兰台「知」道丨生成式人工智能服务提供者版权注意义务研究（中）

发布日期：

2025-12-08

生成式人工智能服务提供者的定性分析

（一）产业角色：面向具体侵权场景和用户的直接主体

复杂业态使得生成式人工智能服务提供者的内涵边界不清。实践中，生成式人工智能服务提供者形态大致分为以下三类。第一类是集合模型开发和服务提供为一体的大型服务平台，例如Open AI、百度等大型人工智能公司；第二类是通过接口接入其他开发者的基础模型，后经过训练优化后向特定市场提供的服务平台；第三类则是直接接入他人模型而不进行自主训练的服务平台。

由上文提炼共性可得，生成式人工智能服务提供者应当指代的是生成式人工智能产业中服务应用层的核心主体，即仅参与内容生成阶段，不参与收集数据和模型基础训练。服务提供者的内涵应该与模型开发者明确区分。从产业发展的角度分析，生成式人工智能服务会内嵌至其他应用之中以提供多样化的服务，生成式人工智能的应用链条呈现出主体不断细化的多圈层样态。¹以GPT为代表的系列模型展现出成为新型基础措施的发展潜力。²模型开发者只负责底层算法模型研发，而服务提供者专注于在模型基础上构建具体应用场景。通过API接口接入生成式人工智能模型实现传统产业赋能将成为日后主流，例如国内钉钉接入阿里通义千问大模型。人工智能产业的不断发展将引发更多的主体参与其中，将人工智能的应用链条做出精细化区分。欧盟《人工智能法》中出现的“授权代表”“进口方”“分销方”“运营方”等主体概念，体现出欧盟立法对于人工智能产业发展的前瞻性观望。

从法律规制的角度分析，清晰明确的主体定义则有利于增强监管的确定性，避免生成式人工智能服务提供者承担巨大的义务成本。将服务提供者与模型开发者相区分，有利于维护我国多维度的生成式人工智能规制体系。《深度合成管理规定》中确定了“技术支持者-服务提供者-使用者”的责任分担体系。我国学界先后推出的《人工智能示范法（专家建议稿）》《人工智能法（学者建议稿）》明确规定需要承担注意义务的三类主体为“开发者-提供者-使用者”，以期能够与先前出台的监管规章形成有效衔接。此外，这样的划分方式亦是对于复杂业态下的多元服务平台的法律回应。大型服务平台凭借雄厚资金和尖端技术将模型开发和服务提供集为一身，扩大了服务提供的内涵，客观上使得接入三方模型的中小型企业的义务成本增高，容易形成“赢者通吃”的市场局面。有意识地将模型开发者从服务提供者的语义中剥离，则更加有利于中小型服务提供者明晰自身义务边界。³

因此，通过对生成式人工智能服务提供者的内涵进行阐释，可以明确生成式人工智能服务提供者是服务应用层面对用户的直接主体。一方面，有利于服务提供者知晓自身具有版权保护的责任属性。基础模型层和专业模型层注重于模型开发与内部运行，不直接与用户产生交互，故应当坚持审慎包容的理念，不对模型开发者施加以过重的版权注意义务以促进模型的不断优化发展。而对于服务应用层，则应当重点关注权益保护。⁴模型开发者与服务提供者位于产业链的不同位置，对于生成内容的侵权风险认知存在偏差。⁵服务提供者位于产业链下游，直接面向具体的应用场景，其对于模型的产出内容和目标受众的了解更为深入，故其仍应当是版权问题治理的主要抓手。另一方面，也有利于考虑到不同服务提供者的发展规模和技术手段存在差异，结合当下人工智能模型的发展水平、版权保护措施的识别水平等因素，有的放矢地设置服务提供者的版权注意义务，为服务提供者存留一定的试错成本和喘息空间。

（二）法律定位：兼具双重身份的新型网络服务提供者

虽然《暂行办法》第8条明确规定了生成式人工智能服务提供者承担网络信息内容生产者责任，但其对于版权侵权领域的应用有限。网络信息内容生产者这一概念源于《网络信息内容生态治理规定》，相应义务是基于内容安全而设定，承担责任性质为公法责任。版权法属于私法领域，版权保护亦具备区分于其他权益保护的独特属性。同一主体承担的公法义务和私法义务具有差异性，无法直接迁移适用。⁶因此，对于生成式人工智能服务提供者的法律定位也应回归私法体系，以论证生成式人工智能服务提供者承担版权注意义务的正当性与合理性。

