与普通出版物相比，大型工具书在生产上呈现出复杂协作的特点，在知识呈现上追求系统完整，在内容上强调权威规范，在功能上突出工具检索属性，同时在更新机制上兼顾时效性与稳定性，而非一次性发布。正是由于大型工具书具有上述特性，新技术尤其是人工智能技术对其的冲击更大、影响更深。继互联网技术^[1]之后，人工智能技术在大型工具书的编纂与出版中日益被广泛应用，这正在深刻改变作品的创作方式、编辑出版流程、出版物传播渠道以及价值实现模式。人工智能已从辅助性技术演变为贯穿选题策划、资料检索、版权素材核查、知识结构化组织、差异化文本生成、编校规范适配以及多形态发布的关键基础设施，使工具书从过去以纸质出版为中心的线性流程^[2]，转向以数据驱动、算法协同、持续迭代为特征的数智出版体系。这一变革极大提升了词条采集、语义加工与内容更新的效率，也强化了工具书的可扩展性与服务能力，但同时带来了权利链条复杂化、创作主体激增及侵权内容难以监控等新型著作权风险。“《汉语大词典》诉某品牌学习机案”^[3]正是这一结构性矛盾的缩影，品牌学习机词典速查功能中大量释义与例证与《汉语大词典》高度一致乃至完全相同，引发千万级索赔，而案件最终又以千万级授权合作方式落地，一方面显示出人工智能时代工具书内容极易被复制、调用与扩散，另一方面又显示出人工智能时代蕴含着全新的合作、授权与价值延伸可能。在此背景下，出版单位须正视并拥抱新的技术生态，通过运用先进技术、理解算法逻辑、理顺复杂关系、预设权利边界及构建可验证的证据链条和可治理的平台机制，以重建以著作权为核心、适应人工智能时代的出版生态体系。如何在充分利用人工智能提升大型工具书的编纂质量和知识服务能力的同时，确保作品权属清晰、权利链条稳定、责任划分明确，并有效预防和应对数智技术驱动下的新型侵权纠纷，已成为大型工具书出版领域无法回避的关键议题。

随着人工智能技术的深入发展和广泛应用，人机协作已从工具使用走向智能共创，推动创作范式从线性生成到深度协同跃迁^[4]。人工智能技术在大型工具书编纂与出版中的渗透，已超越传统效率型工具的范畴，直接触及内容生成逻辑与知识生产结构的深层变动，并引发现行著作权制度适用工具书出版领域的体系性与结构化失衡。从生成式内容的引入，到人机协同创作模式^[5]的形成，现行著作权制度所依赖的人类创作核心、权利主体清晰及保护边界明确等基础假设正在被持续冲击。在高度结构化、知识密集型的大型工具书领域，这种冲击尤为明显。生成式人工智能技术的应用不仅提升了词条采集与语义分析的效率，更直接介入释义、例证、关联结构等内容本体，使人工筛选、专家判断和人工撰写构成的传统编纂逻辑让位于人机协同加算法辅助的混合机制。由此带来的不是单一环节的局部变化，而是作品形态、作者结构、权利分配与出版价值链的系统性^①调整。在此背景下，对人工智能技术驱动的大型工具书编纂出版的结构性变化进行准确识别，成为厘清现行制度短板与构建未来治理框架的前提。

① 有研究亦注意到人工智能技术在出版中的应用所可能导致的负面连锁效应并提出了针对性解决方案。参见周濛，龚紫钰.生成式人工智能介入学术出版的负面连锁效应与规制进路[J].中国科技期刊研究，2025，36（8）：999-1006.

依据我国现行著作权法，特定对象能否构成作品，其关键在于是否具备独创性。独创性要件的满足以人的创作为前提，要求人类作者在观察、体验和理解社会生活的基础之上，对素材进行选择、取舍及编排、加工，并通过自身的构思与技巧形成个性化表达。人工智能生成内容以算法驱动、概率预测为核心，其生成机制与人类智力活动的外化之间存在天然张力，从而使其作品属性的认定成为人工智能时代著作权的首要难题。

具体到大型工具书的编纂领域，人工智能的深度介入使大型工具书条目的内容生成出现了显著的变化。人工智能可以自动生成释义、例句甚至完整的词条草稿，使得文本表达呈现出概率化、模板化特征；同时，由于人工智能生成过程不可见且缺乏可追溯性，外界往往难以判断特定表达究竟源于自然人的独立创作，抑或来自人工智能的自动输出，这种情况直接冲击了现行著作权法关于独创性及智力成果等作品属性的核心要求。加之大型工具书本身就以事实信息与规范性表达为主，独创性空间本就较小，一旦再叠加人工智能生成内容，作品属性的判断势必更为复杂。

