聚焦 | 对谈颜伯儒:AI提示词能否成为作品?

原告是一家从事美术创作的公司。2022年，原告撰写六组英文提示词，陆续输入Midjourney生成图片，并在小红书等平台发表。提示词涉及新艺术风格、巨型海蓝宝石冥河水母、阿尔丰斯·穆夏的创作风格、古代手绘手稿、纸莎草、复杂细腻的水母质感、镶金木制相框和镜面对称等元素。〔1〕

原告后来发现，二被告在社交平台发布的画作与其生成图片近似，相关画作还被收入公开出版的艺术图鉴。原告在Midjourney平台检索后认为，二被告生成画作时使用的提示词与其六组提示词文本相同。原告据此主张涉案提示词构成文字作品，二被告的行为侵害其复制权、发行权、信息网络传播权和署名权，请求停止侵权并赔偿维权合理开支9900元。〔2〕

二被告提出多项抗辩，包括提示词只是公有领域词汇的组合，属于思想或有限表达，撰写提示词属于人机交互而非创作行为，以及开放社区中的提示词学习使用不构成侵权等。黄浦区人民法院首先审查权利客体。法院认为，涉案六组提示词虽反映一定创作意图，但各元素仅为简单罗列和无序组合，所采用的艺术风格与材质细节也属于常规表达，没有体现表达层面的个性化智力投入；其核心仍是对预期画面元素和呈现形式的指令与构思，属于思想范畴。因此，涉案提示词不构成作品，原告不享有著作权，法院据此驳回全部诉讼请求。〔3〕

一、接到这个案件时，为什么并不轻松

曾田：现在很多AIGC案件都聚焦生成物，本案却回到了提示词。当时原告为什么选择从提示词的角度主张权利？

颜伯儒：我们代理的是被告，提示词是原告选择的权利客体。接到这个案件时，我们并没有觉得轻松。生成物是否构成作品，至少已有一些案件可以参考，但我们查了国内外案例，没有找到直接讨论提示词著作权的判决。

前几年大家很关注提示词工程，也出现了提示词工程师这种职业。提示词工程师会认为，提示词中有自己的创意、劳动和知识成果；一些代码工程师也会觉得，写提示词和写代码有相似之处，既然计算机软件代码可以受到保护，提示词也应当受到保护。所以我们接到这个案件时，压力还是比较大的。

曾田：这个案件最先要解决的难点是什么？

颜伯儒：第一个问题是，如果原告主张提示词构成作品，它究竟属于什么作品。原告提交的是一组词汇，我们当时考虑过文字作品、计算机软件，也考虑过其他作品或者汇编作品的可能性。

第一次开庭时，证据交换结束后，我们专门询问原告主张的作品类型。原告最后明确主张文字作品。作品类型确定以后，案件才可以按照文字作品的标准继续讨论。

曾田：原告为什么没有选择最后生成的图片，而是选择提示词？

颜伯儒：同样的提示词，依据模型等因素，生成的图片可能完全不同。我们在庭上也作了展示，几次生成的图片并不一样。如果图片不一样，通过图片主张权利就会遇到困难。

曾田：技术人员常把提示词和代码相提并论。您认为二者最主要的区别是什么？

颜伯儒：它们都可以看作机器语言，但我们认为，计算机软件代码和提示词之间仍有区别。程序员写下一段代码时，通常知道这段代码运行后会实现什么功能，代码可以和计算机中实现的功能形成相对直接的对应。

提示词则存在黑箱和随机性。人在脑子里想象一幅樱花图，把想法写成提示词，但这个想法还没有直接作用于最后生成的图片。模型最终生成什么，人不能完全控制。这是我们当时区分代码和提示词的一个重要考虑。

曾田：如果提示词描述得非常具体，例如人物、场景、发色、手中的物品都写得很清楚，这种具体性会不会变成表达？

颜伯儒：思想有时只能通过文字呈现，但用文字写出来，不等于已经成为著作权法意义上的表达。即使场景描述得很具体，仍然要区分它是在表达一段文字，还是在向模型说明希望生成什么画面。

写提示词时，使用者可能只需要告诉模型“镜面对称”，不需要描述镜面对称的美。写一段文字作品则不同，文字本身要形成可供人感受的表达。

曾田：如果把同样的内容改写成完整的自然语言段落，是否更容易受到保护？

颜伯儒：有这种可能。如果一长段话描述了一个具体场景，它可以按照文字作品的标准判断。我的意思是，它受到保护，是因为这段文字本身符合文字作品的要求，而不是因为它具有提示模型生成内容的功能。

