AI Agent Harness Engineering 时代的版权归属问题关键词AI Agent、Harness Engineering、版权归属、版权法修订、智能体协作链、生成内容归属、数字水印溯源摘要当2023年被AI大模型LLMs统治的元年浪潮逐渐沉淀2024-2025年迅速崛起的AI Agent Harness Engineering智能体适配与编排工程以下简称‘HAE’已经将AI的应用从“单次工具调用”推向了“自主任务链执行”的新高度——HAE工程师不再是简单的提示词Prompt写作者而是像导演、编剧兼道具师一样为Agent设定长期目标、搭建协作网络、配置外部工具/数据源、设计风险控制机制最终产出的作品如完整的软件系统架构图、100集原创悬疑动画分镜脚本、带精准科研数据支撑的医学诊疗指南初稿甚至自主研发的区块链共识算法优化方案不仅具有创造性还可能产生巨大的商业价值。然而当前全球主流的版权法如美国《版权法》第102条、欧盟《数字单一市场版权指令》、中国《著作权法》第三次修订案几乎都是基于“人类单独创作或高度主导协作创作”的逻辑设计的HAE时代出现的“多Agent协作链生成”“工具输出融入生成结果”“HAE工程师贡献的可量化性争议”“Agent开发者的潜在隐性贡献”等新情况让传统的版权归属规则几乎“失灵”——如果一部由HAE平台如AutoGPT Next、LangGraph Studio、Microsoft Copilot Studio Enterprise中的12个专业Agent、3个外部专利数据库API、2个HAE工程师历时3个月搭建并调试完成的区块链医疗数据共享系统的白皮书被某公司盗用谁有权提起诉讼是用户委托HAE团队的医院信息科是HAE工程师是单个Agent的开发者还是整个HAE平台的运营方甚至会不会出现“无主版权作品”的尴尬局面本文将以**“一步步思考”Step-by-Step Reasoning的分析框架**带着读者从HAE的本质概念出发拆解其时代版权归属面临的核心问题对比现有全球版权法的适用性边界构建基于“协作链层级贡献量化”的新归属规则思路并用Python实现一个简化版的HAE协作链贡献追踪与数字水印溯源原型系统最后探讨HAE时代版权法的未来发展趋势与最佳实践方案。全文预计约120000字分为以下10个核心章节背景介绍从LLM Prompt到HAE时代的创作范式革命约15000字核心概念解析HAE是什么它和传统Prompt Engineering/LLM应用开发有什么区别约18000字问题背景与演变版权归属规则的前世今生——从纸质出版到UGC再到LLM单次生成的铺垫约12000字问题描述HAE时代版权归属的十大核心困境约15000字现有规则的边界与外延全球主流版权法在HAE场景下的适用性分析与局限性对比约10000字问题解决思路探索构建基于‘协作链层级贡献度量化模型’的新归属规则约12000字技术实现简化版HAE协作链贡献追踪与数字水印溯源原型系统PythonLangChainOpenCVPyPDF2约20000字实际场景应用HAE作品版权纠纷的模拟案例分析与解决方案落地约8000字行业发展与未来趋势版权法修订、HAE平台责任、数字水印技术标准的演进历史与预测约5000字本章小结、思考问题与参考资源约2000字1. 背景介绍从LLM Prompt到HAE时代的创作范式革命1.1 什么是“创作范式”——用“电影制作流程”的类比说清楚在正式进入HAE时代的版权问题之前我们需要先明确一个核心前提任何时代的版权归属规则本质上都是基于当时主流的“创作范式”Creation Paradigm设计的——就像不同的电影制作流程比如早期的“制片厂专属创作制”、现在的“独立导演主导众筹融资制”会决定电影版权归制片厂、导演、主演还是众筹参与者一样不同的AI创作工具和协作方式也会直接决定“AI辅助/自主生成的创造性内容”的版权归属。为了让大家更直观地理解“创作范式”这个听起来有点抽象的学术概念我们可以用**“人类电影制作流程的三次革命”** 来类比**“人类AI创作流程的三次革命”**1.1.1 类比1早期“制片厂专属创作制” → 传统“纯人类单独/小团队协作创作制”电影制作流程1920s-1950s好莱坞黄金时代制片厂如米高梅、华纳兄弟拥有完整的“创作资源池”——专属编剧团队、专属导演、专属演员、专属摄影棚、专属道具/服装/后期制作团队制片厂老板或制片主任负责设定长期项目目标比如“拍一部能拿奥斯卡最佳影片的西部片”、配置所有资源比如指派约翰·福特当导演、约翰·韦恩当主演、用华纳兄弟的专属摄影棚拍外景、全程监控项目进度与质量比如每周看粗剪、修改剧本最终产出的电影作品版权100%归制片厂所有——这是当时版权法默认的规则因为“制片厂是整个创作流程的唯一主导者和资源提供者”编剧、导演、演员只是“受雇于制片厂的创作者”他们的贡献被视为“职务作品”或“委托作品”有明确合同约定的除外但黄金时代几乎没有演员敢和米高梅谈版权。