人工智能生成物的著作权立法完善问题研究

人工智能生成物的著作权立法完善问题研究引言1.研究背景人工智能对话系统的广泛应用标志着生成式人工智能技术迈向新的发展阶段。以ChatGPT、Deepseek为代表的人工智能不仅可以帮助人类归纳数以亿计的文本，还可根据聊天的上下文语意自动生成千变万化且更符合人类思维模式，甚至带有情绪的自然语言文本。新的技术进步在催生产业升级机遇的同时，也持续冲击着现有法律体系的适用边界。生成式人工智能的发展迫使“技术之子”著作权法必须对人工智能生成物的可版权性以及进一步的权利归属、侵权等一系列问题作出回应。在相关问题的探讨上，学界莫衷一是，在定性判断中或是忽略著作权法的核心功能及其理论基础，或是虽有涉及却无法在权利配置中构建符合著作权法法律体系的规范。因此，如何在不违背著作权法“激励作者创作”之立法宗旨与“尊重和保护人类智力成果的创造”之核心功能的情况下探索基于著作权法理基础与研究范式的权利保护机制，成为构建人工智能生成物法律规制体系的关键路径。2.研究意义理论上，有助于研究人工智能生成物著作权立法保护的相关问题，为人工智能生成物成为著作权法意义上的作品的构成要件提供了新的研究视角。同时也有利于明确人工智能生成物的权利权属及解决相关的侵权救济问题，促进著作权法律体系的合理性和科学性。实践上，立法滞后性增加司法实践“同案不同判”事情的概率，我国“Dreamwriter案”人民网.全国首例机器人自动撰文侵权案AI写稿也有著作权[EB/OL].(2020-03-31)[人民网.全国首例机器人自动撰文侵权案AI写稿也有著作权[EB/OL].(2020-03-31)[2024-12-02]./s?id=1661274599581158645&wfr=spider&for=pc.新京报.AI画画的工分都给人类记上，AI图片侵权第一案宣判[EB/OL]../detail/170187124819281.html.最后访问时间:2024-12-023.国内外研究现状（1）国内研究现状依托“中国知网”数据库，借助CiteSpace进行文献计量分析，围绕“人工智能生成物”主题的文章在2016年后大量出现，2023至2024年呈现“井喷式增长”。对2016年至2025年3月的文献进行检索，共检索到核心期刊文献500余篇。从知识图谱和频数分布表可以看出，国内相关研究主要聚焦于“独创性”“合理使用”“作品”“权利归属”“可版权性”等次级主题上，离不开对“是否拥有独创性”“是否属于作品”“权利应归属于谁”“如何对侵权行为予以保护和救济”“监管机制的确立”等关键问题的思考。换言之，人工智能著作权赋予正是在知识产权领域对“人工智能生成物权利的著作权法保护”的深刻探索与实践。图1中国知网关于人工智能生成物关键词共现图谱围绕人工智能生成物法律保护问题，学界的主流观点包括“邻接权保护”“狭义著作权保护”“民法保护”“反不正当竞争法保护”“专利法或商标法保护”“创设特别权保护”等。支持保护派，如丛立先等学者认为若生成物满足版权法中的独创性和可复制性要素，即可视为作品，享有著作权。丛立先,李泳霖.生成式AI的作品认定与版权归属——以ChatGPT的作品应用场景为例[J].山东大学学报(哲学社会科学版),2023,(04):171-181.而王迁等反对保护派学者则强调人工智能生成内容是技术的应用结果，缺乏“作者个性”或“思想表达”，不具备创作意图和感知能力，难以认定为具有独创性的作品。王迁.再论人工智能生成的内容在著作权法中的定性[J].政法论坛,2023,41(04):16-33.多数学者认为应以著作权法保护人工智能生成物，这符合现行著作权法的立法目的与价值需要，但如何设立具体著作权权利归属方式与侵权责任承担成为关键议题。有学者主张以邻接权模式保护人工智能生成物，以弥补著作权法制度的困境。罗凯中,刘强.邻接权视角下的人工智能创作物版权保护模式[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2018,(05):108.并提出要增设新的具体权利保护此类数据成果。陶乾.论著作权法对人工智能生成成果的保护——作为邻接权的数据处理者权之证立[J].法学,2018(04):12.鉴于人工智能技术可以产生知识产权领域的发明创造，也有以专利法规范保护人工智能生成物的观点。民法保护模式包括将人工智能生成物视为孳息的物权保护模式黄玉烨,司马航.孳息视角下人工智能生成作品的权利归属[J].河南师范大学学报(哲学社会科学版),2018,45(04):26.与将人工智能生成物作为非物质性利益，根据合同规则在市场交易的债权保护模式何炼红,潘柏华.人工智能自主生成成果“作品观”质疑与反思[J].贵州省党校学报,2018,(05):21.。有学者认为可以适用反不正当竞争法对人工智能生成物损害市场正常竞争秩序的实际情况加以规制饶先成.困境与出路:人工智能编创物的保护路径选择与构建[J].出版发行研究,2020,(11):80.。丛立先,李泳霖.生成式AI的作品认定与版权归属——以ChatGPT的作品应用场景为例[J].山东大学学报(哲学社会科学版),2023,(04):171-181.王迁.再论人工智能生成的内容在著作权法中的定性[J].政法论坛,2023,41(04):16-33.罗凯中,刘强.邻接权视角下的人工智能创作物版权保护模式[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2018,(05):108.陶乾.论著作权法对人工智能生成成果的保护——作为邻接权的数据处理者权之证立[J].法学,2018(04):12.黄玉烨,司马航.孳息视角下人工智能生成作品的权利归属[J].河南师范大学学报(哲学社会科学版),2018,45(04):26.何炼红,潘柏华.人工智能自主生成成果“作品观”质疑与反思[J].贵州省党校学报,2018,(05):21.饶先成.困境与出路:人工智能编创物的保护路径选择与构建[J].出版发行研究,2020,(11):80.至于人工智能生成物权利能否受著作权法保护的争议，或称相关权利是否为著作权，前提与关键是人工智能生成物是否具备可著作权性，即是否符合“独创性”标准成为作品。对此，主观主义标准说与客观主义标准说分庭抗礼，并存在折中的“主客体适度分离说”。其中，主观主义标准的要义在于作品的内容是作者独特的思想体现，是“作者个性的反映”下的判断标准，而“客观主义标准说”认为作品的独创性最终从“最低限度的创造性”出发。以客观标准为基，部分学者认为不具备否认人工智能生成物的可版权性的可能：生成式人工智能在生成作品的“收集－训练－上下文理解－生成－调优”五个环节中有实际控制，相较之下人类并未对‘作品’的具体表达产生实质性影响。张金平.论人工智能生成物可版权性及侵权责任承担[J].南京社会科学,2023,(10):80.至于如何区分人工智能还是人类作品，人工智能生成的内容只是直接应用算法的结果，与人类的创作行为与结果存在本质的区别。王迁.再论人工智能生成的内容在著作权法中的定性[J].政法论坛,2023,41(04):16-17.“可将作者‘独立完成’与‘最低限度的创作’作为判断作品的必要条件”李晓宇.人工智能生成物的可版权性与权利分配刍议[J].电子知识产权,2018,(06):36.，从而有效区别。主观主义标准说包括工具论，贡献论与法律拟制论等。“工具说”主张人工智能生成物是遵循软件设计者意志创作的产物熊琦.人工智能生成内容的著作权认定[J].知识产权,2017,(03):3.，因此在符合独创性前提下具备可版权性，进而主张以“内容决定主义”确定其可版权性。孙正樑.人工智能生成内容的著作权问题探析[J].清华法学,2019,13(06):200.在工具理性和目的理性影响下，人工智能不具备主体资格与责任能力。唐一力,牛思晗.论人工智能生成作品的权利主体及其著作权归属[J].