AI 生成内容的知识产权问题

原创 Maurice

S 精选进阶 | 约 7 分钟阅读更新于 2026-02-27

AI 导读

AI 生成内容的知识产权问题作者：Maurice | 灵阙学院更新日期：2026-02-27 适用范围：企业使用 AI 工具生成内容的知识产权风险管理一、问题的本质 AI 生成内容（AIGC）对传统知识产权制度构成根本性挑战：著作权法以"人类创作"为核心假设，当创作行为由机器完成时，权利归属、保护范围、侵权认定均面临重新审视。企业在使用 AI 工具时，面临两端风险：...

AI 生成内容的知识产权问题

作者：Maurice | 灵阙学院更新日期：2026-02-27 适用范围：企业使用 AI 工具生成内容的知识产权风险管理

一、问题的本质

AI 生成内容（AIGC）对传统知识产权制度构成根本性挑战：著作权法以"人类创作"为核心假设，当创作行为由机器完成时，权利归属、保护范围、侵权认定均面临重新审视。

企业在使用 AI 工具时，面临两端风险：

输入端：训练数据是否侵犯他人著作权
输出端：AI 生成内容能否获得著作权保护，以及是否侵犯既有作品

二、各主要法域的立场对比

2.1 中国

维度	现行立场	关键案例 / 依据
AI 生成物可版权性	有条件承认	北京互联网法院"AI 文生图案"(2023)：认定原告对 AI 生成图片享有著作权，关键在于人类的"智力投入"体现在提示词设计与参数调整中
权利归属	使用者（自然人/法人）	前提是使用者有实质性智力贡献
训练数据合规	尚无明确判例	《生成式人工智能服务管理暂行办法》第七条要求训练数据来源合法
深度合成标识	强制	《互联网信息服务深度合成管理规定》要求标识 AI 生成内容

2.2 美国

维度	现行立场	关键案例 / 依据
AI 生成物可版权性	纯 AI 生成不可，人类参与部分可	Thaler v. Perlmutter (2023)：纯 AI 生成作品不受版权保护；USCO 对含 AI 辅助作品逐案审查
权利归属	仅自然人可为作者	USCO 指南 (2023)：作者必须是人类
训练数据	争议中	NYT v. OpenAI (进行中)；合理使用抗辩是核心争点
登记要求	必须披露 AI 使用情况	USCO 要求申请人说明 AI 参与程度

2.3 欧盟

维度	现行立场	关键案例 / 依据
AI 生成物可版权性	要求"作者自己的智力创作"	CJEU Infopaq 标准；纯 AI 生成大概率不受保护
训练数据	文本数据挖掘例外	DSM Directive Art. 3-4：科研用途免责；商业用途须权利人未声明保留
AI Act 透明度	强制	EU AI Act (2024)：通用 AI 模型须披露训练数据摘要

2.4 三法域核心差异总结

可版权性光谱：

中国 ------[有条件承认]-------- 较宽松
                |
欧盟 ------[智力创作标准]------ 中间
                |
美国 ------[人类作者原则]------ 较严格（纯 AI 不可）

三、训练数据的著作权风险

3.1 风险图谱

训练数据著作权风险链：

数据采集          数据使用            模型输出
   |                 |                  |
   v                 v                  v
[爬虫抓取]     [训练学习]        [生成相似内容]
   |                 |                  |
   v                 v                  v
可能侵犯      可能构成          可能构成
复制权        复制权/改编权     实质性相似侵权

3.2 合规策略

数据溯源：建立训练数据来源清单，记录每个数据集的许可状态
许可审查：确认数据集许可证是否允许 AI 训练用途（注意 CC-BY-NC 不允许商用）
robots.txt 尊重：遵守网站爬取限制声明
opt-out 机制：为内容创作者提供退出训练数据集的渠道
输出过滤：部署相似度检测，防止模型输出与训练数据高度相似的内容

3.3 常见许可证与 AI 训练兼容性

许可证	AI 训练	商用	注意事项
CC0 / Public Domain	允许	允许	最安全
CC-BY	允许	允许	需署名（实操难度大）
CC-BY-SA	允许	允许	衍生作品需同许可
CC-BY-NC	允许	不允许	商用模型需排除
CC-BY-ND	争议	--	"无演绎"是否涵盖训练存疑
专有版权	需授权	需授权	必须获得明确许可

四、合理使用（Fair Use）在 AI 场景的适用

4.1 美国四要素分析框架

在 AI 训练语境下的适用分析：

要素	分析方向	AI 训练的适用性
使用目的与性质	是否具有转换性	AI 训练可能被认定为转换性使用（争议中）
作品性质	原作品的创造性程度	高度创造性作品保护更强
使用部分的数量与实质性	使用了多少	AI 训练通常使用全文（不利）
对市场的影响	是否替代原作品市场	关键争点：AI 输出是否替代原作品

