內(nèi)容提要

本文分析了AI產(chǎn)業(yè)中開發(fā)者和運(yùn)營者所面臨的知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險，其中主要探討中數(shù)據(jù)采集、算法開發(fā)及生成內(nèi)容運(yùn)營等環(huán)節(jié)的知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險，并提出針對性應(yīng)對策略。在數(shù)據(jù)層面，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的非法抓取與版權(quán)授權(quán)困境成為核心矛盾，混合數(shù)據(jù)源導(dǎo)致的侵權(quán)溯源困難與"算法陰影"現(xiàn)象加劇法律風(fēng)險。開源生態(tài)雖加速技術(shù)迭代，卻潛藏代碼污染、專利糾紛及數(shù)據(jù)集合規(guī)黑洞等隱患，需構(gòu)建防御性專利布局與數(shù)據(jù)溯源機(jī)制。生成內(nèi)容的權(quán)屬爭議則聚焦于版權(quán)歸屬模糊與侵權(quán)判定難題，需通過過程留痕管理與權(quán)屬聲明前置實(shí)現(xiàn)風(fēng)險規(guī)避。本文指出，當(dāng)前法律框架存在責(zé)任邊界模糊、集體授權(quán)機(jī)制缺位等問題，需通過完善立法、強(qiáng)化行業(yè)合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)及推動技術(shù)透明化實(shí)現(xiàn)風(fēng)險防控。

關(guān)鍵詞

人工智能；知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險；訓(xùn)練數(shù)據(jù)；開源生態(tài)；生成內(nèi)容權(quán)屬

一、引言

（一）研究背景

近年來，人工智能技術(shù)如雨后春筍般迅速崛起并廣泛應(yīng)用，正深刻改變著人類社會的生產(chǎn)生活方式。從智能家居到自動駕駛；從醫(yī)療診斷到金融科技，AI技術(shù)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、分析和預(yù)測能力，為各領(lǐng)域帶來了前所未有的效率提升和創(chuàng)新發(fā)展機(jī)遇。然而，伴隨著這些機(jī)遇而來的是，AI開發(fā)者和運(yùn)營者在知識產(chǎn)權(quán)方面，面臨著日益復(fù)雜和嚴(yán)峻的風(fēng)險挑戰(zhàn)。

AI技術(shù)的復(fù)雜性和特殊性，使得知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)在整個AI產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)著至關(guān)重要的地位。一方面，AI開發(fā)過程涉及到大量的數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計和模型訓(xùn)練等環(huán)節(jié)，其中的數(shù)據(jù)、算法和模型等要素都可能成為知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)的導(dǎo)火索。此外，AI產(chǎn)品或服務(wù)在市場運(yùn)營過程中，也面臨著諸多知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險，如競爭對手的不正當(dāng)競爭、技術(shù)侵權(quán)糾紛，使用者不合理利用而導(dǎo)致的侵犯其他主體權(quán)利的情況也會出現(xiàn)，這會讓AI的運(yùn)營者承擔(dān)監(jiān)管不到位而帶來的法律責(zé)任等。

（二）研究意義

在當(dāng)今數(shù)字化時代，AI產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展對于推動科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展具有不可替代的重要作用。深入研究AI開發(fā)者和運(yùn)營者面臨的知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和長遠(yuǎn)的戰(zhàn)略價值。

保護(hù)AI創(chuàng)新成果，激勵開發(fā)者和運(yùn)營者持續(xù)投入研發(fā)資源，推動AI技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級，有助于提升AI產(chǎn)業(yè)的核心競爭力，也能夠給使用AI的人們一本使用白皮書，在合理的范圍內(nèi)使用AI ，讓AI來造福人類，造福社會。通過對知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險的研究和防范，可以為企業(yè)創(chuàng)造一個穩(wěn)定、公平的市場競爭環(huán)境，促進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

