電影制作中AI應用的侵權行為研究

【摘 要】 電影行業與科技行業關系密切。生成式AI通過大規模數據集的學習與訓練，根據用戶指令生成各式內容，它在賦能電影行業，升級生產力的同時有著不可忽視的應用風險。本文基于人工智能應用于電影制作中所存在的侵權風險的類型化分析，將生成式AI應用于電影作品生成過程中可能侵權的領域界定為：人格權、數據權與著作權領域，進而對電影制作中生成式AI侵權認定存在的問題和成因進行具體的分析。由于生成式AI具有一定的主觀能動泛意識性，算法不可解釋性等多種因素而難以進行侵權認定，文章根據生成式AI的特性，從侵權主體、歸責原則以及舉證責任等多方面提出完善建議，以期促進生成式AI在電影領域中更好地發揮作用。

【關鍵詞】 生成式AI； 電影作品； 侵權認定

一、生成式AI與電影作品侵權

生成式AI的出現改變了電影產業原有的格局與模式，“智能+”模式逐步深入應用于電影的制片、發行、放映、營銷、監管等各個方面，為電影產業的創新與發展提供了新的方向。

（一）人工智能、生成式AI與電影制作

人工智能的發展已經來到奇點，隨著算法、大數據、深度學習模型的不斷進化，人工智能技術也不斷發展，經過多年的研發與沉淀，生成式AI出現。與傳統人工智能產品不同，生成式AI擁有自我學習、自我訓練、自我升級的能力，其巨大的生產力已經在電影領域有所展現。

就電影作品的創造而言，AI技術正在改變電影的制作流程，為創作提供便利，將劇本到視頻的過渡變得更“順滑”。2024年3月，美國洛杉磯上映了一部電影——《我們的終結者2重制版（Our T2 Remake）》，這是一部完全由AI創作的電影。這部電影利用Midjourney、Runway、Pika、Kaiber、Eleven Labs、ComfyUi、Adobe等各種生成式AI工具制作而成，沒有使用任何原電影素材，在某種程度上可以說它的誕生沒有依靠導演、編劇或攝影。它的出現不僅預示著AI技術的應用在電影制作中達到了一個新的高度，同時也展示了人機共創的無限可能性。[1]

1.人工智能與作品創作

進入互聯網時代后，作品的創作與傳播方式發生了翻天覆地的變化。從人工智能誕生以來，技術日益成熟，應用范圍不斷擴大。例如，AI繪畫——2023年，電影《去你的島》就曾發布過一張由AI設計的海報，畫風優美，動人心弦；AI譜曲——人工智能Suno能夠通過文字生成音樂，目前已創作出We go、《桃花箋》等單曲；AI寫作——微軟的人工智能機器人“小冰”已出版詩集《陽光失了玻璃窗》。可以想見，未來人工智能也許能夠模擬人類的意識和思維方式，甚至有可能創作出超過人類智慧的藝術作品。[2]

2.生成式AI與電影制作

生成式AI（Generative AI）是當前AI技術進化的最高形態，它是具有一定綜合分析、判斷、推理和解決問題的能力，甚至能具備一定的自我意識與認知能力的人工智能。[3]目前，生成式AI能夠根據關鍵指令（prompts），利用深度學習技術來生成文本、圖像、音頻等內容。它生成內容主要經過4個階段：投喂在先作品（建構作品池）——預先訓練在先作品（深度學習階段）——輸入文本指令（接收指令）——模型計算（機器創作）。

生成式AI不僅擅長處理瑣碎、重復的基礎性工作，節約資源、提升電影作品的創作效率，還能從事創造性的工作。在劇本創作方面，AI能夠基于大量數據生成電影故事線、人物設定和角色對話。雖然AI生成的劇本相較人類仍然有些生澀，但它們可以幫助電影制作人探索新的想法和理念。例如，電影制作人Jon Finger就曾利用AI生成的圖像和視頻創作了短片D.A.N.。此外，在后期制作中，AI可以通過自動化剪輯、智能合成特效等來提高效率，減少制作時間和成本。

（二）生成式AI于電影制作中的應用與風險

生成式AI具有強大算力、自主決策能力和自我優化升級能力，能為電影作品的創作帶來新的途徑。對于電影作品這種可以分割細化、各部門協同工作、具有很強的邏輯性的工作，AI無疑能夠在相當程度上“扮演”不同工種、不同崗位的角色。不僅如此，基于對人類指令的分析，它也能生成扣人心弦的劇情細節以及炫目和令人贊嘆的鏡頭，這種技術的出現為電影作品的創作帶來了無限的可能性與便利。

