1. 引言
习近平总书记指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响[1]。2022年底以ChatGPT的上线发布为标志，生成式人工智能迅速成为当前信息技术的主流热点之一，并于2023年入选年度十大科技名词[2]。面对这一现象级应用，图书馆学界开展了一系列融合研究。部分高校图书馆引入基于AIGC技术的智能搜索引擎[3]，向读者提供使用友好型的智能搜索服务；借助AIGC分析用户使用信息刻画读者画像，为用户提供个性化、精准化的知识服务[4]。现有研究显示，AIGC可辅助文献编目、分类等工作[5] [6]，可用于未来学习中心建设[7]，并在参考咨询服务中展现了良好的应用前景[8] [9]。
一方面，AIGC以其独特的数据处理与内容生成能力为新时代高校图书馆高质量建设发展赋能，另一方面，AIGC在技术原理层面、算法层面、数据隐私和安全层面存在诸多不足，高校图书馆在应用时面临着一系列潜在风险，需要防范应用AIGC带来负能量。从立法、司法及学界的视角来看，高校图书馆应用AIGC提供服务时存在着生成内容可版权性不明确的问题，而人工智能生成内容的可版权性与否直接影响着用户后续使用。本文以生成内容可版权性为研究切入点，对做好高校图书馆应用AIGC赋能图书馆事业高质量发展具有重要的理论与实践意义。
2. 高校图书馆应用AIGC生成内容的可版权性认定
从立法、司法及学界的视角来看，高校图书馆应用AIGC提供服务时存在着生成内容可版权性不明确的问题。
2.1. 著作权法视角下生成内容的可版权性认定
《中华人民共和国著作权法》(以下简称《著作权法》)是中国保护著作人对其科学研究、文学艺术诸方面的著述和创作等所享有的权利的法律规范，该法是认定AIGC生成内容是否拥有版权的权威性和根本性依据。《著作权法》第二条指出：“中国公民、法人或者非法人组织的作品，依法享有著作权。”因此，AIGC生成内容是否具有版权需进行构成作品与否的认定。《著作权法》第三条对作品的认定做了具体规定，即作品是指“文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果”，并列举了文字作品、摄影作品、视听作品等八种具体的作品形式，另以兜底条款的形式做了“符合作品特征的其他智力成果”的认定规定。同时《著作权法》第五条明确了法律法规、单纯事实消息、历法、公式等不受版权保护。据此，如果AIGC生成内容属于《著作权法》第五条所列情形之一，自然不受版权保护。其他情形是否构成作品需要依据第三条的规定进行作品构成四要件认定，即1) 是否属于文学、艺术和科学领域内；2) 是否具有独创性；3) 是否具有一定的表现形式；4) 是否属于智力成果。前述四要件是系统的有机整体，AIGC生成内容需要同时满足四个构成要件方可认定为受版权保护的作品。AIGC生成内容这一表现形式伴随人工智能技术发展而来，立法的滞后属性决定了现有法律往往无法第一时间回应新生事物，结合我国现行著作权法来看，高校图书馆应用AIGC生成内容的可版权与否尚无法直接确定。
2.2. 司法实践视角下生成内容的可版权性判定
我国宪法规定人民法院是国家的审判机关，人民法院依照法律规定独立行使审判权。诉讼双方当事人就AIGC生成内容版权纠纷提交人民法院处理时，法院对AIGC生成内容可版权性的判定具有终裁的效果。因此，与人工智能生成内容有关的司法实践对判定生成内容可版权性这一问题而言具有直接的参考价值。通过检索中国裁判文书网，筛选出三例与人工智能生成内容有关的案例，分别是北京菲林律师事务所诉北京百度网讯科技有限公司侵害署名权、保护作品完整权、信息网络传播权纠纷案(以下简称“菲林诉百度案”)，深圳市腾讯计算机系统有限公司诉上海盈讯科技有限公司侵害著作权及不正当竞争纠纷案(以下简称“腾讯诉盈讯案”)，李某诉刘某侵害作品署名权、信息网络传播权纠纷案(以下简称“李某诉刘某案”)。其中菲林诉百度案和腾讯诉盈讯案系涉及文生文案例，李某诉刘某案系涉及文生图案例。
