生成式人工智能作品的版权风险与规范

生成式人工智能作品的版权风险与规范

目录

一、内容概览..................................................2

1.1背景介绍..............................................2

1.2研究意义..............................................3

二、生成式人工智能作品概述...................................5

2.1定义与特点............................................5

2.2发展历程..............................................6

三、生成式人工智能作品的版权问题.............................8

3.1侵权风险..............................................9

3.1.1未经授权使用.....................................11

3.1.2改编、翻译等......................................12

3.1.3公开传播.........................................13

3.2合法使用..............................................14

3.2.1教育用途.........................................15

3.2.2科研用途.........................................15

3•2♦3i、j•••••••••••••••••••••••••••••••••••••!

四、版权保护措施.............................................18

4.1法律手段..............................................19

4.1.1专利保护.........................................20

4.1.2商标保护.........................................22

4.1.3著作权登记.......................................23

4.2技术手段.............................................24

4.2.1数字水印技术.....................................25

4.2.2版权保护技术.....................................27

五、行业自律与规范..........................................28

5.1行业协会与组织的作用.................................29

5.2制定行业标准和自律公约...............................30

六、未来展望.................................................31

6.1技术发展趋势.........................................32

6.2法律规制的完善.......................................33

七、结论.....................................................35

7.1主要观点总结.........................................36

7.2研究不足与展望.......................................37

一、内容概览

生成式人工智能作品概述：介绍生成式人工智能的基本概念、发

展历程及其在创作领域的应用现状。

版权风险分析：探讨生成式人工智能作品在创作过程中可能面临

的版权风险，包括侵犯他人著作权、知识产权等法律风险。

版权归属与认定：分析生成式人工智能作品的版权归属问题，探

讨作者、人工智能系统以及相关利益方的权益界定，以及如何认定作

品的独创性和原创性。

国际版权法规考察：介绍国际上关于人工智能作品版权的相关法

律法规，包括国际条约、国内外司法实践等。

规范建议与措施：提出针对生成式人工智能作品的版权保护规范

建议，包括完善法律法规、加强行业自律、提高公众版权意识等方面,

以推动生成式人工智能产业的健康发展。

本文档旨在通过对生成式人工智能作品的版权风险与规范的研

究，为相关领域的从'业者、政策制定者以及公众提供有益的参考和指

导，以促进人工智能技术与版权法律的和谐共生。

1.1背景介绍

随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已逐渐渗透到我们生活的

方方面面，从智能助手、推荐系统到自动驾驶汽车，其应用范围不断

扩大。生成式人工智能作品作为AI技术的一大成果，以其独特的创

作能力赢得了广泛关注。生成式人工智能作品，是指利用深度学习、

自然语言处理等技术，自动生成的具有高度创造性、实用性及艺术性

的作品，如诗歌、小说、画作等。这些作品不仅丰富了我们的文化生

活，也带来了新的商业机会和挑战。

随着生成式人工智能技术的不断进步，其创作能力越来越强，涉

及的领域也越来越广。这不仅为版权保护带来了新的挑战，也为知识

产权法律体系带来了新的课题。如何在保护创作者权益的同时，促进

理的版权策略，从而推动产业的健康发展。

