AI生成圖片有無著作權(quán)？技術(shù)革命下的法律博弈與按用戶貢獻確權(quán)

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 “本文從法律定義、司法實踐與學術(shù)爭議切入，試圖厘清AI生成內(nèi)容的版權(quán)邊界?！?/strong>

來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）

作者：廖明超

目錄

一、法律困境：當“作者”定義遭遇技術(shù)革命

二、司法破局：中美裁判路徑的分野

三、學術(shù)激辯：工具論VS虛無論

四、以“用戶貢獻比例”劃定版權(quán)邊界，明確用戶貢獻主導性作為確權(quán)核心標準

五、AI生成圖片可版權(quán)性的立法建議

六、結(jié)語：在技術(shù)狂潮中重建法律坐標

人工智能繪畫技術(shù)的爆發(fā)式發(fā)展，正在顛覆傳統(tǒng)著作權(quán)法的邏輯體系。從Midjourney到Stable Diffusion，用戶僅需輸入文字指令即可生成精美圖片，但由此引發(fā)的法律爭議卻日益尖銳：這些圖片是否構(gòu)成“作品”？用戶能否主張版權(quán)？本文從法律定義、司法實踐與學術(shù)爭議切入，試圖厘清AI生成內(nèi)容的版權(quán)邊界。

一、法律困境：當“作者”定義遭遇技術(shù)革命

依據(jù)《中華人民共和國著作權(quán)法》，“作者”被限定為“創(chuàng)作作品的自然人”及視為作者的法人或者非法人組織，而“創(chuàng)作”的核心在于人類直接產(chǎn)生作品的智力貢獻。然而在AI繪畫場景中，用戶與生成結(jié)果的關(guān)系變得模糊——究竟是用戶在創(chuàng)作，還是算法在創(chuàng)作？

1. 獨創(chuàng)性標準的撕裂

法律要求作品必須具備“獨創(chuàng)性”（獨立完成+最低創(chuàng)造性）。傳統(tǒng)理論認為，AI生成內(nèi)容本質(zhì)是算法對海量數(shù)據(jù)的概率性重組，缺乏人類“思想情感的表達”。但反對者指出：當用戶通過多次提示詞迭代、參數(shù)微調(diào)（如構(gòu)圖比例、光影參數(shù)）干預生成過程時，其投入的智力已接近傳統(tǒng)藝術(shù)家對工具的使用（如使用Photoshop創(chuàng)作）。

2. 權(quán)利主體的真空地帶

若否認用戶版權(quán)，則AI生成圖片可能淪為“法律棄兒”——開發(fā)者未參與具體創(chuàng)作，AI系統(tǒng)無法成為權(quán)利主體，用戶又因“貢獻不足”被排除在外。這種真空狀態(tài)將導致大量數(shù)字資產(chǎn)陷入權(quán)屬混亂，阻礙文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

二、司法破局：中美裁判路徑的分野

全球司法機關(guān)正通過個案裁判探索規(guī)則，中國與美國的實踐差異尤其值得關(guān)注。

1. 中國：承認“過程性貢獻”的漸進保護

北京互聯(lián)網(wǎng)法院AI繪畫侵權(quán)國內(nèi)第一案（2023）：用戶使用AI生成古風人物圖片后被他人盜用，法院首次認定“提示詞設(shè)計構(gòu)成智力勞動”，判令侵權(quán)方賠償500元。盡管未明確賦予完整著作權(quán)，但開啟了保護先河。

武漢東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)人民法院AI生成圖被侵權(quán)案（2025）：用戶在生成圖片后，通過局部修圖軟件調(diào)整細節(jié)并添加署名水印。法院判決該圖片構(gòu)成美術(shù)作品，特別強調(diào)“用戶對人物姿態(tài)、服飾紋樣的描述占畫面表達70%以上，構(gòu)成創(chuàng)造性主導”。

2. 美國：堅守“人類主導性”的嚴格門檻

《太空歌劇院》案（2023）：藝術(shù)家Jason Allen使用Midjourney生成的畫作在美國版權(quán)局申請登記被拒，理由是其無法區(qū)分“人類創(chuàng)意與AI隨機輸出的比例”。

核心立場：美國判例強調(diào)“人類必須主導表達形式的形成”。若生成過程存在算法黑箱（用戶無法預測輸出結(jié)果），則否認版權(quán)保護。

3. 中美裁判路徑的分野本質(zhì)

中國更關(guān)注“投入過程的創(chuàng)造性”，美國則聚焦“輸出結(jié)果的可控性”。這種差異折射出法律體系對技術(shù)沖擊的不同應對策略。

三、學術(shù)激辯：工具論VS虛無論

學界圍繞AI生成內(nèi)容的法律地位形成兩大陣營：

1. 工具論支持派

核心觀點：AI與畫筆、相機無本質(zhì)區(qū)別。當用戶通過具體提示詞（如“賽博朋克風格，75%寫實+25%抽象，左側(cè)逆光視角”）引導創(chuàng)作時，已實現(xiàn)“思想到表達的轉(zhuǎn)化”（李偉民，2024）。 產(chǎn)業(yè)論證：賦予版權(quán)可激勵用戶投入創(chuàng)作，推動AI技術(shù)商業(yè)化應用。據(jù)統(tǒng)計，2023年中國AI繪畫市場規(guī)模已達47億元，法律保護缺位將導致交易成本激增。

