人工智能的发展对社会分工、市场结构、劳动模式均存在一定的重构作用,更是在一定程度上冲击了既有民法理论体系与版权法基本框架。从版权法的发展历程看,一方面在立法技术上从规范主义向实用主义迈进,另一方面在法律主体上从人格主义向工具主义迈进,愈发寻求对法律框架进行柔性处理以求得一种衡平性与回应性。人工智能“生成物”带来的著作权法问题,是当前著作权法领域内的重要问题。人工智能生成物面临主体性如何解读、作品属性如何界定与表达权利如何归属三个问题,具体而言:一是人工智能无法纳入既有法律主体人格理论而面临创作者与权属者分离的问题,二是人工智能创作难以满足既有著作权法中的独创性标准,面临作品属性判定模糊的问题,三是人工智能创作过程涉及多元利益主体,面临如何合理进行权属配置的问题。针对上述问题,本文试图从三个维度展开:第一、界定人工智能的基本属性。本文将人工智能界定为深度学习型人工智能,其运作呈现指令输入——数据处理——模式调整——信息输出的循环往复过程,可根据自我学习框架不断对原有框架进行修正与调整,以此逐渐提高信息处理的精准性与效率性,最终提炼出数据的规律与特征以建立认知模型。第二、论证人工智能创作的可版权性。本文从创作过程与创作主体两个层面否定了人工智能生成物的作品属性及人工智能的作者属性,人工智能创作逻辑并不类同于人类思维的多元性与意向性,同时人工智能在理论上无法纳入既有著作权法体系中的作者主体空间中,但上述两个层面的否定并不必然导向无需保护的结论,人工智能创作过程中多元利益主体进行的投入使人工智能生成物保护存在必要。第三、构建人工智能邻接权保护模式。邻接权制度具有传播促进功能与利益衡平功能,传播促进功能强调邻接权的设置在于促进原作品的传播与拓展,利益衡平功能强调邻接权设置在于对利益相关者劳动投入进行低限度保护。邻接权的功能属性决定其可容纳诸多无法为著作权模式所容纳的表达类型,将邻接权制度应用至人工智能生成物可兼顾法律融贯性、价值衡平性与公共政策性。在邻接权制度的具体构建上,邻接权客体界定为人工智能系统基于自主学习生成的“类作品”;邻接权主体界定为人工智能使用者;邻接权内容为使用权人对其人工智能生成成果享有许可他人复制、发行、通过信息网络向公众传播并获得报酬的权利,且相比于一般邻接权有更短的保护期限与更大的合理使用空间。通过本文的研究,试图对当前人工智能作品属性问题与权利保护问题进行探讨,以此对司法实务工作提供有益的帮助。