AI时代的原创作品与衍生物：保护困境与救济方案

对于原作者而言，AI对原作者的创作风格进行模仿，进而生成相应风格的作品供用户使用，一定程度上有利于提高此种风格的影响力和原作者的知名度。但当某种创作风格的作品通过AI以较低的成本大量生成、广泛传播，有可能导致读者对此种风格的作品产生审美疲劳，缩短了此种创作风格的流行周期。另一方面，AI以用户能够轻易获取的方式批量低成本生成与原作者相似风格的内容，会减少市场对原创作品的需求（除非能创作出具有新意的作品，但新的创作风格也很快会被AI模仿），挤压了原作者的交易机会。

当AI大量对原创作品的创作风格进行模仿时，原作者是否对此享有法律上值得保护的利益、如何保护原作者的利益，是著作权法在AI时代亟待回应的问题。著作权法以“思想-表达二分法”为基石，在AI生图的情形，原作者并没有直接参与到图画的绘制过程，不具有创作此幅图画的事实行为。原作者的绘画风格属于“思想”的范畴，难以受到著作权法的保护。但这是否必然意味着原作者对AI开发者不享有任何法律上的权利？为此需要考察原作者、开发者和用户三方主体在AI绘图形成中的贡献与利益。

（一）大模型训练过程中原创作品合理使用的边界

开发者在开发AI模型的过程中，要训练AI对某一系列作品风格的模仿能力，则势必需要使用大量的原创作品对AI模型进行训练。AI开发者在使用原创作品素材对AI模型进行训练时，基本不会征求原作者的意见。但AI大模型训练的过程通常也并非以复现原创作品的独创性表达为目的，而是为了学习原作品的创作风格，便于后续转换性创作新的内容。而且由于大模型训练使用的数据规模非常庞大，逐项许可的授权模式也不具有可行性。因此，在原作者针对开发者提起的侵权之诉当中，开发者都会提出合理使用抗辩，域内外也有较多判决支持AI大模型训练过程中对原创作品的使用属于合理使用。支持构成合理使用的一个有力理由在于，AI训练过程中对原创作品的使用属于非表达性、非作品性的使用。开发者在使用原创作品的过程中，并未产生对作品中的表达的理解与欣赏，AI训练过程中关注的重点并不在于作品内容的表达本身。而在认为不构成合理使用的判决当中，法院多认为开发者对原创作品的使用最终并没有转化性地产生新内容（不构成转化性使用），而是依然产生了与某件原创作品直接相似、具有竞争性的内容。

我国目前的《著作权法》尚未就AI大模型训练过程中的合理使用问题作出相应规定。在《著作权法》第24条列举的属于合理使用的12种具体情形当中，“说明某一问题”“用于教学科研”的规定或可用来解释一部分情形，但远远无法覆盖AI大模型训练涉及的所有合理使用情形。对AI大模型训练过程中原创作品合理使用的认定，需要诉诸三步检验法、四要素标准等方式，针对个案具体表现进行分析。在此过程中需要考量的因素包括使用的目的和性质（例如是否商用）、原创作品的独创性程度、生成物与原创作品之间的内容重合比率、生成物是否具有转换性等。

（二）AI生成物是否构成侵权的考量因素

开发者利用AI大模型输出具有特定的形象特征、构图要素的内容，可能会侵犯原作者的复制权。例如在广州奥特曼案当中，法院沿用了“接触+实质性相似”的标准来判定是否侵犯原作者的复制权。法院认为，案涉奥特曼作品享有较高的知名度，且其可以在各大视频网站进行访问、查阅及下载，被告存在接触案涉奥特曼作品的可能性。原告所提供的由Tab网站生成的案涉图片，部分或者完全复制了“奥特曼”这一美术形象的独特性表达。

但如果AI生成物不含有明显的特定表达，只是对某种绘画、创作风格进行模仿，则这种利用原创作品素材进行训练、最终生成相似风格作品的行为很难被定义为复制。因为AI的技术特性使得其并非如相机一般的单纯工具，而是具备主动学习、创作能力，用户仅提供提示词，具体内容由AI自行完成。深度学习模型的决策过程具有“黑箱”特征，开发者与用户都无法完全控制生成的内容。AI模型通过分析大量文本数据学习语言模式，不直接复制内容，因此只是针对作品风格而非作品具体形象、构图等内容的模仿，难以构成对原创作品复制权的侵害。按此逻辑，前述OpenAI对吉卜力画风的模仿难以认定为侵害吉卜力工作室的复制权。

然而在AI的实际应用当中，开发者往往并不仅具有开发者、AI服务提供者的地位，同时也很可能具有平台经营者的属性。在杭州奥特曼案当中，法院认为人工智能服务提供者具有内容生产者和平台管理者的双重身份。由于其具有内容生产者的身份，所以不能仅通过避风港规则来规避侵权责任。而由于其具有平台管理者的身份，其对于AI生成物是否构成侵权负有合理注意义务。在此基础上，法院结合信息网络传播权侵权的一般逻辑，提出了针对AI开发者的注意义务判断因素：生成式人工智能服务的性质；权利作品的知名度和被诉侵权事实的明显程度；涉案生成式人工智能可能引发的侵权后果；平台营利模式；预防侵权的合理措施。如果开发者作为平台管理者，未尽合理注意义务，将被认定为侵害著作权。

