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AI生成圖片有無著作權(quán)?技術(shù)革命下的法律博弈與按用戶貢獻(xiàn)確權(quán)

   日期:2025-05-01 15:32:09     來源:IPRdaily     知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域原創(chuàng)作者:廖明超     瀏覽:3    評論:0
核心提示:本文從法律定義、司法實(shí)踐與學(xué)術(shù)爭議切入,試圖厘清AI生成內(nèi)容的版權(quán)邊界。

目錄

一、法律困境:當(dāng)“作者”定義遭遇技術(shù)革命

二、司法破局:中美裁判路徑的分野

三、學(xué)術(shù)激辯:工具論VS虛無論

四、以“用戶貢獻(xiàn)比例”劃定版權(quán)邊界,明確用戶貢獻(xiàn)主導(dǎo)性作為確權(quán)核心標(biāo)準(zhǔn)

五、AI生成圖片可版權(quán)性的立法建議

六、結(jié)語:在技術(shù)狂潮中重建法律坐標(biāo)

人工智能繪畫技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展,正在顛覆傳統(tǒng)著作權(quán)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(fā)的法律爭議卻日益尖銳:這些圖片是否構(gòu)成“作品”?用戶能否主張版權(quán)?本文從法律定義、司法實(shí)踐與學(xué)術(shù)爭議切入,試圖厘清AI生成內(nèi)容的版權(quán)邊界。

法律困境:當(dāng)“作者”定義遭遇技術(shù)革命

依據(jù)《中華人民共和國著作權(quán)法》,“作者”被限定為“創(chuàng)作作品的自然人”及視為作者的法人或者非法人組織,而“創(chuàng)作”的核心在于人類直接產(chǎn)生作品的智力貢獻(xiàn)。然而在AI繪畫場景中,用戶與生成結(jié)果的關(guān)系變得模糊——究竟是用戶在創(chuàng)作,還是算法在創(chuàng)作?

1. 獨(dú)創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)的撕裂

法律要求作品必須具備“獨(dú)創(chuàng)性”(獨(dú)立完成+最低創(chuàng)造性)。傳統(tǒng)理論認(rèn)為,AI生成內(nèi)容本質(zhì)是算法對海量數(shù)據(jù)的概率性重組,缺乏人類“思想情感的表達(dá)”。但反對者指出:當(dāng)用戶通過多次提示詞迭代、參數(shù)微調(diào)(如構(gòu)圖比例、光影參數(shù))干預(yù)生成過程時(shí),其投入的智力已接近傳統(tǒng)藝術(shù)家對工具的使用(如使用Photoshop創(chuàng)作)。

2. 權(quán)利主體的真空地帶

若否認(rèn)用戶版權(quán),則AI生成圖片可能淪為“法律棄兒”——開發(fā)者未參與具體創(chuàng)作,AI系統(tǒng)無法成為權(quán)利主體,用戶又因“貢獻(xiàn)不足”被排除在外。這種真空狀態(tài)將導(dǎo)致大量數(shù)字資產(chǎn)陷入權(quán)屬混亂,阻礙文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

司法破局:中美裁判路徑的分野

全球司法機(jī)關(guān)正通過個(gè)案裁判探索規(guī)則,中國與美國的實(shí)踐差異尤其值得關(guān)注。

1. 中國:承認(rèn)“過程性貢獻(xiàn)”的漸進(jìn)保護(hù)

北京互聯(lián)網(wǎng)法院AI繪畫侵權(quán)國內(nèi)第一案(2023):用戶使用AI生成古風(fēng)人物圖片后被他人盜用,法院首次認(rèn)定“提示詞設(shè)計(jì)構(gòu)成智力勞動(dòng)”,判令侵權(quán)方賠償500元。盡管未明確賦予完整著作權(quán),但開啟了保護(hù)先河。

武漢東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)人民法院AI生成圖被侵權(quán)案(2025):用戶在生成圖片后,通過局部修圖軟件調(diào)整細(xì)節(jié)并添加署名水印。法院判決該圖片構(gòu)成美術(shù)作品,特別強(qiáng)調(diào)“用戶對人物姿態(tài)、服飾紋樣的描述占畫面表達(dá)70%以上,構(gòu)成創(chuàng)造性主導(dǎo)”。

2. 美國:堅(jiān)守“人類主導(dǎo)性”的嚴(yán)格門檻

《太空歌劇院》案(2023):藝術(shù)家Jason Allen使用Midjourney生成的畫作在美國版權(quán)局申請登記被拒,理由是其無法區(qū)分“人類創(chuàng)意與AI隨機(jī)輸出的比例”。

核心立場:美國判例強(qiáng)調(diào)“人類必須主導(dǎo)表達(dá)形式的形成”。若生成過程存在算法黑箱(用戶無法預(yù)測輸出結(jié)果),則否認(rèn)版權(quán)保護(hù)

3. 中美裁判路徑的分野本質(zhì)

中國更關(guān)注“投入過程的創(chuàng)造性”,美國則聚焦“輸出結(jié)果的可控性”。這種差異折射出法律體系對技術(shù)沖擊的不同應(yīng)對策略。

學(xué)術(shù)激辯:工具論VS虛無論

學(xué)界圍繞AI生成內(nèi)容的法律地位形成兩大陣營:

1. 工具論支持派

核心觀點(diǎn):AI與畫筆、相機(jī)無本質(zhì)區(qū)別。當(dāng)用戶通過具體提示詞(如“賽博朋克風(fēng)格,75%寫實(shí)+25%抽象,左側(cè)逆光視角”)引導(dǎo)創(chuàng)作時(shí),已實(shí)現(xiàn)“思想到表達(dá)的轉(zhuǎn)化”(李偉民,2024)。

