AIGC版权认定分析及展望

AIGC技术正深刻改变内容创作与传播方式，

其版权治理不仅关乎法律合规，

更关乎产业生态与技术创新的可持续发展。

AIGC（人工智能生成内容）正以前所未有的速度重塑内容创作生态。在算法与灵感交织的“后人类”创作时代，AI已经可以用数秒时间生成一幅足以获奖的画、一篇十多万字的文章，甚至一段以假乱真的虚拟主播视频。面对此情此景，传统版权法的立法原则在不断遭受挑战——没有人类署名，是否还属于“作品”？当训练数据源于无数未经授权的网页与图片，算法的再创造究竟是“偷窃”还是“涅槃”？

AIGC的洪流汹涌奔来，全球立法者、法院、产业界与创作者也同时被推向同一张考卷——在激励创新与守护权益的天平上，我们如何为人工智能时代的智力成果重新校准砝码？或许问题的答案尚早，但追问必须此刻启程。

现状、影响与争议点

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AIGC的演进可清晰划分为三个阶段：萌芽期、积累期和快速发展期。当时间追溯至萌芽期，人工智能生成内容的概念刚刚提出，受限于算法复杂度和计算能力，AIGC仅能在实验室环境下进行简单文本或图像的生成，尚未形成实际应用。

进入2010年代，随着深度学习算法的突破和大数据技术的普及，AIGC进入积累期。这一阶段，以循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）为代表的模型逐步成熟，AI开始能够生成较为连贯的文本和逼真的图像，但内容质量和多样性仍有待提升，应用场景相对有限。

自2020年起，AIGC迈入快速发展期。大规模预训练模型和扩散模型的出现，极大增强了AI的内容生成能力。AIGC技术迅速渗透到新闻写作、美术创作、音乐谱曲、视频合成和代码编写等多个领域，显著提高了创作效率，降低了创作门槛。

市场研究机构Gartner预测，到2025年，AIGC生成的数据将占全球新增数据的10%，而这一比例在2021年尚不足1%。AIGC技术的快速发展，不仅改变了传统内容生产模式，也对以人类创作为核心的知识产权制度带来了前所未有的挑战。

AIGC按运行方式可归纳为“文生文”“文生图”“图生图”三类，本质都是模型基于提示词和训练数据概率输出内容，人在其中不提供传统意义上的直接创作。版权法要求作品体现自然人的独创性智力活动，AIGC却将人的作用分散在提示、调参、选结果等环节，算法占比远高于常规工具，因此是否构成“作品”、谁是作者、保护范围如何划定，都成为复杂议题。

首先，AIGC是否具备“作品”属性存在争议。根据《伯尔尼公约》和各国相关法，作品必须是人类智力创作的成果。AIGC虽然能够产生具有独创性外观的内容，但其创作过程缺乏人类直接的精神创作活动，难以满足传统“作者”定义，这就对传统的作品认定标准提出了挑战。其次，权利归属问题也极为复杂。

AIGC的创作过程涉及多个潜在的权利主体，包括算法设计者、训练数据提供者、系统训练者、最终用户等，这些主体在AIGC生成过程中都发挥了不同程度的作用，如何界定各自的贡献并分配相应的权利成为法律上的难题。此外，AIGC的保护边界的划定也存在困难。AIGC内容往往基于大量已有作品训练生成，涉及原始版权保护与新生内容之间的利益平衡，监管难度亦随之上升。

版权挑战的全球回应

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人工智能时代著作权法面临着诸多挑战与应对问题，这些问题不仅关系到所有人的利益保护，也直接影响着AIGC技术的健康发展和技术创新生态的构建。面对AIGC版权挑战，各国在立法与司法层面展开积极探索，虽路径不同，但普遍坚持“人类创作”为版权保护的前提。

美国在AIGC版权保护方面采取了较为保守的立场，坚持人类作者中心主义。美国版权局多次明确表示，仅人类创作的作品才受版权法保护。在2023年“泰勒诉美国版权局案”中，法院驳回AI生成艺术作品《最近的天堂入口》的版权登记申请，裁定其缺乏人类作者身份。

