在出版业数字化转型的背景下，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称GAI）开始深度赋能出版业的各个环节，人工智能生成内容（AI-Generated Content，简称AIGC）已应用于选题组稿、翻译校对、配图制表等多种场景，推动传统出版业向智能出版业加速跃升。但由于AIGC的数据来源不透明、生成过程黑箱化等原因，给出版产业智能化升级带来巨大的版权风险。英、美等国陆续出台新的版权法规或政策来监管AIGC版权风险，我国国家网信办于2023年4月11日发布的《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》提出“生成式人工智能服务要尊重知识产权”。本文梳理相关国家和地区版权监管的新动态，分析不同的版权监管路径，为我国出版产业服从政府版权监管、应对AI赋能出版业智能升级带来的版权风险，提出可行性建议。

在生成式人工智能三驾马车（算法、算力、算据）中，算据是核心竞争力。训练算据的数据越丰富多样，生成内容也就越准确精深。然而，多数GAI公司对训练数据集的来源秘而不宣，缺乏透明度。

以世界最大的免费开源数据集LAION的公开数据和所涉侵权案件为例。LAION于2022年3月发布的LAION-5B包含58.5亿个图像文本组成，彭博社曾报道其来源包括从亚马逊网、Shopify等公司获取的视觉数据，还有YouTube缩略图、各类新闻网站上的抓取内容等。许多知名GAI公司未经授权，就将这些数据用于训练各种大模型，如谷歌Imagen、Stable Diffusion等。^[1]2023年1月，英美发生两起AIGC版权侵权案，均与被告使用了LAION数据集中未授权数据有关。一起是美国三名艺术家对Midjourney等三家AI公司提起集体诉讼，指控被告从公共网站上抓取了数十亿张含版权的训练图像，直接和间接侵犯《数字千年版权法》。^[2]另一起是图片公司Getty Images在英国对Stability AI提起诉讼，称在未取得版权授权的情况下，“Getty Images已确定了公司网站上的1 200万多个图像链接及相关文本和元数据链接包含在LAION数据集中，用于训练Stable Diffusion AI”。^[3]

同时，主流GAI训练数据集的规模均呈指数级增长。过去GAI企业主要依靠抓取良莠不齐的网络数据，现在已经难以满足急剧扩张的数据集对优质数据的渴求，一些企业已经开始将目光投向报纸、图书等版权密集型资源。记者Francesco Marconi在博客中披露：ChatGPT回复其用于训练模型的新闻来源包括了20家媒体，如彭博社、TechCrunch和福布斯杂志等。^[4]

因此，出版企业利用AIGC策划组稿并生产插图、新闻等内容时，很可能在不知情的情况下引发侵权风险。

AIGC的训练数据需要通过清洗、筛选等操作变成算据，再通过运算生成最后的产生内容，这一基于深度学习的过程属于“黑箱”，用户无从知晓其具体运作。GAI通过深伪技术产出的衍生内容和侵权内容，一般很难与原件做出比对分析。出版企业的编辑和版权专家因为不了解算法的原理和机制成为“技术文盲”，在审稿把关过程中很难判定版权使用情况。如：Getty Images诉Stability AI案中，Stable Diffusion在一些图片中重现该图片公司的水印，但呈现效果已经扭曲泛化。

此外，使用版权作品作为数据的训练过程是否能符合版权法的要求仍然未知，比如，黑客可能会利用AI算法漏洞造成严重数据泄露，引起违反“三步检验法”中“不损害作品的正常使用”的版权问题。再如，ChatGPT的所有对话都可以储存上传，由人类培训师审查后用来再训练原模型，期间也会造成原作品的版权风险。

