“AI创作”的流程可以概括为“搜集数据信息——整合成大型语言数据库——接收命令并进行算法运算——输出结果——用户使用”。从AI机器生成结果到用户对生成结果的后续使用都暗藏着著作权侵权风险，需要审慎对待。

　　在AI机器攫取数据信息原料用于训练学习的过程中存在著作权侵权争议。喂养AI的数据原料主要源于其他机构的数据提供或者网络爬虫的自动收集。前者经由双方就数据取用事项订立合同得以避免纠纷；后者获得的数据如果超越了公开的事实信息而包含他人的作品，则表现为未经著作权人许可，且未向著作权人付费的无偿使用行为，容易引发争议。

　　在AI生成物输出之前，只是将作品用于数据喂养、机器学习来完善算法，似乎符合著作权法中合理使用的情形。但与此同时，AI作为一种商业产品，其商业获利离不开对著作权人作品的使用，其研发者与著作权人关于作品的经济收益分配又明显失衡。美国盖蒂图片社（Getty Images）就曾对人工智能公司StabilityAI提起诉讼，称其人工智能艺术工具将受版权保护的图像作品用于训练数据。这起案件的结果取决于美国对于公平使用原则的解释，获得业界的广泛关注。

　　我国AI的创造者通常非个人，加之AI数据爬取范围较广、数量巨大，司法裁判中将广泛爬取作品用于喂养AI的行为认定为合理使用难度较大，即便爬取方支付了一定费用，关于付费内容是否包括数据挖掘的意见也难以统一。

　　在“AI创作”输出结果的阶段可能出现著作权侵权行为。AI爬取著作权人作品后直接或经过组合、重整等加工活动通过互联网提供给用户的行为，与我国著作权法第十条第十二项信息网络传播权的行为方式相符，即“以有线或者无线方式向公众提供，使公众可以在其选定的时间和地点获得作品”。“AI创作”的行为实质与搜索引擎提供服务的过程存在共性，即二者都通过强大的信息搜索技术将与关键词有关的信息提供给用户。只是二者呈现方式有别，搜索引擎原样展示并标识来源；“AI创作”则提供选择、加工后的内容。

　　回顾搜索引擎服务商的著作权侵权规则可知，对于搜索引擎服务商而言，除非系初次信息源的传播，否则不构成直接侵权行为，仅当其明知或应知链接的第三方平台在从事侵犯著作权的直接侵权行为之时才承担间接侵权责任。

　　与搜索引擎相比，不同于对所有搜索结果的穷尽罗列，“AI创作”对搜索结果进行了排序、选择与加工后方才呈现给用户，体现出较弱的中立性。在是否向用户提供他人作品以及提供的方式、范围等方面，“AI创作”具有更大的操控空间，因此应当承担较搜索引擎服务商更高的注意义务，对于即将向用户呈现的内容开展一定程度的主动排查与过滤工作，积极采取预防侵权的合理措施，否则可能因此承担不作为的法律责任。

　　用户在利用AI生成内容的阶段也伴有著作权侵权风险。对于用户而言，如果AI生成内容中包含著作权人的作品，那么用户的阅读、学习行为属于对作品的合理使用，无可指摘，但用户对于AI生成内容的使用往往不止于此。目前“AI创作”最直接的应用场景是新闻、报告等文书材料的生成。

　　“AI创作”的作品属性及其权属依各国法律规定的不同而有所区别。从目前AI的发展水平来看，AI生成物与人类表达相比足以以假乱真，在形式上可能达到著作权法中作品的独创性标准，在承认人工智能主体地位的国家，人工智能或能享有作者权利，同时对作品负责。

　　在我国，AI并不具有法律上的主体地位，故仅被视为工具，无需为其生成物的侵权结果承担责任，AI的用户协议也倾向于将AI生成内容的著作权转移给用户。因此AI生成内容的使用者应当对其使用行为负责。

　　虽然将AI生成物作为作品保护与我国著作权法“鼓励公民的发明创作”的主旨相违背，但将AI生成内容作为用户的独创性作品发表、传播，如果内容组成中涵盖他人作品，则该用户可能构成剽窃，需承担著作权法第五十二条规定的法律责任。现实来看，目前已有不少核心期刊发表声明称隐瞒对人工智能生成内容的使用会产生退稿风险，对AI生成内容的直接使用已遭到学术领域的抵制。

　　技术的发展必然会伴随对法律的冲击与挑战，然而，对AI创作等科技的发展不可因噎废食，而应利用技术与制度工具，消解AI等新型工具利用过程中的隐患，为新技术的发展保驾护航。

　　针对“AI创作”中出现的著作权侵权风险，在技术方面，对于“真假难辨”的AI生成物，可以引入数字版权管理技术、内容识别、版权监视等科技手段，加强对作品不当使用的检测与识别，规范对AI生成物的使用；在制度方面，应当结合科技发展的趋势与消费者的需求，因势利导对著作权法进行调整，完善规则，实现技术研发者、著作权人、用户与社会公众之间的利益平衡，助推科技朝着增进人类福祉的方向发展进步。（姜晓婧 华东政法大学）