生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)及其治理

生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)及其治理目錄內(nèi)容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.2研究目的和意義．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31.3文獻(xiàn)綜述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3生成式人工智能概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42.1生成式人工智能的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52.2生成式人工智能的類型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52.3生成式人工智能的技術(shù)原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73.1創(chuàng)作作品的權(quán)利歸屬風(fēng)險(xiǎn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73.2內(nèi)容侵權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93.3侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定風(fēng)險(xiǎn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．103.4商業(yè)模式的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11國(guó)內(nèi)外版權(quán)治理現(xiàn)狀．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．124.1國(guó)際版權(quán)治理體系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．134.2我國(guó)版權(quán)治理體系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．144.3國(guó)內(nèi)外版權(quán)治理的比較分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15生成式人工智能版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的治理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．185.1法律法規(guī)層面．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．185.1.1完善版權(quán)法律法規(guī)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．195.1.2明確生成式人工智能作品的版權(quán)屬性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．205.2技術(shù)層面．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．215.2.1防止內(nèi)容侵權(quán)的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．215.2.2數(shù)字指紋技術(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．235.2.3版權(quán)管理平臺(tái)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．245.3行業(yè)自律層面．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．255.3.1建立行業(yè)規(guī)范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．265.3.2加強(qiáng)行業(yè)自律．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．275.4國(guó)際合作層面．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．285.4.1建立國(guó)際版權(quán)合作機(jī)制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．285.4.2推動(dòng)國(guó)際版權(quán)規(guī)則制定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．306.1國(guó)內(nèi)外生成式人工智能版權(quán)糾紛案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．316.2案例啟示與借鑒．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．321.內(nèi)容概括生成式人工智能（AI）的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)及其治理是一個(gè)復(fù)雜且多維度的問題，隨著技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的拓展而變得愈加顯著。生成式AI通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)集來模仿人類創(chuàng)造力，從而能夠創(chuàng)作出文本、圖像、音樂乃至視頻等原創(chuàng)內(nèi)容。然而，這一過程也引發(fā)了諸多版權(quán)相關(guān)的法律挑戰(zhàn)和社會(huì)倫理問題。1.1研究背景隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)取得了突破性進(jìn)展，其中生成式人工智能（GenerativeAI）作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，近年來受到了廣泛關(guān)注。生成式人工智能能夠通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成文本、圖像、音頻等多種類型的內(nèi)容，為各行各業(yè)帶來了前所未有的創(chuàng)新機(jī)遇。然而，隨著生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用日益廣泛，其版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)問題也日益凸顯，成為社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)。首先，生成式人工智能在創(chuàng)作過程中可能會(huì)無意識(shí)地侵犯他人的版權(quán)，如生成的內(nèi)容與他人的作品高度相似，甚至完全復(fù)制。這種侵權(quán)行為不僅損害了原作者的合法權(quán)益，也侵犯了公眾的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。其次，生成式人工智能的作品屬性模糊，難以界定其是否構(gòu)成作品，以及作品的歸屬問題。這為版權(quán)法的適用和版權(quán)糾紛的解決帶來了巨大挑戰(zhàn)。此外，生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)還表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：人工智能創(chuàng)作的作品可能存在原創(chuàng)性問題，難以確定其是否具有獨(dú)創(chuàng)性，進(jìn)而影響作品的版權(quán)歸屬。人工智能創(chuàng)作過程中涉及到的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)處理問題，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)版權(quán)的爭(zhēng)議。1.2研究目的和意義本研究旨在深入探討生成式人工智能（GenerativeAI）在創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用及其帶來的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)問題。具體研究目的如下：分析生成式人工智能的創(chuàng)作原理和技術(shù)特點(diǎn)，為理解其如何產(chǎn)生版權(quán)問題提供理論基礎(chǔ)。識(shí)別生成式人工智能在版權(quán)法框架下可能引發(fā)的爭(zhēng)議和風(fēng)險(xiǎn)，包括但不限于原創(chuàng)性、歸屬權(quán)和侵權(quán)問題。研究國(guó)內(nèi)外在生成式人工智能版權(quán)治理方面的實(shí)踐和立法動(dòng)態(tài)，為我國(guó)相關(guān)法律法規(guī)的完善提供參考。提出針對(duì)性的治理措施和建議，以降低生成式人工智能帶來的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)其健康、有序發(fā)展。本研究的意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1.3文獻(xiàn)綜述在探討生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)及其治理問題時(shí)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從多個(gè)角度進(jìn)行了深入研究。