另外，在大型工具书出版单位引入模型能力对外提供生成内容服务的情形下，若生成内容涉嫌著作权侵权，到底是模型开发者、模型部署者、服务提供者抑或用户应承担责任，以及若构成著作权侵权关系，其责任承担方式是否包含停止侵权，仅承担损害赔偿而不停止侵权是否合理，生成式人工智能服务提供者的著作权注意义务标准该如何设定均成为不得不去面对的议题。

在传统出版实践中，大型工具书的编纂依托“三编三校”“三审制”等严格的编辑流程，由专家负责内容供稿、编辑确保体例规范、出版单位统筹把关，其核心价值正来源于人类编纂者在知识筛选、体系建构与表述形成中的专业判断、学术积累与创造性贡献^[6]。《辞海》《汉语大词典》等均由大量专家长期合作完成，编纂主体高度明确，创作责任链条也相对清晰。

然而，随着人工智能技术被广泛应用于词条草拟、资料整合、语言优化乃至结构化表达，工具书的编纂主体呈现出前所未有的多元化与模糊化趋势。一方面，专家学者的角色正在从内容提供者转向知识审定者与价值判断者。人工智能可以生成初稿，但无法替代对权威性、准确性及其他学术标准的把关，因此专家的工作重心开始转移到判断、筛选与校正上；另一方面，编辑的责任被技术放大，编辑不仅要承担内容加工任务，还要负责提示词设计、模型选择、生成内容的质量验证及人工智能输出内容的风险筛查，实际上在一定程度上承担了算法调控者和知识组织者的双重责任。

人工智能在一定意义上成为新的参与主体，它负责根据数据与算法生成、重组和优化文本表达。这一角色虽难以纳入传统著作权体系，却深度参与了实际的内容生产。尤其是在人机协同创作的模式下，两个核心问题随之浮现。一是生成式人工智能服务提供者能否构成编纂主体的一部分。其提供了模型、训练框架和推理服务，模型算法、模型权重和提示词机制可能影响最终作品表达，服务提供者是否可依据法律或通过协议享有著作权，这一问题直接关系到工具书的著作权链条是否清晰及完整。二是人类编纂者的创造性贡献边界如何界定。在人机协同创作场景下，自然人的投入可能体现在为获得特定表达而进行的复杂提示词设计、对人工智能生成内容的筛选与修订、对条目结构与内容逻辑的重构及对错误信息或偏差的纠正等方面，这些行为是否足以构成独创性贡献？是否每个条目都必须体现编纂者的可溯源劳动成果才能满足现行著作权法的独创性要求？上述问题的存在均亟须在大型工具书编纂中构建较为明晰的评判标准。

综上，在人工智能时代，传统的作者、编辑、出版单位三级结构已不足以解释和容纳人工智能参与编纂后的权属关系。作者身份的变化不仅是角色意义上的变化，更牵动着整个权利体系与出版机制的重构，这成为大型工具书编纂出版在人工智能时代必须正视的关键问题。

在人工智能深度嵌入大型工具书的编纂与出版流程之后，既有的著作权保护机制正面临系统性挑战，最大的问题在于：人工智能的生成机制不透明、不可追溯、难以固化，原有的确权与取证流程均出现体系性失灵。

其一，确权难度显著上升。我国著作权法实行著作权自动产生的原则，但该原则的适用依赖明确的创作主体与可验证的创作过程。然而，在人工智能参与生成条目的场景下，许多内容并非由自然人直接书写，而是经由模型在概率生成基础上自动输出。由于编辑在提示词设计、模型选取与后期修订中的贡献难以量化，创作链条易出现“断点”。人机协同创作打破了原本可以轻易证明人类作者创作条目的局面，而企图准确证明和量化识别人机协同创作成果中的人类创作贡献几乎不可能。在作品登记环节缺乏可有效区分人工智能贡献与人类贡献的制度化路径，导致传统作品登记的证明力被削弱。

其二，取证成本急剧增加。人工智能生成内容具有典型的瞬时生成属性，此种属性体现在同样的提示词在不同时间可能生成差异化表达。平台修改模型参数、权重或训练语料后，历史内容可能无法重现。人工智能生成内容的批量化、碎片化和快速扩散，使传统依赖创作链条回溯以及通过公证手段固证的取证模式成本急剧上升。人工智能爬取或重组的内容往往呈现局部复现、风格模仿等非典型侵权特征，这增加了比对与举证难度。加之传统公证手段难以应对内容可瞬时删除、模型实时更新等技术情境，导致权利人需投入更多时间、费用与应用更多技术手段才能闭环一次完整的举证链条。

