杭州互联网法院针对“奥特曼案”发出的首份涉生成式人工智能司法建议书，不仅是对个案裁判的延伸，更是对技术革新与法律规则碰撞的前瞻性回应。建议书从“通知+必要措施”机制完善、LoRA模型（低秩适应模型）监管、知识产权日常管理、企业合规建设四个维度，为生成式AI平台的版权治理提供了系统性框架，建议发出后很快得到企业回应，相关的具体回应措施也非常有针对性。
笔者作为该案原告代理律师，结合司法建议和企业回应的核心内容，探讨如何重塑AI时代的平台版权保护机制。
在传统互联网侵权纠纷中，“通知-删除”规则是平台免责的核心依据。然而，生成式AI的技术特性使得侵权内容可能通过模型训练与用户指令快速扩散，因此需要对权利人的投诉更快地做出反应。司法建议中的完善“通知+必要措施”机制正是针对这一点。
对此，企业回复采取了包含显著投诉入口优化、处理流程透明化、专职团队建设等举措，其本质是更加积极主动的响应投诉。更具体的做法还可以考虑例如白名单机制，为符合条件的版权方开放“快速通道”，允许其上传正版素材并自动巡查识别侵权线索；发布透明度报告；每月公布侵权拦截数据、误判率及优化措施，接受公众监督。
在投诉处理过程中，一个新的问题是，除了对具体生成内容的处理，还包括了对侵权LoRA模型的处理，判决书要求“对于被诉侵权的奥特曼LoRA模型，被告公司均应予以删除，并应停止提供相关奥特曼LoRA模型的发布和应用服务”。理由是，法院认为，仅删除LoRA模型的封面图或示例图无法彻底制止侵权，因模型本身包含奥特曼形象的独创性特征，可能被用户反复使用生成更多侵权内容，所以应立即停止提供相关奥特曼LoRA模型的发布和应用服务。
可见，在定向模型训练和发布平台上，“通知-删除”这一避风港机制所要覆盖的侵权行为已经涵盖了模型本身，尤其是对特殊训练过的Lora模型，如果其作用就用定向生成侵权内容，则不但应该删除模型，还需要停止提供对应的发布和应用服务，这一点值得所有大模型平台关注。
该案的核心争议点之一，是被告平台允许用户上传奥特曼形象训练LoRA模型，并利用其定向生成侵权内容。LoRA模型因其轻量化、易传播的特性，成为用户定制化生成内容的主要工具，但也成为版权侵权的“放大器”。
建议书中提出“加强对LoRA模型的平台监管”，对于LoRA模型这种新技术的合规管理给出了方向。平台采取的措施也非常有针对性，贯穿了LoRA模型的生命周期。笔者认为，在模型的不同阶段可以结合现有的技术能力采取不同的具体措施，包括，训练阶段筛查：对用户上传的训练素材进行关键字、版权标识识别（如数字水印检测），拦截明显侵权内容；生成阶段过滤：通过图像相似度算法，限制生成内容与原作的实质性相似度阈值（类似市面上已有的伪原创检测）；模型分享管理：对涉及知名IP的LoRA模型建立分级标签，限制其公开传播范围。
这些举措没有囿于传统“避风港原则”的局限，把重心从“事后处理”前移至“过程干预”，让技术创新始终处于人的控制之下。并非所有的平台都要使用如此高强度的技术措施，法律仍然会考量平台的合规成本和效果之间的平衡，但是对于大模型而言，从其各个生命周期入手，潜入合规措施，一定是未来的方向。
杭州互联网法院建议的第三个方面是“强化平台知识产权日常管理”，笔者认为，该条主要是针对平台上用户已发布的内容。如果说前面的举措是模型管控，那么这个则是模型内容管控，旨在构建健康的AIGC内容生态。
结合企业采取的针对性措施，笔者认为可以做的合规动作包括，算法权重调整：在推荐系统中增加版权合规权重，降低侵权内容曝光概率；用户行为引导：通过协议条款明确禁止使用未授权IP训练模型，并对违规用户实施梯度处罚；数据可追溯性：利用区块链等技术记录模型训练数据来源，为版权争议提供溯源证据。
不难发现，在技术越来越复杂的今天，单纯的人工管理内容已经完全滞后于产业发展，因此引入技术治理模式才是解决之道，不论是内容算法上的调整，还是侵权行为溯源，都体现了“技术合规”的理念，这种治理模式不仅降低法律风险，更可以高效推动平台从“流量至上”向“价值优先”转型。
值得肯定的是，杭州互联网法院的司法建议，首次在司法层面系统回应了生成式AI的版权平台治理难题，生成式AI的版权治理本质是技术理性与法律价值的动态平衡。杭州“奥特曼案”的司法建议以精细化规则回应技术复杂性，以协同共治替代单向监管，为AI时代的版权保护树立了新范式。其核心价值在于关注到AI生成过程的不同阶段：数据输入、训练、输出、使用，对训练阶段相对宽容，对生成和使用两阶段从严管控，很好地平衡了技术创新与版权保护，堪称AIGC平台合规的样板。
（作者系浙江垦丁律师事务所主任）