对应AI创作流程2023年之前的传统软件开发/内容创作人类创作者比如软件架构师、动画导演、小说作家拥有完整的“纯人类创作资源”——自己的知识储备、自己的创作经验、自己的小团队如果有的话人类创作者负责设定长期/短期目标、主导整个创作流程、提供所有创造性输入最终产出的作品版权100%归人类创作者或其所在的公司职务作品——这也是当前全球版权法默认的核心规则。1.1.2 类比2独立导演主导众筹融资制 → LLM Prompt Engineering时代的“人类主导AI单次工具辅助创作制”电影制作流程1990s至今的独立电影时代独立导演不再受雇于制片厂而是自己设定项目目标比如“拍一部反映留守儿童生活的纪录片”、寻找核心创作团队比如摄影师、剪辑师、通过众筹平台如Kickstarter、Indiegogo向普通大众筹集资金、自己全程主导创作流程制片厂或流媒体平台如Netflix、Amazon Prime可能会在后期参与发行但版权通常归独立导演或其成立的独立工作室所有众筹参与者只能获得“提前观影权”“导演签名海报”“片尾鸣谢”等非版权性回报——因为版权法认为“独立导演是整个创作流程的核心创造性主导者”众筹参与者只是“提供了资金支持没有提供任何创造性输入”后期的发行方也只是“商业合作伙伴没有参与创作”。对应AI创作流程2022年底-2024年初的LLM Prompt Engineering黄金时代人类Prompt工程师注意不是普通的“LLM使用者”而是经过专门训练、能够写出“高指令性、高创造性、高约束性”提示词的人不再完全依赖自己的纯人类创作资源而是自己设定短期创作目标比如“写一首关于‘哈勃望远镜发现新黑洞’的现代诗风格要像海子和顾城的结合体字数控制在200-300字之间必须包含‘蟹状星云的余晖’‘宇宙的脐带’‘人类的眼睛是另一个哈勃’这三个关键词”、向LLM如GPT-4、Claude 3 Opus、Midjourney V6提供高创造性的提示词相当于“独立导演写的剧本初稿导演阐述”、可能会对LLM的单次输出进行少量修改比如删掉不符合要求的句子、调整几个词语的顺序最终产出的作品诗歌、图片、代码片段目前全球主流版权法的默认规则是如果人类修改的部分达到了“原创性要求”Originality Threshold版权归人类Prompt工程师或其所在的公司如果没有达到作品属于“无主版权作品”Public Domain-like但严格来说很多国家的版权法不承认“完全由AI生成的作品”具有版权——因为版权法的核心原则是“只有人类才能成为作者”Authorship RequirementLLM只是“人类使用的工具”就像“独立导演用的摄影机、剪辑软件”一样工具本身不能成为作者。1.1.3 类比3“虚拟制片AI演员AI编剧联合创作制”正在萌芽 → HAE时代的“人类HAE工程师主导多Agent协作链外部工具/数据源自主调用创作制”已经到来电影制作流程正在萌芽的虚拟制片AI创作时代比如迪士尼的《曼达洛人》已经用了部分虚拟制片技术但AI演员和AI编剧的大规模应用还在探索中2024年5月Netflix宣布将推出第一部由“GPT-4 Turbo生成剧本初稿Midjourney V6生成角色概念图Unreal Engine 5虚拟制片拍摄AI演员用DeepFaceLive和ElevenLabs生成主演的动画短片《The Future of Us》”人类不再是“唯一的核心创造性主导者”而是变成了“虚拟制片AI创作系统的总导演、总编剧兼总制片人”——具体来说总制片人人类设定长期项目目标比如“拍一部反映2050年地球气候变暖后人类在火星建立殖民地的科幻动画长片预算500万美元时长90分钟目标受众是12-35岁的年轻人必须符合Netflix的PG-13分级标准”、筹集资金可能是Netflix投资也可能是众筹AI天使投资、选择虚拟制片平台和AI工具/数据源比如Unreal Engine 5虚拟制片平台、GPT-4 Turbo AI编剧、Midjourney V6Stable Diffusion 3 AI美术、ElevenLabs AI配音、DeepFaceLive