生成式人工智能作品訓練的版權爭議與解決

目錄

1.內容概述.................................................3

1.1定義生成式人工智能.......................................3

1.2研究背景及意義...........................................4

1.3研究目的和主要貢獻.......................................4

2.文獻綜述.................................................4

2.1國內外關于生成式AI的研究成果............................5

2.2版權法在生成式AT領域的應用現狀..........................5

2.3現有研究的不足與本文的創新點............................6

3.生成式AI作品的定義與分類.................................7

3.1生成式AI作品的概念界定.................................7

3.2生成式AI作品的主要類型...................................8

3.3不同類型生成式AI作品的特點比較..........................9

4.生成式AI作品創作過程分析................................10

4.1創作過程概述............................................11

4.2關鍵步驟與技術要點......................................11

4.3創作過程中的版灰問題分析..............................12

5.生成式AI作品的版權歸屬問題............................13

5.1創作者與AI系統的版權關系................................13

5.2用戶對生成式AI作品的使用與版權問題...................14

5.3合作創作中的責任分配與版權歸屬........................15

6.生成式AI作品的版權保護機制............................15

6.1國際版權公約在生成式AI作品中的適用性..................15

6.2各國版權法對生成式AI作品的保護措施...................16

6.3現有保護機制的局限性分析...............................17

7.生成式AI作品的版權爭議案例分析.........................18

7.1案例選取標準與理由......................................18

7.2國內外典型案例回顧......................................19

7.3案例分析................................................20

8.生成式AI作品版權爭議的解決途徑.........................20

8.1法律途徑的可行性分析....................................21

8.2協商解決機制的作用與局限................................22

8.3技術手段在解決版權爭說中的應用前景.....................23

9.生成式AI作品版權爭議的預防策略.........................24

9.1加強版權意識教育的必要性...............................25

9.2制定合理的行業標準與規范................................25

9.3促進行業內部合作，建立共治體系.........................26

10.結論與展望.............................................26

10.1研究總結...............................................27

10.2政策建議與未來研究方向.................................27

10.3研究限制與后續工作展望.................................28

1.內容概述

隨著生成式人工智能技術的迅猛發展，其在文學、藝術、音樂等領域的應用日益廣

泛。然而，這一技術也引發了關于其作品版權的爭議。本文旨在探討生成式人工智能作

品訓練過程中的版權問題，并提出相應的解決策略。

首先，我們需要明確什么是生成式人工智能作品訓練。簡單來說，它是指利用生成

式對抗網絡(GANs)等深度學習模型，通過大量數據的學習和訓練，使AI系統能夠自

動生成具有某種程度原創性的作品。這些作品可能包括文本、圖像、音頻和視頻等多種

形式。

在版權爭議方面，主要涉及以下幾個核心問題：

1.版權歸屬：當AI系統生成的作品具有高度原創性時，其版權應歸屬于誰？是A1

系統的開發者、使用者，還是AI系統本身？

