上海
上一篇文章介绍了AI模型输入端可能存在的法律问题，本文将把关注点转移到AI模型的输出端，分析AIGC使用方式中存在的法律风险。
一、AIGC与受著作权保护的作品相似
AI模型通过利用大量数据进行训练，可以生成与原作品风格或者内容相似的作品（根据马里兰大学、纽约大学联合研究团队的有关AI扩散生成模型的实验，通过AI模型生成的内容与训练AI的数据库中作品达到50%以上相似度的可能性为1.88%）。在这种情况下如未经同意公开发布，则存在侵犯他人作品复制权、改编权的风险。
但若AIGC与不在其训练数据库中的作品相似，是否存在著作权侵权的问题呢？司法实践中，认定作品侵害他人著作权要同时满足“接触+实质性相似”的条件，缺少任一条件则被诉侵权行为不构成侵权。若存在AIGC与不在其训练库中的作品构成实质性相似的情况，则需要对“接触”进行判断。“接触”一般采取推定接触的方式认定。法律意义上的推定接触，是指基于合理事由而产生的接触可能性，即作品的作者如存在接触在先作品的可能性，则推定其满足“接触”条件。回到问题上，通过AI软件简单生成的AIGC，其并未接触原作品，不符合侵权的构成条件。但是，以美术作品为例，若将AI软件作为工具使用时，使用者会根据其主观意愿对AIGC的生成进行多次修改，直到达到其预想的效果，因而可能存在使用者因接触过原作品而将AIGC修改至与原作品相似的情况。这种情形中判断是否侵权，应判断使用者是否有机会接触原作品。
那么，如果AIGC构成著作权侵权，责任主体是谁？目前我国将生成式人工智能产品的提供者列为责任主体。《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》第五条规定，利用生成式人工智能产品提供聊天和文本、图像、声音生成等服务的组织和个人，包括通过提供可编程接口等方式支持他人自行生成文本、图像、声音等，承担该产品生成内容生产者的责任。
二、AIGC侵犯他人署名权、人格权的风险
署名权即表明作者身份，在作品上署名的权利。AIGC产生是基于AI模型学习大量数据，在AIGC传播的过程中，一些与现有作品相似的AIGC无法明确标识参考或利用的原作品作者。
但除此之外还有一类AIGC引发公众关注，即AI翻唱。如今在B站、抖音等视频平台上，都能搜到AI明星翻唱的歌曲，播放量可以达到数十万计。以AI孙燕姿为例，通过使用大量孙燕姿的歌训练AI，其目的是使AI可以模拟孙燕姿的声音，再让AI翻唱他人的歌曲，如《发如雪》《水星记》等，可以看作是AI对现有作品进行表演。从著作权的角度，AI翻唱未改变歌曲的词曲，并没有新的表达产生，但未经许可使用孙燕姿的作品训练AI这一行为可能因侵犯词曲作者、录音制作者的信息网络传播权而存在被版权方维权的风险。更进一步的问题是，AI翻唱由于与歌手本人的演唱过于相似，公众很难分辨二者之间的区别，从而造成混淆。《中华人民共和国民法典》（下称“《民法典》”）第一千零二十三条指出，对自然人声音的保护，参照适用肖像权保护的有关规定。肖像权是民事主体享有的人格权之一，根据《民法典》第一千零一十八、一千零一十九条的规定，自然人享有肖像权，有权依法制作、使用、公开或者许可他人使用自己的肖像；任何组织或者个人不得以丑化、污损，或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。未经肖像权人同意，不得制作、使用、公开肖像权人的肖像，但是法律另有规定的除外。参照上述规定，AI翻唱对歌手声音的利用侵犯歌手的人格权，从而存在被权利人维权的风险。
综上，本文通过分析，主要阐述了AIGC与现有作品相似时的侵权风险以及AI责任承担者，并对特殊情形—AIGC与未在训练数据库中的作品相似的情况进行分析，以及AIGC侵犯他人署名权、AI翻唱侵犯他人人格权的风险。
01 东数西算系列
02数据合规系列
03医疗数据系列
04互联网版权系列
05 AIGC系列
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