1. 问题的提出
随着人工智能(AI)技术的快速进步，我们正历经着一场史无前例的技术革命。AI不仅在科学研究、工业生产、医疗健康等领域展现出强大的应用潜力，更在艺术创作、媒体传播等人文社科领域引发了深刻的变革。其中，“文生图”技术，即根据文字描述自动生成图像的技术，是近年来AI技术发展的重要成果之一。它打破了传统艺术创作中人类创作者的主导地位，开启了AI与人类共同创作的新纪元。
然而，AI“文生图”技术的广泛应用也带来了一系列复杂的法律问题，尤其是著作权侵权问题。当AI根据用户的文字输入生成图像，并被用于商业推广、媒体发布等公开场合时，这些图像是否享有著作权？其著作权应归属于谁？当AI生成的图像与已有作品相似或完全相同，是否构成侵权？这些问题不仅困扰着创作者、使用者，也给法律界带来了新的挑战。在国内，随着AI技术的普及和“文生图”应用的增多，相关的著作权纠纷也层出不穷。其中，全国首例AI“文生图”著作权侵权案更是引起了广泛关注。该案不仅涉及AI生成内容的法律定性、著作权归属等核心问题，还引发了公众对于AI技术伦理、法律监管等更深层次的思考。
因此，本文旨在通过深度剖析国内首例AI“文生图”著作权侵权案，探讨AI生成内容的著作权保护问题。通过对案件细节的梳理、法律条款的解读以及生成式AI技术特性的分析，本文试图为AI生成内容的著作权保护提供理论依据和实践指导。此外，本研究将结合法律理论和实际操作，提出具体的建议，旨在促进人工智能技术与法律体系的协调进步。
2. 案情、争议焦点与法院认定
2.1. 案情梗要
2023年2月24日，该案原告李先生使用开源软件Stable Diffusion通过输入提示词的方式生成涉案图片，2023年2月26日，原告将涉案图片以“春风送来了温柔”为名发布在其小红书账号中，该标题下除涉案图片外亦包含其他5张案外图片，经法院组织双方勘验，原告通过手机号码获取验证码的方式可以登录该账号并查看涉案图片的发布情况。后来，李先生发现刘女士的百家号账号在3月2日发布的一篇名为《三月的爱情，在桃花里》的文章中，使用了这张图片，并且刘女士没有获得李先生的许可，还截去了李先生在小红书平台的署名水印。为此，李先生认为刘女士严重侵犯了其享有的署名权和信息网络传播权，将她告上了法院，要求她赔偿经济损失5000元，并赔礼道歉。对此，刘女士辩称，她是通过网络检索到涉案图片，用于自己的原创诗歌作品配图，不确定原告是否享有原图相关权利。同时，她所发布文章的主要内容为原创诗文，非涉案图片，且无商业用途，不具有侵权故意。
2.2. 争议焦点与法院认定
法院认为，根据原、被告的诉辩意见和查明的事实，本案的争议焦点为：
1) “春风送来了温柔”图片是否构成作品，构成何种类型作品
《中华人民共和国著作权法》(以下简称著作权法)第三条规定：“本法所称的作品，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。”根据上述规定，审查原告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。本案中，从涉案图片的外观上来看，其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，具备了要件1和要件3。
关于“智力成果”要件，“智力成果”是指智力活动的成果。因此，作品应当体现自然人的智力投入。本案中，原告发布涉案图片时已经标注为“AI插画”，且原告可以利用Stable Diffusion模型根据自己设定的提示词和参数还原该图片的生成过程，在无相反证据的情况下，可以认定涉案“春风送来了温柔”图片系原告利用生成式人工智能技术生成的。根据公开资料和相关调研显示，Stable Diffusion模型是由互联网上大量图片和其对应文字描述训练而来，该模型可以根据文本指令，利用文本中包含的语义信息与图片中包含的像素之间的对应关系，生成与文本信息匹配的图片。该图片不是通过搜索引擎调用已有的现成图片，也不是将软件设计者预设的各种要素进行排列组合。