研究生成式人工智能作品的版权风险与规范有助于维护创作者

的权益。在当前法律环境下，许多生成式人工智能作品的创作者面临

着被侵权的风险。通过深入研究，我们可以为这些创作者提供有力的

法律支持，帮助他们维护自己的合法权益。

研究生成式人工智能作品的版权风险与规范具有重要的理论和

实践意义。本文将从版权风险、版权规范以及版权保护的实际操作等

方面进行深入探讨，为相关领域的研究者和从业者提供有益的参考。

二、生成式人工智能作品概述

随着人工智能技术的不断进步，生成式人工智能作品已经成为一

个不可忽视的创作力量。这类作品主要是通过人工智能算法，如深度

学习、神经网络等技术，自动或半自动生成具有创意性、艺术性的内

容。这些作品包括但不限于文学作品、艺术作品、音乐、视频等，它

们展现出了独特的创造性和审美价值。

生成式人工智能作品的优势在于能够突破人类创作中的局限性，

如创作灵感枯竭、创作效率低下等问题。它们能够在短时间内生成大

量多样化的作品，满足公众对于文化消费的日益增长的需求。与此同

时，生成式人工智能作品也带来了一系列版权风险，涉及到作品的原

创性、来源的识别以及使用权的界定等问题。

在此背景下，对生成式人工智能作品的概述不仅是对其技术特征

的描述，更是对其所引发的版权问题的高度关注。只有充分理解生成

式人工智能作品的特性，才能更好地制定相应的规范和措施，以应对

其带来的挑战。下文符重点探讨生成式人工智能作品的版权风险，并

提出相应的规范建议。

2.1定义与特点

非原创性：尽管生成式人工智能作品可能基于大量的现有数据，

但它们并非人类作者的原创作品。在某些情况下，如果生成的内容明

显是抄袭或剽窃他人的作品，那么这种非原创性可能会引发版权争议。

技术依赖性：生成式人工智能作品的创作过程高度依赖于输入数

据、算法和模型。当这些要素发生变化时，生成的作品也可能随之改

变。这种技术依赖性增加了作品版权的不确定性和可版权性。

智能生成性：生成式人工智能作品的最显著特征是其智能性。它

们能够自主学习、推理和创造，从而产生独特且新颖的内容。这种智

能生成性给版权保护带来了新的挑战，因为传统版权法可能难以界定

人工智能生成内容的版权归属。

广泛传播性：由于生成式人工智能作品可以通过互联网等渠道迅

速传播，这使得它们在短时间内触及大量受众成为可能。这种广泛传

播性对版权的保护和管理提出了更高的要求，需要制定更加严格和有

效的版权法规。

生成式人工智能作品以其独特的非原创性、技术依赖性、智能生

成性和广泛传播性等特点，在给创意产业带来巨大潜力的同时，也给

版权保护带来了诸多挑战。

2.2发展历程

在生成式人工智能作品的发展历程中，我们可以追溯到20世纪

50年代，当时计算机科学家们开始研究如何让机器模拟人类的思维

过程。随着计算机技术的不断发展，特别是近年来深度学习技术的突

破，生成式人工智能作品逐渐成为了一个独立的研究领域。

2014年，谷歌公司提出了一种名为'变分自编码器”(Variational

Autoencoder,VAE)的生成式人工智能模型。VAE通过将输入数据映

射到潜在空间并从潜在空间重构输入数据来学习数据的分布特征，同

时利用可微分自动编码器(DenoisingAutoencoder)对输入数据进行

去噪处理。这一技术的出现为生成式人工智能作品的发展奠定了基础。

2017年，生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,

GANs)作为一种新型的生成式人工智能模型应运而生。GANs由两个神

经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器负责生成逼真的数据

样本，而判别器则负责判断生成的数据是否真实。通过这种竞争的过

程，生成器不断优化自己的生成能力，最终能够生成高质量的图像、

音频等各类生成式人工智能作品。

2018年，基于深度学习的自然语言生成技术（如Transformer模

型）取得了显著的进展，使得生成式人工智能作品在文本领域也得到

了广泛应用。谷歌公司的T5模型能够在理解文本的基础上生成与输

入内容相关的新文本。生成式人工智能作品在艺术、游戏等领域也开

始发挥越来越重要的作用。

随着计算机技术和深度学习技术的不断发展，生成式人工智能作

品已经从理论探索走向实际应用，为人类带来了前所未有的创作便利

和娱乐体验。在享受这些成果的同时，我们也需要关注其带来的版权

风险和法律规范问题。

三、生成式人工智能作品的版权问题

作品原创性与版权归属：生成式人工智能创作的作品在原创性上

存在一定的模糊性。因为这些作品是由算法生成的，其原创性的判断

标准尚不明确。这些作品的版权归属也存在争议，例如谁应该成为这

些作品的作者，以及相应的权利和责任应垓如何分配。

侵权风险：生成式人工智能在创作过程中可能会使用大量的已有

数据或素材，这可能导致侵权风险。如果使用的数据或素材涉及版权,

未经许可使用可能会构成侵权行为，引起版权纠纷。

版权保护机制的挑战：传统的版权保护机制在应对生成式人工智

能作品时面临挑战。由于这些作品的生成过程和技术细节不透明，版

权登记、鉴定和维权等流程可能更加复杂和困难。

合理使用与利益平衡：在版权法中，合理使用是一个重要的原则。

在生成式人工智能作品的情境下，合理使用的界定面临新的挑战。如

何在保护版权和鼓励创新之间取得平衡，需要深入思考和探讨。

法律法规与政策建议：针对生成式人工智能作品的版权问题，需

要制定相应的法律法规和政策进行规范。这包括明确版权归属、规定

合理使用范围、建立侵权惩罚机制等。政府、企业和社会各界应共同

努力，加强监管和技术手段，确保生成式人工智能的健康发展。

生成式人工智能作品的版权问题是一个复杂而重要的议题，需要

在保护版权、鼓励创新、促进技术发展之间寻求平衡，同时制定相应

的法律法规和政策进行规范.

