以ChatGPT为代表的生成式人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）被视为20世纪80年代以来最具革命性的技术进步^[1]，加速了通用AI时代的到来。相关研究表明，到2025年人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC）将占所有数据产量的10%。^[2]依托大语言模型强大的内容生成与“涌现”能力，AIGC将重塑内容创作范式。从技术维度来看，可以将内容创作分为三个阶段，即传统创作阶段（创作1.0）、云创作阶段（创作2.0）与群体智能创作阶段（创作3.0）。在创作1.0阶段，受限于创作工具的物理依赖，内容创作呈现出个性化、单向度输出的特征；在创作2.0阶段，云服务的兴起使得创作者摆脱了存储、复制压力，并且通过云平台的集中化管理，以及各类创作工具共用，实现了创作的模块化以及初步协同化。不同于前两阶段工具层面的革新，创作3.0阶段由于生成式AI的参与，内容生成可以脱离具体创作者，并实现不同创作者以及创作素材的互通、融合，相关生成内容融入在先创作的“影子”。创作3.0阶段的内容生产具有人机协同、创作场景公共社区化的特征。

创作主体与创作关系的革新推动了群体智能创作模式兴起。但是，群体智能创作场景存在AI创作主体法律地位不明、群体创作关系缺乏合作意图等问题，对现行权属规则构成挑战。尽管最新出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》就生成式AI内容生产的规制模式与责任承担作出了具体规定，但是尚未涉及AIGC的权属分配。基于此，本文将在阐述群体智能创作概念的基础上，分析现行权属规则与群体智能创作的龃龉，并提出符合群体智能创作特征的权属分配方案。

源自蜂群等群体生物行为模型的“群体智能”仿生理论已成为新一代AI发展以及信息社会发展的核心理论之一。^[3]所谓的“群体智能”是指通过人与人、人与信息系统之间的协同互动，生成和应用知识的一种智能形式。群体智能来源于群体中的个体，但超越独立个体的智能水平。信息的传播、分享促进了群体内外的学习，产生协同效应。

近期，生成式AI取得了跨越式发展，用户数量短期迅速攀升，AI已经开始赋能大众创作。通过与AI交互，创作者可以获取灵感、扩展创意、改进文本等。这大幅提升了个体的创作水平，在AI的加持下，大众群体的智能化创作得以实现。基于生成式AI的数据训练和作品输出模式，使用者在生成式AI创作中实现了人机协同创作及无意识的群体协同创作。一方面，使用者与生成式AI进行对话和交互，通过提问、探索和接受AI生成的建议来获得灵感和创意，实现使用者与AI的共创；另一方面，使用者获得的AIGC将作为数据样本，继续用于AI模型训练，以便AI模型提升创作水平。AI在生成内容时可以融合多个创作者的特点，尽管每个创作者可能并不直接参与协同创作的过程，但他们的作品和创意间接地融入进AI的迭代和产出中，从而实现了无意识的群体协同创作。一定程度上，可以说每一个AI生成的作品都包含了在先创作者的协同创作。这与“群体智能”的概念十分契合，大众主动或被动参与到AI创作过程中的各个环节，包括为AI模型提供大量训练数据、通过AI进行创作、成为AI内容传播与迭代的组成部分，体现为群体在AI各个环节持续参与和影响，这种创作模式可以称为“群体智能创作”。

“群体”指AI模型训练和内容创作中的广大参与者。提供训练数据样本的在先创作者及AI使用者数量众多，构成群体规模。AI使用者创作的作品,可以作为AI模型的新一轮训练数据，意味着使用者的思想元素和风格会融入AI未来的产出中，使用者也是潜在的在先创作者。“智能”则指群体通过AI发挥智慧潜力，AI共同参与内容创作。

群体在AI训练和输出两个阶段均有重要贡献：在训练阶段，在先创作者提供大量文本、图片、音频等原始数据作为训练样本，这是AI模型建构的基础养料；在输出内容阶段，AIGC包含在先创作者的作品风格等元素，内容理念可能源于AI与使用者长期互动产生的相关思想，语言词汇和表达模式受到在先创作者及用户群体影响。