生成式人工智能服务提供者在私法上的定性存在困难，其难以被直接归入到现行的《民法典》《信网条例》项下的“网络服务提供者/网络内容提供者”的二元体系之中，需要结合服务特性对生成式人工智能服务提供者的法律定位予以释明论证。

1.难以归属于传统网络服务提供者

生成式人工智能服务提供者具备微调模型、干预用户交互的技术条件，能够对生成内容产生直接影响。因此，生成式人工智能服务提供者显然区分于《信网条例》中只向用户提供中介服务，并不直接向用户产出具体内容的前三类主体。

相较而言，搜索链接服务提供者与生成式人工智能服务提供者在技术原理和服务功能层面存在相似性，即两者提供服务的底层运行机制均为利用算法，呈现出满足用户需求的内容。但两者在对生成内容的控制能力方面存在显著差异。搜索链接服务提供者只是“第三方网站内容的筛选者和搬运工”，向用户提供一份参考提纲，将用户引至第三方网站查看具体所需内容，其控制范围仅限于是否在提纲中出现第三方网站。而生成式人工智能服务提供者则可以在与用户的交互过程中不断调整模型，优化产出内容，向用户提供一份完整的参考答案，可被用户直接使用，其对自身生成内容具备一定控制力。故生成式人工智能服务提供者不能直接等同于搜索链接服务提供者的法律地位。

2.不宜认定为网络内容提供者

鉴于生成式人工智能参与内容生成的服务特性，有观点认为应当将生成式人工智能服务提供者视作网络内容提供者。⁷此类主体虽并未规定在我国现有的法律体系之中，但在司法实践中曾被予以解释和适用，一般指代直接产出内容并提供给用户的服务平台。

尽管从用户获取内容的形式上看，生成式人工智能服务提供者符合网络内容提供者的定义。但实质意义上也不宜将其归入网络内容提供者的行列之中。首先，生成式人工智能服务提供者对生成内容的控制能力远无法达到网络内容提供者的强度。对侵权内容的控制力是确定网络主体承担责任的重要基础。网络内容提供者承担直接侵权责任的根本原因是对于侵权内容的完全控制力。而传统网络服务提供者只参与内容的传播过程，无法控制用户上传内容，故其一般只承担事后移除义务。生成式人工智能是算法、数据、算力等多重因素叠加的集合体，生成内容具有不可预测性，某一次对话中偶然出现的侵权内容未必在其他对话中出现。因此，生成式人工智能服务提供者对内容的控制属于弱控制，无法完全预测生成的具体内容，也无法精准删除相应的侵权信息。⁸机械根据形式将生成式人工智能服务提供者划归网络内容提供者的范围内，会使得网络主体类型划分背后的“控制力”标准变得模糊不清，破坏网络内容提供者责任承担的内部逻辑体系。

其次，我国立法体系中少有对于网络内容提供者的侵权责任规定。产生这一空白的理由是，网络内容提供者的侵权行为并不复杂，可以直接适用传统的侵权规则对其侵权责任进行认定。⁹但生成式人工智能却具备相当的复杂性，将服务提供者纳入网络内容提供者之列，不仅无法指明生成式人工智能服务提供者明确义务和责任的具体路径，反而有可能将复杂问题简单化，对大众产生错误引导，盲目要求将对网络内容提供者的严苛义务套用至生成式人工智能服务提供者，产生压制生成式人工智能服产业的生长空间和创新发展的不利影响。

3.应为一类新型网络服务提供者

生成式人工智能作为一类新型网络服务，服务属性的独特性是难以认定服务提供者身份的关键所在。正是因为考虑到技术发展的不可预测性和法律的滞后性，我国法律对于网络服务提供者类型采用开放式列举，为新型网络服务提供者预留出了空间。在“阿里云与北京乐动卓越科技有限公司二审案”中，北京知识产权法院也采用了这一思路，通过适用原《侵权责任法》第36条，将云服务器租赁服务提供者解释为广义概念下的网络服务提供者。¹⁰虽然生成式人工智能服务提供者可以实质参与内容生成，与传统的网络服务提供者相区分，但技术的耦合性并不足以影响其行为性质的判断。中立性、媒介性的只是法律层面对当下技术发展阶段性特征的归纳总结，并非技术的内生特点。¹¹

