論人工智能對知識產權法學研究的影響

當前，人工智能正以前所未有的廣度與深度重塑著人類社會的生產與生活方式，其應用領域的持續拓展不僅徹底革新了傳統的創新與創作模式，更對現行知識產權法律體系及其保護機制提出了顛覆性挑戰。隨著生成式人工智能（如ChatGPT、DeepSeek）的興起，機器已能夠獨立或與人類協作生成具有“創造性”的文本、音樂、發明方案等內容，1創作本屬于人類所特有的能動性活動，直接挑戰以“人類為中心”的法律構造。在傳統框架下，作品與發明的可保護性以“人類智力貢獻”為核心標準，而人工智能生成物的出現，迫使學術界從法學方法論的角度重新審視權利歸屬認定、專利審查規則、侵權責任界定等基礎制度的適用性。

一、人工智能對知識產權法學研究的挑戰

（一）權利歸屬認定的挑戰

人工智能生成物的權利歸屬認定是人工智能知識產權法學研究的核心內容，目前存在主要的幾種觀點。2一是“設計者歸屬說”，認為人工智能生成物很大程度上借助于設計者對人工智能本身的算法與編程程序設計，設計者享有生成物的著作權。3二是“使用者歸屬說”，認為人工智能生成物所呈現更能夠反映使用者所要表達的主題或思想，與創作過程聯系更為緊密，理應成為權屬主體。4三是“合作作品認定說”，認為人工智能設計者與使用者應作為共同的作者，從法理層面建構協同創作關系，人工智能生成物作為合作作品認定可兼顧各方主體利益。

隨著人工智能呈指數級快速發展，重新審視人工智能生成物“獨創性”的界限，思考人類智力在過程中的“創造性”，顯得尤為重要。例如，OpenAI所開發的MuseNet系統，展示出人工智能在音樂創作領域的非凡潛力，它能夠利用多種不同的樂器，結合鄉村、古典、流行等多種風格，創作出不同的音樂作品。現行法律體系以“人類創作者”為中心構建的“獨創性”標準，難以有效評估由人工智能生成的內容是否具備智力成果屬性。而何謂“獨創性”，6我國《著作權法》《著作權法實施條例》及相關司法解釋均未給出明確定義。依據《最高人民法院關于審理著作權民事糾紛案件適用法律若干問題的解釋》（法釋[2002]31號）第十五條“由不同作者就同一題材創作的作品，作品的表達系獨立完成并且有創作性的，應當認定作者各自享有獨立著作權”，將“獨創性”理解為“獨立完成并且有創作性”，但人工智能通過海量數據訓練形成的“創作”過程，既無明確的“人類創作者”，亦缺乏可追溯的“獨立完成”過程。

在“人工智能”的司法實踐中，法律界還面臨需重新定義“作者”的壓力，我國《著作權法》規定，“作者”限于自然人、法人或非法人組織。北京互聯網法院于2023年審理的“AI繪畫著作權案”中，承辦法官指出，“人工智能模型不是法律上的主體，不能成為我國著作權法上的‘作者'\"，但法院綜合考量后認定，人工智能使用者作為圖片（人工智能生成物）的作者，應受到著作權法的保護。這是法院對于AI繪畫軟件使用者生成圖片享有著作權的首次認可。與此同時，美國版權局于2023年3月發布《美國版權登記指南：含有人工智能生成材料的作品》，“明確指出人工智能不能獲得作者身份，但也強調了人類參與作品創作過程的重要性，即只有當人工智能輸出內容是對作者原創構想的可視化呈現結果時，人工智能輸出內容才能夠獲得版權登記\"。近期，國家知識產權局就《人工智能相關發明專利申請指引（征求意見稿）》向社會公開征求意見，明確在專利文件中署名的發明人必須是自然人，人工智能系統以及其他非自然人不得作為發明人°。

