生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GenAI）正以空前的速度重塑全球内容产业格局。以ChatGPT、Sora、文心一言等为代表的大模型，正在推动内容生产向自动化和智能化转型，为出版、传媒、新闻、艺术等领域注入持续创新动力。这一技术显著提升了内容生产的规模化与个性化能力，同时拓展了知识创意的广度和多样性。^[1] 作为新一代通用目的技术（General Purpose Technology），GenAI被广泛认为继承了蒸汽机、电力、计算机、半导体和互联网等曾引发技术革命的通用技术之关键特征，其普遍适用性、动态演进性和创新互补性使其成为推动产业变革和社会创新的核心动力。^[2]

然而，GenAI的快速普及也带来了版权风险治理挑战。其一，人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）模糊了“作者”与“作品”的法律界限，传统独创性认定、权属归属等核心理念遭遇多元主体、复杂流程和算法参与等问题的冲击。其二，数据大规模抓取与内容资产流转引发权利人利益受损、合理使用边界扩张、平台合规责任模糊等争议。^[3-4]回顾内容产业的发展历程，从机械化到数字化再到智能化，每次技术革命都深刻影响行业生态，并推动相关制度的调整与完善。活字印刷术的发明提升了出版效率，推动了著作权观念的初步形成；互联网和数字出版技术则促使版权保护机制更加多元化和广泛化。^[5]

国内学界已对AIGC的著作权保护、权属分配、平台治理、数据资产化等议题展开了探讨。但整体上，当前我国出版业在AIGC版权治理领域尚面临理论与实践的双重“瓶颈”。此外，针对如何将国际版权治理经验有效转化为本土创新路径，尚缺乏系统性研究与可执行策略。基于此，本文通过对美国、欧盟、英国、日本与韩国的版权治理模式进行比较分析，提炼出可供我国出版业参考借鉴的制度逻辑与实践路径，以推动构建契合本土需求且具有可操作性的AIGC版权治理体系。

出版业的技术演进已由机械化的规模扩张、数字化的流程优化，迈入以智能化为核心驱动的新阶段。在这一阶段，GenAI依托算法迭代、算力提升与数据资源整合的协同效应，突破了传统创作在时间、空间与能力边界上受到的制约，将创意生成、过程优化与成果转化嵌入同一闭环的动态体系中；在压缩生产周期、降低边际成本的同时，通过跨平台、跨领域的生产要素重组与流程重构，重塑了内容产业的组织协同逻辑与价值创造模式。^[6-7] 借助GenAI的规模化生产能力与智能化分发机制，出版业能够高效参与国际交流，提升多语种、多文化环境下的内容生产与适配能力，为不同文化间的交流提供技术支撑。这种由技术驱动、平台赋能与多元主体共创构成的复合型增长机制，不仅是产业竞争力提升的重要路径，也为出版业更好服务于全球数字内容治理格局中的话语权塑造和文化战略目标提供助力。^[8]

但随着GenAI全面嵌入内容生产链条，版权风险已由创作环节的局部问题演变为贯穿创意形成、生产加工、分发使用及再利用全流程的系统性挑战。由算法驱动、数据训练与模型输出构成的非线性生成机制，不仅改变了作品的形成方式，也重塑了原创性评价、收益分配与平台规则等核心变量，从而直接作用于内容创新生态的运行质量与内生动力。在这一过程中，内容的原创价值正面临稀释：一方面，内容的风格趋于可模仿与近似生成降低了作品的唯一性和市场议价能力；另一方面，训练数据来源不清、授权不明增加了权利争议与清算成本，抬升了AIGC创造前期的合规门槛。从“风险社会”理论视角看，技术进步与制度变迁常伴随风险扩散，传统规则体系与治理架构难以有效应对新兴科技带来的系统性风险，这种技术驱动的制度摩擦加剧了版权风险由个体作品层面向系统层面外溢。^{[3, 9]}

在创作者层面，GenAI通过多种维度削弱其创作与传播意愿：其一，“近似生成”与“风格模仿”压缩原创回报预期，增加被替代或被归并的风险；其二，未经许可的训练使用与补偿机制缺位导致潜在收益外溢，创作的边际收益递减；其三，署名归属与贡献识别的不确定性增加维权成本，部分创作者采取延迟发布、限制开放等保护性策略，降低内容创新生态开放度。^[10]

