論生成式人工智能創(chuàng)作視頻的版權(quán)保護模式重構(gòu)

[關(guān)鍵詞]生成式人工智能；著作權(quán)制度；參數(shù)驅(qū)動型司法；反身性法治秩序 [中圖分類號]D922.17[文獻標(biāo)識碼]A[文章編號]1671-8372（2025）03-0082-10

Abstract：The paradigm shiftin creation triggered bygenerativeAIis deconstructing thevalue foundationof the traditionalcopyrightsystem.Generativetechnologiesrepresentedbythe Soramodel，throughdata-drivenparameter recombination，notonlycaneliminatetheuniquenessof human creativeacts butalsocan lead tothebreakdownof the “author-work”connectionandthe systemic failureof infringementremedymechanisms.It is urgently toreconstruct the copyright system.Studies have shown thatby means of blockchain-basedcertification and parameter translation technology，technicalvariables in thealgorithmic black box—such as style transfer intensityandadaptation possibility index-canbeconvertedintoquantifiablenormativefeaturevectors.Throughdynamiccoupling mechanismsandtripartite utility functions，the logicofadjudicativerule formulationcan bereshaped，establishing anelastic mapping between compensationstandardsandalgorithmic transparency，andthus promoting the transitionofthejudicialcognitionparadigm toparameter-drivenadjudication.Therefore，basedondataflowtopologyanalysisandthesetingoftechnicalcontribution thresholds，anew liability framework integrating risk classificationand preventiveremediescanbeconstructed.This provides theoretical supportand practicalsolutions forachievingthedynamic balancebetweenriskalocationjusticeand innovation incentives，and guiding the evolution of the copyright system toward areflexive legal order.

Keywords：generative AI; copyright system;parameter-driven adjudication;reflexive legal order

一、引言

生成式人工智能的指數(shù)級進化正引發(fā)創(chuàng)作領(lǐng)域的范式重構(gòu)，當(dāng)OpenAI于2024年2月發(fā)布的人工智能文生視頻大模型Sora以量子躍遷之勢突破視聽表達的物理閾限時，著作權(quán)制度在主體性預(yù)設(shè)、權(quán)屬認定及價值衡量三個維度突顯系統(tǒng)性認知裂縫。這場技術(shù)革命不僅會消解“作者-作品”間的精神人格關(guān)聯(lián)，還會催生由算法主導(dǎo)的數(shù)字生產(chǎn)范式，即在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，數(shù)據(jù)矩陣通過反向傳播可以完成藝術(shù)表達的矢量重組，而生成式人工智能創(chuàng)作視頻（以下簡稱生成式視頻）憑借其潛在的擴散模型，在語義超空間中則能夠構(gòu)建出脫離人類敘事慣例的視聽語法。目前，傳統(tǒng)侵權(quán)救濟框架在技術(shù)語境下面臨三重解構(gòu)危機：補償性賠償?shù)挠嬎慊鶞?zhǔn)因創(chuàng)作邊際成本趨零而失焦；威懾功能因算法共謀場景下的歸責(zé)主體彌散而失效；預(yù)防機制因生成內(nèi)容的流變性與組合性特質(zhì)而失能。這種制度困境不但揭示了生成式視頻技術(shù)權(quán)力擴張與私權(quán)秩序穩(wěn)定之間的價值張力，也折射出工業(yè)時代法律程式與數(shù)字生產(chǎn)規(guī)律間的認識論鴻溝。

在賽博空間（Cyberspace）與規(guī)范體系的對話場域中，核心命題已突破傳統(tǒng)法教義學(xué)范疇：當(dāng)創(chuàng)作過程降維為參數(shù)空間的梯度優(yōu)化、作品獨創(chuàng)性轉(zhuǎn)化為概率分布的統(tǒng)計特征時，以人類主體性為根基的法律體系就亟需在規(guī)范構(gòu)造層面完成范式轉(zhuǎn)換。根據(jù)《中華人民共和國著作權(quán)法》（以下簡稱《著作權(quán)法》）第3條對作品構(gòu)成要件的形式化定義，在對抗性生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）產(chǎn)出的風(fēng)格遷移作品時，現(xiàn)行法律規(guī)范暴露出獨創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)與實質(zhì)性相似規(guī)則的雙重解釋困境。

當(dāng)前，生成式人工智能的版權(quán)治理已成為法學(xué)研究的前沿議題。學(xué)界針對生成式人工智能版權(quán)侵權(quán)救濟困境的破解路徑，主要圍繞兩大維度展開探索。其一為責(zé)任規(guī)則的重構(gòu)。有學(xué)者主張突破傳統(tǒng)著作權(quán)法的“作者中心主義”范式，將用戶責(zé)任納入規(guī)制框架，以形成生成式人工智能使用者的行為對作品內(nèi)容合法性的實質(zhì)性影響及補充責(zé)任與追償權(quán)并行的分層歸責(zé)模式[1]。其二為技術(shù)治理的介入。有學(xué)者倡導(dǎo)通過立法明確數(shù)據(jù)篩選與模型透明度義務(wù)[2]，將技術(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)化為合規(guī)要素[3]，構(gòu)建“算法透明度指數(shù)”與“動態(tài)監(jiān)測機制”[4]，以破解生成式人工智能使用行為和視頻作品版權(quán)侵權(quán)結(jié)果之間因果關(guān)系的認定難題。上述研究從不同維度揭示了生成式人工智能版權(quán)治理的核心矛盾，其理論深度與創(chuàng)新性為版權(quán)制度的重構(gòu)奠定了重要的學(xué)理基礎(chǔ)。然而，既有研究仍存在一定局限。首先，依賴類型化修補，未能完全系統(tǒng)地回應(yīng)算法生成過程對法律要件的本體論沖擊（如“獨創(chuàng)性”與“固定性”的消解）；其次，技術(shù)治理方案多停留于原則性建議，缺乏規(guī)范轉(zhuǎn)譯與司法適用的操作性設(shè)計。有學(xué)者雖嘗試引入“有限法律人格”理論[5-]，但在權(quán)責(zé)統(tǒng)一性與實踐可行性層面仍存爭議?？梢姡平庵啦粦?yīng)局限于責(zé)任規(guī)則的類型化修補，而需建構(gòu)“技術(shù)認知-法律回應(yīng)”的協(xié)同演化路徑。具體而言，可通過聯(lián)盟鏈技術(shù)穿透算法黑箱的認知遮蔽，構(gòu)建基于智能合約的創(chuàng)作痕跡全生命周期存證體系；通過開發(fā)法律規(guī)范與機器學(xué)習(xí)參數(shù)的動態(tài)轉(zhuǎn)譯框架，在生成模型的潛在語義空間內(nèi)植入版權(quán)合規(guī)激勵因子；通過依托代碼規(guī)則與法律規(guī)范的雙向映射機制，形成以“參數(shù)驅(qū)動型司法”為核心的分層治理架構(gòu)。此過程不僅可以為“技術(shù)解構(gòu)-法理重構(gòu)-動態(tài)衡平”的論證結(jié)構(gòu)奠定基礎(chǔ)，還可以通過“動態(tài)耦合機制”與“三元效用函數(shù)”的協(xié)同設(shè)計，實現(xiàn)技術(shù)治理與法律規(guī)范的深度咬合，最終指向數(shù)字文明時代“技術(shù)-法律”共生關(guān)系的系統(tǒng)性重構(gòu)。因此，本文以“技術(shù)解構(gòu)-法理重構(gòu)-動態(tài)衡平”為論證主線展開系統(tǒng)性研究，以技術(shù)本體論為分析框架，闡釋生成式視頻對傳統(tǒng)救濟框架的解域化效應(yīng)，并從其成本內(nèi)化與激勵相容的雙重向度重構(gòu)法理基礎(chǔ)，提出分層救濟的計算規(guī)則與損害推定模型，以構(gòu)建證據(jù)規(guī)則與裁判技術(shù)協(xié)同進化的反身性制度架構(gòu)，為人工智能時代的版權(quán)治理提供兼具理論自洽性與實踐操作性的范式參考。

