內(nèi)容提要 生成式人工智能技術(shù)在賦能AIGC新業(yè)態(tài)發(fā)展的同時，面臨著AIGC可版權(quán)性認(rèn)定與版權(quán)侵權(quán)責(zé)任歸結(jié)的制度適用難題。我國司法試圖以“提示工程”和合理注意義務(wù)的解釋性適用來破解以上困境，卻因“法教義學(xué)”的理論局限而引起學(xué)理爭議。究其根本原因在于現(xiàn)有制度標(biāo)準(zhǔn)缺少AIGC技術(shù)邏輯下的適度延伸。以“人機(jī)合作”理念為基礎(chǔ)，構(gòu)造AIGC語料來源的可追溯義務(wù)，能夠發(fā)揮制度標(biāo)準(zhǔn)延伸及制度銜接中的法律效用，搭建人類貢獻(xiàn)與獨創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)之間的對接渠道，同時完成AIGC產(chǎn)業(yè)鏈條中的侵權(quán)語料來源追溯，最終破解AIGC新業(yè)態(tài)在版權(quán)保護(hù)項下面臨的無序化困境。

關(guān)鍵詞 AIGC平臺 語料來源可追溯 人機(jī)合作 制度銜接

蔡琳，西北工業(yè)大學(xué)公共政策與管理學(xué)院教授

本文為國家社會科學(xué)基金項目“中國話語體系下算法的法律規(guī)制研究”（19XFX001）、陜西省社會科學(xué)基金項目“人工智能生成內(nèi)容的著作權(quán)權(quán)屬設(shè)置路徑研究”（2024FS08）的階段性成果。

一、問題的提出

生成式人工智能（AIGC）在“提示工程”的人機(jī)交互下利用語料進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)造。語料的來源途徑多樣，包括訓(xùn)練語料庫、用戶輸入以及開放域網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取等。AIGC的人機(jī)交互構(gòu)建了全新的人機(jī)關(guān)系。交互性將人機(jī)合作中的貢獻(xiàn)來源高度擬合，容易產(chǎn)生“伊莉莎效應(yīng)”（Eliza effect），使算法貢獻(xiàn)在內(nèi)容生成中的作用被無限放大。AIGC生成內(nèi)容的外在表達(dá)形式也具有來自類人情感的可能性，因此美國計算機(jī)奧林匹克競賽（USA Computing Olympiad， USCO）認(rèn)為生成內(nèi)容是機(jī)器自主創(chuàng)作的產(chǎn)物，人類需要通過證明其創(chuàng)造性貢獻(xiàn)才能獲得版權(quán)保護(hù)[1]。版權(quán)自動化取得的穩(wěn)定性，因“提示工程”的人類貢獻(xiàn)屬性不明在AIGC中面臨前所未有的挑戰(zhàn)。“提示工程”又稱為“提示詞工程”，是AIGC中的重要環(huán)節(jié)，其為自然語言處理系統(tǒng)提供語料選擇與加工依據(jù)，包括提示詞輸入、參數(shù)調(diào)整、模型優(yōu)化等。然而，正是“提示工程”看似簡易的外在，加深了人類貢獻(xiàn)與AIGC作品之間邏輯鏈條的裂隙。

人類不但需要證明自身在AIGC中的創(chuàng)造性貢獻(xiàn)，還需要以法律的形式對貢獻(xiàn)予以定性，這無疑是一件難乎其難的事情。傳統(tǒng)創(chuàng)作行為中包含的思想和表達(dá)與肢體活動融為一體，創(chuàng)作結(jié)果與人類貢獻(xiàn)之間的銜接性渾然天成，公理的認(rèn)知無需邏輯的印證。而AIGC領(lǐng)域的復(fù)雜的人機(jī)交互過程和深度學(xué)習(xí)與開放域數(shù)據(jù)獲取等，使人類難以通過直接的邏輯關(guān)系抽象認(rèn)定“提示工程”與生成內(nèi)容的對應(yīng)性貢獻(xiàn)關(guān)系。雖然有學(xué)者提出以“提示工程”的回合頻次來判定人類貢獻(xiàn)[1]，但現(xiàn)實中單次的“提示工程”可能因為內(nèi)容豐富而創(chuàng)造作品的“獨”，多次的“提示工程”也可能因表述的偏差與簡陋而欠缺對作品“獨”的貢獻(xiàn)度，因而無法實踐。對AIGC中的人類貢獻(xiàn)的證明，只能通過深入創(chuàng)作的技術(shù)邏輯中進(jìn)行個案判定。剖析人機(jī)交互中的貢獻(xiàn)邏輯，并非對算法層的代碼進(jìn)行逐一解讀，其核心是追溯AIGC作品與語料來源之間的關(guān)系，通過分析語料來源與AIGC作品表達(dá)無直接對應(yīng)關(guān)系來反推創(chuàng)作貢獻(xiàn)來源于人類。同時，也可以追溯那些與生俱來便帶有侵權(quán)“基因”的AIGC生成物所侵犯的語料作品的歸屬及來源，以界定責(zé)任承擔(dān)。

因此，語料來源的可追溯是AIGC版權(quán)判定、版權(quán)穩(wěn)定性乃至版權(quán)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要前提。通過區(qū)塊鏈、數(shù)字水印等方式，使特定AIGC作品在各生成環(huán)節(jié)中使用的語料可以被記錄與查詢，并追溯至語料訓(xùn)練階段。這一義務(wù)在內(nèi)容上雖然已被行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)作為技術(shù)要求，然而AIGC語料來源的可追溯卻沒有法律上的義務(wù)設(shè)定，即便是AIGC平臺自行提供的語料來源追溯功能，也無法被標(biāo)準(zhǔn)化地用于法律認(rèn)定。用戶只能困于自身貢獻(xiàn)的自證“陷阱”中，面對AIGC侵權(quán)時也無法追溯全部侵權(quán)責(zé)任人。因此，通過法律手段規(guī)定AIGC語料來源的可追溯義務(wù)，對于AIGC新業(yè)態(tài)發(fā)展來說勢在必行。

二、AIGC語料來源可追溯義務(wù)設(shè)定的利益平衡與博弈

人機(jī)合作已成為AIGC場景下不可避免的選擇，作為防止陷入“人類合作之謎”的替代性方案，其具有廣泛的市場前景。因此，對AIGC著作權(quán)問題的審視應(yīng)以人機(jī)合作為視角，解決其與現(xiàn)有“作者-作品”法律范式以及侵權(quán)責(zé)任歸結(jié)方式之間的沖突。最便捷的途徑是設(shè)立AIGC語料來源的可追溯義務(wù)。語料來源的可追溯義務(wù)是一種法律施加于私主體的強(qiáng)制性義務(wù)，充分的道德機(jī)理和倫理依據(jù)是義務(wù)設(shè)定合乎理性的基本要求。AIGC語料來源的義務(wù)設(shè)定也需要更強(qiáng)的法律說理加以證成。