综上，人工智能时代工具书的编撰呈现创作主体多元化、表达来源模糊化及传播路径复杂化的特征，传统登记、确权、存证、固证及公证体系难以满足大型工具书在人工智能时代的权利保护诉求。确权链条的不透明性、举证责任的加重、侵权模式的隐蔽性以及取证成本的上升等使大型工具书出版单位必须重新审视其著作权保护策略，并探索基于技术手段、流程设计和制度创新的全新权利保护体系。这不仅是对现有保护机制的补充，更是应对人工智能时代版权治理挑战的制度性必然。

在人工智能时代，新技术及其应用不仅重塑了内容生产方式，也正在从根本上改变大型工具书的价值实现路径，其核心影响体现在出版单位的内容中介功能正被削弱，传统出版模式赖以存在的线性价值链正在断裂。

首先，读者获取知识的路径发生根本性转向。过去依靠出版单位组织条目、建构知识体系的模式，正在被模型的即时回答、跨条目整合及语义推断所替代。读者无须再依赖成书形态的工具书，即可按需获得动态、个性化的知识内容，从而削弱出版单位在知识传递链条中的中心位置。

其次，工具书的系统化价值被模型的调用机制所消解。模型将工具书知识拆解为定义、语源、例句及语义关系等细碎元素，并在内部反复、无感地调用，使工具书由预先结构化的知识体系转变为作为背景语料的知识资源。知识虽仍被广泛使用，但其使用方式已不再依赖出版单位构建的传统体系结构。

再次，出版单位在知识生态中的角色被重新定义。依赖人工智能技术，知识正被以算法方式重组并以问答方式输出，出版单位原有的内容组织者地位逐渐让位于提供可计算知识资源的后台角色。传统出版流程中的选题策划、条目构建及体系设计等核心环节不再是知识价值实现的唯一入口。

总体来看，人工智能的知识重组能力使工具书的价值实现不再依赖出版单位所构建的线性出版链条：知识的组织方式、读者的获取路径及内容的调用逻辑均被模型重塑，传统出版价值链出现断裂，出版单位在价值链中的位置相对边缘化。

人工智能技术对大型工具书的影响已经从辅助创作扩展为对整个出版体系的深层重塑，其带来的问题不再局限于条目生成本身，而是贯穿于作品创作、权利结构、内容传播以及商业模式等多个层面。由此形成的风险是多维度、系统性的，需要从制度框架、权属链条、传播生态与价值链重构这四个方面加以整体审视。

算法深度参与大型工具书的条目生产，使传统著作权制度体系在作品认定、主体识别、责任归属三个核心环节同时面临深层挑战。

在作品认定方面，工具书条目受限于体例规范与版面容量，其表达空间存在天然局限，难以承载详尽阐释、背景铺陈与多维度论证，只能以高度凝练、标准化的语言呈现核心定义、关键信息与基本要素，却无法像普通出版物那样展开充分论述、补充细节或呈现多元观点，本就具有弱独创性，而模型输出进一步呈现模板化、概率化特征，使得传统独创性认定框架难以直接适用；同时，生成过程不可见、不可回溯，传统依赖草稿及修改痕迹来判断创作来源的证据体系被削弱，难以确认表达是否真正源于自然人的智力投入。

在主体识别方面，模型参与后，大型工具书的编纂体系从原有的作者、编辑、出版社三段式，转向包括模型、编辑、专家及出版社在内的多主体协作结构，权属链条因此变得不再稳固。人工智能在生成、筛选及定稿链条中的参与角色既非自然人作者，也非单纯工具，这使传统制度体系无法清晰界定技术参与者、专家、编辑与出版单位之间的权利义务关系，从而对作品属性、编纂主体与责任划分造成系统性冲击及结构性风险。单一条目往往同时包含模型生成的表达、编辑的筛选加工与专家的学术判断，而仅依据现行法律规范难以区分不同主体所作出的具体贡献，使权属基础缺乏可验证性。一旦条目缺乏可识别的自然人贡献，便可能形成权利链条的“断点”，进而影响整部工具书的著作权稳定性。