福建论坛(人文社会科学版),2023,(11):122.不过，“作品来源”和“最低程度的创造性”都体现了“人的主体性特征”，王国柱.人工智能生成物可版权性判定中的人本逻辑[J].华东师范大学学报(哲学社会科学版),2023,55(01):135.应秉持“以人为本”的立场，不能随意偏离人的主体性原则。吴汉东.论人工智能生成内容的可版权性：实务、法理与制度[J].中国法律评论,2024,(03):118.“贡献论”认为应当以人在使用人工智能技术时的创造性贡献作为判断人工智能生成物独创性的依据。王国柱.人工智能生成物可版权性判定中的人本逻辑[J].华东师范大学学报(哲学社会科学版),2023,55(01):140.将其涉及的人类思想、情感和审美态度等个性化因素，均视为著作权法意义上的智力成果。杨利华.人工智能生成物著作权问题探究[J].现代法学,2021,43(04):108.“法律拟制说”主要借鉴“拟制作者”的规则，认为人工智能能够在没有预先算法或者规则设定的情况下，通过主动学习来进行创作。易继明.人工智能创作物是作品吗?[J].法律科学(西北政法大学学报),2017,35(05):140.这使作者的主体资格突破自然人、法人或者非法人组织的限制。张金平.论人工智能生成物可版权性及侵权责任承担[J].南京社会科学,2023,(10):80.王迁.再论人工智能生成的内容在著作权法中的定性[J].政法论坛,2023,41(04):16-17.李晓宇.人工智能生成物的可版权性与权利分配刍议[J].电子知识产权,2018,(06):36.熊琦.人工智能生成内容的著作权认定[J].知识产权,2017,(03):3.孙正樑.人工智能生成内容的著作权问题探析[J].清华法学,2019,13(06):200.唐一力,牛思晗.论人工智能生成作品的权利主体及其著作权归属[J].福建论坛(人文社会科学版),2023,(11):122.王国柱.人工智能生成物可版权性判定中的人本逻辑[J].华东师范大学学报(哲学社会科学版),2023,55(01):135.吴汉东.论人工智能生成内容的可版权性：实务、法理与制度[J].中国法律评论,2024,(03):118.王国柱.人工智能生成物可版权性判定中的人本逻辑[J].华东师范大学学报(哲学社会科学版),2023,55(01):140.杨利华.人工智能生成物著作权问题探究[J].现代法学,2021,43(04):108.易继明.人工智能创作物是作品吗?[J].法律科学(西北政法大学学报),2017,35(05):140.在认可人工智能生成物具有版权性的基础上，学界对其权利归属存在着不同观点，主要涉及归属于人类、人工智能与不设立私权的公共领域。其中“人工智能拟制说”即上文的“法律拟制说”，主要借鉴国外立法经验梁志文.论人工智能创造物的法律保护[J].法律科学(西北政法大学学报),2017,35(05):165.。“公共领域说”观点以公共利益为核心，认为应将人工智能生成物直接纳入公共领域的管理下，作为公众财产不受限制地被利用。孙阳.论人工智能的功能路径[J].科技与法律,2018,(06):75.这也是“出于人类主体尊严的捍卫和对人类思想情感的守护角度考虑”。江帆.论人工智能创作物的公共性[J].现代出版,2020,(06):35.不过，人工智能拟制说一定程度上颠覆了我国民事主体的法律模式，公共领域说虽然便于对生成物的利用，但忽视了著作权法激励创作这一目标。由此将人工智能生成物权利归属于人类更加符合我国目前的法律环境。人类享有权利的观点分为合意优先的“契约约定说”易继明.人工智能创作物是作品吗?[J].法律科学(西北政法大学学报),2017,35(05):145.，不考虑约定状况的“共同权利主体说”刘少军,聂琳峰.人工智能生成内容的著作权法之辩[J].南昌大学学报(人文社会科学版),2024,55(01):107-118.，缺乏约定的“使用者说”“投资者说”许明月,谭玲.论人工智能创作物的邻接权保护——理论证成与制度安排[J].比较法研究,2018,(06):49.“设计者说”陈明涛,王涵.人工智能创作物的版权问题研究[J].中国版权,2017(3):23.等。总体上，大多数研究者更支持符合我国现实层面司法实践的“人工智能使用者说”，若使用者对作品创造起到实质性作用的，版权应当归属于使用者。邓文.以ChatGPT为代表的生成式人工智能内容的可版权性研究[J].政治与法律,2023,(09):90.可以进一步发挥人工智能的积极作用朱梦云.人工智能生成物的著作权归属制度设计[J].山东大学学报：哲学社会科学版,2019(1):123.，同时利于使用者对生成成果开发和传播冯晓青,潘柏华.人工智能"创作"认定及其财产权益保护研究——兼评"首例人工智能生成内容著作权侵权案"[J].2021(2020-2):45.。此外，部分学者借鉴我国民法典物权制度的“孳息”规定与著作权法的“职务作品”有关规定考虑人工智能生成物的权利归属问题。“孳息说”认为人工智能生成物可以采取孳息保护模式并将生成物归属为天然孳息，在符合条件时认可其“双重孳息”的法律地位。刘强.人工智能创作物孳息保护模式研究[J].南京工程学院学报(社会科学版),2020,20(01):48.职务作品说强调在不改变著作权法已有法律规定基础上，参照职务作品或雇佣作品制度归属生成物著作权。吴汉东.人工智能时代的制度安排与法律规制[J].法律科学(西北政法大学学报),2017(05):133.我国司法实践目前采用了根据作品署名决定的法人归属模式深圳市南山区法院(2019)粤0305民初14010号民事判决书[EB/OL]..最后访问时间:2024-12-03.和以激励创作为目的归属使用者模式北京互联网法院(2018)京0491民初239号民事判决书梁志文.论人工智能创造物的法律保护[J].法律科学(西北政法大学学报),2017,35(05):165.孙阳.论人工智能的功能路径[J].科技与法律,2018,(06):75.江帆.论人工智能创作物的公共性[J].现代出版,2020,(06):35.易继明.人工智能创作物是作品吗?[J].法律科学(西北政法大学学报),2017,35(05):145.刘少军,聂琳峰.人工智能生成内容的著作权法之辩[J].南昌大学学报(人文社会科学版),2024,55(01):107-118.许明月,谭玲.论人工智能创作物的邻接权保护——理论证成与制度安排[J].比较法研究,2018,(06):49.陈明涛,王涵.人工智能创作物的版权问题研究[J].中国版权,2017(3):23.邓文.以ChatGPT为代表的生成式人工智能内容的可版权性研究[J].政治与法律,2023,(09):90.朱梦云.人工智能生成物的著作权归属制度设计[J].山东大学学报：哲学社会科学版,2019(1):123.冯晓青,潘柏华.人工智能"创作"认定及其财产权益保护研究——兼评"首例人工智能生成内容著作权侵权案"[J].2021(2020-2):45.刘强.人工智能创作物孳息保护模式研究[J].南京工程学院学报(社会科学版),2020,20(01):48.吴汉东.人工智能时代的制度安排与法律规制[J].法律科学(西北政法大学学报),2017(05):133.深圳市南山区法院(2019)粤0305民初14010号民事判决书[EB/OL]..最后访问时间:2024-12-03.北京互联网法院(2018)京0491民初239号民事判决书[EB/OL].最后访问时间:2024-12-03.在理清权利归属基础上，学界对人工智能生成文字作品侵犯的著作权具体内容持一致意见，即人工智能生成物存在侵犯原有作品复制权、改编权、汇编权以及信息网络传播权的风险。在解决侵权的路径上，主要有立法解决、司法解决与行政解决。参考《欧盟人工智能法案》等，分类探讨人工智能是否具备直接有限的风险加以不同规制，通过立法明确侵权责任张金平.论人工智能生成物可版权性及侵权责任承担[J].