【知识产权维权系列】AI绘画工具引发的艺术版权革命
更新时间：2025-12-04 14:55 浏览量：6
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AI绘画工具引发的艺术版权革命
【知识产权维权系列】
Intellectual property rights protection series
前言
2025年11月，英国高等法院对Getty Images诉Stability AI案作出判决[1]，几乎同时，德国慕尼黑地区法院对GEMA诉OpenAI案作出裁决，结果却大相径庭。英国法院裁定AI训练“不侵权”，德国法院判决“训练即侵权”[2][10]。面对同一技术，全球司法界在“严格追责”与“宽容鼓励”之间划下鸿沟。这种司法分歧凸显了全球在AI绘画版权问题上亟待解决的法律不确定性。
随着Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E等生成式人工智能工具的爆发式增长，艺术创作领域正经历着前所未有的变革。这场变革不仅关乎技术创新，更引发了艺术创作知识产权规则的深层重构。
01
司法分歧下的版权归属迷局
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全球司法体系目前在界定AI生成内容的版权属性上，呈现出显著的“两极分化”态势。
英美法系与中国司法实践严守“人类独创性”底线。英国高等法院2025年Getty案件虽承认AI模型权重有版权意义，但驳回其主张存储训练数据构成侵权的核心诉请，与中国的法官遥相呼应，在中国成都中院2025年的案子里也明确表示：仅仅根据输入“国风、灯笼”等基本提示词生成的图片，并没有包含人的创作者所付出实质性智力劳动，所以不能被认为是受著作权法保护的作品[3]。
反观以德国为代表的大陆法系，其确立了更为严苛的保护标准，在GEMA诉OpenAI案中，慕尼黑法院不但认定AI模型基于提示词再现歌词内容构成侵权，而且否定了“模型只是学习统计规律”的技术抗辩，强调机器的记忆与再现能力本身便已触及版权红线。
这种分歧的背后，是对“创作主体”的法理之争。学界普遍认为AI没有人格，它生成的过程只是数据的处理而不是创作，在平台责任上，中国司法界通过“美杜莎”案、“奥特曼”案[4]，形成了精细的责任边界—履行了“通知-删除”义务的平台可以免责，明知侵权还放任获利的平台则要承担连带责任。
图1 :北京互联网法院:AI生成的图片受法律保护吗？
02
训练数据的“原罪”与技术解构
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AI绘画模型依赖海量数据进行训练，这一过程是否合法，成为了当前版权争议的风暴眼 。
至于“合理使用”的边界，不同国家法律体现出截然相反的价值取向。欧盟虽有文本与数据挖掘（TDM）的例外条款存在，然而德国法院表明该类例外并不涵盖对特定作品展开“记忆和再现”[5]，而日本著作权法则呈现出异常宽松的态度，在AI分析的目的之下可被复制的数据同样包含其中[6]。
技术特性上的法律解读，更是加深了这种分裂。英国法院认为Stable Diffusion等模型只是参数化和特征抽象的学习，并没有存储原始图像，所以不算复制。但德国法院却坚持认为，在模型的参数中固化着可再现的信息，这实际上是一种版权法意义上的“复制”[7]。
更糟糕的是，侵权认定标准正在发生变化。以前人们讨论时多关注训练过程，现在司法实践中开始注意输出结果的“实质性相似”，如果AI能通过简单指令模仿某个艺术家的独特风格、构图或表达元素，这种在风格上的“窃取”也逐渐被纳入考量范围当中。
图2 :Stable Diffussion文生图页面
03
规则重构与未来的治理图景
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面对技术带来的冲击，单纯的封堵或放任都不可取，全球法律体系正在寻求适应性的进化路径 。
法律框架试图打破传统“作品”的定义。欧盟议会建议为AI生成内容创设新的“邻接权”[8]，保护的重点不再是人类的独创性，而是对AI系统的巨大投资。中国学者提出了更具有操作性的建议：在训练数据侵权案件中采用举证责任倒置[9]，在认定AI绘画版权时以使用者的独创性贡献为准。
“前端宽容，后端从严”的中国模式正在形成。“奥特曼”案和成都AI图片案的经验表明：中国正摸索一种实用主义的规制方案，在训练 AI 等技术行为上持有相对包容的态度，希望激励技术创新；但是在内容输出、商业使用这些后端环节中，则奉行严谨的侵权认定准则以捍卫权利人的利益。
技术与法律的“双轮驱动”成为共识，既然技术带来了风险，那也得由技术来给出解药。GoogleDeepMind开发出SynthID水印技术、Adobe发起“内容真实性倡议”(CAI)，都在试图打造一套从数据源头到内容输出的合规闭环。
图3 :上海市徐汇区检察院“人工智能综合履职团队
干警研究工作重点
04
身处变革时代的生存策略
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在这场版权革命中，无论是创作者、开发者还是使用者，都无法置身事外 。
对于创作者来说，证据意识是保护自身权益的第一道防线。利用Glaze等反AI模仿工具和区块链存证技术成了艺术家们的新盾牌。
对于AI开发者而言，数据合规已成为生死存亡的底线。GEMA案的宣判提醒我们公共领域作品、明确授权内容才是最安全的训练素材，以差分隐私技术降低模型“记忆”风险并构筑完善输出过滤系统是开发者必须修建好的“护城河”。
对于使用者，防范风险意识必不可少，在进行任何商业活动前，需要对AI生成内容做全面的版权尽调并留存所有交流记录。就像成中院判决所体现出来的一样，这些交流过程的资料会成为日后你声称权利的基础。
结语
英国和德国法院的判决有差异，并不是法律秩序崩塌，而是新规则诞生前的阵痛。在技术变革与法律秩序的动态平衡中，构建兼顾创作者权益保护、技术创新激励和文化繁荣发展的规则体系，是全球共同面临的挑战与机遇。正如GEMA诉OpenAI案和Getty诉Stability AI案所揭示的，规则的重塑过程本身就充满创新与突破。构建一个兼顾创作者权益、技术创新与文化繁荣的法律生态是我们的共同挑战与机遇。
参考资料来源
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[1].Getty Images (US) Inc (and others) v Stability AI Limited - 英国高等法院案例 (2025)
[2].GEMA v OpenAI - 德国慕尼黑地区法院案例 (2025)
[3].杨立新，黄露：《人工智能绘画工具提供者侵害原创著作权的责任》，《西北工业大学学报(社会科学版)》2025年第1期
[4].《控制论视域下AI文生图版权侵权治理》，《科技传播》2025年第17卷第2期
[5].成都中院涉人工智能生成图片著作权侵权纠纷案 (2025)
[6].王卓群：《生成式人工智能绘画著作权侵权与规制路径研究》，《西部学刊》2025年第7期
[7].马治国，张乐：《人工智能生成式艺术成果的财产权益保护研究》，《民族艺术研究》2025年第1期