唐珺 林佳燕：人工智能生成内容著作权保护路径分析

本文旨在探讨人工智能生成内容的著作权保护问题，以平衡各方利益，推动著作权制度目标的实现，助力文化创意产业与智能科技的深度融合。

作者 | 唐珺 广东金融学院品牌建设与创新战略研究中心主任、法学院副教授，博士；林佳燕 广东金融学院品牌建设与创新战略研究中心电商法专业助理

【摘要】在人工智能技术不断进步的背景下，其创作成果给著作权法带来了新的挑战，引发了司法实践中的争议。本文旨在探讨人工智能生成内容的著作权保护问题，以平衡各方利益，推动著作权制度目标的实现，助力文化创意产业与智能科技的深度融合。文章从六个维度展开论述，首先对智能系统及其产出的内容进行定义，分析生成过程和内容特征，并探讨“独创性”与“智力成果”两个作品构成要素。而后通过文献分析，梳理并总结当前学者对人工智能生成内容著作权保护的不同观点。接着从著作权法的目的、历史贡献和独创性标准出发，论证保护人工智能生成内容的必要性。同时，结合我国司法案例和著作权法规定，审视设计者、投资者、使用者等归属说的不足，提出“视为作者”原则。最后，分析目前人工智能生成内容著作权保护的法律困境，并提出了提高创造性标准、明确侵权判断准则与责任主体、设立邻接权等保护路径的建议。

关键词：人工智能生成内容；著作权；创造性；权利归属；保护路径

近年来，随着社会的不断进步和科技的快速发展，人工智能生成内容在大数据时代被广泛地应用。人工智能生成内容，如由人工智能算法创作的文章、音乐、绘画等，正在逐渐成为文化生产和传播的重要组成部分。然而，这种新兴的内容生成方式对现有的著作权法律体系提出了前所未有的挑战。当创作主体变为人工智能时，传统的著作权保护模式面临诸多问题。如人工智能生成的内容是否符合创作过程中的独创性判断标准，是否符合作品的构成要件，其生成的内容的权利主体归属……当前我国法律框架中，针对这一现象所涉及的相关法律议题尚未形成清晰且详细的规范，同时学术界对此也未能形成共识。鉴于此，探讨人工智能生成内容的知识产权法律问题显得尤为重要。随着人工智能技术的快速发展，通过法律规范对其进行治理，不仅能够确保人工智能技术更安全、可靠地服务于社会，还能够促进文化的进一步繁荣与发展。

一、人工智能生成内容的概述

（一）人工智能的界定

在1956年夏季的达特茅斯学术研讨会（Dartmouth Conference）上，学者们首次提出了人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这一创新理念，意指能够模拟人类思维能力的计算机系统。在这之后，人工智能受到学者们的广泛关注。一部分学者认为，人工智能描述了计算机模拟人的思维和学习行为等的过程；另外一部分学者认为，人工智能本质上是一门探讨知识体系的学科，它研究知识的表达方式、获取途径以及实际应用的科学原理。但是就目前而言，人工智能还未有统一的定义。

基于上述观点，本文认为人工智能是利用机器模拟人类智能的一种技术，作为一项模拟人类智能的技术手段，旨在促使机器开展深层次的“思维活动”与“知识汲取”，进而能够依据人类所下达的指令，自主完成各类任务。它并非局限于单一的技术范畴，而是涵盖了一系列多元化的技术与算法体系，例如机器学习、深度学习以及自然语言处理等。目前，随着科学与技术的深入发展，人工智能已经广泛应用于医疗、金融、教育、交通等各个领域，并不断为推动经济与社会发展注入新的活力。

综上所述，人工智能在不同场合有着不同的含义。人工智能可以作为一种工具的实物，也可以作为一门以计算机科学为基础的学科。

（二）何为人工智能生成

在计算机科学这一广泛学科中，人工智能作为一个专门的分支，其最初在著作权领域的应用主要是作为作品传播的辅助性技术手段，其作用范围局限于非创作性领域。然而，随着科技进步的发展，人工智能已开始介入创作的过程，打破了社会对于创作活动的传统认知界限。这一变革促使我们有必要对人工智能生成的内容进行深入而系统的认知和理解。

1.人工智能生成的相关过程

目前，人工智能正处于快速发展阶段。而人工智能生成内容，是使用者利用人工智能，输入所想呈现出的具体实物，即可自动生成影像、文字、图片等相关内容。而人工智能生成内容的生成过程，大致分为以下阶段：初始化阶段，着手搜集基础数据，以此为基础搭建了一个包含多种媒介资料的数据库，如文本和图像的综合性数据库。随后，进入数据处理阶段，人工智能系统利用先进的神经网络技术对这些数据进行识别和学习。在模式识别阶段，人工智能通过神经网络从数据库中提取出有效的模式，并通过持续的迭代学习来提升模型的细节处理能力。最终，在内容生成阶段，在内容生成阶段，人工智能根据用户的输入指令，应用深度学习技术来构建模型，并生成相应的输出。在整个过程中，人工智能还能够通过深度学习自我调整，以提高生成内容的适用性和满足用户需求的能力。

2.人工智能生成内容的划定

人工智能生成物与传统的机械化生成物存在显著差异，它们并非单纯依赖于预设的算法或程序来产生常规的指令性输出。相反，这些产物是借助人工智能所具备的自主学习能力，尤其是深度学习这一关键环节，逐步塑造而成。基于此，可将人工智能生成物的概念界定为：在科学研究与文化艺术范畴内，人工智能凭借深度学习技术，依据海量数据以及经过训练所形成的模板规则，自主创作生成的内容1。目前，对于人工智能生成出的内容，学界对其还未有统一的定义与划分，“人工智能生成物”、“人工智能创造物”是目前大多数学者所采用的表达。学者们对于人工智能所赋予的多样化术语，反映了他们对于人工智能产出内容特性的不同视角与定性理解。

当把人工智能生成的内容划归至如“创作物”这类具备清晰权属指向的范畴时，即便部分生成内容原本不符合版权客体的认定条件，也被纳入版权研究的范围，这使得人工智能生成内容的性质变得难以准确界定。在传统版权法的制度框架内，鉴于人工智能的非人类主体属性，其无法成为法律所认可的权利享有者，自然也不具备获取作者身份的资格。鉴于此，本文将直接围绕“人工智能生成内容”展开研讨，为后续关于著作权以及权利归属的相关研究筑牢根基。

