生成式人工智能创作的著作权难题与法律规制

　　近年来，生成式人工智能技术快速发展，应用场景从文案生成、代码撰写等工具性领域，日益延伸至智能绘画、数字人开发等创意场景。传统创作对人类专业技能的依赖被打破，如今通过简单指令输入、参数调整即可完成内容生成，创作门槛大幅降低，传统创作模式随之重塑。但随着生成式人工智能应用领域的扩张，版权侵权问题时有发生。在数据训练阶段，人工智能（AI）规模化获取版权作品，未经授权复制、改编等行为侵犯著作权人复制权、汇编权；在内容生成阶段，AI生成绘画商用、声音克隆等行为冲击原作品价值，涉嫌侵犯著作权人的作品改编权、信息网络传播权。

　　这也暴露出传统著作权法以“人类创作”为核心，难以解决AI内容独创性认定、权利归属等问题。2023年至2024年公开发布的三起典型AI版权侵权案件的司法判决，为生成式AI创作的著作权保护提供了重要实践参照。2023年北京互联网法院审理的全国首例AI图像侵权案中，原告在提示词设计、参数优化等环节投入大量智力劳动，法院认定其AI生成的图片符合著作权法“独创性”要求，权利归使用者。2024年6月，武汉东湖新技术开发区法院审理的著作权纠纷案中，原告通过数十次微调“三维古风”等提示词参数，完成国风图片创作并取得版权登记，法院明确指出“AI为创作辅助工具”，凝结了人类智力劳动成果的作品受法律保护。同年9月杭州互联网法院审理的AI平台辅助侵权案，首次界定了平台“数字看门人”的责任，法院审理认为平台未履行审核义务、放任侵权，需承担赔偿责任。这三起判例凸显出司法实践的核心逻辑：AI生成内容的版权保护取决于人类智力投入的独创性，平台需履行与技术能力相匹配的审查义务。

　　司法实践进展与现行法律制度的矛盾

　　生成式人工智能版权争议的司法实践已初步形成裁判倾向，但现行法律以“人类创作”为核心逻辑，与AI催生的创作模式存在本质对立，这使得实践与制度的深层冲突难以通过个案消除。司法实践中，法院通过典型判例明确三类规则：主体认定上，倾向于否定AI的“作者”资格，将其定性为创作辅助工具，认可人类全流程的智力投入；侵权判定上，以“实质性相似”和“人类控制程度”为双重标准，AI生成内容与原作品高度相似且无合法授权的情形，认定构成侵权；责任划分上，优先追究直接使用AI实施侵权行为的主体责任，以“是否履行合理注意义务”界定平台责任。

　　但现行法律制度在规制生成式人工智能生成内容的版权问题上还有一些深层矛盾凸显：第一，独创性认定标准与AI创作机理不符，传统“人类独立思考与个性选择”标准适配性不足，导致部分案件出现“同案不同判”情况，不利于维护司法稳定性。第二，权利归属规则难覆盖多元主体，现行著作权法确立的“创作取得”原则无法清晰划分使用者、研发者等多方权利的边界，易引发利益冲突。第三，侵权责任追溯机制难应对“算法黑箱”，AI数据来源隐蔽、生成过程不透明，导致著作权人举证不能。

　　现行著作权法适配于工业时代“人类独立创作”模式，而生成式人工智能构建的“人机协同创作”打破了传统权利对应关系，现行制度缺乏对AI特性的回应，难以保护著作权人的权益，亟须通过制度重构实现与AI创作模式的适配。

　　生成式人工智能创作的法律规制体系构建

　　随着科学技术的快速发展，生成式人工智能应用的领域日益扩大，构建兼顾技术发展规律与版权保护需求的法律法规体系迫在眉睫。该体系不应只对传统规则进行简单修补，更需要围绕“标准具象化、责任可追溯、权利合理化、治理协同化”四大核心，形成覆盖人工智能创作全流程的制度合力，实现技术创新与版权保护的动态平衡。

　　独创性认定：构建“三阶动态”标准，破解司法裁判模糊性。当前，独创性认定的核心难题在于传统“人类独立创作”标准难以适配AI“人机协同”的创作机理。应摒弃单一的“复杂度判断”逻辑，建立以“人类智力投入的创造性维度与深度”为核心的“三阶动态”认定体系：

