【摘要】隨著生成式人工智能在文本、圖像及音視頻內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人工智能平臺在版權(quán)合規(guī)中的法律性質(zhì)與注意義務(wù)邊界問題日益凸顯。純提示詞生成類、提示詞檢索增強生成類、基礎(chǔ)模型 +LoRA 調(diào)優(yōu)類等不同生成式人工智能服務(wù)平臺的版權(quán)侵權(quán)責(zé)任均已引發(fā)訴訟糾紛并呈現(xiàn)差異化裁判思路。因此，有必要對生成式人工智能服務(wù)提供者進(jìn)行類型化區(qū)分，在堅持過錯責(zé)任原則的前提下，立足服務(wù)提供者在具體技術(shù)場景中的功能定位，實行分類分層的注意義務(wù)配置。司法裁判應(yīng)對提供中立技術(shù)服務(wù)平臺的注意義務(wù)設(shè)定保持適度克制，在生成式人工智能平臺履行風(fēng)險提示、生成內(nèi)容標(biāo)識、建立投訴處理機制等義務(wù)的前提下，類推適用“通知—刪除”避風(fēng)港規(guī)則，鼓勵探索權(quán)利人與服務(wù)提供者的協(xié)作機制，實現(xiàn)版權(quán)保護(hù)與人工智能技術(shù)創(chuàng)新之間的動態(tài)平衡。

【關(guān)鍵詞】生成式人工智能；版權(quán)侵權(quán)；注意義務(wù)；平臺責(zé)任；

一、問題的提出

生成式人工智能在文本、圖像、音視頻等內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用，正在深刻改變作品的創(chuàng)作、傳播與利用方式。與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)平臺不同，生成式人工智能并非僅對既有內(nèi)容進(jìn)行存儲或信息索引，而是通過模型推理直接生成新的表達(dá)形式。隨著技術(shù)和應(yīng)用的迭代發(fā)展，生成式人工智能服務(wù)與用戶的交互方式也在不斷演變，衍生出不同的生成式人工智能服務(wù)形態(tài)與平臺類型，包括但不限于純提示詞生成類、提示詞檢索增強生成（RAG）類，以及“基礎(chǔ)模型+LoRA”調(diào)優(yōu)類等服務(wù)形態(tài)。不同服務(wù)形態(tài)下，服務(wù)提供者對生成過程的控制力以及生成結(jié)果的原因力均不相同，從而導(dǎo)致在認(rèn)定服務(wù)提供者生成環(huán)節(jié)的版權(quán)侵權(quán)責(zé)任時呈現(xiàn)出高度復(fù)雜性。

在我國現(xiàn)行著作權(quán)法相關(guān)規(guī)則的框架下，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的責(zé)任主要圍繞“通知—刪除”規(guī)則與以注意義務(wù)為核心的過錯認(rèn)定展開。然而，如何構(gòu)建適配生成式人工智能平臺的注意義務(wù)體系，已成為司法實踐亟待回應(yīng)的問題。廣州互聯(lián)網(wǎng)法院“奧特曼”案（以下簡稱廣互“奧特曼案”）、杭州互聯(lián)網(wǎng)法院和杭州中院“奧特曼”案（以下簡稱杭州“奧特曼案”）以及上海金山法院“美杜莎”案（以下簡稱“美杜莎案”）所呈現(xiàn)的裁判分歧，集中反映了這一制度在不同生成式人工智能平臺具體侵權(quán)場景下的適用張力。

二、生成式人工智能平臺的服務(wù)類型及特征

依照提供服務(wù)內(nèi)容及與用戶交互形式的不同，目前主流的生成式人工智能服務(wù)可以大致分為以下三種類型：

（一）純提示詞生成類

此類生成式人工智能服務(wù)以基礎(chǔ)大模型為核心，用戶通過自然語言輸入提示詞或圖片，由模型直接輸出文本、圖像或視頻內(nèi)容，是生成式人工智能服務(wù)最先出現(xiàn)的、目前主要的服務(wù)形態(tài)。廣互“奧特曼”案中的被告即為此類平臺的代表。

