AIGC版權認定分析及展望

AIGC技術正深刻改變內容創作與傳播方式，

其版權治理不僅關乎法律合規，

更關乎產業生態與技術創新的可持續發展。

AIGC（人工智能生成內容）正以前所未有的速度重塑內容創作生態。在算法與靈感交織的“后人類”創作時代，AI已經可以用數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，傳統版權法的立法原則在不斷遭受挑戰——沒有人類署名，是否還屬于“作品”？當訓練數據源于無數未經授權的網頁與圖片，算法的再創造究竟是“偷竊”還是“涅槃”？

AIGC的洪流洶涌奔來，全球立法者、法院、產業界與創作者也同時被推向同一張考卷——在激勵創新與守護權益的天平上，我們如何為人工智能時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、積累期和快速發展期。當時間追溯至萌芽期，人工智能生成內容的概念剛剛提出，受限于算法復雜度和計算能力，AIGC僅能在實驗室環境下進行簡單文本或圖像的生成，尚未形成實際應用。

進入2010年代，隨著深度學習算法的突破和大數據技術的普及，AIGC進入積累期。這一階段，以循環神經網絡（RNN）和生成對抗網絡（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，但內容質量和多樣性仍有待提升，應用場景相對有限。

自2020年起，AIGC邁入快速發展期。大規模預訓練模型和擴散模型的出現，極大增強了AI的內容生成能力。AIGC技術迅速滲透到新聞寫作、美術創作、音樂譜曲、視頻合成和代碼編寫等多個領域，顯著提高了創作效率，降低了創作門檻。

市場研究機構Gartner預測，到2025年，AIGC生成的數據將占全球新增數據的10%，而這一比例在2021年尚不足1%。AIGC技術的快速發展，不僅改變了傳統內容生產模式，也對以人類創作為核心的知識產權制度帶來了前所未有的挑戰。

AIGC按運行方式可歸納為“文生文”“文生圖”“圖生圖”三類，本質都是模型基于提示詞和訓練數據概率輸出內容，人在其中不提供傳統意義上的直接創作。版權法要求作品體現自然人的獨創性智力活動，AIGC卻將人的作用分散在提示、調參、選結果等環節，算法占比遠高于常規工具，因此是否構成“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《伯爾尼公約》和各國相關法，作品必須是人類智力創作的成果。AIGC雖然能夠產生具有獨創性外觀的內容，但其創作過程缺乏人類直接的精神創作活動，難以滿足傳統“作者”定義，這就對傳統的作品認定標準提出了挑戰。其次，權利歸屬問題也極為復雜。

AIGC的創作過程涉及多個潛在的權利主體，包括算法設計者、訓練數據提供者、系統訓練者、最終用戶等，這些主體在AIGC生成過程中都發揮了不同程度的作用，如何界定各自的貢獻并分配相應的權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內容往往基于大量已有作品訓練生成，涉及原始版權保護與新生內容之間的利益平衡，監管難度亦隨之上升。

版權挑戰的全球回應

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人工智能時代著作權法面臨著諸多挑戰與應對問題，這些問題不僅關系到所有人的利益保護，也直接影響著AIGC技術的健康發展和技術創新生態的構建。面對AIGC版權挑戰，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“人類創作”為版權保護的前提。

美國在AIGC版權保護方面采取了較為保守的立場，堅持人類作者中心主義。美國版權局多次明確表示，僅人類創作的作品才受版權法保護。在2023年“泰勒訴美國版權局案”中，法院駁回AI生成藝術作品《最近的天堂入口》的版權登記申請，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作元素的作品可部分獲得版權保護。例如，在《黎明的扎里亞》案件中，法院認定人類創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保護。這種“部分保護”思路體現了美國在原則與靈活性之間的平衡。

歐盟則更加強調“作者智力投入”。它們對AIGC版權的處理強調作品必須體現“作者自己的智力創造”。在2009年“Infopaq案”中，歐盟法院確立了對作品原創性的嚴格標準，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版權問題的重要基礎。目前，歐盟通過“四步測試法”來評估 AIGC是否具備可版權性，重點考察人類在生成過程中的干預程度與創造性貢獻，包括是否進行有意識的選擇與安排、是否體現個性表達等。

此外，歐盟《人工智能法案》也對生成式AI提出了專門的版權合規要求該法案規定，生成式AI的提供者需要披露訓練數據的版權情況，并確保在使用受版權保護的材料時獲得適當授權。這些規定體現了歐盟在促進技術發展的同時，也注重保護現有版權人利益的平衡思路。

英國在計算機生成作品方面有著獨特的立法安排。《版權、外觀設計和專利法案》第9條第(3)款明確承認計算機生成作品具有版權，并將作者定義為“對作品創作進行必要安排的人”。這一定義通常涵蓋程序員、系統設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，這比人類作者創作作品的保護期短了20年。這種區別對待體現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，但實踐中關于“原創性”和“人為安排”的具體認定仍存在爭議。

日本《著作權法》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，其允許在未經著作權人許可的情況下，使用受著作權保護的作品進行AI開發學習和信息分析等活動，但這種使用不能對著作權人的利益產生不當損害。日本文化廳也明確表示，唯有人類以創造性方式介入并運用內容，方可享有著作權。