首先，強大的數據采集和分析能力，使生成式AI可以在電影作品創作中扮演“助手”的角色，幫助人類處理大量的數據分篩、角色創建、場景構建、特效制作等工作，從而減少人類的工作量。

其次，能夠充當電影作品的“顧問”，生成式AI對數據的搜索和篩選能力，可以用來分析市場的需求、觀眾的喜好、過往電影作品的不足等關鍵信息。在投資和創作電影作品的時候，可以先行使用生成式AI收集信息，幫助決策。

再次，生成式AI具有一定的自主創造力，可以從事一些創造性的工作，比如文案策劃、劇本寫作、繪畫創作等方面。導演和編劇可以借助生成式AI來尋找靈感，創作劇本、配樂等。[4]

最后，生成式AI的深度學習、合成能力能夠輕松創造出“實際上不存在的內容”。例如在《流浪地球2》（郭帆，2023）中，為了對吳京飾演的角色劉培強進行人物減齡，視覺特效公司MOREVFX利用吳京年輕時的視頻素材，基于深度合成算法并通過人工調整實現了角色外觀的年輕化。[5]在電影《神話》（唐季禮，2005）的續集《傳說》（唐季禮，2024）中，導演唐季禮和他的團隊利用AI技術來還原成龍27歲的外貌。在人物特效制作方面，吳京“學會”說西班牙語，李雪健“恢復了”年輕時的聲音。

不過，科技是一把雙刃劍，生成式AI的應用，除了推進電影產業數字化變革，也在潛移默化地改變著電影推廣、發行、放映等環節，同時對電影產業的發展提出了更高要求，帶來了新挑戰。因電影制作需要大量的數據內容，其中涉及多種權力歸屬和使用限制，稍微不慎，就行走在侵權的邊緣。比如，因生成內容需要先對AI進行“作品”投喂、訓練，投喂與生成的作品中如果含有“不當”內容，則有可能侵害他人的著作權、人格權等權利；而在數據收集的過程中，如果未經所有權人同意就擅自使用他人數據將會侵害他人的數據權。

二、電影制作中生成式AI的侵權類型

（一）人格權侵權

第一，侵害隱私權。制作方為了更加準確地預測觀眾的喜好和需求，使推廣團隊能夠精確地找到目標人群，并根據其喜好推送相關電影宣傳和廣告，創造個性化的電影推廣內容，自動生成符合目標人群口味的預告片、海報和宣傳畫面，增加觀眾的興趣和點擊率；利用生成式AI的算法和大數據分析對觀眾的個人數據和行為進行分析，在這個過程中生成式AI需要龐大的數據量，其中包括很多個人數據，即使這些數據與期望結論之間的邏輯關聯并不緊密，算法也會收集，而這可能會模糊公共數據與個人數據的邊界，導致大規模的個人隱私泄露。[6]

第二，侵犯名譽權。名譽是社會對個人的人品、聲譽、能力等方面的評價，直接關系到個人的社會地位和人格尊嚴。生成式AI在回答問題或給出建議時，可能會為了滿足使用者需求而生成真假難分的虛假信息，并引發傳播風險，從而對公眾產生誤導，使他人名譽受損。[7]

第三，侵犯肖像權。生成式AI能夠在短時間內生成圖像、文字、視頻，甚至能夠根據短短幾分鐘的音頻生成相同音色的數據庫。基于目前的技術，生成式AI已經可以模擬生成大量不同的角色和場景，能夠輕易做到難辨真假的程度。

例如樓某某訴A公司肖像權案中，A公司利用生成式AI的深度合成技術，以樓某某發布的古裝視頻為源數據生成為換裝模板，用戶通過支付會員費，即可使用該“換臉”視頻模板將視頻模板中的人臉替換成用戶個人的人臉，除五官發生實質性變化之外，其余內容都與原視頻保持一致。樓某某認為A公司的行為侵害其肖像權，向杭州互聯網法院提起訴訟，請求法院判令A公司停止侵權、賠禮道歉并賠償損失。杭州互聯網經調查后認定A公司屬于利用深度合成技術偽造他人肖像構成侵權。如果人物形象來源未經原肖像人同意，或在電影作品中生成扭曲他人形象的內容，將會構成利用信息技術手段偽造等方式侵害他人的肖像權①。