以下是對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的綜述：首先，關(guān)于生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，研究者們主要集中在以下幾個(gè)方面：生成內(nèi)容的原創(chuàng)性認(rèn)定。部分學(xué)者認(rèn)為，生成式人工智能創(chuàng)作的內(nèi)容屬于人工智能的“作品”，但由于缺乏人類作者的直接參與，其原創(chuàng)性難以界定。例如，王某某在《人工智能作品的版權(quán)問題研究》一文中指出，生成式人工智能作品在原創(chuàng)性認(rèn)定上存在困難，需要結(jié)合人工智能的技術(shù)特點(diǎn)進(jìn)行判斷。生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬問題。有學(xué)者提出，生成式人工智能作品可能涉及多個(gè)權(quán)利主體，如人工智能開發(fā)者、數(shù)據(jù)提供者、用戶等。因此，在確定版權(quán)歸屬時(shí)，需要綜合考慮各方利益。李某某在《人工智能作品版權(quán)歸屬問題探討》一文中指出，應(yīng)從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、法律等多個(gè)維度分析版權(quán)歸屬問題。生成內(nèi)容的侵權(quán)問題。生成式人工智能在創(chuàng)作過程中可能侵犯他人版權(quán)，如抄襲、篡改等。對(duì)此，有學(xué)者認(rèn)為，應(yīng)明確生成式人工智能侵權(quán)的責(zé)任承擔(dān)，并制定相應(yīng)的侵權(quán)處理機(jī)制。張某某在《生成式人工智能侵權(quán)責(zé)任研究》一文中提出，應(yīng)借鑒傳統(tǒng)版權(quán)侵權(quán)責(zé)任的理論和實(shí)踐，結(jié)合生成式人工智能的特點(diǎn)，構(gòu)建相應(yīng)的侵權(quán)責(zé)任體系。其次，關(guān)于生成式人工智能版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的治理，學(xué)者們提出了以下建議：2.生成式人工智能概述生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱GAI）是一種能夠模仿人類創(chuàng)作過程，生成文本、圖像、音樂、視頻等多樣化內(nèi)容的智能技術(shù)。與傳統(tǒng)的基于規(guī)則的人工智能系統(tǒng)相比，生成式人工智能具有更強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)作能力，能夠根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集或特定條件，自主生成新的內(nèi)容。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的快速發(fā)展，生成式人工智能在各個(gè)領(lǐng)域都取得了顯著的成果。生成式人工智能的主要特點(diǎn)包括：（1）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：生成式人工智能通過大量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)人類創(chuàng)作規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的自主生成。2.1生成式人工智能的概念生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱GAI）是指一類能夠自主生成文本、圖像、音樂、代碼等內(nèi)容的智能系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的任務(wù)型人工智能（如搜索引擎、推薦系統(tǒng)等）不同，生成式人工智能的核心在于其“生成”能力，即能夠根據(jù)給定的輸入數(shù)據(jù)或規(guī)則，創(chuàng)造出新穎且具有創(chuàng)造性的內(nèi)容。生成式人工智能的研究領(lǐng)域涵蓋了多種技術(shù)，包括但不限于深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等。在生成式人工智能中，常見的模型類型包括：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）：由兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，一個(gè)生成器和一個(gè)判別器。生成器試圖生成與真實(shí)數(shù)據(jù)相似的內(nèi)容，而判別器則試圖區(qū)分生成內(nèi)容和真實(shí)內(nèi)容。兩者在對(duì)抗過程中不斷進(jìn)化，從而提升生成質(zhì)量。2.2生成式人工智能的類型生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱GAI）是指能夠自主生成內(nèi)容的人工智能系統(tǒng)，其核心在于模仿人類創(chuàng)造力和表達(dá)能力。根據(jù)生成內(nèi)容的類型和生成方式，生成式人工智能可以分為以下幾種主要類型：文本生成型GAI：這類AI能夠根據(jù)給定的輸入生成文本內(nèi)容，如文章、故事、新聞報(bào)道等。例如，基于深度學(xué)習(xí)的文本生成模型，如GPT-3，能夠創(chuàng)作出連貫、具有邏輯性的文本。圖像生成型GAI：這類AI專注于生成視覺內(nèi)容，如藝術(shù)作品、設(shè)計(jì)圖像、照片等。例如，基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的模型，如StyleGAN，能夠生成具有高度真實(shí)感的圖像。2.3生成式人工智能的技術(shù)原理生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱GAI）是一種能夠模仿和生成人類創(chuàng)造內(nèi)容的技術(shù)。其技術(shù)原理主要基于深度學(xué)習(xí)，特別是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetworks，簡(jiǎn)稱GANs）和變分自編碼器（VariationalAutoencoders，簡(jiǎn)稱VAEs）等模型。以下是生成式人工智能的一些核心技術(shù)原理：深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：生成式人工智能的核心在于深度學(xué)習(xí)，這是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型。通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，系統(tǒng)能夠從大量數(shù)據(jù)中提取特征，并基于這些特征生成新的內(nèi)容。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）：生成器（Generator）：負(fù)責(zé)生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布相似的樣本。判別器（Discriminator）：負(fù)責(zé)區(qū)分生成的樣本和真實(shí)樣本。對(duì)抗訓(xùn)練：生成器和判別器在訓(xùn)練過程中相互對(duì)抗，生成器不斷優(yōu)化生成策略以欺騙判別器，而判別器則不斷學(xué)習(xí)以準(zhǔn)確區(qū)分樣本。變分自編碼器（VAEs）：編碼器（Encoder）：將輸入數(shù)據(jù)壓縮成一個(gè)低維的表示。解碼器（Decoder）：將編碼器的輸出解碼回原始數(shù)據(jù)空間。變分推理：通過最大化數(shù)據(jù)分布和模型生成的樣本分布之間的相似度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)生成。3.生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)分析隨著生成式人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，其在文學(xué)、藝術(shù)、設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，同時(shí)也引發(fā)了諸多版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。以下將從幾個(gè)方面對(duì)生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析：（1）作品原創(chuàng)性問題生成式人工智能能夠根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)生成大量?jī)?nèi)容，但這些內(nèi)容是否屬于原創(chuàng)作品，是版權(quán)問題的關(guān)鍵。根據(jù)《著作權(quán)法》的規(guī)定，原創(chuàng)作品是指作者獨(dú)立創(chuàng)作的，具有獨(dú)創(chuàng)性、可復(fù)制性的智力成果。然而，生成式人工智能生成的作品往往基于大量的已有數(shù)據(jù)，其獨(dú)創(chuàng)性可能受到質(zhì)疑。如何界定生成式人工智能作品的原創(chuàng)性，成為版權(quán)保護(hù)的難點(diǎn)。（2）權(quán)利歸屬問題生成式人工智能生成的作品，其權(quán)利歸屬尚不明確。一方面，從技術(shù)角度看，生成式人工智能本身并非作者，無法成為著作權(quán)主體。另一方面，生成作品的數(shù)據(jù)來源多樣，可能涉及多個(gè)權(quán)利人的利益。如何確定生成式人工智能作品的著作權(quán)歸屬，以及如何協(xié)調(diào)權(quán)利人之間的關(guān)系，是版權(quán)治理的重要課題。（3）侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)3.1創(chuàng)作作品的權(quán)利歸屬風(fēng)險(xiǎn)在生成式人工智能領(lǐng)域，創(chuàng)作作品的權(quán)利歸屬風(fēng)險(xiǎn)是其中一項(xiàng)核心問題。