通俗来讲，该模型的作用或者功能类似于人类通过学习、积累具备了一些能力和技能，它可以根据人类输入的文字描述生成相应图片，代替人类画出线条、涂上颜色，将人类的创意、构思进行有形呈现。本案中，原告希望画出一幅在黄昏的光线条件下具有摄影风格的美女特写，其随即在Stable Diffusion模型中输入了提示词，提示词中艺术类型为“超逼真照片”“彩色照片”，主体为“日本偶像”并详细描绘了人物细节如皮肤状态、眼睛和辫子的颜色等，环境为“外景”“黄金时间”“动态灯光”，人物呈现方式为“酷姿势”“看着镜头”，风格为“胶片纹理”“胶片仿真”等，同时设置了相关参数，根据初步生成的图片，又增加了提示词、调整了参数，最终选择了一幅自己满意的图片。从原告构思涉案图片起，到最终选定涉案图片止，这整个过程来看，原告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。涉案图片体现了原告的智力投入，故涉案图片具备了“智力成果”要件。
当然，并非所有智力成果都是作品，只有具备“独创性”的智力成果才能构成作品。通常来讲，“独创性”要求作品由作者独立完成，并体现出作者的个性化表达。“机械性智力成果”应当被排除在外。比如按照一定的顺序、公式或结构完成的作品，不同的人会得到相同的结果，因表达具有唯一性，因此不具有独创性。而利用人工智能生成图片，是否体现作者的个性化表达，需要个案判断，不能一概而论。一般来说，人们利用Stable Diffusion类模型生成图片时，其所提出的需求与他人越具有差异性，对画面元素、布局构图描述越明确具体，越能体现出人的个性化表达。本案中，从涉案图片本身来看，体现出了与在先作品存在可以识别的差异性。从涉案图片生成过程来看，一方面，虽然原告并没有动笔去画具体的线条，甚至也没有百分之百的告知Stable Diffusion模型怎样去画出具体的线条和色彩，可以说，构成涉案图片的线条和色彩基本上是Stable Diffusion模型“画”的，这与人们之前使用画笔、绘图软件去画图有很大的不同。但是，原告对于人物及其呈现方式等画面元素通过提示词进行了设计，对于画面布局构图等通过参数进行了设置，体现了原告的选择和安排。另一方面，原告通过输入提示词、设置相关参数，获得了第一张图片后，其继续增加提示词、修改参数，不断调整修正，最终获得了涉案图片，这一调整修正过程亦体现了原告的审美选择和个性判断。在庭审中，原告通过变更个别提示词或者变更个别参数，生成了不同的图片，可以看出，利用该模型进行创作，不同的人可以自行输入新的提示词、设置新的参数，生成不同的内容。因此，涉案图片并非“机械性智力成果”。在无相反证据的情况下，可以认定涉案图片由原告独立完成，体现出了原告的个性化表达。综上，涉案图片具备“独创性”要件。
2) 原告是否享有涉案图片的著作权
著作权法第十一条第一款规定：“著作权属于作者，本法另有规定的除外。”关于“作者”，著作权法第十一条规定：“创作作品的自然人是作者。由法人或者非法人组织主持，代表法人或者非法人组织意志创作，并由法人或者非法人组织承担责任的作品，法人或者非法人组织视为作者。”根据该条规定，作者限于自然人、法人或非法人组织，这与民法典规定的民事主体一致。故人工智能模型本身无法成为我国著作权法上的作者。正因如此，虽然涉案图片是涉案人工智能模型所“画”，但是该模型无法成为涉案图片的作者。
而涉案人工智能模型设计者既没有创作涉案图片的意愿，也没有预先设定后续生成内容，其并未参与到涉案图片的生成过程中，于本案而言，其仅是创作工具的生产者。其通过设计算法和模型，并使用大量数据“训练”人工智能，使人工智能模型具备面对不同需求能自主生成内容的功能，在这个过程中必然是进行了智力投入，但是设计者的智力投入体现在人工智能模型的设计上，即体现在“创作工具”的生产上，而不是涉案图片上。故涉案人工智能模型设计者亦不是涉案图片的作者。此外，本案中，从相关主体的约定来看，根据在案证据，涉案人工智能模型的设计者，在其提供的许可证中表示，“不主张对输出内容的权利”，可以认定设计者亦对输出内容不主张相关权利。
