□ 张欣 李叙燃

生成式人工智能技术正以前所未有的速度和影响力重构内容生产格局。近期，我国人工智能初创企业深度求索（DeepSeek）公司先后推出了DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-Janus-Pro-7B等开源大模型，在内容生成、多模态理解等方面展现出卓越性能。目前，DeepSeek应用软件的日活用户数已突破三千万人，创下人工智能应用日活用户数量增速的全球纪录。DeepSeek创新性地运用专家混合机制和多头潜在注意力机制等技术，显著提升了数据训练效率并降低内存占用。基于H800 GPU集群的训练成果可与顶尖大模型比肩，打破了高算力依赖的传统大模型训练范式。通过开源生态战略，DeepSeek扩大了高性能人工智能的可及性，推动了内容生产领域工具与应用的繁荣发展，但与此同时，也引发了社会各界对于生成式人工智能著作权问题的再度关注。

尽管DeepSeek在生成式人工智能领域取得重要进展，但其技术本质仍是基于海量数据训练和概率计算的复杂运算过程。从技术机理看，生成式人工智能的“创作”过程具有三个显著特征：首先，模型能力的形成深度依赖海量优质数据的积累。通过对文本、图像等数据的深度学习，人工智能构建起包含千亿参数的知识网络，从而获得内容生成能力。其次，内容生成需要用户输入提示词触发。用户可根据需求对提示词进行反复调整，以获得期望的输出内容。最后，基于概率采样机制的内容生成过程具有随机性。以Transformer架构为例，模型通过学习词语出现的概率分布构建知识体系，在生成过程中依据概率预测和采样确定输出内容，因此呈现出多样性和不确定性的特点。

这种技术特性投射到著作权法领域时，带来了两方面法律挑战：一为训练数据使用引发的著作权侵权风险；二为人工智能生成内容（AIGC）的可版权性认定问题。就前者而言，当前人工智能模型主要通过网络爬取获取训练数据，其中包含大量受著作权保护的作品。这一做法是否构成侵权、能否适用“合理使用”规则已引发全球关注。典型案例是《纽约时报》诉微软和OpenAI的著作权侵权纠纷。《纽约时报》指出，ChatGPT通过训练数据集Common Crawl获取其报道内容，并能生成与付费文章高度相似的内容。而OpenAI则主张这种使用应受“合理使用”规则保护。该案的判决结果将对人工智能领域的著作权保护产生重要影响。就后者而言，核心争议在于人类通过提示语是否能够实质性控制生成内容。支持观点认为，人类通过精心设计提示词、参数设置和反复调整，体现了对生成内容的“选择和安排”以及“审美判断”，且在一些模型上，可通过随机种子实现内容复现和持续微调，从而确立对生成内容的控制。反对观点则指出，人工智能的概率性输出机制导致相同提示语可能产生差异化内容，人类仅能通过反复尝试筛选结果，这种类似于“反复抽样”的过程，难以构成对生成内容的实质控制，即便能通过随机种子复现特定结果，也不改变其随机性本质。此外，还有观点从经济学视角提出，生成式人工智能重塑了内容生产的产业形态，形成了从数据输入到模型输出的完整产业链，由于人工智能生成内容的边际成本接近于零，对其赋予著作权保护可能会增加交易成本，限制内容传播与使用，不利于创新发展与经济增长。技术与产业的双重变革对著作权法的激励机制提出了新的挑战。

党的十八大以来，我国始终高度重视人工智能发展，将其作为推动科技创新和经济高质量发展的重要引擎。党的二十届三中全会明确提出“加快发展新质生产力”的战略目标，这不仅为人工智能产业发展指明方向，更凸显了构建与之相适应的著作权制度的紧迫性。《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》的出台，标志着我国数据要素市场建设进入新阶段。2024年《政府工作报告》和国家数据局等17部门联合印发的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》进一步完善了数据基础性制度框架，为市场主体参与数据要素开发利用提供政策保障。高质量数据供给是提升人工智能模型能力的关键，在推进数据要素市场化配置过程中，需要平衡市场主体数据权益保护与数据价值挖掘。针对训练数据合法性判定，建议采取“个案分析、类型化治理”策略，同时积极探索开源数据集的合法使用机制。其次，应当认识到人工智能作为创作工具带来的革新价值，推动生成式人工智能时代著作权制度的优化与革新。对于人工智能辅助创作，需要建立科学的创作贡献认定标准，重点关注提示词创作、内容编辑修改和创作过程中的选择判断等体现人类智慧投入的关键环节。基于创作贡献的差异性，可对具有独创性的提示词创作和实质性内容改编给予一定的著作权保护，并为其他类型的创作投入探索相应的权益保护机制。最后，还应重视AIGC产业链各主体的协同发展。通过提升训练数据透明度、构建内容溯源机制等技术支撑体系，为精细化的著作权保护和责任认定提供保障，推动产业规范化发展。这一系列制度创新不仅将为生成式人工智能时代的内容创新提供坚实保障，更将推动数字创意产业迈向新的发展高度，推动实现技术创新与文化繁荣的深度融合。

（作者分别系对外经济贸易大学法学院教授、博士生导师，对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心助理研究员）