AIGC相关的法律热点问题之著作权

来源：Audrey Wang ’25

在这个信息发达的数字环境中，AIGC（生成式人工智能）占据主导地位，与版权法的关系是一个复杂且不断变化的挑战。AIGC是Artificial Intelligence Generated Content的缩写，中文名称为生成式人工智能。该技术利用机器学习算法和大量数据来自动化创作，根据用户输入的关键词或者要求生成内容，以协助或取代手动内容生成。从艺术作品和音乐创作到书面文章甚至软件代码，所有这些都可以在AIGC的协助下完成。

从以上不难看到，AIGC的用处很大。然而，AIGC的出现带来了许多组织和法律实体必须解决的紧迫问题。随着这种技术的不断发展，围绕作品所有权和归属问题也变得越来越复杂，而这还只是茫茫大海问题里的其中一个。传统的版权法通常将著作权或版权归属于人类创作者，人工智能或机器均不能享有这些权利。然而，这对处理AIGC生成或在创作过程中缺乏人类投入的作品构成了重大障碍。这种模糊性使得全球许多司法机构，包括重要国际组织，在承认AIGC为作者或版权所有者的问题上出现了不同法律观点和判例。此外，AIGC的普及也凸显了潜在的安全和伦理问题。例如，对版权材料进行训练的人工智能算法可能会无意中侵犯现有作品权利人的著作权，从而导致法律纠纷，并给维护公平的数字生态系统带来挑战。因此，应对这些多方面的挑战至关重要。通过回顾不同国家与组织AIGC的相关法律规定和相关案件研究与实例，本文将具体探讨AIGC能否被视为作者或版权所有者，能否纳入著作权保护范围。

第一部分：了解AIGC如何运作

I.AIGC的工作流程

AIGC的核心工作流程主要包括三个步骤。首先是数据采集和预处理，需要收集大量的训练数据，包括文本、图像、视频等，并对其进行清洗和规范化，使其更适合后期的模型训练。其次是模型训练，通过利用深度学习等技术，在海量的训练数据上构建生成模型，使其学会内容的生成规律。最后是内容生成，将训练好的生成模型应用于实际的任务中，输入相关的提示信息，模型就能据此生成出对应的文字、图像等全新的内容。

II.AIGC在内容生成领域的不同场景

AIGC在内容生成领域有广泛的应用，而这里就不得不说到AIGC的四个主要场景，分别是文本处理、音频处理、图像处理和视频处理。目前，文本处理是AIGC相关技术最接近普通消费者的应用场景。例如，Open AI开发的ChatGPT是一个免费的自然语言处理（NLP）模型，几乎可以为任何问题生成答案。正如麦肯锡公司发布的关于AIGC的文章中所提到，ChatGPT可以在短短的十秒内生成一篇被评论称为“A级”的文章，还可以通过用户的需求改变写作风格。另一种比较常见的生成式人工智能是艺术模型，如Open AI开发的智能作图程序DALL-E。它可以根据用户要求创造出独特、美丽的图像，属于图像处理这一场景。类似这样程序的还有Midjourney，Stable Diffusion等，可以根据文本描述生成图像或者进行图像风格迁移、图像编辑等。

III.区分生成式人工智能与人工智能辅助内容组织

人工智能生成内容（也就是AIGC）和人工智能（AI）辅助内容组织之间存在着关键的区别。前者是由人工智能自主创建全新的输出内容，后者则是指人工智能在不从根本上改变现有内容核心要素的前提下，协助建构和增强现有内容。例如，AIGC可以根据用户提供的关键词生成全新的图像内容。这种完全由人工智能主导的内容创作过程，可以视为AIGC的典型应用场景。相比之下，用于辅助内容组织的人工智能可以对现有图像进行分类和标记，以提高内容的可访问性和可搜索性。这种情况下，人工智能没有从根本上改变图像内容本身，而是在现有内容的基础上进行优化和增强，因此属于AI辅助内容组织的范畴。

