贡凤｜人工智能生成内容的著作权侵权认定路径研究

本文以人工智能生成内容（AIGC）引发的著作权侵权争议为背景，旨在探索明确的侵权认定路径。研究首先深入分析了AIGC在数据收集、机器学习和内容生成三个阶段的不同侵权风险特性，指出算法比对技术在实质性相似判断中可能失灵，且现有合理使用规则难以豁免侵权指控。其次，通过梳理当前立法规范与司法实践现状，发现专门规范缺位导致对多元主体利益保护乏力。最后，文章从主体厘明、判定标准、主观过错与免责事由四个维度，提出构建更完善的侵权认定路径：主张以整体观感法为主、抽象分离法为辅进行相似性认定；对AIGC服务提供者适用过错推定原则，对用户适用过错原则；建议将机器学习阶段及用户的非营利性合理使用纳入免责范畴。研究结论认为，应在规范创新并保障权利人利益的同时，平衡AIGC技术创新与各方利益诉求，为制度完善与司法裁判提供理论方案。