“群体智能创作”这一概念揭示了AI创作背后的深层社会关系，将原本AI创作讨论场域中强调个体创作者或AI提供者权益保护的个体主义观念转换为包括在先创作者价值在内的整体主义，强调人机合作关系中群体作为整体参与者的权益。它为解决AIGC的权属问题提供了新的有益视角。相较于云平台协同创作等，群体智能创作的显著差异性在于AI的全流程参与。基于AI参与创作的程度，可以将AI创作分为AI辅助生成内容与AI自动生成内容，前者因AI主要从事辅助性工作（如翻译、设计辅助等），内容的构思、落地、编排、决策等创造性活动均由使用AI的具体自然人完成，此类AI辅助生成内容符合《著作权法》上“作品”的概念，并未体现群体创作的特性，不属于本文所讨论的群体智能创作范畴。

群体智能创作呈现以下特征：

第一，创作主体广泛性。创作参与者的范围广泛、多样，既包括AI使用者，也涵盖其他未直接参与但贡献训练作品的在先创作者，还包括AI在内的非人类主体，形成了规模巨大、成分复杂的创作群体。

第二，创作过程协同性。使用者通过与AI模型的互动对话共同完成创作任务，实现了深度的人机协同。同时，AI优化的过程实现了一种无意识的人人协同，每个个体在AI使用中都通过自己的作品语料（包括对话中投喂的作品和借助AI生成的作品）为AI提供创新素材，延伸了角色参与的维度，最终每个AI作品都包含之前数不清的个体作者的无意识贡献，实现了群体化的人人协同。

第三，知识产出集体性、共享性。AIGC源于众人智慧的结晶，包含大量个体贡献的元素。创作过程中实现了动态介入和自发退出，群体随着新成员加入和隐退而自我完善。创作成果具有一定的开放共享属性，群体成员之间在AI平台上进行知识自由流通与互携。整体观之，群体智能创作的水平超过个体均值。通过集合多个个体的智慧，群体智能创作能够从不同的视角和专业领域汲取灵感，从而产生更加丰富多样的成果。群体成员之间持续迭代互动学习，在间接影响下共同提升创造力，群体创新能力得到提升。

基于上述特征，群体智能创作重构了作品创作与传播形态，需要为AIGC匹配适当的权属规则，否则将影响后续交易行为的合法性及创作的可持续发展。

生成式AI平台集合了AI、使用者以及在先创作者组成的智能创作群体，构成了内容创作的社会化场域，并推动内容创作公共社区化。著名的图像生成模型Midjourney也在“服务条款”中表示AIGC具有公共空间使用或重新混合的共享属性。^[4]内容创作公共社区兴起于依托信息通信技术而发展起来的在线创作平台。此类平台由使用者作为内容创造主体，进行素材分享、协作回应和创作互动。^[5]相较而言，群体智能创作公共社区虽仍以内容创作为目的，但是该创作公共社区由AI联结不同使用者，并提供AI创作服务。两者在主体协作模式上存在较大差异，群体智能创作公共社区是一种新式的内容创作公共社区。

就AI使用者与创作平台之间的协作而言，使用者向创作平台提供素材由“主动”转为“自动”。不同于在线创作平台使用者主动上传特定素材，并于平台展示素材，基于生成式AI的创作公共社区素材共享具有不可感知性。生成式AI为使用者间的素材共享提供了流通渠道，能够主动获取使用者在与AI模型对话过程中所输入与输出的内容，并将其作为后续内容生成的训练素材，该过程无须使用者做出任何积极行为。尽管AI使用协议可以约定模型对使用者输入内容与AIGC的利用规则，然而这种事前告知行为明显区别于在线创作平台用户的主动上传行为，使用者贡献意向存在巨大差异。

从AI使用者与在先创作者之间的协作方式来看，AI使用者在创作过程中可以自动整合在先创作者的构思与表达。群体智能创作场景下虽然不存在在线创作平台中使用者之间就创作进行具体沟通的过程，但是AI在内容生成中主动融合了AI使用者与在先创作者的创作思路与表达。一方面，生成式AI模型通过持续性训练，可以将在先创作内容自动融入创作情境，使得输出内容主动涵盖群体长期互动产生的相关语料；另一方面，生成式AI为使用者获取在先生成内容提供了便利，使用者可以通过与生成式AI的互动获取在先生成的内容，甚至要求AI生成具有特定在先作品风格的内容。

AI可以模仿自然人创作作品的风格、构图和审美，使得AIGC具有传统人类作品的相似外观。从呈现形式上看，AIGC与版权法具有亲缘性。但是由于群体智能创作主体的广泛性及合作方式的特殊性，将版权权属规则运用于群体智能创作的AIGC存在障碍。

