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自从20世纪初以来人类社会经历了许多艺术形式的革新和诞生从摄影艺术到广播艺术、电影艺术、电视艺术再到今日的数字艺术和人工智能艺术每一次技术进步都为艺术创作提供了新的工具和平台。随着计算机科学和人工智能技术的快速发展人工智能（）在艺术领域的应用逐渐增多引发了广泛讨论。有人认为创作的艺术作品仅仅是机器遵循算法生成的结果并不具备真正的艺术价值；也有人认为创作的作品同样具备艺术性可以被视为一种新的艺术形式。本文将从多个角度探讨创作的艺术作品是不是具备艺术性，以及此类新形式的艺术作品怎样受到知识产权保护。
艺术是指利用人工智能算法实施创作的艺术作品。这类作品多数情况下由算法依照大量数据学习和训练后自动生成，或是说通过人机协作的办法完成。艺术的产生和发展离不开近年来计算机科学的飞速进步，尤其是深度学习技术的广泛应用。随着算法的不断优化和数据集的日益丰富，艺术作品在视觉效果、音乐创作、文学创作等多个领域取得了显著成就。
例如，若干艺术家采用算法来生成独到的图像，这些图像不仅具有高度的创意性和独到性，而且能够反映出人类难以捕捉的情感和思想。在音乐创作方面，算法可分析大量的音乐作品，从而生成新的旋律和节奏，为作曲家提供灵感。在文学创作领域，系统能够依据输入的文本片段，生成类似风格的新作品，甚至可模仿特定作家的文风。这些例子表明，艺术作品不仅仅是简单的数据组合，而是蕴含了深层次的艺术内涵。
艺术的创作过程主要包含数据收集、模型训练、生成艺术作品三个阶段。需要收集大量相关领域的数据，包含图片、音频、文本等，以供算法学习和训练。 通过深度学习等算法对数据实施应对和分析，建立能够理解和生成艺术作品的模型。 该模型会按照输入的数据和设定的参数生成艺术作品。在这个进展中，算法的选择、参数的调整以及数据的筛选都对最终作品的优劣产生关键影响。
具体对于，不同的算法具有不同的特点和优势选择合适的算法对升级作品品质至关关键。例如，在图像生成方面生成对抗网络（GAN）因其能够生成高优劣的图像而被广泛采用。而在音乐创作领域，循环神经网络（RNN）因其能够解决时间序列数据的特点而得到应用。参数的调整也是关键环节，如学习率、批量大小、迭代次数等都会直接影响生成结果。数据筛选同样必不可少，只有高优劣的数据才能保证模型的学习效果，进而生成优秀的艺术作品。
艺术作品是不是具备艺术性，是当前学术界和艺术界关注的热点难题之一。从哲学和美学的角度来看，艺术作品的价值在于其能够引起观众的情感共鸣和思考，传递某种情感或观念。艺术作品虽然由机器生成，但它们同样具备引发观众情感共鸣和思考的能力。例如，一幅由生成的抽象画可能激发观者对色彩和形状的独有感受，一首由创作的诗歌可能引发人们对生活意义的深思。 艺术作品的艺术性并不在于其创作主体是人还是机器，而在于它们能否触动人心，传达出深刻的意义。
艺术作品的创作过程往往包含了创作者的意图和审美标准，这些因素同样赋予了作品艺术性。当艺术家采用工具实施创作时，他们会选择合适的算法、设定参数并筛选数据，这些表现体现了艺术家的主观能动性。 艺术作品也可被视为一种新的艺术表达方法反映了创作者的思想和情感。从这个角度来看，艺术作品不仅具备艺术性而且为艺术创作开辟了新的可能性。
随着艺术作品的普及其知识产权保护疑惑也逐渐凸显出来。传统的著作权法主要针对的是人类创作的作品，但对生成的作品，法律尚未有明确的规定。这引发了若干争议和不确定性，如谁理应享有艺术作品的著作权，以及怎样界定作品的原创性等疑惑。
一方面，有人认为艺术作品理应归属于算法开发者或拥有者，因为是他们设计和训练了算法。这类观点忽略了创作者在艺术创作中的要紧作用。正如前文所述，艺术家在利用工具实施创作时，会做出一系列决策，这些决策不仅影响作品的生成过程，还决定了作品的艺术风格和内容。 将艺术作品的著作权归属于算法开发者或拥有者，显然不公平。
另一方面，有人主张艺术作品理应视为一种公共领域资源任何人都能够自由利用和传播。这类观点忽视了创作者的劳动成果和创新贡献。倘若不对艺术作品实行适当的保护，有可能打击创作者的积极性，阻碍艺术创新的发展。 合理的应对方案应该是在现有著作权法的基础上，对艺术作品的著作权归属和保护机制实施适当调整和完善。
艺术作品具备艺术性，且其创作过程反映了创作者的意图和审美标准。为了保护创作者的合法权益，促进艺术创新的发展，有必要对现有的著作权法实施调整和完善，以适应艺术作品的特殊性质。同时社会各界应加强对艺术作品的关注和支持，推动这一新兴艺术形式的健康发展。
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