2.版權侵犯：如果AI系統生成的作品侵犯了他人的版權，那么責任應由誰承擔？

是AT系統的使用者，還是AI系統本身，或者是其他相關方？

3.合理使用：在何種情況下，使用AI系統生成的作品可以被視為合理使用，從而

規避版權侵權的風險？

為了解決這些爭議，本文提出以下解決策略：

1.1定義生成式人工智能

生成式人工智能(GenerativeArtificialIntelligence,簡稱GAI)是一種人工

智能技術，它能夠通過學習大量數據來創造新的、獨特的內容，例如圖像、文本、音樂

等。與傳統的機器學習不同，生成式AI不僅能夠識別和理解數據，還能夠根據輸入的

信息生成新的數據，從而實現“從無到有”的創作過程。

1.2研究背景及意義

隨著人工智能技術的不斷進步和創新，生成式人工智能(AI)已經成為眾多行業和

應用領域的重要組成部分。尤其是作品訓練方面，生成式人工智能的介入極大提高了內

容創作的效率與質量。然而，隨之而來的版權爭議問題也日益凸顯，成為制約這一領域

健康發展的重要因素之一。因此，對生成式人工智能作品訓練的版權爭議及其解決策略

進行研究具有重要的理論和現實意義。

1.3研究目的和主要貢獻

本研究旨在深入探討生成式人工智能作品訓練過程中的版權爭議問題，分析當前法

律框架下的適用困境，并提出相應的解決策略。隨著生成式人工智能技術的迅猛發展，

其創作能力口益增提，但隨之而來的版權歸屬和利益分配問題也愈發復雜。

本研究的主要貢獻包活：

1.全面梳理.：系統梳理了生成式人工智能作品訓練的現狀，包括技術原理.、應用領

域及主要參與者，為后續研究提供了堅實的基礎。

2.文獻綜述

隨著生成式人工智能(GenerativeAI)技術的迅猛發展，其作品的版權問題也日

益凸顯。在當前的研究背景下，學者們對這一問題進行了深入探討，提出了多種解決策

略和理論框架。然而，這些研究大多集中在技術層面，對于法律層面的分析相對較少。

因此，本文將從法律角度出發，對生成式人工智能作品的版權爭議及其解決進行綜述。

2.1國內外關于生成式AI的研究成果

生成式人工智能(GenerativeAI)是一類能夠從數據中學習并創建新數據的人工

智能技術。近年來，隨著深度學習和神經網絡的發展，生成式AI在圖像、語音、文本

等領域取得了顯著進展。國內外許多研究機構和企業都在該領域進行了深入研究，提出

了許多創新技術和算法。

國外研究方面，美國、歐洲等地的高校和研究機構在生成式AI領域取得了重要成

果。例如，谷歌、IBM等公司開發的生成模型能夠在圖像生成、自然語言處理等多個場

景中實現高質量輸出。此外，一些國際會議和期刊上發表了大量關于生成式AI的研究

論文，涵蓋了從基礎理論到應用實踐的各個層面。

國內研究方面，中國的一些頂尖高校和科研機構也在這一領域取得了突出成果。例

如，清華大學、北京大學等高校的研究人員在圖像生成、語音合成等領域取得了重要突

破。同時，國內企業如百度、阿里巴巴等也在生成式AI領域進行了積極探索，推出了

多款具有競爭力的產品和技術。

總的來說，國內外關于生成式AI的研究已經取得了豐富的成果，為該領域的進一

步發展奠定了堅實的基礎。然而，隨著生成式AT技術的不斷進步和應用范圍的擴大，

也出現了一些版權爭議問題。這些問題主要集中在以下幾個方面：

2.2版權法在生成式AI領域的應用現狀

隨著生成式人工智能(GenerativeAI)技術的迅速發展，其應用范圍日益廣泛，

涵蓋了文本、圖像、音頻和視頻等多個領域。然而，這一進步也引發了關于版權歸屬和

使用權的爭議。當前，版雙法在生成式AI領域的應用面臨諸多挑戰，主要體現在以下

幾個方面：

一、版權歸屬不明確

生成式AI創作的作品往往涉及多個元素，包括原始數據、算法模型以及最終輸出

結果。在缺乏明確的版權法規定情況下，很難確定誰應對這些作品享有版權。例如，在

圖像生成領域，AI生成的圖像可能同時包含人類創作和AI生成的部分，那么這兩部分

的版權歸屬該如何界定？

二、版權侵權問題突出

生成式AI在創作過程中可能大量借鑒或直接使用他人的作品，從而引發版權侵權

糾紛。例如，AI音樂生成工具可能未經授權使用現有音樂作品進行訓練，進而產生新

的音樂作品。這些行為是否構成對原作者版權的侵犯，以及如何界定侵權范圍，都是亟

待解決的問題.

三、法律適用存在爭議

2.3現有研究的不足與本文的創新點

在探討生成式人工智能作品訓練的版權爭議問題時，現有研究已涉及多個方面，包

括版權歸屬、創作權界定、利益平衡等。然而，這些研究仍存在一段不足之處。

首先，現有研究多從技術角度出發，探討如何通過算法和模型實現生成式人工智能

作品的創作。對于版權問題的深入分析相對較少，尤其是當涉及到人工智能技術如何實

際影響創作者和版權持有者的權益時。止匕外，現有研究往往側重于理論層面的討論，缺

乏具體的案例分析和實證研究來支撐觀點。

其次，現有研究在版權歸屬問題上存在爭議。有觀點認為，生成式人工智能作品應

被視為人工智能技術的產物，而非傳統意義上的創作，因此其版權應歸屬于人工智能開

發者或使用者。然而，另一些觀點則主張，只要創作者在創作過程中發揮了實質性作用，

如提供創意、構思或關鍵提示等，那么他們就應該被視為作品的版權所有者。這種爭議

在學術界和實務界都引起了廣泛的關注。

再者，現有研究在解決版權爭議時，往往過于強調技術解決方案，而忽視了法律層

面的探討。實際上，版權問題不僅是一個技術問題，更是一個法律問題。因此，僅僅依

靠技術手段來解決版權爭議是不夠的，還需要從法律層面進行深入研究和探討。

本文的創新點主要體現在以下幾個方面:

