人工智能创作成果的著作权归属问题

同样是借助AI进行创作，结果却可能天差地别。

2023年，北京摄影师李昀锴利用AI工具生成了数十张图像。

他反复优化提示词、调试参数——CFG数值上上下下，采样步数从20调整到40又回到30，在Midjourney和Stable Diffusion之间不断切换。前前后后耗费了大半天时间，最终选定一张满意的，命名为《春风送来了温柔》，发布到社交平台。

不久之后，一个自媒体账号擅自使用了这张图片。没有经过任何通知。

李昀锴提起诉讼。北京互联网法院作出判决：这张图片属于作品，受著作权法保护。

同样是AI生成的图像。2025年，江西鹰潭，有人仅输入了"帮我画一张风景图"——点击一下，图片就生成了。被告使用了这张图片。原告同样提起了诉讼。

法院判决：这张图片不属于作品，不受法律保护。

两起案件，都是AI生成的图像，都遭遇了被盗用。为何一个胜诉，一个败诉？

答案，隐藏在三个字中：智力投入。

那些真正用心去调整、去筛选、去修改的人，法律给予了保护。 那些仅仅点击了一下按钮的人，法律回应：抱歉，这不构成创作。

过去两年间，围绕"AI生成物是否构成作品"这一议题，法院已作出多项判决。将这些案件串联起来，标准已不再是简单的非此即彼，而是形成了三个明确的层次。

若某物完全由AI自主生成——无人发起，无人控制，无人选择——抱歉，你连著作权法的门槛都未能踏入。

著作权法保护的是"人"的创作，而非机器的生产。这一底线，至今未曾突破。

这是最为关键的一层。法院审视三个方面：

审视你的提示词——是随口说了句"画个美女"，还是撰写了五行关于构图、光影、色调的专业指令？

审视你的修改次数——是点击一下就结束，还是反复尝试了数十个版本？

审视你的后期处理——生成后直接使用，还是又用Photoshop精修了半小时？

李昀锴胜诉，因为他证明的不是"我使用了AI"，而是"我投入了心思"。

从数十张生成图像中挑选出一张，这是筛选。调整色彩和构图参数，这也是筛选。在不同AI模型之间切换输出再合成——这是在多个层面进行筛选。

法院当前的逻辑非常明确：你做出的筛选越多、越复杂、越具个性化，就越有可能被认定为"创作"。

这一标准，不仅适用于图像领域。

2026年，广州法院审理了一起刑事案件。有人使用AI工具批量生产短剧并牟利。法院认定：若人对短剧的情节、角色、镜头语言发挥了"强引导"作用，则最终生成物可构成受保护的视听作品。

从一幅图像到一部剧集，标准统一：审视人是否发挥了主导作用。

如果说"生成物是否构成作品"是原创者的首要困惑，那么"AI凭什么用我的作品进行训练"就是权利人的首要愤慨。

2026年，上海知识产权法院二审了全国首例AI大模型著作权侵权案件。

案情并不复杂：有人从动漫作品中截取大量角色形象，整合为训练数据，喂给某AI模型。该模型生成的内容，与原有角色高度相似。

法院将整个事件分解为两步进行判决：

第一步 · 输入端：未经许可将大量版权图片整合为训练数据集，构成对复制权的侵害。将图片包发布传播，还侵犯了信息网络传播权。这一步，没有商量余地。

第二步 · 输出端：若新生成的内容与原作不相似，则无碍。若能看出原作"独创性表达"的痕迹，则还需承担相应责任。

分两步判决，是明智之举。

它并未禁止使用版权素材训练AI——技术中立，训练本身未必有错。但它迫使所有人都必须回答两个问题：你使用的素材，是合法获取的吗？你输出的内容，有没有抄袭原作？

那么"合理使用"能否成为挡箭牌？

合理使用的含义是：你使用了他人作品，但使用方式极为特殊——不是复制，不是替代，而是转化为全新的事物。

2025年，美国两起案件得出了截然相反的结论。

❌ Thomson Reuters 诉 ROSS — 不构成合理使用

ROSS使用Westlaw的判例摘要训练AI法律检索工具。法院认为：其开发的正是Westlaw的直接竞品。对原作构成了"市场替代"。

✅ 作家诉 Anthropic — 构成合理使用

Anthropic使用版权书籍训练大模型Claude。法院认为：训练目的是学习语言模式，而非让人阅读原书。这被称为"高度转化性使用"。

差异在哪里？一个是对原作的替代，一个是对原作的转化。

目前中国法院的态度，更接近第一种。商业性大规模复制他人作品以训练AI，必须先获得授权。

但从长远来看，一个AI大模型需要数以亿计的训练数据，逐一取得授权成本过高。业界一直在呼吁引入"文本与数据挖掘例外"条款。这条路能否走通，取决于国务院正在起草的《人工智能法》。

除著作权外，AI领域还有一类诉讼正在悄然增多——技术秘密。

广州知识产权法院近期判决了一起案件。

一家科技公司从事虚拟数字人业务。五名核心技术人员集体跳槽至另一家公司。人走了，源代码和数据库结构文件也被带走。新公司"明知"代码有问题，仍拿来开发竞品。

法院查实了两件事：

第一，涉案源代码和数据库从未公开，具有商业价值——三个要件齐备（秘密性、价值性、保密措施），构成技术秘密。

第二，员工跳槽轨迹加上新公司使用痕迹，形成了完整的侵权链条。

如何处罚？三倍惩罚性赔偿。共计 495 万元。

该案中还有一个程序亮点：举证责任转移。

原告仅需证明三件事——代码是秘密、对方代码与己方实质性相同、对方有接触可能。随后，举证责任便转移到被告——你必须证明你的代码来源合法。

这对AI领域的权利人而言，是巨大的程序利好。

将近期判例和立法动态串联起来，这"游戏规则"大致如下：

规则一 拥有AI工具，不等于拥有著作权。关键看你投入了多少心思。点击按钮不构成创作，反复打磨方才算数。

规则二 训练AI，素材必须合法