當版權法遇上AI：要主動構建新生態

9月23日，2025北京文化論壇“雙向賦能：網絡文化創新發展”平行論壇在京舉辦，10位中外嘉賓出席活動并圍繞新技術催生網絡文化新業態新模式、人工智能與媒體變革、AI時代版權保護技術創新等內容進行探討。

人工智能技術與內容融合將帶來新挑戰。例如在版權保護領域，北京市出版版權協會理事長王野霏提出，當下，侵權形式呈現多樣化、主體多元化、危害災難性、行為隱蔽化等新趨勢，對傳統版權保護體制形成了巨大沖擊。“生成式人工智能的崛起，雖帶來了新的版權議題，但也促使行業重新審視和探索版權保護的新模式，推動版權保護體系的進一步完善。”

沖擊與挑戰：當版權法遇上AI

王野霏指出版權遇上AI要遭遇的諸多挑戰：

侵權形式“多樣化”。傳統的版權侵權多為簡單的復制、傳播。而AI的侵權則深嵌于“訓練”與“生成”兩個環節。海量受版權保護的作品在未經許可的情況下被爬取、標注，成為AI模型的“養料”；其產出的內容，則可能是對特定風格、情節甚至核心表達的“模糊復現”。這種非直接復制，卻實質利用了原創價值的模式，讓現行法律在定性時遭遇困難。

侵權主體“多元化”。一條AI生成內容的背后，責任鏈條被急劇拉長：數據提供者是否盡到了版權審查義務？模型開發者是否適用“合理使用”的豁免，還是應承擔“嚴格責任”？平臺方對用戶利用AI工具生成的內容應負有何種監管責任？終端使用者在明知生成內容侵權的情況下進行傳播，又該如何追責？這種多元化的主體，導致了責任認定的模糊與維權成本的飆升。

侵權危害“災難化”。AI的工業化生產能力，使得侵權內容可以瞬間被批量生產并充斥網絡。這對原創者權益的侵蝕不再是“涓涓細流”，而是“洪水決堤”，可能在一夜之間稀釋掉原創作品的商業價值與市場空間，對個體創作者和小型內容機構造成毀滅性打擊。

侵權行為“隱蔽化”。AI模型的“黑箱”特性，使得追溯訓練數據的來源、判定生成內容與特定訓練數據之間的因果關系變得極其困難。原創者即使懷疑自己的作品被侵權，也面臨著“發現難、取證難、舉證難”的維權困境。

破局與出路：從被動防御到主動構建
王野霏認為，這場沖擊恰恰是推動版權保護體系從“事后救濟”向“事前事中全程治理”升級的重大契機

規則創新：明確法律邊界，鼓勵“技術合規”。當務之急是通過立法或司法解釋，明確AI訓練數據“合理使用”的邊界，為產業提供清晰預期。同時，可探索建立強制性的“數據源標識”和“版權聲明”制度，要求模型開發者在訓練前對數據來源進行清理與記錄，為未來的溯源和責任認定打下基礎。

技術賦能：以AI之矛，攻AI之盾。可以利用區塊鏈技術進行原創作品的即時存證與確權；開發更先進的AI內容識別與水印技術，對AI生成內容進行全生命周期追蹤；利用大數據監測網絡侵權態勢，實現精準、高效的維權。讓技術成為保護原創的利器，而非侵權的幫兇。

機制協同：構建共治共享的產業生態。推動建立由版權方、AI企業、平臺、集體管理組織等共同參與的版權授權與利益分配新機制。例如，探索“版權素材庫”的合規授權模式，或建立基于流量和貢獻度的“版稅池”分配模型，讓原創者在AI時代能公平地分享技術紅利。

AI對版權的沖擊，本質上是新一輪科技革命對傳統生產關系提出的調整要求。可以通過規則的完善、技術的迭代和機制的協同，為其鋪就一條更規范、更公平的軌道。最終目標，不是扼殺創新，而是引導AI技術與文化創作形成“雙向賦能”的良性循環，讓人類的智慧之火在AI的助燃下，燃燒得更加璀璨。

綜合消息自中國經濟報；北青網等；AI輔助整理