（二）提示詞檢索增強生成（RAG）類

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一種結(jié)合了檢索（Retrieval）與生成（Generation）技術(shù)的自然語言處理模型架構(gòu)。此類生成式人工智能服務(wù)是指在模型生成前引入外部信息檢索機制，使輸出內(nèi)容同時包含模型生成部分與來源網(wǎng)站的信息整合內(nèi)容，兼具搜索引擎與生成式人工智能的雙重屬性，也被稱為AI搜索服務(wù)（以下簡稱AI搜索）。相較單純基于提示詞生成的服務(wù)，AI搜索整合了“檢索”和“生成”兩個步驟，使得其提供的內(nèi)容和服務(wù)不限于生成式AI在訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)的知識和掌握的泛化能力，而同時能整合互聯(lián)網(wǎng)或者特定知識庫的信息，并以總結(jié)概要的形式呈現(xiàn)，提高搜索結(jié)果準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

AI搜索在全球范圍內(nèi)已經(jīng)引發(fā)了不少糾紛，如Dow Jones新聞集團(tuán)訴Perplexity一案中，原告便指出：與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的商業(yè)模式不同，被告Perplexity的AI搜索商業(yè)模式并沒有將業(yè)務(wù)推向內(nèi)容創(chuàng)作者，反而篡奪了內(nèi)容創(chuàng)作者的盈利機會。秘塔科技也因在其AI搜索服務(wù)中提供了中國知網(wǎng)的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)題錄及摘要而收到了侵權(quán)告知函并主動停止收錄知網(wǎng)文獻(xiàn)的題錄及摘要數(shù)據(jù)。

（三）“基礎(chǔ)模型 +LoRA”調(diào)優(yōu)類服務(wù)

LoRA（Low-Rank Adaptation）是微軟在2021年提出的一種高效的模型微調(diào)方法，旨在提升大模型的微調(diào)效率。不同于傳統(tǒng)微調(diào)需要修改模型中所有參數(shù)從而導(dǎo)致資源消耗巨大的特性，LoRA只在模型的全連接層旁加入一個小型低秩結(jié)構(gòu)，僅調(diào)整這部分參數(shù)而保持原模型不變。在推理階段，LoRA會將這部分結(jié)構(gòu)“折疊”進(jìn)原模型參數(shù)，不增加額外計算，因此不會影響模型運行速度。與其他微調(diào)方法相比，LoRA的優(yōu)勢在于：既保持了推理效率，又支持不同微調(diào)成果，即LoRA權(quán)重的靈活疊加，方便實現(xiàn)模塊化組合。特別是在藝術(shù)生成等AI應(yīng)用中，用戶可以在一個通用基礎(chǔ)模型上疊加多個LoRA模塊，輕松生成不同風(fēng)格的圖像。

圍繞“基礎(chǔ)模型+LoRA”調(diào)優(yōu)類服務(wù)的版權(quán)侵權(quán)認(rèn)定及責(zé)任承擔(dān)問題，我國已出現(xiàn)兩起具有代表性的裁判案例，即杭州“奧特曼案”與“美杜莎”案。

三、生成式人工智能平臺的法律屬性及版權(quán)注意義務(wù)的類型化分析

（一）純提示詞生成類

生成式人工智能服務(wù)提供者與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者存在顯著差異，兼具內(nèi)容提供者和技術(shù)工具提供者的雙重屬性，如何認(rèn)定其在著作權(quán)法框架下的法律屬性和定位，是極具爭議的議題。