第一，非人类主导创作的AIGC不满足版权法关于创作主体的资格要求，适用版权权属规则的正当性存疑。非人类主导创作的AIGC能否纳入版权法保护，在学界有两种观点：一种是赞成派，其依据版权外观主义，认为只要AIGC符合作品定义，不论创作主体是人类还是AI均享有版权^①，理由是法人作品制度为AIGC的版权保护预留了制度空间，并且AIGC的质量和创造性越来越接近“人”的水平，如果使用者不主动披露，难以识别是否为AIGC，依然会获得版权法保护；另一种是反对派，其主要从人本主义方面进行反驳，强调人类的主体性^②，认为版权保护的本质目的是激励“人”的创作，AI本身并非版权法意义上的“创作主体”，其“独创性”主要来自训练模型和算法，而非从中体现出的“思想”或“意义”，缺乏真正的“创作力”，不应当受到版权法的保护。国内外的实践中也存在一些分歧：司法实践方面，腾讯诉盈迅科技案中法院认为Dreamwriter软件生成的文章是原告主持创作的法人作品，具有独创性，应受《著作权法》保护。^③而菲林诉百度案中法院认为文字作品应由人类创作完成，计算机软件仅提供工具和数据支撑，不能替代人类的智力投入和创作。^④行政实践方面，美国版权局三次驳回了Stephen Thale将AIGC登记为版权作品的申请。^[6]Thaler v. Perlmutter案支持了版权局的决定，并强调“人类创作是版权的基本要求”。^[7]因此，在现行版权制度体系下对AIGC直接适用版权归属规则尚存争议，AI主体资格的障碍难以破除。

第二，将群体智能创作参照合作作品进行权属分配存在障碍。其一，群体智能创作涉及多个参与者，包括生成式AI、使用者和在先创作者。生成式AI学习了多个参与者的作品，AIGC对群体智慧进行融合，导致难以区分每个参与者的贡献度。其二，群体智能创作体现了在先创作者的“贡献”，但是生成式AI模型提供者、使用者与在先创作者并未就相关创作达成合意，随着时间推移，初始参与者的贡献被后续成员消解，难以定义为“合作”关系。因此，也就难以通过《著作权法》上的合作作品加以规制。

概言之，群体智能创作参与主体、生成过程及与在先作品的复杂关系导致其与传统人类作品、合作作品存在霄壤之别，直接运用版权权属规则存在诸多障碍。

学理上，围绕AIGC权属规则的讨论主要从不同利益主体出发，提出了归属于AI提供者、使用者或者直接进入公共领域的三种分配方案。

首先，基于AI提供者利益的分配方案。此类方案将提供者作为权属分配的初始归属人，认为提供者是AIGC的“创造者”和“拥有者”，由提供者享有AIGC的权益有助于激励其持续性开展投资。在具体机制设置上，除了通过邻接权等模式保护外，亦有观点提出将AIGC纳入信息权对象范畴^[8]，并基于AI提供者具有生成信息的能力与实际享有信息权益等考量，由其作为AIGC信息权主体。

其次，基于使用者利益的分配方案。此类方案认为使用者是相关成果的促成者与传播决策者，应将AIGC的权益归于使用者^[9]，以此激励使用者积极利用AI生成内容。^[10]在方案设计上，有观点认为可以通过委托作品^[11]、邻接权等制度予以涵盖。^[12]同时，为进一步平衡使用者经济利益与公众使用利益，有观点提出可以通过缩短保护期限等方式对AIGC产权保护予以必要限制。^[13]

最后，基于公共利益的分配方案。此种方案强调AIGC的公共利益属性，即AIGC不归属于任何一个特定的主体，而是直接进入公共领域。支持此类方案的理由有二：第一，AIGC不具备著作权赋权条件，著作权只保护人类的创造成果，AIGC无法获得著作权法保护；^[14]第二，强调AIGC的公共利益属性，不应对AIGC赋权。其认为AI提供者已通过提供生成服务获得收入，现有的订阅商业模式不需要版权保护，不对AIGC赋权并不会抑制AI产业的发展。^[15]向使用者赋权可能让人类创作产生惰性^[16]，而将生成内容纳入公有领域则有助于实现文化繁荣的目标。^[17]

尽管三种分配方案基于不同的主体立场，均提出了较为完整的权属分配方案，但是学界对此问题仍莫衷一是。群体智能创作环境下，生成式AI提供者、使用者以及在先创作者对于特定内容的生成均有一定贡献，现有方案侧重对某一特定主体的激励，难以调和多主体之间的利益冲突。此外，群体智能创作所带来的创作场景公共社区化有赖于AI模型的持续迭代与训练素材的不间断供给，由此构成了创作社区的集体利益，如何通过一定的制度设计保障创作主体的群体性利益是AIGC归属分配的重要议题，但是现有研究对于群体性利益保障关注较少。