一段本来就具有文字表达的内容，也可以被拿去作为提示词。例如先写一首诗，再把诗输入模型。此时需要保护的是诗本身，而不是提示词的功能。

曾田：你们当时也考虑过汇编作品，这条路径为什么没有成为案件的重点？

颜伯儒：我们确实考虑过，但原告没有主张汇编作品。就本案而言，我们认为这些词汇单独来看缺少作品意义上的表达，组合到一起以后，也没有形成新的整体表达。所以案件最后还是回到文字作品的判断上。

三、法院否定的是本案提示词，还是所有提示词？

曾田：您怎么理解法院最后的态度？法院是否倾向于认为提示词一概不受保护？

颜伯儒：我自己的感觉是，法院并没有在司法上完全否定提示词构成作品的空间。这个案件后来上了《人民法院报》，相关点评也提到，法院没有封死提示词构成作品的可能性，只是认为本案提示词不具备相应条件。

我个人的观点会更严格。我认为，通常意义上的提示词是人机交互行为，类似于在搜索引擎中输入关键词，目的在于让机器实现某种功能，而不是进行表达。因此，我倾向于认为提示词本身不属于作品。但这是我的个人观点，法院对这个问题保留了空间。

曾田：本案原告败诉，主要是因为提示词缺少独创性，还是因为无法证明账号和发布主体？

颜伯儒：主体问题比较靠后。法院有一整套审理逻辑，前面已经在作品属性、独创性和思想与表达层面作出判断，后面的主体问题就不会成为决定结果的重点。

曾田：涉案词汇包括宝石、动植物、纸莎草、博物学笔记等，看上去并不完全相关。法院为什么仍然否定其作品属性？

颜伯儒：这些词放在一起，首先是为了实现生成画面的功能。再按照文字作品的标准看，它们之间也没有形成具体的新表达。

四、创作过程和生成结果应当怎样看？

曾田：AIGC作品存在随机性，使用者也很难在法庭上复现同一个结果。判断人的贡献时，应当更侧重输入和交互过程，还是侧重最后的表达？

颜伯儒：我们当时的观点是，单纯选择不属于创作。模型给出四张图片，用户选择其中一张，这里面当然有人的判断，但我们认为，只有人在结果中进行了具体表达，才更接近著作权法要保护的创作。

生成过程和侵权比对也不是一回事。判断一个成果是否有人类贡献，会看创作过程；判断是否侵权，则更多会看接触和实质性相似，以及相似部分中有多少属于独创性表达。

曾田：如果侵权比对最终还是看结果，为什么权利成立时又越来越强调过程证据？

颜伯儒：我也一直在思考这个问题。以前画一幅画、拍一张照片，作品本身往往能够反映创作过程。AI降低了生成和复制的门槛，一个结果可以很快被反复生成和复制，所以过程显得更加重要。

我有一个比较理想化的想法。我们可能需要更多地关注创作者为什么形成这个结果，他经历了哪些选择，又放弃了哪些选择，而不能只看最后留下的那一部分。当然，这个想法怎样进入现有著作权制度，还需要继续讨论。

曾田：不同的人使用同一套工具，最后得到的内容也会不同。能不能直接从结果反推人的贡献？

颜伯儒：理论上，结果应当能够反映一部分人的贡献。但成果太容易复制时，仅看结果很难说明它是怎样产生的。有时没有被选择的那部分更能说明创作者为什么作出现在的选择，但外界通常只能看到最终结果。

从整体创作环境看，我个人更倾向于让缺少人类具体表达的AIGC图片进入公有领域。如果图片确实是人画的、人在上面作出了具体修改，能够拿出底稿和过程材料，就保护人的表达；如果只是从模型生成结果中作了选择，我认为不宜仅凭选择取得著作权。

曾田：这种保护标准以后会不会发生变化？

曾田：如果创作者使用AI制作内容，后来发现别人抄袭，通常需要提交哪些证据？

颜伯儒：可能需要整个创作过程，包括提示词、参数选择、底稿、源文件、首次发表的平台和时间。这些材料要能够对应起来。

以前可能提交首次发表证据或者源文件就够了，现在法院会进一步要求创作底稿、创作时间、哈希存证等材料。AI出现以后，法官也可能会怀疑一张普通图片、一段文字或者一个视频是不是由AI生成，证明创作主体和创作过程的要求因此提高了。

曾田:完整保存全部创作过程，对创作者来说是不是负担太重？

颜伯儒:这是很现实的问题。一个视频项目的源文件可能有几十GB，创作者剪辑完成后会压缩备份，也会删除不重要的素材。要求所有人完整保存全部材料，成本确实很高。

创作者本来就不一定了解法律，也不知道以后需要用哪些材料证明作品是自己的。现在如果要不停堆叠证据，才能证明作品归属，是否抬高了创作者维权的门槛，我觉得还需要继续讨论。

