字节跳动与MPA达成合作，强化AI生成模型知识产权防护
据路透社今日（8月17日）报道，字节跳动公司已与美国电影协会（MPA）正式签订合作协议，旨在强化针对AI视频生成及图像生成模型的版权防护机制。据悉，本次协议覆盖字节跳动旗下的Seedance视频生成模型以及Seedream图像生成模型，上述模型当前已在TikTok、CapCut和Dreamina等平台上投入使用。字节跳动方面透露，最新版Seedance和Seedream已集成更为完善的知识产权保护机制。字节跳动与美国电影协会双方均表示，将紧随AI技术演进步伐，持续优化版权保护举措。
深度解析 | 生成式AI法律挑战：版权、责任与合规体系
人工智能法律难题探究——AIGC时代的版权界定、责任归属及合规构建【摘要】AI技术飞速迭代正剧烈冲击社会经济结构，引发全新法律难题。生成式AI的普及让版权归属、算法治理、数据跨境及责任认定等议题成为立法焦点。本文聚焦生成式AI的版权与侵权、算法透明度、AI决策责任三大核心，结合中外案例与最新立法，分析法律框架的适用困境。研究发现，版权领域正从“工具论”转向“参与论”；监管上，欧盟AI法案与中国“分类分级”模式并立；责任方面，辅助驾驶判例揭示了产品与使用者责任的复杂分配。本文从企业视角梳理风险防控机制，提供
互联网巨头面临AI挑战
今年二季度，腾讯音乐总收入89.3亿元，同比增5.8%。展望2025年三季至2026年二季，预计增速将依次为20.6%、15.9%、7.3%、5.8%。喜马拉雅首度并表，当季贡献营收4.07亿元，占比约4.6%。若剔除喜马拉雅数据，腾讯音乐实际增速仅为1%。尽管业绩未现大幅波动，但过去一年股价从100港币腰斩至33港币，跌幅逾2/3，估值已跌至10倍市盈率的“收息股”水平。为何在估值极低且基本面尚稳之际，股价仍大幅下挫？核心原因在于面对抖音、汽水音乐的竞争已确凿无疑，特别是在汽水主攻的下沉市场方面：据Qu
中金维持阅文集团跑赢行业评级 目标价29港元
中金发布研究报告指出，维持阅文集团(22.08, 1.34, 6.46%)（00772）2026/2027年Non-IFRS归母净利润预测为8.50/13.11亿元。当前股价对应2026/2027年21/14倍Non-IFRS市盈率。维持"跑赢行业"评级及目标价29港元，对应2026/2027年30/19倍Non-IFRS市盈率，相较于现价具备39.8%的上行空间。 中金核心观点如下： 1H26业绩略超该行预期 公司发布1H26业绩数据：营业收入达35.3亿元，同比增长10.7%；经调整归母净利润为2.6
AI代码版权归属：三大判例解析
8月8日这条热搜让无数人眼热：“用AI做了几十个App,零代码零成本,两个人两个月入账近万”。然而，按下回车键的那一刻，一个致命问题浮现：这段代码的版权究竟归谁？深圳南山法院、最高法、四川天府新区法院，三个真实案例已经给出了明确解答。一、AI代码版权归谁？三个案例解析第一，版权归团队：深圳南山法院审理的腾讯Dreamwriter案（2020年），腾讯主创团队负责“需求设计、内容把关、修改投入”，法院认定AI撰写的股评文章凝聚了团队的独创性智力投入，属于法人作品，版权归该公司。擅自搬运即侵权，判赔1500元
AI攻占短剧江湖：主角仍为真人，龙套已悄然换血
讲AI彻底颠覆整个赛道有些夸张，但短剧确实是国内最先被AI深度重塑的内容领域。2026年一季度上新短剧里，95%出自AI之手，真人拍摄的产量断崖式萎缩。短剧圈如今有多离谱？过去做短剧的套路很直接：砸钱搭团队，批量产出大量剧集，赌一两部能爆款收割。如今AI入场，规则彻底改写：真人拍一部短剧，几十万起步，耗上数十天；AI搞一部，几千元成本，三五天就能输出几十集。同一笔预算，真人仅够拍1部，AI则能同时铺开七八部去碰概率。横店大量拍摄基地闲置，摄影、妆造、场务等岗位大幅缩水。然而荒诞的一幕出现了：网络平台遍地都
中国开源AI对美实施禁令
中国开源AI #MiniMaXH3# 图文模型对美国用户实施禁用制裁，同时也将韩国和欧盟用户排除在外，这简直令人震惊！居然真的制裁美国了？原因在于该图文AI需要借助图片素材生成内容，而美国对版权侵权行为处罚极为严厉，轻则面临巨额罚款，重则可能锒铛入狱。这些图片素材中有些受版权保护有些不为人知，究竟哪张涉及侵权难以判断，索性直接禁用！这就是作用力与反作用力的体现。美国的高铁、地铁、网络、AI等领域都已落后，未来五年全球都将普及高铁和AI技术，美国恐怕只能与阿富汗一较高下了。法律若不能与时俱进，终将成为科技进
AI巨头争夺知识主导权
当前 AI 企业不惜投入巨额资金购买芯片、搭建数据中心、训练大规模模型，同时大规模收购与整合人类各类知识，短期烧钱动辄数十亿乃至更多，利润远不及投入。然而其真正动机或许并非当下盈亏，而在于构建怎样的未来图景。传统科技公司依靠产品销售、广告投放、软件与服务获取收入，如今的 AI 巨头则不计代价争抢算力、囤积并加工数据，本质上是在塑造一种独特的核心资产——人类知识的理解与解析能力，以及人与知识互动的新型入口。牢牢把控这一入口，便有可能催生全新形态的市场垄断。Anthropic 早期大规模使用 Books3、L
