生成式人工智能繪畫侵權的樣態分析與規制路徑

聶洪濤，馬可可

網絡、大數據、人工智能等新技術與產業結合迅速發展，已經突破原有產業的固有視野，打開了一個多元性、創造性新格局，開啟了生成式人工智能繪畫發展的多元化、創造性新時代。生成式人工智能技術在當今社會中的重要性無可爭議，并且與現代人的生活緊密連接融合。它不僅可以大大提高生產力，而且豐富了藝術領域的應用場景，從以往的文字、音樂藝術擴展至繪畫藝術。在過去的幾年里，生成式人工智能技術可以從現有圖像中生成新的包含原始圖像元素、色調和風格的藝術作品，這些作品看起來就像是一個真正的藝術家創作的。2022年8月，美國科羅拉多州藝術博覽會中奪得比賽金獎的作品《太空歌劇院》，即為生成式人工智能繪畫程序創作的內容。雖然行業內產生很多不同意見，但不可否認的是，生成式人工智能繪畫的迅猛發展已逐步滲透進社會生活的方方面面。它的運用已經從商業到藝術領域都有了顯著的成績，但也引發了有關生成式人工智能繪畫的侵權和版權的爭議，生成式人工智能繪畫侵權的法律保護將成為今后很長一段時間的聚焦點。筆者在分析生成式人工智能繪畫侵權樣態的基礎上，深入把握生成式人工智能繪畫侵權法律規制的困境和原因，提出一條可實現的路徑，以利于我國生成式人工智能繪畫的版權立法和司法實踐。

一、生成式人工智能繪畫的演進理路

2022年被稱為中國生成式人工智能繪畫元年，國內眾多的平臺都相繼推出生成式人工智能繪畫的小程序，用戶只需要輸入不同的詞語、藝術家的風格、色彩的搭配等關鍵詞，幾秒即可生成符合主題的生成式人工智能畫作。在此期間，用戶可以充分發揮自己的想象力，只要有任何一個關鍵詞變動，都會產生全新的生成式人工智能畫作。人工智能本身就是人類智慧的結果，因而，人工智能的最新范式生成式人工智能當然也是人類智慧的結果。從這個意義上說，生成式人工智能本身就是人類智慧的體現。［1］現在生成式人工智能繪畫要向人類引以為傲的藝術領域宣戰，這是機器向自由意志發起的又一次攻擊。在技術哲學中將技術看作是一種實踐，是一種系統，是一種媒介，是一種催化劑，它包括組織、程序和象征。技術影響社會群體之間的關系，它成為一種做事的方式或精神狀態。［2］為了應對這一波技術浪潮，一些人期待著藝術上的一場富有成效的革命，同時也感到自己面臨著前所未有的“智能機器危機”。然而，生成式人工智能繪畫是如何一步步發展壯大的，需要從整個歷史維度整體考察分析。

（一）萌芽階段

20世紀60年代，隨著技術的發展，計算機進入了世界。70年代，一位名叫哈羅德·科恩的藝術家開始用計算機程序作畫。這個計算機程序被稱為“AARON”，并在機械臂的形狀上繪制相應的繪畫。在接下來的幾十年里，哈羅德對AARON程序不斷探索。80年代，AARON計劃不僅從平面物體開始繪制，還從3D物體也開始進行繪制。90年代，AARON程序又增加對顏色的把控，即可以使用多種顏色進行繪畫創作。不過AARON程序的繪畫僅僅基于哈羅德本人對繪畫藝術的思考，并沒有其他繪畫大師、風格的體現，因此，AARON程序只是通過哈羅德的指令創作出其個人的繪畫作品。在此期間，生成式人工智能畫作雛形初現。

（二）形成階段

2012年，在生成式人工智能繪畫研究領域進行了劃時代的探索，深度學習模型正式出臺。谷歌的兩名員工使用1.6萬個CPU訓練了當時世界上最大的深度學習網絡，引導電腦畫貓臉圖片。在3天的訓練中，YouTube上傳的1000萬個貓咪的面部圖像和16000個CPU，終于生成了非常模糊的貓臉模式。在開創性的貓臉生成模型之后，許多生成式人工智能科學家開始涉足這個新的具有挑戰性的領域。2014年，生成式人工智能學術界開始了GAN（Generic Adversial Network）模型。之后GAN模型成為眾多生成式人工智能繪畫模型的基本框架，生成器可以生成圖片，判別器可以判斷圖片的質量，它的出現大大促進了生成式人工智能繪畫的發展。