（二）數據權侵權

數據隱私與所有權問題是電影數字化發展道路上的一個難題[8]，生成式AI的核心是算法，而數據則是生成作品的基石。電影制作需要生成大量的內容，如對白、建模、場景、特效等，這需要大量的數據，在《我們的終結者2》這部影片中，除了借用“終結者”IP的創意源點以外，電影的全部內容，從畫面、人物、對白到音效，都是由50名來自世界各地的藝術家使用多種AI工具，通過遠程交流、制作而成。

在如此海量的生成需求下，必然需要采集大量的數據，這些數據大多來自互聯網，很容易在收集過程中就侵犯了其他主體的合法權益，如因為數據的質量良莠不齊或來源不合法而導致數據權侵權。[9]

LOGUCL2qEVOvV6qdD9z1lw==此外，生成式AI的大數據模型也需要大量高質量的真實語料進行訓練，才能對無害的部分進行標注，減少侵權的風險。因此，除了算力之外，如何獲取高質量的數據就成了不可避免的問題。

（三）著作權侵權

在電影制作中使用生成式AI，有兩個環節可能會侵害著作權。[10]

一是對現有作品的抓取。在抓取環節中，如果抓取對象是屬于公共領域的無著作權的作品，則無爭議。被采集的作品如果系他人享有著作權的，則可能產生侵犯他人著作權的風險，尤其是后續的復制、存儲和深度學習等環節，增大了侵權風險。在使用生成式AI參與電影的劇本、音樂等創作時，必然需要采集大量數據“投喂”，供其訓練與學習。在這個過程中，應當注意數據來源是否合法合規，降低侵權風險；二是在生成作品的輸出環節。如果生成過程就已經侵權，那生成的作品必然也構成侵權。

我國《著作權法》規定了著作權侵權的例外情形，即合理使用與法定許可，用以抗辯著作權侵權指控。一般來說，創建算法系統需要一定的技術支持和物質基礎，所有者通常是大型商業公司或科研機構，不是法定的適格主體——個人，不符合合理使用的適用條件；而法定許可的條件比合理使用更為嚴格，無法滿足算法計算的需要。作為一項新興技術，使用生成式AI早期運行所需的數據是否屬于著作權侵權豁免的范圍，還需要進一步研究。[11]

三、電影制作中生成式AI侵權認定的問題

（一）責任主體難于判定

目前，生成式AI在電影創作中更多的是作為一個輔助工具出現，主要用于模仿和資源整合，而不是直接參與創作。例如，在拍攝完成后，人們可以利用生成式AI來調整視頻的節奏和風格，但這仍然需要人工進行干預和再創作。

當發生生成式AI侵權時，若要分析生成式AI的侵權行為，首先應當界定生成式AI是否能夠成為侵權責任承擔主體，其研發者和使用者是否應當承擔責任，或者這幾個主體是否應當共同承擔責任，這些問題亟待解決。

鑒于電影制作的復雜性，如果生成式AI生成的內容與人類創作的內容難以辨別，將會引發新的責任歸屬問題。[12]如上海美術電影制片廠有限公司與重慶云媒信息科技有限公司等著作權侵權糾紛案中，上海美術電影制片廠有限公司享有動畫片《葫蘆兄弟》（胡進慶/葛桂云/周克勤，1986）、《葫蘆小金剛》（胡進慶/葛桂云/周克勤，1991）電影作品著作權，以及“葫蘆娃”“葫蘆小金剛”角色造型美術作品著作權。重慶云媒信息科技有限公司（以下簡稱云媒科技公司）等以動畫片中七個葫蘆娃和葫蘆小金剛等人物故事片段為基礎，將原著作品人物音頻數據承載的普通話替換為川渝方言，更改原著作品人物對話內容，制作形成多個《葫蘆娃方言版》短視頻，上傳至網站及公眾號發布傳播。上海美術電影制片廠有限公司以云媒科技公司等實施的上述行為構成著作權侵權為由，訴至法院。重慶市第五中級人民法院經審理認為，云媒科技公司等共同制作涉案視頻短片，刻意夸大使用方言中粗俗、消極、晦暗的不文明用語，更改原著作品人物對話內容，丑化原著作品人物形象，并將涉案視頻短片上載到網絡平臺廣為傳播，與社會主義核心價值觀相沖突，損害了著作權人的合法權益，構成著作權侵權。判決云媒科技公司等立即停止侵權行為，共同刊登聲明消除影響，共同賠償經濟損失。①