在出版机构与平台层面，风险沿生产链条上下游同步扩展：数据可追溯与权利清算成为内容上架与再利用的前置条件，增加了合规审核与风险控制的投入；平台为减少连带责任而提高准入门槛与算法筛选强度，客观上加剧了“头部集中”趋势，压缩中小创作者的创新空间，抑制多样化内容供给与长期原创投入。^[11]

随着GenAI生成机制的深度演化，AIGC版权风险已从显性权利冲突转向隐性制度变革。技术驱动的非线性生成链条，不仅引发了作者身份与权属判断的模糊，也重塑了数据使用、平台中介、内容流通等各环节的权利逻辑。在此过程中，传统版权制度的响应能力滞后，使得风险呈现出嵌套式、难归责的特征，典型表现为以下三个特点。

传统著作权法强调“独创性”原则，要求作品由具有主观能动性的作者独立创作，并体现一定程度的创造性。^[12] 然而，AIGC依赖算法和数据训练生成，其是否符合“人类智力创造”这一核心属性存在争议。尽管美国、欧盟和中国均将独创性视为核心原则，但不同国家和地区在独创性认定标准上存在显著差异。^{[3, 10]} 此外，AIGC的表达方式、编辑痕迹和数据来源等特性模糊了著作权保护的客体边界。因此，独创性标准正在从静态判断转向动态评估，出版业需要建立更加细化与可操作的“创作贡献度”评价机制，以适应人机协同时代的内容生产模式。^[13-14]

GenAI本身不具备法律人格，难以纳入传统的“作者—作品—权利”三元结构，并且AIGC生产涉及算法开发者、平台运营方、数据提供者和内容生成者等多方主体。^[10] 对此，学界提出了三种主要理论模式。一是“工具说”，认为GenAI是内容生产的工具，实际控制或主导生产过程的人类用户应被视为作者。二是“创作说”，主张将算法开发者或平台运营方纳入权利体系，实现多方权利分配。三是“人机协同论”，建议根据人工干预强度、编辑痕迹和提示词控制等因素，实行分级归属和利益分配。^{[3, 13]} 但这在具体实践中难以形成统一判断标准，出版业亟须构建过程透明、规则明确、利益协商可控的权属分配框架。

GenAI的训练过程高度依赖受保护内容和第三方数据，这引发了数据采集、加工和再利用是否属于合理使用的争议。在美国，数据的合理使用在于是否为“变革性使用”；欧盟通过文本与数据挖掘（Text and Data Mining，TDM）例外为科学研究和技术开发提供有限授权。有中国学者建议结合数据归属、技术创新与权利人利益，探索“有条件例外”或“合同优先”等弹性治理机制。^[15] AIGC的权属、侵权责任和利益分配应高度依赖于平台治理与数据流程归档，这将促使出版业更加重视平台责任前置、内容分级管理和多方利益协调。^[16]

随着技术的快速演进，AIGC的确权正向“多元参与—过程认定—利益衡量”的新范式转变。学界呼吁构建分级归属、动态分配与过程溯源的权属认定体系，并通过标准化合同、流程留痕和平台责任机制，为GenAI时代的版权治理提供多层次制度支撑。^[10]

在当前内容行业数智化转型的关键阶段，AIGC所引发的版权治理问题正在从权利生成逻辑、权利流转机制与权利保障体系三个方面冲击着产业发展基础。独创性标准因“人机协同”创作模式陷入法理困境，动摇了传统以人类创作者为核心的权利生成逻辑；多元主体权属认定的模糊性影响了市场定价基础；训练数据合规边界的争议削弱了版权在跨平台、跨领域流通中的可预期性与有效性。^{[4, 10]} 这一系统性变革正在从底层重构内容生产的法律关系，挑战产业发展基础。

同时，AIGC引发的版权风险正通过创作供给能力、版权资产流通价值与产业协同机制三个层面，持续削弱出版行业的发展韧性。原创动力的减弱压缩了高质量内容的持续产出空间；侵权案件的频发动摇了版权资产在市场交易与融资中的价值基础；平台责任的模糊使数字出版与知识服务体系的升级面临障碍。^{[9, 16]} 这些结构性风险的叠加，进一步凸显了构建适应AIGC的版权治理框架的必要性与紧迫性。