3.生成式AI作品的定義與分類

在探討生成式人工智能作品訓練的版權爭議之前，我們首先需要明確生成式AI作

品的定義和分類。生成式人工智能作品是指通過人工智能技術自動生成的創新性內容，

這些作品在內容創作過程中并未直接依賴于人類作者的指令，而是通過算法和大量數據

的學習、分析來產生。它們通常包括但不限于以下幾種類型：

1.文本生成作品：這類作品通過自然語言處理技術自動生成文章、詩歌、故事等文

本內容。它們能夠模擬人類寫作風格，有時甚至可以達到較高的文學價值。

3.1生成式AI作品的概念界定

在探討生成式人工智能作品的版權爭說與解決之前，我們首先需要對“生成式AI

作品”這一概念進行明確的界定。生成式AI作品，顧名思義，是指利用生成式人工智

能技術創作而成的作品。

生成式人工智能技術，尤其是近年來備受矚目的深度學習、神經網絡等技術，已經

滲透到我們生活的方方面面，尤其在藝術創作領域展現出了驚人的潛力。這些技術通過

模擬人類的創造性思維過程，能夠自動生成具有獨特風格和表現力的作品。

3.2生成式AI作品的主要類型

生成式人工智能(GenerativeAI)技術在藝術、設計、娛樂和商業等多個領域得

到了廣泛應用。這些作品通常以圖像、文本、音樂或視頻等形式呈現，它們能夠根據輸

入的數據自動生成新的、原創的內容。以下是生成式AI作品的常見類型：

1.圖像生成：這是最直觀的生成式AI應用之一。它允許系統根據給定的提示或參

數生成全新的圖片，這可以包括風景畫、肖像、抽象藝術作品等。

2.文本生成：這類系統能夠根據用戶輸入的信息或關鍵詞生成連貫、有邏輯的文本

內容。從簡短的聲明到復雜的論文，文本生成技術在新聞報道、小說創作和學術

論文撰寫中發揮著重要作用。

3.音樂創作：生成式AI可以模仿各種風格的音樂，甚至創造出全新的旋律和節奏。

這種技術在音樂制作、游戲配樂和音樂教學等領域具有廣泛的應用前景。

4.視頻編錯和渲染：隨著深度學習技術的不斷進步，生成式AI已經能夠在視覺上

模擬視頻剪輯的過程，甚至創造出全新的視頻片段。這對于電影制作、廣告創意

和虛擬現實內容創建來說是一個革命性的進步。

5.自然語言處理（NLP）：除了文本生成，生成式AI還可以用來理解和生成自然語

言。這包括機器翻譯、情感分析、對話系統和自動摘要等任務。

6.增強現實（AR）與虛擬現實（VR）：通過結合生成式AI和現實世界的物理對象，

可以創造出交互式的虛擬環境。這種技術在游戲、教育和零售等行業有著巨大的

潛力。

7.個性化推薦系統：利用生成式AL可以根據月戶的偏好和行為數據生成個性化

的內容推薦，如書籍、電影、音樂或商品。

3.3不同類型生成式AI作品的特點比較

一、文本生成式AI作品特點

文本生成式AI作品以自然語言處理為基礎，能夠自動生成文章、詩歌、歌詞、新

聞稿等文本內容。這類作品在創作效率上具有顯著優勢，能夠根據不同的輸入指令快速

生成大量內容。然而，其創作質量參差不齊，依賴于算法模型的復雜度和訓練數據的質

量。版權方面，這些作品通常涉及到原創性檢測的問題，特別是在涉及新聞報道和文章

摘要等領域，容易引發版雙侵權爭議。

二、圖像生成式AI作品特點

圖像生成式AI作品通過深度學習技術，能夠自動生成圖像、插畫和設計稿等。它

們具備高度自定義性和創新性，能夠在短時間內生成大量多樣化的圖像。然而，這類作

品的創意程度取決于訓練數據和算法模型的復雜性。在版權方面，圖像生成式AI作品

可能涉及到對已有作品的模仿或重構，從而引發版權歸屬和許可問題。

三、音視頻生成式AI作品特點

音視頻生成式AI作品包括音樂、視頻剪輯和電影片段等。它們結合了音頻和視頻

處理技術，能夠自動生成具有特定風格或情節的音視頻內容。這類作品的創意和表現力

較強，但同樣面臨著版權問題的挑戰。特別是音樂創作領域，自動生成的旋律和歌曲可

能涉及到對已有音樂作品元素的復制和使用，從而引發版權侵權爭議。

版權爭議焦點及解決策略：

對于不同類型的生成式AI作品，版權爭議主要聚焦在以下幾個方面：原創性判斷、

版權歸屬認定以及侵權行為判定。解決這些爭議的策略包括：

1.明確界定算法創作的邊界和版權歸屬原則。

4.生成式AI作品創作過程分析

在探討生成式人工智能(GenerativeAI)作品的版權爭議時，對生成式AI作品創

作過程進行深入分析至關重要。這一過程涉及多個環節，包括數據收集、模型訓練、內