如前所述，原告是直接根据需要对涉案人工智能模型进行相关设置，并最终选定涉案图片的人，涉案图片是基于原告的智力投入直接产生，且体现出了原告的个性化表达，故原告是涉案图片的作者，享有涉案图片的著作权。
3) 被诉行为是否构成侵权，被告是否应当承担法律责任
本案中，原告认为被告未经其许可使用涉案图片且截去了其在小红书平台的署名水印，侵害原告对涉案图片享有的署名权和信息网络传播权。
著作权法第十条规定：“信息网络传播权，即以有线或者无线方式向公众提供，使公众可以在其选定的时间和地点获得作品的权利”。本案中，被告未经许可，使用涉案图片作为配图并发布在自己的账号中，使公众可以在其选定的时间和地点获得涉案图片，侵害了原告就涉案图片享有的信息网络传播权。
著作权法第十条规定：“署名权，即表明作者身份，在作品上署名的权利”。作者有权署真名，也有权署假名或者不署名。本案中，关于去除水印一节，根据原告提交的证据以及行业惯例，涉案图片从小红书平台上下载后应当加载有平台和用户编号的水印，而被告使用的被诉图片未显示有上述水印，可以推定上述水印已被消除，且被告作为被诉图片的使用者无法说明被诉图片的具体来源和去除水印相关情况，可以认定水印系被告去除。虽然该水印中的用户编号是平台分配，而添加水印的行为亦是平台实施，但因该用户编号与原告存在对应关系，该用户编号以水印的形式添加在涉案图片上，亦可起到表明其作者身份的作用。本案中，原告明确表示其选择该用户编号作为自己的署名，法院不持异议。因此，被告去除水印的行为，侵害了原告的署名权，应当承担侵权责任。
综上，被告侵害了原告就涉案图片享有的署名权和信息网络传播权，应当承担赔礼道歉、赔偿损失等民事责任。
对于原告“请求判令被告在涉案百家号发布公开声明向原告赔礼道歉，消除其侵权行为给原告造成的影响”这一诉讼请求，与被告行为给原告造成的影响范围相当，法院予以支持。
著作权法第五十四条规定：“侵犯著作权或者与著作权有关的权利的，侵权人应当按照权利人因此受到的实际损失或者侵权人的违法所得给予赔偿；权利人的实际损失或者侵权人的违法所得难以计算的，可以参照该权利使用费给予赔偿。权利人的实际损失、侵权人的违法所得、权利使用费难以计算的，由人民法院根据侵权行为的情节，判决给予五百元以上五百万元以下的赔偿。”本案中，根据在案证据，权利人的实际损失、侵权人的违法所得难以计算，关于涉案图片的权利使用费，被告虽然提交了一些网站的交易信息截图，但是无法确定交易的图片与本案图片在独创性和使用方式上具有可比性，因此不能证明涉案图片的权利使用费数额。根据涉案图片情况以及侵权使用情节，确定被告就被诉侵权行为向原告赔偿的经济损失数额为500元。
2.3. 案件评析
随着人工智能技术的不断进步，尤其是生成式AI技术，越来越多的人开始利用这些工具进行创意表达。Stable Diffusion等模型能够根据文本提示生成高质量的图像，使得即使是没有绘画技能的人也能将他们的创意和设计具象化，极大提升了创作效率。这种技术变革与历史上的技术进步一样，标志着人类工作逐渐由机器替代的过程。在摄影技术尚未问世的时代，人们依赖高超的绘画技艺来再现现实景象，而摄影技术的诞生极大地简化了这一过程。如今，随着智能手机摄影功能的不断增强和操作的便捷性，只要照片能够展示出摄影师的独特创意，它们就继续被视为摄影艺术作品，享有著作权法的保护。尽管技术进步减少了人为操作的需要，但这并不影响著作权体系对创作活动的激励作用。在人工智能技术出现之前，人们要么花费时间和精力掌握绘画技巧，要么委托他人进行创作。在委托创作的情况下，通常认为实际执笔的受托人是作品的创作者。这与利用人工智能技术创作图像的情形颇为相似，但存在一个根本差异：受托人具有自主意识，会在创作过程中融入自己的选择和判断，而目前的人工智能模型并不具备自主意志，不是法律意义上的主体[1]。因此，在利用人工智能模型创作时，创作者的确定性问题并不存在，本质上仍是人类在使用工具进行创作，人类的智力投入是创作活动的核心。著作权制度的根本宗旨在于激励创作，只有恰当运用著作权制度，鼓励人们利用最新工具进行创作，才能更好地促进作品的创作和人工智能技术的进步。在这样的背景下，只要人工智能生成的图像能够反映出人类的独创性智力投入，它们就应当被认定为作品，享有著作权法的保护。
