摘要：AIGC 产出物的可版权性判定及权利归属划分，是我国知识产权领域当前面临的核心难题，司法实践中已涌现多起典型案例，不过裁判逻辑仍有待统一，可版权性认定需以 “独创性” 为根基，同时关联人类智力投入的实际程度，权利归属则应遵循 “约定优先、贡献补充” 的基本准则。梳理司法实践里 “独创性” 适用时存在的困境以及 AI 参与度带来的影响，厘清现有规则存在的欠缺，进而提出判定标准的细化方向、归属规则的优化路径以及法律层面的协调建议，为搭建适配 AIGC 发展需求的国内版权制度提供有力支撑。关键词：AIGC；可版权性；权利归属；司法实践；制度完善

引言

AIGC 技术催生出的大量输出成果，能否获得版权制度庇护、相关权利应划归何方所有的争议，正对传统版权体系构成现实挑战，AI 生成的文字、图像、视频等内容已深度渗透互联网创作、广告设计等多个领域，涉及 AIGC 的版权侵权事件与归属纠纷持续涌现。司法实践过程中，相似情形下的判决理由存在明显差异，AI 生成图片因呈现个性化表达被认定为受保护作品，统一风格的特效成像却因缺乏自主选择性未获得版权认可。这种裁判分歧既根源于技术特性与法律滞后性之间的固有矛盾，也凸显出版权规则细化的现实迫切性，需深入剖析实践中的各类困境，以此搭建起理论研究与实际应用之间的有效桥梁。

一、AIGC 输出成果可版权性的核心争议

（一）可版权性争议的核心表现形态

AIGC 输出成果可版权性的争议核心，集中在 “独创性” 要件是否满足这一问题上，一种观点认为，成果生成依托算法与数据，缺少人类直接的创造性表达，不符合传统版权法对作品的定义，像仅输入简单通用指令生成的致辞文本，就因未体现个性化表达难以得到认可。另一种观点提出，若人类在指令设计、参数调整等环节付出创造性劳动，成果展现出独特选择与安排就能获得保护，比如反复优化提示词生成的 “文生图” 作品，争议在不同场景有不同体现，文字创作注重指令独创性，美术领域关注风格设计贡献，这体现出成果类型多样性带来的认定复杂性。

（二）“独创性” 标准的适用现实困境

传统版权法 “独创性” 标准以人类创造性劳动为核心，强调独立思考与个性化表达，而 AIGC 成果生成涉及算法研发、数据训练、指令输入等多个环节，人类贡献与 AI 作用的边界不清晰。当人类只提供基础需求描述，AI 自主生成复杂且风格独特的内容时，现有标准没办法清晰界定智力投入是否达到要求，部分案例中，法院对 “创造性” 的认定注重结果独特性，另一部分则强调过程中的人类决策，标准适用的不一致导致同类案件判决有差异，传统规则与技术发展的适配差距逐渐显现。

（三）AI 参与度的影响机制与认定

AI 参与度通过改变人类贡献占比，对可版权性判定产生影响，当 AI 仅承担素材筛选、格式整理等辅助功能，人类主导创意构思与表达设计时，成果可版权性容易获得认可，这时 AI 本质上是创作工具【1】。当 AI 深度参与，比如依据简单指令自主完成内容框架构建与表达选择，人类只做轻微调整或没有干预，认定难度就会明显提升。需结合具体场景分析 AI 的决策自主性，若成果生成依赖算法预设逻辑而非人类创造性输入，即便表达形式独特，也可能因缺少实质智力投入被否定可版权性，参与度的量化与质性评估成为判定关键。

二、我国 AIGC 版权纠纷的司法实践特征

（一）司法案例的主要类型划分

我国涉及 AIGC 的版权案例大致可归为三类：第一类是侵权纠纷，比如自媒体采用 AI 生成的文章被指侵犯他人文字作品版权，争议的核心聚焦在生成内容与原作品之间的相似性如何认定；第二类是归属争议，合作各方因 AI 生成的短视频、广告文案等权利分配问题产生纠纷，关键在于明确各方贡献以及相关协议的法律效力；第三类是作品定性纠纷，像 AI 生成的图片、漫画、特效模型等能否被归入作品范畴，这类案例在总量中占比最高，直接影响后续权利保护工作的开展。案例的分布情况与数字产业发展关联紧密，其中互联网领域与广告领域的纠纷占比已超过六成。

