在當(dāng)今信息化時(shí)代，迅猛發(fā)展的人工智能技術(shù)已成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵動(dòng)力。特別是以ChatGPT、Sora為代表的生成式人工智能技術(shù)，通過(guò)自主的學(xué)習(xí)能力模仿人類(lèi)思維，能夠生成具有一定獨(dú)創(chuàng)性的作品，例如人工智能寫(xiě)作、繪圖和作曲程序已經(jīng)能夠生成在外觀上與人類(lèi)作品難以區(qū)分的內(nèi)容。這些技術(shù)不僅在文本創(chuàng)作、圖像設(shè)計(jì)、音樂(lè)制作等領(lǐng)域展現(xiàn)出驚人的潛力，在教育、醫(yī)療、法律等專(zhuān)業(yè)服務(wù)領(lǐng)域也開(kāi)始嶄露頭角，極大地豐富了人類(lèi)的知識(shí)庫(kù)和社會(huì)生活。

然而，技術(shù)的每一次飛躍都伴隨著對(duì)現(xiàn)有法律制度的挑戰(zhàn)。生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，尤其是在創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用，引發(fā)了著作權(quán)法律領(lǐng)域的一系列問(wèn)題。這些問(wèn)題不僅涉及人工智能生成內(nèi)容的作品屬性認(rèn)定和作者身份與權(quán)利歸屬，還包括生成式人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練的著作權(quán)合法性困境。以人工智能生成內(nèi)容的作品屬性認(rèn)定為例，以往的研究認(rèn)為，人工智能生成內(nèi)容缺乏人類(lèi)創(chuàng)作所必需的獨(dú)創(chuàng)性，這些內(nèi)容更多是對(duì)算法、規(guī)則和模板的機(jī)械應(yīng)用。然而，隨著人工智能技術(shù)的迭代升級(jí)，其所展現(xiàn)出的對(duì)話(huà)理解、邏輯推理和文本生成能力，使得文本內(nèi)容在形式上更加接近人類(lèi)的創(chuàng)作成果。生成式人工智能大模型算法的復(fù)雜性，以及對(duì)大數(shù)據(jù)的深度分析和處理的能力等，使得生成式人工智能能夠生成具有一定“個(gè)性化”的內(nèi)容，而這種“個(gè)性化”無(wú)疑增加了將人工智能生成內(nèi)容視為作品的合理性。

因此，隨著生成式人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用領(lǐng)域的拓展，如何構(gòu)建一個(gè)既能保護(hù)人類(lèi)創(chuàng)作者權(quán)益，又能適應(yīng)新技術(shù)發(fā)展的著作權(quán)法律體系，成為亟待解決的問(wèn)題。本文旨在探討生成式人工智能作為創(chuàng)作工具的適應(yīng)性問(wèn)題，從法律、技術(shù)、倫理等多個(gè)角度進(jìn)行深入探討，闡明生成式人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練的著作權(quán)合法性困境，最終確定著作權(quán)法律制度的優(yōu)化方向。在這一過(guò)程中，不僅要考慮技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，還要關(guān)注法律的價(jià)值取向和社會(huì)的公共利益，以期為人工智能時(shí)代的著作權(quán)保護(hù)提供合理的制度設(shè)計(jì)。

生成式人工智能作為新興的創(chuàng)作工具，在著作權(quán)法框架下的適應(yīng)性分析主要涉及兩個(gè)核心問(wèn)題：人工智能生成內(nèi)容的作品屬性認(rèn)定以及作者身份與權(quán)利歸屬。這些問(wèn)題的探討不僅關(guān)系到人工智能技術(shù)的發(fā)展前景，也直接影響到傳統(tǒng)著作權(quán)制度的適用邊界和產(chǎn)業(yè)未來(lái)發(fā)展的方向。

（一）人工智能生成內(nèi)容的作品屬性認(rèn)定

傳統(tǒng)著作權(quán)法強(qiáng)調(diào)作品是“人”的智力成果，只有自然人才能進(jìn)行創(chuàng)作活動(dòng)，人工智能生成內(nèi)容是由算法進(jìn)行判斷和選擇的，并非人的創(chuàng)作成果，不應(yīng)受到著作權(quán)法的激勵(lì)。相反觀點(diǎn)則認(rèn)為，從思想表達(dá)的外觀上很難區(qū)分人工智能生成內(nèi)容和人類(lèi)作品，不應(yīng)將創(chuàng)作者身份作為作品受保護(hù)的決定性因素。實(shí)際上，人工智能生成內(nèi)容并不是算法自主選擇的結(jié)果，而是人類(lèi)與機(jī)器算法相結(jié)合的產(chǎn)物。生成過(guò)程依賴(lài)于人類(lèi)的輸入和設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)的供給和訓(xùn)練，需要人類(lèi)設(shè)定、調(diào)整參數(shù)，下達(dá)任務(wù)指令，并進(jìn)行后期的篩選和編輯。以人工智能生成圖片為例，與人類(lèi)使用照相機(jī)拍攝照片的區(qū)別在于使用工具的不同，人能夠利用人工智能模型生成圖片，這是技術(shù)發(fā)展進(jìn)步的結(jié)果，人類(lèi)將更多的創(chuàng)造投入在工具的開(kāi)發(fā)上，相比之下，在照片生成階段的參與貢獻(xiàn)度下降，但仍然屬于人利用工具進(jìn)行智力創(chuàng)造的范疇。

