AIGC技術(shù)正深刻改變內(nèi)容創(chuàng)作與傳播方式，

其版權(quán)治理不僅關(guān)乎法律合規(guī)，

更關(guān)乎產(chǎn)業(yè)生態(tài)與技術(shù)創(chuàng)新的可持續(xù)發(fā)展。

AIGC（人工智能生成內(nèi)容）正以前所未有的速度重塑內(nèi)容創(chuàng)作生態(tài)。在算法與靈感交織的“后人類”創(chuàng)作時代，AI已經(jīng)可以用數(shù)秒時間生成一幅足以獲獎的畫、一篇十多萬字的文章，甚至一段以假亂真的虛擬主播視頻。面對此情此景，傳統(tǒng)版權(quán)法的立法原則在不斷遭受挑戰(zhàn)——沒有人類署名，是否還屬于“作品”？當訓練數(shù)據(jù)源于無數(shù)未經(jīng)授權(quán)的網(wǎng)頁與圖片，算法的再創(chuàng)造究竟是“偷竊”還是“涅槃”？

AIGC的洪流洶涌奔來，全球立法者、法院、產(chǎn)業(yè)界與創(chuàng)作者也同時被推向同一張考卷——在激勵創(chuàng)新與守護權(quán)益的天平上，我們?nèi)绾螢槿斯ぶ悄軙r代的智力成果重新校準砝碼？或許問題的答案尚早，但追問必須此刻啟程。

現(xiàn)狀、影響與爭議點

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AIGC的演進可清晰劃分為三個階段：萌芽期、積累期和快速發(fā)展期。當時間追溯至萌芽期，人工智能生成內(nèi)容的概念剛剛提出，受限于算法復雜度和計算能力，AIGC僅能在實驗室環(huán)境下進行簡單文本或圖像的生成，尚未形成實際應(yīng)用。

進入2010年代，隨著深度學習算法的突破和大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及，AIGC進入積累期。這一階段，以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）為代表的模型逐步成熟，AI開始能夠生成較為連貫的文本和逼真的圖像，但內(nèi)容質(zhì)量和多樣性仍有待提升，應(yīng)用場景相對有限。

自2020年起，AIGC邁入快速發(fā)展期。大規(guī)模預訓練模型和擴散模型的出現(xiàn)，極大增強了AI的內(nèi)容生成能力。AIGC技術(shù)迅速滲透到新聞寫作、美術(shù)創(chuàng)作、音樂譜曲、視頻合成和代碼編寫等多個領(lǐng)域，顯著提高了創(chuàng)作效率，降低了創(chuàng)作門檻。

市場研究機構(gòu)Gartner預測，到2025年，AIGC生成的數(shù)據(jù)將占全球新增數(shù)據(jù)的10%，而這一比例在2021年尚不足1%。AIGC技術(shù)的快速發(fā)展，不僅改變了傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)模式，也對以人類創(chuàng)作為核心的知識產(chǎn)權(quán)制度帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。

AIGC按運行方式可歸納為“文生文”“文生圖”“圖生圖”三類，本質(zhì)都是模型基于提示詞和訓練數(shù)據(jù)概率輸出內(nèi)容，人在其中不提供傳統(tǒng)意義上的直接創(chuàng)作。版權(quán)法要求作品體現(xiàn)自然人的獨創(chuàng)性智力活動，AIGC卻將人的作用分散在提示、調(diào)參、選結(jié)果等環(huán)節(jié)，算法占比遠高于常規(guī)工具，因此是否構(gòu)成“作品”、誰是作者、保護范圍如何劃定，都成為復雜議題。

首先，AIGC是否具備“作品”屬性存在爭議。根據(jù)《伯爾尼公約》和各國相關(guān)法，作品必須是人類智力創(chuàng)作的成果。AIGC雖然能夠產(chǎn)生具有獨創(chuàng)性外觀的內(nèi)容，但其創(chuàng)作過程缺乏人類直接的精神創(chuàng)作活動，難以滿足傳統(tǒng)“作者”定義，這就對傳統(tǒng)的作品認定標準提出了挑戰(zhàn)。其次，權(quán)利歸屬問題也極為復雜。