二、技術(shù)本體論沖擊：生成式視頻對傳統(tǒng)救濟框架的解域化效應(yīng)

生成式人工智能的創(chuàng)作范式革命不僅顛覆了傳統(tǒng)著作權(quán)制度的價值根基，還在技術(shù)本體論層面引發(fā)了規(guī)范系統(tǒng)的認知斷裂。當(dāng)Sora模型通過參數(shù)重組來消弭人類創(chuàng)作行為的獨特性時，著作權(quán)制度的核心要件一—從“作者身份”到“作品獨創(chuàng)性”一—在算法生成語境下則面臨規(guī)范效力的系統(tǒng)性坍縮。這種解域化效應(yīng)的實質(zhì)是技術(shù)權(quán)力對法律系統(tǒng)認知框架的暴力性穿透：在算法生成過程中通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的符號操作重構(gòu)創(chuàng)作本體，迫使“作者-作品”的專屬關(guān)聯(lián)斷裂為技術(shù)黑箱中的隨機性輸出。因此，本文將以“技術(shù)本體論沖擊”為分析框架，解構(gòu)生成式視頻對傳統(tǒng)救濟規(guī)則的解域化路徑，以揭示法律要件失靈的深層認知根源，為法理重構(gòu)提供技術(shù)批判的靶點。

（一）規(guī)范系統(tǒng)的認知裂隙：從“作者中心主義”到“算法生成范式”

在著作權(quán)制度的歷時性建構(gòu)中，“作者中心主義”范式通過將創(chuàng)作行為與主體精神活動進行本質(zhì)性聯(lián)結(jié)而確立了對作品賦權(quán)的基本邏輯[8]。然而《保護文學(xué)與作品的伯爾尼公約》（BermeConventionfortheProtectionofLiteraryandArtisticWorks）（以下簡稱《伯爾尼公約》）第2條確立的“智力成果”要件，實質(zhì)上暗含著洛克勞動理論在知識財產(chǎn)領(lǐng)域的延伸[9，將作品視作了人格延伸的“精神之子”。這種本體論的預(yù)設(shè)構(gòu)成了現(xiàn)代版權(quán)制度的價值根基。在此規(guī)范框架下，獨創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)通過雙重功能實現(xiàn)了該制度的效能，既可以作為權(quán)利客體篩選機制排除“思想-表達”二分法之外的要素，也可以作為主體識別裝置確立作者人格與作品的專屬關(guān)聯(lián)。這種環(huán)環(huán)相扣的制度設(shè)計，使版權(quán)體系在工業(yè)時代維持了穩(wěn)定的規(guī)范秩序。

然而，生成式視頻技術(shù)的范式創(chuàng)新，正在引發(fā)現(xiàn)代版權(quán)制度基礎(chǔ)的系統(tǒng)性震顫。以Sora為典型代表的生成系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)作機制完全解構(gòu)了傳統(tǒng)創(chuàng)作的三元結(jié)構(gòu)（主體-行為-客體）。首先，算法通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的符號操作而實現(xiàn)的創(chuàng)造性表達[10]，導(dǎo)致創(chuàng)作行為的“非人化”轉(zhuǎn)向；其次，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分散性與迭代參數(shù)的隨機性，使作品輸出呈現(xiàn)概率分布特征。這種技術(shù)特質(zhì)，不僅使獨創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)陷入解釋困境，亦即當(dāng)算法生成的表達形態(tài)達到甚至超越人類創(chuàng)作水平時，“智力創(chuàng)作”要件因面臨規(guī)范價值的消解危機，使得權(quán)利客體的確定性遭受根本性質(zhì)疑；而且生成式視頻因在潛在語義空間中的表達軌跡具有路徑依賴性，使其內(nèi)容形態(tài)遭受初始參數(shù)設(shè)定與實時計算過程的雙重形塑，致使傳統(tǒng)作品固定性要件的規(guī)范功能喪失錨點。因此，從規(guī)范解構(gòu)視角觀察，生成式視頻技術(shù)對《著作權(quán)法》的著作權(quán)制度基礎(chǔ)要件的沖擊，可進行如下類型化分析（見表1）。

表1生成式視頻技術(shù)對《著作權(quán)法》核心要件的解構(gòu)

由表1可知，此種制度危機在比較法層面已顯現(xiàn)實踐張力[1]：歐盟通過數(shù)據(jù)庫權(quán)進行有限賦權(quán)，美國援引合理使用原則進行彈性應(yīng)對，中國司法實踐中則出現(xiàn)“獨創(chuàng)性標(biāo)準(zhǔn)降維”的裁判傾向。這些應(yīng)對措施折射出各國在法域規(guī)制邏輯方面的深層分歧。