根據(jù)現(xiàn)行著作權(quán)法，判斷人工智能生成內(nèi)容是否構(gòu)成作品，須滿(mǎn)足兩個(gè)基本要件：一是獨(dú)創(chuàng)性，二是“能以一定形式表現(xiàn)”，即可復(fù)制性。由于人工智能生成的內(nèi)容通常以數(shù)字形式存在，較易滿(mǎn)足可復(fù)制性要件，因此當(dāng)前理論界和司法實(shí)踐大多圍繞獨(dú)創(chuàng)性要件展開(kāi)討論。根據(jù)最高人民法院《關(guān)于審理著作權(quán)民事糾紛案件適用法律若干問(wèn)題的解釋》第15條的規(guī)定，獨(dú)創(chuàng)性是指“作品的表達(dá)系獨(dú)立完成并且有創(chuàng)作性”。具體到人工智能生成內(nèi)容的作品屬性認(rèn)定問(wèn)題，需要從以下兩個(gè)方面展開(kāi)討論：一是人工智能生成內(nèi)容能否認(rèn)定為“獨(dú)立創(chuàng)作”；二是人工智能生成內(nèi)容是否符合“獨(dú)創(chuàng)性”要件，屬于智力創(chuàng)作的產(chǎn)物。

關(guān)于人工智能生成內(nèi)容是否構(gòu)成“獨(dú)立創(chuàng)作”問(wèn)題，“獨(dú)創(chuàng)性”中的“獨(dú)”強(qiáng)調(diào)的是勞動(dòng)成果源于勞動(dòng)者本人，可以是從無(wú)到有創(chuàng)造出來(lái)，也可以是以已有作品為基礎(chǔ)進(jìn)行再創(chuàng)作，只要與原作品之間存在可被客觀識(shí)別的差異，實(shí)質(zhì)上是作為一種比較性標(biāo)準(zhǔn)，強(qiáng)調(diào)的是作品表達(dá)的獨(dú)立性和非抄襲性。在人工智能生成內(nèi)容的情境下，機(jī)器的“創(chuàng)作”過(guò)程通常涉及對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，進(jìn)而生成新的內(nèi)容。這種過(guò)程雖然不同于人類(lèi)的創(chuàng)作方式，但如果機(jī)器在生成內(nèi)容時(shí)未直接復(fù)制或簡(jiǎn)單改編已有作品，而是基于學(xué)習(xí)到的知識(shí)和規(guī)則產(chǎn)生了具有新穎性的表達(dá)，即機(jī)器在創(chuàng)作過(guò)程中展現(xiàn)了一定程度的自主性，只要最終生成的內(nèi)容不是對(duì)已有作品的簡(jiǎn)單復(fù)制或模仿，就可以視為獨(dú)立創(chuàng)作。

關(guān)于人工智能生成內(nèi)容是否滿(mǎn)足“創(chuàng)造性”要求問(wèn)題，“獨(dú)創(chuàng)性”中的“創(chuàng)”要求能夠體現(xiàn)作者獨(dú)特的智力判斷與選擇。一方面，著作權(quán)法中的“創(chuàng)造性”無(wú)需達(dá)到專(zhuān)利法的高度，只需達(dá)到一定創(chuàng)作高度即可。當(dāng)前，如兒童隨手涂鴉的畫(huà)作、隨手取景的照片等人類(lèi)創(chuàng)作物大多能被認(rèn)定構(gòu)成作品，人工智能生成內(nèi)容的作品屬性認(rèn)定應(yīng)與人類(lèi)創(chuàng)作物保持同一認(rèn)定尺度，人工智能生成內(nèi)容是人類(lèi)對(duì)提示詞反復(fù)選擇和安排，以及調(diào)整參數(shù)的結(jié)果，舉輕以明重，其也應(yīng)被認(rèn)定為滿(mǎn)足“創(chuàng)造性”的要求。另一方面，提示詞和參數(shù)的使用體現(xiàn)了人類(lèi)意志因素，也是人工智能生成內(nèi)容受著作權(quán)法保護(hù)的正當(dāng)性基礎(chǔ)，人類(lèi)意志的確定性程度，與提示詞和參數(shù)使用的數(shù)量成正比。再以人工智能生成圖片為例，對(duì)于傳統(tǒng)的美術(shù)作品而言，描繪同一物品，不同的繪畫(huà)師選取的角度、線(xiàn)條、顏色搭配和畫(huà)面布局不同，最終形成的作品體現(xiàn)了個(gè)人智力判斷和選擇。在人工智能生成內(nèi)容的場(chǎng)景下，人類(lèi)將個(gè)人的意志以提示詞的方式表現(xiàn)，通過(guò)輸入文字指令，同樣輸出具有個(gè)性化選擇的圖片。相比于傳統(tǒng)的繪畫(huà)作品，人工智能生成圖片只是改變了輸入方式，利用了更高效的工具，本質(zhì)上仍然是人類(lèi)主體的創(chuàng)作行為。

需強(qiáng)調(diào)的是，并非所有人工智能生成內(nèi)容都可以納入著作權(quán)法的保護(hù)，只有當(dāng)生成內(nèi)容滿(mǎn)足獨(dú)創(chuàng)性和可復(fù)制性?xún)纱笠?，進(jìn)行了最低限度的創(chuàng)造性選擇或安排，達(dá)到獨(dú)創(chuàng)性要求后，才能認(rèn)定為作品。

（二）人工智能生成內(nèi)容的作者身份與權(quán)利歸屬

在人工智能生成內(nèi)容場(chǎng)景下，創(chuàng)作過(guò)程往往涉及多個(gè)主體，包括人工智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)者、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的提供者、人工智能的使用者以及人工智能本身。這種復(fù)雜的創(chuàng)作鏈條使得確定作者身份和權(quán)利歸屬變得困難。