（三）發展階段

隨著GAN模型的不斷發展，研究者們也開始嘗試將多種深度學習模型應用于生成式人工智能繪圖指南。而這一過程中，主要的互聯網企業也成為了研發的重要力量。2017年7月，Facebook與美國羅格斯學院和查爾斯頓學院美術史系聯合推出了一種新的模式“創造性對抗網絡（CAN，Creative Adversarial Networks）”，這一模式在當時引起了廣泛的關注。［3］CAN模式試圖輸出一些獨特的藝術作品，而不是模仿現有的藝術作品。但是，這個時代的生成式人工智能繪畫只不過局限于一部分抽象表現。在藝術水平上，與人類大師們的水平相比還有很長的路要走。到2021年初，Open AI團隊開源了更新的學習模式片段（CLIP，Contrastive Language－Image PreTraining），它是用于圖像分類的最高級的人工智能，訓練生成式人工智能的自然語言理解能力和計算機視覺分析能力。簡單地說，在文本輸入的提示下，可以創建訓練生成式人工智能的“文本—圖像”匹配模型。2022年，生成式人工智能繪畫迎來了持續的突破，擴散模型（Diffusion）可以是更好的圖像生成模塊。第一個已知的生成式人工智能繪畫產品 “Disco Diffusion” 是第一個基于CLIP＋Diffusion模型的實用生成式人工智能繪畫產品。基于這一最新生成式人工智能繪畫技術的突破，2022年7月發布了最強大的生成式人工智能繪畫模型“Stable Explosion”，生成式人工智能繪畫取得了革命性和劃時代的進步。

二、生成式人工智能繪畫與傳統繪畫的不同之處

（一）創作主體的不同

傳統繪畫由人類畫家通過自己想象力和創造力創作，是畫家強烈的主體意識的展示，那些被稱為藝術品的畫作更是需要人類畫家成年累月的學習、積累經驗，創作出自己的繪畫作品。生成式人工智能繪畫與傳統畫作最大的區別在于，生成式人工智能并不會繪畫，只是通過技術程序將素材庫中的圖片，按照用戶輸入的關鍵詞，匹配相關素材而生成作品。符號性知識表達的人工智能技術的本質仍然是一系列復雜的算法，尚且不具備自我思考的能力。［4］因此，從性質上看，現階段人工智能的工具性大于其主體性，即人工智能更應該被視為創作的工具，而非創作主體。［5］

（二）生產形態的不同

傳統繪畫仍然是最能體現出畫家的情感、思想和創作精神的藝術形式，它需要畫家自身的創作能力和技巧，是一種更加人性化的藝術形式。生成式人工智能繪畫是新媒體語境下的藝術形式，僅僅是模仿，并沒有創作能力。生成式人工智能繪畫是一種“生成”的技術，通過參考、拼接大量人類作品，訓練學習某些“模式”，然后生成相同的模式，這也導致生成式人工智能無法正確控制最終結果。目前已經出現“小貓變女孩”“樹木變房屋”等令人感到滑稽可笑的生成圖片。生成式人工智能繪畫模型處理會存在一些隨機性，一方面出現各類“翻車”事件，另一方面可能會產生新的創意，產生意想不到的全新效果。

（三）意義表達的不同

獨創性是藝術的生命，個性是藝術的靈魂。當然，法律原創性的標準和藝術領域的原創性標準是不同的，它不需要作品具有實質性的原創性、藝術美和新穎性。［6］作為繪畫領域的工具，生成式人工智能可以增進公眾對繪畫藝術的理解，擴大藝術的個人認知能力，節省藝術家所需的努力。但減少藝術意義是不可避免的。因為繪畫的意蘊一定來源于生活，也只能來源于生活。［7］人類對藝術的理解，對世界的感悟和認知，是一個動態的變化過程，而計算機這個“身體”是靜態的。［8］傳統繪畫體現的是人類畫家個人獨特的藝術個性和氣質，每位畫家不同的創作風格，對于自己主觀世界不同的審美體驗、情感表達以自創的形式“物化”到個人作品中去，從而獲得獨一無二的藝術作品。傳統繪畫反映著畫家的思想、天賦和創造性思維，也蘊含著畫家的人格品質和精神向往。生成式人工智能繪畫是程序生成的結果，只能在畫作中仿制人類畫家的風格和形態，但是對于作品中蘊含的獨屬于人類的、鮮活的個性和情感的表達無能為力。