目前，各国对含有AIGC的智能出版物是否可版权化仍无定论，这给出版业创新AI盈利模式带来版权归属的风险。现阶段，AIGC仍是大型超算运用算法对算据进行运算的结果，没有超越“弱人工智能”范畴。因此，绝大部分国家的版权法和判例都不认可AIGC是具有独创性的“作品”，只有英国等少数国家从法理上认可部分AIGC是“作品”。我国在司法审判上对AIGC是否可版权化也有分歧，如：对比“菲林诉百度网讯侵害著作权案”和“腾讯诉盈讯侵害著作权案”的判决书，两案对于AIGC版权问题的判决结果差异巨大。

AIGC的版权归属现阶段也没有明确，各国的理论和实践至少存在五种可能性：①分配给AI（非人）；②分配给AI开发者；③分配给AI使用者；④分配给AI开发者和使用者共享；⑤不授予版权而采用其他方式保护。^[5]比如，印度版权局2020年曾经批准了首例认可AI享有作者身份的申请，将AI绘画程序RAGHAV和自然人作者Ankit Sahni列为画作“SURYAST”的共同作者，但很快又予以撤销。加拿大知识产权局在2021年认可了这项共同作者的申请，RAGHAV成为加拿大首个AI作者。^[6]OpenAI网站的《使用条款》中将使用公司产品生成AIGC的所有权利、所有权和权益都转让给用户，侵权责任用户自负。百度“文言一格”的《免责声明》则要求“基于本服务产生的知识产权与相关权益，均归我方或我方关联公司所有”。在海外多起版权诉讼案中，原告的主诉对象仍是AI生产商而非用户。

基于以上风险，现在国内外许多期刊对AI参与的文章发布了不认可声明。如：《自然》（Nature）发布社论《ChatGPT等工具威胁科学的透明度；这是我们使用它们的基本规则》^[7]并更新作者指南，声明《自然》以及施普林格·自然集团（Springer Nature）旗下期刊（近3 000种）都不会接受任何大语言模型（LLM）工具为研究论文的署名作者，并指出作者的归属意味着对作品承担责任，而AI工具不能承担这种责任。《科学》（Science）更新了版权许可和编辑政策，明确作品中不能使用ChatGPT（或任何其他人工智能工具）生成的文本、图像或图形。《科学》主编H.holden Thorp在社论《ChatGPT很有趣，但不是作者》中详细说明立场：“人工智能程序不能成为作者。违反这些政策将构成科学不端行为，与擅改图像或抄袭作品无异……机器发挥着重要作用，但它是人们提出假设、设计实验和理解结果的工具。最终，作品必须来自我们头脑中的‘奇妙计算机’并由它来表达。”^[8]《暨南学报（哲学社会科学版）》发布三则关于使用AI写作工具的说明，暂不接受任何大型语言模型工具单独或联合署名的文章。还有《天津师范大学学报（基础教育版）》《科幻世界》《柳叶刀》《细胞》等大批期刊都表明了相同立场。

AIGC赋能产业升级的同时，与现有版权制度产生了很多难以调和的矛盾，带来了诸多版权风险。各国和地区近年陆续出台法规政策，规范AIGC应用带来的版权问题。比如：隶属美国商务部的美国国家标准与技术研究院2023年1月发布了《人工智能风险管理框架1.0》，提出“AI培训数据也可能受版权保护，应遵守适用的知识产权法”。美国版权局于2023年3月出台《版权登记指南：包含人工智能生成材料的作品》，明确了含有AIGC作品的注册、版权归属等问题。英国政府2023年3月发布的首份AI智能白皮书《一种支持创新的人工智能监管方法》，提出AI治理的五项原则。我国国家网信办2023年4月发布《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，要求提供AIGC产品或服务要尊重知识产权、商业道德。欧盟2023年5月通过投票，同意修订全球第一个AI规则的法案《人工智能法案》。乌克兰、巴西等国也宣布针对AIGC采用新的监管措施。概括分析，海内外关于AIGC的版权监管有如下新动态。

