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【期刊名称】 《上海政法学院学报》
论人工智能生成内容的著作权法分析
【作者】 陈丽苹田琪雅
【作者单位】 中国政法大学{教授}北京市朝阳区人民法院{法官助理}
【分类】 著作权法
【中文关键词】 人工智能;人工智能生成内容;作品;权利归属;作者
【文章编码】 1674-9502(2019)05-052-010【文献标识码】 A
【期刊年份】 2019年【期号】 5
【页码】 52
【摘要】

对于人工智能生成内容,从著作权法领域进行分析,首先需要分析其是否属于著作权法意义上的作品。在认定为作品的前提下,则进一步分析该种作品的权利主体及在不同生成条件下的权利归属。大部分人工智能生成内容形式上表现为文学、艺术和科学技术领域内的内容,切合少量创造性的要求且具有可复制性,因而符合作品的构成要件,可以将其认定为作品。对设计者直接设定生成规则与设计者非直接设定生成规则的生成内容,均应认定设计者为权利主体。此外,当雇佣关系介入时,应当确认人工智能公司为著作权人;委托关系介入时,受托人为著作权人。

【全文】法宝引证码CLI.A.1277375    
  
  

如果说互联网对作品的最大影响在于改变了作品的传播,那么人工智能技术则改变了作品的创作过程和创作方式。不同于以往人类对作品产生过程的全方位参与,人工智能介入下作品的“创作”仅表现为人类选择创作风格、启动创作程序、调整作品具体表达等简单步骤,而最能体现作者情感,表达作者思想创意的部分则完全由人工智能取代,表面上造成人工智能与相机、画笔、乐器等创作工具的不同。人类在主要创作过程中的缺失使人工智能生成内容表面上无法直接体现人类在此过程中所投入的智力劳动,也给考察与生成内容有关的人类实质性贡献带来困难,由此对通过确立作品这一权利客体和其负载的作者专有权而调整作者、传播者和使用者关系的著作权法造成适用困境。毫不夸张地说,人工智能生成内容的出现,不仅动摇了传统人类作者的法律地位,而且也给著作权法带来新的挑战。因此,在此背景下,研究人工智能生成内容能否基于现行著作权法标准被认定为作品,以及如果可以被认定为作品,明确权利能否归属于设计者、使用者、所有者等主体,具有重要的前瞻性意义。

面对新技术的挑战,研究新型事物,不应脱离著作权法基本理论,但同时也需结合研究对象的特殊性,人工智能生成内容的著作权法分析也应如此。因此,本文从著作权法基本理论出发,首先分析人工智能生成内容是否可作为著作权法保护的作品;在此基础上,梳理现行著作权法下权利归属认定的两种方式,将人工智能生成内容的创作过程、设计者贡献、使用者贡献和创作原理整合成表,汇总分析不同生成原理对权利归属认定的影响,在此基础上得出相应的结论。

一、人工智能生成内容的可版权性分析

(一)可版权性的范围

论证特定对象的可版权性,首先应确定该特定对象是否属于著作权法的基本保护范围。思想表达二分法是版权法领域的一项基本原则,这项基本原则划定了版权法的保护范围。人类的感情、观念、想法、创意等无形信息如果不借助外在表现,则无法被他人知悉和接触,也无法实现与他人的交流。所以,思想的传播必须通过外在有形形式才能实现,这就体现为版权意义上的表达。思想与表达二分法原理是出于确保著作权法不对任何一个表达的一般形式授予专有权利的政策考虑[1],该原理将不借助外在表达媒介的抽象信息排除在著作权法保护的范围之外,同时也确认任何已经外在化的具体表达形式可能成为著作权法保护的客体。

具体到人工智能生成内容,如果其具体形态是一种表达,则落入著作权法保护范围,有可能成为著作权法保护的客体;反之,如果仅仅是一种公有领域的元素、操作方法、过程等无法借助有形载体被他人感知、不能复制的无形思想,则不是著作权保护的对象。“在对人工智能生成内容的定性进行研究之前,应当排除那些即使源于人类,也被认为不可能构成作品的内容。”[2]例如,AlphaGo对每一步围棋的预测、对整体局面的评估、策略的布置以及最终下棋位置的选择虽然也是人工智能产出的一种形式,但由于仅仅为抽象层面的步骤、推理,无法作为表达加以保护;又如,智能软件将文字作品转换为盲文,本身只是同一文字作品在记录语言方面的变更,且存在一一对应关系,并没有产生新的作品。而类似阿里云ET生成的春联,AARON完成的绘画,Amper Music[3]产生的各种风格的音乐,都是以文字、线条、色彩、音符等多种形式使人们得以感知某种观念或创意,所以,符合作品的上位概念——表达,有可能被认定为著作权法意义上的作品。