此外，生成式人工智能的本质是为用户提供生成服务，除用户有意获取侵权内容的场景，大多数用户应当期待模型产出内容具备独创性而能被后续使用。北京互联网法院在“AI文生图著作权纠纷”一案中也表明，人工智能生成图片在一定条件下可以被认定为作品。¹²因此，生成式人工智能产业便内嵌了让模型更智能，内容更具独创性的发展目标，具备不断优化自身以减少侵权内容的内驱动力。因此，如果仅根据现阶段生成式人工智能的发展特征，便要求生成式人工智能服务提供者承担过重的注意义务，增加其发展成本，反而可能会致使人工智能产业发展受限，无法优化升级生成内容，增多侵权事件的发生概率。

在比较法视野下，版权业和互联网产业发达的美国并未对“避风港原则”予以大幅修改，只是在个案中结合不同服务的特性对注意义务予以调整；而欧盟则在《数字单一市场著作权指令》中作出对部分网络服务提供者施加以过重的注意义务，可能亦与其缺乏全球顶级互联网企业的现实背景有关。¹³生成式人工智能在互联网产业有广泛的发展前景。根据网信办发布的备案公告，我国生成式人工智能服务备案主体多为互联网企业和通信企业。¹⁴在我国坚持大力推进互联网经济并已经形成一批在国际占据领先地位的互联网企业的情况下，不应盲目将生成式人工智能服务提供者纳入网络内容提供者的狭窄范畴，让其承担过重的版权侵权责任。

生成式人工智能只是具有生产内容的形式外观，其本质上仍属于帮助人类创作内容的一种工具或技术手段。¹⁵事实上，用户的指令和使用意图决定最终的生成内容。Open AI公司在《用户协议》中约定向模型输入指令的用户拥有输出内容的所有权益。¹⁶生成式人工智能的工具属性明显，其并不具备审美能力和判断能力，只是按照用户的提示词不断优化调整产出内容，机械地提供多种方案供用户选择。生成式人工智能服务提供者无法洞察了解每一个客户的精准需求，其更主要的工作任务是为用户营造安全的使用环境，和在用户遇到技术故障时提供及时的修理维护。概言之，生成式人工智能服务提供者更适宜被界定为网络服务提供者。

但需要注意，生成式人工智能服务的特殊性也不容忽略，应当予以重点关照。生成式人工智能对生成内容的参与和接触程度较高，具有大规模和高频率输出的特点。同时，生成式人工智能服务提供者作为人工智能产业链的下游主体，能够与目标客群进行直接对接，对上游模型开发者提供的基础模型进行微调，具有预防版权侵权行为的基础技术能力。

综上，生成式人工智能服务提供者应当被解释为一类新型网络服务提供者，但相较传统网络服务，其提供的内容生成服务客观上放大整体版权侵权的风险。因此，为彰显权责统一的治理观念，对生成式人工智能服务提供者的版权注意义务进行有限扩张，是规制生成式人工智能版权侵权问题的可选路径。¹⁷

生成式人工智能服务提供者版权注意义务域外经验

（一）欧盟：提出主动披露和过滤的事前防范义务

“避风港原则”在网络服务提供者的版权责任框架中具有重要意义，被视为平衡技术发展和版权保护的创新之举，被各国立法所借采纳。欧盟《电子商务指令》第14条被看作是“避风港原则”在欧盟网络版权领域的具体落地。随着互联网技术的不断发展，多元化的网络服务不断涌现。“避风港原则”对网络版权的保护却显得力不从心。音乐企业首先提出“价值差”概念，指出以Youtube、Twitter为代表的在线内容分享平台默许纵容用户上传侵权内容，并借此获取巨大的商业利益，致使音乐版权人和音乐企业遭受难以估损的经济损失。¹⁸新型网络服务致使版权人与网络服务提供者之间出现了巨大价值鸿沟，原有的利益平衡已被打破，急需引入新的规制手段对市场价值进行重新分配，以更好保护版权人的合法权益。2019年，欧盟通过《数字化单一市场版权指令》（以下简称《版权指令》），其中第17条创造性地引入版权过滤义务。此条款被视为是继“避风港原则”后网络版权治理的重要突破。

《版权指令》第17条要求在线内容服务平台应当采用技术措施对用户上传内容事先审核，对侵权内容进行过滤处理；若出现版权侵权内容，服务平台需要同时满足三个条件才免予承担版权侵权责任。一是尽最大努力获得权利人授权；二是尽最大努力保证侵权内容不被用户上传以及后续在平台传播；三是尽最大努力防止侵权内容被重复上传。¹⁹2021年，欧盟委员会出台的《版权过滤指南》对《版权指令》第17条作出具体阐释，建议在线内容分享平台开发或接入能够识别过滤版权内容的技术措施。²⁰从行业实践来看，在线内容分享平台的侵权识别技术也日渐成熟。²¹大型在线内容服务平台也积极响应《版权指令》的要求，自主开发内部的版权保护技术，其中由Youtube开发的Content ID版权保护系统引发了广泛关注，取得了较好的版权侵权治理效果。²²

