AI生成内容新权：指令输入者权的创设逻辑探析

关键词：生成式人工智能；人工智能生成内容；指令输入者权；邻接权；作品独创性

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摘 要

生成式人工智能正以前所未有的方式改变着人类文化生产与生活模式。为人工智能生成内容提供适当的法律保障，并将相关权益分配给指令输入者，不仅能有效解决其私人投入成本与公共物品属性之间的固有矛盾，还能促进社会公平正义，并维护国家战略利益，具有充分的合法性。设立一种专门的权利保护模式，能够最大化地发挥产权的功能，从而带来确定性优势；而仅依靠行为规制模式，在个案中提供事后救济，则无法充分激励指令输入者去生产高质量的人工智能生成内容。狭义著作权模式在理论解释和立法实践上均面临障碍。鉴于此，通过重构邻接权的识别标准，我们建议设立一项新型邻接权——生成式人工智能指令输入者权。这项权利应主要授予那些对生成内容做出“关键性智力贡献”的指令输入者，其客体为达到“可识别的特定化表达标准”的人工智能生成内容。在权利内容上，应充分赋予指令输入者各项财产权，但排除人格权。在权利限制方面，则应规定较短的保护期限、强制性标注义务，并全面适用合理的现有使用规则。

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论 文 内 容

生成式人工智能（GAI）对以“人类作者”为核心的现有著作权制度构成了根本性挑战。人工智能生成内容（AIGC）的可版权性以及指令输入者的权益保护问题，已成为全球性的法律争议焦点，不同法域的实践差异显著：美国严格依据“人类作者”标准，拒绝给予AIGC版权保护；中国司法实践态度不一，部分判决在扩张解释“独创性”的基础上承认了指令输入者的权利，但亦存在逻辑矛盾的判例；欧盟、英国、日本等国家和地区则持观望态度，正通过政策研究和公众咨询等方式探索解决方案。

理论层面，“肯定论”与“否定论”的长期争论已陷入僵局，导致司法裁判的不可预测性增加，影响了市场主体的行为预期。在AIGC的法律定性问题上，现有法律框架的解释论已近乎穷尽。因此，从解释论转向立法论，探索新的保护路径，已成为应对技术发展和产业需求、填补法律空白的唯一可行选择。作者在此背景下，放弃了原有的“作品说”观点，提出了创设新型邻接权的构想。

一、生成式人工智能指令输入者利益设权保护的正当性

（一）设权保护的理论依据

首先，此举有助于化解私人成本投入与公共物品属性之间的矛盾。高质量AIGC的生成需要指令输入者投入大量智力、时间以及学习相关技能的实质性私人成本。然而，AIGC具有非排他性、非竞争性的公共物品属性，容易引发“搭便车”困境。因此，设立专门的权利保护模式是激励高品质内容生产的更优策略。其次，这符合分配正义与平等保护原则。承认指令输入者的利益保护，不仅符合“劳有所得”的价值导向，也保障了以AIGC生产作为谋生手段的群体的平等发展机会。再次，此举有助于保障国家在技术进步、经济发展和国际竞争中的战略利益。通过设权保护，可以推动文化产业供给侧改革，形成“需求牵引供给”的良性循环，同时抓住GAI领域国际规则制定的关键时期，提升我国在全球文化产业分工和技术竞争中的地位。

此外，相关权利应当归属于指令输入者而非模型开发者。开发者仅是工具的提供者，其自身利益可通过专利、商业秘密等方式得到保障。而指令输入者的关键性智力贡献直接决定了AIGC的具体形态。若将权利授予开发者，极易导致文化内容生产的垄断局面。

（二）设权保护模式优于行为规制模式

设权保护模式通过事先明确产权归属，能够有效发挥产权在激励生产和资源配置方面的功能，为指令输入者提供稳定的收益预期，降低AIGC的交易成本，更好地适应数字经济下内容高效流转的需求。相比之下，行为规制模式主要依赖反不正当竞争法提供事后个案救济，其不确定性很高，法官的自由裁量权过大，难以支撑起一个繁荣稳定的AIGC市场，也无法充分保护社会公众的行为自由。因此，设权保护模式更为优越。

二、生成式人工智能指令输入者权创设为狭义著作权的方案证否

（一）应纳入著作权法框架

AIGC具有文化消费属性，与广义著作权的客体具有很强的亲缘性。将AIGC纳入著作权法框架，可以利用其成熟的“客体—主体—内容—限制—保护”的模块化构造，从而节省认知和决策成本。同时，著作权法设权保护的价值目标与著作权法旨在平衡“私权保护与公共利益”的宗旨高度契合。相比之下，将AIGC界定为虚拟财产或数据，存在概念模糊和功能错位的问题。虚拟财产具有平台依附性，而数据产权的保护逻辑与AIGC的表达本质存在矛盾。

（二）定性为狭义著作权的解释论与立法论障碍

在解释论层面，将AIGC定性为狭义著作权，挑战了“作者”和“创作”的传统定义。AIGC生成的“黑箱”特性导致用户智力活动与最终表达之间存在因果断裂。此外，生成过程中的内在随机性以及符号语言的模态转换，与传统作品创作的可控性和艺术创作规律相悖。在立法论层面，当前“人工智能艺术”尚未被艺术界普遍接纳为独立的艺术门类。法律若先行将其规定为作品，可能会导致制度的悬浮。同时，AIGC的保护需求与以“作者人格延伸”为核心的传统著作权规范体系存在冲突，强行纳入可能会破坏著作权法的体系完整性。