(二)可版权性的条件

作为作品上位概念的表达涵盖了所有可能出现的作品类型,作品属于表达的一种形态,而表达却并非都是作品。因此,当某一新型客体仅满足“表达”这一要素时仍不足以得出其为著作权法意义上的作品的结论,还应满足作品的构成要件。著作权法意义上的作品应当符合以下几方面的条件:

1.属文学、艺术、科学领域的内容

文学、艺术和科学领域的内容范围很广,也有多种类型,具体到人工智能生成内容,大部分人工智能生成内容符合此构成要件。在实践中已经出现各领域和各种类型的人工智能作品,例如,由David Cope设计的软件在模仿著名作曲家后形成的新音乐作品;在泰特现代美术馆展出的AARON软件制作的绘画;甚至已经出现控制诗人软件(Cybernetic Poetsoftware)自动生成的诗歌和小说。而当人工智能生成内容以音乐、美术、文字形式出现时,在不加辨识标识的情形下已经无法区分人工智能生成内容和普通作品。

2.体现最低程度的创造性

这一条件是指作品虽有可能借鉴前人已有成果,但并非完全复制,在作品中能够体现出独有的表达方式、表达逻辑和表达架构。思想的独创性并不是著作权法对作品的要求,著作权法只要求作品的具体表达体现最低限度的创造性。并且,随着版权贸易的不断增加,创造性越来越多地表现为作品本身的经济社会价值,由此,英国司法实践中出现了“值得复制的,也就值得保护”的独创性标准。

排除上文所指单纯生成思想的人工智能,大部分人工智能生成内容符合具有少量创造性的标准。尽管一定程度在“风格迁移”上有模拟人类创作的迹象,但无法否定人工智能作品符合少量创造性的要求,甚至一部分已经具有较高的创作水平。从创作过程来看,人工智能既可实现从无到有的原创也可实现在已有作品上的演绎创作,前者如可以为李开复画肖像画的智能机械手和阿里的ET,后者如谷歌采用深度学习算法的机器翻译。从创作结果来看,人工智能生成内容可以表现出与一般作品类似的审美意义,对作品受众而言,其与普通作品一样,也能产生审美的精神效果,如测试由DeepBach创作的和声时,大约一半的听众都将其视为是巴赫创作的作品[4];甚至有些生成内容,如在美术馆展出的AARON绘画已呈现出作品的经济和社会价值,被许多私人收藏家以数百甚至数千美元的价格收藏。[5]

3.具有可复制性

可复制性是指作品一般情况下应具有相应的物质载体,使其能够被他人感知。可复制性是作品传播、交易、流通的必要条件。

人工智能生成内容能够以客观的形式表达于外,具有可复制性。有的学者指出,人工智能生成内容在这方面与其他一般作品的共性使每一种可复制的作品都可以并且通常情况下是使用计算机创作的,将作品数字固定的都是生成该作品的程序,并列举了文学作品、音乐作品、绘画、图形和雕塑作品等作品中使用计算机软件的情况[6],所以,人工智能生成内容已具备交易、传播的前提条件。实践中微软已将其人工智能——小冰创作的诗集《阳光失了玻璃窗》出版成书[7],使公众可以实实在在地通过纸质书这一物质形态感受到小冰表达的思想。

(图略)

虽然大部分人工智能生成内容符合作品的构成要件,然而不排除人工智能生成的形式中存在无法达到少量创造性要求的情况,例如,随机产生的单纯事实堆砌,乱写乱画,词句不通的翻译、诗句等形式由于不符合最低限度的创造性要件,难以认定为作品。此中包含的逻辑种属关系,可参见图1。其中黑色部分是可以被认定为作品的人工智能生成内容,下文关于权利主体的认定,也图1人工智能生成内容可版权性认定图是以能够被认定为作品的人工智能生成内容为基础。