（二）可版权性的司法认定逻辑

法院在判定可版权性时，会以《著作权法》中的 “独创性” 为根本依据，重点审视人类智力投入的具体性质与实际程度，在 AI 生成图片的案件里，法院提出不同主体输入不同提示词和参数能得到不同成果，这体现出个性化表达，因此认可其独创性；而在特效成像案件中，由于模型运行后生成的结果具有唯一性，人类没有选择空间，即便投入了研发成本，仍未将其认定为作品。这种认定逻辑着重强调 “过程性贡献”，也就是说人类需要在创意、指令、参数等环节做出创造性决策，单纯的算法或数据投入并不足以满足作品的构成要件，认定标准呈现出 “结果 + 过程” 的双重考量特点。

（三）权利归属的司法划分规则

司法实践过程中，权利归属的确定遵循 “约定优先、贡献补充” 的原则，存在明确协议时，法院会直接依据协议内容作出裁判，例如委托创作的 AI 广告文案，就按照协议约定归委托方所有。没有相关约定时，则需要区分不同主体的具体贡献：开发者要是在算法研发、数据训练、模型搭建等基础环节投入了核心资源，且使用者仅进行简单操作，权利通常会倾向于开发者【2】。使用者若在创意构思、指令设计、参数优化等创造性环节提供了关键输入，比如通过上千次参数调整生成符合预期的作品，就会被认定为权利主体，该规则既兼顾了意思自治，又体现了实质公平，力求平衡技术研发与创作使用之间的利益关系。

三、可版权性判定的实践困境分析

（一）“独创性” 标准的模糊性问题

当前适用的 “独创性” 标准，尚未针对 AIGC 场景形成针对性细化内容，这直接造成司法认定过程中的分歧现象，对于 “智力投入” 应涵盖的具体形式以及需达到的程度，目前缺乏明确界定，诸如创意构思与参数调整在判定中应如何分配权重、对成果进行轻微修改是否能构成创造性贡献等关键问题，行业内尚未形成统一答案。部分案例将 “个性化表达” 作为判定的核心标准，另一部分案例则着重强调 “选择与安排的自主性”，这种标准层面的模糊性容易引发同案不同判的情况，不仅增加了当事人维护自身权益的成本，还降低了法律预期的稳定性，难以适应 AIGC 技术高速发展的现实需求。

（二）AI 参与度的界定难题

在 AI 参与度的评估方面，无论是量化维度还是质性维度，均缺乏明确可行的方法，这一现状对可版权性判定结果的一致性产生了负面影响，实践过程中，AI 作为 “辅助工具” 与 “深度参与” 创作的边界始终处于模糊状态，例如当 AI 在内容生成过程中承担了框架构建功能时，人类后续进行的局部修改是否足以构成主导性贡献，这一问题始终存在争议。部分案例将 “人类是否主导创意” 作为核心判断依据，另一部分案例则以 “AI 是否具备自主决策能力” 为关键考量点，整体缺乏统一的评估维度。这种界定层面的难题，导致即便 AI 参与程度相似的案件，也可能出现截然不同的判定结果，最终削弱了法律规则本应具备的指引作用。

（三）不同成果类型的适配缺口

AIGC 技术催生出的输出成果类型极为多样，但现有判定标准未能充分考量不同类型成果的特性，进而导致适配性不足的问题，具体来看，文学作品的判定侧重文字表达层面的独创性，美术作品更关注视觉风格呈现的独特性，而计算机程序类成果则需要重点考量代码逻辑的创新性，然而在当前司法实践中，尚未针对不同类型成果形成专门的分类判定机制【3】。例如在实际判定中，AI 生成音乐与 AI 生成漫画往往采用完全相同的认定标准，这种做法忽视了前者对旋律节奏创造性的特殊要求，以及后者对画面构图独特性的专属需求，最终导致部分类型成果所蕴含的创造性贡献被低估，或部分成果的创造性贡献被过度高估，严重影响了判定结果的合理性。

四、权利归属规则的现存不足

（一）协议约定的规范缺失

“约定优先” 原则在实际适用过程中，缺乏清晰明确的规范指引，这使得约定效力的认定环节始终存在争议，司法实践里，部分协议对于权利归属的约定内容过于宽泛笼统，比如仅简单载明 “归使用者所有”，却未清晰界定该权利是否涵盖衍生权利，也未明确是否存在转让方面的限制条件，这类模糊约定往往会引发后续的权益纠纷。除此之外，针对格式条款的效力认定，目前也未形成统一标准，部分开发者借助格式协议主张对成果享有全部权利，完全忽视使用者在创作过程中付出的创造性贡献，而法院在平衡双方利益关系时，缺乏明确的依据作为支撑，导致协议约定的规范性与双方权利义务的公平性难以得到有效保障。

