人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題

研究報告

(2023年)

中國信息通信研究院知識產(chǎn)權(quán)與創(chuàng)新發(fā)展中心

2023年12月

前言

隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的深入發(fā)展，人工智能技術(shù)正迅

速推動人類社會智力創(chuàng)新、經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，以及生產(chǎn)生活方式效率

的提升。人工智能為全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供新動能的同時，也帶來了諸多

新的問題和挑戰(zhàn)。當前人工智能知識產(chǎn)權(quán)治理正處于法律研究和規(guī)則

制定階段，迫切需要解決全球范圍內(nèi)多方面的問題。一是產(chǎn)業(yè)對大模

型數(shù)據(jù)使用量級的快速提升突出了著作權(quán)作品合理使用原則問題，尤

其在原創(chuàng)作者和大模型企業(yè)的著作權(quán)使用上存在明顯爭議。二是人工

智能技術(shù)生成的作品呈現(xiàn)成倍釋放的趨勢，給當前著作權(quán)歸屬和適用

制度帶來沖擊，考驗著知識產(chǎn)權(quán)治理的能力。

各方都在積極尋求解決人工智能領域知識產(chǎn)權(quán)問題的路徑。美國

政府加速法律問題研究，產(chǎn)業(yè)主體主動承擔訓練數(shù)據(jù)和作品的侵權(quán)責

任；日本通過明晰人工智能數(shù)據(jù)訓練中的合理使用標準，平衡企業(yè)和

原創(chuàng)作者間的關系；歐盟以促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)挖掘原則為抓手，推

進著作權(quán)治理向精細化方向發(fā)展；中國通過立法和司法協(xié)同，探索人

工智能知識產(chǎn)權(quán)最佳保護模式。

各方對于人工智能技術(shù)有較大的知識產(chǎn)權(quán)風險已經(jīng)達成共識，知

識產(chǎn)權(quán)制度必須適應新的現(xiàn)實和新的法律挑戰(zhàn)，形成符合產(chǎn)業(yè)和各方

行為預期的知識產(chǎn)權(quán)治理理念和規(guī)范?；谛碌娜斯ぶ悄馨l(fā)展階段的

知識產(chǎn)權(quán)治理理念，需要堅持產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)先的原則，秉持共商共建理

念，推動輸入端和輸出端關鍵規(guī)則構(gòu)建，探索治理主體創(chuàng)新。

目錄

一、人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況和知識產(chǎn)權(quán)環(huán)境.............................1

（一）人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況......................................1

（二）人工智能產(chǎn)業(yè)知識產(chǎn)權(quán)環(huán)境..................................3

二、現(xiàn)階段全球人工智能領域主要知識產(chǎn)權(quán)問題.........................4

（一）輸入端數(shù)據(jù)訓練的合理使用問題..............................5

（二）輸出端內(nèi)容著作權(quán)保護范圍問題..............................8

三、人工智能領域各方知識產(chǎn)權(quán)治理相關實踐..........................11

（一）美國：政府加速法律研究，產(chǎn)業(yè)主體承擔責任.................11

（二）日本：明晰合理使用原則，避免侵犯原著作權(quán).................14

（三）歐盟：保護企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘，推進治理精細水平.................15

（四）中國：明確尊重知識產(chǎn)權(quán)，立法司法協(xié)同探索.................17

（五）小結(jié)：各方積極應對挑戰(zhàn)，治理路徑逐漸清晰.................19

四、人工智能知識產(chǎn)權(quán)治理展望......................................21

（一）完善治理理念.............................................22

（二）健全治理規(guī)則.............................................23

（三）統(tǒng)籌治理主體.............................................24

表目錄

表1輸入端合理使用爭議.............................................5

表2輸出端著作權(quán)保護爭議...........................................9

表3各方應對人工智能著作權(quán)問題的保護路徑..........................21

人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

一、人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況和知識產(chǎn)權(quán)環(huán)境

（一）人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況

人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）被視為引領未來產(chǎn)業(yè)

發(fā)展的戰(zhàn)略性新興技術(shù)，正在推動著一場全新的科技變革和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

隨著機器學習（machinelearning）、計算機視覺（computervision）、

自然語言處理（naturallanguageprocessing）等領域的快速進展和技術(shù)

不斷完善，人工智能對社會的智力創(chuàng)新和進步、經(jīng)濟的提質(zhì)增效，以

及生產(chǎn)和生活效率的提升都產(chǎn)生了深刻的影響。

從發(fā)展階段來看，深度學習技術(shù)的快速突破正在驅(qū)動人工智能以

前所未有的速度逼近通用智能。自2014年起，隨著以生成式對抗網(wǎng)

絡（GenerativeAdversarialNetwork，簡稱GAN）為代表的深度學習

算法的提出和迭代更新，人工智能處理單一任務水平大幅提升，專用

式人工智能技術(shù)逐漸成熟。而2022年底美國開放人工智能研究中心

（OpenAI）發(fā)布的ChatGPT則代表了通用式人工智能的技術(shù)進化，

聚焦于人機交互的封閉環(huán)境，人工智能已經(jīng)能夠同時實現(xiàn)多項復雜的

任務能力。深度學習在未來仍將持續(xù)“大模型+大算力+大數(shù)據(jù)”的主

導路線，逐漸逼近人機交互環(huán)境下的有限度通用智能，這也對算力、

研發(fā)等工程化能力提出更高要求。同時，海量專用小模型正在更深入

與行業(yè)核心業(yè)務能力相結(jié)合。在“大模型主導，行業(yè)小模型應用落地”

兩類路線疊加驅(qū)動下，人工智能將持續(xù)規(guī)?；瘧?，并不斷逼近與人、

環(huán)境交互協(xié)同的通用智能。

從產(chǎn)業(yè)布局看，領軍企業(yè)持續(xù)迭代基礎通用大模型，主導力量正

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

在逐步形成。一是，領軍企業(yè)持續(xù)迭代基礎通用大模型，完善各類模

型能力布局，探索產(chǎn)業(yè)服務模式。以OpenAI的GPT-4，谷歌（Google）

的bard，百度文心一言大模型，科大訊飛星火大模型等為代表，大語

言模型正在逐步將其能力范圍擴大至金融、醫(yī)療、能源等領域，探索

大模型落地的專業(yè)化場景。二是，開源模型技術(shù)體系打破閉源模型壟

斷壁壘。以元宇宙公司（Meta）Llama2模型，穩(wěn)定人工智能公司

（StabilityAI）的穩(wěn)定擴散模型（stablediffusion），斯坦福大學羊駝

（Alpaca）模型等為代表，開源模型已成為部分企業(yè)及高校研究機構(gòu)

的發(fā)力點，逐步賦能更多開發(fā)者和學習者，加速產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展和進步。

三是，貼合業(yè)務場景的專業(yè)大模型紛紛入局。例如上海人工智能實驗

室開發(fā)的全球首個城市級實景三維大模型書生·天際，網(wǎng)易游戲伏羲

大模型等，創(chuàng)新主體及行業(yè)企業(yè)緊跟大模型熱潮，與自身業(yè)務場景結(jié)

合，提升對外服務能力。

從商業(yè)化落地來看，人工智能行業(yè)主流產(chǎn)品形態(tài)是生成式人工智

能（AIGeneratedContent，簡稱AIGC）。目前，大模型在日常辦公、

文本創(chuàng)作、圖像視頻生成、游戲等領域擁有較大發(fā)展?jié)摿?，商業(yè)化前

景相對清晰。在文本生成端，AIGC已經(jīng)可以利用自然語言生成技術(shù)

自動生成文章、小說、新聞摘要、詩歌等文本內(nèi)容；在圖片生成端，

圖片風格轉(zhuǎn)換、圖像修復和補充、生成藝術(shù)作品等產(chǎn)品正逐漸落地；

在音視頻生成端，合成音樂、生成環(huán)境音效、視頻合成和特效生成等，

AIGC可以提升制作效率。未來，AIGC能夠針對科學發(fā)現(xiàn)類的任務，

逐步滲透生產(chǎn)力變革。大模型有望作為基礎賦能工具，發(fā)現(xiàn)更多領域

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

通解，在更多領域?qū)崿F(xiàn)價值創(chuàng)造和產(chǎn)業(yè)升級，如解決數(shù)學問題，發(fā)現(xiàn)