第一，人工智能本身無(wú)法享有生成內(nèi)容的著作權(quán)。《中華人民共和國(guó)著作權(quán)法》第11條不僅規(guī)定了創(chuàng)作作品的自然人是作者，還承認(rèn)法人或非法人組織可以視為作者。第12條規(guī)定了以署名推定作者身份，且還推定該作者對(duì)署名的作品享有著作權(quán)?？梢?jiàn)，人工智能無(wú)法取得我國(guó)著作權(quán)法意義上的作者身份，進(jìn)而無(wú)法以署名推定著作權(quán)歸屬，需要重新考慮作者身份的認(rèn)定。基于人工智能生成內(nèi)容的特殊性，可以考慮采用將署名與其他著作權(quán)分離的制度設(shè)計(jì)。我國(guó)在2021年和2022年相繼出臺(tái)了《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》和《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》，對(duì)人工智能生成內(nèi)容的標(biāo)識(shí)義務(wù)作出規(guī)定，目的是維護(hù)公眾知悉創(chuàng)作者真實(shí)身份的權(quán)利，提升信息透明度，維護(hù)公眾信任。但該署名要求與著作權(quán)法上的署名行為存在本質(zhì)不同，法律規(guī)定人工智能生成內(nèi)容的標(biāo)識(shí)義務(wù)，主要是為了向公眾標(biāo)明內(nèi)容的生成方式和出處，而非彰顯作者個(gè)人身份，更多是出于提供信息、避免混淆的考慮。因此，不能從標(biāo)識(shí)義務(wù)倒推生成內(nèi)容的權(quán)利歸屬，這一義務(wù)規(guī)定也不意味著賦予了人工智能主體地位。

第二，人工智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)者、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的提供者不宜取得人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)。首先，著作權(quán)保護(hù)的本質(zhì)是保護(hù)人類(lèi)的創(chuàng)造性表達(dá)。而系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)者和訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供者的貢獻(xiàn)更多是技術(shù)層面的支持，他們并未直接參與具體內(nèi)容的創(chuàng)作過(guò)程，也缺乏針對(duì)特定生成內(nèi)容的創(chuàng)作意圖。其次，如果將著作權(quán)歸屬于系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)者和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的提供者，同一套算法可以生成無(wú)數(shù)的內(nèi)容，同一批數(shù)據(jù)可以訓(xùn)練出不同的模型，難以界定每個(gè)開(kāi)發(fā)者或數(shù)據(jù)提供者對(duì)最終生成內(nèi)容的貢獻(xiàn)和權(quán)利范圍，會(huì)加劇權(quán)利歸屬的認(rèn)定難度。最后，從激勵(lì)創(chuàng)新的角度來(lái)說(shuō)，人工智能系統(tǒng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常來(lái)自各種來(lái)源，包括公開(kāi)數(shù)據(jù)、個(gè)人數(shù)據(jù)、個(gè)人權(quán)利作品等，如果開(kāi)發(fā)者和數(shù)據(jù)提供者能夠獲得生成內(nèi)容的著作權(quán)，相當(dāng)于僅通過(guò)技術(shù)手段，而非創(chuàng)造，獲得了著作權(quán)，著作權(quán)市場(chǎng)上可能會(huì)失去創(chuàng)作動(dòng)力，削弱人類(lèi)創(chuàng)作的積極性，背離著作權(quán)保護(hù)的目的。

第三，人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)應(yīng)歸屬于生成式人工智能的使用者。首先，在人工智能生成內(nèi)容的過(guò)程中，使用者通過(guò)輸入指令、選擇參數(shù)等方式實(shí)際控制著人工智能的創(chuàng)作過(guò)程，并對(duì)最終生成的內(nèi)容具有直接的貢獻(xiàn)。其次，將著作權(quán)歸屬于使用者可以簡(jiǎn)化權(quán)利歸屬的復(fù)雜性，減少因多主體參與而導(dǎo)致的權(quán)利糾紛。此外，這也有助于建立更為清晰和高效的許可機(jī)制，促進(jìn)人工智能生成內(nèi)容的合法傳播和利用。最后，從著作權(quán)法激勵(lì)創(chuàng)新角度看，輸入不同的提示詞和參數(shù)，人工智能會(huì)輸出不同的內(nèi)容，且人們可以根據(jù)設(shè)想不斷調(diào)整提示詞，生成不同的表達(dá)。如果著作權(quán)歸屬于使用者，將激勵(lì)更多的人使用人工智能工具進(jìn)行創(chuàng)作，借助技術(shù)完善表達(dá)，促進(jìn)技術(shù)與藝術(shù)的結(jié)合，推動(dòng)文化產(chǎn)業(yè)的革新和發(fā)展。這將激勵(lì)人們?cè)谑褂萌斯ぶ悄軙r(shí)投入更多的創(chuàng)造性勞動(dòng)，以獲得著作權(quán)法的保護(hù)。

生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展打破了以自然人為中心的內(nèi)容創(chuàng)作格局，在提升創(chuàng)作效率的同時(shí)也為著作權(quán)法帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)。其中，圍繞人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練所產(chǎn)生的著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為相關(guān)企業(yè)沉重的合規(guī)負(fù)擔(dān)，為產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展帶來(lái)了不確定性。然而，我國(guó)著作權(quán)法及配套監(jiān)管規(guī)則未能有效回應(yīng)新興智能科技的發(fā)展需求。一方面，現(xiàn)行的《中華人民共和國(guó)著作權(quán)法》并未針對(duì)數(shù)據(jù)訓(xùn)練設(shè)置專(zhuān)門(mén)的免責(zé)條款，致使人工智能研發(fā)者在開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練模型時(shí)極易背負(fù)侵權(quán)“原罪”。另一方面，《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》要求人工智能服務(wù)提供者使用具有合法來(lái)源的數(shù)據(jù)和模型，對(duì)其施加了相對(duì)嚴(yán)苛的合規(guī)義務(wù)。由此，人工智能開(kāi)發(fā)者和服務(wù)提供方在數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)輸出等階段往往面臨著作權(quán)合法性困境。

（一）數(shù)據(jù)輸入階段存在的著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)