3.1侵权风险

在探讨生成式人工智能作品的版权风险时，我们必须正视一个日

益突显的现实问题：人工智能技术的发展速度已经远远超出了传统版

权法律的更新速度。这种“技术鸿沟”导致了许多新生的AI作品面

临无法可依的尴尬境地。

从原创性的角度来看，生成式人工智能作品的核心在于其生成过

程。除非人为地输入了特定的指令或数据，否则这些作品很可能是由

算法自动生成的。在这种情况下，如何界定作品的原创性成为了一个

棘手的问题。如果将AI生成的作品简单地视为“复制”或“粘贴”

他人的创意，那么无疑会极大地损害创作者的权益。

AI生成的作品在表达方式上具有极高的多样性。无论是文字、

图像还是音频，AI都能以惊人的准确性和创造力进行创作。这种多

样性也可能成为侵权的温床，有人可能会擅自使用A1生成的图像或

音乐来制作自己的作品，并声称这些作品是自己的原创。

AI技术的快速发展也带来了新的侵权手段。一些不法分子可能

会利用AI技术生成虚假的版权作品，以此来窃取他人的知识产权。

这种行为不仅损害了原创作者的权益，也破坏了整个创新生态的健康

发展。

为了应对这些挑战，我们需要从法律、技术和教育等多个层面入

手。在法律层面，应当尽快完善相关的法律法规，明确AI生成作品

的版权归属和侵权责任认定标准。在技术层面，可以通过开发更加先

进的算法和技术手段来识别和防止侵权行为的发生。而在教育层面，

则应当加强对公众的版权意识和法律意识教育,提高他们识别和尊重

他人知识产权的能力。

生成式人工智能作品的版权风险是一个复杂而严峻的问题，只有

通过全社会的共同努力，我们才能确保AI技术的健康发展，同时保

障原创作者的合法权益。

3.1.1未经授权使用

在生成式人工智能作品的创作过程中，未经授权使用他人作品的

风险是一个重要的版权风险。这包括但不限于未经许可使用他人的文

字、图像、音频和视频等素材。在这种情况下，原创作者的知识产权

可能受到侵犯，包括版权、专利权、商标权等。这不仅可能引起法律

纠纷，还可能对生成式人工智能系统的声誉造成损害。

为了避免这种风险，需要确保所有使用的素材都经过了适当的授

权。这可能需要与版权所有者进行联系，获得明确的许可，并签署相

应的合同，明确双方的权利和义务。对于开源的素材，也需要了解其

使用条款和条件，确保合规使用。对于生成式人工智能系统而言，还

需要建立有效的内容过滤机制，防止未经授权的内容被自动整合到生

成的作品中。

对于人工智能生成的作品本身，也应当赋予其适当的版权保护。

虽然人工智能生成的作品在某些情况下可能涉及版权归属的争议，但

为了保护创作者的权益，应当明确界定作品的所有权，并为人工智能

生成的作品赋予相应的版权保护。这有助于鼓励更多的创作者参与到

生成式人工智能作品的创作中来，促进该领域的繁荣发展。

未经授权使用是生成式人工智能作品创作中需要重点关注的问

题之一。通过确保素材的合法授权、建立内容过滤机制以及明确作品

版权保护等措施，可以有效降低这一风险。

3.1.2改编、翻译等

在“改编、翻译等”我们主要关注改编、翻译等形式的生成式人

工智能作品所带来的版权风险。

翻译同样是一个重要的方面，当生成式AI系统翻译受版权保护

的材料时，如文学作品、软件代码或其他知识产权内容，该系统必须

遵守适用的翻译版权法。这包括确保翻译作品保留原始作者的版权声

明，并遵守有关翻译作品使用的特定规定，例如不得未经授权地修改

或重新分发。

由于生成式AI系统的改编和翻译能力可能涉及大量的数据处理

和复杂的算法，因此在使用这些系统时需要特别注意遵守相关法律法

规，以避免侵犯他人的版权。

在处理改编、翻译等形式的生成式人工智能作品时，版权风险的

管理至关重要。这不仅涉及到遵守现有的版权法律，还涉及到确保

AT系统的开发和应用符合道德和法律标准。

3.1.3公开传播

在当今数字化时代，公开传播对生成式人工智能作品的影响尤为

显著。随着技术的进步，这些作品能够以前所未有的速度和广度传播

到全球各地。公开传播不仅扩大了作品的可见性，也增加了作品被不

当使用或侵权的风险。

当生成式人工智能作品被公开传播时，任何人都可能通过互联网

或其他渠道获取并使用它们。这可能导致未经授权的复制、分发和改

编，从而侵犯原创作者的版权。公开传播还可能引发公众的模仿或改

进，进而产生新的知识产权问题。

为了应对这些挑战，生成式人工智能作品的创作者和持有者需要

采取一系列措施来保护自己的权益。他们应确保自己的作品明确标注

为受版权保护，并采取技术手段防止未经授权的复制和分发。他们可

以探索建立合理的许可机制，允许他人在特定条件下合法使用自己的

作品，同时确保获得适当的报酬，创作者和持有者还应积极关注市场