新材料配方，配合藥物研發(fā)預測藥物理化性質(zhì)等。

（二）人工智能產(chǎn)業(yè)知識產(chǎn)權(quán)環(huán)境

知識產(chǎn)權(quán)問題是企業(yè)對于使用生成式人工智能的首要擔憂。在德

國人工智能內(nèi)容治理公司Acrolinx于2023年8月對86家財富500強

公司的調(diào)查中1，近三分之一的受訪者表示，知識產(chǎn)權(quán)是使用生成式

AI的最大擔憂。而由代碼管理公司Gitlab對超過1000名從業(yè)者開展

的調(diào)查發(fā)現(xiàn)2，95%的高級技術(shù)主管認為知識產(chǎn)權(quán)和隱私保護是使用

AIGC的首要考慮對象，也有79%的受訪者擔心人工智能工具會獲取

知識產(chǎn)權(quán)或私人數(shù)據(jù)。

究其根本，還是現(xiàn)有的人工智能技術(shù)在著作權(quán)、專利權(quán)、商標權(quán)、

反不正當競爭等方面都面臨法律挑戰(zhàn)。在著作權(quán)方面，人工智能應用

程序生成文學和藝術(shù)作品的能力日益增強，可利用大模型模擬人類思

維活動、從事智力成果的生成與傳播活動，這對著作權(quán)制度一直與人

類的創(chuàng)造精神以及對人類創(chuàng)造力表達的尊重、獎勵和鼓勵立場產(chǎn)生挑

戰(zhàn)。如算法和模型的訓練階段，人工智能訓練數(shù)據(jù)可能存在輸入端的

侵權(quán)責任問題；而在內(nèi)容生成階段，輸出端的生成物是否屬于著作權(quán)

法保護范圍也備受爭議。在專利權(quán)方面，一是人工智能應用或算法是

否應被視為可專利的計算機程序或軟件，以及其可專利客體的審查規(guī)

則究竟如何細化一直備受關注；二是人工智能本身是否具備法律主體

1見/wp-content/uploads/2023/08/Acrolinx_Generative-AI_Report_FNL.pdf

2見/press/releases/2023-09-05-devsecops-report-state-of-ai-in-software-

development.html

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或?qū)＠麢?quán)人資格。在商標權(quán)方面，隨著越來越多地使用人工智能進行

營銷，以及消費者受算法推薦影響，需要重新考慮人工智能推薦算法

是否會淡化品牌的商標價值。在反不正當競爭方面，人工智能生成內(nèi)

容模糊了原創(chuàng)性辨識，難以判定內(nèi)容的真實性，使得自動化生成的內(nèi)

容可以通過虛假宣傳或誤導消費者，可能會涉嫌不正當競爭行為。

從產(chǎn)業(yè)關心熱點來看，核心問題聚焦在著作權(quán)上。一方面，需要

著作權(quán)法界定輸入端的合理使用范圍和侵權(quán)責任承擔。在人工智能數(shù)

據(jù)的輸入端，大語言模型需要使用大量語料數(shù)據(jù)。而開發(fā)者和企業(yè)在

未經(jīng)允許的情況下，通過算法設計和程序運行的自動化，利用他人著

作權(quán)作品片段組合成創(chuàng)作物表達，“洗稿”“拼湊”其他作品，可能

會構(gòu)成對他人作品的侵權(quán)。此時，需要利用著作權(quán)法上的合理使用原

則來對相關侵權(quán)行為進行合法豁免，也需要著作權(quán)法主動厘清現(xiàn)有大

模型訓練中的侵權(quán)責任認定規(guī)則。另一方面，需要著作權(quán)法明確輸出

端人工智能創(chuàng)作物的保護范圍。人工智能的創(chuàng)作活動可能涉及人類作

者和人工智能系統(tǒng)之間的合作或分工。盡管人工智能系統(tǒng)可以協(xié)助創(chuàng)

作者，但通常需要人類創(chuàng)作者來設置參數(shù)、提供指導、進行編輯和選

擇最終的創(chuàng)意成果。著作權(quán)可以保護知識和智力勞動的成果，確保創(chuàng)

作者得到應有的認可和回報，因而是明確作品權(quán)利歸屬和保護的合理

選擇。對于產(chǎn)業(yè)鏈上下游的不同參與主體，著作權(quán)法參與了重要的利

益分配環(huán)節(jié)。

二、現(xiàn)階段全球人工智能領域主要知識產(chǎn)權(quán)問題

本報告分析主要以著作權(quán)問題為主。伴隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的快速

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發(fā)展，產(chǎn)業(yè)界各方在知識產(chǎn)權(quán)領域展開博弈，有關人工智能生成物的

知識產(chǎn)權(quán)爭議也在快速出現(xiàn)。本報告對國外人工智能知識產(chǎn)權(quán)爭議和

案例進行梳理，內(nèi)容如下：

（一）輸入端數(shù)據(jù)訓練的合理使用問題

輸入端合理使用的爭議主體主要為著作權(quán)作者和大模型公司。一

方為擔心其作品被人工智能用于數(shù)據(jù)訓練和學習的原創(chuàng)作者，以美國

作家協(xié)會、GeorgeR.R.Martin、PaulTremblay、MonaAwad、紐約時

報、蓋蒂圖片等為代表。另一方被訴主體為大模型企業(yè)，如OpenAI、

微軟、谷歌等。為了提供更好的使用體驗，生成式人工智能在生成文

字作品時，必須進行大量高質(zhì)量的語料訓練。語料庫一般會包括多領

域的文本素材，如新聞、學術(shù)論文、小說、科技文章、醫(yī)學文獻等，

以確保模型具備廣泛的知識。企業(yè)一般會在使用數(shù)據(jù)之前進行數(shù)據(jù)清

洗，刪除或替換可能涉及著作權(quán)的內(nèi)容，但仍有可能使用特定的受著

作權(quán)保護內(nèi)容進行訓練。此外，大模型的多模態(tài)能力使涉案作品呈現(xiàn)

出多樣化的特點，如GeorgeR.R.Martin等訴OpenAI案涉及文字作

品，SarahAndersen等訴中道公司（Midjourney）和蓋蒂圖片（Getty

Images）訴StabilityAI公司涉及圖片作品，MatthewButterick訴GitHub

案中涉及程序代碼等。目前各方對大模型訓練中合理使用的標準不盡

相同，也因此引發(fā)各方主體困擾和爭議。

表1輸入端合理使用爭議

原告/爭議被告/爭議針

案情

發(fā)起方對方

程序員兼Butterick認為，GitHubCopilot大模型在生成代碼

GitHub,微軟,

律師時使用了GitHub上開源代碼的代碼片段，但未經(jīng)

OpenAI

Matthew原創(chuàng)作者的許可，構(gòu)成侵犯著作權(quán)。GitHub、微軟

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Butterick和OpenAI對此表示否認，稱Copilot在使用GitHub

，聯(lián)合上的開源代碼進行訓練時，只會使用公共領域的代

Joseph碼，不會使用任何受著作權(quán)保護的代碼。案件仍在

Saveri律審理中。此外，Butterick在其個人網(wǎng)站上稱，2022

師事務所年11月，他們起訴了GitHub；2023年1月，他們

起訴了StabilityAI；2023年6月，他們代表Paul

Tremblay和MonaAwad起訴了OpenAI3。

2023年1月，三名插畫師SarahAndersen,Kelly

McKernan,KarlaOrtiz在美國加利福尼亞州北區(qū)地

方法院起訴了Midjourney,DeviantArt和Stability

三名插畫AI。原告認為，被告使用的訓練素材中包含了他

師，Sarah們的作品，但這些公司在使用這些素材時并未獲

中道公司

Andersen,得他們的許可，構(gòu)成侵犯著作權(quán)。被告

(Midjourney)

