圖片來源：攝圖網

本文為《方圓》雜志原創(chuàng)稿件

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近年來

生成式AI技術呈爆發(fā)式增長

其正以高效率、低門檻的方式

被廣泛應用于繪畫、文學、游戲等領域

“人人皆可成為畫家”正逐漸成為現(xiàn)實

生成式AI技術也催生了

新型的侵權行為和犯罪形態(tài)

挑戰(zhàn)著現(xiàn)有的知識產權法律體系

有學者表示

當下出現(xiàn)的很多法律問題

只是披上了生成式AI的外衣

本質上并沒有撼動著作權法的基本原則

屬于“假問題”

而我們真正需要應對的“真問題”

一是AI算法的黑箱機制所導致的

巧合性侵權的責任認定問題

二是使用受版權保護的作品

訓練AI模型的合法性問題

AI生成的內容，版權到底算誰的？

僅需幾秒，Midjourney就能根據你的故事，生成一部宮崎駿風格的動畫電影；輸入一行提示詞，Stable Diffusion就能根據你的敘述，把日常攝影照片變成成百上千張畢加索、高更、梵高風格的畫作。現(xiàn)在的生成式AI已徹底改變了創(chuàng)造力的范式，無須使用者親手繪制每一個細節(jié)，而是僅通過語言、指令和概念，便能讓一個擁有海量素材庫的算法“無中生有”，實現(xiàn)從構思到創(chuàng)造的躍進。

對很多剛開始接觸到生成式AI的人來說，最先跳出來的疑問一定是：AI生成的內容，可以被認為是作品嗎？如果是，版權到底算誰的？

在這個問題上，華東政法大學法律學院教授、校學術委員會副主任王遷的態(tài)度很明確：AI生成物不是作品，不應受到我國著作權法的保護。他認為，根據《中華人民共和國著作權法》（以下簡稱著作權法）的定義，“創(chuàng)作”是“直接產生文學、藝術和科學作品的智力活動”，而AI生成物并不是人類創(chuàng)作的結果。他以老師布置繪畫作業(yè)舉例，老師給學生布置畫畫作業(yè)時提出了500字的詳細要求，但30名學生交來的作業(yè)卻各不相同，老師能因此成為這30幅畫的作者嗎？顯然不能，因為老師的指令只對學生的畫作產生了間接影響，真正的創(chuàng)作行為是學生發(fā)揮自由意志決定具體繪畫表達要素的過程。同樣的道理，AI生成物是由其算法和訓練數(shù)據決定的，而非使用者輸入提示詞的意志直接產生的。

盡管很多人認為，“是人輸入的提示詞決定了AI生成的內容”，但王遷認為，這與客觀事實并不相符。經常使用AI工具的人或許會發(fā)現(xiàn)，即便你將完全相同的提示詞輸入到市面上形形色色的生成式AI中，不同的AI工具根據提示詞生成的內容會有極大的差異。否認用戶以生成式AI為創(chuàng)作工具創(chuàng)作出了作品，并不是因為用戶和人工智能生成物之間“隔著”生成式AI，而是因為用戶的貢獻不能決定構成內容的表達性要素。

金誠同達律師事務所顧問級合伙人、微博新知博主樊百樂則從另一個方面給出了自己的思考。他認為在面對這個問題時，法律似乎陷入了一個“莫比烏斯環(huán)”，無論從哪個方向進行推演，最終可能回到原點，甚至走向自相矛盾。

盡管很多AI生成物在外觀上極具獨創(chuàng)性，然而一旦承認它是作品，就會陷入一種邏輯悖論：如果AI生成物是作品，那它的作者是誰？是AI工具嗎？可這顛覆了著作權屬于人類的根本前提，因為著作權法規(guī)定了作者必須是人。那作者是研發(fā)這些AI工具的科技公司嗎？可AI生成的這些小說、畫作等是靠著學習大量的人類文學、藝術精華，以及在用戶精心設計并調整的提示詞下而生成的。那作者是輸入提示詞的用戶嗎？如果說僅僅輸入一行“創(chuàng)作一部以現(xiàn)代中國為背景的小說”就能擁有巨著的版權，那為什么在現(xiàn)實中，我們會認為用AI寫論文、用AI生成的畫作參加比賽是一種作弊行為？

樊百樂認為，這些分歧的出現(xiàn)其實揭示了一個根本的問題：現(xiàn)有的著作權法是建立在“作者只能是人類”這個大前提之上的，或許AI的出現(xiàn)正在迫使我們重新思考“作者”的定義。