在总体监管趋势和思路上，各国和地区都开始提高AI风险防范意识。

欧盟《人工智能法案》的修订草案实行基于风险的AI分类分级治理路径，根据风险级别对AI工具进行分类，范围从最小到有限、高和不可接受。监管只针对“高风险”AI应用。“高风险”AI界定不明，但条文中多次提及规范GPT等GAI产品。七国集团（G7）数字与科技部长们今年4月30日发布联合声明，同意对AI采取“基于风险”的监管。美国《人工智能风险管理框架1.0》探讨AI风险的梳理建构方法，认为AI风险管理关乎“负责任”地开发和使用AI系统。英国《一种支持创新的人工智能监管方法》要求AI系统应该在整个生命周期中以稳健和安全的方式运行，并且应该持续识别、评估和管理风险。

在训练模型的数据集上，一些国家和地区要求其来源和抓取过程更具有透明度，并且不能侵犯版权等知识产权。

英国《一种支持创新的人工智能监管方法》提出五项原则之一是“适当的透明度和可解释性”^[9]，监管机构将根据情况掌握关于AI系统及其相关输入和输出的信息，以便制定监管原则。《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》要求AIGC产品或服务的提供者应当根据国家网信部门和有关主管部门的要求，提供可以影响用户信任、选择的必要信息，包括预训练和优化训练数据的来源、规模、类型、质量等描述。提供者应当对AIGC的预训练数据、优化训练数据来源的合法性负责，不得含有侵犯知识产权的内容。欧盟《人工智能法案》修订草案要求像GPT这样的生成基础模型必须遵守额外的透明度要求，强制GAI公司披露任何用于训练模型的受版权保护的材料，并定期向有关部门提供版权情况的摘要。

在AI风险的事前防御、事中监管、事后惩罚上，一些国家和地区提出更加细化的措施，且在执行上更具可操作性和可落地性。^[10]

在AI风险的事前防御上，巴西参议院2023年5月初发起了一项AI监管法案，要点之一是预测AI系统的供应商或运营商的责任。欧盟《人工智能法案》修订草案则要求GAI的大型语言模型在设计时要有足够的保护措施，以防止生成违反欧盟法律的内容。《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》要求利用GAI产品向公众提供服务前，应当按照《具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估规定》向国家网信部门申报安全评估，并履行算法备案和变更、注销备案手续。北京市发布《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023—2025年）》提出对具有舆论属性或社会动员能力的AI相关互联网信息服务，建立常态化联系服务和指导机制，做好安全评估，推进算法备案，建立安全防范机制。英国政府将出资200万英镑建立一个监管沙盒，测试监管措施应用于AI产品的压力。

在AI风险的事中监管上，欧盟《人工智能法案》修订草案要求监管部门对AI的透明度进行合规认证评估，如对研发阶段使用的算法和数据集进行检查。美国参议员2022年曾经提议推行《权利技术版权法》的强化措施，希望国会图书馆强制在线平台使用技术措施来识别版权侵权内容。

在AI风险的事后惩罚和救济上，欧盟《人工智能法案》修订草案提出了违反新法案最高可处以3 000万欧元或全球利润的6%的罚款，以较高者为准；草案还提出了允许AIGC训练数据的作者分享AIGC产生的任何利润作为权力救济。英国《一种支持创新的人工智能监管方法》提出“问责制和治理”原则、“可竞争性和补救”原则，指出要采取措施确保对AI的使用方式进行适当监督并对结果明确问责，公众需要有明确的途径来对AI产生的有害结果或决定提出异议。七国集团（G7）首脑会议2023年5月讨论如何“负责任”地使用GAI技术，最终公报中表示将成立一个工作组来解决从版权到虚假信息等问题。