KellyMidjourney、DeviantArt和StabilityAI對此表示

,DeviantArt,

McKernan否認，稱他們在使用這些素材時采取了合理的措

StabilityAI

,Karla施來避免侵權(quán)。他們表示，他們只會使用公共領

Ortiz域的素材，或者從創(chuàng)作者處獲得許可的素材。

2023年10月，美國加州北區(qū)地方法院法官駁回了

其中兩位的索賠，只保留了Andersen對Stability

AI的著作權(quán)索賠，并駁回了其他權(quán)利要求4。

2023年2月，蓋蒂圖片聲稱，StabilityAI通過自己

的軟件系統(tǒng)，未經(jīng)許可自動爬取蓋蒂圖片多達1200

萬張圖像。蓋蒂圖片認為這些行為構(gòu)成了著作權(quán)侵

蓋蒂圖片

權(quán)，因為它們未經(jīng)許可就復制和運用了蓋蒂圖片的

（GettyStabilityAI

圖像，此外，蓋蒂圖片認為StabilityAI的繪畫作品

images）

中常常包含蓋蒂圖片的商標水印，而且作品常常是

“低質(zhì)量，沒有吸引力或具有侵犯性的”，其行為淡

化了蓋蒂圖片的商標，損害了其商標價值5。

2023年3月16日，美國唱片業(yè)協(xié)會（RIAA）聯(lián)合

美國獨立音樂協(xié)會、美國音樂家聯(lián)合會、美國出版

商協(xié)會、國際唱片業(yè)協(xié)會、錄音學院等30余個社

“人類藝

會團體組建了一個音樂人和藝術(shù)家聯(lián)盟，共同發(fā)起

術(shù)運動”

了“人類藝術(shù)運動”，以保證人工智能不會取代或

（Human人工智能公

“侵蝕”人類文化和藝術(shù)。該組織的目標是“確保

Artistry司

人工智能技術(shù)以支持人類文化和藝術(shù)的方式開發(fā)

Campaign

和使用，而不是取代或侵蝕它的方式”，該組織概

）

述了倡導人工智能最佳實踐的原則，“強調(diào)尊重藝

術(shù)家、他們的作品和他們的角色；透明度；以及遵

守現(xiàn)行法律，包括著作權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)”6。

3見/

4見/court-refuses-to-dismiss-artists-copyright-claim-against-stability-ai/

5見/2023/2/6/23587393/ai-art-copyright-lawsuit-getty-images-stable-diffusion

6見/2023/music/news/ai-copyright-human-artistry-campaign-musicians-songwriters-artificial-

intelligence-1235557582/

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

2023年6月，暢銷書作者PaulTremblay和Mona

Awad起訴OpenAI，聲稱，他們的小說被用來訓練

Paul人工智能工具。根據(jù)向舊金山聯(lián)邦法院提交的起訴

Tremblay,書，OpenAI“依賴于從公共互聯(lián)網(wǎng)上收集大量文本

OpenAI

Mona材料，包括原告的書籍”。Awad和Tremblay還聲

Awad稱，當出現(xiàn)提示時，ChatGPT會生成他們各自書籍

的摘要，這只有在ChatGPT對原告的著作權(quán)作品進

行訓練時才有可能。

2023年6月，美國作家協(xié)會及8000多名作家簽署

美國作家了一封公開信，要求公司不要在未經(jīng)許可或未支付

微軟、Meta

協(xié)會及報酬的情況下使用這些作家的作品訓練人工智能

和谷歌等公

8000多名系統(tǒng)。作家們認為，AIGC技術(shù)的開發(fā)和應用可能

司

作家會侵犯他們的著作權(quán)和利益。他們要求人工智能公

司在使用他們的作品時獲得許可并支付報酬。

OpenAI使用《紐約時報》的新聞文章來訓練其語言

模型，但未與該報進行任何授權(quán)或合作，引發(fā)了該

紐約時報OpenAI報的不滿7。該報的律師正在考慮是否起訴OpenAI，

以保護與其報道相關的知識產(chǎn)權(quán)。此外，《紐約時

報》已經(jīng)屏蔽了OpenAI在網(wǎng)上爬取數(shù)據(jù)的工具8。

George2023年9月，GeorgeR.R.Martin等作家訴稱，

R.R.OpenAI“未經(jīng)許可批量復制原告的作品”，并將受著

OpenAI

Martin等作權(quán)保護的材料輸入大語言模型，輸出結(jié)果掠奪了

作家相關作者的市場，使作者失去許可機會9。

資料整理：中國信息通信研究院

從爭議發(fā)生的原因來看，一是，權(quán)利人海量但授權(quán)機制不明晰。

首先，人工智能模型訓練需要多個來源的數(shù)據(jù)，如源自互聯(lián)網(wǎng)、公共

數(shù)據(jù)庫、個人創(chuàng)作等。由于人工智能模型訓練的范圍越來越廣，涉及

的權(quán)利人也越來越多。在文本生成模型的訓練中和在圖像生成模型的

訓練中，海量的作品都存在許可成本問題。其次，不同作品的授權(quán)機

制和價格各不相同。不同的文字、圖片、音樂作品中可能包含復雜的

獨家授權(quán)、非獨家授權(quán)、轉(zhuǎn)授權(quán)等類型，授權(quán)費用會根據(jù)作品的知名

度、使用范圍、銷量、質(zhì)量等多種指標綜合衡量和確定。因此不同的

7見/2023/08/16/1194202562/new-york-times-considers-legal-action-against-openai-as-

copyright-tensions-swirl

8見/2023/8/21/23840705/new-york-times-openai-web-crawler-ai-gpt

9見/news/technology-66866577

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

作品會有不同的授權(quán)機制。最后，授權(quán)機制不明晰導致侵權(quán)責任難以

確認。由于權(quán)利人眾多，且授權(quán)機制不明晰，因此在人工智能模型訓

練中獲得所有權(quán)利人的授權(quán)往往是一件困難的事情。即使能夠獲得部

分權(quán)利人的授權(quán)，也可能存在授權(quán)范圍不明確、授權(quán)期限不明確等問

題，從而加劇了模型訓練存在的侵權(quán)風險。

二是，各方對人工智能輸入端構(gòu)成合理使用的法律依據(jù)不同。歐

盟限定了“文本與數(shù)據(jù)挖掘機制”。在2019年3月26日最終通過的

《單一數(shù)字市場著作權(quán)指令》中，歐盟對于合理使用采用了作者默示

許可以及選擇性退出默示許可的機制，以適應人工智能的數(shù)據(jù)挖掘需

求并實現(xiàn)對于創(chuàng)新的激勵。日本選擇了“非欣賞性利用模式”。2018

年的日本《著作權(quán)法》修訂，對合理使用增加了新的豁免條款，“不

以欣賞作品原有價值為目的的利用”，即對創(chuàng)作的作品內(nèi)容本身進行

使用，而不是出于欣賞、娛樂、教育或藝術(shù)等原有價值的目的。根據(jù)

人工智能機器學習的目的，其符合“用于信息內(nèi)容本身的分析，而非

欣賞原有文化價值”的定義，因此被包含在合理使用范圍內(nèi)。美國對

合理使用的認定標準最為靈活。美國著作權(quán)法對合理使用的方式歸為

四要件，包括使用目的和性質(zhì)，著作權(quán)作品的性質(zhì)，使用部分占被利

用作品的比例，以及作品對潛在市場價值的影響。美國對合理使用抽

象的規(guī)定模式使得法院在個案中有較大的靈活裁量空間，由此為創(chuàng)業(yè)

公司和科技公司開拓了較大的發(fā)展空間。

（二）輸出端內(nèi)容著作權(quán)保護范圍問題

輸出端內(nèi)容著作權(quán)保護的爭議主體為人工智能用戶和著作權(quán)登

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記機構(gòu)。根據(jù)美國著作權(quán)法，著作權(quán)的登記是對著作權(quán)權(quán)屬、效力及