（四）創作成本的不同

生成式人工智能繪畫只需要在素材庫中將全世界大師的作品錄入，用戶根據自己的需求輸入指定關鍵詞，即可生成成百上千的同一畫風模型的作品。不需要長時間的訓練和積累，幾秒鐘即可產出作品。伴隨人工智能能力的拓展，生成式人工智能會逐漸增加現在尚未具備的智能，而人類的比較優勢會隨之減少。［9］傳統繪畫用畫技來描繪想象，速度慢、產量低，受限于技能水平，需要花費更多的時間和精力來創作。

三、生成式人工智能繪畫侵權的樣態分析

生成式人工智能繪畫作為新興的業態，為人工智能產業注入了強大的活力。生成式人工智能繪畫也為藝術市場帶來更多便捷、低成本的藝術交易方式。［10］同時，生成式人工智能的出現催生了新的文化繁榮，卻也讓已有的文化表達方式似乎陷入危機，［11］并且侵權行為和造假泛濫等問題也成為阻礙生成式人工智能繪畫產業可持續健康發展的主要障礙。雖然政府和平臺已開始關注生成式人工智能繪畫侵權的相關問題，但生成式人工智能繪畫的侵權手段和方法變得更加多樣、復雜和隱蔽。從侵害的手段和策略角度可以將生成式人工智能繪畫侵權的樣態分為以下四種：

（一）擅自使用型

隨著生成式人工智能技術的進步，抄襲問題也隨之出現。由于大量數據集中包括了別人的版權作品，人工智能在深度學習過程中可能會侵犯這些藝術作品的知識產權，人工智能對這些藝術作品的利用可能構成侵權行為。畫師圈中，部分畫師會將自己喜歡的圖片上傳到公共平臺，而新手畫家們為了擴大自己在畫師圈的知名度，會將上傳的圖片非常細致地標出角色名稱、發型、發色甚至服飾等細節。這就使平臺無形中成為了天然的生成式人工智能素材訓練庫，只要通過對圖像和文本的開發訓練，甚至節省了創建手動標記的成本，畫師便在不知不覺中促進了生成式人工智能繪畫的發展壯大。但是，當涉及到使用畫師作品作為生成式人工智能繪畫訓練材料時，大多數平臺都沒有得到原作者的同意，未給予畫師相應的權利尊重和收益分配，這已經構成了侵權。

（二）隱蔽篡改型

生成式人工智能技術的不斷成熟，使得生成式人工智能繪畫侵權也有了更多不同情形。生成式人工智能繪畫爆火的同時，很多互聯網平臺為了優先抓住這股熱潮，炮制出多種多樣的隱蔽侵權方式。“洗稿”這類隱蔽侵權方式成為生成式人工智能畫作的主要手段。生成式人工智能繪畫的“洗稿”與傳統的繪畫侵權行為，如直接剽竊、抄襲有所不同，它是將具有畫師個性的多張作品進行融合、模仿和拼接。生成式人工智能在提取和檢索作品特征和融合繪畫風格時，不可避免地會復制和改編大量畫師的作品，使其具有畫師的獨特風格。這種“洗稿”行為并非直接的剽竊和抄襲，但確實是對原作品的復制和改編行為，在侵權方式上具有極強的隱蔽性，侵權行為性質的認定上也具有一定的復雜性。