动态，及时发现并制止侵权行为，维护自己的合法权益。

公开传播是生成式人工智能作品面临的一大挑战，只有通过加强

版权保护意识和采取有效的防范措施，才能确保这些作品的健康发展

并实现其潜在价值。

3.2合法使用

教育目的：在教育环境中，为了教学和研究目的使用生成式人工

智能作品，可以被视为合理使用。教师可以在课堂上使用这些作品来

辅助教学，学生也可以在学术研究中引用这些作品。

评论、批评和新闻报道：在评论、批评或新闻报道中引用生成式

人工智能作品，通常被认为是合理使用。媒体可以使用生成式人工智

能作品来生成报告或分析文章，以呈现事实和相关信息。

图书馆、档案馆和非营利性图书馆：在图书馆、档案馆和非营利

性图书馆中，为了保存和研究目的使用生成式人工智能作品，可以被

视为合理使用。这些机构可以使用这些作品来丰富其收藏，同时为用

户提供研究和学习资源。

商业用途：在某些商业用途中，生成式人工智能作品的使用可能

被视为合理使用。企业可以使用生成式人工智能作品来创建广告、营

销材料或其他商业产品。在这种情况下，使用者需要确保不侵犯原创

作者的版权，并遵守相关的法律法规U

需要注意的是，虽然这些情况下的生成式人工智能作品使用可以

被视为合理使用，但在实际操作中仍需谨慎。在使用生成式人工智能

作品时，务必尊重原创作者的版权，遵循相关法律法规，并在必要时

寻求专业法律建议。

3.2.1教育用途

在教育用途方面，生成式人工智能作品的使用应当遵循教育领域

的特殊规定和标准。教育机构在使用生成式人工智能作品时，应确保

这些作品的教育内容准确无误，并且不违反相关的教育政策和法律法

规。教育机构应当尊重学生的隐私权和知识产权，避免未经学生同意

就擅自使用或传播他们的作品。教育机构还应当采取措施保护学生的

个人信息和网络安全，防止生成式人工智能作品被用于不正当的目的。

在教育领域，生成式人工智能作品的使用也应当遵循公平性和非

歧视的原则。教育机构不得利用生成式人工智能作品对某些学生进行

歧视性对待或歧视性评价。教育机构还应当注重培养学生的创新能力

和批判性思维，鼓励学生在使用生成式人工智能作品的过程中进行自

主学习和探索。

在教育用途方面，生成式人工智能作品的使用需要遵循教育领域

的特殊规定和标准，确保教育内容的质量、尊重学生的隐私权和知识

产权、保护学生的个人信息和网络安全，以及促进学生的创新能力和

批判性思维的发展。

3.2.2科研用途

在科研用途方面，生成式人工智能作品的使用和发布必须遵循相

应的伦理准则和法律规定。研究人员在使用生成式人工智能创作的作

品时，应确保这些作品不侵犯他人的知识产权，包括版权、商标、专

利等。研究人员应当尊重他人的隐私权和数据保护权，特别是在使用

涉及个人数据的人工智能模型时。

为了促进科学研究的进步和知识的传播，研究人员应当采取适当

的措施，确保生成式人工智能作品的使用是合法、公正和透明的。这

包括但不限于公开披露使用的数据、方法和结果，以及与同行进行开

放和诚实的交流。

在科研环境中，生成式人工智能作品的使用应当受到严格的监管

和控制。研究机构、学术出版物和数据库应当制定相应的政策和程序,

以确保这些作品的安全性和完整性，并防止未经授权的复制、分发和

使用。

为了鼓励创新和合作，研究人员应当积极寻求将生成式人工智能

作品用于教学、培训和公共服务等目的，同时遵守相关的法律法规和

道德标准。

3.2.3评论、批评等

对于生成式人工智能作品，尤其是涉及评论和批评的内容，其版

权风险主要来自于两个方面：直接复制或未经授权使用他人原创内容

作为评论或批评的对象；以及虽然使用了自己的表达，但涉及到对他

人作品的实质性相似描述，可能引发版权侵权争议。在某些情况下，

如果这些评论或批评未经适当授权，即便是以批评、评论的形式出现,

也可能构成侵权。生成式人工智能在生成涉及评论和批评的作品时，

必须谨慎处理版权问题。

为了确保生成式人工智能作品在评论和批评方面的规范性，应当

采取以下措施：

强化版权意识教育：通过教育和培训提高人工智能系统的版权意

识，使其理解并遵守版权法律法规。在生成涉及评论和批评的作品时，

系统应能够识别并尊重他人的版权。

数据源选择与验证：人工智能系统在获取数据用于评论或批评时,

应仅限于使用那些明确可以自由使用的资源，同时避免使用任何受版

权保护的内容。对于必要情况下需要引用的受版权保护内容，必须事

先获得合法授权。

增强原创性审核机制：通过算法等技术手段加强原创性审核，确

保生成的评论和批评内容具有足够的原创性，避免与其他作品实质性

相似。

建立用户反馈机制：对于涉及版权问题的评论或批评内容，建立