（二）制度功能的系統(tǒng)性失調(diào)：損害賠償機制的三重失靈

版權(quán)損害賠償機制在生成式視頻侵權(quán)場域中遭遇的系統(tǒng)性功能失調(diào)，折射出傳統(tǒng)制度安排與新型技術(shù)范式間的規(guī)范適配性危機。此種危機的實質(zhì)是前文所述“作者中心主義”權(quán)利分配模式在救濟層面的延伸性潰敗：當(dāng)生成式視頻技術(shù)消解了作者人格與作品的本質(zhì)性關(guān)聯(lián)時，依附于此的權(quán)利救濟邏輯必然產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性裂縫。

就版權(quán)損害救濟機制的補償功能而言，其困境源于侵權(quán)法完全賠償原則與作品價值生成機制的解耦?！吨鳈?quán)法》第54條確立的遞補性賠償規(guī)則在生成式創(chuàng)作語境下陷入規(guī)范效力真空：在作者權(quán)體系下，作品價值被預(yù)設(shè)為創(chuàng)作者人格勞動的結(jié)晶，對其損害賠償計算依托于可追溯的創(chuàng)作投入與市場收益。然而，當(dāng)生成式視頻通過算法實現(xiàn)的創(chuàng)作成本歸零與價值裂變時，《伯爾尼公約》第2條確立的“人類智力成果”要件發(fā)生了本體論動搖，傳統(tǒng)價值評估坐標(biāo)系的基準(zhǔn)點發(fā)生了位移，補償數(shù)額的確定陷入了實證法層面的計算不能狀態(tài)。而版權(quán)損害救濟機制預(yù)防功能的結(jié)構(gòu)性缺陷也印證了權(quán)利客體確定性危機存在連鎖反應(yīng)?！吨鳈?quán)法》第49條技術(shù)措施條款的規(guī)范實效性消解在此暴露無遺：當(dāng)生成式視頻的表達形態(tài)突破《中華人民共和國著作權(quán)法實施條例》（下文簡稱《著作權(quán)法實施條例》）第2條“可固定性”要件時，任何技術(shù)防護措施都淪為對流動性對象的無效圍堵。因而，這種防免義務(wù)的履行不能從實質(zhì)上動搖注意義務(wù)的規(guī)范基礎(chǔ)。《中華人民共和國民法典》第1195條的“通知-必要措施”規(guī)則，在責(zé)任主體虛化場景中也呈現(xiàn)出制度性漏洞：當(dāng)侵權(quán)行為的責(zé)任主體因技術(shù)黑箱變得難以追溯時，違法成本的外部化便演變?yōu)橄到y(tǒng)性風(fēng)險，此時，唯有通過創(chuàng)作投入與補償強度的正相關(guān)映射方可重構(gòu)行為調(diào)控范式[12]。穿透算法黑箱的技術(shù)要件識別標(biāo)準(zhǔn)恰為破解此類困境提供了可能路徑。雖然，如前文所述，生成式人工智能技術(shù)特征及其導(dǎo)致的制度性后果有顯著降低的趨勢，但是這種威懾功能的式微，恰是權(quán)利歸屬模糊化在行為規(guī)制維度的必然投射。

綜上，生成式視頻技術(shù)引發(fā)的制度性危機呈現(xiàn)兩重規(guī)范裂隙，一是技術(shù)本體論沖擊消解了“作者-作品”的專屬關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致主體適格性基準(zhǔn)的認知斷裂；二是算法黑箱效應(yīng)誘發(fā)了損害賠償機制的功能性坍縮，造成“補償-預(yù)防-威慢”三重制度效能的系統(tǒng)性失靈[13]。在此規(guī)范解構(gòu)語境下，本研究致力于破解以下法律問題：一是當(dāng)創(chuàng)作行為降維為參數(shù)空間的梯度優(yōu)化時，如何重構(gòu)主體性判斷標(biāo)準(zhǔn)以紓解“人類中心主義”預(yù)設(shè)與算法生成現(xiàn)實的價值張力；二是面對生成內(nèi)容流變性與組合性引發(fā)的獨創(chuàng)性濃度稀釋，怎樣確立技術(shù)中立的表達識別基準(zhǔn)以維系權(quán)利客體的規(guī)范確定性；三是針對算法不可解釋性導(dǎo)致的歸責(zé)鏈條斷裂，需要建構(gòu)何種技術(shù)治理范式才能實現(xiàn)侵權(quán)救濟機制與數(shù)字生產(chǎn)規(guī)律的制度性耦合。此三維命題分別指向主體資格的重構(gòu)詮釋、客體要件的適應(yīng)性更新、責(zé)任范式的體系轉(zhuǎn)型，從而勾勒出著作權(quán)制度應(yīng)對技術(shù)認知革命的規(guī)范演進圖譜。

三、法理基礎(chǔ)重構(gòu)：成本內(nèi)化與激勵相容的雙重向度

生成式視頻技術(shù)的范式革新正在催生版權(quán)法理基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)性重構(gòu)需求，唯有通過成本內(nèi)化與激勵相容的雙維調(diào)適，方能實現(xiàn)風(fēng)險分配正義與利益平衡效能的制度性躍遷。然而，這種重構(gòu)必要性的實質(zhì)源于“補償-預(yù)防-威懾”三重功能失靈的規(guī)范傳導(dǎo)效應(yīng)，而現(xiàn)行規(guī)范在制度設(shè)計中暴露的權(quán)利界定模糊、責(zé)任分配失衡等根本性缺陷，促使補償機制的結(jié)構(gòu)性失衡、預(yù)防功能的實踐空轉(zhuǎn)與威懾效果的持續(xù)弱化形成連鎖反應(yīng)：當(dāng)受損權(quán)益難以通過合理補償獲得救濟時，制度對潛在侵權(quán)行為的預(yù)防效能便會被削弱，而預(yù)防功能的失效又會進一步加劇威懾力的衰減，導(dǎo)致整個規(guī)范體系陷入“救濟不足-侵權(quán)頻發(fā)-公信力受損”的惡性循環(huán)。重構(gòu)需求由此凸顯。

（一）風(fēng)險分配的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換：擴展?jié)h德公式①的規(guī)范再造

第一，在風(fēng)險分配維度，傳統(tǒng)漢德公式（ B（B）lt;Φ_γP×L 通過將技術(shù)可行性內(nèi)化為規(guī)范變量，從兩個方面有效地破解了因算法不可解釋性導(dǎo)致的責(zé)任認定困境。一是對于采用高風(fēng)險生成技術(shù)（ γ=0.8 的平臺，其預(yù)防投入需達到 0.8P×L 方能免責(zé)；二是其成熟技術(shù)（ γ=0.5） 對應(yīng)更寬容的標(biāo)準(zhǔn)。此機制使預(yù)防成本投入與技術(shù)創(chuàng)新水平形成正反饋，與“預(yù)防功能邊際效用衰減”形成制度性對沖。質(zhì)言之，這種動態(tài)標(biāo)準(zhǔn)的確立，是將技術(shù)特征參數(shù)轉(zhuǎn)化為規(guī)范調(diào)整工具，契合生成式視頻權(quán)利客體的流動性特質(zhì)。