（三）售賣牟利型

隨著生成式人工智能技術的發展，近年來，侵權的情況不斷增加。快速增長的生成式人工智能畫作社會需求帶來了巨大的商業利益。不論是互聯網巨頭還是人工智能公司，都在努力在這片充滿機遇的領域里發展壯大。百度率先提出生成式人工智能藝術與創作輔助平臺文心一格，而盜夢師、6Pen、TIAMAT等國內外初創平臺也在社交媒介上受到了廣泛關注。“作品” 的價值在于有效利用，在此維度上，生成式人工智能具備極高的市場價值與產業價值，由何種主體享有生成內容的著作權，包含著巨大的財產利益考量。［12］生成式人工智能繪畫和它所在的人工智能領域的價值是巨大的。據量子位智庫估計，2030年生成式人工智能市場規模將超過萬億元。［13］在經濟利益的驅動下，很多平臺不擇手段，越來越多的藝術作品被模仿、剽竊、抄襲。生成式人工智能深度學習構成合理使用應當以合法獲取作品為前提，對作品的營利性使用并不構成合理使用。［14］從2017年開始，越來越多的藝術家使用生成式人工智能畫作冒充他人作品，他們使用生成式人工智能技術仿制其他藝術家作品，并以自己的名義在網上出售，受害者則無法得到任何報酬。購物平臺上有很多銷售生成式人工智能圖片的帖子，如“支持自定義、真人動漫、30元/個、最快10分鐘、最慢一天繪制”“生成式人工智能繪畫、表演插圖、私人定制”等；一些商戶銷售“生成式人工智能圖片關鍵字”和“帶有參數的描述文字”，也有商戶以9.9元－199元的價格銷售生成式人工智能繪畫課程。

（四）侵犯隱私型

此外，生成式人工智能技術也可能被用于侵犯原創藝術家的隱私權。如一些AI技術可以把一張照片轉換成一個逼真的3D模型，進而被用于侵權。經過研究對比，擴散模型從訓練樣本中“抄襲”的能力是GAN模型的2倍，且生成效果越好的擴散模型，記住訓練樣本的能力越強。2023年1月底，蓋蒂圖片社因Stability AI侵犯版權向倫敦的一家高等法院提起訴訟。根據蓋蒂圖片社的說法，“數百萬非法加工圖像”有可能被Stability AI迅速復制并用于旗下的Stable Difussion。Stable Difussion中相當一部分的訓練數據是開源的，通過對水印分析和調查的結果表明，包括蓋蒂在內的許多攝影師在不知不覺中為融合訓練提供了大量素材，但二者從未對接。盡管許多擁有人工智能的公司認為這些行為受到法律保護，如美國的合理使用原則，但大多數版權持有人不同意該聲明，并將其視為侵犯其權益。雖然Stability AI表示將修改《用戶協議》中“數據庫不得加入或退出”的規定，允許版權所有者擁有從后續發布的Stable Diffusion 3.0的訓練數據資源圖庫中刪除他們圖片的權利，但目前部分人仍有保留意見。盡管法律專家之間存在分歧，但他們一致認為法院有必要對于版權保護問題進行判斷。蓋蒂圖片社的負責人克雷格·彼得斯表示，公司將在英國起訴Stability AI既不是在乎侵權造成的損失，也不打算停止對于生成式人工智能藝術工具的開發，而是通過法院指定新的法律規范來應對現狀。因此，需要對生成式人工智能技術的濫用作出有效的防范。

四、生成式人工智能繪畫侵權的法律規制檢討

（一）立法保護機制不健全

生成式人工智能技術可以大大提高生產力，但它也可能給社會帶來某些不利的影響。隨著越來越多的藝術作品被抄襲、篡改，更多的人開始關注生成式人工智能畫作的版權保護問題。國際社會的著作權法律制度針對生成式人工智能技術創作的版權保護，沒有統一的規定。

一方面，國際社會的著作權法律保護制度尚未統一規定生成式人工智能技術的概念。國際社會著作權法律制度的有效性需要各國的認可并加以轉化適用，而每個國家的法律規定可能會有所不同。另一方面，由于國家之間的法律差異，使得國際社會的著作權法律制度無法提供足夠有效的著作權保護。如根據美國版權法，作者是在規定范圍內創作了某一類作品的，并且還專門在其登記手冊上注明，作品須由個人創作。但是南非等國家卻逐漸接受人工智能作為知識產權人的想法。在部分國家，當地法律的解釋為生成式人工智能創作受到知識產權保護創造了新的機會，而在其他國家則受到相應的限制。因此，對于跨國的侵權行為，國際社會的著作權法律制度無法有效保護生成式人工智能技術創作的作品。

“思想與表達二分法”作為版權法的基本原則，對于判定生成式人工智能繪畫能否構成侵權有著重要的指導意義。客觀事物的概念定義、美術中筆觸的基本順序的總結以及對美術的歷史背景和文化價值的情感計算，都處于美術作品的“思想”范疇，不歸作者私人所有。《中國人民共和國著作權法》（以下簡稱《著作權法》）鼓勵對繪畫創作規律進行量化分析，以便讓更多人學習和掌握這門藝術，從而創造出更多富有審美價值的作品，促進文化發展，這在具有強大的數據處理能力的人工智能技術發展之前是不可能實現的。

