AI生成内容的著作权问题探讨与实务应对建议 | 发现原创

涉案文章由原告主创团队人员运用Dreamwriter软件生成，法院认为应当从是否独立创作及外在表现上是否与已有作品存在一定程度的差异，或具备最低程度的创造性进行分析判断，案涉文章系对股市信息、数据的选择、分析、判断，文章结构合理、表达逻辑清晰，具有一定的独创性。

其次，原告主创团队相关人员的选择与安排符合著作权法关于创作的要求，应当将其纳入涉案文章的创作过程。如果仅将Dreamwriter软件自动运行的过程视为创作过程，这在某种意义上是将计算机软件视为创作的主体，这与客观情况不符，也有失公允。

因此，法院最终认定涉案文章属于我国著作权法所保护的文字作品。

2023年，一位作家利用AI工具创作了一部小说并成功出版。小说面世后，AI工具的开发者宣称对该小说著作权享有部分权益，理由在于AI模型的核心算法及训练数据均由其开发。而作家则坚称，AI仅为辅助工具，著作权应归属于使用者。

上述案例凸显了AI生成文字著作权归属的核心争议：AI生成内容是否享有著作权？如享有著作权，则权利究竟应归属于开发者、使用者，还是AI本身？

根据《中华人民共和国著作权法》规定，作品是指“文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以某种有形形式复制的智力成果”。在判断AI生成文字是否构成作品时，关键在于其是否具备“独创性”。

支持方认为，AI生成文字基于海量数据和复杂算法而成，具有一定的独创性，特别是在用户输入特定指令的情形下，生成内容可能展现出较高的独创性。日本在2018年修订的《著作权法》中规定，AI生成内容如果符合“独创性”要求，其版权归属于AI工具的使用者。我国江苏省首例AIGC（人工智能生成内容）著作权纠纷案中，原告林某使用人工智能软件进行文生图创作，并经过多次迭代和手动修改完成作品《伴心》。后该作品被某技术公司和房地产公司未经许可使用。法院认为，林某对提示词的修改及后续加工体现了其独特的选择与安排，生成的平面图具有独创性，属于著作权法保护的作品。此案表明，AI生成内容在经过人类创造性智力活动后，可能构成著作权法意义上的作品。

反对方则主张，AI生成文字的独创性源于算法和数据，而非人类的智力劳动，因此不应被认定为著作权法意义上的“作品”。例如，根据现行国际裁判趋势，美国倾向于认为非人类参与生成的作品不具有“独创性”，仅有人类创作的作品才能享受版权保护，AI生成内容不符合版权保护的条件。具体而言在“猴子自拍照案”中一只黑冠猴使用摄影师的相机拍摄了一张自拍照。摄影师将照片发布后，动物权益组织PETA以猴子的名义起诉摄影师，主张猴子对照片享有版权。然而美国第九巡回上诉法院裁定，非人类创作者（如动物）不能享有版权。而AI作为非人类实体，其生成内容可能无法享有版权。

2022年，一位艺术家使用AI工具生成了一幅艺术作品，并试图向美国版权局申请版权登记。美国版权局拒绝了该申请，理由是AI生成内容不符合版权法对“人类作者”的要求。

现行著作权法对于AI生成内容的著作权归属未作明确规定。依据《著作权法》第十一条，著作权通常归属于作者，即“创作作品的自然人”。然而，AI并非自然人，其生成内容的著作权归属问题在法律层面存在空白。

现在司法实践中，开发者主张，AI生成内容的独创性源自其开发的算法和训练数据，因此开发者应享有著作权。而使用者则认为，AI生成内容是基于其输入的指令和参数产生的，因此使用者应享有著作权。

上文提到的北京互联网法院李某与刘某侵害作品署名权和信息网络传播权纠纷一案中，原告李某使用开源软件 Stable Diffusion，通过输入提示词等方式生成了涉案图片并发布在小红书平台，被告刘某在百家号上发布文章，文章配图使用了涉案图片，且截去了原告的署名水印。

法院经审理认为，从原告构思涉案图片起，到最终选定涉案图片止，进行了如设计人物呈现方式、选择提示词、安排提示词顺序、设置相关参数等智力投入，体现了原告的选择和安排，调整修正过程也体现了原告的审美选择和个性判断，涉案图片具备 “智力成果” 和 “独创性”要件，属于美术作品，受到著作权法保护。原告为根据需要对涉案人工智能模型进行相关设置并最终选定涉案图片的人，涉案图片是基于原告的智力投入直接产生且体现出原告的个性化表达，因此原告作为使用者是涉案图片的作者，享有涉案图片的著作权。

然而，如果开发者在AI生成内容的过程中发挥了实质性作用（如调整算法、输入指令等），则可能享有部分著作权。如，深圳市腾讯公司诉盈讯科技案【（2019）粤0305民初14010号】中，法院认定AI生成文章的独创性源于开发者对算法模型的训练设计，AI生成内容高度依赖开发者预设的算法模型（如特定风格绘画模型），且使用者仅输入简单指令，则开发者可能通过合同约定或技术贡献主张权利，故著作权归属于开发者。

由于现行法律未对AI生成内容的著作权归属作出明确规定，使用者在商业应用过程中面临较大的法律风险。例如，AI生成的广告文案可能被开发者主张著作权，从而引发侵权诉讼。2024年北京互联网法院判决某AI绘图软件侵权成立，因其训练数据中21%内容未获原作者授权（包括商用禁止类图片），判赔金额达研发成本的3倍。此外如果企业涉及海外业务，则还可能因为海外平台规则与国内司法认定差异（如美国USCO明确拒绝对纯AI生成物授权）-或者未在跨境合同中约定版权认定标准适用法（如约定按中国法律认定AI内容合法性）而导致企业在境外被要求索赔。