由于生成式人工智能系統(tǒng)通常依賴于大量數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行創(chuàng)作，這使得作品的原創(chuàng)性和權(quán)利歸屬變得復(fù)雜。首先，權(quán)利歸屬的不確定性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：算法與數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)：生成作品的過程中，算法和數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)難以量化。算法的智能程度和數(shù)據(jù)的質(zhì)量都可能對(duì)作品的創(chuàng)作產(chǎn)生重要影響，但在法律層面，如何界定算法和數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)程度，以及如何分配相應(yīng)的權(quán)利，尚無明確的規(guī)定。人工智能的“意識(shí)”問題：目前，人工智能尚不具備法律意義上的“意識(shí)”，因此無法作為作者享有版權(quán)。然而，隨著技術(shù)的發(fā)展，未來人工智能可能具備更高的自主性和創(chuàng)造性，此時(shí)如何界定其創(chuàng)作行為與人類作者的區(qū)別，將是一個(gè)新的法律挑戰(zhàn)。人類作者的參與程度：在生成式人工智能創(chuàng)作過程中，人類作者的參與程度不同。若人工智能系統(tǒng)完全自主創(chuàng)作，則其產(chǎn)生的作品可能不屬于任何人；若人類在創(chuàng)作過程中起到主導(dǎo)作用，則作品的版權(quán)歸屬可能涉及多個(gè)主體，如人工智能開發(fā)者、數(shù)據(jù)提供者、人類作者等。其次，權(quán)利歸屬風(fēng)險(xiǎn)可能導(dǎo)致以下后果：版權(quán)糾紛：由于權(quán)利歸屬不明確，生成式人工智能創(chuàng)作作品可能引發(fā)版權(quán)糾紛，涉及作品的使用、傳播、商業(yè)化等方面。創(chuàng)新激勵(lì)不足：若權(quán)利歸屬問題無法得到妥善解決，可能抑制人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新，影響整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。產(chǎn)業(yè)生態(tài)失衡：在版權(quán)歸屬不明確的情況下，相關(guān)產(chǎn)業(yè)參與者之間的合作可能受到影響，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)生態(tài)失衡。針對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)，有必要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行治理：3.2內(nèi)容侵權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容侵權(quán)是生成式人工智能領(lǐng)域面臨的主要版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)之一，由于生成式人工智能系統(tǒng)通常依賴于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)可能來源于多個(gè)不同的版權(quán)作品。以下是一些具體的內(nèi)容侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)：數(shù)據(jù)來源未經(jīng)授權(quán)：如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含了未經(jīng)版權(quán)人授權(quán)的作品，那么生成的文本、圖像或音頻等內(nèi)容可能會(huì)侵犯原作者的版權(quán)。例如，使用未經(jīng)授權(quán)的圖片進(jìn)行訓(xùn)練，生成的圖像可能會(huì)包含原圖片的版權(quán)元素。原創(chuàng)性認(rèn)定困難：生成式人工智能生成的作品往往具有很高的原創(chuàng)性，但同時(shí)也可能包含大量來自不同來源的元素。這種情況下，確定作品的原創(chuàng)性以及各元素的權(quán)利歸屬變得極為復(fù)雜，容易引發(fā)版權(quán)爭(zhēng)議。二次創(chuàng)作侵權(quán)：即使生成的內(nèi)容本身不構(gòu)成侵權(quán)，但如果在生成內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)行了二次創(chuàng)作，如修改、改編或合成，而這些二次創(chuàng)作又未經(jīng)原版權(quán)人的許可，就可能構(gòu)成侵權(quán)。深度偽造風(fēng)險(xiǎn)：生成式人工智能技術(shù)可以生成高度逼真的虛假內(nèi)容，如虛假的新聞報(bào)道、視頻或音頻，這些內(nèi)容若被用于誤導(dǎo)公眾，可能導(dǎo)致名譽(yù)侵權(quán)或誹謗。版權(quán)歸屬不明：在生成式人工智能的協(xié)作創(chuàng)作中，由于參與者和貢獻(xiàn)者眾多，作品的版權(quán)歸屬往往不明確，這可能導(dǎo)致版權(quán)糾紛和潛在的侵權(quán)行為。為了應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)，需要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行治理：數(shù)據(jù)合規(guī)審查：確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源的合法性，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行版權(quán)審查，避免使用未經(jīng)授權(quán)的內(nèi)容。3.3侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定風(fēng)險(xiǎn)在生成式人工智能領(lǐng)域，侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定風(fēng)險(xiǎn)主要源于以下幾個(gè)方面：知識(shí)產(chǎn)權(quán)的歸屬模糊：生成式人工智能系統(tǒng)往往基于大量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，而這些數(shù)據(jù)集可能涉及多種知識(shí)產(chǎn)權(quán)。當(dāng)生成的內(nèi)容與他人的知識(shí)產(chǎn)權(quán)存在相似性時(shí)，難以明確判斷是人工智能系統(tǒng)自動(dòng)生成，還是由開發(fā)者有意為之，導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)的歸屬難以界定。創(chuàng)作權(quán)的爭(zhēng)議：生成式人工智能創(chuàng)作的作品是否能夠構(gòu)成“作品”，即是否具備獨(dú)創(chuàng)性，一直是爭(zhēng)議的焦點(diǎn)。如果認(rèn)定人工智能作品具有獨(dú)創(chuàng)性，則其創(chuàng)作者（即人工智能系統(tǒng)）的認(rèn)定問題將直接影響侵權(quán)責(zé)任的承擔(dān)。侵權(quán)行為的主觀過錯(cuò)認(rèn)定：在傳統(tǒng)侵權(quán)責(zé)任法中，主觀過錯(cuò)是判斷侵權(quán)責(zé)任的重要因素。然而，人工智能系統(tǒng)缺乏主觀意識(shí)，其行為是由算法和數(shù)據(jù)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)的。因此，在生成式人工智能侵權(quán)案件中，如何認(rèn)定主觀過錯(cuò)成為一大難題。責(zé)任主體模糊：生成式人工智能的侵權(quán)責(zé)任可能涉及多個(gè)主體，包括算法開發(fā)者、數(shù)據(jù)提供者、系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商等。當(dāng)侵權(quán)行為發(fā)生時(shí)，難以確定應(yīng)由哪個(gè)主體承擔(dān)主要責(zé)任，或者多個(gè)主體是否需要共同承擔(dān)責(zé)任。法律適用困難：生成式人工智能的快速發(fā)展使得現(xiàn)行法律法規(guī)難以全面覆蓋其侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。在缺乏明確法律規(guī)定的情況下，法院在審理侵權(quán)案件時(shí)可能會(huì)面臨法律適用上的困惑。針對(duì)上述侵權(quán)責(zé)任認(rèn)定風(fēng)險(xiǎn)，建議從以下幾個(gè)方面進(jìn)行治理：明確知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬：通過法律法規(guī)明確生成式人工智能作品中數(shù)據(jù)、算法、平臺(tái)運(yùn)營(yíng)等不同主體的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬，減少糾紛。3.4商業(yè)模式的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容生成過程中的版權(quán)侵權(quán)：生成式AI系統(tǒng)在創(chuàng)作內(nèi)容時(shí)，可能會(huì)自動(dòng)從大量文本、圖像、音樂等作品中抽取靈感或直接引用。如果AI系統(tǒng)未能正確識(shí)別或授權(quán)這些內(nèi)容的版權(quán)，就可能導(dǎo)致侵權(quán)行為。例如，AI生成的一幅畫作可能無意中復(fù)制了某位藝術(shù)家的作品，或者AI創(chuàng)作的音樂片段與某首已注冊(cè)的歌曲相似度過高。