同時，明確AI知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險，有助于厘清相關(guān)法律關(guān)系和責(zé)任邊界，完善知識產(chǎn)權(quán)法律法規(guī)和政策體系，為AI產(chǎn)業(yè)的規(guī)范發(fā)展提供有力的法律保障。這對于推動AI技術(shù)在全球范圍內(nèi)的交流與合作，提升全球AI產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展水平，也具有重要的意義。此外，還可以提高公眾對AI知識產(chǎn)權(quán)問題的認(rèn)識和關(guān)注度，增強(qiáng)全社會的知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)意識，營造良好的創(chuàng)新氛圍和知識產(chǎn)權(quán)文化環(huán)境。

（三）研究目的與問題

本研究旨在全面、深入地剖析AI開發(fā)者和運(yùn)營者在知識產(chǎn)權(quán)方面面臨的多種風(fēng)險，探究其風(fēng)險來源、表現(xiàn)形式及潛在影響，進(jìn)而提出針對性的防范與應(yīng)對策略，以期為AI產(chǎn)業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。

為實(shí)現(xiàn)上述研究目的，本研究將重點(diǎn)探討以下問題：AI開發(fā)者和運(yùn)營者在數(shù)據(jù)收集、使用和管理過程中，面臨哪些知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險，應(yīng)采取何種有效的防范與應(yīng)對措施？在算法開發(fā)、創(chuàng)新和應(yīng)用方面，存在哪些知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)隱患，應(yīng)采取何種有效的防范與應(yīng)對措施？市場運(yùn)營中，如何應(yīng)對用戶的不正當(dāng)使用而所得生成物的知識產(chǎn)權(quán)糾紛，應(yīng)采取何種有效的防范與應(yīng)對措施？

通過回答這些問題，本研究期望能夠為AI開發(fā)者和運(yùn)營者在知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)方面提供有益的參考和借鑒，幫助其更好地應(yīng)對知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險挑戰(zhàn)，以利于實(shí)現(xiàn)企業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展和AI產(chǎn)業(yè)的繁榮進(jìn)步。

二、訓(xùn)練數(shù)據(jù)引發(fā)的侵權(quán)風(fēng)險

（一）未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)使用

AI模型的訓(xùn)練需要海量數(shù)據(jù)，其中開發(fā)者訓(xùn)練大模型的語料包括開源語料、商業(yè)語料、以及自采語料。開源語料的問題在于無法保證知識產(chǎn)權(quán)的清潔性，商業(yè)語料是開發(fā)者需要與數(shù)據(jù)提供者簽訂協(xié)議后獲得的內(nèi)容，但獲取全球版權(quán)人的書面授權(quán)在實(shí)踐中幾乎不可行，原因包括權(quán)利人數(shù)量龐大、授權(quán)條款復(fù)雜，以及集體管理組織覆蓋不足①。例如，Stable Diffusion和Midjourney因使用未經(jīng)授權(quán)的圖片訓(xùn)練模型被藝術(shù)家起訴侵權(quán)。（華蓋創(chuàng)意和三名藝術(shù)家起訴Stable Diffusion案件②）

此外，從網(wǎng)絡(luò)抓取數(shù)據(jù)訓(xùn)練大語言模型（LLM）也可能直接構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)，即前文所提到的開源語料無法保證知識產(chǎn)權(quán)的清潔性。網(wǎng)絡(luò)抓取的可能會直接侵權(quán)，從公開網(wǎng)頁抓取數(shù)據(jù)可能違反《反不正當(dāng)競爭法》和《著作權(quán)法》。例如，Reddit等平臺已對OpenAI等企業(yè)的大規(guī)模數(shù)據(jù)爬取行為提出侵權(quán)指控，進(jìn)行集體訴訟，認(rèn)為其構(gòu)成對平臺內(nèi)容生態(tài)的掠奪性利用。