3.生成特点

人工智能内容生成技术，其核心支撑主要源自先进的深度学习架构、视觉领域的大规模模型、语言层面的大规模模型以及多模态学习模型。借助对这些关键技术的深度挖掘与广泛应用，人工智能在感知人类行为、理解人类意图以及模仿人类行为模式等方面的能力得到了显著增强，从而实现了高质量的内容创作。通过多种技术的深度融合与协同作用，人工智能所生成的内容在呈现形态上，已达到与人类创作作品极为相近、难以清晰辨别的程度。同时，人工智能生成内容还展现出其独特的特性，如产出内容的高效性以及生成内容的难以预测性。

（1）产出内容具有高效性

在创作的初始阶段，创作者必须经历一系列预备工序，包括但不限于信息的搜集、素材的整理分类以及结构布局的深入思考，这些均为创作活动的启动奠定了基础。创作初稿形成后，持续的优化和修订是作品达到完善状态的必经之路。这一流程既耗时又耗力。然而，得益于人工智能的高性能计算能力和先进的算法技术，它能够以数字化手段快速且大量地生产内容。不同于人类需依赖生物能量并适时休息，在电力持续供给的保障下，人工智能可实现不间断运转，进而保障作品能够以高产量态势稳定输出。与此同时，伴随神经网络学习机制以及网络架构维度的持续进步，人工智能的学习效率获得了大幅提升，有力确保了其生成内容的精准性。相较于人类作品仍需进行校对和验证，人工智能在此方面的高效率尤为突出。

当面临相同的工作任务时，人类完成工作所耗费的时间，相较于人工智能而言，可能多出数十倍乃至数百倍。在时间成本上的显著优势，让生成式人工智能技术迅速渗透到学术研究、营销策划、艺术创作等多个专业领域，获得了市场主体的普遍青睐与深度应用。以飞猪科技为例，该企业借助智能算法，在沪杭两地的轨道交通系统内，成功推出了一系列由AI主导的创新型广告展示方案。这些广告因其丰富的想象力而受到瞩目，而人工智能仅用一个小时就完成了千余张广告图的制作。在音乐创作领域，Jukedeck公司也展现了人工智能的强大能力，它能够在客户确定音乐风格和时长后，迅速创作出具有特色和个性化的音乐作品。这也说明，人工智能在创作领域的表现令人瞩目，它能在极短的时间内完成大量的创意工作，这种效率和产出水平是人力所难以达到的。人工智能技术的应用，无疑极大地节约了人力资源和时间成本，为企业带来了显著的经济效益。

（2）生成内容难以预测

相较于现代人工智能创作手段，传统人工智能在内容生产方面主要充当了辅助性角色，其功能局限于依照预设程序对数据进行基础的算法处理和组合，缺乏个性化的创意表现。然而，随着人工智能技术的不断进步，它已能够超越传统人工智能的界限，不再仅仅依赖预设路径进行内容生成。总的来说，依托互联网所提供的规模化、多样化的数据源进行训练，人工智能系统能够自动地学习并提取数据中的复杂特征。这一过程使得现代人工智能在内容创造上具备了更高的灵活性和个性化表达能力，从而超越了传统人工智能在创作上的局限性。通过深度学习和自学习神经网络技术，人工智能能够识别和模拟数据中的复杂模式和关联，进而生成更加丰富和多样的内容2。

即人类虽可预先设定人工智能系统产出内容的类别范畴，却难以精准预判其实际生成的具体内容。换言之，在人工智能内容生成环节，它所做出的决策与采取的行动，并不总是能和人类的预期结果完全契合，这就意味着人们无法确切知晓人工智能究竟会产出何种内容。这种难以预测的特性，在某种程度上遏制了人工智能对原始作品的简单照搬式复制。并且，借助运用多元化的学习算法以及决策机制，人工智能成功实现了与数据库中已有作品相异的内容创新。

（3）具备作品视觉特征

在2022年夏季，一幅名为《太空歌剧院》的AI生成艺术作品在美国某知名艺术赛事中脱颖而出，成功摘得数字艺术组别的桂冠。此外，AI进行绘画创作时，借助卷积神经网络这一工具，能够精准识别图像所蕴含的内容以及独特的风格特征。而后在特定的神经网络层中，运用损失函数对图像展开重构操作。通过这一系列复杂的过程，人工智能能够有效模拟特定艺术家的创作特征。这种技术突破使得人工智能的艺术品与人类手笔之间的差异逐渐缩小，甚至达到难以区分的程度3。12月，由Catherine Gao带领的研究团队，借助ChatGPT技术成功生成了数量可观的学术论文摘要。随后，这些摘要历经同行评审这一严谨流程的严格甄别，仅有少量AI撰写的论文概要被成功辨别。面对这一现象，全球顶尖刊物如《Nature》《Science》以及国内重要学术期刊《暨南学报》等，均公开明确表示，不接受借助人工智能辅助创作而成的学术论文。这些事件清晰地展现出人工智能技术在不断演进与发展过程中所达到的成熟程度和其生成的作品在表现形式上与人类创作作品高度相似，几乎难以从外观上区分两者，这无疑给区分人类创作与人工智能创作带来了极大的挑战。

（三）人工智能生成内容可版权性的界定

依照我国《著作权法》第二条与第三条的明确规定，受法律保护的作品特指在文学、艺术及科学领域内，具备独创性且能够通过特定形式呈现的智力创作成果。从法律层面来看，构成受保护作品需要满足以下几个基本要素：

（1）创作范围被清晰划分，必须涵盖文学、艺术与科学三大范畴。

（2）作品通过文字、图像、声音等具体形式呈现，使其能够被外界识别和感知，这是实现广泛传播和长期保存的基本条件。

（3）独创性是作品享有著作权保护的核心要素和根本条件。

（4）这类作品属于知识创造领域，是创作者凭借自身智力劳动精心创作而成，充分投入了创作者智力劳动。

1.人工智能生成内容构成作品的判定

使用者利用人工智能，输入所想呈现出的具体实物，即可自动生成影像、文字、图片等相关内容。根据《著作权法》中作品需满足的构成要件，在判断其是否属于著作权法意义上的作品时，则需重点分析其是否体现独创性、智力成果。