在责任归属方面，技术介入使工具书生产链条涉及模型开发者、服务平台、出版单位、专家作者、编辑与审校人员，但各主体之间缺乏清晰的责任边界^[7]。一旦内容出现错误、偏差或构成侵权，难以判断应由算法机制、提示词设定者、内容筛选者、学术审读者还是出版单位承担相应责任。人工智能内容生成逻辑的不可解释性又使错误、偏差及可能的侵权原因在生成、筛选、审读及出版链条中难以追溯，同时模型与平台往往通过协议排除责任，使出版单位作为最终发布者承担最高制度风险。在人工智能时代，真正的挑战不在于侵权数量的增加，而在于责任链条碎片化、主体责任扩散化与边界的不确定化，使传统出版赖以运作的责任分配逻辑逐步失效。

在传统工具书编纂体系中，作者、编辑及出版社构成的权利链条具有高度确定性，其权利来源单一、劳动边界清晰、责任承担路径明确。然而，当生成式人工智能介入条目生成与内容加工后，这一链条虽然在制度文本上依旧存在，但其实际运作逻辑已被深刻改变。权利结构从线性稳定特征转向多源交错格局，由此引发一系列难以通过既有制度有效化解的风险。

首先，多元生成机制造成权利要素难以拆分，链条节点的责任难以定位。人工智能生成内容具有无显性出处、无创作痕迹等特点，且常与编辑、专家的加工结果深度交融，形成高度混合的表达。在这种连续性加工环境下，出版机构难以明确哪些内容属于模型输出的结果、哪些修改构成自然人的独创性劳动及哪些判断属于专业知识的介入。由于无法有效区分模型输出内容与人类贡献成分，权利链条中的每一节点都处于事实模糊状态，进而使权利主张与责任承担缺乏稳固的事实基础。链条虽仍表面存在，但其内部连接已开始松散。

其次，新型劳动未能纳入现行著作权制度体系，使权利基础出现结构性空档。随着人工智能成为条目生产的基础工具，出版社与编辑部出现了大量传统著作权制度体系从未面对过的新型劳动，这包括提示词工程、模型策略选择、生成内容过滤、语义一致性检验及人工智能生成草稿的结构化整合等。这些劳动对条目的成型起到决定性作用，但其既非传统意义上的自然人作者创作，也难纳入编辑加工、审校等合同类型。传统合同体系缺乏容纳这些劳动的结构，出版社无法以合同方式锁定这些新劳动成果的权利归属，这导致条目生成过程中出现大量无法被合同吸收的贡献，从而形成法律意义上的权利空白区。权利链条因而出现事实上的“跳点”，虽有合同，但不能闭合整个生产流程。

再次，工具书的快速迭代与上游平台权利不透明共同导致权利链条在版本更新中不断弱化。人工智能参与后，工具书的更新周期由“年级”缩短为“月级”“日级”甚至到“时级”“分级”“秒级”“毫秒级”，同一条目可能在短时间内经过多轮模型生成、人工校订与专家修订。然而迭代越频繁，越难以保持权利链条的连续性，上一版条目的来源记录无法完整传递到下一版，人工与技术贡献难以在版本间稳定累积，这使得条目越更新，权利基础反而越薄弱。同时，在与模型方和服务平台的协作中，上游通常通过服务条款明确不提供任何权利保证，相关输出被视为用户行为，从而导致所有法律风险被转嫁给出版单位。在权责配置失衡的框架下，出版单位在频繁更新的流程中既无法获取稳定可靠的上游权利来源，又承担最高侵权风险，导致工具书的整体权利链条在动态迭代过程中持续弱化、被动承压，整体呈现系统性不稳定的态势。

综上，权属风险的核心不在于人工智能如何生成内容，而在于人工智能的加入打破了传统出版赖以运作的清晰权利链条。贡献无法分割、合同无法覆盖及条目无法证明将使出版单位在出版、授权、发行与维权中面临权利基础不连续、合法性支撑不足的结构性困境。

生成式人工智能技术及其应用使工具书内容的传播方式发生根本改变，侵权风险不再来自单一盗版行为，而呈现出由算法驱动、隐形传播、链式复制和跨平台同步的放大效应。模型在训练与推理中吸收工具书中的定义、语义关系与知识结构，并在用户提问时以改写后的新表达形式输出，形成大量功能性复现内容，这些内容难以通过传统文本比对识别。用户与应用生态进一步放大这种扩散效应：生成内容被二次发布到短视频平台、问答社区、知识类应用及小程序等渠道，第三方开发者又通过API将知识封装进插件、工具栏与学习软件，使工具书知识在不同场景、不同载体间持续复制与再生成，呈现多节点、多主体、多形式的扩散结构。与传统的点状侵权及人工传播的模式不同，人工智能时代的侵权呈现自动化、高频化和不可控的特征，这使出版单位在监测、固证与处置方面面临前所未有的挑战，著作权治理与维权难度呈指数级上升。