第二，規(guī)范再造的深層法理在于重構(gòu)過錯責(zé)任的價值判斷基準(zhǔn)。傳統(tǒng)過失認定依托的“合理人標(biāo)準(zhǔn)”（reasonablepersonstandard）[15]在技術(shù)代際差面前已顯僵化，而擴展?jié)h德公式通過引入技術(shù)發(fā)展系數(shù)γ，實質(zhì)上創(chuàng)設(shè)了“技術(shù)理性人”（technologicallyreasonableactor）的新型判斷標(biāo)尺。這與前文論證的“主體資格重構(gòu)”需求形成邏輯銜接：當(dāng)算法生成系統(tǒng)逐漸具備準(zhǔn)創(chuàng)作能力時，責(zé)任體系必須建立與之適配的主體性判斷要素。因此，通過將技術(shù)成熟度與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)雙重考量植入過失認定過程，既可以保持侵權(quán)法體系的連續(xù)性，還可以為技術(shù)演進預(yù)留規(guī)范接口。

（二）利益衡平的制度拓撲：三元效用函數(shù)②的規(guī)范表達

第一，生成式視頻技術(shù)引發(fā)的利益格局變遷要求構(gòu)建具有規(guī)范彈性的效用衡平框架。三元效用函數(shù) ?Max[αUc+βUt+（1-α-β）Up] 的制度價值在于其能夠系統(tǒng)整合創(chuàng)作主體權(quán)益、技術(shù)發(fā)展動能與公共文化福祉之間的規(guī)范張力。其中，創(chuàng)作者效用（Uc）的法益基礎(chǔ)源自著作人格權(quán)理論對精神利益與財產(chǎn)權(quán)益的雙重保護需求[1]，技術(shù)效用（Ut）體現(xiàn)的是功利主義導(dǎo)向下創(chuàng)新激勵的社會成本收益考量，而公共效用（Up）則根植于憲法秩序?qū)ξ幕晒蚕淼恼?dāng)性要求。未來，最高人民法院通過司法政策引導(dǎo)參數(shù)動態(tài)調(diào)整的實踐，實質(zhì)上就是將比例原則的規(guī)范內(nèi)核轉(zhuǎn)化為階段化評估工具，將技術(shù)萌芽期的參數(shù)配置著重用于消解市場的準(zhǔn)入壁壘，將成熟期的權(quán)重調(diào)適用于強調(diào)創(chuàng)作者權(quán)益保護與公共利益維護的均衡性。然而，由于這種動態(tài)衡平機制的建構(gòu)必要性源于生成式技術(shù)對傳統(tǒng)著作權(quán)價值傳導(dǎo)鏈的解構(gòu)效應(yīng)[17]，當(dāng)算法生成過程消弭了創(chuàng)作投入與表達產(chǎn)出的線性關(guān)聯(lián)時，固定權(quán)重體系就難以應(yīng)對權(quán)利形態(tài)的流變特征。因此，司法政策驅(qū)動的參數(shù)調(diào)適機制可將《著作權(quán)法》的激勵范式拓展為創(chuàng)作生態(tài)維護與技術(shù)迭代促進的雙重面向，既通過α 參數(shù)維系創(chuàng)作行為的可期待利益，又借助 β 參數(shù)釋放技術(shù)創(chuàng)新的正外部性，最終實現(xiàn)知識生產(chǎn)與傳播的效率最優(yōu)。此種制度設(shè)計在規(guī)范層面能夠形成與風(fēng)險分配機制的功能互補：前者解決價值創(chuàng)造端的激勵相容問題，后者處理風(fēng)險傳導(dǎo)端的外部性內(nèi)部化命題，共同構(gòu)成生成式視頻技術(shù)變革情境下版權(quán)制度的適應(yīng)性進化。

第二，在規(guī)范實施維度，三元效用參數(shù)的調(diào)整需遵循技術(shù)演進規(guī)律與法治基本原則的辯證統(tǒng)一。首先，可形成生成式視頻技術(shù)影響評估（TIA）制度；然后，通過算法透明度、市場替代效應(yīng)、文化多樣性指標(biāo)等核心要素的動態(tài)監(jiān)測，形成權(quán)重配置的客觀基準(zhǔn)。此種方法論的創(chuàng)新保持了法律系統(tǒng)的相對獨立性，并通過制度彈性吸納生成式視頻技術(shù)系統(tǒng)的變動性，最終在數(shù)字時代重構(gòu)知識產(chǎn)權(quán)法的價值統(tǒng)合功能。

綜上，生成式視頻技術(shù)驅(qū)動的法理基礎(chǔ)重構(gòu)，實則是通過“成本內(nèi)化-激勵相容”的雙軌機制實現(xiàn)制度理性的范式轉(zhuǎn)換。在風(fēng)險分配維度，以技術(shù)敏感性修正的漢德公式通過重塑過失認定標(biāo)準(zhǔn)，將生成式視頻技術(shù)發(fā)展系數(shù) γ 內(nèi)化為責(zé)任判定的規(guī)范變量，破解算法黑箱引發(fā)的歸責(zé)困境；在利益衡平層面，通過三元效用函數(shù)的動態(tài)參數(shù)調(diào)適，構(gòu)建起創(chuàng)作激勵、技術(shù)創(chuàng)新和公共福祉的彈性平衡框架。二者在制度層面可形成“行為規(guī)制-價值分配”的協(xié)同效應(yīng)：前者通過技術(shù)理性人標(biāo)準(zhǔn)彌合主體資格模糊化的認知鴻溝，后者借助參數(shù)化衡平消解權(quán)利客體流動性的規(guī)范張力。