AI表情捕捉、NASA火星地形数据源、IPCC气候报告数据源、设定项目的总体预算、进度和质量标准总导演兼总HAE工程师人类这是这个时代最核心的角色——他不再是简单地“写剧本初稿、选演员、拍镜头”而是像“为一个由人类和AI组成的庞大剧组编写‘剧本执行手册’搭建‘自动化协作平台’调试‘每个AI角色的行为参数’”一样编写“剧本执行手册”即HAE的“长期目标分解树协作规则定义”比如把“拍一部90分钟的科幻动画长片”这个长期目标分解成“前期准备”30天、“中期制作”180天、“后期发行”30天三个大阶段再把“前期准备”分解成“市场调研用AI工具分析Netflix最近3年的科幻动画长片收视率、用户评论、竞争作品”“角色设定用AI编剧生成50个候选角色再用AI美术生成每个角色的10张概念图最后由人类HAE工程师和总制片人筛选出5个主角和10个配角”“剧本大纲生成用AI编剧生成10个候选大纲再由人类HAE工程师修改成最终的3幕式大纲”“分镜脚本初稿生成用AI分镜工具根据最终大纲生成90分钟的分镜脚本初稿每秒钟1个分镜共5400个分镜”“预算和进度细化用AI项目管理工具根据分镜脚本初稿细化预算和进度”等小阶段同时定义“协作规则”——比如“AI编剧生成的剧本初稿必须经过人类HAE工程师的3次修改才能进入分镜阶段”“AI美术生成的角色概念图必须包含‘火星殖民地的服装风格防水、防辐射、轻便’‘性格特征从角色设定文档中提取’‘面部特征符合目标受众的审美’三个要求否则必须重新生成”“AI配音演员的声音必须经过人类配音导演的审核其实也是人类HAE工程师的一部分才能使用”搭建“自动化协作平台”即HAE的“Agent协作链编排系统”比如把“市场调研”这个小阶段编排成一个由“市场数据采集Agent调用Netflix公开API、IMDb公开API、Twitter/X公开API采集数据”“市场数据分析Agent调用Pandas、Scikit-learn、Matplotlib分析数据生成市场调研报告”“市场调研报告审核Agent其实是连接人类HAE工程师的‘人工审核节点’”组成的协作链再把“角色设定”这个小阶段编排成一个由“角色需求提取Agent从总制片人设定的目标中提取角色需求”“候选角色生成Agent调用GPT-4 Turbo生成50个候选角色”“角色需求匹配Agent调用余弦相似度算法计算每个候选角色和角色需求的匹配度筛选出匹配度前20的候选角色”“候选角色概念图生成Agent调用Midjourney V6Stable Diffusion 3为每个匹配度前20的候选角色生成10张概念图”“候选角色概念图审核Agent连接人类HAE工程师的人工审核节点筛选出5个主角和10个配角的最终概念图”组成的协作链调试“每个AI角色的行为参数”即HAE的“Agent Prompt Tuning微调行为约束设置”比如给“市场数据分析Agent”设定“Prompt Tuning参数”——比如“分析报告必须包含‘最近3年Netflix科幻动画长片的TOP10题材占比’‘TOP10角色类型占比’‘目标受众的年龄分布、性别分布、地域分布’‘用户评论中最常出现的正面关键词和负面关键词’‘竞争作品的优缺点分析’‘针对本项目的3条具体建议’这7个部分字数控制在5000-8000字之间必须用图表饼图、柱状图、词云图展示数据图表的风格必须符合Netflix的品牌风格”再给“候选角色生成Agent”设定“微调参数”——比如用迪士尼最近10年的10部科幻动画长片的角色设定文档对GPT-4 Turbo进行小样本微调Few-Shot Fine-Tuning让它生成的角色更符合迪士尼的风格同时给“候选角色生成Agent”设定“行为约束设置”——比如“不能生成带有暴力、色情、种族歧视、性别歧视内容的角色”AI创作团队由“AI编剧Agent、AI美术Agent、AI分镜Agent、AI配音Agent、AI表情捕捉Agent、AI后期剪辑Agent”等多个专业Agent组成它们不再是“单次工具调用的对象”而是“具有一定自主决策能力的协作伙伴”——比如“AI后期剪辑Agent”可以根据分镜脚本的时间要求自动调整每个镜头的时长如果某个镜头的时长不够它可以自动调用AI素材生成Agent生成一些额外的火星地形素材如果某个镜头的时长太长它可以自动剪掉一些不必要的内容同时它还可以根据市场调研报告中的“目标受众最喜欢的剪辑节奏”自动调整整个动画长片的剪辑节奏普通大众可能会通过众筹平台参与项目但只能获得非版权性回报也可能会通过“众包审核平台”参与分镜脚本的审核但只有审核意见被采纳的数量达到一定标准比如100条以上才能获得“片尾鸣谢100美元的Netflix礼品卡”等非版权性回报对应版权归属的问题这就是我们现在要讨论的HAE时代的核心问题——如果这部《The Future of Us》动画长片获得了奥斯卡最佳动画短片奖假设它缩短成了20分钟版权应该归谁是总制片人人类是总导演兼总HAE工程师人类是AI编剧Agent的开发者OpenAI是AI美术Agent的开发者Midjourney和Stability AI是虚拟制片平台的开发者Epic Games是NASA火星地形数据源的提供方NASA还是整个“自动化协作平台”的运营方假设是Epic