美国在AIGC版权治理方面强调司法判例和行业自律，突出“人类原创性”原则及合理使用边界，推动维权与创新并行。2023年，美国版权局发布政策声明，明确“仅由生成式人工智能技术生成的内容”不享有版权保护，仅认可其中体现人类原创性贡献的部分。这一政策在司法判例中得到确认，例如在Thaler v. Perlmutter案和Zarya of the Dawn案中，法院裁定无实质性人类创作的AIGC不具备版权资格。^[17]

在版权争议中，AI企业通常以“合理使用”原则作为抗辩依据，主张大规模抓取网络公开作品属于“变革性使用”。美国新闻出版业对此持续反对。2023—2024年，美国法院受理了40余起与AI训练和生成相关的版权案件，焦点集中在数据抓取授权、训练过程透明度和权属归属等问题。其中，《纽约时报》诉OpenAI及微软案和Getty Images诉Stability AI案影响广泛，推动了行业对AI训练合规性、权属证明及合理使用边界的讨论。

在《纽约时报》诉OpenAI及微软案中，《纽约时报》指控OpenAI和微软在未经许可的情况下，使用其数百万篇新闻文章来训练AI模型，侵犯了其版权，并违反了《数字千年版权法》（Digital Millennium Copyright Act）。该案的核心争议是：AI模型在训练中大量抓取、存储并可能在生成内容中“复现”新闻报道，是否属于合理使用，以及这种“记忆性复制”（即模型直接再现训练内容的现象）是否构成侵权。目前案件进入实体审理阶段。^[18] 在Getty Images诉Stability AI案中，Getty Images指控Stability AI在未获授权的情况下，抓取其数百万张版权受保护的图片，用于训练其图像生成模型。这一过程不仅涉嫌侵犯版权，还在生成的部分图片中出现了带有Getty标志性水印的内容，涉及商标侵权问题。该案件的争议包括：AI模型训练时是否必须获得图片版权方的授权、跨境数据抓取适用哪个法域的法律，以及生成内容中出现原有版权标志是否自动构成侵权。该案被认为是图像类AI版权合规标准制定以及跨国司法是否适用的重要参考案例。

值得关注的是，2025年6月23日，美国加州北区联邦法院在Authors Guild v. Anthropic案中的判决指出，大模型训练过程中对版权书籍的数字化抓取和算法处理，如仅限于技术开发且具有高度“变革性使用”特征，可被认定为合理使用。GenAI训练与人类学习在法律上具有一定可比性，二者均有助于促进科技创新和提高公共利益。但判决同时强调，若企业商业化利用受保护作品的完整副本，该行为仍构成侵权责任。^[19]

为应对版权维权挑战，技术企业如Valent Technologies开发了AI内容追踪和溯源工具，可高精度检测作品是否被用于GenAI训练并生成证据链。例如，在对《哈利·波特》系列的检测中，31%~35%的内容被部分模型逐字记忆。这类工具已在部分行业维权和诉讼取证中得到应用，但其司法公信力尚需进一步检验。^[20]

美国出版商协会（Association of American Publishers，AAP）在2024年的公开声明中强调，应严格限制AI企业未经许可抓取受保护作品用于模型训练，并坚决反对泛化“合理使用”抗辩。AAP呼吁通过立法加强训练透明度、权属披露及行业监管，并批评部分AI企业使用盗版网站（如LibGen）数据进行模型训练，认为此举严重损害内容产业利益。^[21]

总体来看，美国AIGC版权治理以司法判例为主导，政策强调“人类原创性”底线与合理使用边界，平台责任持续前移。在合理使用判例留出的制度空间内，技术企业能够在合规框架下持续优化算法、拓展应用场景，从而保持AI技术的快速迭代。这一模式具有弹性强、反应快、判例导向清晰等特点，但也面临产业自律难度大、权利人补偿机制不健全等现实挑战。

欧盟在AIGC版权治理中，通过加强立法强化数据透明度、权属溯源和多元协同治理。2019年，《数字单一市场版权指令》[Directive（EU）2019/790 of the European Parliament and of the Council on copyright and related rights in the Digital Single Market]首次确定“TDM例外”，为学术研究和特定商业用途的GenAI训练活动提供法定授权，同时允许作者通过公开声明限制内容爬取。^[22] 这一制度为GenAI训练数据的合规使用奠定了法律基础，体现了促进创新与保护权利的平衡发展。然而，TDM例外在适用范围、声明路径和执行标准方面仍存在争议，是行业和学界持续讨论的焦点。

