《民商法争鸣（第21辑）》：
第一类生成内容的特点是，在人工智能生成过程的第一、第二阶段中程序员对算法做出的关键设计决定之一是何种模式最适合产生预期的生成内容。除此以外，程序员还执行了对目标函数的定义，算法的目标函数这一组成部分设定了算法的“目标”，并决定了输出的一般特征（例如风格以及题材等），除此以外，在决定算法可以生成内容之前，程序员还需要做出大量的决定，包括如何调整参数和数据，以及调整的程度。只有在程序员做出所有这些决定之后，算法才会被放行，以“自行生成相关内容”。
此外，即使程序员的最终决定和作品“创作”过程内的步骤非常复杂，其可能无法完全理解确切的过程，但其在创作的第一阶段所做的选择仍然强烈影响着算法的生成特征。如果算法的程序员或终端用户在生成内容后决定需要或希望进一步改变，他们亦可以在此时调整算法的参数或相关数据，以影响未来所生成的内容。换句话说，尽管算法在创作过程的后期阶段做了一些工作，但程序员或用户仍然可以通过“调整”参数对输出进行控制。如果将算法设想为一种工具，如照相机，那么人工智能生成内容的权利归属所面临的障碍就更容易被扫除。一个摄影新手可以拿起一台卡片机或者任意拍照的设备，随机挑一种拍摄模式，并有效地抓取到夏日荷花的照片，这张由新手拍摄的照片的可版权性并不比由完全了解相机软件实现的每一种特殊效果的专业摄影师拍摄的照片低。那么，对算法的使用与使用照相机、摄像机等创作性工具并无二致。也许是社会对科幻故事中的人形机器人的浪漫、拟人化的概念，使算法的自动过程感觉比真正的它们有意和周到，仿佛生成内容是它们真正的“选择”。如果创作的想法源自程序员，但该想法的可版权性表达是由人工智能直接生成的，那么人工智能生成内容能否作为程序员自己的表达？因为程序员选择了指导算法选择每个单词、情节转折和风格选择的参数和训练数据，因此该表达最终来自程序员。回到相机的比喻，人工智能生成内容的任何随机性或基于规则的“创造性”的生成方式，与使用相机的预选模式拍摄的照片的随机性或创造性是一样的。所产生的图像可能与摄影师最初的设想不完全一致，但它仍然来自他最初的选择，正如人工智能的生成内容来自程序员最初的选择。程序员在设计和校准算法时的选择为算法提供了其所有的“创造性”能力，算法没有能力主动创作内容。因此，算法更多的是人类程序员自己创造性思维的延伸，而不是一个独立的、自主的、能够具有原创性和创造性的存在。
虽然在人工智能生成过程中的某些步骤不为程序员所知或完全了解，算法的不可预测性使得程序员对输出的控制力不足，但不能否定程序员对创作过程的贡献，也不能阻止程序员成为创作过程的真正策划者。一个摄影新手在使用“人像”模式时，期望他的照片更加聚焦于人物而非景观，尽管他不了解这一过程的运作模式，即使摄影师不知道“人像”设置对所拍摄的照片会产生什么影响，但他还是拍出了一张可版权的照片。此外，即使算法中的不可预测性导致了随机性，一旦算法被释放以完成创作过程，程序员仍然可以调试后来的参数与模型，用以调整未来的产出。程序员通常保留了后来调整算法的权力，这意味着他可以继续对其输出进行控制。在此种情况下人工智能的“创作”过程仍在程序员控制范围内，因此基于人工智能运作的不可预测性而产生的无意的变化或意外的结果，其权利仍可以归于程序员。鉴于这种对输出的形式和创造性参数的实质性贡献和控制，很容易看出程序员是作为人工智能生成内容权利归属的明智选择之一。
第二类生成内容的特征则是，用户在人工智能生成的第二、第三阶段，拥有某些独特的品质并对该阶段有着强大的控制力。首先，用户最有资格将生成内容向市场推广，因此可能比程序员更有资格实现版权的目标，更符合中国著作权法的立法目的。毕竟，著作权的目的不仅仅是鼓励更多的作品被创造出来，还包括让它们被传播。如果作品放在不对外开放的私人图书馆里、存储的硬盘里，那就不能“促进文化与科学事业的发展与繁荣”，因为没有人能够接触并利用这些作品中的内容、知识等要素，亦不能从这些作品中找到灵感。因此，人工智能生成内容的权利主体，应当为不仅能够生产更多作品，而且能够在著作权的经济激励下传播这些作品的市场主体。其次，在某些情况下，用户可能极大地改变生成内容及其风格、题材等，为算法提供数据并重新设置或调试参数，甚至可能影响算法的运行方式。换句话说，提供给两个不同用户的同一软件可能导致两套截然不同的输出，这取决于用户的创造性选择，而与程序员之前的选择无关。正如，歌手对同一首歌的理解不同，进而在演唱的时候重点亦不同。最后，用户在决定将哪些作品推向市场和传播，以及将哪些作品销毁或丢弃时，会对生成内容的选择和编辑做出额外的决定。由于算法的优势之一是其规模化运作的能力，因此产生了大量潜在的可版权作品，用户通常需要对产出进行策划，而不是用大量质量不一的作品充斥市场。这些选择代表了其自身的原创性和创造性。
由此可知，程序员以及用户对此类内容的生成过程具有极强的控制力，因此可以确定的是，人工智能“生成”内容的这种意图来源于程序员或者用户，并且这种意图来源是判断生成内容代表谁的创造力的关键因素。因此，即使人工智能以某种方式超过了人类创造内容的能力，但它们仍然只是放大了人类创作能力的工具。程序员创造了算法的创造能力，用户根据自己的创作意图修改并调试算法的创作方式，算法不会自己思考。任何“思考”的能力都来自它的代码，可以由程序员以及用户控制。即使索尼研发的Flow Machines是一个极具创造性的人工智能音乐软件，但也得根据用户其自身想要创建歌曲的风格、流派、类型以及选用何种和弦来生成符合用户所希望的音乐风格。哪怕是最复杂形式的AI也可能被工程师完善，被用户所调试来影响最后的生成内容，以创造更独特的作品，表现出明显的创造力，然而这种创造性仍然是程序员和用户的创造性选择的结果。
值得注意的是，第一类生成内容需考虑投资者与程序员之间的关系，简而言之即该类生成内容的权利归属问题。一般而言，在此种情况下，虽然生成内容体现的是程序员的意志以及创造力，但实际上体现的是投资者的意图。如“下一个伦勃朗”投资者，其希冀程序员可以设计出能够生成画家伦勃朗的风格内容的人工智能算法，由此算法所产生的生成内容是符合投资者的意图的，只是因为技术水平的能力由程序员代为设计并生成内容。因此在某种意义上说，此类生成内容更偏向于职务作品，至于权利归属，则需审视程序员与投资者之间的契约对此是否有约定，如无约定该生成内容的权利归属于投资者，但程序员仍对其享有著作人身权。
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