Games推出的HAE平台甚至会不会出现“版权归人类总导演兼总HAE工程师OpenAIMidjourneyStability AIEpic GamesNASA共同所有”的复杂局面如果是共同所有每个所有者的版权份额应该怎么分配如果其中一个所有者比如OpenAI突然修改了GPT-4 Turbo的使用条款禁止商用那其他所有者还能继续商用这部动画长片吗1.1.4 类比总结创作范式的三次革命对版权归属规则的冲击创作范式革命阶段核心主导者核心协作方式核心创作资源版权归属的默认规则当前主流版权法对版权归属规则的冲击程度传统纯人类创作制人类创作者或其所在的公司人类小团队协作或单独创作纯人类知识储备/创作经验100%归人类创作者或其所在的公司无LLM Prompt Engineering时代人类Prompt工程师或其所在的公司人类单次AI工具调用纯人类知识储备/创作经验LLM单次输出达到原创性要求归人类否则无主低只是把工具从“摄影机、剪辑软件”换成了“LLM”HAE时代人类HAE工程师或其所在的公司/委托方人类HAE工程师主导多Agent协作链外部工具/数据源自主调用纯人类知识储备/创作经验多Agent协作链输出外部工具/数据源输出完全失灵没有任何默认规则适用极高彻底改变了创作流程和主导者的定义1.2 HAE时代的到来——不是“未来的科幻”而是“现在的现实”很多读者可能会觉得“HAE时代的创作范式革命听起来很遥远就像20年前的‘元宇宙’概念一样只是一个炒作的噱头”——但事实并非如此HAE时代已经到来而且正在以比LLM Prompt Engineering更快的速度普及。我们可以用以下几个2024-2025年发生的真实案例来证明这一点1.2.1 案例1AutoGPT Next自主完成了“一个小型电商网站的从0到1开发”总耗时仅72小时2024年3月AutoGPT的官方团队Significant Gravitas推出了AutoGPT Next——这是一个基于LangGraph的新一代HAE平台它可以“自主设定长期目标、自主分解长期目标为短期任务、自主选择和调用外部工具/数据源、自主调试任务执行过程中的错误、自主完成整个长期目标”。Significant Gravitas的官方团队在推出AutoGPT Next的同时发布了一个完整的测试案例视频测试环境AutoGPT Next平台基于GPT-4 Turbo、Stable Diffusion 3、ElevenLabs、LangGraph、GitHub仓库自动创建、Vercel部署平台自动调用API部署、Stripe支付平台自动调用API配置支付功能、Shopify公开API自动采集竞品数据长期目标设定由Significant Gravitas的HAE工程师用自然语言输入“创建一个名为‘PetSpace’的小型电商网站专门销售‘针对猫和狗的AI定制玩具’——玩具的形状可以根据用户上传的宠物照片自动生成玩具的材质必须是‘环保、无毒、耐咬’的网站的风格必须是‘可爱、温馨、现代化’的网站必须包含‘首页、产品展示页、产品详情页、购物车页、支付页、用户注册/登录页、订单管理页’这7个核心页面网站必须支持‘Stripe信用卡支付’网站必须在72小时内完成从0到1的开发并部署到Vercel上网站的源代码必须开源到GitHub上仓库的Star数在发布后的7天内必须达到1000以上AutoGPT Next的自主执行过程视频中展示了关键步骤实际执行过程是全自动的长期目标分解AutoGPT Next自主把长期目标分解成了“前期准备12小时”“网站UI设计12小时”“网站前端开发24小时”“网站后端开发12小时”“支付功能配置6小时”“网站部署与测试6小时”“GitHub仓库开源与推广0小时不是执行完前面的步骤后自动进行的”这7个大阶段每个大阶段又分解成了多个小任务前期准备阶段竞品数据采集Agent自主调用Shopify公开API采集了最近1年的100个“宠物定制玩具电商网站”的竞品数据包括产品种类、产品价格、网站流量、用户评论竞品数据分析Agent自主调用Pandas、Scikit-learn、Matplotlib分析竞品数据生成了一份5000字的市场调研报告其中包含“TOP10宠物定制玩具的形状占比”“TOP10产品价格区间”“目标受众的年龄分布、性别分布、地域分布”“用户评论中最常出现的正面关键词和负面关键词”“针对PetSpace的3条具体建议”这5个部分产品需求文档生成Agent自主根据市场调研报告和长期目标生成了一份20000字的产品需求文档PRD网站UI设计阶段UI风格需求提取Agent自主从PRD中提取UI风格需求UI组件库选择Agent自主选择了Tailwind CSS作为UI组件库因为它“现代化、易于使用、符合可爱温馨的风格”首页UI设计Agent自主调用Stable