所述事實的初步證據(jù)，也是著作權(quán)侵權(quán)訴訟和主張法定賠償?shù)那疤釛l

件，因此圖片登記是相關人獲得著作權(quán)保護的合理選擇。而對于被登

記的作品，著作權(quán)保護的核心訴求是證明作品的獨創(chuàng)性，以及區(qū)分保

護的主體。一方面，由人工智能生成的作品創(chuàng)造性思維的表達并不明

晰，現(xiàn)有著作權(quán)法無法解釋人工智能是否能夠獨立創(chuàng)作作品。另一方

面，對于人工智能應以何種地位出現(xiàn)在著作權(quán)作品中，是否可以作為

“作者”存在爭議。

表2輸出端著作權(quán)保護爭議

原告/爭議被告/爭議

案情

發(fā)起方針對方

法院裁定生成式人工智能創(chuàng)造的作品不能登記著作

權(quán)。2022年6月，原告StephenThaler使用文生圖式

人工智能“創(chuàng)造力機器”（CreativityMachine）產(chǎn)出了

一張名為《天堂入口（ARecentEntrancetoParadise）》

的圖像。他以“創(chuàng)造力機器”為作者向美國著作權(quán)局

遞交了著作權(quán)登記申請，并解釋稱該作品由計算機算

Stephen美國著作

法自動生成。著作權(quán)局以缺乏人類作者身份、人類并

Thaler權(quán)局

未參與創(chuàng)作該作品等理由駁回申請。在陳述申辯、復

議未果后，Stephen向美國哥倫比亞特區(qū)聯(lián)邦巡回法院

提起了訴訟。2023年8月，法院判決生成式人工智能

創(chuàng)造的作品不能登記著作權(quán)。法院認為，人類作者身

份是著作權(quán)的基本要求，完全由人工系統(tǒng)生成的、沒

有人類參與的作品不符合著作權(quán)保護的條件。

圖書作者KristinaKashtanova此前將其創(chuàng)作的漫畫書

插畫家《ZaryaoftheDawn》向美國著作權(quán)局提起注冊，書中

Kristina美國著作使用了部分由Midjourney創(chuàng)作的插圖。美國著作權(quán)局

Kashtanov權(quán)局此前曾接受了這一注冊。2023年2月，美國著作權(quán)局

a表示將撤回對Midjourney部分的著作權(quán)保護，認為由

Midjourney技術(shù)生成的圖片不屬于人類著作成果。

資料整理：中國信息通信研究院

從爭議發(fā)生的原因來看，一是，堅持獨創(chuàng)性標準是人工智能創(chuàng)作

物獲得著作權(quán)保護的理論障礙。問題集中在對獨創(chuàng)性中“創(chuàng)造性思維”

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

和“貢獻參與”的要求。一方面，對人工智能的“創(chuàng)造性思維”標準

是否應該設置較為苛刻的門檻存在爭議。著作權(quán)法對作品的獨創(chuàng)性要

求并不需要極高的創(chuàng)新程度，只需一定程度地與現(xiàn)有作品不同即可。

因此，要求人工智能生成的作品具有像愛因斯坦相對論那樣的開創(chuàng)性，

或者像學位論文一樣經(jīng)過嚴格的重復率檢測顯得過于苛刻。另一方面，

人工智能生成的作品需要考察創(chuàng)作過程中人類對于最終表達的直接

貢獻度。在創(chuàng)作意圖方面，人工智能并不具備傳統(tǒng)意義上人類主動的

“創(chuàng)作意圖”，被動需要人類的啟發(fā)和參與，尚不具備完全的獨立自

主性。因此，人類在人工智能生成中的表達參與，即直接貢獻，對于

最終生成作品的形態(tài)和呈現(xiàn)至關重要。

二是，堅持人類主體地位是人工智能創(chuàng)作物獲得著作權(quán)保護的制

度障礙。一方面，在案例中，以美國為代表，堅持著作權(quán)法中對人類

創(chuàng)作主體的地位。在Burrow-GilesLithographicCo.v.Sarony案中，美

國最高法院的意見就體現(xiàn)出，人類創(chuàng)造力始終是著作權(quán)保護的必要條

件。即使透過新工具或在新媒介上展現(xiàn)創(chuàng)造力，亦無不同。因此，一

般將人類認定為著作權(quán)歸屬者。另一方面，目前的法律條文還沒有體

現(xiàn)出對人工智能創(chuàng)作者主體資格的支持。美國著作權(quán)法102條認定，

“人類作者身份是美國著作權(quán)保護的先決條件”。中國著作權(quán)法體現(xiàn)

出的主體則是“公民、法人或者非法人組織”。在當前的技術(shù)水平下，

人工智能還不能完全擁有與人類相同的智力和思想，人類智力是通用

型的，而人工智能還遠未達到通用型人工智能的水平，人們在實際生

活中也并不接受人工智能擁有與自然人同樣的人格和地位。

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

從現(xiàn)有規(guī)定來看，大模型訓練全流程不可避免地涉及到知識產(chǎn)權(quán)

侵權(quán)，適應人工智能產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的知識產(chǎn)權(quán)制度如何構(gòu)建，成為數(shù)

字經(jīng)濟時代需要回答的重要問題之一。

三、人工智能領域各方知識產(chǎn)權(quán)治理相關實踐

（一）美國：政府加速法律研究，產(chǎn)業(yè)主體承擔責任

為了更好地應對人工智能技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)，美國政府采取了一系

列措施，包括推進人工智能法律立法節(jié)奏、增加聽證會和意見征詢等

手段。美國企業(yè)為了解決目前業(yè)界對于人工智能知識產(chǎn)權(quán)的擔憂，承

諾為商業(yè)客戶使用人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)侵權(quán)承擔訴訟和賠償

費用，進一步保障了使用者的權(quán)益。

在政策制定方面，美國政府加速制度明晰節(jié)奏。第一，美總統(tǒng)頒

布行政令要求制定人工智能著作權(quán)政策10。行政令責成美國商務部11制

定內(nèi)容認證和水印技術(shù)指南，以方便標記原創(chuàng)內(nèi)容，并檢測人工智能

生成的合成內(nèi)容。該認證的目標是將人工智能生成的內(nèi)容與其他人類

原創(chuàng)內(nèi)容區(qū)分開來，并可方便驗證內(nèi)容的真實性，用于鑒定數(shù)字內(nèi)容

的著作權(quán)。同時，行政令指示美國專利商標局和美國著作權(quán)局就可能

采取的與人工智能著作權(quán)有關的政策向總統(tǒng)提出建議，包括對人工智

能生成作品的保護范圍，以及在大模型訓練中如何處理受著作權(quán)保護

的作品。最后行政令進一步指示國土安全部制定培訓、分析和評估計

劃，以解決與人工智能商業(yè)秘密竊取和知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)風險。

10見/en/insights/newsupdates/11/president-biden-signs-sweeping-artificial-intelligence-

executive-order

11美國商務部下轄美國專利商標局，負責知識產(chǎn)權(quán)有關政策的制定。

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

第二，美國國會舉辦多場聽證會聽取人工智能知識產(chǎn)權(quán)立法建議。

美國參議院司法委員會舉辦三次人工智能知識產(chǎn)權(quán)聽證會。一是鼓勵

保護人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)。專家普遍認為，人工智能生成的內(nèi)