一方面，人工智能生成内容在短时间内即可同步至多个平台，侵权出现的速度远快于下架处理速度，加之内容高度碎片化，固证需要跨平台、多版本重复取证，时间成本及其他成本巨大；即便处理了一次侵权，也会因模型再次生成或平台算法推荐而迅速出现替代版本。

另一方面，平台普遍采取用户自担责任规则，不对生成内容主动审查，出版单位需逐案投诉、逐条核验，而算法推荐机制又不断复制、放大侵权内容，使出版单位处于事实上的治理弱势。人工智能扩散效应所带来的传播无序风险，并非侵权数量的简单增加，而是侵权生成模式与传播逻辑被重新塑造，使出版单位陷入发现难、固证难、处置慢及复发快的系统性困境。

综上，人工智能技术及其应用并非只是加速侵权传播，而是重塑了侵权的形成机制与扩散逻辑，内容在模型内部被拆解与重构，在外部平台被链式放大，出版单位在维权端则面临多重困境。这种结构性的传播风险意味着大型工具书出版单位在人工智能时代不仅面临内容被吸收，更面临无法阻止其被无限再生的系统性挑战。

生成式人工智能技术的全面介入，使大型工具书的价值不再通过成书、发行、订阅、授权的链条实现，而是被模型拆解、吸收、重组并以动态方式分发，出版单位在价值链中的议价能力和收益空间不断被压缩，最终落入成本增加而收益减少的困境。这具体体现在：

第一，传统发行与订阅模式的收入基础被削弱。纸质工具书依赖权威性及完整性获取价值，但在模型能够即时生成工具书内容之后，其不可替代性显著下降；工具书数据库的订阅用户也在流失，读者不再依赖出版单位的结构化知识库，而是直接通过人工智能获取个性化答案，从而压缩出版单位的持续性收入。

第二，知识被高频使用却无法形成相应收益。生成式人工智能将工具书内容拆解成定义、语义关系、典型用法等知识单元，在内部反复调用并广泛输出，但出版单位既无法确证模型是否使用了本社内容，也难以在模型价值链中获得合理回报。知识在“被使用”与“能变现”之间出现明显脱节，这也是工具书商业模式最直接的冲击。

第三，投入成本上升，但传统收益结构无法覆盖成本。为了适应模型生态，出版单位必须投入大量资源用于数据治理、语义标注、知识图谱构建等方面，但这些成本巨大而持续；与此同时，传统出版行业的利润空间不断被压缩，这导致技术成本不断上升，而商业回报难以增长。

第四，出版单位的角色从内容提供者转向知识服务者，但缺乏成熟的变现路径。人工智能时代的知识使用方式从“阅读整本工具书”变为“按需调用知识片段”，出版单位必须探索数据接口服务、知识授权及模型合作等新的价值实现方式。然而这些模式尚未形成稳定的市场机制，也缺乏明确的定价体系和收益分配模式，商业可持续性面临重大不确定性。

总之，人工智能技术及其应用并非仅仅压缩工具书的市场规模，而是在根本上改写其商业逻辑：工具书知识被模型高度使用，但出版单位无法从中获得与贡献相匹配的收益；传统收入规模不断萎缩，而技术适配成本持续上升。出版模式与价值链条的错位，使大型工具书出版陷入价值被吸收、收益难回流、转型无路径的深层商业失衡。

面对人工智能对大型工具书编纂出版所带来的挑战，传统出版单位必须从“载体出版”向“知识服务”转型^[8]，形成数智出版新形态。在这一新形态中，出版单位的结构化能力、语义标注能力及数据治理能力逐渐成为其核心能力。在数智出版新形态中，著作权治理的重点已不再是针对单一环节进行局部修补，而应以权属治理、权利保护及权利运用为主轴，形成以著作权治理为核心的既符合法律逻辑又适应技术现实的整体性、前瞻性治理体系。须在创作源头重新构建清晰化、可证明且可执行的权属框架，并借助技术手段重建可验证、可追溯的著作权保护体系。大型工具书的价值实现模式也必须从传统的出版、发行模式，转向以版权运营和知识服务为核心的立体化开发模式，使工具书不仅是出版物，更成为可持续增值的数据资产与知识基础设施。从而确保人工智能时代大型工具书的编纂出版能够在法律确权、技术支撑与市场转型之间实现动态平衡，重建出版秩序并确保知识生产的可持续性，为出版单位在人工智能时代的生存与发展奠定坚实基础。