AIGC的創(chuàng)作過程涉及多個潛在的權(quán)利主體，包括算法設(shè)計者、訓練數(shù)據(jù)提供者、系統(tǒng)訓練者、最終用戶等，這些主體在AIGC生成過程中都發(fā)揮了不同程度的作用，如何界定各自的貢獻并分配相應(yīng)的權(quán)利成為法律上的難題。此外，AIGC的保護邊界的劃定也存在困難。AIGC內(nèi)容往往基于大量已有作品訓練生成，涉及原始版權(quán)保護與新生內(nèi)容之間的利益平衡，監(jiān)管難度亦隨之上升。

版權(quán)挑戰(zhàn)的全球回應(yīng)

02

人工智能時代著作權(quán)法面臨著諸多挑戰(zhàn)與應(yīng)對問題，這些問題不僅關(guān)系到所有人的利益保護，也直接影響著AIGC技術(shù)的健康發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新生態(tài)的構(gòu)建。面對AIGC版權(quán)挑戰(zhàn)，各國在立法與司法層面展開積極探索，雖路徑不同，但普遍堅持“人類創(chuàng)作”為版權(quán)保護的前提。

美國在AIGC版權(quán)保護方面采取了較為保守的立場，堅持人類作者中心主義。美國版權(quán)局多次明確表示，僅人類創(chuàng)作的作品才受版權(quán)法保護。在2023年“泰勒訴美國版權(quán)局案”中，法院駁回AI生成藝術(shù)作品《最近的天堂入口》的版權(quán)登記申請，裁定其缺乏人類作者身份。

這一判決確立了美國在處理AIGC版權(quán)問題上堅持人類作者中心主義的基本立場。然而，美國法院也承認包含人類創(chuàng)作元素的作品可部分獲得版權(quán)保護。例如，在《黎明的扎里亞》案件中，法院認定人類創(chuàng)作的文本以及人類對文本和圖像的選擇和排列可以受到保護，但AI生成的圖像本身不受版權(quán)保護。這種“部分保護”思路體現(xiàn)了美國在原則與靈活性之間的平衡。

歐盟則更加強調(diào)“作者智力投入”。它們對AIGC版權(quán)的處理強調(diào)作品必須體現(xiàn)“作者自己的智力創(chuàng)造”。在2009年“Infopaq案”中，歐盟法院確立了對作品原創(chuàng)性的嚴格標準，要求作品需反映出作者的人格與智力投入。這一標準在此后多個案件中得到重申和強化，成為歐盟處理AIGC版權(quán)問題的重要基礎(chǔ)。目前，歐盟通過“四步測試法”來評估 AIGC是否具備可版權(quán)性，重點考察人類在生成過程中的干預程度與創(chuàng)造性貢獻，包括是否進行有意識的選擇與安排、是否體現(xiàn)個性表達等。

此外，歐盟《人工智能法案》也對生成式AI提出了專門的版權(quán)合規(guī)要求該法案規(guī)定，生成式AI的提供者需要披露訓練數(shù)據(jù)的版權(quán)情況，并確保在使用受版權(quán)保護的材料時獲得適當授權(quán)。這些規(guī)定體現(xiàn)了歐盟在促進技術(shù)發(fā)展的同時，也注重保護現(xiàn)有版權(quán)人利益的平衡思路。

英國在計算機生成作品方面有著獨特的立法安排?！栋鏅?quán)、外觀設(shè)計和專利法案》第9條第(3)款明確承認計算機生成作品具有版權(quán)，并將作者定義為“對作品創(chuàng)作進行必要安排的人”。這一定義通常涵蓋程序員、系統(tǒng)設(shè)計者或最終用戶等主體。此類作品的保護期定為50年，從作品首次制作完成之日起計算，這比人類作者創(chuàng)作作品的保護期短了20年。這種區(qū)別對待體現(xiàn)了立法者對這類作品特殊性的認識。盡管英國法律機制相對開放，但實踐中關(guān)于“原創(chuàng)性”和“人為安排”的具體認定仍存在爭議。

日本《著作權(quán)法》第三十條之4，為人工智能訓練劃定了相對明確的法律邊界，其允許在未經(jīng)著作權(quán)人許可的情況下，使用受著作權(quán)保護的作品進行AI開發(fā)學習和信息分析等活動，但這種使用不能對著作權(quán)人的利益產(chǎn)生不當損害。日本文化廳也明確表示，唯有人類以創(chuàng)造性方式介入并運用內(nèi)容，方可享有著作權(quán)。