技術(shù)特性加劇風(fēng)險，生成式AI的“算法陰影”現(xiàn)象（即使刪除訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模型仍保留學(xué)習(xí)特征）導(dǎo)致侵權(quán)后果難以消除，而訓(xùn)練數(shù)據(jù)的混合性（多源數(shù)據(jù)融合）使侵權(quán)溯源更加困難。

（二）法律責(zé)任的模糊性

即使開發(fā)者愿意支付合理費(fèi)用，由于缺乏統(tǒng)一授權(quán)機(jī)制和集體管理規(guī)范，談判也容易破裂，全球版權(quán)人的分散性（如文字作品涉及數(shù)百萬的作者）、授權(quán)條款的復(fù)雜性（地域限制、二次開發(fā)限制）導(dǎo)致實(shí)際談判難以完成。版權(quán)方對AI產(chǎn)業(yè)的警惕性也增加了交易難度，尤其是小型開發(fā)者更難與大公司競爭資源。美國已有多個案例顯示，AI開發(fā)者需為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的合法性承擔(dān)潛在訴訟風(fēng)險，稍不注意就會侵犯到數(shù)據(jù)所有者的著作權(quán)，招來訴訟。就像在美國Getty Images對Stability AI的訴訟中，涉及超1200萬張圖片的非法抓取，這里面甚至有出現(xiàn)篡改版權(quán)管理信息的情形③。

集體授權(quán)機(jī)制缺位，音樂、文學(xué)等領(lǐng)域雖有著作權(quán)集體管理組織（如中國音著協(xié)），但其授權(quán)范圍仍未覆蓋AI訓(xùn)練場景。來源于北歐五國著作權(quán)延伸性集體管理制度遂成為北歐諸國版權(quán)法上的一項重要制度④。若這一制度能夠應(yīng)用到AI語料的訓(xùn)練上來，這也會使小型開發(fā)者更容易承擔(dān)分散授權(quán)的成本。

歐盟《人工智能法案》要求訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源透明化并履行版權(quán)聲明義務(wù)，而中國《生成式AI服務(wù)管理暫行辦法》第七條僅原則性禁止“侵害他人知識產(chǎn)權(quán)”，具體細(xì)則尚未明確。在愛奇藝訴Minimax案中，原告主張AI模型對影視片段的“學(xué)習(xí)-生成”構(gòu)成對改編權(quán)的侵害，法院需首次界定“數(shù)據(jù)訓(xùn)練是否產(chǎn)生衍生作品”，判決結(jié)果可能重塑行業(yè)授權(quán)模式。

三、開源生態(tài)的知識產(chǎn)權(quán)隱患

目前在AI領(lǐng)域?qū)儆凇芭眱骸钡匚坏腄eepSeek將其代碼歸于開源使用，開源生態(tài)為AI開發(fā)者提供了高效協(xié)作的技術(shù)土壤，或許這是一種想通過開源來引發(fā)范式革命的想法，技術(shù)民主化能催生出恐怖的生態(tài)裂變速度。但其開放性與共享性也加劇了知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)風(fēng)險的復(fù)雜性。接下來，筆者將從代碼數(shù)據(jù)瑕疵、數(shù)據(jù)集的合規(guī)黑洞、專利糾紛以及應(yīng)對策略等維度進(jìn)行系統(tǒng)性分析，并結(jié)合典型案例與法律實(shí)踐展開論述。

（一）代碼與數(shù)據(jù)瑕疵風(fēng)險：多層級權(quán)利沖突

1. 開源代碼的“污染鏈”隱患

開源社區(qū)中，貢獻(xiàn)者可能無意或故意引入未經(jīng)授權(quán)的代碼片段，形成“污染鏈”。即使遵守開源協(xié)議，開發(fā)者仍需對代碼的知識產(chǎn)權(quán)清潔性承擔(dān)連帶責(zé)任。比如版權(quán)歸屬模糊的發(fā)生，DeepSeek開源模型因未明確標(biāo)注代碼貢獻(xiàn)者的版權(quán)聲明，導(dǎo)致下游用戶面臨侵權(quán)追溯風(fēng)險。