盡管中國《生成式人工智能服務(wù)管理辦法》第九條規(guī)定提供者應(yīng)當(dāng)依法承擔(dān)網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生產(chǎn)者責(zé)任，履行網(wǎng)絡(luò)信息安全義務(wù)，也因此有觀點認(rèn)為作為內(nèi)容生產(chǎn)者，生成式人工智能的服務(wù)提供者一律要對生成內(nèi)容承擔(dān)直接侵權(quán)責(zé)任。然而，本文認(rèn)為，對此不宜做簡單化解讀。首先，網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生產(chǎn)者的定義首見于《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》，其網(wǎng)絡(luò)信息安全義務(wù)主要是指公法上防范、抵制違法和不良信息的義務(wù)，并不能因此而直接適用于版權(quán)侵權(quán)的認(rèn)定和責(zé)任分配問題。其次，盡管生成式人工智能服務(wù)具有內(nèi)容生成的外觀特征，但其生成內(nèi)容具有海量、實時變動等特征，不同于創(chuàng)作有限內(nèi)容的傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)者對生成內(nèi)容是否侵權(quán)具有明確的感知和控制能力。生成式人工智能的服務(wù)更類似于傳統(tǒng)搜索引擎的搜索補足算法服務(wù)。所謂搜索補足算法，是指搜索引擎基于自動補足算法對用戶搜索詞進(jìn)行的自動填充，通常稱為搜索提示、搜索聯(lián)想等。其基本原理為搜索引擎根據(jù)不特定用戶搜索、瀏覽的歷史記錄自動生成并更新變化。此時，該搜索提示詞、搜索聯(lián)想詞的提供者是搜索引擎服務(wù)提供者。然而，既有的司法實踐并未將其認(rèn)定為內(nèi)容生產(chǎn)者進(jìn)而要求其承擔(dān)直接侵權(quán)責(zé)任，而是在間接侵權(quán)的法律框架下，將其注意義務(wù)聚焦于事后的阻止、預(yù)防義務(wù)，而非事前的審查義務(wù)。即服務(wù)提供者在收到通知后及時刪除侵權(quán)提示詞，即可認(rèn)定為無過錯，無需對搜索提示詞、搜索聯(lián)想詞承擔(dān)侵權(quán)責(zé)任。最后，生成式人工智能服務(wù)生成內(nèi)容需要由用戶觸發(fā)，具有被動性特征，并不存在直接侵權(quán)要求的“自主行為”。根據(jù)美國“VHT公司訴齊洛集團(tuán)公司案”一案所確立的標(biāo)準(zhǔn)，版權(quán)直接侵權(quán)要求存在“自主行為”。然而，生成式人工智能服務(wù)僅在用戶輸入提示詞或上傳起始圖像等時才生成輸出。此時，生成式人工智能服務(wù)平臺并未主動選擇生成任何特定的表達(dá)要素。決定生成何種輸出的是用戶，而非生成式人工智能服務(wù)提供者。因此，有必要在用戶、生成式人工智能平臺之間區(qū)分誰是真正的直接侵權(quán)人，進(jìn)而合理地進(jìn)行責(zé)任分配。

廣互“奧特曼案”中，法院認(rèn)定被告屬于生成式人工智能服務(wù)提供者，被告平臺生成的圖像與在先版權(quán)作品存在全部或部分的實質(zhì)性相似，構(gòu)成復(fù)制權(quán)、改編權(quán)的侵權(quán)，并認(rèn)定平臺未建立投訴舉報機制、未提示潛在風(fēng)險、未進(jìn)行顯著標(biāo)識，未盡到生成式人工智能服務(wù)提供者應(yīng)盡到的合理注意義務(wù)，應(yīng)承擔(dān)賠償責(zé)任。該案中，法院究竟是在直接侵權(quán)還是間接侵權(quán)的框架下討論被告的責(zé)任，并不顯而易見。原告在起訴前并未向被告平臺發(fā)出侵權(quán)投訴，被告平臺也并未提出適用“通知—必要措施”的避風(fēng)港抗辯，導(dǎo)致法院并未明確基于間接侵權(quán)的法律框架對被告行為進(jìn)行分析，但并不能因此而得出法院認(rèn)定被告屬于直接侵權(quán)的結(jié)論。因為，現(xiàn)行《著作權(quán)法》框架下，無論是直接侵權(quán)還是間接侵權(quán)，侵權(quán)主體的責(zé)任承擔(dān)方式均是停止侵權(quán)以及過錯情況下的賠償損失責(zé)任。區(qū)別僅僅是直接侵權(quán)下，法定義務(wù)是停止自己的侵權(quán)行為；間接侵權(quán)下，法定義務(wù)是阻卻他人的侵權(quán)行為。從法院要求被告采取關(guān)鍵詞過濾等措施，防范其服務(wù)繼續(xù)生成與案涉奧特曼作品實質(zhì)性相似的圖片來看，本文認(rèn)為，法院實質(zhì)上是要求被告停止基于用戶指令生成侵權(quán)內(nèi)容的間接侵權(quán)行為。當(dāng)然，間接侵權(quán)行為的成立需以用戶構(gòu)成直接侵權(quán)為前提，而在用戶提示詞生成的場景下，用戶是否構(gòu)成直接侵權(quán)，仍值得商榷。例如用戶輸入指令要求AI生成奧特曼，或用戶輸入奧特曼的圖片，要求AI生成武俠風(fēng)格的奧特曼等場景下，用戶輸入的指令或受版權(quán)保護(hù)的圖片決定了生成內(nèi)容也必然含有受版權(quán)保護(hù)的表達(dá)。此時，如果AI生成內(nèi)容僅處于人機對話的一對一場景，而并未進(jìn)行進(jìn)一步傳播，則用戶構(gòu)成《著作權(quán)法》規(guī)定的“為個人學(xué)習(xí)、研究目的”的合理使用行為，并不構(gòu)成直接侵權(quán)行為，此時也不存在認(rèn)定服務(wù)提供者間接侵權(quán)的前提。當(dāng)然，如果用戶將AI生成內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步的網(wǎng)絡(luò)傳播，則傳播環(huán)節(jié)的侵權(quán)主體是用戶，用戶需為此承擔(dān)責(zé)任。正如北京通州法院審理的北京首例利用AI制圖侵犯著作權(quán)案中，法院認(rèn)定：被告人利用生成式人工智能技術(shù)生成圖片，將他人美術(shù)作品轉(zhuǎn)換為商品拼圖并售賣獲利27萬余元。被告單位、被告人的行為應(yīng)認(rèn)定為侵犯版權(quán)的行為。