容具有一定的獨創(chuàng)性，應受到著作權(quán)法的保護。同時，人工智能生成

的內(nèi)容通常是基于大量數(shù)據(jù)進行訓練的，其中可能包含受著作權(quán)保護

的作品，在確定人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)歸屬和侵權(quán)行為時，需要

綜合考慮各方面因素。二是明確合理使用原則應適用于人工智能生成

領域，肯定了著作權(quán)的既定合理使用原則是平衡人工智能領域競爭利

益的最佳方式，雖然某些團體要求為使用內(nèi)容訓練人工智能模型付費，

但大家都認為人工智能開發(fā)者不可能與每個擁有訓練人工智能模型

的數(shù)據(jù)著作權(quán)利益的權(quán)利人進行談判并獲得許可。最后，聽證會建議

國會加強人工智能領域知識產(chǎn)權(quán)立法，建議明確人工智能生成內(nèi)容的

著作權(quán)歸屬規(guī)則，幫助創(chuàng)作者有效維權(quán)；加強對人工智能生成內(nèi)容的

著作權(quán)侵權(quán)的執(zhí)法力度，以保護消費者；制定人工智能監(jiān)管框架，防

止人工智能技術(shù)被用于非法目的侵犯隱私權(quán)。

第三，美國專利商標局加強意見征詢，但主流觀點認為現(xiàn)有法律

已經(jīng)足夠適應當前情況。2019年10月，美國專利商標局12在征詢了

律師協(xié)會、行業(yè)協(xié)會、學術(shù)界和國內(nèi)外電子、軟件、媒體和制藥行業(yè)

后，發(fā)表了《人工智能和知識產(chǎn)權(quán)政策的公眾意見》報告。報告指出，

主流觀點認為人工智能是工具而非作者，不具備獨立的創(chuàng)作意識。根

據(jù)傳統(tǒng)著作權(quán)法的有償工作原則，只有自然人可以成為作者。二是人

12美國專利商標局隸屬于美國商務部，有權(quán)就知識產(chǎn)權(quán)（IP）政策、保護和執(zhí)法向美國總統(tǒng)、商務部長和

美國政府機構(gòu)提供建議，其中也包括著作權(quán)政策的建議。

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

工智能的獨創(chuàng)性爭議較大。一些人認為，如果人工智能生成的作品具

有充分獨創(chuàng)，并且沒有人類干預，就應該獲得著作權(quán)保護，關鍵問題

是確定人工智能系統(tǒng)的所有者或控制人是否應該獲得著作權(quán)。三是輸

入端數(shù)據(jù)訓練合理使用原則不夠明確。一些評論者認為這可能侵犯著

作權(quán)，而另一些人認為應該考慮合理使用原則，并提出為著作權(quán)人提

供補償。

在產(chǎn)業(yè)界探索方面，已有企業(yè)愿意主動承擔知識產(chǎn)權(quán)風險。微軟

承諾為商業(yè)客戶使用人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)侵權(quán)承擔訴訟和賠

償費用。2023年9月7日，微軟宣布為商業(yè)客戶做出新的副駕駛

（Copilot）大模型著作權(quán)承諾13。該承諾規(guī)定，只要商業(yè)用戶在使用

微軟Copilot生成內(nèi)容時，開啟了Copilot內(nèi)置的著作權(quán)審查和防護機

制，在發(fā)現(xiàn)侵權(quán)行為時，微軟將采取措施并向原創(chuàng)作者支付賠償。如

果第三方起訴商業(yè)客戶使用微軟的Copilot或其生成的輸出侵犯著作

權(quán)，微軟將為客戶辯護并支付訴訟導致的任何不利判決或和解金額。

該承諾是微軟對人工智能生成內(nèi)容著作權(quán)問題的積極回應。微軟希望

保護原創(chuàng)作者的權(quán)益，并促進人工智能技術(shù)的健康發(fā)展。谷歌承諾若

商業(yè)客戶使用谷歌云的AIGC服務，一切訓練數(shù)據(jù)侵權(quán)或生成物侵權(quán)

將由谷歌進行賠償。2023年10月12日，谷歌表示他們將為使用其

DuetAI和VertexAI產(chǎn)品的商業(yè)用戶提供法律保護，以防他們因侵犯

著作權(quán)而面臨訴訟。這一承諾旨在消除對生成式人工智能可能侵犯著

作權(quán)規(guī)定的擔憂14。谷歌表示，它將遵循“雙管齊下、行業(yè)首創(chuàng)的方

13見/on-the-issues/2023/09/07/copilot-copyright-commitment-ai-legal-concerns/

14見/blog/products/ai-machine-learning/protecting-customers-with-generative-ai-

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

法”進行知識產(chǎn)權(quán)賠償。一是輸入端訓練數(shù)據(jù)的賠償，在谷歌使用訓

練數(shù)據(jù)創(chuàng)建人工智能大模型的過程中，侵犯第三方知識產(chǎn)權(quán)的任何指

控，都將由谷歌承擔。二是生成物的賠償，當生成物由客戶創(chuàng)建時，

谷歌的賠償義務適用于其生成物侵犯第三方知識產(chǎn)權(quán)的指控。以上的

賠償包括訴訟費用及可能產(chǎn)生的著作權(quán)費用。谷歌提醒用戶，只有在

沒有故意創(chuàng)建或使用生成物來侵犯他人權(quán)利，并且在引用時標明來源

的情況下，該賠償才適用。

（二）日本：明晰合理使用原則，避免侵犯原著作權(quán)

一方面，日本政府明晰了輸入端的合理使用標準，明確鼓勵數(shù)據(jù)

訓練。2018年，日本對《著作權(quán)法》進行了修訂，在第30條第4款

中增加了“不以欣賞作品原有價值為目的的利用”豁免條款，即對創(chuàng)

作的作品內(nèi)容本身進行使用，而不是出于欣賞、娛樂、教育或藝術(shù)等

原有價值的目的。而大模型的數(shù)據(jù)訓練是針對數(shù)據(jù)本身的內(nèi)容進行學

習，并不是出于個人本身的價值欣賞目的，符合《著作權(quán)法》的規(guī)定。

這次修改總體上擴大了合理使用的范圍，旨在鼓勵創(chuàng)新，以適應人工

智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的興起。自2023年以來，日本政府又通過多項

措施強調(diào)現(xiàn)有的合理使用標準不會動搖。先是在2023年4月24日，

日本文部科學大臣永岡桂子在記者會中表示，日本法律不會保護人工

智能模型訓練集中使用的著作權(quán)材料，也即允許人工智能模型訓練對

于著作權(quán)人作品的利用，無論是出于非營利或商業(yè)目的，無論是復制

還是復制以外的行為。然后在2023年5月17日，日本參議院通過了

indemnification

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

一項新的著作權(quán)法修正案，但未對第30條第4款進行修改，這表明

立法者認為該規(guī)定足以適應生成式人工智能等新技術(shù)帶來的著作權(quán)

挑戰(zhàn)。最后在2023年6月，日本文化廳與內(nèi)閣AI戰(zhàn)略部門在《人工

智能與著作權(quán)法關系》解釋性文件中明確，在開發(fā)和訓練階段，應鼓

勵開發(fā)者創(chuàng)新但不應侵害著作權(quán)人正當利益。在將他人的著作權(quán)作品

用于AI開發(fā)時，如果“使用行為不是為了侵占他人表達的思想或感

受，則可以未經(jīng)著作權(quán)所有者的許可使用受著作權(quán)保護的作品”。

另一方面，日本政府明確以侵犯原有著作權(quán)為目的的數(shù)據(jù)訓練，

屬于侵權(quán)行為。根據(jù)2018年修訂的日本《著作權(quán)法》，在數(shù)據(jù)訓練

的限制條件上，使用形式應為作品的“非表達性利用”，即“不是為

了表達作品而使用作品”的使用形式。它明確定義了侵權(quán)行為：一，

行為目的不是對作品文本內(nèi)容信息的分析和機器內(nèi)部的加工處理等

行為；二，行為旨在向公眾傳播作品的表達內(nèi)容。例如，以制作可以

感受到原始照片“所表達的本質(zhì)特征”的圖像為目的，從風景照片中

提取必要的信息制作數(shù)字圖像；或者將出售的作品著作權(quán)數(shù)據(jù)庫復制，

用于人工智能模型訓練，屬于侵權(quán)行為，因為以上行為超過了必要限

度，損害著作權(quán)人正當權(quán)益。如果認定AI圖像與現(xiàn)有作品相似或基

于現(xiàn)有作品創(chuàng)作，著作權(quán)人可以申請著作權(quán)侵權(quán)的損害賠償或禁令，

而侵權(quán)人也可能受到刑事處罰。

（三）歐盟：保護企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘，推進治理精細水平

在加速人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，歐盟明確了開發(fā)者進行數(shù)據(jù)挖掘