南京社会科学,2023,(10):88.或采用相对灵活、便于更改的行政路径，专门成立人工智能生成物的管理部门，发挥公权力的管理功能。叶兆驰.人工智能生成物的侵权及解决路径[J].中南民族大学学报(人文社会科学版),2024,44(05):160.针对归责原则，无过错责任原则观点较过错责任原则适用更加普遍，无过错责任原则更能契合人工智能生成物的不可预见性，符合应对高风险的人工智能的审慎态度。窦馨.生成式人工智能生成物著作权侵权主体认定及归责原则适用[J].商业经济,2024,(09):161.同时从人本主义出发，延续“接触+实质性相似”的判断原则并以公平责任原则作补充。初萌.人工智能对版权侵权责任制度的挑战及应对[J].北方法学,2021,15(01):149-150.学界对归责主体的划分主要有三种观点：将人工智能作为法律主体，由其自身承担侵权责任；范进学.人工智能法律主体论：现在与未来[J].政法论丛,2022,(03):15.反对不具备独立财产的人工智能为主体，认为由其利益相关主体承担侵权责任；袁曾.人工智能有限法律人格审视[J].东方法学,2017,(05):55.将人工智能作为法律客体，主张适用产品责任或高度危险责任。马开轩,刘振轩.人工智能法律主体地位的法哲学反思[J].学习论坛,2021,(06):126.大部分学者支持人工智能服务提供者作为核心角色应当承担主要责任或直接责任李玉琦.论人工智能生成物的著作权侵权风险及救济途径[J].传播与版权,2024,(19):108.，因其相较于产品的研发者、使用者，与人工智能侵权结果具有更本质的因果关系。窦馨.生成式人工智能生成物著作权侵权主体认定及归责原则适用[J].商业经济,2024,(09):162.也有学者更直接地认为由权利所有人为“创作”承担侵权责任。朱鸿军,李辛扬.ChatGPT生成内容的非版权性及著作权侵权风险[J].新闻记者,2023,(06):35.此外，有学者认为不应纠结责任主体是服务提供者还是用户，应从事前避免的角度考量，将研究重点聚焦于人工智能提供者的注意义务问题。姚志伟.人工智能生成物著作权侵权的认定及其防范——以全球首例生成式人工智能服务侵权判决为中心[J].地方立法研究,2024,9(03):16.张金平.论人工智能生成物可版权性及侵权责任承担[J].南京社会科学,2023,(10):88.叶兆驰.人工智能生成物的侵权及解决路径[J].中南民族大学学报(人文社会科学版),2024,44(05):160.窦馨.生成式人工智能生成物著作权侵权主体认定及归责原则适用[J].商业经济,2024,(09):161.初萌.人工智能对版权侵权责任制度的挑战及应对[J].北方法学,2021,15(01):149-150.范进学.人工智能法律主体论：现在与未来[J].政法论丛,2022,(03):15.袁曾.人工智能有限法律人格审视[J].东方法学,2017,(05):55.马开轩,刘振轩.人工智能法律主体地位的法哲学反思[J].学习论坛,2021,(06):126.李玉琦.论人工智能生成物的著作权侵权风险及救济途径[J].传播与版权,2024,(19):108.窦馨.生成式人工智能生成物著作权侵权主体认定及归责原则适用[J].商业经济,2024,(09):162.朱鸿军,李辛扬.ChatGPT生成内容的非版权性及著作权侵权风险[J].新闻记者,2023,(06):35.姚志伟.人工智能生成物著作权侵权的认定及其防范——以全球首例生成式人工智能服务侵权判决为中心[J].地方立法研究,2024,9(03):16.（2）国外研究现状当前，围绕人工智能生成物的法律属性，国内外学者的观点不尽相同。国外研究人工智能生成物著作权主题较早，对权利性质、权利归属等问题的探讨随立法出台而逐渐减少。以WebOfScience核心数据库为参考，有关AIGC（人工智能生成内容）的文章共389篇，主要涉及人工智能的深度学习模式、技术图像分析、学术诚信等具体问题，研究领域为法律的文章占比约为27%，多涉及法律制度与执法、犯罪等内容。图2WebOfScience关于AIGC的关键词共现图谱围绕人工智能生成物保护模式，以著作权法立法目的为导向，主流观点认为必须予以著作权保护以激励创造更多作品，RobertYu.TheMachineAuthor:WhatLevelofCopyrightProtectionisAppropriateforFullyIndependentComputerGeneratedWorks?[J].UniversityofPennsylvaniaLawReview,2016-2017,165:1245.但对立观点认为机器保护与对作者激励并不一致，WilliamT.Ralston.CopyrightinComputer-ComposedMusic:HalMeetsHandel[J].JournalofCopyrightSocietyUSA,2004-2005,52:281.人工智能没有外部激励也能完成创作，Yanisky-RavidS,LiuX.WhenArtificialIntelligenceSystemsProduceInventions:The3AEraandanAlternativeModelforPatentLaw[J].SSRNElectronicJournal,2017.由此形成是否保护的理论交锋。立足主客体，人工智能不构成著作权法规范的法律关系主体，仅为一种工具，且人工智能生成物并不属于“思想的表达”，不构成作品。GompelS.Creativity,AutonomyandPersonalTouch[A].In:M.vanEechoud(ed.),TheWorkofAuthorship[C].Amsterdam:AmsterdamUniversityPress,2014.但因其生成过程符合劳动价值论RamalhoA.WillRobotsRulethe(Artistic)World?AProposedModelfortheLegalStatusofCreationsbyArtificialIntelligenceSystems[J].SocialScienceElectronicPublishing,2017.，生成结果一定程度上达到作品的创造性标准SamuelsonP.AllocatingOwnershipRightsinComputer-GeneratedWorks[J].UniversityofPittsburghLawReview,1985.，可以类比人类雇佣作品或是改变改编加以保护RobertYu.TheMachineAuthor:WhatLevelofCopyrightProtectionisAppropriateforFullyIndependentComputerGeneratedWorks?[J].UniversityofPennsylvaniaLawReview,2016-2017,165:1245.WilliamT.Ralston.CopyrightinComputer-ComposedMusic:HalMeetsHandel[J].JournalofCopyrightSocietyUSA,2004-2005,52:281.Yanisky-RavidS,LiuX.WhenArtificialIntelligenceSystemsProduceInventions:The3AEraandanAlternativeModelforPatentLaw[J].SSRNElectronicJournal,2017.GompelS.Creativity,AutonomyandPersonalTouch[A].In:M.vanEechoud(ed.),TheWorkofAuthorship[C].Amsterdam:AmsterdamUniversityPress,2014.RamalhoA.WillRobotsRulethe(Artistic)World?AProposedModelfortheLegalStatusofCreationsbyArtificialIntelligenceSystems[J].SocialScienceElectronicPublishing,2017.SamuelsonP.AllocatingOwnershipRightsinComputer-GeneratedWorks[J].UniversityofPittsburghLawReview,1985.AnnemarieBridy.CodingCreativity:CopyrightandtheArtificiallyIntelligentAuthor[J].StanfordTechnologyLawReview,2012,5.