人工智能生成內容（AIGC）版權戰：從中國司法突破到全球立法博弈
作者：李章虎 2025-03-11人工智能生成內容（AI-Generated Content, AIGC）正以前所未有的速度發展，從文本對話到圖像、音樂生成，廣泛應用催生了大量新的作品形態。然而，由于傳統著作權法以“人為創作”為核心，AIGC引發了作品版權歸屬和使用授權方面的爭議。例如，一方面用戶利用生成式AI創作出獨特內容并主張權利，另一方面AI模型的開發者或原始素材權利人可能提出競爭性的權利主張。國際上關于AIGC版權的實踐尚不統一，圍繞作品獨創性、作者資格和侵權認定的法律討論愈發激烈。在此背景下，本文由上海錦天城（重慶）律師事務所高級合伙人李章虎律師及團隊撰寫，結合中國及國際司法實踐，通過典型案例深入分析AIGC作品的權屬認定問題，并探討學術觀點和未來立法走向。
一、我國司法實踐的核心裁判邏輯
1. 獨創性判斷：“人類智力投入”為核心
目前，我國法院在認定AI生成內容是否構成作品時，最關鍵的考量是是否體現了人類的獨創性智力投入。也就是說，即便內容由算法產出，但只要在人類創作活動的引導下形成獨特表達，仍可能滿足獨創性要件。例如，在2024年，武漢東湖新技術開發區法院審理的王某訴某科技公司案（以下簡稱：武漢王某案）中，原告使用一款AI軟件通過構思畫面、撰寫和調整關鍵詞、設定風格參數等步驟生成了一幅圖片，并在社交平臺發布 。法院認為，該圖片的呈現與原告輸入的關鍵詞和審美選擇存在“映射性”，原告在生成過程中進行了構思創作和個性化挑選，凝結了其智力勞動成果 。因此，即使由AI繪制，涉案圖片仍具有獨創性表達，應被認定為受著作權法保護的作品 。類似地，2023年，北京互聯網法院在“春風送來了溫柔”案【案號(2023)京0491民初11279號案）]（以下簡稱：北京李某案）中也認定，原告使用Stable Diffusion模型，通過選擇模型、設計提示詞、不斷調整參數所生成的圖像體現了原告的審美判斷和個性表達，并非純粹“機械勞動成果” 。法院強調不同用戶輸入不同指令會產生不同內容，說明人對結果具有影響和控制力，故該AI生成圖像滿足獨創性要求。這一系列案例表明，中國司法實踐傾向于將AI視為輔助工具，只要最終產出體現了人的創造性貢獻，即可認定為作品。反之，如果作品完全由算法自動生成且缺乏人為干預，可能不具備版權法要求的獨創性。
2. 權屬歸屬：使用者優先原則
在確認AIGC作品具有可版權性后，其著作權應歸屬何人是關鍵問題。中國法院目前的立場是作者限于自然人、法人或非法人組織，人工智能本身不能成為作者主體 。因此，在開發者與使用者發生權利爭議時，多數情況下優先保護實際使用AI進行創作的人。北京互聯網法院在前述案例中明確指出，雖然圖片是由人工智能繪制，但AI模型無法成為作者，創作過程中發揮實質性智力作用的是原告李某，故認定原告為作品作者，享有完整著作權 。這實際上確立了“使用者優先”的權屬分配規則。學界也有類似主張：如有合同約定則從其約定；無約定或約定無效時，默認將著作權歸屬于對作品有實質性貢獻的使用者。這種原則既保障了創作中處于相對弱勢地位的普通用戶權益，又能促使AI系統提供方在服務協議中公平合理地明確權屬安排。當然，“使用者優先”并非絕對：若AI開發者對作品產出進行了直接控制或有特殊投資貢獻，可能通過合同取得部分權利或署名權等。但在現行法律框架下，除非另有約定，利用AI完成創作的人被視為作者是中國司法的主流傾向。例如，各大AI平臺通常在用戶協議中聲明用戶對其生成內容享有版權，正是對此原則的遵循和預設。需要注意的是，少數學者對“用戶即作者”持保留態度，認為如果用戶對AI產出缺乏充分介入，貿然賦予其作者地位存在爭議。這些不同聲音提示，在未來復雜情形下（如高度自動化生成物），權屬認定可能需要更精細的標準。
3. 侵權認定：未經授權使用的責任