在本案审理中，所涉及的图片满足作品的标准，因而受到著作权法的保护。原告声称涉案图片“春风送来了温柔”属于美术作品，若法院不认定其为美术作品，则原告请求将其视为“具有作品属性的其他智力成果”。在司法实践中，确定作品类别时，首要任务是判断其是否属于著作权法所明确列出的作品类型。依据《中华人民共和国著作权法实施条例》第四条的规定，美术作品包括绘画、书法、雕塑等，它们通过线条、色彩或其他手段构成具有审美价值的平面或立体艺术作品。涉案图片通过线条和色彩的组合，展现出审美价值，属于平面艺术作品，因此被认定为美术作品。由于涉案图片可以被明确划分为美术作品，故无需动用“其他作品”条款来提供保护，也就不构成“具有作品属性的其他智力成果”。综合以上分析，涉案图片作为美术作品，享有著作权法的保护。
3. 生成式AI创作成果著作权保护之根基
3.1. 学理根基：著作权激励原理探究
著作权激励理论(Copyright Incentive Theory)作为著作权法的核心理论支柱之一[2]，从经济学与社会福利理论的双重视角，深刻揭示了保护创作者作品的重要性及其带来的广泛经济与社会效益。该观点认为，确保创作者对其创作成果拥有独家权利，能够显著激励他们的创作动力，进而促进文化、科学和艺术的兴盛。
随着生成式AI技术的快速发展，AI创造的内容在著作权保护方面的议题变得越来越重要。深入理解著作权激励理论与人工智能生成物的内在联系，对于构建科学合理的著作权保护制度至关重要。人工智能生成物的开发与训练过程耗资巨大，涉及复杂的技术与资源投入。因此，赋予人工智能生成物著作权，不仅能够为开发者提供必要的经济回报，还能激励其持续进行技术创新与创作，进而丰富文化艺术的多样性。
在人工智能生成物的著作权保护问题上，运用激励理论，可以确保开发者与创作者获得应有的经济回报，同时促进技术创新与创作多元化。此外，通过合理设计利益平衡机制与社会效益考量，可以进一步推动文化与科技的共同进步。因此，参考版权激励理论，为建立人工智能创作内容的版权保护框架提供了坚实的理论基础和实践方向。
3.2. 社会基石：利益均衡理论的应用
利益平衡理论(Interest Balance Theory)构成了著作权权利限制的重要基础[3]。在人工智能生成物的保护议题中，如何平衡创作者的权益与公众对生成物的使用需求，成为确保技术广泛应用与社会切实受益的关键。
首先，人工智能的研发与创新需要巨额投资。著作权保护能够确保投资者在一定期限内获得法律保护与相应回报，从而增强其投资人工智能项目的信心。其次，保护创作者的合法权益是著作权法的核心原则之一。人工智能生成物的诞生离不开创作者或团队的算法设计与训练模型，因此，为其提供著作权保护是对其劳动成果的正当认可。
此外，著作权法的平衡机制还能促进信息的流通与技术的共享。通过在一定范围内对人工智能生成物提供著作权保护，可以鼓励开发者分享其技术成果，进而推动技术的合作与共享。最终，著作权法的终极目标是促进社会的文化、科技与经济的全面发展。在保护创作者权益的同时，也需确保公众在合理范围内能够使用与分享这些创作成果，以实现社会的整体利益最大化。综合考虑这些因素，人工智能生成物的著作权保护能够平衡创作者、投资者与公众等多方利益，有助于实现著作权法的利益平衡原则。
3.3. 理论支撑：符合作品独创性标准
目前，《著作权法》在评定作品的独创性时，主要关注“独立性”和“创造性”两个方面，即作品必须由作者独立创作且具有创新性，同时要遵循思想与表达二分的原则。如果一个作品在表现形式上与现有作品有明显的个性化差异，则被认为具有独创性。在人工智能生成内容的著作权保护问题上，原创性的认定变得尤为关键。这个标准用于确定人工智能生成的内容是否构成受著作权法保护的作品，需要将“独立性”和“创造性”的评价标准应用于人工智能生成内容的评估中，结合主观与客观标准，从创作过程和创作结果两方面进行综合考量[4]。