用户反馈机制，允许版权所有者提出异议并要求修正或删除相关内容。

法律监管与责任明确：法律法规应明确生成式人工智能在评论和

批评方面的版权责任和义务。对于违反版权规定的行为，应有相应的

法律制裁措施。也应为人工智能系统提供适当的法律免责条款，以便

在特定情况下保护其免受不必要的法律纠纷。

四、版权保护措施

版权登记：生成式人工智能作品应当进行版权登记，以便在发生

侵权时提供初步的证据。版权登记机构应依法对作品进行审查，并出

具相应的版权证书。

创作过程记录：在创作过程中，人工智能应详细记录其生成作品

的过程，包括算法、模型、输入数据等信息。这些记录可以作为证明

作品归属和创作过程的重要证据。

用户授权与监管：对于使用生成式人工智能生成的作品，用户应

明确授权范围和使用目的。平台应加强对用户生成内容的监管，防止

未经授权的传播和滥用。

技术防护措施：采用数字水印、版权保护标签等技术手段，对生

成式人工智能作品进行保护。这些技术措施可以有效防止作品被非法

复制、篡改和传播。

法律维权：一旦发现侵权行为，权利人可以依法向侵权者发出警

告或提起诉讼，要求停止侵权、赔偿损失。相关部门也应加强执法力

度，严厉打击侵犯生成式人工智能作品版权的行为。

宣传教育：通过各种渠道加强对生成式人，智能版权保护的宣传

和教育，提高公众的版权意识和法律意识，形成尊重原创、保护版权

的良好氛围。

4.1法律手段

随着生成式人工智能技术的普及，现有的著作权法需要不断更新

和完善，以适应AI生成作品所带来的挑战。立法机关应当明确AI生

成作品的著作权归属问题，以及创作者、使用者、投资者等各方权益

的界定。对于侵犯版权的行为，应制定更为严格的法律责任和处罚措

施。

强化知识产权保护是保护生成式人工智能作品版权的关键，政府

应加大对版权侵权行为的打击力度，通过司法途径为版权所有者提供

有效的法律救济。还应鼓励企业、机构和个人积极申请AI生成作品

的专利和商标保护，以强化知识产权的保护力度。

建立许可和授权机制有助于规范生成式人工智能作品的使用和

传播。平台运营商、开发者在使用AI生成作品时，需要获得版权所

有者的许可和授权。未经许可擅自使用他人AI生成作品的行为将受

到法律的制裁。建立公开透明的许可和授权平台，方便版权所有者和

使用者进行交易和合作。

在全球化背景下，国际合作与交流对于规范生成式人工智能作品

的版权问题具有重要意义。各国应加强版权法律法规的沟通与协调，

共同打击跨国版权侵权行为。还可以通过国际交流与合作，共同研发

和应用新技术手段来追溯和识别AI生成作品的来源和版权归属，为

版权保护提供技术支持。

除了法律手段外，加强公众教育和意识提升也是规范生成式人工

智能作品版权风险的重要手段。通过普及版权知识，提高公众对版权

问题的认识和理解，引导大众尊重知识产权，自觉抵制侵权行为。鼓

励公众积极参与版权保护工作，形成全社会共同维护知识产权的良好

氛围。

4.1.1专利保护

在数字时代，生成式人工智能作品因其独特的创造性和实用性，

成为了知识产权领域的新焦点。专利保护作为一种重要的知识产权保

护手段，对于激励创新、保护发明人权益以及推动技术进步具有重要

意义。

对于生成式人工智能作品而言，其可专利性主要取决于其是否满

足专利法的保护条件。专利法保护的是新的、具有创造性的技术方案。

生成式人工智能作品中的算法、模型等核心部分如果符合上述要求，

就可能受到专利法的保护。

也需要注意到，生成式人工智能作品往往涉及大量的数据和计算

资源，且其生成过程可能涉及到复杂的编程和算法设计。这可能导致

在申请专利时面临一些挑战，例如如何证明其创新性、如何描述其技

术细节等。

专利保护的期限和地域性也是影响生成式人工智能作品专利保

护的重要因素。不同的国家和地区可能有不同的专利法规则和审查标

准，这可能会对生成式人工智能作品的跨国专利保护产生影响。

为了降低专利风险，人工智能作品的开发者或所有者可以采取以

下措施：

对生成式人工智能作品进行详细的专利检索和分析，以了解已有

技术和潜在竞争者的情况。

咨询专业的专利代理机构或律师，以获得更准确的专利申请建议

和指导。

专利保护是生成式人工智能作品知识产权保护的重要组成部分。

通过合理的专利规划和有效的专利管理，可以更好地保护开发者和所

有者的权益，推动生成式人工智能技术的健康发展。

4.1.2商标保护

避免使用他人的商标：在使用生成式人工智能创作作品时，应尽

量避免使用已经注册的商标，以免引发侵权纠纷。如果需要在作品中

使用他人的商标，请确保获得商标所有者的授权许可。

设计独特的标识符：为了降低商标侵权的风险，建议为生成式人

