了解 AI 生成代码的法律环境：所有权和责任挑战

快速阅读: 据《JD Supra》最新报道，文章探讨了AI生成代码的版权归属与法律责任问题。AI生成的代码可能因缺乏人类创作而不受版权保护，但公司可通过记录人类参与或商业秘密保护等方式维护权益。同时，AI生成代码可能导致版权侵权或责任风险，企业需谨慎应对以规避潜在法律问题。

编程正迅速从手动逐行操作转变为程序员与其首选大型语言模型（LLM）之间的反复协作。在现代集成开发环境（IDE）中工作时，开发者现在通过自然语言提示来指导LLM，并逐步完善它们生成的代码。这种方法正迅速成为行业惯例。例如，微软首席执行官萨提亚·纳德拉近期估计，微软目前生产的代码中有30%是由人工智能生成的。同样，Meta首席执行官马克·扎克伯格预测，今年Meta代码库中接近半数将是AI生成的，这一比例预计还将增长。谷歌首席科学家杰夫·迪恩甚至更进一步，预计未来将由“虚拟工程师”主导一切，这些由AI驱动的代理能够在最少的人类监督下规划、编码、测试和部署软件。

随着公司全面投身于AI生成代码的趋势，它们必须面对一系列复杂的法律问题。虽然本文不会试图剖析AI编程革命带来的所有问题，但会涵盖两个根本性问题：（1）谁拥有AI生成的代码？（2）当AI生成的代码中的缺陷导致现实世界中的失败时，谁应对此负责？

**AI生成代码的所有权**

在美国，版权保护基于人类创作。判例法和美国版权局均认为，只有通过人类创造力创造的作品才能获得版权保护。因此，主要由AI生成且不具备获得版权保护资格的作品，即没有人类有意义的创作参与的作品，是无法获得版权保护的。因此，当代码仅由AI生成时，公司无法为该代码获得版权保护。由于此类输出不具备版权资格，除非受到其他形式的法律保护（如商业秘密），否则任何人都可以自由使用。

即便如此，拥有AI辅助代码库的公司仍可通过多种方式保护自身权益。版权局强调了AI辅助创作作品与完全由AI生成内容的区别。重要的是，当人类开发者在创作过程中有实质性介入时，版权保护仍然可能适用。因此，当代码仅由AI生成时，公司无法为该代码获得版权保护。由于此类输出不具备版权资格，除非受到其他形式的法律保护（如商业秘密），否则任何人都可以自由使用。

当然，在缺乏版权保护的情况下，公司可寻求商业秘密保护。理论上存在一个问题，即当AI生成的代码作为训练数据已为人所知并提供给AI时，它是否符合商业秘密资格。这需要具体事实分析。然而，一般而言，利用AI生成代码的公司应采取严格保密和安全保障措施，以确保任何商业秘密保护的有效性。

**AI生成代码的法律责任问题**

AI生成的代码不仅挑战了公司保护知识产权的努力，还使它们面临潜在的责任风险。这些风险范围从无意的版权侵权到代码缺陷和安全漏洞，这些都可能由有缺陷的AI输出引入。

AI生成代码的版权侵权问题正在“Doe诉GitHub”等案件中被起诉。原告声称GitHub Copilot未经适当署名就复制了受许可的代码，可能侵犯了他们的版权。尽管地方法院驳回了原告的多数诉求，但案件现已上诉至第九巡回法院。因此，企业部署AI生成代码面临的法律不确定性与风险依然显著，尤其是在上诉法院之间可能出现意见分歧的情况下。

此外，尽管传统过失和产品责任原则依然适用，但法院尚未明确如何在AI工具开发者和使用这些工具的公司之间分配错误责任。为了限制自身风险，大多数AI工具提供商都会醒目地显示警告，如“AI可能会出错——请验证输出”，并包含免责声明，试图将大部分尽职调查责任转嫁给整合AI生成代码的企业。

**结论**

人类的创造力与监督是创意作品所有权及关联风险管理的核心。通过记录人类贡献、严格执行合规政策并保持严格审查与监督，企业可以在最小程度影响其知识产权保护的同时，利用AI提高效率，同时避免不必要的责任风险。

(以上内容均由Ai生成)