（1）独创性

独创性是作品的核心要素，其重要性不容忽视。在深入探讨这一概念时，我们应当分别对“独”与“创”这两个字眼进行阐释。

首先，“独”字意味着作品应当体现出作者的独立性和原创性，即作品应当是作者个人努力的结果，不受他人影响，这是对作品表达方式的基本要求。其次，“创”字蕴含双重意义：一方面指的是作品的原创性，即作品是从无到有的创造性过程；另一方面，它也涵盖了在已有作品的基础上进行创新性发展的过程，即在尊重原作的基础上，进行进一步的创意和改编。这两个层面的结合，共同构成了作品独创性的完整内涵。

“独”可理解为“独立”。从“独”的角度出发，人工智能进行创作时，必须依赖开发者或使用者预先输入必要信息，这些数据构成了系统运行的基础。人工智能生成内容的形成，关键在于系统本身通过深度学习方法实现自我优化。在整个创作环节中，系统的设计者和使用者并未直接参与具体的创作过程4。以谷歌研发的围棋智能系统AlphaGo为例，2016年它与世界顶尖棋手李世石对弈时，凭借其卓越的数据分析能力，独立完成了每盘棋局的战术部署。在AI产出的内容形成环节，其决策选择主要基于人工智能自身的判断，而非开发者或操作者的预先设定。这一现象充分说明，人工智能在内容创作方面具备自主运作的特征。

“创”可理解为“创造性”，是评估作品独创性的关键条件之一。它不仅体现在创作者的思维表达过程，这一过程并非简单的复制行为，而且还表现在创作成果与现有作品之间显著的差异性上。换言之，创造性揭示了作者在创作活动中独立思考的深度，以及其作品相较于他作所独有的特质5。在人工智能的运作中，只要能够展现出最基础的智力创作水平，即可认为其达到了创造性的基本门槛。这种最低限度的创造性，并不要求人工智能具备与人类相同的创作意识和个性表达，而是侧重于其能否在给定参数下产生新颖的内容或解决方案6。

在人类的创作过程中，往往凭借自主意识以及创造思维来对相关元素进行具有价值意义的筛选。相较之下，人工智能的创造性则体现为：它借助深度学习机制，对海量数据进行加工处理，并在此基础上开展创作活动，实现对价值的筛选与决定。该过程与人类在创作过程中经过价值筛选的行为相类似，因此，人工智能技术演进至深度学习阶段时，其已具备生成符合创造性标准的内容。

（2）关于智力成果的判定

“智能”作为核心概念，为人工智能的定义提供了根本性支撑。在此背景下，一个值得探讨的问题浮现出来：“智力”与“智能”之间是否存在本质区别？基于语义学视角的剖析表明，在中文语境中，“智力”一词往往被理解为智慧与才能的结合体，它既包含人们对事物的认识与领悟水平，也体现了个体运用已有知识处理现实问题的整体素质。相比之下，“智能”更多指向一种具备认知与灵活应对的特质。通过对比可以发现，这两个概念在内涵上确实存在一定的共通性。

由此可见，在讨论AI是否拥有“智能”属性时，本质上已高度认同其展现出的与人类相近的思维模式及问题解决能力，即所称的“智力”特质。基于此，可进一步推论，人工智能的深度学习机制正是其智力特性的显著体现。

人类在自我认知和感知能力方面确实比人工智能更具优势，但这种能力往往受到记忆力衰退和外部环境变化等多种因素的影响。面对海量复杂的数据处理任务时，人类的认知能力往往难以与人工智能相提并论。同时，人类在获取知识和做出判断的过程中，常常会受到个人价值观和社会伦理的潜在影响；相比之下，人工智能在处理信息时能够保持更高的客观性和公正性。由此可见，人工智能的“智力”实际上是对人类认知能力的重要补充和有效延伸。

二、人工智能生成内容的研究分析

近年来，国内学术领域围绕人工智能生成内容所涉及的著作权议题展开了深入探究，该研究方向热度持续攀升。学者们主要聚焦于人工智能生成内容在独创性判定、权利归属界定以及保护路径规划等多个维度展开研讨。与国际相比，国外在人工智能领域的研究开展较早。早在20世纪80年代初期，就已有文献探讨人工智能生成内容的著作权问题。随着时间的推移，人工智能应用的不断拓展，该领域的研究在近年来再次成为热点。到目前为止，关于人工智能生成内容是否能够被认定为作品的议题，在国外尚无明确结论。尽管对于是否将生成物视为作品存在肯定与否定两种立场，但海外学界的核心观点与我国学者的看法在本质上并无显著不同。

（一）国内研究现状

在学术研究领域，针对人工智能生成内容能否契合作品所要求的独创性标准这一问题，各方观点存在显著分歧，目前尚无定论。人工智能生成的内容无法离开自然人进行独立操作，内容生成过程的控制权把握在人类手中，与独创性要求存在一定的差距7。在探讨生成式人工智能的创作流程时，可以将其划分为自主生成式与辅助生成式两个子类别。辅助生成式人工智能所创造的内容，由于体现了用户的创造力和意图，相较于完全自主生成的内容，更倾向于满足独创性的要求。只有在使用者对内容有显著贡献并且展现出创新性时，这些内容才能被认为是具有独创性的8。

学界对人工智能生成内容的权利归属主体存在分歧。人工智能生成内容的著作权归属可以依据创作原则和投资原则来划分。应当将权利归属于那些具有创作性质的使用者，同时在坚持创作原则的基础上，结合具体情境进行个别分析。在人工智能用户未作出实质性贡献的情况下，应将权利归属于投资者，以此来平衡创作者与投资者之间的利益9。人工智能在创作进程中，其核心支撑源自使用者的创新理念以及所供给的各类素材。整个创作活动紧密围绕使用者的构思框架与实际操作轨迹逐步推进。通过这一创作过程，作品充分体现了创作者的核心理念与价值追求。因此，最终呈现的成果并非简单依赖技术手段就能实现。综合考量这些因素，人工智能创作成果的版权理应归属于实际创作者10。

