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新闻硕士论文:智能新闻制作中的版权研究

时间:2020-09-21 17:17 | 栏目:新闻论文 | 浏览:

硕士论文网第2020-09-21期,本期硕士论文写作指导老师为大家分享一篇新闻论文文章《新闻硕士论文:智能新闻制作中的版权研究》,供大家在写论文时进行参考。
  长久以来,人工智能都是一种辅助工具,而技术的进步、人工智能深度学习能力的加强,未来人工智能可以逐渐摆脱了人类的束缚,独立生成相关内容,因此也会陷入人工智能宄竟是辅助工具还是创作主体的困境。人工智能不同于以往计算机辅助工具,以往的计算机辅助工具对于生成物而言仅是技术上的工具,并不能对生成物的内容、表达产生实质性的作用,其作用在于丰富生成物的表达形式。而人工智能的学习能力,使其生成物能够与人类作品相媲美,甚至超越人类作品。如Dreamwriter软件可以大批量的生产财经类新闻,除此之外,还能有针对性地根据受众的不同风格,生成有差异性的版本,由此也引发了机器人终将会取代人类进行新闻写作的讨论。

  第一章  导论

  第一节  研究背景及意义
  2014年,日本首次研发出一款可以播报新闻的智能机器人Kodomoroid;2017年全国两会期间,各类智能新闻机器人的使用,丰富了媒体报道的形式;2017年,沙特阿拉伯赋予机器人索菲亚公民身份,这是世界上首个获得公民身份的机器人;AI智能合成主播,在播报新闻时可以模仿真人主播的唇形、语言风格,且可以24小时不停播报……人类想象力的边界正在被人工智能逐渐突破,而人工智能的应用也逐渐融入人类生活,悄然改变着人类生活。近年来,各个国家纷纷把人工智能作为国家的重大战略来发展,人工智能生成物及其衍生物逐渐走进人类的视野,人工智能帮助人类完成简单、繁琐的工作,使得人类的脑力劳动在一定程度上被解放出来,人类可以转向创作更具有独特创造力的作品。与此同时,智能生成物的著作权争议也广受关注。人工智能机器学习能力的提升,使得人工智能参与新闻创作时,不再是简单的辅助性工具,而是可以通过深入学习进行自主创作,在这样的情况下会产生更多著作权问题,并且问题更难以解决。因此,明确人工智能新闻的著作权相关争议,是我国传媒业发展及著作权法制度亟需解决的问题。随着传播方式、传播技术的不断革新,新闻作品的表现形式、生产方式发生了诸多变化。人工智能技术催生传媒业发展,新媒介形式、内容的诞生又导致己有版权格局的失衡。目前,人工智能己成为国家发展的重大战略,国务院于2019年发布《新一代人工智能发展规划》,全国两会也对人工智能的知识产权提出了新要求。然而,与人工智能相伴而生的,是接连不断的新型伦理、法律问题,目前我国学术界对人工智能著作权相关问题说法不一,莫衷一是。另外,法律与技术相互依存、互相渗透,人工智能技术影响着著作权法内容、程序、表现形式,著作权法的进步同时也对人工智能技术发展具有反作用。因此,对人工智能的著作权进行理论研宄显得十分必要,对智能新闻的作品属性、权利归属问题进行探讨,不仅有益于弥补我国著作权法的缺漏,为法院裁定智能新闻侵权案件提供具体的参照标准,也为我国人工智能新闻的保护、未来发展提供借鉴参考,具有非常重要的理论意义。人工智能已逐渐应用于各个领域,并已经取得非凡的进展,人工智能生成物在外观上,.己和人类作品没有明显区别。目前,法律未对智能创作物的权利归属作出规定,这将会致使诸多智能创作物居于无主状态,成为“孤儿作品”,法律的缺席会导致抄袭之风盛行,必定会对我国的新闻业环境产生一定的负面影响。因此,从中国著作权法的现实情况出发,多维度探讨人工智能新闻的著作权问题及困境,并在著作权法和人工智能新闻之间搭建桥梁,不论是对于新闻业还是对于人工智能发展本身来说,都具有极强的实践意义。
