人工智能與區塊鏈融合賦能著作權保護

AI正在變得越來越強大

人工智能與區塊鏈融合為著作權保護帶來新契機，在著作權歸屬認定、著作權合理使用認定、著作權集體管理組織方面具有獨特的優勢。

近些年，數字化技術日趨成熟，互聯網技術蓬勃發展，知識創作的形式日益多樣化，知識傳播途徑日益多元化，知識創作呈現出繁榮景象，同時，對著作權保護提出更高的要求。數字化與網絡化在為知識創作和傳播帶來便利的同時，也為著作權侵權行為大開方便之門，使侵權行為變得更加隱蔽、多樣且難以監測。面對復雜多變的侵權態勢，傳統著作權保護模式逐漸難以應對，行政監管受限于人力物力而難以實現全方位監控；司法訴訟則面臨取證困難、成本高昂等問題。

在此背景下，人工智能與區塊鏈技術的興起為著作權保護帶來了新契機。人工智能具備強大的數據處理與分析能力，區塊鏈擁有實時記錄、不易篡改、分布式管理等特性。二者有機融合，有望重塑著作權保護模式，構建高效、安全、公正的全新保護體系，為數字時代的知識創作保駕護航。

人工智能與區塊鏈技術概述

人工智能，特別是機器學習技術，是一門致力于模擬、延伸和擴展人類智能的技術領域。其涵蓋多個關鍵方面：機器學習通過讓計算機自動從海量數據中學習規律與模式，實現對新數據的預測和決策；自然語言處理使計算機能夠理解、生成和與人交互語言，打破人機交流障礙；計算機視覺賦予計算機理解和分析圖像內容的能力。

在著作權保護領域，人工智能具有巨大的應用潛力，其能夠對海量網絡數據進行深入分析，快速精準地識別侵權內容。在文本識別方面，利用自然語言處理技術，從詞匯、語法、語義等多個層面進行分析，不僅能識別直接復制粘貼的明顯抄襲行為，而且能甄別改頭換面的隱性抄襲行為，并及時發出預警。在圖像識別方面，通過建立龐大的圖像數據庫，提取并標注已知版權圖像的特征，當監測到新圖像時，提取其特征并與數據庫中的圖像特征進行比對，一旦相似度超過設定閾值，即判定存在侵權風險并預警。由此可知，人工智能能夠高效識別和分析海量著作權作品信息，迅速發現侵權行為并及時預警。

區塊鏈是一種分布式數據庫系統，采用鏈式數據結構，以“區塊”形式存儲數據，并通過時間鏈串聯形成“區塊+鏈”的數據形式。其利用塊鏈式數據結構存儲與驗證數據，借助密碼學確保數據傳輸和訪問安全，通過智能協議操作數據，通過分布式共識算法生成和更新數據。

區塊鏈具有去中心化、不可篡改、可追溯的特性，在著作權保護方面具有顯著優勢。去中心化意味著所有節點地位平等，不存在單一的中心控制節點，由于數據存儲和管理分散在各個節點，從而避免了因中心節點故障或遭受攻擊而導致著作權數據丟失或篡改。不可篡改使得數據一旦記錄在區塊鏈上，任何試圖修改數據的行為都需要控制超過半數以上的節點，從而確保著作權數據的真實性和可靠性。可追溯性則確保區塊鏈上的每一筆交易和數據變更都能被清晰追蹤，從作品創作的初始記錄到后續的版權交易，所有信息都完整保留。因此，區塊鏈可用于記錄著作權作品的創作時間、作者身份信息、權利歸屬變更以及交易詳情等關鍵信息。此外，區塊鏈的智能協議功能將可自動執行的合約條款部署在鏈上，并在滿足預設條件時自動觸發。這一功能使得在著作權作品交易中自動執行交易條款，并完整記錄交易過程，既簡化交易流程，又有效防止交易糾紛。

人工智能與區塊鏈融合在著作權保護中的應用

人工智能與區塊鏈作為新興前沿技術，各自優勢獨特且互補。人工智能憑借強大的數據分析和模式識別能力，能夠高效處理海量著作權相關數據，實現對著作權作品的智能監測與內容識別。區塊鏈以其去中心化、不可篡改、可追溯的特性，為著作權創作、登記、流轉、使用等信息提供可靠記錄與證明。二者融合后，優勢進一步放大。區塊鏈為人工智能提供真實可信的數據基礎，人工智能助力區塊鏈實現更智能的分析管理，可以應用在著作權保護的多個環節。

首先是可以應用在著作權歸屬認定中。2023年，北京互聯網法院對“李某與劉某侵害著作權糾紛案”作出一審判決，認定案件涉及的圖片雖然通過人工智能生成，但從模型的選擇及選取、提示詞及反向提示詞的輸入、生成參數的設置均體現出原告的取舍、選擇、安排和設計，凝結了原告的智力勞動，具有獨創性，構成作品。這一中國AI文生圖第一案，明確了人類創作者通過智力勞動利用人工智能創作的成果構成著作權法規定的作品，且人類創作者擁有著作權，判定核心在于人類創作者的智力勞動在創作過程中起到關鍵作用。