IV.区分生成式人工智能与其他非人工智能软件工具

对于生成式人工智能与其他非人工智能软件工具，美国版权局有明确的观点。如果作品仅由AI技术根据用户提示生成，由于缺乏人类作者身份的要素，该作品将不受版权保护。但如果人类艺术家以足够有创意的方式选择或则安排AI生成的资料，并对其进行修改以符合版权保护标准，使得最终作品包含足够的人类创作元素，那么这种作品仍然可以获得版权保护。例如，利用Adobe Photoshop编辑图像的视觉艺术家仍然是修改过的图像的作者。关键在于人类对作品表达的创造性控制程度，以及作品中“实际形成”的作者身份要素。

第二部分：不同国家的法律架构与涉及AIGC的著名法律案件

在全球范围，不同国家与组织对于AIGC在著作权方面的法律规定存有差异。这不仅体现在各国相关法律法规的内容上，也反映在针对AIGC相关案件的审理结果中。

当前，美国，英国，新加坡，以及中国等主要国家都在针对AIGC著作权保护问题展开了探索与实践。通过对比分析以上这四个国家的法律架构以及相关的著名案例，我们可以更全面地了解AIGC著作权领域的法律现状及未来走向。

I.美国

作为全球科技大国，美国在技术创新与进步方面一直处于领先地位。美国科技发展的成就往往能够引领和推动全球技术创新，同时也能激发其他国家加大对AIGC等前沿领域的投资和研发力度，形成良性竞争。

为进一步规范AIGC的发展与应用，美国白宫于2023年10月30日发布《关于安全、可靠和可信地开发和使用人工智能的行政令》(“Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence”)。该行政令明确了美国政府人工智能政策方针的法律框架，并在第十二部分（Sec. 12）（a）条中提出成立白宫人工智能委员会，负责协调联邦政府各机构的相关工作，及“确保人工智能相关政策的有效定制、开发、沟通、行业参与和及时实施”。

此外，2023年3月16日，美国版权局发布了《版权登记指南：包含人工智能生成材料的作品》（”Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence”）。按照指南的说法，当人工智能技术决定其输出的表现元素（文学、艺术或音乐领域的表达、选择或安排）时，生成的材料就不是人类创作的产物。因此，该材料不受版权保护，必须在注册申请中声明放弃。

这里就要说到两起具有代表性的美国案件。首先是斯蒂芬·泰勒诉美国版权局（Stephen Thaler v. USCO）。美国计算机科学家斯蒂芬·泰勒（Stephen Thaler）试图为他的人工智能系统“创造力机器（Creative Machine）”生成的艺术作品申请版权，但美国版权局（USCO）拒绝了他的申请，理由是作品没有人类作者。法官分析了《版权法》（Copyright Law）中代词的含义，推断“作者”应该指的是人类，排除了人工智能系统。不过，法官也承认，随着时代进步和人工智能的发展，人们对于人工智能系统作为“作者”所需的人类参与程度提出了质疑。但在本案中，泰勒的主张仍超出了《版权法》的范畴，属于专利申请的领域。最终，哥伦比亚特区地区法院（District Court for the District of Columbia）在2023年8月裁定人类创造力是有效版权主张的核心要素，驳回了原告泰勒的简易判决动议，批准了被告版权局的交叉简易判决动议。

涉案图片《A Recent Entrance to Paradise》

此案件引发了关于人工智能作品所有权的法律争议。法院的裁决强调了人类创造性在版权保护中的核心地位，为未来类似案件的审理提供了思考。

美国的另外一起案件涉及艺术家克里斯蒂娜·卡什塔诺娃（Kristina Kashtanova）申请作品版权的问题。开始，她为作品《黎明的扎里亚》(Zarya of the Dawn）申请版权中自称是作品的唯一作者，并由美国版权局批准。但随后版权局发现，卡什塔诺娃在创作过程中使用人工智能工具“Midjourney”生成大部分图像，而她并未在申请中注明这一点。卡什塔诺娃的律师随后致信版权局，详细解释了卡什塔诺娃作为作品的作者的理由，包括文字内容完全由她撰写，Midjourney只是辅助工具，她对图像的裁剪、构图和排列也体现了人类创作成分等。最终，版权局于2023年2月做出裁决，同意文本受版权保护，并承认卡什塔诺娃对图文选择和编排的贡献。但由于Midjourney的不受用户的控制性，版权局拒绝承认她为单个图像版权作者。因此，美国版权局最终决定取消原有的版权证书，并重新颁发一份覆盖她创造的表现性材料的。

