一、問題的提出

文化遺產是中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的瑰寶，承載著豐富的歷史記憶、文化底蘊和民族精神，其保護與傳承不僅關乎中華文化的延續(xù)和發(fā)展，也直接關系國家文化軟實力和中華文化影響力的提升。習近平總書記指出，“我們要積極推進文物保護利用和文化遺產保護傳承，挖掘文物和文化遺產的多重價值，傳播更多承載中華文化、中國精神的價值符號和文化產品”。然而，在現(xiàn)代化浪潮沖擊下，我國文化遺產保護面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括城市化發(fā)展、資金短缺、環(huán)境污染等。如何更好地保護與傳承文化遺產，使其在新時代煥發(fā)新活力，成為文化建設的重要任務。

在此背景下，數字技術的迅速發(fā)展為文化遺產的保護與傳承提供了新的機遇。黨的二十大報告也明確提出“加大文物和文化遺產保護力度”“實施國家文化數字化戰(zhàn)略”，為文化遺產保護傳承指明了方向。當前，生成式人工智能技術正快速發(fā)展，并逐漸應用到包括文化遺產的各個領域，為文化遺產數字化保護傳承提供了新的可能。該技術利用神經網絡、擴散模型等先進算法，能夠重建、修復甚至優(yōu)化文物、文獻以及歷史環(huán)境；通過綜合各種來源的數據，生成式人工智能可以數字化修復受損文物，重現(xiàn)丟失的元素，并為教育和旅游提供沉浸式體驗?！c此同時，隨著其在文化遺產領域的應用日益廣泛，訓練數據的合法性、人工智能生成內容的版權歸屬以及潛在的侵權風險等挑戰(zhàn)也逐步凸顯。鑒于此，本文將探討生成式人工智能在文化遺產保護中的具體應用，分析其賦能過程中的版權挑戰(zhàn)，并提出相應的對策建議，以推動文化與科技的深度融合，促進文化遺產的可持續(xù)發(fā)展。

二、生成式人工智能在文化遺產保護中的應用

生成式人工智能作為人工智能的一個重要分支，能夠使用生成模型形成文本、圖像以及其他各種形式的內容，這些模型通過學習訓練數據中的底層模式和結構，從而生成具有相似特征和特性的新數據。‘相比傳統(tǒng)人工智能，其具備更強大的數據處理、分析以及內容生成能力，在文化遺產保存、展示、傳播和利用各個環(huán)節(jié)展現(xiàn)出廣泛的應用前景，有助于提高數據采集、保存、管理、使用效率，推動文化遺產的數字化轉型。

首先，在文化遺產修復與保存方面，生成式人工智能技術的應用不僅顯著提升了文化遺產修復的效率和準確性，還拓展了文化遺產修復的可能性。生成式人工智能基于現(xiàn)有數據可以生成高度詳細和精確的數字文化遺產模型以支持虛擬重建、研究、記錄，以及未來的修復工作。這不僅有助于物質文化遺產的保護，也可以應用于非物質文化遺產的數字化保存、再現(xiàn)和傳播?！词乖谖幕z產遭受嚴重損害或完全消失的情況下，生成式人工智能也可以輔助完整重建。例如，生成式對抗網絡作為一種新的深度學習方法，由生成器和判別器組成，前者目標是生成與真實數據相似的數據，后者目標是區(qū)分生成器生成的數據和真實數據，通過反饋循環(huán)不斷提高性能，最終生成具有高度真實性的數據樣本，‘目前已經廣泛應用于文化遺產保護中。在楚國墓葬紡織品圖像復原項目中，研究人員采用生成對抗網絡模型對紡織品文物的殘缺、瑕疵等問題進行圖像層面的補全修復，實現(xiàn)了較好的復原效果，同時有效避免了直接接觸文物可能帶來的二次損毀風險。