人工智能生成物著作权归属方主要涉及人工智能本身、相关利益主体、社会公众。权利归属于人工智能本身的方式最为直接，可以使生成物著作权的保护合法化。ColinR.Davies.AnEvolutionaryStepinIntellectualPropertyRights-ArtificialIntelligenceandIntellectualProperty[J].ComputerLawandSecurityReview,2011,27:608.相关利益主体包括人工智能设计者、使用者、投资者等，代表观点分别为人工智能的设计过程是其生成文章的前提17U.S.C.§101(2011).UnitedStatesCode,Title17,Section101.，程序设计者为生成创作作出实质性贡献ArthurR.Miller.CopyrightProtectionforComputerPrograms,Databases,andComputer-GeneratedWorks:IsAnythingNewSinceCONTU[J].HarvardLawReview,1993,106:977.与使用者对生成物的表达内容具有决定性影响PerryM,MargoniT.FrommusictrackstoGooglemaps:Whoownscomputer-generatedworks?[J].ComputerLaw&SecurityReview,2010,26(6):627.。“回归社会”强调将其纳入公共领域使社会成员直接使用，不涉及侵权等后续管理问题。ShoyamaR.IntelligentAgents:Authors,Makers,andOwnersofComputer-GeneratedWorksinCanadianCopyrightLaw[J].SocialScienceElectronicPublishing,2015.ColinR.Davies.AnEvolutionaryStepinIntellectualPropertyRights-ArtificialIntelligenceandIntellectualProperty[J].ComputerLawandSecurityReview,2011,27:608.17U.S.C.§101(2011).UnitedStatesCode,Title17,Section101.ArthurR.Miller.CopyrightProtectionforComputerPrograms,Databases,andComputer-GeneratedWorks:IsAnythingNewSinceCONTU[J].HarvardLawReview,1993,106:977.PerryM,MargoniT.FrommusictrackstoGooglemaps:Whoownscomputer-generatedworks?[J].ComputerLaw&SecurityReview,2010,26(6):627.ShoyamaR.IntelligentAgents:Authors,Makers,andOwnersofComputer-GeneratedWorksinCanadianCopyrightLaw[J].SocialScienceElectronicPublishing,2015.4.研究方法本研究将结合多种方法，综合运用以分析总结人工智能生成物著作权保护的制度路径：一是利用文献研究法，通过梳理现有文献，明确著作权法中“作品”的构成要件与其针对人工智能生成物的适用性，明确人工智能生成物权利归属主体以及如何保护，为认定人工智能生成物的可版权性提供理论依据，进而搭建后续人工智能著作权权利体系；二是运用规范分析法，聚焦《中华人民共和国著作权法》《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》等法律法规文本，按照目的解释与体系解释，确立以“贡献度”为核心的权利归属原则。三是通过实证分析法，如中国“腾讯诉网贷之家案”等司法实践，从裁判判决回应现实的制度弹性，利用实践经验为立法完善提供路径。四是运用比较研究法，通过比较中外法律规范以及裁判案例，例如英国《版权法》承认计算机生成物版权、美国“塔勒案”坚守人类创作主导原则，分析各国目前针对人工智能及其生成物的立法趋势，从而吸收借鉴其立法原理并展现中国特色法律制度。5.创新点与难点本文创新点主要在于结合独创性“过程论”“结果论”与著作权法“人类中心主义”“利益平衡”的立法价值分析人工智能生成物可版权性。通过量化人类指令与算法技术的贡献权重等动态要素判断权利归属。明确针对人工智能生成物著作权立法应秉持的原则，突破传统著作权法对人类直接创作的绝对性限制，实现技术中立原则下“人机协同”的治理路径，兼顾激励创作与公共知识共享。研究难点则集中于人工智能生成物“类人思想表达”与法律客体属性的理论冲突、多元主体利益平衡复杂性，需要通过国家参与、技术赋能的立法模式破解制度落地难题。一、人工智能生成物著作权的属性证成（一）人工智能生成物著作权的界定人工智能生成物的著作权权利性质争议，本质上是传统著作权制度与智能技术革命之间的规范性冲突。当前学界对“人工智能生成物是否构成作品”“权利归属与保护”等问题争论不休的根源在于现有法律框架下“创作主体”“独创性”“作者权”等核心概念的模糊性。王楠楠.人工智能生成物的著作权归属探究[J].法学（汉斯）,2024,12(5):3161-3168.若脱离对“人工智能生成物”“著作权法意义上的作品”以及“人工智能生成物著作权”等基础概念的精准界定，任何权利证成路径都将陷入逻辑循环。因此，明确的概念界定应成为属性证成稳固的理论起点。王楠楠.人工智能生成物的著作权归属探究[J].法学（汉斯）,2024,12(5):3161-3168.1.人工智能生成物的概述学界尚未就人工智能的明确定义达成共识，但现有理论体系均聚焦于其核心本质特征，将其界定为具有自主认知能力的智能系统，通过计算机或者控制设备作为人工智能的基础载体，运用算法等技术方法获取和使用知识，使系统具备人类的感知、推理与执行能力，以达到一定的目标或输出结果陈亮,张翔.人工智能立法背景下人工智能的法律定义[J].云南社会科学,2023(05):162-170.。通俗来说人工智能就是凭借计算机算法模拟人类智能行为的技术。人工智能生成物即基于算法生成的文本。《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确规定了生成式人工智能服务的定义和适用范围，即陈亮,张翔.人工智能立法背景下人工智能的法律定义[J].云南社会科学,2023(05):162-170.《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确规定了生成式人工智能服务的定义和适用范围，即基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术，并面向公众提供服务。