AI來了，知識產(chǎn)權(quán)規(guī)則如何重寫
AI生成圖片、AI歌曲、聲音克隆、換臉視頻等不斷涌現(xiàn)，舊規(guī)則正遭遇新挑戰(zhàn)。與此同時，《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識辦法》已落地實施，最高法正在推進(jìn)涉人工智能、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)的司法政策研究，全國人大常委會也已將相關(guān)立法列入預(yù)備審議項目。AI知識產(chǎn)權(quán)問題，正從技術(shù)討論走向制度回應(yīng)。
表面看是知識產(chǎn)權(quán)之爭，實則是在AI重塑內(nèi)容生產(chǎn)的過程中，誰來投入、誰獲得收益、誰承擔(dān)風(fēng)險——一整套創(chuàng)新秩序正在被重新塑造。
本期議事廳，新華每日電訊智庫研究與傳播中心邀請來自法學(xué)界和知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域的四位嘉賓，圍繞AI時代知識產(chǎn)權(quán)的邊界重劃展開討論：爭議的癥結(jié)在哪里，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的邊界該怎么劃，平臺責(zé)任能否止于“工具中立”，以及哪些規(guī)則應(yīng)該率先落地？
圖片由AI生成
訪談嘉賓：
張平 北京大學(xué)法學(xué)院教授、北京大學(xué)人工智能研究院AI安全與治理中心主任
鄭寧 中國傳媒大學(xué)文化產(chǎn)業(yè)管理學(xué)院法律系教授、文化法治研究中心主任
劉曉春 中國社會科學(xué)院大學(xué)法學(xué)院副教授、互聯(lián)網(wǎng)法治研究中心主任
周亞平 音樂產(chǎn)業(yè)資深從業(yè)者、中國音像著作權(quán)集體管理協(xié)會原副理事長兼總干事
爭的不只是版權(quán)，而是創(chuàng)新秩序
主持人：公眾關(guān)注這個議題，往往是從一樁樁具體事件開始：某張AI圖和某位畫家的風(fēng)格太像，某首AI歌曲和某位歌手難辨真假……但這些可見的沖突，是否只是冰山一角，真正的癥結(jié)在哪里？
張平：AI時代知識產(chǎn)權(quán)之爭，表面是權(quán)利歸屬之爭，實質(zhì)是一整套創(chuàng)新秩序正在被重新塑造。傳統(tǒng)著作權(quán)法的邏輯是“創(chuàng)作—授權(quán)—收益—再創(chuàng)作”，前提是權(quán)利主體清晰、利益流向可追溯。AI來了，這個鏈條的每一環(huán)都被打亂了——投入方從單一創(chuàng)作者擴(kuò)展到數(shù)據(jù)提供者、算力提供者、模型訓(xùn)練者和應(yīng)用開發(fā)者，收益卻大量落入制度灰色地帶。目前制度最先捉襟見肘的，正是覆蓋多方主體的利益分配規(guī)則：誰貢獻(xiàn)了內(nèi)容、誰獲得了收益、誰承擔(dān)了成本，法律層面仍是一片空白。這不是某一個法條的缺失，而是整個分配框架的缺位。責(zé)任的劃分不能只看誰掌握技術(shù)，更要看誰從中獲得了收益——收益歸屬，才是分配責(zé)任的首要標(biāo)尺。
4月15日，第十三屆中國網(wǎng)絡(luò)視聽大會在四川成都開幕。這是參會者在創(chuàng)新展交區(qū)體驗VR頭顯設(shè)備。新華社記者王曦攝
主持人：如果說制度層面的癥結(jié)在于利益分配規(guī)則失靈，那么在產(chǎn)業(yè)一線，最先受到?jīng)_擊、表現(xiàn)最為直觀的問題究竟是什么？
周亞平：音樂是最直觀的樣本。AI把音樂領(lǐng)域幾類法律痛點(diǎn)一下子具象化了：大規(guī)模復(fù)制版權(quán)錄音用于訓(xùn)練，構(gòu)成復(fù)制權(quán)侵權(quán)；高度還原特定歌手的音色和演唱風(fēng)格，侵害表演者的人格權(quán)益；生成內(nèi)容大量涌入流媒體，直接擠壓原創(chuàng)者的市場空間。網(wǎng)上已有大量以知名歌手音色生成的AI歌曲流傳，許多聽眾難辨真假。對產(chǎn)業(yè)來說，這不是抽象的法學(xué)討論，而是原創(chuàng)者正在失去對自身聲音形象的控制。