4.2 中国"合理使用"的局限

中国《著作权法》第二十四条采用"封闭式列举"，未包含类似美国的弹性条款。AI 训练使用目前难以直接适用现有合理使用条款。《生成式人工智能服务管理暂行办法》第七条仅要求"合法来源"，未明确合理使用的边界。

五、企业 IP 保护策略

5.1 AI 生成内容的权利保护路径

AI 生成内容权利保护决策树：

内容是否有人类实质性参与？
    |
   YES                          NO
    |                            |
    v                            v
可主张著作权               不受著作权保护
    |                            |
    v                            v
[固定证据]              [商业秘密保护]
[登记版权]              [合同约束]
[标注权利声明]          [技术保护措施]

5.2 证据固定建议

对于 AI 辅助创作的内容，建议留存以下证据链：

创作过程记录：提示词、参数设置、迭代修改记录
人类贡献证明：创意构思文档、选择判断过程、后期编辑记录
时间戳固定：区块链存证或可信时间戳
版权登记：尽早进行著作权登记（中国版权保护中心）

5.3 企业内部管理制度

制定 AI 工具使用政策，明确哪些场景可用/禁用
建立 AI 生成内容审查流程，在发布前检查相似度
与员工签订 AI 使用相关的知识产权条款
记录所有 AI 工具的使用情况（工具名称、版本、输入输出）
禁止将公司商业秘密作为 AI 工具的输入

六、内容水印与溯源

6.1 水印技术方案

方案	原理	优势	局限
可见水印	在内容表面添加标识	直观，易于识别	可被裁剪/去除
不可见水印	嵌入隐写信息	不影响内容质量	对抗压缩/编辑鲁棒性有限
元数据标签	C2PA/IPTC 标准	行业标准，可互操作	可被剥离
语义水印	在文本生成分布中嵌入	难以去除	检测需要原模型

6.2 C2PA 标准

Content Credentials（C2PA）是 Adobe、Microsoft、Intel 等推动的开放标准，提供内容来源和编辑历史的可验证记录。建议企业关注并逐步采纳。

七、AI 输出的许可模式

7.1 主流 AI 平台的权利条款

平台	输出权利归属	商用许可	关键限制
OpenAI (ChatGPT)	用户拥有	允许	受使用政策约束
Anthropic (Claude)	用户拥有	允许	受可接受使用政策约束
Midjourney	付费用户拥有	付费版允许	免费版为 CC-BY-NC
Stable Diffusion	取决于模型许可	多数允许	部分模型有 CreativeML 限制
百度文心	用户拥有	允许	受服务协议约束

7.2 企业对外许可建议

当企业将 AI 生成内容许可给客户时，建议：

在合同中明确披露 AI 参与程度
不对纯 AI 生成内容做著作权担保
提供侵权风险免责条款
约定争议解决机制

八、监管趋势与展望

8.1 中国

《生成式人工智能服务管理暂行办法》已于 2023 年 8 月实施
训练数据著作权专项立法或司法解释预计推出
深度合成标识要求将持续加强
算法备案与内容审核要求趋严

8.2 全球趋势

全球 AIGC IP 监管趋势：

透明度要求 ------> 逐步加强
  |                  (训练数据披露、AI 标识)
  |
训练数据 ---------> 合规门槛提高
  |                  (opt-out 机制、许可要求)
  |
输出保护 ---------> 分层保护
  |                  (人类贡献度决定保护程度)
  |
责任归属 ---------> 使用者承担更多责任
                     (平台 + 用户共同责任)

九、合规检查清单

9.1 训练阶段

已建立训练数据来源清单及许可状态追踪
已排除明确禁止 AI 训练使用的数据
已部署 opt-out 响应机制
已完成训练数据合规性审查

9.2 生成阶段

已部署输出相似度检测
已实施内容水印或溯源标识
已记录 AI 使用过程证据

9.3 发布阶段

已按要求标识 AI 生成内容
已完成版权风险审查
已进行著作权登记（对有人类实质贡献的内容）

9.4 管理层面

已制定企业 AI 使用 IP 政策
已培训相关人员
已更新与客户/供应商的合同条款
已建立 IP 争议应急响应流程

参考法规与文件

《中华人民共和国著作权法》(2020 修正)
《生成式人工智能服务管理暂行办法》(2023)
《互联网信息服务深度合成管理规定》(2023)
U.S. Copyright Office, "Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by AI" (2023)
EU AI Act, Regulation (EU) 2024/1689
EU Directive on Copyright in the Digital Single Market (DSM Directive, 2019/790)
C2PA Specification v2.0 (https://c2pa.org)

Maurice | maurice_wen@proton.me