1. 引言
人工智能与我们的生活密切关联，无形之间，人工智能逐渐成为我们生活的一部分。1956年的达特茅斯会议是人工智能历史上的里程碑，标志着人工智能开始成为正式的学术学科[1]。人工智能是“智能计算”的一种形式，它是“聪明的”，因为它模仿了人类的认知。它是“人工的”，因为它涉及计算信息处理，而不是生物信息处理[2]。生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence )是人工智能在新时代发展的重要表现形式。它可以根据提示信息生成各种文本、图像、音频和视频等内容。
2. 生成式人工智能生成内容引发的著作权问题
2.1. 生成内容可版权性的法律争议
由于生成式人工智能的特殊运行机制，生成式人工智能生成的内容与人类创作的作品非常相似，这导致生成式人工智能生成的内容在法律上如何定位甚至是否受著作权法保护的问题？目前对于这个问题学术领域仍然存在争议。基于此，本文梳理了生成式人工智能生成内容可版权性界定的主要观点如图1所示。
Figure 1. A view of copyright protection for content generated by generative artificial intelligence
图1. 生成式人工智能生成内容著作权保护之观点展示
赞同方主要基于人类智力投入观点、工具观点、代理人观点展开说明生成式人工智能应受到著作权法保护，但从侧重的角度不同可以看出不管基于人的智力投入还是把生成式人工智能作为一个工具，都是以人作为整个过程的主导性作为前提，即人在创作过程中起到决定性作用[3]。如冯晓青教授认为AIGC可以获得知识产权保护：一是AIGC符合受知识产权保护的客体的条件，其二，AIGC是人类智力活动和智力劳动的产物[4]。
反对方主要基于主体意志论、创作行为论等。即主要认为生成式人工智能生成和人类作品相似的内容基于其本身的算法和数据训练，人类没有实质性的贡献。王迁教授认为人工智能的使用者无法通过输入提示词和参数决定人工智能生成的内容，AIGC是基于算法和数据训练。在此过程中，人类可能在内容生成中投入了一定的智力，但“用户输入”相对于人工智能生成的内容是思想而非表达。人工智能“文生图”和“图生图”在性质上并没有本质区别，都是所谓“暗箱模式”，均不可能产生由用户创作的作品[5]。
除了赞同方和反对方以外，其他学者则持相对保守的态度，郭禾教授认为在技术上，AIGC已经具有独创性，但在法律上是否给予保护，需要进一步探讨和明确其独创性的界定标准[4]。他认为生成式人工智能所依据的庞大数据量仍然属于有限选择，但人脑所具有的特点是极具独特和复杂的，标明AIGC或许是一种解决方式[6]。熊琦教授认为促进人在创作和传播作品的核心作用是著作权法的核心。生成式人工智能的内容是否受到著作权法保护及其归属在于认定人与创作行为的关联，在于如何从现有著作权客体和归属判定的适用过程中找到自然人在人工智能生成内容中的贡献及其比例[4]。
2.2. 生成内容著作权归属的法律争议
当生成式人工智能输出内容受到著作法保护，也引发了谁拥有著作权的争论问题，是生成式人工智能还是生成式人工智能的开发者或使用者。人工智能开发者对生成式人工智能模型编程和训练起到决定作用，这成为赞同开发者成为生成式人工智能内容作者的原因[7]。然而有些观点认为用户通过独特性的视角和提示生成具有特定内容的作品，在输出内容上起到主导作用，符合著作权法独创性的特点，应视为著作权人。但无论作者身份如何，人工智能都不能拥有版权或任何类型的财产权，因为它不是一个自然人或法人[8]。生成式人工智能生成内容著作权归属与前面的内容有着密切的联系，即生成式人工智能作品是否能成为保护对象有关。因为司法实践中，确立生成内容能否受到著作权法保护后明确归属关系有助于维护权益、规范生成式人工智能的发展。正因为生成式人工智能在作品生成过程中有多方主体参与，导致生成式人工智能这使得作品归属也在产生相应的争议。