鄭寧：有一點(diǎn)需要先說清楚：今天并非“無法可依”。民法典、著作權(quán)法和《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》等已經(jīng)劃定了人格權(quán)、著作權(quán)、平臺責(zé)任的基本紅線。真正的問題是執(zhí)法能力跟不上侵權(quán)速度、跨平臺協(xié)同機(jī)制缺失、公眾認(rèn)知存在大量誤區(qū)——很多人以為“非商用不侵權(quán)”“打上AI標(biāo)識就免責(zé)”，這些都是錯的。但在我看來，訓(xùn)練數(shù)據(jù)權(quán)屬與平臺運(yùn)營規(guī)則固然關(guān)鍵，當(dāng)下對普通民眾權(quán)益沖擊最直接的，當(dāng)屬AI換臉、聲音盜用等人格權(quán)侵權(quán)行為。這類行為傳播門檻低、擴(kuò)散速度快，對公民人格尊嚴(yán)造成的損害往往不可逆。
主持人：普通人發(fā)現(xiàn)自己的臉或聲音被AI盜用之后，到底該怎么辦？
鄭寧：普通權(quán)利人最無力的，不是發(fā)現(xiàn)不了侵權(quán)，而是發(fā)現(xiàn)之后——不知道怎么舉證、怎么追責(zé)、怎么止損。AI訓(xùn)練是“黑箱”，權(quán)利人難以證明自己的聲音或肖像被用于模型訓(xùn)練。就算投訴成功下架了一個賬號，侵權(quán)內(nèi)容換個馬甲又會在別的平臺繼續(xù)傳播，權(quán)利人只能陷入“反復(fù)維權(quán)、反復(fù)侵權(quán)”的惡性循環(huán)。這不是個案，是系統(tǒng)性困境。
在北京的一場“OpenClaw”相關(guān)活動上拍攝的龍蝦造型掛墜（3月22日攝）。4月1日，國家知識產(chǎn)權(quán)局發(fā)布風(fēng)險提示，“OpenClaw”等智能體工具易引發(fā)嚴(yán)重安全風(fēng)險。新華社記者鞠煥宗攝
劉曉春：維權(quán)難是事實，但解題方向不應(yīng)是把所有合規(guī)壓力都壓到單一主體身上——不管是全部推給平臺，還是全部前置到應(yīng)用層創(chuàng)新主體，都不利于產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。更可行的思路是多方共擔(dān)：權(quán)利人用好通知刪除機(jī)制，平臺提供低成本的侵權(quán)核驗工具，應(yīng)用層創(chuàng)新主體就“明知或應(yīng)知”的侵權(quán)情形承擔(dān)責(zé)任。分層分責(zé)，才能讓每道防線都有人守。
鄭寧：分層分責(zé)是對的，但現(xiàn)實中各方往往相互推諉，均認(rèn)為自身并非首要責(zé)任主體，最終導(dǎo)致權(quán)利人維權(quán)四處碰壁、訴求無處落實。權(quán)責(zé)如何界定、責(zé)任如何劃分，必須結(jié)合具體場景與實際問題逐一厘清。
訓(xùn)練先管，還是輸出先治
主持人：訓(xùn)練數(shù)據(jù)是當(dāng)前爭議最集中的問題，也是最容易被繞開的問題——強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新的一方擔(dān)心“管得太緊”，強(qiáng)調(diào)版權(quán)保護(hù)的一方則認(rèn)為“根源就在侵權(quán)”。這個爭議的焦點(diǎn)在哪里？
張平：訓(xùn)練端的問題無法繞開。如果一律要求先授權(quán)再訓(xùn)練，一對一談判幾乎不可能實現(xiàn)，創(chuàng)新空間會被明顯壓縮；但如果默認(rèn)可以廣泛抓取，原創(chuàng)者就會在事實上淪為AI發(fā)展的無償燃料。合理的路徑，是在兩端之間劃定邊界，輔以付費(fèi)補(bǔ)償機(jī)制兜底?？山梃b歐盟的折中思路：為一般性訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用設(shè)立默認(rèn)許可例外，同時允許權(quán)利人以機(jī)器可讀方式主動聲明保留權(quán)利——既給產(chǎn)業(yè)留出合規(guī)空間，也為原創(chuàng)者保留行使選擇的制度出口。