還有可能就是隱性專利侵權(quán)，部分開源代碼可能隱含第三方專利技術(shù)（如算法優(yōu)化模塊），使用者即使遵循GPL協(xié)議，若未獲得專利許可仍構(gòu)成侵權(quán)。所以在此處，處于開發(fā)階段的大模型公司，應(yīng)多加予以注意此類型的風(fēng)險。

2. 數(shù)據(jù)集的“合規(guī)黑洞”

開源數(shù)據(jù)集的使用可能觸發(fā)版權(quán)、隱私權(quán)、數(shù)據(jù)權(quán)三重風(fēng)險：

版權(quán)侵權(quán)上來看，國內(nèi)雖目前無相關(guān)案例，但在英國已經(jīng)有相關(guān)判決，如在Getty Images訴Stability AI案中顯示，從網(wǎng)絡(luò)抓取的訓(xùn)練數(shù)據(jù)若違反Robots協(xié)議或未獲權(quán)利人授權(quán)，可能構(gòu)成不正當(dāng)競爭與著作權(quán)侵權(quán)（目前此案件仍未結(jié)案，法官Joanna Smith認(rèn)為Getty Images集團(tuán)有勝訴前景）。

利用開源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練可能會侵犯隱私權(quán)，因為開源數(shù)據(jù)中若包含未脫敏的個人信息，這可能違反《個人信息保護(hù)法》第73條，導(dǎo)致民事賠償與行政處罰。再者，任意抓取數(shù)據(jù)有產(chǎn)生偏見連帶責(zé)任的可能性，比如抓取有性別歧視、種族偏見的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型，可能因生成歧視性內(nèi)容承擔(dān)社會責(zé)任與法律風(fēng)險。

3. 專利訴訟風(fēng)險：開源生態(tài)的“達(dá)摩克利斯之劍”

（1）貢獻(xiàn)者專利主張

開源協(xié)議中的專利條款（比如Apache 2.0的專利許可）可能因使用者的“反向工程”或“商業(yè)用途”觸發(fā)貢獻(xiàn)者訴訟。例如專利回授條款，部分協(xié)議要求使用者將改進(jìn)技術(shù)的專利權(quán)無償授予社區(qū)，若企業(yè)未履行則可能面臨專利無效風(fēng)險。再者就是專利終止條款，使用者若違反協(xié)議，貢獻(xiàn)者可立即終止專利授權(quán)，導(dǎo)致產(chǎn)品下架。

（2）供應(yīng)鏈攻擊的“暗礁”

開源依賴項若存在未披露的專利漏洞，可能通過供應(yīng)鏈傳導(dǎo)至最終產(chǎn)品的隱蔽性侵權(quán)：Hugging Face模型庫中曾發(fā)現(xiàn)惡意代碼嵌入的Pickle文件，使用者若未審查依賴項，可能連帶承擔(dān)專利侵權(quán)責(zé)任⑤。

4. 應(yīng)對策略：構(gòu)建“防御-合規(guī)-協(xié)同”三位一體機(jī)制

防御性專利布局，其對核心算法申請專利組合，形成技術(shù)護(hù)城河，同時開展FTO（自由實(shí)施分析）排查開源代碼的專利風(fēng)險。

進(jìn)行數(shù)據(jù)合規(guī)審計，建立數(shù)據(jù)溯源機(jī)制，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行版權(quán)清算與匿名化處理（如采用差分隱私技術(shù)）。參加社區(qū)協(xié)同治理，參與Linux基金會等組織推動開源協(xié)議與專利政策的標(biāo)準(zhǔn)化，減少條款沖突（如Open Chain認(rèn)證體系）。有一典型案例是微軟使用“開源+專利交叉許可”模式，將Azure AI服務(wù)與開源社區(qū)深度綁定，既規(guī)避侵權(quán)風(fēng)險又?jǐn)U大技術(shù)影響力，或許可以借鑒此類模式來規(guī)避風(fēng)險⑥。