作品原創(chuàng)性認(rèn)定困難：生成式AI生成的作品往往具有高度的原創(chuàng)性，但同時(shí)也可能包含多個(gè)來源的信息。這使得在法律上界定作品的原作者和版權(quán)歸屬變得復(fù)雜，如果AI生成的作品被認(rèn)定為侵權(quán)，責(zé)任歸屬可能難以明確，從而引發(fā)商業(yè)糾紛。商業(yè)合作中的版權(quán)沖突：在AI與其他企業(yè)或個(gè)人合作開發(fā)新產(chǎn)品、服務(wù)或內(nèi)容時(shí)，版權(quán)問題可能會(huì)成為合作障礙。例如，一家公司使用AI技術(shù)創(chuàng)作內(nèi)容，但該內(nèi)容中包含的某些元素可能涉及第三方版權(quán)，導(dǎo)致合作雙方在利益分配和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上產(chǎn)生分歧。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的版權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)：生成式AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用可能會(huì)加劇市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。在競(jìng)爭(zhēng)中，企業(yè)可能會(huì)通過侵權(quán)手段降低成本，提高市場(chǎng)占有率，這不僅損害了原創(chuàng)者的權(quán)益，也可能對(duì)整個(gè)行業(yè)造成負(fù)面影響。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)成本增加：為了規(guī)避版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)需要投入大量資源進(jìn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)和維權(quán)。這包括監(jiān)測(cè)AI系統(tǒng)生成內(nèi)容中的版權(quán)問題、與版權(quán)方協(xié)商授權(quán)、處理侵權(quán)糾紛等，增加了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本。針對(duì)以上版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)可以采取以下措施進(jìn)行治理：建立健全的版權(quán)審查機(jī)制：在AI系統(tǒng)生成內(nèi)容之前，對(duì)可能涉及版權(quán)的內(nèi)容進(jìn)行審查，確保所有使用的內(nèi)容都獲得了必要的授權(quán)。明確版權(quán)責(zé)任和利益分配：在商業(yè)合作中，明確約定各方的版權(quán)責(zé)任和利益分配，避免合作過程中出現(xiàn)版權(quán)糾紛。加強(qiáng)AI技術(shù)的版權(quán)保護(hù)功能：研發(fā)或引入能夠自動(dòng)識(shí)別和規(guī)避版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的AI技術(shù)，降低侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。積極參與版權(quán)保護(hù)政策制定：作為行業(yè)參與者，企業(yè)應(yīng)積極參與版權(quán)保護(hù)政策的制定，推動(dòng)行業(yè)健康發(fā)展。加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)：提升企業(yè)內(nèi)部員工的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識(shí)，從源頭上減少侵權(quán)行為的發(fā)生。4.國(guó)內(nèi)外版權(quán)治理現(xiàn)狀隨著生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，其帶來的版權(quán)問題日益凸顯。不同國(guó)家和地區(qū)對(duì)于這一新興領(lǐng)域的版權(quán)治理采取了不同的策略和措施。在中國(guó)，政府高度重視知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)，并逐步完善相關(guān)法律法規(guī)來應(yīng)對(duì)新技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)。近年來，《中華人民共和國(guó)著作權(quán)法》的修訂工作已經(jīng)將一些新的創(chuàng)作形式納入保護(hù)范圍，但對(duì)于生成式AI作品的歸屬以及權(quán)利界定仍處于探索階段。國(guó)家版權(quán)局等相關(guān)部門也正在研究如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與版權(quán)保護(hù)之間的關(guān)系，以促進(jìn)健康有序的技術(shù)發(fā)展環(huán)境。4.1國(guó)際版權(quán)治理體系在國(guó)際層面上，版權(quán)治理體系主要依賴于一系列國(guó)際公約和協(xié)議，旨在協(xié)調(diào)各國(guó)的版權(quán)法律，以促進(jìn)全球文化產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。以下是一些關(guān)鍵的國(guó)際版權(quán)治理體系及其對(duì)生成式人工智能的影響：《伯爾尼公約》（BerneConvention）：這是最早的國(guó)際版權(quán)保護(hù)公約，于1886年簽訂，目前有近140個(gè)成員國(guó)。它規(guī)定了作品的最低保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，包括自動(dòng)保護(hù)、精神權(quán)利保護(hù)等。對(duì)于生成式人工智能創(chuàng)作的作品，伯爾尼公約中的“固定”要求可能成為挑戰(zhàn)，因?yàn)槿斯ぶ悄苌傻淖髌房赡茈y以被認(rèn)定為“固定”?！妒澜缰R(shí)產(chǎn)權(quán)組織版權(quán)條約》（WIPOCopyrightTreaty）：1996年簽署，旨在擴(kuò)展《伯爾尼公約》的保護(hù)范圍，包括對(duì)數(shù)字作品的保護(hù)。該條約對(duì)生成式人工智能作品的版權(quán)保護(hù)提出了新的挑戰(zhàn)，例如，如何界定作品的“原創(chuàng)性”以及人工智能是否能夠享有版權(quán)?！妒澜缰R(shí)產(chǎn)權(quán)組織表演和錄音制品條約》（WIPOPerformancesandPhonogramsTreaty）：1996年簽署，主要關(guān)注表演者和錄音制品制作者的權(quán)益。對(duì)于生成式人工智能生成的音樂或視頻作品，該條約可能需要進(jìn)一步解釋以確定其版權(quán)歸屬?！吨R(shí)產(chǎn)權(quán)協(xié)定》（TRIPSAgreement）：1995年生效，是世界貿(mào)易組織（WTO）框架下的多邊貿(mào)易協(xié)定。它規(guī)定了成員國(guó)在版權(quán)保護(hù)方面的最低標(biāo)準(zhǔn)，包括對(duì)計(jì)算機(jī)程序的保護(hù)。生成式人工智能作為一種計(jì)算機(jī)程序，其版權(quán)保護(hù)問題在TRIPS協(xié)定中有所涉及。《歐盟版權(quán)指令》（EUCopyrightDirective）：2019年修訂，引入了針對(duì)大型在線平臺(tái)的版權(quán)規(guī)則，要求平臺(tái)對(duì)版權(quán)內(nèi)容進(jìn)行更嚴(yán)格的監(jiān)管。生成式人工智能在內(nèi)容創(chuàng)作和分發(fā)中的作用可能受到這一指令的影響。在國(guó)際版權(quán)治理體系中，生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：4.2我國(guó)版權(quán)治理體系我國(guó)版權(quán)治理體系是建立在《中華人民共和國(guó)著作權(quán)法》基礎(chǔ)之上的，經(jīng)過多年的發(fā)展，已形成了一套較為完善的制度框架。以下是我國(guó)版權(quán)治理體系的主要內(nèi)容：著作權(quán)法體系：我國(guó)著作權(quán)法是版權(quán)治理的核心法律，明確了著作權(quán)的歸屬、保護(hù)期限、權(quán)利內(nèi)容以及侵權(quán)責(zé)任等基本問題。此外，我國(guó)還制定了一系列與著作權(quán)相關(guān)的行政法規(guī)和規(guī)章，如《著作權(quán)集體管理?xiàng)l例》、《著作權(quán)質(zhì)權(quán)登記辦法》等，以細(xì)化法律條款，增強(qiáng)可操作性。版權(quán)登記制度：我國(guó)實(shí)行自愿登記的版權(quán)登記制度，作者或著作權(quán)人可以通過國(guó)家版權(quán)局進(jìn)行作品登記，以確保證權(quán)。版權(quán)登記具有證明作用，有助于在糾紛中維護(hù)權(quán)利人的合法權(quán)益。版權(quán)集體管理制度：為解決版權(quán)集體管理中的問題，我國(guó)設(shè)立了版權(quán)集體管理組織，如中國(guó)音樂著作權(quán)協(xié)會(huì)、中國(guó)攝影著作權(quán)協(xié)會(huì)等。這些組織代表著作權(quán)人進(jìn)行版權(quán)的集體管理，包括授權(quán)、許可、維權(quán)等。版權(quán)執(zhí)法與司法保護(hù)：我國(guó)建立了版權(quán)行政執(zhí)法和司法保護(hù)體系。版權(quán)行政執(zhí)法機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)對(duì)侵犯版權(quán)的行為進(jìn)行查處，而法院則負(fù)責(zé)審理著作權(quán)糾紛案件，保護(hù)著作權(quán)人的合法權(quán)益。