我國對于生成式人工智能的定義是指基于算法、模型、規則生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內容的技術。2023年6月公布的《國務院2023年度立法工作計劃》中，《人工智能法草案》已經預備提請全國人大常委會審議。9月7日，十四屆全國人大常委會立法規劃的工作部署中明確提到，要“推進科技創新和人工智能健康發展”。同月，發布了《人工智能示范法1.1（專家建議稿）》，我國在促進生成式人工智能產業發展和風險規制方面，形成了中國式立法探索，但還需要與時俱進予以不斷發展和完善。

（二）平臺規制動力有限

國內平臺生成式人工智能繪畫程序正處于發展的最初階段，為了吸引更多的用戶注冊使用，會盡可能簡化注冊和使用的流程、步驟。一些平臺不會對侵權等方面的內容過多重視，而是采取聽之任之的放縱態度，并且許多自媒體個體對版權的理解相對較淺，有時只停留在發明、創作或專業論文的層面上，尤其是忽略了日常復制或粘貼圖片侵犯他人版權的可能性。非規范性的轉載他人圖片的低風險和高收益，更加導致自媒體為了平臺經濟利益的放任自流，甚至是鋌而走險，沒有自覺禁止相應的侵權行為，平臺也缺乏有意識地限制在線侵權的原生動力。我們既不能單純地轉到“薄弱的版權認知”上，也不能利用“社會責任”這一道德綁架自媒體平臺。為了應對平臺企業自律監管的自然不足，“通知—刪除”監管的適用和有限的注意義務應該成為加強平臺責任的基本模式。［15］為了確保平臺企業的責任和義務得到合理的規范，應當建立科學有效的監督管理機制。

（三）取證程序復雜

法律并不保護抽象的畫作風格，而是保護作品呈現出的具體元素，因此，不能直接將他人畫作中的元素直接復制。但是，生成式人工智能畫作如果進行高度的概括與抽象，使之認不出具體參考了他人的哪一幅畫作，便很難界定侵權行為是否構成。雖然原作者可能從生成式人工智能畫作中看到自己作品的“影子”，但是很難進行相應的維權。通過對神經網絡算法的多功能性進行分析，我們可以提取出不同類型作品的特征，并將這些特征與新作品的可能性、信息技術框架和機器學習方法相結合，從而使其合乎法律規定。生成式人工智能繪畫中其他作品的挪用并不容易檢測，因為使用這些作品在社交網絡上發布照片和圖像已經成為一種越來越普遍和流行的方式。對侵權作品的權益維護方面，維權方必須提供可靠的證據。為了確保訴訟過程的公正性，在提起訴訟之前，必須對案件事實進行全面審查并制作客觀完整的公證書。第三方公證機構應詳細說明侵權行為的細節，包括侵權方的身份、手段、過程、時間、地點等。這些內容使得證據的收集和證據鏈的組織變得復雜。在大多數情況下，因當事人缺乏法律意識，加大了維權的難度，使得維權變得更加困難。

（四）侵權后果評估困難

被模仿的畫家們用現行法律仍然很難維護自己的權利。根據《著作權法》，侵權判斷主要基于“實質性相似＋接觸”的原則。必須證明侵權者的作品與被侵權者的作品有著相似的特征，以便證明其侵權行為的存在。生成式人工智能工具可以將未經許可的作品用作學習材料，但這些學習數據庫是非公開的。即使被侵權的作品和生成式人工智能圖片構成了相當大的相似性，被侵權者也很難證明生成式人工智能在該工具上有接觸自己作品的行為。為了保護版權所有人的合法利益，生成式人工智能在圖像中引用他人版權作品時應該盡量減少對版權所有人的影響，并且在引用的時候要注意引用的數量和質量之間的平衡，以確保引用的內容不會損害版權所有人的利益。此項要求不僅限于新完成作品的引用比例，而且明確作品中最具有創造性、最具有表現力的部分不得提交。

