目錄
一、法律困境：當“作者”定義遭遇技術革命
二、司法破局：中美裁判路徑的分野
三、學術激辯：工具論VS虛無論
四、以“用戶貢獻比例”劃定版權邊界，明確用戶貢獻主導性作為確權核心標準
五、AI生成圖片可版權性的立法建議
六、結語：在技術狂潮中重建法律坐標
人工智能繪畫技術的爆發式發展，正在顛覆傳統著作權法的邏輯體系。從Midjourney到Stable Diffusion，用戶僅需輸入文字指令即可生成精美圖片，但由此引發的法律爭議卻日益尖銳：這些圖片是否構成“作品”?用戶能否主張版權?本文從法律定義、司法實踐與學術爭議切入，試圖厘清AI生成內容的版權邊界。
一
法律困境：當“作者”定義遭遇技術革命
依據《中華人民共和國著作權法》，“作者”被限定為“創作作品的自然人”及視為作者的法人或者非法人組織，而“創作”的核心在于人類直接產生作品的智力貢獻。然而在AI繪畫場景中，用戶與生成結果的關系變得模糊——究竟是用戶在創作，還是算法在創作?
1. 獨創性標準的撕裂
法律要求作品必須具備“獨創性”(獨立完成+最低創造性)。傳統理論認為，AI生成內容本質是算法對海量數據的概率性重組，缺乏人類“思想情感的表達”。但反對者指出：當用戶通過多次提示詞迭代、參數微調(如構圖比例、光影參數)干預生成過程時，其投入的智力已接近傳統藝術家對工具的使用(如使用Photoshop創作)。
2. 權利主體的真空地帶
若否認用戶版權，則AI生成圖片可能淪為“法律棄兒”——開發者未參與具體創作，AI系統無法成為權利主體，用戶又因“貢獻不足”被排除在外。這種真空狀態將導致大量數字資產陷入權屬混亂，阻礙文化產業發展。
二
司法破局：中美裁判路徑的分野
全球司法機關正通過個案裁判探索規則，中國與美國的實踐差異尤其值得關注。
1. 中國：承認“過程性貢獻”的漸進保護
北京互聯網法院AI繪畫侵權國內第一案(2023)：用戶使用AI生成古風人物圖片后被他人盜用，法院首次認定“提示詞設計構成智力勞動”，判令侵權方賠償500元。盡管未明確賦予完整著作權，但開啟了保護先河。
武漢東湖新技術開發區人民法院AI生成圖被侵權案(2025)：用戶在生成圖片后，通過局部修圖軟件調整細節并添加署名水印。法院判決該圖片構成美術作品，特別強調“用戶對人物姿態、服飾紋樣的描述占畫面表達70%以上，構成創造性主導”。
2. 美國：堅守“人類主導性”的嚴格門檻
《太空歌劇院》案（2023）：藝術家Jason Allen使用Midjourney生成的畫作在美國版權局申請登記被拒，理由是其無法區分“人類創意與AI隨機輸出的比例”。
核心立場：美國判例強調“人類必須主導表達形式的形成”。若生成過程存在算法黑箱(用戶無法預測輸出結果)，則否認版權保護。
3. 中美裁判路徑的分野本質
中國更關注“投入過程的創造性”，美國則聚焦“輸出結果的可控性”。這種差異折射出法律體系對技術沖擊的不同應對策略。
三
學術激辯：工具論VS虛無論
學界圍繞AI生成內容的法律地位形成兩大陣營：
1. 工具論支持派
核心觀點：AI與畫筆、相機無本質區別。當用戶通過具體提示詞(如“賽博朋克風格，75%寫實+25%抽象，左側逆光視角”)引導創作時，已實現“思想到表達的轉化”(李偉民，2024)。
產業論證：賦予版權可激勵用戶投入創作，推動AI技術商業化應用。據統計，2023年中國AI繪畫市場規模已達47億元，法律保護缺位將導致交易成本激增。
2. 權利虛無派
獨創性批判：多數用戶僅輸入“一位美麗的女子”等簡單指令，生成結果具有高度隨機性，不符合“最低創造性”標準(游云庭，2023)。
產業論證：若對AI生成內容普遍賦權，可能導致“版權荒漠化”——每天數十億張AI圖片自動獲得保護，最終癱瘓版權登記與維權體系。
四
以“用戶貢獻比例”劃定版權邊界，明確用戶貢獻主導性作為確權核心標準
面對AI的迅猛發展對現有著作權法體系的沖擊，筆者提出“用戶貢獻比例標準”，即將貢獻比例作為判斷用戶能否就AI生成內容擁有版權的標準。具體而言，若圖片的獨創性表達主要由用戶貢獻，則用戶可成為著作權人。換言之，當用戶對生成圖片的具體表達元素(如人物動作、色彩搭配、構圖邏輯)具有一定控制力，且其貢獻比例大于AI算法的隨機性影響時，可承認其著作權。反之，若AI算法隨機性占據主導，則排除版權保護。比如，通過提示詞等與畫面元素的映射分析，對用戶貢獻比例量化、評估，如果貢獻比例超過50%即可確認用戶擁有版權。
第一：AI原始生成或者主要由ai生成的圖片，用戶沒有貢獻或者貢獻比例低，排除版權。比如用戶輸入“山水畫”等基礎指令，直接使用AI首次輸出結果。排除的理由在于，此時生成內容由算法隨機性主導，用戶缺乏對畫面細節(如山脈走向、樹木形態)的實質性控制，用戶貢獻比例低于50%，不符合獨創性要求。
第二：用戶深度介入AI生成或者對AI生成內容再創作，貢獻比例高，可賦予版權。
用戶深度介入AI生成，比如用戶輸入細節提示詞、調整參數、篩選結果等，用戶對作品的創作做出了主要貢獻。或者用戶對AI生成內容進行實質性再創作，用戶貢獻比例超過50%，此時整體作品可視為“用戶智力成果”。
比如，用戶通過以下行為深度介入后得到的圖片，提示詞迭代(如“水墨山水，山體陡峭度70%，云霧濃度調整為二級”)、參數調整(修改風格權重、分辨率、長寬比)、結果篩選(從100張輸出中選取3張合成)。這樣深度介入得到的圖片，用戶貢獻比例高，可賦予版權。
五
AI生成圖片可版權性的立法建議
引入“貢獻度評估算法”：通過自然語言處理NLP技術解析提示詞與畫面元素的關聯性，結合參數調整次數、結果篩選比例等數據，量化用戶貢獻值(如“每項有效指令+5%貢獻度”)。
設定確權閾值：參考歐盟《人工智能法案》草案，當用戶貢獻度≥50%時認定其享有版權，否則排除保護。
六
結語：在技術狂潮中重建法律坐標
AI生成圖片的版權問題，本質是工業時代著作權法對數字文明的艱難適配。當前司法實踐通過個案衡平暫時緩解沖突，但長遠需構建AI版權特殊規則：既避免將AI神化為“虛擬作者”，也不應忽視人類在人機協同中的創造性價值。按貢獻比例確權標準或可成為破局之鑰——它并非妥協，而是法律在技術革命浪潮中保持定力的智慧。
(原標題：AI生成圖片有無著作權?技術革命下的法律博弈與按用戶貢獻確權)
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