关于作品著作权归属上，OpenAI有着一个比较明确的规定。在OpenAI服务协议中，OpenAI当前的使用条款似乎可以将任何版权转让给用户：“OpenAI特此将其在输出中的所有权利、标题和权益转让给您。”相比之下，这些术语的先前版本声称赋予OpenAI这样的权利。无论如何，OpenAI似乎都没有说明在没有这些条款的情况下，谁将拥有版权。正如一位学者所说的那样，OpenAI似乎“通过合同绕过了大多数版权问题”[8]。
3. 生成式人工智能的司法实践
生成式人工智能技术的快速发展及应用，使“人工智能生成内容能否受著作权法保护”、“谁有权主张法律权益”等问题从理论探讨走向实务争议。相较于立法对新技术的回应往往存在滞后性，司法实践作为解决具体纠纷的场所，已通过一些典型案例对AIGC相关著作权核心问题作出初步回应。对这些典型案例进行系统梳理与分析，既是厘清当前AIGC著作权司法保护边界的必要前提，也是后续构建 AIGC法律保护解决路径的重要现实基础。本文列出涉及生成式人工智能著作权的典型案例如表1所示。
Table 1. A list of copyright disputes involving generative AI
表1. 生成式人工智能著作权纠纷案例表
案例名称 |
案号 |
争议焦点(部分) |
判决结果(部分) |
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 |
(2018)京0491 民初239号 |
1. 涉案文章中的图形及文字是否构成图形作品、文字作品；2. 原告是否为本案适格主体。 |
1. 图形不构成图形作品(缺乏独创性)；文字部分虽具独创性，但不是自然人
创作，软件用户仅提交了关键词进行
搜索，不构成文字作品；2. 生成内容不构成作品，但生成者的
相关权益应受保护。 |
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 |
(2019)粤0305 民初14010号 |
涉案由“腾讯Dreamwriter”软件撰写的股市财经综述文章是否
构成文字作品及著作权归属问题。 |
本案中原告主创团队在输入数据、条件设定等行为是与涉案文章的特定表现形式之间具有直接联系的智力活动，生成内容构成文字作品(法人作品)，著作权
归原告所有。 |
李某某诉刘某某侵害作品署名权、信息网络传播权纠纷案 |
(2023)京0491 民初11279号 |
1. 原告使用Stable Diffusion软件生成的涉案图片是否构成美术
作品；2. 原告是否为涉案图片的作者
并享有著作权。 |
1. 原告在生成过程中有智力投入，体现审美选择和个性判断，具备独创性，
涉案图片构成美术作品；2. 人工智能模型不能成为作者，原告是对模型设置并最终选定图片的人，
为涉案图片作者，享有著作权。 |
林某诉杭州某技术有限
公司等著作权侵权纠纷案 |
(2024)苏0581 民初6697号 |
原告通过Midjourney和Photoshop软件生成的《伴心》图是否构成著作权法意义上的
美术作品。 |
《伴心》图在场景、环境、色彩等
方面体现作者独特选择与安排，具有
独创性，构成美术作品。 |
丰某某诉东山公司、
朱某某等著作权侵权、
不正当竞争纠纷案 |
(2024)苏0582 民初9015号 |
原告丰某某主张保护的三张蝴蝶椅子图片是否构成著作权法保护的作品。 |
原告未能提供创作过程原始记录，无法证明其通过调整提示词、参数等进行
独创性智力投入，且无法再现相同生成过程，涉案三张蝴蝶椅子图片不认定为作品。 |