工智能作品设计一个独特的标识符，以区分其他作品。这可以通过在

作品名称、作者署名或者作品内容中加入特定的元素来实现。

了解相关法律法规：了解与商标保护相关的法律法规，如《中华

人民共和国商标法》等，以便更好地保护自己和他人的知识产权。

建立良好的合作关系：与其他创作者、企业和机构建立良好的合

作关系，共同维护知识产权的权益。在合作过程中，明确各方的权利

和义务，避免因商标侵权等问题引发纠纷。

及时维权：一旦发现生成式人工智能作品存在商标侵权风险，应

及时采取措施进行维权。可以寻求专业律师的帮助，通过法律途径解

决纠纷。

4.1.3著作权登记

作品性质确认：首先，需要明确人工智能生成的作品是否属于著

作权法保护的范畴。根据现行法律规定，人工智能创作的作品是否具

有独创性是一个关键判断因素。一旦确定作品具有独创性并属于可登

记范围，即可进行登记。

权利归属界定：在著作权登记过程中，需要明确作品的权利归属

问题。对于人工智能生成的作品，其权利归属可能涉及到开发者、使

用者、投资者等多个主体。在登记前需明确各方的权益比例和分配方

式，避免后续纠纷。

登记流程与材料准备：著作权登记需要遵循一定的流程，并按照

要求准备相关材料对于人工智能生成的作品，可能需要提供算法代

码、创作过程描述、作品样本等材料。还需确保提交的材料真实、完

整、有效。

及时登记：建议一旦完成人工智能作品的创作或产生创意火花后,

及时进行著作权登记。这有助于保护作者的权益，防止作品被他人抄

袭或滥用。也为后续可能出现的争议提供了法律依据。

保护措施：在进行著作权登记的同时，也需要考虑如何采取有效

措施保护作品的安全性和保密性。加强对算法的保密管理，限制作品

未经授权的访问和修改等。对于恶意侵权和盗版行为，应及时采取法

律手段进行维权。

4.2技术手段

在“技术手段”我们将深入探讨生成式人工智能作品版权保护的

技术手段。这些技术手段包括但不限于数字水印、版权保护算法、数

字指纹和区块链技术等。

数字水印技术是一种将版权信息嵌入到数字作品中的方法，可以

在不影响作品正常使用的情况下，实现对作品版权信息的追踪和保护。

数字水印技术具有隐蔽性强、安全性高、易操作等优点，可以有效防

止未经授权的使用和复制。

版权保护算法是针对生成式人工智能作品的特点设计的专门用

于版权保护的算法。这些算法可以有效地识别出侵权行为，并对侵权

行为进行追踪和处罚。基于机器学习的版权保护算法可以通过训练模

型来识别出与原创作品相似的生成式人工智能作品，并及时发出警告

和采取措施。

数字指纹技术也是一种有效的版权保护手段，数字指纹是将作品

的特定信息以不可见的方式嵌入到作品中，从而实现对作品的唯一性

和可追溯性。通过比对不同版本的同一作品所嵌入的数字指纹，可以

判断作品是否被篡改或盗用。

区块链技术为生成式人工智能作品的版权保护提供了全新的解

决方案。区块链是一个去中心化的分布式账本，可以确保数据的透明

性和不可篡改性。通过将作品的版权信息记录在区块链上，可以实现

作品的版权归属证明、侵权行为追溯以及维权证据保全等功能。区块

链技术还可以提高作品的可见性和可追溯性，降低版权管理的成本和

风险。

数字水印、版权保护算法、数字指纹和区块链技术等技术手段为

生成式人工智能作品的版权保护提供了有力的支持。在实际应用中需

要综合考虑技术成本、实施难度、保护效果等因素，选择适合自身需

求的版权保护方案。

4.2.1数字水印技术

随着生成式人工智能作品的普及，版权保护成为了一个亟待解决

的问题。数字水印技术作为一种有效的版权保护手段，已经在许多领

域得到了广泛应用。本节将介绍数字水印技术的基本原理、应用场景

以及在生成式人工智能作品中的优势和挑战。

数字水印技术是一种将特定信息嵌入到数字媒体内容中的技术，

以便在不侵犯版权的情况下，对原始内容进行追踪、验证和管理。数

字水印通常采用以下几种技术：

嵌入式数字水印：将特定的标识信息嵌入到原始媒体内容的像素

级别，使得未经授权的用户无法去除或篡改这些信息。嵌入式数字水

印的优点是难以被检测到，但实现起来较为复杂。

非嵌入式数字水印：将特定的标识信息与原始媒体内容分开存储,

通过一定的算法将两者关联起来。这种方法的优点是实现简单，但容

易被检测到。

版权保护：通过在数字媒体内容中嵌入特定标识信息，可以有效

防止未经授权的复制、传播和篡改行为。

溯源查询：数字水印可以为数字媒体内容提供唯一的标识符，便

于用户在需要时追溯其来源和创作过程。

数据安全：数字水印可以用于加密和解密敏感数据，确保数据的

安全性和完整性。

广告追踪：通过在数字媒体内容中嵌入广告标识信息，可以实现

对广告效果的实时监测和优化。

