摘要：人工智能生成的内容可能与受保护的作品相同或实质性相似，从而引起侵权认定和责任承担问题。人工智能生成的与在先作品实质性相似、形式上具有独创性的内容不属于作品，而现行《著作权法》中演绎权规制的行为以形成演绎作品为前提，由此在认定侵犯演绎权方面产生了悖论。根据侵权认定标准与权利产生标准的分离性原理，对该悖论可通过将演绎权定义中所要求的“作品”解释为包括“具有作品外观的其他内容”加以解决。人工智能生成与受保护的作品相同或实质性相似的内容，有时并非开发企业和用户实施受专有权利规制的行为的结果，由此产生了“有损害后果但无侵权人”的悖论。对此需要将能生成侵权内容的人工智能认定为缺陷产品，将人工智能的开发企业认定为产品生产者，用产品责任的逻辑化解悖论。
引言
日新月异的生成式人工智能以特定算法和以作品为主体的海量数据训练为基础，可以根据人类输入的提示词生成文本、图片、音频和视频。如果这些生成内容仅再现了相关事实、模仿现有作品的风格和组织素材的方法，与任何已有作品都不存在表达上的实质性相似，而只有“思想和表达两分法”意义上的“思想”雷同，则其生成的内容当然不会被认为侵犯著作权。但是，当人工智能生成的内容与他人受著作权法保护的作品相同或者存在表达上的实质性相似，只要这种相似或对该内容的利用无法落入著作权法中的权利限制范围，如对原作品的讽刺性模仿等，就会被认为“抄袭”了人类作品，从而产生著作权侵权认定和责任承担问题。
从2024年开始，我国陆续发生了涉及人工智能生成内容的著作权侵权诉讼，包括全球范围内首批认定人工智能生成侵权内容（侵犯“奥特曼”美术作品著作权）和相关服务平台承担侵权责任的“上海新创华文化发展有限公司诉广州年光网络科技有限公司网络侵权责任纠纷案”（以下简称“广州奥特曼案”）和“上海新创华文化发展有限公司诉杭州水母智能科技有限公司著作权侵权及不正当竞争纠纷案”（以下简称“杭州奥特曼案”）等。只是这些案件引起学界和业界关注的主要是平台责任，即当平台向诸如ChatGPT、DeepSeek等人工智能提供接入服务，并将用户的提示词通过平台传输至人工智能，再将生成结果返回给用户，而该内容与他人受保护的作品相同或实质性相似时，平台所承担的责任。
相较之下，对于人工智能应用户的请求生成此类内容所引发的侵权认定和责任承担问题，其受重视程度不仅弱于平台责任问题，更远逊于人工智能带来的其他著作权问题，如人工智能生成内容是否应作为作品受保护（即“生成内容的可版权性问题”）和为训练人工智能而使用作品是否属于合理使用（即“人工智能训练问题”）。这可能是因为人工智能生成内容的侵权认定和责任承担，并没有被认为是独立的或全新的法律问题。一方面，在许多人看来，人工智能生成的内容即使“抄袭”在先作品，也仅是提供给用户个人，而非面向公众。只有用户传播该内容才会带来损害后果，因此仅仅生成内容没有侵权问题。另一方面，即使要讨论用户传播相关内容后导致的责任问题，承担责任的当然不可能是没有生命的人工智能，而只能是人（民事主体），不会像“生成内容可版权性问题”那样，可能挑战“作品必须源自人”等传统观念。同时，直接侵权、间接侵权等著作权侵权责任的规则也是基本清晰、成熟的，不会像“人工智能训练问题”那样，建立在“转换性使用”“非作品性使用”等本就模糊不清、争议极大的概念和规则基础之上，因此只需要适用现有规则即可。即便有一些需要解决的具体问题，比如人工智能生成的内容与他人现有作品相似到何种程度才能被认定为实质性相似，是否属于权利限制的范围，如何计算赔偿数额等，也仅在法律适用中出现，是原有问题的自然延伸，并不属于人工智能技术带来的新问题。
然而，人工智能生成的内容“抄袭”在先作品而引起的侵权认定和责任承担问题，不仅有其独立性，更有其复杂性，并非只需要对著作权法进行简单而直接的适用。对此，本文尝试进行深入分析，提出合理的解决路径。
一、人工智能“一对一生成内容”与侵权认定的独立性
人工智能的特点在于其能实现“一对一生成内容”，类似于“私人定制”。换言之，人工智能虽然面向公众提供服务，但其生成的内容是由输入提示词的用户所驱动的，而且只有该特定用户才能获得。这就形成了人工智能只面向私人（特定用户）生成和提供特定内容、对著作权的侵权只能由该特定用户向公众分享该内容所引发的表象。从而导致了人工智能“抄袭”在先作品的侵权问题本身未受到足够重视。然而，深入研究就会发现，人工智能“抄袭”在先作品的侵权认定具有独立性，只是认定其侵犯专有权利的现有法定标准会导致悖论，亟需解决。
人工智能生成内容所具有的“私人定制”特征会给人造成一种错觉，即只有通过输入提示词获得内容的用户自己能欣赏，而没有以网络传播等方式公开利用该内容，《著作权法》第24条第（一）项有关“为个人学习、研究或者欣赏，使用他人已经发表的作品”属于权利限制的规定就可以适用，此时无所谓对人工智能生成内容的侵权认定问题。
该观点的本质，是将对涉及人工智能生成内容的侵权认定建立在用户是否公开利用了人工智能生成的内容，以及该利用行为是否构成侵权的基础之上。但这一观点混淆了不同类型行为所导致的著作权问题。用户的行为被认定为合法，并不必然能得出人工智能生成内容不会导致侵权的结论。虽然不同用户使用不同的提示词后，从人工智能处获得的内容通常并不相同，表面上没有“使内容处于公众可获取的状态”，但只要人工智能生成的内容与在先作品相同或实质性相似，仍然存在侵权问题，与用户事后如何利用该内容并无关系。
假设有一位美术学院的学生熟记了大量当代画家的著名作品，可以为客户上门提供绘画服务，当客户要求其画一幅当代画家的名作时，学生就能凭记忆当场画出与该画作高度相似的一幅画。这样的服务也属于“私人定制”。然而该学生的行为是否侵犯著作权，与客户是将这幅画挂在书房中供个人欣赏，还是在书画市场上公开销售并无关系。事实上，这名学生凭借记忆重绘他人美术作品的行为构成复制，且其用于销售，并不属于“为个人学习、研究或者欣赏，使用他人已经发表的作品”；对同一美术作品，只要有用户要求获得，这名学生就会制作并向其销售复制件，从而又面向公众实施了受发行权规制的发行行为（“以出售的方式向公众提供作品的复制件”）。