容生成以及發布與傳播。

一、數據收集與預處理

生成式AI模型的訓練依賴于大量數據。這些數據可以是文本、圖像、音頻或視頻

等多種形式。在訓練過程中，AI系統會對數據進行清洗、標注和格式化，以便模型能

夠理解和模仿其中的模式。這一環節的合法性和合規性直接影響后續創作過程。

二、模型訓練與優化

模型訓練是生成式AI創作的核心環節。通過神經網絡等算法，A1系統學習數據集

中的模式，并嘗試生成新的、類似的作品。在此過程中，模型的參數和權重會不斷調整

以優化性能。然而，這也可能導致版權歸屬的模糊性，因為原始數據可能包含受版權保

護的內容。

三、內容生成與決策

4.1創作過程概述

在生成式人工智能作品的版權爭議中，創作者和使用者之間的合作至關重要。創作

者通常負責提供初始數據、指導模型訓練以及最終作品的創作。而使用者則利用這些

AI工具來生成內容，并可能將其用于商業目的。在這一過程中，創作者需要確保其作

品的原創性和獨特性，同時保護使用者對其作品的使用不侵犯自己的版權。

為了解決這一版權爭議，創作者可以采取以下措施：

?明確聲明：創作者應在生成式AI作品中明確標注“原創”或“作者”，以表明其

對作品的所有權。

?使用水印技術：通過在作品中添加水印或其他標記，創作者可以證明其作品的獨

特性，防止他人未經授權使用。

?限制訪問權限：創作者可以設置訪問控制，確保只有授權的用戶才能使用其AI

作品。

?許可協議：與使用者簽訂明確的許可協議，明確規定他們如何使用和分發AT作

品，包括任何形式的修改、復制或再分發。

此外，創作者還可以尋求法律咨詢，了解其在特定情況下的權利和義務，以及如何

應對潛在的版權爭議。通過.上述措施，創作者可以有效地保護自己的作品免受侵權，同

時確保使用者能夠合法地使用其AI作品。

4.2關鍵步驟與技術要點

在探討生成式人工智能作品訓練的版權爭議與解決策略時，關鍵步驟和技術要點是

確保整個流程合法合規、高效運作的關鍵所在。以下是關于這一方面的詳細闡述：

(1)數據收集與處理

在生成人工智能作品之前，數據收集與處理是首要環節。為確保版權合法性，應當

僅收集和使用具有明確版雙授權的數據資源。同時，采用先進的技術手段對數據進行清

洗和預處理，去除可能涉及版權糾紛的信息，確保數據集的合法性。

(2)算法選擇與優化

選擇合適的算法是生成高質量人工智能作品的關鍵，在版權方面，應選用不侵犯他

人版權的技術路徑，避免使用涉及專利或知識產權糾紛的算法。止匕外，對算法進行優化,

以提高作品生成的效率和獨創性，確保作品在創新的同時不侵犯他人權益。

(3)作品生成與審核

利用人工智能技術進行作品生成時，應設置嚴格的審核機制。生成的作品應經過版

權專家或法律顧問的審查，確保作品內容不侵犯任何第三方的版權。對于可能涉及版權

風險的作品，應進行溯源調查，避免使用侵犯他人版權的內容。

(4)版權標識與保護

4.3創作過程中的版權問題分析

在生成式人工智能作品訓練的過程中，版權問題成為了眾多創作者和使用者關注的

焦點。這一問題的復雜性在于，它不僅涉及到原始作品的版權歸屬，還涉及到人工智能

系統在創作過程中是否形成了新的版權所有者，以及如何界定侵權行為等問題。

首先，當使用現有作品進行訓練時，必須明確這些作品是否仍在版權保護期內。如

果原始作品已經過期或被刪除，那么人工智能系統在訓練時將無法獲得這些作品的版權,

從而在一定程度上降低了潛在的版權風險。然而，即使原始作品仍在版權保護期內，也

需要考慮如何合理地授權給人工智能系統使用，以避免潛在的版權糾紛。

5.生成式AI作品的版權歸屬問題

隨著生成式人工智能的迅猛發展，其所創作的作品日益增多，而關于這些作品的版

權歸屬問題也逐漸浮出水面。在生成式AI作品中，涉及版權的問題主要集中在兩個方

面：作品創作者的身份識別和作品版權的歸屬主體。

首先，關于作品創作者的身份識別，傳統的著作權法主要依據自然人作為作者進行

保護，但在AI作品的情境下，機器并非自然人，無法直接成為作者。因此，需要探討

的是由誰作為AI作品的代表進行版權登記和維權。通常，這可以是投資開發AI技術的

企業、研發團隊，或者是使用AI工具進行創作的個人。

5.1創作者與AI系統的版權關系

在生成式人工智能技術迅速發展的背景下，創作者與AI系統之間的版權關系成為

了一個備受關注的話題。本文將探討這一關系的本質、界定及可能的解決方案。