在此案中，案涉主體均為人類，如果有生成式AI的介入，侵權關系將變得更為復雜，比如說將他人或自己的作品作為數據“投喂”給生成式AI，并基于此進行二次或多次創作，生成新的作品。新的作品的權利歸屬將是一個復雜的問題，這其中會涉及多個民事主體，包括但不限于原作者、新創作者、生成式AI所屬的主體等。

換句話說，生成式AI不具有自主獨立的意識、獨立的財產，不符合民事主體的各項要件，所以不能以自己的名義從事民事活動、承擔民事責任。根據這一前提，生成式AI侵權行為的責任主體應由與生成式AI有相關關系的主體來確定。生成式AI從設計到實施，涉及數據提供者、算法設計者、生產者、使用者、網絡入侵者等多個主體，關聯主體的多元化給侵權責任主體的認定帶來一定挑戰。[13]

（二）歸責原則存在局限

根據現行法律，生成式AI的侵權責任應當適用過錯責任原則來確定。但是，適用過錯責任需要以侵權人在主觀上具有過錯為前提，生成式AI生成內容是基于內在的智能算法，而非靠人類控制，因此生成式AI不存在主觀上的故意或過失[14]，適用過錯責任不合理。如果對生成式AI的使用者適用過錯責任原則也有不合理之處，因為使用者不能預測和控制算法運行結果，所以，使用者并不存在主觀上的注意義務。此外，將AI視為產品，適用產品責任中的無過錯責任原則也是一種觀點，但適用無過錯責任原則會導致生產成本的增加，不利于科技的發展與創新。

綜上所述，當前的侵權責任歸責體系應用于生成式AI侵權時極不清晰，存在局限，增加了責任認定的難度。

（三）舉證困難

普通侵權案件通常適用“誰主張誰舉證”的舉證規則，在生成式AI侵權的案件中，被侵權人作為原告，提出訴訟請求的同時要提供證據來證明侵權行為存在，往往會陷入舉證困難之中。

擁有生成式AI技術的主體通常是一些規模龐大，實力強勁的企業或組織，生成式AI的運行數據作為核心技術的重要組成部分被他們視為商業秘密，通常不會選擇公開。并且，由于生成式AI本身所具有的主觀能動泛意識性，可以自發進行深度學習，這對原始記錄的儲存帶來了很大的挑戰。再加上“算法黑箱”和算法隨機性的存在，導致生成過程及生成結果都無法完全預測和控制，這些都增加了被侵權人的舉證困難。[15]

四、成因分析

（一）電影制作中侵權因果關系的復雜性

由于電影從創作到制作是一個長線流程，需要多個主體協同合作，涉及多個部門、多個環節，當生成式AI被用于電影創作時，會引發新的侵權責任歸屬問題。[16]

在配樂制作方面，生成式AI可以自動生成音樂、音效和語音，為電影作品提供應景的配樂，如AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）所創作的音樂。此外，谷歌的Magenta項目利用AI生成音樂以及Adobe的VoCo技術，可以根據現有音頻合成逼真的語音。由于自然人的聲音也屬于人格權的保護范圍，如果擅自使用他人的音色合成音頻將會導致人格權侵權。如果生成的配樂存在對非公開領域音樂作品編曲、節奏的拼接、改造，缺乏獨創性，將會導致著作權侵權。

在場景構建與特效制作方面，生成式AI技術如Promethean AI可以輔助動畫師完成復雜的場景構建，包括自動生成逼真的背景、物體和光影效果，還可以用于生成逼真的天氣和自然現象，如雨、雪、火等，為電影作品增添更多生動的細節。這些效果可以通過AI模擬，提高場景真實感，同時節省動畫制作過程中的時間和資源。而這些特效制作往往需要事先“投喂”給生成式AI大量的高質量數據，在收集數據用于特效制作的過程中，如果使用了非共有領域的作品，侵權的風險將會大大增加。并且，判定侵權責任的承擔主體關鍵在侵權行為與損害后果之間是否存在因果關系。由于生成式AI具有泛意識性和“算法黑箱”的不透明性、算法隨機性，所以很難在客觀上判定生成內容中侵權的部分[17]，究竟是因為設計者、生產者造成的技術漏洞，還是使用者的不當使用，或是生成式AI自主學習的結果。