综合而言，当下针对人工智能生成内容是否具备可著作权性这一议题的研究成果颇为丰硕，但学术界在该问题上仍未达成统一共识。

（二）国外研究现状

国际上，围绕是否应给予人工智能生成物法律保护这一议题，各方观点存在显著差异。截至目前，部分国家已正式承认人工智能生成物具备作品的法律地位，以英国为例，其现行法律体系已将计算机自主生成内容纳入版权保护范畴。不过，学术界对此仍存在争议，部分研究者认为AI不具备独立创作能力，因此其产出物不应享有著作权法所定义的作品资格。

2023年3月，美国版权局正式颁布了《版权登记指南：包括人工智能生成材料的作品》，该指南再次重申了只有自然人才能成为作者的原则。即用户通过提示词引导人工智能生成内容的过程具有不可预测性和不可控性，用户的行为更接近于提出建议而非进行创作。因此，用户不能被视为作者。无论用户创建的提示词多么复杂或经过多少次修改，都未能体现用户的创造性贡献。要获得版权登记，必须提供新证据证明存在人类的智力贡献11。这一立场于司法实践领域极有可能催生一系列棘手难题。当下，如何实现人工智能产业迅猛发展态势与传统著作权法之间的协调平衡，已然演变为亟待攻克的复杂课题。

在德国，人工智能的发展进程对著作权法所产生的冲击同样引发了广泛关注。依据德国现行的著作权法规定，享有著作权的主体严格限定为自然人范畴，而人工智能系统并不具备相应的法律地位。这一规定导致由人工智能创作的作品在现行法律体系下难以获得充分的版权保护，从而引发了一系列法律适用上的争议与挑战。在专利法领域，德国的关注焦点主要集中于人工智能技术本身及其生成物的专利保护事宜，其中涉及与之相关的数据所有权归属以及使用权界定等核心问题12。与著作权法所涵盖的传统范畴有所不同，人工智能系统在法律定性上被视作软件作品，属于受著作权法保护的对象范畴。基于此，在德国的法律框架内，人工智能系统及其所生成的内容能够获得与软件作品相近似的保护待遇。

全球范围内，多个政府正着力构建与AI技术及其产出相关的法律框架和监管体系。这些国家通过全面分析人工智能生成内容的著作权及使用规范，致力于化解当前司法领域存在的知识产权纠纷。

三、人工智能生成内容著作权的归属问题

（一）我国著作权法的权利归属原则

我国著作权法的核心就是对权利归属的确定，权利归属问题关乎作品利益的分配。依据《著作权法》第十一条，作品的创作主体享有著作权，法律有特殊规定的从其规定。根据该条规定可知，著作权归属作者为原则。

依据我国《著作权法》第十一条第二、三款的相关条文，作品创作者应为实际进行创作的个人。若作品是在法人或相关机构主导下完成，体现其意志并由其承担相应责任，则该法人或机构可被认定为作品的创作者。从该条款知道作者是有两种类型：一种是原始作者，另一种是拟制作者，而在当前的著作权体系下，人工智能被没有并认定为是作者。

（二）人工智能生成内容著作权归属相关观点

在人工智能所创作的作品领域，作者身份的界定已然成为一个棘手难题，这一状况直接引发了著作权归属的不确定性。在探讨人工智能生成内容的权益保障时，确定创作主体是首要任务。只有明确作品的权利归属，才能有效激发各方参与内容生产与分享的积极性。由于各利益相关方对作品保护的需求各不相同，学界对此展开了广泛讨论，形成了多样化的理论主张。

1.设计者说

主张设计者说的人士强调，设计者在构建智能系统时倾注了显著的创造性劳动，因此他们理应享有对相关程序的基础性著作权。智能系统产生的各类成果，其核心机制主要依赖于开发者所设计的运算规则与程序架构。从本质层面来看，人工智能的创作流程实际上是严格遵循设计者预先设定的规则与算法来展开的。基于这样的逻辑，人工智能所生成的作品能够被视作是设计者思维的一种延伸体现，并且设计者在作品的诞生过程中扮演着至关重要的角色，发挥了实质性的关键作用。鉴于此，设计者对于此类作品享有著作权是具备合理性与正当性的。

然而，该观点也存在着缺陷。首先，从著作权法的基本准则出发，创作成果的归属权理应属于实际创作者，因此人工智能开发人员对其研发的软件系统享有独占性的版权。如果同时将AI生成内容的版权也赋予开发者，这实际上是对同一开发行为进行了重复性的权利保护。这种处理方式不仅打破了权益分配的平衡性，也限制了其他利益相关方从创作成果中获得正当收益的机会13。其次，虽然AI开发者负责制定算法逻辑、构建系统框架并设计输出模式，但在具体内容的生成过程中，设计者并未实施直接的干预举措或控制行为，并且难以预先设定最终作品的实质内容与外在形态14。因此，基于著作权法中对于创作概念的界定来审视，人工智能设计者在作品所具备的独创性特质上，并未直接发挥其贡献作用。

2.投资者说

人工智能生成内容的著作权应当归属于生成式人工智能的研发组织体，即人工智能的投资者，从而激励个人和实体继续开发可能有助于促进科学和有益于艺术进步的作品15。我国的著作权归属体系建立在创作原则之上，但依据法人作品、职务作品以及视听作品的著作权归属相关规定，不难发现，保护投资者权益为其关键原则之一。据此可知，人工智能投资者享有著作权，并未超越现有著作权归属规则的设计框架。

该观点则忽略了创作者身份认定的核心议题，人工智能生成内容著作权争议关键在于现行法律尚未对这类产出的主体作出清晰界定。要破解人工智能生成物的著作权归属困境，核心在于厘清其背后真正的主体身份。作为主要支持力量的投资方，其权益保护可以通过著作权法中针对不同投资模式下的作品归属特别条款来实现。不论是人工智能研发阶段的投资主体，还是应用环节的投资方，都能在现有著作权归属制度下获得相应的法律保障。然而，这一看法并未有效回应文章核心症结，即创作者身份模糊这一关键性难题。

3.使用者说

该说认为，当技术开发者完成智能系统的构建后，用户需要依据不同应用场景来激活相应功能，从而获得所需的内容产出。在此过程中，用户对最终成果具有显著的主导权，作品所表达的核心思想与价值取向主要取决于使用者的主观意图。正是由于用户在创作环节中扮演着关键角色，其与作品之间形成了实质性的关联，这种密切的联系为其获得智能生成内容的著作权提供了充分依据。