五、生成式人工智能繪畫侵權規制的優化策略

生成式人工智能繪畫的權利保護是一項涉及法律、科學和技術等問題的系統工程。僅靠技術很難達到預期的結果。但是在生成式人工智能的創作中，生成式人工智能本身、生成式人工智能設計師、開發者、管理者以及實際的用戶在作品的創作過程中扮演著重要的角色。［16］為了改進和管理這些系統，需要各方齊心協力形成長期、有效的系統管理。鑒于生成式人工智能畫作有可能對原創藝術家造成不良影響，相關部門應采取以下措施進行防范。改變以往各自管理的思維方式，著力整合主體、機制、創新等多層次資源，發揮執法機構、程序開發者和提供服務者、用戶等主體聯動協同優勢，確保保護和促進生成式人工智能繪畫的合法利益，推動生成式人工智能繪畫領域治理思路和機制的綜合升級，促進生成式人工智能繪畫保護和價值傳播的雙重提升。

（一）完善生成式人工智能繪畫版權保護制度體系

生成式人工智能繪畫版權保護是一項系統性的工程，在此需要更進一步地發展和完備相關的法律法規。首先，從根本上保證生成式人工智能繪畫健康有序穩定發展的前提是構建全方位、多層次的立法響應機制，政府部門要提出并制定明確的法律法規。隨著新時代人工智能產業的發展，安全和信息化建設事業的相關規定也在不斷完善。國家互聯網信息辦公室于2023年1月正式實施了《互聯網信息服務深度合成管理規定》（以下簡稱《規定》），旨在加強互聯網信息服務深度合成管理，維護國家、社會和公民的合法權益。國家網信辦聯合國家發展改革委、教育部、科技部、工業和信息化部、公安部、廣電總局出臺了《生成式人工智能服務管理辦法》（以下簡稱《辦法》）于2023年8月15日正式施行，目的在于促進生成式人工智能技術健康發展和規范應用。而對于生成式人工智能繪畫在《辦法》中明確規定“提供者應當按照《規定》對生成的圖片進行標識”。為了保護生成式人工智能繪畫版權，應當不斷修訂和完善相關的法律制度，以確保生成式人工智能畫作侵權行為得到有效的懲戒，從而保護相應權利人的合法權益。法律專業人士和科研人員應該密切關注生成式人工智能繪畫的發展動態并進行深入研究，及時跟進，共同打造一個穩定、健康、發展的生成式人工智能繪畫環境。

隨著生成式人工智能產業的快速發展，各地應根據自身的特點和需求，有效地運用地方立法權。如上海市于2022年10月1日早已發布了《上海市推進人工智能發展管理條例》，以加快地方立法的進程，為我國生成式人工智能法律制度中有關繪畫侵權方面的規定提供了有益的經驗和參考。［17］2023年7月6日，世界人工智能大會發布了《AIGC賦能城市治理應用白皮書》，由此表明生成式人工智能對城市發展和城市治理的重要性。同一大會期間，上海又發布了《徐匯區關于支持生成式人工智能發展的若干措施》，加快生成式人工智能產業快速發展，提升生成式人工智能經濟價值。此外，需要不斷完善版權執法協作的長效機制。鑒于人工智能產業的特殊性，生成式人工智能繪畫版權執法必須持續不斷地進行，執法部門應當與公安機關、網絡服務商等機構建立長期的合作關系，以防范、調查和服務三個方面為重點，堅持多部門有效聯動，形成強大的工作合力，提升侵權執法的效率。建立有效的知識產權糾紛訴前調解機制，以確保生成式人工智能繪畫領域的知識產權法律糾紛能夠及時快速解決。保障基礎性版權信息的公共服務供給，結合地區資源及優勢，對網絡服務提供者開展關于生成式人工智能繪畫知識產權法律的公益培訓、教育或信息咨詢等服務。

（二）構建生成式人工智能繪畫侵權保護責任體系

生成式人工智能繪畫侵權的規制主體多樣，每個主體因性質、角色差異，規制行為的方式也各不相同。生成式人工智能繪畫侵權法律保護存在的問題也在發生變化。為了有效規范和約束生成式人工智能繪畫的侵權行為，各地區（包括個人互聯網用戶）的部門和單位應該充分發揮職能和責任，建立一個協同治理的生成式人工智能繪畫侵權規制體系。知識產權執法部門應該起到主導作用。生成式人工智能繪畫服務開發者和提供者應該進行有序競爭，使生成式人工智能繪畫保護服務融入正常的經營中。互聯網用戶也應該充分利用自己的群體優勢，進行監督，以確保生成式人工智能繪畫的侵權保護工作得到有效實施。建立生成式人工智能繪畫侵權保護的外部監管和內部調控機制之間的有效銜接。