然而，生成式人工智能的出现对网络版权领域产生了颠覆性的影响，巨大的内容生成能力在为传统产业赋能的同时，也引起了公众对于其版权侵权风险的担忧。2024年3月，欧盟议会通过具有里程碑意义的《人工智能法案》（以下简称《法案》）。²³《法案》背景条款第108-109条均明确人工智能开发、训练等各环节出现的版权问题仍应在欧盟现行版权法框架内解决。《法案》重点关注了通用人工智能服务在收集数据阶段产生的版权侵权风险并通过为人工智能模型提供者设计系列的合规义务以明确监管态度。《法案》背景条款第105条表明人工智能开发阶段通常采用文本和数据挖掘技术（TDM），可能涉及受版权保护的内容，除非适用特定的版权例外和限制，否则需要获得权利人的授权。具体至《法案》第53条第1款(c)项规定通用人工智能模型提供者需要制定与欧盟版权法相符的政策，特别是要运用最先进的技术，识别《版权指令》第4条第3款的权利保留内容，即版权人的“选择-退出”机制；(d)项还要求模型提供者起草并公开一份详细的通用模型训练内容摘要，包括受版权保护的文本与数据。

尽管《法案》承认人工智能开发应用中存在种种版权侵权风险并试图通过对相关主体设置相应合规义务以保障版权人权益，但细观《法案》条文却并未对相应的版权侵权问题制定具体可行的新规则。这亦体现出公法与私法之间的衔接不畅，导致欧盟创作者群体认为欧洲议会在解决版权人的担忧方面走得更远。²⁴此外，亦有学者指出《法案》并未严格区分人工智能模型提供者与人工智能系统提供者，导致某些条文内涵混乱不清。²⁵《法案》第53条是强加于通用人工智能模型提供者的义务要求，若模型提供者并未将人工智能模型以自身身份直接供向市场或整合至人工智能系统中，后续接入的下游提供者或部署者是否需要履行上述义务仍未可知。²⁶随着人工智能与平台的不断融合，如果生成式人工智能服务被嵌入《版权指令》规定的在线内容分享平台中，承担《版权指令》第17条版权内容识别与审核义务的主体也难以确定。²⁷最后，《法案》对于版权人的保护力度也十分有限，即使模型提供者并未履行53条(d)项起草数据摘要的义务，也并不一定会认定其构成版权侵权，更为可能的是面临巨额的行政罚款，而非对版权人的侵权赔偿。²⁸

由于版权条款是在《法案》谈判的较晚阶段纳入，在具体适用上存在较大局限性，几乎可以说并不符合版权人要求对版权法进行更加严格修改的呼声。²⁹仅有的版权条款也只局限在了输入端的文本挖掘，并未涉及输出端生成侵权内容的规制方案。纵使《法案》第16条和第52条要求高风险人工智能系统提供者和特定人工智能系统服务提供者履行合格性评估、使用提示、内容标识等义务，但规制内容的不同决定了无法直接将上述义务迁移至版权领域适用，从而认定上述提供者的版权侵权责任。因此，《法案》中规定的合规义务虽起到一定的指导性作用，但生成式人工智能服务提供者的版权注意义务仍需回归至欧盟版权治理体系下予以综合考量。

欧盟注重权益保护的法治理念与欧洲发展的现实背景紧密相关。为使得欧洲产业能在数字经济的浪潮下占据优先位置，欧盟对新兴业态下的数字版权框架作出先行调整。《版权指令》和《法案》在讨论初期都因对新型业态下网络服务提供者课以过重的义务而不被接受，但最终落地生效的具体条款仍彰显了欧盟急切摆脱弱势地位的坚定决心。早在《版权指令》公布之前，欧盟便已明确此法令的动机是为了让欧盟的版权人可以从美国互联网企业中收取更高的版权利益，而非激励自身互联网产业发展试图与美国企业相竞争。《法案》也在背景条款表明所有将人工智能投放至欧洲的提供商都需要遵守《法案》规定的相应义务。欧盟对于版权保护的水平在全球范围内都属于较高水准，故《版权指令》与《法案》均对欧盟境外的生成式人工智能服务提供者提出巨大的挑战。