然而，这一看法忽视了人工智能应用过程中用户投入的认知努力。在新闻报道、智能诗歌生成以及数字绘画等创作领域，使用者的核心贡献主要体现在对核心概念的把握和系统参数的调整上，这些都需要相当的思维投入和判断能力。然而，这种参与程度是否足以被认定为创作参与，仍是一个值得探讨的问题。显然，该观点没有对不同使用场景下使用者的角色差异进行充分考虑。

著作权法的体系范畴内，单纯为他人开展创作活动给予组织协调、建议咨询、物质资助或者其他辅助性质的协助行为，并不具备法律层面所界定的创作属性。在人工智能尚未具备法律主体地位的当下，但通过法律拟制这一特殊机制，可以将对作品享有正当权益的实体确认为著作权人。这种认定方式使得相关主体能够以创作者的身份，完整地享有著作权法所规定的各项权利保障。这种拟制作者模式，也就是运用法律技术方法，将人工智能创作所涉及的利益相关方视作作者，这一模式有助于达成著作权激励机制与利益分配机制之间的平衡。

“视作作者”这一法律概念实质上是一种特殊的制度设计。其设立初衷并非完全基于客观事实或严密的法理推导，而是为了突破法律实践中的现实壁垒。当前，人工智能生成内容面临的核心问题在于创作主体的界定。通过法律拟制的方式，将人类认定为AI生成内容的作者，这一做法巧妙地化解了人工智能作品在著作权认定上的争议，为相关法律适用提供了切实可行的解决方案。

在人工智能创作的作品中，将未直接参与创作过程的主体认定为法律上的作者，并不违反著作权法中“视为作者”原则的初衷。尽管人工智能创作活动具有独立性，但作品的最终完成与传播离不开背后多方主体的共同努力和投入。借助“视作作者”原则的运用，相关主体能够直接获得完整的版权权益。这种做法不仅契合了当代版权制度激励创作投入的核心目标，同时也彰显了将“拟制作者”规则拓展至人工智能创作领域的重要价值。

（三）简析AI文生图第一案

当前，我国法律体系对人工智能生成内容的权益保障仍处于空白状态。尽管这些由机器生成的内容具备类似人类作品的特性，许多研究者倾向于通过调整现行著作权法规来对其进行保护。然而，围绕这类内容是否具有独创性、如何界定创作主体，以及能否予其以著作权保护，学界至今尚未形成共识。

1. 案情简介

2023年11月27日，北京互联网法院公开审理并判决了“李某与刘某关于作品署名权及网络传播权的纠纷案”，该案因涉及人工智能生成内容而备受关注。法院根据著作权法相关规定认定，被告刘某在未经许可的情况下，通过百家号平台发布了原告李某使用AI技术生成的图像作品，且未保留原始标识，这一行为构成对原告署名权和网络传播权的侵害。庭审过程中，原告李某被要求现场展示其使用Stable Diffusion这一开源AI绘图工具进行创作的具体过程，通过输入特定指令生成图像，这一演示为案件事实认定提供了重要依据。

从法律保护的角度来看，作品的认定关键在于其是否具有独特的创作特征。只有那些展现出个人创意的表达方式，才能被界定为受法律保护的作品。在本案的具体情境下，原告李某运用智能技术工具进行艺术创作，经过筛选确定了争议图片，该作品充分展现了其个人的艺术构思，具有明显的创作特征，符合法律对作品的认定标准。值得注意的是，智能工具的开发者并未对争议图片提出任何权利主张，也不具备创作者身份。作为直接运用智能工具并最终确定作品呈现的当事人，李某应当被认定为该图片的合法创作者，依法享有相应的著作权保护。

2.存在问题

在该案件中，法院并未深入探讨人工智能生成的内容（简称AIGC）是否能够被视为作品及其相应的著作权类型，同时也未在思想与表达二分法的框架下，对原告的智力贡献进行区分和认定。法庭判定Stable Diffusion仅作为辅助创作的技术手段，据此确认原告李某拥有相关作品的著作权。通过该工具产生的视觉内容，充分展现了李某独特的艺术构思与情感表达，这一裁决体现了对创作者主观意图的充分尊重。

在考察“创作工具”这一术语时，应基于其常规含义进行理解。判断某一实体是否作为创作作品的工具，需从人与作品的关系以及作品形成的过程两个维度来审视。换句话说，创作作品或类似作品的内容，常常需要依赖于人类自身以外的力量。

判决书中指出，新一代生成式人工智能技术正日益成为创作的工具，改变了人们的创作方式，技术进步实质上是将人类工作逐步转交给机器的过程。即便当下智能手机的摄影性能愈发强大且操作便捷性显著提升，然而，只要拍摄所得的照片能够展现出摄影师独特的创造性智力投入，那么它依旧属于受著作权法所保护的摄影作品范畴。技术的进步和工具的智能化减少了人的劳动投入，但这并不妨碍我们继续利用著作权制度激励创作。

法院在审理过程中认定Stable Diffusion属于协助原告进行艺术创作的辅助性工具，基于这一判断，最终采纳了适用有限著作权保护范围的法律意见。在智能化创作日益普及和技术迅猛发展的今天，这一观点颇具探讨价值。人工智能生成内容的表达性要素，并非由使用者通过输入提示词和参数所决定。实际上，这些要素源自人工智能自身的算法及其所接受的素材训练。因此，使用者对于生成内容的决定性作用有限。同时，将AI生成图比作智能手机拍照，并将人工智能模型视为作者的画笔或相机，即创作工具，是一种不恰当的类比。主审法官忽视了智能手机与人工智能在内容生成过程中作用的本质差异。判决书未能区分二者在创作过程中的不同角色，从而导致了逻辑上的混淆16。

虽然判决书中存在着不足之处，但由于目前我国的司法实践资源的局限性，每一份判决都无法做到尽善尽美，期待仅凭单一判决就能一劳永逸地解决人工智能著作权领域的所有争议，显然是一种不切实际的奢望。而从比较分析的视角出发，本次司法裁决展现出两大显著特征：首要的是其时代前沿性，与过往国内同类案件相比，该裁决在司法论证上展现出了更为详尽且缜密的特质（诸如针对AI图像生成机制的深度剖析），这彰显了我国司法界在人工智能认知领域的与时俱进与不断深化；其次，该裁决还体现了探索创新精神，放眼国际司法领域的广泛实践，我国法院作出了更具开创性、包容性且符合本土实际的裁决，为全球人工智能版权治理问题的研究提供了具有参考价值的实践样本。

