【摘要】人工智能生成内容（AIGC）的著作权保护需以“动态独创性”与“人类智力成果”二者为核心认定要件，权属证明应“多层次构建”，平台责任应形成“分级响应机制”。司法实践中已形成以“提示词设计+参数调整”为基准的承认用户控制力对独创性的贡献认定规则，但现行立法缺乏量化指标，导致司法认定存在主观性风险，且因技术复杂性存在举证困难。立法完善需聚焦三个维度：其一，独创性标准的量化，例如对提示词个性化表达、参数调整次数设定最低阈值；其二，平台责任分级制度的动态治理框架（如风险分类标准、梯度化合规义务与第三方评估机制）；其三，建立AIGC权利溯源标识体系，强制要求AIGC作品附带元数据标识（模型版本、用户ID）并上链存证，以解决权属追溯难题，实现AIGC版权保护与技术发展的平衡。

【关键词】人工智能生成内容（AIGC）；动态独创性；区块链存证；分级治理

一、AIGC著作权保护的争议焦点与审查标准重构

（一）独创性与人类智力成果的关系

根据《中华人民共和国著作权法（2020修正）》第三条，受保护作品需同时满足“独创性”与“人类智力成果”的两大要件。在AIGC领域，独创性指创作过程中“人类智力成果”的体现，即作品在表达、形式或创作方式上的独特性。然而，人工智能生成的作品往往并非由单一的“创作者”直接完成，因此对于“独创性”的认定，传统法律框架面临挑战。

例如，AI生成内容往往基于已有的数据和模型进行创作，如何理解“人类智力成果”的体现成为关键问题。对此，司法实践中已形成新的审查路径：通过“提示词设计+参数调整”双重维度评估用户对创作过程的智力投入。例如，在北京互联网法院的（2023）京0491民初11279号案中，法院认为用户输入具有审美特质的风格指令，并对生成结果实施多轮调整控制时，该过程所体现的“审美选择与个性判断”已符合独创性表达要求。

这一审查标准表明，尽管人工智能在创作中起到了生成内容的作用，但如果用户在创作过程中展示了足够的控制力与创意判断，那么他们仍然可以被认为是“作品的创作者”，从而享有著作权。

（二）提示词设计与参数调整的独创性影响

在AIGC生成内容的过程中，用户输入的提示词（如文本、图像描述、情感指令等）和参数设置（如AI模型的配置、调整参数等）对最终成果具有决定性影响。具体而言，用户选择的核心词汇或句式结构往往直接影响作品的主题方向、艺术风格及表现形式，这些主观选择本质上属于创造性决策的范畴，而不仅仅是机器自动生成的机械结果。

以北京互联网法院的（2023）京0491民初11279号案为例，司法裁判确认用户通过调整模型参数（如Stable Diffusion的CFG Scale值）来精细控制输出效果，应认定为人类智力活动的延伸。但需特别注意的是，如果用户输入的提示词过于简单或通用，其生成成果可能因缺乏个性特征而被视为不具备独创性的机械产物。

（三）人类智力成果的多维度表现

AIGC作品的保护，除了满足独创性要求外，还必须体现人类的智力成果。司法实践强调，判断人类智力成果需重点考察创作者对作品的控制程度、审美决策能力及对创作内涵的把握。针对不同艺术门类（如文学、美术、音乐等）的AIGC产物，应当结合各自领域的创作规律进行差异化判定。以文学创作为例，当使用者对AI生成的初稿实施情节重构、语言风格调整、故事线索优化等深度干预时，这种反复调整和优化的智力投入应当视为有效的创造性劳动。而视觉艺术领域，创作者通过精心挑选色彩组合、设计画面结构、融合艺术流派特征等具体决策，实质主导了作品的最终美学呈现，这种具有主观选择性的艺术构思同样构成人类智力成果的体现。

当前，学界对AIGC的作品属性存在根本分歧。反对派学者（王迁，2022；陈虎，2023）主张，AIGC因缺乏人类直接创作行为，应排除于著作权法保护范畴。其核心论据在于：著作权法的激励对象仅限于“人类创作者”，而AI无法感知权利归属。支持派学者（孙山，2023；易继明，2023）则认为，独创性判断应聚焦表达形式的客观差异，用户通过提示词设计、参数调整对输出内容施加的“实质性控制”已构成智力劳动。