目前，人工智能主要分为弱人工智能，强人工智能与超人工智能三类。何立民.人工智能系统智能生成机理探索之六从弱人工智能、强人工智能到超人工智能[J].单片机与嵌入式系统应用,2020,20(08):87-89.弱人工智能专注于完成特定任务，如对象识别、作为聊天机器人等，智能程度有限，易受训练的编程影响，无法自主学习和进化。而强人工智能则追求与人类相似的广泛认知能力，能自主学习、推理并解决问题，徐家力.人工智能生成物的著作权归属[J].暨南学报(哲学社会科学版),2023,45(04):37-49.如DeepSeek较其他生成系统更注重提升模型在不同复杂情境中的学习、推理和规划能力。随着人工智能技术的不断进步，学界的研究领域已由最初的弱人工智能领域到强人工智能领域。何立民.人工智能系统智能生成机理探索之六从弱人工智能、强人工智能到超人工智能[J].单片机与嵌入式系统应用,2020,20(08):87-89.徐家力.人工智能生成物的著作权归属[J].暨南学报(哲学社会科学版),2023,45(04):37-49.从弱人工智能的“工具性辅助”到强人工智能的“类人创作”，生成物自主性能力的逐级提升直接放大其现有法律属性的争议。人工智能生成物的特征既反映出技术运行的内在规律，也是法律语言中“独创性”与“可版权性”的实质依据，可以为可版权性的判定提供可操作的规范参考。第一，人工智能技术具有驱动性与不透明性。人工智能生成物的本质属性来源于人工智能技术的生成机制，人工智能生成内容由算法模型通过海量数据训练与模式识别功能实现，生成过程依赖深度学习、自然语言处理等技术框架，虽能够实现生产效率的指数式飞跃，但这种技术的依赖性导致生成物具有显著的“黑箱性”，即输出结果与输入指令间的逻辑关联难以完全追溯。吴欣哲.人工智能生成物的可著作权性探究[C].中共沈阳市委,沈阳市人民政府.第二十一届沈阳科学学术年会论文集——社会科学类优秀奖.辽宁大学法学院,2024:4.具体表现为训练数据的来源模糊不清，算法生成的内在逻辑缺乏透明度等。第二，人工智能生成物的应用范围已全面覆盖社会生产生活的核心领域。人工智能技术渗透具有全域性，涵盖基础内容生产国务院办公厅.人工智能在政务文书处理中的应用规范[S].北京:中国标准出版社,2024.、创意设计王强,李明.生成式对抗网络在艺术设计中的应用[J].计算机视觉学报,2023,30(3):45-52.、工业制造、医疗健康国家卫生健康委员会.人工智能辅助诊断系统临床应用指南[R].北京:中国标准出版社,2024.、政务管理以及生活服务等全链条场景；同时，产业规模具有扩张性，截至2024年，中国生成式人工智能用户规模突破2.3亿，核心产业规模近6000亿元中国互联网信息中心.2024年中国人工智能产业发展报告[DB/OL]./hlwfzyj/.最后访问时间:2025-02-25.，政策支持与技术迭代推动人工智能在教育公平、精准医疗、城市治理等领域深度赋能。若放任权利真空，可能引发大规模产权纠纷与市场失序等问题。第三，人工智能生成物的质量在总体上呈现较为显著的两极特征。在结构化任务如生成新闻报道与数据报告上，其准确性与规范性可以达到专业水准，而在需要深层逻辑推理或情感表达的领域则容易出现语义断裂与逻辑错误。这种差异源于算法对训练数据的依赖度，当输入的任务目标与数据自身储备高度契合时，生成物更接近“人类水准”，主张其可版权性更具备说服力与合理性。第四，人工智能生成物的法律属性与法律地位较为模糊。现行著作权法要求作品由自然人创作完成，人工智能生成物的创作过程不属于传统意义上“人类的智力劳动”，难以证成其著作权属性。并且人工智能生成物在权利分配时会因为人类参与度的不同而难以制定相关措施。短期来看，人工智能及其生成物很难有明确的、成体系的法律规范吴欣哲.人工智能生成物的可著作权性探究[C].中共沈阳市委,沈阳市人民政府.第二十一届沈阳科学学术年会论文集——社会科学类优秀奖.辽宁大学法学院,2024:4.国务院办公厅.人工智能在政务文书处理中的应用规范[S].北京:中国标准出版社,2024.王强,李明.生成式对抗网络在艺术设计中的应用[J].计算机视觉学报,2023,30(3):45-52.国家卫生健康委员会.人工智能辅助诊断系统临床应用指南[R].北京:中国标准出版社,2024.中国互联网信息中心.2024年中国人工智能产业发展报告[DB/OL]./hlwfzyj/.最后访问时间:2025-02-25.著作权法对传统作品的认定作品的产生是著作权法保护的起点，现有著作权法意义上的作品是人类创作出的、思想与情感的外在表现形式。刘春田.知识产权法[M].北京:高等教育出版社,2000:37-39.刘春田.知识产权法[M].北京:高等教育出版社,2000:37-39.《中华人民共和国著作权法》第三条本法所称的作品，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，包括：文字作品；口述作品；音乐、戏剧、曲艺、舞蹈、杂技艺术作品；美术、建筑作品；摄影作品；视听作品；工程设计图、产品设计图、地图、示意图等图形作品和模型作品；计算机软件；符合作品特征的其他智力成果。作品的著作权原则上归属于创作者，即实际参与创作行为的自然人、法人或非法人实体。《中华人民共和国著作权法》第十一条《中华人民共和国著作权法》第十一条著作权属于作者，本法另有规定的除外。创作作品的公民是作者。由法人或者其他组织主持，代表法人或者其他组织意志创作，并由法人或者其他组织承担责任的作品，法人或者其他组织视为作者。如无相反证明，在作品上署名的公民、法人或者其他组织为作者。作品著作权，涵盖了作品的复制、发行等应当由著作权人享有的各种权利。《中华人民共和国著作权法》第十条著作权包括下列人身权和财产权：（一）发表权，即决定作品是否公之于众的权利；（二）署名权，即表明作者身份，在作品上署名的权利；（三）修改权，即修改或者授权他人修改作品的权利；等。简言之，著作权赋予创作者对作品的独占性控制与利用权旨在保护创作者的创作激情与经济利益，促进社会文化与科学的繁荣与发展。当前作品著作权保护期限《中华人民共和国著作权法》第十条著作权包括下列人身权和财产权：（一）发表权，即决定作品是否公之于众的权利；（二）署名权，即表明作者身份，在作品上署名的权利；（三）修改权，即修改或者授权他人修改作品的权利；等。《中华人民共和国著作权法》在授予创作者一系列专有权利以保障其合法权益的基础上，同步构建了系统的权利限制体系，通过合理使用制度、法定许可制度与强制许可制度，在确保非商业用途的前提下，授权第三方于法定情形中可不经权利人许可使用作品，无需作者个别授权，精心平衡创作者与社会公共利益，确保公众对知识的合理获取。人工智能生成物著作权的概念人工智能生成物著作权目前缺乏明确的概念界定，仅有少数学者按照“人工智能生成物+著作权”概念结合的方式对其界定，如魏丽丽认为人工智能生成物的著作权问题是在著作权法领域中,利用人工智能从事文学、艺术创作所得的生成物涉及的相关问题魏丽丽.人工智能生成物的著作权问题探讨[J].郑州大学学报(哲学社会科学版),2019,52(03):22-26.，本文在现有研究基础上将其定义为：在人工智能自然语言生成等应用场景中，由算法模型基于海量数据训练与深度自主学习产生的文本、图像、音频、视频等数字化内容，权利主体依法享有的复制权、传播权、演绎权等专有权利的集合。这一概念框架既涵盖人工智能技术以及生成内容的生成逻辑，也指向法律框架下著作权的权利本质，强调人工智能生成物作为新兴客体在著作权法体系中的定位。本文中，人工智能生成物特指用人工智能所生成的文本内容，其著作权即为权利主体对于文本内容享有的具体著作权权利。研究人工智能生成物的著作权问题是研究人工智能自然语言生成应用场景下的生成内容是否具备可版权性、如何确定权利归属以及如何予以合理的规范和保护。