2024年，欧盟通过《人工智能法案》（AI Act），要求基础模型开发者披露训练数据及其权属信息，尤其在涉及受版权保护内容时，需加强透明度管理。该法案提升了GenAI开发与应用的透明性和可追溯性，强化了权利人的知情权和对数据使用的监督能力。^[23]

在行业实践中，欧洲主流出版机构如Elsevier、Springer Nature都已参与TDM例外，并实施AIGC生成及标注政策，推动内容透明披露、分级管理和编辑流程记录，增强出版合规性和行业自律。^[24] 此外，区块链等新兴技术在权属存证与溯源领域已进入部分联盟和企业的试点阶段，但尚未形成行业标准化应用。^[25]

与此同时，欧盟委员会与世界知识产权组织（World Intellectual Property Organization，WIPO）等国际组织在数字证据、GenAI合规和跨境合作等领域持续推进多边政策对话和标准协作。^[7] 这些努力为AIGC版权治理的全球互认机制提供了政策和技术基础。

总的来说，欧盟模式强调通过立法确立创新边界和权利人保护，推动平台、行业协会和权利主体之间的多元协同治理，从而适应目前的权利归属、数据流转和产业创新需求。但TDM例外的落地效果、数据披露合规成本和多元协同操作的复杂性，仍是持续的治理挑战。

英国在AIGC版权治理领域采取政策协商与行业自律并重的渐进路径。自2021年以来，英国知识产权局[Intellectual Property Office（United Kingdom），UK IPO]围绕“人工智能与版权”开展多轮公开咨询，2022年报告显示共收到超过11 500份社会反馈，涵盖GenAI训练数据、TDM例外与权利人保护等核心议题。最终，英国政府未采纳强制性TDM例外，而是转向通过协商治理来平衡技术创新与权利保护。^[26] 2024年，英国议会审议《数据保护与数字信息法案》，该法案对AI企业提出更严格的数据权属披露和训练数据合规要求，推动数据流通与算法公正性评估，同时鼓励行业通过商业谈判解决相关争议。^[27]

在行业自律与能力建设方面，英国出版协会（The Publishers Association，PA）设立人工智能工作组（AI Taskforce），针对出版业的AI管理与合规需求开展专项工作，推动行业培训与数字治理能力建设。工作组由培生集团政府关系总监Brigid Evans主持，专门聚焦出版业在AI管理与合规方面的前沿议题，推动了出版机构与高校、技术企业开展跨界合作，共同应对AI快速发展带来的治理挑战。此外，多家主流出版机构，例如企鹅兰登书屋英国公司、哈珀柯林斯英国公司、布卢姆斯伯里出版社和《金融时报》也积极行动，通过主题化培训推动编辑、技术、法务等团队成员不断增强GenAI使用相关能力，实现岗位技能与数字化转型需求的有效对接。^[28]

在内容溯源与凭证技术领域，由Adobe、微软、英特尔等多家企业发起的内容溯源与真实性联盟（Coalition for Content Provenance and Authenticity，C2PA），推动了“内容凭证”工具的应用，旨在为数字文本和图像添加元数据标签和权属信息。联盟标准要求，GenAI生成的图片、视频和音频，其元数据中必须包含可以解读出原始出处的数据，否则，最高可以处以十万美元的罚款。^[29] 英国主流媒体如BBC和《卫报》作为联盟成员，积极参与国际内容凭证标准的试点与行业协作，提升媒体行业的内容自律与维权效率。

简而言之，英国在AIGC版权治理领域形成了以政府咨询、行业自律以及跨界协作为特点的多元路径。政府通过公开咨询与议会审议引导制度更新，行业依托出版协会与龙头出版社推动培训和合规能力建设，媒体与技术企业则在内容溯源和凭证标准上展开国际合作。这一模式在现有法律框架内增强了制度与技术的适应性，为平衡数据利用与版权保护提供了操作空间。但同时也面临行业参与度不均、标准落地速度慢以及跨平台协同难度大等问题。