四、分層救濟的規(guī)范生成：計算規(guī)則與損害推定的方法論更新

當(dāng)技術(shù)敏感性修正的漢德公式與動態(tài)衡平的三元效用函數(shù)完成法理奠基時，生成式視頻侵權(quán)救濟便面臨更具象的規(guī)范轉(zhuǎn)譯命題：如何將風(fēng)險分配的γ 系數(shù)滲透至損害賠償?shù)奶荻扔嬎悖吭鯓邮估婧馄降?α 、 β 參數(shù)具象為可驗證的補償標(biāo)準(zhǔn)？這就要求制度系統(tǒng)必須突破理論推演的平面維度，在數(shù)字正義的立體坐標(biāo)系中建構(gòu)生成式視頻技術(shù)變量與法律價值的映射接口。詳言之，算法透明度閾值通過區(qū)塊鏈存證的時空錨定，將技術(shù)發(fā)展系數(shù)γ轉(zhuǎn)化為傳播平臺對數(shù)項的技術(shù)修正因子；而創(chuàng)作激勵強度則依托數(shù)據(jù)流拓撲的向量分析，使三元效用參數(shù)演變?yōu)檠苌鷵p害計量的動態(tài)權(quán)重。在此認知轉(zhuǎn)譯的過程中，法理重構(gòu)的抽象命題（風(fēng)險內(nèi)化與激勵相容）先被解構(gòu)為可觀測的技術(shù)參數(shù)簇，后經(jīng)司法認知范式的重組，被復(fù)合成具有實踐張力的分層救濟框架。生成式視頻侵權(quán)救濟的制度系統(tǒng)由此獲得動態(tài)演化的方法論自覺，維系著版權(quán)法激勵創(chuàng)新的價值內(nèi)核，并通過參數(shù)化衡平機制實現(xiàn)技術(shù)特征與規(guī)范效能的深度咬合，最終在數(shù)字生產(chǎn)秩序中完成從理論證成到治理實踐的認知閉環(huán)。

（一）基礎(chǔ)賠償計算矩陣：市場基準(zhǔn)與技術(shù)修正的雙層架構(gòu)

在生成式視頻侵權(quán)損害賠償?shù)囊?guī)范建構(gòu)中，市場基準(zhǔn)與技術(shù)修正的雙層計算矩陣發(fā)揮著制度樞紐功能。該架構(gòu)的設(shè)計理念植根于“成本內(nèi)化”原則的規(guī)范延伸[18]，通過將生成式視頻技術(shù)要素轉(zhuǎn)化為可計量的法律變量，實現(xiàn)創(chuàng)作價值損失與技術(shù)創(chuàng)新收益的精確切割?；诖?，賠償標(biāo)準(zhǔn)的雙重維度實質(zhì)上構(gòu)成了“風(fēng)險分配-利益衡平”機制在損害量化層面的投影，而其規(guī)范效力則來源于對生成式視頻技術(shù)沖擊下著作權(quán)益形態(tài)流變的系統(tǒng)性回應(yīng)。

第一，在基準(zhǔn)值確立層面，宜選取同類作品三年平均許可費作為計算基礎(chǔ)，這并非簡單的算術(shù)均值操作，而是蘊含著法律政策層面的價值考量?！蹲罡呷嗣穹ㄔ宏P(guān)于審理著作權(quán)民事糾紛案件適用法律若干問題的解釋》第24條所明確的實際損失計算規(guī)則在此得到技術(shù)適應(yīng)性改造：通過引入視頻傳播平臺數(shù)量對數(shù)修正系數(shù) （In（N）/10） ，承繼了“填平原則”的補償功能[19]，以邊際效應(yīng)遞減模型抑制過度賠償風(fēng)險。該計算模型的核心規(guī)范表達式為：賠償額 基準(zhǔn)許可費 其中，基準(zhǔn)許可費系參考北京市高級人民法院《關(guān)于涉及網(wǎng)絡(luò)知識產(chǎn)權(quán)案件的審理指南》和浙江省高級人民法院《涉電商平臺知識產(chǎn)權(quán)案件審理指南》，取涉訴作品為所在細分領(lǐng)域近三年的加權(quán)平均許可費（剔除極端值）；N為經(jīng)司法認定的有效視頻傳播平臺數(shù)量（網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者日均UV ≥ 1萬計為獨立平臺）。公式中的自然對數(shù)函數(shù) （In） ）的應(yīng)用具有雙重規(guī)范價值：其一，通過傳播強度的邊際遞減效應(yīng)抑制賠償額無限膨脹，與“補償充分性危機”[20]中揭示的損失量化困境形成規(guī)范對沖；其二，對數(shù)函數(shù)導(dǎo)出的凹型曲線特性，客觀上實現(xiàn)了大規(guī)模傳播場景下的責(zé)任合理梯度分配。因此，當(dāng) 時觸發(fā)的區(qū)塊鏈驗證程序，可參照《最高人民法院關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)法院審理案件若干問題的規(guī)定》第11條并遵循《檔案著錄規(guī)則》（DA/T18），在對傳播范圍數(shù)據(jù)進行跨鏈哈希校驗的同時，進行圖像與元數(shù)據(jù)的雙向關(guān)聯(lián)性校驗。此舉既是對前文“技術(shù)黑箱”難題的程序性破解，也為“預(yù)防功能耗散”提供了技術(shù)治理層面的解決方案。至此，通過利用分布式賬本技術(shù)的不可篡改性，構(gòu)建起了從數(shù)據(jù)采集到司法認定的可信傳導(dǎo)鏈條。此設(shè)計可巧妙地實現(xiàn)傳統(tǒng)賠償標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)字時代技術(shù)特征的規(guī)范耦合，使《伯爾尼公約》確立的“充分有效救濟”原則在算法生成場景中得以延續(xù)[21]。

第二，針對人工智能技術(shù)介入引發(fā)的獨創(chuàng)性濃度稀釋難題，衍生作品費率標(biāo)準(zhǔn)的適用需建構(gòu)技術(shù)貢獻度與版權(quán)強度的動態(tài)映射模型。當(dāng)獨立第三方技術(shù)評估機構(gòu)（如國家版權(quán)局認證的AI生成物檢測實驗室）認定算法貢獻度 ≥30%～60% 時，應(yīng)當(dāng)基于《著作權(quán)法實施條例》和2014年版的《使用文字作品支付報酬辦法》的基本要旨，對衍生作品使用費率標(biāo)準(zhǔn)啟動階梯式計賠機制。此規(guī)范的構(gòu)造具有三重制度效能：其一，通過算法介入度的閾值設(shè)定，將“權(quán)利客體流動性”轉(zhuǎn)化為可操作的量化指標(biāo)；其二，借助費率衰減機制，實現(xiàn)創(chuàng)作投入與補償強度的正相關(guān)；其三，借助補償梯度設(shè)計構(gòu)成對技術(shù)開發(fā)者的隱性行為引導(dǎo)，與“激勵相容”框架下的 β 參數(shù)形成協(xié)同效應(yīng)。賠償基準(zhǔn)梯度設(shè)計的實質(zhì)是漢德公式（ Blt; γP×L， ）在損害量化維度的延伸，是通過將生成式視頻技術(shù)成熟度系數(shù) γ 內(nèi)化為傳播平臺數(shù)量的對數(shù)修正因子 （In（N）/10） ，實現(xiàn)《著作權(quán)法》第54條“填平原則”與技術(shù)特征的適配，亦即當(dāng)算法透明度較低時，平臺需承擔(dān)更高的邊際賠償責(zé)任，以與“風(fēng)險分配的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換”形成邏輯閉環(huán)，實現(xiàn)技術(shù)可行性成本通過法律經(jīng)濟學(xué)工具轉(zhuǎn)化為可操作的裁判標(biāo)準(zhǔn)[22]。