这一判决确立了美国在处理AIGC版权问题上坚持人类作者中心主义的基本立场。然而，美国法院也承认包含人类创作元素的作品可部分获得版权保护。例如，在《黎明的扎里亚》案件中，法院认定人类创作的文本以及人类对文本和图像的选择和排列可以受到保护，但AI生成的图像本身不受版权保护。这种“部分保护”思路体现了美国在原则与灵活性之间的平衡。

欧盟则更加强调“作者智力投入”。它们对AIGC版权的处理强调作品必须体现“作者自己的智力创造”。在2009年“Infopaq案”中，欧盟法院确立了对作品原创性的严格标准，要求作品需反映出作者的人格与智力投入。这一标准在此后多个案件中得到重申和强化，成为欧盟处理AIGC版权问题的重要基础。目前，欧盟通过“四步测试法”来评估 AIGC是否具备可版权性，重点考察人类在生成过程中的干预程度与创造性贡献，包括是否进行有意识的选择与安排、是否体现个性表达等。

此外，欧盟《人工智能法案》也对生成式AI提出了专门的版权合规要求该法案规定，生成式AI的提供者需要披露训练数据的版权情况，并确保在使用受版权保护的材料时获得适当授权。这些规定体现了欧盟在促进技术发展的同时，也注重保护现有版权人利益的平衡思路。

英国在计算机生成作品方面有着独特的立法安排。《版权、外观设计和专利法案》第9条第(3)款明确承认计算机生成作品具有版权，并将作者定义为“对作品创作进行必要安排的人”。这一定义通常涵盖程序员、系统设计者或最终用户等主体。此类作品的保护期定为50年，从作品首次制作完成之日起计算，这比人类作者创作作品的保护期短了20年。这种区别对待体现了立法者对这类作品特殊性的认识。尽管英国法律机制相对开放，但实践中关于“原创性”和“人为安排”的具体认定仍存在争议。

日本《著作权法》第三十条之4，为人工智能训练划定了相对明确的法律边界，其允许在未经著作权人许可的情况下，使用受著作权保护的作品进行AI开发学习和信息分析等活动，但这种使用不能对著作权人的利益产生不当损害。日本文化厅也明确表示，唯有人类以创造性方式介入并运用内容，方可享有著作权。

此外，日本法律要求，AI生成内容必须体现人类的思想或情感表达，并符合文学、科学、艺术或音乐领域的智力创作形式，方有可能获得著作权保护。这一规定既延续了传统著作权制度中对“人类创作”的核心要求，也为人工智能技术发展预留了合理的法律灵活性。

中国司法实践与制度构建

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我国目前尚未出台专门针对AIGC版权问题的单独立法，但通过《中华人民共和国著作权法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》及《中华人民共和国网络安全法》等法律法规，初步构建起了AIGC版权治理的基本框架。2023年国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》具有重要意义。该办法鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，但同时针对AIGC划出两条红线：一是训练数据和基础模型来源合法，不得侵害他人知识产权；二是生成内容应带显著标识，确保公众可识别。这些规定为AIGC服务的合规运营提供了基本指引。

司法层面，近年来通过一系列典型案例逐步厘清AIGC版权边界。2019年“菲林诉百度案”是我国首例涉及AI生成内容版权纠纷的案件。在该案中，北京知识产权法院认定由AI生成的数据分析报告不构成作品，因其缺乏“自然人创作的独创性表达”。法院认为，图形部分仅为软件自动处理结果，虽然会因数据变化呈现不同形状，但这种差异是基于数据选择而非创作产生，不能体现原告的独创性表达。

同年“腾讯诉盈讯案”则采取了不同的认定思路。深圳市南山区人们法院认定腾讯AI写作助手Dreamwriter生成的财经报道属于作品，著作权归法人所有。法院将AI视为工具，而法人则承担内容产生的法律责任。