日本与韩国在AIGC版权治理领域展现出合同治理与行业标准协同推进的特色路径。

日本《著作权法》（Copyright Act of Japan）尚未明确承认AIGC的独立权利，相关权属主要依赖合同约定及人工干预程度。^[30] 日本文化厅和出版协会近年来通过政策研究与行业指引，鼓励出版机构翔实记录GenAI辅助内容生成过程，包括提示词、人工编辑和输出归档，并通过合同明确GenAI训练、内容再利用和权属分配，以降低争议并提升透明度。^[31] 同时，经济产业省（Ministry of Economy，Trade and Industry，METI）积极倡导GenAI训练数据来源的透明登记，推动行业自律与数据治理创新。^[32] 在技术应用方面，富士通等企业开发了AIGC原创性检测与侵权预警系统，助力出版业在原创性比对和合规管理方面实现技术升级。^[33]

韩国通过著作权政策调整与行业联盟合作，强化GenAI平台责任与数据治理。2022年，韩国文化体育观光部发布了AIGC著作权指引，明确平台、开发者和内容生产者的权利与义务，并推广合同权、邻接权与数据权等多元治理模式。此外，韩国出版协会与Naver、Kakao等企业合作，试点区块链登记和AIGC存证平台，以提升内容流转与权属认证的可信度。近年来，学术出版协会推动出台AIGC标签标准和争议调解机制的行业共识，但相关标准仍处于推广和完善阶段。韩国司法系统也加强对GenAI数据来源、合同条款披露和证据链的重视，进一步提升合规透明度与行业治理能力。^[34-35]

总体来看，全球AIGC版权治理正进入“司法判例—立法创新—行业自律—技术协同”的新阶段。美国通过司法判决在版权保护与AI应用之间划定边界，保留一定的技术创新探索空间；欧盟强调制度透明与多元协同；英国以政策协商为主导；日本和韩国通过合同治理与行业标准提升风险防控与权属归属的明晰。

同时，各国出版商协会、WIPO等国际组织致力于推动全球标准化与创新工具的应用，为相关制度升级与行业创新提供支持，助力构建更加协调的国际版权治理体系。

当前，GenAI在我国出版业的应用持续深化，推动版权治理的深刻重构，行业面临着权属认定、数据治理、平台责任与人才建设等系列挑战。

在全球GenAI竞赛的背景下，我国出版业正处于深度转型与格局重塑的关键阶段。一方面，数字出版市场持续扩容，智能化应用不断深化。2023年，数字出版产业规模达到16 179.68亿元，同比增长19.08%。^[36] 同时，国内大模型生态日益完善，“文心一言”“通义千问”等广泛应用于出版业务流程，推动内容自动生成、智能校对和多语种发布等新模式的落地。

然而，权属归因模糊、原创性认定不足、流程归档不健全等问题普遍存在，导致版权侵权和内容风险事件频发。实际操作中，内容生产常常涉及多轮提示词输入、模型调用和人工干预，编辑、技术人员等不同参与方在创作链条中的贡献难以量化，导致“著作权归属模糊、权利分配无据”。这些问题对行业的数字化升级和治理能力提出了严峻挑战。^[37]

此外，AIGC流转涉及多环节归档、分级登记、数字标签等流程，流程碎片化、接口不兼容等问题突出。AIGC内容的合规性高度依赖其生成过程的可追溯性，但行业普遍存在“数据断层”问题。在实践层面，多家出版机构虽已尝试建立AIGC的生成记录、人工编辑痕迹留存机制，但因行业内缺乏统一标准，不同团队间权属判断和数据归档方式存在较大差异。部分头部出版社甚至出现因“数据留痕不全”导致署名争议和著作权登记纠纷，进一步增加了法律风险和运营成本。^[38]

数据作为大模型训练的核心要素，其治理水平将直接影响版权合规的有效性。然而，当前AIGC的规模化生产与多渠道分发，使出版业在数据治理方面临显著挑战。内容归档、流程留痕、标签标注等基础环节缺乏统一标准，行业数据资产呈现碎片化态势，内容流转与权属确权效率普遍偏低。^[38]

2025年3月发布的《人工智能生成合成内容标识办法》初步确立了平台内容审核与溯源的合规要求，标志着我国在AIGC治理领域迈出关键一步。^[39] 但在实践中，该规范在全国范围内推广与落地仍面临障碍。不同平台之间在数据接口、归档架构、标签体系等方面存在显著差异，形成“标准不兼容、信息不互通”的孤岛化格局。