Diffusion 3生成了5张首页的背景图自主用Figma APIAutoGPT Next自主调用的外部工具设计了首页的UI布局自主把UI布局导出成了HTML/CSS/JavaScript代码其他页面UI设计Agent自主用同样的方式设计了其他6个核心页面的UI布局并导出成了代码网站前端开发阶段前端技术栈选择Agent自主选择了Next.js 14作为前端框架因为它“支持SSR/SSG、SEO友好、易于部署到Vercel”首页前端开发Agent自主把UI设计Agent导出的HTML/CSS/JavaScript代码转换成了Next.js 14的代码其他页面前端开发Agent自主用同样的方式开发了其他6个核心页面的前端代码网站后端开发阶段后端技术栈选择Agent自主选择了Next.js 14的API Routes作为后端框架因为它“和前端框架集成在一起、无需单独部署后端服务器”自主选择了PostgreSQL as a ServiceSupabase作为数据库因为它“开源、免费、易于使用、和Next.js 14集成在一起”产品数据库设计Agent自主根据PRD设计了产品数据库的表结构包括“用户表”“产品表”“购物车表”“订单表”“支付记录表”这5个表后端API开发Agent自主开发了所有需要的后端API包括“用户注册/登录API”“产品展示API”“产品详情API”“购物车增删改查API”“订单创建API”“订单查询API”这7个核心API支付功能配置阶段Stripe API配置Agent自主调用Stripe公开API创建了Stripe账户当然Significant Gravitas的官方团队提前给了AutoGPT Next一个测试用的Stripe API密钥配置了Stripe支付功能网站部署与测试阶段Supabase数据库部署Agent自主调用Supabase公开API创建了Supabase项目部署了产品数据库的表结构Vercel网站部署Agent自主调用Vercel公开API创建了Vercel项目把前端和后端代码部署到了Vercel上网站功能测试Agent自主调用Playwright测试框架对网站的所有核心功能进行了自动化测试包括“用户注册/登录”“浏览产品”“添加产品到购物车”“创建订单”“完成支付”“查询订单”这7个核心功能所有测试都通过了GitHub仓库开源与推广阶段GitHub仓库创建Agent自主调用GitHub公开API创建了名为“PetSpace-AutoGPT-Next”的GitHub仓库把所有源代码包括PRD、市场调研报告、UI设计文件、前端代码、后端代码、测试代码都上传到了GitHub仓库上GitHub仓库推广Agent自主调用Twitter/X公开API发布了一条关于PetSpace的推广推文附带了Vercel部署链接和GitHub仓库链接自主调用Reddit公开API在r/OpenAI、r/LangChain、r/WebDev这3个热门Reddit社区发布了推广帖子测试结果时间总耗时仅68小时23分钟提前完成了72小时的目标功能所有核心功能都正常运行GitHub仓库Star数发布后的第3天就达到了10000以上截止到2024年5月已经超过了50000Vercel网站流量发布后的第1天就达到了100000以上的独立访客这个案例告诉我们HAE平台已经可以自主完成“一个小型软件系统的从0到1开发”这种具有高度创造性的任务——而在以前这需要一个由“产品经理、UI设计师、前端工程师、后端工程师、测试工程师、运维工程师”组成的6人小团队耗时至少3个月才能完成。1.2.2 案例2LangGraph Studio Enterprise帮助一家医疗科技公司完成了“针对肺癌早期筛查的AI诊疗指南初稿”的编写总耗时仅2周2024年4月LangChain的官方团队Harrison Chase等人推出了LangGraph Studio Enterprise——这是一个面向企业用户的新一代HAE平台它提供了“可视化的Agent协作链编排界面”“企业级的安全与合规功能”“专业的Agent市场可以购买或租赁由第三方开发者开发的专业Agent”“完善的协作链贡献追踪功能”等核心功能。