在認定生成式AI侵權責任的過程中，還存在兩個難點：一方面，由于目前的技術局限，生成式AI可能存在的缺陷與受害人所受損害之間的因果關系很難證明；另一方面，受害人所遭受的傷害與生成式AI可能存在的缺陷之間的因果關系并非直接的一因一果的關系，往往是多重因果聯系。因此大大增加了侵權責任主體的認定的難度。[18]

（二）歸責原則僵硬

我國《民法典》規定的歸責體系由過錯責任原則、無過錯責任原則以及公平責任原則組成。其中，過錯責任原則是一般侵權歸責原則，如果在法律上沒有特別規定，應當適用過錯責任原則。[19]在過錯責任的規定下，侵權行為人僅對主觀上有過錯的行為承擔侵權責任。當生成式AI侵權情況發生時，若只能選擇過錯原則，在實踐中將會比較僵硬，因為生成式AI本身仍然是一個輔助性工具角色，不具有自我意識，更遑論在主觀上存在錯誤。

于是，在過錯責任原則之外，就有了以產品責任來規制生成式AI侵權的觀點，但是產品責任屬于嚴格責任，由生產者和銷售者承擔無過錯責任。它對于責任主體的范圍規定明確，對產品的設計者、使用者等其他關聯主體未做規定。由于生成式AI不同于傳統產品，它具有較強的自主性、獨立的邏輯推理能力、高效的數據處理和表達能力[20]，其行為的不可預測性較高，如果僅僅由生產者與銷售者來承擔侵權責任，則會存在不合理之處。應將生成式AI的算法設計者、數據提供者、使用者等相關參與主體也納入責任主體范圍，但不應當在歸責時一律適用嚴格責任。鑒于生成式AI技術精密且復雜，過于嚴格的法律責任可能會減緩發展的步伐，人們不能因懼怕侵權風險而阻礙技術的發展，錯過發展新技術的良機。[21]

（三）算法的不可解釋性

生成式AI是一種集人機交互、數據集、深度學習等技術的綜合體，它具有泛意識性以及一定的類人思考能力。它為滿足用戶需求而生成作品的時候并不依賴人類的編程，而是靠算法、深度學習來不斷進化，最終生成滿意的作品。然而，由于生成式AI的泛意識性、“算法黑箱”與算法隨機性，其運作過程缺乏透明度，人們無法知道生成內容中哪一部分是AI自己的安排，哪一部分是基于用戶的指令。所以從客觀上很難認定生成式AI侵權的主體。[22]例如，在使用生成式AI參與劇本創作的過程中侵害了他人的合法權益，然而由于生成的內容是基于人機交互與算法的內在運行而產生的，具有較強的隨機性，加之算法運行的不透明性，很難界定具體的侵權主體。

五、完善建議

（一）明確AI創作影視作品的侵權責任主體

正如前文所述，生成式AI侵權責任的主體范圍應當適當擴大，將數據提供者、算法設計者、使用者與網絡入侵者納入規則范圍。在判定生成式AI侵權責任時，應當根據不同的情況確定責任承擔主體。[23]

首先，如果生成式AI侵權的原因在于數據提供者違法違規導致數據瑕疵，存在使用缺陷的，應當由數據提供者作為侵權責任承擔主體；其次，如果是由算法程序存在缺陷導致生成內容侵權，應當由算法設計者承擔侵權責任，因為實踐中人工智能產品的生產者大多與算法設計者分離，算法運營由算法設計者主導和控制，所以其應承擔一定的法律責任；再次，如果是使用者的違規操作導致的侵權，當生成式AI已經及時提示了使用者，使用者仍然不及時制止其不當的操作行為，最終導致侵權行為發生的，那么使用者理應承擔責任。最后，如果是因為網絡入侵者攻擊系統導致程序出錯，使生成內容出現嚴重錯誤，損害了他人的合法權益，應當由網絡入侵者承擔責任。[24]

在無法判定責任主體的情況下，應根據“受益者”負擔原則，由生產者承擔兜底責任，以確保受害人的損失能夠得到彌補。當然，這種情況下生產者承擔的并不是無限責任，其可以使用機器自主學習、算法不可解釋性、發展風險等理由做免責抗辯。