1. AIGC服務(wù)提供者與用戶、版權(quán)人之間的利益平衡

世界知識產(chǎn)權(quán)組織于2024年2月發(fā)布了《生成式人工智能：知識產(chǎn)權(quán)導(dǎo)航》，提出“記錄留存”的建議措施，包括記錄人工智能工具的訓(xùn)練過程、保留用戶提示記錄、記錄人類在創(chuàng)作過程中的作用[2]。我國也出臺了《生成式人工智能服務(wù)安全基本要求》等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)文件，提出“語料來源可追溯”的明確要求[3]。這充分展現(xiàn)了語料來源可追溯的規(guī)則化趨勢。部分大型網(wǎng)絡(luò)平臺也已經(jīng)開始“語料來源可追溯”的技術(shù)服務(wù)探索，主要包括區(qū)塊鏈存證追溯和數(shù)字水印嵌入追溯[4]兩種模式。前者如視覺中國與聯(lián)合信任開展的AIGC可信時間戳溯源和存證技術(shù)，被稱為“AIGC-PAS”[5]；后者如北京騰瑞云文化科技有限公司的AIGC數(shù)字水印溯源技術(shù)。此外，騰訊云數(shù)據(jù)萬象、商湯科技等公司也相繼開啟了AIGC溯源的技術(shù)嘗試。這些事例說明了AIGC溯源在技術(shù)上的可實現(xiàn)性，只要打通技術(shù)上的可實現(xiàn)與法律上的可強(qiáng)制之間的通道，便可為義務(wù)的設(shè)定提供依據(jù)。

AIGC內(nèi)容的生成，通常會涉及AIGC服務(wù)提供者（平臺）、用戶以及語料作品版權(quán)人之間的利益平衡?；凇笆找?成本”“風(fēng)險-承擔(dān)”的理論考量，無論是基于科斯定理談判達(dá)成的最有效率的安排，還是基于法律原理的基本邏輯，AIGC服務(wù)提供者都應(yīng)當(dāng)履行溯源義務(wù)[1]。

AIGC平臺作為生成服務(wù)的提供者，要保證AIGC語料內(nèi)容不存在版權(quán)問題，理應(yīng)承擔(dān)知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保義務(wù)和合理注意義務(wù)。AIGC平臺提供的服務(wù)融合了允許使用機(jī)器貢獻(xiàn)和生成輸出數(shù)字產(chǎn)品兩個方面，并以此獲得收益，因此AIGC服務(wù)提供者應(yīng)在AIGC交易中承擔(dān)知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保責(zé)任。根據(jù)瑕疵擔(dān)保責(zé)任的一般原理，AIGC平臺作為交易方，有義務(wù)保證相對人從其平臺服務(wù)中獲得的財產(chǎn)或權(quán)利無瑕疵。無論是傳統(tǒng)的有體物財產(chǎn)還是新型的數(shù)字財產(chǎn)都應(yīng)遵循這一原理。同時，合理注意義務(wù)也要求其在“通知-刪除”和“紅旗原則”范圍內(nèi)保障著作權(quán)。AIGC平臺要在法律效果上達(dá)到這兩項基本義務(wù)的要求：第一，應(yīng)保障用戶在“提示工程”非侵權(quán)的前提下，生成的AIGC作品不屬于侵權(quán)的范疇；第二，基于服務(wù)相對主體對數(shù)字產(chǎn)品知識產(chǎn)權(quán)穩(wěn)定性的知情需求，應(yīng)保障機(jī)器貢獻(xiàn)與貢獻(xiàn)語料來源的透明可解釋性。這也是AIGC平臺通過機(jī)器貢獻(xiàn)獲得收益，理應(yīng)付出的成本代價。不侵權(quán)和透明可釋實現(xiàn)的基本前提便是語料來源的可追溯。

隨著生成式人工智能技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用，版權(quán)風(fēng)險就像懸在AIGC新業(yè)態(tài)頭頂上的“達(dá)摩克利斯之劍”，成為制約該業(yè)態(tài)發(fā)展的關(guān)鍵因素。從“風(fēng)險-承擔(dān)”的理論角度來考量，“侵權(quán)人的危險控制力往往大于受害人對危險的控制力”[2]。AIGC新業(yè)態(tài)從業(yè)態(tài)邏輯上便存在版權(quán)侵權(quán)的原始性風(fēng)險，迄今為止，OpenAI公司因此遭遇了至少五起作者集體訴訟[3]。AIGC服務(wù)提供者是風(fēng)險的制造者，理應(yīng)承擔(dān)商業(yè)逐利過程中的負(fù)面影響。如果這種風(fēng)險不是由平臺承擔(dān)而是轉(zhuǎn)嫁給用戶，不但與法理的精神邏輯相悖，還勢必會影響AIGC業(yè)態(tài)的社會受眾，最終影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展。AIGC平臺兼具風(fēng)險制造者與經(jīng)濟(jì)受益者的雙重身份，無疑有理由也有技術(shù)能力和守法動力承擔(dān)語料來源可追溯的義務(wù)與責(zé)任。

2. AIGC服務(wù)提供者之間的利益博弈與均衡

AIGC新業(yè)態(tài)涉及的法律關(guān)系主體除了用戶、語料版權(quán)人，最主要的就是AIGC平臺，其包括所有在AIGC商業(yè)應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈中提供生成服務(wù)的主體，例如上游的大模型服務(wù)提供者、中游的生成式AI服務(wù)提供者，用戶則處于商業(yè)鏈中的下游。需要說明的是，有些平臺可能既是上游平臺也是中游平臺，例如OpenAI、Microsoft、Google。AIGC服務(wù)提供者之間也存在著鏈條定位與功能的區(qū)分。這種上下游的關(guān)系，極易將AIGC的版權(quán)侵權(quán)風(fēng)險從源頭層層擴(kuò)張并傳遞，同時加大了人類貢獻(xiàn)與機(jī)器貢獻(xiàn)的區(qū)分難度。鑒于此，位于產(chǎn)業(yè)鏈中游的生成式AI服務(wù)提供者，除了自身所做的算法調(diào)試及自身供給語料的知識產(chǎn)權(quán)安全可以得到保障之外，與其他用戶一樣處于黑箱和不透明的境地。中游的AIGC平臺無法事前預(yù)知，也無法保證自己提供的生成式AI服務(wù)以及AIGC數(shù)字產(chǎn)品是否會引發(fā)版權(quán)索賠，更無法知曉用戶在其平臺上生成的AIGC數(shù)字產(chǎn)品是否存在因人類貢獻(xiàn)而產(chǎn)生的獨創(chuàng)性。因此，中游平臺可能處于無法向上追溯上游平臺侵權(quán)根源，并無法要求上游平臺披露用戶貢獻(xiàn)與機(jī)器貢獻(xiàn)，同時還需面臨無法真正向下游用戶端提供透明可解釋、瑕疵擔(dān)保與知識產(chǎn)權(quán)安全保障的尷尬境地。這一尷尬境地甚至還有可能被用來作為已盡合理注意義務(wù)的借口，以掩蓋“收益-成本”之間的失衡。