首先，从创作过程角度审视，虽然人工智能生成物看似直接由机器产生，但实质上，其背后蕴含了人类的先前创作活动。自然人的实质性贡献和决定性影响，如智力表达、个性化判断和价值选择等，始终贯穿于人工智能的学习与生成过程中，满足了独创性中由人作为主体独立完成创作的要求。进一步来看，从创作成果的角度分析人工智能生成的内容，这些内容依托于先前的创作活动，通过收集、分析大量数据、输入以及对创作模型的精细调优，所产出的成果在表现形式上与现有作品有明显的个性化差异，并符合一般作品的外观特征。这些内容能够被普通读者阅读并满足其精神需求，从而展现出创造性。
综上所述，结合创作过程和创作结果两方面的考量，可以更为全面地评估人工智能生成物的独创性，为其著作权保护提供有力支持。
3.4. 政策支撑：著作权制度构建与导向
关于著作权主体的问题，我国现行的著作权法显示出较大的包容度。尽管主要关注保护个人的权利，但著作权法所涵盖的主体并不仅限于个人，还涵盖了法人、非法人组织以及国家等多样化的主体。这种主体认定的广泛性旨在更好地保护各类主体的创作成果与权益。
在著作权客体方面，我国著作权法的保护范围不断扩展。随着新技术的发展与应用，新的作品形式如网络游戏、虚拟现实作品等逐渐被纳入著作权法的保护范畴[5]。同时，著作权客体的内涵也在不断深化，如口述作品已扩展到包括数字化形式存储与传播的口头表达作品。
在著作权归属模式上，我国著作权法同样展现出多元性的特点。相较于专利权和商标权，著作权所涵盖的主体更为广泛，包括自然人、法人、非法人组织以及国家等。此外，合作作品、职务作品和委托作品等著作权归属的多元性考量，也为人工智能生成物的著作权归属机制提供了有益的参考。
综合来看，著作权法旨在保护创作者的合法权益，以此激励创作更多有益于社会主义精神文明和物质文明建设的作品。当人工智能生成的内容能够符合著作权法的宗旨时，将其纳入著作权法的保护范围就有了坚实的理论依据。
4. 生成式AI生成物的可版权性论证
4.1. 独创性要件探讨
独创性是作品受著作权法保护的关键标准。对于人工智能生成的内容，关键在于其是否满足独创性的法律要求。目前，学界对此存在“否定”[6]与“肯定”[7]两种观点。我国《著作权法》虽明确作品需具独创性，但未具体说明判定标准。实践中，常参考《关于审理著作权民事纠纷案件适用法律若干问题的解释》第15条，1该条款从“独立性”和“创造性”两个维度来评估作品。前者强调作品在形式、结构等方面与现有作品的差异，后者则注重作品通过智力劳动展现的新颖性和作者个性。因此，评价作品的独创性时，需综合考虑这两方面，并评估作品在形式和内容上的创新程度。
4.2. 独立性分析
人工智能生成物的独立性体现在其生成过程中的自主性和非复制性。尽管现阶段人工智能的生成仍需人类参与，但通过深度学习等技术，人工智能能自主处理数据、提取特征、进行模式识别，并形成自己的认知[8]。一旦完成设置，其后续处理与生成便不受外界控制，输出结果也具有一定的不可预测性。部分学者对深度学习提出质疑，认为其仅是抄袭的美化，但这忽略了人工智能通过学习数据生成新内容的原理，这是一种智能信息处理过程，不应简单视为抄袭。
4.3. 创造性分析
创造性的评判标准尚未具体化，且对创造性的要求也存在差异，较为恰当的做法是从客观和主观两个维度来评估。从客观角度来看，需要判断人工智能生成的内容是否符合作品的形式要求，尤其是是否达到了“最低限度的创造性”标准。即第三人能否从作品中感受到与现有作品的差异。若人工智能能通过深度学习形成自我写作模型，并实现内容的自我优化和深度加工，其生成的内容具有非唯一性，则应被视为具有创造性。反之，若使用预设模板且生成内容高度重合，则不符合作品的非唯一性要求。在满足客观条件的基础上，还需进一步判断生成过程中是否存在人类干预。这涉及人类在数据输入和机器学习阶段的参与情况。在数据输入阶段，人类对大数据进行筛选和整理；在机器学习阶段，人类设置创作目标和规则，调整算法模型参数。这两阶段的干预是人工智能生成物创造性的重要来源。