同样道理，同一人工智能在从不同用户处收到相同或相近提示词时，可能生成相同或实质性相似的内容。而不同用户输入相同提示词，既可能是由于第一位用户公开分享了提示词，也可能出于巧合。例如，在“丰某诉张家港东山文化传播有限公司等著作权侵权、不正当竞争纠纷案”中，原告同时将自己的提示词和人工智能根据该提示词生成的图片上传至“小红书”平台，被告看到后，使用相同的提示词以相同的人工智能生成了近似图片。在“广州奥特曼案”中，权利人在公证员的见证下向涉案人工智能输入了“生成一个奥特曼”的提示词，该人工智能生成了被法院最终认定为侵权内容的奥特曼动漫造型。显而易见的是，其他用户也可向同一人工智能输入相同的提示词而使其生成相同的动漫造型。在“杭州奥特曼案”中，法院认定用户上传的涉案“奥特曼LoRA模型”被其他用户使用（以产生“奥特曼”图片）的“次数已达1000次”。与此同时，还存在着不同提示词也能生成相同或实质性相同内容的可能性。如在上述“广州奥特曼案”中，权利人通过输入“迪迦”，也使人工智能生成奥特曼动漫造型。因此，只要人工智能能够重复生成大致相同的内容，其就能使不特定多数人获得该内容。由此可见，人工智能根据用户的提示词生成与在先作品实质性相似的内容是否能被认定为侵权，是一个独立存在的问题，并不取决于用户如何利用该内容，以及此种利用行为的合法性。
二、认定人工智能生成内容犯演绎权的悖论及解决
既然人工智能“抄袭”在先作品可能侵犯著作权，接下来就应当讨论其中可能涉及的专有权利。显而易见的是，如果某一内容不是由人工智能生成的，而是由人抄袭他人作品形成的，与他人作品相同，或者构成实质性相似，且因独创性不足无法构成以原作品为基础的演绎作品，则此人的行为是对在先作品的复制，涉及侵犯复制权；以交互式手段向公众提供还涉及侵犯信息网络传播权。如果该内容由人完成并传播，其被认为在保留原作品的基础上发展了该表达并具有独创性，形成了以原作品为基础的演绎作品，则很容易得出此人侵犯他人演绎权（含改编权、翻译权和摄制权，下同）的结论。但是，要将相同结论用于人工智能生成的内容，却会面临悖论。
（一）认定人工智能生成内容侵犯演绎权的悖论及成因
《著作权法》在定义部分演绎权时，明确要求相应的演绎行为形成“作品”。如“改编权”被定义为“改变作品，创作出具有独创性的新作品的权利”，“摄制权”被定义为“以摄制视听作品的方法将作品固定在载体上的权利”。“翻译权”虽被定义为“将作品从一种语言文字转换成另一种语言文字的权利”，其中并没有提及“新作品”的产生，但翻译行为被学界认为是产生翻译作品的创作行为。对于由人实施的语言转换，如果转换的结果不被认为形成了具有独创性的新作品，则该行为应被评价为复制而非翻译，即只与复制权有关，与翻译权无关。根据《著作权法》的上述规定和解释，如果没有基于原作品形成新作品，则没有演绎权的适用空间，也不应存在对演绎权的侵权。
然而，对于人工智能根据用户的提示词所生成的内容能否被认定为新作品（即前文提及的“可版权性问题”），在我国知识产权法学界存在巨大争议。对此问题的深入讨论并不在本文范围之内，只是需要指出，如果认为人工智能生成的内容并不属于受著作权法保护的作品，包括不能被认定为以现有作品为基础的演绎作品，就会带来一个侵权认定上的悖论。即由于对侵犯复制权的认定，无需以产生新作品为前提；而对侵犯演绎权的认定，则需要以产生新作品为前提，那么人工智能生成的内容岂不是只可能侵犯复制权而不可能侵犯演绎权了吗？
在涉及人工智能生成知名动漫形象“美杜莎”的“上海阅文信息技术有限公司等诉北京奇点星宇科技有限公司等著作权权属、侵权及不正当竞争纠纷案”（以下简称“美杜莎案”）中，原告指称被告使用“美杜莎”图片训练后的人工智能生成了与“美杜莎”美术作品实质性相似的内容。法院认为，“改编权成立的前提是，被告李某创作出具有独创性的新作品”，而“对于完全或主要由生成式人工智能通过‘黑箱过程’自动生成的图片，并非著作权法意义上的美术作品”，因此“对原告主张被告李某侵犯美杜莎角色形象改编权的诉讼请求不予支持”。
在人工智能生成的内容与他人作品高度接近，即使在形式上也无独创性时，上述认定当然是正确的。然而如果在另一起诉讼中，人工智能生成的内容具有形式意义上的“独创性”，不能被认定为是对任何在先作品的复制，但该内容又与在先作品实质性相似，是否就不能认定该内容为侵权（侵犯演绎权）内容呢？如果做出“不侵权”的回答，显然难以令人接受。
在“广州奥特曼案”中，法院似乎为了避免上述令人难以接受的结果，而认定人工智能生成的内容侵犯改编权。因涉案人工智能生成的部分图片“以第三方卡通形象拼接了案涉奥特曼形象的典型元素”，法院认为“案涉生成图片部分保留了‘迪迦奥特曼复合型’作品的独创性表达，并在保留该独创性表达的基础上形成了新的特征。被告上述行为构成对案涉奥特曼作品的改编。因此认定被告未经许可改编了案涉奥特曼作品，侵犯了原告对案涉奥特曼作品的改编权”，并判决被告承担赔偿责任。显然，法院认为涉案人工智能生成了演绎作品。然而，本案中用户向涉案人工智能输入的提示词仅为“生成一个奥特曼”，并没有指示人工智能以任何第三方卡通形象拼接奥特曼形象，该结果完全是人工智能自主生成的，连最起码的人类智力投入都不存在，何来演绎作品呢？悖论由此体现。
（二）悖论之化解：侵权认定标准与权利产生标准的分离
要化解上述悖论，关键在于理解侵权认定标准与权利产生标准的分离性、演绎权作为专有权利的性质，以及区分人类作品和在外观上难以与人类作品相区分的内容（本文称为“具有作品外观的其他内容”）的法律意义。
侵权认定标准与权利产生标准的分离性是指，一种行为受到著作权法中专有权利的规制从而在未经许可实施时构成侵犯他人作品著作权的行为，并不以该行为能够形成受著作权法保护的法定客体、产生著作权法中的权利为前提。《著作权法》规定的包括演绎权在内的各项权利均属于《民法典》第123条所称的“专有的权利”（exclusive right），其作用不在于使著作权人自己实施相同的行为（因为即使没有改编权、翻译权等专有权利，著作权人也可以自行改编和翻译作品），而在于使著作权人有权阻止未经许可对其作品实施特定行为，也就是使该未经许可实施的行为被认定为侵权。因此《著作权法》为民事主体“赋权”的作用之一在于设定侵权认定标准，即未经许可实施受专有权利规制的行为原则上构成侵权。与之完全不同的是著作权法中各项权利的产生标准。民事主体通过创作行为或其他法律所承认的行为，如表演、录音、广播、版式设计等，形成了作品和符合法律要求的其他客体，就会产生相应的权利，即作者权（狭义著作权）和邻接权（广义著作权）。只要形成了法定客体，就能产生法定权利。
