导语：随着生成式人工智能技术的迅猛发展，其在内容创作领域的应用日益广泛，同时也引发了关于版权问题的诸多争议。本文将针对生成式人工智能的三大版权问题进行深入解析。
一、模型训练阶段的版权责任豁免问题
- 作品利用行为的界定
在模型训练阶段，作品获取、存储和学习三个阶段的作品利用行为是否受到版权法规制，目前存在争议。其中，作品获取阶段涉及版权法上的“技术保护措施”和“权利管理信息”问题；作品存储阶段涉及“复制权”问题；作品学习阶段则存在较大争议。
- 国际竞争环境下的规则设计
为维护公平竞争环境，各国在模型训练阶段的版权规则设计上存在差异。例如，欧盟《人工智能法案》要求通用AI模型服务商遵守欧盟版权法关于“文本与数据挖掘”的相关义务。
- 现行立法与司法实践
我国《著作权法》关于“合理使用”和“法定许可”的规定无法精确涵盖大模型训练问题。但美国司法实践中已存在倾向认定大模型训练符合“合理使用四要素分析法”的案例。
- 未来方向
在促进生成式人工智能产业和技术发展的同时，需审慎思考和科学论证版权人“退出、保护机制”的设计。
二、内容输出阶段的生成物可版权性问题
- 争议聚焦
关于人类利用人工智能大模型工具创作内容能否构成作品、受到版权法保护的问题，存在争议。核心在于人类利用大模型生成内容的过程中是否能体现独创性贡献。
- 案例实践
北京互联网法院对国内首例“AI文生图”案做出判决，明确表示涉案AIGC产品本质是使用者的辅助创作工具，能够体现使用者的独创性贡献。
三、大模型输出内容侵权责任问题
- 服务提供者的责任承担
在大模型输出内容发生侵权的情况下，服务提供者的责任承担和注意义务的界定存在争议。一方面，服务提供者需对模型输出内容进行审查；另一方面，对于未经授权使用他人作品的行为，服务提供者可能需要承担连带责任。
- 注意义务的界定
服务提供者应尽到的注意义务包括对用户上传内容的审查、对模型输出内容的监控等。在履行注意义务的过程中，服务提供者应避免侵犯他人版权。
总之，生成式人工智能版权问题涉及多个方面，需在平衡各方利益的基础上，制定科学合理的制度设计。
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