提高版权保护效果：数字水印技术可以有效防止生成式人工智能

作品被未经授权的复制、传播和篡改，降低版权风险。

促进创意产业发展：数字水印技术可以为创作者提供更有效的版

权保护，鼓励他们投入更多的精力和资源进行创新创作。

技术难题：如何实现既不影响作品质量又难以被检测到的数字水

印是一个亟待解决的技术难题。

标准制定：目前尚无统一的数字水印标准，不同厂商的产品可能

存在兼容性问题。

法律监管：如何在保障创作者权益的同时，避免过度限制数字水

印技术的使用，需要政府和行业共同努力制定相应的法律法规。

4.2.2版权保护技术

随着人工智能技术的不断发展，版权保护技术在生成式人工智能

领域的应用也愈发重要。针对生成式人工智能作品的版权风险，应采

取一系列技术措施来保护原创作品的知识产权。通过应用数字水印技

术，可以有效追踪和鉴别作品来源，打击非法复制和传播行为。利用

区块链技术可以构建一个安全、透明、不可篡改的作品登记和交易记

录系统，确保作品的版权归属和交易权益。人工智能作品的内容识别

技术也在不断发展，通过深度学习和自然语言处理技术，能够自动识

别作品中的原创元素，为版权所有者提供有力的维权手段。加强版权

保护技术的研发与创新，提高版权侵权的举证效率和鉴定准确性。鼓

励相关企业和机构加强合作，共同制定适应于人工智能作品的版权保

护技术标准和规范。在推动人工智能发展的同时.，保障创作者的合法

权益不受侵犯。

五、行业自律与规范

随着生成式人工智能技术的快速发展，其在文学创作、艺术设计、

新闻出版等领域的应用口益广泛。这一新兴技术也带来了版权归属、

权利行使等新的法律问题。为了解决这些问题，维护良好的市场秩序,

行业内应加强自律，共同制定和遵守一系列规范。

行业协会应发挥桥梁纽带作用，组织会员单位就生成式人工智能

作品的版权问题进行深入研讨，制定行业标准和自律公约。这些标准

和公约应明确生成式人工智能作品版权的归属原则、权利行使方式、

侵权责任划分等内容，为行业提供明确的噪作指引。

内容创作者和使用者应增强版权意识，自觉遵守相关法律法规和

行业规范。在利用生成式人工智能创作作品时，应尊重原作者的知识

产权，注明来源并支付合理报酬。使用者也应尊重创作者的意愿，不

得滥用技术优势进行不当竞争或侵犯他人权益。

监管部门应加强对生成式人工智能作品版权市场的监管力度，依

法查处违法违规行为。对于违反行一业规范和法律法规的行为，应给予

严厉处罚，并公开曝光，以儆效尤。

社会各界应共同努力，营造一个尊重原创、鼓励创新的市场环境。

通过加强宣传教育、提高公众版权意识等方式，提升整个社会对生成

式人工智能作品版权的认知度和重视程度。

行业自律与规范是保障生成式人工智能作品版权健康发展的关

键。只有通过全社会的共同努力，才能实现技术的可持续发展与版权

保护的良性互动。

5.1行业协会与组织的作用

在生成式人工智能作品的版权风险与规范方面，行业协会与组织

发挥着重要的作用。行业协会与组织可以制定和推广相关的行业标准

和规范，为生成式人工智能作品的创作者和使用者提供明确的行为准

则。这些标准和规范可以帮助创作者了解如何合法合规地使用生成式

人工智能技术，避免因版权问题而面临法律风险。这些规范也可以引

导使用者在使用生成式人工智能作品时，遵守相关法律法规，尊重原

创作者的权益。

行业协会与组织可以通过组织培训、研讨会等活动，提高从业者

的版权意识和技术水平。这有助于从业者更好地理解生成式人工智能

作品的版权问题，提高他们在创作和应用过程中的版权保护意识。行

业协会与组织还可以与其他国家和地区的相关组织进行合作与交流,

共同探讨和解决生成式人工智能作品的版权问题，促进全球范围内的

版权保护水平的提升。

行业协会与组织可以通过监督和评估的方式，对生成式人工智能

作品的版权保护情况进行监测。这有助于及时发现和纠正潜在的版权

风险，保障原创作者的合法权益。行业协会与组织还可以为政府制定

和完善有关生成式人工智能作品的版权政策提供专业建议和支持。

5.2制定行业标准和自律公约

制定统科学的行业标准至关重要。这些标准应包括人工智能作品

创作、发布、使用等各个环节的操作规范。特别是在作品的创作阶段,

应明确界定哪些内容属于原创，哪些内容可以借鉴或引用，以避免因

作品来源不明确而导致的版权纠纷。标准中还应包括版权登记、版权

保护、侵权处理等具体流程，确保版权权益得到充分保障。

行业内的企业和机构应共同签署自律公约，承诺遵守行业标准，

自觉维护行业秩序。自律公约应明确各方责任，要求企业在开发生成

式人工智能作品时,尊重原创作品的知识产权，不侵犯他人的合法权