在司法實踐中，檢察官在辦案中也面臨著現(xiàn)實的困境。上海市虹口區(qū)檢察院檢察官賴琛琛辦理的利用AI技術洗稿案中，被告人通過網絡下載付費使用了一款AI洗稿神器，將網上的熱點文章進行聚合、搬運、智能重寫、原創(chuàng)度檢測和上傳，再通過控制大量自媒體平臺賬號直接發(fā)布在平臺獲取流量補貼收益。在此案中，AI存在“技術黑箱”的特質，導致無法對侵權文章進行一一溯源，查明出處，所以也就很難查明海量文章對應的權利人。此外，由于AI生成的文字作品是否可以認定為著作權法意義上的作品仍有一定爭議，所以此案在定性上很難走侵犯著作權罪的路徑，最后檢察機關以詐騙罪（騙取了平臺的原創(chuàng)補貼）追究了被告人的刑事責任。

AI出現(xiàn)后，法律要回應哪些“真問題”？

王遷表示，自從生成式AI呈爆發(fā)式增長以來，出現(xiàn)了很多關于人工智能與知識產權的“假問題”，很多法律問題只是披上了生成式AI的外衣，在本質上并沒有撼動著作權法的基本原則，因此是能在現(xiàn)有的法律框架下解決的。而我們真正需要應對的是，知識產權領域中存在著兩個亟待法律層面回應的重要挑戰(zhàn)。

第一個問題是AI算法的黑箱機制所導致的巧合性侵權的責任認定問題。與人類畫家在借鑒他人作品產出相似內容而構成的侵權不同，當生成式AI在現(xiàn)有技術條件無法避免的情況下，生成了與他人作品實質相同的內容時，AI開發(fā)者是否應該承擔責任？王遷認為此事的關鍵在于開發(fā)者是否在算法設計中采取了有效措施來降低生成內容和訓練庫中作品的相似度，如果沒有，開發(fā)者可能需要承擔一定的責任。

第二個問題是使用受版權保護的作品訓練AI模型的合法性。即AI訓練“投喂”受版權保護的作品，是侵權還是合理使用？他認為這是目前該領域爭論最激烈的問題，原創(chuàng)作者群體和生成式AI開發(fā)企業(yè)的立場處在尖銳的對立中，目前尚無定論。

2025年9月16日，迪士尼、環(huán)球影業(yè)、華納兄弟三大影視集團聯(lián)合起訴中國AI企業(yè)MiniMax旗下的海螺AI存在大規(guī)模的知識產權侵權。三大影視集團指控MiniMax在未經授權的情況下，使用網絡爬蟲等技術下載其受版權保護的影視作品，用于訓練海螺AI的模型，使得用戶能通過簡單的提示詞生成與好萊塢知名IP高度相似的影片。此外，他們還指控MiniMax公然使用這些侵權生成的IP角色內容進行廣告宣傳，以吸引用戶訂閱，是一種“系統(tǒng)性鼓勵侵權”的行為。無獨有偶，2023年12月，《紐約時報》起訴OpenAI和微軟，指控其在未經許可的情況下，使用數(shù)百萬篇《紐約時報》的版權文章來訓練其AI模型。這些頻發(fā)的版權訴爭案件都表明了AIGC服務提供者在內容生成與訓練過程中，正面臨著日益嚴峻的法律與版權保護挑戰(zhàn)。

在樊百樂看來，AI帶來的最具顛覆性的“真問題”在于它對現(xiàn)有知識產權邏輯提出了挑戰(zhàn)。對此，他舉例道：一個人類畫家，窮盡一生研究齊白石，最終畫出一幅有著齊白石韻味但又不跟他現(xiàn)存的任何作品有實質性相似的畫作時，我們會算他侵權嗎？答案是不會，因為這是一種法律允許的良性競爭。但倘若是一款投喂過齊白石全部作品的生成式AI軟件，能在5分鐘內學到他的精髓，在一天創(chuàng)造成千上萬幅齊白石風格的畫作，這是否構成了侵權呢？

樊百樂指出，這里的根本區(qū)別是“復制效率的巨大提升所引發(fā)的質變”。因為生成式AI帶來的是一場效率革命，它徹底顛覆了創(chuàng)作市場的固有格局。AI可以在極短的時間內學完一整個圖書館的知識并產出作品，也能在數(shù)秒內生成上百幅名家風格的畫作。復制效率的大幅提高，會讓原有的利益分配機制失靈，因此會產生很多新的問題。