生成式AI服務(wù)提供者可能會因擔(dān)心無法履行索賠及知識產(chǎn)權(quán)保障義務(wù)，而不敢與大模型服務(wù)提供者建立合作關(guān)系，這阻礙了AIGC新業(yè)態(tài)商業(yè)化的進(jìn)一步發(fā)展[1]。中游平臺最有可能突破這種集體均衡的狀態(tài)。2023年6月，Shutterstock率先做出知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保的承諾：如果下游用戶遭受第三方的知識產(chǎn)權(quán)索賠，Shutterstock將為其承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。緊接著Adobe、Microsoft、Google、OpenAI等AIGC巨頭公司，也紛紛在半年內(nèi)宣布進(jìn)行知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保承諾[2]。從快速承諾的事件進(jìn)程來看，Shutterstock公司率先開啟了利益均衡的突破，引發(fā)了“蝴蝶效應(yīng)”。各公司之所以能夠快速完成承諾布局是利益博弈驅(qū)動的結(jié)果。

基于納什均衡理論，對于AIGC平臺來說，利益最大化的方式是通過談判而達(dá)成不提供知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保的合作，進(jìn)而實現(xiàn)整體最優(yōu)的結(jié)果。這樣可以降低AIGC平臺的運(yùn)行成本，將“合理注意”作為無法擔(dān)保的依據(jù)。由于個體理性行為與集體最優(yōu)結(jié)果之間存在矛盾，如果上游公司中任何一家做出瑕疵擔(dān)保，這種“優(yōu)惠條件”便會吸引更多的中游平臺選擇與其合作。基于算法平臺運(yùn)行特性與定制的需求，中游公司不會輕易調(diào)整大模型合作對象，但知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保承諾的“優(yōu)惠條件”，足以推動其完成一次調(diào)整并在一定時期內(nèi)保持穩(wěn)定性。因此，為了爭奪中游平臺的更多合作，上游平臺會基于個體理性行為而選擇作出瑕疵擔(dān)保，且這種優(yōu)惠條件給予越早實現(xiàn)的可能效益就越高。同理，中游平臺給予“優(yōu)惠條件”在吸引用戶方面同樣有效，這一點從Shutterstock對自身網(wǎng)站中使用的AI Design Assistant的知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保中可以看出。正如美國法官漢德主張的，“要求相關(guān)主體采取侵權(quán)預(yù)防措施才具有經(jīng)濟(jì)理性”[3]。這也解釋了為什么Shutterstock之后Adobe、Microsoft、Google、OpenAI等平臺紛紛效仿。然而各平臺結(jié)合自身的技術(shù)實力與目標(biāo)所實施的擔(dān)保范圍、內(nèi)容和程度不盡相同，平臺自生自發(fā)的秩序之間存在競爭關(guān)系。競爭利益與“囚徒困境”使主體不斷突破集體最優(yōu)選擇，進(jìn)而追求個體理性行為的最大化。算法技術(shù)與秩序的雙重屬性，使得新一輪的不正當(dāng)競爭不再是單純的價格競爭，也有可能轉(zhuǎn)型為技術(shù)秩序的競爭。AIGC平臺更愿意通過法律對秩序的標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)定來預(yù)防此類事件的發(fā)生。特別是在法律對AIGC平臺的知識產(chǎn)權(quán)保障義務(wù)尚未厘清的情況下，語料溯源的技術(shù)成本與技術(shù)秩序相比，已不再是AIGC平臺的過分負(fù)擔(dān)。

可以說，語料來源可溯源義務(wù)的法律化設(shè)定主要基于“收益-成本”“風(fēng)險-承擔(dān)”以及利益博弈和均衡原則，不會過分加重AIGC平臺的負(fù)擔(dān)，其是個體理性行為與整體效益平衡下的有效方案，也具有合乎法益人情的道德性基礎(chǔ)。技術(shù)能力、成本的可實現(xiàn)與法律機(jī)理的可強(qiáng)制之間形成對接之勢。

三、AIGC語料來源可追溯義務(wù)的法律效用

雖然國外的AIGC平臺紛紛開展了知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保承諾的實踐嘗試，知識產(chǎn)權(quán)的瑕疵擔(dān)保義務(wù)也從法理上為強(qiáng)制語料來源可追溯提供了邏輯證成，但需要強(qiáng)調(diào)的是，無論是現(xiàn)有的知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保方式還是合理注意義務(wù)，都不能涵蓋或替代語料來源可追溯義務(wù)。對應(yīng)到AIGC，從上游到下游層層開展的知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保，面對AIGC任一環(huán)節(jié)均存在的侵權(quán)風(fēng)險，在什么條件下啟動瑕疵擔(dān)保責(zé)任，需要深入到更為具體的AIGC平臺義務(wù)中進(jìn)行界定。而知識產(chǎn)權(quán)的合理注意義務(wù)，更是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者侵權(quán)責(zé)任制度項下隱含的義務(wù)，是“通知-刪除”與“紅旗原則”評判后得出的結(jié)果性判定。AIGC產(chǎn)業(yè)鏈條中的風(fēng)險傳遞性使得侵權(quán)結(jié)果的顯現(xiàn)被延遲，只有通過侵權(quán)語料的來源追溯，才能判定誰有技術(shù)能力并應(yīng)當(dāng)承擔(dān)合理注意義務(wù)。

AIGC語料來源可追溯義務(wù)的法律效用主要體現(xiàn)在兩個方面：第一，AIGC可版權(quán)性個案判定的依據(jù)；第二，AIGC產(chǎn)業(yè)鏈上中下游版權(quán)侵權(quán)責(zé)任歸結(jié)與分擔(dān)的依據(jù)。這兩點效用的實現(xiàn)，均為AIGC語料來源可追溯義務(wù)制度設(shè)定的必要性提供了證成。

