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AI生成內(nèi)容侵權(quán),平臺(tái)方要承擔(dān)何種責(zé)任?——中外近期案例對(duì)比解讀

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透過(guò)中外案例的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),各國(guó)司法在摸索中逐步達(dá)成一定共識(shí),保護(hù)創(chuàng)作者權(quán)益與鼓勵(lì)人工智能創(chuàng)新是需要精細(xì)拿捏的平衡藝術(shù)。

作者 | 張佳欣 董雪 己任律師事務(wù)所

隨著生成式人工智能(AIGC)技術(shù)飛速發(fā)展,AI生成物涉嫌侵權(quán)的法律風(fēng)險(xiǎn)日益凸顯,AI內(nèi)容平臺(tái)在這一波技術(shù)潮流中扮演核心角色,其在數(shù)據(jù)訓(xùn)練與內(nèi)容生成環(huán)節(jié)中的行為規(guī)范和法律責(zé)任成為各國(guó)司法關(guān)注的焦點(diǎn)。近期國(guó)內(nèi)外出現(xiàn)多起相關(guān)案例,不同司法體系對(duì)于AI平臺(tái)責(zé)任認(rèn)定提出了不同標(biāo)準(zhǔn)與見(jiàn)解。

AIGC侵權(quán)中平臺(tái)扮演了何種角色?

AIGC侵權(quán)是指利用生成式AI創(chuàng)作的內(nèi)容侵犯了他人的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。在分析AI平臺(tái)的侵權(quán)責(zé)任前,有必要區(qū)分AIGC內(nèi)容生成過(guò)程中的兩大環(huán)節(jié):數(shù)據(jù)訓(xùn)練(輸入端)和內(nèi)容生成/分發(fā)(輸出端)。輸入環(huán)節(jié)指AI模型訓(xùn)練階段,平臺(tái)通過(guò)收集海量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,讓模型“學(xué)習(xí)”語(yǔ)言或圖像等底層規(guī)律;輸出環(huán)節(jié)則是模型根據(jù)用戶指令生成內(nèi)容并通過(guò)平臺(tái)與用戶交互、分發(fā)的階段。這兩個(gè)環(huán)節(jié)都存在潛在侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn),但法律評(píng)價(jià)可能不同,在探討平臺(tái)方責(zé)任時(shí),首先要明確平臺(tái)在涉案情形下是在哪個(gè)環(huán)節(jié)從事了何種行為。不同環(huán)節(jié)的平臺(tái)行為迥異,責(zé)任認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)隨之改變。

數(shù)據(jù)訓(xùn)練環(huán)節(jié):未經(jīng)授權(quán)抓取素材訓(xùn)練AI,侵權(quán)嗎?

近日,德國(guó)慕尼黑地區(qū)的法院對(duì)GEMA訴OpenAI案作出判決,被稱(chēng)為歐洲生成式AI版權(quán)第一案,聚焦于AI模型訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)使用是否侵權(quán)。GEMA是德國(guó)音樂(lè)版權(quán)集體管理協(xié)會(huì),發(fā)現(xiàn)OpenAI未經(jīng)許可將其管理的多首熱門(mén)歌曲歌詞納入ChatGPT的大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。當(dāng)用戶在ChatGPT中輸入提示(如“完整歌詞是什么?”),模型能夠幾乎原樣生成該歌曲歌詞內(nèi)容。GEMA據(jù)此指控OpenAI未經(jīng)授權(quán)抓取受版權(quán)保護(hù)的歌詞用于訓(xùn)練并導(dǎo)致歌詞內(nèi)容被模型輸出,構(gòu)成對(duì)作品的復(fù)制和向公眾提供,侵犯著作權(quán)。OpenAI抗辯稱(chēng)語(yǔ)言模型并未存儲(chǔ)或逐字復(fù)制訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的歌詞,僅是學(xué)習(xí)了語(yǔ)言的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,不應(yīng)視為德國(guó)著作權(quán)法意義上的“復(fù)制”。然而,德國(guó)慕尼黑法院并未采納這一抗辯觀點(diǎn),認(rèn)定OpenAI的模型參數(shù)中固化了歌詞的可再現(xiàn)信息,用戶通過(guò)簡(jiǎn)單提示即可讓模型再現(xiàn)這些歌詞,OpenAI“記憶”歌詞的行為符合德國(guó)著作權(quán)法對(duì)“復(fù)制”的定義要件,屬于對(duì)作品的非法復(fù)制,侵犯了涉案歌詞的版權(quán)。