當AI生成作品被他人未經許可使用時，中國法院基本按照傳統著作權侵權規則處理，包括停止侵害、賠償損失和保護作者人格權等。以武漢王某案為例，被告公司未經許可在廣告中使用了原告通過AI創作的圖片，法院認定其侵害了原告對該圖片享有的信息網絡傳播權，判令停止侵權并賠償經濟損失。考慮到涉案圖片系社交平臺發布的單幅作品，商業價值有限，法院酌定賠償4000元經濟損失及合理開支。在北京李某案中，被告公眾號作者擅自配圖使用了原告的AI生成畫作且刪除了圖片水印，構成對原告復制、傳播權的侵犯以及對署名權的損害。法院不僅判令賠償500元經濟損失，還要求被告公開道歉，以維護原告作為作者的署名權利。這些案例表明，只要AIGC作品被認定受版權法保護，其侵權救濟與普通作品并無二致：未經授權使用需要承擔法律責任。不過，AIGC侵權在實踐中也出現一些新問題。例如，由于AI生成內容在網絡上易于傳播且常缺乏署名標識，權利人發現侵權、證明權屬的難度增加。此外，不同AI生成作品可能相似度較高，如何認定抄襲與獨立生成也是潛在難點。但總體而言，中國法院目前通過具體案例裁判釋放出明確信號：AI生成作品同樣享有版權，其權利人有權禁止他人擅自使用。這種裁判邏輯在保護創作者熱情的同時，也為社會各方正確使用AIGC內容劃定了法律紅線。
二、國際司法趨勢與差異
1. 英美法系：“人類作者原則”的主導
在英美法系國家，“人類作者”原則占據主導地位。美國版權制度一貫強調作品需由人類創作才能受保護：例如，美國版權局和聯邦法院多次重申“版權保護的基本前提是人類作者” 。典型案例是Thaler訴美國版權局案，AI開發者Thaler嘗試將其人工智能系統“創造性機器”自動生成的一幅圖像注冊版權，并將機器列為作者、自己為權利人，美國版權局以缺乏人類作者為由拒絕注冊。2023年美國哥倫比亞特區聯邦法院支持了版權局決定，明確裁定“人類作者是有效版權主張的必要條件”。法院指出，美國憲法中的版權條款旨在激勵人類創作，非人類主體無需激勵，不在版權制度設計范圍 。這一原則在實踐中得到嚴格執行：美國版權局近期撤銷了對一本含AI插畫漫畫《Zarya of the Dawn》插圖的注冊，認定提交文字指令并不能使用戶對AI實際生成的圖像擁有作者地位，因用戶對具體輸出無法完全預期或控制 。相比之下，英國在版權法中引入了特殊規則。1988年《英國版權、外觀設計和專利法》第9(3)條規定：對于“由計算機在無任何人作為作者情況下生成的作品”，視為由“進行創造所需安排的人”作為作者 。這意味著在純計算機生成作品情形下，英國法將作品歸屬在幕后作出實質安排的主體（可能是程序設計者或執行操作的用戶）。英國由此承認了計算機生成作品的可版權性，但規定此類作品保護期為發表后50年，短于一般作品。換言之，英國采取了折中模式：原則上默認需要人類作者，但對于無具體人創作的機器產出，也賦予投入者以有限版權。英美法系內部因此存在差異——美國目前堅持不保護非人創作，英國則通過法律擬制賦權給相關人類。但總體來看，“非人不享有版權”仍是英美共識的基礎。許多判例（如美國“猴子自拍案”）進一步佐證：動物或AI本身不能成為版權法上的作者。因此，在英美司法實踐中，AIGC作品若無人類實質參與將被排除在保護之外；如有人類參與，則需評估其貢獻度是否足以構成“作者”。這一嚴格的人類作者原則也反映在美國版權局發布的指南中：申請版權登記時必須披露作品中AI生成內容的比例，只有有人類原創部分的作品才能獲得登記，純AI內容將被拒絕。
2. 歐盟：探索“數據生產者權”及其限制
歐盟法律體系同樣要求作品體現作者自身的智力創造，這暗含了人類作者要件：根據歐盟法院經典判例“Infopaq案”，作品需是作者獨創的智力產物，才能構成受保護的作品。因此，完全由AI獨立生成且無任何人類創意投入的內容，在現行歐盟著作權框架下難以被認定為作品。迄今歐盟尚無明確司法判例賦予純AI創作版權，歐洲議會反而在2020年通過決議強調不應給予AI實體法律上的作者地位。不過，歐盟在立法和政策層面積極探索替代性的保護機制。一個引人注目的概念是“數據生產者權”（Data Producer’s Right）。歐盟委員會曾于2017年在《建立歐洲數據經濟》通訊中提出設想：為非個人、匿名的機器生成數據建立一種新的財產權，賦予數據產生者對該數據的使用和許可權。