人工智能技術屬于當今社會影響重大的技術變革之一，其發展速度可能遠超一般人的預料，技術層面的進展可謂日新月異。隨著人工智能應用場景越來越多，相應的著作權糾紛也越來越多，從人工智能生成物是否受著作權保護，到人工智能本身是否應承擔著作權責任，代表性和創新性的司法案例越來越多。近日，廣州互聯網法院公布了一起涉及生成式人工智能的著作權生效判決，該判決認為，被告在提供生成式人工智能服務過程中違反了相關行政規章賦予的注意義務，具有主觀過錯，應承擔停止侵害、賠償損失的民事責任。該案判決結果公開后，引發業界關注。
著作權法是傳播技術的產物，每一次技術變革都將引發著作權法的制度改革。利益平衡是著作權法的基本原則，也是著作權法律解釋和適用時應遵循的指導原則，它需要在著作權保護、技術發展和社會公眾三方面取得適度平衡，不可偏廢。對于人工智能引發的著作權糾紛，其法律適用也應符合上述原則。算法、算力和數據是人工智能的技術基礎。人工智能的發展離不開數據投喂，在大模型訓練中，大量著作權材料被作為訓練數據，這是人工智能取得重大進展的重要推力之一，也是不可否定的事實。大模型的順利發展需要大數據的投喂，為避免“垃圾進、垃圾出”的結果，訓練數據足夠多、足夠全是人工智能技術發展的重要保障。因此，人工智能大模型訓練使用著作權作品，符合促進技術發展的要求。
著作權作品材料作為訓練數據，本身不屬于表達性使用，不同于讀者的欣賞，也不同于軟件的使用，它僅作為一項類似于事實的數據而被使用，故訓練數據市場非屬著作權人固有的許可市場，其使用沒有影響著作權人對著作權作品的正常利用。人工智能訓練數據是否構成著作權人的潛在市場，這需要在平衡技術發展、著作權人利益和社會公眾利益的基礎上進行評估?；谌斯ぶ悄艿膽脠鼍霸絹碓綇V泛，日益影響著人們的利益；從利益平衡方面，技術發展和公眾利益需要全面充足的訓練數據，故兩者利益超越了著作權人的利益，其應當構成合理使用?；谏鲜隹紤]，當著作權人起訴人工智能使用著作權作品作為訓練數據侵犯其著作權時，其不應得到支持。
不同于數據訓練的情形，在人工智能輸出結果層面，其生成物是否構成侵犯著作權，則應有不同的結果。人工智能生成物具有作品的外在特征，構成著作權作品的競爭產品。如果人工智能生成物與在先著作權作品構成實質性相似，無論是構成復制還是演繹，它必然侵蝕著作權人的作品市場。構成侵權的人工智能生成物，其責任主體與人工智能生成物的權利歸屬直接相關。如果將人工智能視為創作的工具，且人工智能用戶在生成物的創作中具有獨創性貢獻的，則用戶為該生成物的著作權人。此時，直接侵權人是人工智能的用戶。人工智能作為創作工具，其開發者在符合技術中立原則的情況下，并不承擔直接侵權的責任；大模型的部署者提供的是中介服務，也不承擔直接侵權的責任。
但技術中立原則并非人們所認為的，新技術的發展者對是否導致侵權行為的現象無需負有任何責任，而有可能承擔間接侵權的責任。上述案件的重要意義在于確定了人工智能技術開發者及部署者承擔間接侵權的責任規則。判決書認為，《生成式人工智能服務管理暫行辦法》及《互聯網信息服務深度合成管理規定》規定了生成式人工智能服務提供者應承擔的注意義務，包括：為方便權利人保護著作權，須建立舉報機制；通過服務協議等提示用戶不得侵犯他人知識產權的潛在風險；在生成物的合理位置、區域進行顯著標識等。提供者應積極履行合理的、可負擔的注意義務。被告未履行上述注意義務而存在主觀過錯，應承擔賠償經濟損失責任；還應承擔停止侵害責任，即采取關鍵詞過濾等措施，停止生成相關圖片。
人工智能技術提供者承擔侵犯著作權的間接侵權責任，符合技術中立的原則。因為對技術提供者著作權責任的法律安排應該促進技術提供者與權利人之間的相互合作，它既不能使技術提供者成為權利人監控新技術、發展新市場、充當其權利保護的守門人，但也不能讓其提供的服務或技術成為盜版者的利器，或者使其利潤建立在以侵權為基礎的商業模式上。盡管人工智能開發者和部署者具有不同地位，但兩者均屬于間接侵權責任的承擔者。人工智能生成作品的階段，其技術設計上應采用相應的過濾技術。因此，人工智能開發者、部署者均應履行合規義務，避免承擔間接侵權的責任。
技術帶來的問題，通過技術來解決。美國學者保羅·戈斯汀在其《著作權之道：從谷登堡到數字點播機》一書中回溯了著作權法應對科技變革所帶來的利益重塑，從18世紀的著作權法，到當前互聯網上的著作權問題，再到明天的“數字點播機”。在現階段，大模型就是著作權法上的新型數字點播機，而不是著作權內容的生產者。當然，如果人工智能進入強人工智能時代，則著作權制度將面臨重構。由于人工智能生成物不再具有稀缺性，人工智能生成物或不具有著作權保護的價值，其與在先著作權作品的糾紛，則是需要依托技術來進行處理。
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