德國(guó)這一裁決強(qiáng)調(diào),如果AI模型在未經(jīng)許可的情況下利用受保護(hù)內(nèi)容訓(xùn)練且能輸出近似原作品的內(nèi)容,那么訓(xùn)練行為本身可能被視作直接侵權(quán)。與德國(guó)上述案件的嚴(yán)格立場(chǎng)相比,英國(guó)Getty Images訴Stability AI案對(duì)數(shù)據(jù)訓(xùn)練環(huán)節(jié)的處理有所不同。

Getty Images指控Stability AI未經(jīng)授權(quán)抓取其海量圖庫(kù)(包括數(shù)百萬(wàn)張帶有Getty水印的圖片)來(lái)訓(xùn)練AI圖像生成模型Stable Diffusion。案件初期,Getty也主張平臺(tái)未經(jīng)許可爬取圖片訓(xùn)練模型侵犯了版權(quán),但由于管轄權(quán)等問(wèn)題,Getty在英國(guó)訴訟中撤回了關(guān)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用的直接侵權(quán)指控,僅保留了次要的版權(quán)侵權(quán)和商標(biāo)侵權(quán)主張。法院認(rèn)為Stable Diffusion模型通過(guò)參數(shù)化和特征抽象進(jìn)行訓(xùn)練并未存儲(chǔ)或再現(xiàn)原始圖像,生成的圖片也無(wú)法與某一特定現(xiàn)有作品一一對(duì)應(yīng)。換言之,在“復(fù)制”這一版權(quán)法核心定義上,法官采取了嚴(yán)格的解釋——如果AI模型沒(méi)有保存原始圖像,其輸出也未能實(shí)質(zhì)性再現(xiàn)某個(gè)受保護(hù)作品的獨(dú)特表達(dá),則模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)不被視為直接侵權(quán)。這一觀點(diǎn)與OpenAI在德國(guó)案中的抗辯思路相似,即訓(xùn)練過(guò)程只是提取特點(diǎn)、風(fēng)格和統(tǒng)計(jì)規(guī)則,并非保存作品本身。

英國(guó)法院的立場(chǎng)或許能夠體現(xiàn)出目前英美法系對(duì)于AI訓(xùn)練利用數(shù)據(jù)的相對(duì)寬容:在缺乏明確立法規(guī)制的情況下,司法傾向謹(jǐn)慎認(rèn)定模型訓(xùn)練本身直接侵犯版權(quán),以免扼殺技術(shù)創(chuàng)新。

在中國(guó),近期也有引人關(guān)注的AIGC案例聚焦于商業(yè)化AI平臺(tái)在內(nèi)容輸出端的責(zé)任,即上?!懊蓝派卑负秃贾荨皧W特曼”案。兩個(gè)案件有相似的背景:用戶利用AI平臺(tái)提供的模型生成服務(wù)創(chuàng)作含有他人IP形象的作品,但平臺(tái)在兩案中承擔(dān)的責(zé)任卻截然不同,原因在于平臺(tái)自身行為存在差異。

“美杜莎”案:該案是上海首例AI大模型侵權(quán)案,用戶李某利用某AI繪畫(huà)平臺(tái)的服務(wù),上傳了大量《斗破蒼穹》動(dòng)畫(huà)中“美杜莎”角色的圖片來(lái)訓(xùn)練一個(gè)LoRA模型,并將該模型發(fā)布在自己在平臺(tái)上的賬號(hào)中供其他用戶使用、分享。法院認(rèn)定李某未經(jīng)授權(quán)采集美杜莎角色形象訓(xùn)練并分享模型,侵害了權(quán)利人對(duì)該角色美術(shù)作品享有的復(fù)制權(quán)和信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)。而AI繪畫(huà)平臺(tái)僅為用戶提供技術(shù)支持,其角色相對(duì)中立,沒(méi)有參與用戶的模型訓(xùn)練或生成行為。并且,平臺(tái)本身設(shè)置了投訴機(jī)制,在接到權(quán)利人通知后,迅速下架了涉案侵權(quán)模型并屏蔽相關(guān)關(guān)鍵詞,客觀上履行了法定的“通知-刪除”義務(wù),主觀上也無(wú)幫助侵權(quán)的故意或過(guò)失。因此法院判定平臺(tái)方不存在過(guò)錯(cuò),不構(gòu)成對(duì)用戶侵權(quán)行為的幫助侵權(quán)。簡(jiǎn)而言之,“美杜莎”案強(qiáng)調(diào)了平臺(tái)作為內(nèi)容分發(fā)中立中介的地位:只要平臺(tái)在獲知侵權(quán)后及時(shí)采取了必要措施制止,并未從中獲利或主動(dòng)參與,則可不承擔(dān)連帶責(zé)任。