（二）衍生損害的規(guī)范映射：從流量折損到商譽貶值的量化路徑

生成式視頻侵權(quán)引發(fā)的衍生損害賠償問題，本質(zhì)上是“成本內(nèi)化-激勵相容”理論框架在非物質(zhì)權(quán)益損害維度的深化延伸。此類損害的規(guī)范量化需先突破傳統(tǒng)侵權(quán)救濟的單一價值導(dǎo)向，再通過動態(tài)系統(tǒng)論的譜系化建構(gòu)，才能將流量折損、商譽貶損等非顯性損害形態(tài)轉(zhuǎn)化為與生成式視頻技術(shù)創(chuàng)新動態(tài)適配的規(guī)范變量，最終在制度層面實現(xiàn)風(fēng)險分配與利益衡平的協(xié)同演進。

第一，構(gòu)建流量折損量化的規(guī)范變量。為實現(xiàn)將流量折損轉(zhuǎn)化為可量化的規(guī)范變量，首要步驟在于構(gòu)建梯度化計量模型。該模型的核心邏輯是將平臺經(jīng)濟的注意力資源轉(zhuǎn)化機制納入法律評價體系。其公式可表達為：平臺分成損失 L= CPM（CostPerMille，即千次廣告展現(xiàn)的費用）[23] × 有效展示量 × 分成比例 × 司法酌減系數(shù) （0.6～1.0） ）。該公式并非簡單的算術(shù)工具，而是承載了三重規(guī)范理性：其一，CPM作為市場基準(zhǔn)值的動態(tài)錨定，實質(zhì)是三元效用函數(shù)中公共效用的具象投射，并通過垂直領(lǐng)域均值計算維系競爭秩序的中立性；其二，有效展示量的技術(shù)驗證標(biāo)準(zhǔn)（用戶停留時長 ≥30 秒）的確立，實質(zhì)是為了呼應(yīng)區(qū)塊鏈存證機制，以算法治理破解數(shù)據(jù)泡沫對補償正義的侵蝕;其三，司法酌減系數(shù)的彈性空間設(shè)計，實質(zhì)是技術(shù)貢獻度（γ系數(shù)）與注意義務(wù)履行水平的函數(shù)映射，亦即當(dāng)生成式視頻的算法介入度突破閾值時，系統(tǒng)自動觸發(fā)系數(shù)下調(diào)程序，由此形成對技術(shù)開發(fā)者的隱性行為引導(dǎo)[24]。此模型通過“投入-收益-責(zé)任”的閉環(huán)設(shè)計，可實現(xiàn)激勵相容理論在流量經(jīng)濟場景的制度轉(zhuǎn)化。

第二，在商譽貶損評估中引入行業(yè)基準(zhǔn)范式。依據(jù)動態(tài)系統(tǒng)論的譜系化建構(gòu)，商譽貶損的評估需引入行業(yè)基準(zhǔn)范式，以破解無形損失與法律救濟間的規(guī)范鴻溝，并將其轉(zhuǎn)化為適配生成式視頻技術(shù)創(chuàng)新的動態(tài)變量。其公式為：品牌價值貶損率 ^[25]= （侵權(quán)前品牌指數(shù)一侵權(quán)后品牌指數(shù)）/行業(yè)基準(zhǔn)波動率。該公式的建構(gòu)邏輯植根于風(fēng)險社會理論：分子項揭示生成式視頻技術(shù)對品牌關(guān)系的解構(gòu)強度，分母項則通過行業(yè)常態(tài)波動過濾市場系統(tǒng)性風(fēng)險，最終將絕對損失轉(zhuǎn)化為相對責(zé)任份額。該公式與前文構(gòu)建的生成式視頻技術(shù)影響評估體系形成深度嚙合：當(dāng)算法透明度低于臨界值時，行業(yè)基準(zhǔn)波動率自動引入技術(shù)風(fēng)險修正因子，使評估結(jié)果動態(tài)反映生成式視頻技術(shù)的潛在破壞力[26]。這種設(shè)計將“技術(shù)理性人”標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)化為量化參數(shù)，可使責(zé)任認定脫離靜態(tài)主觀判斷，向客觀技術(shù)特征的規(guī)范轉(zhuǎn)化。

第三，推動技術(shù)參數(shù)與數(shù)據(jù)治理的三階整合。為實現(xiàn)風(fēng)險分配與利益衡平的協(xié)同演進，上述量化模型在制度協(xié)同層面需通過三階整合機制才能體現(xiàn)其規(guī)范理性。其一，技術(shù)參數(shù)的雙向滲透。 γ 系數(shù)通過酌減系數(shù)影響流量損失計量，行業(yè)基準(zhǔn)波動率則調(diào)節(jié)商譽評估尺度，形成風(fēng)險傳導(dǎo)的閉環(huán)控制。其二，數(shù)據(jù)治理的體系銜接。區(qū)塊鏈驗證機制不僅保障計量數(shù)據(jù)的可歸責(zé)性，還通過跨鏈哈希映射與前文預(yù)防功能耗散的治理方案形成呼應(yīng)。其三，價值衡平的螺旋演進。兩類衍生損害的計算結(jié)果最終匯入“成本內(nèi)化-激勵相容”的全局框架：流量損失補償強化創(chuàng)作者權(quán)益保障（Uc），商譽救濟力度映射公共文化福祉（Up）[27]，而技術(shù)參數(shù)的動態(tài)調(diào)適則能持續(xù)釋放創(chuàng)新動能（Ut）。這種多向度的耦合機制，使得生成式視頻技術(shù)引發(fā)的規(guī)范裂變被系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為制度演進的內(nèi)生動力，在數(shù)字治理的深層維度完成侵權(quán)救濟范式的價值重塑。

