AI奥特曼案：生成式AI著作权侵权案的司法破局之路

——杭州中院（2024）浙01民终10332号案深度评析

2025年2月，杭州互联网法院就“AI奥特曼”案作出了一审判决，判定某AI平台在侵害信息网络传播权方面构成帮助侵权。同年12月，杭州市中级人民法院二审维持了原判。此案不仅是首例涉及生成式人工智能平台侵害信息网络传播权的案件，还荣获“2024年中国十大最具研究价值知识产权裁判案例”和“2025年度AIPPI中国分会版权十大热点案件”的殊荣。

本文将基于该案的判决，从四个方面进行深入剖析：案件的实际情况与技术背景、生成式人工智能服务提供者的法律定位、构成帮助侵权的主客观认定标准，以及著作权法与反不正当竞争法之间的界限划分。同时，结合国内外相关的立法进展和行业实践，为读者提供一套系统的实务参考。

一、案件事实：LoRA模型如何成为侵权的“助推器”

本案的原告上海新创华文化发展有限公司，作为奥特曼系列形象知识产权及其相关维权权利的独占被许可人。被告杭州某智能科技公司运营着一个AI绘图平台，该平台提供基础的Checkpoint模型和LoRA模型，并支持文生图、图生图以及模型在线训练等功能。在该平台首页以及“推荐”“IP作品”等板块，展示了多个与奥特曼相关的AI生成图片以及奥特曼LoRA模型，用户可以方便地调用、下载、发布或分享这些内容。具体流程是，用户上传奥特曼图片，利用平台提供的基础模型，通过调整参数训练生成奥特曼LoRA模型。随后，其他用户输入提示词，选择基础模型，并叠加该LoRA模型，即可稳定生成与奥特曼形象在实质上高度相似的图片。本案中，被诉侵权内容与权利作品在人物造型、色彩运用、服装细节等方面均表现出高度一致性，整体上构成了实质性相似。

二、生成式人工智能服务提供者的法律定性：从二分法到“双轨制”的演进

对生成式人工智能服务提供者的法律定性，是将其视为网络内容提供者还是网络服务提供者，这直接关系到其侵权责任的类型以及应尽的注意义务标准。在本案中，一审法院提出了一个开创性的观点：生成式人工智能服务提供者同时具备技术服务和内容供给的双重属性，应被归类为新型网络服务提供者。这一认定打破了以“网易案”为代表的、将网络服务提供者划分为两类（内容提供者和平台服务者）的传统模式，为生成式AI的法律治理奠定了理论基础。

从技术原理上看，生成式AI与传统网络服务的根本区别在于：传统网络服务仅提供信息存储空间或搜索链接等被动功能，而生成式AI则通过算法主动参与到内容的创作过程中。以本案为例，被告平台不仅提供存储空间，更通过其LoRA模型的开放和推荐机制，将用户上传的图片转化为可重复使用的LoRA模型参数文件，实施了一种集“再创作—再封装—再分发”于一体的系统性服务，这与单纯的信息存储和链接服务有着显著的区别。

“输出端”所生成的内容构成了传播行为的实质，因此在进行法律定性之后，自然需要进入对其过错的认定环节。那么，如何判断提供此类新型服务的平台是否存在过错呢？这正是本文第三部分的核心议题。

三、帮助侵权认定：过错标准的动态调整机制

《民法典》第1197条规定：“网络服务提供者知道或者应当知道网络用户利用其网络服务侵害他人民事权益，未采取必要措施的，与该网络用户承担连带责任。”在本案中，法院系统性地阐述了生成式AI平台构成帮助侵权的判断标准，其核心在于综合考量多重因素，动态地调整注意义务的合理水平。在这些因素中，权利作品的知名度以及侵权行为的明显程度尤为关键——奥特曼作为一个广为人知的动漫IP，具有极高的知名度和影响力。而平台在其首页及“推荐”栏目中直接展示了多个奥特曼主题的LoRA模型，侵权内容处于“显而易见”的状态，这大大提高了平台履行注意义务的现实可行性。同时，法院还关注到平台的盈利模式：被告通过会员充值等方式，从用户发布模型的行为中直接获利，这表明其已超越了单纯的技术中立角色，理应承担与其商业模式相匹配的更高注意义务。此外，平台LoRA模型的“一次训练、反复使用”的特性，使得用户在叠加该模型后能够稳定地输出奥特曼形象，平台完全有理由预见到此类模型被反复使用所可能累积的侵权后果。值得注意的是，被告平台在收到诉讼通知后，能够采取屏蔽措施并建立后台知识产权审核机制，这说明其并非技术上无法管控，而是未能履行合理的注意义务。综合以上因素，法院认定被告构成侵害信息网络传播权的帮助侵权，判令其停止侵权并赔偿3万元（包含合理开支）。

