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| 生成式人工智能生成物著作权问题探讨 |
| 第777期 作者：□文/黄奕捷 时间：2026/5/16 14:43:16 浏览：116次 |
［提要］ 随着生成式人工智能技术的迅猛发展，其生成物在内容上未必逊色于人类作品，对传统著作权制度形成挑战。本文旨在研究生成式人工智能生成物引发的著作权问题，深入探讨主体担责问题，并分析如何对待其侵权风险。
关键词：生成式人工智能；著作权；权利归属；侵权责任
中图分类号：D9 文献标识码：A
收录日期：2025年12月19日
一、问题的提出
随着智能技术的发展，生成式人工智能飞速发展，其所能生成的文字、图像、代码、视频等内容在质量与数量上十分巨大。然而，技术的进步也给著作权制度带来挑战。其生成的内容能否构成著作权法意义上的“作品”？其生成过程是否有侵权风险，对此应采取何种态度？为此，本文围绕生成式人工智能生成物的著作权有关问题进行系统研究。
二、生成式人工智能作品开发问题
（一）生成式人工智能对语料依赖性。自然人通过阅读他人编写的书籍、期刊、报纸等一系列资料，提升自己的知识储备与素材积累，并结合自己的生活实际、情感阅历，对这些问题形成自己的逻辑判断与深层次思考以创作作品。生成式人工智能也需要对语料进行学习，其通过训练语料的输入，再结合设计者对程序的设计，通过固定程序产出作品。不可否认的是，生成式人工智能生成的作品已达到甚至超越人类创作的水平，在感官效果层面与人类作品难以区分，但其难以符合著作权法规定的智力创造活动。首先，生成式人工智能必须有相应语料训练，而训练语料的准确性、完整性与设计者对这一问题的偏向性对作品产出的结果有巨大影响。比如，如果对人工智能投喂的数据语料全是偏向对这件事的负面看法，那么其形成的观点自然会偏向负面。其次，由于算法黑箱存在，其具体算法结果不具有预见性。生成式人工智能对语料是否具有正确分析判断能力也存疑，且无法辨识和理解真实世界的样子，在阅读完人类所投喂的数据后，未必能形成科学正确的判断。最后，生成式人工智能对于语料十分依赖，对未提供的信息，比如说新增法律法规、新发生的热点事件缺乏了解，对数据汇集不全面，使生成内容容易产生各种问题。
（二）生成式人工智能对开发者和用户的依赖性。《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一定形式表现的智力成果。要求作品具有独创性的特点。但是，生成式人工智能核心算法和模型都是由设计者研发的，其本质仍是人类数学思想与工程智慧的进步，数据训练后产生作品便是预设程序的自动化执行，难以被评价为具有创造力。从生成式人工智能的生成结果来看，其内容和形式上有一定的独立性质，设计者也并未对其设计过程进行干预，但不能因此而否认设计者对底层逻辑编码的贡献。生成式人工智能每一次的内容生成都建立在人类设计的算法运行规则之中，难以将其解释为独立行为。
除设计者外，使用者在使用过程中所输入的指令也同样对生成结果具有塑造甚至决定性的作用。不能将人工智能的生成行为简单视为与使用者无关的自动过程。在实际应用中，指令的合理性、语料的质量以及对参数的设置，都会对生成结果产生影响。指令规定了生成式人工智能的产出结果，即使生成式人工智能完成任务目的的过程具备自动性、结果具备创造性，其完成的也只是他者的目标而不是自己的目标。这一过程通常需要使用者具备一定的技巧与判断，而并非简单的机械操作。二者对于作品结果都有贡献，尽管有观点认为在某些情形下使用者的指令贡献十分有限，但不能否认其对生成结果的直接影响，更不能在权利归属的讨论中忽略。
因此，生成式人工智能的生成内容背后是设计者和用户共同的智力投入和价值，将生成内容简单地等同于独立的作品，在逻辑上存在断裂。更为合理的视角，应当是综合以上环节，进而判断生成作品的归属问题。
三、生成式人工智能主体担责问题
（一）著作权法对生成式人工智能规制倾向。《中华人民共和国著作权法》自诞生就是以“人类”为根基。其中，第十一条将“作者”范畴明确限定为自然人、法人或非法人组织，从法律主体层面确立了“人类中心主义”的基本原则。而生成式人工智能没有自我意识，并不能理解人类作者获得物质回报、维持生计、获得名誉与社会认可等精神满足的意义和复杂的心理动机需求。我国《著作权法》第一条指出，立法的目的是“鼓励有益于社会主义精神文明、物质文明建设的作品的创作和传播”。其中，最关键的目的在于凝聚人类的共识，激励更多优秀文化资源，造福人类。生成式人工智能的创作行为只是纯粹的数据处理和模式输出，其“创作”行为仅是预设程序的自动化执行，更无法说明其动机，缺乏人类作者所特有的创作意图，如果对它进行垄断性的著作权激励，将无法实现激励效果。