產(chǎn)業(yè)論證:賦予版權(quán)可激勵(lì)用戶投入創(chuàng)作,推動(dòng)AI技術(shù)商業(yè)化應(yīng)用。據(jù)統(tǒng)計(jì),2023年中國AI繪畫市場規(guī)模已達(dá)47億元,法律保護(hù)缺位將導(dǎo)致交易成本激增。

2. 權(quán)利虛無派

獨(dú)創(chuàng)性批判:多數(shù)用戶僅輸入“一位美麗的女子”等簡單指令,生成結(jié)果具有高度隨機(jī)性,不符合“最低創(chuàng)造性”標(biāo)準(zhǔn)(游云庭,2023)。

產(chǎn)業(yè)論證:若對AI生成內(nèi)容普遍賦權(quán),可能導(dǎo)致“版權(quán)荒漠化”——每天數(shù)十億張AI圖片自動(dòng)獲得保護(hù),最終癱瘓版權(quán)登記與維權(quán)體系。

以“用戶貢獻(xiàn)比例”劃定版權(quán)邊界,明確用戶貢獻(xiàn)主導(dǎo)性作為確權(quán)核心標(biāo)準(zhǔn)

面對AI的迅猛發(fā)展對現(xiàn)有著作權(quán)法體系的沖擊,筆者提出“用戶貢獻(xiàn)比例標(biāo)準(zhǔn)”,即將貢獻(xiàn)比例作為判斷用戶能否就AI生成內(nèi)容擁有版權(quán)的標(biāo)準(zhǔn)。具體而言,若圖片的獨(dú)創(chuàng)性表達(dá)主要由用戶貢獻(xiàn),則用戶可成為著作權(quán)人。換言之,當(dāng)用戶對生成圖片的具體表達(dá)元素(如人物動(dòng)作、色彩搭配、構(gòu)圖邏輯)具有一定控制力,且其貢獻(xiàn)比例大于AI算法的隨機(jī)性影響時(shí),可承認(rèn)其著作權(quán)。反之,若AI算法隨機(jī)性占據(jù)主導(dǎo),則排除版權(quán)保護(hù)。比如,通過提示詞等與畫面元素的映射分析,對用戶貢獻(xiàn)比例量化、評估,如果貢獻(xiàn)比例超過50%即可確認(rèn)用戶擁有版權(quán)。

第一:AI原始生成或者主要由ai生成的圖片,用戶沒有貢獻(xiàn)或者貢獻(xiàn)比例低,排除版權(quán)。比如用戶輸入“山水畫”等基礎(chǔ)指令,直接使用AI首次輸出結(jié)果。排除的理由在于,此時(shí)生成內(nèi)容由算法隨機(jī)性主導(dǎo),用戶缺乏對畫面細(xì)節(jié)(如山脈走向、樹木形態(tài))的實(shí)質(zhì)性控制,用戶貢獻(xiàn)比例低于50%,不符合獨(dú)創(chuàng)性要求。

第二:用戶深度介入AI生成或者對AI生成內(nèi)容再創(chuàng)作,貢獻(xiàn)比例高,可賦予版權(quán)。

用戶深度介入AI生成,比如用戶輸入細(xì)節(jié)提示詞、調(diào)整參數(shù)、篩選結(jié)果等,用戶對作品的創(chuàng)作做出了主要貢獻(xiàn)。或者用戶對AI生成內(nèi)容進(jìn)行實(shí)質(zhì)性再創(chuàng)作,用戶貢獻(xiàn)比例超過50%,此時(shí)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(diào)整為二級”)、參數(shù)調(diào)整(修改風(fēng)格權(quán)重、分辨率、長寬比)、結(jié)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(xiàn)比例高,可賦予版權(quán)。

AI生成圖片可版權(quán)性的立法建議

引入“貢獻(xiàn)度評估算法”:通過自然語言處理NLP技術(shù)解析提示詞與畫面元素的關(guān)聯(lián)性,結(jié)合參數(shù)調(diào)整次數(shù)、結(jié)果篩選比例等數(shù)據(jù),量化用戶貢獻(xiàn)值(如“每項(xiàng)有效指令+5%貢獻(xiàn)度”)。

設(shè)定確權(quán)閾值:參考?xì)W盟《人工智能法案》草案,當(dāng)用戶貢獻(xiàn)度≥50%時(shí)認(rèn)定其享有版權(quán),否則排除保護(hù)。

結(jié)語:在技術(shù)狂潮中重建法律坐標(biāo)

AI生成圖片的版權(quán)問題,本質(zhì)是工業(yè)時(shí)代著作權(quán)法對數(shù)字文明的艱難適配。當(dāng)前司法實(shí)踐通過個(gè)案衡平暫時(shí)緩解沖突,但長遠(yuǎn)需構(gòu)建AI版權(quán)特殊規(guī)則:既避免將AI神化為“虛擬作者”,也不應(yīng)忽視人類在人機(jī)協(xié)同中的創(chuàng)造性價(jià)值。按貢獻(xiàn)比例確權(quán)標(biāo)準(zhǔn)或可成為破局之鑰——它并非妥協(xié),而是法律在技術(shù)革命浪潮中保持定力的智慧。

(原標(biāo)題:AI生成圖片有無著作權(quán)?技術(shù)革命下的法律博弈與按用戶貢獻(xiàn)確權(quán))

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本文來源: http://www.rumin8raps.com/news/202502/xwif_55699.html

 
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