AI时代一人公司的知产困境与应对策略

马忠法，复旦大学法学院教授及博士生导师

冯燕，复旦大学知识产权研究中心助理研究员

摘要：伴随人工智能技术的普及，一人公司迎来了爆发式的扩张。AI技术不仅是其核心引擎，更带来了多重知产难题：在输入端，数据训练存在侵权隐患；在输出端，生成内容的版权认定与纠纷频发。在救济环节，国内外司法实践差异较大。为化解风险，OPC需采取分层策略，利用“协议隔离+技术过滤+证据固化”的方案，建立涵盖从模型选择到侵权救济的全方位知识产权防御体系。

同时，企业应基于自身商业模式评估知识产权风险，建立适合中小规模的合规体系，落实“最小可行合规”清单。法律层面，建议完善配套法规，明确提示词独创性，并引入AIGC自愿登记及适配生成式AI的避风港规则。

关键词：人工智能；一人公司；知识产权风险；最小合规；AIGC登记

一、引言

自2025年以来，AI技术迅速普及。2026年起，依托AI赋能的“一人公司”（OPC）开始激增。这里的OPC并非指法律上的“一人有限责任公司”，而是指“碳基智慧（人）+硅基执行（AI）”的深度协作，代表了一种新型的创业模式。

2026年3月，国家市场监管总局发布的报告显示，我国OPC增长迅速，主要集中在新一线城市。其中长三角和珠三角占比达45%。与传统个体户相比，OPC具有三大特征：数字原生性、高效性（机器智能）和场景驱动性（碎片化需求）。

OPC的激增得益于多重因素：技术上，生成式AI降低了门槛；经济上，AI节省交易成本，扩大管理范围；制度上，新《公司法》和“一网通办”政策促进了便捷注册。

然而，OPC与知识产权的深度关联带来了复杂的风险。其资产（提示词、代码、数据）面临权属不清、合规薄弱的问题。由于AIGC缺乏明确立法，相关争议不断。因此，必须识别并应对这些风险，以支持OPC这一新业态，保护以AI为引擎的新质生产力。

二、一人公司的知产风险

AI贯穿于OPC的全生命周期，风险渗透至商业模式和运营全过程。从数据输入到产品输出，再到纠纷救济，OPC均面临严峻挑战。

（一）输入端：数据训练的版权风险。在使用商业AI或开源模型时，合法性是首要问题。直接爬取受版权保护的文字、图片或代码进行训练，可能侵犯复制权、传播权等。此外，使用开源数据集也存在风险。例如，LAION-5B数据集...