教授與中國人工智能產業(yè)發(fā)展聯(lián)盟（AIIA）政策法規(guī)工作組組長、聯(lián)合國高級別人工智能咨詢機構成員、中國政法大學張凌寒教授攜手合作，成功舉辦首場生成式AI治理高峰對話，聚焦知識產權問題。本次會議邀請了北京互聯(lián)網法院“AI文生圖”著作權案的主審法官朱閣、清華大學的崔國斌教授、華東政法大學的王遷教授、紐約大學的Jason M. Schultz教授以及康奈爾大學的James Grimmelmann教授作為嘉賓。會議以Zoom在線圓桌形式舉行，通過知產財經與北大法寶平臺進行直播，吸引了近7000名觀眾在線參與?；顒蝇F(xiàn)場氣氛熱烈，討論內容引人入勝，深受觀眾喜愛與好評。

　　會議背景信息詳見→2024年生成式人工智能治理高峰對話系列

　　特編輯會議視頻及詳細文字總結，以饗讀者。

　　會議一覽

　　張凌寒：2024年初，我與張湖月教授共同發(fā)起了“生成式AI治理高峰對話系列”活動，旨在邀請國內外頂尖學者與專家，深入探討生成式AI面臨的治理挑戰(zhàn)以及應對策略。首場會議的主題為生成式AI與知識產權制度，參會嘉賓皆為產業(yè)界和技術界的權威人士?；厮?0多年前，互聯(lián)網技術最早挑戰(zhàn)的法律制度便是知識產權；以美國千禧版權法案為代表，法律對技術發(fā)展也作出了積極回應。

　　美國專家評議環(huán)節(jié)

　　1. 生成式AI對版權法的挑戰(zhàn)：思想/表達二分法&實質性相似

　　張湖月：近期，斯坦福大學的Mark Lemley教授提出，生成式AI將對版權制度提出兩大挑戰(zhàn)，分別涉及思想/表達二分法和實質性相似。請問兩位對此有何看法？

　　“思想/表達二分法”將作品分為思想與表達兩方面，版權法只保護對于思想觀念的獨創(chuàng)性表達，而不保護思想觀念本身。

　　“實質性相似”是版權法領域侵權行為認定的重要規(guī)則，指被告作品與原告作品在思想的表達方面構成同一，以至于排除了被告獨立創(chuàng)作作品的可能性。

　　James Grimmelmann：在生成式AI的幫助下，創(chuàng)作者只需輸入非常簡單的指令，就能通過AI輸出極其豐富的表達。如果堅持傳統(tǒng)的“思想/表達兩分法”，版權法應當只保護指令本身，因為這才是創(chuàng)作者的表達；如果指令太簡短，則完全無法得到版權法的保護。其次，版權法根據(jù)“實質性相似”的規(guī)則判斷是否構成侵權。如果創(chuàng)作者思想的表達是其輸入的指令，那被對比的應當是兩個指令，即便AI最終生成的表達非常不同；當然，也可能出現(xiàn)相反的情況，即兩個完全不同的指令生成高度相似的表達。這些問題都是很大的挑戰(zhàn)。世界上之所以存在版權，正是因為印刷技術的出現(xiàn)使人類大幅降低了藝術作品的生產成本。印刷機的發(fā)明到第一個版權法誕生之間相隔了150年；如今我們尚處于生成式AI時代的第2年。我們并不了解生成式AI如何促進創(chuàng)意，也不清楚激勵機制應如何設計，同時無法識別生成式AI設計產出可能帶來的潛在危險，這使得當前情況充滿不確定性。

　　Jason M. Schultz：版權法理論認為，版權應該充當誘因的角色，鼓勵大家創(chuàng)作。隨著生成式AI的普及，創(chuàng)作成本與參與門檻大大降低。如果藝術的關鍵是想到表達，而表達本身只是一個機械化的執(zhí)行過程，那當生成式AI把這一過程變得無比簡單時，“思想/表達二分法”就值得重新探討。在生成式AI的世界，我們真的需要版權保護作為激勵才愿意進行創(chuàng)作嗎？這非常值得懷疑。

　　2.? AI生成內容的版權保護：中國“AI文生圖”著作權侵權第一案

　　張湖月：近期，北京互聯(lián)網法院針對AI生成內容的版權保護作出一項富有創(chuàng)新意義的判決，確認了生成式AI作品的可版權性。該判決在全球范圍內引發(fā)廣泛關注。同期，美國版權局再次拒絕為AI生成內容賦予版權，至今已連續(xù)四次駁回AI作品的版權注冊申請。請問兩位對此有何看法？