(三)可版权性的政策考量:激励作品创作等因素

正面论证人工智能生成内容的可版权性后,还应从不给予作品保护产生的后果考虑:

第一,从版权交易市场的效果看,如果未来大量不受著作权保护的人工智能生成内容充斥市场,公众则倾向于选择不支付版权许可费的人工智能生成内容,长此以往导致自然人创作的作品越来越少,市场回报愈发减少的状况也会减弱人类直接创作作品的动力和热情,蝴蝶效应下可能造成以版权产品为经营对象,并依靠版权法律保护而生存的出版商、广播影视制作商利益链条的断裂,而由此带来版权产业市场的衰弱,对知识的传播、对文化产品的利用和保护都将产生不利影响。

第二,对作为公共素材的人工智能生成内容不加限制地利用也可能使作品质量下降,同质化作品越来越多,不利于文化多样性的丰富和公民素质的提高。另外,人工智能生成内容与人类创作的作品无法在表面上区分的特点也容易引发投机者对其主张权利的行为。例如,有人想要将人工智能创作的小说改编成剧本再拍成电影,如果这部小说不被给予作品保护,而以此为基础制作完成的电影著作权人将有权控制被改编小说部分内容的未经许可的再利用行为,一些投机者会因此垄断部分公共领域的内容。这一问题直接导致本不应受著作权法保护的客体受到保护,实际不存在的著作权人或本来不具备资格的人享有作者的权利[8],进而导致权利归属和权利体系的混乱。

第三,从司法裁量角度考虑,外观上已经与人类直接创作的作品无异的人工智能生成内容,对其不加以作品保护的情况下,如何区分两者之间的差异将成为司法难题,法官在权力范围内对是否为人类直接创作的个案判断极易产生司法标准不统一的现象,司法操作性的缺乏也使司法裁判的效率低下,将会降低公众对司法的信赖程度。

总之,可版权性的认定,除了剖析是否属于著作权法保护对象外,还需从政策角度,结合对公众、版权产业和司法裁量产生的后果考察。著作权法应通过赋予人工智能生成内容的作品地位以激励作品的创作,鼓励作品的传播,防止因人工智能生成内容地位的不确定性导致的版权产业凋敝、作品质量同质化等不利后果,在此基础上,人工智能生成内容的权利主体才可以基于其专有权控制作品的复制、演绎、发行等产生收益的行为,以阻止他人未经许可对作品的利用而带来的商业损失。

二、人工智能生成内容的权利归属分析

(一)著作权归属的一般方式

人工智能生成内容的权利归属认定,不能脱离著作权一般归属方式。著作权法基本理论中,归属方式通常有两种:一为著作权归属于原始创作者;二为著作权归属于对作品创作投资的人或组织。

对于第一种归属原则而言,需要考虑是否存在“直接产生文学、艺术和科学作品的智力活动”[9]。具体言之,需分析(1)创作者是否在创作过程中进行了独创性思考;(2)创作者对完成作品是否通过技能、劳动等方式作出实质性贡献;(3)最终是否产生著作权法意义上具有独创性并能以有形形式复制的作品。而其中,尤以是否通过技能、劳动等形式作出实质性贡献为核心要素。基于此,仅付出机械劳动的人、仅负责执行他人意志的人等未作实质性贡献的人不是作者,这在许多国家的法律、司法实践中都有体现,如我国《著作权法实施条例》第3条中就有“为他人创作进行组织工作,提供咨询意见、物质条件,或者进行其他辅助工作,均不视为创作”的规定。

一部作品的完成除了上述作者要素中的智力贡献外,往往无法忽视为创作作品投入的学习、培训、购买创作工具、安排创作过程等财力或组织方面的非智力成本。当智力投入和非智力成本均由直接创作者本人承担时,著作权归属于创作者自不待言;而当智力投入和非智力成本分离时,就会产生著作权归属于投资者的情况,在实践中表现为雇佣作品和委托作品两种情形。对此,我国《著作权法》明确规定:“由法人或者其他组织主持,代表法人或者其他组织意志创作,并由法人或者其他组织承担责任的作品,法人或者其他组织视为作者”“委托作品的著作权的归属由委托人和受托人通过合同约定。合同未作明确约定或者没有订立合同的,著作权属于受托人”。