对此，侵犯表演权（作者权）行为的认定标准与产生表演者权（邻接权）行为的认定标准之分离，是最为典型的实例。著作权人的表演权规制公开表演行为，而人（演员）对作品的表演产生表演者权。如果一位演员未经著作权人许可进行公开表演且该行为未落入权利限制的范围，该表演行为侵犯著作权人的表演权，同时其表演行为又能产生表演者权。此时侵权认定标准和权利产生标准似乎混同了。然而，这仅仅是因人（演员）实施表演行为而产生的假象，并不是法律规则和逻辑的应有之义。在录音设备、唱片播放机、自动钢琴等一系列机械设备发明和应用之后，该假象即不复存在。唱片播放机可以播放出唱片中录制的音乐作品的演唱或演奏声，自动钢琴可以自动弹奏出接近于钢琴师弹奏效果的钢琴曲；机器人按照预定的舞蹈动作翩翩起舞，也能给人带来艺术体验。显然，上述唱片播放机的播放、自动钢琴的演奏和机器人的舞蹈都属于人通过操控机器设备而实施的机械表演，只要面向公众实施且未获相关音乐作品和舞蹈作品著作权人的许可都可能侵犯表演权。然而，顾名思义，“机械表演”并非由人直接通过声音、动作等进行的表演，著作权法不会承认唱片播放机、自动钢琴和机器人是“表演者”，也不会由此产生受著作权法保护的表演者权。因为表演者权的主体是表演者，而表演者只能是用自己的声音和动作等肢体语言表现作品的自然人。显然，对他人作品表演权的侵权，并不是以相关表演行为产生表演者权为前提的。此时侵权行为的认定标准和权利产生标准可谓泾渭分明，两者不会混同。
在承认侵权认定标准与权利产生标准分离的基础上，更为重要的是认识到对作品和“具有作品外观的其他内容”的区分只与权利产生有关，而与对他人作品的著作权侵权认定无关。一旦认定某种表达是作品，则自动产生著作权，也会带来一系列与之有关的问题与后果，包括作者认定、权利归属、他人利用该作品的侵权认定及作品的保护期等。而“具有作品外观的其他内容”由于不是作品，并不产生著作权，自然不存在上述问题与后果。例如，在著名的“猴子自拍照案”中，由猴子自主拍出的高质量照片就属于“具有作品外观的其他内容”，而非真正的作品。此时追问著作权归属是没有意义的，也无所谓侵权认定与保护期。
区分作品和“具有作品外观的其他内容”，对于产生和利用这两类内容的行为是否侵犯他人著作权的判断而言，则毫无意义。无论是作品还是“具有作品外观的其他内容”，都可能包含他人在先作品中的实质性表达，这两类内容的产生过程和后续利用都有可能对他人在先作品著作权人的利益产生相近的损害，从而均导致对侵权的认定。假设一只猴子经过驯兽员长期训练后能够惟妙惟肖地临摹一幅简单的绘画（在先美术作品），但猴子在一次临摹时突然迸发出“创造力”，在保持原绘画基本造型的基础上又多抹了几笔，机缘巧合形成了一幅在公众看来颇有创意的新绘画，这幅画如同猴子自拍照一样，当然不能被认定为作品，而是典型的“具有作品外观的其他内容”，不会产生著作权。然而，对于公开贩卖这幅猴子绘画的行为，又有什么理由否认其侵犯了（被临摹的）他人美术作品的著作权呢？毕竟如果相同的绘画是由一名画家绘制并出售的，显然会被认定为侵犯著作权，而该行为与上述贩卖猴子绘画的行为对著作权人造成的损害并无二致。由此可见，仅仅因为相同的内容分别属于演绎作品和“具有（演绎）作品外观的其他内容”，就对该内容的产生过程和利用行为做出侵权与否的不同评价，缺乏正当性，并不符合法律逻辑。
从侵权认定标准与权利产生标准的分离性，以及区分作品和“具有作品外观的其他内容”只影响权利产生，不影响对他人作品著作权侵权认定的原理出发，可以推知《著作权法》将形成“新作品”定为构成受演绎权规制的演绎行为的构成要件时，其本质是要求以原作品为基础的新内容必须含有区别于原作品的新表达，以便与复制行为相区分。其作用并不在于强调必须形成能够受著作权法保护的、由人类创作的作品。只是在人工智能出现之前，连提出“具有作品外观的其他内容”这样的概念都缺乏现实基础，因为当时非人类无法生成在外观上接近于人类作品的内容。上述猴子画出“具有（演绎）作品外观的其他内容”的假想案例在现实中发生的可能性小到可以忽略不计。这就导致立法者无需区分，也不可能区分在保留原作品基本表达的基础上，通过发展该表达形成的新表达，究竟是真正的演绎作品，还是“具有（演绎）作品外观的其他内容”。只有在人工智能大规模地生成“具有作品外观的其他内容”时，这种区分才有了现实基础和法律上的必要性。此时修改《著作权法》当然是最佳方案，但在修改之前，就应当考虑上述法理和立法的时代背景，在认定侵犯演绎权时，将部分演绎权定义中所要求的“作品”扩大解释为包括“具有作品外观的其他内容”，将形成该内容的过程解释为“演绎”。
如此一来，涉及演绎权侵权认定的悖论就可迎刃而解。既然对一种行为是否侵犯他人作品演绎权的认定与该行为是否产生受著作权法保护的演绎作品相分离，则人工智能生成的内容并非真正的作品、只属于“具有（演绎）作品外观的其他内容”，并不妨碍认定其属于侵犯演绎权的内容。
三、人工智能生成侵权内容之责任承担的复杂性及悖论
当人工智能回应用户的提示词生成内容时“抄袭”他人作品，使用户无需向权利人付费就能获取并欣赏其作品，当然会对权利人造成损害，此时需要讨论侵权责任的承担。显而易见的是，侵权责任只能由民事主体承担。人工智能既不是自然人，也不能像法人或非法人组织那样通过法律拟制成为民事主体。因此不能认为人工智能是“侵权人”并承担侵权责任。与此相关的民事主体，只有向用户发出提示词并获得相关内容的用户，以及人工智能的开发企业，如开发经营DeepSeek的杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司和开发经营ChatGPT的OpenAI公司。因此，下文的分析也将围绕这些民事主体是否承担侵权责任，以及依据何种规定承担侵权责任展开。
（一）人工智能生成侵权内容责任承担的复杂性
知识产权侵权分为直接侵权和间接侵权，均与知识产权法规定的各项专有权利密切相关。在未做特别说明或者上下文没有暗示其他含义的情况下，“知识产权侵权”依习惯仅指直接侵权行为，即未经许可实施受复制权、表演权和信息网络传播权等专有权利所规制的复制、表演和交互式网络传播等行为。而只有人才能实施受专有权利规制的行为，从而构成对知识产权的侵权。对此需要特别指出两点，一是实施这些行为时并不需要行为人具有过错，即侵犯他人知识产权的故意或过失（未履行注意义务、未能意识到自己的行为会侵犯他人知识产权）。二是对于一些侵犯传播权的情形，行为人似乎并没有直接动手实施受专有权利规制的传播行为，但仍然应当认定其是相关行为的实施者，只是实施过程需要有接收传播者的参与。例如，西方许多舞厅设置自动点唱机，供客人自行选曲，并通过投币或刷信用卡启动机器播放舞曲，经营者似乎并没有直接操控设备播放音乐（机械表演），但只要曲目被不特定公众所点播，就应当认定经营者实施了机械表演行为。