1. AIGC可版權(quán)性個案判定的依據(jù)

AIGC雖在無形中降低了作品的創(chuàng)作門檻，但“人機(jī)關(guān)系”完成的共同貢獻(xiàn)使AIGC作品因獨創(chuàng)性貢獻(xiàn)來源的主體不明而備受可版權(quán)性爭議。雖然我國已有司法判例因人類“提示工程”率先承認(rèn)了AIGC的可版權(quán)性[1]，但立法層面上的標(biāo)準(zhǔn)缺失以及國外相左的判例經(jīng)驗，使學(xué)理爭議仍然難以被平息。問題的關(guān)鍵在于，無法判定作品的獨創(chuàng)性究竟是來源于“提示工程”的人類貢獻(xiàn)，還是語料來源的機(jī)器貢獻(xiàn)。美國版權(quán)局要求將人類貢獻(xiàn)度作為具體AIGC可版權(quán)性的核心考量因素，也就是要證明“提示工程”與AIGC獨創(chuàng)性之間有直接關(guān)系[2]。

人類貢獻(xiàn)度的判斷理應(yīng)回歸到個案認(rèn)定中，畢竟AIGC中的機(jī)器貢獻(xiàn)仍然建立在對原始語料特征分析、提取與應(yīng)用中，只不過海量的、更為細(xì)節(jié)化的特征向量儲備，使生成內(nèi)容可以在顯著區(qū)別現(xiàn)有作品的同時滿足人類的需求。因此通過“提示工程”與創(chuàng)作結(jié)果之間的比對來完成人類貢獻(xiàn)的判斷，只需要說明來源語料與作品的“獨”之間沒有直接聯(lián)系，進(jìn)而可以反推人類貢獻(xiàn)與獨創(chuàng)性之間存在因果關(guān)系。這一路徑的實現(xiàn)需要一個強(qiáng)大的前提支撐，即AIGC語料來源的可追溯。

“春風(fēng)送來了溫柔”生成圖片著作權(quán)侵權(quán)案，作為全國“AI文生圖第一案”[3]，其裁判顯然屬于“工具論”理念推導(dǎo)得出的結(jié)果。這也是該判決備受爭議的理論根源。以肯定生成式“人機(jī)合作”為前提，人類貢獻(xiàn)和機(jī)器貢獻(xiàn)都是AIGC作品獨創(chuàng)性的源頭。要區(qū)分人類貢獻(xiàn)與機(jī)器貢獻(xiàn)，首先要證明AIGC存在客觀上的“獨創(chuàng)性”，即AIGC“區(qū)別于現(xiàn)有作品”。除了巧合生成的極特殊情況，AIGC作品來源于機(jī)器對語料的深度學(xué)習(xí)，最有可能復(fù)制、臨摹、拼貼語料作品的內(nèi)容，因此應(yīng)首先從語料相似來判別其是否“區(qū)別于現(xiàn)有作品”。如果經(jīng)判別AIGC作品本身具有獨創(chuàng)性，才有進(jìn)一步追溯獨創(chuàng)性來源的意義。對來源語料的比對，首先需要明確特定AIGC生成中所使用的語料范圍，這就需要確保語料來源的可追溯。

根據(jù)著作權(quán)法的基本理論與司法實踐，源自“額頭冒汗”的最低限度創(chuàng)造性標(biāo)準(zhǔn)，是可版權(quán)性判斷的理論基礎(chǔ)。因此AIGC生成內(nèi)容的特征向量只要足夠充足與細(xì)化，且“提示工程”所指向的數(shù)序化規(guī)則能體現(xiàn)個性化思維，輸出的內(nèi)容便更容易具有獨創(chuàng)性。在人類貢獻(xiàn)的證明方面，如果能夠證明向量特征元素的數(shù)序化組合與表達(dá)，符合“提示工程”包含的個性化獨創(chuàng)思想，便可說明AIGC作品的“獨”來源于人類。但這一點需要通過代碼邏輯與語言邏輯比對來完成，相對較難。況且“提示工程”往往在多回合交互中完成，要梳理分散的“提示工程”綜合表達(dá)的創(chuàng)作思維，更是難上加難。

反之，如果一個AIGC作品與對應(yīng)的原始語料之間存在顯著區(qū)分，并達(dá)到“區(qū)別于現(xiàn)有作品”的程度，則可以推定該AIGC的獨創(chuàng)性來源于人類貢獻(xiàn)。畢竟算法模型自身的數(shù)序規(guī)則，需要在“提示工程”的引導(dǎo)下完成個性化調(diào)整才能發(fā)揮作用，機(jī)器是無法獨立完成語料的選取并利用方案開展設(shè)計的。也就是說，雖然機(jī)器與人類共同完成了“人機(jī)合作”，但“提示工程”是生成方案設(shè)計的主導(dǎo)，決定了語料及向量特征的使用規(guī)則，其占據(jù)主導(dǎo)地位。因此當(dāng)AIGC在結(jié)果上有獨創(chuàng)性，且顯著區(qū)別于語料作品時，這一獨創(chuàng)性應(yīng)歸結(jié)于人類貢獻(xiàn)。這一標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)立與實施都需要一個前提條件，就是AIGC語料來源可追溯。且為了保障追溯過程的完整性和客觀性，需要通過設(shè)定法律義務(wù)的方式對其予以固定。由AIGC平臺來完成語料追溯，可以避免第三方平臺追溯業(yè)務(wù)產(chǎn)業(yè)化而導(dǎo)致的證明力問題，也可以避免第三方因AIGC平臺數(shù)據(jù)公開、授權(quán)范圍限制而導(dǎo)致的追溯真實性問題。

2. AIGC產(chǎn)業(yè)鏈上中下游侵權(quán)責(zé)任歸結(jié)與分擔(dān)的依據(jù)

完整的AIGC產(chǎn)業(yè)鏈包括上、中、下游以及版權(quán)人。上游平臺一般是大模型開發(fā)者，其主要從事AIGC大模型的研發(fā)與訓(xùn)練。模仿與學(xué)習(xí)是“人機(jī)合作”中不可避免的創(chuàng)作邏輯，初始階段便隱含大規(guī)模著作權(quán)侵權(quán)風(fēng)險[1]。語料來源是AIGC生成的前提條件[2]。在訓(xùn)練階段，通常會面臨合法性問題[3]，由于訓(xùn)練語料被轉(zhuǎn)為特征向量，因此，機(jī)器在訓(xùn)練語料學(xué)習(xí)的過程中對同一語料的學(xué)習(xí)維度越多，語料庫數(shù)據(jù)量越龐大，在生成階段出現(xiàn)與語料高度相似作品的可能性就越低。畢竟AIGC的產(chǎn)出“并非基于經(jīng)典函數(shù)的邏輯運(yùn)算，而是帶有一定生成思維的概率性隨機(jī)輸出”[4]，但也存在同一語料向量特征提取較少或整體化提取的情形，這時如果語料庫容量有限，很有可能出現(xiàn)與原始語料作品高度相似的AIGC生成內(nèi)容，即上游環(huán)節(jié)的侵權(quán)之“因”導(dǎo)致下游環(huán)節(jié)的侵權(quán)之“果”。這一點從“全球AIGC平臺著作權(quán)侵權(quán)第一案”[5]中可得到印證。被告雖然不是原告奧特曼作品的語料訓(xùn)練者，但被告通過可編程接口的方式接入第三方服務(wù)系統(tǒng)，在提供服務(wù)過程中生成的圖片與奧特曼作品實質(zhì)性相似。這說明奧特曼作品在生成鏈中以語料方式存在，造成了下游環(huán)節(jié)AIGC生成作品的侵權(quán)。