较之在线内容分享平台，生成式人工智能更深度地参与至内容创作之中，所带来的版权侵权风险规模巨大，为平台创造的经济效益更是令人惊叹。在版权过滤技术日渐成熟的背景下，生成式人工智能服务提供者可能也会被纳入《版权指令》第17条的范围内，并通过额外的法律规定对其施加更高的版权注意义务。虽然欧盟目前尚未出台有关生成式人工智能服务提供者版权责任的法律文件，也没有形成具有信服力和代表性的司法案例，但在行政监管领域，欧盟对于版权保护的高标准已经窥之一隅。2024年3月，法国市场监管机构向谷歌开出罚单，理由为谷歌未经同意利用法国出版商的版权内容训练聊天机器人“巴德”，损害了相关出版商和新闻机构在获取公平价格的能力。面对这一天价罚单，谷歌方面暗示上述处罚过重，法国监管机构并未考虑到“摸索前路”的艰难。³⁰虽然考虑到版权内容与《法案》核心保护的个人信息、歧视内容等存在明显差别，相应版权治理技术在过滤评估精准度方面稍显逊色，故欧盟方面可能也会设立相应的“安全港”以显其法律规制的科学性与灵活性。但回溯欧盟版权治理的历史路径，可以判断保持生成式人工智能服务提供者较高的版权注意义务仍将是欧盟坚守的立场原则。

（二）美国：维持“通知-屏蔽”的事后制止义务

与欧盟注重权益保护的法治理念不同，美国更加强调言论自由与思想市场保护。互联网时代来临之前，版权领域与通信安全领域属于两个不同的规制空间。前者关注私法，处理平等私人主体之间的作品侵权纠纷；而后者则依仗公法，要求各网络企业在美国联邦通信委员会（FCC）的监管下安全运营。随后互联网经济的兴起使得两者出现交叉内容，具体解决网络空间内信息内容能够向谁传播、如何传播的问题，在治理路径上存在一定共性。强势崛起的互联网平台在助力美国经济迅速发展的同时，也蕴含相应的安全风险，具体表现为版权侵权内容的肆意传播和虚假消息、网络谣言的迅速扩散。在此背景下，美国采取了一种适合美国国情和互联网发展的内容监管模式，即为互联网平台提供一定的责任豁免范围，以防止过于严厉的监管抑制产业创新与发展。1996年，美国国会颁布《通信规范法》（CDA），其中230(f)(2)条规定交互式计算机服务提供者不适用发言者或发布者的规则。1998年，美国国会通过《数字千年版权法》（DCMA），填补了CDA在版权领域的空白。DCMA第512条为已经履行规定注意义务的四种网络服务提供者设置了免除版权责任的“避风港”，且512(m)条明确适用“避风港原则”不以网络服务提供者事先履行监控义务为条件。³¹至此，CDA与DCMA共同构建了互联网平台被动的事后干预规则，为美国互联网经济的蓬勃发展释放了强大的助推力，但也给后续平台侵权治理留下了难题。

技术的不断发展和市场内部的激烈竞争带动了互联网产业的转型升级。服务单一的互联网平台被逐渐淘汰，一批呈现出新服务业态的综合性互联网平台迅速抢占市场。以Youtube为代表的在线内容分享平台通过技术手段帮助用户制作并上传视频，为用户上传版权侵权内容提供便利，以吸取流量或增加用户粘性。³²而以谷歌为代表的搜索引擎平台也陷入了相似的版权侵权的争议，搜索引擎所运用的自动补足算法被认为存在“积极引导”的作用，能够帮助用户迅速定位版权侵权内容。新型网络服务具备与传统网络服务不同的鲜明特性，版权侵权内容在一瞬间便可被迅速传播，DCMA第512条所规定的事后“通知-删除”规则具备局限性和滞后性。版权人受到的侵权损害逐步扩大，而互联网平台的收益却日渐增加。有学者认为DCMA是在用20世纪的方法解决21世纪的问题。³³美国唱片产业协会（RIAA）也表示，DCMA是拨号时代的法律，现在已经无法发挥应有的作用，政策制定者需要采取必要措施更新法律以保障音乐产业的未来。³⁴

在权益保护与技术发展之间的冲突愈发尖锐的时刻，美国探索出了一条与欧洲截然不同的网络版权治理路径。国会立法专家认为应当将“通知-删除”规则升级为“通知-屏蔽”规则。³⁵这一规则不要求网络服务提供者对版权侵权内容进行事先审查，但要求他们收到侵权通知，需要采用过滤技术措施以防止版权侵权内容的再次上传。³⁶此次规则的修改体现出美国版权界对于网络版权侵权问题的核心认识，即仅仅依靠“通知-删除”规则已经无法解决网络平台反复侵权的问题，可以通过引入过滤技术手段以提高网络服务提供者的事后救济义务，但事前主动审查的义务引入仍需慎重。