在AIGC可版权性问题上，一些国家提出新的理论探讨和实践规范，给智能出版未来的司法实践和理论研究带来新发展。

美国版权局《版权登记指南：包含人工智能生成材料的作品》对使用AI技术或含有AIGC的作品的可版权性问题做如下理论和实践规范^[11]：①指南重申“作品必须由人类创作才能成为‘作者’作品”，并且“不会注册由机器或纯机械过程制作的作品（在没有任何创造性输入或人类作者干预的情况下随机或自动运行）”。②对于同时包含人类智力成果和AIGC的作品，指南指出要区分该作品是否是人类的“原始心理构想”，而不是简单的“机械复制”。如果当AI“仅收到人类的提示并产生复杂的书面、视觉或音乐作品作为回应”时，它不被认为是真正的人类作者。只有当人类能够“以足够创造性的方式选择或排列AI生成的材料”或“对AI技术最初生成的材料进行足够的修改”时，人类可以被视为该作品的作者。③指南要求申请人在提交作品版权登记注册时，披露其中所包含AI生成的内容。申请人可以为包含AIGC的作品申请版权保护，但要在《作者创作书》中说明人类和AI的分工，并注明“作者（作为人类）的创作内容中有人类的选择、协调和安排，并描述哪些内容由AI生成”。申请人不能因为在作品中使用了AI技术，就将技术或技术所属公司列为作者或合著者。这份指南发布的直接原因是图画小说《黎明的曙光》（Zarya of The Dawn）的作者2022年12月登记版权时隐瞒了实情，未告知该书插图由Midjourney图像生成器自动生成，美国版权局错误地给予该插图第一个纯AI作品版权。2023年2月，美国版权局在得知实情后，收回了该插图的版权授权。

英国知识产权局于2021年10月至2022年1月就AI知识产权进行公众咨询后，决定不对有关计算机生成作品的版权存续或所有权的现行法律做出任何修改。英国是少数从理论上承认AIGC作品可版权化的国家。英国《1988年版权、外观设计和专利法》中规定：“对于计算机生成的文学、戏剧、音乐或艺术作品，作者应被视为对创作作品进行必要安排的人。”从理论上讲，通过将用户或程序员“安排”为作者，则该AIGC作品可以受到版权保护。但是在实际判例中，英国至今仍然遵循“作者的智力创造”这一创新性标准。随着英国脱欧，这一标准存在不确定性。

乌克兰2023年1月1日通过新版权法，引入保护“由软件创造的非原创作品的特殊权利”。新法对“计算机程序生成的非原创物”赋予“特殊种类权”，并给予25年保护期；对于非原创数据库给予15年保护期。

总的来说，海外对于AIGC版权监管大致有三种路径，我国则采用了宽严有度的监管方式。

以欧盟为代表，少数国家或地区对AIGC的版权问题实行集中监管、防御风险、严厉治理的“强监管”路径。“强监管”有助于从源头实现版权的公平管理、风险管控，但也带来社会治理的高成本，可能会阻碍AI产业的整体发展。

欧盟拟议的第一版《人工智能法案》就已经被称为全球最严的AI规则法案。此次修法，欧盟进一步将训练模型的数据集版权问题确定为控制AI的核心部分，并搭建一个完整框架来对AI进行版权等监管。《华尔街日报》披露：“新法将采取世界领先的方法来制定规则，以管理未来人工智能的公平使用和风险管理。”^[12]这种强监管的路径也是欧盟从2015年实施单一数字市场战略以来，一以贯之的治理思路，本意是希望增强欧盟的技术主权、产业领导力和经济竞争力，并为全球数字监管制定标杆。^[13]该草案预计将于2023年年底定稿并通过，势必会影响一批欧洲国家的版权政策。

但国际上对这种强监管的负面影响普遍存在疑虑。2023年3月，英国科学、创新和技术部发布报告《支持分析人工智能治理影响的证据》，评估如果建立新的中央AI特定监管机构应对AI风险，可能导致英国2023—2032年损失30亿英镑的AI收入。^[14]因此，现在只有少数国家采用这种防御为主的“强监管”。

以英国为代表的部分国家实行宽松式的版权监管，并已经修改或考虑修改本国版权法，为国家AI发展的总体战略让路。但AIGC发展过于迅猛，过度放松的监管可能会带来国家安全风险、网络伦理失范等不良后果。

