2025年6月23日，中国政法大学法律学院专家讲坛“人工智能文生图的可版权性探讨”在学院路校区教学图书综合楼0102教室成功举办。本次讲座主讲人为中南财经政法大学知识产权学院院长黄玉烨教授，由中国政法大学法律学院党委书记、研究员刘建主持，中国政法大学法律学院陶乾教授担任与谈嘉宾。中国政法大学民商经济法学院贺文奕老师、北京林业大学法学院李艾真老师、北京大学人工智能学院辜凌云老师、华南师范大学法学院顾晨昊老师、中国政法大学博士后刘云开参与讨论。

首先，黄玉烨教授对“春风送来了温柔案”“伴心案”“蝴蝶椅案”等我国AI文生图著作权侵权纠纷案件进行梳理，指出当前应当重点关注的问题：一是AI技术的应用是否可能动摇人类主体地位，并冲击著作权法“作者主义”的基本框架；二是作品保护的对象是什么；三是是否应当突破“作品独创性来源于自然人创作”的认知；四是用户反复输入的提示词、参数，属于思想还是表达。

其次，黄玉烨教授梳理了客观独创性标准、激励理论、工具论的基本主张，以及上述理论在解释AI文生图可版权性方面存在的缺陷。黄玉烨教授结合域外案例，分析了美国版权登记领域的“黎明的扎里亚案”“一块美国奶酪案”，强调AIGC的版权保护不及于人类选择、协调或安排等创作投入之外的内容。黄玉烨教授认为，现阶段虽然有必要对AI文生图提供法律保护，但并不能因此颠覆著作权法的基本原理。

最后，黄玉烨教授总结认为，人工智能文生图不应受著作权保护，自然人创作仍然是著作权保护作品的条件，著作权保护的是作品的表达方式而非思想，独创性是指作品的表达方式是创作者独立构思完成的，提示词、参数的输入和调整仅属于提供思想的行为并非著作权法意义上的表达行为。针对人工智能文生图的保护问题，可探索通过邻接权等模式获得保护。

在与谈环节，陶乾教授从立法论和解释论两个方面讨论。在立法上，陶乾老师建议在著作权法上增设数据处理者权或者衍生数据权，以对AIGC进行权利保护和权利限制。但立法具有滞后性，且争议性较大。考虑到保护AIGC既是回应现实需求也是有益于产业发展，应当在现行法之下考虑解释论的路径。对于应当采用何种保护方式，陶乾教授认为相较于采用民法或反不正当竞争法的保护路径，用著作权法保护AIGC最为合适。在著作权法这一保护路径下，可将AIGC解释为我国《著作权法》第三条第九项所规定的“符合作品特征的其他智力成果”，因为AIGC是人机协同创作，与普通作品相比，在AIGC之上，作者思想与作品表达之间并非完全一一对应。鉴于AIGC和汇编作品具有一些共性，可参考汇编作品的保护模式，限缩AIGC保护范围。同时，为区分AIGC与人类创作作品，应在普通作品登记制度之外，推进AIGC作品单独登记机制的建立，与AIGC强制标识机制相配套。

接下来，五位年轻学者就本话题展开讨论。

刘云开博士认为，在解释论上AIGC不能满足独创性要求，但可以基于经济成本考量，在立法论上将AIGC拟制为作品。著作权法的终极目的是促进文化成果的丰富性，有必要对AIGC进行积极回应。作品与AIGC具有相同的表现形式、文化价值和交易机制，对二者进行区分对待面临技术和法律双重难题。如果区分作品与AIGC完全依赖个人是否主动表明其使用了AI，不仅有违创作事实，而且造成交易秩序混乱；若AIGC属于侵权内容，直接将其纳入公有领域，将导致无人对该侵权内容负责的后果。

贺文奕老师认为AIGC符合数据的基本特征，本质上是一种数据，通过数据财产形式保护AIGC具有可行性，且我们保护的是AIGC的商业价值，适用反不正当竞争法进行保护更为恰当。一方面，经营者的概念、竞争关系的认定在不断扩大甚至被突破，反不正当竞争法的适用范围也在相应地扩大；另一方面，我国反不正当竞争法正在修改中，未来可在反不正当竞争法中创设相关条款进行保护，当前可临时适用反不正当竞争法第二条进行调整。

李艾真老师认为在当前以提示词为基础的著作权侵权制度下，接触要件的重要性加强，相似性的重要性降低。我们应当坚持人类中心主义与人类主体性，无论提示词被修改、重新提交多少次，反映的都是对AI生成内容的接受而非对自身表达的控制，与创作劳动有一定差距。

辜凌云老师认为在产业发展的现阶段，工具论能较好地处理AIGC问题。对AIGC予以保护，并不会冲击人类中心主义，且无论是否给予保护，AIGC都会大量流通，但真正需要保护的是原创作品，而非由AI大面积复制的作品。AIGC的保护需要个案判断，当前已有案例不具有普遍的指导意义。

顾晨昊老师认为AIGC的可版权性讨论应回归宪法依据与民法基础，应当由“生成/创作”事实本身推导可版权性，而不应由AIGC市场价值的大小反推（谁有）权利基础。此外，若纯粹从版权法角度分析AIGC的可版权性，不应忽视其中的精神权益归属界定。

在最后的交流环节中，同学们积极提问，老师们耐心解答了大家的疑问。有同学提出“在工具论视角下，要达到何种程度我们才可以认为人类是可以控制或者可预见生成结果的”这一问题，黄玉烨教授认为，该问题本质上是一个与独创性标准相关的问题，当前学界主要在专利领域讨论人工智能生成技术方案的创造性标准是否应当提高，著作权领域独创性标准是否应当提高的研究较少，这个问题值得我们投入更多的注意力，从域外看，美国等国家的独创性标准是有所提高的。

还有同学提出了“把一个电子存储介质上的新事物作为数据保护或作为其他形式保护的边界在哪里，如果是以数据的形式保护AIGC，是否意味着可以不再关注AIGC的内容本身而是从其技术特性衡量AIGC的价值”这一问题，贺文奕老师认为以电子形式存在的作品还是优先适用著作权法进行保护。当前法律并未对数据的属性做出明确规定，主要是通过个案认定的方式保护数据，而对于数据的保护是出于其具有的商业价值，数据与作品特性的差异便构成了不同保护形式的边界。

最后，刘建老师指出，人工智能技术的迅猛发展对法律构建提出了新要求，人工智能文生图可版权性的探讨对于产业发展具有重大意义，未来该行业也将面临更多的变化与挑战，需要我们承担起相应的责任，为国家法治发展贡献力量。

图文：杨玉文

编辑：胡天翊

初审：吴荻

终审：梁敏