以上两个案件都反映了AIGC在创作领域所带来的法律争议，也强调了人类创造性在版权保护中的核心地位。然而，具体的裁决结果和论证还存在一些差异，即使是在同一个国家AIGC的现行法律法规基础上做出的决定。

II.英国

英国《1988年版权、外观设计和专利法》(“UK Copyright, Designs and Patents Act”)（“CDPA”）第 178 条允许在没有人类作者的情况下对AIGC生成的作品提供版权保护。但是，机器或非人类行为者不能享有版权。CDPA的措辞并不明确是否人类替身作者（human stand-in author）必须表现出与传统作品相同的技能和判断力才能满足独创性要求。

英国法律对AIGC产成作品和AI辅助完成作品之间的区别也不明确，对“创作所需的安排”有不同的解释，这表明作者身份有可能属于设计人工智能系统的公司或程序员。因此，这对责任产生了影响——一些平台要求用户承担侵权输出的责任，而像Adobe等公司则向用户保证他们不会承担版权侵权责任。

2023年，英国最高法院（UK Supreme Court）在“Thaler v Comptroller-General of Patents, Designs and Trade Marks [2022] UKSC 49”案件中作出了重要裁决，明确指出人工智能（AI）不能作为专利的“发明人”。背景是这样：斯蒂芬·泰勒根据1977年《专利法》（“Patents Act 1977”）提交了两份关于新的实用装置和方法的专利申请。申请是根据1977年法案提交的，但授权申请表上注明泰勒不是发明人。他接到通知说需要在16个月内提交一份发明人声明，并说明他获得专利授权的权利来源。泰勒坚持认为，发明人是一台名为 DABUS 的机器。它由人工智能驱动，可以自主行动。泰勒要求举行听证会，以证明他提供的信息符合1977年《专利法》规则的要求。2019年12月4日，被申请人主计长听证官裁定，DABUS不能被视为1977年《专利法》的发明人，泰勒无权仅凭其对DABUS的所有权申请专利。因此，泰勒的上诉被高等法院和上诉法院驳回。

法院在这起案件中做出的裁决凸显了英国现行专利法的基本要求，即专利申请必须由自然人提出，无法涵盖由AIGC自主完成的发明创造。

III.新加坡

新加坡于2024年5月30日发布了《生成式人工智能治理模型框架》 (“Model AI Governance Framework for Generative AI”)。该框架文件中指出，建立一个值得信赖的人工智能生态系统对于利用人工智能为公共利益服务至关重要。同时，该文件承认需要开展进一步的工作，以提供一个更可靠的人工智能生态系统。

框架文件重点强调了AIGC透明度的重要性，即确定谁在哪一阶段做了什么，以及内容数据的来源。这也可以最大程度上帮助确定作品的著作权问题。

与此同时，美国和新加坡两个国家在AIGC的领域都有相似的监管措施。两国都认为，在持续创新的同时要解决AIGC的相关问题，并且全球合作可以降低风险，加速研发。之所以有这些共同点，是因为美国和新加坡都致力于使AIGC的可访问性和可实用性更广泛，即“民主化”人工智能的使用。

在著作权这方面，新加坡最高法院裁定，对AIGC产出的版权保护只适用于人类作者创作的原创有形作品。这一要求并不一定意味着所有作者都必须具名，但一个或多个共同或单独工作的人类作者的存在是至关重要的。虽然某些AIGC成果可被视为共同作者，但这些人必须合作才能被认定为共同作者。

