人工智能（AI）生成内容（AIGC）的崛起，正以前所未有的速度重塑创作与文化产业的边界，却也给全球著作权法带来了深刻的挑战。传统法律框架下对“独创性”与“作者”的定义，已难以适应AI的自主学习与高效产出。中国首例AI文生图著作权案的判决，虽迈出探索一步，却也暴露出当下法律在界定AIGC法律属性、权利归属及侵权责任上的困境。未来，我们需要超越旧有观念，构建更具适应性的法律路径，如提升创造性标准、明确责任主体，甚至设立“邻接权”制度，以平衡创新激励与文化繁荣。
数字时代的浪潮汹涌澎湃，人工智能技术的飞速发展正以惊人的效率和日益精进的创造力，深刻改变着我们对“创作”的传统认知。从能够自动生成新闻报道的算法，到谱写原创音乐的AI，再到创作出屡获殊荣视觉艺术作品的智能系统，人工智能生成内容（AIGC）已然渗透到文化生产的方方面面，成为一股不可忽视的力量。然而，这股力量在推动文化创意产业与智能科技深度融合的同时，也给根植于人类智慧结晶的著作权法律体系带来了前所未有的挑战与拷问：当机器开始“创作”时，谁才是作品的真正作者？其产出物是否应享有法律保护？又该如何平衡各方利益，以确保创新的持续繁荣与社会的公平正义？
机器之笔：独创性与作者身份的迷思
在著作权法的核心语境中，“作品”被界定为文学、艺术及科学领域内，具备独创性并能以特定形式呈现的智力创作成果。这一界定明确了作品需由人类智力劳动投入并体现其个性化表达。然而，AIGC的出现，使得这一传统认知面临颠覆。
人工智能，作为一种模拟人类智能的技术，其生成内容的过程与传统机械化产出有着本质区别。它并非简单依赖预设程序，而是通过深度学习，对海量数据进行识别、学习、模式提取，并在此基础上根据用户指令生成内容。这一过程赋予了AIGC两个显著特点：首先是高效性。人工智能能够以人类难以企及的速度，在极短时间内完成大量创意工作，例如飞猪科技利用AI一小时生成千余张广告图，或Jukedeck公司迅速创作定制音乐作品1。这种效率优势极大地节约了人力和时间成本，吸引着市场主体广泛应用。其次是生成内容的难以预测性。尽管人类可以设定AIGC的类别范畴，却难以精准预判其具体内容。AI通过多元学习算法和决策机制，能够产出与数据库中已有作品相异的新内容，这在一定程度上抑制了对原始作品的简单复制，并展现出创新潜力。最终，AIGC的视觉特征已达到与人类创作作品高度相似、难以区分的程度，例如AI画作《太空歌剧院》在艺术赛事中夺冠，以及ChatGPT生成的学术摘要连同行评审都难以辨别1。
正因AIGC表现出“独”和“创”的特性——“独”体现在AI依据自身判断而非开发者或操作者预设进行决策，“创”则在于其通过深度学习对海量数据加工处理并进行价值筛选，与人类创作中的价值筛选过程类似——有观点认为，AIGC已具备生成符合“创造性”标准内容的能力，其产物可被视为智力成果1。
然而，要明确AIGC的著作权归属，学界存在诸多争议。目前主要有以下几种理论：
- 设计者说：认为人工智能的生成核心机制依赖于开发者设计的算法和程序，其成果是设计者思维的延伸。但此说可能导致对同一开发行为的重复保护，且设计者未直接干预具体内容生成，难以认定其直接贡献了作品的独创性[^1, ^13]。
- 投资者说：主张著作权应归属于人工智能的研发组织或投资方，以激励其继续开发有益于科学和艺术进步的作品[^1, ^15]。然而，这忽略了作品创作主体身份的核心问题，投资方的权益也可通过现有著作权制度的其他条款获得保护。
- 使用者说：认为用户在激活AI功能、输入指令并确定最终成果中扮演主导角色，作品体现了使用者的主观意图和智力投入1。但此说也需细化，因为不同使用场景下用户的贡献程度差异很大，单纯的指令输入是否构成“创作参与”仍存疑。
有鉴于此，一种更具弹性的“视为作者”原则被提出，即通过法律拟制的方式，将对作品享有正当权益的实体确认为著作权人，从而突破法律实践中的现实壁垒，平衡著作权激励机制与利益分配机制1。
司法试水：中国首例AI文生图案的启示与局限
在理论争议不断的同时，司法实践已开始尝试破局。2023年11月27日，北京互联网法院审理的“李某与刘某关于作品署名权及网络传播权的纠纷案”备受瞩目，成为中国首例AI文生图著作权案[^1, ^3]。
在该案中，原告李某利用Stable Diffusion这一开源AI绘图工具，通过多次输入指令和参数调整，生成了争议图片。法院最终认定被告刘某未经许可发布该图片构成侵权，并判决李某享有该图片的署名权和网络传播权。法院的裁决理由核心在于：原告李某在使用AI工具进行创作过程中，通过筛选、确定争议图片，充分展现了其个人的艺术构思和智力投入，符合法律对作品“独创性”的认定标准。法院将Stable Diffusion视为协助原告进行艺术创作的辅助性工具，并认为“技术进步实质上是将人类工作逐步转交给机器的过程，但这并不妨碍我们继续利用著作权制度激励创作”1。
这一判决无疑具有重要的时代前沿性和探索创新性。它首次明确承认了在特定条件下，由人类主导的AI生成图片可以构成受著作权法保护的作品，为全球AI版权治理提供了具有参考价值的实践样本1。