時的合理使用原則。歐盟在2019年通過的《單一數(shù)字市場著作權(quán)指

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

令》中解決了人工智能輸入端數(shù)據(jù)學習中的侵權(quán)責任。其創(chuàng)設了第3

條“以科學研究為目的的文本和數(shù)據(jù)挖掘”和第4條不限制目的的“文

本和數(shù)據(jù)挖掘”合理使用情形，以解決文本與數(shù)據(jù)挖掘?qū)χ鳈?quán)保護

帶來的挑戰(zhàn)。第4條規(guī)定的“不限制目的的文本和數(shù)據(jù)挖掘”情形適

用于商業(yè)領域中的模型訓練活動。這一規(guī)定采用了作者默示許可大數(shù)

據(jù)企業(yè)將內(nèi)容用于機器學習，并賦予作者選擇自己的作品可以不被用

于機器學習的權(quán)利。核心是對在“文本和數(shù)據(jù)挖掘”過程中的“作品

復制行為”進行豁免。要求是獲取被訓練作品和其他內(nèi)容必須合法，

同時著作權(quán)人未明確保留文本和數(shù)據(jù)挖掘的權(quán)利。其合理使用的范圍

廣泛，適用于商業(yè)領域的模型訓練，條件相對寬松，僅要求內(nèi)容合法

獲取且著作權(quán)人未明確保留文本和數(shù)據(jù)挖掘的權(quán)利，能顯著降低模型

訓練平臺的著作權(quán)風險。

在人工智能產(chǎn)業(yè)治理方面，歐盟推進知識產(chǎn)權(quán)規(guī)則適用的精細化

水平。歐盟在人工智能公司的監(jiān)管和治理上以《人工智能法案》《數(shù)

字市場法》《數(shù)字服務法》等為制度保障。2023年歐洲議會通過的《人

工智能法案》從保護權(quán)利人自由決定權(quán)與利益角度出發(fā)，要求徹底記

錄任何用于訓練AI系統(tǒng)如何生成類似于人類作品的文本、圖像、視

頻和音樂的著作權(quán)材料。這將使權(quán)利人知道其博客文章、電子書、科

學論文或歌曲是否已被用于ChatGPT等人工智能模型的訓練，然后

他們可以決定其作品是否可以被復制并尋求補償。對于生成式人工智

能工具如ChatGPT，法案嘗試按照其潛在風險進行分類，將透明度要

求與風險級別掛鉤，并實施不同的監(jiān)管措施，強大計算能力的模型將

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

面臨更嚴格的規(guī)定。此外，用于數(shù)據(jù)訓練模型的數(shù)據(jù)也將受到額外審

查，這意味著對于封閉數(shù)據(jù)源模型的數(shù)據(jù)合規(guī)性要求將更為嚴格。盡

管歐盟在實施這一法案方面可能需要數(shù)年時間，但這無疑是一個在人

工智能發(fā)展和數(shù)據(jù)使用規(guī)范方面值得關注的法律方向。

（四）中國：明確尊重知識產(chǎn)權(quán)，立法司法協(xié)同探索

其一，網(wǎng)信辦出臺辦法明確必須尊重知識產(chǎn)權(quán)。國家網(wǎng)信辦聯(lián)合

七部門發(fā)布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》已施行，其中第

四條第三項、第七條第二項要求在使用生成式人工智能的過程中必須

尊重知識產(chǎn)權(quán)、不得侵害他人依法享有的知識產(chǎn)權(quán)。該辦法的規(guī)定，

為規(guī)范生成式人工智能服務的知識產(chǎn)權(quán)保護提供了法律依據(jù)。生成式

人工智能服務提供者應當嚴格遵守該辦法的規(guī)定，尊重知識產(chǎn)權(quán)，保

護原創(chuàng)作者的合法權(quán)益。

其二，司法明晰人工智能知識產(chǎn)權(quán)的保護條件?！胺屏致蓭熓聞?/p>

所訴百度案”15明確了人類參與AI生成是獨創(chuàng)性的必要來源。原告菲

林律所利用“威科先行”法律信息庫，設置相應的檢索條件，由該計

算機軟件智能生成了關于影視娛樂行業(yè)司法數(shù)據(jù)的分析報告，并在此

報告的基礎上整理創(chuàng)作了推送文章。被告百度未經(jīng)菲林律所許可，在

刪除了涉案文章的署名、引言、檢索概況等部分內(nèi)容后，在其經(jīng)營的

百家號平臺上發(fā)布被訴侵權(quán)文章。2019年5月，北京互聯(lián)網(wǎng)法院一審

宣判此案，判決認定計算機軟件智能生成的涉案文章內(nèi)容不構(gòu)成作品，

但其相關內(nèi)容亦不能自由使用，百度未經(jīng)許可使用涉案文章內(nèi)容構(gòu)成

15（2018）京0491民初239號北京菲林律師事務所訴北京百度網(wǎng)訊科技有限公司著作權(quán)侵權(quán)糾紛一案民

事判決書，北京互聯(lián)網(wǎng)法院，/cac/zw/1556272978673.html

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

侵權(quán)。在針對人工智能生成的作品的獨創(chuàng)性判定上，法院認為，考察

個性化來源時，需要基于數(shù)據(jù)差異產(chǎn)生的個性化特征，因為差異是由

不同的數(shù)據(jù)選擇、軟件選擇或圖形類別選擇所致，亦非原告自身智力

創(chuàng)作獲得，因此不能體現(xiàn)原告的獨創(chuàng)性表達，故不具有獨創(chuàng)性。“騰

訊訴上海盈訊科技案”16明確了企業(yè)的參數(shù)選擇和設置構(gòu)成獨創(chuàng)性參

與。騰訊公司自主開發(fā)了一套基于數(shù)據(jù)和算法的智能寫作輔助系統(tǒng)，

名為“Dreamwriter”，用以滿足規(guī)模化和個性化的內(nèi)容業(yè)務需求。2018

年8月20日，深圳騰訊公司在騰訊證券網(wǎng)站上首次發(fā)表了一篇財經(jīng)報

道文章，并在涉案文末尾注明“本文由騰訊機器人Dreamwriter自動撰

寫”。本案的被告上海盈訊公司未經(jīng)騰訊公司許可和授權(quán)，在文章發(fā)

表當日在其運營的網(wǎng)站轉(zhuǎn)載了文章。2019年12月，深圳市南山區(qū)人民

法院法院宣判，判決認為Dreamwriter軟件生成的內(nèi)容構(gòu)成文字作品。

法院并沒有打破作品必須是作者的智力創(chuàng)作的一般法律規(guī)則，為了證

明該人工智能產(chǎn)品構(gòu)成作品，法院在判決書中強調(diào)，本案所涉文章是

由原告深圳騰訊公司的首席創(chuàng)作團隊成員使用Dreamwriter軟件生成

的。創(chuàng)作團隊在數(shù)據(jù)輸入、觸發(fā)條件設置、模板選擇、語料風格等方

面的安排和選擇是與涉案文章的具體表達形式直接相關的智力活動，

該文章的表達形式是由原告主要創(chuàng)作團隊相關人員的個性化安排和

選擇決定的。因此，涉案作品具有獨創(chuàng)性，屬于我國著作權(quán)法保護的

文字作品。也就是說，本案中法院認定的作品并沒有完全脫離人類的

智力活動，并非完全由人工智能產(chǎn)生的文字內(nèi)容。它們不是由人工智

16（2019）粵0305民初14010號深圳市騰訊計算機系統(tǒng)有限公司訴上海盈訊科技有限公司侵害著作權(quán)及

不正當競爭糾紛案民事判決書，深圳市南山區(qū)人民法院

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

能獨立創(chuàng)造的，而只是人類智力活動在人工智能協(xié)助下的結(jié)果。

綜合以上的兩個案例可以看出，兩個案例在獨創(chuàng)性判定，作品構(gòu)