AI出現(xiàn)后，畫家會失業(yè)嗎？

AI技術正不斷降低著繪畫的創(chuàng)作門檻，“人人皆可成為畫家”似乎正逐漸成為現(xiàn)實。在AI技術如此強大的能力面前，人類畫家會失業(yè)嗎？人類的創(chuàng)造力會枯竭嗎？許多原創(chuàng)畫師對AI技術的發(fā)展感到不安甚至恐慌，認為這項新技術不僅會影響他們的生計，更有可能會沖擊到整個人類社會的創(chuàng)作生態(tài)。

要回答這個問題，必須回歸到著作權法設立的根本目的上來。本質上，著作權法是為了鼓勵人類創(chuàng)作、繁榮創(chuàng)作市場，讓各類優(yōu)秀的文學藝術作品得以百花齊放。樊百樂認為，如果通讀整部知識產權法會發(fā)現(xiàn)，它的核心是在“確權”和“防止權利壟斷”之間找到一個微妙的平衡。因為要鼓勵藝術創(chuàng)作，肯定要保護版權，不能縱容抄襲和盜版，不然會寒了原創(chuàng)作者的心?？扇绻麑?chuàng)作者的保護過于寬泛，容易讓先到的創(chuàng)作者壟斷市場，導致后人的創(chuàng)作也畏手畏腳，文化市場走向枯竭。

基于這一根本目的，樊百樂提出了以下應對AI挑戰(zhàn)的兩個原則。

第一是不抵制AI工具，但也不能任由其踐踏人的權利。當AI技術這類新的生產力產生了爆發(fā)式的增長，法律尤其是知識產權法不應該故步自封，而是要適當調整以回應社會的重大變革。

回溯歷史，現(xiàn)代知識產權制度本身，就是復制技術發(fā)展的產物。舉個例子，李白的詩作在他生活的年代會被無數(shù)人手抄傳閱。但由于人手的效率畢竟有限，產量也不多，李白并不會覺得自己的權利受損，反而樂見其詩歌廣為流傳?？扇绻诋敃r就出現(xiàn)了一臺高效的印刷機，可以以極低成本、極高效率大量復制他的詩集，生產者可以獲得大量利潤，但不會給李白半分錢。這時，他自然會意識到自己的權益受到了侵害。而“復制權”，這種新的權利意識就是在這種情況下慢慢萌生，進而催生了包括出版權、發(fā)行權在內的其他法律權利。

由此可見，知識產權并非像身體權、生命權這類“天賦人權”，而是隨著生產力和復制技術的進步而不斷演化的法律產物。我們今天所熟悉的“知識產權”，在歷史上也曾經是新生事物，而它的出現(xiàn)正是對便捷、低成本的復制技術所帶來的現(xiàn)實挑戰(zhàn)的法律回應。

第二是要盡量調整名與利的分配機制，回應社會的關切。樊百樂認為，未來法律的應對方向是建立一種機制，理性調整權屬和利益分配機制，從而讓技術進步真正推動人類創(chuàng)作的繁榮。比如，可以考慮引入“投喂權”“訓練數(shù)據使用權”等新的權利概念，或者通過合同約定（如在用戶協(xié)議中明確規(guī)定禁止用于AI訓練）等方式來保護原創(chuàng)者。

歸根結底，任何未來的法律解決方案，無論是對“投喂權”的歸置還是引入其他的新權利，其最終的目的都應該是構建一個能夠讓原創(chuàng)作者、AI平臺開發(fā)者、終端使用者等各方都能在“名”和“利”上得到合理分配的機制。只要這個利益機制是公平的，AI技術就能讓人類社會走向繁榮而非對抗。

AI能在一秒內創(chuàng)作出成百上千幅畢加索和梵高風格的畫作，但它無法理解畢加索在創(chuàng)造《格爾尼卡》時面對軍隊轟炸的痛苦與反思，無法明白梵高在畫出《向日葵》時對生命的敬畏與希望。AI能生成內容，但它無法創(chuàng)造出新的思想與文化，無法作出情感與倫理的選擇——至少在現(xiàn)階段，AI還無法做到。

牛津大學哲學家尼克·博斯特羅姆在《未來之地》一書中指出：“即使機器能提供完全相同，甚至更高效的服務，人類仍然更偏好人類同胞來提供它。這不是關于效率的競爭，而是關于存在的象征意義?！盇I技術的浪潮已無法抵擋，法律如何在這場變革中守護人的創(chuàng)作以及人的價值，才是最重要的。AI技術的向善，始終是人的向善。AI技術的未來，也應該是看向人類發(fā)展的未來。

（本文有刪減，更多內容請關注《方圓》11月上期）

本文雜志原標題：《AI對知識產權保護的挑戰(zhàn)》

編輯丨黃莎 王麗設計丨劉巖

記者丨涂思敏

通訊員丨朱陸奇 王曉陽 胡瑋

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