然而，隨著人工智能技術的迭代優化，其愈加智能化、自動化、復雜化，加上多個人工智能交叉引用的情況日益普遍，導致模型與算法的選取難以判斷、創作主體難以識別，利用人工智能與區塊鏈融合技術可有效解決這一難題。

在利用人工智能輔助創作作品時，可以將創作全過程，包括原始數據、創作主體等信息記錄在區塊鏈上。在后續可能出現的著作權糾紛中，通過分析區塊鏈記錄的信息，可準確判斷創作成果的性質及權利歸屬。若區塊鏈信息顯示人類創作者在模型、參數、關鍵詞選擇和干預方面起到關鍵作用，應認定該成果為受著作權法保護的作品，且著作權歸人類創作者所有；反之，若區塊鏈信息顯示人類創作者參與程度低，僅通過基本要素創作成果，則需進一步探討其是否為作品。若區塊鏈記錄信息量過大而難以厘清事實，可借助人工智能強大的數據分析和處理能力，深入分析區塊鏈上的海量信息，為創作成果的判定提供準確數據支撐。

其次可以應用在判定著作權合理使用中。我國著作權法規定著作權可以合理使用，即在特定條件下，他人無需著作權人許可或授權，也無需支付報酬即可自由使用著作權人的作品，例如，為學習、研究、欣賞、報道、科研、教學等目的適當引用他人已發表作品屬于合理使用。其立法宗旨在于平衡著作權人與社會公眾的權利義務，促進作品創作與傳播，推動文化事業繁榮。

隨著數字化技術和互聯網技術的飛速發展，著作權合理使用面臨諸多挑戰。一方面，數字內容可低成本復制，借助網絡即時傳播，極易發生非合理使用行為且難以監測追蹤；另一方面，網絡技術的復雜性和網絡環境的多樣性導致作品使用和傳播方式多元，傳統合理使用的判斷標準逐漸失效，合理使用邊界愈加模糊，越界使用行為識別難度增大。如“二創”短視頻的興起，在激發互聯網活力、推動原創作品宣傳的同時，也引發大量侵犯原作品著作權的案件。

人工智能與區塊鏈融合能解決著作權非合理使用監測難的問題。首先，二者結合可自動識別和授權作品使用行為：人工智能分析使用行為，判斷是否合理使用，合理則生成授權記錄上鏈，不合理則需授權；區塊鏈存儲記錄，確保真實可溯，方便著作權人管理。其次，人工智能學習法規和分析行為后，建立合理使用標準數據庫，并用區塊鏈記錄以防篡改；隨變化自動更新數據庫，保證可追溯性。最后，人工智能以數據庫為標準實時監測作品使用，比對發現非合理使用，自動生成侵權報告并通知著作權人；區塊鏈記錄報告細節，提供不可篡改的證據，助力維權。

第三是可以應用在著作權集體管理中。著作權集體管理組織是為維護著作權權利人合法利益，依據相關法律設立的社會團體。經過權利人授權，該組織集中行使權利人部分權利，以自身名義開展著作權集體管理工作。其主要職能包括代表權利人許可他人使用作品、收取并合理分配作品使用報酬、監測作品使用情況以及針對侵權行為進行維權。

數字化技術和互聯網技術的發展，使著作權集體管理組織面臨一系列挑戰。一方面，作品傳播途徑多元化，從傳統出版、廣播到互聯網平臺，著作權集體管理組織難以對作品權利歸屬和使用程度進行統計分析。另一方面，處理海量作品和復雜權利關系時，該組織難以做到公平、透明分配，無法確保每個權利人獲得合理報酬，且對潛在和現存的侵權行為維權困難。人工智能與區塊鏈技術融合為解決這一問題提供有效途徑，尤其在準確統計作品信息和合理分配費用方面具有明顯的優勢。

在確權環節，將人工智能強大的作品識別、分析能力和區塊鏈不可篡改特性相結合，可實現高效的作品登記。利用人工智能對作品進行初步識別，明確作品形式和權利歸屬，然后將信息記錄在區塊鏈上，形成可靠的作品登記記錄。不僅提升登記效率，而且確保信息真實可靠，防止篡改，減少權利糾紛。

在授權環節，完成作品登記后，人工智能根據作品特性和使用者需求，智能推薦合適的授權模式和費用標準，同時借助區塊鏈智能協議功能，自動執行授權操作，確保授權過程公開透明。當使用者提出授權申請后，人工智能全面評估并通過智能協議與權利人達成授權協議，將授權信息記錄在區塊鏈上，便于查詢管理。