益。还应设立行业内部监督机制，对违反自律公约的行为进行惩戒，

以维护公约的权威性和有效性。

在制定行业标准和自律公约的过程中，应加强与政府、法律界、

学术界等各方面的沟通协作。通过召开座谈会、研讨会等形式，充分

听取各方意见和建议，确保标准和公约的科学性和实用性。还应加强

与版权保护机构的合作，共同打击侵权行为，维护版权权益。

通过制定行业标准和自律公约，可以引导生成式人工智能作品创

作向高质量、高水准的方向发展。鼓励企业研发创新，提高作品的质

量和原创性，推动行业的良性竞争。通过加强版权保护，为创作者提

供安全、公正的创作环境，激发创作者的积极性和创造力。

六、未来展望

随着生成式人工智能技术的不断发展和应用，其在文学创作、艺

术设计、音乐制作等领域展现出了巨大的潜力和可能性。这种技术也

带来了一系列版权风险，如版权归属不明确、侵权行为难以追踪等，

这些问题不仅对创作者的权益造成了威胁，也对整个创意产业的健康

发展构成了阻碍。

我们期待在法律、技术和行业自律等多方面共同努力，构建一个

既保障创作者权益又促进创意产业繁荣的生态系统。需要不断完善相

关法律法规，明确生成式人工智能作品版权的归属和交易规则，为行

业的健康发展提供有力的法律支撑。加强技术研发和应用，利用先进

的算法和技术手段提高版权管理的效率和准确性，减少侵权行为的发

生。行业自律也是至关重要的，通过建立行业标准和自律机制，促进

生成式人工智能作品的合法、合规使用，维护良好的市场秩序。

生成式人工智能作品的版权风险与规范是一个复杂而重要的议

题。我们需要综合考虑法律、技术和行业自律等多个方面的因素，共

同推动这一领域的健康发展，为创意产业的繁荣和进步贡献力量。

6.1技术发展趋势

深度学习技术的进步：深度学习技术在图像识别、语音识别等领

域取得了显著的成果，为生成式人工智能作品提供了更强大的技术支

持。随着深度学习技术的不断发展，生成式人工智能作品的表现将更

加逼真和多样化。

自然语言处理技术的突破：自然语言处理技术在文本生成、机器

翻译等领域取得了重要进展。随着自然语言处理技术的不断发展，生

成式人工智能作品将能够更好地理解和表达人类语言，从而实现更高

层次的智能。

跨领域融合：生成式人工智能作品将越来越多地涉及到跨领域的

知识整合，如艺术、科学、文化等。这将有助于生成式人工智能作品

的创新和发展，同时也带来了版权风险与规范问题的挑战。

数据驱动的优化：随着大数据技术的发展，生成式人工智能作品

将越来越依赖于大量的数据输入。通过对数据的深入挖掘和分析，生

成式人工智能作品将能够实现更好的性能优化和智能提升。

可解释性的提高：为了降低生成式人工智能作品带来的版权风险,

研究人员正致力于提高模型的可解释性。通过揭示模型背后的逻辑和

原理，可以更好地理解生成式人工智能作品的决策过程，从而为其版

权保护提供依据。

伦理道德的关注：随着生成式人工智能作品在各个领域的广泛应

用，如何平衡技术创新与伦理道德的问题愈发突出。我们需要在保障

创作者权益的同时，充分发挥生成式人工智能作品的潜力，推动其在

社会各领域的健康发展。

6.2法律规制的完善

随着生成式人工智能作品的广泛应用和快速发展，现行的版权法

律体系面临着新的挑战和适应性问题。法律规制的完善在防范版权风

险、保障创作者利益及促进科技创新方面显得尤为重要。

关于生成式人工智能作品的版权问题，法律制度在某些方面存在

空白或不明确的地方。人工智能生成作品的著作权归属、创作性表达

的界定、以及侵权行为的认定等方面，都需要进一步细化和明确。

随着生成式人工智能技术的不断进步，其生成的作品在质量、创

意和影响力方面不断提升。这导致版权问题愈发突出，如不加以法律

规制，可能导致市场混乱、创作者权益受损以及技术创新受阻。

明确著作权归属：法律规定应明确人工智能生成作品的著作权归

属问题，是归属于创作者、使用者还是人工智能系统的开发者，需要

明确界定。

界定创作性表达：对于人工智能生成的作品是否属于著作权法中

的“创作性表达”，应有一个明确的法律标准。

侵权行为的认定与处罚：对于未经许可使用或传播人工智能生成

作品的行为，应明确认定为侵权行为，并设定相应的法律责任和处罚

措施。

促进多方合作：政府、行业组织、研究机构等应共同参与制定相

关法规和政策，确保法律的时效性和适应性。

在完善国内法律规制的同时，还应关注国际上的最新动态，与国

际接轨，确保在全球化背景下，我国的相关法律既能保护国内创作者

和消费者的利益，也能与国际知识产权制度相协调。

随着技术的持续进步和版权问题的日益突出，未来法律规制在保

障版权、促进技术创新和推动产业发展方面将发挥更加重要的作用。

不断完善和优化相