实务提示一：对于生成式AI平台运营者而言，建议构建分层级的内容审核机制——对“显而易见”的高知名度IP内容，应主动识别并采取屏蔽措施，同时在商业模式中纳入版权合规成本；对于权利人而言，收集关于平台对侵权内容的明显程度、平台的营利机制以及其事先管控能力等方面的证据，将是说服法院认定平台存在“应知”状态的关键。

四、著作权法与反不正当竞争法的边界：双重保护的“禁区”

本案的另一个核心问题是：当事人除了主张著作权法保护外，还同时主张反不正当竞争法保护时，法院应如何裁判？原告认为，被告平台设置了定向训练功能，能够生成“似是而非”的奥特曼图片，构成了不正当竞争行为。对此，杭州中院在二审中明确指出：反不正当竞争法提供的是一种灵活的补充性保护，当专门法律已作出穷尽性规定时，反不正当竞争法原则上不再提供额外的保护——权利人所依据的权利基础仍然是著作权，不宜再通过反不正当竞争法进行重复评价。这一裁判立场具有重要的规则宣示意义。首先，它明确了著作权法对于AIGC输出侵权的规制优先于反不正当竞争法，当著作权法足以保护权利人利益时，反不正当竞争法应保持审慎谦抑的态度。具体来说，“似是而非”的生成图片并不必然属于著作权法无法规制的灰色地带——如果该图片与权利作品构成实质性相似，著作权法已提供了复制权和改编权的保护，无需再寻求不正当竞争的途径。在本案中，现有证据不足以证明被告主观上存在违反诚实信用原则和公认商业道德的故意，也未客观上实施了为获取不正当竞争优势而损害其他经营者合法权益的行为，因此，对原告关于不正当竞争的上诉请求予以驳回。

值得关注的是，这一裁判立场与国际趋势高度契合。2025年9月，德国慕尼黑法院在GEMA诉OpenAI案中认定，将受版权保护的歌词纳入AI模型训练数据集并输出歌词内容，构成对作品的非法复制。这表明中国司法在优先适用著作权法的裁判思路方面，与欧洲强化版权人保护的立场存在一定程度的呼应。而在美国，司法则更倾向于审慎地认定模型训练行为本身是否构成侵权，这反映了各国基于不同的立法传统和产业政策所做出的选择差异。中国司法将AIGC平台输出阶段的侵权焦点集中在著作权法框架内，确立了一条平衡版权保护与AI产业发展的务实路径。

从行业影响来看，在本案之后，2025年11月上海金山法院审结的《斗破苍穹》美杜莎案进一步丰富了AIGC侵权的司法实践。该案明确：用户以商业使用为目的，在LoRA模型的素材提取、训练、发布及使用等环节重现了在先作品的独创性表达，侵犯了复制权和信息网络传播权。然而，LoRA模型本身以及“训练LoRA”的功能被认定为中立技术，平台在依法及时采取下架措施后不构成侵权。这两起案件共同确立了AIGC侵权链条中的“用户—平台”双层责任架构——用户因实质性投入训练素材和发布LoRA模型而构成直接侵权，平台则仅在未尽到合理注意义务时才承担帮助侵权责任。

实务提示二：权利人在选择维权途径时，应优先聚焦于著作权法的主张，反不正当竞争法仅在著作权法无法覆盖特定行为（例如恶意规避技术措施、大规模批量诱导侵权）时，才考虑作为补充性主张，以避免因主张不当而被认定为权利滥用。

五、行业展望与制度前瞻

以本案为起点，结合最高人民法院正在加紧制定的《关于依法妥善审理涉人工智能纠纷案件的意见》，以及广东高院于2025年发布的、首份关于涉AI知识产权司法保护的意见（共24条，围绕算法模型、开源许可、数据要素、生成内容等关键点构建了全链条保护机制），生成式AI著作权纠纷的未来治理方向已初步显现。首先，在制度层面，“分类施策、动态适配”将成为AIGC平台责任认定的主流思路。生成式AI作为区别于传统网络服务的新型业态，司法应综合考虑技术发展阶段、侵权信息的识别难度、损害后果的可预见性以及平台管控措施的有效性等因素，实现注意义务与技术能力的合理匹配。例如，在输入端训练数据的合规性方面，欧盟的DSM指令已建立“opt-out”机制，允许商业主体进行文本和数据挖掘，但著作权人可以通过公开声明的方式禁止爬取。中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》虽然要求“尊重知识产权”，但尚未建立相应的具体配套机制，这将是制度发展的重要方向。可以预见，在数据训练环节引入类似欧盟的“权利保留识别”机制——即要求AIGC平台对所有训练数据建立版权