1) 菲林诉百度案。此案的判决系人民法院首次回应涉计算机软件智能生成内容的著作权保护问题[10]。涉案文章涉及图形作品和文字作品认定，法院认为图形构成作品需具有独创性，涉案文章中的“相关图形是原告基于收集的数据，利用相关软件制作完成，虽然会因数据变化呈现出不同的形状，但图形形状的不同是基于数据差异产生，而非基于创作产生。针对相同的数据，不同的使用者应用相同的软件进行处理，最终形成的图形应是相同的；即使使用不同软件，只要使用者利用常规图形类别展示数据，其表达也是相同的，故上述图形不符合图形作品的独创性要求。”法院认为文字内容是否构成作品，一般考虑如下因素：1) 是否属于在文学、艺术和科学范围内自然人的创作；2) 是否以文字形式表现；3) 是否可复制；4) 是否具有独创性。涉案文章中的文字部分“从分析报告生成过程看，选定相应关键词，使用“可视化”功能自动生成的分析报告，其内容涉及对电影娱乐行业的司法分析，符合文字作品的形式要求，涉及的内容体现出针对相关数据的选择、判断、分析，具有一定的独创性。“法院进一步强调具有独创性并非构成文字作品的充分条件，根据现行法律规定，文字作品应由自然人创作完成。因此，涉案分析报告不构成作品，但同时法院亦强调涉案报告并不意味着可以进入公有领域并被公众自由使用。
2) 腾讯诉盈讯案。该案系全国首例认定人工智能生成的文章构成作品案件[11]。审理法院认为判断涉案文章是否构成文字作品的关键在于判断涉案文章是否具有独创性，独创性判断首先应当从“是否独立创作”及“外在表现上是否与已有作品存在一定程度的差异”，或具备最低程度的创造性进行分析判断。其次从生成过程来分析是否体现创作者的个性化选择、判断及技巧等因素。法院判定从涉案文章的外在表现形式与生成过程来分析，该文章的特定表现形式及其源于创作者个性化的选择与安排，并由Dreamwriter软件在技术上“生成”的创作过程均满足著作权法对文字作品的保护条件。因此，审理法院认定涉案文章属于受我国著作权法所保护的文字作品。
3) 李某诉刘某案。该案系我国首例人工智能文生图案例[12]。审理法院就“图片是否构成作品，构成何种类型作品”进行了评判。法院认为审查李某主张著作权的客体是否构成作品，需要考虑如下要件：1) 是否属于文学、艺术和科学领域内；2) 是否具有独创性；3) 是否具有一定的表现形式；4) 是否属于智力成果。涉案图片与通常人们见到的照片、绘画无异，显然属于艺术领域，且具有一定的表现形式。从李某构思涉案图片起，到最终选定涉案图片止，这整个过程来看，李某进行了一定的智力投入，比如设计人物的呈现方式、选择提示词、安排提示词的顺序、设置相关的参数、选定哪个图片符合预期等等，故涉案图片具备了“智力成果”要件。李某通过提示词对人物及其呈现方式等画面元素进行了设计，通过参数对画面布局构图等进行了设置，涉案图片体现了李某的选择和安排，是原告的个性化表达。因此，审理法院认定涉案图片属于受我国著作权法保护的图片作品。
通过梳理现有三个案例判决可以发现，法院审判过程中在生成内容可版权性认定上均先前置讨论生成内容是否符合作品的构成要件，判断标准包括但不限于：“作品是否属于文学、艺术和科学领域内，是否具有独创性，是否具有一定的表现形式”。菲林诉百度案中，法院认为“文字作品应由自然人创作完成”，自然人创作完成仍应是著作权法上作品的必要条件。李某诉刘某案中，法院认为“人们利用人工智能模型生成图片时，不存在两个主体之间确定谁为创作者的问题，本质上，仍然是人利用工具进行创作，即整个创作过程中进行智力投入的是人而非人工智能模型”。对于人工智能生成内容是否构成受版权保护的作品这一问题，目前法院在审判实践中尚存在不同认定标准的争议，致使AIGC生成内容可版权性认定扑朔不明。
2.3. 学界理论视角下生成内容的可版权性讨论
对于AIGC生成内容的可版权性认定问题，学界也进行了诸多探讨，目前尚未形成一致性观点，并存在着支持与否定两种不同观点。
