最高法关于人工智能新规的留白：AIGC有版权吗？未经授权的作品能否用于AI训练？

“AIGC可能侵犯别人的著作权”，与“AIGC自身是否属于著作权法保护的作品”，是两个不同的问题。一张AI生成的图片即使本身不构成作品，也可能因为复制、模仿或者实质性再现他人在先作品而构成侵权。反过来，一项AI生成内容没有侵犯任何人的权利，也不意味着其当然能够获得著作权保护。

最高人民法院此次没有对“人工智能生产内容的可版权性问题”作出统一规定，给出的主要原因是理论界和实务界对这个问题也没有达成共识，全球范围内也尚无规定人工智能生产内容可版权性的先例。按照我国著作权法的基本框架，司法机构在裁判时关注的是：人类在使用AI生成过程中所作的创作贡献，是否足以支撑独创性的认定。

如果用户只输入一句“画一个穿红裙子的女孩”，AI系统几秒钟后随机生成一张图片，那人的贡献显然相对有限。但如果用户设计了大量提示词，持续修改图中人物姿态、光影、构图、镜头语言、风格参数，经过数十轮生成和筛选，再对最终结果进行局部重绘、后期修图，问题就复杂得多。提示词写到什么程度才可能体现创作？参数调整是否属于创作行为？从几十个生成结果中挑出一个结果，“选择”本身是否具有独创性？AI先生成初稿，人类再进行较大幅度修改，著作权保护的是整项成果，还是只能覆盖能够识别出的人工创作部分？这些问题，《意见》都没有给出统一尺度。

而国内已经出现了很有代表性的不同裁判结果。

在2023年北京互联网法院审理的“春风送来了温柔”AI文生图案中，法院认为，使用者通过输入并多次调整提示词、设置参数等方式完成涉案图片，相关过程体现了其智力投入和个性化表达，因此该案法官认定该图片属于著作权法保护的美术作品。

但2025年苏州中级人民法院二审审理的“蝴蝶椅”案则呈现了另一种裁判结果。法院认为，原告提交的证据不足以证明其对涉案图片的布局、比例、视角、构图、色彩等具体表达要素作出了足够的实质性贡献，因此最终未认定涉案AIGC构成受著作权法保护的作品。

需要注意的是，这两个案件并不能简单理解为司法实践已经形成“AIGC有版权”和“AIGC没有版权”两种对立立场。两案的具体生成过程、人工参与程度以及举证情况均存在差异。“蝴蝶椅”案所揭示的一个重要问题恰恰是：即使创作者主张自己进行了大量人工干预，如果无法通过提示词记录、生成版本、参数调整、修改过程等证据加以证明，仍可能难以获得著作权法保护

两个案件得出的不同结论，恰好说明AIGC版权判断很难形成简单的“有版权”或者“没版权”的二元答案。未来真正需要逐步建立的，是一套识别人类创作贡献的判断标准，同时还会伴随一个现实的诉讼问题：创作者如何证明自己在创作中的贡献。

这对企业的影响远比“AI图片能不能登记版权”更大。目前大量企业已经把AIGC用于广告设计、短剧、漫画、游戏美术、数字人、品牌视觉、音乐以及营销素材生产。如果这些内容要进一步授权、转让、商业化或者维权，首先就要解决权利基础问题。企业如果无法说明一项内容中到底有哪些人工创作、人工修改以及选择判断，后续主张著作权时可能会遇到证据障碍。

所以，在AIGC版权界定的问题中，企业要关注的不仅是AIGC成果有没有版权，还要关注人类创作贡献在哪里、保护范围到哪里，以及这些贡献能否被证据固定下来。

另一个更可能影响整个AI行业商业模式的问题，是训练数据版权。

小说、电影、摄影作品、漫画、音乐、新闻文章、公众号内容或者社交平台图片，只要公开发布，通常都可以被用户浏览。但“公众可以看到”，并不当然意味着“AI公司可以批量抓取并作为模型训练材料”。

最高人民法院在《理解与适用》中明确表示，关于未经许可使用他人作品训练人工智能大模型如何定性的问题，在《意见》起草过程中存在很大争议，因此《意见》最终版没有作出规定。我国现行著作权法的合理使用制度，没有专门针对人工智能训练设置明确例外。这意味着，未来法院如果真正处理此类争议，很可能需要把一个看似简单的问题拆成多个层次。

首先，模型训练的各个技术环节中是否发生了著作权法意义上的复制行为？数据抓取、缓存、清洗、格式转换、向量化和训练阶段是否应当分别评价？

其次，科研训练与商业训练是否应当适用完全相同的标准？基础模型预训练与针对某一画师、某一IP进行Fine-tuning，风险程度也可能不同。

再次，数据来源是否合法会不会影响判断？普通公开网页、付费数据库、明确限制抓取的网站以及盗版资源，很难简单适用同一标准。

甚至在法院认定训练行为侵权以后，权利人的救济方式也会成为新问题。赔偿损失相对容易理解，但如果权利人要求停止使用相关训练数据，已经完成训练的模型怎么办？是否需要进行特定数据删除或者“机器遗忘”？技术上能否做到、成本由谁承担、什么程度才算停止侵害，都会成为下一阶段的司法难题。

因此，训练数据版权争议正在重新划分内容产业和AI产业之间的利益边界。如果未来司法倾向于认定商业训练原则上需要取得授权，那大模型企业的数据获取成本将明显上升，出版、影视、音乐、图库等行业也可能形成新的数据许可市场；如果未来司法给予合理使用更大的空间，争议重点则可能转移到输出端，法院会更加关注训练模型是否复现、替代或者实质损害原作品市场。

AIGC可版权性和未经许可使用作品训练大模型，并不是《意见》忽略的问题。最高人民法院在《理解与适用》中明确指出，由于相关问题目前在理论和司法实践中尚未形成充分共识，因此暂未作统一规定。

这种“留白”有其现实原因。一方面，人工智能技术仍在快速发展，不同模型、训练方式和人机协作模式差异较大，过早形成统一规则可能很快与技术实践脱节；另一方面，这两个问题又直接关系到AI产业发展、创作者权益以及数据许可成本等重大利益。如果简单采取“一刀切”的处理方式，可能产生新的不平衡。

因此，未来相关规则很可能还需要通过更多具体案件逐步形成。对企业和创作者而言，这也意味着，在司法标准尚未完全明确之前，不能仅仅等待规则最终落地，而应当提前做好权利和证据管理。

对于使用AIGC进行广告设计、短剧、漫画、游戏美术、数字人、品牌视觉等内容生产的企业和创作者，应当尽可能保存创作过程的材料，以便在未来发生著作权争议时证明使用者的创作性投入。

而对于涉及模型训练、数据抓取或者使用第三方作品进行Fine-tuning的企业，则需要进一步关注训练数据的来源、获取方式、授权范围以及平台使用规则，避免在数据来源和权利链条上留下明显瑕疵。

在相关规则尚未完全明确的阶段，真正重要的已经不只是简单判断“AIGC有没有版权”或者“训练数据能不能用”，而是要提前把创作过程、数据来源和授权边界记录清楚、管理起来。未来一旦发生争议，这些材料很可能会决定案件的走向。

作者：阮莉云 律师