第一，加強知識產權執法部門作為主要監管機構的地位。各級知識產權執法部門要創新思維模式和方法，加強網絡媒體在線侵權打擊力度，構建新時代在線生成式人工智能繪畫侵權保護的“生態系統”。應及時開展調查，收集有關生成式人工智能繪畫侵權行為的線索并加以糾正，以確保網絡安全。利用“知識產權宣傳周”進一步強化媒體、出版、文化執法等部門的職責，加強版權保護工作。地方行政主管部門應積極推動版權普及，盡快出臺有關促進知識產權普及的規定，定期開展多樣化的宣傳活動，［18］向公眾告知生成式人工智能繪畫侵權危害及相應的法律后果，以減少生成式人工智能繪畫侵權行為的產生。

第二，強化生成式人工智能繪畫服務開發者和提供者的責任義務。生成式人工智能繪畫開發者通常是生成式人工智能繪畫的最大受益者。盡管人工智能是基于開源框架或平臺開發的，版權保護受到嚴格限制，但開發者仍然可以利用它來獲取客戶、應用程序和數據資源，并且不斷推動行業結構和技術標準的變革。這種新技術和藝術創造力的出現，提升了開發者的學術聲譽和社會價值。［19］因此，生成式人工智能繪畫開發者應當在保護自身利益的同時，承擔起版權侵權的責任風險。由于人工智能具有自主決策和行動的特性，一旦出現超出開發者預期范圍的版權侵權，不僅需要立即采取行動，而且還必須及時采取措施修復人工智能算法中的漏洞，以確保版權的有效保護。網絡服務提供者不僅是利益的共享者，而且必須是平臺的管理員，應當進一步加強監督，履行主體責任和法律義務。網絡服務供應商應該重點改進“四項”機制，包括侵權處理、版權投訴、通知刪除和上傳審核。“避風港”和“通知—清除”規定的責任應當由互聯網服務商承擔，而不是在侵權發生時免除其責任。［20］一味地利用規則以免受法律制裁，這本身就在濫用規則。因此，知識產權管理部門應該要求互聯網公司明確“立即刪除”的限制時間，特別是“避風港”規定的適用范圍，以防止濫用。［21］可以通過完善技術規則來管理培訓傳播模型，以減少冗余數據和過度培訓的情況。此外，還可以采用數據提取或其他審計技術評估培訓模型的隱私風險，以確保其安全性和可靠性，以致生成式人工智能生成的圖片不會免費為用戶提供涉及隱私的部分。

第三，加強用戶作為龐大監督主體的作用。關鍵是要用好大多數用戶的監督權，加強對生成式人工智能繪畫侵權領域的舉報監督和及時反饋。目前大部分用戶已經接受音樂、小說、視頻等作品的付費模式，這反映出人們對版權的認識不斷提高。但面對生成式人工智能繪畫侵權現象，大多數用戶習慣于“針刺”不在自己身上，導致用戶的協同監督功能沒有充分發揮。用戶如果使用生成式人工智能繪畫軟件，必須事先確認用戶協議，并確保用戶有權在特定領域使用生成式人工智能繪畫作品。［22］人工智能的審美品味、輸入數據和操作說明對它們生成的圖像的表達有著重要的影響，因此，用戶應該尊重生成式人工智能技術，不能濫用它們來美化圖像，而是要尊重它們的創造性，以保護其版權。通過提取和重建大量視覺藝術作品的原始特征，人們可以更好地理解、模仿和改變他們的審美觀念，而不是以創新為借口阻礙真正的藝術發展。

當用戶準備將生成式人工智能繪畫作品應用于大型工業產品或公開發布和傳播時，更應當最大限度排除侵權風險。用戶不被允許在人工智能繪畫中使用模仿藝術家的虛假簽名，也不允許做類似的虛假廣告。如果人工智能基于抽象概念獨立創作的圖像與其他受版權保護的作品基本相似，則用戶應承擔某些義務，以證明其獨立創作的事實。此外，在生成式人工智能繪畫系統的自動升級方面，用戶應當與開發者保持網絡連接，以及時填補可能導致版權侵權的算法漏洞。