法院在處理人工智能生成物內容的版權歸屬案件時，正尋求在保護人工智能創新與維護人類創造力之間找到平衡點。人工智能創作出的作品在特定條件下已被法院認定為具有獨創性并受到著作權法的保護，但這些作品因缺乏傳統意義上的“人類作者”，其能否被認定為受法律保護的“原創作品”，目前尚存法律空白。此外，人工智能創作過程中的“創造性步驟”往往是由軟件算法和大數據驅動，而非傳統意義上的“人類創造性勞動”，這進一步導致現有知識產權法中“獨創性”與“創造性”的界限變得模糊不清。這一爭議涉及多方利益的博弈，對傳統知識產權法的權利主體理論提出了挑戰。設計者、使用者、數據提供者以及人工智能系統本身，在創作活動中緊密相連，共同編織了一張錯綜復雜且緊密相連的權利關系網絡。這種多元參與模式突破了傳統權利主體單一的局限，需要重構一個更合理、公平的權利分配機制。法律專家與政策制定者需深入研討，及時更新知識產權法律框架，以有效應對人工智能帶來的新挑戰，并確保創作者的正當權益不受侵害。

（二）審查確權程序的挑戰

人工智能生成物的非人為特征對傳統專利商標審查確權程序標準構成挑戰。在專利審查領域，\"現行專利制度將“本領域技術人員”的認知能力確立為創造性判斷的核心基準，然而在特定技術領域，人工智能通過海量數據處理和深度分析，能夠生成超越本領域技術人員常規認知的創新方案，對傳統專利審查中“新創性”標準所蘊含的“人類智力活動”要件形成根本性挑戰，“亟需在制度層面重新界定“非顯而易見性”的構成要件與“創造性水平”的量化評價體系。在商標審查領域，“顯著性”判斷標準面臨雙重解構：在人工智能技術賦能下，原本缺乏顯著性的詞匯或標識，可能通過與特定人工智能生成物建立市場唯一性關聯而獲得顯著性；而部分傳統商標則因人工智能生成內容的同質化趨勢存在顯著性弱化風險。人工智能指數級發展態勢對專利商標審查流程帶來沖擊。在專利審查方面，基于人工智能深度學習算法產生的大規模專利申請，不僅導致專利審查部門面臨工作負荷壓力，而且其跨領域技術融合特征增加了申請方案的審查難度。在商標審查方面，人工智能生成的復合型圖像標識因其非線性設計邏輯和隨機組合特征，提升了商標審查的技術門檻與工作量。如何在維持審查基準穩定性的前提下，構建人機協同的智能審查機制以實現審查質效協同優化，已成為知識產權管理部門亟待解決的課題。

根據斯坦福大學“以人為本智能研究院”（HAI）發布的《人工智能指數2025年度報告》，全球人工智能出版物和專利申請均呈現上升趨勢。人工智能出版物在2013年至2023年間增加24.2萬份；人工智能專利總數則從2013年的0.38萬個增加到12.25萬個。從地區分布來看，中國2023年人工智能論文發表數量位居全球第一，占總量的 23.2‰ 全球授權的人工智能專利中， 69.7% 來自中國，美國占比為14.2‰ 盡管專利數量落后，美國在人工智能模型數量上仍占據優勢，美國擁有40個，遠超中國的15個和歐洲的3個。這反映了兩國研發策略的差異，中國更側重應用型專利，美國則聚焦基礎模型創新。報告指出，過去十年來，人工智能專利的數量顯著增加，中國和美國在這一領域的競爭尤為激烈。這些數據不僅凸顯了我國在人工智能領域的強勁崛起，也標志著中美在科技競爭中的新階段。這種速度上的巨大差異也導致眾多創新成果在獲得法律保護前便已失去新穎性，甚至可能已過時。審查周期與技術迭代速度的倒掛現象尤為突出，部分領域審查平均耗時已超過技術生命周期，形成“申請即落后”的悖論。審查過程的時效性與技術新穎性之間的張力，迫使審查部門必須重新評估“臨時保護期”制度的適用邊界，探索建立基于區塊鏈等新興技術的申請存證機制13，以實現技術方案從研發到確權的全流程追溯。

