人工智能生成物的著作权归属制度研究

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人工智能技术已广泛介入人类主导的文化生产活动，且人工智能生成内容在外观表达上，往往已经难以仅凭直观判断其究竟出自软件还是人类。人工智能生成物的出现，不仅打破以人类作者为核心的创作结构，也使现有法律在规制和保护方面暴露出明显不足。就具体实践而言，人工智能技术已在新闻撰写、诗歌生成以及音乐创作等多个文化生产领域得到广泛运用，并展现出较强的内容生成能力。以新闻写作为例，智能机器人编辑“WordSmith”自动生成财经类新闻报道，这一实践标志着人工智能技术正式进入新闻生产流程。在诗歌创作方面，微软启用智能机器人“小冰”写诗系统，并出版诗集《阳光失去了玻璃窗》^[1]。可以预见，未来围绕人工智能生成物的著作权争议仍将大量出现，对其著作权归属问题展开研究，具有现实意义。

2.1  先前创作行为的核心：实质性贡献

人的先前智力活动是否足以被认定为著作权法意义上的创作行为，仍然不能脱离现行法律对创作构成要件的基本要求。在现有著作权法框架下，创作行为所强调的“直接性”，在人工智能生成物场景中已不宜机械理解为人与最终表达之间必须存在物理上的即时对应关系，而更应被 解释为自然人对结果形成所具有的实质影响力^[2]。只要人的前期智力投入对人工智能生成物的出现发挥了关键性、决定性的作用，就足以在法律上建立该智力活动与最终成果之间的直接关联。在这种情况下，自然人的先前投入便不应被排除于创作评价之外，而应被认定为促成人工智能生成物形成的创作行为本身。

2.2  先前创作行为对著作权属性判断的作用

由于人工智能在本质上仍属于创作工具，而其内容生成过程又表现出前期投入与后续输出相分离的非同步特征，因此不能仅以算法自动生成的表面状态来判断作品属性，而应当把自然人在前期所实施的智力活动一并纳入整体创作链条进行考察。自然人在先前创作行为中所体现出来的思想安排、意志选择、价值判断以及审美取向，并不会随着算法介入而被中断。先前创作行为的提出，不仅使人工智能生成物中的自然人创作地位得到进一步凸显，也使其在著作权判断中具有了不可替代的前提意义。

3.1  人工智能生成物的法律定性问题

我国著作权法在界定作品时采用了“智力成果”这一表述，也由此引出了一个持续存在的理论问题，即作品成立是否必须包含思想、人格或情感等主观因素。肯定说认为，作品之所以能够成为著作权法上的保护对象，不仅在于其具有外在表达形式，还应当能够体现作者一定的思想、情感。否定说则不赞同将思想和情感作为作品成立的当然条件。理由是这类主观要素本身极难被准确识别和客观证明，容易使法律判断陷入高度抽象和难以操作的状态^[3]。

若当然地将思想、情感纳入作品认定前提，并否定人工智能生成物的作品属性，其结论仍值得进一步商榷。因为著作权法所要保护的核心，仍在于具有一定独创性的表达形式，而不是对主体内部思想状态的抽象推定。若过度强调思想因素在作品认定中的基础地位，反而可能模糊思想与表达的界限，并使作品认定落入难以验证的主观判断之中。

3.2  人工智能生成物权利归属的理论困境

围绕人工智能生成物的权利归属问题，理论上的首要分歧在于：人工智能本身能否被承认为法律主体，其生成内容上的权利是否应直接归属于人工智能自身。肯定说认为，随着机器人和人工智能在社会生活中的广泛应用，现行法律体系终将被重塑，而承认人工智能享有权利，正是法律变革的起点。否定说则认为，机器本身并不需要激励，真正需要被激励的是开发和参与创作的人或组织，因此赋予人工智能主体地位并无现实意义^[4]。

即便不赋予人工智能法律主体资格，人工智能生成物上的相关利益也不可能处于无归属状态，而必须在现实法律主体之间作出配置。从具体归属对象加以考察，则进一步形成编程者说、使用者说与所有者说等不同主张^[5]。若否认人工智能生成物能够构成作品，相应衍生出公有领域说、邻接权说等不同方案。上述理论分歧均表明，人工智能生成物的权利归属问题至今仍缺乏统一的解释框架。

3.3  人工智能生成物署名混乱的现实困境

英国《安娜法令》的出现，使作品署名逐步摆脱了单纯事实标记的属性，而开始转化为具有明确法律意义的专属性权利^[6]。对于社会公众而言，作品上的署名不仅有助于识别内容的来源，也会影响其对作者的认知、评价和偏好选择。从具体层面看，作者通过在作品上署名，不仅能够确认创作事实、获得精神上的认可与激励，也可能因此取得相应的市场回报和物质利益。若署名虚假，不仅可能导致消费者基于错误认知作出选择，进而引发名誉侵权、身份混淆等法律问题。尤其是在人工智能生成内容不断增加的背景下，不真实署名所引发的风险已不再局限于个体权益层面，还可能进一步触及社会伦理秩序和公众信任结构。