　　第一阶为“完全创造性认定”阶段，适用于人类主导创作全链条的场景。在此类场景下，人类完成主题构思的个性化解读，通过多轮提示词优化、参数调整来把控AI生成方向，智力投入覆盖“主题设计—元素组合—效果优化—成果筛选”全环节，这类行为应直接认定符合著作权法“独创性”要求，且无需额外举证。

　　第二阶为“有限创造性认定”阶段，主要针对基于平台模板的半自主创作行为。若创作过程依赖平台预设模板，人类仅调整基础参数或替换少量元素，需举证“个性化调整的独特性”，在司法审查环节后，仅对该部门给予版权保护。

　　第三阶为“无创造性排除”阶段，明确简单指令生成内容的法律边界。人类仅完成“需求传递”的机械性操作，并未注入任何个性化创意的情景，应直接排除其独创性认定。同时，最高人民法院应发布指导性案例，细化“智力投入”的认定要素，统一裁判标准。

　　侵权责任：打造“分层义务+举证倒置”机制，打通责任追溯链条。AI“算法黑箱”导致的侵权追溯难题，本质是“责任主体模糊”与“举证能力失衡”的叠加，需从义务设定与举证规则两方面重构责任体系。

　　一方面，建立“平台规模—技术能力—审查义务”挂钩的分层责任机制。头部AI平台需履行“主动审查+数据备案”义务，要主动部署侵权素材比对系统并留存数据来源与授权证明等资料；中小AI平台允许其接入第三方版权审核工具，降低合规成本。另一方面，优化举证规则，突破“算法黑箱”壁垒。修订《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确AI生成内容涉嫌侵权时，由平台承担“训练数据未使用侵权作品”的举证责任。如果平台拒绝披露训练数据或举证不能，直接推定其存在侵权过错，形成“数据合规—举证可行—责任可追”的闭环。

　　权利归属：建立“智力贡献度匹配”规则，平衡多元主体利益。对于使用者、平台和投资者等多元主体共同参与AI创作过程的情形，权利归属的核心是“按贡献分配权利”，需要依据“人类智力贡献占比”构建差异化归属规则。

　　对人工干预度超50%的“深度共创内容”，权利完全归属于AI使用者。使用者可依法行使署名、修改和授权商用等权利，平台仅享有基于技术服务的合理收益。对人工干预度30%—50%的“中度协作内容”，权利归于使用者与平台共有，双方通过协议明确非商用、商用以及第三方授权规则。对人工干预度低于30%的“轻度介入内容”，无权利主体，应归入公有领域，避免权力垄断与泛滥。

　　协同治理：构建“政府—行业—公众”三维机制，夯实制度落地基础。AI创作权益法律规制的落地需多元主体协同，建立“政府监管定规则、行业自律强执行、公众参与促监督”的三维治理体系。

　　在政府监管层面，可由国家知识产权局牵头出台“AI生成内容版权保护实施细则”，细化AI生成内容独创性认定标准、平台审查义务履行等操作流程；设立AI版权纠纷快速调解机制，提高处理效率。在行业自律层面，组建涵盖AI企业、版权服务机构等多方主体生成式AI版权保护联盟，联盟主导制定AI创作自律公约，开发AI创作过程存证工具，整合各类授权素材库。在公众参与层面，需聚焦版权教育普及与维权服务支撑，提升公众版权保护认知；搭建AI创作版权快速登记平台，引导创作者留存存证报告、参数截图等维权证据；权利人提供侵权监测服务，及时预警侵权行为，最终形成“事前预防—事中监测—事后维权”的全链条支持。

　　生成式人工智能正在重塑数字时代的创作生态，其对著作权制度构成的挑战，本质上是数字时代“技术创新与法律稳定”经典命题的新呈现。只有通过构建“三阶量化”标准、“分层义务+举证倒置”的责任体系、“智力贡献度匹配”的权利规则和“多元协同”的治理机制，才能让法律适配技术发展。实现人类创造性价值得到尊重、技术创新空间得到保障及数字创作生态得到净化的目标，为生成式人工智能的著作权保护提供坚实的制度支撑。

　　（作者单位：西北政法大学）