美国版权局在开展5年全盘调研后，认为DCMA第512条的根基与主轴并未出现大问题，不适宜通过全面修法来来平衡版权人和在线服务提供者之间的权利和责任。同时，调研的报告摘要中也强调有些无须国会干预的方法尚未被完全挖掘，鼓励512条的相关利益方主动参与其中，通过自愿性举措和确定部分标准的技术措施以解决版权侵权问题。³⁷大型内容分享平台Facebook引入“Audible Magic”系统监测用户上传内容。版权人可以通过“Audible Magic”为自己作品创建独特的数字指纹并存储于系统之中。如果“Audible Magic”监测到用户上传内容与系统内数字指纹相匹配，系统将会终止上传，随后向用户发送侵权警示通知。³⁸Twitter近期也正在探索推文的“过滤与控制”机制，可以智能地隐藏有害内容。³⁹

美国作为人工智能产业聚集的技术领先型国家，已认识到生成式人工智将会对网络版权治理带来新挑战。2023年9月，美国版权局发布《关于生成式人工智能广泛版权问题的调查通知》，以评估是否有必要采取立法或监管措施，其中包括“使用人工智能系统生成的侵权作品的潜在责任”这一议题。2024年4月，美国众议院议员亚当·希夫向众议院提交《生成式人工智能版权披露法案》，要求生成式人工智能平台披露训练人工智能模型时对受版权保护的作品的使用情况。⁴⁰此法案得到包括RIAA在内的近20个代表创作者利益的组织支持。

2024年7月，美国参议院通过官网公布了由三名议员提出的《内容来源保护和完整性防止编辑和深度伪造媒体法案》（以下简称《COPIED法案》），主要目的是为了提供联邦层面的人工智能透明度准则，以保护记者、艺术家等群体免受人工智能的盗用行为，追究违法者责任。⁴⁰《COPIED法案》呈现出鲜明的美国特色。具体来说，其要求“用于生成创意或新闻内容的AI工具提供者及部署者”履行相关披露义务，在主体范围上小于欧盟《法案》所规定的通用型人工智能模型提供者；其次，《COPIED法案》中核心的来源标注、内容检测等实操义务标准主要依靠美国国家标准与技术研究院（NIST）所拟定的自愿性指南，而非欧盟《法案》所规定的强制性信息披露义务。最后，在权利救济方面，《COPIED法案》第7条(c)款规定版权人可以在有管辖权的法院，向擅自使用其作品或私自删除作品出处信息的平台提起诉讼并要求赔偿，明确了私人救济的合法途径。⁴²

在联邦州层面，美国加州作为数字产业高地和好莱坞工业的重点基地，将版权问题定义为“人工智能核心风险场景”。然而，2024年10月，加州议会通过的《安全与可靠前沿人工智能法案》（以下简称《SB-1047法案》）最终被加州州长以“风险场景定义脱离加州特色，缺少立法势能”为由否决。⁴³在人工智能版权侵权的具体场景中，一方面，当事方可以援引已有的版权法规，要求人工智能模型开发者或服务提供者承担责任，无须单独立法规制；另一方面，《SB-1047法案》跳过了曾仿照DCMA第512条设置的“有限责任豁免”制度，被质疑成为了一部“无限责任”立法，导致权利与义务的失衡。《SB-1047法案》的合理性与必要性仍然存疑。

事实上，多家人工智能企业也已开始自治的探索，推出系列的版权治理方案。人工智能初创企业Anthropic承诺将会在模型和应用服务中保留版权内容过滤器，并采取技术措施对其进行优化和改进，版权人可以发现上述措施无效后，要求Anthropic进行直接干预。⁴⁴微软推出的Azure AI系统可以事先扫描模型生成内容，如果产生的文字和版权保护内容相似，该系统会标示内容遭到封锁。⁴⁵

综上，对于生成式人工智能引起的各种侵权问题，美国态度偏中立，而不似欧盟一样主张严监管的进攻态势。“软法优先+产业实践”的治理范式是美国针对新型业态版权侵权问题的一贯手段。生成式人工智能具备不可预测性，究竟应当直接适用DCMA第512条对服务提供者的版权责任予以免除，还是为其设定新型的“避风港原则”目前仍不确定。⁴⁶有学者指出坚持DCMA框架下的“通知”制度并引入添加内容过滤代码的方式阻止侵权内容的输出可能是实现人工智能版权治理的最优解。⁴⁷因此，在未来的一段时间，无论是联邦层面还是州政府层面，美国仍会维持“通知-屏蔽”的事后救济义务。通过鼓励企业开展技术研发以进行事前预防将会是美国构建多元版权治理框架的“优选方案”。