四、生成內(nèi)容的權(quán)屬與侵權(quán)爭議

(一)版權(quán)歸屬問題

目前國內(nèi)AI生成內(nèi)容（如文本、圖像）的版權(quán)歸屬基本都?xì)w于AI的使用人所有。中國法院在類似案件中判決主要采用“創(chuàng)作工具說”的觀點(diǎn)：例如19年時騰訊訴盈訊案⑦中法院支持AI生成內(nèi)容受著作權(quán)保護(hù)，并認(rèn)為其使用者享有其版權(quán)。比較特別的是菲林案⑧則否定其版權(quán)屬性（這主要是因為原告菲林律所的文章是由威科先行這一法律檢索工具網(wǎng)站中，點(diǎn)擊簡單指令而生成的法律報告，并無個人勞動以及智力成果的凝結(jié)，根本不符合作品定義中的智力成果這一詞。）把視角移到美國，美國版權(quán)局已經(jīng)明確拒絕為純AI生成內(nèi)容登記版權(quán)⑨，要求必須有“人類作者”參與，展開來講就是如果作品是AI作為工具進(jìn)行輔助創(chuàng)作的可以申請版權(quán)的保護(hù)；但僅僅通過指令生成的AI作品無法獲得版權(quán)的保護(hù)，從這點(diǎn)來看我國相對美國來說，對于人工智能生成物的保護(hù)力度更大。

對于國內(nèi)目前對于AI生成內(nèi)容的態(tài)度來講，作為人工智能的生產(chǎn)者、運(yùn)營者來說，我們的策略可以是：首先，過程留痕管理，企業(yè)需建立創(chuàng)作日志系統(tǒng)，完整記錄提示詞修改、參數(shù)調(diào)整及版本迭代過程（如常熟案中用戶協(xié)議與操作日志得到來了司法采信⑩）。其次，權(quán)屬聲明前置，在用戶協(xié)議中明確AI工具的“輔助工具”地位，對用戶盡到提示義務(wù)，讓用戶能夠明白其應(yīng)該合理運(yùn)用AI工具，其得到作品的版權(quán)歸其自身所有。

(二)輸出內(nèi)容侵權(quán)風(fēng)險

AI生成物可能因過度借鑒訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的受保護(hù)作品而侵犯這些作品的著作權(quán)。例如，ChatGPT生成的文本若與訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的文章實(shí)質(zhì)性相似，可能侵犯原作者的復(fù)制權(quán)或改編權(quán)。但證明AI接觸過特定原作品存在技術(shù)困難，也增加了開發(fā)者和運(yùn)營者維權(quán)的復(fù)雜程度。

1. 侵權(quán)類型化分析

首先是直接復(fù)制風(fēng)險，AI生成物與訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的受保護(hù)作品構(gòu)成實(shí)質(zhì)性相似。比如在圖片領(lǐng)域之中，廣州互聯(lián)網(wǎng)法院“奧特曼案”中，AI生成的繪畫形象與原作奧特曼構(gòu)成近似，判賠金額覆蓋商業(yè)使用獲利。目前在文本領(lǐng)域，國內(nèi)雖暫無相關(guān)人工智能生成的文字作品侵權(quán)案件，但筆者認(rèn)為人工智能生成文本的侵權(quán)可能性比較大，人工智能的生產(chǎn)者運(yùn)營者也應(yīng)該提前部署規(guī)劃，做好相關(guān)合規(guī)工作。