相较于传统作品的著作权，人工智能生成物著作权赋予的特殊性在于权利主体与客体的双重异化：人工智能生成物客体是否具备“作品”属性尚未达成共识，不同利益主体的博弈导致人工智能生成物的权利归属具有争议。魏丽丽.人工智能生成物的著作权问题探讨[J].郑州大学学报(哲学社会科学版),2019,52(03):22-26.（二）“独创性”标准检验人工智能生成物著作权人工智能生成物是否具有可版权性问题，作为判断其权利内容与归属的先决条件，需要著作权法体系提供前提性的回答，而这一回答主要涵盖了外在标准与内在价值两种视角。一方面，立足著作权法体系的外部，基于客观的“独创性”标准，通过阐释“独创性”来分析人工智能生成物的可版权性，这是确定其权利归属的逻辑前提。另一方面，通过深入著作权法体系的内部，把握理性人类中心论，进一步分析人工智能生成物的权利归属问题。这种二元视角的互补性有助于更全面、深入地理解并解决人工智能生成物的可版权性及权利归属问题。外在判断标准即在著作权法的核心概念中，从旁观者的角度理解著作权法的运作，并关注著作权法实施后的外在结果，其中“独创性”是作品构成要件的集中体现。针对人工智能创作物的“独创性”，存在过程论与结果论两种判定路径。前者是判断人工智能生成物的生成过程与人类作品的创作过程是否有类似的表现形式，王迁.论人工智能生成的内容在著作权法中的定性[J].法律科学(西北政法大学学报),2017,35(05):148-155.后者则认为人工智能生成物只要与人类智力成果从外观上差别无异且具备“独创性”，即可具备可版权性。过程论在理论探讨上具有重要意义，但在促进市场配置和推动新质生产力发展方面存在局限。相比之下，结果论科学阐释了人工智能生成物的可版权性，有助于实现经济效益的最大化。王迁.论人工智能生成的内容在著作权法中的定性[J].法律科学(西北政法大学学报),2017,35(05):148-155.1.过程独创性检验人工智能生成物著作权人工智能生成物可版权性的过程性独创性检验，是基于人工智能生成过程展开探讨的。人工智能借助模仿人脑神经元连接的方式构建人工神经网络，运用反向传播等方式调整权重，通过持续迭代，优化模型性能，从数据中学习并生成有价值的内容，最终经过一系列处理和调整以满足人类需求和审美标准。程昊.人工智能技术的历史变迁及其价值意蕴[J].自然辩证法研究,2025,41(01):117-124.随着具身智能的引入，人工智能的能力进一步扩展到复杂现实场景中，能够处理多种模态的数据，张伟男,刘挺.具身智能的研究与应用[J].智能系统学报,2025,20(01):255-262.通过接收用户反馈进行自我迭代优化，不断提升创作质量。因此，人工智能的创作过程不再仅仅是执行人类命令的机械行为，而是逐步成为自我发展、自我优化的智能活动，这一过程与人类从简单到复杂、从具体到抽象的信息处理过程与个性化的创作过程相似。虽然人的创作过程，因独创性思想并予以表达，从而构成著作权法的作品，但人工智能创作的过程也并不只是根据输入者的指令与背后设计的算法运行的，而是在输出文本时不断深入学习，生成具备对现实外部世界进行想象、定义和描摹能力的“类思想”。黄汇,黄杰.人工智能生成物被视为作品保护的合理性[J].江西社会科学,2019,39(02):33-42+254.一言以蔽之，从人工智能的运行方式出发，人工智能的生成过程并不完全遵循设计者的意志，而是通过自主学习、独立分析以完成下棋、创作等智力性任务，那么“它们中的许多已经具有了自我意识和自由意志”，骆正言.从自由意志谈人工智能的法律主体资格[J].湖南社会科学,2020,(02):43-50.也就等同于承认人工智能的可版权性。程昊.人工智能技术的历史变迁及其价值意蕴[J].自然辩证法研究,2025,41(01):117-124.张伟男,刘挺.具身智能的研究与应用[J].智能系统学报,2025,20(01):255-262.黄汇,黄杰.人工智能生成物被视为作品保护的合理性[J].江西社会科学,2019,39(02):33-42+254.骆正言.从自由意志谈人工智能的法律主体资格[J].湖南社会科学,2020,(02):43-50.2.结果独创性检验人工智能生成物著作权“对于公平正义的追求，不能无视代价”。熊秉元.正义的成本当法律遇上经济学[M].北京:东方出版社,2014:21.法律作为社会资源配置的“看不见的手”，不仅需要回应技术革新对生产关系的重构，更需在制度供给中权衡效率与公平——既要通过产权激励释放技术红利，又要避免因规则滞后导致市场失灵或公共领域萎缩。从法经济学视角看，立法活动的本质是“社会成本最小化”的博弈过程熊秉元.正义的成本当法律遇上经济学[M].北京:东方出版社,2014:21.具体而言，结果论主张以“输出导向”取代“过程中心主义”，只要生成物在最终形态上满足“最低限度的创造性”，即“独创性”，可版权性即可成立。陈凤鸣.挑战与应对：人工智能生成内容的著作权保护进路[J].出版发行研究,2023,(06):20-28.这里的“独创性”并非固守人类主体性道德标签的绝对性概念，而是基于市场竞争效率，在与同类智力成果的比较中所得的客观评价：当人工智能生成物与人类作品在表达形式、艺术价值或市场接受度上趋同，且难以通过技术手段追溯其生成逻辑时，法律应摒弃对“人类直接参与”的形式苛求，转而以功能性等同原则承认其可版权性。实际上，随着科学技术的不断进步，部分人工智能生成物已经难以与人类智力成果做出有效区分。例如，人工智能创作的短篇小说《记忆之地》曾斩获江苏某一作品大赛二等奖澎湃网.清华教授沈阳利用人工智能创作的科幻作品参加科幻作品大赛并获奖[EB/OL].https://www.the陈凤鸣.挑战与应对：人工智能生成内容的著作权保护进路[J].出版发行研究,2023,(06):20-28.澎湃网.清华教授沈阳利用人工智能创作的科幻作品参加科幻作品大赛并获奖[EB/OL].https://www.the/newsDet人工智能l_forward_24985038.最后访问时间:2025-03-02.人民网日本.日本人工智能写出小说在“星新一奖”大赛中通过初审[EB/OL]./n1/2016/0323/c35466-28221366.html.最后访问时间:2025-03-02.综上，结果论的法理正当性根植于知识产权制度的功利主义内核。著作权法从未要求作品必须承载作者的“灵魂印记”，且其核心功能在于通过产权界定激励知识生产与传播。立足现实加以考虑，认定人工智能生成物的可版权性，即属于著作权法许可的作品能够受到著作权法的规范与保护，不仅符合法律公平配置社会资源、为生产力发展与市场需要提供规则保障的内在原则，也适应了人工智能技术快速发展的现实需要。（三）著作权法立法宗旨衡量人工智能生成物著作权人工智能生成物的法律规制本质上是将技术实践纳入“规则之治”的重要框架过程，其可版权性并非终极目标，不应局限于确权本身，而需着眼于构建人机协作的新型著作权秩序。尽管现行著作权法通过“独创性”标准为AI生成物提供形式合法性，这种客观判断虽能验证作品与人类创作的相似度，但在权利归属等实质问题上的解释力略显疲软，仅能证明生成物与人类作品的“非差异性”，却无法回答“谁应享有权利”这一价值命题。裁判逻辑与结论过度依赖人工智能生成物的外在表现，只要生成物未与既有作品构成实质性相似且具备公众接受度便予以认可。这种“结果导向”的裁判逻辑暴露出客观视角的局限性，将著作权法简化为“独创性检测机器”，忽视了制度背后的激励兼容与利益再分配的功能。质言之，客观标准所看到的只是著作权法体系运作的外在表征与结果，仅关注“作品是否具备独创性”这一表象，却割裂了规则与目的之间的有机联系，没有从著作权法本身的立法目的与价值导向加以考量。著作权法本身并非静态的规则集合，而是承载着“激励创作、促进文化传播”等目的性价值的动态系统，应当从著作权法规则的内在价值考量即“目的理性”角度观察著作权法体系中对于作品的判断。