2025年3月13日，OpenAI以“国家安全”的名义呼吁美国联邦政府制定一项版权战略，以“保留美国人工智能模型从受版权保护的材料中学习的能力”。为了这项美其名曰“促进学习自由的版权战略”能够被政府采纳，OpenAI还声称，这可以避免美国在人工智能的领先地位被中国夺走。

同一天，谷歌也加入了OpenAI的阵营，并公开表示，版权、隐私和专利政策“可能会阻碍对训练领先模型所需数据的适当访问”。

这些提案是响应美国白宫的要求而提出的。2025年2月25日，白宫要求各州政府、行业团体、企业和其他组织在3月15日前对特朗普总统的“人工智能行动计划”提出意见。在这项公开征求意见的声明中，其实已经暗含了这届政府较强的政策倾向：为了加强美国作为人工智能强国的地位，阻碍私营企业创新的法律政策，可能都会被当作“不必要的繁琐要求”。

OpenAI和谷歌的提议，以及美国白宫征集意见中的“暗示”，反映出快速发展的生成式人工智能对传统的法律原则正在施加相当大的压力，同时在政策制定者和科技巨头的眼中，现有或即将出台的限制性法律政策，而不是技术本身，已经成为这些人工智能竞争发展的最大阻力。

那么，为什么是“版权”成为这些人工智能公司最期望“突破”的“繁琐”法律呢？版权法的激励机制及其保护范围、侵权原则等，是否会被人工智能彻底颠覆呢？

一、人工智能训练与“合理使用”的争议

近期，OpenAI、Meta 和 Stability AI 等许多人工智能公司被指控抄袭受版权保护的内容来训练他们的人工智能模型。其中，OpenAI 目前最大的麻烦，来自《纽约时报》等新闻媒体，它甚至被Sarah Silverman和George RR Martin等知名人士起诉。此外，苹果、Anthropic 和 Nvidia也被指控抄袭 YouTube 字幕来训练人工智能。

这些案件提出了一些基本问题：使用受版权保护的材料进行人工智能训练是否符合“合理使用”原则，还是构成侵权？

被告辩称，训练人工智能模型类似于人类学习，他们的行为属于合理使用，因为他们没有直接复制和分发原始形式的作品；然而，原告却认为，人工智能生成的结果通常与现有的受版权保护的作品非常相似，这破坏了“合理使用”的论点。

这些诉讼的结果可能会重塑人工智能模型的训练方式：如果法院对人工智能开发者做出不利判决，公司就需要与出版商、艺术家和其他内容所有者达成许可协议，这可能会对人工智能公司的商业模式产生重大影响。就像OpenAI 已与部分出版商达成许可协议，包括Axel Springer和美联社，以补偿它们使用其内容训练其模型所获得的收入。

但显然，OpenAI无法用这个方式满足所有版权所有者，因为这会消耗太过巨额的资金。为了减少甚至免除这笔支出，OpenAI随时准备变换其立场和观点。在付给美联社相应补偿、即承认新闻版权的情况下，它在与《纽约时报》诉讼中坚称“合理使用”，而在于在印度新闻机构 ANI的诉讼中甚至表示“可以自由获取的新闻不可能享有版权”。

讽刺的是，OpenAI 还在其他场合指责 DeepSeek未经许可不当地使用了其数据。

二、人工智能输出作品与版权问题

生成式人工智能对版权最大的颠覆，就是其生成作品的版权属性发生了结构性的变化。这其中包含着2个相互关联的大问题：

（1）版权归属：生成式AI是否能作为创作者被版权法所承认？人类可否通过AI生成的作品获得版权？AI技术开发者是否可以成为版权所有者？

（2）版权激励内容：生成式AI通过将人类创造力转移至提示（prompt）环节，那么“提示”是否应获得版权的保护？

1、版权归属

对于第一个问题，目前全球大部分国家的回应是，版权保护不会扩展到纯计算机生成的作品，也就是说，在作品中创建版权保护，至少需要一定水平的人类创造力或“作者身份”。

这里最典型也是最新的案例是，著名计算机科学家斯蒂芬·泰勒（Stephen Thaler）为其人工智能程序争取《天堂新入口》版权的经过。泰勒从2018年到2019年，分别多次向美国版权局申请为该艺术作品对AI颁发版权，但都遭到拒绝，于是他在2022 年将此事告上法庭。但美国法院采取了与版权局一致的观点，强调1976 年的《版权法》要求作者身份与人类挂钩。2025年3月19日，美国哥伦比亚特区巡回上诉法院维持了下级法院的裁决，再次表明观点：未经人工输入而由人工智能模型创建的内容不能受到版权保护。

在裁决中，法官强调了2个关键的理由：1）版权法将作品视为财产，机器无法拥有，因为机器缺乏继承或所有权的能力；2）版权保护与人类寿命挂钩，这也不适用于人工智能实体。

泰勒的法律团队已表示有意对裁决提出上诉，而且，随着人工智能在创意领域日益重要的作用，即AI完成了传统版权法旨在保护的核心创作工作，关于人工智能在版权法中的作用的争论远未结束。