二、AIGC作品权属证明的多层次构建

AIGC的权属认定需要建立法律规范、技术保障与司法认定的协同机制。权利主体应当构建完整的证据链条，具体操作层面应当从以下三个维度进行论证：在创作过程层面，需提交包含指令调整日志、参数修改记录等反映独创性来源的材料，形成从初始构思到最终成果的完整创作轨迹；技术保障层面，应采用可信存证手段，确保证据链的完整性与不可篡改性；责任划分层面，可重点考察使用者对生成内容的筛选标准、编排逻辑等控制性行为。

司法认定过程中需要着重把握三个关键要素：一是独创性表达的具象化呈现，包括生成内容后续的二次创作痕迹与风格融合特征；二是创作过程的连续性记录，要求保存完整的指令调整轨迹、参数修改记录及版本迭代文档；三是技术措施的有效性验证，对于使用私有化模型生成的内容，应当同步提交模型训练数据来源合法性证明及输出内容独立性检测报告。

AIGC著作权认定面临技术黑箱导致的举证难题，创作者对生成内容的个性化干预痕迹往往难以有效固定。现行法律制度可以通过技术嵌入与规范重构两个维度破解这一困境。其中，区块链存证技术已获得司法实践的认可，最高人民法院相关司法解释明确规定了此类电子证据的审查规则，通过可信时间戳技术可以实现创作全流程的完整记录与验证。

三、平台责任的“技术能力分级响应”机制

（一）平台审查义务的扩展

平台在AIGC作品生成与传播过程中所承担的责任，是确保内容合法性和保护著作权的重要保障。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》的相关规定，平台不仅要对生成的内容进行审查，还应当负有一定的审查义务，尤其在涉及版权侵权、虚假信息或恶意内容时，平台的审查责任尤为重要。然而，当前对于平台责任的界定存在一定模糊性，具体责任范围及履行标准尚未完全明确。为此，建议通过立法对平台的责任进行细化和分级。

平台的责任可以依据其规模、技术能力、运营方式等因素划分为不同等级。具体而言，大型平台（如月活跃用户数超过1亿的平台）应当具备较为完善的内容识别和审查系统，主动筛查并防止高风险内容的生成和传播。例如，大型平台应部署基于AI的内容监测系统，实时监控生成内容的版权状况，并对涉嫌侵权或违法的内容进行及时拦截。中小型平台，则可以根据自身技术能力进行适度的审查。对于这些平台，可以要求其依靠基础的算法机制（如关键词过滤、图像识别等）来对生成内容进行筛查，确保合规性。

这一分级响应机制的关键在于：大平台承担更高的技术和管理责任，而小平台则应根据其能力承担与之相匹配的审查义务。在法律层面，平台应当明确其审查责任的技术标准和操作流程，避免因责任不清导致“旁观者”式的监管缺失。

（二）平台责任的具体案例分析

司法实践中对平台责任的界定已在多起典型案例中逐步明晰。以网传的广州互联网法院（2024）粤0192民初113号案件为例，法院明确指出平台在处理涉及知名IP（如“奥特曼”）的AI指令时，除履行事后应对侵权内容的删除义务外，还应承担事前防范责任。该案件中，法院要求平台主动筛查可能涉及侵权的内容，尤其是在生成与知名商标、版权作品相关的内容时，应当实施更为严格的审查程序。

这一司法裁判确立了平台责任的双重维度：既包含对已生成内容的"被动响应"义务，也延伸至生成环节的"主动防御"责任。具体而言，裁判机关要求平台运营者根据现有技术能力，在AIGC内容产出前部署有效的风险识别系统，通过技术手段最大限度预防侵权行为。此判决不仅为同类案件提供了审理依据，更对行业规范形成具有指导价值。

值得注意的是，司法审查中对平台义务的认定标准呈现动态化特征。具体案件中，技术防控措施的实际效能直接影响责任认定结果。例如，当平台采用的技术方案明显滞后于行业发展水平，或对AI生成内容的合规性审查存在明显疏漏时，其承担法律风险的概率将显著上升。随着人工智能技术的迭代演进，平台运营方的注意义务范围亦呈扩张趋势，其是否构建与技术水平相匹配的审查体系，将成为判定侵权责任的核心要件。