其次，在文化遺產展示與傳播方面，生成式人工智能技術的應用為文化遺產提供了更好的展示方式和傳播途徑，極大地豐富了公眾的文化體驗，進一步提升了文化遺產傳播的廣度和深度。如上所述，生成式人工智能通過分析和學習大量數據可以生成高度精確的數字文化遺產模型，結合虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術，可以打破傳統(tǒng)展示方式的時空局限，打造身臨其境的沉浸式體驗，使文化遺產得以更加生動、直觀地展示，提升公眾的文化認同感與參與感。此外，生成式人工智能憑借其強大的理解和響應能力，為個性化導覽系統(tǒng)提供了更為有力的技術支撐。有學者研究了OpenAI開發(fā)的大型語言模型——生成式預訓練變換器（Generative Pre-trainedTransformer，以下簡稱GPT）作為數字敘事的工具，通過訓練和引導，GPT能夠作為博物館指南和文化空間的推薦系統(tǒng)，不僅可以為觀眾提供有關藝術品、歷史背景的個性化信息和講解，而且能夠根據用戶的偏好和歷史互動記錄提供定制化建議，提升訪客體驗并激發(fā)探索興趣?！ㄟ^創(chuàng)建可針對不同類型訪客定制的內容與互動活動，能夠精準滿足觀眾的多元化需求，增強文化遺產的吸引力。與此同時，生成式人工智能由單模態(tài)發(fā)展到多模態(tài)，能夠同時處理并融合視頻、音頻、圖像、文本等多模態(tài)信息。多模態(tài)AI通過社交媒體等平臺進行傳播，不僅可以提高信息的曝光度，還能夠增強信息的口碑效應?！送?，已有研究顯示GPT4等大語言模型驅動的生成式人工智能在中文、英文等高資源語言的文本翻譯方面，已經能與傳統(tǒng)的神經網絡機器媲美，并借助語境學習能力，通過優(yōu)化提示提升翻譯效果，進而推動文化遺產的跨文化傳播與交流。

最后，在文化遺產的活化利用方面，生成式人工智能技術的應用能夠推動文化遺產的創(chuàng)造性轉化和創(chuàng)新性發(fā)展，助力實現(xiàn)文化傳承和經濟發(fā)展的雙贏。當前，生成式人工智能基于深度學習、生成式對抗網絡、預訓練模式等技術的進步，已經成為賦能文化創(chuàng)意產業(yè)發(fā)展的重要力量。在內容創(chuàng)作環(huán)節(jié)，生成式人工智能極大地提升了內容創(chuàng)作效率與質量。一方面，其既能有效降低內容創(chuàng)作門檻，又能協(xié)助創(chuàng)作者處理部分重復性或繁瑣性任務，進而激發(fā)文化創(chuàng)新創(chuàng)造活力；另一方面，其根據用戶輸入的提示能夠生成文本、圖像、音頻等內容，為創(chuàng)作者提供靈感與思路。在產品生成環(huán)節(jié)，生成式人工智能不僅可以提高生產效率，也為文創(chuàng)產品的個性化、創(chuàng)新性發(fā)展注人了新的動力。例如，生成式人工智能可通過分析大量用戶數據，推斷用戶的審美偏好，并生成定制化設計方案，滿足用戶的個性需求。在銷售與消費環(huán)節(jié)，生成式人工智能可通過實時監(jiān)測和分析社交媒體、電商平臺等多渠道數據，準確預測市場趨勢，優(yōu)化產品的營銷和推廣策略，并通過個性化推薦、優(yōu)化用戶的消費體驗，從而提升市場競爭力。除文化創(chuàng)意產業(yè)外，生成式人工智能在文化遺產研究領域同樣發(fā)揮著重要作用。文化遺產活化利用應當堅持價值導向、重視價值挖掘，‘生成式人工智能通過快速準確地分析大量歷史數據，可以識別出人類可能忽略的隱藏模式和聯(lián)系，從而有助于更深人的研究，提升對文化遺產價值的認知。

總體而言，生成式人工智能已經融入文化遺產保護全過程，能夠增強修復與保存能力、提高展示傳播和研究闡釋水平，助力活化利用的創(chuàng)新發(fā)展，為文化遺產的可持續(xù)發(fā)展提供了新路徑。

三、文化遺產保護中生成式人工智能應用的版權挑戰(zhàn)

盡管生成式人工智能在賦能文化遺產保護傳承的過程中展現(xiàn)出諸多技術優(yōu)勢，但是在實際應用中面臨著一系列復雜挑戰(zhàn)，其中版權問題不可忽視。