实践中AIGC权益归属普遍采用约定的形式，并形成了转让模式、订阅模式、授权模式三种方案，就使用者权利与义务、提供者权利等事项作出具体安排，如表1所示。

首先，以ChatGPT为代表的转让模式。在归属对象选择上，OpenAI将AIGC的权益转让给使用者，允许使用者进行销售、出版等商业目的在内的使用。但是，使用者不得转让相关权益，并需承担AIGC的侵权风险。OpenAI则有权基于改进服务、合规以及执行提供者内部政策等目的利用AIGC。^[18]

其次，以Midjourney为代表的订阅模式。不同于OpenAI将权益整体转让，Midjourney依据用户付费订阅或者免费使用确定生成内容的归属，其中付费订阅用户可以获得AIGC的所有权，而免费用户则获得“署名—非商业性使用”的许可。不论是付费用户还是免费用户，均需要对生成内容承担侵权责任。在AI提供者权利约定上，即使付费用户拥有AIGC的相关权益，Midjourney仍可以基于复制、制作衍生作品、公开展示、公开表演、再许可生成内容等目的使用AIGC。

最后，以文心一言为代表的授权模式。相较于ChatGPT与Midjourney，文心一言权属分配模式更倾向于保护AI提供者利益。文心一言明确AIGC归平台所有，使用者仅享有基于个人的、法定或约定事由可撤销的、不可转让的、非独占、非商业性质的使用权益，并且明确AI提供者拥有其他兜底性权利。同时，使用者需要承担信息安全义务与侵权风险，且在对外发布和传播AIGC时，使用者应以显著方式标识文心一言这一生成来源。

总体而言，现行实践方案考虑了生成式AI提供者和使用者对AIGC的需求，尝试通过具体的权益分配，促进AIGC高效流通与利用。然而，这些方案存在权责失衡的问题。

第一，现行实践方案未明确区分AI辅助生成内容与AI自动生成内容，侵占使用者利益。就AI辅助生成内容而言，人类在AIGC创作中起到决定性作用，AI在创作中仅为辅助效果，此类AIGC属于人类创作者的智力成果，著作权属于使用者，部分生成式AI使用协议笼统将AIGC的权益归于AI提供者显然不利于保护创作者的利益。

第二，现行实践方案倾向于保障AI提供者利益，限制AI使用者对AIGC享有的权益。如OpenAI使用协议虽然将AIGC的所有权给予使用者，但是却限制使用者向第三方转让相关生成内容的权利。AI提供者则通过独占或者非独占方式使用AIGC。但是，相关条款并未限定提供者对于AIGC的具体利用方式，当双方就使用范围发生争议时，协议的模糊表述显然不利于弱势一方的使用者。

第三，现行实践方案存在向AI使用者转嫁风险的倾向。订阅型、授权型等未向使用者转让AIGC所有权的方案，均明确使用者对于AIGC可能的侵权风险负责，但是使用者处于AI价值链的末端，以合同方式将相关风险转嫁给使用者与负责任的AI治理要求相违背。^[19]这种做法可能使AI使用者承担了不应由其承担的风险，同时也可能降低了对AI提供者的必要监管。

现行著作权法下，AI辅助生成内容归属于使用者具有法定基础。而AI自动生成内容因其创作方式的特殊性导致AIGC归属判断难度加剧。不论是基于特定主体利益而提出的学理方案还是实践方案，均存在较大争议。相较而言，在群体智能创作场景中，控制原则与权益分享原则相结合的归属划分思路更加契合该场景的特殊性。

控制原则的基本含义是AIGC应归属于对AI创作过程具有实际控制权的个人或法人。控制包括对创作的启动，对创作过程的方向性决策，以及对创作内容的编辑、修改和使用等方面的具体操作。该原则的正当性体现在三个层面：

第一，劳动投入与实际占有。对AI创作过程的控制需要主体通过一定指令触发AI创作，在人机交互中对AI生成内容进行修正、取舍和补充等，这些行为是一种对AIGC形成过程的实质性贡献和劳动投入。控制创作过程的主体事实上是AIGC生成后的实际占有人，占有可以彰显权利主体对权利客体的事实掌控^[20]，为权利人的身份定位提供外在表征。将AIGC归属于创作控制者符合劳动财产理论，顺应AIGC生成过程的权利归属外观。