值得注意的是，2024年的诺贝尔化学奖，其中的一半颁给了谷歌旗下人工智能公司DeepMind的两位计算机科学家。因为他们利用AI技术，成功预测了蛋白质的结构和性质，为新药研发、材料设计等领域带来了革命性的突破。

这一颁奖的重大意义并不在于对跨学科研究的表彰，而在于，对于AI专家间接贡献的承认，这也相当于对于AI在科学突破成就中的“直接作用”的承认。那么，如果AI科学家在科学领域的突破性成就可以被承认，是否意味着，未来AI科技公司乃至AI本身的身份和作用，可以在版权领域占有一席之地呢？

2、版权激励内容

由于目前各国的版权法并不承认机器作为创作者的身份，而随着人类的创造力越来越多的体现在提出的问题、而非创造答案上，那么提示本身的创造性就可能成为版权保护的新焦点。

基于鼓励创作的目的，版权法应当只保护人类的智力成果，作品的独创性需体现人的智力选择与判断。所以理论上，用户输入的提示词越全面、越具体，被认定为对最终生成结果具有独创性贡献的可能性越高。而对生成内容的反复修正调整也将为用户的贡献提供有力佐证。

【图片来源：美国版权局《版权与人工智能：第二部分“可版权性”》】

但在生成式AI的作品中，人类对最终内容的实际贡献其实占比很小，更无法对作品所有细节进行控制，这也是AI作品被纳入版权保护面临的最大的内在矛盾：既要承认提示设计的创造性，又坚持要求人类对最终表达的控制。

此外，在具体的版权认定案例中，如何界定提示的创造性程度，如何区分思想与表达，也成为新的法律难题。而在版权侵权的案例中，2个相似的作品可能是因为AI模型和算法的特性，以及相似甚至相同的提示词，但并非因为“抄袭”。也就是说，我们最有力的证明抄袭的工具——证明相似性——在面对生成式人工智能时几乎毫无用处，那么传统的版权侵权认定方法就失去了效用。

所以，如果版权保护转向提示的创造性设计，就需要发展新的侵权认定标准，以区分提示中的思想与表达、提示设计相似性的认定方法，以及处理AI输出的随机性对抄袭推定的影响。

三、全球视角：人工智能竞争与法律监管

在过去的一年里，各国的法院、立法者和监管机构一直在努力解决人工智能相关的版权问题。随着AI在各领域的应用普及，上述问题会越来越突出。人工智能模型模仿得越好，被版权法所激励的创作者赚钱就越困难；但对于消费者和企业而言，生成式人工智能无疑带来了巨大的廉价创意潜力。

从历史上来说，“禁止颠覆性技术的发展”从未成为解决现存难题的标准答案。

这就需要各国立法者、法院和版权局在实践当中协同创新。否则，传统的版权法可能面临双重危机：要么因过度保护阻碍AI发展，要么因保护不足而让大多数创作者失去工作和创作动力。

而当我们将视角拉到全球维度，每一个国家的监管或司法决定，又牵扯到了各国AI行业竞争、乃至国力竞争的考量和顾虑。关于人工智能技术的讨论绝不仅限于法律冲突，而扩展至政治、社会和经济层面。生成式人工智能的出现不仅标志着所有权、创造和知识追求问题的另一个阶段，还增添了新的变数：它是一个具有重塑经济、军事和社会潜力的超级工具。

这也是为什么，OpenAI竟会以“国家安全”的名义，建议美国政府批准其不受限制地访问受版权保护的材料、用于 AI 训练，同时要求加强对人工智能芯片的出口管制，对来自中国的竞争对手DeepSeek进行严格限制。

虽然美国的法院和版权局都在监管AI与版权的关系处理上采取了相对传统和保守的态度。但是，出于国立竞争的考量，很难确保美国新一届政府具有相同的理念。2025年1月23日，特朗普总统发布了一项行政命令，题为《消除阻碍美国在人工智能领域取得领导地位的障碍》，该命令撤销了某些现有的人工智能政策，并声称这些政策阻碍了美国的人工智能创新，该命令也是在废除拜登政府的 EO14110 的基础上做出的。这一行动清晰地表明，美国新一届政府将采取不干涉人工智能监管的方式，并采取一切为其人工智能行业发展让路的策略。

这种以零和博弈为基调的竞争思路，可能会让“人工智能世界”不太可能会受到现有版权标准或传统法律的阻碍。

结语

生成式人工智能发展的必然性，让我们不得不重新思考版权保护的对象以及原因，以及对创意工作的价值判断。如果未来版权激励对于大多数普通创造力而言越来越不重要——我们所珍视的许多创造力并非来自人类，也不需要长达一个世纪的版权保护作为激励，就像如今互联网上的大多数创造力都不受版权法激励一样......

那么，我们将努力使法律适应新的现实。立法者和科技公司，可能会共同创造另外一种“所有权”，以避免无人拥有这些内容，并为其赋予另外的价值。

这会是一种值得期待的未来吗？