2. 權(quán)利虛無派

獨創(chuàng)性批判：多數(shù)用戶僅輸入“一位美麗的女子”等簡單指令，生成結(jié)果具有高度隨機性，不符合“最低創(chuàng)造性”標準（游云庭，2023）。  

產(chǎn)業(yè)論證：若對AI生成內(nèi)容普遍賦權(quán)，可能導致“版權(quán)荒漠化”——每天數(shù)十億張AI圖片自動獲得保護，最終癱瘓版權(quán)登記與維權(quán)體系。

四、以“用戶貢獻比例”劃定版權(quán)邊界，明確用戶貢獻主導性作為確權(quán)核心標準

面對AI的迅猛發(fā)展對現(xiàn)有著作權(quán)法體系的沖擊，筆者提出“用戶貢獻比例標準”，即將貢獻比例作為判斷用戶能否就AI生成內(nèi)容擁有版權(quán)的標準。具體而言，若圖片的獨創(chuàng)性表達主要由用戶貢獻，則用戶可成為著作權(quán)人。換言之，當用戶對生成圖片的具體表達元素（如人物動作、色彩搭配、構(gòu)圖邏輯）具有一定控制力，且其貢獻比例大于AI算法的隨機性影響時，可承認其著作權(quán)。反之，若AI算法隨機性占據(jù)主導，則排除版權(quán)保護。比如，通過提示詞等與畫面元素的映射分析，對用戶貢獻比例量化、評估，如果貢獻比例超過50%即可確認用戶擁有版權(quán)。

第一：AI原始生成或者主要由ai生成的圖片，用戶沒有貢獻或者貢獻比例低，排除版權(quán)。比如用戶輸入“山水畫”等基礎(chǔ)指令，直接使用AI首次輸出結(jié)果。排除的理由在于，此時生成內(nèi)容由算法隨機性主導，用戶缺乏對畫面細節(jié)（如山脈走向、樹木形態(tài)）的實質(zhì)性控制，用戶貢獻比例低于50%，不符合獨創(chuàng)性要求。  

第二：用戶深度介入AI生成或者對AI生成內(nèi)容再創(chuàng)作，貢獻比例高，可賦予版權(quán)。

用戶深度介入AI生成，比如用戶輸入細節(jié)提示詞、調(diào)整參數(shù)、篩選結(jié)果等，用戶對作品的創(chuàng)作做出了主要貢獻?；蛘哂脩魧I生成內(nèi)容進行實質(zhì)性再創(chuàng)作，用戶貢獻比例超過50%，此時整體作品可視為“用戶智力成果”。

比如，用戶通過以下行為深度介入后得到的圖片，提示詞迭代（如“水墨山水，山體陡峭度70%，云霧濃度調(diào)整為二級”）、參數(shù)調(diào)整（修改風格權(quán)重、分辨率、長寬比）、結(jié)果篩選（從100張輸出中選取3張合成）。這樣深度介入得到的圖片，用戶貢獻比例高，可賦予版權(quán)。

五、AI生成圖片可版權(quán)性的立法建議

引入“貢獻度評估算法”：通過自然語言處理NLP技術(shù)解析提示詞與畫面元素的關(guān)聯(lián)性，結(jié)合參數(shù)調(diào)整次數(shù)、結(jié)果篩選比例等數(shù)據(jù)，量化用戶貢獻值（如“每項有效指令+5%貢獻度”）。  設(shè)定確權(quán)閾值：參考歐盟《人工智能法案》草案，當用戶貢獻度≥50%時認定其享有版權(quán)，否則排除保護。

六、結(jié)語：在技術(shù)狂潮中重建法律坐標

AI生成圖片的版權(quán)問題，本質(zhì)是工業(yè)時代著作權(quán)法對數(shù)字文明的艱難適配。當前司法實踐通過個案衡平暫時緩解沖突，但長遠需構(gòu)建AI版權(quán)特殊規(guī)則：既避免將AI神化為“虛擬作者”，也不應忽視人類在人機協(xié)同中的創(chuàng)造性價值。按貢獻比例確權(quán)標準或可成為破局之鑰——它并非妥協(xié)，而是法律在技術(shù)革命浪潮中保持定力的智慧。  

（原標題：AI生成圖片有無著作權(quán)？技術(shù)革命下的法律博弈與按用戶貢獻確權(quán)）

來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）

作者：廖明超

編輯：IPRdaily辛夷          校對：IPRdaily縱橫君

注：原文鏈接：AI生成圖片有無著作權(quán)？技術(shù)革命下的法律博弈與按用戶貢獻確權(quán)（點擊標題查看原文）

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