第二，创作与传播的正向激励。创作控制者是AI创作的主要推动者，将AIGC归于控制者可以形成强有力的激励机制，使其更加积极地投入创作，通过其与AI的交互和反馈来不断优化创作结果，进一步提高AI创作的质量和创造力。如果无法获得相应权益回报，将会削弱其投入时间与精力的积极性。控制者享有AIGC的所有权有利于其自由地进行二次开发和传播，促进AIGC的深度应用与流通。将AIGC归属于创作控制者符合促进创新活动的激励理论。

第三，权利享有与责任承担相一致。控制原则的基本逻辑是“谁控制，谁有权，谁负责”^[21]，即在AIGC权利归属的问题上，应当将权利赋予创作控制过程中承担责任的主体，才能使其在承担责任的同时获得应有回报。权利与责任统一于同一主体，符合AI治理的基本思路。生成式AI自诞生之初就面临着著作权侵权、隐私泄露风险等问题。从生成式AI风险来源主体看，除了AI提供者应当为模型预训练过程中作品利用行为承担侵权风险外，亦存在创作控制者刻意引导生成式AI模型输出可能侵犯他人著作权的生成内容的情况。因此，将AIGC归属于创作控制者，可以实现利益获得与风险承担相统一，符合权责一致的基本要求。

权益分享是为平衡权利人与其他主体的利益冲突而提出的一种利益分配原则，例如，在著作权法中，依法自由使用他人的作品对于著作权人来说是一种“权利限制”，而对于非著作权人来说就是“权益分享”。^[22]在群体智能创作情境中，权益分享是指在AIGC归属于某一主体的前提下，通过特定机制向其他主体让渡一定的使用权益。权益分享原则的正当性体现为：

第一，契合群体智能创作的“共享性”特征。群体智能创作场景下的内容创作融合了在先创作者的素材供给、知识提供，这是群体智能创作与其他创作形式的主要区别。基于期望理论提出的“个人努力—个人成绩—组织奖励—个人需要”模式^[23]，如果没有对个人努力给予相应的物质奖励或精神奖励，时间一长，积极性就会消失。因此，在AIGC权属方案中应当给予对内容生成具有贡献的在先创作者一定的利益反馈，允许在先创作者通过某种形式获得回报，鼓励其创作与共享。

第二，为群体性利益提供制度保障。群体智能创作集合了在先创作者、AI使用者与AI提供者的智慧，各主体之间就内容创作目标实现了素材与工具层面的深度协同。随着参与主体的增加与AI工具的迭代，这一创作规模不断扩大，并分化出不同于创作者个人利益的群体性利益。相较于个体创作者利益，群体性利益侧重于从宏观视角对群体智能创作提出诉求，因此，在AIGC权属方案中应当兼顾群体性利益，通过特定的机制设置满足群体性利益的要求，实现各方主体的实质公平。

第三，有助于促进群体智能创作生态的可持续发展。在群体智能创作场景下，群体成员之间实现了知识自由流通，持续迭代与互动学习，在一定程度上建构了全新的创作生态。加强并优化群体智能创作生态需要以群体内部知识的丰富度与流通效率作为保障，权益分享能够避免特定主体垄断AIGC的所有权益，促进AIGC的利用与传播，达致生态的良性发展。

在AI创作中，使用者是创作控制者。首先，使用者在使用AI创作时，具有明确的创作意图和目标。其能够通过向AI发出指令、输入创作要求或设定创作参数来确定创作的方向和要求。使用者是AI创作的实际启动者，驱动了创作过程的开始。其次，使用者对创作过程进行指导与干预。使用者与AI进行交互，通过提供反馈、调整参数、修改结果等方式来引导创作过程，能够对创作过程进行实时地跟踪和干预，确保创作结果符合自己的预期和要求。最后，使用者实际占有AIGC。使用者是AIGC的支配主体，可以对AIGC的使用、展示进行自主决策和管理。