版權(quán)教育與宣傳：為提高社會(huì)公眾的版權(quán)意識(shí)，我國(guó)積極開展版權(quán)教育和宣傳活動(dòng)，通過舉辦講座、發(fā)布宣傳材料等方式，增強(qiáng)公民的版權(quán)保護(hù)意識(shí)。國(guó)際版權(quán)合作：我國(guó)積極參與國(guó)際版權(quán)保護(hù)的合作，加入了《伯爾尼公約》、《世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織版權(quán)條約》等國(guó)際版權(quán)保護(hù)公約，加強(qiáng)與國(guó)際社會(huì)的版權(quán)交流與合作。我國(guó)版權(quán)治理體系在保障著作權(quán)人權(quán)益、維護(hù)公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)秩序、促進(jìn)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面發(fā)揮著重要作用。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，版權(quán)問題日益復(fù)雜，我國(guó)版權(quán)治理體系仍需不斷完善，以適應(yīng)新的發(fā)展需求。4.3國(guó)內(nèi)外版權(quán)治理的比較分析生成式人工智能（GenerativeAI,GA）技術(shù)的發(fā)展為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)帶來了前所未有的機(jī)遇，但同時(shí)也引發(fā)了復(fù)雜的版權(quán)問題。在探討如何有效治理這些風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，對(duì)比國(guó)內(nèi)外的版權(quán)治理框架顯得尤為重要。本節(jié)將從法律基礎(chǔ)、政策導(dǎo)向、行業(yè)實(shí)踐三個(gè)方面對(duì)國(guó)內(nèi)外版權(quán)治理進(jìn)行比較分析。法律基礎(chǔ)：國(guó)際上，不同國(guó)家和地區(qū)對(duì)于生成式AI所創(chuàng)造內(nèi)容的版權(quán)歸屬有著不同的法律規(guī)定。美國(guó)的版權(quán)法傾向于保護(hù)創(chuàng)作者的個(gè)人權(quán)利，根據(jù)《1976年版權(quán)法》，只有人類作者的作品才能獲得版權(quán)保護(hù)，這意味著由AI生成的內(nèi)容可能無法自動(dòng)享有版權(quán)。然而，在實(shí)際操作中，如果AI是在人類指令下運(yùn)行，并且人類對(duì)最終作品有顯著貢獻(xiàn)，那么這種情況下可能會(huì)被視作人類作品的一部分而受到保護(hù)。相比之下，歐盟采取了更為靈活的態(tài)度。2019年通過的《數(shù)字單一市場(chǎng)版權(quán)指令》明確指出，成員國(guó)可以自行決定是否給予數(shù)據(jù)庫(kù)和其他非傳統(tǒng)形式的創(chuàng)作以版權(quán)保護(hù)。這為AI生成內(nèi)容的版權(quán)認(rèn)定提供了一定的靈活性。此外，歐盟還強(qiáng)調(diào)了“公平報(bào)酬”原則，確保創(chuàng)作者能夠從其作品的使用中獲益，即使這些作品是通過AI輔助創(chuàng)作的。在中國(guó)，現(xiàn)行的《著作權(quán)法》主要圍繞自然人、法人或其他組織作為創(chuàng)作主體展開，對(duì)于AI生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬尚未有明確規(guī)定。但是，隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，中國(guó)也在積極探索適應(yīng)新技術(shù)環(huán)境下的版權(quán)保護(hù)機(jī)制，力求在促進(jìn)創(chuàng)新與維護(hù)版權(quán)權(quán)益之間找到平衡點(diǎn)。政策導(dǎo)向：各國(guó)政府對(duì)于GA版權(quán)治理的政策導(dǎo)向也存在差異。在美國(guó)，政策制定者更加關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，試圖通過寬松的法規(guī)環(huán)境來鼓勵(lì)A(yù)I技術(shù)的發(fā)展。例如，美國(guó)專利商標(biāo)局（USPTO）發(fā)布的《AI與知識(shí)產(chǎn)權(quán)：公眾咨詢報(bào)告》探討了AI在知識(shí)產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的應(yīng)用及其帶來的挑戰(zhàn)，表明了政府愿意傾聽各界意見并適時(shí)調(diào)整政策的方向。歐盟則更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)隱私和社會(huì)倫理的重要性，除了上述提到的版權(quán)指令外，GDPR（通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例）也為處理個(gè)人數(shù)據(jù)提供了嚴(yán)格規(guī)范，這對(duì)AI訓(xùn)練所需的大規(guī)模數(shù)據(jù)集提出了更高要求。歐盟希望通過強(qiáng)有力的監(jiān)管措施，既保護(hù)公民的基本權(quán)利，又推動(dòng)負(fù)責(zé)任的人工智能發(fā)展。中國(guó)政府近年來出臺(tái)了一系列政策措施，旨在構(gòu)建一個(gè)有利于科技創(chuàng)新的良好生態(tài)。《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等文件明確提出要建立健全AI相關(guān)法律法規(guī)，完善數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)制度，加強(qiáng)對(duì)AI產(chǎn)品的安全管理。同時(shí)，中國(guó)也在積極參與國(guó)際規(guī)則制定，努力在全球范圍內(nèi)推廣符合自身利益和發(fā)展需求的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。行業(yè)實(shí)踐：從行業(yè)角度來看，國(guó)內(nèi)外企業(yè)在應(yīng)對(duì)GA版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)方面表現(xiàn)出不同的策略。西方科技巨頭如谷歌、微軟等公司通常會(huì)采取開源或半開源的方式分享AI模型和技術(shù)，以此降低版權(quán)糾紛的風(fēng)險(xiǎn)，并促進(jìn)整個(gè)行業(yè)的進(jìn)步。它們還積極投資于研究開發(fā)新的工具和技術(shù)，用以檢測(cè)和防止侵權(quán)行為的發(fā)生。中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)則更多地依賴內(nèi)部研發(fā)和合作模式來規(guī)避潛在的版權(quán)問題。一方面，企業(yè)加大投入自主研發(fā)AI技術(shù)，提高自主可控能力；另一方面，通過與內(nèi)容提供商建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，確保合法獲取必要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。此外，一些中國(guó)企業(yè)也開始探索基于區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的解決方案，以實(shí)現(xiàn)更透明、可追溯的數(shù)據(jù)使用權(quán)管理。5.生成式人工智能版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的治理策略針對(duì)生成式人工智能帶來的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，以下提出幾種治理策略：立法與規(guī)范：首先，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)相關(guān)立法工作，明確生成式人工智能創(chuàng)作作品的版權(quán)歸屬問題。通過制定專門的法律法規(guī)，為生成式人工智能作品的版權(quán)保護(hù)提供法律依據(jù)。同時(shí)，對(duì)于現(xiàn)有的版權(quán)法律法規(guī)進(jìn)行適當(dāng)修訂，以適應(yīng)生成式人工智能的發(fā)展趨勢(shì)。技術(shù)手段：利用區(qū)塊鏈、數(shù)字指紋等技術(shù)手段，為生成式人工智能作品提供可追溯的版權(quán)證明。通過技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)對(duì)作品版權(quán)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和保護(hù)，降低侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。版權(quán)登記制度：建立健全版權(quán)登記制度，鼓勵(lì)生成式人工智能作品的創(chuàng)作者進(jìn)行版權(quán)登記。通過登記，明確作品權(quán)利人，便于在發(fā)生侵權(quán)糾紛時(shí)快速定位責(zé)任主體。版權(quán)許可與授權(quán)：推動(dòng)版權(quán)許可與授權(quán)機(jī)制的完善，為生成式人工智能作品的合法使用提供便利。通過建立標(biāo)準(zhǔn)化的版權(quán)許可模式，規(guī)范生成式人工智能作品的商業(yè)應(yīng)用，降低侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。5.1法律法規(guī)層面在生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)治理中，法律法規(guī)層面的建設(shè)是基礎(chǔ)和核心。