成判定、人工智能參與程度、侵權(quán)認定依據(jù)方面都有不同。在第一個

案例中，法院更強調(diào)數(shù)據(jù)和軟件選擇對獨創(chuàng)性判定的影響，認為計算

機軟件智能生成的文章內(nèi)容不構(gòu)成作品，強調(diào)差異并非由原告自身智

力創(chuàng)作獲得而是由人工智能選擇獲得，侵權(quán)認定主要基于百度未經(jīng)許

可使用涉案文章內(nèi)容而不是基于作品的獨創(chuàng)性。而在第二個案例中，

法院更注重人類創(chuàng)作團隊在智力活動中的直接參與，認定由人工智能

生成的內(nèi)容構(gòu)成文字作品并受到著作權(quán)法保護，強調(diào)了原告創(chuàng)作團隊

在數(shù)據(jù)輸入和語料風格等方面的智力活動使涉案作品是人工智能協(xié)

助下人類智力活動的結(jié)果，認定侵權(quán)與作品的獨創(chuàng)性密切相關。

其三，北京互聯(lián)網(wǎng)法院一審判決人工智能生成圖片應當被認定為

作品，受到著作權(quán)法保護。2023年11月27日，北京互聯(lián)網(wǎng)法院針對人

工智能生成圖片著作權(quán)侵權(quán)糾紛作出一審判決。原告李某使用AI生成

涉案圖片后發(fā)布于小紅書平臺；被告系百家號博主，發(fā)布文章配圖使

用了原告該AI生成的圖片，原告遂起訴。北互審理后認為，涉案人工

智能生成圖片（AI繪畫圖片）具備“獨創(chuàng)性”要件，體現(xiàn)了人的獨創(chuàng)

性智力投入，應當被認定為作品，受到著作權(quán)法保護等17。該案被譽

為我國AI生成圖片相關領域的第一案。

（五）小結(jié)：各方積極應對挑戰(zhàn)，治理路徑逐漸清晰

總結(jié)來看，人工智能的知識產(chǎn)權(quán)問題引起了各方的積極關注和回

17見微信公眾號“知產(chǎn)力”文章，《AI生成圖片著作權(quán)侵權(quán)第一案判決書》，2023年11月29日，

/s/Wu3-GuFvMJvJKJobqqq7vQ

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

應。在輸入端數(shù)據(jù)的合理使用方面，各方普遍認為應該保障作者所享

有的著作權(quán)，并探索賦予作者一定的主動權(quán)，使其能夠選擇其作品不

被用于機器學習。如表3所示，這種思路在歐盟《人工智能法案》和

日本《著作權(quán)法》修訂案中都得到了體現(xiàn)，即通過法律手段推動對大

模型訓練數(shù)據(jù)的合理使用和責任豁免機制的制度設計和法律制定。由

于各方的法律體系和文化背景不同，對于著作權(quán)的單獨授權(quán)問題，業(yè)

界普遍認為不可行。因此，需要尋找能夠達成各方共識的合理使用合

法性基礎，以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和保護作者權(quán)益的平衡統(tǒng)一。這不僅對于

人工智能產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展具有建設性意義，也有利于促進社會文學藝

術(shù)的發(fā)展和繁榮。在解決人工智能知識產(chǎn)權(quán)問題時，需要綜合考慮技

術(shù)發(fā)展、市場規(guī)則、法律制度等多個方面。各方應該加強溝通協(xié)調(diào)，

共同探討合理使用人工智能技術(shù)的合法性和可行性，以實現(xiàn)人工智能

產(chǎn)業(yè)和文學藝術(shù)的共同發(fā)展。

在輸出端內(nèi)容的保護方面，如表3所示，各方普遍認為現(xiàn)有的著

作權(quán)法能夠合理地保護人工智能生成的內(nèi)容。只有在人工智能的生成

過程中有人類干預，并且滿足著作權(quán)保護所需的其他條件，才能滿足

獨創(chuàng)性的要求，從而獲得著作權(quán)保護。由于人工智能目前仍處于發(fā)展

階段，考慮到當前的人工智能發(fā)展水平和世界各方的審查和保護條件，

目前還沒有給予人工智能生成物獨立的著作權(quán)保護手段。因此，在著

作權(quán)機制的適用方面，應該側(cè)重于作品的文化屬性，注重對獨創(chuàng)作品

的保護，同時支持人工智能創(chuàng)作的發(fā)展進步，以順應著作權(quán)法變革的

未來趨勢。通過平衡人工智能生成物與人類創(chuàng)作作品的權(quán)益保護，可

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

以促進人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新和進步，同時也有利于文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)

展和繁榮。

表3各方應對人工智能著作權(quán)問題的保護路徑

國家/

輸入數(shù)據(jù)訓練使用方面輸出內(nèi)容著作權(quán)保護方面

區(qū)域

·舉行聽證會討論·作品的可著作權(quán)性是討論重點

·根據(jù)現(xiàn)行知識產(chǎn)權(quán)法律，·若用戶對于輸出內(nèi)容不具有創(chuàng)造性

美國“合理使用”四要件存在靈活貢獻（投入/干預）和控制，則不應獲

的裁量空間。得著作權(quán)保護

·人工智能不能成為作者

·不是為了侵占權(quán)利人表達·用戶創(chuàng)造性意圖+創(chuàng)造性貢獻+創(chuàng)造

的思想或感受，不損害著作性表達想法/感受，可以獲得著作權(quán)保

日本

權(quán)人利益，即構(gòu)成合理使護

用?！みm用與現(xiàn)有著作權(quán)侵權(quán)相同的標準

·以科學研究為目的的文本

和數(shù)據(jù)挖掘例外

·“文本和數(shù)據(jù)挖掘”例

歐盟外，作者默示許可+選擇性退

出默示許可

·徹底記錄任何用于訓練AI系統(tǒng)如何生成類似于人類作品的文本、

圖像、視頻和音樂的著作權(quán)材料（人工智能法案）

·國家網(wǎng)信辦聯(lián)合七部門發(fā)·人工智能生成內(nèi)容的形式?jīng)Q定了獨

布的《生成式人工智能服務創(chuàng)性判斷標準的差異，強調(diào)人對作品

管理暫行辦法》已施行，其的參與程度。

中第四條第三項、第七條第·需要進一步判定使用人對人工智能

中國

二項要求在使用生成式人工生成物主張權(quán)利針對的是思想還是表

智能的過程中必須尊重知識達

產(chǎn)權(quán)、不得侵害他人依法享

有的知識產(chǎn)權(quán)。

資料整理：中國信息通信研究院

四、人工智能知識產(chǎn)權(quán)治理展望

人工智能時代，創(chuàng)造性勞動、人機協(xié)作的既有范式已在發(fā)生轉(zhuǎn)變。

人工智能對于內(nèi)容創(chuàng)作模式的更新本質(zhì)上即是技術(shù)革新對于知識產(chǎn)