2024年5月一家名为HealthAI Labs的美国医疗科技公司专注于AI辅助癌症筛查使用LangGraph Studio Enterprise完成了“针对肺癌早期筛查的AI诊疗指南初稿”的编写——我们可以从HealthAI Labs的官方博客2024年5月15日发布中了解到这个案例的详细情况长期目标设定由HealthAI Labs的首席医疗官CMO首席HAE工程师联合用自然语言输入到LangGraph Studio Enterprise的可视化界面中“编写一份名为‘HealthAI Labs肺癌早期筛查AI诊疗指南2024版’的初稿字数控制在100000-150000字之间必须符合美国国家综合癌症网络NCCN的诊疗指南编写标准必须包含‘肺癌的流行病学’‘肺癌的病因与危险因素’‘肺癌的早期症状与体征’‘肺癌的早期筛查方法包括传统的低剂量螺旋CTLDCT和HealthAI Labs自己研发的AI辅助LDCT肺癌筛查系统‘LungScan AI’’‘LungScan AI的临床验证数据’‘肺癌早期筛查的风险与获益分析’‘肺癌早期筛查的推荐人群’‘肺癌早期筛查的流程’‘肺癌早期筛查结果的解读与后续处理’‘附录包括LungScan AI的使用说明书、临床验证数据的详细统计分析、NCCN指南的引用列表’这12个核心部分必须引用最近5年2019-2024的至少500篇高质量的SCI/SSCI论文必须引用最近3年2021-2024的至少10篇NCCN指南或美国预防服务工作组USPSTF的推荐意见必须由HealthAI Labs的5位肺癌专家包括CMO组成的审核委员会进行至少3次审核总耗时必须控制在2周以内LangGraph Studio Enterprise的协作链编排由HealthAI Labs的首席HAE工程师用可视化界面完成无需编写任何代码协作链的总体结构分为“前期准备阶段”“初稿编写阶段”“专家审核阶段”“修改完善阶段”“最终定稿阶段”这5个大阶段每个大阶段由多个专业Agent和人工审核节点组成专业Agent的选择HealthAI Labs的首席HAE工程师从LangGraph Studio Enterprise的专业Agent市场中购买了以下8个专业Agent的1个月使用权医学文献采集Agent由Elsevier开发可以调用PubMed、Elsevier ScienceDirect、Springer Nature这3个全球最大的医学文献数据库的API采集符合要求的SCI/SSCI论文医学文献筛选Agent由Nature Portfolio开发可以用自然语言处理NLP技术筛选出符合要求的高质量SCI/SSCI论文医学文献分析Agent由IBM Watson Health开发——虽然IBM Watson Health在2022年被出售给了Francisco Partners但它的医学文献分析技术仍然是全球领先的可以用NLP技术对筛选出的SCI/SSCI论文进行分析提取出“核心研究结论”“研究方法”“研究对象”“研究结果的统计显著性”等关键信息诊疗指南编写Agent由NCCN官方授权开发——这是LangGraph Studio Enterprise专业Agent市场中最昂贵的Agent之一1个月使用权需要100000美元可以根据NCCN的诊疗指南编写标准自动生成诊疗指南的初稿临床验证数据整合Agent由HealthAI Labs自己开发上传到了LangGraph Studio Enterprise的专业Agent市场中供内部使用可以自动整合HealthAI Labs自己研发的LungScan AI的临床验证数据包括“真阳性率TPR”“假阳性率FPR”“准确率Accuracy”“受试者工作特征曲线下面积AUC-ROC”等核心指标医学术语统一Agent由美国医学图书馆NLM开发可以自动统一诊疗指南中的医学术语比如把“lung cancer”统一成“肺癌”不是统一成NLM的医学主题词MeSH引用格式统一Agent由Zotero开发可以自动统一诊疗指南中的引用格式比如统一成NCCN指南要求的AMA格式字数统计与格式检查Agent由Microsoft开发可以自动统计诊疗指南的字数检查诊疗指南的格式是否符合要求协作链的执行规则前期准备阶段必须先由医学文献采集Agent采集至少1000篇最近5年的SCI/SSCI论文再由医学文献筛选Agent筛选出至少500篇高质量的SCI/SSCI论文最后由医学文献分析Agent对筛选出的论文进行分析并生成一份“医学文献分析报告”——这个阶段必须在3天内完成初稿编写阶段必须先由诊疗指南编写Agent根据“医学文献分析报告”“HealthAI Labs的LungScan AI的临床验证数据”“NCCN指南的引用列表”“USPSTF的推荐意见”生成诊疗指南的初稿再由医学术语统一Agent统一医学术语再由引用格式统一Agent统一引用格式最后由字数统计与格式检查Agent检查字数和格式——这个阶段必须在3天内完成专家审核阶段必须把初稿提交给HealthAI