周亞平：音樂產(chǎn)業(yè)的實踐告訴我們，一對一授權(quán)對海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)來說就是災(zāi)難。更可行的路徑應(yīng)當(dāng)是集體管理——平臺向集體管理組織支付年度一攬子許可費(fèi)，一次性覆蓋成千上萬首作品，權(quán)利人按數(shù)據(jù)比例分潤。這樣可以把交易成本降下來，中小權(quán)利人無需單獨(dú)談判也能獲得補(bǔ)償。音集協(xié)認(rèn)為應(yīng)將集體管理職能延伸到AI訓(xùn)練場景，實現(xiàn)“一站式收取和轉(zhuǎn)付”。但訓(xùn)練數(shù)據(jù)是整個生成式AI的地基：如果模型侵權(quán)使用海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，后續(xù)所有輸出就不具有合法性。沒有合法授權(quán)，模型本身就是“污染源”，后續(xù)的輸出、聲音克隆、傳播行為，都可能被追溯為衍生侵權(quán)。
劉曉春：從治理的可操作性看，我認(rèn)為輸出端應(yīng)當(dāng)優(yōu)先突破。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的合理使用認(rèn)定，國際上尚未形成統(tǒng)一共識；而輸出端的侵權(quán)事實更直觀——直接再現(xiàn)他人作品、未經(jīng)授權(quán)將生成內(nèi)容商業(yè)化傳播，對權(quán)利人的損害更容易量化。優(yōu)先治理輸出端，能以更低的成本實現(xiàn)更高的治理效能，同時為訓(xùn)練端的合規(guī)模式探索留出緩沖空間。
主持人：周亞平先生認(rèn)為，訓(xùn)練端不先理順，模型本身就帶著“原罪”；劉曉春教授則擔(dān)心，如果把成本全轉(zhuǎn)嫁到訓(xùn)練端，中小創(chuàng)新者根本沒有出場機(jī)會。這兩種代價，究竟該先避免哪一種？
周亞平：如果源頭長期無序，原創(chuàng)者會先出局——創(chuàng)作者一旦失去對自身作品被學(xué)習(xí)、被復(fù)制的控制權(quán)，而后其輸出的內(nèi)容又無法對原創(chuàng)者進(jìn)行合理補(bǔ)償，那么整個內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)秩序都會被顛覆。
劉曉春：我理解周老師對訓(xùn)練端的擔(dān)憂。但如果把全鏈條合規(guī)義務(wù)都前置到訓(xùn)練端，尤其壓到中小開發(fā)者和初創(chuàng)團(tuán)隊身上，他們往往難以承擔(dān)全流程知識產(chǎn)權(quán)核驗的成本。這樣做未必能提升治理效能，反而可能削弱應(yīng)用層創(chuàng)新的活力。
張平：這個問題需要分開看。肖像權(quán)、聲音權(quán)屬于人格權(quán)益，具有絕對性，可以引入算法透明度原則，將舉證責(zé)任適度轉(zhuǎn)移至平臺和模型方；而版權(quán)糾紛屬于財產(chǎn)性私權(quán)，以輸出結(jié)果判斷侵權(quán)即可，不必強(qiáng)制要求平臺公開訓(xùn)練數(shù)據(jù)。兩類糾紛的保護(hù)力度應(yīng)當(dāng)有所區(qū)分，采取一刀切的處理方式，既可能壓制創(chuàng)新，也可能保護(hù)失當(dāng)。
平臺只是工具，還是責(zé)任主體
主持人：平臺和模型方常常說，自己只是提供工具，責(zé)任在用戶。這個說法，現(xiàn)在還成立嗎？