1.著作权法人类中心主义的立法核心从人类中心主义立场出发，人工智能生成物可版权性的论证与不可版权的论证分庭抗礼。对此，反对者认为著作权法的立法目的是鼓励文学创作和传播，实现文化繁荣，《中华人民共和国著作权法》第一条为保护文学、艺术和科学作品作者的著作权，以及与著作权有关的权益，鼓励有益于社会主义精神文明、物质文明建设的作品的创作和传播，促进社会主义文化和科学事业的发展与繁荣，根据宪法制定本法。但这并不意味着一定发展智能领域，因此不能为了促进技术发展而损坏文艺领域的创作。然而，以“人类智力成果保护”为核心价值的著作权法体系，在人工智能生成物的冲击下面临着技术效率与独创性标准的冲突、市场供需对智力成果价值的解构，以及逐利性驱动下的制度失衡风险等多重挑战，这些挑战迫使法学理论亟须重新审视人类中心主义在《中华人民共和国著作权法》第一条为保护文学、艺术和科学作品作者的著作权，以及与著作权有关的权益，鼓励有益于社会主义精神文明、物质文明建设的作品的创作和传播，促进社会主义文化和科学事业的发展与繁荣，根据宪法制定本法。从经济价值视角剖析，一方面，依据边际效用理论，人工智能生成物因可无限供给将导致独创性成果的效用呈现递减趋势。温易明.哈耶克经济增长理论与技术进步[J].上海对外经贸大学学报,2016,23(02):30-41.当市场被标准化人工智能生成内容充斥时，人类智力成果的稀缺性会持续被稀释，其经济价值也随之降低。以新闻行业为例，新闻撰稿机器人已替代部分基础性报道岗位，这种替代不仅表现为劳动力市场的竞争，更从根本上动摇了“人类智力成果与市场价值”之间的传统反馈机制，形成了“创作数量增加但价值反而下降”的悖论。另一方面，尽管在“算法黑箱”下解决人工智能生成物的权属问题存在困难，但若不承认其保护资格，可能导致“洗稿工厂”利用人工智能规避侵权认定。更何况在技术加持下，人的逐利性不断被放大，可能催生出“人工智能生成加人工微调”的灰色产业链，最终侵蚀人类创作者的经济收益与创作动力，形成“劣币驱逐良币”的市场扭曲情况。从创作价值角度分析，生成式人工智能通过算法模型大幅降低了创作门槛，其批量产出的内容虽符合“最低限度创造性”的形式要件，实质上却削弱了独创性的内在价值。尤其在非学术领域，人工智能生成物以工业化效率挤压人类的创作空间，导致“独创性”沦为技术参数的表象。长此以往，著作权法可能异化为“算法合规认证工具”，背离激励人类创新的立法初衷。因此，需要以更理性的态度重新检视人类中心论，寻求其在可版权性判断与权利归属中的合理定位，不应因担心人工智能的理性水平和意志能力超过人类而不愿意接受新兴领域的作品。真正的人类中心主义是关注人类长远利益的，也是具有现实可行性的，它不致使人陷于亲手创造取代自己的机器人的尴尬局面，从而违背“物竞天择”的自然法则，因为这并非物竞天择，而是自取灭亡。温易明.哈耶克经济增长理论与技术进步[J].上海对外经贸大学学报,2016,23(02):30-41.人类中心主义对人工智能生成物可版权性的证成，根植于其维护人类主体性价值与法律利益平衡的双重逻辑，核心在于将权利归属于人类主体，既是对技术工具属性的法律确认，也是通过利益再分配维系人类智力成果的价值体系，最终实现整体社会效益的最大化。其虽然是把人类利益摆在首位，但却是在人类整体利益的角度而言的，以人类整体利益为尺度，将人工智能生成物视为“人类创造力的技术延伸”，实现“工具为人所用，而非人为工具所役”目的。2.著作权法维护公共利益的价值导向著作权法在维护公共利益的价值导向层面上，认可人工智能生成物的可版权性，这便需要通过制度设计实现私利与公利的动态平衡，而非简单地否定其保护资格。这一立场并非将单纯的技术规则堆砌，而是通过赋予人工智能生成物有限的可版权性，进而利用产权激励促进技术开源与知识共享，同时借助规则，不断约束以防止资本垄断，以最终实现公共利益的最大化的过程。就创作者及公众的价值需求而言，尽管人工智能生成物不依赖人类的直接智力活动，但人的引导性提问与调整仍隐含人类的价值取向，是人类意志的间接介入。明确人工智能生成物的可版权性可以通过权利分配确保人类对技术创作的方向控制，从而激发创作兴趣，防止技术异化导致的文化主体性消解，为深度伪造等风险提供防控基础。著作权保护不仅能够为创作者和开发者提供经济回报，激励其投入更多资源进行创新创造，还可通过合理的权利限制可以避免权利过度集中阻碍知识循环。这种平衡机制既保护了个体权益，也确保了社会整体能够从技术进步中获益。“当一项行动增大共同体幸福的倾向大于减少这一幸福倾向时，它就可以说是符合功利原理，或简言之，符合功利。”边沁.道德与立法原理导论[M].北京:商务印书馆.2000年版:58.在功利主义体系下，个人利益与集体利益息息相关，去做共同体利益有关的事情就是做最大多数人幸福的事情，也就是为个人幸福而努力。当人类利用人工智能作为工具去提高作品创作的效率时，作品创作的边沁.道德与立法原理导论[M].北京:商务印书馆.2000年版:58.人工智能生成物的可版权性设计应当建立一种“保护与开放并重”的机制，以开放共享义务换取权利保护的方式不仅可以促进技术知识的传播，还能打破技术黑箱垄断，为中小开发者提供较为公平的技术准入机会。这实质上体现了技术民主化的内在需求，实现罗尔斯“差异原则”下的机会公平。质言之，通过将技术红利内化为公共福祉，逐步重构数字时代的“知识生产—传播—使用”循环机制，最终实现从“封闭式专有权”向“开放式创新生态系统”的范式转换，实现在考虑著作权法激励创作的同时，不偏离公私利益平衡的轨道。与价值导向一致的是，人工智能生成物著作权保护的社会接受度正逐步提升。《2023全球人工智能认知调查报告》速查数据库.2023年全球对AI态度调查（英）[EB/OL]./s?id=1772897967577386781&wfr=spider&for=pc.最后访问时间:2025-03-05.显示，全球范围内53%的受访者速查数据库.2023年全球对AI态度调查（英）[EB/OL]./s?id=1772897967577386781&wfr=spider&for=pc.最后访问时间:2025-03-05.澎湃新闻网.产业溯源：当科技遇上文化，像破坏像创造[EB/OL]./newsDetail_forward_21570924.最后访问时间:2025-03-05.二、人工智能生成物著作权的内涵分析人工智能生成物著作权的具体权利内涵保护回答了“为什么要将人工智能生成物的相关利益上升到具体的权利？”这一问题。人工智能生成物著作权具体权利内涵的保护，绝非对传统制度的修补，而是通过权利细化的方式回应技术对法律的重构。传统著作权法主要基于“作者—作品”的二元结构加以构建，然而人工智能生成物的出现导致司法实践中出现了“独创性认定标准割裂”的现象，给法律的适用和执行带来了困难。明确人工智能生成物著作权中的具体权利内涵是判断人工智能生成物具体权利归属的基础，也是构建人工智能生成物的著作权法律体系即判断人工智能生成物相关利益是否具备完整著作权与邻接权的应然前提。若缺乏著作权对复制权、传播权的明确界定，将导致“研发者承担成本、使用者无偿获利”的价值链断裂，抑制技术创新。通过赋予开发者“收益共享权”、使用者“署名权”等具体权利，建立保护机制予以利益回馈，以维系技术创新与公共利益之间的动态平衡，维护著作权法体系的逻辑自洽能够增强著作权法的规范效力，从而维护法律体系的完整性与权威性。（一）人工智能生成物传统的著作权权利内涵1.传统著作人身权的重构与适配既然已经论证人工智能生成物权利性质属于著作权，按照现有著作权法对权利内容的规范方式明确人工智能生成物理论上的权利内涵是最为行之有效的。从人身权体系来看，署名权与发表权必不可少，这涉及著作权法立法的原因与目的，而修改权与保护作品完整权由于人工智能生成过程的类似性，保护的力度可能相对较弱。人工智能生成物的署名要求不仅是对创作来源的客观标注，更是对“人类意志介入”这一伦理事实的确认。