人工智能技术对创作生态产生根本冲击，而现行著作权法制度体系又以规制人类创作为中心，企图利用现行著作权法话语体系全面覆盖人工智能技术广泛应用下的创作新生态存在极大困难。然而，在现行著作权法的话语体系和逻辑框架下，针对人工智能生成内容的可版权性及生成式人工智能的版权侵权责任，既有司法实践已逐渐呈现出较具参考价值的评判路径。

在我国首例“文生图著作权案”^①中，北京互联网法院对人工智能生成内容的可版权性要件进行了有益探索。法院在审理中追溯整个创作流程，强调应当综合考察用户在构思画面、设定元素、配置参数以及筛选最终图像等环节是否体现出真实而具体的智力投入。原告通过提示词记录、参数日志等向法院展示了作品创作过程。不同用户利用人工智能的创作结果存在差异，这一差异性体现了用户的个性化判断与选择。鉴于此，涉案图像被认定为用户创作的独创性美术作品。这种处理路径在原则上坚守了人类主体性的制度基础，同时又承认在新技术环境下，人的创作行为可以借助人工智能技术得以实施和外化。

① 参见北京互联网法院（2023）京0491民初11279号民事判决书。

在人工智能生成内容涉嫌侵犯版权这一议题上，我国法院亦进行了有益探索。广州互联网法院所审理的“奥特曼案”^②中，法院从复制权与改编权入手，认定生成式人工智能服务平台输出的图像与原作构成实质性相似，版权侵权成立。而杭州互联网法院的“奥特曼案”^③则聚焦于平台在模型训练、服务提供与内容传播链条中的版权注意义务，强调生成式人工智能服务提供者兼具内容供给与技术服务的双重属性，应依据服务性质在不同阶段承担差异化的版权注意义务。上海“美杜莎案”^[9]则展现了人工智能时代著作权保护在用户责任与平台责任之间的精细划分。法院认为，用户以商业目的截取并上传《斗破苍穹》的美杜莎角色形象，利用平台训练模型并向公众提供该模型及其生成图片，直接再现了原作的独创性表达，构成对美术作品复制权与信息网络传播权的侵犯。平台虽提供了模型训练与发布功能，但因其建立了关键词过滤、发布审核、投诉反馈和及时下架等机制，已尽到合理的著作权注意义务，不承担著作权侵权责任。

② 参见广州互联网法院（2024）粤0192民初113号案民事判决书。

③ 参见浙江省杭州市中级人民法院（2024）浙01民终10332号民事判决书、杭州互联网法院（2024）浙0192民初1587号民事判决书。

上述案例从不同维度回应了人工智能技术对传统著作权制度体系和话语体系的冲击与挑战，其判决要旨亦有利于解决大型工具书编纂出版在人工智能技术深度介入后所面临的同类难题。大型工具书出版单位应在既有的法律框架之下，结合上述判决要旨，有针对性地进行著作权合规治理。具体而言，在借助人工智能进行创作时，应强调人在最终创作成果中的决定性作用和关键性影响，突出人类的独创性贡献，以此增加创作成果被认定为具有可版权性的可能性。若大型工具书出版商联合大模型开发者对外提供生成内容服务，应注意通过明晰用户协议、建构投诉举报机制、进行发布审核及关键词过滤、后端屏蔽等方式尽到合理的著作权注意义务，以避免可能的著作权侵权风险。

权属治理不仅是技术变革下的法律补救措施，更是人工智能时代大型工具书出版能够实现稳定生产、规范运营与可持续发展的根本前提。在选题策划阶段前置明确权属、构建复合团队与重塑作者体系，能够为后续权利保护与权利运营奠定清晰、稳固且具备前瞻性的制度基础。

其一，在人工智能参与大型工具书编纂的情境下，权属治理不应是成书阶段的收尾工作，而是要在选题策划环节提前介入。通过在项目立项、编纂方案中明确工具书法人作品定位，使出版单位成为工具书的著作权主体，可以有效解决多主体参与带来的权利不稳定问题。法人作品制度不仅能避免条目中自然人贡献不明导致的权利断裂，也有助于确保后续出版、授权及数据库建设等方面具有清晰、统一的权利基础。与此同时，对委托、合作和雇佣关系进行整体安排，可避免条目权利被分散或随人员流动而失控。

其二，人工智能时代的工具书编纂不再依赖传统意义上对文本进行加工与校订的编辑，而需要一支能够跨越内容治理、技术协作与版权管理的复合型团队。人工智能时代的编辑应具备理解工具书条目的知识结构、学科规范的能力，掌握提示词设计与模型评估等技能，并形成识别作品属性、判断权属风险的法律意识。编辑的工作重心因此从加工表达转向组织知识、判断模型输出质量、维护创作链条的可验证性，这种角色升级是确保权属治理得以落地的关键。