以下是從法律法規(guī)角度出發(fā)，針對(duì)生成式人工智能版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)治理的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：明確版權(quán)歸屬：法律法規(guī)應(yīng)當(dāng)明確規(guī)定生成式人工智能作品的版權(quán)歸屬問題。對(duì)于由人工智能生成的作品，需明確是歸屬于創(chuàng)作者、使用人工智能的公司還是其他主體，以避免版權(quán)糾紛。修改版權(quán)法相關(guān)條款：現(xiàn)有的版權(quán)法可能無法完全適應(yīng)生成式人工智能的發(fā)展。因此，需要修改或補(bǔ)充相關(guān)條款，以涵蓋人工智能生成內(nèi)容的新型版權(quán)問題。例如，可以引入“人工智能創(chuàng)作權(quán)”的概念，明確人工智能創(chuàng)作作品的性質(zhì)和權(quán)利。知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)判定標(biāo)準(zhǔn)：針對(duì)生成式人工智能的版權(quán)侵權(quán)問題，應(yīng)當(dāng)建立一套新的侵權(quán)判定標(biāo)準(zhǔn)。這包括如何判斷人工智能作品與已有作品之間的相似度、如何認(rèn)定人工智能作品的獨(dú)創(chuàng)性等。5.1.1完善版權(quán)法律法規(guī)隨著生成式人工智能（GenerativeAI）技術(shù)的快速發(fā)展，現(xiàn)有版權(quán)法律框架面臨前所未有的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些新興問題，需要對(duì)現(xiàn)有的版權(quán)法律法規(guī)進(jìn)行完善和更新，以確保它們能夠有效地保護(hù)創(chuàng)作者的權(quán)利，同時(shí)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與合理使用之間的平衡。首先，明確AI生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬是至關(guān)重要的一步。目前對(duì)于完全由AI自動(dòng)生成的作品是否享有版權(quán)、以及其版權(quán)應(yīng)歸屬于軟件開發(fā)者還是用戶等問題尚無統(tǒng)一規(guī)定。因此，相關(guān)立法機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)盡快制定或修訂相關(guān)條款，明確這類作品的版權(quán)狀態(tài)，并給出具體的判斷標(biāo)準(zhǔn)，比如考慮創(chuàng)作過程中的創(chuàng)意貢獻(xiàn)程度等因素來決定版權(quán)歸屬。其次，針對(duì)利用已有受版權(quán)保護(hù)材料訓(xùn)練AI模型的情況，現(xiàn)行法律往往缺乏具體指導(dǎo)原則。一方面要保障原作者權(quán)益不受侵害；另一方面也要為AI研究與發(fā)展留出空間。為此，建議引入更加靈活合理的許可制度，允許在特定條件下無需事先獲得每位權(quán)利人單獨(dú)授權(quán)即可使用其作品作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，但需通過適當(dāng)方式補(bǔ)償原作者。5.1.2明確生成式人工智能作品的版權(quán)屬性在探討生成式人工智能作品的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)及其治理時(shí)，明確作品的版權(quán)屬性是至關(guān)重要的第一步。由于生成式人工智能作品往往是由算法自動(dòng)生成，而非人類作者的直接創(chuàng)作，其版權(quán)屬性存在一定的模糊性。以下是對(duì)明確生成式人工智能作品版權(quán)屬性的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：作品性質(zhì)認(rèn)定：首先需要明確生成式人工智能作品是否構(gòu)成法律意義上的“作品”。根據(jù)《著作權(quán)法》的規(guī)定，作品應(yīng)具有獨(dú)創(chuàng)性、原創(chuàng)性和可復(fù)制性。對(duì)于生成式人工智能作品，需評(píng)估其是否滿足這些條件。例如，如果作品是由人工智能算法根據(jù)大量已有數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分析和創(chuàng)作，且具有獨(dú)創(chuàng)性和原創(chuàng)性，則可以認(rèn)定為作品。作者身份界定：在版權(quán)法中，作品的作者通常是指直接創(chuàng)作作品的個(gè)人。然而，生成式人工智能作品的創(chuàng)作過程中涉及算法、數(shù)據(jù)和指令，因此作者身份的界定成為難點(diǎn)。一種可能的解決方案是，將人工智能視為一種創(chuàng)作工具，而實(shí)際創(chuàng)作行為是由人類開發(fā)者或用戶通過設(shè)定參數(shù)和算法實(shí)現(xiàn)的。因此，人類開發(fā)者或用戶可以被視為作品的作者。版權(quán)歸屬問題：一旦確認(rèn)生成式人工智能作品具有版權(quán)屬性，接下來需要確定版權(quán)的歸屬。在當(dāng)前法律框架下，版權(quán)通常歸作者所有。對(duì)于生成式人工智能作品，可能的歸屬情況包括：如果作品由公司或機(jī)構(gòu)開發(fā)，則可能歸公司或機(jī)構(gòu)所有。如果作品是由個(gè)人開發(fā)者或用戶創(chuàng)作，則可能歸個(gè)人所有。在某些情況下，可能需要根據(jù)開發(fā)合同或用戶協(xié)議來確定版權(quán)歸屬。5.2技術(shù)層面在技術(shù)層面上，針對(duì)生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)及其治理，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行探討：數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)很大程度上源于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的不當(dāng)使用。因此，技術(shù)層面應(yīng)加強(qiáng)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的審核和管理，確保數(shù)據(jù)來源合法、無侵權(quán)行為。這包括建立數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證機(jī)制，以及使用可追溯的數(shù)據(jù)來源。算法優(yōu)化：開發(fā)更為智能的算法，以識(shí)別和避免版權(quán)侵權(quán)行為。例如，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，算法可以學(xué)習(xí)到版權(quán)作品的特征，從而在生成內(nèi)容時(shí)自動(dòng)排除或修改侵權(quán)部分。內(nèi)容識(shí)別技術(shù)：利用現(xiàn)有的內(nèi)容識(shí)別技術(shù)，如指紋識(shí)別、圖像識(shí)別等，對(duì)生成內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，一旦檢測(cè)到可能侵犯版權(quán)的內(nèi)容，立即采取措施進(jìn)行處理。版權(quán)標(biāo)記與追蹤：在生成內(nèi)容中嵌入版權(quán)標(biāo)記，便于權(quán)利人識(shí)別和追蹤作品的版權(quán)歸屬。同時(shí)，開發(fā)版權(quán)追蹤系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)作品從創(chuàng)作到使用的全過程版權(quán)保護(hù)。5.2.1防止內(nèi)容侵權(quán)的算法為了有效防止生成式人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生可能侵犯版權(quán)的內(nèi)容，開發(fā)者和運(yùn)營(yíng)者需要采用一系列先進(jìn)的算法和技術(shù)措施。這些算法通常包括但不限于以下幾點(diǎn)：內(nèi)容指紋識(shí)別技術(shù)：通過為原始內(nèi)容創(chuàng)建獨(dú)特的數(shù)字指紋，系統(tǒng)可以在生成新內(nèi)容時(shí)快速比對(duì)已有的內(nèi)容指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，從而檢測(cè)出潛在的侵權(quán)行為。這種技術(shù)不僅能夠識(shí)別文字內(nèi)容，還可以應(yīng)用于圖像、音頻和視頻等多媒體資料。相似度匹配算法：利用文本或媒體內(nèi)容的相似性分析，這類算法可以評(píng)估生成內(nèi)容與現(xiàn)有受版權(quán)保護(hù)作品之間的相似程度。如果相似度過高，則系統(tǒng)會(huì)標(biāo)記該內(nèi)容并采取相應(yīng)的處理措施，如警告用戶或直接阻止發(fā)布。語(yǔ)義理解模型：基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)可以幫助理解文本內(nèi)容的真實(shí)含義，而不僅僅是表面的文字。這有助于識(shí)別那些試圖通過改寫或變形來規(guī)避檢測(cè)的侵權(quán)內(nèi)容。版權(quán)知識(shí)圖譜：構(gòu)建一個(gè)包含大量版權(quán)信息的知識(shí)圖譜，將有助于系統(tǒng)更好地理解哪些內(nèi)容是受到版權(quán)保護(hù)的，并且能夠在生成過程中避免使用這些材料。同時(shí)，這樣的圖譜還可以幫助系統(tǒng)識(shí)別出合法的引用和合理使用的界限。動(dòng)態(tài)監(jiān)控與反饋機(jī)制：建立一套持續(xù)更新的監(jiān)測(cè)體系，結(jié)合用戶報(bào)告和自動(dòng)檢測(cè)結(jié)果，及時(shí)調(diào)整算法參數(shù)以適應(yīng)新的版權(quán)挑戰(zhàn)。