英国知识产权局2022年曾一度宣布将考虑允许文本和数据挖掘的版权例外由非商业目的扩大到任何目的，这样AI企业可以无偿使用版权材料用于训练AIGC，对此有评论认为“英国或将通过牺牲版权法来吸引人工智能大型企业”。^[15]日本文部科学大臣2023年6月重申不会改变2018年修改著作权法后对AI训练的相关规定，继续允许AI企业无须取得版权许可，就可免费使用文本和图像等受版权保护的作品作为训练数据。新加坡也已经允许AI企业出于商业目的可以无偿使用版权作品进行数据挖掘。印度议会常务委员会有关《保护人工智能创造的作品以及人工智能本身》的机密意见书中，建议审查现有的《版权法》和《专利法》，将人工智能和人工智能相关发明纳入其中。^[16]

“宽松式监管”的目的在于尽可能消除AI创新道路上的障碍，激励AIGC企业在一国的落地和发展。英政府在《一种支持创新的人工智能监管方法》提出英国主导这种积极支持AI创新的方法，是希望“同时解决风险和公众关切”，并重申英国政府的目的是“旨在加强英国作为人工智能全球领导者的地位，利用人工智能推动增长和繁荣的能力”。但显而易见，在AIGC迅速迭代的情况下，过度放松对版权的监管，可能导致潜在的版权风险变成脱缰野马，无法有效防范。目前，也只有少数国家实行宽松式版权监管。

由于上述两种监管路径的弊端，美国等大部分国家现在采用版权的“动态监管”路径，即不修改现有版权法，通过版权判例和具体政策的不断调整，紧跟AIGC产业的发展进行动态监管。

美国采用了循序渐进的“分布式的AI风险管理方法”。《人工智能风险管理框架1.0》没有法律效应，是非强制性的指导性文件，映射的是美国的“软治理”路径。澳大利亚政府部门认可如果未来使用人工智能工具的创作者在创作作品时贡献了“独立的智力成果”，那么该作品很可能会受到版权保护。^[17]菲律宾、韩国等国拒绝了欧盟对《人工智能法案》的“推销”，更倾向于先观望AI技术的发展。

从监管效果来看，美国是当下AI产业发展最为迅猛的国家，吸引了大量AI企业和相关投资。而欧盟由于这些年对数据挖掘等实行的强监管措施，导致一些中小AI企业成本飙升、退出欧盟市场。这次欧盟修法对于“高风险”AI企业的模糊界定，再次引发AI企业的疑虑，160名企业高管签署联名信反对此次修法。因此，“动态监管”比较符合当下国际AI科技竞争的实际情况。

我国国务院颁布的《国家新一代人工智能发展规划》中提出“我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划”。中国政府现在对AI产业总体采取的监管路径与“动态监管”路径较为接近，但对“具有舆论属性或社会动员能力”的AI相关互联网信息服务，我国采用“安全可控”的“强监管”路径。这种宽严有度的监管路径在相关法规里体现在“包容审慎”“安全可控”等字眼。

比如，我国首部AI产业地方专项立法《深圳经济特区人工智能产业促进条例》提出深圳市政府“按照鼓励创新的原则，对人工智能产业实行包容审慎监管”。2023年5月30日发布的《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023—2025年）》和5月31日发布的《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023—2024年）》都提及“依法依规、包容审慎”的监管路径。

但在鼓励AI产业发展的同时，我国严把AIGC传播内容的价值观。《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》提出利用生成式人工智能生成的内容应当体现社会主义核心价值观，不得含有颠覆国家政权、推翻社会主义制度等内容，并建议今后通过事前数据标注等方式将这一原则落到实处。《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023—2025年）》对涉及舆论属性或社会动员能力的AI产品采取了安全评估、算法备案等安全防范机制。

修订后的《中华人民共和国著作权法》已于2021年6月1日起施行，并没有涉及AIGC版权问题，且短期内不太可能进行新一轮著作权法修订。因此，预计我国政府未来仍会按照AIGC产业的发展情况，谨慎地推行相应政策并做出灵活调整。这种版权监管路径总体适用于中国当下建设AI强国的发展战略。