在產(chǎn)業(yè)鏈中，處于中游環(huán)節(jié)的AIGC平臺大多為接入大模型的商業(yè)化應(yīng)用端。中游平臺使用大模型作為基礎(chǔ)模型，根據(jù)自身的業(yè)態(tài)需求定向開發(fā)特定模態(tài)的生成式算法，為用戶提供生成式AI服務(wù)。在提供服務(wù)的過程中，中游平臺的知識產(chǎn)權(quán)保障主要依賴上游的大模型平臺。全球AIGC平臺侵權(quán)第一案中的被告便屬于中游平臺。該被告不訓(xùn)練數(shù)據(jù)，僅提供定制化的生成算力輸出與應(yīng)用，法院未識別奧特曼作品在生成鏈中的歸屬環(huán)節(jié)，便以被告提供的終端生成服務(wù)結(jié)果侵權(quán)為由，認(rèn)定被告未盡合理注意義務(wù)，這可能會形成法律對中游平臺在知識產(chǎn)權(quán)合理注意義務(wù)履行方面的“強(qiáng)人所難”，甚至?xí)贡浦杏纹脚_實施成本更為高昂的版權(quán)過濾措施來主動避免侵權(quán)，將合理注意義務(wù)異化為過濾義務(wù)。如果法律明確規(guī)定了語料來源可追溯義務(wù)，便可根據(jù)追溯結(jié)果作出更為精準(zhǔn)的責(zé)任分配。

用戶是AIGC產(chǎn)業(yè)鏈中的下游端，通過“提示工程”在中游平臺上生成AIGC作品。用戶在使用AIGC時，也會出現(xiàn)將版權(quán)作品作為語料輸入的情形。由于用戶輸入語料的開放性和不可控性，存在生成作品與語料高度相似的可能。

AIGC產(chǎn)業(yè)鏈的上、中、下游均存在對版權(quán)作品的侵權(quán)風(fēng)險，且這種風(fēng)險具有傳遞性，侵權(quán)產(chǎn)生的不利影響集中反映在AIGC生成物上，影響生成作品的可版權(quán)性，更因算法不透明導(dǎo)致同一鏈條上的多主體侵權(quán)責(zé)任難以歸結(jié)?！昂稳藶樯墒饺斯ぶ悄艿那謾?quán)行為負(fù)責(zé)乃保障受害人權(quán)益、推動技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵所在?！盵1]要對AIGC著作權(quán)侵權(quán)責(zé)任進(jìn)行精準(zhǔn)的法律歸結(jié)，首先要追溯侵權(quán)語料的來源?！敖佑|+實質(zhì)性相似”一直是侵權(quán)判定的標(biāo)準(zhǔn)，判斷涉嫌侵權(quán)作品是否存在“接觸”，需要追溯其是否出現(xiàn)在AIGC生成鏈條上的某一環(huán)[2]。如果全鏈條未使用涉嫌被侵權(quán)的作品，而生成結(jié)果又與版權(quán)作品實質(zhì)性相似，那么可能屬于“巧合生成”的極特殊情形，在法律定性上應(yīng)屬于意外事件。如果該涉嫌被侵權(quán)作品確實被用于生成鏈條上的某一環(huán)，則要通過具體來源環(huán)節(jié)的追溯判定侵權(quán)責(zé)任。如果是中游平臺對下游用戶作出知識產(chǎn)權(quán)瑕疵擔(dān)保承諾的情形，更需要將來源追溯，排除用戶輸入，作為啟動瑕疵擔(dān)保承諾的條件。

可見，判斷AIGC作品與版權(quán)作品之間是否實質(zhì)性相似只是侵權(quán)責(zé)任歸結(jié)的前提。追溯語料來源才是將侵權(quán)主體、侵權(quán)行為與侵權(quán)責(zé)任對應(yīng)聯(lián)系、形成追責(zé)鏈條的關(guān)鍵。這也為侵權(quán)認(rèn)定后的責(zé)任承擔(dān)方式和后續(xù)合理注意義務(wù)承擔(dān)措施提供了判斷依據(jù)。其一，根據(jù)追溯到的侵權(quán)環(huán)節(jié)才能判斷誰應(yīng)當(dāng)刪除并預(yù)防對版權(quán)作品的再次語料化利用；其二，同一平臺上如果再次出現(xiàn)利用被侵權(quán)語料的同類侵權(quán)事件，只有根據(jù)追溯到的侵權(quán)環(huán)節(jié)才能判斷鏈條上的哪個主體應(yīng)被認(rèn)定為侵權(quán)上的明知與故意。進(jìn)一步來說，主觀方面的認(rèn)定也關(guān)系到懲罰性賠償規(guī)則的適用問題。全球AIGC平臺侵權(quán)第一案中，法院因為被告非大模型訓(xùn)練方而未歸結(jié)上游語料訓(xùn)練者對侵權(quán)語料的刪除義務(wù)，追責(zé)的鏈條并未貫通，這就難以避免被告作為中游平臺再次生成侵犯奧特曼作品著作權(quán)的AIGC作品。屆時，被告作為AIGC服務(wù)提供者的主觀狀態(tài)便更難以判定。

四、AIGC語料來源可追溯義務(wù)的制度化

AIGC數(shù)智化創(chuàng)作環(huán)境對著作權(quán)法的挑戰(zhàn)，必然帶來法教義學(xué)視角下的規(guī)則局限。全國各類首案的出現(xiàn)使司法成為面對技術(shù)挑戰(zhàn)的“第一防火墻”。無論是AIGC平臺侵權(quán)第一案還是AI文生圖著作權(quán)被侵權(quán)案，都使法院不得不在規(guī)則主義狹窄的法律解釋空間內(nèi)開展制度適用。制度之間的邏輯不貫通必然成為裁判說理時無法避免的缺陷。例如AI文生圖案中“提示工程”與獨創(chuàng)性邏輯關(guān)系的對應(yīng)，又如AIGC平臺侵權(quán)案，中游平臺避免因上游平臺語料訓(xùn)練而輸出侵權(quán)AIGC的技術(shù)能力與現(xiàn)實可能，“注意義務(wù)”的履行判斷標(biāo)準(zhǔn)是否還停留在“合理”的范圍之內(nèi)？這些學(xué)理爭議，都源自制度創(chuàng)新與新舊協(xié)調(diào)的速度沒有與技術(shù)帶來的銜接性阻礙同步。