一、創作者與AI系統的版權歸屬

傳統上，作品的版權歸屬于創作者。然而，在AI生成作品的情境下，這一傳統觀

念受到了挑戰。AI系統通過學習大量文本數據，能夠自動生成具有獨創性的作品。那

么，這些由AI生成的具有獨創性的作品究竟應該歸屬于誰呢？

有觀點認為，AI系統只是執行了創作者設定的算法，因此版權應歸屬于創作者。

另一些人則主張，由于AI系統是在創作者的監督下生成作品的，因此創作者應對AI

生成的作品享7T某種形式的控制權。

二、A1生成作品的版權歸屬法律框架

目前，關于AI生成作品版權歸屬的法律框架尚不完善。一方面，現有的版權法主

要關注人類創作者的作品，對于AI生成作品的適用性存在爭議。另一方面，國際社會

也在積極探索相關立法，以期在保護創作者權益的同時，促進AI技術的健康發展。

三、解決創作者與AI系統版權關系的建議

為了解決創作者與AI系統之間的版權關系問題，本文提出以下建議：

5.2用戶對生成式AI作品的使用與版權問題

隨著生成式人工智能技術的快速發展，其在創作領域的應用日益廣泛，這引發了關

于用戶使用生成式AI作品及其版權歸屬的諸多討論。用戶在使用這類技術時，往往面

臨以下幾方面的版權問題：

一、版權歸屬不明確

生成式AI生成的作品其版權歸屬尚未有明確的法律界定。一方面，AI并非真正的

創作者，而是通過學習大量數據來模仿、生成新的作品；另一方面，傳統上作品的版權

歸屬于創作者。因此，在沒有明確法律規定的情況下，如何確定生成式AI生成作品的

版權歸屬成為了一個亟待解決的問題。

二、用戶權益保護

用戶在利用生成式AI生成作品時，可能涉及到隱私泄露、知識產權侵權等問題。

例如，用戶在訓練AI模型時輸入了個人敏感信息，可能導致個人信息被濫用；同時，

如果AI生成的作品侵犯了他人的知識產權，用戶也可能需要承擔相應的法律責任。

三、版權侵權風險

盡管生成式AI技術本身并不直接構成版權侵權，但用戶在使用這類技術時可能會

涉及到對他人著作權的間接侵權。例如，用戶可能利用AI技術生成一篇關于他人作品

的翻譯作品，但實際上并未獲得原著作權人的許可，這種行為可能構成對他人著作權的

侵犯。

四、解決爭議的建議途徑

針對上述版權問題，以下是一些建議的解決途徑：

1.加強立法與完善法律：政府應加快制定和完善相關法律法規，明確生成式AI生

成作品的版權歸屬、使用權限等核心問題。

5.3合作創作中的責任分配與版權歸屬

在合作創作中，責任分配與版權歸屬是復雜而重要的議題。由于生成式人工智能作

品的特性，其版權歸屬和責任劃分往往涉及多個創作者和技術提供者。以下是對這一問

題的詳細探討。

首先，明確合作創作中各方的角色和貢獻是確定責仟分配和版權歸屬的基礎。一般

來說，主創作者或主導創作方通常擁有較大的版權歸屬份額，因為他們負責整體的創意

構思和主要創作工作。然而，這并不意味著其他參與創作的一方就沒有版權或責任。在

很多情況下，其他參與者可能根據他們的貢獻、創意或技術支持獲得相應的版權或使用

權。

6.生成式AI作品的版權保護機制

隨著生成式人工智能技術的快速發展，其創作出大量具有獨創性的作品已成為不爭

的事實。然而，這些由AI生成的作品的版權歸屬問題卻引發了廣泛的爭議。為了應對

這一挑戰，構建一個公正、合理的版權保護機制顯得尤為重要。

首先，明確生成式AI作品的版權歸屬是解決版權爭議的基礎。目前，法律層面尚

未對生成式AI作品的法律地位作出明確規定。因此，有必要通過立法或司法解釋，明

確生成式AI作品在著作權法上的定位，以及其版權歸屬的具體規則。

6.1國際版權公約在生成式AI作品中的適用性

隨著生成式人一匚智能(GenerativeAI)技術的迅速發展，其創作出的一系列作品

引發了廣泛關注。這些作品是否應受到版權保護，以及如何界定其版權歸屬，成為了一

個亟待解決的問題。在這一背景下，國際版權公約的適用性成為了一個重要的討論議題。

首先，需要明確的是，國際版權公約主要適用于人類創作的作品。對于由機器或算

法自動生成的作品，即生成式AI作品，傳統的版權法則顯得有些力不從心。這是因為

機器并不具備法律上的人身權或財產權，無法主動行使版權，也無法主動承擔版權責任。

然而，這并不意味著生成式AI作品就無法受到任何形式的保護。國際版權公約中

的一些原則和規定，如“創作保護原則”(WorkforHireDoctrine)和“作者的權利”