據(jù)此，有必要將生成式人工智能基于用戶指令的生成環(huán)節(jié)與用戶獲得生成內(nèi)容后的傳播環(huán)節(jié)進(jìn)行區(qū)分。在生成環(huán)節(jié)注意義務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)上，由于用戶的提示語完全源自用戶的個性化需求，平臺無法事先預(yù)知，所以在此環(huán)節(jié)中用戶的輸入行為類似在搜索引擎上輸入搜索信息。現(xiàn)行法律對搜索鏈接服務(wù)的立法和司法經(jīng)驗中一直以來的觀點，都認(rèn)為對傳輸?shù)淖髌贰⒈硌?、錄音錄像制品或者搜索到的作品、表演、錄音錄像制品是否存在?quán)利上的瑕疵先行作出判斷和篩選是不現(xiàn)實的。

在停止侵權(quán)行為的認(rèn)定上，廣互“奧特曼”案中法院認(rèn)為：被告應(yīng)承擔(dān)停止生成的責(zé)任，即應(yīng)采取技術(shù)性措施來停止生成與案涉奧特曼作品實質(zhì)性相似的圖片，如關(guān)鍵詞過濾等措施進(jìn)行防范，防范程度應(yīng)達(dá)到：用戶正常使用與奧特曼相關(guān)的提示詞，不能生成與案涉奧特曼作品實質(zhì)性相似的圖片。此外，學(xué)界還有觀點認(rèn)為銷毀模型、重新訓(xùn)練、遺忘學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、輸入過濾、輸出過濾都是AI平臺可以采取的停止生成與作品相同或相似內(nèi)容的措施。