我国出版业担负着双重使命——开拓先进生产力与创造传播先进文化，在利用AIGC智能化升级产业的同时，应该积极服从我国政府的版权监管。

《生成式人工智能服务管理办法》于2023年8月15日起正式施行，在国家安全和风险防范上，规定了新闻出版等部门要依据各自职责依法加强对GAI的管理。出版企业的版权管理应该贯彻其要求，在使用AIGC时“应当体现社会主义核心价值观”，把国家安全意识贯穿于AI出版工作的指导方针中，多出版能够传播社会主义核心价值观的AI读物。对风险较大的“具有舆论属性或社会动员能力”的AIGC出版物，出版企业按照《具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估规定》，积极向国家网信部门申报安全评估，并按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行算法备案和变更、注销备案手续。企业使用中发现GAI服务不符合版权的法律法规时，要及时向版权主管部门反映。

出版企业应当秉持版权自治的理念，在AIGC出版物的生产过程中逐步建立内部版权管理措施。

在选题组稿阶段，出版企业利用AIGC服务时要尊重原著作权人的权利，严格审核AIGC的预训练数据，保证数据来源的合法性。出版企业可与国家扶持的重点企业合作，采用合规的数据集和合法的AI服务；并根据国家要求，适当披露用于开发AI系统、内容生成的受著作权保护的作品；与数据库开发企业协商，以集体管理的方式支付作者合理的版权费用。

在审稿加工阶段，出版企业可以和AI企业合作开发版权审查的技术措施，防范侵权风险。如网易的LOFTER创作平台启用“反AI盗用+反爬取”系统；中国文字著作权协会与北京市检察院等通过大数据分析合作，前移网络侵权盗版监测服务端口，主动帮助出版企业监测版权侵权问题。

在内容分发阶段，要利用区块链、数字水印等技术对生成的AIGC出版物进行版权确权，明确归属问题。同时可利用我国著作权法中关于数据库汇编的相关条款，应对被侵权的风险。出版企业还要建立用户投诉接收处理机制，及时处置企业及个人关于侵害版权的要求。如：网易LOFTER平台2023年3月设立快速反馈生效的反侵权投诉渠道，侵权作品均可一键被举报，短短几天就处理了1 148条举报。

出版企业还可以联合作者、行业组织、政府部门等多方力量，建立外部的版权协同治理的机制。如网易LOFTER上线了创作者保护计划，鼓励作者对“AI内容冒充原创”进行协同反馈。中国版权协会在2023年6月2日的“人工智能生成内容版权问题研讨”活动中，推动中文在线、光明日报出版社、中国知网等26家单位共同发布了国内首份有关AIGC版权的倡议书，倡议AIGC从业机构和AIGC的使用者要提升版权保护意识、深化版权问题研究，并引导AIGC的合理使用、优化内容授权渠道等。北京的文献数据库企业和互联网企业在北京市版权局、互联网法院、首都版权协会的推动下已经形成行业自律公约。

我国出版企业在今后的AIGC出版工作中要积极联合多方力量，探索版权多元保护模式，推动共建可持续的AIGC版权保护生态。

AIGC升级是一把双刃剑：一方面，AIGC作为生产力增强了出版业的产能，给传统出版赋予新的生机和活力；另一方面，出版业的版权边界被打破，给政府和企业留下许多亟待解决的难题。《国务院2023年度立法工作计划》公布《人工智能法》草案将在年内提请全国人大常委会审议，未来必将对我国关于AIGC的版权政策产生一定影响。同时，我国政府未来可在出版管理部门中专门设立AI版权监管机构，结合文化管理和技术治理，研究制定AIGC版权监管政策，走中国特色的版权监管之路。中国未来的智能出版业要服从政府版权监管，行业、企业、作者协作共赢，才能于迷途中拥抱新生。