在人工智能技术快速迭代、应用场景持续拓展的背景下，产业实践领域迫切需要形成更加系统、深入且具有前瞻性的认知框架。面对这一现实需求，如何准确界定生成式AI的简单与复杂应用场景，并建立一套层次分明、逻辑严谨的作品认定体系，需要通过实践探索来逐步完善和验证。

四、对人工智能生成内容予以著作权保护的必要性分析

尽管人工智能生成内容与人类创作在具体表达途径方面存在明显区别，然而，鉴于二者在呈现形态上具备相似特征，且在经济效益层面呈现出一致性，都符合著作权法推动创新的根本宗旨。这种在形态与价值层面的趋同性，为两者在法律体系中享有平等保护提供了合理依据。

（一）符合著作权法目的

在知识产权保护框架内，著作权法扮演着核心角色，其核心宗旨在于推动和鼓励创造性活动。这种“激励”机制主要包含两个层面：首先，对原创者进行直接激励。具体来说，通过授予创作者复制、发行、信息网络传播等专属权利，保障其能够从智力成果中获得合理的经济收益与精神慰藉。其次，对广大公众及未来创作者采取间接激励措施。这一过程关联到作品价值的高效利用，在作品广泛传播的进程中，激发新的创意火花与想象力，从而推动创作活动的持续繁荣。

站在欣赏者和未来创作者的立场观察，可以明显看出人工智能绘制的画面与人类创作的艺术品在视觉表现上存在诸多共同特征。这些图像所蕴含的美学价值，同样能够成为人类感知世界、汲取灵感的源泉，在激励后续创作者进行创作方面发挥着不可小觑的作用。AI生成图不仅为观众呈现了独特的视觉体验和思维视角，还为未来的艺术创作者开辟了广阔的灵感空间与资源库，显著促进了多样文化产出的繁荣发展，从整体上推动了社会创新水平的进步。

若不明确界定AI生成图的法律属性，反而要求受众自行判断其来源，这种做法势必增加公众的认知压力。当观赏者的注意力从艺术价值评估转向作者身份确认时，这种转变不仅会限制艺术表达的多样性，还会给创作者带来不必要的心理困扰，使其在艺术构思时不得不考虑作品真实性的质疑。由此可见，赋予人工智能生成图像相应的著作权保护，实际上是为艺术工作者营造更为开放、包容的创作空间，从而促进文化产业的良性发展。

（二）早期智力成果具有本质性贡献

在AI技术应用范畴中，“工具说”主张将智能系统视为辅助性平台，人们借助这一平台开展创造性工作。由此，核心议题应聚焦于人工智能生成内容的过程中，人的早期智力活动是否能够享有著作权。人们利用人工智能进行创作时，会依据主观价值取向设定数据筛选标准，在信息标注环节中，建立起符合人类创作思维、表达方式、审美取向及伦理规范的各类算法框架，通过这种方式培养AI产出契合人类创作预期的作品，这些前置的创造性投入对人工智能生成内容的最终呈现具有决定性影响。借助AI技术生成的艺术品，实际上体现了创作者的主观意识、个人品位以及价值取向，这些元素都是经过深思熟虑后注入的，构成了作品的核心价值所在。

个人认为，人工智能生成内容的制作环节中，人类参与者投入了必要的智力劳动，这种实质性的参与行为足以证明其创作者身份。基于这一事实，将人工智能产出的作品列入著作权保护范围具有充分的说服力，这种处理方式既符合逻辑又具有现实意义。

（三）生成内容符合独创性标准

现行《著作权法》在认定作品是否具备独创性时，主要从“独立性”和“创新性”两个维度进行评判。作品必须由创作者自主完成，并展现出创造性，同时遵循思想与表达二分法的原则，即作品在表达层面展现出与现有作品不同的个性化特点，便满足了独创性的要求。

人工智能生成内容是否受著作权保护，关键在于其是否满足“独创性”要求。人工智能生成内容的独创性，我们应从创作成果和创作流程两个维度进行判断。第一，在创作流程上，尽管人工智能生成内容看似由人工智能直接产出，但实际上这一过程蕴含了自然人的前期创作活动，自然人的创意表达、个性化选择和价值判断等对整个生成过程起到了决定性的作用，并赋予了人工智能“学习”的能力，从而产生了内容，这些自然人的智力投入体现了创作过程的独立性。第二，人工智能生成内容是建立在海量信息处理、算法学习与模型改进的基础之上。这类产出物在呈现方式上与传统创作有着显著区别，同时具备了可辨识的艺术特征，能够被大众接受并产生审美体验，满足人们的精神文化诉求，因而具有创新价值。

五、人工智能生成内容著作权保护的困境及探索

在著作权法律保护方面，人工智能生成内容与传统非人工智能生成内容之间存在显著差异。因此，传统的法律保护手段无法为人工智能生成内容提供充分保障，导致现行的法律保护模式面临一定的挑战。

（一）法律适用困境

1.法律属性尚未明确

在我国民法典的规定中，民事主体的资格仅限于自然人、法人和非法人组织。学界围绕是否应当赋予人工智能法律拟制主体资格，进而使其成为自身生成作品之权利享有者这一议题，展开了极为热烈的探讨。主流观点倾向于维护著作权法仅保护人类创作主体的原则，对人工智能的法律主体地位持否定态度。他们认为，人类的主观性是作品构成的必要条件，而人工智能缺乏创作意图，仅作为人类智能的技术模拟，并不符合成为法律主体的要求。

人工智能作为技术演进所催生的产物，其在法律制度体系中的定位，在国际范围内呈现出显著分歧。这种差异直接作用于人工智能生成内容在著作权法保护框架下权利归属的界定。鉴于此，法律有必要针对人工智能的法律地位作出清晰、明确的规制。