　　James Grimmelmann：實際上，中美之間的做法差距并不大。目前，美國的相關案例都是在版權登記階段出現(xiàn)問題。這些案例可以視為一種“測試”，旨在確立一個更為廣泛的版權法先例。涉案的作者要么主張將AI本身登記為作者，要么在輸入指令與AI參與的信息披露上非常不完整，沒有充分強調人在創(chuàng)作過程中的重要性。而北京互聯(lián)網法院的案件性質則截然不同，它是一個非常具體的侵權訴訟，同時對生成過程和輸入指令進行了非常詳細的披露。因此，兩個法域之間的差異可能并非本質性的。在美國，北京互聯(lián)網法院的案件可能也會得到類似的判決結果。盡管在“太空歌劇院”案中，一幅包含600多個指令并獲得大獎的AI生成作品被美國版權局駁回申請，但創(chuàng)作者并未披露這些指令的具體內容，也沒有披露AI生成的原始草圖。美國版權局和法院正在鼓勵創(chuàng)作者積極披露自己的參與程度，否則就會因為證據(jù)不足而無法獲得版權保護。

　　Jason M. Schultz：此外，許多美國法院正在探討如何確立一個評估生成式AI作品版權性的方法。這也是版權法面臨的一個挑戰(zhàn)：我們應該從事前還是事后的角度進行判斷呢？在爭議發(fā)生后回顧事實似乎更有助于我們理清案情。另外，“原創(chuàng)性”的內涵確實需要進一步闡釋，因為目前法律中關于原創(chuàng)性的要求非常低。

　　3.? 使用受版權保護作品訓練生成式AI的侵權問題

　　張湖月：美國一系列訴訟的核心爭議點集中于利用受版權保護的作品來訓練AI是否構成侵權。主流觀點認為，這種做法可受到合理使用的豁免，因為AI生成內容具有轉化性。然而，在某些案例中，AI生成的內容可能與原作品高度重疊，例如美國“紐約時報”案。針對此類情況，OpenAI辯稱之所以出現(xiàn)重疊是因為指令本身具有很強的誘導性。請問兩位對此有何看法？

　　“合理使用”是指根據(jù)版權法的規(guī)定，以一定方式使用作品可以不經著作權人的同意，也不向其支付報酬。

　　James Grimmelmann：在美國，圍繞“合理使用”有兩大發(fā)展趨勢。第一，轉化性使用，即對他人作品進行創(chuàng)意性改編。第二，復制他人材料用于完全沒有藝術表達性的目的，比如研究的收藏庫、搜索引擎。這些系統(tǒng)吸納許多受版權保護的作品，但其復制出來的產物并沒有與原作品競爭。然而，生成式AI融合兩者。它不僅廣泛吸納版權作品進行訓練，同時生成具有表達性的衍生作品。因此，這兩種合理使用的情形都不完全適用于生成式AI，但它又與兩者都存在關聯(lián)。

　　Jason M. Schultz：在判斷是否構成合理使用時，需要結合最終生成的內容本身進行評估。即使某公司僅利用紐約時報的網頁來訓練一個AI系統(tǒng)，最后也可能生成數(shù)百萬種不同的表達方式；在這些表達中，可能僅0.1%存在侵權行為。一個關鍵的爭論焦點在于：AI公司自動爬取數(shù)據(jù)進行訓練與尋求版權持有人單獨授權之間的區(qū)別是什么。與此相關的有兩點：第一，競爭。為了促進不同AI之間的競爭，不能僅讓世界上最富有的公司獲得訓練數(shù)據(jù)，而向所有版權人購買授權的費用非常高昂。第二，偏見。如果AI能使用更廣泛的數(shù)據(jù)進行訓練，就能避免產生偏頗的語言。例如，在美國，左派反對AI使用其數(shù)據(jù)進行訓練，而右派則非常愿意。如果實行授權制，訓練數(shù)據(jù)是否會被右派觀點所主導呢？此外，AI生成的內容在很大程度上取決于指令內容，法院很難評估AI是否真的復制了某本書。如果用戶極力逼迫AI進行復制，確實有可能實現(xiàn)，但實際上有多少人會這么做呢？這也引發(fā)了一個問題：如果AI生成的內容確實構成實質性相似，那么應該由誰負責？是用戶還是人工智能服務提供商？

