2024年度十大著作权事例 | 蒋舸副教授点评“全球首例生成式AI服务侵犯著作权案”

知产力 · 公众号 · · 2025-01-17 15:30

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编者按

近日，“2024年度十大著作权事例评选发布会”在北京大学成功举办，本次会议由北京大学国际知识产权研究中心、北京市律师协会著作权法律专业委员会主办，知产力提供媒体支持，知产宝提供数据支持，会上发布了 “2024年度十大著作权事例” 。为了方便社会各界了解、参考，知产力近期将陆续发布专家对十大著作权事例的点评。本期分享 清华大学法学院副教授蒋舸 对“2024年度十大著作权事例”之二—— “全球首例生成式AI服务侵犯著作权案宣判” 的点评。

点评人蒋舸

清华大学法学院副教授

生成式人工智能给著作权法带来了三项挑战。根据生成式人工智能的运行流程，这三项挑战依次如下： 一是模型训练输入端的合理使用问题，二是模型训练输出端的侵权问题，三是输出内容是否构成作品的问题。 广州互联网法院在新创华 v. 某AI公司案在直接回应第二项挑战的同时，还能为三项挑战构成的整体问题提供有价值的视角。

先谈本案直接回应的问题，即 模型训练输出端的侵权问题 。被告提供的AI服务能够根据用户“文生图”的指令，生成不同版本的奥特曼美术作品。广州互联网法院认定，被告行为构成对原告享有著作权的奥特曼美术作品的复制权和改编权侵权行为，应当承担停止侵害、损害赔偿之责任。针对该判决，如下问题值得关注：

第一，法院正确地肯定了AI平台实施了直接侵权行为，这点值得肯定。 当然，在受控行为的具体认定上，存在值得研究之处。法院认为，在同一被诉侵权行为已被评价为侵权复制和侵权改编的情况下，无需再被重复评价为信息网络传播行为。其实，对复制（包括改编）行为的评价和对传播行为的评价并不重复。“复制”指每次生成特定版本奥特曼都相当于在被告服务器上生成奥特曼美术作品的复制件，“信网传播“则指被告向不特定多数人传播复制件。尽管向不同人传播的复制件之间存在差异，但被传播的奥特曼复制件在奥特曼部分具有一致性，因此构成对同一美术作品向多个用户的公开传播行为。在各项受控行为中，平台作用立明显的行为是向公众公开提供、允许公众在自选的时间和地点获得奥特曼美术形象的行为。

第二，AI平台停止侵权责任的实现方式。 在技术可行、成本合理的情况下，要求AI平台避免生成内容与在先作品实质享相似，这是避免生成式人工智能技术冲击在先著作权人利益最有效、最直接、最重要的方式。广州互联网法院指出：“被告应进一步采取关键词过滤等措施，防范其服务继续生成与案涉奥特曼作品实质性相似的图片，防范程度应达到：用户正常使用与奥特曼相关的提示词，不能生成与案涉奥特曼作品实质性相似的图片。”这是本判决对于实现相关方利益平衡而言最具启发意义的论断。

第三，AI平台损害赔偿的计算方法。 本案在认定被告侵权的同时，认定的判赔额不会过度遏制技术发展、也不会引发过度诉讼，值得肯定。如果法院在类似案件中酌定损害赔偿金额时，如果能够适当探求原告在类似场景下发放许可的费率区间，并且能将被告行为填平原告损失的赔偿额和维权产生的合理费用分别予以认定，将更有利于提高损害赔偿的预见性。

限于评议篇幅，我接下来极为简单地指出本案与其他两项挑战的关联。

首先，本案意味着即便大模型训练构成合理使用，AI平台也只能输出与在先作品内容不一致的新内容，而不能与在先作品构成直接竞争。这为在先著作权人群体的利益提供了相当程度的保障，为训练行为的合法化提供了正当性支撑。

其次，有人认为本案与认定“AIGC构成用户作品”的判决之间存在冲突，这是误读。本案将用户“文生图”行为判断为AI的复制行为，这仅意味着法院肯定了机器在“文生图”中的角色，并不意味着否定用户在“文生图”中发挥的作用。在各个不同版本奥特曼的生成过程中，来自用户与AI的双重动力都得到了明显体现。AI平台相当于提供了奥特曼的素材，用户则按需选择奥特曼素材的特定表现形式、以“文生图”的手段将其固定为彼此之间存在差别的各种奥特曼图片。法院判决相当于要求AI平台停止向用户提供素材，并不意味着否定用户在加工素材的过程中可能做出创造性贡献。

总体而言，本案是一件结论合理、思路清晰、具有研究意义的优秀案件。

附：2024年度十大著作权事例之二

（扫描案号下方二维码，可进入知产宝查阅对应入选案例裁判文书）

全球首例生成式AI服务侵犯著作权案宣判

案号： （2024）粤0192民初113号

入选理由： 本案系全球首例生成式AI服务侵犯著作权的生效判决，首次就AI服务提供者的侵权认定和法律责任问题给出了司法回应。判决明确指出，AI服务提供者负有建立举报机制、提示潜在风险、进行显著标识等注意义务。对于侵权行为，AI服务提供者应采取关键词过滤等措施，防范其服务继续生成与权利作品实质性相似的侵权作品。该案对同类案件的裁判具有重要参考价值，为全球范围内解决生成式AI技术法律难题提供了中国的司法实践方案。

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（本文仅代表作者观点，不代表知产力立场）

封面来源 | 知产力编辑 | 布鲁斯

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