（二）贡献认定的标准空白

在未存在明确约定的情况下，“贡献补充” 原则缺乏具体可操作的评估标准，这直接导致权利划分过程中主观性较强的问题。开发者在算法研发环节的投入与使用者在创意输入方面的付出，均属于对成果产生的贡献，但二者在权利划分中应占据怎样的权重，目前并无明确规则予以界定，例如当算法决定成果生成逻辑，而创意又决定表达方向时，权利归属问题就极易产生分歧【4】。现有相关案例中，仅笼统提及 “核心贡献”“关键投入” 等表述，并未明确具体的评估维度与可量化的方法，裁判结果过多依赖法官的自由裁量权，最终导致即便在贡献情形相似的案件中，权利划分结果也可能存在明显差异。

（三）主体利益的平衡不足

现有版权规则对于开发者、使用者等不同主体的利益平衡，考虑不够全面充分，部分案例在裁判时，过度侧重保护使用者的创造性贡献，却忽视了开发者在 AI 模型研发过程中所进行的长期投入；而另一些案例则走向相反方向，过度倾向于维护开发者的权益，这在一定程度上削弱了使用者参与创作的积极性。规则对于商业性使用与非商业性使用的权利划分未作出明确区分，比如企业利用 AI 生成商业文案与个人生成非盈利性质的内容，适用完全相同的权利规则，这种做法难以兼顾对 AI 产业发展的激励作用与对公共利益的保护需求，平衡机制的缺失直接影响了现有版权规则的长期可持续性。

五、可版权性判定标准的完善路径

（一）细化 “独创性” 的认定标准

细化 “独创性” 认定标准需明确其中人类智力投入的具体形式及程度要求，合理区分创意构思、指令设计、参数调整等不同环节在整体贡献中的权重占比。将 “个性化表达” 进一步细化为 “具有可识别的独特选择与安排”，像提示词所具备的特异性、参数调整过程中体现的复杂性等，都可作为衡量独创性的具体指标【5】。与此同时，还需清晰界定不满足独创性要求的排除情形，例如仅输入通用指令、未对生成过程进行任何创造性干预而得到的内容，因缺乏足够的个性化表达，应认定为不符合独创性标准，通过这类具体明确的标准设定，有效减少司法实践中对独创性认定的分歧。

（二）建立分类判定的机制

针对不同类型的 AIGC 成果，需制定与之适配的判定细则：对于文学、文字类成果，判定时应侧重考察指令本身的独创性以及最终内容呈现的独特性；美术、设计类成果则需重点关注风格设计的独特性与视觉表达层面的差异性；计算机程序类成果的判定，要着重强调代码逻辑的创新性与功能实现的独特价值。以成果类型为基础框架，结合不同行业的创作特点，明确 AI 参与度的合理边界，比如在设计领域，可允许 AI 承担基础构图工作，但必须保留人类对核心风格的决策权利，通过这样的分类判定机制，显著提升 AIGC 成果版权判定的针对性与准确性。

（三）规范 AI 参与度的评估方法

规范 AI 参与度评估需构建 “定性 + 定量” 相结合的评估体系，从定性角度区分 “辅助型”“协作型”“主导型” 三种 AI 参与模式：辅助型模式下，AI 仅提供基础技术支持，人类全程主导创作过程；协作型模式中，人类与 AI 共同参与到创造性关键环节；主导型模式则是 AI 自主完成内容的全部生成过程。从定量角度，需设置人类贡献占比的合理阈值，结合创意输入的深度、对生成内容的修改程度等多项指标进行综合评估。例如当人类贡献占比处于较低水平且未提供核心创意输入时，可认定相关成果不具备可版权性，通过这种标准化的评估方式，大幅减少版权判定中的主观裁量空间。

六、权利归属规则的优化方向

（一）完善协议约定的规范体系

完善协议约定规范体系需明确协议中必须包含的条款内容，像权利主体的具体身份、权利覆盖的范围边界、权利使用的时间期限、衍生权利的归属分配等核心信息都需清晰载明，避免因约定内容模糊引发后续争议。同时规范格式条款的效力认定标准，若开发者借助格式条款不合理排除使用者本应享有的合法权利，这类条款应被认定为无效【6】。此外可建立约定备案制度，对于涉及较高成本投入的 AIGC 创作活动，鼓励当事人将双方达成的权利约定提交至版权管理部门进行备案，以此提升约定内容的公信力与实际执行力，通过对协议约定的全面规范，从源头减少相关纠纷的产生。