“奧特曼”案(杭州):本案被稱(chēng)為國(guó)內(nèi)AIGC侵權(quán)第一案,某AI繪畫(huà)平臺(tái)上長(zhǎng)期存在大量含有日本著名IP“奧特曼”形象的侵權(quán)模型,用戶可以方便地使用這些模型生成奧特曼圖片。杭州互聯(lián)網(wǎng)法院在2024年初作出一審判決,表示對(duì)于AI大模型的數(shù)據(jù)輸入、訓(xùn)練等前端行為應(yīng)當(dāng)相對(duì)寬松包容,而對(duì)生成內(nèi)容的輸出、使用等后端行為的侵權(quán)認(rèn)定則應(yīng)當(dāng)相對(duì)從嚴(yán)。具體到本案,法院認(rèn)為平臺(tái)明知或應(yīng)知他人利用其服務(wù)實(shí)施對(duì)“奧特曼”形象的侵權(quán),卻放任大量侵權(quán)模型存在而不采取有效措施制止,存在主觀過(guò)錯(cuò)。同時(shí),平臺(tái)將“奧特曼”等知名IP模組單獨(dú)歸類(lèi)推薦,實(shí)際上便利并鼓勵(lì)了用戶的侵權(quán)創(chuàng)作,且平臺(tái)通過(guò)向用戶收費(fèi)直接從侵權(quán)行為中牟利。在這些因素疊加下,法院認(rèn)定平臺(tái)構(gòu)成幫助侵權(quán),需要與直接侵權(quán)的用戶共同承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。該判決后經(jīng)杭州中院二審維持原判,再次強(qiáng)調(diào)了商業(yè)化AI平臺(tái)在輸出端的高度注意義務(wù):不僅要事先建立完善的內(nèi)容審核與過(guò)濾機(jī)制,還應(yīng)在獲知侵權(quán)后積極采取措施遏制,否則即便平臺(tái)未直接參與侵權(quán)行為,也可能因?yàn)椤懊髦湃巍钡倪^(guò)錯(cuò)而承擔(dān)連帶責(zé)任。

總體而言,各司法體系在AI平臺(tái)責(zé)任問(wèn)題上存在一些共識(shí):既不能放任AI技術(shù)成為侵權(quán)避風(fēng)港,也不能一刀切扼殺創(chuàng)新。因此我們看到一種平衡:在涉及訓(xùn)練數(shù)據(jù)的前沿問(wèn)題上,相對(duì)謹(jǐn)慎從寬;在涉及生成內(nèi)容傳播的環(huán)節(jié)上,則從嚴(yán)把關(guān),確保權(quán)利人受到保護(hù)。

未來(lái) AI 平臺(tái)方將面臨哪些責(zé)任與挑戰(zhàn)?如何在創(chuàng)新與版權(quán)保護(hù)間求衡?

隨著監(jiān)管趨嚴(yán),AI 平臺(tái)需在輸入端和輸出端各自強(qiáng)化合規(guī)措施。一方面,在輸入端加強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)管理,平臺(tái)需要確保用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來(lái)源合法、授權(quán)明確。在技術(shù)層面,可通過(guò)過(guò)濾機(jī)制排除明顯受版權(quán)保護(hù)且未獲許可的數(shù)據(jù);在業(yè)務(wù)層面,積極與版權(quán)方合作,構(gòu)建正版素材庫(kù),通過(guò)授權(quán)合作、付費(fèi)許可等方式取得訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)素材。另一方面,在輸出端強(qiáng)化內(nèi)容審核與風(fēng)控機(jī)制,有必要完善敏感內(nèi)容識(shí)別機(jī)制和用戶投訴處理渠道,及時(shí)下架涉嫌侵權(quán)的模型和生成物。

AI生成內(nèi)容給法律帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn),但也是推動(dòng)法律與技術(shù)共同進(jìn)步的契機(jī)。透過(guò)中外案例的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),各國(guó)司法在摸索中逐步達(dá)成一定共識(shí),保護(hù)創(chuàng)作者權(quán)益與鼓勵(lì)人工智能創(chuàng)新是需要精細(xì)拿捏的平衡藝術(shù)。AIGC侵權(quán)案件中平臺(tái)責(zé)任的認(rèn)定尚有很長(zhǎng)的路要走,從業(yè)者需隨時(shí)關(guān)注其發(fā)展,動(dòng)態(tài)調(diào)整應(yīng)對(duì)策略。