這一“數據生產者權”本質上是一種可轉讓的專有權，禁止第三方未授權使用相應數據，并可就未經許可的使用請求損害賠償 。其初衷在于保護物聯網、人工智能等領域大量機器生成數據不被他人不當攫取，彌補現有著作權和數據庫權的不足。然而，該提議引發學界強烈質疑：批評者認為數據生產者權將打破“數據自由利用”的傳統，過度擴張知識產權壟斷范圍，可能阻礙大數據和AI的發展。特別地，它與歐盟《數字單一市場指令》(2019)核心的文本與數據挖掘例外相沖突——該指令鼓勵在科研等情況下自由挖掘現有作品數據，如果對機器生成數據賦予強排他權利，將直接削弱TDM例外的效用。鑒于爭議，歐盟并未在最終的數字單一市場立法中采納“數據生產者權”。歐盟委員會后來傾向通過數據共享協議和行業自律來平衡數據利用與權利保護，而沒有貿然創建全新的IP權利。此外，歐盟正推進《人工智能法案（草案）》等監管，側重于AI系統的合規和責任，而非在版權法內直接規定AI生成物權屬。總體而言，歐盟當前對AIGC版權持謹慎態度：堅持原創性標準不降低，同時通過鄰接制度（如數據庫權、反不正當競爭）或倡導合同解決方案來應對AI時代的數據和內容權益分配問題。可以預見，歐盟未來或將在評估經濟影響的基礎上，對“數據生產者權”及AI生成內容保護作進一步討論，但短期內仍以現有框架下的靈活解釋和專項立法為主。
3. 日本：“創作性”要件的理解與實踐
日本在AI生成內容問題上同樣以人類創作性為根本標準，但其應對更具前瞻性和靈活性。一方面，日本著作權法明確要求“作品”系通過創作表達思想或情感的產物，作者為進行創作的人。大多數學者據此認為，AI自行生成且不含人類思想感情投入的產物不符合作品定義，應被排除在版權保護之外。日本早在1970年代和1990年代就探討過人工智能著作權問題，傳統觀點將AI視為人類創作的工具，否認AI本身具有創作主體資格 。即使近年AI技術突飛猛進，日本實務仍傾向于否定AI生成物的作品屬性和作者資格：截至目前，純粹AI獨立生成的內容未被日本司法承認享有著作權。然而，日本政府和業界并未止步于簡單否定，而是積極尋求替代的法律保護模式。2018年日本修改著作權法，新設了“信息解析”例外條款，允許為機器學習等目的自由使用受保護作品進行數據訓練。這相當于從輸入端為AI發展松綁，使AI研發者無需擔心訓練數據侵權。這一舉措被視為日本鼓勵AI發展的重要法律保障。同時，對于AI生成物本身無法作為作品受版權保護的現狀，日本開始研討通過反不正當競爭法或特殊立法加以保護的可行性。例如，有觀點建議，若他人擅自商業利用某公司或個人借AI生成的成果，可能構成不正當競爭，可訴諸該法維權 。另一些討論則設想引入類似商標注冊的制度，對AI創作物進行登記保護，賦予權利人一定的專有使用權。日本政府機關（文化廳）也發布了“AI創作物著作權檢證清單”等指南，供業界參考其中版權風險邊界。總體而言，日本采取了務實雙軌策略：一軌是堅守版權法的人類創作原則，不貿然把AI產物納入作品范疇；另一軌是在版權法之外完善配套措施，確保AI產業的發展不因法律空白受阻。隨著AI生成內容愈發普及，日本可能在維持獨創性標準的同時，通過逐案實踐或微調法律，用更靈活的解釋來認定某些高度受人類主導的AI作品為可保護對象（例如人機協作產生的作品）。但在AI完全自主創作方面，日本當前主流仍是否定保護、改尋他法，這與中國最近出現的司法突破形成了有趣的對比。
三、未來法律完善方向
1. 立法細化：明確AI生成內容的版權地位