接下來繼續(xù)來看“奧特曼”案的判決，本案中作為AI的經(jīng)營者，它的問題在于:第一，投訴舉報機(jī)制的欠缺。根據(jù)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》第十五條規(guī)定：“提供者應(yīng)當(dāng)建立健全投訴、舉報機(jī)制，設(shè)置便捷的投訴、舉報入口，公布處理流程和反饋時限，及時受理、處理公眾投訴舉報并反饋處理結(jié)果?！倍景钢斜桓娼?jīng)營的Tab網(wǎng)站并未建立相關(guān)投訴舉報機(jī)制。第二，潛在風(fēng)險提示的欠缺。《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》第四條規(guī)定：“提供和使用生成式人工智能服務(wù)，應(yīng)當(dāng)遵守法律、行政法規(guī)，尊重社會公德和倫理道德，遵守以下規(guī)定：……（三）尊重知識產(chǎn)權(quán)、商業(yè)道德，保守商業(yè)秘密，不得利用算法、數(shù)據(jù)、平臺等優(yōu)勢，實(shí)施壟斷和不正當(dāng)競爭行為；……（五）基于服務(wù)類型特點(diǎn)，采取有效措施，提升生成式人工智能服務(wù)的透明度，提高生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和可靠性。”本案中，AI經(jīng)營者未以服務(wù)協(xié)議等方式提示用戶不得侵害他人著作權(quán)。而與一般的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)存在顯著區(qū)別的是，一般而言，用戶在使用生成式人工智能服務(wù)時，對他人特別是著作權(quán)人的潛在侵權(quán)風(fēng)險缺乏明確認(rèn)知，因此生成式人工智能服務(wù)提供者有義務(wù)對用戶進(jìn)行提示，這其中就包括用戶不能利用其服務(wù)侵犯他人著作權(quán)。 第三，顯著標(biāo)識的欠缺?！渡墒饺斯ぶ悄芊?wù)管理暫行辦法》第十二條規(guī)定、《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》第十七條規(guī)定生成式人工智能服務(wù)提供者在生成物可能導(dǎo)致公眾混淆或者誤認(rèn)的情況下，有義務(wù)對其提供的生成物進(jìn)行顯著標(biāo)識。經(jīng)標(biāo)識后，有關(guān)權(quán)利人能夠明確認(rèn)識到生成物系由人工智能生成，進(jìn)而采取更具針對性和有效的維權(quán)措施，更好地保護(hù)其利益?。

上述一案中被告未盡到上述注意義務(wù)，主觀上存在過錯，因此應(yīng)對侵權(quán)行為承擔(dān)相應(yīng)的賠償責(zé)任。所以筆者建議相關(guān)人工智能的生產(chǎn)者、經(jīng)營者應(yīng)該重視設(shè)立相關(guān)機(jī)制，保護(hù)用戶，保護(hù)其他作者的著作權(quán)，更是保護(hù)好自己。

隱性改編風(fēng)險：AI對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的二次創(chuàng)作可能侵犯改編權(quán)。如Stable Diffusion生成的插畫若保留原作的構(gòu)圖框架與色彩風(fēng)格，即使元素替換仍可能被認(rèn)定為衍生作品。

2. 技術(shù)性抗辯與合規(guī)難點(diǎn)

“接觸+實(shí)質(zhì)性相似”原則的適用困境：訓(xùn)練數(shù)據(jù)的非公開性導(dǎo)致權(quán)利人難以證明AI接觸過特定作品（如Getty Images訴Stability AI案中，原告需通過算法逆向工程證明數(shù)據(jù)來源）。黑箱模型難以追溯生成路徑，司法實(shí)踐中多采用“高度相似推定接觸”（如“奧特曼案”中法院未要求原告提供完整訓(xùn)練數(shù)據(jù)證據(jù)鏈）。