然而，從技術(shù)實現(xiàn)層面看，生成式人工智能大模型在完成訓(xùn)練并投入使用后，原則上難以針對某一特定作品對應(yīng)的模型參數(shù)進(jìn)行單獨定位并加以刪除。一方面，現(xiàn)有大模型的參數(shù)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)高度分布式特征，特定訓(xùn)練作品與具體模型參數(shù)之間并不存在清晰、穩(wěn)定的一一對應(yīng)關(guān)系；另一方面，若試圖通過“剔除特定作品后重新訓(xùn)練模型”的方式消除該作品對模型的影響，往往需要以新的語料集對模型進(jìn)行整體再訓(xùn)練，其所需的算力成本、時間成本及工程復(fù)雜度均顯著高于現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)實踐所能承受的范圍，在現(xiàn)實中難以作為常規(guī)合規(guī)路徑加以實施。至于通過遺忘學(xué)習(xí)或強化學(xué)習(xí)等方式對模型行為進(jìn)行調(diào)整，雖然在理論上具有一定可能性，但仍需結(jié)合當(dāng)前技術(shù)成熟度、實施成本及可控效果進(jìn)行審慎評估，尚難被視為生成式人工智能服務(wù)提供者在一般情形下當(dāng)然應(yīng)當(dāng)履行的法定義務(wù)。相對而言，基于輸入或輸出層面的過濾機制在現(xiàn)階段更具現(xiàn)實可行性，但其有效運行依賴于權(quán)利人與平臺之間的協(xié)同配合，同時亦不可忽視過濾機制可能引發(fā)的誤傷合法內(nèi)容或難以窮盡過濾提示詞導(dǎo)致的侵權(quán)內(nèi)容漏放等問題。此外，過濾等技術(shù)措施的執(zhí)行應(yīng)堅持可行性與比例原則，否則可能將注意義務(wù)演變?yōu)槭聦嵣系慕Y(jié)果責(zé)任。在此背景下，對生成式人工智能平臺注意義務(wù)的評價，應(yīng)當(dāng)立足于其是否建立了合理、可操作的侵權(quán)投訴與處理機制，是否切實履行了生成內(nèi)容標(biāo)識義務(wù)，以及是否積極與權(quán)利人協(xié)作在現(xiàn)有技術(shù)能力與經(jīng)濟(jì)條件允許的范圍內(nèi)采取必要的制止措施，不宜對過濾結(jié)果的絕對有效性提出過高要求，以免過度施加責(zé)任對技術(shù)發(fā)展與合法內(nèi)容生成產(chǎn)生不當(dāng)抑制。

（二）提示詞檢索增強生成（RAG）類服務(wù)

AI搜索整合了“檢索”和“生成”兩個步驟，因此基于其生成部分的注意義務(wù)和責(zé)任與前文討論的純提示詞生成類具有共性，此處不再贅述，僅討論AI搜索基于“檢索”后生成行為所可能產(chǎn)生的版權(quán)爭議。

根據(jù)AI搜索結(jié)果展現(xiàn)形態(tài)的不同，可以將其進(jìn)一步分為兩類。一類是基于用戶指令的簡單索引結(jié)果。例如，長沙某法院審理的AI搜索侵權(quán)案中，原告發(fā)現(xiàn)，在某AI搜索引擎輸入“我要看某影視劇”等提示詞后，該AI搜索引擎經(jīng)過“精心篩選”后“優(yōu)先展示”了六條鏈接，其中多數(shù)直接指向盜版資源網(wǎng)站。這一爭議實為搜索排序算法對侵權(quán)內(nèi)容的注意義務(wù)問題。本文認(rèn)為，“精心篩選”后“優(yōu)先展示”的描述并不符合AI搜索的服務(wù)性質(zhì)。AI搜索的搜索結(jié)果之所以呈現(xiàn)出與傳統(tǒng)搜索引擎在展示鏈接條數(shù)和形式上的差異，并非因為AI搜索的服務(wù)提供者進(jìn)行了特別干預(yù)，而是基于其與傳統(tǒng)搜索的服務(wù)目標(biāo)差異。傳統(tǒng)搜索引擎以“信息列表”為導(dǎo)向，其呈現(xiàn)結(jié)果為網(wǎng)頁鏈接的權(quán)重排序，需要用戶在多頁的搜索結(jié)果中再次篩選所需內(nèi)容，并自行整合。AI搜索則以“答案生成”為導(dǎo)向，所以AI搜索的產(chǎn)品邏輯決定了其不可能采取與傳統(tǒng)搜索引擎相同的大量信息列表展現(xiàn)的形式。因此，不能從回答內(nèi)容的外觀上簡單認(rèn)定該結(jié)果是AI搜索“精心篩選”后的“優(yōu)先展示”，從而認(rèn)定AI搜索對侵權(quán)內(nèi)容當(dāng)然地具有更高的注意義務(wù)或?qū)ζ渲械那謾?quán)內(nèi)容具有過錯，而是應(yīng)回到個案的場景和技術(shù)原理中審慎認(rèn)定其注意義務(wù)范圍和過錯程度。