目前，生成式人工智能已經(jīng)形成了包括數(shù)據(jù)輸入、模型訓(xùn)練、模型調(diào)優(yōu)、內(nèi)容輸出等步驟的固定研發(fā)模式。在數(shù)據(jù)輸入階段，高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不僅可以提升人工智能模型的泛化能力和適應(yīng)性，更能夠幫助人工智能改善生成內(nèi)容質(zhì)量并避免算法的隱形偏見(jiàn)。而由于作品是典型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，開(kāi)發(fā)者的數(shù)據(jù)輸入行為往往蘊(yùn)含著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，且這一風(fēng)險(xiǎn)難以通過(guò)事前授權(quán)或合理使用規(guī)則化解。

就侵權(quán)類(lèi)型而言，數(shù)據(jù)輸入行為主要涉及對(duì)著作權(quán)人復(fù)制權(quán)、改編權(quán)的侵犯。一方面，模型開(kāi)發(fā)者往往通過(guò)爬取網(wǎng)頁(yè)，掃描、翻印實(shí)物作品等方式獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而此類(lèi)行為被納入復(fù)制權(quán)的規(guī)制范圍內(nèi)?！吨腥A人民共和國(guó)著作權(quán)法》于2020年修訂時(shí)新增了“數(shù)字化”這一復(fù)制方式，這意味著將紙質(zhì)作品掃描為機(jī)器可讀的數(shù)據(jù)格式也屬于復(fù)制行為。同時(shí)，利用爬蟲(chóng)技術(shù)抓取數(shù)據(jù)的行為需要受到爬蟲(chóng)協(xié)議的約束，若未獲許可爬取他人數(shù)據(jù)庫(kù)中的作品，則不僅侵害了作品權(quán)利人的復(fù)制權(quán)，還可能構(gòu)成對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)權(quán)屬方的著作權(quán)侵權(quán)。另一方面，為實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練效果，開(kāi)發(fā)者會(huì)將數(shù)據(jù)進(jìn)行刪改、編碼并添加噪聲，這可能侵害著作權(quán)人的改編權(quán)與匯編權(quán)。有學(xué)者指出，對(duì)作品數(shù)據(jù)的壓縮和結(jié)構(gòu)化編排與傳統(tǒng)的改編行為性質(zhì)類(lèi)似，都是在保留作品核心特征的基礎(chǔ)上對(duì)作品元素進(jìn)行提取整合，應(yīng)受到改編權(quán)的保護(hù)。

在傳統(tǒng)內(nèi)容行業(yè)中，事前獲取著作權(quán)人作品授權(quán)是常見(jiàn)的合規(guī)模式，但這一途徑已經(jīng)難以適應(yīng)人工智能對(duì)海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)需要。首先，考慮到新一代人工智能所需的龐大數(shù)據(jù)規(guī)模，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的授權(quán)談判將產(chǎn)生超出數(shù)據(jù)價(jià)值本身的交易成本，進(jìn)而造成“著作權(quán)市場(chǎng)失靈”困局。其次，擁有豐富作品數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)往往傾向于自行研發(fā)人工智能模型并依賴(lài)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)提升自身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，并不具備對(duì)外授權(quán)數(shù)據(jù)的交易意愿。再次，由于作品數(shù)據(jù)本身缺少標(biāo)準(zhǔn)化的定價(jià)機(jī)制，人工智能企業(yè)和權(quán)利方對(duì)作品價(jià)值的預(yù)期相差甚遠(yuǎn)，導(dǎo)致授權(quán)交易難以正常進(jìn)行。最后，數(shù)據(jù)、算法和算力是人工智能發(fā)展的三大要素，而我國(guó)人工智能企業(yè)已經(jīng)消耗大量資本用于算法開(kāi)發(fā)和算力購(gòu)買(mǎi)，強(qiáng)制其支付高額授權(quán)費(fèi)用將顯著增加企業(yè)負(fù)擔(dān)，損害我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

為應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)輸入帶來(lái)的侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，已有不少學(xué)者提出應(yīng)重構(gòu)合理使用制度或法定許可制度，將數(shù)據(jù)訓(xùn)練排除在著作權(quán)法的保護(hù)范圍之外。但當(dāng)前人工智能開(kāi)發(fā)者仍以企業(yè)為主，其數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為最終仍服務(wù)于商業(yè)目的，且后續(xù)模型輸出內(nèi)容可能對(duì)現(xiàn)有作品構(gòu)成市場(chǎng)替代，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)訓(xùn)練行為不能被解釋入現(xiàn)行《中華人民共和國(guó)著作權(quán)法》設(shè)定的合理使用類(lèi)型中。而法定許可制度同樣存在定價(jià)困難、報(bào)酬支付成本高昂等問(wèn)題，難以有效減輕人工智能企業(yè)研發(fā)負(fù)擔(dān)?？梢?jiàn)，化解數(shù)據(jù)輸入階段著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的可行路徑仍有待進(jìn)一步探索。

（二）數(shù)據(jù)輸出階段存在的著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)

在數(shù)據(jù)輸出階段，生成式人工智能會(huì)綜合訓(xùn)練數(shù)據(jù)和使用者給出的提示詞，輸出文字、音樂(lè)、圖像等內(nèi)容。此類(lèi)生成內(nèi)容可能與已有的自然人作品構(gòu)成實(shí)質(zhì)性相似，進(jìn)而產(chǎn)生一系列著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。具體而言，數(shù)據(jù)輸出階段的著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)主要有以下特點(diǎn)。