　　James Grimmelmann & Jason M.Schultz：該問題不存在普遍適用的答案。用戶使用AI的目的和情況各不相同，必須針對具體問題進行分析。版權法應對私人空間予以適當寬容。在北京互聯(lián)網法院的案例中，當AI生成的內容被上傳至公共領域時，問題的性質就不同了，尤其是涉及不公平競爭的情況?？傊?，當前生成式AI仍處于發(fā)展初期，任何版權問題都沒有確切答案，只能依靠更多司法判例來豐富我們的知識儲備。一個合理的制度應促使大型和初創(chuàng)公司都能茁壯成長，不依賴龐大的供應商，保障所有人平等地使用AI，并鼓勵合理競爭。如果法律僅允許大公司與另一個大公司打交道，這并不能解決問題，藝術家也無法獲得合理回報。此外，所謂的版權方經濟利益受損，可能是因為更多的人能夠與他們展開競爭，而不僅僅是因為某個人通過ChatGPT竊取了他們的作品。

　　中國專家評議環(huán)節(jié)

　　朱閣：在“AI文生圖”案中，原告通過一個AI大模型生成涉案圖片“春風送來了溫柔”。被告是一位原創(chuàng)詩歌作者，發(fā)布詩歌時使用該圖片作為配圖。原告主張被告去除了圖片上的署名水印并上傳到社交媒體，侵犯了原告的署名權和信息網絡傳播權。經審理后，認為涉案圖片具有可被識別的差異性和原告的獨創(chuàng)性智力投入，符合我國著作權法上“作品”的定義。圖片屬于美術作品，著作權歸屬于原告，因為AI大模型本身無法成為作者。關于智力成果要件和獨創(chuàng)性要件。智力成果要求體現(xiàn)自然人的智力投入。在涉案圖片生成過程中，原告進行了智力投入，如設計人物呈現(xiàn)方式、選擇提示詞、安排提示詞順序以及選定符合預期的圖片。獨創(chuàng)性作為核心要件，要求作品由作者獨立完成并體現(xiàn)獨創(chuàng)性表達。AI生成圖片是否體現(xiàn)作者個性化表達需進行個案判斷。原告基于自己審美選擇和個性判斷，對畫面元素、布局構圖等表達細節(jié)進行安排和選擇，體現(xiàn)了其意志；AI大模型如同畫筆或照相機，成為作者的創(chuàng)作工具。此外，新型疑難案件的法律適用需進行利益衡量，考慮案件雙方當事人及群體利益、立法者的價值選擇和社會公共利益。本案激勵人們使用新工具創(chuàng)作，符合著作權法的立法目的。通過激勵創(chuàng)作者使用AI技術，軟件研發(fā)者收益增加，形成良性循環(huán)，對產業(yè)發(fā)展帶來積極影響。對于社會公眾利益，當前技術條件下難以區(qū)分AI生成內容。如果區(qū)別對待，手工創(chuàng)作受保護而AI生成不受保護，將給社會傳遞負面激勵，導致人們拒絕使用新工具，或者隱瞞使用AI創(chuàng)作的事實，這可能侵害公眾知情權。