（三）侵權責任界定的挑戰

在傳統侵權行為中，大多數侵犯行為是相對容易確認的14，如侵犯著作權需確認存在復制和發行的行為，考慮被復制和發行的作品是否與主張著作權的作品相同或實質相似。然而人工智能生成物侵權糾紛中適用“實質性相似”判定標準時，該適用過程凸顯了侵權責任界定困難。從侵權責任的視角來看，“人工智能侵權”并非傳統法律上的概念15，而是抽象概括。目前學界主要存在兩種觀點：一種是將人工智能當作法律主體，認為人工智能在具備自身意思表示的前提下擁有獨立人格并且能夠獨立地承擔法律責任；另一種則將人工智能當作輔助工具，認為人工智能究其本質仍是人工產物，與人類使用的其他工具并無二致，均同屬于物，對人工智能侵權的規制適用客體相關的法律規范即可‘。目前“人工智能侵權”主要是將人工智能作為輔助性工具，設計者或使用者在設計或使用過程中造成的侵權行為。另外是對人工智能通過創作低質量生成行為規避侵權責任的現象，現行法律框架尚未形成有效的規制機制。

伴隨生成式人工智能的突破性進展，其訓練過程中數據利用引發的知識產權侵權風險，成為知識產權保護體系面臨的新興課題。“訓練數據”作為人工智能的基礎，承擔著至關重要的角色。歐盟《人工智能法》將“訓練數據”界定為“通過擬合可學習的參數來訓練人工智能系統的數據\"7。人工智能模型算法對訓練數據的依賴性急劇增長，不僅對數據獲取的規模性、處理效率及利用方式提出嚴苛要求，更使得數據獲取合法性爭議日益突出。在應對生成式人工智能訓練海量數據處理需求時，傳統知識產權法學框架下的“合理使用”原則的適用性存疑。如何構建數據權利主體與人工智能設計者之間的利益平衡機制，實現技術創新激勵與侵權責任界定的動態協調，已成為知識產權法學研究領域亟待突破的研究課題。

人工智能生成物的侵權責任界定問題引發了廣泛的討論，涉及法律、倫理及社會等多個層面。由于人工智能模型持續學習和自我優化的特性，其生成內容呈現動態演變的特點，這使得傳統固定期限的知識產權保護機制難以適用。同時人工智能創作內容的非穩定性，模糊了作品的“完成時間”概念，增加了權利起算點的確定難度。這種模糊性不僅給現有的知識產權法律框架帶來了新挑戰，也進一步增加了侵權責任界定的復雜性。

二、人工智能對知識產權法學研究的思考及對策

（一）人工智能時代法律的滯后性更加凸顯

傳統知識產權法律體系在應對人工智能挑戰時，出現明顯的不適應性，尤其是《著作權法》《專利法》《商標法》等在權利歸屬認定、審查確權程序以及侵權責任界定等方面面臨困境1。現行知識產權法律體系是建立在“人類創作者”的預設基礎上的，其“創作完成即權利固定”的核心邏輯難以適應人工智能持續迭代的數據處理模式。目前技術迭代周期從傳統工業時代的“十年定律”壓縮至人工智能時代的“月級更新”，而法律修訂往往需要經歷數年立法程序，二者形成結構性時差，使得法律的滯后性更加凸顯。這種滯后性不僅在知識產權領域存在，還廣泛影響了隱私保護、數據安全及倫理道德等多個層面。人工智能通過跨界融合不同領域的信息和技術，不僅改變了知識產權的創造和保護方式，還提供了新的技術手段和交易模式，創造出全新的應用模式。然而，這種跨界融合的特性導致傳統知識產權類型的界限變得模糊，難以通過現有的分類保護體系進行清晰界定和有效保護。