在AI生成物侵害著作权的法律后果方面，国内法院仍倾向于沿用传统著作权侵权纠纷的审理思路，以原告所受损失与被告所获利益为基准，综合个案情形进行酌定。但AI生成物侵害著作权纠纷的特殊性还在于，对原创作品的大量低成本使用，会影响原创作品和原作者的潜在市场。国内法院目前对此采取了谦抑的态度，较少将AI生成物对原作者潜在市场份额的影响纳入考量。是否需要引入“实质性替代”等理论和方法，对有关潜在市场的影响作出一定的考虑，有待进一步观察。

域内外相对主流的观点均倾向于认为，在不构成著作权侵权的前提下，AI生成物应当进入公共领域，用户对AI生成物并无著作权可言。有观点将AI生成物界定为一种“伪艺术”，因为AI生成物缺乏创作背景、作者意图等，无法承载文化意义。AI大模型在进行内容生成时具有学习和推理的自主性，用户输入提示词的行为只是起到了引导和辅助的作用，难以认为输入提示词的行为属于一种“创作”，并具有独创性。而且从社会实效来看，AI生成物的产出成本极低，并不值得采用著作权法对其进行激励，否则将极大增加社会运行成本。

但在许多情形，用户会对参数和提示词进行复杂、精心地设计与编排，从而生成具有一定独特性的产物。针对模型参数和提示词的设计、编排是否能够被认为具有独创性，尚存在争议的空间。但是此类设计、编排对用户而言确实具有独特意义和实际价值，可以通过《反不正当竞争法》对其进行保护，即，若此类设计、编排具有实际经济价值、用户具备保护意愿并采取了保密措施，则其有可能构成商业秘密。

另一方面，从事人工智能模型研发经营的企业不得未经许可直接使用他人通过数据训练改进而来的模型结构和参数，是人工智能模型领域公认的商业道德。如果直接盗用他人对AI进行调试、训练的参数设计，构成不正当竞争行为，可以适用《反不正当竞争法》第二条对其进行规制。

AI对原创作品风格、创意的模仿可能并不会直接侵犯原作者的复制权、信息网络传播权等权利，但不可否认，AI的此种模仿已经显著影响了原作者的市场机会，并且对作品创新产生了一定的负面效应。

在AI对原创作品风格的模仿和使用当中，原作者是否享有法律上值得保护的权益，首先是一个价值判断的问题，有待从多角度出发进一步观察和思考。但法律作为维持市场秩序的最终手段，需要在促进AI技术发展与保护原创之间寻求平衡。虽然新兴技术的发展势必对原来的生产方式产生影响，但良好的法律制度应当能够减少行业转型中的阵痛，保留和发扬原有创作模式的优点，而非放任大量原创人士被无端淘汰。另一方面，在AI时代之前，对尚未落实为作品的创意进行剽窃的行为也难以构成著作权侵权，但此种行为至少不应受到法秩序的鼓励。

如果某种创作风格已经与特定的原作者高度绑定，与原作者的人格呈现出一定的关联性，此时通过AI大批量模仿形成相似的图片并用于营利，可能与作者本人的意愿存在冲突，也可能会挤占本属于原作者的市场机会。AI时代下的“文风”“画风”权利保护，其逻辑与人格权法上的商品化权益有一定的相似之处。如果AI生成物的风格会使绝大多数公众认为与原作者有关联，原作者此时或可通过类推商品化权的路径主张权利。

另一方面，原作者是否享有拒绝让自己的作品进入AI大模型的权利？从实际情况来看，作品发表之后即进入公域。作品在互联网上传播，就很难避免被AI抓取，AI大模型的发展也不可避免地利用公域作品进行训练。有观点认为，可以采用技术手段对作品进行标记和加密，从而使AI不能抓取。这种方案的技术可行性尚且需要论证，并且要求以健全的版权过滤技术和制度为前提。此外，若要求AI开发者事先取得所有原作者的同意，难度极大，可能会过度抑制AI技术和产品的发展。但如果事后给予作者拒绝的权利，可能具有更高的正当性。这种拒绝AI训练权、拒绝模仿权与被遗忘权同理旨在允许作者限制与自身相关的内容在互联网上传播。

总而言之，作者拒绝作品进入AI大模型的权利是否能够得到法律的承认和保护，有赖于过滤技术的成熟，更取决于原创人士与AI开发者的博弈与妥协。

AI生成物对原创作品风格与创意的模仿，冲击了作为著作权法基石的思想一表达二分法。在此背景下，原创作品的保护首先需要综合考量民法、竞争法、行政法的规则和原理，尽可能在现有法秩序的框架下平衡AI发展与原创保护。另一方面，著作权法是否完全无法对此种情形进行处理、彻底放弃对原作者的保护，亦值得更加深刻的反思。值得注意的是，著作权本身也是一个不断发展的概念，可以随着社会的发展而演化出新的权能。在互联网时代初期，网络传播与盗版对著作权法也产生了冲击，但著作权法通过确立信息网络传播权而成功回应了互联网的挑战。面对AI时代新的挑战，著作权是否可以衍生出新的权能，值得进一步观察和研究。