從侵權(quán)類(lèi)型來(lái)看，人工智能生成物涉及的侵權(quán)種類(lèi)更為多樣，同時(shí)囊括著作人身權(quán)和財(cái)產(chǎn)權(quán)。首先，若人工智能模型利用了具有著作權(quán)的作品數(shù)據(jù)，并在此后輸出了與該作品基本相同的內(nèi)容，則構(gòu)成對(duì)原作品復(fù)制權(quán)的侵害。與輸入階段的復(fù)制不同，模型輸出階段的復(fù)制行為直接面向公眾，會(huì)造成更嚴(yán)重的侵權(quán)后果。其次，即便模型輸出的內(nèi)容具有一定的獨(dú)創(chuàng)性，也可能因保留數(shù)據(jù)庫(kù)中在先作品的表達(dá)元素而構(gòu)成改編作品。如果未獲得權(quán)利人的許可，這種數(shù)據(jù)輸出行為就可能侵害改編權(quán)。再次，人工智能服務(wù)提供者與傳統(tǒng)內(nèi)容平臺(tái)類(lèi)似，都是應(yīng)用戶(hù)請(qǐng)求通過(guò)網(wǎng)絡(luò)提供作品，若作品為侵權(quán)物則可能侵害信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)。最后，在特定情況下生成式人工智能也可能侵害他人的著作人身權(quán)。例如微軟的“下一個(gè)倫勃朗”人工智能系統(tǒng)通過(guò)對(duì)倫勃朗的346件美術(shù)作品進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，具備生成類(lèi)似風(fēng)格作品的能力。若此類(lèi)人工智能生成物被濫用，則可能影響原作者的聲譽(yù)及社會(huì)評(píng)價(jià)。

從侵權(quán)主體來(lái)看，用戶(hù)、研發(fā)者乃至服務(wù)部署者都可能成為侵權(quán)主體。在人工智能模型輸出數(shù)據(jù)的過(guò)程中，各方行為都會(huì)對(duì)最終的生成內(nèi)容產(chǎn)生影響，從而形成侵權(quán)判斷的模糊地帶。實(shí)踐中，原告往往針對(duì)平臺(tái)采取同時(shí)主張的訴訟策略，即主張人工智能服務(wù)提供者的數(shù)據(jù)輸出行為同時(shí)構(gòu)成直接侵權(quán)行為和協(xié)助用戶(hù)侵權(quán)的間接侵權(quán)行為，以避免判斷失敗導(dǎo)致的不利后果。這種訴訟策略加劇了平臺(tái)的法律風(fēng)險(xiǎn)，促使其投入更多成本進(jìn)行侵權(quán)抗辯。

從歸責(zé)方式來(lái)看，人工智能服務(wù)提供方往往被視為“風(fēng)險(xiǎn)的制造者”，難以主張技術(shù)中立免責(zé)。與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)不同，人工智能服務(wù)商提供的規(guī)則和算法直接影響模型生成結(jié)果，是生成物侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的主要控制方。為此，學(xué)界多認(rèn)為人工智能服務(wù)商不能主張“避風(fēng)港責(zé)任”而獲得免責(zé)，而應(yīng)主動(dòng)承擔(dān)過(guò)濾侵權(quán)結(jié)果的注意義務(wù)，甚至需承擔(dān)無(wú)過(guò)錯(cuò)責(zé)任。相對(duì)地，考慮到一般用戶(hù)難以判斷模型輸出數(shù)據(jù)是否侵權(quán)，除非主動(dòng)輸入侵權(quán)指令，否則無(wú)需對(duì)生成內(nèi)容承擔(dān)責(zé)任。

（三）數(shù)據(jù)類(lèi)型的多樣化與著作權(quán)合規(guī)之間的矛盾

生成式人工智能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)幾乎涵蓋人類(lèi)全部的數(shù)字化信息，不僅包括典型的網(wǎng)絡(luò)信息、電子圖書(shū)，還包括個(gè)人信息、公共數(shù)據(jù)乃至企業(yè)的商業(yè)秘密。多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不僅為人工智能企業(yè)制定著作權(quán)合規(guī)策略帶來(lái)困難，也導(dǎo)致單純的著作權(quán)合規(guī)難以應(yīng)對(duì)人工智能訓(xùn)練過(guò)程中的多重法律風(fēng)險(xiǎn)。

從著作權(quán)內(nèi)部出發(fā)，生成式人工智能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可被分為公有領(lǐng)域內(nèi)容、孤兒作品、經(jīng)編排的數(shù)據(jù)集和零散化的版權(quán)作品。對(duì)于公有領(lǐng)域內(nèi)容，人工智能開(kāi)發(fā)者無(wú)需獲得授權(quán)即可直接利用。而對(duì)于已經(jīng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化編排的商業(yè)化數(shù)據(jù)集，企業(yè)也可以向語(yǔ)料庫(kù)企業(yè)批量購(gòu)買(mǎi)或取得授權(quán)，問(wèn)題主要存在于零散化的版權(quán)作品和孤兒作品。就前者而言，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的作品分屬于不同權(quán)利人，企業(yè)不僅需要定位作品的來(lái)源，還需耗費(fèi)大量人力物力核實(shí)作品的真實(shí)權(quán)利人。就后者而論，在企業(yè)利用孤兒作品進(jìn)行訓(xùn)練后，孤兒作品的作者可能突然出現(xiàn)并主張權(quán)利，這就使得開(kāi)發(fā)者面臨侵權(quán)訴訟的風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)踐中，人工智能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能同時(shí)包含以上幾類(lèi)且難以區(qū)分，這無(wú)疑增加了企業(yè)開(kāi)展著作權(quán)合規(guī)工作的難度。