(二)人工智能生成内容归属分析考虑因素

人工智能生成内容的著作权法分析,除了考虑著作权权利主体归属的一般原则外,还应考虑人工智能生成内容的特殊性。生成原理在很大程度上决定人类在人工智能生成内容创作过程中的贡献程度,而贡献程度(包括智力贡献和资本贡献)与权利归属的认定密切相关,总结不同生成原理下现有人工智能生成内容产生过程中设计者、使用者、投资者的贡献,以著作权权利主体归属的一般原则为大前提,以人工智能生成内容的特殊性为小前提,运用三段论推理,才能得出相应的结论。

从人工智能生成内容表现形式及各方贡献表(见表1)中可知,生成原理可分为2种类型:(1)设计者直接设定生成规则的方式,如Amper Music、EMI、AARON等;(2)设计者未直接设定生成规则,而是采取神经网络等方式使人工智能深度学习,由人工智能自行产生生成规则的方式,如A. I. Duet、微软小冰、阿里云ET等。两种方式的共同之处在于,人工智能生成内容的产生上,首先需要设计者编写出人工智能程序,生成内容的产生才有可能。因此,设计者的贡献主要集中在设置学习、语音识别、对应关系、语言规则等各种算法上。对人工智能的使用者而言,启动生成程序、固定作品形式为两种生成原理中的相同贡献。两种方式最大的不同则体现为非直接设定生成规则的方式要求设计者提供训练数据,为人工智能指明学习的维度和方法,此方式决定了创作的完成通常需要使用者选择创作素材、选择创作风格、输入训练数据,由人工智能基于已有的经验规则分析提取使用者输入的内容,进而产生作品,因此,相比直接设定生成规则的方式,使用者贡献程度相对较大。

在创作贡献的投入上,人工智能设计者和使用者均投入的是智力贡献,而人工智能公司主要贡献则体现为为制造人工智能提供资金、场地、设备;为人工智能程序的诞生进行人员分工的组织和安排;为员工负担培训、学习等间接成本;并对人工智能的开发、市场化谈判、许可、利用承担责任,财力或资本贡献的比例相比前两者较大。从贡献程度与生成内容产出的关系角度分析,使用者在输入端一系列的操作是导致生成内容产生的直接原因,设计者设计的人工智能程序是使用者完成创作素材输入、固定作品形式的前提,而人工智能公司对生成内容的影响最远,只能对人工智能程序的诞生贡献非智力因素,其对创作物的影响鞭长莫及,由此而言,设计者和人工智能公司对创作物的贡献具有间接性,必须通过下游影响因素才能发挥作用。三者的贡献程度与生成内容的远近关系如图2所示:

(图略)