權(quán)既有利益平衡制度的挑戰(zhàn)。“十四五”時期，是乘勢而上打造人工

智能技術(shù)知識產(chǎn)權(quán)新優(yōu)勢的關鍵機遇期，與人工智能技術(shù)發(fā)展水平相

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

適應的人工智能知識產(chǎn)權(quán)治理需要不斷構(gòu)建完善，為人工智能產(chǎn)業(yè)高

質(zhì)量發(fā)展提供關鍵支撐。

（一）完善治理理念

在治理理念方面，平衡著作權(quán)權(quán)利人、大模型經(jīng)營者和社會公共

利益的權(quán)利要求。人工智能知識產(chǎn)權(quán)治理牽涉到多個利益主體，需要

綜合考慮多方的權(quán)利與義務。首先，回應著作權(quán)權(quán)利人獲得合理的報

酬和著作權(quán)保護的呼聲。在前人工智能時代，著作權(quán)作者是著作權(quán)的

主體。在人工智能時代，著作權(quán)作者是人工智能創(chuàng)作的源泉。算法生

成的內(nèi)容正逐漸模糊創(chuàng)作的邊界，因此需要明確知識產(chǎn)權(quán)的歸屬。通

過建立透明的權(quán)益分配機制，確保創(chuàng)作者在人工智能創(chuàng)作中獲得公正

的回報，不僅能夠激勵創(chuàng)新，也有助于保護著作權(quán)權(quán)利人的創(chuàng)作積極

性。其次，降低大模型經(jīng)營者的知識產(chǎn)權(quán)風險。大模型經(jīng)營者是科技

進步和創(chuàng)新發(fā)展技術(shù)的主體。只有通過鼓勵投入，支持技術(shù)進步探索，

人工智能大模型才能提高性能和智能化水平，構(gòu)建一個互利共贏的人

工智能生態(tài)系統(tǒng)，加速技術(shù)進步。因此，治理理念應該堅持鼓勵技術(shù)

發(fā)展。同時，大模型經(jīng)營者作為人工智能技術(shù)的關鍵推動者，應當積

極采取措施，建立著作權(quán)合規(guī)框架和保護機制，確保數(shù)據(jù)和算法的合

法使用，防范知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)行為，確保在發(fā)展過程中對知識產(chǎn)權(quán)的尊

重，才能化解知識產(chǎn)權(quán)風險。最后，促進社會的知識普惠與文化創(chuàng)新

的共同繁榮。人工智能的發(fā)展不應該僅僅服務于少數(shù)人或企業(yè)，可以

堅持知識普惠的理念，確保人民群眾受益于人工智能的應用，最大化

人工智能技術(shù)對社會的積極影響，促進科技發(fā)展造福更廣泛的群體。

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

在推動知識共享的同時，利用人工智能強大的創(chuàng)造力，可以創(chuàng)作更多

文化作品，創(chuàng)造文化消費場景，提供文化增長新動能，促進文化產(chǎn)業(yè)

進一步繁榮。

（二）健全治理規(guī)則

一是主動明晰數(shù)據(jù)訓練的合理使用規(guī)則。受人工智能生成物對現(xiàn)

有知識產(chǎn)權(quán)保護制度的沖擊，全球人工智能產(chǎn)業(yè)都在進入產(chǎn)業(yè)發(fā)展和

產(chǎn)權(quán)保護的二元博弈。從著作權(quán)法的發(fā)展歷程來看，從文字藝術(shù)作品

到影視作品，其保護的客體和權(quán)利內(nèi)容的范圍也隨著技術(shù)的更新逐漸

擴大。針對人工智能對于輸入端數(shù)據(jù)訓練的合理使用，應積極主動確

立法律配套規(guī)則。推動政策引導企業(yè)對數(shù)據(jù)進行合規(guī)使用，推動知識

產(chǎn)權(quán)法律規(guī)則完善是必然之舉，主動強化現(xiàn)有數(shù)據(jù)訓練法律規(guī)則與知

識產(chǎn)權(quán)法律的對接和融合。因此，當前著作權(quán)法更應積極主動跟上技

術(shù)更新節(jié)奏，加入數(shù)據(jù)訓練的著作權(quán)豁免條款，可以借鑒日本“非欣

賞性原則”中針對機器學習的數(shù)據(jù)使用豁免，或者學習歐盟從“數(shù)據(jù)

挖掘”角度整體化解知識產(chǎn)權(quán)風險，加快相關規(guī)范確立的進程。二是

加快人工智能生成物保護范圍的法律研究。以生成式人工智能對專利、

著作權(quán)產(chǎn)生的影響為主要對象，深入展開理論研究，討論人工智能對

于權(quán)利人保護和網(wǎng)絡空間運轉(zhuǎn)產(chǎn)生的影響，利用司法判例、政策制定

等路徑探索技術(shù)和法治的發(fā)展階段和下一步繼續(xù)發(fā)展的方向。研究生

成物在法律體系中的地位，制定規(guī)則明確生成物的責任，如損害賠償

或者不良影響等。

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人工智能知識產(chǎn)權(quán)法律問題研究報告（2023年）

（三）統(tǒng)籌治理主體

充分發(fā)揮各方主體參與，建立起綜合、平衡、適應性強的人工智

能知識產(chǎn)權(quán)治理體系。一是提高行業(yè)組織和標準機構(gòu)圍繞內(nèi)容生成產(chǎn)

業(yè)治理的內(nèi)容質(zhì)量，制定行業(yè)標準，推動行業(yè)聯(lián)合研發(fā)著作權(quán)合規(guī)工

具。統(tǒng)一的生成式人工智能標識或者水印可以降低開發(fā)成本、產(chǎn)品生

產(chǎn)成本和內(nèi)容風險，確保行業(yè)在技術(shù)和商業(yè)層面能夠健康、可持續(xù)地

發(fā)展。二是鼓勵企業(yè)主體和開發(fā)者參與著作權(quán)治理流程。企業(yè)可以開

發(fā)知識產(chǎn)權(quán)檢測和內(nèi)容可靠性工具，對生成內(nèi)容采取機器審核、內(nèi)容

分類分級等手段，加強內(nèi)容的審核和把控，確保內(nèi)容的真實性、合法

性和可靠性。主動對生成物的傳播平臺加強管理和監(jiān)督，主動對生成

物顯著標識，做到合規(guī)安全的運營。企業(yè)可以通過合同分配人工智能

作品的權(quán)利和義務，促進產(chǎn)業(yè)上下游的參與主體充分參與著作權(quán)的利

益分配。企業(yè)間可以就知識產(chǎn)權(quán)使用達成許可和合作協(xié)議，共享技術(shù)、

研發(fā)成果，加速產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和進步。三是倡導社會公眾積極參與，普及

人工智能知識產(chǎn)權(quán)對社會的影響，確保治理體系符合公眾期望，同時

尊重隱私和知識產(chǎn)權(quán)保護原則。普及人工智能技術(shù)常識，讓公眾更好

地了解人工智能技術(shù)的本質(zhì)、應用和發(fā)展趨勢，更好地理解和使用相

關技術(shù)和產(chǎn)品。提升公眾的科技素養(yǎng)，使公眾能夠更好地理解和應對

科技變革帶來的挑戰(zhàn)和機遇。通過了解和掌握人工智能技術(shù)，公眾可

以更好地發(fā)揮自身的創(chuàng)新能力，將人工智能技術(shù)應用到生活和工作中，

提高生產(chǎn)力和效率。

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中國信息通信研究院知識產(chǎn)權(quán)與創(chuàng)新發(fā)展中心

地址：北京市海淀區(qū)花園北路52號

郵編：100191

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傳真/p>

網(wǎng)址：

目錄

一、人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況和知識產(chǎn)權(quán)環(huán)境.............................1

（一）人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況......................................1

（二）人工智能產(chǎn)業(yè)知識產(chǎn)權(quán)環(huán)境..................................3

二、現(xiàn)階段全球人工智能領域主要知識產(chǎn)權(quán)問題.........................4

（一）輸入端數(shù)據(jù)訓練的合理使用問題..............................5

（二）輸出端內(nèi)容著作權(quán)保護范圍問題..............................8

三、人工智能領域各方知識產(chǎn)權(quán)治理相關實踐..........................11

（一）美國：政府加速法律研究，產(chǎn)業(yè)主體承擔責任.................11

（二）日本：明晰合理使用原則，避免侵犯原著作權(quán).................14

（三）歐盟：保護企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘，推進治理精細水平.................15

（四）中國：明確尊重知識產(chǎn)權(quán)，立法司法協(xié)同探索.................17

（五）小結(jié)：各方積極應對挑戰(zhàn)，治理路徑逐漸清晰.................19

四、人工智能知識產(chǎn)權(quán)治理展望....