鑒于AI創作已成趨勢，各國著作權立法都面臨與時俱進的需求。中國方面，未來可能考慮在《著作權法》修訂中細化AI生成內容的版權規則。一項關鍵任務是明確作品獨創性的判斷標準：立法可參考司法實踐，將“人類智力創造性投入”寫入法律或司法解釋，澄清純粹機器產出不受保護，而在人類主導下的AI作品可視為作品。這將為法院裁量提供更穩定的依據，也避免公眾對AI作品法律地位的疑惑。此外，可以探討借鑒英國模式，在法律中增設類似條款，以應對無特定作者的作品情形。例如規定：“如作品系在無人類直接創作下由人工智能生成，其版權可由對作品生成作出最重要安排的自然人或組織享有，保護期適當縮短”。這樣的條款能為完全自動化作品的權屬提供法律答案，防止出現權利真空或紛爭。同時，對于AI生成內容的類型也可在立法上予以明確，比如將其歸入現有作品類別（如美術作品、文字作品）或增加新類別（如“類電算機生成作品”），以便在權利內容、保護期等方面有所規定。在國際層面，中國立法者應密切關注歐美動向，參與相關國際規則的制定，確保我國標準與國際接軌又維護自身利益。總之，立法的精細化能夠提升法律確定性，既保障AIGC創作者的合法權益，又為AI產業的發展劃定合理邊界。
2. 行業標準：建立AI創作備案與授權機制
除了正式立法，行業自律與標準制定也是完善AIGC版權治理的重要方面。一個可行方向是建立AI創作內容的備案和授權平臺。具體而言，相關主管部門或行業協會可牽頭開發統一的登記系統，允許用戶自愿將其利用AI生成的作品上傳備案，獲取時間戳認證和唯一標識。這類似于數字版權登記，能夠在維權時作為原創性和權屬的初步證據。備案平臺還可與AI服務提供商打通接口，在內容生成時自動為作品添加登記標識。這既方便用戶主張權利，也可為公眾查詢某內容是否由AI生成提供線索（通過標識查詢到備案信息）。與此同時，平臺可以充當授權交易中介，發布AI生成作品的許可信息，促成內容使用方與權利人便捷達成授權協議，簡化目前AI作品版權流轉無序的狀況。另一個行業努力方向是制訂AI訓練數據和輸出內容使用的規范指南。比如，由AI產業聯盟發布關于訓練數據版權合規的標準操作流程（SOP），指導開發者如何選擇公開資源、取得授權或注記引用來源，從源頭降低侵權風險。在輸出內容方面，可以有行業公約，約定AI生成作品在傳播時保留原始標識或署名信息，不得擅自刪改。此外，隨著深度學習模型開源盛行，也需要社區層面的協議支持——類似于開源軟件的許可證，未來或可設計AI模型及生成內容的開源/共享協議，明確模型訓練數據和輸出的權利框架。例如，某些模型開發者可采用“資料庫協議”，允許他人使用模型但要求注明訓練數據來源或限制商用，以平衡開放合作與版權保護。可以預見，行業標準和平臺機制將在官方立法之外發揮先行作用，填補實踐空白。一旦某些做法被證明行之有效，亦可上升為法律規則。通過法律與行業雙軌并進，AIGC版權生態有望變得更加透明、有序，最大程度減少糾紛、激勵創作。
四、總結
人工智能生成內容（AIGC）的崛起，正在重塑傳統著作權法的邊界。無論是中國司法對“人類智力投入”標準的確立，還是國際社會對AI生成作品可版權性的不同立場，均表明法律體系正試圖在科技創新與知識產權保護之間尋求平衡。
從中國法院的實踐來看，AIGC作品的版權認定已邁出關鍵步伐，確立了“使用者優先”原則，確保AI輔助創作中的人類貢獻得以認可。但與此同時，隨著AI生成內容的規模化應用，未經授權使用、著作權歸屬不明等問題仍層出不窮，如何通過立法完善權屬分配、侵權認定以及合理使用規則，仍是法律體系必須面對的挑戰。
在國際層面，歐美法系的“人類作者”標準仍然占據主導地位，特別是美國版權局對純AI生成作品的嚴格限制，使得該類內容的保護方式更傾向于合同或市場規則。歐盟、日本等國家則在探索鄰接權、數據庫權或反不正當競爭法等替代性保護路徑，試圖在保障創新自由和權利人利益之間找到新的平衡點。
未來，AIGC版權規則的完善可能呈現出多元化的發展趨勢：一方面，著作權法或將迎來針對AI創作的修訂，進一步明確“人類智力投入”的量化標準，填補權屬空白；另一方面，行業標準、合規備案和智能合約等技術手段將成為AI版權治理的重要補充，推動AIGC作品的透明化流轉和授權。此外，針對深度偽造（Deepfake）等高風險AI應用，法律應進一步強化倫理監管和侵權責任追究，以維護社會秩序和公眾信任。
總體而言，李章虎律師團隊認為，截至目前AIGC的版權之爭仍處于動態演進階段，法律、行業和技術的共同作用將決定其未來的治理模式。面對AI創作帶來的機遇與挑戰，各國法律體系應在確保創新活力的同時，建立更加公平、透明的權利框架，使AIGC真正成為推動社會進步的力量，而非法律困境的灰色地帶。