图2贡献程度与生成内容远近关系图

表1人工智能生成表现形式及各方贡献表

┌──────┬────┬─────────────────┬────┬────┬────┐
│人工智能  │实现结果│生成过程             │设计者贡│使用者贡│生成原理│
│      │    │                 │献   │献   │    │
├──────┼────┼─────────────────┼────┼────┼────┤
│Amper Music │音乐作品│Amper为用户提供了Classic Rock、 Mo│设计输入│选择音乐│设计者直│
│      │:使用者│dren Folk、Cinematic(简单版)和90’│与输出对│风格,提│接设定生│
│      │选择风格│s Pop 4个大类的风格,每个风格下面 │应关系模│交、修改│成规则:│
│      │,生成音│又有将近10个左右的细分风格可以选择│型   │    │对应关系│
│      │乐   │。风格选择后设定音乐时间,点击提交│    │    │模型  │
│      │    │按钮,等待数秒后可试听。试听时可微│    │    │    │
│      │    │调风格、乐器、节拍和长度,直到用户│    │    │    │
│      │    │满意,最后可将生成音乐下载    │    │    │    │
├──────┼────┼─────────────────┼────┼────┼────┤
│EMI     │音乐作品│分为分解和重组两阶段:(1)分解音乐 │采集、总│无除设计│设计者直│
│      │:形成模│为片段并做性能标记后存储于词库,辨│结音乐家│者以外的│接设定生│
│      │仿莫扎特│识具有作曲家作曲共性的连续音符,通│音乐规则│使用者 │成规则:│
│      │、肖邦等│过EMI的模式配对器检测连续音符模式 │;设置 │    │生成规则│
│      │音乐家的│并存入“音符字典”中;(2)重组阶段 │EMI算法 │    │    │
│      │乐曲  │利用词库中的音乐片段,按照分解阶段│    │    │    │
│      │    │分析性能时归纳的音乐逻辑重新排列,│    │    │    │
│      │    │并适时加入连续音符模式      │    │    │    │
├──────┼────┼─────────────────┼────┼────┼────┤
│Cybernetic │文字作品│程序是基于马尔可夫链根据特定词的频│设计算法│无除设计│设计者直│
│Poet    │:作诗 │率进行跟踪。该程序还包含了以避免剽│(统计分 │者以外的│接设定生│
│      │    │窃原始诗人诗作的软件模块,拒绝原始│析和建模│使用者 │成规则:│
│      │    │诗人的任何作品中的四个或更多个连续│已有诗作│    │模型规则│
│      │    │词的序列出现。当决定接下来要写的词│、设置句│    │    │
│      │    │语时,程序首先确定该词语的一组目标│法和韵律│    │    │
│      │    │。                │约束)、 │    │    │
│      │    │目标包括:(1)尝试将下一个词语与一 │设置规则│    │    │
│      │    │个或多个已经在诗中的词语联系起来;│    │    │    │
│      │    │(2)选择一个适合于诗中具体位置的词 │    │    │    │
│      │    │语;(3)选择一个适合于特定人类诗人 │    │    │    │
│      │    │的词语,该特定诗人的风格就是程序试│    │    │    │
│      │    │图效仿的风格           │    │    │    │
├──────┼────┼─────────────────┼────┼────┼────┤
│AARON    │美术作品│设计者Cohen给程序建立基本规则—— │建立人与│无除设计│设计者直│
│      │:机器绘│人与物体/身体元素列表,在没有照片 │物体/身 │者以外的│接设定生│
│      │画   │或其他人类输入作为参考的情况下,程│体的元素│使用者 │成规则:│
│      │    │序可画出静物和人物肖像。因此,AARO│列表等算│    │对应关系│
│      │    │N并无法自行学习新的风格或是图像, │法   │    │算法  │
│      │    │每个新的能力必须通过Cohen手动编码 │    │    │    │
│      │    │赋予。虽然都是由Cohen所赋予,但是 │    │    │    │
│      │    │AARON可自行决定如何使用      │    │    │    │
├─┬────┴────┼─┬───────────────┼────┼────┤
│人│实现结果     │生│设计者贡献          │使用者贡│生成原理│
│工│         │成│               │献   │    │
│智│         │过│               │    │    │
│能│         │程│               │    │    │
├─┼─────────┼─┼───────────────┼────┼────┤
│A.│音乐作品:在用户弹│程│提供训练数          │键盘键入│设计者未│
│ I│奏少量音符的情况下│序│据、设计学习算法       │音符  │直接设定│
│. │,根据音乐的相符度│使│               │    │生成规则│
│Du│自动弹奏出搭配音乐│用│               │    │:深度学│
│et│         │的│               │    │习   │
│ │         │神│               │    │    │
│ │         │经│               │    │    │
│ │         │网│               │    │    │
│ │         │络│               │    │    │
│ │         │受│               │    │    │
│ │         │过│               │    │    │
│ │         │提│               │    │    │
│ │         │供│               │    │    │
│ │         │大│               │    │    │
│ │         │量│               │    │    │
│ │         │示│               │    │    │
│ │         │例│               │    │    │
│ │         │旋│               │    │    │
│ │         │律│               │    │    │
│ │         │的│               │    │    │
│ │         │机│               │    │    │
│ │         │器│               │    │    │
│ │         │学│               │    │    │
│ │         │习│               │    │    │
│ │         │系│               │    │    │
│ │         │统│               │    │    │
│ │         │的│               │    │    │
│ │         │训│               │    │    │
│ │         │练│               │    │    │
│ │         │,│               │    │    │
│ │         │A.│               │    │    │
│ │         │ I│               │    │    │
│ │         │. │               │    │    │
│ │         │Du│               │    │    │
│ │         │et│               │    │    │
│ │         │记│               │    │    │
│ │         │住│               │    │    │
│ │         │了│               │    │    │
│ │         │音│               │    │    │
│ │         │符│               │    │    │
│ │         │、│               │    │    │
│ │         │时│               │    │    │
│ │         │间│               │    │    │
│ │         │之│               │    │    │
│ │         │间│               │    │    │
│ │         │的│               │    │    │
│ │         │联│               │    │    │
│ │         │系│               │    │    │