通过对上述五个典型案例的纵向梳理与横向比较，可以发现我国司法实践对于AIGC的可版权性及权利主体认定的核心裁判逻辑主要围绕“独创性”“人类智力投入”等关键要素展开。
首先，在可版权性问题上，法院对AIGC采取促进发展、个案审查的态度，早期如“菲林律所案”严格坚持“自然人创作中心主义”，认为人工智能生成内容即使具备外在独创性也不能构成作品，但同时也开创性地提出了“生成内容相关权益应予保护”的原则。此后，司法观点也在逐步深化。“腾讯案”通过剖析软件运行背后的“主创团队”在数据输入、触发条件等内容上的安排，将人工智能生成内容视为法人意志和智力活动的工具性延伸，最终将涉案文章认定为法人作品，为生成内容的版权保护开辟了重要路径。“李某某案”与“林某案”则明确用户通过设计提示词、设置参数、反复迭代修正等过程所进行的审美选择与个性化判断，构成了直接的智力投入，使得生成内容体现了使用者的个性化表达，从而构成作品。
“丰某某案”的判决结果与“李某某案”形成鲜明对比，具有重要参考意义。该案法官并未直接否定利用AI生成的内容受著作权法保护的可能性，但其核心观点在于，权利主张者必须提供充分的原始证据(如流程图、迭代记录、提示词修改过程等)来证明其的确进行了体现独创性的智力投入，而非依靠AI的自动生成。由于原告无法提供涉案图片的创作过程记录，甚至自认无法再现生成过程，涉案图片无法体现独创性的智力投入，不能认定为作品。
其次，在权利归属认定上，法院也都认可生成式人工智能本身无法成为生成内容的作者，只有对人工智能生成内容进行了直接关联的智力投入，主导生成内容的自然人或者法人才可以成为作者。而这也更加强调“创作过程”证据的作用。这也表明在司法层面，“提示词”、“参数调整”等体现个性化选择和实质性贡献的创作过程正在接受严格审视。综上，当前司法实践较为普遍认为AIGC本身不是著作权法意义上的“作者”，但其可以成为人类用户智力创作的载体和工具。而体现个性化选择和实质性贡献的智力投入是明确生成内容能否受到著作权法保护及权利归属的核心内容。著作权法所保护的不是人工智能生成内容，而是驱动内容生成而注入的人类智慧。
4. 生成式人工智能“智力投入”的司法界定标准
随着生成式人工智能技术的迅猛发展，“智力投入”作为区分AI自动输出与人类创作贡献的核心要件，其界定标准存在模糊地带。从菲林案中的“简单搜索关键词”争议，到林某案中对生成结果的深度优化争议，司法实践中对智力投入的认定缺乏统一界定标准。提示词的表达精度、参数调整的主动性、创作过程的证明等逐渐成为司法机关审视智力投入的关键切入点。本文结合典型案例，围绕上述维度展开具体分析，为生成式人工智能领域智力投入的司法界定提供清晰指引。
4.1. 提示词的精细化与独创性程度
提示词是智力投入的初始表达，直接反映创作意图的明确性与个性化，需结合司法案例中“泛化指令”与“精准表达”的差异进行判断。具体程度可以通过以下进行区分：一是审查提示词是否超出基础关键词范畴，若仅为菲林案中“简单搜索关键词”，则不构成有效投入；若包含李某某案中“风格定位、细节描述、主题融合”等要素则体现精细化。二是独创性表达判断。判断是否突破通用模板，若为“生成股市综述”“画蝴蝶椅子”等公共表述，缺乏独创性；若融入个人审美或特定需求，如林某案中对《伴心》图“场景氛围、色彩基调”的专属描述，则具备独创性。
4.2. 参数调整的选择与组合
参数是技术层面的创作调控，需体现对生成效果的主动干预，排除“自动设置依赖”情形。首先要核实是否脱离软件默认参数，如Stable Diffusion的“风格强度、采样方法”、Midjourney的“细节度参数”等，若全程使用默认值，不应认定为智力投入，但为实现特定效果主动修改则属有效操作。
其次要考量参数组合与创作意图的匹配度，如腾讯案中调整“数据筛选、行文逻辑参数”适配财经文章专业性，形成“意图–参数–效果”闭环。若参数调整与生成内容无实质关联，则不应认为有效投入。