第四，通過邏輯閉環(huán)圖闡釋制度協(xié)同效應(yīng)。為了系統(tǒng)呈現(xiàn)前述救濟范式實現(xiàn)風(fēng)險分配與利益衡平的協(xié)同演進路徑，可通過圖1所示的邏輯閉環(huán)對制度協(xié)同效應(yīng)進行可視化闡釋。其中，司法酌減系數(shù)的彈性區(qū)間直接對應(yīng)三元效用函數(shù)中創(chuàng)作效用與技術(shù)效用的動態(tài)調(diào)適。因此，流量損失與商譽貶值的計算模型，本質(zhì)是三元效用函數(shù)在損害認定中的具體化。司法酌減系數(shù)的彈性區(qū)間設(shè)計，直接對應(yīng)參數(shù) （創(chuàng)作效用）與 （技術(shù)效用）的權(quán)重調(diào)適。譬如，當(dāng)算法貢獻度超過閾值時， β 值會自動上調(diào)以體現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的正外部性。這種設(shè)計既可承繼“激勵相容”理論，又可通過《最高人民法院關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)民事訴訟證據(jù)的若干規(guī)定》第25條的裁量權(quán)框架實現(xiàn)規(guī)范落地。

圖1生成式視頻侵權(quán)救濟范式邏輯閉環(huán)圖

五、版權(quán)保護制度的反身性建構(gòu)：證據(jù)規(guī)則與裁判技術(shù)的協(xié)同進化

生成式視頻侵權(quán)救濟范式的體系化重構(gòu)在完成風(fēng)險分配機制與損害量化模型的雙軌建制后，必然面臨證明責(zé)任制度的適應(yīng)性調(diào)適。這一進程本質(zhì)上是數(shù)字正義理論在程序法維度的規(guī)范投影：當(dāng)算法黑箱消解了侵權(quán)行為與損害結(jié)果間的線性因果關(guān)聯(lián)時，傳統(tǒng)的要件主義證明框架已無法穿透生成式視頻技術(shù)構(gòu)建的認知迷霧。因此，唯有通過證明責(zé)任分配的結(jié)構(gòu)性革新，方能實現(xiàn)“技術(shù)權(quán)力制衡-私權(quán)有效救濟-創(chuàng)新生態(tài)維護”的三元價值統(tǒng)合，進而與前文建構(gòu)的“成本內(nèi)化-激勵相容”實體規(guī)則形成制度性共振。

（一）生成式視頻侵權(quán)舉證責(zé)任的拓撲分配：從線性因果到網(wǎng)狀證明的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換

第一，建立在要件主義證明框架之上的傳統(tǒng)視頻侵權(quán)舉證責(zé)任體系，呈現(xiàn)典型的線性遞進結(jié)構(gòu)。在此范式下，權(quán)利人須嚴(yán)格遵循“接觸可能性 $$ 實質(zhì)性相似 $$ 損害結(jié)果”的要件鏈條才能完成舉證責(zé)任，且每一環(huán)節(jié)的確立都構(gòu)成后續(xù)證明的前提條件。此種結(jié)構(gòu)以兩個基礎(chǔ)性預(yù)設(shè)為前提：其一，侵權(quán)行為與損害結(jié)果間存在明確、單向的因果關(guān)系鏈;其二，各法律要件間具有邏輯遞進關(guān)系且可被逐一驗證。然而，生成式技術(shù)的介入徹底重構(gòu)了視頻內(nèi)容的生產(chǎn)與傳播模式：算法黑箱導(dǎo)致“接觸”要件的間接性與技術(shù)中介性凸顯，風(fēng)格遷移技術(shù)模糊了“實質(zhì)性相似”的判斷邊界，而網(wǎng)絡(luò)裂變式傳播技術(shù)則使損害結(jié)果呈現(xiàn)非線性的擴散特征。在此技術(shù)背景下，傳統(tǒng)舉證責(zé)任體系面臨三重規(guī)范困境：證明路徑的確定性因生成式視頻技術(shù)不可觀測性而瓦解、要件間的邏輯關(guān)聯(lián)因行為碎片化而斷裂、舉證成果的可歸因性因損害聚合效應(yīng)而衰減?；趯鹘y(tǒng)框架局限性的理論反撥，舉證責(zé)任的拓撲分配機制應(yīng)運而生。其本質(zhì)在于通過生成式視頻技術(shù)要素的規(guī)范轉(zhuǎn)譯，將線性要件結(jié)構(gòu)解構(gòu)為多維聯(lián)動的證明網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)從因果鏈觀察到系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性認知的范式轉(zhuǎn)換。

第二，初步證明責(zé)任的革新，以體現(xiàn)量化標(biāo)準(zhǔn)的多維錨定。權(quán)利人所需完成的“接觸 + 實質(zhì)性相似”證明已從二元要件的簡單疊加演變?yōu)閰?shù)驅(qū)動的復(fù)合驗證體系：參考ISO/IEC19763系列標(biāo)準(zhǔn)提供的統(tǒng)一元模型框架和ISO/IEC2382-37：2022的術(shù)語和模型定義，通過語義向量空間測距量化文本結(jié)構(gòu)的相似度；通過采用動態(tài)浮動基準(zhǔn)應(yīng)對生成式視頻技術(shù)迭代對創(chuàng)意元素重復(fù)率的沖擊；通過引入改作可能性指數(shù)（穩(wěn)定性邊界由時間序列分析確定）[28]，以穿透算法推薦機制的表象捕捉生成式視頻侵權(quán)行為的實質(zhì)關(guān)聯(lián)。此種立體化證明體系的價值不僅在于突破傳統(tǒng)要件遞進模式的平面化局限，還在于其契合生成式視頻技術(shù)侵權(quán)的本質(zhì)特征。以碎片化模仿場景為例，當(dāng)單幀畫面相似度離散分布于合法區(qū)間（如 21%～28% ）、敘事結(jié)構(gòu)與節(jié)奏相似度突破臨界值（如達 79% ）時，傳統(tǒng)線性框架可能因局部要件未達標(biāo)而陷入論證困境，而參數(shù)化體系通過創(chuàng)意元素與傳播軌跡的交叉驗證，則可以在復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系中識別系統(tǒng)性模仿的技術(shù)本質(zhì)。