周亞平：這個說法已經(jīng)過時了。平臺早已深度介入內(nèi)容生產(chǎn)全鏈條與收益分配，不能還停留在“被動工具箱”的位置上。美國唱片業(yè)協(xié)會起訴Suno（全球頭部AI音樂生成平臺）和Udio（AI作曲/人聲生成公司）的核心指控，就是平臺主動復(fù)制數(shù)百萬首版權(quán)錄音用于訓(xùn)練——這是平臺在產(chǎn)品開發(fā)階段的系統(tǒng)性選擇，不是用戶完成的。平臺不能一邊依靠侵權(quán)訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲益，一邊把侵權(quán)風(fēng)險全部推給用戶與創(chuàng)作者。
鄭寧：認(rèn)定平臺責(zé)任的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)是“明知或應(yīng)知侵權(quán)而未采取必要措施”。杭州互聯(lián)網(wǎng)法院審理的涉AI“奧特曼案”中，平臺因未合理預(yù)防用戶生成與特定形象實質(zhì)性相似的內(nèi)容，被認(rèn)定承擔(dān)幫助侵權(quán)責(zé)任。這個裁判確立的可追責(zé)性底線，應(yīng)在后續(xù)司法實踐中延續(xù)并強(qiáng)化。更重要的是，平臺責(zé)任不能只有原則沒有刻度，還應(yīng)遵循分類定責(zé)、過錯歸責(zé)和比例原則——誰的技術(shù)控制力更強(qiáng)、盈利規(guī)模更大，誰就應(yīng)承擔(dān)更高的注意義務(wù)。
張平：平臺責(zé)任應(yīng)當(dāng)分層配置。責(zé)任分配應(yīng)以收益歸屬為核心、技術(shù)控制為補(bǔ)充：主體從AI產(chǎn)業(yè)鏈獲益越高，風(fēng)險抵御能力越強(qiáng)，相應(yīng)承擔(dān)的合規(guī)義務(wù)也就越重。具體來看，基座模型開發(fā)者對知名形象生成、聲音合成等典型高風(fēng)險場景，應(yīng)履行更高的事前預(yù)防義務(wù)；平臺承擔(dān)內(nèi)容分發(fā)環(huán)節(jié)的透明度與投訴處置義務(wù)；應(yīng)用層開發(fā)者則應(yīng)就其可控范圍內(nèi)承擔(dān)合規(guī)義務(wù)。頭部平臺承擔(dān)更高合規(guī)責(zé)任，也要為中小創(chuàng)新主體預(yù)留合理空間。
主持人：平臺不能免責(zé)，但責(zé)任過重會不會形成合規(guī)壁壘，反而把創(chuàng)新壓死？這個尺度怎么把握？哪些底線無論如何不能突破？
劉曉春：這個張力是真實存在的?；A(chǔ)模型格局大體成形，應(yīng)用層創(chuàng)新將成為接下來最關(guān)鍵的增長點(diǎn)。過急出臺嚴(yán)苛的規(guī)則會形成合規(guī)壁壘，讓大量中小開發(fā)者望而卻步。應(yīng)堅持問題導(dǎo)向、分類施策：對明確、緊迫、危害突出的風(fēng)險，加強(qiáng)治理、嚴(yán)格追責(zé)；對具有探索性、非惡意的問題，保持制度彈性，建立容錯糾錯機(jī)制?！鞍輰徤鳌辈皇菍η謾?quán)的放任，而是為尚未形成定論且技術(shù)與商業(yè)模式仍在迭代的領(lǐng)域保留試錯空間。
張平：底線之上允許彈性，底線之下不可退讓。有三條底線無論如何不能突破：一是原創(chuàng)作品的基礎(chǔ)權(quán)利——凡實質(zhì)性利用原創(chuàng)表達(dá)、對原作品市場形成替代效應(yīng)的行為，都應(yīng)受到法律約束；二是肖像權(quán)、聲音權(quán)等人身權(quán)益，不因技術(shù)效率而讓步；三是源頭侵權(quán)的可追責(zé)性必須守住——利用AI進(jìn)行的侵權(quán)行為，無論發(fā)生在哪個階段，都應(yīng)當(dāng)被追究。
規(guī)則落地，先補(bǔ)哪一塊
主持人：規(guī)則缺位、執(zhí)行乏力、行業(yè)自律不足，這三個問題同時存在。如果只能先補(bǔ)一塊，各位會把票投給哪里？