1. 明确AI生成内容的著作权归属：阶梯式确权框架  

现行《著作权法》对AI生成内容的权属界定缺失，导致司法实践中“同案不同判”现象频发。建议立法机关采用“阶梯式确权”模式，以人类参与度为划分依据： 

全自动生成内容：若AI完全基于预设算法自主生成内容（如天气预报自动生成报告），则著作权归属于开发者，类比《专利法》中“职务发明”规则； 

人机协同内容：当使用者通过提示词优化、参数调整、迭代筛选等行为深度介入生成过程时，应根据贡献比例分配权利。例如，日本《著作权法》第12条之2规定，若使用者对生成内容的独创性具有主导作用，则享有完整著作权，开发者可通过合同约定获得技术使用费； 

定制化生成内容：若开发者根据用户需求专门训练模型（如为广告公司定制文案生成AI），则双方可通过合同约定共享著作权，类似委托创作规则。 

法律衔接难点：需解决“算法著作权”与“生成内容著作权”的冲突。例如，开发者对算法的著作权保护范围应限于代码本身，不得延伸至生成内容，除非合同中明确约定衍生权利归属。 

2. 引入“AI生成内容登记制度”：透明化确权与风险防控  

现行版权登记制度难以适应AI生成内容的动态性与海量化特征，亟需构建适配性登记机制： 

登记内容：强制要求登记生成工具名称、训练数据来源（如标注是否含CC0协议数据）、人类参与度说明（如提示词数量、参数调整记录）；

登记效力：登记证书可作为权属初步证据，但允许反证推翻。参考欧盟《数字服务法案》（DSA），要求平台对未登记AI内容进行风险提示； 

技术支撑：利用区块链存证技术，实现生成过程全链路追溯。例如，腾讯“至信链”已支持AI生成内容的时间戳固化与哈希值存证。 

潜在争议：登记可能加重中小企业合规成本，需配套简化流程与补贴政策，如对非商用AI内容豁免登记义务。 

1. 合同约定精细化：权责利的三维锁定  

开发者与使用者需在合同中明确以下条款以防范纠纷： 

权利归属条款：根据生成场景选择“开发者所有”“使用者所有”或“共享版权”模式。例如，OpenAI的API协议规定，用户对生成内容享有所有权，但禁止用于训练竞争模型； 

数据合规条款：要求开发者承诺训练数据已获合法授权，并列出禁用数据类别（如含肖像权、隐私权的图片）。可参考Getty Images与Stability AI的和解协议，约定数据来源定期审计义务； 

跨境适用条款：明确版权认定适用法（如约定按生成内容使用地法律确权），并加入争议解决机制（如选择香港国际仲裁中心管辖）。 

典型案例：2024年某跨国游戏公司与AI开发商合同纠纷案中，因未约定生成角色的版权归属，导致双方对3A级游戏IP归属僵持不下，最终以开发者获30%分成和解。 

2. 技术保护措施：构建“预防-监测-救济”全链条屏障  

预防层：部署“AI内容指纹系统”，在生成阶段自动比对版权库，拦截相似度超过阈值的内容（如Adobe的Content Credentials系统可标记AI生成图片的修改历史）； 

监测层：利用AI侵权检测工具（如Copyleaks、Turnitin）扫描全网，发现侵权后自动发送下架通知。例如，视觉中国已上线“AI鹰眼系统”，日均处理AI图片侵权投诉超2000条； 

救济层：通过区块链存证固定侵权证据，结合智能合约自动执行索赔。2025年杭州互联网法院首次采信蚂蚁链存证的AI生成内容侵权记录，判决侵权方赔偿12万元。 

技术局限性：AI生成内容的“碎片化抄袭”（如融合多部小说片段）难以被传统检测工具识别，需开发基于语义理解的深度比对算法。 

3. 行业自律：从碎片化尝试到生态化共治

制定行业标准：由行业协会（如中国人工智能产业发展联盟AIIA）牵头发布《生成式AI应用伦理指南》，明确标注义务（如添加“⚙AI生成”标识）、数据使用规范（如禁止爬取未授权文学网站）； 

建立版权池机制：开发者、使用者与数据提供方共建共享池，按贡献比例分配收益。例如，Shutterstock的“AI内容池”允许摄影师上传作品供AI训练，并按使用次数获得分成； 

争议调解平台：设立第三方仲裁机构专门处理AI版权纠纷。2024年上海国际仲裁中心成立“AI与数字经济仲裁院”，采用“算法辅助调解”模式，平均结案周期缩短至15天。 

挑战与突破：行业自律需与法律监管形成合力。例如，网信办《生成式AI服务管理暂行办法》要求平台审核AI内容合法性，但未明确审核标准，需行业协会细化操作指引。 

AI生成文字的著作权问题本质是技术革命与制度惯性的碰撞。短期需通过司法裁判填补法律空白，长期则需重构以“人机协作”为基点的著作权体系。未来的立法应兼具技术敏感性与伦理包容性，在激励创新与保护权益之间寻求动态平衡。对于从业者而言，唯有将法律合规内化为技术开发的“默认设置”，方能在这场人机共生的浪潮中行稳致远。