從著作權(quán)外部出發(fā)，生成式人工智能的訓(xùn)練數(shù)據(jù)除作品外，還可能包括個(gè)人信息、企業(yè)數(shù)據(jù)、敏感公共數(shù)據(jù)等信息類(lèi)型，關(guān)涉?zhèn)€人信息安全、商業(yè)秘密保護(hù)、國(guó)家數(shù)據(jù)主權(quán)等多元利益。為確保合法合規(guī)地開(kāi)發(fā)并部署人工智能模型，人工智能模型開(kāi)發(fā)者不僅要保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)不存在著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，更需制定全面完善的訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)管理體系，以確保及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決潛在的法律問(wèn)題。例如，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含個(gè)人信息時(shí)，開(kāi)發(fā)者需要遵循《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》的相關(guān)要求，確保已經(jīng)獲得了數(shù)據(jù)主體的明確授權(quán)，并且對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)哪涿幚硪詫?shí)現(xiàn)隱私保護(hù)。

在全球化和數(shù)字化背景下，我國(guó)著作權(quán)法律制度面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。為了適應(yīng)這一趨勢(shì)，法律制度的優(yōu)化成為必然。在署名與其他著作權(quán)行為的分離解釋層面，署名權(quán)作為作者身份的標(biāo)志，應(yīng)當(dāng)與作品的復(fù)制、發(fā)行、改編等經(jīng)濟(jì)權(quán)利相區(qū)分，確保作者的精神權(quán)利不受經(jīng)濟(jì)利益的影響，同時(shí)也為作品的合理使用和傳播提供法律基礎(chǔ)；在對(duì)既有規(guī)則的探索與突破性適用層面，在尊重現(xiàn)有法律框架的前提下，對(duì)規(guī)則進(jìn)行深入探索，尋找適應(yīng)新情況的解決方案，如對(duì)“網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的著作權(quán)保護(hù)”“新型創(chuàng)作形式的法律地位”等問(wèn)題進(jìn)行創(chuàng)新性解釋和適用。數(shù)據(jù)授權(quán)模式的優(yōu)化與更新是適應(yīng)數(shù)字時(shí)代需求的重要方向，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的收集、使用和共享成為著作權(quán)保護(hù)的新領(lǐng)域。法律制度應(yīng)當(dāng)對(duì)數(shù)據(jù)授權(quán)模式進(jìn)行優(yōu)化，明確數(shù)據(jù)使用者的權(quán)利和義務(wù)，促進(jìn)數(shù)據(jù)的合理利用，同時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)創(chuàng)作者的合法權(quán)益。

（一）署名與其他著作權(quán)行為的分離解釋

在探討生成式人工智能著作權(quán)問(wèn)題的制度回應(yīng)時(shí)，一個(gè)不可忽視的議題是署名與其他著作權(quán)行為的分離解釋。這一議題的核心在于如何界定人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)歸屬，以及如何在保護(hù)創(chuàng)作者權(quán)益的同時(shí)，促進(jìn)作品的合理使用和傳播。目前，我國(guó)現(xiàn)行著作權(quán)法將作者的身份限定為自然人、法人和非法人組織，而并未將人工智能納入作者的范疇。人工智能作為非自然人主體，其生成的內(nèi)容雖然可能具有獨(dú)創(chuàng)性，但在法律上并不具備署名的主體資格，這導(dǎo)致了人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)歸屬和標(biāo)注義務(wù)在現(xiàn)行法律體系中難以得到明確解釋。因此，需要立法進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，以平衡技術(shù)發(fā)展需求與創(chuàng)作者的合法權(quán)益。

署名權(quán)作為著作權(quán)法中的一項(xiàng)基本權(quán)利，在傳統(tǒng)意義上是與作者的人格利益緊密相連的。根據(jù)我國(guó)著作權(quán)相關(guān)法律，署名權(quán)屬于著作人身權(quán)，保護(hù)作者的名譽(yù)和身份，這一規(guī)定明確了著作權(quán)主體的法律地位，確保了著作權(quán)法的適用與執(zhí)行具有確定性。在人類(lèi)作者創(chuàng)作的背景下，署名權(quán)的行使通常與作品的創(chuàng)作過(guò)程和創(chuàng)作結(jié)果直接相關(guān)。而在人工智能創(chuàng)作的背景下，署名權(quán)的行使應(yīng)當(dāng)與作品的其他著作權(quán)行為，如復(fù)制權(quán)、發(fā)行權(quán)、改編權(quán)等經(jīng)濟(jì)權(quán)利相分離。這種分離解釋的提出，是基于人工智能生成內(nèi)容的特殊性。人工智能作為一種工具或平臺(tái)，其創(chuàng)作過(guò)程并非傳統(tǒng)意義上的人類(lèi)智力創(chuàng)作，因此，將署名權(quán)嚴(yán)格限定于人工智能開(kāi)發(fā)者或使用者，可能更符合實(shí)際情況。同時(shí)，這種分離也有助于明確人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬，為后續(xù)的作品使用和傳播提供法律依據(jù)。

進(jìn)一步而言，署名與其他著作權(quán)行為的分離解釋?zhuān)€涉及對(duì)人工智能生成內(nèi)容的法律定性。在《伯爾尼公約》中，作品的定義并未明確排除人工智能創(chuàng)作的作品，但公約也強(qiáng)調(diào)了作者的國(guó)籍或作品的首次發(fā)布地等要素。這意味著，即使人工智能創(chuàng)作的作品可以被視為受著作權(quán)法保護(hù)的對(duì)象，其著作權(quán)的行使也需要在國(guó)際法律框架下進(jìn)行考量，從而確保署名與其他著作權(quán)行為的分離解釋得以妥善實(shí)現(xiàn)。