我們必須采取一系列措施來加快法律的修訂和完善，讓法律成為協調人工智能與知識產權制度沖突的橋梁，以適應人工智能技術在知識產權領域的快速發展。可以探索建立“AI治理沙盒機制\"，構建人工智能動態監管體系，設立創新監管試驗區，開展風險動態建模與分級評估研究，通過小規模試點形成可迭代經驗模式，建立多維度預警處置機制，亦可借鑒歐盟的《人工智能法》構建分級分類的動態保護框架2。2024年12月韓國國會通過的《人工智能發展和建立信任基本法》，是歐盟《人工智能法》之后全球第二部人工智能立法，其明確了事前認證、透明度保障措施、安全性保障措施及影響評估等義務2。在著作權法修訂中也可借鑒韓國《產業數字化轉型促進法》，該法案明確了“產業數據利用和保護原則”，賦予參與產業數字轉型的人群使用和獲取收益的權利22；專利法則需突破“人類發明人”要件限制，探索英國知識產權局采用的“AI輔助發明人”登記制度2。同時應構建技術賦能型的監管體系，運用區塊鏈存證技術建立作品數據庫，通過智能合約實現權利流轉的實時確權，建立“技術 + 法律”混合治理模式，形成法律規范與技術標準相協同的立體保護網絡。

值得注意的是，制度創新需以倫理框架為邊界，確保法律演進始終錨定“人類中心主義”的價值坐標。首先，全社會應積極倡導“科技向善”和“負責任創新”的理念，加強科技倫理的制度化構建，為相關新技術量身定制倫理規范，同時主動融入并引領新技術領域的全球治理進程。在2023年第三屆“一帶一路”國際合作高峰論壇上，我國正式發布了《全球人工智能治理倡議》，闡述了中國在人工智能領域的立場與方案，圍繞人工智能的發展、安全及治理展開論述。倡議明確指出，各國無論規模大小、實力強弱或社會制度如何，均應遵循相互尊重和平等互利的原則，享有平等開發和利用人工智能的權利。此外，倡議還建議構建人工智能風險等級測試與評估體系，呼呼加強國際合作與援助，以有效彌合全球智能發展鴻溝。

此外，強化科技倫理審查制度也是關鍵。我國已經通過《數據安全法》和《個人信息保護法》等核心法規，這些法規明確了數據處理活動的規范，保障了數據安全，促進了數據的合法、安全流動，并保護了個人和組織的合法權益。與此同時，《新一代人工智能發展規劃》25等政策文件全面規范了人工智能的管理、研發、供應、使用及組織實施，旨在構筑我國人工智能發展的先發優勢，助力加快建設創新型國家和世界科技強國。2025年全國兩會期間，人工智能作為貫穿始終的熱點議題，在政策支持、產業發展與安全治理層面被定位為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力，《政府工作報告》明確提出推進“人工智能 +^，， 行動2。在未來的人工智能立法進程中，我們應對現有法律制度進行總結與升華，進一步健全科技倫理審查的制度架構，明確并加強企業在科技倫理審查方面的責任與義務，更好地應對人工智能時代法律的滯后性問題，確保人工智能發展能夠在法律的框架內健康、有序地進行，同時保護個人權益，促進社會公平正義。

（二）人工智能時代國際協調機制的重要性日益增加

隨著人工智能全球化發展，其與知識產權法的地域性特征之間的矛盾變得越來越明顯，這要求我們不得不重新思考現有的國際協調機制，以適應人工智能帶來的新挑戰。在專利檢索、版權保護、商標識別和侵權監測等方面，人工智能的應用提高了效率和準確性，但同時也帶來了跨國保護的挑戰。鑒于人工智能的全球性特征，我們必須超越地域限制，尋求更加包容和靈活的知識產權保護機制，其涵蓋了專利權和版權權利歸屬、創造性認定、侵權責任認定，以及數據流動管理、技術標準制定、倫理規范設定等多個核心方面。