四、立法完善建议：技术治理与法律规则的协同

（一）独创性标准的量化

在AIGC作品的著作权认定中，现行法律体系对独创性标准的界定仍然较为模糊，因此迫切需要通过立法予以明确和量化。为弥补当前司法实践的不确定性，立法可规定一些具体的、可操作的标准来衡量创作活动的独创性。例如，可以通过对生成过程中提示词的复杂度、参数调整次数、模型配置等的量化来为独创性判定提供参考标准。如提示词需体现个性化表达需求，参数调整需实质影响内容生成方向，可以认为该内容具有较高的独创性，符合著作权保护的要求。

此外，还应当考虑不同类型AIGC作品的独创性标准。例如，视觉创作领域，可以根据创作过程中对构图、色彩搭配、风格选择等元素的调整来评估其独创性；文字类作品领域，则可以依据创作中叙事结构、语言风格、情感穿搭等层面进行分析。这种分层的评估机制既保持了法律原则的普适性，又兼顾了艺术创作的特殊规律。

（二）平台责任分级制度的立法建议

欧盟《人工智能法案》以风险分级为核心构建监管框架，为我国AIGC领域的平台责任制度设计提供了重要参考。根据我国实际情况，建议建立"风险可控、责任适配"的分级监管体系。具体而言，可参照欧盟将风险划分为四类：不可接受风险（如深度伪造、暴力煽动内容）、高风险（如影视作品续写、虚假新闻）、有限风险（辅助文案生成）和最小风险（个人非商业创作），并对应设置差异化的平台责任。

在具体责任分配上，对不可接受风险内容，平台需建立实时拦截机制；针对高风险内容，要求平台履行算法过滤、数据合法性审查及侵权投诉快速响应等义务；有限风险场景下，平台应做好内容标注和溯源配合；最小风险领域则采用备案制管理。这种分层管理既延续了欧盟风险本位的治理思路，又保留了必要的监管弹性。

动态治理机制的构建需要重点关注两个方面：一是建立"监管沙盒"机制，允许高风险AIGC应用在监管部门监督下进行合规测试；二是实施第三方算法审计制度，要求平台定期公开训练数据来源、著作权过滤规则等核心信息。在责任追究方面，建议对放任高风险内容传播的平台实施行政处罚，对有限风险违规行为以整改为主，避免过度干预行业发展。

技术伦理与权益保障方面，可通过强制标注AIGC来源、建立区块链存证系统来强化可追溯性。同时完善用户救济渠道，设立专门的著作权争议仲裁程序。从长远发展角度，可考虑对使用合规数据库训练模型的平台给予政策激励，推动形成良性行业生态。这种分级制度既保持了风险管控的严谨性，又通过动态评估机制缓解了技术快速迭代带来的监管滞后问题。

（三）技术标识与区块链存证

随着人工智能生成内容引发的版权争议逐渐凸显，准确追溯作品权属成为化解法律纠纷的核心议题。建议通过立法手段规定人工智能生成内容需完整记录创作元数据，包括算法模型参数、使用者身份信息及生成时间等核心要素。这种技术性记录能够完整呈现作品的生成路径，为权利归属认定提供客观依据。

在确权机制设计方面，可利用区块链技术的分布式存储与数据不可篡改特征，构建数字作品权属认证平台。该技术可为每件作品生成具有法律效力的可信时间标记，避免因电子数据易篡改导致的举证困难问题。通过建立链上存证系统，能够形成完整的创作溯源链条，在司法实践中快速锁定创作主体和传播路径。

建议立法机构制定专门的技术规范，明确人工智能生成物的标识标准与存证流程。同步完善技术验证体系，要求内容平台部署可验证的创作过程追踪模块，从源头保障权属信息的完整性。这种制度设计既能强化技术治理效能，又可弥补传统著作权制度在人工智能时代的适应性不足，有效降低因权属不明引发的法律争议。

参考文献

[1] 广州互联网法院. (2024)粤0192民初113号民事判决书.

[2] 北京互联网法院. (2023)京0491民初11279号民事判决书.

[3] 广东省深圳市南山区人民法院. (2019)粤0305民初14010号民事判决书.

[4] 吴汉东. 人工智能生成作品的著作权法之问[J]. 中外法学，2020(3).

[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, 2022(5).

[6] 孙山. 人工智能生成物的著作权法定位[J]. 知识产权, 2023(3).

[7] 徐小奔. 人工智能“创作”的人格要素[J]. 求索，2019(6).

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