（三）拟制为狭义著作权的理论障碍

法律拟制的前提是事实的确定性。然而，AIGC的法律地位处于“是作品与不是作品”的叠加状态，拟制缺乏逻辑前提。如果拟制GAI为法律主体，不仅突破了《民法典》关于权利能力的规定，更动摇了法律主体根植于“主体性”的哲学基础。GAI所具备的二阶智能、无感性能力以及实践目的等特征，使其无法成为法律主体。相关问题可以通过完善现有制度来解决，无需进行主体拟制。

三、生成式人工智能指令输入者权创设为新型邻接权的方案证成

（一）既有邻接权方案的缺陷

现有的“数据处理者权”、“生成式信息使用者权”等邻接权方案，在权利主体界定模糊、权利内容与现实需求不匹配等方面存在缺陷。这些方案未能充分授予指令输入者控制AIGC演绎、展览、表演等核心商业利用场景的权能，无法真正保障其市场利益，也难以有效支撑AIGC产业的发展。

（二）新型邻接权方案的正当性与契合性

作者在此基础上重构了邻接权的识别标准，提出了包含三个层面的判断要素：艺术地位上的“非经典性”、投入属性上的“价值贡献性”以及功能属性上的“文化消费性”。AIGC与此标准高度契合：其艺术地位尚未形成广泛共识，具有“非经典性”；指令输入者的实质性投入为其创造了新增的文化价值，符合“价值贡献性”；其核心功能在于满足公众的精神文化需求，具有“文化消费性”。因此，将生成式人工智能指令输入者权创设为新型邻接权，既能有效规避传统著作权的核心争议，又能为指令输入者提供适度的保护，实现产业激励与公共利益之间的平衡。

四、生成式人工智能指令输入者权的具体构造

（一）权利主体

权利主体应为做出“关键性智力贡献”的指令输入者。判断标准需综合考量构思设计的明确性、指令输入的复杂度、迭代调试的深度以及最终筛选的审美决断等四个维度。同时，应通过分配举证责任、引入专家辅助以及设立排除性规则等程序性措施，确保标准的实际落地，从而区分“单纯使用者”与“生成驾驭者”，避免权利的泛化。

（二）权利客体

权利客体应为满足“可识别的特定化表达标准”的AIGC。该标准属于客观形式判断，要求AIGC在外部形态上足够具体、独特，能够与其他内容区分开来。同时，主体的关键性智力贡献与客体的特定化表达之间应存在相互因果关系，为侵权比对提供依据。

（三）权利内容

权利内容应以财产权为核心，参考著作权法的财产权内容，授予复制权、发行权、改编权等完整权利，以保障指令输入者的商业变现需求。同时，应排除人格权，因为AIGC与指令输入者之间不存在直接的人格精神联系，赋予人格权缺乏法理基础，并可能引发伦理混淆和实践操作困境。

（四）权利限制

应设定10至15年的较短保护期，以适应AIGC的生成效率和技术迭代速度。同时，规定强制性标注义务，要求权利人在利用AIGC时清晰标注生成主体和模型，未履行义务者将承担权利行使受阻或行政处罚等后果。此外，应全面适用著作权法的合理使用等限制规则，以维护公共利益。权利行使不得豁免指令输入者对训练数据中存在的在先作品的侵权责任，并需与上游权利进行协调。

（五）权利保护

应采用责任规则而非财产规则，仅保障权利人的损害赔偿请求权，而不赋予停止侵害的禁令救济。这样做既能补偿其投资回报，又能促进AIGC的传播与再利用。

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结 论

面对人工智能这项颠覆性技术，我们应在充分反映社会发展需求的前提下，重视法律的创造性和能动性，积极推动与AIGC相关的新型社会生产关系的形成。本文提出的“生成式人工智能指令输入者权”作为一种新型邻接权，旨在为立法者提供一条折衷的道路。它承认并激励指令输入者在高品质AIGC生产过程中的智力投入与投资，通过授予具有期限性、以财产权为核心的专有权，来促进相关产业的健康发展。同时，该制度设计通过排除人格权、设定较短保护期和强制标注义务，避免了对“作者”概念的冲击，并维护了公共利益和信息透明度。当然，任何制度设计都不是一蹴而就的。如何具体设定“智力贡献”的门槛并将其转化为可操作的证据规则，如何平衡指令输入者、GAI模型开发者以及上游数据权利人之间的复杂利益关系，如何处理演绎性AIGC的权利链条等问题，仍需在未来的立法与司法实践中不断细化和完善。然而，构建“生成式人工智能指令输入者权”的立法思路，既能避免突破对“独创性”等概念的传统认知，又能为指令输入者等主体提供与其贡献相匹配的弱权益保障，为我国当前AIGC著作权法困境提供了一个逻辑自洽、利益均衡且具有前瞻性的解决方案。这不仅是对技术发展的积极回应，更是对著作权制度内在精神——促进文化多样性的守护。