（三）提升生成式人工智能繪畫侵權保護的多維路徑

只有通過充分認識政府、行業、企業、平臺和用戶在網絡版權管理和服務中的重要作用，加強各方安全意識和責任感，不斷探索創新發展，才能更好地把握新機遇，更好地應對新時代的挑戰。［23］需要政府采取措施來改變生成式人工智能繪畫版權管理模式，以促進其可持續發展。著力簡化程序，加快網絡媒體應對生成式人工智能繪畫侵權的響應速度，節約相關人員的時間，提高調查和處罰的效率等。通過技術創新、探索和推進數據取證模型，盡可能降低取證成本。為了營造一個崇尚獨創、推動技術創新、激勵創造的良性環境，政府部門應該將知識產權放在更重要的位置，并通過引導輿論來提高公眾對版權的認識。為了最大限度地保護生成式人工智能繪畫版權，應該積極地動員各界力量，政府部門、行業社團、專有媒體平臺、互聯網用戶以及其他一些主體都應該參與進來，通過協調、調解、仲裁、執法、訴訟等方式，探索建立一種新的多元主體協同參與的生成式人工智能繪畫侵權保護治理模式。為了保護生成式人工智能繪畫的權益，應該在行業層面革新法律保護體系。支持各省市建立生成式人工智能繪畫侵權保護聯盟或協會，通過制定行業標準、遵守自律公約、提供業務指導和專業培訓來推動這一進程。同時，也應該充分利用行業社團的作用，推動政府部門、高校、行業團體和網絡媒體平臺之間的深度合作，努力提高生成式人工智能繪畫領域的權利保護意識。生成式人工智能繪畫的開發者、用戶、銷售者應當及時向公眾宣布繪畫作品是由生成式人工智能應用生成的，且圖片含有明顯標識。在經濟上，這是為了防止惡意使用生成式人工智能來損害知名藝術家的聲譽，防止破壞文化和藝術市場的合法競爭秩序，防止違法者獲得非法利益。在文化上，這是為了保護藝術家的創作成果，以及防止人類智力創作與科技生成的成果混淆。同時，應該加強信用機制建設并制定“黑名單”制度，以增強社會公眾的知識產權保護意識。此外，應積極推進與國際組織的合作，建立跨國的應對機制，限制生成式人工智能技術的侵權行為，并開展有關生成式人工智能繪畫的專業訓練，提高公眾的審美水平，推動生成式人工智能繪畫產業的健康發展和文化藝術的繁榮。

結 語

毫無疑問，中國目前的人工智能法律體系正處于不斷探索的階段，相關制度的出臺使法律體系架構日趨完善、科學。生成式人工智能繪畫技術創造出具有驚人精確性藝術作品的能力已然被證實，生成式人工智能繪畫的侵權保護問題已經引起了人們的廣泛關注。生成式人工智能繪畫的侵權問題不僅會影響原創藝術家的經濟利益，而且可能給社會帶來某些不良影響。盡管人工智能立法的不斷改進使得司法實踐變得更加順暢，但是隨著生成式人工智能繪畫的普及以及人工智能和大數據等新技術的融合，版權保護仍然面臨著前所未有的挑戰，需要我們更加謹慎地對待。因此，當前應采取及時、有效的防范措施，以確保生成式人工智能繪畫侵權問題得到有效的規制。隨著生成式人工智能繪畫技術的發展，參與者、內容和版權形式必須不斷更新、完善和重建，以確保其可持續發展。生成式人工智能繪畫版權保護法律機制和生成式人工智能繪畫網絡版權公共服務體系需要不斷探索、創新和發展，以滿足生成式人工智能繪畫行業的多樣化需求。因此，在構建生成式人工智能繪畫版權體系時，應當從全球視野出發，多維度思考，全方位考量，一體化設計，形成更加完善的治理模式，以確保生成式人工智能繪畫版權的有效保護。政府、服務提供商、用戶以及其他相關方應當共同努力，為生成式人工智能繪畫版權保護的創新和標準化提供必要的支持和保障，以實現生成式人工智能繪畫版權保護的規范化、科學化和法治化。為了更好地保護生成式人工智能繪畫版權，需要學習借鑒國外成熟的經驗，建立一套中國特色的法律體系。完備的法律體系將有效地保護知識產權擁有者的合法權益，生成式人工智能繪畫也將帶來更好的使用體驗。