回顧并仔細(xì)梳理這些阻礙不難發(fā)現(xiàn)，解決AIGC帶來的新型著作權(quán)法律問題并不需要顛覆現(xiàn)有法律范式，這也是為什么在現(xiàn)有法律范式下，制度適用說理雖然存在不完美卻仍能夠適用的原因。最受挑戰(zhàn)的并不是“自然人創(chuàng)作主體”容納不下“人機(jī)合作”中獨創(chuàng)性來源的區(qū)分需求，也不是“接觸+實質(zhì)性相似”無法追究AIGC的版權(quán)侵權(quán)，而是這些制度在AIGC場景下適用標(biāo)準(zhǔn)的證明鏈條被拉長，需要更多環(huán)節(jié)的事實澄清來輔助判斷標(biāo)準(zhǔn)達(dá)成與否，乃至制度的適用是否可行。這就如同法院認(rèn)定了“提示工程”，但僅憑“提示工程”代表的人類參與并不能達(dá)到AIGC作品獨創(chuàng)性來源于人類的證明標(biāo)準(zhǔn)，致使“作者-作品”之間的邏輯關(guān)系不周延。只要沿著原有的制度路線彌合邏輯裂隙便能解決這一問題。AIGC可版權(quán)性的標(biāo)準(zhǔn)判斷需要比傳統(tǒng)非人機(jī)合作作品更精確。從侵權(quán)責(zé)任的歸結(jié)角度來看，AIGC的版權(quán)侵權(quán)認(rèn)定與責(zé)任承擔(dān)，仍遵循“接觸+實質(zhì)性相似”“非經(jīng)許可”“未合理注意”以及“責(zé)任歸屬于行為主體”的基本判定標(biāo)準(zhǔn)。只是由于AIGC產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)均存在風(fēng)險發(fā)生的可能，且將侵權(quán)“基因”傳遞到終端生成環(huán)節(jié)，因而難以區(qū)分侵權(quán)行為的主體，導(dǎo)致責(zé)任的最終歸結(jié)主體與侵權(quán)結(jié)果的歸屬主體可以發(fā)生分離。因此，AIGC的侵權(quán)責(zé)任歸結(jié)相較于傳統(tǒng)行為人侵權(quán)的責(zé)任歸結(jié)，須延伸判斷標(biāo)準(zhǔn)的證明鏈條，去細(xì)分AIGC侵權(quán)的行為來源主體與結(jié)果歸屬主體，并厘清二者之間的邏輯關(guān)系。

因此，AIGC語料來源可追溯義務(wù)的法律設(shè)定，便是一種法律效用明顯且制度變革成本較小的立法方式。義務(wù)的構(gòu)造須從性質(zhì)界定、履行標(biāo)準(zhǔn)及相關(guān)制度銜接等方面展開。

1. AIGC語料來源可追溯義務(wù)的屬性

AIGC語料來源可追溯義務(wù)的設(shè)定，雖然在一定程度上會加重AIGC平臺的成本負(fù)擔(dān)，但在“風(fēng)險-負(fù)擔(dān)”與“利益—博弈—均衡”的情況下，承擔(dān)AIGC語料來源可追溯義務(wù)，不會超出法律倫理的理性范疇，也不會逾越“法律不能強(qiáng)人所難”的制度邊界。

第一，AIGC語料來源可追溯為強(qiáng)制性義務(wù)。在法律義務(wù)設(shè)定的過程中，有兩種義務(wù)屬性可以選擇：一種是強(qiáng)制性義務(wù)，另一種是倡導(dǎo)性義務(wù)。強(qiáng)制性義務(wù)是要素學(xué)說中“命令”模式下的核心規(guī)則范式，用以表達(dá)法律基于強(qiáng)力做出的迫使性要求，違反強(qiáng)制性義務(wù)通常會引發(fā)法律制裁。倡導(dǎo)性義務(wù)一般不帶有強(qiáng)制性，履行義務(wù)符合法律的相應(yīng)期待，不履行義務(wù)也不會引發(fā)法律制裁。這種義務(wù)的設(shè)定源自法律強(qiáng)制性要求的現(xiàn)實可能性抑或法理性基礎(chǔ)不足。因而對于履行義務(wù)的行為，法律通常會給予一定的獎勵，鼓勵義務(wù)的履行，“提倡和誘導(dǎo)當(dāng)事人采用特定行為模式”[1]是倡導(dǎo)性義務(wù)的理論基礎(chǔ)與本源。由于AIGC語料來源可追溯義務(wù)是利益平衡與協(xié)商下的最佳選擇，且需要承擔(dān)制度適用性判定的延伸與銜接功能，因而須將其在法律上作為強(qiáng)制性義務(wù)來統(tǒng)一適用，如果將其作為倡導(dǎo)性義務(wù)，則無法達(dá)到避免秩序不當(dāng)競爭而帶來的“弱肉強(qiáng)食”的效果。

第二，AIGC語料來源可追溯為私權(quán)相對之義務(wù)。AIGC平臺除了負(fù)有“尊重”“不侵害”知識產(chǎn)權(quán)的義務(wù)，理論上還因其技術(shù)邏輯的自有風(fēng)險而應(yīng)承擔(dān)更高標(biāo)準(zhǔn)的注意義務(wù)。這些都是法律對AIGC平臺知識產(chǎn)權(quán)保障的基本要求。AIGC語料來源的可追溯義務(wù)，作為履行語料知識產(chǎn)權(quán)安全保障的基本措施，以及可版權(quán)性、侵權(quán)責(zé)任歸結(jié)的前提條件，均圍繞知識產(chǎn)權(quán)人的權(quán)利保障而展開，與權(quán)利主體的私權(quán)利益相對。因此AIGC語料來源可追溯為私權(quán)相對之義務(wù)。義務(wù)的不履行造成知識產(chǎn)權(quán)人的追責(zé)困難，應(yīng)該由未盡義務(wù)履行職責(zé)的主體承擔(dān)私權(quán)遭受損害的責(zé)任，如果同一AIGC產(chǎn)業(yè)鏈條上的主體眾多，則這些主體共同承擔(dān)責(zé)任。