目前，新加坡尚未出现与AIGC跟著作权相关的重大案件。

新加坡的情况可以与英国的情况相比较。根据英国CPDA第178条，没有作者的AIGC生成作品自创作之日起受50年保护。根据英国CPDA第9（3）条，为作品创作做出必要安排的人被视为该作品的作者。因此，即使作者不详，AI输出作为AIGC生成的作品也受版权保护。

IV.中国

在中国，AIGC还未达到普及的地步，主要是因为技术成熟度有待提升，涉及到国家安全问题，且行业应用场景也有限。目前，AIGC的使用还局限于商业利益领域，虽然应用受限，但已经出现了一些相关的法律案件。

根据我国2023年8月15日起施行的《生成式人工智能服务管理暂行办法》第一章中的第二条规定，利用生成式人工智能技术向中华人民共和国境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务，都需要遵守该法律。

在一起具体的案件中，原告李昀锴在Stable Diffusion（一种广泛使用的绘画大模型软件，也是AIGC的一种程序）中输入一个提示词，创建了一幅人物图片。随后，他以“春风送来了温柔”为题将该图片发布到小红书上。紧接着，诗歌爱好者被告刘某创建了有百家号账号，未经许可将该照片发布在名为《三月的爱情，在桃花里》的文章。

据李昀锴介绍，AIGC被用于创作艺术作品的图像。目前，在开源作者网络上有数以万计的模型可供免费下载，用户可以自由选择模型的创建方式。在模型选择、提示词输入、生成参数等方面都应体现出作者的独到之处，这也是对作品的肯定。

在作品的独创性这一方面，北京互联网法院判决时认为，李昀锴的图片生成过程尽管没有使用笔画出具体的线条，也没有完全告知稳定扩散模型，但其本质上是一个使用稳定扩散模型的绘画过程。法院还指出，李昀锴对字符、布局和参数的选择和安排受到提示词和提示词的影响。法院认为，李昀锴的审美选择和个性判断在最终的画面“春风送柔情”中得到了体现。

争议的焦点在于AIGC生成的图片是否属于作品，以及这些作品应如何归属各自的版权。在北京互联网法院审理案件中，指出原告有机会根据自己的智力投入和个人表达选择相关图片。因此，原告被视为涉案图片的作者，有权享有这些图片的版权。

总结

总的来说，AIGC的快速发展给版权法和相关政策带来了不确定性。不同国家和地区在这个问题上的法律规定存在差异。比如，英国允许对无人类作者的AIGC作品提供版权保护，但未明确是否人类替身作者必须具备传统作品的同等技能和判断力。而美国和中国则认为AIGC作品的输出端人工智能本身并非著作权人。

此外，作者认定和责任归属也因国家而异。即使美中两国都认为AIGC不是输出端的著作权人，但对于使用AI生成作品的创作过程是否符合著作权法定义也有不同看法。

AIGC技术的健康发展及其在公共安全、法律等方面的应用，需要相关部门和专家进一步研究和制定针对性的法规政策。重点应放在明确AIGC作品的知识产权归属，技术使用者的责任边界，以及AIGC在特定领域的合规性等方面，确保AIGC技术的规范化应用，最大限度地发挥其积极作用，同时防范其可能产生的风险。

以下为参考资料：

https://blog.csdn.net/DFCED/article/details/136107612

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https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai

https://www.copyright.gov/docs/zarya-of-the-dawn.pdf

https://law.justia.com/cases/federal/district-courts/district-of-columbia/dcdce/1:2022cv01564/243956/24/

https://www.twobirds.com/en/insights/2022/singapore/copyright-protection-for-ai-generated-works-in-singapore 

https://pec.ac.uk/blog_entries/copyright-protection-in-ai-generated-works/#:~:text=However%2C%20since%20copyright%20cannot%20vest,rights%20apply%20to%20the%20work

https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/contents

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_25963744 

https://www.dazeddigital.com/art-photography/article/60654/1/can-ai-ever-be-creative-new-court-case-law-creativity-machine-stephen-thaler

https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=2mbM1wHwQhk

https://www.coe.int/en/web/commissioner/-/safeguarding-human-rights-in-the-era-of-artificial-intelligence