    第二节  文献综述
   2016年,谷歌人工智能围棋程序AlphaGo在围棋大赛中对战世界围棋冠军李世石,并取得胜利。这次比赛也推动了学界对于人工智能的研宄与讨论。笔者在CNKI中国知网中,以主题为检索项,以“人工智能”并含“著作权”为检索条件,检索出相关文献共306篇,最早的一篇文献出现于2015年,2018年文献高达106篇,相较于2017年的21篇文献,2018年有关人工智能著作权的科研文献处于井喷态势。从文献的发展走势和增长速度来看,国内关于当人工智能著作权的相关研宄己然兴起。但当人工智能生成物涉及到著作权领域时,学者们的看法是不一致的。本文通过梳理文献内容,发现人工智能生成物著作权方面的争议集中在可版权性、权利归属、保护模式等方面,且研宄层次更为深入,视角更为多元,不仅从法学角度研宄人工智能生成物的著作权,还从新闻生产的过程去分析机器人新闻的著作权问题。通过梳理,笔者认为目前研究争议较大的问题集中于以下三个方面:研宄智能生成物的著作权属性,关键需要判断生成物的独创性与作品资格。不同学者给的观点不同,且学者所论证的视角也有所差异,主要分为赞成、反对以及中立三种类别。赞成者认为人工智能生成物一定程度上已有了独创性,能构成作品,所以应予以著作权保护,代表为易继明、吴汉东教授。易继明教授基于独创性判断准则及作品要件构成分析,认为认定智能生成物的独创性,可以参照客观标准,只要符合独创性要求就可成为作品。并指出,人工智能虽不是人,但是其生成物却能成为法律意义上的作品。吴汉东则从智能生成物的创作主体分析,指出人工智能生成物实际是人机合作的成果,依然以著作权法的人格主义为基础,不能由于其创作者不是人,就对其生成物的可版权性予以否认,只要人工智能生成物是自主完成的,就能构成受著作权保护的作品。王小夏、付强也同样认为,如果人工智能生成物满足作品的独创性标准,就可成为受著作权保护的作品,从而受到著作权保护。反对者认为,人工智能生成物当前离达到作品的标准还有一段距离,无需进行特别保护,典型代表如熊琦、王迁教授。熊琦教授认为,著作权法意义上的作者,指的是自然人和法人,如果将人工智能视为作者,人工智能生成内容变成受著作权法保护的作品,这会对目前的主客体识别标准、所有权原则产生影响。王迁教授指出,人工智能产生的内容是在模板、算法和程序的综合运用下的成果,若不符合独创性要求,就不能成为作品,因此也不能拥有可版权性。叶霖也指出,人工智能目前还只能作为电子工具或是拥有某种特定思维功能的机器人,无法匹敌人类的智能。倘若把人工智能作为虚拟主体,那其生成物也不能构成作品,但是可以作为一种孳息来予以保护。中立者则大多表示要具体情况具体分析。李琛认为,用户在以人工智能为辅助工具而创作时,拥有显著的人为取舍,也能取得著作权,但若作品是简单指令生成的,那么还需具体分析相关权利。学者曹元也认为,对人工智能创作物进行法律保护,其实是一种政策选择,但不能由于智能作品具有特殊性,从而否定其独创性。