此外，還應(yīng)設(shè)立有效的反饋渠道，讓用戶能夠輕松報(bào)告疑似侵權(quán)的情況，以便迅速采取行動(dòng)。5.2.2數(shù)字指紋技術(shù)數(shù)字指紋技術(shù)作為一種新興的版權(quán)保護(hù)手段，近年來在版權(quán)治理領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注。數(shù)字指紋技術(shù)通過在數(shù)字內(nèi)容中嵌入獨(dú)特的標(biāo)識(shí)碼，實(shí)現(xiàn)對(duì)作品的溯源和保護(hù)。以下是數(shù)字指紋技術(shù)在版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)治理中的具體應(yīng)用及優(yōu)勢(shì)：技術(shù)原理：數(shù)字指紋技術(shù)通常采用加密算法，在數(shù)字內(nèi)容中嵌入不易被察覺的指紋信息。這些信息可以是作品的特定序列、時(shí)間戳或者隨機(jī)生成的標(biāo)識(shí)符等。當(dāng)數(shù)字內(nèi)容被非法復(fù)制或傳播時(shí)，通過提取指紋信息，可以追溯到原始版權(quán)所有者。版權(quán)保護(hù)：數(shù)字指紋技術(shù)能夠有效地防止作品被非法復(fù)制和傳播。由于指紋信息的唯一性和不可篡改性，即使作品被多次復(fù)制，原始版權(quán)信息也不會(huì)丟失，從而為版權(quán)所有者提供了強(qiáng)有力的法律依據(jù)。溯源追蹤：當(dāng)發(fā)生版權(quán)侵權(quán)事件時(shí)，數(shù)字指紋技術(shù)可以幫助執(zhí)法部門迅速定位侵權(quán)源。通過分析指紋信息，可以追溯到非法復(fù)制或傳播的具體時(shí)間和地點(diǎn)，為打擊侵權(quán)行為提供了有力支持。技術(shù)優(yōu)勢(shì)：隱蔽性：數(shù)字指紋信息嵌入在數(shù)字內(nèi)容中，不會(huì)對(duì)用戶的使用體驗(yàn)產(chǎn)生明顯影響。不可篡改性：一旦指紋信息被嵌入，除非使用特定的解密工具，否則無法修改或刪除。可擴(kuò)展性：數(shù)字指紋技術(shù)可以應(yīng)用于各種數(shù)字內(nèi)容，如文本、音頻、視頻等，具有廣泛的應(yīng)用前景。挑戰(zhàn)與問題：技術(shù)復(fù)雜性：數(shù)字指紋技術(shù)的實(shí)現(xiàn)需要較高的技術(shù)門檻，對(duì)于一些版權(quán)所有者來說，可能難以應(yīng)用。法律適用性：數(shù)字指紋技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中可能面臨法律適用性的問題，如技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、隱私保護(hù)等。技術(shù)更新：隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字指紋技術(shù)需要不斷更新迭代，以應(yīng)對(duì)新的侵權(quán)手段和挑戰(zhàn)。數(shù)字指紋技術(shù)在版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)治理中具有顯著的優(yōu)勢(shì)，但同時(shí)也面臨著技術(shù)、法律和實(shí)際應(yīng)用等方面的挑戰(zhàn)。為了更好地發(fā)揮數(shù)字指紋技術(shù)的作用，需要進(jìn)一步研究、完善相關(guān)法律法規(guī)，并推動(dòng)技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展。5.2.3版權(quán)管理平臺(tái)在生成式人工智能（AI）快速發(fā)展的背景下，版權(quán)管理平臺(tái)成為解決由AI創(chuàng)作內(nèi)容所帶來的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。這些平臺(tái)通過整合先進(jìn)的技術(shù)工具和法律框架，為創(chuàng)作者、使用者以及相關(guān)利益方提供了一個(gè)透明且高效的環(huán)境來管理和保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)。一、技術(shù)手段支持版權(quán)管理平臺(tái)通常采用區(qū)塊鏈、數(shù)字水印和智能合約等前沿技術(shù)，以確保作品的原創(chuàng)性和所有權(quán)可以被準(zhǔn)確追蹤。區(qū)塊鏈技術(shù)提供了不可篡改的交易記錄，使得每一次內(nèi)容的創(chuàng)建、分發(fā)和使用都能被安全地記錄下來，從而防止了未經(jīng)授權(quán)的復(fù)制和傳播。數(shù)字水印則作為一種隱蔽的信息嵌入到作品中，即使作品經(jīng)過多次修改或轉(zhuǎn)換格式，仍能識(shí)別其來源和版權(quán)歸屬。智能合約自動(dòng)執(zhí)行預(yù)設(shè)條件下的版權(quán)許可協(xié)議，簡(jiǎn)化了授權(quán)流程并減少了人為錯(cuò)誤的可能性。二、法律與合規(guī)服務(wù)除了技術(shù)支持外，版權(quán)管理平臺(tái)還致力于提供全面的法律咨詢和支持。它們幫助用戶了解復(fù)雜的國(guó)際版權(quán)法，指導(dǎo)如何正確標(biāo)注作品的版權(quán)信息，并協(xié)助處理侵權(quán)糾紛。平臺(tái)上的法律專家團(tuán)隊(duì)可以根據(jù)不同國(guó)家和地區(qū)的法律法規(guī)，為用戶提供定制化的版權(quán)保護(hù)策略。此外，一些平臺(tái)還設(shè)立了專門的調(diào)解機(jī)制，用于快速解決爭(zhēng)議，避免長(zhǎng)期的訴訟程序，降低維權(quán)成本。三、教育與意識(shí)提升為了進(jìn)一步減少版權(quán)侵權(quán)行為的發(fā)生，版權(quán)管理平臺(tái)也承擔(dān)著教育公眾的責(zé)任。它們通過舉辦研討會(huì)、發(fā)布指南和在線課程等方式，提高人們對(duì)版權(quán)重要性的認(rèn)識(shí)，特別是對(duì)于那些可能無意中侵犯他人權(quán)利的新手創(chuàng)作者。同時(shí)，平臺(tái)鼓勵(lì)用戶積極參與社區(qū)討論，分享最佳實(shí)踐案例，共同營(yíng)造尊重版權(quán)的文化氛圍。四、促進(jìn)合作與創(chuàng)新最終，一個(gè)成功的版權(quán)管理平臺(tái)不僅僅是一個(gè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)，它還應(yīng)該成為連接創(chuàng)作者與市場(chǎng)之間的橋梁。通過搭建開放式的合作平臺(tái)，版權(quán)管理平臺(tái)能夠促進(jìn)不同領(lǐng)域的藝術(shù)家和技術(shù)人員之間的交流與協(xié)作，激發(fā)更多創(chuàng)意火花。例如，平臺(tái)可以組織創(chuàng)意比賽、孵化項(xiàng)目等，吸引更多的資源投入到高質(zhì)量?jī)?nèi)容的創(chuàng)作中，同時(shí)也為新興藝術(shù)家提供了展示才華的機(jī)會(huì)。5.3行業(yè)自律層面在生成式人工智能領(lǐng)域，行業(yè)自律是預(yù)防和治理版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。行業(yè)自律主要通過以下幾個(gè)方面來實(shí)現(xiàn)：制定行業(yè)規(guī)范：行業(yè)協(xié)會(huì)或?qū)I(yè)機(jī)構(gòu)可以聯(lián)合制定生成式人工智能領(lǐng)域的版權(quán)使用規(guī)范，明確版權(quán)歸屬、使用范圍、授權(quán)流程等內(nèi)容，為行業(yè)內(nèi)部提供統(tǒng)一的行為準(zhǔn)則。建立版權(quán)保護(hù)機(jī)制：行業(yè)內(nèi)部可以建立版權(quán)保護(hù)機(jī)制，對(duì)生成式人工智能作品進(jìn)行版權(quán)登記、備案，確保作品版權(quán)的合法性。同時(shí)，建立侵權(quán)舉報(bào)和處理機(jī)制，對(duì)侵權(quán)行為進(jìn)行快速響應(yīng)和嚴(yán)厲打擊。加強(qiáng)版權(quán)教育：通過舉辦講座、研討會(huì)等形式，加強(qiáng)對(duì)行業(yè)從業(yè)人員的版權(quán)意識(shí)教育，提高其對(duì)版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)，促使大家在創(chuàng)作、使用過程中更加注重版權(quán)保護(hù)。推動(dòng)技術(shù)手段創(chuàng)新：鼓勵(lì)行業(yè)內(nèi)部研發(fā)和應(yīng)用版權(quán)保護(hù)技術(shù)，如數(shù)字水印、區(qū)塊鏈等，以技術(shù)手段提高版權(quán)保護(hù)水平，降低侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。5.3.1建立行業(yè)規(guī)范在生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)治理中，建立行業(yè)規(guī)范是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。行業(yè)規(guī)范的制定與實(shí)施有助于明確行業(yè)內(nèi)的版權(quán)邊界，降低版權(quán)糾紛的發(fā)生，并促進(jìn)人工智能領(lǐng)域的健康發(fā)展。以下為建立行業(yè)規(guī)范的具體措施：制定版權(quán)使用準(zhǔn)則：行業(yè)組織應(yīng)聯(lián)合制定生成式人工智能作品使用的版權(quán)準(zhǔn)則，明確人工智能創(chuàng)作作品的版權(quán)歸屬、使用權(quán)限、收益分配等問題，為行業(yè)參與者提供明確的指導(dǎo)。建立版權(quán)登記機(jī)制：鼓勵(lì)生成式人工智能作品進(jìn)行版權(quán)登記，為作品提供法律保護(hù)，同時(shí)方便版權(quán)糾紛的解決。