在費用分配環節，授權完成后，人工智能實時監測分析作品使用情況，精確統計使用次數和應用范圍，為費用分配提供翔實數據支撐。區塊鏈依據人工智能統計結果，按照預設分配規則自動將報酬分配給權利人，其可追溯性保障了費用分配的公平性和透明度。

在維權環節，一旦人工智能監測到侵權行為，區塊鏈上記錄的相關信息可以作為有力證據。智能協議自動啟動維權程序，向侵權方發送律師函，要求停止侵權并賠償，顯著提高維權效率和成功率。

存在問題

作為新興技術，兩者融合在為著作權保護賦能的同時，也存在一些問題。

第一是法律制定滯后技術發展。人工智能與區塊鏈作為新興技術，其發展速度遠遠超過了法律制定的進程。在著作權保護領域，人工智能處理海量著作權數據時，存在著侵犯多項著作權的風險。人工智能在對作品進行分析、利用過程中，可能未經授權就侵犯了作者的發表權、復制權、翻譯權、改編權等權利。區塊鏈在著作權保護中的應用也存在法律不確定性。在記錄作品獨創性方面，區塊鏈雖然能記錄作品創作的時間、過程等信息，但目前對于這些記錄如何確切地確定作品的獨創性，法律上尚無明確規定。區塊鏈智能協議的法律效力也處于模糊地帶，智能協議自動執行合同條款，但在出現糾紛時，其是否能被法律認可、責任如何劃分，缺乏明確的法律指引。

第二是缺少技術標準、存在安全風險。人工智能領域存在多種模型，不同模型在算法、數據處理方式上各不相同。區塊鏈領域的多個平臺在數據存儲結構、共識機制、接口標準上差異顯著，導致數據兼容性與互操作性差。當將人工智能模型與區塊鏈平臺進行融合時，實現系統間互操作性、即時通信以及數據共享交換和算法協同操作成為關鍵難題。同時兩者融合還存在安全風險。人工智能與區塊鏈融合應用于著作權保護涉及大量作品數據與用戶隱私信息。由于數據處理的復雜性和數據來源的廣泛性，人工智能在處理數據時存在泄露數據、濫用數據的風險。盡管區塊鏈技術具有數據安全性，中心化的特性和加密算法能在一定程度上保證數據的完整和不可篡改，但如果智能協議存在漏洞，仍可能導致數據被篡改或非法訪問。

區塊鏈技術應用逐漸普及，帶來了新的商業機會。

采用法律層面和技術層面的雙重優化，可以解決兩者融合存在的問題。

首先是完善法律體系。對現有法律體系進行完善，需明確人工智能和區塊鏈處理著作權數據的法律邊界，對人工智能獲取、使用、分析著作權數據的途徑和方式進行界定，明確人工智能在學習作品數據時需獲得授權且只能在授權范圍內使用。規定區塊鏈記錄作品獨創性的條件，制定包括技術原理、數據存儲、時間戳等方面的判定標準，確保區塊鏈記錄的作品具備法律意義上的獨創性。明確區塊鏈智能協議作為證據的法律效力，認可其在合同訂立、履行過程中自動執行條款的有效性，明確違約情況責任主體和承擔方式。

其次是制定統一標準，加強安全保護。在統一標準方面，開展技術標準研究，對人工智能和區塊鏈的現有技術標準進行梳理，分析不同模型與平臺的特點和差異，針對兩者融合的關鍵技術，制定涵蓋算法、數據格式和接口的統一標準。在安全防護方面，全方位強化安全保護措施。對作品數據及用戶隱私信息采用高強度加密算法加密，確保數據在傳輸與存儲過程中的安全性。構建嚴格的訪問控制機制，基于身份認證與權限管理技術，僅授權特定用戶和程序訪問數據，杜絕非法訪問。同時建立常態化安全審計機制，定期對人工智能模型、算法與區塊鏈智能協議進行安全審計，利用專業安全檢測工具與技術手段，及時發現并修復潛在安全漏洞，防止數據被非法獲取、泄露及篡改，為二者融合應用于著作權保護筑牢安全防線，確保技術應用的安全性與可靠性。

人工智能與區塊鏈融合為著作權保護帶來新契機，在著作權歸屬認定、著作權合理使用認定、著作權集體管理組織方面具有獨特的優勢。雖然面臨諸多挑戰，但只要從法律層面和技術層面進行完善，就可以妥善應對。兩者融合不僅能夠全方位保護著作權，為數字時代的知識產權保護奠定堅實基礎，更能激發創作者的積極性，創作出更多優良的作品，進一步促進社會主義文化和科學事業的繁榮發展。（作者單位：國家知識產權局專利局專利審查協作天津中心）

（文章來源：《創意世界》2026年3月號）

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編校：苑寶平

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