作为AIGC版权治理的关键节点，数字出版平台在内容合规、风险控制与权利保护中的重要性日益凸显。然而，当前多数出版平台尚未建立起覆盖内容生产、分发、监管全流程的合规责任机制。在实践中，平台通常采取“后置抽查”或“形式审查”的方式处理AIGC，缺乏以风险等级为基础的分级审核机制和动态预警系统，难以及时识别潜在侵权行为，不得不面对侵权高发与争议处理滞后的现实压力。^[40]

与此同时，行业协会和主管部门虽已推动AIGC分级管理、人工干预归档、平台标签化等标准体系的构建，但由于缺乏统一的协调机制，各地、各机构往往根据自身实际制定标准，形成了“一地一策”“一企一规”的分散格局。这种地方标准割裂与执行碎片化的现象，不仅削弱了版权治理的整体效能，也加剧了平台在合规执行中的不确定性与法律风险。^[36]

技术发展的日新月异对出版行业复合型人才培养提出了新要求。具备“内容理解—法律意识—技术应用”跨界能力的人才成为推动版权治理现代化转型的重要支撑。然而，当前行业实际人才储备明显不足，难以满足内容生产智能化、合规审查流程化、数据资产化管理等多维需求。^[40]

尽管行业协会和部分出版社已启动专项培训计划，并组织实训课程强化从业人员的AI知识与版权意识，但整体上，出版行业在岗位专业化设置、人才能力评估、跨界人才引育等方面仍处于探索阶段。现有培训多集中于初级认知与基础应用，尚未形成面向数据治理、全流程合规与战略设计的人才培养体系。^[41]

为破解上述难题，我们亟须在吸收AIGC国际治理经验的基础上，结合本土出版业数智化转型的实际需求，构建“规则清晰、数据可控、责任明确、人才适配”的系统化版权治理新框架。这不仅是推动版权治理现代化的核心路径，也是实现出版业高质量发展的制度前提。

国际AIGC版权治理已形成以判例引领、立法创新、协商治理、合同约定和行业标准多元协同的多层次格局。美国以司法判例引领为主，突出“人类原创性”与合理使用边界；欧盟以TDM例外、数据透明度监管和立法创新为特色，强调数据资产化和多主体协同；英国则在政策协商与行业自律基础上，强化标准体系和技术赋能；日本和韩国则注重合同治理和标准化流程，通过技术规范实现内容合规管理。前述经验为我国出版业AIGC版权治理体系的优化提供了丰富参考。结合本土出版业数智化转型的现实需求，本文尝试提出以下治理策略。

借鉴美国版权局“人类原创性贡献”的量化认定标准以及日本出版协会关于“提示词设计—模型调用—人工编辑”全流程记录的行业指引，基于人机协作强度、人工编辑痕迹和提示词归档等要素，在我国著作权法框架内，探索制定分级、动态的AIGC权属认定标准。完全AIGC（无人工干预），可不赋予著作权，仅作为数据资产由平台或训练方保留有限使用权，且不得单独商业出版；人机共创（多轮提示词优化+实质性人工编辑），则由用户与平台按贡献比例共享权利，通过智能合约明确分成机制，要求出版机构留存每轮编辑痕迹与版本迭代记录；人工主导（AI仅辅助校对排版），著作权归属于主要创作者，平台享有技术服务衍生权益，需在出版物显著位置标注AI辅助范围。同时，推动内容生成记录与人工干预留痕的全流程归档，进一步实现权属过程的可追溯性，明晰责任链条，为侵权争议解决和利益分配提供可操作依据，从而提升版权治理的透明度与公信力。

参考欧盟在数据资产化与数据治理方面的经验，以及英国《数据保护与数字信息法案》（Data Protection and Digital Information Bill）中数据流通与算法公正评估的平衡思路，针对我国出版业数据资产碎片化、流转确权效率低的问题，建议由中国出版协会、中国版权协会等行业协会牵头制定统一的AIGC数据归档、标引和分级流通标准，搭建行业级数据中台，推动数据全链路安全流转，鼓励出版机构试点数据资产登记、内容知识图谱构建以及与科技企业合作开发细分领域垂直模型等新模式。一方面，提升数据资源的安全性和可控性将为出版数据的市场定价、权利补偿和商业变现提供可溯源、可交易的数字资产基础；另一方面，数据全链条管理能够更有效支持内容溯源、合规审查和风险预警，解决传统出版业数据利用效率低、权利流转不畅以及版权保护成本高等问题，为行业的数字化转型提供支撑。