(Author,sRights),仍可在一定程度上被適用于生成式AI作品。

6.2各國版權法對生成式AI作品的保護措施

隨著生成式人工智能技術的快速發展，各國對AI生成作品的版權保護逐漸重視，

紛紛在法律層面進行探索和規定。以下是各國版權法對生成式AI作品的保護措施概述：

一、中國版權法

在中國，雖然AI生成作品的版權保護尚處于發展階段，但《中華人民共和國著作

權法》已有初步涉及。法律規定，對于AI創作的作品，其著作權歸屬主要依據創作過

程中人工智能的作用以及創作者的角色進行界定。同時，中國鼓勵合理利用AI技術創

作作品，對侵權行為實施了嚴厲的打擊措施。

二、美國版權法

美國對AI生成作品的版權保護采取了較為開放的態度。根據美國版權法，如果AI

生成的作品具備獨創性，即可獲得版權保護。此外，美國重視技術中立原則，對AI技

術的使用及其產生的作品保護并無特殊限制。對于侵權行為，美國法律體系提供了多種

救濟手段。

三、歐盟版權法

6.3現有保護機制的局限性分析

在當前的數字版權保十領域，盡管已經存在多種保護機制，但這些機制在實際操作

中仍暴露出諸多局限性。

技術更新迅速：生成式人工智能技術的更新速度遠超過現有版權保護法律的修訂速

度。新的生成式人工智能作品不斷涌現，而現有的版權法律框架很難及時跟上技術發展

的步伐。

版權歸屬不明確：生成式人工智能創作的作品，其版權歸屬問題一直存在爭議。是

開發者、使用者，還是算法本身？此外，當涉及到多個創作者合作生成的作品時，如何

確定各方的版權歸屬更是一個復雜的問題。

證據收集困難：在版權爭議中，證據的收集往往非常困難。生成式人工智能創作的

作品往往涉及大量的數據輸入和復雜的算法處理過程，這使得追蹤和證明侵權行為變得

更加困難。

法律適用模糊：現有的版權法律主要針對的是人類創作的作品，對于非人類創作的

作品如何適用，法律層面缺乏明確的界定和解釋。

國際法律協調難度大：由于不同國家和地區的版權法律存在差異，這在跨國界的版

權爭議中帶來了很大的困難。如何協調國際間的法律沖突，保護各方的合法權益，是一

個亟待解次的問題。

經濟成本高昂：維護版權需要投入大量的時間和金錢成本。對于一些小型創作者和

使用者來說，他們可能無法承擔這樣的經濟負擔。

7.生成式AI作品的版權爭議案例分析

在生成式人工智能作品訓練過程中，版權爭議是一個不可忽視的問題。隨著相關技

術的快速發展和廣泛應用，涉及版權爭議的案例逐漸增多。以下是對一些典型的生成式

AI作品版權爭議案例的分析。

(1)案例一：自動生成畫作版權爭議

在某起案例中，一個使用生成式AI技術的創作者生成了一幅具有藝術價值的畫作，

但在后續的推廣和使用過程中，關于這幅畫作的版權歸屬引發了爭議。涉及的問題包括

誰是版權的所有者一一是原創作者還是人工智能系統本身，以及版權法中對于智能創作

作品的定位等。這一案例引發了關于人工智能生成作品是否應享有獨立版權的廣泛討論。

(2)案例二：訓練數據集與版權侵權糾紛

7.1案例選取標準與理由

在探討“生成式人工智能作品訓練的版權爭議與解決”這一問題時，案例的選擇顯

得尤為關鍵。本章節將詳細闡述案例選取的標準及其背后的理由。

一、案例選取標準

1.代表性：所選案例應具有代表性，能夠反映生成式人工智能作品訓練在版權領域

的典型問題和爭議。

2.時效性：案例應涉及近期的法律實踐或司法判例，以確保討論的是當前的法律環

境和實踐動態。

3.問題導向：案例應聚焦于生成式人工智能作品訓練的版權爭議點，如版權歸屬、

侵權判定等。

4.多元性：案例應涵蓋不同的案件類型和情境，以展現問題的復雜性和多樣性。

二、案例選取理由

1.法律適用多樣性：通過選取不同類型的案例，可以全面分析生成式人工智能作品

訓練在版權法上的各種可能適用。

2.司法實踐參考：司法判例是法律實踐的重要體現，通過案例研究可以了解法院在

處理此類問題時的思路和傾向。

7.2國內外典型案例回顧

1.美國案例：

?2018年，美國最高法院裁決了一項關于音樂版權的案件。在這個案件中，一個

名為“SongwritersAssn.”的組織認為，通過使用AI工具創作的音樂作品侵犯了

其版權。然而，法院最終裁定，由于AI創作過程的不可復制性和原創性，這些

作品不構成版權侵雙。這個案例強調了AI創作在版權法框架下的挑戰和復雜性。

2.中國案例：

?在中國，近年來也出現了一些關于AI創作的版權爭議。例如，一家科技公司開

發了一款AI繪畫應用，允許用戶通過輸入關鍵詞來生成藝術作品。然而，該公

司隨后被指控侵犯了某位藝術家的版權。法院最終裁定，雖然AI技術可以模仿

藝術家的創作風格，但因為缺乏直接的創造性貢獻，所以不能被視為版權侵權。

這個案例展示了中國在AI版權保護方面的探索和努力。

3.國際視角：

?除了美國和中國的案例外，其他國家也在處理類似的版權爭議。例如，歐盟正在

制定新的法律框架，以規范AI創作和版權之間的關系。此外，一些國際組織和

非政府組織也在推動關于AI版權的國際共識和合作。

4.解決策略：

7.3案例分析

本段落將深入分析若干關于生成式人工智能作品訓練的版權爭議案例，以揭示當前

法律框架下的爭議焦點及解決策略.