在上海市浦東新區(qū)法院審理的一起涉及AI搜索的案件中，對于原告主張的被告在回答用戶提問中對侵權(quán)網(wǎng)站及超鏈接進(jìn)行了推薦這一主張，法院認(rèn)定：被告提供的是生成式人工智能搜索服務(wù)，被訴侵權(quán)視頻的搜索結(jié)果系基于網(wǎng)絡(luò)用戶在一定時間內(nèi)的搜索、瀏覽等歷史選擇信息和用戶相應(yīng)反饋情況，通過既定的算法規(guī)則分析、推送符合用戶個性化需求的信息，推薦內(nèi)容受用戶歷史操作和選擇情況、可選內(nèi)容源的變化而變化，具有個性化推薦的特點，區(qū)別于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者人工對本案作品進(jìn)行選擇、編輯、修改并統(tǒng)一向所有用戶進(jìn)行推薦的行為，被告不構(gòu)成應(yīng)知。被告已經(jīng)設(shè)置便捷程序接收侵權(quán)通知并及時對侵權(quán)通知作出合理的反應(yīng)，盡到了合理的注意義務(wù)。

另一類AI搜索服務(wù)是基于用戶指令輸出了關(guān)于內(nèi)容來源網(wǎng)站的詳細(xì)總結(jié)摘要，從而引發(fā)構(gòu)成合理使用亦或?qū)嵸|(zhì)性替代侵權(quán)的問題。此類AI搜索融合了自然語言處理、機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)、多模態(tài)搜索等多種技術(shù)，呈現(xiàn)出與傳統(tǒng)搜索顯著區(qū)別的特點：（1）與傳統(tǒng)搜索主要給用戶提供網(wǎng)頁鏈接不同，AI搜索直接給予用戶以回答，回答中相當(dāng)部分內(nèi)容源自來源網(wǎng)站；（2）AI 搜索在回答中，通常會以注釋的方式對源自來源網(wǎng)站的內(nèi)容進(jìn)行來源標(biāo)識，用戶點擊標(biāo)識鏈接后可以直接進(jìn)入內(nèi)容來源網(wǎng)站；（3）AI搜索的回答混合了AI模型獨立生成的內(nèi)容和源自來源網(wǎng)站的內(nèi)容。該法律問題的核心在于合理使用中“適當(dāng)引用”“不影響作品正常使用”“不得不合理地?fù)p害著作權(quán)人的合法利益”的判斷?，F(xiàn)行司法實踐關(guān)于搜索引擎提供縮略圖服務(wù)是否構(gòu)成合理使用的認(rèn)定，對AI搜索對內(nèi)容來源網(wǎng)站是否構(gòu)成合理使用的認(rèn)定具有借鑒意義?？s略圖作為搜索引擎提供的內(nèi)容，與AI搜索場景下服務(wù)提供者向用戶提供內(nèi)容具有相似性。相關(guān)案件中，法院認(rèn)為，一般意義上，搜索引擎服務(wù)提供商提供的縮略圖本身即系指向原圖的鏈接，系對于原圖鏈接的更為直觀的一種展現(xiàn)形式，其作用相當(dāng)于圖片文件的預(yù)覽及目錄，提供縮略圖行為也旨在更好地服務(wù)于搜索引擎的功能發(fā)揮，該網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者不構(gòu)成侵權(quán)。據(jù)此，考慮到隨著用戶提問的不同，AI搜索結(jié)果呈現(xiàn)出實時性、隨機性等特征，以及除特定主題全網(wǎng)僅有少量信源等特殊情形外，大部分AI搜索的呈現(xiàn)結(jié)果相較于海量來源中的某一具體內(nèi)容來源而言，仍大概率滿足“適當(dāng)引用”的比例要求。特別是，考慮到AI幻覺可能性以及信源核實等用戶使用習(xí)慣等，AI搜索場景下用戶通過注釋、索引等進(jìn)入來源網(wǎng)站核查原始來源相關(guān)內(nèi)容的可能性仍然很高，因此，原則上AI搜索仍應(yīng)適用“合理使用”原則。對于小概率可能出現(xiàn)的實質(zhì)性替代內(nèi)容來源網(wǎng)站的情況，鑒于AI搜索的技術(shù)中立性、搜索結(jié)果的隨機性以及服務(wù)提供者難以通過技術(shù)手段事先確定對來源網(wǎng)站的“適當(dāng)引用”比例和標(biāo)準(zhǔn)，有必要參考“避風(fēng)港”制度為AI搜索服務(wù)提供者設(shè)計免責(zé)制度, 由服務(wù)提供者履行設(shè)立投訴機制、潛在風(fēng)險提示、內(nèi)容標(biāo)識義務(wù)。同時，不宜設(shè)定對用戶輸入的提示詞和生成內(nèi)容進(jìn)行過濾的事前審查義務(wù)。原因在于，前者使得服務(wù)提供者面臨在沒有權(quán)利人或有權(quán)機關(guān)提供相關(guān)信息的情況下,如何在海量的詞匯中選擇適當(dāng)詞匯作為過濾關(guān)鍵詞等難題，后者則面臨技術(shù)手段難以區(qū)分何為“適當(dāng)引用”的難題。

