AI生成图片版权首获司法认定，对大模型行业是利好吗？

文｜财经E法 杨柳

编辑 |郭丽琴

11月27日，中国首例“AI文生图”侵权案一审宣判（点击阅读判决书全文），法院肯定了AI绘画大模型生成的涉案图片属于著作权法上的美术作品，原告对其拥有著作权。

此案原告李昀锴用AI生图工具（全球风靡的绘画大模型软件Stable Diffusion）生成图片，并使用自己的网络账号发布。

而刘某是一名诗歌爱好者，注册有百家号“我是云开日出”。截至2023年3月17日，刘某的账号共获赞21万，有4.6万粉丝。2023年3月，她在发布名为《三月的爱情，在桃花里》的文章时，使用了李昀锴生成的图片，文章末尾标注“诗文原创”“素材来自网络侵删致歉”。这篇文章评论数为26。

此后，李昀锴向北京互联网法院提起诉讼，请求法院判令刘某在涉案账号发布致歉声明，并赔偿经济损失5000元。

法院对此案审理后认为，刘某未经许可，在自己的账号使用涉案图片作为配图，并去除图片水印，侵害了李昀锴的署名权和信息网络传播权。依据著作权法，法院判令刘某发布致歉声明，持续时间不少于24小时，同时赔偿李昀锴经济损失500元。

目前，已经无法搜索到刘某的账号“我是云开日出”，也无法联系被告本人置评。

伴随生成式AI风靡，AI生成物是否受著作权法保护引发广泛热议。

此前，财经E法梳理了全球监管动向、典型案例，并采访行业人士、案件当事人，以及接近监管的学者后发现，除了南非，全球主要法域监管部门和法院均认为，发明或创作主体必须为自然人。（详见：深度 | 全球拒绝赋予AI知识产权，太过墨守成规？）

在本案所涉法律问题之外，关于此案的判决是否利好AI产业，尤其是AI大模型赛道的厂商？

01

庭审回溯：三大争议焦点

判决书用大篇幅描述了在AI图片生成过程中，原告的文字描述与指示。

AI文生图工具Stable Diffusion的大模型由互联网上大量图片和其对应文字描述训练而来，可以根据文本指令，利用文本中包含的语义信息与图片中包含的像素之间的对应关系，生成与文本信息匹配的图片。

2023年2月，李昀锴希望画出一幅在黄昏的光线条件下具有摄影风格的美女特写，随即在Stable Diffusion模型中输入了提示词，包括艺术类型为“超逼真照片”“彩色照片”，主体为“日本偶像”，并详细描绘了人物细节如皮肤状态、眼睛和辫子的颜色等，环境为“外景”“黄金时间”“动态灯光”，人物呈现方式为“酷姿势”“看着镜头”，风格为“胶片纹理”“胶片仿真”等，同时设置了相关参数。此后，他还根据初步生成的图片，又增加了提示词、调整了参数，最终选择了一幅自己满意的女性半身照写真图片。图片生成后，李昀锴将该图发布在小红书平台。

李昀锴发布在小红书上的涉案图片

8月24日进行的庭审围绕三个逻辑递进的争议焦点展开：第一，AI生成的图片是否构成著作权法意义上的作品，属于何种类型的作品？第二，如果构成作品，权利如何分配，作为软件使用者的李昀锴是否享有对该图片的著作权？第三，刘某将涉案图片作为文章插图，是否侵犯了李昀锴的署名权和信息网络传播权，以及应承担何种侵权责任？

李昀锴认为，他输入的提示词包括艺术类型、主体、环境、构图和风格等内容，整个图片生成过程体现了创作个性，由此涉案图片属于人的智力活动成果，自己对此享有著作权。李昀锴还认为，应该将涉案图片认定为美术作品，至少也应构成著作权法上的“符合作品特征的其他智力成果”。

“不能因为工具聪明了，就否认人的创作活动。”李昀锴以相机技术迭代类比，以前的照相机需要人类手动设置各种参数，但现在拥有了自动模式，不过现实中并未因图片属于自动模式下拍摄就否认了其作品属性，何况在AI大模型中设置提示词和参数的独创性高度，远远高于自动模式下构图和按下快门。

为了证明涉案图片的权利应归属于用户，李昀锴提交了Stable Diffusion平台的开源软件协议。协议约定，开发者对用户生成的内容不主张权利。他还表示，其对涉案图片生成做出了实质性贡献，开发者仅仅提供一个工具。