1) 对AIGC生成内容可版权性认定持否定观点。部分学者从创意/表达两分法切入，认为用户使用AIGC生成内容无法体现创意/表达两分法，其内容生成过程无法体现可预测性、可解释性和确定性。因此，AIGC生成内容不具备可版权性，相应的，AIGC使用人亦不能成为生成内容版权人[13]。一些学者以反垄断为视角切入分析，认为数字平台自带垄断倾向，AIGC内容生成过程催生信息垄断，进而可能产生公共资源被抢占、作者权益被威胁、消费者选择受限等社会危害，赋予AIGC生成内容版权保护可引发垄断危机。同时不给予生成内容版权保护亦无碍“激励创新”、并非“公地悲剧”、依旧“权责统一”[14]。另有学者强调，生成内容被认定为作品的前提需是该内容的表达系人类贡献的，创作需是人类行为[15]。亦有学者从著作权法立法目的和政策考量的角度出发，认为AIGC生成内容可能不适合具备“独创性”[15]。
2) 对AIGC生成内容可版权性认定持肯定观点。部分学者认为生成式人工智能是由开发者设计创造的工具，而非独立出来的法律主体。现行《著作权法》并未强调智力成果不能通过工具来生成，必须要通过人的身体直接产生，只要人的智力投入影响了生成内容的形成，即可将生成内容认定为人的智力成果[15]。一些学者强调，激励作品创作是版权法的内在目标，对AIGC生成内容进行保护可以实现这一立法目的，若不对其进行保护会产生负面作用，包括破坏生成内容后续权利稳定，导致生成内容无序乱用等。因此，从著作权法立法目的和产业实际发展的角度考量，宜给予AIGC生成内容以版权保护[16]。另有学者从“贡献论”的视角切入，认为算法设计者已享有人工智能相关权益，而内容的生成是由具体的使用者发起且实际控制，立法应赋予AIGC使用者相关权利[17]。
3. 高校图书馆应用AIGC的建议
3.1. 跟踪生成式人工智能的立法动态
法律通常基于过去的社会实践经验制定，随着生成式人工智能技术的不断发展和相关产品应用场景的不断拓展，与生成式人工智能有关的新社会关系和法律问题不断涌现。对于AIGC生成内容可版权性问题，现有法律体系规定呈现出典型滞后性特征，表现为难以予以明确规制。同时，不同国家的法律法规对AIGC生成内容的规制存在差异化规定，在全球经济一体化的背景下，AIGC生成内容具有跨国界传播的特性，知识产权的跨国保护需要各国法律在一定程度上进行协调。因此，无论是内在环境还是外部因素都影响并呼吁着人工智能相关立法的新增和修订工作。高校图书馆界需要密切跟踪生成式人工智能的立法动态，根据现行有效的法律法规研判AIGC生成内容的可版权性与否，并及时调整图书馆的AIGC使用管理制度。
3.2. 关注生成式人工智能的司法实践
3.2.1. 关注司法解释
立法对社会具有普遍的约束力，其稳定性相对较强，一经制定，在较长时期内往往保持相对稳定。随着社会经济发展和新科学技术变革，法律法规可能存在未规定或规定不完善的地方，司法解释可以在一定程度上填补这些法律漏洞。最高人民法院和最高人民检察院通过发布司法解释为司法实践提供指导，及时回应社会热点问题，使法律能够更好地适应社会发展需要。目前的法律法规体系尚无法明确AIGC生成内容可版权性问题，现有司法审判实践中亦存在不同认定标准的判决。随着AIGC应用场景的日渐丰富，与AIGC生成内容版权相关的纠纷数量亦将不断增长，迫切需要最高人民法院和最高人民检察院出台相关司法解释回应社会矛盾。因此，图书馆界在关注立法动态的同时还应密切关注最新司法解释的出台情况。
3.2.2. 关注审判实践