（二）生成式人工智能侵权担责问题。生成式人工智能生成的作品也并非完全安全，也会存在不规范使用的侵权风险。在训练数据的输入端，深成式人工智能依托数据、爬虫等手段获取网页中的音频、视频、海量文本等信息。在这一过程中，有可能侵犯《著作权法》第十条规定的复制权。此条明确规定了以数字化方式将作品制作一份或多份的行为也属于复制权保护的范畴。因此，人工智能在未经著作权人允许的前提下擅自复制，应当属于侵权。但有的学者认为，这种行为并不是对复制权的侵犯，因其并未涉及对作品永久复制，只能属于临时复制。但笔者认为，这种观点显然是有问题的。临时复制指的是将数据存储在电脑上，在修改运算结束后便把数据删除，对于此种行为自然无法认定为侵权。但对于当今的人工智能而言，必须对数据进行长期稳定的存储，甚至需要通过复制行为构建自己的数据库进行训练。而临时复制无法涵盖这一情形，这无疑涉及对复制权的侵犯。对于改编权，生成式人工智能对作品进行复制转码标识过程中，对其作品也产生了改编。其作品在市场上可以起到替代性的效果，就有可能被视为侵犯了原作者的改编权。在传播过程中，由于算法的特点，生成式人工智能必须基于一定的样本进行分析计算，如果依据的样本不够完备或者采集样本的方法存在问题，那必将出现错误结果。再者而言，由于生成式人工智能不可避免地带有开发者的主观意识形态，开发者个人观点的选择也会影响生成作品的最终结果。由于算法黑箱的存在，其内部存在无法预知的情形，有可能会导致对特定人群产生负面评价，这将侵犯他人的名誉权或其他权利。生成式人工智能参与知识传播的特性，有可能会出现泄露个人隐私或国家机密的风险。在以上侵权情形下，应该如何担责？而且在权利行使方面，AI无法像自然人一样行使署名、发表、修改等著作人身权，也无法像法人一样独立进行授权、转让等财产权交易。不管是自然人还是法人、法律主体，必须能够享有权利并承担义务，而生成式人工智能根本不具有财产能力，更无法对其可能的侵害后果担责。因此，从法律逻辑上来判断，人工智能并不是能够承载著作权的法律主体。有观点认为，可以像设立法人一样为生成式人工智能设立电子人的人格。但笔者认为，这是比较牵强的，生成式人工智能产出是算法运行的结果，不同于法人组织，对其设立电子人格之后也将会导致无法追责的问题出现，造成更大的法律关系混乱。
四、生成式人工智能生成物著作权归属与侵权问题
（一）生成式人工智能规制原则。目前的科学技术并非尽善尽美，生成式人工智能仍处于发展阶段，无法保障输出内容的准确性，存在着侵权、大模型幻觉等问题，严重影响其生成物质量。但如果因为这个原因就对其过度苛责，否认生成式人工智能作品的价值，阻碍生成式人工智能的发展，更加得不偿失。应在积极发展的同时，对其生成物进行规制，实现一种精妙的平衡：既要保障著作权法激励人类创新的目的，又要有效促进人工智能技术的健康发展。需要明确的是，否定人工智能本身的著作权主体资格，并不意味着否定其生成内容可能具备的重要价值与应用潜力。这些内容作为海量数据与先进算法的结晶，具有弥补人类思维的价值。
（二）生成式人工智能生成物著作权归属。生成式人工智能所生成的作品情形也有不同，应当分情形进行讨论。对于完全由人工智能自主生成、缺乏人类智力干预的内容，应明确将其纳入公共领域，以便他人可以便利使用。但如果对生成式人工智能作品给予著作权，对其进行保护，将导致海量内容挤占公共领域，引发法律纠纷，加重司法负担。
有观点认为，作为研究制造了生成式人工智能的开发者，对生成的作品享有著作权。笔者认为这个观点是不恰当的，由于算法黑箱及人工智能接受指示内容不同，开发者对生成的最终内容及运行方式并没有控制力，若将著作权赋予开发者，则是对其过度奖励。一些学者担心人工智能生成物进入公共领域会使程序的开发者得不到相应激励，从而减少创作热情，不利于文化繁荣，但从实践角度看，著作权法希望对生成式人工智能创作进行激励，而人工智能技术的商业价值主要通过技术服务、用户订阅等模式实现，而非依赖生成内容的著作权收益。因此，赋予开发者作品著作权并不会增加其创作积极性。