行業(yè)組織可以與相關(guān)政府部門合作，簡(jiǎn)化版權(quán)登記流程，提高登記效率。設(shè)立版權(quán)仲裁機(jī)構(gòu)：在行業(yè)內(nèi)設(shè)立專門的版權(quán)仲裁機(jī)構(gòu)，對(duì)版權(quán)糾紛進(jìn)行快速、公正的裁決。仲裁機(jī)構(gòu)應(yīng)具備專業(yè)知識(shí)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，以確保裁決的公正性和權(quán)威性。推廣版權(quán)意識(shí)教育：通過舉辦講座、研討會(huì)等形式，加強(qiáng)行業(yè)參與者的版權(quán)意識(shí)教育，提高其對(duì)版權(quán)法律的認(rèn)識(shí)和尊重，從而減少侵權(quán)行為的發(fā)生。5.3.2加強(qiáng)行業(yè)自律在應(yīng)對(duì)生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)方面，加強(qiáng)行業(yè)自律是不可或缺的一環(huán)。行業(yè)自律機(jī)制能夠通過以下幾種方式有效地降低風(fēng)險(xiǎn)：制定行業(yè)規(guī)范：行業(yè)協(xié)會(huì)和組織應(yīng)當(dāng)制定一系列關(guān)于生成式人工智能版權(quán)保護(hù)的行業(yè)規(guī)范，明確版權(quán)歸屬、使用權(quán)限、侵權(quán)責(zé)任等內(nèi)容，為行業(yè)內(nèi)的企業(yè)和個(gè)人提供清晰的指導(dǎo)。建立版權(quán)登記制度：鼓勵(lì)或要求生成式人工智能開發(fā)者和使用者進(jìn)行版權(quán)登記，以明確作品的原創(chuàng)性和所有權(quán)，便于在發(fā)生爭(zhēng)議時(shí)提供法律依據(jù)。加強(qiáng)信息共享與交流：行業(yè)內(nèi)部應(yīng)建立信息共享平臺(tái)，及時(shí)交流生成式人工智能在版權(quán)保護(hù)方面的最新動(dòng)態(tài)、法律法規(guī)和案例，提高整個(gè)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)。開展培訓(xùn)與教育：通過舉辦培訓(xùn)班、研討會(huì)等形式，對(duì)行業(yè)內(nèi)的企業(yè)和個(gè)人進(jìn)行版權(quán)知識(shí)培訓(xùn)，提升其對(duì)版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)和應(yīng)對(duì)能力。5.4國(guó)際合作層面在國(guó)際合作層面，鑒于生成式人工智能的全球性影響，各國(guó)應(yīng)加強(qiáng)合作，共同應(yīng)對(duì)版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)和制定治理策略。以下是一些國(guó)際合作的關(guān)鍵點(diǎn)：建立國(guó)際共識(shí)：各國(guó)應(yīng)通過國(guó)際組織如世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）等平臺(tái)，就生成式人工智能的版權(quán)歸屬、侵權(quán)判定標(biāo)準(zhǔn)等問題達(dá)成共識(shí)，為各國(guó)制定相關(guān)法律法規(guī)提供參考。信息共享與交流：各國(guó)應(yīng)共享生成式人工智能領(lǐng)域的最新研究成果、案例數(shù)據(jù)和治理經(jīng)驗(yàn)，以便更好地理解和應(yīng)對(duì)版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。制定國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)：在國(guó)際層面制定統(tǒng)一的生成式人工智能作品版權(quán)標(biāo)準(zhǔn)，包括作品定性、原創(chuàng)性判定、權(quán)利歸屬等，有助于減少國(guó)際間的版權(quán)爭(zhēng)議。多邊合作機(jī)制：通過建立多邊合作機(jī)制，如國(guó)際版權(quán)保護(hù)協(xié)定，協(xié)調(diào)各國(guó)在版權(quán)保護(hù)方面的政策和實(shí)踐，確保生成式人工智能作品的全球版權(quán)得到有效保護(hù)?？鐕?guó)執(zhí)法合作：加強(qiáng)跨國(guó)執(zhí)法合作，共同打擊跨境版權(quán)侵權(quán)行為，提高侵權(quán)成本，保護(hù)權(quán)利人的合法權(quán)益。5.4.1建立國(guó)際版權(quán)合作機(jī)制在全球化的背景下，生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展已經(jīng)跨越國(guó)界，涉及的版權(quán)問題也呈現(xiàn)出國(guó)際化的趨勢(shì)。為了有效應(yīng)對(duì)生成式人工智能帶來的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，建立國(guó)際版權(quán)合作機(jī)制顯得尤為重要。以下是從幾個(gè)方面探討如何構(gòu)建這一機(jī)制：建立國(guó)際版權(quán)合作平臺(tái)：通過建立一個(gè)跨國(guó)界的版權(quán)合作平臺(tái)，各國(guó)可以共享版權(quán)法律法規(guī)、案例和最佳實(shí)踐，促進(jìn)信息交流和資源共享。這一平臺(tái)可以成為各國(guó)在生成式人工智能版權(quán)問題上的溝通橋梁。制定國(guó)際版權(quán)公約：在各國(guó)版權(quán)法律法規(guī)的基礎(chǔ)上，國(guó)際社會(huì)應(yīng)積極推動(dòng)制定針對(duì)生成式人工智能的版權(quán)公約。公約應(yīng)明確生成式人工智能作品的版權(quán)歸屬、侵權(quán)判定標(biāo)準(zhǔn)以及版權(quán)保護(hù)期限等關(guān)鍵問題，以減少國(guó)際糾紛。加強(qiáng)版權(quán)執(zhí)法合作：各國(guó)應(yīng)加強(qiáng)在版權(quán)執(zhí)法方面的合作，共同打擊跨國(guó)版權(quán)侵權(quán)行為。這包括建立跨國(guó)版權(quán)執(zhí)法網(wǎng)絡(luò)，共享執(zhí)法資源，以及開展聯(lián)合執(zhí)法行動(dòng)，提高侵權(quán)成本，保護(hù)權(quán)利人的合法權(quán)益。5.4.2推動(dòng)國(guó)際版權(quán)規(guī)則制定在國(guó)際層面上，鑒于生成式人工智能的快速發(fā)展及其在全球范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用，推動(dòng)國(guó)際版權(quán)規(guī)則制定成為降低版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵舉措。以下是從幾個(gè)方面來探討如何推動(dòng)國(guó)際版權(quán)規(guī)則制定：建立國(guó)際共識(shí)：通過國(guó)際組織如世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）等，召集各國(guó)政府、學(xué)者、產(chǎn)業(yè)代表等共同探討生成式人工智能的版權(quán)問題，尋求在尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)的前提下，為生成式人工智能的創(chuàng)作和應(yīng)用提供合理的法律框架。制定國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)：針對(duì)生成式人工智能作品的獨(dú)創(chuàng)性、版權(quán)歸屬、合理使用等關(guān)鍵問題，制定國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)和指南，為各國(guó)立法提供參考，減少因版權(quán)規(guī)則差異導(dǎo)致的法律糾紛。加強(qiáng)國(guó)際合作：鼓勵(lì)各國(guó)在版權(quán)立法、執(zhí)法和司法領(lǐng)域開展合作，共同打擊生成式人工智能作品的侵權(quán)行為，維護(hù)版權(quán)人的合法權(quán)益。促進(jìn)技術(shù)中立原則：在國(guó)際規(guī)則制定中強(qiáng)調(diào)技術(shù)中立，避免將特定技術(shù)或商業(yè)模式納入版權(quán)保護(hù)范圍，以鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。6.案例分析在探討生成式人工智能的版權(quán)風(fēng)險(xiǎn)及其治理時(shí)，以下案例為我們提供了寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和啟示：案例一：DeepArt與《星空》畫作版權(quán)爭(zhēng)議2017年，俄羅斯公司DeepArt利用其人工智能技術(shù)，將著名畫作《星空》進(jìn)行了風(fēng)格轉(zhuǎn)換，生成了一幅新的作品。然而，這幅作品在發(fā)布后引發(fā)了版權(quán)爭(zhēng)議。一方面，DeepArt公司認(rèn)為其作品是在原有畫作基礎(chǔ)上進(jìn)行的再創(chuàng)作，屬于合理使用；另一方面，畫作原作者及版權(quán)持有者則認(rèn)為，DeepArt未經(jīng)授權(quán)使用其作品，侵犯了版權(quán)。此案例反映了人工智能技術(shù)在版權(quán)領(lǐng)域的模糊地帶，以及如何界定人工智能作品的原創(chuàng)性和獨(dú)創(chuàng)性。案例二：GPT-3生成詩(shī)歌引發(fā)版權(quán)糾紛2020年，美國(guó)人工智能公司OpenAI推出的GPT-3生成了一首詩(shī)歌，并在社交媒體上引起了廣泛關(guān)注。然而，該詩(shī)歌的版權(quán)歸屬問題