在實(shí)踐中，署名權(quán)的分離解釋可以采取多種方式。例如，可以要求在人工智能生成內(nèi)容上明確標(biāo)注“人工智能創(chuàng)作”或類(lèi)似字樣，以區(qū)分傳統(tǒng)意義上的人類(lèi)創(chuàng)作。目前，對(duì)人工智能或人工智能生成內(nèi)容的標(biāo)注義務(wù)已經(jīng)被多個(gè)國(guó)家和地區(qū)列為法定義務(wù)，但該類(lèi)要求并未從著作權(quán)法的角度被解釋為署名行為。同時(shí)，可以為人工智能生成內(nèi)容設(shè)立特殊的著作權(quán)登記制度，以便在著作權(quán)登記、許可和轉(zhuǎn)讓等方面提供便利。此外，署名與其他著作權(quán)行為的分離解釋?zhuān)€應(yīng)當(dāng)考慮到公共利益的平衡。著作權(quán)法的目的在于鼓勵(lì)文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)作品的創(chuàng)作與傳播，人工智能創(chuàng)作的作品在豐富文化市場(chǎng)、促進(jìn)知識(shí)共享方面具有潛在價(jià)值。因此，在對(duì)人工智能生成內(nèi)容進(jìn)行著作權(quán)保護(hù)的同時(shí)，也應(yīng)當(dāng)保障公眾對(duì)作品的合理使用，例如通過(guò)規(guī)定合理使用的范圍和條件，確保文化創(chuàng)作的多樣性和創(chuàng)新性。署名與其他著作權(quán)行為的分離解釋?zhuān)菓?yīng)對(duì)人工智能生成內(nèi)容著作權(quán)問(wèn)題的一種可行路徑，強(qiáng)調(diào)署名的標(biāo)識(shí)屬性，表明作品出處，不僅有助于明確人工智能生成內(nèi)容的法律地位，還能夠在保護(hù)創(chuàng)作者權(quán)益和促進(jìn)作品傳播之間找到平衡點(diǎn)。

（二）既有規(guī)則的探索與突破性適用

人工智能的快速發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)的著作權(quán)法律制度與規(guī)則提出了全新的問(wèn)題，尤其是在作品屬性的認(rèn)定、作者身份與權(quán)利歸屬、數(shù)據(jù)訓(xùn)練的合法性，以及合理使用與避風(fēng)港規(guī)則等方面，人工智能技術(shù)的研究逐步走向深化，與人工智能相關(guān)的工業(yè)、產(chǎn)業(yè)和行業(yè)逐步成熟細(xì)化，完善和重塑人工智能生成內(nèi)容的既有著作權(quán)規(guī)則顯得尤為迫切。

關(guān)于人工智能作品的屬性認(rèn)定，北京互聯(lián)網(wǎng)法院在“Stable Diffusion案”中明確了人工智能圖片可以被視為受著作權(quán)法保護(hù)的美術(shù)作品，這表明法院在認(rèn)定獨(dú)創(chuàng)性時(shí)采取了“獨(dú)立性＋創(chuàng)造性”的路徑，強(qiáng)調(diào)了圖片的布局設(shè)計(jì)和畫(huà)面元素體現(xiàn)原告?zhèn)€性化表達(dá)的重要性。這一判決為人工智能作品的著作權(quán)保護(hù)提供了司法實(shí)踐的支持，對(duì)原著作權(quán)法律制度進(jìn)行了外延性探索與適用。對(duì)于作者身份與權(quán)利歸屬問(wèn)題，傳統(tǒng)著作權(quán)法將作者限定為自然人、法人或非法人組織，而人工智能的參與使得這一定義變得模糊。如上文所言，將署名權(quán)與著作權(quán)的其他權(quán)利分離，通過(guò)合法購(gòu)買(mǎi)與合同約定風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)等方式，解決人工智能著作權(quán)歸屬問(wèn)題。這種分離有助于明確人工智能生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬，同時(shí)保障創(chuàng)作者的權(quán)益，為現(xiàn)行著作權(quán)法中關(guān)于著作權(quán)歸屬的解釋和應(yīng)用提供更為合理的視角。

生成式人工智能的訓(xùn)練過(guò)程需要大量數(shù)據(jù)，經(jīng)常會(huì)涉及他人作品的著作權(quán)，可借鑒早期互聯(lián)網(wǎng)治理規(guī)則，在現(xiàn)有著作權(quán)法律制度中，引入合理使用原則和避風(fēng)港機(jī)制，同時(shí)通過(guò)集體管理組織集中授權(quán)，建立開(kāi)放授權(quán)的數(shù)據(jù)資源，以促進(jìn)人工智能的健康發(fā)展。合理使用原則可以為人工智能的數(shù)據(jù)訓(xùn)練和輸出提供一定的法律空間，而避風(fēng)港規(guī)則可以為人工智能服務(wù)提供者在一定程度上減輕侵權(quán)責(zé)任。這些規(guī)則的適用需要在保護(hù)著作權(quán)的同時(shí)，考慮到技術(shù)發(fā)展和公共利益的平衡。在現(xiàn)行著作權(quán)規(guī)則框架下，人工智能生成內(nèi)容的署名現(xiàn)實(shí)總體上呈現(xiàn)無(wú)法可依的狀態(tài)。起源于自然人對(duì)創(chuàng)作領(lǐng)域的獨(dú)占和壟斷現(xiàn)實(shí)的著作權(quán)署名規(guī)則，并不能為人工智能生成內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)治理提供科學(xué)合理、公開(kāi)透明的制度參照，人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)署名規(guī)則亟待適應(yīng)人工智能技術(shù)的發(fā)展和實(shí)踐而重塑。因此，我國(guó)著作權(quán)法律制度在面對(duì)人工智能的挑戰(zhàn)時(shí)，需要在既有規(guī)則的基礎(chǔ)上進(jìn)行探索與突破性適用，以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與技術(shù)升級(jí)規(guī)范措施保障之間的最佳平衡。

