AIGC版權認定分析及展望

AIGC技術正深刻改變內容創(chuàng)作與傳播方式，

其版權治理不僅關乎法律合規(guī)，

更關乎產業(yè)生態(tài)與技術創(chuàng)新的可持續(xù)發(fā)展。

AIGC（人工智能生成內容）正以前所未有的速度重塑內容創(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(zhàn)——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(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

01

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(huán)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(fā)展期。大規(guī)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(chuàng)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(chuàng)作效率，降低了創(chuàng)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(fā)展，不僅改變了傳統內容生產模式，也對以人類創(chuàng)作為核心的知識產權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(chuàng)作。版權法要求作品體現自然人的獨創(chuàng)性智力活動，AIGC卻將人的作用分散在提示、調參、選結果等環(huán)節(jié)，算法占比遠高于常規(guī)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(chuàng)作的成果。AIGC雖然能夠產生具有獨創(chuàng)性外觀的內容，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“作者”定義，這就對傳統的作品認定標準提出了挑戰(zhàn)。其次，權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(fā)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(jiān)管難度亦隨之上升。

版權挑戰(zhàn)的全球回應

02

人工智能時代著作權法面臨著諸多挑戰(zhàn)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(fā)展和技術創(chuàng)新生態(tài)的構建。面對AIGC版權挑戰(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(chuàng)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(chuàng)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(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(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(chuàng)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(guī)要求該法案規(guī)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(guī)定體現了歐盟在促進技術發(fā)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(chuàng)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(chuàng)作作品的保護期短了20年。這種區(qū)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(chuàng)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(fā)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(chuàng)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(chuàng)作形式，方有可能獲得著作權保護。這一規(guī)定既延續(xù)了傳統著作權制度中對“人類創(chuàng)作”的核心要求，也為人工智能技術發(fā)展預留了合理的法律靈活性。

中國司法實踐與制度構建

03

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(guī)，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(fā)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(yè)、各領域的創(chuàng)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(guī)定為AIGC服務的合規(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(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(chuàng)作產生，不能體現原告的獨創(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(chuàng)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(chuàng)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(chuàng)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(chuàng)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

04

AIGC技術正在深刻重塑內容創(chuàng)作、傳播與使用方式，其版權治理不僅關乎法律合規(guī)，更直接影響產業(yè)生態(tài)構建與技術創(chuàng)新。AIGC版權治理是一項系統工程，需要從技術、法律、行業(yè)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(fā)展和產業(yè)創(chuàng)新繁榮。

技術賦能，強化版權溯源與保護能力

區(qū)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(qū)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(fā)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(fā)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(chuàng)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(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，應當探索構建“人類-AI”協作創(chuàng)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(chuàng)性但具有投資價值的AIGC輸出給予一定限度的保護。

此外，還需要完善侵權責任認定規(guī)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(yè)適配，推動差異化版權制度設計

AIGC在文學創(chuàng)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(yè)特點進行差異化適配。在文學創(chuàng)作領域，需要區(qū)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(chuàng)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(chuàng)新。在音樂生成場景，需要處理好采樣、改編與原創(chuàng)的關系，建立適合AI音樂特點的版權管理模式，避免大規(guī)模侵權風險。在代碼生成領域，則應處理好開源協議與商業(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(chuàng)新。

AIGC技術正深刻改變內容創(chuàng)作與傳播方式，其版權治理不僅關乎法律合規(guī)，更關乎產業(yè)生態(tài)與技術創(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(yè)的協同治理，構建既鼓勵創(chuàng)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(chuàng)意世界》2025年12月號）

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