（二）构建贡献认定的评估框架

构建多维度贡献评估体系需从 “基础贡献” 与 “创造性贡献” 两大层面展开划分：开发者在算法研发、数据训练环节的投入归为基础贡献，使用者在创意构思、指令设计方面的付出属于创造性贡献。在此基础上明确具体评估指标，基础贡献的评估可聚焦研发过程中的成本投入与技术层面的创新表现，创造性贡献的评估则侧重创意本身的独特价值与实际投入的精力水平，同时设置合理的权重分配规则，商业性成果的贡献认定中需保障基础贡献的权重占比，非商业性成果的贡献认定则优先考量创造性贡献的权重，通过这样的客观框架提升贡献认定结果的公正性。

（三）健全利益平衡的保障机制

健全利益平衡保障机制需区分商业场景与非商业场景，分别设置对应的权利归属规则：对于商业性 AIGC 成果，在双方未作出明确约定的情况下，可采用 “开发者与使用者按照各自贡献比例共同享有权利” 的模式；对于非商业性成果，若使用者在创作过程中投入了核心的创造性贡献，相关权利应归使用者所有。此外需建立合理的利益分享机制，开发者可针对商业性成果主张符合市场标准的合理报酬，使用者也可就基础技术的改进方向提出专业建议，通过权利共享与利益合理分配的方式平衡各方主体的诉求，既激励 AI 技术的持续研发，也促进创作实践的积极开展。见表1：

表1：中国 AIGC 行业发展与版权登记数据概览（2024 年）

七、版权制度与相关法律的协调

（一）衔接《著作权法》的修订完善

在《著作权法》修订工作推进过程中，需专门增设针对 AIGC 成果的条款内容，通过法条明确界定 AIGC 成果在法律框架内的具体地位，以及其获得可版权性所需满足的各项要件，同时将 “人类创造性智力投入” 这一核心判定标准正式写入法条，为司法实践提供明确依据。在此基础上，还需补充关于 AIGC 成果权利归属的具体规则，清晰阐述 “约定优先、贡献补充” 原则适用的各类场景，以及在不同场景下的实际操作方法，避免规则适用模糊。要进一步细化 AIGC 相关版权侵权的认定标准，精准区分 AI 训练数据侵权与生成成果侵权的不同情形，防止在法律适用过程中出现冲突，最终实现 AIGC 相关规则与现有著作权体系的无缝衔接，为 AIGC 成果版权保护筑牢法律基础。

（二）协同《人工智能法》的立法推进

在《人工智能法》的立法进程中，应当明确 AI 开发者与使用者在版权领域需承担的责任：AI 开发者需对训练数据的合法性承担首要责任，建立完善的数据来源审核机制与授权流程，确保数据使用合规；AI 使用者则需规范自身的指令输入行为与成果使用方式，严禁借助 AI 技术生成具有侵权性质的内容。需在法律中设置权利保护的衔接条款，清晰界定 AI 模型研发成果所享有的知识产权保护范围，与 AIGC 输出成果的版权进行明确区分，避免出现权利重叠或保护空白的情况。另外，要建立跨部门协调机制，统筹兼顾 AI 技术发展的实际需求与版权保护的根本目标，确保二者在推进过程中能够保持平衡，共同促进 AI 产业健康发展。

（三）协调数据安全与信息保护法律

在构建 AIGC 版权制度的过程中，必须与数据安全法、个人信息保护法实现协同衔接，明确训练数据使用过程中的版权边界：当使用受版权保护的数据开展 AI 训练工作时，必须事先获得合法授权，对于涉及个人信息的数据，需严格遵循匿名化处理的相关法律要求，保障个人信息安全【7】。要规范 AIGC 成果生成过程中的数据权利，若生成的成果中包含他人的数据元素，需准确标注数据来源，并且不得侵犯原有数据所承载的合法权益。需建立侵权责任的叠加适用规则，若某一 AIGC 成果同时构成版权侵权与数据违法行为，可依法同时适用多部相关法律进行追责，形成全方位、多层次的法律保护体系，为 AIGC 产业发展营造合规有序的环境。