此外，日本法律要求，AI生成內容必須體現人類的思想或情感表達，并符合文學、科學、藝術或音樂領域的智力創作形式，方有可能獲得著作權保護。這一規定既延續了傳統著作權制度中對“人類創作”的核心要求，也為人工智能技術發展預留了合理的法律靈活性。

中國司法實踐與制度構建

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我國目前尚未出臺專門針對AIGC版權問題的單獨立法，但通過《中華人民共和國著作權法》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》及《中華人民共和國網絡安全法》等法律法規，初步構建起了AIGC版權治理的基本框架。2023年國家網信辦等七部門聯合發布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》具有重要意義。該辦法鼓勵生成式人工智能技術在各行業、各領域的創新應用，但同時針對AIGC劃出兩條紅線：一是訓練數據和基礎模型來源合法，不得侵害他人知識產權；二是生成內容應帶顯著標識，確保公眾可識別。這些規定為AIGC服務的合規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版權邊界。2019年“菲林訴百度案”是我國首例涉及AI生成內容版權糾紛的案件。在該案中，北京知識產權法院認定由AI生成的數據分析報告不構成作品，因其缺乏“自然人創作的獨創性表達”。法院認為，圖形部分僅為軟件自動處理結果，雖然會因數據變化呈現不同形狀，但這種差異是基于數據選擇而非創作產生，不能體現原告的獨創性表達。

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

這一判決被認為具有開創性意義，為AI生成內容的版權保護提供了新的思路。2023年北京互聯網法院審理的“國內AIGC圖片侵權第一案”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保護，關鍵要看使用者是否進行了獨創性勞動，包括提示詞設計、參數調整與結果選擇等。法院認定原告在生成過程中付出了創造性智力活動，因此涉案圖像構成作品，受著作權法保護。該案確立了“使用者創造性貢獻”標準，對我國AIGC版權司法實踐具有重要指導意義。

系統推進AIGC版權治理現代化

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AIGC技術正在深刻重塑內容創作、傳播與使用方式，其版權治理不僅關乎法律合規，更直接影響產業生態構建與技術創新。AIGC版權治理是一項系統工程，需要從技術、法律、行業三個維度系統推進AIGC版權治理體系現代化，以促進技術健康發展和產業創新繁榮。

技術賦能，強化版權溯源與保護能力

區塊鏈、數字水印、內容指紋等新興技術為AIGC版權認定與追溯提供了新的解決方案。通過構建基于區塊鏈的AIGC版權登記平臺，可以實現生成過程關鍵參數、訓練數據來源、用戶指令等信息的不可篡改記錄，為AIGC內容提供全生命周期可追溯的技術保障。數字水印技術在AIGC版權保護中也發揮著重要作用。通過在人眼不可見的層面嵌入版權信息，既可以標明內容來源，又可以為侵權取證提供技術依據。內容指紋技術則能夠通過提取內容的特征值，建立龐大的內容數據庫，實現快速的內容比對和侵權檢測。這項技術對于處理海量AIGC內容尤其重要，可以幫助版權方及時發現和制止侵權行為。

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版權認定中“人類創造性貢獻”的認定標準。具體包括提示詞復雜性、參數設置獨創性、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，應當探索構建“人類-AI”協作創作下的版權共享機制，研究引入新型權利類型，對不具有獨創性但具有投資價值的AIGC輸出給予一定限度的保護。

此外，還需要完善侵權責任認定規則。特別是在生成內容侵犯他人版權時，需要明確AIGC服務提供者、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，既保護版權人利益，又不至于過度加重技術提供者的法律責任。

行業適配，推動差異化版權制度設計

AIGC在文學創作、視覺藝術、音樂生成、代碼編寫等不同領域的應用各有特點，版權制度需要結合行業特點進行差異化適配。在文學創作領域，需要區分完全自動生成內容與人工修訂潤色的作品。對于后者，應當承認人類的創造性貢獻，給予適當的版權保護。

在視覺藝術領域，需明確風格模仿與實質性相似的界限，實現既保護藝術家權益，又促進藝術創新。在音樂生成場景，需要處理好采樣、改編與原創的關系，建立適合AI音樂特點的版權管理模式，避免大規模侵權風險。在代碼生成領域，則應處理好開源協議與商業化利用之間的合規沖突，明確AI生成的代碼是否適用開源協議，以及如何遵守相關協議要求。

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。教育、科研、公益等領域的AIGC應用也需要特殊的版權安排。可以通過擴展合理使用范圍、建立開放許可機制等方式，促進知識傳播與創新。

AIGC技術正深刻改變內容創作與傳播方式，其版權治理不僅關乎法律合規，更關乎產業生態與技術創新的可持續發展。各國雖路徑不同，但普遍堅持“人類創作”為版權保護核心。我國通過司法實踐逐步確立“使用者創造性貢獻”標準，體現出法律對新技術的適應與回應。

未來，需進一步推動技術、法律與行業的協同治理，構建既鼓勵創新又保障權益的制度體系，讓AIGC真正服務于人類文化繁榮與知識進步。（作者單位：深圳知識產權保護中心）

（文章來源：《創意世界》2025年12月號）

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