2. AIGC語料來源可追溯義務(wù)的內(nèi)容結(jié)構(gòu)

義務(wù)的法律設(shè)定需要明確義務(wù)的承擔(dān)主體、承擔(dān)范圍與責(zé)任承擔(dān)方式。首先，在義務(wù)履行主體方面，無論是基于“收益-成本”的需要，還是基于“風(fēng)險-負(fù)擔(dān)”的考量，AIGC平臺都有理由、有責(zé)任也有技術(shù)能力來承擔(dān)追溯義務(wù)。這一點在利益平衡與博弈的分析中可以得證。但AIGC平臺的類型眾多，存在區(qū)分上游大模型平臺與中游應(yīng)用平臺的問題。那么，語料來源的可追溯義務(wù)是否要進(jìn)一步區(qū)分承擔(dān)主體呢？這一點要結(jié)合義務(wù)設(shè)定的目的來考察。語料來源的可追溯本身是為了在知識產(chǎn)權(quán)保障方面對應(yīng)語料與侵權(quán)結(jié)果之間的關(guān)系，如果僅由上游或者中游平臺來承擔(dān)責(zé)任，則無法實現(xiàn)追溯鏈條的貫通，義務(wù)設(shè)定便失去了意義。因此該義務(wù)的承擔(dān)主體范圍應(yīng)是全部AIGC網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者。

其次，雖然AIGC語料來源可追溯義務(wù)覆蓋所有AIGC服務(wù)提供者，但考慮到不同平臺在追溯能力方面的差異，結(jié)合“分類分級”的治理需求，對于上游與中游平臺合一的情況，應(yīng)要求追溯鏈條的完整性。對于中游平臺接入上游平臺的情況，應(yīng)要求中游平臺追溯語料在應(yīng)用端與生成端中的來源及使用情況，而上游平臺則應(yīng)當(dāng)追溯語料的訓(xùn)練情況，以及向中游平臺的輸出情況。

最后，既然AIGC語料來源可追溯義務(wù)是法定強(qiáng)制性義務(wù)，與私權(quán)相對的義務(wù)，那么就要設(shè)定該義務(wù)不履行時的責(zé)任承擔(dān)規(guī)則。可追溯義務(wù)的特殊性體現(xiàn)在它是一種知識產(chǎn)權(quán)保障的前提性義務(wù)，其作為義務(wù)要求有具體的強(qiáng)制性作為內(nèi)容。但違反該義務(wù)并沒有獨立的責(zé)任，這是因為違反該義務(wù)并不是直接導(dǎo)致侵權(quán)發(fā)生的原因，違反該義務(wù)的損害后果，通常要與非法使用語料的侵權(quán)事實相結(jié)合才能體現(xiàn)。例如，上游平臺在語料訓(xùn)練時侵權(quán)，中游平臺未盡到語料來源的可追溯義務(wù)而導(dǎo)致版權(quán)人無法向上游平臺追索，那么中游平臺因沒有履行追溯義務(wù)而要承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。AIGC語料來源可追溯義務(wù)是實現(xiàn)版權(quán)保障的前提性義務(wù)，因而也是合理注意義務(wù)的前提性義務(wù)，未履行該義務(wù)而要承擔(dān)版權(quán)侵權(quán)責(zé)任，是因為AIGC平臺未盡到合理注意義務(wù)。需要強(qiáng)調(diào)的是，AIGC語料來源可追溯義務(wù)的履行不能證明平臺已經(jīng)盡到合理注意義務(wù)，因為追溯以后還要具體考察平臺是否及時采取必要措施。但作為前提性義務(wù)，該義務(wù)的未履行卻能夠證明平臺未盡合理注意義務(wù)。因為該義務(wù)是侵權(quán)追索的前提，平臺未盡可追溯義務(wù)導(dǎo)致權(quán)利人追索受困，應(yīng)當(dāng)被判定為因未盡合理注意義務(wù)而對權(quán)利人損失承擔(dān)責(zé)任。

3. AIGC語料來源可追溯義務(wù)的制度銜接

AIGC語料來源可追溯義務(wù)，在版權(quán)領(lǐng)域完成AIGC場域下的制度銜接，是該義務(wù)法律效用得以證成的關(guān)鍵。發(fā)揮制度銜接作用也是可追溯義務(wù)設(shè)定中，以較低制度成本推動原有制度規(guī)則適用的關(guān)鍵所在。

第一，AIGC語料來源可追溯義務(wù)與“獨創(chuàng)性”標(biāo)準(zhǔn)的銜接?？勺匪萘x務(wù)的設(shè)定作為AIGC作品可版權(quán)性判斷的延伸路徑，在AIGC可版權(quán)性方面構(gòu)建“獨創(chuàng)性”認(rèn)定的特別規(guī)則。通過語料來源可追溯義務(wù)溯源AIGC生成作品使用的原始語料情況，并將生成作品與原始語料進(jìn)行“實質(zhì)性相似”比對，如果二者存在顯著區(qū)別，則應(yīng)當(dāng)認(rèn)定生成作品為具有“獨創(chuàng)性”且同時推定該“獨創(chuàng)性”來源于人類貢獻(xiàn)。

第二，AIGC語料來源可追溯義務(wù)與侵權(quán)責(zé)任承擔(dān)制度的銜接。通過追溯義務(wù)追溯被侵權(quán)作品在生成鏈中的來源環(huán)節(jié)，如果來源于上游平臺則應(yīng)當(dāng)由上游平臺承擔(dān)責(zé)任，中游平臺要通過證明侵權(quán)語料作品非來源于自身而免責(zé)。如果中游平臺在自身的應(yīng)用模型中，通過抓取、提示詞轉(zhuǎn)語料等方式侵犯著作權(quán)，則由中游平臺承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，上游平臺免責(zé)。如果在追溯鏈中發(fā)現(xiàn)上游平臺和中游平臺均非法使用了被侵權(quán)作品，無論是用于數(shù)據(jù)訓(xùn)練還是用于AIGC生成環(huán)節(jié)，均由二者共同承擔(dān)責(zé)任。如果侵權(quán)發(fā)生在AIGC用戶的輸入環(huán)節(jié)，則由用戶承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。當(dāng)然，版權(quán)侵權(quán)責(zé)任的承擔(dān)應(yīng)排除合理使用等免責(zé)事由。若用戶在“提示工程”中輸入帶有明顯故意侵權(quán)色彩的引導(dǎo)內(nèi)容，且AIGC平臺也存在侵權(quán)情形，則在法律上構(gòu)成“無意思聯(lián)絡(luò)的共同侵權(quán)”，由平臺和用戶共同承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，但前提是沒有免責(zé)事由，且用戶將AIGC生成作品用于營利性活動。若用戶只是出于自身娛樂或自用等需求故意提示生成侵權(quán)作品，不能被視為與平臺構(gòu)成“無意思聯(lián)絡(luò)的共同侵權(quán)”，用戶無須承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，而平臺需要根據(jù)追溯結(jié)果承擔(dān)單獨侵權(quán)或“無意思聯(lián)絡(luò)的共同侵權(quán)”責(zé)任。