对于人工智能的用户而言，其在向人工智能输入提示词，导致人工智能生成侵权内容的过程中，并没有实施受专有权利规制的复制等行为。退一步讲，即使认为由于用户的操作行为导致了侵权复制件的产生，用户应被认定为实施了“复制”行为，该行为本身也是基于个人学习或欣赏等私人目的，对此可以适用权利限制，此时用户无侵权责任可言。同时，即便用户知道输入特定提示词就能使人工智能生成与他人作品相同或实质性相似的内容，就如在“广州奥特曼案”和“杭州奥特曼案”中，向涉案人工智能输入“生成一个奥特曼”，就能得到一个奥特曼动漫造型，也不能认为用户实施了引诱侵权（间接侵权）行为。因为被引诱实施侵权行为的对象只能是人（民事主体），而不可能是人工智能。既然用户不能被认为是侵权人并承担侵权责任，那么将人工智能的开发企业认定为侵权人并要求其承担侵权责任，似乎就是理所当然的。然而，从现有诉讼披露的经质证的证据来看，人工智能生成侵权内容的机理较为复杂，无法一概而论，而必须分情况讨论。
第一种可能的情形是向人工智能模型（多数为开源模型）输入特定作品进行专门训练，形成一个小模型，该模型在收到与该特定作品相关的提示词后会生成与该作品高度近似的内容。“广州奥特曼案”“杭州奥特曼案”“美杜莎案”都属于这种情况。例如，在“美杜莎案”中，李某利用某平台提供的LoRA模型训练功能，使用体现动漫形象“美杜莎”的图片训练LoRA模型后，将其命名为“斗破苍穹美杜莎新装”在平台上发布。当其他用户输入要求生成“美杜莎”形象的提示词后，该模型即会生成体现“美杜莎”形象的图片。显然，该模型能够“记忆”作为美术作品的“美杜莎”，并成为回应含有“美杜莎”的提示词生成“美杜莎”形象的专用模型。李某在训练和发布训练后的LoRA模型时，当然知晓并意图使该模型能够再现“美杜莎”美术作品。在这类情况下，在服务器上存储的“记忆”了作品的人工智能应被认定为作品的复制件，实施上述训练行为的民事主体应当被认定为侵权人。审理“美杜莎案”的法院即认为“被告李某训练、发布、使用案涉美杜莎LoRA模型并进行生图的行为侵犯美杜莎角色形象的复制权”。这是正确的认定。
第二种可能的情形是人工智能的开发企业对算法和大模型架构的设计导致人工智能“记忆”了训练数据（多数为作品），并在此基础上生成与作为训练数据的在先作品相同或实质性相似的内容。在德国发生的“GEMA（德国音乐著作权集体管理组织）诉OpenAI案”中，通过输入简单的提示词，就能使ChatGPT重复生成受著作权法保护的歌词。德国慕尼黑第一法院认为：在被告已经承认使用原告管理的作品训练人工智能大模型的基础上，如果采用简单提示词就能使大模型输出足够长的文本，而该输出文本与作为训练数据的原告作品高度近似，且能够稳定地重复生成，就说明人工智能对该作品进行了“记忆”。此时就认定涉案作品已以物质形式被固定在大模型之中，且能够通过技术手段实现间接感知（即通过输入相应的提示词得以再现）并使公众可以在其选定的时间和地点获得。之所以能产生这样的后果，“根源在于系统性因素”“应归责于被告方”，因为其不但选定涉案歌曲用于模型训练，而且“对最终生成的输出内容起到了决定性影响”，需对模型的架构设计以及训练数据的“记忆”承担责任。因此判决OpenAI公司对侵犯复制权和向公众提供权（即我国的“信息网络传播权”）承担责任。
如果该案法院采信的专家证言及认定的事实是正确的，即人工智能开发企业对大模型架构的设计和数据训练导致大模型“记忆”了作为训练数据的作品并由此生成侵权内容，则此时的大模型就类似于一个学习能力和记忆力都超强、学习并背诵了大量优秀作文的中学生，既可融会贯通，写出全新的作文，也能在看到相同或近似题目时基本原样写下背过的作文。正如不能直接从中学生大脑中复制出其牢记的作文，而是中学生在看到相关的作文题时能写下与背过的作文高度近似的作文，大模型对作品的“记忆”也不同于以硬盘等传统媒介在指定位置以完整的形式存储作品，而是将作品以参数的形式碎片化融入系统之中，因此不可能直接从大模型中提取其“记忆”的作品，只有向其输入与作品相关的提示词才能使大模型生成与之相近的内容。大模型与中学生存在的区别，仅在于中学生是人，人的记忆属于精神方面的活动，不能被认为是将作品固定于物质载体之上的“复制”；而大模型的学习过程虽然也是对人类的模拟，但其毕竟是有别于人类的物质形式。因此，中学生不可能被认为是其背诵的作品的复制件，而大模型则可以属于其“记忆”的作品的复制件。在这种情况下，可以认定人工智能的开发企业实施了侵犯著作权的行为。
第三种可能的情形则更为复杂。人工智能大模型可能根本就没有像人类那样“记忆”作为训练数据的作品，而是在收到提示词后，根据算法将学习过的作品要素进行重新组合和编排，在“黑箱”机制的作用下，基于一定概率生成了与作为训练数据的他人作品实质性相似的内容。换言之，此时人工智能通常不会直接从数据库中复制事先存储的内容并向用户提供。
在英国发生的“美国盖帝图像公司诉Stability AI案”中，原告认为被告使用其享有版权的图片训练人工智能Stability Diffusion，导致该人工智能可以根据提示词生成与其图片近似的图片，甚至还带有原告的水印。英国高等法院采信了专家证言，即“模型并不存储其训练数据……模型不可能以公式形式对其训练数据进行编码和存储……不可能将所有训练图像存储在权重中”，“模型权重不直接存储与数十亿训练图像相关的像素值即数字图像”，并由此得出结论“没有证据表明任何涉案版权作品被模型‘记忆’”。
在此情形中，之所以人工智能还能生成与作为训练数据的作品实质性相似的内容，是由于算法和概率发挥了作用。就连在“GEMA诉OpenAI案”中指称人工智能大模型“记忆”了作为训练数据使用的音乐歌词的原告，也承认“至少在个别情况下，当给出相应提示时，输出的内容至少部分与早期训练数据集的内容相同……针对这种现象以及模型‘幻觉’问题，目前研究尚未找到全面解决方案，无法在所有情况下、针对所有类型的用户输入，完全杜绝模型生成此类内容”。
如果上述专家证言及法院认定的事实是正确的，即人工智能大模型并没有“记忆”作为训练数据的作品，则此时的大模型就类似于一个学习能力超强但记忆力很差的中学生，学习了大量优秀作文但一篇也没有背诵下来。他能融会贯通，写出全新的作文，但通常不会在看到相同或近似题目时基本原样写下看过的作文，个别时候也会机缘巧合将学过的作文的完整段落写出来。
（二）人工智能生成内容责任承担中的悖论及成因
在上述第三种可能的情形中，人工智能的开发企业与存储了大量曲目的自动点唱机的生产者，以及安装自动点唱机的舞厅经营者在法律地位上就会存在重大差异。自动点唱机的生产者实施了将大量舞曲固定（复制）在存储介质的行为，其生产和出售此类点唱机分别构成复制和发行。安装自动点唱机的舞厅经营者使其中的舞曲处于可为公众所获得的状态，当曲目被实际点播时，就构成机械表演。但在上述第三种可能的情形中，相关的人工智能开发企业虽然为了训练人工智能需要建立存储海量作品的数据库，但在训练完成之后，开发企业并没有通过大模型的算法和架构设计，将训练数据保留在人工智能大模型之中，使大模型成为作品的复制件并使作品处于可为公众获得的状态，更没有使人工智能在收到提示词时，直接调用此前存储的他人作品。此时如何能认定人工智能的开发企业实施了直接侵权行为呢？