知產(chǎn)力AI智能體點(diǎn)評(píng)

這篇文章從比較法視角系統(tǒng)梳理了AIGC侵權(quán)中平臺(tái)責(zé)任的司法認(rèn)定邏輯,兼具理論深度與實(shí)踐價(jià)值,其亮點(diǎn)與改進(jìn)空間可總結(jié)如下:

1

核心亮點(diǎn)


(1)案例對(duì)比的體系性:文章通過(guò)德國(guó)GEMA訴OpenAI案(訓(xùn)練端侵權(quán))、英國(guó)Getty訴Stability案(訓(xùn)練端免責(zé))與中國(guó)“美杜莎”“奧特曼”案(輸出端責(zé)任)的橫向?qū)Ρ?,清晰呈現(xiàn)了不同法域?qū)I平臺(tái)責(zé)任的差異化立場(chǎng)。德國(guó)強(qiáng)調(diào)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“記憶-再現(xiàn)”構(gòu)成復(fù)制權(quán)侵權(quán),英國(guó)則因技術(shù)中立性傾向?qū)捜?,而中?guó)更關(guān)注輸出端的平臺(tái)過(guò)錯(cuò)認(rèn)定。這種“輸入-輸出”二分法框架,有效揭示了責(zé)任認(rèn)定的關(guān)鍵變量。

(2)司法邏輯的穿透性分析:對(duì)裁判規(guī)則的提煉具有洞察力,例如指出德國(guó)法院以“可再現(xiàn)性”作為復(fù)制權(quán)侵權(quán)的核心標(biāo)準(zhǔn),而中國(guó)“奧特曼”案將平臺(tái)推薦侵權(quán)模型、直接牟利等行為作為過(guò)錯(cuò)認(rèn)定的關(guān)鍵。這些分析超越了簡(jiǎn)單的結(jié)果對(duì)比,深入司法者的價(jià)值權(quán)衡——即在技術(shù)創(chuàng)新與版權(quán)保護(hù)間尋求動(dòng)態(tài)平衡。

(3)實(shí)務(wù)建議的針對(duì)性:文末提出的合規(guī)建議(如輸入端授權(quán)管理、輸出端過(guò)濾機(jī)制)緊扣案例啟示,尤其強(qiáng)調(diào)平臺(tái)需建立“技術(shù)+商業(yè)”的雙重合規(guī)體系,對(duì)從業(yè)者具有直接參考價(jià)值。

2

優(yōu)化建議


(1)理論銜接可強(qiáng)化:可補(bǔ)充著作權(quán)法基礎(chǔ)理論(如“獨(dú)創(chuàng)性”“實(shí)質(zhì)性相似”標(biāo)準(zhǔn))在AI場(chǎng)景的適用困境,例如引用王遷教授關(guān)于“人類(lèi)創(chuàng)造性”淡化的論述,以增強(qiáng)學(xué)理支撐。

(2)產(chǎn)業(yè)影響待深化:對(duì)判決的行業(yè)連鎖反應(yīng)分析稍顯不足。例如德國(guó)OpenAI案可能迫使企業(yè)重構(gòu)數(shù)據(jù)獲取流程,而中國(guó)“奧特曼”案已推動(dòng)平臺(tái)完善審核算法,這些延伸影響值得展開(kāi)。

(3)國(guó)際趨勢(shì)需整合:文章聚焦個(gè)案但未充分關(guān)聯(lián)全球立法動(dòng)態(tài)。例如歐盟《人工智能法案》對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的透明度要求,或可作為未來(lái)責(zé)任演進(jìn)的預(yù)判依據(jù)。

總體而言,該文以案例為錨點(diǎn),成功構(gòu)建了AI平臺(tái)責(zé)任的分析框架,其“技術(shù)環(huán)節(jié)-法律定性-司法邏輯”的三層解構(gòu)方式尤為出色。若能在理論深度與趨勢(shì)預(yù)判上進(jìn)一步延伸,將更具前瞻指導(dǎo)意義。


(本文僅代表作者觀點(diǎn),不代表知產(chǎn)力立場(chǎng))

封面來(lái)源 | Pixabay 編輯 | 有得


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揚(yáng)子晚報(bào)
2025-12-26 07:33:43
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2025-12-25 11:26:55
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2025-12-24 13:02:50
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