基于图片独创性和权利归属的论证，李昀锴指控刘某使用图片未获得授权许可，截去了署名水印，侵害了他的署名权和信息网络传播权，于是诉请法院判令刘某赔礼道歉，赔偿经济损失5000元。

刘某则辩称，涉案图片是李昀锴借助AI绘画软件生成，对方不应对此享有权利。同时她主张自己的账号没有多少粉丝，发布主要内容为原创诗文，涉案图片仅作为插图使用，且没有商业用途，不具有侵权故意，由于AI生成图片市场价格很低，且刘某身患重病，原告索赔的5000元损失金额过高。针对侵害署名权的指控，刘某表示，涉案图片是通过网络检索获取，且涉案图片具体来源已无法提供。

02

谁是AI生成内容的创作者？

涉案图片是否构成作品，成为法院裁判说理的起点。

从现行著作权法对作品的定义出发，法院列明构成作品所需的四项前提条件：（1）是否属于文学、艺术和科学领域内；（2）是否具有独创性；（3）是否具有一定的表现形式；（4）是否属于智力成果。

法院认为，涉案图片的外观与通常人们见到的照片、绘画无异，显然属于艺术领域，且具有一定的表现形式。因此裁判说理的重点落在涉案图片是否属于智力成果，以及是否具有独创性这两项要件。

认定智力成果的决定性因素在于，作品应该体现自然人的智力投入。法院从大模型软件Stable Diffusion的功能入手，指出该大模型是根据人类输入的文字描述生成相应图片，代替人类画出线条、涂上颜色，将人类的创意、构思予以有形呈现。

结合李昀锴生成涉案图片的过程，法院认为他进行了一定的智力投入，比如设计人物的呈现方式、选择提示词、安排提示词的顺序、设置相关的参数、选定哪个图片符合预期等等。涉案图片体现了李昀锴的智力投入，具备了智力成果要件。

而在独创性要件层面，法院强调，利用人工智能生成图片，是否体现作者的个性化表达，需要个案判断，不能一概而论。一般来说，人们利用AI工具生成图片时，其所提出的需求与他人越具有差异性，对画面元素、布局构图描述越明确具体，越能体现出人的个性化表达。

北京大成律师事务所高级合伙人肖飒对此指出，司法实践普遍会比较作者对于作品最终的形成贡献了多少智力因素与劳动因素，并与已有作品比较，进行综合判断。如果使用者丝毫不参与AI绘图的过程，只通过鼠标点选一下“一键生图”，那么该图片将难言具备智力成果和独创性而受法律的保护。

对外经济贸易大学私权与社会发展研究中心研究员朱开鑫表示，对于AI生成的内容，如果创作空间均由AI大模型自动填补，那么由于缺乏人类的创作性贡献，则很难被认定为作品受到保护。目前阶段来说，AI大模型仍然被视为辅助创作的工具，可以映射出使用者的创作贡献。如果使用者能够通过AI模型输出的内容反映自身的创作构思，那么可版权性的条件便能够达成。

具体到本案，法院认为，涉案图片体现出了与在先作品存在可以识别的差异性。一方面，构成涉案图片的线条和色彩基本上是Stable Diffusion模型“画”的，这与人们之前使用画笔、绘图软件去画图有很大的不同。但是，李昀锴对于人物及其呈现方式等画面元素通过提示词进行了设计，对于画面布局构图等通过参数进行了设置，体现了他的选择和安排。另一方面，李昀锴通过输入提示词、设置相关参数，获得了第一张图片后，其继续增加提示词、修改参数，不断调整修正，最终获得了涉案图片，这一调整修正过程亦体现了创作者的审美选择和个性判断。

法院进而表示，利用该模型进行创作，不同的人可以自行输入新的提示词、设置新的参数，生成不同的内容，因此涉案图片并非“机械性智力成果”，具备作品所需的独创性要件。所谓“机械性智力成果”，即按照一定的顺序、公式或结构完成的作品，不同的人会得到相同的结果，因表达具有唯一性，不被认为具有独创性。

判决书还格外分析了当前生成式AI对创作方式的改变，以及由此引申的著作权制度适用问题。

“生成式AI技术让人们的创作方式发生了变化，这与历史上很多次技术进步带来的影响一样，技术的发展过程，就是把人的工作逐渐外包给机器的过程。”法院指出，技术越发展，工具越智能，人的投入就越少，但是这并不影响我们继续适用著作权制度来鼓励作品的创作。