这一判决被认为具有开创性意义，为AI生成内容的版权保护提供了新的思路。2023年北京互联网法院审理的“国内AIGC图片侵权第一案”进一步明确了认定标准。法院判决明确指出，AI生成图片能否受版权保护，关键要看使用者是否进行了独创性劳动，包括提示词设计、参数调整与结果选择等。法院认定原告在生成过程中付出了创造性智力活动，因此涉案图像构成作品，受著作权法保护。该案确立了“使用者创造性贡献”标准，对我国AIGC版权司法实践具有重要指导意义。

系统推进AIGC版权治理现代化

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AIGC技术正在深刻重塑内容创作、传播与使用方式，其版权治理不仅关乎法律合规，更直接影响产业生态构建与技术创新。AIGC版权治理是一项系统工程，需要从技术、法律、行业三个维度系统推进AIGC版权治理体系现代化，以促进技术健康发展和产业创新繁荣。

技术赋能，强化版权溯源与保护能力

区块链、数字水印、内容指纹等新兴技术为AIGC版权认定与追溯提供了新的解决方案。通过构建基于区块链的AIGC版权登记平台，可以实现生成过程关键参数、训练数据来源、用户指令等信息的不可篡改记录，为AIGC内容提供全生命周期可追溯的技术保障。数字水印技术在AIGC版权保护中也发挥着重要作用。通过在人眼不可见的层面嵌入版权信息，既可以标明内容来源，又可以为侵权取证提供技术依据。内容指纹技术则能够通过提取内容的特征值，建立庞大的内容数据库，实现快速的内容比对和侵权检测。这项技术对于处理海量AIGC内容尤其重要，可以帮助版权方及时发现和制止侵权行为。

法律完善，明确标准与责任边界

从短期来看，可以通过司法解释或指导性案例进一步明确AIGC版权认定中“人类创造性贡献”的认定标准。具体包括提示词复杂性、参数设置独创性、输出选择意图等可操作性要素，为司法实践提供清晰指引。从中长期来看，应当探索构建“人类-AI”协作创作下的版权共享机制，研究引入新型权利类型，对不具有独创性但具有投资价值的AIGC输出给予一定限度的保护。

此外，还需要完善侵权责任认定规则。特别是在生成内容侵犯他人版权时，需要明确AIGC服务提供者、最终用户等不同主体的责任边界。建议引入“避风港”原则的适配版本，既保护版权人利益，又不至于过度加重技术提供者的法律责任。

行业适配，推动差异化版权制度设计

AIGC在文学创作、视觉艺术、音乐生成、代码编写等不同领域的应用各有特点，版权制度需要结合行业特点进行差异化适配。在文学创作领域，需要区分完全自动生成内容与人工修订润色的作品。对于后者，应当承认人类的创造性贡献，给予适当的版权保护。

在视觉艺术领域，需明确风格模仿与实质性相似的界限，实现既保护艺术家权益，又促进艺术创新。在音乐生成场景，需要处理好采样、改编与原创的关系，建立适合AI音乐特点的版权管理模式，避免大规模侵权风险。在代码生成领域，则应处理好开源协议与商业化利用之间的合规冲突，明确AI生成的代码是否适用开源协议，以及如何遵守相关协议要求。

同时，要建立代码相似性检测标准，防止生成代码侵犯他人软件著作权。教育、科研、公益等领域的AIGC应用也需要特殊的版权安排。可以通过扩展合理使用范围、建立开放许可机制等方式，促进知识传播与创新。

AIGC技术正深刻改变内容创作与传播方式，其版权治理不仅关乎法律合规，更关乎产业生态与技术创新的可持续发展。各国虽路径不同，但普遍坚持“人类创作”为版权保护核心。我国通过司法实践逐步确立“使用者创造性贡献”标准，体现出法律对新技术的适应与回应。

未来，需进一步推动技术、法律与行业的协同治理，构建既鼓励创新又保障权益的制度体系，让AIGC真正服务于人类文化繁荣与知识进步。（作者单位：深圳知识产权保护中心）

（文章来源：《创意世界》2025年12月号）

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