人工智能起辅助作用的生成物是否需要著作权实质保护，取决于自然人在创作过程中的地位与性质。判断标准为：第一，主张著作权人应当能够表明其著作权来源，能够明确区分并标示出哪部分由人工智能完成，哪种部分由自己完成，以便对其作品著作权归属进行判断。第二，坚持人类创作意图与生成结果之间必须有必然因果联系。作品必须由人类进行创作，人类的智力活动应当对最终表达起到主导性的作用。第三，使用者对人工智能生成物的内容具有创造性意图及创造性贡献的，可将生成物的内容视为AI使用者的作品，不能将简单的文字指令等价于使用者的构思，不可对微小的、非实质性的贡献给予著作权保护。针对用户生成物创造性的判断必须综合整个环节，仔细辨别人类的智力投入是否构成了最终表达呈现的主要原因，其贡献是否具有足够的独创性，否则会使得本应当进入公共领域的著作通过人工智能的作用归于私人领域而产生垄断，从而导致大量不合规著作权垄断，违背《著作权法》激励著作权发展的初衷。
（三）生成式人工智能著作权侵权问题应对措施。如前文所述，在生成式人工智能创作过程中，有可能侵犯他人作品复制权、改编权等。而生成式人工智能不能作为著作权主体，其在数据训练、结果生成过程中的侵权行为应当如何承担？鉴于目前生成式人工智能仍处于发展阶段，应采取发展的态度看待这一问题，避免限制过严阻碍生成式人工智能作品的创作。对于这一问题，建议适用生成式人工智能法定许可制度。
我国现行法定许可包括教科书汇编、报刊转载与文摘、录音制品制作、电视台播放等方面。笔者认为，生成式人工智能数据训练也可以适用以上制度。生成式人工智能训练无需著作权人的许可作为前提，避免过度提高开发者的成本，阻碍数据大模型的研发。但对于数据的使用，必须遵循最小必要的原则，非必要数据使用仍然需要著作权人授权。可以参照《著作权法》第五十条教科书许可，增加生成式人工智能训练法定许可的条款。允许开发者支付补偿金后使用作品，无需事前许可。笔者认为，著作权人不能拒绝人工智能使用其已公开的著作进行数据训练，否则将会带来两个方面的问题：一方面，目前人工智能数据训练的机制依然不够完善，对于作品资料的获取存在很多不完备之处，不能保证对每一个拒绝使用著作权进行识别；另一方面，要求人工智能开发者对每一个著作权人声明保留的著作权协商后支付费用，会使得时间成本和精力成本大幅上涨，并且在其违约之时，巨大的违约金成本也会使其不堪重负。
在许可费定价机制上，如果让著作权集体管理组织进行定价，可能因为利益关系而做出偏向性的选择。笔者认为，可以把定价制度交由著作权行政管理部门进行确定。具体定价应当依据市场价值以及社会效益等多方面综合考虑，并通过动态调整，保障著作权人合理收益与促进人工智能开发达成平衡。对于著作权补偿金的支付，应当由政府、监管机构向开发者收取，并以此为基础成立公益性的基金会。在放宽法定许可的同时，必须加强人工智能研发者信息披露责任，人工智能研发者应当主动公开训练数据中的作品来源，以减少人工智能黑箱导致的举证难问题。
（作者单位：江西理工大学）
主要参考文献：
［1］魏丽丽.生成式人工智能数据训练中著作权限制制度的适用选择［J］.政法论丛，2025（05）.
［2］周书悦，张一泓，许浩.人工智能生成物的著作权认定困境与权利归属路径探讨［J］.丽水学院学报，2025（04）.
［3］王迁，褚楚.人工智能与著作权边界初探：技术进步下的法律挑战与思考［J］.中国编辑，2024（08）.
［4］王霁霞，高旭.论生成式人工智能创作物的著作权法保护［J］.湖南科技大学学报（社会科学版），2024.27（05）.
［5］陈玥.新兴人工智能法律主体资格的否定——基于自然人路径与法人路径的双重证伪［J］.河南财经政法大学学报，2025（05）.
［6］黄孟苏.AI大模型训练数据的版权风险与治理路径［J］.湖北大学学报（哲学社会科学版），2025（05）.
［7］高天书.人工智能著作权归属的类型化建构［J］.云南民族大学学报（哲学社会科版），2025（05）.
［8］杨立新，黄露.利用人工智能绘画工具生成物的性质认定及其保护［J］.求是学刊，2025（04）.
［9］张伟君.论大模型训练中使用数据的著作权规制路径［J］.东方法学，2025（02）.
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