此外，日本法律要求，AI生成內(nèi)容必須體現(xiàn)人類的思想或情感表達，并符合文學、科學、藝術(shù)或音樂領(lǐng)域的智力創(chuàng)作形式，方有可能獲得著作權(quán)保護。這一規(guī)定既延續(xù)了傳統(tǒng)著作權(quán)制度中對“人類創(chuàng)作”的核心要求，也為人工智能技術(shù)發(fā)展預留了合理的法律靈活性。

中國司法實踐與制度構(gòu)建

03

我國目前尚未出臺專門針對AIGC版權(quán)問題的單獨立法，但通過《中華人民共和國著作權(quán)法》《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》及《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》等法律法規(guī)，初步構(gòu)建起了AIGC版權(quán)治理的基本框架。2023年國家網(wǎng)信辦等七部門聯(lián)合發(fā)布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》具有重要意義。該辦法鼓勵生成式人工智能技術(shù)在各行業(yè)、各領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，但同時針對AIGC劃出兩條紅線：一是訓練數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)模型來源合法，不得侵害他人知識產(chǎn)權(quán)；二是生成內(nèi)容應(yīng)帶顯著標識，確保公眾可識別。這些規(guī)定為AIGC服務(wù)的合規(guī)運營提供了基本指引。

司法層面，近年來通過一系列典型案例逐步厘清AIGC版權(quán)邊界。2019年“菲林訴百度案”是我國首例涉及AI生成內(nèi)容版權(quán)糾紛的案件。在該案中，北京知識產(chǎn)權(quán)法院認定由AI生成的數(shù)據(jù)分析報告不構(gòu)成作品，因其缺乏“自然人創(chuàng)作的獨創(chuàng)性表達”。法院認為，圖形部分僅為軟件自動處理結(jié)果，雖然會因數(shù)據(jù)變化呈現(xiàn)不同形狀，但這種差異是基于數(shù)據(jù)選擇而非創(chuàng)作產(chǎn)生，不能體現(xiàn)原告的獨創(chuàng)性表達。

同年“騰訊訴盈訊案”則采取了不同的認定思路。深圳市南山區(qū)人們法院認定騰訊AI寫作助手Dreamwriter生成的財經(jīng)報道屬于作品，著作權(quán)歸法人所有。法院將AI視為工具，而法人則承擔內(nèi)容產(chǎn)生的法律責任。

這一判決被認為具有開創(chuàng)性意義，為AI生成內(nèi)容的版權(quán)保護提供了新的思路。2023年北京互聯(lián)網(wǎng)法院審理的“國內(nèi)AIGC圖片侵權(quán)第一案”進一步明確了認定標準。法院判決明確指出，AI生成圖片能否受版權(quán)保護，關(guān)鍵要看使用者是否進行了獨創(chuàng)性勞動，包括提示詞設(shè)計、參數(shù)調(diào)整與結(jié)果選擇等。法院認定原告在生成過程中付出了創(chuàng)造性智力活動，因此涉案圖像構(gòu)成作品，受著作權(quán)法保護。該案確立了“使用者創(chuàng)造性貢獻”標準，對我國AIGC版權(quán)司法實踐具有重要指導意義。

系統(tǒng)推進AIGC版權(quán)治理現(xiàn)代化

04

AIGC技術(shù)正在深刻重塑內(nèi)容創(chuàng)作、傳播與使用方式，其版權(quán)治理不僅關(guān)乎法律合規(guī)，更直接影響產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建與技術(shù)創(chuàng)新。AIGC版權(quán)治理是一項系統(tǒng)工程，需要從技術(shù)、法律、行業(yè)三個維度系統(tǒng)推進AIGC版權(quán)治理體系現(xiàn)代化，以促進技術(shù)健康發(fā)展和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新繁榮。