　　王遷：我強烈反對主審法官的判決思路。大部分AI帶來的所謂問題和挑戰(zhàn)并非真實存在。唯一的問題在于使用作品訓練AI是否構成合理使用。而對思想/表達二分法與實質性相似等并不構成任何挑戰(zhàn)。第一，關于思想/表達二分法。在AI語境下，我們關注的是用戶輸入的提示詞相對于AI生成的圖片是否為思想。如果是，則不受保護。我們討論的不是提示詞本身是否構成作品或表達，而是AI基于提示詞生成的圖片是否為用戶在著作權法上的表達。假設一位美術學院的老師也是詩人，他當場寫了首詩，要求全班30名美術學院的學生根據(jù)這首詩各畫一幅圖。這名美術老師寫的詩當然是作品，但美術老師的詩相對于這30名學生各自作的畫而言是思想。顯然這首詩無法決定每個學生畫作的構圖，他們都可以根據(jù)自己的想法理解這首詩，用自己的創(chuàng)造力生成相應的具體畫面。無論使用多么復雜精細的文字描述畫面，都無法決定畫面的構圖。同理，即使提示詞足夠詳細，生成的圖片也不能構成用戶的作品。我曾將一首描述日落場景的英文詩作為提示詞輸入兩個大模型，生成的圖完全不一樣。這首詩的描述足夠詳細。如果還嫌不夠詳細可以再寫下1000行。然而，把1000行的詩作為提示詞輸入兩個大模型，仍然不可能得到相同的結果。如果將選擇和輸入提示詞認定為創(chuàng)作行為，請問為什么一個創(chuàng)作行為就產生了如此多不同的表達？只有一個解釋：文字相對于它描述的圖片僅僅是思想，而非表達。第二，關于實質性相似。AI更沒有對實質性相似的判斷標準形成挑戰(zhàn)。在實質性相似的比較中，采用客觀標準。只關注原告作品與被訴侵權內容之間的相似度，而與被訴侵權內容是由AI生成的還是人創(chuàng)作的無關。此外，根據(jù)美國版權局四份裁決書及指南，其不可能對北京互聯(lián)網法院一案中的涉案內容進行作品登記。美國版權局并未質疑過申請人造假，反而希望借此澄清AI生成內容能否作為作品登記。在“太空歌劇院”案中，美國版權局并未反駁申請人關于使用600多個提示詞的說法，但仍然認為這不是人在創(chuàng)作作品，因為是AI自主生成的。

　　崔國斌：首先，在思想/表達二分法方面，若創(chuàng)作者僅撰寫提示詞，雖提示詞本身可能構成文字作品，但AI基于提示詞生成的圖片通常并不包含作者獨創(chuàng)性表達。只有在創(chuàng)作者選定圖片后，再通過提示詞或其他方式，對表達性細節(jié)或構圖要素進行反復修改，才可能對圖片表達部分構成獨創(chuàng)性。我與王遷教授的意見不同在于，王遷教授認為后一種情況也沒有獨創(chuàng)性。其次，對于美國版權局是否可能授予“中國AI文生圖”第一案中的作品版權，我同意王遷教授的意見。美國版權局拒絕保護很多AI生成作品，認為它們不具備獨創(chuàng)性；而中國涉案作品的提示詞修改細節(jié)可能還少于美國作品。例如，在美國“太空歌劇院”案中，作者選定作品后，先固定大框架，再用細節(jié)修改，反復使用Photoshop等傳統(tǒng)畫筆類工具對內容進行打磨，整個過程耗時80多小時。但美國版權局仍然認為其缺乏獨創(chuàng)性——如此嚴苛的標準是不正確的，將這一標準應用于上述中國案例中的訴爭圖片，估計美國版權局會得出否定獨創(chuàng)性的結論。最后，關于侵權與合理使用問題。兩位美國教授都傾向于認定AI訓練使用數(shù)據(jù)有可能構成合理使用。Schultz教授的觀點主要從競爭和中立性兩個方面進行考慮。首先，對于AI訓練過程的許可要求可能會妨礙公平競爭，這不僅涉及公司間的競爭，還涉及國家間的競爭。其次，如果部分版權持有人同意許可，而另一部分人不同意，可能導致AI生成的內容立場存在偏頗。此外，兩位美國教授似乎暗示，合理使用可能更多地適用于非商業(yè)目的，而純商業(yè)目的需要重新審視。然而，即使是純商業(yè)目的，也應當視為合理使用。若要求AI提供者為所有的訓練數(shù)據(jù)支付大量授權費用，同時確認每個人的貢獻，可能導致市場失靈和社會成本上升，而這完全沒有必要。當然， AI輸出內容如果侵權，則應追究輸出環(huán)節(jié)的法律責任。這與訓練環(huán)節(jié)的使用行為是否構成合理使用，是兩個問題。

　　圓桌討論環(huán)節(jié)

　　Jason M. Schultz：我認同的觀點是，當指令與提示詞更具有建設性和創(chuàng)意時，它們與AI生成作品之間的聯(lián)系將更加緊密，從而傳導獨創(chuàng)性表達；而若僅提供一些提示詞讓AI完成剩余工作，這種效果就難以實現(xiàn)。這正是思想/表達二分法的有趣之處。