│ │         │。│               │    │    │
│ │         │当│               │    │    │
│ │         │用│               │    │    │
│ │         │户│               │    │    │
│ │         │键│               │    │    │
│ │         │入│               │    │    │
│ │         │音│               │    │    │
│ │         │符│               │    │    │
│ │         │时│               │    │    │
│ │         │,│               │    │    │
│ │         │该│               │    │    │
│ │         │程│               │    │    │
│ │         │序│               │    │    │
│ │         │将│               │    │    │
│ │         │之│               │    │    │
│ │         │与│               │    │    │
│ │         │其│               │    │    │
│ │         │所│               │    │    │
│ │         │学│               │    │    │
│ │         │习│               │    │    │
│ │         │的│               │    │    │
│ │         │内│               │    │    │
│ │         │容│               │    │    │
│ │         │比│               │    │    │
│ │         │较│               │    │    │
│ │         │,│               │    │    │
│ │         │实│               │    │    │
│ │         │时│               │    │    │
│ │         │以│               │    │    │
│ │         │最│               │    │    │
│ │         │佳│               │    │    │
│ │         │匹│               │    │    │
│ │         │配│               │    │    │
│ │         │做│               │    │    │
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│微│文字作品:看图作诗│小│提供训练数据、设计学习算法  │上传图片│设计者未│
│软│         │冰│               │    │直接设定│
│小│         │“│               │    │生成规则│
│冰│         │学│               │    │:深度学│
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│ │         │了│               │    │    │
│ │         │超│               │    │    │
│ │         │过│               │    │    │
│ │         │10│               │    │    │
│ │         │00│               │    │    │
│ │         │0 │               │    │    │
│ │         │次│               │    │    │
│ │         │后│               │    │    │
│ │         │,│               │    │    │
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│ │         │于│               │    │    │
│ │         │模│               │    │    │
│ │         │仿│               │    │    │
│ │         │而│               │    │    │
│ │         │创│               │    │    │
│ │         │作│               │    │    │
│ │         │。│               │    │    │
│ │         │暂│               │    │    │
│ │         │时│               │    │    │
│ │         │没│               │    │    │
│ │         │有│               │    │    │
│ │         │评│               │    │    │
│ │         │价│               │    │    │
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│ │         │艺│               │    │    │
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│ │         │和│               │    │    │
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│ │         │的│               │    │    │
│ │         │标│               │    │    │
│ │         │准│               │    │    │
│ │         │,│               │    │    │
│ │         │需│               │    │    │
│ │         │要│               │    │    │
│ │         │程│               │    │    │
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│ │         │训│               │    │    │
│ │         │练│               │    │    │
│ │         │途│               │    │    │
│ │         │中│               │    │    │
│ │         │设│               │    │    │
│ │         │置│               │    │    │
│ │         │检│               │    │    │
│ │         │查│               │    │    │
│ │         │点│               │    │    │
│ │         │,│               │    │    │
│ │         │检│               │    │    │
│ │         │查│               │    │    │
│ │         │诗│               │    │    │
│ │         │歌│               │    │    │
│ │         │是│               │    │    │
│ │         │否│               │    │    │
│ │         │合│               │    │    │
│ │         │理│               │    │    │
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│阿│文字作品:创作春联│首│提供训练数据、设计学习算法  │提供面部│设计者未│
│里│         │先│               │信息,说│直接设定│
│云│         │,│               │出新年愿│生成规则│
│ET│         │ET│               │望   │:深度学│
│ │         │使│               │    │习   │
│ │         │用│               │    │    │
│ │         │面│               │    │    │
│ │         │部│               │    │    │
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