4.1  明确人工智能生成物著作权归属的考量因素

第一，遵循著作权法的立法宗旨。在人工智能生成物日益进入现实创作和传播场景的背景下，从著作权法鼓励创作、促进传播的制度逻辑出发，人工智能生成物的权利归属必须寻求合理安排。只有确立适当的归属路径，才能真正发挥权利配置对创新和传播的激励作用，从而推动人工智能技术的持续进步。

第二，符合著作权归属的基本原理。基于劳动财产理论，对于在人工智能生成过程中作出实质贡献的相关主体，包括研发者、投资者和使用者等，原则上都应在制度上获得合理回报。若人工智能技术的研发和应用投入长期得不到回报，相关主体继续投入劳动和资源的积极性势必受到影响，最终也会削弱人工智能创作产业的持续发展能力。

4.2  以人工智能使用者为核心的著作权归属制度

第一，人工智能本身尚不具备真正的自我意识，其生成过程依赖于使用者的具体指令作为启动条件。使用者的操作不仅是人工智能创作启动的必要前提，而且在数据筛选和要求表达方向的确定等方面，发挥着关键作用。每位使用者根据其具体需求所做出的个性化决策和判断，直接影响最终创作成果的表现形式和细节差异。使用者通过输入指令、调整条件和优化参数，对最终内容形成实质性影响。

第二，建立以归属人工智能使用者为一般原则、归属人工智能所有者为特别补充、合同约定优先为例外的归属制度^[7]。因为人工智能生成物的著作权归属制度，不宜单纯依赖合同自治，也不宜脱离具体贡献作僵化分配。较为合理的制度应当是在承认合同约定优先效力的基础上，以人工智能使用者为归属原则，并对投资者的正当利益给予适度保护。

4.3  人工智能生成物的署名规则构建

4.3.1  增设人工智能生成物的署名标识义务

在我国现有著作权法体系下，有必要针对特定主体确立强制性的人工智能生成物标识规则。具体而言，应要求在人工智能生成内容上明确标注“由人工智能生成”等能够反映其来源性质的说明，并附加人工智能的名称、代号信息，以便将其与通常意义上的人类作品加以区分。人工智能生成物上的来源标识不属于任意处分的权利范畴，而是一项必须履行的法定义务，本质上是对公众知情权和消费者自主选择权的制度保障。

4.3.2  署名标识义务的技术与法律双重规制

第一，可识别来源“数字水印”技术的支撑。为确保社会公众能够准确辨识生成内容真实来源，有必要在技术层面建立与之相匹配的保障机制。可以在人工智能生成系统中预先嵌入数字水印机制，使其输出自动附加“人工智能生成”来源标识^[8]。借助这一技术，作品中不仅可以记录作者、生成时间等基础信息，还可以进一步标明其生成属性和来源状态，同时可以为法院认定是否构成侵权提供更为可靠的技术支持。

第二，明确违反义务的后果与特别保护的法律对策。在人工智能生成物著作权侵权纠纷中，如果相关权利主体未依法履行来源标识义务，就应当承担由此产生的不利法律后果，包括在诉讼中面临举证不能的风险。若使用者恶意破坏或篡改含有人工智能生成物信息的数字水印，应适用现行《著作权法》第53条关于侵权行为处罚的规定，从而有效的维护人工智能生成物署名标识所蕴含的私人利益与公共利益。

人工智能每一次进入公众视野，往往都会引发其是否可能取代人类的讨论，并进一步延伸出其是否会冲击既有知识产权制度的问题。无论是春晚舞台上动作灵活的机器人，还是微软小冰以作者形象出版书籍，都会不断刺激公众对于“人工智能是否会取代人类”的想象。在可预见的时期内，其发展更多表现为对人类能力的延展与补充，而非对人类主体地位的替代。从知识产权制度演进的角度，任何重要技术变革都会对既有规则提出挑战，人工智能亦不例外。人工智能生成物的著作权归属，原则上仍应在人类主体之间加以分配。现阶段应根据既有著作权制度，逐步构建完善的人工智能生成物著作权归属制度保护体系。

参考文献

1  林秀芹,郭壬癸.人工智能对知识产权正当性理论的挑战与应对[J].知识产权, 2023(11):78-102. 

2  蒋舸.论人工智能生成内容的可版权性：以用户的独创性表达为视角[J].知识产权, 2024(01):36-67. 

3  吴汉东.论人工智能生成内容的可版权性：实务、法理与制度[J].中国法律评论, 2024(03):113-129. 

4  张金平.构思决定论视野下生成式人工智能生成物的版权保护[J].法学研究, 2025,47(04):113-131. 

5  王迁.论人工智能生成的内容在著作权法中的定性[J]. 法律科学(西北政法大学学报), 2017,35(05):148-155. 

6  Patrick Zurth. “Artificial Creativity? A Case against  Copyright Protection for AI- Generated Works.” 25:2  UCLA Journal of Law and Technology (2021) 18. 

7  周汉华.论我国人工智能立法的定位[J].现代法学,  2024,46(05):17-34. 

8  夏毓镁.人工智能生成物保护路径比较研究[J].北方法学, 2025,19(01):67-82.