  第二章  人工智能在新闻生产中的应用

  第一节  写稿机器人与智能新闻生产
  人工智能在新闻平台中有三个重要的应用:内容生产平台、智能推送平台以及用户聚合平台。内容生产平台是人工智能最为基础、典型的技术应用,最典型的代表是机器人新闻,是以自动化生产为基础,利用数据分析等技术进行内容生产,可以把记者从繁琐、简单的劳动中解放出来,从而有更多时间和精力投入到深度报道中。智能推送平台是大数据和智能推荐技术的结合,对用户的新闻个性需求进行精准化分析,从而为用户推送精准化的新闻,更有效率地实行资讯推送,今曰头条是这类智能推送平台的代表。用户聚合平台是基于内容生产和智能推送平台,比如微博等社交化媒体平台,通过有针对性地分发,对用户的数据进行深入的挖掘与计算,了解用户的使用习惯,进行内容的再生产,进一步地增强用户黏性,让受众对媒体信息产生依赖。人工智能技术从生产主体、生产方式、内容呈现、内容分发四个方面,变革了传统新闻业态的生产模式,对新闻业态产生了积极作用,同时也对新闻的生产具有一定的影响。人工智能利用特有的数据提取和数据分析等方面的优势,成功地介入到创作领域,人工智能在新闻生产领域最典型的应用是写稿机器人。写稿机器人是通过预设的程序、算法,对收集到或输进的数据内容自动进行加工处理,快速将数字语言转换成人类可读的文本,从而生成内容的计算机程序。新闻生产的自动化是其最显著的特点。机器人写稿一直遵循模式化的生产流程,先提取数据信息,之后套用模板,再生成内容,最后进行人工审核。美国Narrative  Science公司预言,在将来15年内,机器人会完成超过90%的新闻文本。2017年5月,由微软公司开发的智能机器人“小冰”独立创作的诗集《阳光失了玻璃》在北京发布,标志着人工智能创作的发展和深化。关于分工方面,新闻机器人将专注于数据新闻领域的新闻生产,而新闻记者会转向更有温度、有深度、有创意、有灵感的知识、智力产品领域。在协同方面,由于新闻机器人无法自主判别新闻的价值和舆论导向,因此只能集中于在算法程序下的生产与标准化生产。当前,机器人已被广泛使用于新闻信息的采集与编写过程。如今,诸多大型媒体已实际应用写稿机器人,机器人一般由大型媒体研发或与技术供应商合作研发,在各自特定的领域生产内容。2014年3月,《洛杉矶时报》在地震发生的第一时间,就发布了地震报道,该报道是通过“Quake-bot”地震新闻生成系统所生成的;2014年,美联社在编写财经和体育方面的资讯时,就采用了Automated  Insights研发的写稿机器人“Wordsmith”;2015年,《纽约时报》研发的“Blossomblot”,能够通过预测和精准分析,选择出适合推送的文章图片和内容给编辑。
智能新闻制作中的版权研究
  第二节  智能新闻作品的争议
  《中华人民共和国著作权法实施条例》第3条规定:“著作权中的作品,是指在文学、艺术和科学领域,含有独创性且能以有形形式复制的智力成果。”新闻作品是新闻领域的智力成果,是新闻记者、编辑等新闻主体通过采访等形式,在新闻创作活动中所反映的新闻事实。新闻作品还指版权领域内所有和新闻有关的作品,其中新闻从业人员在采写编过程中所产生的作品以及一系列派生作品都包含在内。新闻作品的构成,需要具备三个基本成分:独创性、可复制性以及智力成果。各个国家的著作权法和国际公约都划定,新闻应成为受到著作权保护的作品。我国的著作权法有明确要求,作品必须要满足“独创性”和“可复制性”这两个要件,作品能否受到版权法保护,还要分析可否具有“可版权性”这一条件。新闻作品主要有两种:一种是以提供信息为主的功能性作品,另一种是以文学形式提供娱乐、具有审美价值的作品。功能性新闻作品是通过作者收集信息、事实之后产生的,其价值并不在于新闻本身,而是新闻所承载的事实和信息。新闻事实不属于著作权保护的范围之内,新闻作品的独创性体现在对新闻事实的表述中,而大多数的新闻作品都属于功能性新闻作品。具有审美价值的新闻作品以文学作品为代表,其中也包括了以文学形式向公众提供审美价值的新闻作品,包括通讯、解释性报道、深度报道等新闻形式。由于不同国家的版权法历史与司法实践不同,形成了具有差异性的新闻著作权保护制度,因此需要对不同类型新闻作品的版权性加以区分。人工智能目前生成的新闻主要以文字类新闻作品和摄影类新闻作品为主,因此,笔者主要针对人工智能可能会生成的这两类新闻作品的版权性进行分析。根据新闻作品的构成要件进行分析,文字类新闻作品拥有了著作权要求的精神内容和可被复制表达形式。而文字类新闻作品能否构成版权的客体,关键要看文字类新闻作品是否具有独创性。麦尔文?曼切尔在《新闻报道与写作》中把新闻报道分为记录、调查和解释,又与之相对应地根据素材的不同把新闻报道分为调查性新闻、解释性新闻与记录性新闻。1人工智能目前阶段主要以记录性新闻为主,由于记录性新闻多是消息和新闻公报,所以记录性新闻基本是没有著作权的。人工智能生成的新闻相较于人类生产的新闻而言,具有特殊的属性,但对于人工智能生成新闻是否属于新闻作品,是否在著作权法保护的范畴之内,学者对这一问题的看法争议颇多。学术界对于智能生成物的定性问题观点具有差异,包括以下几个观点:第一种看法认为人工智能只要满足最低创造性的要求,便可被著作权法视为作品;第二种看法是人工智能生成物是算法、模板作用下所生成的成果,没有表现出作者的创造性,因此无法受到著作权保护;第三种看法指出,对人工智能生成物进行作品认定,涉及到政策性的选择,具体要看人工智能生成物进入市场后的利弊进行分析,其后各国根据利弊相应选择。不同的人工智能生成物属性不同,比如新闻作品和文学、艺术类等作品的属性就各不相同,所以学者也难以在这一方面达成共识。