　　James Grimmelmann：朱法官提出了一個有趣且值得思考的觀點，即人們使用AI生成藝術品的誘因和激勵是什么。AI生成作品與人類創(chuàng)作作品的客觀差異很小，如果版權法規(guī)定所有AI生成的作品都不受保護，可能誘使很多人使用AI并撒謊否認。盡管我不確定這個問題能否得到解決，但如果一個法律制度在人工生成與AI生成作品的權利之間設置非常尖銳的區(qū)別，確實將產生負面誘因。

　　崔國斌：我非常認同Schultz教授的觀點，即在AI輸出具體內容后，用戶利用提示詞對特定圖片的具體特征進行進反復修改時，如果提示詞足夠具體，用戶可能對最終生成的圖片做出獨創(chuàng)性貢獻。王遷教授認為文字作品無法定義圖片中的表達性要素，我認為這一觀點并不總是正確。以一個例子說明，如果提示詞非常詳盡，確切地定義了圖片中許多像素級別的特征，這些文字就有可能對圖片的表達性因素和構圖產生貢獻。實際上，任何數(shù)字化圖片都可以通過文字描述，通過計算機程序定義。程序代碼類似于文字表達。因此，不能說提示詞類的文本一定不能對圖片中的表達做出貢獻。當然，如前所述，多數(shù)情況下，單一回合提示詞的創(chuàng)作者的確不會對AI基于該提示詞生成的圖片做出獨創(chuàng)性貢獻。此外，我也同意Grimmelmann教授的觀點，即如果不保護任何AI生成的內容，可能導致社會對使用AI的消極態(tài)度。我們不能簡單地認為使用AI工具就不能產生獨創(chuàng)性作品，特別是在AI與普通的Photoshop等畫筆類工具高度融合的背景下，用戶對AI輸出內容進行個性化修改，幾乎是不可避免的習慣。這時候，強調AI生成內容不能獲得著作權法上的保護，意義并不大。

　　王遷：首先，在“太空歌劇院”案中，我不反對AI生成的內容經過人使用Photoshop修改之后，可能形成受保護的作品。美國版權局也并不認為對AI生成的內容通過Photoshop處理后形成的內容無法登記。實際上，美國版權局只是要求申請人聲明放棄AI生成內容的權利，但申請人不愿放棄，導致最終無法登記。其次，關于通過多輪修改是否能形成受保護的作品，我曾在Stable Diffusion和Midjourney上進行實驗。首先讓它們繪制中國風格的女孩，兩個AI生成的內容完全不同。接下來讓女孩戴上眼鏡，兩者都畫上了眼鏡。但Stable Diffusion給女孩畫了第三只手，非常驚悚。關鍵在于第三步，當試圖具體要求將女孩眼鏡框高度降至原來的2/3時，AI無法實現(xiàn)。這是因為目前AI無法像人類一樣理解用戶的指令，它只能按照自身訓練和算法規(guī)則生成新圖。因此，不論修改多少輪，每輪中用戶對生成的內容都缺乏可控性。換言之，AI生成內容，不論經過多少輪，每輪都是黑箱，人無法預測最終結果。第三，崔國斌教授提出，把一幅畫在屏幕上畫成很多格，接著描述像素級別的格子特征，就能對應一幅畫。我想起自己剛學計算機時，把《蒙娜麗莎》輸進了電腦。我的方法是輸入坐標而不是用人類的自然語言描述這幅畫，坐標的數(shù)值是講給計算機聽的，而不是我們今天討論的AI文生圖。如果我們使用自然語言描述這幅畫，無論多么精細，與AI生成的圖像永遠不會完全一致，除非AI發(fā)展至電影《盜夢空間》般的水平，潛入人腦，將已構思完成的畫作精準拷貝出來；但屆時應改名為“復制式AI”而非“生成式AI”。此外，在美國，盡管AI生成內容不受版權法保護，但使用AI的用戶數(shù)量并未減少。這說明是否用版權保護AI生成內容對用戶使用生成式AI的意愿并無直接影響。

　　張湖月：朱閣法官認為，認定AI生成內容具有著作權可鼓勵人們使用AI。然而，若創(chuàng)作者普遍使用AI進行創(chuàng)作，未來人類原創(chuàng)作品在市場上可能越來越稀缺。這是否會導致數(shù)據(jù)稀缺？因為大模型的訓練仍需依賴人類創(chuàng)作的作品。許多研究表明，若僅向大模型投喂AI生成的數(shù)據(jù)或作品，模型的表現(xiàn)將逐漸下降。因此，從長期來看，鼓勵人類創(chuàng)作對藝術創(chuàng)作和AI發(fā)展都至關重要。請問各位對此有何見解？