（三）“基礎(chǔ)模型+LoRA”調(diào)優(yōu)類服務(wù)

杭州“奧特曼案”“美杜莎”案中的被告是此類平臺的代表。兩案所涉被告平臺在服務(wù)功能層面具有高度相似性，均向用戶提供基礎(chǔ)模型支持、LoRA 模型訓(xùn)練及模型的發(fā)布、分享、下載三項核心服務(wù)，但法院在平臺法律性質(zhì)界定、注意義務(wù)強度認(rèn)定等關(guān)鍵問題上形成了明顯不同的裁判結(jié)論。

在被告平臺性質(zhì)的認(rèn)定上，杭州“奧特曼”案的兩審法院均認(rèn)為被告AI平臺兼具技術(shù)服務(wù)與內(nèi)容供給的雙重屬性，屬于新型網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者，應(yīng)以同質(zhì)行業(yè)理性人的標(biāo)準(zhǔn)，綜合考量生成式人工智能服務(wù)的性質(zhì)、當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展水平、避免損害的替代設(shè)計的可行性與成本、可以采取的必要措施及其效果、侵權(quán)責(zé)任的承擔(dān)對行業(yè)的影響等因素，通過動態(tài)地調(diào)整過錯的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，將平臺注意義務(wù)控制在合理的程度。最終結(jié)合涉案權(quán)利作品奧特曼的知名度和被訴侵權(quán)事實的明顯程度、可能引發(fā)的侵權(quán)后果、AI平臺的營利模式等認(rèn)定被告未盡到合理注意義務(wù)。與之相對，上?！懊蓝派卑钢?，法院則采取了更為審慎的立場，認(rèn)為被告AI平臺的服務(wù)具有中立性、平臺性的特征，被告公司未參與LoRA模型素材的截取，僅提供LoRA模型訓(xùn)練功能，本身并不參與LoRA模型訓(xùn)練生成，被告公司對LoRA模型發(fā)布和圖片發(fā)布亦無事前審查義務(wù)，屬于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者。同時，考慮到涉案的美杜莎相對于奧特曼等具有極高知名度的IP而言，并不具有普遍性和全民性，以及會員服務(wù)和直接購買算力兩種付費服務(wù)與人工智能生成內(nèi)容沒有關(guān)聯(lián)，被告在履行服務(wù)協(xié)議提示、建立投訴舉報機制、通知刪除義務(wù)后已經(jīng)盡到了合理的注意義務(wù)，不構(gòu)成幫助侵權(quán)。

由此可見，盡管兩案中的涉案平臺均提供了基礎(chǔ)模型支持、LoRA 模型訓(xùn)練以及模型的發(fā)布、分享、下載三項服務(wù)，但是兩案判決結(jié)論存在實質(zhì)性差異，其中固然有涉案權(quán)利作品知名度和平臺設(shè)置專區(qū)的事實差異，但仍然折射出法院認(rèn)定此類AI平臺法律性質(zhì)及版權(quán)注意義務(wù)時的分歧。一是在營利模式的認(rèn)定上，杭州法院將付費會員與激勵視為平臺從AI創(chuàng)作中直接獲得經(jīng)濟(jì)利益從而作為認(rèn)定注意義務(wù)較高的考量因素之一，而上海法院則認(rèn)為會員服務(wù)和直接購買算力兩種付費服務(wù)與人工智能生成內(nèi)容沒有關(guān)聯(lián)。二是對于被告平臺在訴訟后采取的侵權(quán)防控措施，包括關(guān)鍵詞屏蔽、下架侵權(quán)模型圖片、更新審核機制等措施，法院評價也存在重大差異。杭州法院認(rèn)為該等措施證明被告有能力卻怠于采取符合侵權(quán)損害發(fā)生時技術(shù)水平的必要措施來預(yù)防侵權(quán)，暗含之意為被告平臺應(yīng)在原告投訴之前就采取此類預(yù)防侵權(quán)措施，而上海法院則綜合考慮作品數(shù)量龐大、過濾可能產(chǎn)生的“誤傷”或“漏放”問題以及平臺主動審查判斷有誤可能會被用戶追責(zé)和索賠等因素，否認(rèn)了被告平臺的過濾義務(wù)。