然而，该判决也存在争议和局限。批评者指出，法院并未深入探讨AIGC是否能够被视为作品及其著作权类型，也未在思想与表达二分法框架下对原告的智力贡献进行细致区分。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，可能是一种不恰当的类比[^1, ^16]。智能手机只是记录了现实，其创作性主要体现在摄影师的构图、光影选择等；而AI模型则是在海量数据中学习并自主生成新的表达，其内部算法和训练数据对最终表达的影响远超传统工具。这种类比可能混淆了二者在创作过程中的本质差异，也未能充分考虑AI算法自身对内容表达的决定性作用。
重塑边界：构建适应AI时代的著作权框架
尽管面临诸多挑战，为AIGC提供著作权保护已成为一种必要趋势。这不仅符合著作权法鼓励创造、促进文化繁荣的根本宗旨，也能为AI产业的健康发展提供法律保障。AI生成的内容与人类作品在视觉呈现上具备共同特征，其美学价值同样能激发人类灵感，推动文化创新1。更重要的是，人类在AI生成内容过程中投入的早期智力劳动，如数据筛选、模型训练、参数调整、指令优化等，对最终成果具有决定性影响，这些实质性参与行为足以证明其创作者身份1。
然而，要实现对AIGC的有效保护，必须探索新的法律路径：
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适当提升创造性标准：考虑到AI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，可能导致大量同质化、低质量的作品获得版权保护，扰乱文化产业的健康发展。因此，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，并从其对科技探索与艺术实践的推动作用等实际价值层面进行考量[^1, ^17]。这也有助于区分人类独立创作与借助AI辅助创作之间的本质区别。
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明确人工智能生成内容的权利归属：这是解决AIGC著作权问题的核心。在目前无法赋予AI法律主体地位的情况下，应遵循**“谁发挥主要控制作用，谁享有权利”**的原则。当使用者对AI生成过程进行必要的参数调整、多次修改，并最终引导形成目标作品时，可以认定使用者为该图像的创作者，并享有相应著作权1。尤其是在投资方与使用者分离的情况下，权利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。
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明确侵权判断准则与责任主体：在侵权判定上，司法实践可参照传统作品侵权案例，采用“接触+实质性相似”的原则。然而，由于AI学习既有数据是其生成内容的必要前提，因此需重点评估实质性相似的程度，并考量生成物的使用是否落入原作品的合理使用范畴，或是否利用原作品影响力谋取不当利益1。在责任承担方面，由于AI系统仍是工具性质，不具备法律主体地位，因此当AIGC涉及侵权时，应由与之相关的自然人或法人实体来承担法律后果。若侵权行为源于人为因素，则作为创作主导者并享有著作权的主体，应当按照过错责任原则承担相应的法律责任1。
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探索设立“邻接权”制度：鉴于AIGC的特殊性——其成果虽具高价值，但可能因缺乏传统意义上的“原创性”或未达到著作权法对创作物的特定标准而难以获得充分保护，设立邻接权不失为一种具有现实意义的保护路径[^1, ^18]。邻接权保护的客体是与创作物密切相关的衍生成果，它强调对传播者、表演者等投入精力与资源的实体的权益保护。将AIGC纳入邻接权范畴，既能平衡开发者的投入与使用者的贡献，又能避免过度保护AI产物而抑制自然人的创作热情，同时兼顾AI产业发展与公共利益[^1, ^19]。这种制度弹性更大，能够更灵活地适应AI创作模式的复杂性，为技术创新提供更完善的法律保障。
结语
人工智能的蓬勃发展，无疑是人类智慧的伟大延伸，它极大地提升了社会生产效率与民众生活品质。然而，它也以前所未有的深度，将我们推向了对“创造力”、“所有权”乃至“存在本身”的哲学反思。现行著作权法体系，作为工业时代的产物，正面临着来自数字时代AI巨浪的冲击。简单的修修补补已不足以应对其带来的复杂挑战。
面向未来，法律规范的制定必须紧跟时代步伐，构建针对AIGC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。这不仅要求立法者具备前瞻性，也需要社会各界、尤其是技术开发者、艺术家、法学家以及普通公众的共同参与和深入探讨。唯有超越旧有观念，以开放的心态探索更具包容性、适应性的法律框架，才能在拥抱人工智能带来的无限可能的同时，继续守护和激励人类独有的创造之光，最终推动社会文化的持续进步与繁荣发展。