2.独创性判断标准尚未明确

在著作权法的保护范畴内，作品的创作主体被明确界定为自然人。无论是传统的作品形式，还是由人工智能所生成的作品，其所属领域以及表现形式都较为容易进行区分。然而，针对作品核心构成要素——“独创性”的具体内涵，在英美法系与大陆法系国家均未给予详尽的阐释，我国同样未对作品独创性的判定标准作出清晰、明确的规定，而这一点恰恰成为了引发诸多争议的关键所在。传统作品能够直接呈现出人的智力付出以及独创性的表达形式，而人工智能生成物的独特之处在于，人类在其中的参与行为与最终成果的产出过程之间存在着时间上的间隔。对于人工智能的贡献是否等同于人类智能，以及生成物的独创性究竟源于人工智能还是人类，在判定人工智能生成物是否具备独创性时，究竟是基于其客观呈现的形式，还是着眼于其实质内涵，目前尚缺乏清晰、明确的判断准则。这种判断标准的缺失，直接引发了一系列问题，诸如难以确定哪些生成物能够构成作品，以及无法精准界定其保护范围等。正因如此，对人工智能生成物进行著作权法保护，从起始阶段便陷入了诸多争议之中。

3.权利归属界定模糊

著作权法以保护个人的智力创作成果为核心目标，旨在激发创作活力、推动文化繁荣发展，同时肩负着协调各方利益关系的重要职责。倘若无法妥善平衡相关主体之间的利益，法律的公平性将难以保障。在人工智能生成内容的著作权保护领域，权利归属问题显得尤为关键。随着AI技术在各领域的广泛应用，其内容创作过程牵涉到研发团队、资本方以及终端用户等多个利益相关方，已然形成了一条蕴含重大经济利益的产业链，因此其权利归属自然成为各方关注的焦点所在。唯有达成利益的均衡，方能切实激励创新，保障产业的持续健康发展。正是由于相关主体之间存在着利益冲突，才使得确定著作权归属这一任务变得错综复杂。不论是将权利归属于哪一方主体，都不可避免地会引起争议，至今尚未达成共识。

4.侵权责任承担者尚未界定

保护权利的关键意义不言自明，而明确责任归属亦不容小觑。在维护自身权益的过程中，必然伴随着相应责任的承担。人工智能生成内容在创作阶段，会涉及对既有作品数据的收集、学习、剖析与整合。倘若其生成内容侵犯了已有作品的著作权，那么确定责任主体便成了一个棘手的问题。鉴于当前人工智能仍被界定为物的范畴，不具备法律主体资格，现行法律在处理侵权责任问题时，基于行为自由以及人本主义理念，依旧采用过错责任原则。这就意味着，在人工智能生成内容引发侵权事件时，责任承担应与权利归属保持一致，由相关的自然人或法人来承担。

权利与责任本应相辅相成，但著作权法对于权利归属尚未作出明确规定，理论研究亦未形成统一看法，从而导致侵权责任承担主体不明确的问题。鉴于人工智能生成内容创作过程中牵涉众多相关主体，侵权责任的认定难度显著增大。鉴于此，在搭建著作权法保护体系的过程中，有必要针对因权利归属模糊而导致的侵权责任承担主体不清晰这一难题展开深度剖析。

（二）保护路径探索

1.适当提升创造性标准

创造性标准的设定，既关键又充满争议，而我国《著作权法》中并未明确这一点。学术界对于人工智能生成内容的创造性要求，即是应当维持最低程度创造性标准，或是应当制定更高的标准门槛等方面存在分歧。

在人工智能创作领域，有必要建立更为严格的创造性评估体系，以筛选出不具备版权保护价值的作品，这既能协调人类创作者与智能系统之间的权益关系，也能推动技术研发者开发更具突破性的算法。考虑到人工智能具备显著的成本优势和产出效率，若仅以“最低限度创造性”作为评判标准，可能导致大量存在语法错误或逻辑缺陷的作品获得版权保护。这种状况不仅会扰乱文化产业的良性发展，更可能阻碍社会文化建设的稳步推进。对于具备深度学习功能的智能系统，其创作成果的创造性门槛应当相应提高。判断AI生成内容是否具有创造性，关键在于其是否具备实际价值，需要从整体上考量其对科技探索与艺术实践的推动作用17。在制定相关法规时，应明确区分人类原创作品与人工智能生成内容的标准，避免对大量同质化的AI产物提供过度的法律保障，这也在某种程度上反映了人类独立创作与借助AI辅助创作之间的本质区别。

2.界定人工智能生成内容的权利归属

法律保护应当明确权利与义务的界限，其中关键在于明确权利的归属主体。若相关主体间已有权利归属的约定，则依约定行事；若无约定，则需分析在生成物的创作过程中起主导作用的主体，以此为依据来确定权利归属。在生成物的创作过程中，可能涉及多个主体共同作用，此时需对各方的作用进行细致分析，以确定权利主体。

尽管目前尚无明确的法律规定，相关主体仍可根据意思自治原则，自行商定权利的归属。在涉及多个主体的人工智能生成物中，此类约定对于化解权利主体难以明确界定的问题颇具助益。然而，需着重强调的是，必须保证这些约定契合现行民事法律体系针对合同内容所设定的各项规定，涵盖了合同是否具备法律效力，以及权利与义务的分配是否合理等多个层面。唯有在合同具备合法性且有效力的基础之上，当出现纠纷争议时，方能依据既定约定清晰界定权利与义务的归属主体。

前文的AI文生图案中，原告通过对人工智能进行必要的参数调整，经过多次修改，最终形成了目标图像，从而对图像的产生起到了决定性的引导作用。据此，可以认定使用者即为该图像的创作者，并享有相应的著作权。做出此类安排主要基于以下考量：其一，在以使用者为主导的创作流程里，使用者对生成物投入了智力劳动。倘若缺乏使用者的全程介入，生成物根本无法诞生。其二，使用者的参与深度直接影响最终作品的呈现效果。其三，最能体现使用者主导创作特点的是，使用者根据个人具体需求，在作品初步完成后，进行了反复的精细调整与优化。

因此，针对由人类主导产生的成果的权利归属问题，可以总结出以下原则：成果的权利应归属于对其产生过程发挥主要控制作用的一方。在投资方与使用者为同一主体的情况下，权利归属自然明确；而当投资方与使用者分属不同主体时，权利则应归属于对成果的实际使用和掌控起决定性作用的使用者。

