人工智能生成内容的著作权认定与侵权保护路径研究
DOI:
https://doi.org/10.71411/zgfx.2025.v1i1.782关键词:
生成式人工智能, 可版权性, 权利主体, 侵权认定摘要
随着人工智能技术的快速发展，AI生成内容（AIGC）的著作权问题引发广泛争议。本文聚焦于AIGC的著作权认定标准与侵权保护路径两大核心议题，围绕其可版权性、权利归属、数据训练与内容输出阶段的侵权责任认定等问题展开系统分析。通过对11份典型民事判决书的实证梳理，本文发现当前司法实践在AIGC作品认定上倾向于以“人类智力贡献”为核心，强调独创性与智力成果要件的双重检验，而在权利归属上则普遍采纳“使用者说”。在此基础上，本文进一步厘清了AIGC在输入阶段（数据训练）与输出阶段（内容生成）的侵权风险，并指出侵权问题的系统梳理是构建有效保护路径的前提。针对数据训练中的“合理使用”争议与输出内容的独创性判断难题，本文提出应通过有条件扩大合理使用范围、引入法定许可机制，并在输出阶段明确使用者标识义务与平台注意义务，构建“人类主导+AI辅助”的二元责任框架，以实现技术创新、版权保护与公共利益之间的平衡。本文旨在通过司法实证与理论融合，为AIGC著作权制度的完善提供兼具解释力与操作性的保护路径参考。
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