首先，信息大爆發的時代，人工智能本身可以用于提高治理效率和效果，治理主體還可利用人工智能審查系統強化對技術潛在風險的監測與管理。美、歐、日、韓均積極探索和拓寬人工智能在審查中的實際應用，借助信息化手段使得審查員將工作重心放在實質性內容上，以提高審查效率27。美國商標專利局 （USPTO）于2021年基于人工智能開發了一種自動分類工具，根據聯合專利分類（CPC）體系，利用機器學習對專利文獻進行分類。歐洲專利局（EPO）基于人工智能的檢索自動識別潛在現有技術文件，自動生成檢索詞并基于人工智能實現部分形式審查。日本特許廳（JPO）將人工智能審查專家提供咨詢服務積累的知識進行整理和分享，通過發布審查案例，使申請人知曉如何實施涉及人工智能相關發明的專利審查實踐。韓國知識產權局（KIPO）以“構建世界最佳的基于人工智能的審查體系”為核心目標。為進一步提高審查質量和效率，美、日、歐、韓同樣致力于審查模式的創新，拓展不同的審查模式以更好地滿足審查需求。其次在國際協調機制的具體建立中，仍需充分考慮到人工智能的快速發展和不確定性。法律和政策應當具備足夠的靈活性，以便應對技術的迅速迭代與不斷發展。通過構建動態法律框架，依據不同模型的影響程度及風險等級，采取相應的管控措施。最后，國際協調機制需要尊重各國政策和實踐的差異性，推動利益攸關方積極參與，形成有效的多邊或區域合作機制。

對于我國而言，提升人工智能知識產權國際規則制定的參與度至關重要2。我國應積極投身于知識產權規則的設計與國際協調之中，積極促進國內人工智能知識產權規則走向世界舞臺，主動加入并深度參與WIPO、WTO等國際組織框架下的相關議題討論與談判，推動簽署更多涵蓋知識產權規則的高水平經貿協定，深化與“一帶一路”共建國家在人工智能知識產權領域的合作，加大在知識產權海關保護、技術轉讓、爭議解決等問題上的溝通協商，提高在各類國際平臺人工智能知識產權相關議題中的參與度，增強自身在國際知識產權規則制定中的話語權，也為全球人工智能知識產權治理貢獻中國智慧和中國方案。

三、結語

隨著人工智能的革命性發展，其在知識產權領域的應用與保護正產生著深遠的影響。我們不僅需要認識到這些挑戰，更應積極尋求適應和超越之道。首先我們必須承認，人工智能發展這一不可逆轉的趨勢將深刻改變知識產權的保護和運用方式，人工智能技術迭代正在對知識產權的確權機制、審查模式和保護制度進行重構。法學研究者和知識產權工作者理應抓住這一契機，不斷更新知識，完善自身知識體系，靈活應對這場變革，不僅涉及對現有法律條文的重新解讀，更涉及對新興問題的研究和立法建議。其次，各國應加強溝通，共同制定適應人工智能時代的知識產權保護規則，促進全球范圍內的合作與協調，以減少法律沖突，保護科技創新成果。我國作為知識產權大國，更應發揮引領作用，推動構建更加公正、合理、包容的國際知識產權保護體系。通過加強與其他國家的對話與合作，分享我國在人工智能知識產權保護方面的經驗和做法，促進全球知識產權治理體系的發展，為全球知識產權法學研究貢獻中國方案，共同擘畫人類命運共同體視域下的知識產權治理新圖景。

Abstract： The rapid advancement of artificial intelligence is constantly expanding its appication boundaries and posing many unprecedented challenges for inteletual propertylawresearch.AIhas notonlyaltered traditionalwork paterns but alsoimpactedtheexisting intellctual propertylegal frameworkandprotectionmechanisms.Thiscompelslegal scholars tore - examinethecurrentlegalstructureandevaluateitsapplicabilityinthenewtechnologicalcontexttoefectivelyaddressthe various newchallenges brought bytechnological inovation.This paper delves intothe impactsofAonintellectualproperty lawresearch，focusing on aspects such as rights ownership identification， examinationand authorization procedures，and infringement liabilitydefinition.Itreveals thepathof legalsystemtransformationunderthe impactofAItechnologyatthe methodologicallevel.Guidedbythe“technologyforgood’concept，ithighlightstheimportanceofinternationalcation andcals for greaterChineseinvolvementininternationalintelectualpropertyrule-making toprovidethoreticalsupportfor building an intellectual property governance framework that suits the AI ecosystem.

Keywords： Artificial Intellgence; Intelectual Property Protection;Rights Ownership Identification;Examinationand Authorization Procedures; Infringement LiabilityDefinition