3.明确侵权判断准则与责任主体

在判定是否侵犯既有作品著作权这一问题上，司法领域能够参照传统作品侵权案例的处理路径，采用“接触+实质性相似”的一般性判断原则。考虑到人工智能在生成全新内容时，需以学习既有数据作为基础支撑。倘若缺失这些数据输入，人工智能所具备的智能生成功能便难以达成。由此可见，接触并学习现有作品构成了人工智能运作的关键前提条件。既然接触这一环节无法规避，那么就有必要针对实质性相似的程度展开深度评估。实质性相似的判断应分阶段进行：其一，从普通受众对于生成物的主观认知层面出发，去判断其与原作品是否存在实质性的相似之处。倘若大众普遍认为二者之间具有显著的相似特征，那么侵权行为便较为明晰。其二，需考量生成物的使用情形是否落入原作品的合理使用范畴。若生成物的使用是借助与原作品的相似性，于市场环境中利用原作品所产生的影响力来谋取利益，并因此对原作的合法权益产生不利影响时，即可认定该衍生作品与原作存在实质性相似关系，构成对原作的侵权。

与传统创作侵权纠纷相比，人工智能产出的内容在责任认定上呈现出更大的复杂性。由于AI系统本质上仍属于工具性质，不具备法律意义上的主体地位，因此既不能享有权利，也不应承担侵权责任，否则将导致法理上的自相矛盾。基于这一特性，当AI生成内容涉及侵权时，应当由与之相关的自然人或法人实体来承担法律后果。在具体认定责任主体时，需要全面评估生成内容的性质以及人类在创作过程中的介入程度。在人工智能辅助创作的过程中，人类始终扮演着核心角色，其创意构思与智力投入构成了作品的核心价值。作为辅助工具的人工智能，其功能定位更接近于一种新型的创作媒介。当生成内容涉及他人作品权益时，若经判定侵权行为源于人为因素，那么作为创作主导者并享有著作权的主体，应当依据侵权责任法的相关规定，按照过错责任原则承担相应的法律责任。

4.设立邻接权

邻接权的设立主要源于某些成果虽具高价值，却因缺乏“原创性”或未达到著作权法对创作物的特定标准，而无法获得相应法律保护。具体而言，这种权益与狭义著作权法的本质区别在于保护对象。其保护客体并非创作物本身，而是与创作物密切相关的衍生成果，而狭义知识产权则仅针对创作物本身。这种权益的设立目的在于维护创作者在创作物呈现与传播环节中所投入的精力与资源。

针对人工智能生成内容的特殊性，采用邻接权制度进行保护具有现实意义18。从创作过程来看，虽然开发者为AI系统设定了基础框架和算法模型，但无法完全掌控其最终输出结果。随着机器学习能力的提升，AI已经突破了初始编程的局限，展现出一定程度的自主创作特征。这种创作模式使得作品难以体现开发者的个人风格和思想表达，与传统著作权保护理念存在明显区别。同时，邻接权制度强调对传播者权益的保护，这种思路与我国推动科技创新、建设科技强国的战略目标高度一致。也应该认识到，将人工智能生成内容纳入新的邻接权客体时，需充分考虑其低成本、高产出等特性，平衡多方利益，既要保障人工智能各利益相关者的权益，又要维护作者权益、避免抑制自然人的创作热情，同时还要兼顾人工智能产业的持续发展与公共利益19，适度提升投资主体的参与积极性，推动人工智能产业实现更高质量、更有效率的发展进程。

结语

总体来看，智能技术的普及应用显著提升了社会生产效率与民众生活品质，然而也引发了诸多新型法律议题，其中以知识产权领域的争议尤为突出。现行《著作权法》具有其特定的立法宗旨与价值取向，其保护范围并不涵盖所有具备商业价值的创作成果。针对智能系统产出的内容是否应当受到著作权保护，学界与实务界的主要分歧在于这些成果是否能够充分展现人类的创造性思维。面向未来，相关法律规范的制定需要紧跟时代步伐，构建针对AI产出的保护机制与实施路径，清晰界定保护的具体要素与实施方式。同时，应当探索将新型智力成果纳入邻接权保护范畴的可能性，为人工智能技术的创新应用提供更完善的法律保障，从而推动该领域的持续进步与繁荣发展。

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知产力AI智能体点评

这篇文章从理论构建到实践探索均展现出较强的系统性，其研究框架和论证逻辑具有以下亮点与可优化空间：

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亮点分析

研究框架完整：文章从AI生成内容的定义、可版权性判定到权利归属争议，再到保护路径建议，形成了“问题界定—理论分析—制度回应”的闭环逻辑。特别是对“独创性”和“智力成果”的二元解构，结合技术原理（如深度学习机制）论证AI生成内容的“类人创造性”，体现了跨学科研究的深度。

案例实证结合：通过“AI文生图第一案”的司法裁判分析，揭示了当前司法实践中“工具说”的局限性，并指出判决在“创作工具”类比上的逻辑漏洞，为后续立法提供了批判性视角。这一分析既衔接了学界争议，又呼应了国际分歧。

保护路径创新：提出“邻接权保护”与“提高创造性标准”等建议，既考虑了AI生成内容与传统作品的差异（如低成本、高产出特性），又兼顾了产业激励与公共利益平衡。这种“分层保护”思路与李永明教授倡导的“从赋权到行为规制”的转型理念不谋而合。

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改进建议

权利归属论证需强化：尽管文章对比了设计者、投资者、使用者三方的权益主张，但对“视为作者”原则的法理基础论述稍显薄弱。可参考欧盟“对创作作出必要安排”的判例标准，进一步厘清人类控制力与AI自主性的边界。

国际经验整合不足：虽提及英美法系与大陆法系的分歧，但对日本“柔性权利限制条款”等制度创新仅简略带过。若能结合我国“技术追赶型国家”的定位，深入分析日本修法经验对我国的借鉴意义，将更具政策参考价值。

技术细节待深化：AI生成内容的“不可预测性”与侵权风险的关系需更具体。例如，可结合“抖音诉亿睿科案”中模型参数复制的技术事实，说明算法同质化如何导致输出内容侵权。

本文在理论建构与制度设计上均具有前瞻性，尤其对司法实践的批判性分析展现了学术敏锐度。未来研究可进一步聚焦“人类控制力”的量化标准（如提示词复杂度的阈值），并探索“数据训练合法化”与著作权集体管理的衔接机制，以回应AI产业发展的核心痛点。总体而言，该文为构建本土化AI版权治理框架提供了扎实的学术基础。