張平：最應(yīng)優(yōu)先落地的，是可實操的收益分配機(jī)制。這不能停在原則層面，必須轉(zhuǎn)化為具體工具：稅收手段可對AI訓(xùn)練和生成環(huán)節(jié)設(shè)立特定稅目，用于反哺原創(chuàng)者；補(bǔ)償金制度可參照私人復(fù)制補(bǔ)償金的經(jīng)驗，對特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用設(shè)立法定補(bǔ)償；版稅基金可由平臺和模型方共同出資，用于結(jié)算分散權(quán)利人的對價。訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用規(guī)則和利用AI技術(shù)自動生成內(nèi)容的權(quán)利屬性，則必須在著作權(quán)法修訂中明確回應(yīng)，不宜長期停留于司法個案。平臺義務(wù)邊界則可交由司法實踐和行業(yè)自律逐步探索完善。
鄭寧：我的票投在技術(shù)溯源和跨平臺協(xié)同處置機(jī)制上。首先，應(yīng)明確過錯推定原則：權(quán)利人完成初步舉證后，由平臺和模型方披露訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源和算法邏輯，打開“技術(shù)黑箱”，把舉證責(zé)任適度轉(zhuǎn)移到更有能力承擔(dān)的一方。在此基礎(chǔ)上，建立統(tǒng)一的AI侵權(quán)內(nèi)容數(shù)據(jù)庫，權(quán)利人完成一次投訴后，所有接入平臺自動識別、攔截侵權(quán)內(nèi)容，實現(xiàn)“一處投訴、全網(wǎng)下架”。內(nèi)容標(biāo)識解決“讓人看見”，溯源機(jī)制解決“追得上、查得清”，兩者缺一不可。
劉曉春：有一件事尤其需要警惕：規(guī)則越做越多，執(zhí)行能力卻沒有跟上，最終就容易變成紙面合規(guī)、現(xiàn)實失靈。更可行的分層方案是：標(biāo)識、水印、平臺審核、投訴快速處置這些基礎(chǔ)工具先做扎實；對于技術(shù)與商業(yè)模式仍在迭代的領(lǐng)域，保持制度彈性，讓市場和技術(shù)先行探索，在發(fā)展中逐步明確標(biāo)準(zhǔn)。
周亞平：分配機(jī)制要真正落地，集體管理組織是繞不過去的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。平臺向集管組織支付年度一攬子許可費(fèi)，一次性覆蓋成千上萬首作品，權(quán)利人按數(shù)據(jù)比例分潤。分級授權(quán)也是可行路徑：非商業(yè)實驗訓(xùn)練低收費(fèi)，商業(yè)化生成增加分成。窗口打開了，創(chuàng)新有了合法渠道，原創(chuàng)者也能拿到實實在在的回報。但從長遠(yuǎn)看，內(nèi)容產(chǎn)業(yè)更需要建立的是一套可持續(xù)的利益分配機(jī)制，而不是一套更嚴(yán)格的禁止性規(guī)則——單純靠“堵”行不通，要讓AI成為創(chuàng)作的放大器，而不是創(chuàng)作者權(quán)益的掠奪者。音集協(xié)今年新修訂的會員規(guī)則，暫不登記純AI生成的音樂內(nèi)容，這首先說明音集協(xié)對AI音樂的可版權(quán)性持否定立場，同時也明確呼吁AI大模型平臺應(yīng)該為其使用的訓(xùn)練素材付費(fèi)。雖然這只是限于產(chǎn)業(yè)的態(tài)度，且分成所依據(jù)的數(shù)據(jù)如何取得也尚無定論，更沒有平臺真正執(zhí)行——但方向已經(jīng)亮出來了。
主持人：知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)的核心，從來不是防止創(chuàng)新，而是為創(chuàng)新提供可靠的激勵。AI時代真正的考驗在于：能否建立一套讓原創(chuàng)者分到應(yīng)得回報、讓創(chuàng)新者不必被合規(guī)成本拖垮的分配機(jī)制。規(guī)則已經(jīng)寫下第一行字，接下來要看它多快能變成創(chuàng)作者賬戶里真實到賬的收入。那時人們才會真正相信：技術(shù)進(jìn)步，并不以犧牲創(chuàng)造者為代價。
策劃：黃書波 李坤晟
主持人：薛園
編輯：劉舒然
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