曾田:如果只提出一个轻量化建议，至少应当保留什么？

曾田:准备这个案件时，你们有没有考虑原告改用反不正当竞争法或者商业秘密主张权利？

颜伯儒:我当时比较担心这两条路径。如果由我代理原告，我可能会考虑反不正当竞争法和商业秘密。

提示词如果只在公司内部使用，具有保密性和商业价值，公司也采取了保护措施，可以考虑商业秘密。但本案提示词是公开展示的，不符合商业秘密所要求的保密状态。

反不正当竞争方面，我觉得本案想走这条路径也比较难。若换一个场景，例如提示词已经形成一定影响，有人直接抄走并持续变现，可能会有讨论空间。

曾田:是不是只要提示词凝结了劳动，被别人拿走，就可以构成不正当竞争？

颜伯儒:我认为不能这样理解。不正当竞争中的“搭便车”，首先要有一辆可以搭的“车”。原告的成果本身需要具有一定影响或者价值，被告也确实获得利益，或者给原告造成损失。仅仅证明自己付出了劳动，还不够。

我个人坚定地认为，提示词不是创作行为，很难用著作权保护。但很多智力劳动成果确实无法纳入著作权、商标或者专利。在适当的案件事实下，我希望反不正当竞争法能够对这类成果提供保护。不过这类案件的举证要求会比较高，因为首先要说明这究竟是一种什么利益，为什么应当受到保护。

曾田:如果由你代理一件提示词不正当竞争案件，你会怎样证明投入？

曾田:AI领域的新类型案件还没有成熟规则。年轻律师想进入这个领域，需要提前做哪些准备？

颜伯儒:我没有刻意为了某一类案件作准备。我们平时一直陪着客户处理一线问题，在AIGC案件出现以前，客户已经开始用AI制作商业图片，也会来问版权问题。把日常案件做好，长期跟着客户解决实际问题，机会自然会出现。

典型案件胜诉的背后，也会有失败的案件。很难为了做一个“首例”案件，专门去找到一个案件。更现实的做法还是把平时该做的事情做好。

曾田:律师是否需要专门学习技术？

颜伯儒:律师不可能了解所有技术，很多客户使用的技术，我也还在学习。我觉得要多向客户和技术人员请教。我们有时比起对面只来法务，更担心对面技术人员直接到庭，因为他对技术细节非常熟悉。

律师的工作不是把自己变成技术人员，而是先弄懂技术，再把技术语言转化成法官能够听懂的法律语言。这个过程没有一套现成教程，只能在案件中不断学习，多跟程序员和其他技术人员沟通，遇到不懂的地方就追问到底。

曾田:向法官解释复杂技术时，有哪些具体方法？

颜伯儒:可视化很重要。我们会把技术架构画成结构图，再配合论文或者行业研究材料。法官如果不清楚，也会继续向律师询问细节。

曾田:您在工作中怎样使用AI？它最能帮助律师完成哪些工作？

颜伯儒:我现在很多文书都会使用AI生成。AI可以极大提高效率，让我把更多时间放在沟通和其他工作上。平时可能有两三个AI任务同时运行，我自己同时跟客户打电话。

但我不会把AI的修改直接当成结论。例如让AI审合同，我会先让它指出哪些地方建议修改，再由我逐项对照。诉讼策略也是一样。新类型案件没有现成答案，有些比较发散的举证思路，AI不一定能够想到。

曾田:如果大量文书工作可以交给AI，律师不能交出去的能力是什么？

颜伯儒:主要还是理解、沟通和翻译。律师要先理解问题，才能在技术人员、客户和法官之间转译。AI可以完成很多工作，但真正影响案件方向的判断和策略选择，仍然需要律师完成。AI是在放大这部分能力。

曾田:您有哪些比较稳定的AI使用习惯？

颜伯儒:第一，尽量使用能力更好的模型。第二，告诉AI你的目的，不要把每一步都限制得太死。第三，可以让AI先提出很多想法，再由人判断。

我还会为每个案件单独建立项目，把案件文件放进去，先让AI复述它对案件的理解，并对不清楚的地方向我提问。开庭前，我会让AI扮演法官，只围绕案件事实不停提问，用这种方式查漏补缺，相当于做一次模拟法庭。

在交付形式上，我也会先让AI输出Markdown，因为生成和修改速度更快，再把确认后的内容转成Word。长期使用本地智能体后，它还能逐渐熟悉本地文件的分类和命名习惯，在不同案件材料之间建立联系。

曾田:现在还没有开始使用AI的律师，会不会被淘汰？