携手人工智能 共绘知识产权新蓝图

AI点燃知识生产新引擎
　　曾经的创作主要依赖人类智慧的缓慢燃烧——耗费心神、时间和无数次尝试，那是一个精雕细琢、个体劳作的时代。但现在，人工智能（AI）彻底点燃了知识生产的全新引擎。它不再遵循人类思考的步调，而是以惊人的方式运作：AI可以瞬间“吞食”掉图书馆量级的数据——文本、图像、旋律、代码、科学公式，从中洞悉模式、汲取精髓。依赖强大的算法几乎实时地创造出全新的文章、“描绘”出奇异的画作、“谱写”出动人的乐章，甚至“构建”复杂的软件代码或“推演”出科学研究的新路径。这种变革带来的影响是颠覆性的，不再是简单的效率提升，而是一场生产方式的“物种大爆发”。人类从舞台中央的唯一主角，转变为更像一位指挥家，通过提问（“prompt”）驱动AI完成创作。这从根本上改变了人类知识的创作方式。

AI来了，知识产权法准备好了吗？
　　AI的出现，知识产权领域首先遇到的难题就是“谁是创作者？权利归谁？”法律通常只承认“人”才能拥有权利。AI本身不是法律意义上的“人”，它生成的作品，知识产权该给谁？一个非常经典的案例是斯蒂芬·泰勒为其AI系统DABUS申请专利的尝试。泰勒坚持认为DABUS是发明者，但美国、英国、欧盟等主要司法管辖区的专利局和法院均裁定发明人必须是自然人，拒绝了该申请。这直接凸显了AI作为“发明人”的主体资格困境。同样，如果AI创作了一首爆红歌曲，版权归属依然模糊：是开发者、用户，还是云平台？对于人机协作，如设计师用AI工具生成方案后修改，贡献如何划分？这不仅仅是分蛋糕的问题，更关乎法律激励创新的初衷是否还能实现。
　　其次，“AI造的，算原创吗？”这个问题变得异常复杂。传统法律要求作品具备一定的“人格属性”。美国版权局在处理克里斯蒂娜·卡什塔诺娃的漫画作品《黎明的萨莉亚》时，最终决定仅保护卡什塔诺娃编写的文本和对图像的选择编排部分，而拒绝保护由Midjourney生成的图像本身的版权，理由是缺乏人类作者身份。另一个引发广泛讨论的案例是杰森·艾伦（Jason M. Allen）使用Midjourney创作的《太空歌剧院》在美国科罗拉多州博览会艺术比赛中获奖，这立即引发了关于AI生成内容是否具备艺术价值和“独创性”的激烈辩论。AI基于算法和数据的“创造”，与人类基于思想情感的表达是否等同？承认其“独创性”是否需要重新定义法律标准？这考验着我们对“创造”本质的理解。
　　再其次，“AI的学习和产出，会不会侵权？”这个问题日益突出。AI需要“吃”进大量数据来学习，这些数据往往包含受版权保护的作品。当前全球范围内已有诸多此类诉讼，例如盖蒂图片社（Getty Images）诉Stable Diffusion，指控其未经许可使用数百万张图片训练图像生成模型；《纽约时报》诉OpenAI和微软，指控其非法使用大量新闻文章训练ChatGPT等大型语言模型；还有多位作家联合起诉AI公司侵犯其作品版权。在软件领域，针对GitHub Copilot的集体诉讼则指控其在生成代码时，可能复制了其训练数据中受开源许可证保护的代码片段，却没有遵守相应的许可要求。这些案件的核心争议在于：AI公司的大规模数据抓取和模型训练行为，是否构成版权法下的“合理使用”？如果AI生成的内容与现有作品构成实质性相似，责任又该由谁承担？由于AI决策的“黑箱”特性，追溯和认定侵权也将变得更加困难。
　　最后，所有这些挑战交织在一起，共同表明：现有知识产权制度已难以完全适应AI时代，系统性的反思与重构也势在必行。