AI漫剧吸粉全流程指南：从创意构思到成片落地的实操方法
AI 漫剧近来频繁引爆流量，关键并不在于「熟练操作某款工具」，而是它成功压低了短剧制作中最烧钱的两大环节——画面生成与节奏把控的成本。即便没有专业背景，普通人也能在短短几天内完成一部可投放到竖屏平台的完整故事。然而，真正能持续吸引粉丝的内容，依然取决于选题、角色塑造、节奏控制与完播率，而非单纯堆砌特效。湖北天吉科技在深耕 AI 数字服务的同时，也将「AI 内容生产」视为一项可落地的交付能力：我们提供的不是空洞的概念展示，而是一套可反复复用的制作工作流。接下来，我们将按实际操作顺序逐步拆解。一、选题先行：情
欧盟英法三国应对生成式AI版权问题的最新动态与对策
综述背景回顾：2026年3月10日，欧洲议会通过了名为《版权与生成式人工智能—机遇与挑战》的决议；2026年3月18日，英国政府发布了关于版权与人工智能的报告；2026年4月8日，法国参议院通过了一项法案，确立了人工智能提供者使用受版权保护作品的可反驳推定。最新动态：这三份文件都关注同一个核心难题：版权法与生成式人工智能的交汇点；但三者采取了迥异的方法与基调。欧盟决议发出了强烈的政治信号，要求立即采取立法行动；英国报告采取了审慎的、以收集证据为导向的路径，现阶段拒绝引入新的版权法或监管机制；而法国法案虽然
AI时代：普通人如何理解AI运作原理与核心常识
最近，关于字节跳动禁止内部蒸馏开源模型的新闻引发了热议。那么，字节为何要封禁内部蒸馏开源模型呢？我们用大白话来解读：首先，什么是“蒸馏”？为什么叫“蒸馏”而不是“模仿”？蒸馏，即知识蒸馏，是Hinton在2015年提出的一个概念，借用化学蒸馏的比喻，与普通的“模仿”有着本质区别。化学蒸馏：混合原料加热，提取精华成分并冷凝，丢弃杂质，得到浓缩物，而非复制整个桶的原料。对应AI蒸馏：大模型（教师）中包含海量冗余信息。我们不复制整个大模型，而是提取其核心认知、判断倾向和概率分布，迁移给小模型（学生）。小模型的参
AI图视频商用避坑指南：开工前查清这四点
客户发送了素材包，包含产品照、影视截图、明星照以及一段八秒的音频样本，末尾还附带了一句“网上找的，经过AI处理应该没问题吧”。此时切勿草率答应，也不要贸然吓唬对方。需仔细检查每一个文件，追溯其来源，确认是否包含可辨识人物，成品是否容易让人联想到某部特定作品，以及发布时是否遗漏了必要的标识和授权文件。本文仅能协助你进行开工前的风险排查。若项目涉及商业投放、真人授权链条不明、素材来源于影视作品或争议较大，务必联系权利人或专业人士核实，事前补救的成本远低于发布后被迫下架。部分从业者将素材下载保存后，很快便遗忘了
慎用AI生成商业视觉：品牌LOGO与版权风险需警惕
在人工智能技术快速普及的当下，各类AI绘图、设计工具的优势下，众多中小企业、初创品牌的设计都在自己学习和操作。不少商家为节省费用，直接使用AI生成LOGO、品牌海报、包装视觉等物料并投入商业使用。看似0成本的操作，实则暗藏严重的版权隐患与商标合规风险，已然成为品牌发展的隐形雷区，亟需各大企业重视规避。从版权层面来看，现阶段我国《著作权法》及司法审判案例均明确，只有具备人类独创性智力投入的作品，才能受到完整的版权保护。市面上多数纯AI生成的视觉图案，仅依靠用户简单关键词指令生成，缺少设计师的创意构思、审美优
盗版紧随正版上线——热门影视剧侵权乱象深度调查
新华社北京7月29日电 题：盗版紧随正版上线——热门影视剧侵权乱象深度调查 新华社"新华视点"记者颜之宏 热门电视剧在正版渠道上线不到一天，侵权资源便已在社交平台、云盘和搜索引擎中同步扩散；视频网站会员账号被拆解为"分时出租"商品，在二手交易平台上公然标价销售…… 近年来，国家有关部门持续推进专项整治行动，但影视盗版问题始终屡禁不绝。治理影视侵权，难点究竟何在？如何健全版权保护机制？"新华视点"记者就此展开深入调查。 部分热门电视剧随手可获取 记者调查发现，云盘、搜索引擎、二手交易平台等，已成为热门电视剧
AI书法撤奖风波：规则与责任才是关键
2026年7月15日至16日，一幅在书法评比中获奖的作品被从获奖名单中移除。据光明网与21财经引述赛事方表示，该作品被判定为AI生成，而该参赛组别明确禁止AI创作内容。道理其实很直白：书法比赛，能提笔写字的终究是人。然而，那幅获奖作品却以人类名义，借助AI生成了一幅堪称完美的书法佳作。消息传出后，舆论迅速两极分化。一方认为：使用AI即属作弊；另一方则称：AI merely是工具，用之何妨。我认为，这两种观点都过于简化了问题。真正的症结，不在于“是否使用了AI”，而在于：在该场合下，规则是否允许？是否如实告