案例一：基于開源數據的訓練模型版權爭議：

在第一個案例中，某人工智能公司使用開源數據集訓練其生成式人工智能模型，并

發布了基于此模型創作的作品。爭議焦點在于，盡管數據集是開源的，但使用這些數據

進行模型訓練產生的智能作品是否屬于版權保護范圍。此案引發了關于原創性和版權法

適用于生成作品的深入討論，法院判決應充分考慮模型訓練的獨特性和創造性投入。最

終判決方向傾向于保護訓練生成的智能作品的版權，同時強調合理使用開源數據的必要

性。

案例二：AI生成的衍生作品版權歸屬問題：

8.生成式AI作品版權爭議的解決途徑

在生成式人工智能技術迅速發展的背景下，作品扳權爭議成為了-一個日益突出的法

律問題。為了解決這些爭議，以下列出了幾種主要的解決途徑：

a.法律法規的完善：

首先，需要不斷完善相關法律法規，明確生成式AI作品版權的歸屬、權利行使和

保護措施等。通過立法明確生成式AI作品的法律地位和屬性，為解決版權爭議提供法

律依據。

b.技術手段的應用：

利用技術手段，如數字水印、區塊鏈等，對生成式A1作品進行標識和追蹤，以便

在發生版權爭議時能夠追溯到作品的源頭和創作者，為解決爭議提供技術支持。

c.行業自律和規范：

鼓勵行業內部形成自律機制，制定行業標準和規范，明確生成式AI作品版權使用

的規則和程序。通過行業自律，可以有效減少版權爭議的發生，并為行業健康發展提供

保障。

d.權利人自我保護：

權利人應積極采取措施保護自己的合法權益，如及時登記作品版權、加強作品安全

管理、建立完善的授權許可機制等。通過自我保護，可以在一定程度上降低版權爭議的

風險。

e.仲裁和調解：

在發生版權爭議時，可以通過仲裁或調解等方式尋求解決。仲裁是一種具有法律效

力的爭議解決方式，而調解則更加靈活、便捷，可以根據雙方的意愿達成協議。通過仲

裁和調解，可以在較短時間內解決版權爭議，減少糾紛解決的成本和時間。

f.訴訟途徑：

當其他解決途徑無法達成一致時，權利人可以向法院提起訴訟，請求法院依法判決

版權歸屬或使用權等問題。訴訟途徑雖然程序較為繁瑣，但具有法律強制力，可以為權

利人提供最終的權益保障。

8.1法律途徑的可行性分析

在探討生成式人工智能作品訓練的版權爭議與解決時，法律途徑的可行性分析是至

關重要的。首先，我們需要明確版權法的基本概念和原則。版權法是一種知識產權保護

制度，旨在保護創作者的智力成果不被未經授權的使用、復制或修改。然而，隨著技術

的發展，尤其是人工智能技術的應用，版權法面臨著新的挑戰和問題。

生成式人工智能（AT）技術的快速發展使得許多原本屬于傳統版權保護范圍的作品

得以產生，如音樂、文學作品等。這些作品的創作過程往往涉及到大量的數據和算法，

因此，確定其版權歸屬成為一個復雜的問題。此外，生成式AI技術還引發了關于創作

原創性的問題，即AI創作的藝術作品是否具有原創性。

在處理生成式人工智能作品訓練的版權爭議時，法律途徑的可行性取決于多個因素。

首先，需要明確的是，版雙法并不自動適用于AI創作的作品。這意味著，在判斷某件

作品是否受版權法保護時，需要考慮其創作過程是否符合傳統的版權保護條件。其次，

對于AI創作的原創性問題，也需要根據具體的法律規定和司法實踐來判斷。

在實際操作中，解決生成式人工智能作品訓練的版權爭議可能需要采取以下步驟：

1.確認作品的版權歸屬：在涉及生成式AI作品時，首先要明確該作品是否受到版

權法的保護。這可能需要對相關技術進行評估，以確定其是否符合傳統的版權保

護條件。

2.探索替代性解決方案：如果無法通過法律途徑解決版權爭議，可以考慮尋求其他

替代性解決方案。例如，可以通過協商、仲裁或調解等方式來解決糾紛。

8.2協商解決機制的作用與局限

在牛.成式人工智能作品訓練的版權爭議中，協商解決機制發揮著至關重要的作用。

其主要作用體現在以下幾個方面：

一、促進雙方溝通

協商能夠提供一個平臺，讓涉及的各方能夠面對面地交流，充分表達自己的觀點和

訴求。在版權爭議中，通過協商，各方可以明確各自的立場和利益所在，有助于找到雙

方都能接受的解決方案。

二、靈活解決爭議

相較于法律途徑或其也正式解次機制，協商更加靈活。它可以根據具體情況調整方

案，滿足不同方的特殊需求。在人工智能作品的版權爭議中，由于涉及到技術組節和知

識產權保護等復雜問題，協商的靈活性顯得尤為重要。

三、提高解決效率

協商過程通常較為迅速，能夠快速地達成解決方案，減少不必要的時間和資源消耗。

在版權爭議中，及時解決問題對于保護各方利益至關重要。

然而，協商解決機制也存在一定的局限性：

一、結果的不確定性

協商的結果取決于各方的意愿和談判技巧，因此結果具有一定的不確定性。有時，