5. 生成式AI文生图侵权的判定难点
5.1. 著作权归属认定复杂
在AI“文生图”的创作过程中，著作权归属的认定问题显得尤为复杂且充满挑战。这一过程本质上是基于先进的算法对海量、多样化的数据进行深度学习和再加工，旨在根据用户的文字指令生成符合要求的图像。然而，正是这种高度依赖数据和算法的特性，使得最终生成图片的著作权归属变得模糊不清，难以明确界定。
具体而言，AI在生成图片时，往往会融合来自多个不同来源的图像元素，这些元素可能涵盖了广泛的主题、风格和表现手法。由于这些图像元素的原始来源往往难以追溯，且AI在生成过程中进行了复杂的再加工和融合，因此，确定这些元素的原始创作主体变得异常困难。这不仅增加了著作权归属认定的复杂性，还可能引发潜在的著作权纠纷[9]。进一步地，AI的开发者、使用者以及输入指令的一方在创作过程中都扮演了重要的角色。开发者负责设计和优化算法，为AI的创作能力提供基础；使用者则通过输入指令来引导AI生成符合自己需求的图片；而输入指令的一方，无论是个人还是企业，其提供的文字描述往往对最终生成的图片风格、内容等产生重要影响。然而，在现有的法律框架下，很难清晰地界定这三方在著作权归属上的权利和义务，这无疑增加了著作权归属认定的难度和不确定性。
5.2. 现有法律框架适应性不足
我国现行的《著作权法》及相关法律法规，其立法背景与主要条款均是建立在传统的人类创作模式之上。这些法律法规旨在保护人类创作者的合法权益，明确作品的所有权、使用权、收益权等关键权利，并规定了相应的法律责任和纠纷解决机制。然而，随着人工智能技术的飞速发展，特别是AI“文生图”等新型创作模式的出现，现有法律框架在应对这类由非人类主体参与创作的场景时，显得力不从心，缺乏足够的适应性和针对性。具体而言，现有法律在判断AI生成图片是否构成侵权时，面临着前所未有的挑战[10]。传统上，侵权判断主要依据作品的独创性、复制行为、损害后果等构成要件。然而，AI生成图片的过程涉及复杂的算法运算、数据融合和再加工，这使得其是否构成侵权变得难以界定。例如，AI在生成图片时可能融合了多个来源的图像元素，而这些元素可能受到不同著作权保护，这使得判断AI生成图片是否侵犯了原作品的著作权变得异常复杂。此外，现有法律在界定AI生成图片的著作权归属时也存在明显不足。由于AI并非传统意义上的自然人或法人，其创作行为缺乏明确的法律主体资格，这使得AI生成图片的著作权归属变得模糊不清。这不仅增加了法律适用的难度，还可能引发潜在的著作权纠纷，影响AI技术的健康发展和创新活力。
5.3. 合理借鉴与侵权行为区分困境
在AI生成图片的过程中，其通过学习并分析大量既有素材来构建自身的创作模型，进而生成新的图像作品。这一创作模式虽然极具创新性，但也带来了一个复杂的问题：生成的图片可能会在某些方面呈现出与已存在作品相似的风格或部分元素。此时，要准确区分这种行为是属于合理的创作借鉴，还是已经构成了实质性的侵权，便成为了一个充满挑战且模糊的议题。
具体而言，AI生成的图片可能会在某些视觉上的关键特征上与知名画作产生相似之处，比如色彩搭配、构图方式等。这些相似之处可能源于AI在学习过程中对既有素材的深入分析和模仿。然而，值得注意的是，尽管这些图片在视觉上可能存在一定的相似性，但它们往往也会包含一些细微的差别，这些差别可能是AI在创作过程中加入的个性化元素或是对原始素材的重新诠释。
正是这种细微差别与相似之处的并存，使得在判断AI生成图片是否构成侵权时变得异常困难。一方面，如果过分强调相似性，可能会抑制AI技术的创新和发展，因为任何基于既有素材的创作都可能在某种程度上呈现出相似性；另一方面，如果忽视相似性而过于宽松地认定合理借鉴，则可能损害原创作者的合法权益，鼓励抄袭和盗版行为。