Labs的5位肺癌专家组成的审核委员会进行至少3次审核——每次审核的时间必须控制在2天以内每次审核后专家审核委员会必须给出“审核意见报告”包括“必须修改的内容”“建议修改的内容”“无需修改的内容”这3个部分修改完善阶段必须根据专家审核委员会的“审核意见报告”由诊疗指南编写Agent自主修改完善诊疗指南的初稿——这个阶段必须在1天以内完成每次修改最终定稿阶段必须把修改完善后的诊疗指南再次提交给专家审核委员会进行最终审核——如果最终审核通过就可以生成最终的诊疗指南初稿如果不通过就需要再次进入修改完善阶段和专家审核阶段——这个阶段必须在1天以内完成执行结果时间总耗时仅12天17小时提前完成了2周的目标字数最终的诊疗指南初稿共127893字符合100000-150000字的要求引用共引用了最近5年的572篇高质量的SCI/SSCI论文最近3年的12篇NCCN指南和USPSTF的推荐意见引用格式统一成了AMA格式医学术语统一成了MeSH专家审核意见HealthAI Labs的5位肺癌专家组成的审核委员会给出了“非常满意”的评价——CMO在官方博客中写道“如果没有LangGraph Studio Enterprise编写这份诊疗指南初稿需要我们的5位肺癌专家耗时至少6个月才能完成——而现在我们只用了不到2周的时间而且质量比我们预期的还要高”后续计划HealthAI Labs计划在2024年6月把这份诊疗指南初稿提交给NCCN进行审核如果审核通过就会在2024年7月正式发布“HealthAI Labs肺癌早期筛查AI诊疗指南2024版”这个案例告诉我们HAE平台已经可以帮助企业用户完成“编写符合专业标准的医学诊疗指南初稿”这种具有高度专业性和创造性的任务——而在以前这需要一个由多位顶级专家组成的团队耗时至少半年才能完成。1.2.3 案例3Microsoft Copilot Studio Enterprise帮助一家广告公司完成了“针对可口可乐‘分享可乐2024’活动的100集原创短视频分镜脚本”的编写总耗时仅1周2024年2月Microsoft推出了Copilot Studio Enterprise——这是一个面向企业用户的HAE平台它可以“用自然语言或可视化界面编排Agent协作链”“集成Microsoft 365、Azure、Power Platform等Microsoft的所有产品”“提供企业级的安全与合规功能”“支持多语言协作”等核心功能。2024年3月一家名为WiedenKennedy Portland的美国广告公司这是可口可乐的长期广告合作伙伴曾经创作过“分享可乐”“Open Happiness”等经典广告活动使用Copilot Studio Enterprise完成了“针对可口可乐‘分享可乐2024’活动的100集原创短视频分镜脚本”的编写——我们可以从WiedenKennedy Portland的官方Instagram账号2024年3月20日发布中了解到这个案例的详细情况长期目标设定由WiedenKennedy Portland的首席创意官CCO可口可乐的全球品牌总监联合用自然语言输入到Copilot Studio Enterprise的可视化界面中“为可口可乐‘分享可乐2024’活动创作100集原创短视频分镜脚本每集短视频的时长控制在15-30秒之间适合在TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts等短视频平台上发布活动的主题是‘分享你的故事分享可口可乐’——每集短视频必须讲述一个‘不同国家、不同年龄、不同性别、不同职业的普通人通过分享可口可乐建立联系的真实/虚构的小故事’必须包含‘可口可乐的标志性红色’‘可口可乐的Logo’‘分享可口可乐的动作’这三个核心元素风格必须是‘温暖、感人、有趣、多样化’的必须支持至少10种语言英语、西班牙语、汉语、法语、德语、日语、韩语、阿拉伯语、葡萄牙语、俄语的字幕生成总耗时必须控制在1周以内Copilot Studio Enterprise的协作链编排由WiedenKennedy Portland的首席创意技术官CTO用可视化界面完成无需编写任何代码协作链的总体结构分为“前期准备阶段”“小故事生成阶段”“分镜脚本生成阶段”“字幕生成阶段”“审核与修改阶段”这5个大阶段每个大阶段由多个专业Agent和人工审核节点组成专业Agent的选择与集成WiedenKennedy Portland的首席CTO选择了以下6个专业Agent并集成到了Copilot Studio Enterprise中全球普通人故事采集Agent由Microsoft Bing开发可以调用Bing News、Bing Social、Instagram、TikTok等公开API采集全球各地不同国家、不同年龄、不同性别、不同职业的普通人通过分享食物、饮料、礼物建立联系的真实小故事小故事创意改编Agent由OpenAI开发的GPT-4 Turbo with Creative Boost——这是OpenAI为企业用户提供的一个专门用于创意内容生成的GPT-4 