法院排除了生成式AI模型在法律上的主体地位，强调整个创作过程中进行智力投入的是人而非AI模型。鉴于著作权制度核心目的在于鼓励创作，法院论述说，只有正确地适用著作权制度，以妥当的法律手段，鼓励更多的人用最新的工具去创作，才能更有利于作品的创作和人工智能技术的发展。在这种背景和技术现实下，人工智能生成图片，只要能体现出人的独创性智力投入，就应当被认定为作品，受到著作权法保护。

涉案图片既然构成作品，紧接着需要判断，谁才是该作品的作者？

就此案而言，法院坚守著作权主体认定的“人类中心主义”，明确“生成式人工智能模型不具备自由意志，不是法律上的主体。因此，人们利用人工智能模型生成图片时，不存在确定两个主体之间谁为创作者的问题。”法院表示，本质上，仍然是人利用工具进行创作，即整个创作过程中进行智力投入的是人，而非人工智能模型。

因此，法院先是排除Stable Diffusion大模型本身，因为现行法律规定，作者限于自然人、法人或非法人组织，也就是说，作者必须是人类。其次，涉案AI模型设计者同样被排除在外，Stable Diffusion大模型设计者既没有创作涉案图片的意愿，也没有预先设定后续生成内容，其并未参与到涉案图片的生成过程中，仅仅是创作工具的生产者。而且，从相关主体的约定看，Stable Diffusion大模型的设计者亦不对输出内容主张权利。

基于涉案图片的生产过程，法院肯定了李昀锴的作者身份，不过也提醒说，根据诚实信用原则和保护公众知情权的需要，他应该显著标注其使用的人工智能技术或模型。本案中，李昀锴以“AI插画”方式进行标注，已经足以让公众知晓该内容是他利用人工智能技术生成。

03

会对大模型行业带来利好吗？

这起案件首次认可了AI绘画大模型使用者对生成图片享有权益，能否利好上游大模型厂商，受访人士的观点并不一致。

对外经济贸易大学法学院副教授张欣认为，大模型厂商很大程度上会受到激励。她表示，如果像本案中原告享有AI大模型生成涉案图片的著作权，就使得AI生成的内容一定程度上具有了排他性和独占性，那些贡献AI大模型训练数据的原始人类绘画者，亦应获得相应的权益保障。

朱开鑫也认为，对很多艺术创作者来说，如果使用大模型工具生成的内容不受版权保护，将失去后续的转授权和维权基础，必然削弱使用动力。从产业链的角度看，一旦用户的使用动力减弱，不愿采购相关大模型服务，反过来会影响到大模型厂商的研发投入动力。

但一位不愿具名互联网行业人士认为，这个判决未必利好所有的大模型厂商。本案例中涉及的大模型Stable Diffusion是开源模式，但是中国的大模型主流（头部大模型厂商）还是非开源。对于一些未开源的大模型，用户享有使用模型生成的内容版权，对于大模型厂商不见得是好事。某些企业的服务协议明确，生成内容的知识产权是归属企业的，而不属于用户。

该人士介绍说，开源模式中，数据集都是开源获取的，所以厂商并不主张AI生成物的知识产权；但是在非开源模式中，大模型厂商需要花费巨资购买底层数据库（包括语料、图片、音视频），客户在此基础上生成的内容如果著作权都归客户所有，是会影响厂商利益的。

在这位人士看来，这会引发诸多复杂的后续问题。比如，如果生成的内容版权归属用户，那用户是不是可以拒绝授权给大模型厂商使用？用户使用大模型生成的内容都有版权，大模型未来如何继续使用这部分数据做模型训练？是不是还要取得用户的授权？

在张欣看来，未来更应当面向产业链，关注多元主体的权益。因为在AIGC的产业链条上，有提供作为训练数据样本的原始人类绘画者，有使用提示语利用AI大模型生成AI绘画作品的设计者，还有面向用户提供AIGC服务的部署者。在整个产业链条上，需要的是一整套系统的权益保障制度。

但此处的难题在于，AI大模型具有“黑箱性”，训练数据对于最终生成的AI绘画作品所具有的贡献难以量化和清晰追溯。因此，张欣认为，还是应当从整个产业链的特性和技术机理出发，探寻一整套与产业链上多元主体相契合、相适应的权益保障规则。