为了统一法律适用，提升司法公信力，结合审判工作实际，最高人民法院制定并发布《关于统一法律适用加强类案检索的指导意见(试行)》(以下简称《指导意见》)。《指导意见》规定“缺乏明确裁判规则或者尚未形成统一裁判规则的”属于应当进行类案检索的情形。AIGC生成内容可版权性问题因《著作权法》等相关法律法规缺乏明确裁判规则，且司法审判实践中亦未形成统一的裁判规则，法院在办理此类案件时需要进行类案检索以实现统一法律适用。因此，高校图书馆还需密切关注与人工智能有关的司法审判案例，通过分析梳理已生效的判决研判法院对AIGC生成内容的认定标准，借以指导高校图书馆应用AIGC的业务实践。需要注意的是案例的侧重点要有所区分，应首先关注指导性案例和人民法院案例库案例，这是由两类案例在审判实践中的定位决定的。指导性案例系由最高人民法院根据实际案例，梳理法律规定和司法解释，向社会公布的，用以指导各级人民法院审理类似案件。人民法院在审理相关案件时应该参照指导性案例的判决。2024年2月27日，最高人民法院面向社会推出“公共法律服务产品”——人民法院案例库。“人民法院案例库开放后，各级法院审理案件必须查阅案例库，参考入库类似案例作出裁判[18]。”据此，人民法院案例库案例亦具有各级法院在审判时应当参考的地位。
3.3. 做好生成式人工智能的使用管理
高校图书馆在利用AIGC推动图书馆事业高质量发展的进程中，需同步强化相关使用管理工作，包括但不限于以下几个方面：
1) 访问控制。应构建安全可靠的身份认证及访问控制体系，确保仅获得授权的用户能够使用图书馆所集成的AIGC资源。比如，借助信息门户认证与权限分配系统，精准限制不同用户群体对AIGC工具的访问权限，确保资源的安全使用。
2) 技术跟踪。密切追踪AIGC技术的纵向更新迭代以及横向不同软件之间的对比情况，及时对图书馆的软件和硬件设备进行优化升级。AIGC技术的升级效果不仅体现在生成内容质量的提升上，安全水平的提高也是重要的一方面。
3) 制度建设。精心做好AIGC相关管理制度的制定工作，明确管理制度的目的，清晰界定制度覆盖的范围，同时建立科学合理的评估指标体系以及完善的监督机制等，确保AIGC各项应用工作有章可循、规范有序。
4) 馆员培训。馆员作为图书馆服务的提供者，需要熟悉生成式人工智能的技术原理和应用方法，以更好地为读者服务。培训内容包括生成式人工智能的基本概念、技术特点、应用场景等方面，并结合实际案例，让馆员深入了解如何在图书馆工作中应用人工智能技术。
5) 读者培训。高校图书馆可将AIGC使用培训巧妙融入新生图书馆使用培训、文献检索课程内容体系、不定期的信息素养讲座以及专题使用培训等活动中，多渠道、多形式地提升读者对AIGC的认知和应用能力，帮助读者更好地使用图书馆资源和服务。
6) 告知义务履行。高校图书馆在运用AIGC为读者提供服务时，应切实履行及时告知义务，要明确告知读者AIGC生成内容可版权性的问题，提醒读者在当前政策环境下，AIGC生成内容的可版权性存在不确定性，在使用尤其是商业性使用时，必须严格遵守相关规定，避免可能出现的版权纠纷等问题。
4. 结语
截至2024年11月，我国共有309个生成式人工智能产品完成备案[19]，国产生成式人工智能大模型如雨后春笋般涌现。国家政策鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，探索优化应用场景，构建应用生态体系。随着AIGC技术的不断发展以及融合应用探索实践的不断开展，在高校图书馆发展建设事业中将有更多的赋能新场景可以期待。在着力探讨AIGC技术赋能高校图书馆建设的同时，风险防范研究需一并同步展开，本文对AIGC生成内容可版权性研究仅是其中一隅，还有诸多研究亟需广大学者共同发力。未来，学界应进一步加强跨学科研究，通过深入剖析潜在风险，提出切实可行的前瞻性对策，不断促进新时代高校图书馆高质量发展。
基金项目
本文系2025年度中央高校基本科研业务费专项“高校图书馆应用生成式人工智能的风险与对策研究”(项目编号：202553004)、CALIS全国农学文献信息中心研究项目：DeepSeek赋能高校图书馆信息服务提升研究(项目编号：2025084)、中央高校基本科研业务费专项“面向AIGC时代人才培养的信息素养教育——基于素质模型的多维探索”(项目编号：202553005)阶段性研究成果之一。
NOTES
*通讯作者。