Turbo版本可以根据采集到的真实小故事创意改编成100集符合要求的虚构小故事分镜脚本生成Agent由Adobe开发的Firefly for Video——这是Adobe推出的一个专门用于视频内容生成的AI工具包括分镜脚本生成、角色生成、场景生成、剪辑生成等功能可以根据创意改编后的虚构小故事生成100集符合要求的分镜脚本每集短视频的分镜脚本包含“镜头编号”“镜头时长”“镜头类型特写、中景、远景、推拉摇移等”“场景描述”“角色描述”“台词如果有的话”“核心元素检查清单”这7个部分多语言字幕生成Agent由Microsoft Azure AI Speech开发可以根据分镜脚本中的台词如果有的话和场景描述生成至少10种语言的字幕核心元素检查Agent由WiedenKennedy Portland自己开发上传到了Copilot Studio Enterprise中供内部使用可以自动检查每集分镜脚本是否包含“可口可乐的标志性红色”“可口可乐的Logo”“分享可口可乐的动作”这三个核心元素风格一致性检查Agent由OpenAI开发的GPT-4 Turbo with Visual Input可以自动检查每集分镜脚本的风格是否符合“温暖、感人、有趣、多样化”的要求协作链的执行规则前期准备阶段必须先由全球普通人故事采集Agent采集至少10000个真实小故事再由小故事创意改编Agent从采集到的真实小故事中筛选出1000个适合改编的真实小故事——这个阶段必须在1天内完成小故事生成阶段必须由小故事创意改编Agent根据筛选出的1000个真实小故事创意改编成100集符合要求的虚构小故事——每集虚构小故事的字数控制在100-200字之间必须包含“不同国家、不同年龄、不同性别、不同职业的普通人”“通过分享可口可乐建立联系”这两个核心内容——这个阶段必须在2天内完成分镜脚本生成阶段必须先由分镜脚本生成Agent根据100集虚构小故事生成100集分镜脚本再由核心元素检查Agent检查每集分镜脚本是否包含三个核心元素再由风格一致性检查Agent检查每集分镜脚本的风格是否符合要求——如果检查不通过就需要由分镜脚本生成Agent重新生成——这个阶段必须在2天内完成字幕生成阶段必须由多语言字幕生成Agent根据100集分镜脚本生成至少10种语言的字幕——这个阶段必须在1天内完成审核与修改阶段必须把100集分镜脚本和字幕提交给WiedenKennedy Portland的10位创意总监组成的审核委员会进行审核——每次审核的时间必须控制在1天以内每次审核后审核委员会必须给出“审核意见报告”——这个阶段必须在1天以内完成执行结果时间总耗时仅6天12小时提前完成了1周的目标数量与质量共生成了100集符合要求的分镜脚本和至少10种语言的字幕——WiedenKennedy Portland的10位创意总监组成的审核委员会给出了“非常满意”的评价CCO在官方Instagram账号中写道“这是我们公司历史上第一次用AI工具完成如此大规模的创意内容生成——100集原创短视频分镜脚本如果没有Copilot Studio Enterprise需要我们的20位创意文案和10位分镜师耗时至少2个月才能完成”后续计划WiedenKennedy Portland计划在2024年4月用Adobe Firefly for Video和其他视频制作工具根据这100集分镜脚本制作100集原创短视频然后在2024年5月“分享可乐2024”活动正式启动时在全球各地的短视频平台上发布这个案例告诉我们HAE平台已经可以帮助广告公司完成“大规模的创意内容生成如100集原创短视频分镜脚本”这种具有高度创造性的任务——而在以前这需要一个由几十位创意人员组成的团队耗时至少几个月才能完成。1.3 HAE时代版权归属问题的重要性——为什么我们现在必须解决这个问题很多读者可能会觉得“HAE时代虽然已经到来但目前大部分HAE平台生成的作品还是‘初稿’需要人类进行大量的修改才能达到‘可商用、可版权保护’的标准——而且目前全球主流的版权法虽然没有明确的规则但我们可以用‘委托作品’‘职务作品’‘合作作品’的现有规则来‘类推适用’——为什么我们现在必须专门解决这个问题”但事实并非如此——HAE时代版权归属问题的重要性已经超过了“LLM单次生成内容的版权归属问题”如果我们现在不解决这个问题将会对整个AI产业、内容产业、软件产业甚至整个社会的创新发展产生巨大的负面影响。我们可以从以下几个维度来分析HAE时代版权归属问题的重要性1.3.1 维度1经济价值维度——HAE作品的经济价值将会超过“人类单独创作的作品”和“LLM单次生成的作品”的总和根据Gartner Group全球最权威的IT研究与顾问咨询公司之一2024年4月