结合欧美平台治理经验，建议加快推进数字出版平台合规责任前置，建立分级审核、内容留痕、风险预警与侵权防控一体化管理体系。依据内容类型与风险等级，各数字出版平台应建立分级审核体系，根据内容性质配置审核资源，并结合自动化审核技术与人工干预机制，确保内容全流程留痕、可溯源。推动跨界协作，充分发挥行业协会如中国编辑学会、中国出版协会和中国版权协会的号召力，牵头制定争议调解流程、合规归档标准及标准化合同文本，完善多主体协同的行业治理架构。

此外，应加强平台与内容生产者及监管部门间的数据共享与流程贯通，形成涵盖内容流转、权属认定、风险预警和合规背书的闭环治理体系，推动对版权风险的主动预防与高效处置，探索AIGC与人工干预结合的新模式，确保AIGC全流程可追溯、风险可控。

借鉴英国行业专岗建设与能力提升经验，鼓励出版企业联合高校、科研院所和平台企业共建AIGC实训基地，开设多学科交叉课程，加速推进复合型人才培养。近年来，北京大学、中国人民大学、武汉大学、南京大学和北京印刷学院等高校已陆续联合业界设立出版学博士点，以满足行业智能化转型对高端复合型人才的需求，为出版业的数字化变革和AIGC治理提供人才储备与智力支持。下一步，业界和学界应加强联动，打造跨学科的复合型治理团队，破解行业人才储备不足制约AIGC治理升级的难题。

在全球出版业加速推动内容资产化、数据合规与智能治理的背景下，行业发展正逐步从“合规治理”向“创新赋能”转型。当前，Elsevier、Springer Nature、Pearson等国际领先出版商通过强化AIGC与数据治理能力，将核心竞争力从传统内容生产延伸至知识服务与数据服务，推动出版业务价值链的全面升级。国内相关出版社如高等教育出版社建设了“龙凤教育大模型”公共服务平台，集成了20余个学科的垂直领域大模型，涵盖丰富的教学场景，拥有近千个智能体，为打造“资源、场景与测评”深度融合的教育服务生态体系奠定了坚实基础。外语教学与研究出版社一方面依托多语种内容资源，构建“外研U学”智能学习平台，集成测评体系、语料资源与任务包设计等核心模块，形成以能力诊断为基础、精准推送为机制的知识服务体系，初步实现资源聚合、路径优化与用户画像深度融合的智能学习闭环；同时内部搭建“数据驾驶舱”管理系统，贯通内容生产、用户行为与运营决策全链条数据流，推动出版流程由经验驱动向数据驱动的知识治理模式转型。

我国出版业在坚持高质量发展的同时，应紧跟数智化发展趋势，推动从内容资产管理向知识服务与数据服务转型升级，打造具有全球竞争力和引领力的中国数字内容治理新范式，为全球AI时代AIGC的版权治理提供可复制、可推广的“中国方案”。

GenAI正加速推动全球内容产业版权治理体系的深刻变革。AI时代的版权治理已超越传统的制度建设范畴，成为重塑知识生态、提升创新能力和增强产业竞争力的深层驱动力。通过吸纳国际先进经验并结合本土实践探索，我国出版业或可在全球数字内容治理体系中探索与自身发展阶段相适配的参与方式，构建兼具包容性、协作性与可持续性的AIGC治理思路，提升国际话语权与影响力。

然而，GenAI技术及其应用场景仍在不断演变，部分治理机制和政策工具的实际效果尚需长期跟踪与验证。此外，关于AIGC价值评估、权利人补偿机制和跨境协同治理等关键问题，仍需进一步的理论研究与实践探索。在这一过程中，我国出版业不仅要适应技术变革的挑战，还需主动创新，推动从内容资产管理向知识服务与数据服务的深度升级，为全球AIGC版权治理贡献具有中国特色的创新方案。