（一）生成式人工智能訓練數據的合法性困境

生成式人工智能的運行主要分為數據收集與處理、模型訓練和內容生成三個階段，其中大規(guī)模高質量訓練數據的收集與處理，是實現(xiàn)人工智能高水平發(fā)展的前提。？換言之，如果訓練數據缺乏多樣性和平衡性，生成式人工智能模型有可能延續(xù)和加劇訓練數據中的固有偏見。在文化遺產領域，這種情況下生成式人工智能不僅可能對文化遺產產生不準確、誤導或扭曲的表述，進而損害原始資料的完整性和可信度，而且可能根據其在數據中的表述或可見性而偏袒或排除某些文化或群體，并傳播有害的敘述或對文化意義的誤解。？因此，為了構建或優(yōu)化適用于文化遺產領域的生成式人工智能模型，需要具有相當規(guī)模、質量和多樣性的數據進行訓練。在訓練過程中，在初始階段要將受版權保護作品復制到存儲介質中，以便進行進一步的數字化處理。然而，許多文化遺產相關數據都在版權保護的范圍內，諸如文物、遺址等文化遺產的攝影、攝像、三維建模、文獻資料等，未經許可用于模型訓練可能構成復制權侵權。具言之，即使文化遺產機構對其所收藏的作品及其數字資源也并不必然擁有版權。甚至對已經進入公共領域或獲得許可的作品，如果其數字化工作是由第三方機構或與第三方機構合作進行的，那么數字化成果的使用也有可能受到合同的限制。此外，還有可能受到捐贈者、繼承人、借貸機構的協(xié)議、研究人員協(xié)議和網站政策的限制。雖然根據我國《著作權法》的規(guī)定，圖書館、檔案館、紀念館等單位為陳列或者保存版本的需要，復制本館收藏的作品屬于合理使用的范疇。但該條款的適用范圍較為有限，在使用主體、對象、目的和方式上有著嚴格限制。與此同時，面對模型訓練需要的海量數據，要求文化遺產機構逐一獲得許可顯然無法實現(xiàn)。因此，如何合法獲取和使用高質量的訓練數據成為生成式人工智能在文化遺產領域應用的一大挑戰(zhàn)。

目前，學界對生成式人工智能未經許可使用他人作品進行模型訓練是否構成侵權展開了熱烈探討，但遠未達成共識。有學者認為，生成式人工智能數據訓練中的作品使用屬于“非作品性使用”，應排除在版權權利范圍外；也有學者認為，生成式人工智能訓練對作品的使用具有轉換性，應建立機器學習合理使用規(guī)則，以平衡版權保護與技術創(chuàng)新；還有學者提出對機器學習的復制行為增設一項法定許可。‘潛在的版權侵權風險使得文化遺產機構在技術創(chuàng)新和版權保護之間難以權衡，尤其是考慮到文化遺產機構作為文化和知識的守護者，為避免人工智能應用可能導致的道德、準確性和可靠性問題，使其對訓練數據質量有著更高的要求。

（二）人工智能生成內容的版權歸屬及侵權風險

生成式人工智能通過從海量數據中學習模式和結構，以應用其根據用戶指令生成文本、圖像、視頻等新內容，這一過程也帶來了復雜的版權問題。首先，人工智能生成內容是否具有可版權性取決于創(chuàng)作中自然人的貢獻。正如我國首例“AI文生圖”版權糾紛案中法院所指出的，利用人工智能模型生成內容本質上仍是人利用工具進行創(chuàng)作，只要人工智能生成內容體現(xiàn)了人的獨創(chuàng)性智力投入，就應當被認定為作品，從而推動作品創(chuàng)作和人工智能技術的發(fā)展。在此基礎上，對于人工智能生成內容的權利歸屬，學界仍存有較大分歧。有學者認為人工智能生成內容的版權應歸屬于使用者，因其通過輸入指令、選擇參數等方式實際控制著創(chuàng)作過程，對最終生成的內容具有直接的貢獻。‘有學者則主張人工智能生成內容的版權應歸屬于開發(fā)者，因為生成內容的過程依賴于算法和編程設計，由人工智能的創(chuàng)造者或所有者主導。

由此可見，上述分歧的核心在于對創(chuàng)作過程中不同主體貢獻的認知差異，即如何衡量使用者對人工智能生成內容的控制程度和智力投入，以及開發(fā)者在算法設計和模型訓練中的作用是否構成創(chuàng)作性貢獻。因此，人工智能生成內容的權利歸屬不能一概而論，需根據具體情況進行個案判斷。為避免權利歸屬的不確定性，通過合同約定生成內容的權利歸屬是當前實踐中較為通行的做法。

在文化遺產領域，人工智能生成內容的版權歸屬界定更加復雜，不僅關乎文化遺產資源的開放共享，而且涉及道德、倫理問題，通過合同約定明確生成內容的版權歸屬及使用范圍，可以確保文化遺產的合理利用。其次，實證研究表明，大型語言模型可能會記憶訓練數據，甚至可能會逐字逐句地輸出訓練數據中大段文本。在文化遺產領域，由于生成式人工智能依賴通常受版權保護的文化遺產相關數據進行訓練，并且可能生成與其相同或高度相似的內容，由此引發(fā)了復制權、改編權等一系列版權侵權風險。