（三）數(shù)據(jù)授權(quán)模式的優(yōu)化與更新

數(shù)據(jù)授權(quán)模式作為連接人工智能訓(xùn)練與應(yīng)用的橋梁，其優(yōu)化與更新顯得尤為重要。數(shù)據(jù)授權(quán)是指數(shù)據(jù)所有者將其數(shù)據(jù)授權(quán)給其他第三方使用的過(guò)程，這些數(shù)據(jù)在人工智能算法的訓(xùn)練和優(yōu)化中起著關(guān)鍵作用。當(dāng)前的數(shù)據(jù)授權(quán)模式在生成式人工智能領(lǐng)域面臨著諸多挑戰(zhàn)。生成式人工智能模型需要海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可能包含個(gè)人隱私或商業(yè)機(jī)密，一旦泄露將對(duì)個(gè)人和企業(yè)造成巨大損失。同時(shí)，生成式人工智能模型的性能很大程度上依賴(lài)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，低質(zhì)量的數(shù)據(jù)不僅會(huì)降低模型的準(zhǔn)確性，還可能引入偏見(jiàn)和誤導(dǎo)性信息，而現(xiàn)有數(shù)據(jù)授權(quán)模式難以適應(yīng)生成式人工智能技術(shù)的快速迭代。

我國(guó)著作權(quán)法律制度在優(yōu)化數(shù)據(jù)授權(quán)模式時(shí)，可以從強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、靈活應(yīng)對(duì)技術(shù)迭代需求，以及完善相關(guān)法律法規(guī)體系等幾個(gè)方面綜合推進(jìn)。第一，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)需要在數(shù)據(jù)授權(quán)過(guò)程中建立健全的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)機(jī)制，通過(guò)技術(shù)手段加強(qiáng)數(shù)據(jù)的加密存儲(chǔ)和傳輸，防止數(shù)據(jù)被截獲或篡改，明確數(shù)據(jù)授權(quán)方和使用方的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)責(zé)任，制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)使用規(guī)范和違約責(zé)任條款，同時(shí)引入數(shù)據(jù)信托、數(shù)據(jù)沙盒等新型數(shù)據(jù)治理機(jī)制，提高數(shù)據(jù)授權(quán)過(guò)程的透明度和可信度。第二，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需要建立科學(xué)、客觀的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系，對(duì)數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、時(shí)效性進(jìn)行全面評(píng)估，鼓勵(lì)數(shù)據(jù)授權(quán)方和使用方共同參與到數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估過(guò)程中，形成良性互動(dòng)機(jī)制。對(duì)于低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，需要明確其處理方式和責(zé)任歸屬，通過(guò)技術(shù)手段提高數(shù)據(jù)質(zhì)量或限制其使用。第三，在技術(shù)迭代中，需要構(gòu)建靈活、高效的數(shù)據(jù)授權(quán)模式，以促進(jìn)數(shù)據(jù)資源的共享和流通。包括鼓勵(lì)數(shù)據(jù)授權(quán)方和使用方建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的合作關(guān)系，共同推動(dòng)生成式人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。同時(shí)，還需要充分考慮技術(shù)的多樣性和復(fù)雜性，制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)授權(quán)方案和政策措施，明確數(shù)據(jù)授權(quán)方和使用方的權(quán)利義務(wù)關(guān)系以及法律責(zé)任承擔(dān)方式，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)授權(quán)過(guò)程的監(jiān)管和執(zhí)法力度，防止數(shù)據(jù)濫用和侵權(quán)行為的發(fā)生。最后，還需要關(guān)注國(guó)際版權(quán)法律制度的最新動(dòng)態(tài)和發(fā)展趨勢(shì)，完善我國(guó)著作權(quán)法律制度，以與國(guó)際規(guī)則接軌和協(xié)調(diào)。

人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)合法性面臨著制度難題，而數(shù)據(jù)授權(quán)模式的優(yōu)化與更新正是解決這一難題的關(guān)鍵路徑之一。通過(guò)強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、靈活應(yīng)對(duì)技術(shù)迭代需求以及完善相關(guān)法律法規(guī)體系等措施，可以推動(dòng)我國(guó)著作權(quán)法律制度的進(jìn)一步完善和發(fā)展。同時(shí)，這也將為生成式人工智能技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展提供有力保障和支持。

國(guó)務(wù)院在《關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》中指出，人工智能是引領(lǐng)未來(lái)的戰(zhàn)略性技術(shù)，影響著我國(guó)在新一輪國(guó)際科技競(jìng)爭(zhēng)中的地位。作為新一代人工智能重要技術(shù)路徑的代表，生成式人工智能在與社會(huì)生活密切互動(dòng)的同時(shí)，也為現(xiàn)有著作權(quán)法律制度帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。然而，現(xiàn)有的著作權(quán)體系并未有效回應(yīng)人工智能生成內(nèi)容的作品屬性、作者認(rèn)定以及權(quán)利歸屬等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，反而以過(guò)于嚴(yán)苛的侵權(quán)判斷規(guī)則抑制了模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集和應(yīng)用，阻礙了高質(zhì)量作品的產(chǎn)生和我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。為此，有必要在穩(wěn)固現(xiàn)有著作權(quán)法基本原則的基礎(chǔ)上，對(duì)著作權(quán)制度進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)適和發(fā)展。一方面，應(yīng)當(dāng)肯定具有獨(dú)創(chuàng)性的人工智能生成內(nèi)容受到著作權(quán)法保護(hù)，并將相關(guān)權(quán)利歸屬于生成式人工智能的使用方，以激勵(lì)其借助人工智能技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)作。另一方面，應(yīng)當(dāng)嘗試在人工智能數(shù)據(jù)訓(xùn)練活動(dòng)中引入合理使用制度和避風(fēng)港原則，并積極探索高效、安全的數(shù)據(jù)授權(quán)模式，以平衡權(quán)利人保障和人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要。（參考文獻(xiàn)略）

作者：

張平  北京大學(xué)法學(xué)院教授，北京大學(xué)人工智能研究院AI安全與治理中心主任，北京大學(xué)武漢人工智能研究院副院長(zhǎng)