進(jìn)行數(shù)據(jù)源合規(guī)審查，優(yōu)先使用開源協(xié)議明確授權(quán)的數(shù)據(jù)集（如CC-BY-NC），避免使用未經(jīng)清洗的網(wǎng)絡(luò)爬取數(shù)據(jù)，這種情況極易招來訴訟。建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)溯源機(jī)制，對高價值版權(quán)內(nèi)容（如文學(xué)名著、商業(yè)圖片）實(shí)施“白名單”過濾。建立侵權(quán)預(yù)警系統(tǒng)，部署AI輸出比對工具（如Copyscape等文本抄襲檢測工具、TinEye等反向圖片搜索工具），自動篩查生成內(nèi)容與既有作品的相似度閾值。也可以參考抖音的模式，對疑似侵權(quán)內(nèi)容添加“AI生成警示標(biāo)簽”，以提示人工智能的使用者不應(yīng)用于商業(yè)用途，盡到經(jīng)營者的提示義務(wù)。

五 、結(jié)語

人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展正深刻重構(gòu)全球創(chuàng)新生態(tài)與產(chǎn)業(yè)格局，但隨之而來的知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險已成為制約AI產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。本研究通過分析發(fā)現(xiàn)，AI開發(fā)者和運(yùn)營者面臨的知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險呈現(xiàn)多維度、跨法域、技術(shù)性強(qiáng)的特征：從訓(xùn)練數(shù)據(jù)的授權(quán)困境到開源生態(tài)的權(quán)屬瑕疵，從生成內(nèi)容的版權(quán)爭議到專利侵權(quán)的隱蔽傳導(dǎo)，每一環(huán)節(jié)均可能觸發(fā)法律糾紛并阻礙技術(shù)創(chuàng)新。這些風(fēng)險不僅源于技術(shù)特性與法律規(guī)制的錯位，更反映出全球知識產(chǎn)權(quán)治理體系在應(yīng)對AI革命時的滯后性。

研究進(jìn)一步揭示，化解AI知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險需構(gòu)建“技術(shù)-法律-產(chǎn)業(yè)”協(xié)同治理框架：技術(shù)上，應(yīng)推動數(shù)據(jù)溯源、算法透明化與版權(quán)標(biāo)記技術(shù)的研發(fā)，降低侵權(quán)風(fēng)險的可溯性障礙；法律上，需完善集體授權(quán)機(jī)制、明確衍生作品認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，并通過司法判例引導(dǎo)責(zé)任邊界的厘清；產(chǎn)業(yè)層面，則需建立全鏈條合規(guī)體系，強(qiáng)化開源社區(qū)治理與行業(yè)自律，同時探索“防御性專利+交叉許可”等新型商業(yè)模式。值得關(guān)注的是，全球監(jiān)管差異帶來的合規(guī)成本攀升，要求企業(yè)必須建立動態(tài)風(fēng)險評估機(jī)制，在技術(shù)創(chuàng)新與法律遵從之間尋求平衡。

注釋

① 全國網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會：《生成式人工智能服務(wù)安全基本要求》，2024-02-29：第2頁。

② 參見https://casetext.com/case/andersen-v-stability-ai-ltd。

③ 參見https://www.vossius.eu/fileadmin/news_docs/Getty_Images_v_Stability_AI_Ltd.pdf。

④ 孫新強(qiáng),姜榮：《著作權(quán)延伸性集體管理制度的中國化構(gòu)建——以比較法為視角》，《法學(xué)雜志》,2018年,第39期:第34頁。

⑤ 參見https://mp.weixin.qq.com/s/y1ic03Uxx2jm2NXlvLZSZA。

⑥ 參見https://mp.weixin.qq.com/s/p4epUxwOeuPR9mCqkBn5vw。

⑦ 參見廣東省深圳市南山區(qū)人民法院(2019)粵0305民初14010號民事判決書

⑧ 參見北京知識產(chǎn)權(quán)法院(2019)京73民終2030號

⑨ 參見https://copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf。

⑩ 參見江蘇省常熟市人民法院(2024)蘇0581民初6697號民事判決書

? 參見廣州互聯(lián)網(wǎng)法院(2024)粵0192民初113號民事判決書