其三，尽管人工智能能够快速生成草稿，但高质量工具书仍依赖学者的知识判断、概念辨析与专业创新。因此，有必要吸引具有较高学术能力与创造力的作者参与编纂，同时引入具备数据治理和知识结构化能力的新型作者群体。通过在合同中明确自然人在人机协同创作流程中的贡献节点，打造技术手段使人类创作在条目更新、多轮迭代中始终可识别、可验证，才能确保整个权利链条具有连续性与稳定性。在现行著作权法体系下，人工智能虽可以协助生成，但只有自然人的专业贡献被稳定地嵌入条目体系，工具书的权属基础才能真正稳固。

传统以登记、公证与线下证据链为核心的权利保护模式已无法有效覆盖人工智能生成内容的复杂性与数字传播场景的即时性。大型工具书的著作权保护须从静态的事后维权转向动态化、过程式与技术化的权利治理，通过构建可识别、可追溯、可验证的数字证据体系，使著作权保护能够适应人工智能时代的速度、规模和证据存续特征。

首先，出版单位应当依据《人工智能生成合成内容标识办法》等规范，将人工智能参与情况纳入一种可追踪、可审计的来源透明机制^①。这一机制的意义远不止于在技术上标记某段内容由人工智能生成，更是一种在创作源头主动划定权利边界的制度性安排，通过明确记录人工智能在条目生成中的介入方式、介入程度与人工校订环节，使整个内容生产链条在法律上获得必要的可解释性。对用户而言，这提升了对内容属性的可知性；对出版单位而言，则为后续判断哪些表达属于模型自动生成，哪些成果属于人类智力投入提供可核查的依据。此类透明记录在作品属性认定、独创性判断以及未来的商业授权或维权行动中，都将成为避免权利模糊、责任不清的重要基础。

①有学者尝试通过建立规范的人工智能使用披露机制来应对人工智能技术给传统出版带来的挑战。参见张丹，官鑫.生成式人工智能（GAI）的兴起给学术期刊带来的启示[J].编辑学报，2025，37（5）：507-511.

其次，创作过程留痕成为大型工具书证明人类独创性贡献的关键机制。由于人工智能的生成过程本身不具备可证明的创作判断，只有通过系统化记录编辑与作者在提示词设计、内容筛选、文字修改、结构调整与专业审读等环节中的选择与判断，才能构建可验证的独创性证据链。为此，传统的草稿留存、修改留痕式的线性存证方式已无法覆盖人工智能生成的关键节点，出版单位必须建立覆盖全流程的数字化存证体系，包括提示词归档、初始生成内容留痕、编辑加工与版本比对、专家审校记录，以及条目库的持续迭代管理。这样的链条化存证不仅能清晰呈现自然人的实际智力投入，证明作品表达并非人工智能自动拼接，更为法人作品认定、版权登记、作品属性判断与侵权维权等提供了稳定可查的法律依据，使工具书在人工智能时代仍能保持权利结构的可追踪性与可信度。

再次，数字固证技术为快速、隐蔽和碎片化的网络侵权提供了必要的回应。出版单位须将维权模式从人工取证全面升级为数字取证。区块链存证、网页快照、指纹比对及自动化截图等工具能在侵权出现的第一时间同步锁定页面内容、时间戳与传播路径，实现证据的加密固化与不可篡改和保存。通过构建条目级的全网监测系统，并推动平台开放日志记录、调用数据与模型使用痕迹，出版单位可以快速定位侵权来源、追踪扩散链条并高效保全证据。与传统线下公证相比，数字固证具备成本低、速度快及证据链完整性高的优势，使出版单位能够在快速、隐蔽的网络环境中维持有效的权利控制。更重要的是，这套技术体系逐步形成一种可持续的数字维权基础设施，帮助出版单位从被动取证转向主动治理，显著提升其在人工智能时代维护著作权秩序的能力。在人工智能时代，权利保护不再是对既有制度的简单延伸，而是需要借助技术强化证据体系、重构透明度规则与保障独创性认定的综合性工程。通过建立透明标识、过程留痕与数字固证的三重机制，大型工具书的著作权保护才能在人工智能时代保持有效性、可信度与法律执行力，为其长期稳定的知识生产与传播提供制度支点。