AI提供者不是创作控制者。首先，AI提供者不具有创作意图。AI只是根据使用者的输入和指令进行数据处理和内容生成，缺乏自主创作意识和独立创造能力。其次，AI提供者不参与单个AIGC的生成过程。AI提供者主要负责模型的开发、训练与优化，但不直接参与具体的创作任务。再次，AI提供者不能控制创作结果。在具体AI创作任务下，AI系统根据使用者提供的指令完成创作，提供者无法对输出内容进行修改和定稿，无法预测和控制最终输出形态。创作结果的具体表现取决于使用者的输入和指导，而不是AI提供者的意愿。最后，相比使用者，提供者难以为单个AIGC的特定后果承担法律责任。提供者仅参与模型开发，无法预测每个使用场景下输出的内容，难以识别具体的AIGC是否存在法律风险。而使用者是具体创作指令的发布者，对内容的法律责任更为直接。因此，虽然AIGC由AI直接生成，但是AI提供者缺乏控制创作全流程的客观能力和义务，并不具备创作控制者的地位。

概言之，从AI创作的全过程看，使用者主导了内容产生的发端、进程和结果，是整个AI创作链中关键环节的控制主体，理应被视为创作控制者。故而，基于控制原则，AIGC原则上应当归属于使用者。此种归属分配既在理论上具有合理性，契合了劳动理论、激励理论，又在实践上具有可操作性和便利性，顺应了AIGC的占有外观及权责一致的制度安排，同时还能实现多重正向激励，具有充分的依据。

在AIGC上设置共享协议是实现权益分享的可行性路径。共享协议的制定可以借鉴CC（Creative Commons，简称CC）许可协议。CC许可协议是一种向公众免费提供作品使用许可授权声明的模板。CC许可协议按照署名情况、是否允许商业性使用、是否允许演绎、是否要求以相同方式共享演绎内容等指标的不同配置，共有六种形式，权利人可以依据自身意愿进行选择，明确其作品对公众开放的程度。^[24]因此，AIGC权益分享可以参照CC许可协议，在考量AI创作群体的具体利益诉求的基础上，针对AI提供者和在先创作者设计不同的共享协议。

针对AI提供者，可以设置“限定用途”的共享协议。AI提供者的利益诉求体现为将AIGC用于模型训练，进一步提升模型的涌现能力，通过优化服务获得订阅收入。为此，可以设置“限定用途”的共享协议，也即许可AI提供者基于优化模型、满足法律法规提出的合规要求等特定需要使用AIGC。例如，提供者可以将AIGC用于模型训练，但不得直接利用AIGC提供商业服务。再如，《生成式人工智能服务管理暂行办法》中要求“提供者发现违法内容的，应当及时采取停止生成、停止传输、消除等处置措施”，会涉及AIGC的使用，共享协议的使用权限可以涵盖此类情况。“限定用途”的共享协议有利于使用者实现AIGC绝大多数的所有权权能，同时也满足了AI提供者必要的利益诉求，实现双方利益的平衡。

针对在先创作者，可以设置“署名—非商业性使用—相同方式共享”的共享协议。在先创作者的利益诉求表现为对群体智能创作场景下的AIGC进行再创作，该共享协议允许在先创作者在满足保留权利人署名、进行非商业性使用、承诺相同方式共享成果的三个前提下，根据自身需要自由使用AIGC。“署名”即标注AIGC的来源，是尊重权利人的署名利益、保障公众的知情权的需要。“非商业性使用”，是对在先创作者知识共享的一种正向回馈，允许其对融入群体智慧的AIGC进行非商业目的的分发、重混、改编等使用。同时设置“非商业”这一限制可以缓解创作群体之间的利益冲突，避免损害AIGC权利人的经济利益。“相同方式共享”，即在先创作者使用AIGC生成的成果必须采用同样的共享协议进行授权。这一条件可以让AIGC的后续成果继续开放共享，营造良好的群体智能创作生态。

在共享许可协议的标识设置上，可由AI提供者在内容生成过程中将许可协议植入AIGC的元数据之中，并附随于AIGC的全生命周期。现阶段相关大型传播平台开展的AIGC元数据共享合作为共享许可协议的全生命周期附随提供了技术支持。^[25]

生成式AI对内容创作关系的革新标志着一种新的群体智能创作形式的兴起。现有AIGC权属方案在群体智能创作场景下面临新的考验，处理好AI提供者、使用者和在先创作者的利益十分必要。基于控制原则与权益分享原则进行的权属分配是一个有前景的解决方案，可以兼顾三方的利益诉求，契合生成式AI的发展需要。未来，我们需要关注技术发展的新动态，及时调适相关规则来适应人机协同创作领域不断演进的创新发展，为其构建适应性强、可操作性高的权属规则，以确保多元主体的权益得到充分保护，释放生成式AI在内容创作领域的潜力，激发更为丰富的群体智能创作形态。