通过强制标注“人工智能生成+人类干预主体”，实现哈贝马斯“沟通理性”朱慧劼.从公共领域到沟通理性——哈贝马斯社会批判的理论转向[J].苏州科技大学学报(社会科学版),2017,34(04):7-10.中的信息对称性——公众得以区分人类创作与机器生成。虽然基于康德的“人格权理论”，署名权是人格外化的载体冯晓青.知识产权的人格理论研究[J].河南省政法管理干部学院学报,2003,(04):28-39.。但在人工智能生成物领域，使用“署名权”这一概念而非新兴的“保护作者身份权”，是为了更好地实现区分作者身份的目的，而不是纯粹意义的维护作者身份尊严陶鑫良.论“署名权”应改为“保护作者身份权”[J].知识产权,2020,(05):15-21.，毕竟人工智能并不具有人格权。发表权是作者意志自由的延伸，体现作者对作品公开时机的绝对控制。然而在人工智能生成物场景下，发表权的行使需协调技术控制与言论自由：开发者通过算法预设限制高风险生成物传播，当开发者在可证明存在“紧迫且实质的公共危害”时可以干预使用者的发表权，使发表权从个体意志载体转型为风险分配机制。不过，这一干预程度也应该得到限制。传统修改权旨在维护作品与作者精神人格的同一性，但在人工智能生成物领域，在人工智能技术对原有资料改编后使用者对生成物的二次调整本身就是对其他作品的修改，具有独创性的修改往往被默许甚至鼓励。他人基于类似的指令对人工智能生成内容进行修改有可能被认为是对首先被认定为作品的生成物的修改，侵权风险大幅度上升。如何既承认用户劳动贡献，又维系技术系统的功能完整性成为需要考虑的问题。对于保护作品完整权的侵犯更多朱慧劼.从公共领域到沟通理性——哈贝马斯社会批判的理论转向[J].苏州科技大学学报(社会科学版),2017,34(04):7-10.冯晓青.知识产权的人格理论研究[J].河南省政法管理干部学院学报,2003,(04):28-39.陶鑫良.论“署名权”应改为“保护作者身份权”[J].知识产权,2020,(05):15-21.2.传统著作财产权的重构与适配传统著作财产权“全有或全无”的排他性权利逻辑，在人工智能生成场景下需要进行调整适配。以复制权为例，复制权的经济学基础是防止作品被无成本复制导致的“市场失灵”，但人工智能生成物的创作成本可以忽略不计，这使得传统排他性控制失去正当性。对此，科斯定理的启示在于：权利分配应使交易成本最小化。按“人类干预强度”分级授权，加强干预生成物用户享有完全复制权，弱干预生成物的开发者保留商业控制权，实质是对“劳动贡献度”的响应——开发者前期投入的固定成本通过规模化复制分摊，而使用者的指令类增量劳动需通过排他性权利保障回报。而像传统信息网络传播权依赖“通知－删除”规则，但在人工智能生成物海量传播场景下，信息网络传播过程可能无法由使用者意志控制，或在生成时已经在网络可查找，或受制于平台措施垄断内容流通。此时的信息网络传播权需要通过法律限制技术的干预实现对作者的保护。人工智能生成物财产权的权利内涵本质是技术理性与法律价值的协同进化。当复制权被拆解为算法版税、改编权分离出数字生产资料控制、信息网络传播权转化为技术治理工具时，传统财产权的“排他性”内核已让位于“可编程性”特征，需要超越传统所有权的限制，进化为协调多元主体利益的技术社会契约。（二）人工智能生成物新型的著作权权利内涵传统著作权以“激励创作”与“维护公平”为双重目标，通过赋予创作者专有权利来保障其创作成果并获得合理回报的方式在面对人工智能技术飞速发展时面临挑战。在技术的发展下，涉及人工智能技术的新型权利应纳入人工智能生成物著作权权利内涵的范围中，从确权激励到公平分配过程设计与著作权法核心功能契合的狭义著作权或是邻接权都更有利于人工智能生成物的具体权利保护。1.“独创性”前置保障的算法透明权著作权法虽未直接规范传统作品的创作过程，但对作品的独创性与合法性提出了明确要求。鉴于人工智能的创作过程涉及复杂的算法和数据运算，原有的“表达结果导向”独创性判断标准已难以直接适用于人工智能生成物独创性程度的评估。针对这一独创性认定难题，可以尝试引入算法透明权。算法透明权本质是独创性认定规则的技术化延伸，通过揭示生成物的数据来源与逻辑路径，为判断生成物是否满足独创性标准及是否使用侵权数据提供事实依据，例如，在人工智能生成文本被诉侵权时，算法透明权可通过披露其是否复制特定受保护段落，以验证其是否符合“独立创作”要求。这一权利不仅有助于确保生成物具有合法性，为创作者提供明确的权利证明，从而激励更多创新，还能通过明确数据来源识别训练数据中受版权保护内容的比例与使用方式，有效预防侵权行为。同时，算法透明还体现了对技术伦理的尊重，确保人工智能系统的运作符合社会伦理标准。2.保护著作权完整性的终止模型运行权人工智能生成物需拥有终止模型运行权，其核心在于应对技术失控引发的系统性风险与伦理责任。根据汉斯·约纳斯的责任伦理，技术开发者作为工具的创造者负有防止其工具被滥用的“前瞻性义务”周英豪,石诚.人类增强技术的伦理问题及其治理——基于汉斯·约纳斯责任伦理的视角[J].佛山科学技术学院学报(社会科学版),2024,42(03):38-44+58.，以确保技术不被用于侵害他人权利或破坏社会秩序。终止模型运行权将上述伦理义务法律化，或是权利化，从而确保著作权法“禁止歪曲篡改作品”，不断维护著作权完整性的核心价值，并在人工智能生成过程中得以延续。终止模型运行权可视为保护作品完整权与复制权的复合体。当人工智能生成物被用于非法改编或大规模侵权复制时，技术开发者或设计者通过终止模型运行，从而有效阻止侵权行为，以保护著作权人的合法权益，本质上是在行使著作权排他性控制权的变体。周英豪,石诚.人类增强技术的伦理问题及其治理——基于汉斯·约纳斯责任伦理的视角[J].佛山科学技术学院学报(社会科学版),2024,42(03):38-44+58.3.效率优先的有限改编豁免权传统的合理使用制度在人工智能生成物情境下需延伸至机器创作场景。针对人工智能生成物的传播和再创作速度极快，传统授权机制难以适应的问题，可以引入有限改编豁免权，即允许非商业性改编人工智能生成物，而商业性改编仍需授权。这一权利设计根植于著作权法的核心目标，即促进文化创新与共享，旨在平衡创新保护与知识共享之间的关系，而非追求绝对垄断。允许非商业性改编实质上是对知识溢出效应的法律回应。将“转换性使用”标准应用于人工智能生成物，承认二次创作对技术迭代的推动作用，与其说是人工智能生成物作者的权利，不如说是对公众的使用利益保护。不过，如果二次创作具有直接营利目的，仍需获得权利人许可并支付分成。有限改编豁免权规则延续传统著作权“市场替代原则”，防止豁免权侵蚀原创者经济利益。这一权利的设计符合人工智能产业的生态需求，为创作者和用户提供更加灵活和高效的授权方式。在应然层面的构建与保护上，可以建立梯度化的授权体系，根据改编目的、生成物性质、使用数量和市场影响等因素设定不同的授权条件和分成机制，并利用智能技术实现改编的自动记录和版税分配，提高效率和透明度。当然，这一权利的行使同样需要延续实质性替代禁止规则，即使是非商业性改编，若实质性替代原生成物市场，权利人也可主张侵权。人工智能生成物的著作权具体权利内涵的特殊性与创新性展现在三种突破上：从传统的“作者中心”静态关系转变为“过程中心”，关注人工智能生成的全流程；从“排他垄断”的绝对权利设计进化为“可控共享”，通过有限改编豁免等机制在创新保护与知识共享间建立平衡；从“法律自治”转向“技术介入”，算法透明度验证等技术措施成为权利内涵的一部分，法律与技术系统深度融合。这些新型权利的设计本质是法律对技术认知论的重构，从应然层面重新诠释了“创作”“作者”“作品”等概念，为人工智能生成物的著作权法体系奠定了新的认识论基础，既能延续著作权法激励创新的制度基因，又能创造适应机器学习特性的新型规范工具，为人工智能时代的创作生态提供可持续的法律规范。（三）人工智能生成物著作权内涵的边界设定1.合理使用制度于人工智能生