四、文化遺產保護中生成式人工智能應用的版權對策

隨著生成式人工智能逐漸融入文化遺產保護的全過程，如何應對其所引發(fā)的一系列版權挑戰(zhàn)，推動技術創(chuàng)新與文化遺產保護的協(xié)調發(fā)展，已成為亟待解決的現(xiàn)實問題。

（一）我國合理使用制度的完善

版權法具有版權保護和維護公共利益的雙重目的，而合理使用制度正是平衡權利人和社會公眾利益的重要機制，以促進文化和信息傳播、教育和科研等，因而在文化遺產領域發(fā)揮著重要作用。生成式人工智能通過學習海量作品的“表達”以提升創(chuàng)作能力，進而智能生成特定內容，顯然屬于作品性使用。為避免版權侵權，人工智能開發(fā)者需事先獲得授權或依法獲得豁免，但傳統(tǒng)許可模式難以支撐大規(guī)模訓練數據需求，法定許可交易成本高昂、管理復雜，又難以有效實施。

因此，從制度靈活性、交易成本、利益平衡等角度來看，將訓練數據納入合理使用范疇是更為可行的選擇，這也順應了國際立法趨勢。目前已經有許多國家和地區(qū)將人工智能文本與數據挖掘行為納入合理使用制度。歐盟于2019年通過了《數字化單一市場版權指令》，其中第3條規(guī)定，允許研究組織和文化遺產機構為科學研究目的對其合法獲取的作品或其他內容進行復制與提??；第4（3）條規(guī)定，允許在權利人沒有以適當方式明確保留對上述作品或其他內容的使用的情況下，以文本和數據挖掘為目的，對合法獲取的作品或其他內容進行復制與提取。2024年歐洲議會通過了《人工智能法案》，明確指出《數字化單一市場版權指令》中的文本與數據挖掘例外規(guī)則適用于人工智能模型訓練。日本于2018年修訂《著作權法》時，在第30條之4確立了非享受目的使用版權例外，規(guī)定當對作品的利用并非為了自己或他人享受作品所表達的思想或情感時，則在必要范圍內可以以任何方式利用作品，為生成式人工智能的發(fā)展提供了充分的支持。美國則主要通過合理使用四要素標準進行靈活判斷，亦為人工智能訓練數據保留了適用空間。

而就我國現(xiàn)有合理使用制度來看，其適用空間較為有限。對于如何構建人工智能訓練數據的合理使用規(guī)則，學界存在諸多不同觀點，有學者主張增設非營利性生成式人工智能機器學習的合理使用情形，并引入開放、靈活的兜底條款；也有學者建議借鑒日本規(guī)定，以非欣賞性使用目的作為生成式人工智能合理使用作品的判斷依據。盡管對整體規(guī)則構建尚未形成共識，但至少就文化遺產領域而言，考慮到文化遺產的公共利益屬性及其保護傳承的緊迫需求，有必要為人工智能訓練數據提供一個較為寬松的環(huán)境，以促進人工智能技術的應用，提高文化遺產保護傳承水平。

具體而言，在使用主體方面，不應過度限制，例如歐盟《數字化單一市場版權指令》中的文化遺產機構被定義為向公眾開放的圖書館、博物館、檔案館、電影或音頻遺產機構，較為寬泛，值得借鑒。此外，應允許文化遺產機構委托或與其他專業(yè)機構合作，以減輕技術和資金壓力。在使用目的方面，不應拘泥于科學研究目的，正如學者所言，無論訓練數據中的作品使用是為了科學研究還是商業(yè)性應用，都承載著極大的公共利益。尤其在文化遺產保護面臨較大資金壓力的背景下，合理的商業(yè)化應用有助于推動文化遺產的可持續(xù)發(fā)展。在使用對象方面，應以合法訪問的數據為限。在使用方式方面，亦無需過多限制，以適應人工智能技術開發(fā)需求，但以不損害權利人的合法利益為必要。

（二）文化遺產數字資源版權授權機制的優(yōu)化

訓練數據的供給直接影響生成模型性能，然而具有相當規(guī)模、質量和多樣性，并且可以自由重復使用的數據集仍然稀缺，特別是在歷史和文化領域。為了推動生成式人工智能在文化遺產領域的深人應用，文化遺產數字資源版權授權機制至少有以下兩點可以優(yōu)化。