  第三章  智能新闻著作权保护的主要问题

  第一节  智能新闻的作品属性
  第二节  智能新闻作品的权利归属
  第三节  智能新闻的著作权侵权与责任

  第四章  智能新闻著作权法律保护的可能模式

  第一节  智能新闻作品的区别化管理和版权登记
  第二节  对我国智能新闻著作权保护制度的建议

  结论

  人工智能新闻在新闻实践当中得到了广泛的应用,但人工智能新闻与普通的计算机辅助生成新闻不同,人工智能新闻是在人类预设程序模板下自主生成,我们不应无视人工智能带来的便利,更不应带有偏见地、有差异地对待人工智能创造的内容。在表现形式上,若人工智能新闻的内容不符合作品的构成要件,不具备独创性,那么人工智能新闻肯定不会受到著作权的保护。人工智能新闻发展到现阶段,尚未脱离模板、程序的约束,还不具备作品的形式要件和独创性要求,不会受到著作权的保护。而人工智能日益表现出的深度学习能力,这也让人工智能逐渐摆脱程序的限制而独立生成新闻内容成为可能,这时讨论不同类型智能新闻的可版权性、独创性尤为重要。人工智能生成的新闻在目前阶段生成的内容不具有独创性,自然也不在到著作权法保护的范围之内。未来判定智能新闻的作品属性,需要去判断新闻事实的选择和表述是不是具有独创性。有关智能新闻的权利归属问题,需要具体情况分析,就目前来看,人工智能生成新闻是机器化生成的,但机器还不具备独立意识和自我价值判断能力,因此写作机器人不能作为著作权法上的权利主体而存在,但是可以作为权利客体受到著作权保护。那么权利主体归属于谁呢?本文通过分析,认为应该明确使用者、所有者、程序设计者之间的权责分配,智能新闻的著作权不能归属于程序设计者和使用者,归属于所有者是个合理的选择。当然,若事先有合同或约定,则应依照合同来约定。针对于智能新闻可能会引发的著作权侵权问题,应及时构建责任机制,健全著作权法律体系,加速人工智能著作权保护的法律法规建成。人工智能时代给我们带来了技术、法律、伦理方面的改变,也对人类的认知产生影响。人工智能在新闻领域的应用突破了传统的法律观念,也挑战了著作权领域的知识。而我们在享受人工智能为我们带来的种种便利的同时,也改变了法律制度与理论,我们应该理性、积极应对人工智能带来的挑战,使人工智能更好地为新闻业所用。
 


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