向上滑动阅览

【1】参见袁曾：《生成式人工智能责任规制的法律问题研究》，载《法学杂志》2023年第4期，第123页。

【2】参见赵朝阳、朱贵波、王金桥：《ChatGPT给语言大模型带来的启示和多模态大模型新的发展思路》，载《数据分析与知识发现》2023年第3期，第33页。

【3】以自有模型向用户提供服务的大型平台累计履行模型开发者义务和服务提供者义务，和欧盟《人工智能法案》背景条款83条底层逻辑一致。此种划分方式不影响大型服务平台的注意义务标准。

【4】参见张凌寒：《生成式人工智能的法律定位与分层治理》，载《现代法学》2023年第4期，第138页。

【5】参见张欣：《面向产业链的治理：人工智能生成内容的技术机理与治理逻辑》，载《行政法学研究》2023年第6期，第55页。

【6】参见姚志伟：《公法阴影下的避风港——以网络服务提供者的审查义务为中心》, 载《环球法律评论》2018年第1期, 第103-104页。

【7】参见高阳：《通用人工智能提供者内容审查注意义务的证成》，载《东方法学》2024年第1期，第193页。

【8】参见姚志伟：《生成式人工智能服务提供者在私法上的法律性质》，载《上海交通大学学报(哲学社会科学版)》2024年第12期，第135页。

【9】参见徐伟：《论生成式人工智能服务提供者的法律地位及其责任——以ChatGPT为例》，载《法律科学(西北政法大学学报)》2023年第4期，第74页。

【10】北京知识产权法院（2017）京73民终1194号民事判决书。

【11】参见张慧彬、张秀璇：《公私法协同视野下AIGC服务提供者的内容审核义务》，载《武汉科技大学学报（社会科学版）》2024年第6期，第67页。

【12】北京市互联网法院（2023）京0491民初11279号民事判决书。

【13】参见熊琦：《“算法推送”与网络服务提供者共同侵权认定规则》，载《中国应用法学》2020年第4期，第129页。

【14】《国家互联网信息办公室关于发布生成式人工智能服务已备案信息的公告》，https://www.cac.gov.cn/2024-04/02/c_1713729983803145.htm，2025年1月9日访问。

【15】参见丛立先、李泳霖：《生成式AI的作品认定与版权归属——以ChatGPT的作品应用场景为例》，载《山东大学学报(哲学社会科学版)》2023年第4期，第172页。

【16】Terms of Use, https://openai.com/policies/row-terms-of-use/ (last visited Feb.28, 2025).

【17】参见冯晓青、沈韵：《生成式人工智能服务提供者著作权侵权责任认定》，载《法治研究》2025年第1期，第50页。

【18】See IFPI, Rewarding Creativity: Fixing the Value Gap, https://www.ifpi.org/downloads/GMR2017_Value Gap.pdf (last visited Jan.11, 2025).

【19】See Council of European Union, Directive (EU) 2019/790 on copyright and related rights in the Digital Single Market, https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj (last visited Jan. 11, 2025).

【20】See Europen Commision, Guidance on Article 17 of Directive 2019/790 on Copyright in the Digital Single Market, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/ALL/?uri=CELEX:52021DC0288 (last visited Jan.11, 2025).

【21】此类过滤技术包括哈希值、水印、关键词搜索等。

【22】See Google, How Google Fights Piracy, https://www.blog.google/documents/27/How_Google_Fights_Piracy_2018.pdf (last visited Jan.11, 2025).

【23】See Council of European Union, Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Artificial Intelligence Act) (Text with EEA relevance), https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng (last visited Jan.11, 2025).

【24】《欧盟人工智能法案获批之际，创作者要求对权利人提供更强有力的保护》,http://ipr.mofcom.gov.cn/article/gjxw/lfdt/oz/qtoz/202403/1984913.html, 2025年1月11日访问。

【25】See Quintais João Pedro, Generative AI, Copyright and the AI Act (v.2), https://ssrn.com/abstract=4912701 (last visited Jan. 11, 2025).

【26】See Sabrina Küspert et al., The value chain of general-purpose AI, https://www.adalovelaceinstitute.org/blog/value-chain-general-purpose-ai/ (last visited Jan.11, 2025).