技術(shù)賦能，強化版權(quán)溯源與保護能力

區(qū)塊鏈、數(shù)字水印、內(nèi)容指紋等新興技術(shù)為AIGC版權(quán)認定與追溯提供了新的解決方案。通過構(gòu)建基于區(qū)塊鏈的AIGC版權(quán)登記平臺，可以實現(xiàn)生成過程關(guān)鍵參數(shù)、訓練數(shù)據(jù)來源、用戶指令等信息的不可篡改記錄，為AIGC內(nèi)容提供全生命周期可追溯的技術(shù)保障。數(shù)字水印技術(shù)在AIGC版權(quán)保護中也發(fā)揮著重要作用。通過在人眼不可見的層面嵌入版權(quán)信息，既可以標明內(nèi)容來源，又可以為侵權(quán)取證提供技術(shù)依據(jù)。內(nèi)容指紋技術(shù)則能夠通過提取內(nèi)容的特征值，建立龐大的內(nèi)容數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)快速的內(nèi)容比對和侵權(quán)檢測。這項技術(shù)對于處理海量AIGC內(nèi)容尤其重要，可以幫助版權(quán)方及時發(fā)現(xiàn)和制止侵權(quán)行為。

法律完善，明確標準與責任邊界

從短期來看，可以通過司法解釋或指導性案例進一步明確AIGC版權(quán)認定中“人類創(chuàng)造性貢獻”的認定標準。具體包括提示詞復雜性、參數(shù)設(shè)置獨創(chuàng)性、輸出選擇意圖等可操作性要素，為司法實踐提供清晰指引。從中長期來看，應(yīng)當探索構(gòu)建“人類-AI”協(xié)作創(chuàng)作下的版權(quán)共享機制，研究引入新型權(quán)利類型，對不具有獨創(chuàng)性但具有投資價值的AIGC輸出給予一定限度的保護。

此外，還需要完善侵權(quán)責任認定規(guī)則。特別是在生成內(nèi)容侵犯他人版權(quán)時，需要明確AIGC服務(wù)提供者、最終用戶等不同主體的責任邊界。建議引入“避風港”原則的適配版本，既保護版權(quán)人利益，又不至于過度加重技術(shù)提供者的法律責任。

行業(yè)適配，推動差異化版權(quán)制度設(shè)計

AIGC在文學創(chuàng)作、視覺藝術(shù)、音樂生成、代碼編寫等不同領(lǐng)域的應(yīng)用各有特點，版權(quán)制度需要結(jié)合行業(yè)特點進行差異化適配。在文學創(chuàng)作領(lǐng)域，需要區(qū)分完全自動生成內(nèi)容與人工修訂潤色的作品。對于后者，應(yīng)當承認人類的創(chuàng)造性貢獻，給予適當?shù)陌鏅?quán)保護。

在視覺藝術(shù)領(lǐng)域，需明確風格模仿與實質(zhì)性相似的界限，實現(xiàn)既保護藝術(shù)家權(quán)益，又促進藝術(shù)創(chuàng)新。在音樂生成場景，需要處理好采樣、改編與原創(chuàng)的關(guān)系，建立適合AI音樂特點的版權(quán)管理模式，避免大規(guī)模侵權(quán)風險。在代碼生成領(lǐng)域，則應(yīng)處理好開源協(xié)議與商業(yè)化利用之間的合規(guī)沖突，明確AI生成的代碼是否適用開源協(xié)議，以及如何遵守相關(guān)協(xié)議要求。

同時，要建立代碼相似性檢測標準，防止生成代碼侵犯他人軟件著作權(quán)。教育、科研、公益等領(lǐng)域的AIGC應(yīng)用也需要特殊的版權(quán)安排。可以通過擴展合理使用范圍、建立開放許可機制等方式，促進知識傳播與創(chuàng)新。

AIGC技術(shù)正深刻改變內(nèi)容創(chuàng)作與傳播方式，其版權(quán)治理不僅關(guān)乎法律合規(guī)，更關(guān)乎產(chǎn)業(yè)生態(tài)與技術(shù)創(chuàng)新的可持續(xù)發(fā)展。各國雖路徑不同，但普遍堅持“人類創(chuàng)作”為版權(quán)保護核心。我國通過司法實踐逐步確立“使用者創(chuàng)造性貢獻”標準，體現(xiàn)出法律對新技術(shù)的適應(yīng)與回應(yīng)。

未來，需進一步推動技術(shù)、法律與行業(yè)的協(xié)同治理，構(gòu)建既鼓勵創(chuàng)新又保障權(quán)益的制度體系，讓AIGC真正服務(wù)于人類文化繁榮與知識進步。（作者單位：深圳知識產(chǎn)權(quán)保護中心）

（文章來源：《創(chuàng)意世界》2025年12月號）

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