AI知识产权全面应对：探索人机贡献的“黄金分割”
　　为了应对AI引发的知识产权领域的诸多挑战，有必要找到“人机贡献的‘黄金分割’”点。简言之，需要找到一个理想的平衡点，去评估和认可人类的创意、情感（人的贡献）与AI的数据处理、内容生成能力（机器的贡献）在创作成果中各自扮演的角色和价值。目标是建立一套机制，既能鼓励创新，又能公平地体现人和机器的贡献，最终让人机合作发挥最大作用。
　　具体到知识产权归属问题，“黄金分割”原则意味着我们要看人类的创造性投入够不够“关键”。例如，如果一位设计师只是简单输入“生成一幅日落风景画”，AI生成的图像可能很难直接认定为设计师的独立作品。但如果设计师提供了非常具体的指令，如“生成一幅梵高风格、融合赛博朋克元素的日落风景画，主色调为紫和金，视角从低处仰望，包含一个孤独的机器人剪影”，并且在AI生成多张草图后，设计师挑选、融合、修改细节，最终完成作品，那么这种深度参与和关键性选择就可能达到了“黄金分割”，使设计师获得完整的版权。反之，如果一部作品的生产仅仅凸显机器的“贡献”，其中寻找不到人的创造性劳动，那么人作为“作者”的地位将被极大弱化。
　　依据“黄金分割”，我们始终在追问：一部作品当中，人的独创性到底在哪里？由于创造模式的变革，“独创性”概念也将被重构，其核心判断标准已不再局限于传统技艺（如美术或写作功底）的精湛程度。如今，独创性更多地体现在作品能否反映出人类独特的想象力、深层思考或审美选择。在这种人机协作的新模式下，人类的创造力关键在于如何构思、引导和塑造AI的输出——一个富有洞察力和创意的prompt本身，就是这种智力活动的重要体现，其价值甚至超越了单纯的执行技巧。最终能够被称为具有真正独创性、达到“黄金分割”的作品，往往是人类通过精心筛选、编排、修改和注入情感思考，将AI生成的内容提升、转化后的结晶。因此，面对这种创作范式的演变，我们必须重新思考并建立能够有效识别、评估并保护其中人类核心智力贡献（特别是如prompt创意这类新形式）的新标准和框架。
　　遵循人机贡献“黄金分割”的理念，我们也将重塑知识产权侵权认定与合理使用的界限。AI的普及正使传统的作品复制式侵权减少，但新的矛盾焦点随之出现：其一在于训练数据的权利归属，即数据源与大模型开发者之间的潜在冲突；其二则转向了创作源头，表现为使用者间对关键prompt（提示词）核心创意的模仿或盗用，这种侵权形式更为隐蔽，却直指人类智力贡献的核心。因此，侵权判断亟须超越表层作品的相似比对，深入探究数据使用的合规性，并建立起针对prompt等创作指令独创性的新评估标准。与此同时，考虑到AI系统学习和产出离不开对海量人类集体知识（“取之于民”）的汲取，其生成内容在适用合理使用原则时，应当被赋予更宽容的解释空间（以促“用之于民”），尤其是在非商业性研究、教育等领域，从而鼓励知识的传播与再创新。这要求我们积极构建一个更精细化、更能适应人机协同新生态的法律框架，平衡各方权益，激发创新活力。

以模制模：知识产权侵权治理的新思路
　　所谓“以模制模”，便是用大模型来治理大模型。以模治模也为知识产权侵权带来了全新思路：从依赖人工、偏重事后补救，迈向依靠智能技术、强调事前预防和过程干预。
　　在识别、过滤与追踪线上侵权信息方面，AI的作用日益关键且多元化。例如，YouTube的Content ID系统不仅用于识别版权内容，还发展出复杂的版权管理和收益分享机制。大型电商平台如阿里巴巴、亚马逊等利用AI技术进行商品扫描和风险评估，以对抗不断变化的假冒侵权手段。这些主动过滤和监测机制，其效率和覆盖面远非传统“通知—删除”可比。需要关注的是，随着AI治理工具能力的提升和应用的普及，“避风港规则”的天平也正悄然移动。对于平台注意义务（Duty of Care）的界定，也有必要将“是否采取了与其技术能力和风险水平相称的AI治理措施”纳入考量。这意味着，如果平台未能合理部署有效的AI技术来防控可预见的侵权，其援引“避风港”规则免责的请求也难以得到法律的支持。
　　同时，AI技术也正被更深入地引入官方的知识产权管理工作中。全球主要知识产权局，如USPTO、EPO、CNIPA等，不仅在利用AI辅助专利分类、现有技术检索和商标图像比对，还在探索更深层次的应用，例如：利用AI分析申请文件的一致性、识别潜在的形式缺陷、预测审查周期，甚至通过分析海量数据来洞察技术发展趋势，为政策制定提供参考。当然，AI主要扮演审查员“智能助手”的角色，最终的法律判断和裁量权仍需由人类专家掌握，以确保审查决定的准确性、公正性和可解释性。

结语：以开放心态持续探索完善规则
　　人工智能（AI）正以前所未有的力量驱动着知识创造的范式革命，也因此对现行知识产权体系发起了根本性的挑战。纵观历史，每一次重大科技进步，从印刷术到互联网，都曾深刻地重塑知识产权法。然而，人工智能带来的变革尤为独特和深远，因为它首次引入了具备相当程度自主学习与决策能力的“智能体”。这与以往技术作为人类意志直接延伸的工具属性有着本质区别，意味着AI不仅在效率上，更在知识生产的主体互动模式上，带来了前所未有的变革，其冲击的深度与广度是历史性的。
　　我们当前围绕AI知识产权的讨论与调整，包括界定人机贡献、平衡各方利益、探索智能治理等，实质上是在应对这场革命的初步影响，但这仅仅是开始。随着技术向通用人工智能（AGI）或强人工智能演进，当AI具备更高级别的自主意识、推理乃至独立创造能力时，现有的、以人类创作者为绝对中心的知识产权制度必将面临更加深刻、甚至可能是颠覆性的冲击与重构。届时，关于权利主体、创作认定、责任分配乃至制度哲学的基础都可能需要重新审视。因此，我们今日的努力，不仅是为解决眼下的难题，更是为未来可能到来的、由强人工智能引发的更深层次变革进行前瞻性的准备和铺垫。我们必须保持开放心态，持续探索和完善规则，加强国际协作，确保无论技术如何发展，知识产权制度的最终目标始终是服务于激发人类创造力、促进公平竞争与合作并最终增进全人类的共同福祉。

□中国社会科学院法学所研究员、科技与法研究中心主任 杨延超