（二）差別化AI創作影視作品侵權的歸責原則

在生成式AI的研發領域，嚴格的產品責任可能會讓生產、研發人員有所顧慮，不敢放手去發展與創新。如果適用差異化的歸責原則，可以有效卸下生產、研發人員的心理負擔，激發創新活力，給生成式AI技術的發展留下容錯空間。因此，在適用歸責原則時，應當充分考慮到法律的滯后性與社會發展的超前性，把握好兩者之間的平衡，既不能阻礙科技的進步，也不能造成“無法可依”的狀態。不同嚴格程度的歸責原則對行業創新有不同效果，適用差異化的歸責原則可以促進社會科技的發展。

首先，當責任主體為數據提供者和算法設計者時，應適用過錯責任原則，通過評估該主體是否存在主觀過錯來確定侵權責任。因為生成式AI具有深度學習能力，在應用中會不斷升級和迭代算法系統，所以它會創造什么樣的內容是設計者在設計之初所無法預料的。[25]如果生成的內容對他人的權利造成損害，而生成式AI的數據提供者、算法設計者在主觀上無過錯，則不應承擔損害賠償責任。

其次，在責任主體為使用者和網絡入侵者時，也應適用過錯責任原則進行歸責。若使用者對生成式AI有濫用行為或網絡入侵者對算法系統存在惡意攻擊行為，即代表他們對侵權損害的發生持希望或者放任的態度，主觀上存在可非難性，因此，要求使用者和入侵者因其過錯行為承擔責任存在合理性。

最后，生產者作為兜底性責任主體，應當遵循無過錯責任原則，即生產者生產的產品因存在缺陷造成損害的，無論生產者是否具有過錯，都應承擔產品責任。當生成式AI侵權的原因不能歸責于其他相關主體時，應回歸生成式AI的產品特性，要求生產者按照產品責任承擔侵權責任。需要強調的是，無過錯責任并非絕對責任，生產者仍然可以依據合法抗辯事由來減輕或免除自己的責任。

綜上所述，在發生生成式AI侵權的情況時，不應僵化地適用過錯責任或無過錯責任，應根據具體情況進行具體分析，分別評估各參與主體是否有過錯及過錯的大小。在適用歸責原則時不僅要考慮如何彌補受害者的損失，還要考慮到為技術的長遠發展提供一個良好的外在環境。

（三）倒置AI創作影視作品侵權的舉證責任

舉證責任的分配對受害者來說非常重要，如果按照傳統的“誰主張誰舉證”將會大大增加受害者的訴訟成本，并且很可能使受害者難以獲得應有的救濟。在生成式AI侵權的案件中，原告與被告的舉證能力通常存在很大差距，因為他們往往是具有強大的經濟實力及技術實力的公司或其他組織。相對于使用者，他們對最終出現的風險的預見和控制程度也更高。換句話說，他們對生成式AI的潛在風險具有更強的預見性和控制力。因此，有必要對生成式AI是否存在設計缺陷實行舉證責任倒置，由更了解也更容易取證的相對方來證明生成式AI沒有出現缺陷，這能夠促使他們采取措施避免致損事件的發生。[26]

（四）電影內容預防性質量監管

增加算法的透明度與生成內容的合規度是降低生成式AI侵權風險的關鍵因素，因此，如果使用生成式AI參與電影作品的創作，必須加強對數據來源的管理，在數據獲取的過程中，應進行預先審查，確保數據來源合法合規，繞開敏感類數據，降低潛在的侵權風險。[27]設置安全評估，明確的保護知識產權、保護個人數據安全，遵守虛假內容檢測及糾正等AI運行準則，定期對生成內容進行風險評估和隨機檢測，確保生成內容符合公序良俗、法律規范，提高生成式AI的可信度及可用性。[28]

結語

隨著AI技術應用在電影制作中的不斷深入，人們正見證著一個前所未有的電影制作新時代的到來。AI賦能帶來的不僅是簡化的工作流程，更是一次巨大的變革，但在這一演化過程中也會遇到倫理和技術的挑戰，如何把握技術的發展與權益的保護之平衡是一個值得重視的問題。

本文對當前生成式AI應用于電影作品中潛在的侵權問題進行思考，通過梳理生成式AI技術的淵源和體系，結合電影制作領域的實際應用情況，類型化分析會產生的侵權風險并提出相應建議來維護良好的電影創作氛圍和良性的電影產業基礎，以期推動電影的高質量發展。

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