本文認(rèn)為，根據(jù)《最高人民法院關(guān)于審理侵害信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)民事糾紛案件適用法律若干問題的規(guī)定》第十一條規(guī)定，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者從網(wǎng)絡(luò)用戶提供的作品、表演、錄音錄像制品中直接獲得經(jīng)濟(jì)利益的，其對該網(wǎng)絡(luò)用戶侵害信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)的行為負(fù)有較高的注意義務(wù)，但一般性廣告費、服務(wù)費等不屬于本條規(guī)定的情形。因此，直接獲得經(jīng)濟(jì)利益系指與特定作品存在直接聯(lián)系的經(jīng)濟(jì)利益，即平臺的收入需與特定的侵權(quán)行為存在必然的關(guān)聯(lián)性，不宜將會員付費等一般性的商業(yè)盈利模式認(rèn)定為直接獲得經(jīng)濟(jì)利益，從而賦予平臺更高的注意義務(wù)。此外，在認(rèn)定生成式人工智能平臺的“應(yīng)知”過錯時，應(yīng)審慎克制，除極高知名度的作品之外，更多地應(yīng)通過權(quán)利人通知平臺處置的方式進(jìn)行，這樣不僅可以高效地實現(xiàn)保障權(quán)利人的目的，所耗費的成本也遠(yuǎn)低于平臺主動進(jìn)行審查、過濾的成本。最后，在平臺收到權(quán)利人通知后的必要措施方面，也不宜要求平臺窮盡所有手段將侵權(quán)內(nèi)容全部清除，達(dá)到清除明顯侵權(quán)的效果即可。

四、結(jié)語

當(dāng)前，司法圍繞生成式人工智能平臺的法律性質(zhì)及其注意義務(wù)所作出的差異化裁判，集中反映了既有版權(quán)責(zé)任規(guī)則在新型技術(shù)場景下的適配復(fù)雜性。生成式人工智能在內(nèi)容生成過程中所呈現(xiàn)的技術(shù)特征與運行機制，使其難以被直接納入傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者的責(zé)任范疇之中。因此，在判斷生成式人工智能服務(wù)提供者是否構(gòu)成版權(quán)侵權(quán)時，有必要立足于具體的服務(wù)類型、應(yīng)用場景，采取分類分層的分析方法，分別界定其侵權(quán)責(zé)任邊界，以避免“一刀切”式歸責(zé)。在此基礎(chǔ)上，司法裁判應(yīng)對被動響應(yīng)用戶指令、提供中立技術(shù)支持的服務(wù)平臺保持適度的責(zé)任克制，防止因過度擴(kuò)張注意義務(wù)而對技術(shù)發(fā)展產(chǎn)生不當(dāng)抑制。同時，生成式人工智能服務(wù)提供者仍應(yīng)在其能力范圍內(nèi)履行必要的風(fēng)險防范義務(wù)，包括通過顯著方式提示用戶生成內(nèi)容的屬性及其可能涉及的版權(quán)風(fēng)險，并對生成內(nèi)容進(jìn)行合理標(biāo)識，以降低權(quán)利侵害發(fā)生的可能性。此外，可類推適用“通知—刪除”規(guī)則，推動權(quán)利人與平臺之間形成協(xié)同機制，在尊重技術(shù)發(fā)展規(guī)律的前提下，共同探索版權(quán)保護(hù)與人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新之間的平衡路徑，實現(xiàn)版權(quán)保護(hù)目標(biāo)與技術(shù)進(jìn)步需求的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。

注：原文刊發(fā)于《版權(quán)理論與實務(wù)》2026年第1期。篇幅較長，已略去原文注釋。

本文作者：王潔 中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會知識產(chǎn)權(quán)工作委員會副秘書長