第三，AIGC語料來源可追溯義務(wù)與合理注意義務(wù)的制度銜接。AIGC語料來源可追溯義務(wù)，是合理注意義務(wù)在生成式人工智能領(lǐng)域的前提性義務(wù)，這一點已在上文中反復(fù)論述。然而二者之間在制度上如何銜接是一個要進(jìn)一步說明的問題。AIGC語料來源可追溯義務(wù)需要平臺通過記錄的方式實施，且根據(jù)申請才可以進(jìn)行追查并提供追溯結(jié)果。權(quán)利人發(fā)現(xiàn)侵權(quán)線索時，可要求平臺提供追溯服務(wù)，AIGC平臺應(yīng)當(dāng)提供。若在追溯過程中發(fā)現(xiàn)確實存在非法使用版權(quán)作品的行為，平臺除了承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任，還應(yīng)從追溯結(jié)果確定之日起被視為“明知”，應(yīng)當(dāng)及時啟動合理注意義務(wù)的履行，采取刪除、防止再次將內(nèi)容納入語料庫以及開展模型優(yōu)化訓(xùn)練等“必要措施”。經(jīng)過追溯發(fā)現(xiàn)是上、下游平臺實施的侵權(quán)行為，平臺則應(yīng)主動采取“通知”侵權(quán)人的“必要措施”，以盡到審慎的合理注意義務(wù)，進(jìn)而使自身免責(zé)。

[1]王遷：《再論人工智能生成的內(nèi)容在著作權(quán)法中的定性》，《政法論壇》2023年第4期。

[1]崔國斌：《人工智能生成物中用戶的獨創(chuàng)性貢獻(xiàn)》，《中國版權(quán)》2023年第6期。

[2]袁真富、夏子軒：《機(jī)器學(xué)習(xí)中作品利用的著作權(quán)補(bǔ)償金制度研究》，《科技與出版》2024年第7期。

[3]《生成式人工智能服務(wù)安全基本要求》（TC260-003）從語料安全、模型安全等多個維度規(guī)定了生成式人工智能服務(wù)在安全方面的基本要求。文件中“5.1語料來源安全要求”專門對“語料來源可追溯”進(jìn)行了規(guī)定。

[4]肖君擁：《區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用的法理審思及法律規(guī)制》，《學(xué)術(shù)交流》2023第8期。

[5]高富平：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)：社會經(jīng)濟(jì)變革的力量》，《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2023年第2期。

[1]崔國斌：《論網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商版權(quán)內(nèi)容過濾義務(wù)》，《中國法學(xué)》2017年第2期。

[2]吳漢東：《論網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的著作權(quán)侵權(quán)責(zé)任》，《中國法學(xué)》2011年第2期。

[3]2023年6月，“崔布雷訴OpenAI集體訴訟”案；2023年7月“西爾弗曼訴OpenAI集體訴訟”案；2023年8月包括普利策獎得主邁克爾·查伯恩、戲劇家大衛(wèi)·亨利·黃在內(nèi)的作家對OpenAI提起了集體訴訟；2023年9月，包括喬納森·弗蘭岑、約翰·格里森姆在內(nèi)的17位美國著名作家，通過全美作家協(xié)會在紐約曼哈頓聯(lián)邦法院對OpenAI提起集體訴訟；2023年12月，包括凱·伯德、泰勒·布蘭奇、史黛西·希夫在內(nèi)的11名美國作家在紐約曼哈頓聯(lián)邦法院起訴OpenAI公司；2024年1月，美國著名非小說類作家尼古拉斯·巴斯貝恩和尼古拉斯·蓋奇對OpenAI公司發(fā)起集體訴訟。

[1]溫馨、劉曉雅、殷艷娜：《數(shù)字化能力提升可以促進(jìn)制造業(yè)價值鏈攀升》，《學(xué)術(shù)交流》2023年第10期。

[2]騰訊、百度、搜狐、環(huán)球網(wǎng)等多家新聞媒體均對這一情況進(jìn)行了相關(guān)報道，如《Shutterstock為企業(yè)客戶提供關(guān)于AI圖像創(chuàng)建方面的補(bǔ)償》，https：//finance.huanqiu.com/articlee/4DbqpS9CPLf。

[3]馮玨：《漢德公式的解讀與反思》，《中外法學(xué)》2008年第4期。

[1]蔡琳：《AIGC可版權(quán)性認(rèn)定的一般規(guī)則構(gòu)建》，《政法論叢》2024年第2期。

[2]吳漢東：《論人工智能生成內(nèi)容的可版權(quán)性：實務(wù)、法理與制度》，《中國法律評論》2024年第3期。

[3]2023年，北京互聯(lián)網(wǎng)法院審理了“春風(fēng)送來了溫柔”的“AI文生圖第一案”。案號為：（2023）京0491民初11279號案。

[1]熊琦：《版權(quán)過濾機(jī)制的多元屬性與本土生成》，《法學(xué)》2023年第7期。

[2]許中緣、鄭煌杰：《ChatGPT類應(yīng)用風(fēng)險的治理誤區(qū)及其修正——從“重構(gòu)式規(guī)制”到“階段性治理”》，《河南社會科學(xué)》2023年第10期。

[3]李愛君、孫彥東：《論非基于個人同意的個人信息處理與單獨同意規(guī)則的體系解釋》，《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》2023年第3期。

[4]蔡琳、楊廣軍：《人工智能生成內(nèi)容（AIGC）的作品認(rèn)定困境與可版權(quán)性標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建》，《出版發(fā)行研究》2024年第1期。

[5]2024年2月8日廣州互聯(lián)網(wǎng)法院作出涉及“奧特曼”作品的AIGC著作權(quán)侵權(quán)判決，即（2024）粵0192民初113號判決。

[1]陸小華、陸賽賽：《論生成式人工智能侵權(quán)的責(zé)任主體——以集體主義為視角》，《南昌大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版）》2024年第1期。

[2]邵紅紅：《生成式人工智能版權(quán)侵權(quán)治理研究》，《出版發(fā)行研究》2023年第6期。

[1]王軼：《論倡導(dǎo)性規(guī)范——以合同法為背景的分析》，《清華法學(xué)》2007年第1期。

〔責(zé)任編輯：玉水〕