在人工智能时代，知识生产结构和传播机制不断演化，在此新环境中，著作权的功能早已超越传统的防御性保护工具，而逐渐成为大型工具书实现持续建设、保持内容优势与拓展价值空间的关键资源。大型工具书的编纂周期长、投入高、结构复杂，在人工智能时代，若仍简单依赖传统出版发行模式，难以支撑长效运营。因此，出版单位必须在权利明确与链条稳定的基础上，推动著作权的系统化经营，使工具书从一次性的成书产品转变为可持续更新、可多场景使用并具备资产属性的知识资源。其核心路径包括：通过自主运营权利实现出版深度融合，使工具书内容在数据库、知识图谱及检索系统等多种形态中持续迭代，并不断创造新的服务价值；通过权利许可或合作开发，使高质量内容能够进入教育、媒体、信息服务及知识应用等多领域场景，形成多元收入渠道并提升内容的外部利用率；通过版权质押等方式，将稳定的权利资源转化为可融资的文化资产，为持续更新、技术建设与平台布局提供资金支持。通过这一系列主动的权利运用策略，大型工具书才可能跳出单一出版模式桎梏，形成兼具公共文化功能与市场竞争力的知识生态，实现经济效益与社会效益的双重提升。权利运用应为大型工具书在人工智能时代重构出版价值链的关键环节。深度融合的自主运营、跨场景的许可开发和资产化的版权融资等方式使得出版单位能够跳出传统出版的单一收入模式，构建以著作权为核心的多元化知识生态。在新生态下，大型工具书不仅能够继续承担公共知识供给与文化传承的功能，也能够在数字时代形成稳定的市场竞争力与可持续的商业生命力。

综上，鉴于大型工具书具有如前文所述的区别于普通出版物的系列特性，在人工智能时代，面对新技术的挑战，大型工具书出版业转型的必要性更强，与此同时，其转型的路径更宽，转型成功的可能性也更大。转型的根本路径在于有效进行科技与出版的融合，摆脱传统单一纸质出版方式的局限，以著作权创造、保护、运用和管理等为基础和核心，以提供知识服务为宗旨和卖点，积极拥抱新技术尤其是人工智能技术，不断丰富、扩展、调整、更新信息与内容，增加内容的翔实性、知识的丰富性与信息的时效性。通过技术赋能、产品革新与结构升级打破产业壁垒，推动产业融合，扩展大型工具书出版转型升级的广度与深度。以科技发展为契机、以版权运营为基础、以空间拓展为方向、以产业升级为目标的大型工具书出版转型必将进一步拓展其生存与发展的空间。在新技术条件下，成功转型的大型工具书出版单位必将呈现角色与身份的多元化趋势，可能在延续传统载体出版业务的同时，兼具知识服务平台、数据供应商及模型能力供给者等多重角色。此多重角色正是大型工具书出版单位转型升级的身份表现，亦是实现科技与出版融合及跨界融合的转型方向，同时也是传统大型工具书出版业面对数智技术挑战寻求生存与发展空间的必由之路。此种转型与升级的核心特征为系统性革新与结构化升级，唯有通过此种整体性改造，传统大型工具书出版单位才不至于遭受以数字技术和智能技术为代表的新技术革命的颠覆性冲击。

在人工智能时代，大型工具书的编纂出版正处于一个前所未有的转折点。新技术革新带来了效率、规模与表达方式的巨大跃迁，也同步暴露出作品属性模糊、权利链条脱节、责任边界复杂及传播与变现模式失衡等多维挑战。带来问题的关键并非技术本身，而在于传统出版体系所依赖的权利结构、生产方式与价值逻辑正逐步失去对新知识生态的适配性。在此背景下，著作权不再仅为保障出版秩序的法律工具，而应成为重建内容生产体系、稳固出版单位核心能力及推动知识资源可持续运营的关键支点。未来的大型工具书不再是静态的纸质成果，而将演化为可迭代、可调用、可协作的知识系统；出版单位的角色也将从内容加工者转变为知识组织者、数据治理者、数据供应商与权利运营者。要实现这一转型，必须以更前置的权属安排、更精细的创作留痕、更完善的保护机制和更开放的权利运用体系为基础，构建覆盖全链条的著作权治理框架。唯有如此，工具书才能在技术不断演进的环境中保持权威性、可靠性与公共性，并在新的传播与市场结构中获得可持续发展的空间。从这个意义上说，人工智能时代被改变的不是工具书存在的必要性，而是支撑其存在的制度基础与运作方式。在人工智能时代，谁能率先完成著作权治理体系的跃迁，谁就能在未来的知识竞争中拥有真正的主动权。