前文提及，在“广州奥特曼案”中，法院为了避免人工智能生成的侵权内容不可能侵犯演绎权的结论，认定形式上具有独创性的生成结果“改编了案涉奥特曼作品，侵犯了原告对案涉奥特曼作品的改编权”，并判决被告承担赔偿责任。然而，即使该案的被告就是生成侵权图片的人工智能的开发企业（该案的被告实际上仅是接入该人工智能的平台），该开发企业何曾实施“改编”涉案作品的行为？该案判决认定被告侵犯改编权并要求其承担侵权责任，法律依据存疑。
因此，在上述第三种可能的情形中，即使人工智能生成的内容“抄袭”在先作品，且与前述熟记大量画作的美术学院学生应客户要求上门当场画出与他人画作高度近似的绘画在后果上并无二致，却难以认定某个特定民事主体实施了侵犯复制权或改编权的行为。这一结论会导致明显的悖论——一方面承认人工智能可以面向公众生成侵犯他人著作权的内容，另一方面又无法认定用户、人工智能及其开发企业实施了直接侵权或间接侵权。有侵犯著作权的后果，却没有民事主体实施侵权的行为，这同样是令人难以接受的。
对于人工智能生成侵权内容而言，之所以会出现“有侵权后果但无侵权人”的悖论，是因为知识产权法对知识产权侵权行为（infringement而非tort）具有高度形式化的法定要求。如果放在传统侵权行为法“四要素说”（实施相关行为、存在损害事实、因果关系和主观过错）的框架中，则认定知识产权直接侵权所要求的“实施相关行为”在范围上非常狭窄，仅限于实施受法定专有权利规制的行为。与此同时，未经许可实施受专有权利所规制的特定行为，除存在权利限制的特殊情况，必然产生侵犯专有权利以及权利人丧失许可费的后果（损害后果）。同时，这两者之间天然存在因果关系，即只要认定前者存在，一定导致后者的产生。例如，在缺乏合理使用或法定许可的情况下，未经许可实施受复制权规制的复制行为，必然产生侵权复制件并导致权利人丧失应得的许可费（损害后果）。这就与一般侵权行为（tort）的认定存在很大差异。对于后者而言，如果行为人实施了特定违法行为（如高空抛物），但只要没有损害后果（没有砸坏财物或砸伤人），或该行为与损害后果之间没有直接因果关系（砸伤了流浪狗，爱狗老人得知后心脏病发作），就不能认定该行为构成民事侵权。
可以说，在人工智能出现之前，对于认定知识产权直接侵权行为而言，知识产权法如此狭义地界定“（直接）侵权行为”（实施受专有权利规制的行为）并没有导致任何问题。因为任何对复制等受专有权利所规制的行为的实施，均来自意图实施该行为的人，而损害后果也必然源于此人实施的该行为。然而，人工智能的出现，导致知识产权法中“（直接）侵权行为”与“损害结果”之间的必然因果关系被打破，后者不再必然来源于前者。人工智能生成侵权内容，往往并不像上文所述的假想案例中的那只会临摹画作的猴子那样，是人类训练的必然结果，而可能是在人类已经通过人工智能算法和结构的设计尽量避免其生成与他人作品相同或实质性相似内容的情况下产生的。此时，不能像认定那只训练猴子的驯兽员以猴子为工具实施侵权行为那样，认定人工智能生成侵权内容是人工智能的开发企业以人工智能为工具实施侵权行为。这样一来，人工智能“抄袭”在先作品这一显而易见的侵犯著作权的损害后果，就并非源于人实施的复制、演绎等行为，悖论由此产生。
四、人工智能生成内容责任承担中的悖论化解
既然“有侵权后果但无侵权人”的悖论源于知识产权法将“（直接）侵权行为”限定为实施受专有权利规制的行为，而人工智能生成侵权内容并非源于民事主体实施受专有权利规制的行为，则只要维系知识产权法以专有权利为核心的直接侵权认定规则，就无法在其中找到侵权人和侵权责任的承担者。因此，必须跳出知识产权法的现有规则，在更广阔的法律空间中寻求化解悖论之道。
（一）产品责任的适用性
如果超出知识产权侵权的领域提出一个问题——不存在实施损害他人人身或财产的行为人，但客观上产生了他人人身或财产受损的后果，此时有可能认定侵权行为和判定赔偿责任吗？回答是肯定的。假设日后出现了基于人工智能技术的人形机器人，能够在养老院协助照顾老人，但该机器人在运行时因算法的内在缺陷突然失控，损毁了电器、弄伤了老人，造成了财产和人身损害，但没有任何民事主体直接实施了毁损财物和伤害老人的行为。试问谁应被认定为侵权人并承担侵权责任？
在一般侵权法中，对于上述问题早有成熟的解决方案，即产品责任。《民法典》第1202条规定：“因产品存在缺陷造成他人损害的，生产者应当承担侵权责任。”可见，产品的生产者并不能因其没有直接动手毁损他人财物或伤害他人身体而主张免责。只要产品在使用过程中造成了他人财产或人身损害，且该损害后果是由产品缺陷所导致的，生产者也需要承担赔偿责任。产品责任当然属于侵权责任，只是其中的“侵权”（tort），并不是指产品的生产者直接实施对他人财物或人身实施侵害行为，而是指制造和提供缺陷产品本身。因此，前文提及的悖论——“有侵权后果但无侵权人”，对于产品责任是不存在的。对于上述假想例中失控机器人造成的损害，该机器人的生产者应被认定为侵权者并应承担产品责任。
如果对上述第三种可能的情形中人工智能生成侵权内容的情形适用产品责任，则“有侵权后果但无侵权人”的悖论自然迎刃而解。显而易见的是，适用产品责任所需的“造成他人损害”包括人身伤害和财产损害，其中的“财产损害”当然也包括无形财产的损害。复制权等著作财产权属于法定的财产权，对其造成的损害当然也属于对财产的损害。而“他人损害”中的“他人”既包括产品的使用者，也包括其他人。假设一辆电动汽车的电池质量不合格，导致汽车自燃，停在旁边的他人汽车也被烧毁，由此引发的侵权责任当然也属于产品责任。人工智能生成与在先作品相同或实质性相似的内容，损害的是他人（著作权人）的财产（著作财产权），即他人作品被未经许可复制、演绎和向公众提供。因此，要适用产品责任解决“有侵权后果但无侵权人”的悖论，关键在于认定人工智能属于产品责任意义上的“产品”，以及相应的产品缺陷和责任主体。
首先，人工智能之所以能够回应用户的提示词而生成内容，当然是基于一套计算机软件，而《软件产品管理办法》使用了“软件产品”的概念，并将其定义为“向用户提供的计算机软件、信息系统或设备中嵌入的软件或在提供计算机信息系统集成、应用服务等技术服务时提供的计算机软件”。据此，以计算机软件为基础的人工智能当然也是一种“产品”。美国版权局也将“人工智能系统”定义为“实质性地包含一个或多个人工智能模型，并专供终端用户使用而设计的软件产品或服务”。