【27】See Quintais João Pedro et al., Copyright Content Moderation in the European Union: State of the Art, Ways Forward and Policy Recommendations, 55 IIC-INTERNATIONAL REVIEW OF INTELLECTUAL PROPERTY AND COMPETITION LAW 157, 167-168 (2024).

【28】See Quintais João Pedro, Generative AI, Copyright and the AI Act (v.2), https://ssrn.com/abstract=4912701 (last visited Jan.11, 2025).

【29】See Andres Guadamuz. The EU's Artificial Intelligence Act and copyright, THE JOURNAL OF WORLD INTELLECTUAL PROPERTY 1, 6 (2024).

【30】参见清华大学智能法治研究院：《法国因AIGC版权问题罚款谷歌约20亿人民币》，https://mp.weixin.qq.com/s/5o8GlDyxIio5UkicVUHwfg，2025年1月11日访问。

【31】See Hank Fisher, Danger in the DMCA Safe Harbors:The Need to Narrow What Constitutes Red Flag Knowledge, 49 U. RICH. L. REV. 643, 650 (2015).

【32】See Viacom International, Inc. v. YouTube, Inc., 676 F.3d 19 (2d Cir. 2012).

【33】See Bruce Boyden, The Failure of the DMCA Notice and Takedown System: A Twentieth Century Solution to a Twenty-First Century Problem, https://sls.gmu.edu/cpip/wp-content/uploads/sites/31/2013/08/Bruce-Boyden-The-Failure-of-the-DMCA-Notice-and-Takedown-System1.pdf (last visited Jan.13, 2025).

【34】See RIAA, Major Music Organizations Decry Broken DMCA, Outline Possible Solutions In New Government Filing,https://www.riaa.com/major-music-organizations-decry-broken-dmca-outline-possible-solutions-new-government-filing/ (last visited Jan.13, 2025).

【35】See Mark Schultz, https://www.judiciary.senate.gov/committee-activity/hearings/the-digital-millennium-copyright-act-at-22-what-is-it-why-it-was-enacted-and-where-are-we-now (last visited Mar.2, 2025).

【36】参见朱开鑫：《从“通知移除规则”到“通知屏蔽规则”——<数字千年版权法>“避风港制度”现代化路径分析》，载《电子知识产权》2020年第5期，第48页。

【37】See United States Copyright Office, Section 512 of Title 17: A Report of the Register of Copyrights, https://www.copyright.gov/policy/section512/section-512-full-report.pdf (last visited Jan.13, 2025).

【38】Fackebook关于知识产权政策的规定，https://www.facebook.com/help/1020633957973118?helpref=about_content, 2025年1月13日访问。

【39】See Ian Carlos Campbell, Twitter Seeking Input as It Explores Filter and Limit Controls on Tweets,

https://www.theverge.com/2021/9/24/22692264/twitter-filter-limit-tweet-replies-automatic (last visited Jan.13, 2025).

【40】See U.S. House Judiciary, H.R.7913 - Generative AI Copyright Disclosure Act of 2024, https://www.congress.gov/bill/118th-congress/house-bill/7913/text (last visited Jan.13, 2025).

【41】See Angela Luna, COPIED Act of 2024: Protecting Creative Works in the AI Era, https://www.americanactionforum.org/insight/copied-act-of-2024-protecting-creative-works-in-the-ai-era/ (last visited Jan.13,2025).

【42】参见张鹏、牟雨菲：《美欧人工智能立法动向对我国人工智能著作权保护制度的启示——以欧盟<人工智能法>和美国COPIED法案为视角》，https://www.ipeconomy.cn/yuanchuang/8681.html，2025年1月14日访问。

【43】参见阿里研究院：《加州法案：起源、演进、否决与启示》，https://mp.weixin.qq.com/s/oDchnKWJZc1wHtTpmXCWcw, 2025年1月14日访问。

【44】See Annelise Levy, Anthropic Agrees to Enforce Copyright Guardrails on New AI Tools, https://news.bloomberglaw.com/ip-law/anthropic-agrees-to-enforce-copyright-guardrails-on-new-ai-tools/ (last visited Jan.14, 2025).

【45】微软关于Azure的服务说明，https://learn.microsoft.com/zh-tw/azure/ai-services/content-safety/concepts/protected-material?tabs=text (last visited Jan.14, 2025).

【46】See Daniel Seng, Artificial Intelligence and Information Intermediaries, 2021/018 NUS LAW WORKING PAPER 1, 17 (2021).

【47】See Daryl Lim, Notification and Permission-based Approaches for Generative AI Platforms, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5007605 (last visited Jan.14, 2025).

作者：史怡美

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