4.3. 创作过程的可再现性与可证明性
要证明智力投入需以客观证据为支撑，这也符合民诉法的证据规则。首先要核查记录完整性，审查是否留存原始凭证，包括提示词草稿、参数设置截图、生成迭代记录等，从而完整还原“从初始指令到最终作品”的路径，避免“无过程记录”的举证不足。
其次是对创作过程的可再现性。由于AI生成技术本身固有的合理随机性，并非要求生成与涉案作品完全一致的结果，而是以留存记录为依据，验证“人类干预行为与生成效果之间的因果关联”。验证过程需把握两个核心标准：一是操作可再现，即依据提示词定稿、参数设置等记录，使用相同AI模型能再现“同类风格、核心元素”的内容；二是结果关联性，若再现内容与涉案作品在核心表达上存在本质差异，或当事人无法通过记录再现任何相似成果，则可推定其声称的“智力投入”缺乏事实支撑。
5. 生成式人工智能著作权问题的解决路径
生成式人工智能的独特性给传统的法律体系带来了诸多挑战，这些挑战在现有的法律框架下也引发众多思考与争议。著作权的边界在新的技术冲击下需要重新审视。寻找生成式人工智能著作权问题的解决路径具有重要的意义和价值。
5.1. 对生成内容按照“独创性”+“智力投入”进行判定
生成式人工智能的生产内容能否成为保护对象，我们仍然需要从现行法律原则和规则着手。首先我们需要界定著作权保护范围的重要原则——“思想表达二分法”。“思想表达二分法”意味着思想属于不受保护的公共领域，而思想的表达才是受著作权法保护的范围。从法律规则角度入手，根据我国《著作权法》规定，作品为文学、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，著作权主体包括作者及其他依照本法享有著作权的自然人、法人或者非法人组织。1关于创作，著作权管理条例作出的解释是：著作权法所称创作，是指直接产生文学、艺术和科学作品的智力活动。2生成式人工智能是否受到著作权法保护应该严格按照著作权法中关于作品的定义来判定，即作品是否符合独创性，符合智力成果的规定。
“李某某案”与“林某案”中法官说理依据在于原告利用生成式人工智能生成的内容体现了原告的个性化表达，符合独创性的内涵；且原告不断调整提示内容、选定顺序、优化参数等行为是具有智力投入的行为，生成内容属于著作权法意义上的作品。这些案例展现司法者对生成式人工智能的输出内容能否成为作品具有一定的参考意义，但并不是生成式人工智能输出内容就会构成作品的结论。
本文认为作品独创性是确定作品的客观构成要件，但能否获得著作权法的保护，仍然需要考虑产生个性化表达与实质性贡献的智力成果投入，这也符合著作权法第三条的立法精神。生成式人工智能生成内容与传统人类作品相比，从故事文本的新颖组合到绘画领域的色彩及线条搭配，生成的内容具有相当程度的可识别性，符合我国著作权法上有关独创性的界定。但在主体层面上，人有没有在作品体现智力活动，是否符合创作的定义需要个案分析。虽然基于保护生成式人工智能的内容版权可以鼓励生成式人工智能的发展，产生经济效益[9]，也可以一定程度上刺激社会公众的创作活力[10]。但要以法律规定为准则，对人工智能生成内容按照“独创性”+“智力投入”进行判定。
5.2. 对生成内容著作权归属采用以“智力投入者”为核心的应对思路
著作权法规定创作作品的自然人、法人或者非法人组织为作者，在现行法律规定下生成式人工智能无法成为作者是毋庸置疑的。有观点认为将生成式人工智能拟制为法律主体，这是解决此争议的一种方式，但可能会引发更多的伦理争议和法律难题。人工智能超越人类之处更多源于其超强的计算能力，而非创造力[11]。司法实践中也排除了生成式人工智能作为作者的可能性。生成式人工智能开发者可能在数据收集、算法设计和数据选择上发挥作用，如算法的独特创造性质，但这不属于生成式人工智能输出内容的创作过程。在生成式人工智能运行过程中，内容生成参与主体还是生成式人工智能和使用者。