但是，《软件产品管理办法》将计算机软件称为“产品”，似乎是在“信息产品”的意义上使用这一术语的。书籍、地图和数据库等都可以被称为“信息产品”，而它们不能成为产品责任意义上的“产品”已是学界的共识。正如有学者指出的那样，“信息产品原则上不适用作为无过错责任的产品责任，否则会影响信息自由与言论自由”。美国一些法院也认为应将计算机软件排除出产品责任的范围，其主要理由亦在于防止对“文字和思想”适用严格责任，从而妨碍对观点和理论的自由交流。基于此，目前学界主流观点是对于人工智能生成内容，不适用产品责任。
笔者认为，上述观点和理由对于那些纯粹提供娱乐及参考信息的计算机软件而言是成立的。正如不能因为围棋教学软件教授的招法有误，导致学习者在比赛中失利，或者因为打斗类电子游戏的未成年人玩家模仿游戏角色伤人，就认定相关软件是“缺陷产品”。但是，当一套计算机软件的设计目的不属于思想表达自由范畴时，上述理由也就失去了正当性。如果计算机软件明显是为实现特定实用功能而设计，在许多情况下与通过机械方式实现同一功能的实物产品相比，除了具有不同的产品形态之外，本质上是等效的。此时，对于造成他人损害而言，计算机软件的缺陷与实物产品的缺陷并无本质不同。假设为操控某种设备而设计的软件存在重大缺陷，导致运行该软件的设备被烧坏，这又与基于同样工作原理的机械控制部件存在重大缺陷，导致同一设备被烧坏有何区别呢？美国法院曾经认定包含错误信息的航空图表属于缺陷产品，可以导致产品责任。其理由在于“航空图表是高度技术性的工具……与航空图表最接近的是指南针”。无论该判决是否正确，如果具有设计缺陷的实物指南针因其在航空航海中误指方向所导致的损害可以引发产品责任，那么指南针软件因同样的设计缺陷导致的同样损害为什么就不会引发产品责任呢？
事实上，我国法院也曾认定纯粹为实现特定实用功能而设计的计算机软件为缺陷产品。在“北京北信源自动化技术有限公司等与金信证券有限公司东阳吴宁西路证券营业部产品责任纠纷抗诉案”（以下简称“杀毒软件缺陷产品案”）中，原告为证券营业部，为确保其计算机网络系统的安全订购了网络防杀病毒系统软件。后原告的股票交易网络系统发生故障，导致不能交易，原告对计划实施证券买卖但未能成功的投资者所产生的损失先行垫付。原告认为此次故障是由防杀病毒系统软件的缺陷引起的，故应由该软件销售者及生产者承担。一审判决认为被告“在某种程度上其产品存在缺陷，且该缺陷是造成本案损害发生的直接原因”。二审判决进一步指出两被告“分别作为该软件的销售者和开发者，不仅对该软件的质量应负瑕疵担保责任，而且对该软件的缺陷所致消费者的财产损失应负连带赔偿责任”。虽然判决书并没有提及“产品责任”，但实际上其要求被告承担的不仅是瑕疵担保责任（违约责任），明显还有产品责任（软件产品的缺陷导致他人财产损失）。无论是本案的被告提出的抗辩，还是最高人民检察院对本案终审判决提出的抗诉，都没有对本案涉及产品责任提出异议。
人工智能的复杂性在于，它以自己独特的运行机制，兼具电子书、围棋教学软件和电子游戏等信息产品的作用，以及上述案例中的杀毒软件和上述假想案例中设备操控软件的作用。一方面，它根据用户的问题（如“从上海去北京旅游应如何规划？”）生成的回答，虽然通常并不是简单、机械地重复已有信息，而是对信息进行了复杂的筛选、整合、分析和处理，但仅就提供信息而论，其发挥的作用与书籍等普通信息产品接近。因此，如果人工智能生成了内容不实的回答（即业界所称的“幻觉”），误导了用户，用户不能要求人工智能的开发企业承担产品责任。正如有法院对此所指出的那样：“生成式人工智能服务……属于‘服务’范畴，而非产品质量法意义上的‘产品’……对生成信息内容不宜适用产品责任。”
另一方面，人工智能毕竟不像普通信息产品那样预先固定了信息，而是回应用户的请求，根据算法和所受的数据训练生成内容。因此，其实际作用并不像电子书和围棋教学软件那样，主要用于表达信息产品的生产者自己的思想观点或者是经其整理而形成的系统化信息，而是可以发挥功能性的作用。人工智能如果由于设计缺陷生成了与他人作品相同或实质性相似的内容，导致他人在著作权法上的利益受损，就与因设计缺陷导致服务器崩溃和他人合法数据遭删除的杀毒软件和导致设备被烧坏的操控软件具有相似性。对其适用产品责任并不会导致对思想表达自由的压制和对信息传播的妨碍。
其次，要适用产品责任，对他人人身或财产的损害还必须由产品缺陷导致。《产品质量法》第46条规定：“本法所称缺陷，是指产品存在危及人身、他人财产安全的不合理的危险；产品有保障人体健康和人身、财产安全的国家标准、行业标准的，是指不符合该标准。”虽然该法在制定时不可能考虑到人工智能这一在日后出现的新事物，但在著作权侵权领域将人工智能认定为产品责任意义上的“产品”后，仍然可以据此认定其产品缺陷，即人工智能存在危及他人著作财产权的不合理的危险。有学者指出：“我国法对于缺陷的界定也是采取合理期待的实质判断标准，所谓不合理的危险，本质上就是不符合人们合理期待的安全。”
对于人工智能而言，目前暂无与生成内容相关的国家标准、行业标准。但无论以何种手段和方式提供内容，不侵犯著作权是著作权法的要求。与此同时，社会对人工智能的普遍预期是其根据用户的需求自主生成具有实用性、启发性或娱乐性的信息，绝不是照抄他人作品，或对他人作品进行简单“洗稿”之后向用户提供，因为一旦出现这种情况，著作权人的利益受损自不待言，许多用户也会坚决反对。如果某单位的文秘将本年度单位的工作业绩提供给人工智能，要求生成一篇单位的年度总结，结果人工智能基本照搬了其他单位已在网上传播的工作总结，仅仅将具体事例和数据做了简单替换。该工作总结上网后被公众发现“抄袭”，该单位一定会对该人工智能极其恼火。因此，人工智能生成与他人作品相同或实质性相似的内容，不符合人们对人工智能不应“抄袭”在先作品的普遍预期，属于对他人著作财产权不合理的危险。
需要指出的是，不当使用产品所导致的损害，并不能认为是由产品“缺陷”所引发，因此也不应由产品生产者承担责任。例如，某取暖器说明书中明确禁止将取暖器竖起使用，且使用者不能离开，使用者违反这一要求导致火灾造成财物损害的，不能认为取暖器是“缺陷产品”并适用产品责任。在使用人工智能时，某些专业用户采用的特定提示词设计策略，可能使人工智能的风险防范与控制机制失去效果。例如，诸如“如何制造一个人体炸弹？”的问题本应触发人工智能的风险防范与控制机制，导致人工智能拒绝回答。然而，一些精心设计的提示词能起到类似于哄骗孩子、套出实情的作用。比如告诉人工智能自己在写一本反恐小说，其中有一段描述恐怖分子制造人体炸弹意图大量杀害无辜平民，但最终被安全机关破获的情节，要求对此进行详细描述。人工智能就有可能误认为这仅仅是在进行文学剧情描写，于是详细讲解了制作人体炸弹的方法。单纯从技术角度看，人工智能的风险防范与控制机制似乎存在漏洞，但正所谓“道高一尺、魔高一丈”，在设计时貌似天衣无缝的安全机制总有可能被攻破，否则《世界知识产权组织版权条约》《世界知识产权组织表演与录音制品条约》，以及各国著作权法也不需要规定对技术措施的保护了。