　　Jason M. Schultz：為了培養(yǎng)理想的創(chuàng)意經濟，我們需提高針對AI生成內容的原創(chuàng)性門檻。目前，使用生成式AI進行創(chuàng)作過于簡單，所以人們在使用時并不需要額外的回報和誘因；這甚至可能會扼殺創(chuàng)意。我們需通過新的法律法規(guī)，在人類創(chuàng)作的基礎上，設定門檻來賦予達到一定水平的AI生成內容某些權利，以留出空間供人們進行創(chuàng)作。

　　崔國斌：我們應該對藝術保持信心，單純由AI自動生成的內容并不能與真正的藝術家競爭。鼓勵藝術家使用AI只是基礎，創(chuàng)作過程中仍需不斷修正和改進，賦予作品以靈魂。如果藝術家無法做到這一點，那么被AI替代的藝術家的作品本就應該被替代，不能稱之為真正的藝術?；貞踹w教授否定AI可以對選定圖片具體特征進行修改的例子，無論是突然出現(xiàn)的第三只手，還是無法修改眼鏡大小的問題，這些都是可以在用戶端克服的技術問題。出現(xiàn)第三只手，很可能是沒有限定足夠的反向提示詞；無法修改眼鏡大小是因為沒有在眼鏡關鍵詞后面加括號并按照語法輸入機器能看懂的指令，或者沒有安裝合適的插件。Stable Diffusion是一個開源軟件，很多人正在開發(fā)各種插件，使人類能夠用文本、圖形指令或鍵盤操作等方式來修改畫面中的具體內容，操作空間非常大。隨著AI技術的發(fā)展，我們繼續(xù)強調基于文本指令等修改方式與Photoshop按鈕式修改方式之間存在本質差別，沒有意義。未來應實現(xiàn)兩者之間的無縫替代，這是不可避免的趨勢。王遷教授否定AI可以對選定圖片具體特征進行修改的例子，并不能證明利用文本提示詞就無法具體或徹底地修改一幅AI輸出的圖片，這只是因為現(xiàn)有AI技術尚未被發(fā)揮到極致，或者使用者對AI插件技術可能性的了解不準確所致。

　　朱閣：回應關于激勵問題，首先，AI讓原本沒有繪畫技藝的人也能進入美術作品市場，展現(xiàn)他們的創(chuàng)造力。其次，許多藝術家已將AI大模型納入工具箱，這可能替代藝術家的重復性勞動。再者，在價值問題上，如今許多人可能偏愛手工制作的物品，盡管價格更高，但仍有購買需求。未來，AI生成作品充斥市場，手工繪畫作品將更為稀缺且更具價值。此外，目前AI軟件使用具有一定門檻，應鼓勵用戶投入更多精力進行學習。最后，按照我國主流觀點，獨創(chuàng)性是一個有或無的問題。根據(jù)現(xiàn)有作品標準，會有相當一部分利用AI生成的圖片可以達到獨創(chuàng)性要求，因為我們關注的是人的投入。

　　王遷：三句話回應。首先，我之前舉的例子并非對AI的侮辱，而是對AI技術現(xiàn)實應用的說明。其次，當我們在這個議題中討論“工具”時，我們指的是“創(chuàng)作工具”，而非“工人作為資本家賺錢的工具”意義上的“工具”，也不是“AI作為人類改造世界的工具”意義上的“工具”。在這個意義上，創(chuàng)作工具意味著它不參與內容的決策過程，否則就不能稱之為創(chuàng)作工具。第三，AI生成的內容能否作為作品保護，與獨創(chuàng)性是有無問題還是程度問題無關，因為無論是獨創(chuàng)性還是智力投入，脫離思想/表達二分法進行分析都毫無意義，例如，E=mc2，雖然有愛因斯坦的智力投入且具有獨創(chuàng)性，但它不是作品，因為它屬于思想/表達二分法中的思想。

　　張湖月：非常感謝各位嘉賓的精彩發(fā)言，也感謝觀眾的積極參與。本次會議僅是生成式AI治理高峰對話系列的開端，希望大家今后繼續(xù)支持我們！

　　張凌寒：今天的討論非常熱烈，感謝各位嘉賓帶來的真知灼見與精彩對話，期待未來高峰論壇能像今天一樣富有成效。謝謝大家！