由于各方立場差異較大，可能無法達成一致的解決方案。

二、可能缺乏公正性

協商是雙方自愿的行為，如果其中一方缺乏誠意或存在強勢地位，可能導致協商結

果偏向某一方，缺乏公正性。

三、缺乏法律約束力

協商達成的協議通常沒有法律約束力，如果一方不遵守協議，另一方可能無法通過

法律途徑進行追責。因此，協商的結果需要依賴各方的誠信和信譽來維持。

8.3技術手段在解決版權爭議中的應用前景

隨著生成式人工智能技術的迅猛發展，其在創作領域的應用日益廣泛，這也引發了

諸多版權爭議。在這一背景下，技術手段在解決版權爭議中的應用前景顯得尤為重要。

一、區塊鏈技術

區塊鏈技術以其去中心化、不可篡改和透明化的特性，為版權爭議的解決提供了新

的思路。通過將創作過程和版權信息上鏈，實現創作與版權歸屬的可追溯性和可驗證性。

一旦發生版權糾紛，區塊鏈上的數據可以作為有效證據，有助于快速定位侵權行為弁維

護作者權益。

二、數字水印技術

數字水印技術是一種將版權信息嵌入到數字作品中的技術，通過為每個作品生成唯

一的數字水印，可以有效追蹤作品的傳播和使用情況，為版權所有者提供實時的版權保

護。同時，數字水印技術還具備較高的隱蔽性，不會影響作品的正常使用。

三、人工智能版權鑒定技術

隨著人工智能技術的不斷進步，版權鑒定技術也日益成熟。通過深度學習和自然語

言處理等技術，可以對數字作品進行自動化的版權識別和分類。這不僅可以提高版權鑒

定的效率和準確性，還可以降低版權認定的成木，為版權爭議的解決提供有力支持。

四、智能合約在版權交易中的應用

智能合約是一種基于區塊鏈技術的自動執行合約，在版權交易中應用智能合約，可

以實現版權許可協議的自動執行和版權費用的自動分配。這不僅可以保障版權交易的公

平性和透明度，還可以降低交易成本和風險。

技術手段在解決版權爭議中具有廣泛的應用前景，然而，技術手段并非萬能鑰匙，

解決版權爭議還需綜合考慮法律法規、行業慣例和道德標準等多方面因素。未來，隨著

技術的不斷發展和完善，相信這些技術手段將在版權爭議解決中發揮越來越重要的作用。

9.生成式AI作品版權爭議的預防策略

生成式人工智能(GenerativeAI)技術在藝術創作、設計、媒體制作等領域的應

用日益廣泛，其生成的作品往往具有高度創造性和獨特性。然而，隨著這些作品被用于

商業目的，版權爭議也隨之產生。為了有效預防此類爭議，需要采取以下策略：

1.明確版權歸屬：創作者應確保其創作過程中的所有元素都有明確的版權歸屬，包

括數據、算法、模型等。這有助于在發生版權爭議時迅速確定貢任方。

2.強化版權聲明：在使用生成式AI技術生成的作品時，應明確標注“由［藝術家/

設計師］原創”或“基于［數據集］生成”，以增加作品的可識別性和原創性。

3.使用授權機制：對于商業用途的生成式AI作品，應通過許可協議明確雙方的權

利和義務，包括使用范圍、期限、費用等，以避免未來可能出現的版權糾紛。

4.建立合作模式：與創作者或設計師建立長期合作關系，可以更好地控制作品的創

作過程和版權歸屬，同時也有利于作品的保護和推廣。

9.1加強版權意識教育的必要性

隨著生成式人工智能&術的飛速發展，越來越多的智能作品涌現，這其中涉及的版

權問題日益凸顯。在這樣的背景下，加強版權意識教育顯得尤為重要。生成式人工智能

作品的創作涉及到大量的數據、算法和技術創新，其背后的知識產權問題不容忽視。因

此，提高公眾對版權問題的認知和理解，對于解決版權爭議至關重要。

9.2制定合理的行業標準與規范

在生成式人工智能作品訓練的領域，隨著技術的飛速發展，也引發了一系列版權爭

議。為了解決這些問題，制定合理的行業標準與規范顯得尤為重要。

首先，需要明確的是，生成式人工智能作品的版權歸屬問題。目前，我國法律對于

人工智能生成內容的版權歸屬尚無明確規定，這導致了在實際操作中出現諸多爭議。因

此,有必要通過行業內部協商，制定一套關于生成式人工智能作品版權歸屬的初步共識。

9.3促進行業內部合作，建立共治體系

在生成式人工智能作品訓練領域，版權爭議的頻繁出現不僅損害了創作者的利益，

也影響了整個行業的健康發展。為了應對這一挑戰，行業內的合作與共治體系的建立顯

得尤為重要。

首先，行業組織應發揮橋梁作用，通過制定統一的版權標準和規范，為不同企業和

創作者提供指導和參考。這不僅有助于減少因理解差異導致的糾紛，還能促進技術標準

的規范化發展。

其次，企業之間應加強溝通與協作，共享資源和技術成果，形成良性的競爭關系而

非零和博弈。通過共同研發、聯合申請專利等方式，可以有效降低單一企業的版權負擔,

同時也能提升整個行業的研發效率和創新能力。