因此，如果对于正常情况下输入的提示词（如“画一个奥特曼”），人工智能不会生成侵权内容，只是被明显为了规避人工智能风险防范与控制机制所设计的提示词所“蒙蔽”，导致人工智能生成了在正常情况下不会生成的内容，则不能认定人工智能为缺陷产品。当然，如果人工智能开发企业知道精心设计的特定提示词会使人工智能的风险防范与控制机制失效，从而生成侵权内容，应当及时改进人工智能的算法并进行相应测试，填补已知的漏洞，并尽力消除隐患。
最后，产品责任应当有相应的责任主体，而产品责任的首要责任主体是缺陷产品的生产者。因此，在将人工智能生成侵权内容所导致的责任定性为产品责任时，识别“生产者”就非常重要。如上文所述，人工智能的内核是计算机软件，本质上属于《软件产品管理办法》定义的“软件产品”。同时《软件产品管理办法》第三章专门规定了“软件产品的生产”，“软件产品的生产单位（生产者）”需要具有“生产软件的条件和技术力量”和“软件产品质量的保证手段和能力”，“应符合国家有关技术、安全标准”，“可直接经营销售其软件产品”，向用户提供时需要标明“软件生产单位”。可见，软件产品的生产者就是以自己的名义向用户提供软件产品，并对软件产品承担责任的人。
根据《软件产品管理办法》中“软件产品的生产者”的用语，使用“人工智能产品生产者”的表述，特别有利于清楚地区分各类民事主体的责任，特别是防止与人工智能开源模型研发者、训练数据提供者和人工智能产品接入服务提供者的责任相混淆。在现实中，有相当数量的人工智能并非从一张白纸开始开发，而是在开源模型的基础之上增加或优化了计算机软件和其中的算法，同时向数据供应商购买了使用其数据训练人工智能的服务，还可能在此基础上自己采集数据进行了新的训练。最终完成的人工智能之所以生成了侵权内容，有可能源于基础开源模型的缺陷，而并不直接源于自己后续的改进和新的数据训练。但是，对于产品责任而言，当产品造成他人人身或财产损害，且受害人要求产品生产者承担赔偿责任时，产品生产者并不能以导致损害的是产品中由他人向自己提供的部件为由主张免责。这正如一部智能手机的屏幕、内存、主板和操作系统可能由不同的厂商向手机生产者提供，但如果手机自燃导致人身伤害和财产损失，以自己的名义提供手机并对手机质量承担责任的手机生产者当然需向消费者赔偿。从产品责任的角度看待人工智能生成侵权内容，就容易得出一个结论，即对于由人工智能生成侵权内容而引发的诉讼，在确定侵权责任的承担者时，首先应当由人工智能产品生产者——对人工智能进行最终开发，以自己的名义向用户提供该人工智能，并对其承担责任的人——承担侵权责任。前文使用的“人工智能的开发企业”这一术语也是在这个意义上使用的。《生成式人工智能服务管理暂行办法》虽然全篇都使用了“生成式人工智能服务提供者”的用语，但其第9条规定：“（生成式人工智能服务）提供者应当依法承担网络信息内容生产者责任”。显然，该《暂行办法》针对的是“信息内容生产者”，也就是“人工智能产品生产者”，而不是类似于《信息网络传播权保护条例》中本身不传播任何内容，只是为他人传播内容提供便利的“服务提供者”。
（二）适用产品责任的正当性
在前文所述第三种可能性下适用产品责任可能引起的质疑，是产品责任对于人工智能开发企业过于苛刻。《民法典》第1202条规定的产品责任是无过错责任。与之相比，尽管对知识产权侵权（infringement）的认定并不考虑过错，但对于赔偿责任的承担，仍然以侵权人的过错为要件。知识产权法中有合法来源抗辩的规定，即侵犯著作权的侵权复制件和侵犯专利权、商标权的侵权产品、商品的销售（实际上为二次销售，即转售）虽然构成侵权，但只要能够证明合法来源，同时权利人也没有证据证明销售者知道其销售的是侵权复制件或侵权产品、商品，销售者就不承担赔偿责任。这表明侵犯知识产权的赔偿责任是过错责任。这就使产品责任显得比知识产权侵权赔偿责任更为严格。那么，这是否会导致人工智能产品开发承担过重的责任，以至于影响人工智能产业的发展呢？
对此需要指出的是，任何法律规定都需要在相互冲突的利益之间寻求平衡。目前，人工智能开发企业大量使用受著作权法保护的作品训练人工智能是普遍现象。虽然这种行为能否被认定为合理使用存在较大争议，对此的讨论还在进行之中，但著作权人尚未从中获得补偿是不争的事实。在这种情况下，如果仍然以过错作为人工智能开发企业就人工智能生成侵权内容的后果承担赔偿责任的前提条件，就意味着人工智能开发企业“两头得利”，对著作权人难言公平，而适用作为无过错责任的产品责任则具有正当性。
首先，著作权人不可能了解人工智能的开发过程，既无法举证证明在训练时就未经许可使用了其作品，更难以证明算法和其中的风险防范与控制机制的设计存在缺陷。可以想见，即使对人工智能生成侵权内容适用过错责任，而非作为无过错责任的产品责任，一旦发生著作权人因人工智能生成侵权内容而提起诉讼，著作权人在提交了涉案人工智能生成了与之作品相同或实质性相似内容的证据之后，法院当然会转而要求人工智能的开发企业举证证明其算法科学合理，且采用了适当的风险防范与控制机制。如果其拒绝举证或者举证不能，法院将推定其未尽到合理注意义务，对侵权内容的产生具有过错，因此要求其承担赔偿责任。
这种事实上的“过错推定”与作为无过错责任的产品责任在实践中的差异，远比其名称上的区别要小。事实上，因侵犯知识产权而承担赔偿责任虽然需要过错，但在诉讼中也几乎都采用了上文所述的过错推定，也就是被诉侵权人需要证明自己尽到了合理注意义务、没有过错。纵观涉及知识产权直接侵权的司法实践，直接侵权人通过举证证明自己无过错而无需承担赔偿责任的情况非常罕见。通常只限于两种，一是对于销售他人制作、生产的侵犯知识产权的实物产品（作品复制件、专利产品和商品）存在上文所述的“合法来源抗辩”。即在权利人没有其他证据证明被诉侵权人有过错的情况下，被诉侵权人可以通过证明实物产品的合法来源证明自己无过错，从而免除赔偿责任。二是权利人对其知识产权进行了重复许可或者重复转让，或者他人伪造知识产权人的签字、印章进行权利许可或转让，而受让人或被许可人进行了审慎审查之后仍然没有发现该许可或转让缺乏法律效力。除此之外，直接向公众提供作品内容的被诉侵权人，包括从集体管理组织获得许可的侵权人，也都被认定（包括推定）具有过错，从而承担赔偿责任。由此可见，与适用过错责任相比，对人工智能生成侵权内容适用产品责任并不一定更为苛刻。