基于上文案例及以上观点，本文认为明确“智力投入者”为核心的机制是确定权利归属的良好应对思路。所谓“智力投入者”，指在生成式人工智能的运行过程中，通过设计提示词、设置参数、进行多次迭代优化以及最终选定等行为，对生成内容的最终独创性表达做出了实质性、主导性智力贡献的自然人、法人或非法人组织。
结合案例裁判尺度，“智力投入者”的法律地位需根据投入程度与举证情况分三级界定：第一是完整著作权主体。当智力投入满足“精细化指令 + 主动调控 + 完整举证”时，如腾讯案主创团队、李某某案原告，其投入与表达形成直接关联，可认定为“作者”，享有《著作权法》规定的完整著作权。此定位在符合著作权法精神前提下，也与北京互联网法院“智力投入与个性化表达直接关联即构成作者”的裁判逻辑相一致。
第二是有限权益主体。当智力投入仅达“基础指令 + 简单筛选”但未形成独创性表达时，如菲林案原告，生成内容不构成作品，但投入者享有“禁止他人非法利用”的消极权益，可通过《反不正当竞争法》或《民法典》中“权益保护”条款获得救济，防止劳动成果被无偿侵占。
第三是无权利主体。当无法证明智力投入的真实性与独创性时，如丰某某案原告，因缺乏“可复现的过程记录”，其主张不被采信，不享有任何著作权或相关权益，生成内容进入公有领域。
这三种分层定位既坚守了“著作权保护人类智力成果”的立法本质，又通过“有限权益保护”填补了AI生成内容的法律空白，实现了激励创新与防止权利滥用的平衡。
“智力投入者”相较于使用者，在符合著作权法律的框架下也更体现生成式人工智能的特性。首先生成式人工智能集合了人机交互的应用技术，虽然算法和模型在生成过程起到必不可少的作用，但生成内容是“智力投入者”提示和引导的。其次，确立生成式人工智能归属于“智力投入者”原因在于其对于生成内容具有主导性贡献，对生成内容进行了独创性的智力投入。在“李某某案”和“林某案”中，法院保护的是原告所进行的“设计人物的呈现方式、选择提示词”等一系列体现其“审美选择和个性判断”的智力投入。反之，在“丰某某案”中，原告正是因为无法证明自己进行了实质性的智力投入，其主张才未能得到法院支持。
“智力投入者”的司法认定并非简单以“是否使用AI工具”为标尺，而是以“智力投入”界定标准为核心，在著作权法律框架与AI技术特性的双重约束下，实现对“使用者”与“创作主导者”的精准划分。“智力投入者”是借助AI模型注入个性化、独创性表达的主体，其认定需依托提示词精细化、参数调整主动性、创作过程可再现性来确定最终的权利归属者。综上，“智力投入者”这一概念有效地将“使用”生成式人工智能的行为与使用生成式人工智能进行“创作”的行为区分开来，从而为证明其为“智力投入者”提供坚实的保障，使“智力投入者”权利得以真正落地实现，确保著作权授予对象的准确性。
6. 结语
本文围绕生成式人工智能的可版权性与权利归属两大问题展开研究。司法实践表明，我国法院正采取务实态度。在“腾讯案”“李某某案”等案例中，法院通过分析人类在数据选择、提示词设计等方面的独创性贡献，认可了体现人类智力投入的AIGC可构成作品，并将权利归属于“智力投入者”。反之，如“丰某某案”所示，缺乏创作过程证据的内容可能不会受到著作权法的保护。经过研究，本文提出对生成式人工智能生成内容按照“独创性”+“智力投入”进行判定以及以“智力投入者”为核心的解决路径。面对AI的持续迭代，著作权法应在坚守法律基本原则的前提下，通过规则的持续完善，构建既能包容技术创新又能捍卫人类创造价值的法律体系，促进数字产业的有序发展。
NOTES
1《中华人民共和国著作权法》第三条、第九条。
2《中华人民共和国著作权法实施条例》第三条。