八、AIGC 版权问题的实践应对策略

（一）产业主体的风险防范措施

AIGC 产业主体应当搭建覆盖全流程的版权风险防控机制，在训练环节需建立详细的数据授权台账，通过签订协议的方式明确数据来源的合法性，对于涉及版权保护的作品数据，需单独办理许可手续以确保使用合规【8】。进入创作环节后，要留存能够证明人类智力投入的各类证据，像指令设计文档、参数调整记录、创意构思草稿等材料都需妥善保存，形成完整且连贯的贡献证明链条。在成果使用环节，需对生成内容开展相似性检测工作，避免与现有作品形成实质性相似从而引发侵权争议，同时要规范权利约定相关条款，清晰界定参与各方的权利范围与责任边界，从各个环节降低版权风险。

（二）司法实践的裁判优化方法

法院需针对 AIGC 相关案件建立专门的审理机制，组建同时具备技术知识与法律专业背景的合议庭，确保案件审理既能准确把握法律规则，又能理解技术特性，进一步完善案例指导制度，通过发布典型案例的方式，明确 “独创性” 认定、贡献评估等关键问题的裁判标准，减少相同或相似情形下出现不同判决的情况。引入技术调查官制度，让专业技术人员协助法官厘清 AI 参与度、算法逻辑等专业性较强的问题，提升案件事实认定的准确性与效率。建立裁判说理公开机制，在判决书中详细阐述可版权性判定与权利归属划分的具体理由，增强裁判结果的说服力与公信力，维护司法权威。

（三）行业自律与公共服务支撑

AIGC 相关行业协会应牵头制定版权保护自律公约，明确行业从业者的行为规范与责任要求，同时建立违规行为惩戒机制，对违反公约的主体采取相应约束措施，引导行业健康发展。搭建综合性版权服务平台，为产业主体提供权利登记、标准合同范本、纠纷调解等一站式服务，简化权利确认与纠纷解决的流程，降低主体维权成本。推动技术研发与标准制定工作，加快 AI 生成内容标识技术的研发应用，完善版权管理系统建设，实现 AIGC 成果从生成到使用的全流程可追溯，加强版权普法宣传与专业培训，提升产业主体的版权保护意识与风险应对能力，构建政府监管、行业自律、主体自觉相结合的多元共治保护格局。

结语

本文聚焦我国 AIGC 输出成果的版权问题，通过系统梳理司法实践中存在的各类争议，以及现有规则暴露出的不足，明确可版权性判定需将 “独创性” 要件与人类智力投入情况紧密结合，权利归属划分则应坚守 “约定优先、贡献补充” 的基本准则。文中提出的判定标准细化方向、归属规则优化路径及法律层面协调建议，为破解当前 AIGC 版权领域的实践困境提供了切实可行的路径，AIGC 技术的快速发展对现有版权制度持续提出新的挑战。未来需依靠立法完善、司法裁判统一与行业共治的协同作用，构建既能有效保护创新活力，又能兼顾公共利益的版权体系，为数字产业高质量发展提供坚实的法治保障。

参考文献

[1]董慧娟，余非. AIGC可版权的必要非充分要件：“有限控制论”的证成与适用展开[J].科技与出版，2025，（08）：113-127.

[2]聂滢.AIGC视角下数字创意产业版权保护的法理检视与规则解构[C]//《法学前沿》集刊2025年第2卷——未来产业的法治保障研究文集.南京师范大学法学院;，2025：100-109.

[3]林希希，肖纪连，孔亭亭. AIGC的权利属性探究[J].产业创新研究，2025，（02）：49-51.

[4]张宇，刘波. AIGC的可版权性及著作权归属研究[J].传播与版权，2024，（20）：107-110.

[5]郭晓红. 人工智能生成物的可版权性及权利归属研究[J].河南工学院学报，2024，32（05）：77-80.

[6]杨利华，赵辰星. 从ChatGPT到Sora：人工智能生成物的可版权性与权利归属[J].武陵学刊，2024，49（05）：60-69.

[7]寿步. 人工智能生成内容：可版权性和版权人问题[J].科技与法律（中英文），2024，（04）：60-72.

[8]王海蓓，杨馨淏. AIGC可版权性识别与权属配置：以“浅层解释”为出发点[J].科学与社会，2024，14（01）：102-124.

作者简介：舒煜洋 2005年4月24日 男 汉族 籍贯：四川成都 本科在读 研究方向工：知识产权