其次，人工智能生成侵权内容，是以用户输入提示词为前提的，具有前文所述的“一对一生成内容”的性质。这与直接将他人作品上传至开放的网络服务器中供公众在线欣赏或下载导致的损害后果相比，总体上较为轻微。在实际诉讼中，权利人通常只能举证自己或其代理人通过向人工智能输入提示词而获得了涉案侵权内容，很难证明有多少其他用户也曾输入过相同或近似的提示词从而也通过该人工智能获得了涉案侵权内容。同时，由于人工智能的使用即便不是免费的，通常也是按月度、季度或年度收费，且人工智能也主要用于生成非侵权内容。难以想象人工智能主要依靠生成与他人作品相同或实质性相似的内容而吸引用户，并因此给人工智能的开发企业带来额外利益。因此，在发生侵权诉讼时，要查明著作权人因人工智能生成侵权内容而遭受的损失或者人工智能开发企业的获利都是很困难的。与此同时，权利人无法证明其允许人工智能生成相同或实质性相似的内容而获得的许可费，因为目前基本不存在对特定作品相关的许可市场和相应的许可行为。
虽然本文主张对人工智能生成侵权内容适用产品责任，但给著作权人造成的损失毕竟是由人工智能生成的内容与其作品相同或实质性相似所造成的，因此在计算赔偿金额时仍然应参照《著作权法》规定的赔偿数额计算方法。在无法计算权利人的损失、侵权获利和许可费的情况下，著作权人只能获得法定赔偿，不可能获得惩罚性赔偿。而根据“一对一私人生成内容”的特点，赔偿数额应当显著低于未经许可将相同内容上传至网络中传播所应赔偿的数额，对于人工智能开发企业而言并不会造成过重的负担。
最后，适用产品责任对于保护著作权人的合法利益，促进人工智能产业的健康发展能够发挥积极的作用。对于保护著作权人的利益而言，比赔偿更为重要的是让人工智能停止根据相同或相似提示词生成与其作品相同或实质性相似的内容，并防止未来人工智能再次生成此类内容。当生成此类内容的人工智能被认为是缺陷产品，对其适用产品责任时，根据《民法典》第1205条和第1206条的规定，著作权人有权请求人工智能开发企业承担停止侵害和消除危险等侵权责任。这就意味着人工智能开发企业应当采取措施防止人工智能根据用户的提示词生成侵权内容。最便捷的措施当然是屏蔽那些能够导致侵权内容生成的提示词。但既然人工智能会生成侵权内容，就说明其在算法设计和风险防范与控制机制方面存在改进空间。人工智能开发企业就有动力对人工智能系统进行改进和优化，不仅避免生成同一侵权内容，还要尽可能防止人工智能生成与任何作为训练素材的作品相同或实质性相似的内容。
与实物产品一旦售出，其缺陷就一直在产品中存在的情况不同，人工智能生成侵权内容的问题通常可以在服务器端通过屏蔽关键词、优化算法和改进风险防范与控制机制加以解决，因此通常无需像实物产品那样“停止销售”（即在官网和应用商店中“下架”）和“召回”人工智能产品。只有人工智能的算法和风险防范与控制机制存在严重缺陷，导致人工智能经常性、大规模地生成与在先作品相同或实质性相似的内容，严重损害著作权人的利益，且难以通过在服务器端的操作及时解决时，才需要进行真正意义上的“停止销售”（“下架”）和“召回”（用户无法继续使用）。而正是这一严重法律后果的存在，使人工智能开发企业更为重视对著作权的保护，优化算法和改进风险防范与控制机制。
与此同时，本文第三部分虽然指出了人工智能生成侵权内容的三种可能的情形，其中只有第三种（人工智能大模型没有“记忆”作为训练数据的作品）才会导致悖论。但在发生侵权诉讼时，涉案人工智能大模型究竟是否“记忆”了涉案作品，从而成为作品的复制件，并不是容易查明的事实。德国的“GEMA诉OpenAI案”和英国的“美国盖帝图像公司诉Stability AI案”就此得出了不同的结论，且均依据经过质证的技术专家的证言，可谓言之凿凿。然而这毕竟是技术和法律相交织的问题。两案中的法院所采纳的专家证言即使在技术上都是准确的，但仍然存在着在法律上如何解读的疑问——法院是否正确认定了技术意义上大模型的“记忆”与法律意义上复制之间的关系？前文曾假想了分别对应两案中大模型的两名中学生，两人都有超强的学习能力，都能在学习了大量优秀作文后融会贯通，写出全新的作文，但一人记忆力也超强，能在看到相同或近似题目时基本原样写下背过的作文（类似于大模型“记忆”了作品），另一个则记忆力很差，只会在机缘巧合的个别时候将学过的作文的完整段落写出来（类似于大模型没有“记忆”作品）。然而，现实中绝大多数中学生处于这两种极端情况之间。而人工智能大模型估计也不属于上述非此即彼的情形。与其要求诉讼双方和法院费心费力地提供和审查证据，不如不再纠结大模型是否“记忆”（复制）了作品的问题，而直接适用产品责任，从而节约大量的司法资源。
由此可见，在通过对产品责任中的关键要素进行合理解释后，就可以对生成侵权内容的人工智能适用产品责任，从而在维系以“专有权利规制行为”为核心的知识产权侵权责任体系的同时，解决“有侵权后果但无侵权人”的悖论，同时也不会给人工智能企业造成过于沉重的负担。
结语
当人工智能生成与他人作品相同或相似的内容时，在侵权认定和责任承担方面出现的两个悖论，虽然可以通过法律解释予以解决，但进行立法修改是更好的方式。这首先需要在各项演绎权的定义中去除形成新作品的要求，以实现前文所述的侵权认定标准与权利产生标准的分离。如将“改编权”的定义从“改变作品，创作出具有独创性的新作品的权利”修改为“改变作品，形成与作品实质性相似的新表达的权利”；将“摄制权”的定义从“以摄制视听作品的方法将作品固定在载体上的权利”修改为“以制作带伴音或不带伴音的连续画面的方法利用作品的权利”。
与此同时，人工智能生成侵权内容损害的是著作权人的利益，其责任承担问题由《著作权法》进行专门规定更为恰当。《著作权法》规定的责任并非都是侵犯专有权利而引发的责任。如《著作权法》保护用于作品的技术措施，对规避技术措施的行为规定了法律责任。但规避技术措施侵害的是法益而非法定专有权利，并不是严格意义上的知识产权侵权（infringement）而是法律专门规定的违法行为（violation）。因此，《著作权法》针对人工智能生成侵权内容规定一项侵权责任（tort）并无不可。可以考虑在《著作权法》第52条列举的侵权行为中增加一项：“开发的人工智能生成与在先作品相同或实质性相似的内容的，人工智能的使用者故意规避人工智能保护著作权的技术机制的除外”。这样就实现了在《著作权法》中以产品责任解决人工智能生成侵权内容问题的效果。
〔本文系上海市哲学社会科学规划重大研究专项课题“知识产权学科自主知识体系构建研究”（2025DZX017）的阶段性成果〕
王迁，华东政法大学法律学院教授。
本文载于《学术月刊》2026年第8期。