6. 构建人工智能生成物著作权保护的特殊框
根据之前的讨论，自然人的初步创作行为对人工智能产出的内容起到了决定性的影响。作为人类智慧的成果，如果这些人工智能生成的内容满足了原创性的要求，它们理应获得著作权法的保护。虽然我国现行的《著作权法》原则上可以适用于人工智能生成内容的保护，但由于人工智能作为一种工具的特殊性质，以及其生成内容在质量、利益相关者多样性和对数据的依赖性等方面的独特性，制定专门的著作权保护规则变得十分必要。
6.1. 明确人工智能生成内容的著作权归属原则
与通常由个人直接创作的作品不同，人工智能生成内容的产生涉及多个利益相关方，各方的贡献方式和程度各不相同，这导致了学术界对于著作权归属的不同观点。这些分歧包括将著作权归属于研发设计者、所有者(投资者)或使用者等不同主体。本文将其概括为创作原则与投资原则，并主张在判定人工智能生成物的著作权归属时，应优先考虑创作原则，即权利应归属于具有创作性质的使用人。然而，鉴于人工智能系统的研发和运营需要投资者的大量投入，在确定著作权归属时，也应充分考虑投资者的利益回报，结合具体情境进行个案分析。在特定情况下，如人工智能用户未作出实质性贡献，权利可归属于投资者。总之，人工智能生成物应视为多方主体共同创作的合作作品，以平衡创作者与投资者之间的利益。
6.2. 构建人工智能创作内容的署名规范
为明确区分人工智能生成物与普通作品，应强制要求特定主体在生成物上标注“由人工智能生成”的字样及人工智能的“署名”[11]。这一做法与著作权法中的作者署名权相似，可参照现有法律规定执行。具体而言，使用该人工智能形成生成物的自然人应履行署名义务，为生成物标注人工智能的专属名称，并由人工智能的所有权人作为管理者，负责监督署名义务的履行情况。对于违反署名义务的行为，应设立相应的惩罚机制，以确保其强制性。此外，对于那些故意篡改人工智能生成内容署名的行为，同样需要承担相应的法律后果。
6.3. 引入实质性贡献声明制度
在人工智能生成物的显著位置或单独页添加自然人关于作品贡献的声明，以明确独创性表达的来源和自然人创作者的实质性贡献。这种做法有助于公众和司法机构清晰识别人工智能生成内容中哪些部分是由人工智能或人类创作者产生的，减少司法程序中的证据收集成本，同时防止对人工智能创作作用的过度夸大，并预防人类窃取人工智能“创作”成果的行为[12]。在实际操作中，这一声明应主要反映使用人在生成物形成过程中的贡献，如人工智能学习的作品数据采集思路、使用者输入的关键词选取说明以及对人工智能直接生成成果进行的修改、润色或美化等实质性贡献内容。
正是这种细微差别与相似之处的并存，使得在判断AI生成图片是否构成侵权时变得异常困难。一方面，如果过分强调相似性，可能会抑制AI技术的创新和发展，因为任何基于既有素材的创作都可能在某种程度上呈现出相似性；另一方面，如果忽视相似性而过于宽松地认定合理借鉴，则可能损害原创作者的合法权益，鼓励抄袭和盗版行为。
7. 结语
随着人工智能技术的迅猛进步，构建适应生成式AI的著作权法律体系变得日益关键。法律体系将必须应对技术发展所带来的挑战和机遇。例如，根据国际数据公司(IDC)的预测，到2025年，全球数据量将增至175ZB，预测表明，其中相当一部分将由人工智能产生。这将迫使法律体系重新考虑如何界定AI创作的原创性以及如何分配著作权。在伦理层面，法律框架需要确保在保护人类创作者权益的同时，也能够合理地将责任归属到AI的开发者和使用者。此外，国际合作在解决AI著作权问题中将扮演关键角色，因为AI创作的跨国性质要求一个统一的国际法律框架来处理跨境的著作权争议。因此，未来的法律框架将需要一个综合性的模型，不仅能够适应技术的快速变化，还要能够平衡创新激励与伦理责任，在确保知识产权受到保护的同时，促进技术的健康发展。
NOTES
1《最高人民法院关于审理著作权民事纠纷案件适用法律若干问题的解释》第十五条 由不同作者就同一题材创作的作品，作品的表达系独立完成并且有创作性的，应当认定作者各自享有独立著作权。