创业时评《唐珺 林佳燕:人工智能生成内容著作权保护路径分析》

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正面评论：AIGC著作权保护研究为技术与法律融合提供关键理论支撑

人工智能生成内容（AIGC）的著作权保护是数字时代知识产权领域的核心议题之一。本文以系统性研究回应了这一挑战，其价值不仅在于梳理了AIGC的技术特性与法律争议，更在于提出了具有前瞻性的解决方案，为技术发展与法律适配提供了关键理论支撑。

首先，文章对AIGC的“独创性”与“智力成果”的论证具有突破性。传统著作权法以“人类创作”为核心，而AIGC的生成过程涉及算法学习、数据训练与用户交互，其“独创性”判定需重新审视。文章提出，AIGC的“独”体现在系统基于深度学习的自主决策（如AlphaGo的独立战术部署），“创”则表现为对海量数据的模式提取与创新输出（如AI生成的《太空歌剧院》与人类作品的高度相似性）。这种将“技术过程”与“成果特征”结合的分析，突破了“仅以人类主观意图为独创性唯一来源”的传统框架，为AIGC的可版权性提供了技术层面的合理性。

其次，“视为作者”原则与邻接权保护路径的提出，体现了法律对技术现实的包容性。当前法律明确“作者需为自然人或拟制法人”，但AIGC的生成涉及开发者、投资者、使用者多方参与，权利归属模糊。文章提出通过“法律拟制”将主导生成过程的主体（如用户）视为作者，既符合“激励创作”的著作权法核心目标，又避免了直接赋予AI法律主体资格的法理矛盾。此外，邻接权的引入（保护与创作相关的衍生成果）则为无法满足“独创性”标准的AIGC提供了替代保护方案，平衡了技术创新与传统创作者权益。

最后，研究结合司法实践（如“AI文生图案”）验证了理论的可行性。案例中法院认定用户通过参数调整和成果筛选体现了“创造性智力投入”，从而享有著作权。这一判决与文章提出的“使用者主导”权利归属原则高度契合，说明理论研究与司法实践的良性互动，为后续类似案件提供了参考范式。

反面评论：AIGC著作权保护研究仍面临技术复杂性与利益平衡的深层挑战

尽管文章为AIGC的著作权保护提供了重要思路，但其对技术特性的简化、权利归属的实操难题以及邻接权设计的潜在风险仍需进一步探讨。

其一，对AI“自主决策”与“人类控制”的边界界定存在模糊性。文章强调AI生成内容的“难以预测性”（如用户无法精准控制最终输出），但同时认为用户通过参数调整和筛选体现了“创造性投入”。然而，在实际场景中，用户的“控制”可能仅表现为输入简单提示词（如“生成一幅山水画”），而AI的输出可能远超用户预期。此时，用户的“投入”是否足以构成“创作”？若过度强调用户主导，可能导致大量低创造性的AIGC被纳入保护，挤压人类原创作品的市场空间；若严格限制，则可能抑制AIGC技术的应用活力。这种边界的模糊性尚未在研究中得到充分解决。

其二，权利归属的“视为作者”原则可能引发利益分配失衡。文章主张将权利归属于“对生成过程起主导作用的主体”，但实践中开发者（提供算法框架）、投资者（提供算力与数据）、使用者（提供提示词）的贡献难以量化。例如，某企业投入巨资开发AI绘画模型，用户仅输入简单关键词即可生成高质量画作，此时将著作权完全归于用户，可能削弱开发者与投资者的创新动力；反之，若归于企业，又可能抑制用户的创作积极性。这种“非此即彼”的归属模式，可能无法适应AIGC产业链的多元参与特性。

其三，邻接权的设立需警惕“过度保护”风险。邻接权的核心是保护传播者或辅助者的权益，但AIGC的生成本质是“技术生产”而非“传播”。若将AIGC纳入邻接权保护，可能导致其与传统邻接权客体（如表演者、录音制品）的混淆，甚至可能被滥用为“低质内容”的法律屏障。例如，大量通过模板化算法生成的“流水线”内容若获得邻接权保护，可能阻碍文化市场的原创性竞争，违背著作权法“激励创新”的初衷。

给创业者的建议：在AIGC浪潮中把握法律与技术的双重机遇

对于投身AIGC领域的创业者而言，需在技术创新与法律合规之间找到平衡，以下建议具有实际参考价值：

1. 关注法律动态，提前布局权利归属：AIGC的著作权归属尚未明确，但司法实践已体现“用户主导”倾向（如“AI文生图案”中用户被认定为作者）。创业者应在产品设计阶段明确用户与平台的权利义务，通过合同约定生成内容的归属（如用户保留著作权，平台获得非独占许可），避免后续纠纷。

2. 强化“创造性投入”的证据留存：若希望生成内容获得著作权保护，需证明用户或团队在生成过程中投入了实质性智力劳动（如调整参数、筛选优化、融入个性化表达）。建议通过日志记录、操作轨迹留存等方式，为“独创性”提供技术证据，降低法律争议风险。

3. 探索差异化技术路径，规避侵权风险：AIGC的生成依赖海量数据训练，可能涉及对他人作品的“接触”。创业者应优先使用无版权或授权数据（如公共领域作品、CC协议内容），并在算法设计中加入“去重”“创新度检测”功能，避免生成内容与现有作品“实质性相似”，降低侵权责任。

4. 善用邻接权等补充保护工具：对于无法满足“独创性”标准但具有商业价值的AIGC（如标准化报告、模板化设计），可探索通过邻接权或商业秘密保护其“生成过程”或“数据资产”，例如保护算法模型的独特训练方法，或与用户约定“内容使用权”而非“著作权”，实现多元权益保障。

综上，AIGC的著作权保护既是法律对技术的回应，也是技术对法律的推动。创业者需以“技术+法律”双重视角审视业务，在合规中创新，在创新中推动法律完善，最终实现AIGC产业的可持续发展。