首先，對于已經超過版權保護期限的文化遺產及其數字資源，可以引人“知識共享許可協(xié)議”。學界對已經進人公共領域的文化遺產及其數字資源的使用是否需要取得文化遺產機構的授權，一直存有分歧。有學者認為，文化遺產機構向公眾提供公有領域作品的高清數字版本完全可行，也符合版權法的要求。有學者則提出相反意見，以博物館為例，其認為博物館文化資源開發(fā)實質就在于博物館產權授權，即使文物藏品歷史久遠，作品版權中的財產權益不再受保護，但其相關的署名權、修改權、保護作品完整權等人身權益依然應得到維護。知識共享許可協(xié)議為促進文化共享與保障創(chuàng)作者和消費者合法權益提供了平衡方案，能夠在為作者提供靈活性的同時，保護使用或重新分發(fā)作品的人免受版權侵權風險，有助于推動文化遺產數字資源開放共享，進而促進生成式人工智能的應用。

其次，在授權方式上，可以充分依托數字版權服務平臺，為相關方提供便捷的磋商渠道，同時提高文化遺產傳播力影響力，推動版權授權流程的高效化和規(guī)范化。例如，敦煌研究院打造的數據資源共享平臺“數字敦煌·開放素材庫”，利用區(qū)塊鏈、數字水印等版權保護技術，創(chuàng)新了文物數據資源開放、共享、共創(chuàng)模式。

（三）建立內容審核和標識機制

面對人工智能生成內容的版權侵權及倫理風險，文化遺產機構必須建立嚴格的內容審核和標識機制，以確保生成內容的真實性與合法性。首先，需要建立內容審核體系。一方面，整合已有的版權數據庫，運用內容識別與過濾技術，對最終輸出內容進行對比，從而識別并及時阻止版權侵權內容的傳播。僅依賴技術手段可能存在“誤傷”問題，因此需要設立人工審核環(huán)節(jié)，對不確定或存在爭議的內容進行復核，尤其對于關鍵任務或敏感場景，需設立專家審核團隊，確保生成內容符合法律和倫理規(guī)范。另一方面，基于自然語言處理、知識圖譜等技術，結合智能識別和自動化事實驗證技術，對人工智能生成內容進行實時審核，確保其真實性與準確性。其次，建立完善的內容標識機制。通過區(qū)塊鏈、數字水印等技術為人工智能生成內容提供明確的來源、版權歸屬等標識，為內容溯源和版權保護提供有力支撐。

五、結語

當前，生成式人工智能技術與文化遺產領域的融合不斷深入，賦能作用日益凸顯，為文化遺產的保存、展示、傳播與利用提供了全新思路和方式，使文化遺產保護傳承中的諸多難題得以破解。然而，隨之而來的版權挑戰(zhàn)也不容忽視。為平衡版權保護與技術賦能的關系，亟需進一步完善合理使用制度，優(yōu)化文化遺產數字資源的版權授權機制，并建立健全內容審核與標識機制，以更好地推動生成式人工智能技術在文化遺產領域的創(chuàng)新應用，助力中國式現(xiàn)代化建設，促進中華民族現(xiàn)代文明的發(fā)展與繁榮。

（作者易玲系中南大學法學院教授、博士生導師，中南大學文化遺產研究院執(zhí)行院長；紀孟汝系中南大學文化遺產研究院助理）

Abstract： As a cutting-edge development in the field of artificial intelligence， generative artificial intelligence， with its powerful data analysis and content generation capabilities， provides new technical support for improving the level of cultural heritage restoration and preservation， display， dissemination， research and interpretation， and enriching innovative utilization paths. It has been integrated into all aspects of cultural heritage protection and inheritance. However， while enabling the innovative development of cultural heritage protection， inheritance and inheritance， it also brings about issues such as the legitimacy of training data，the copyright ownership of Artificial Intelligence Generated Content， and potential infringement risks， which have become a major obstacle to the deep integration of generative artificial intelligence technology and cultural heritage protection and inheritance.To this end， we should further improve the reasonable use system， optimize the copyright authorization mechanism of cultural heritage digital resources，and establish a sound content review and identification mechanism to achieve a balance between copyright protection and technological empowerment， and help cultural heritage to rejuvenate.

Keywords： cultural heritage; generative artificial intelligence; Artificial Intelligence Generated Content; copyright protection