第三，倒置技術(shù)黑箱的解構(gòu)性證明責(zé)任，進一步強化舉證結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)化特質(zhì)。在權(quán)利人完成初步舉證后，平臺需承擔(dān)生成式視頻技術(shù)透明化的多維驗證義務(wù)，即訓(xùn)練數(shù)據(jù)譜系溯源須與前文區(qū)塊鏈存證機制形成閉環(huán)互證。然而，模型決策路徑的可解釋性說明則需滿足IEEE7001-2021（《自治系統(tǒng)透明度的IEEE標(biāo)準(zhǔn)》）標(biāo)準(zhǔn)的“可測量、可測試的透明度”要求，并在視頻生成過程的隨機性校驗時通過參數(shù)空間軌跡分析才能排除定向模仿的可能。因此，此種倒置機制的核心創(chuàng)新在于將傳統(tǒng)“全有或全無”歸責(zé)邏輯轉(zhuǎn)化為節(jié)點可分、權(quán)重可調(diào)的動態(tài)評價體系。亦即當(dāng)平臺在數(shù)據(jù)溯源或算法解釋任一節(jié)點未履行義務(wù)時，動態(tài)歸責(zé)模型需將依據(jù)缺陷節(jié)點的權(quán)重系數(shù)（如數(shù)據(jù)溯源缺失權(quán)重0.4，算法解析不足權(quán)重0.3）按比例調(diào)整責(zé)任份額。此歸責(zé)模型因承繼了技術(shù)理性人標(biāo)準(zhǔn)，可通過彈性化責(zé)任配置實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與權(quán)益保障的再平衡。

綜上，系統(tǒng)性網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換舉證責(zé)任的規(guī)范理性在于通過程序法維度的彈性化構(gòu)造，解構(gòu)傳統(tǒng)要件遞進框架的機械決定論[29]。當(dāng)算法透明度指數(shù)突破生成式視頻技術(shù)倫理臨界閾值時，自適性調(diào)節(jié)機制會激活梯級響應(yīng)程序，使相似度標(biāo)準(zhǔn)隨技術(shù)風(fēng)險系數(shù)（y）的非線性上浮而產(chǎn)生證明標(biāo)準(zhǔn)緊縮效應(yīng)；生成式視頻技術(shù)權(quán)重參數(shù)（ β ）的階段性凍結(jié)則通過切斷違法激勵傳導(dǎo)鏈，將“成本內(nèi)化-激勵相容”實體規(guī)則轉(zhuǎn)譯為程序性控制變量的制度設(shè)計，使風(fēng)險分配與利益衡平的雙重價值在拓撲網(wǎng)絡(luò)中得以動態(tài)具象。而區(qū)塊鏈存證機制保障的可溯源性驗證與生成式視頻技術(shù)理性人標(biāo)準(zhǔn)建構(gòu)的可歸責(zé)性評價，則是通過在多節(jié)點協(xié)同驗證的證明架構(gòu)下形成的制度共振，才使得彌散性分布的要件關(guān)聯(lián)在交互印證的參數(shù)耦合中重獲規(guī)范整全性，最終在突破證據(jù)法學(xué)決定論認知框架的同時，完成從單向因果鏈觀察到多維測度空間認知的范式躍遷。

（二）生成式視頻版權(quán)保護裁判尺度的涌現(xiàn)秩序：指導(dǎo)性案例的動態(tài)生成機制

第一，生成式視頻技術(shù)的迭代速度與版權(quán)法律系統(tǒng)的安定性需求存在結(jié)構(gòu)性張力，傳統(tǒng)案例指導(dǎo)制度在此語境下經(jīng)歷著深刻的范式轉(zhuǎn)換。這種轉(zhuǎn)換的實質(zhì)既是司法認知從“經(jīng)驗歸納型”向“參數(shù)驅(qū)動型”的躍遷，也是司法制度在面對生成式視頻技術(shù)引發(fā)的視頻侵權(quán)規(guī)范性挑戰(zhàn)時，所經(jīng)歷的從認知模式到秩序形態(tài)的深層范式轉(zhuǎn)換。這一轉(zhuǎn)型進程突破了傳統(tǒng)法治的知識生產(chǎn)機制，在生成式視頻技術(shù)參數(shù)與法律價值的動態(tài)對話中構(gòu)建起了新型的裁判理性。當(dāng)算法模型的復(fù)雜性與侵權(quán)行為的多態(tài)性超越擁有法律概念的涵攝能力時，規(guī)范知識的生成不再依賴裁判經(jīng)驗的線性積累，而是通過技術(shù)特征與法律價值的動態(tài)耦合來實現(xiàn)認知能力的系統(tǒng)性進化。指導(dǎo)性案例動態(tài)生成機制由此演變?yōu)閿?shù)字時代的法律認知引擎，并通過構(gòu)建三層架構(gòu)重塑裁判尺度的生成邏輯（見圖2）。

圖2三層架構(gòu)重塑裁判尺度的生成邏輯圖

如圖2所示，輸入層將區(qū)塊鏈存證的技術(shù)參數(shù)（如風(fēng)格遷移強度、算法透明度等）和司法價值要素（創(chuàng)新激勵、權(quán)益保障）導(dǎo)入規(guī)范轉(zhuǎn)譯器，完成技術(shù)特征向法律概念的初步映射。具言之，處理層運用動態(tài)耦合引擎解析技術(shù)-法律復(fù)合數(shù)據(jù)流，并經(jīng)特征提取獲得規(guī)范特征向量后，通過蒙特卡洛模擬生成多元裁判方案，由規(guī)則聚類30形成概率最優(yōu)解；輸出層產(chǎn)出的裁判尺度因包含具體賠償區(qū)間等技術(shù)適配性規(guī)則，通過案件數(shù)據(jù)反饋可觸發(fā)參數(shù)與價值的動態(tài)調(diào)適，進而催生具有自組織特性的法律秩序。整套架構(gòu)的本質(zhì)是法律系統(tǒng)與技術(shù)系統(tǒng)的認知接口：輸入層建構(gòu)數(shù)字證據(jù)與法律價值的可通約性，使得處理層可實現(xiàn)算法黑箱與司法理性的深度耦合，而輸出層通過反饋回路也可形成反身性演進能力，使司法系統(tǒng)在技術(shù)迭代中保持動態(tài)安定性。

第二，由工業(yè)時代法律程式與數(shù)字生產(chǎn)規(guī)律之間的認知論鴻溝引發(fā)的結(jié)構(gòu)性張力推動的范式轉(zhuǎn)換，會引發(fā)法律認知系統(tǒng)的深層再造。技術(shù)參數(shù)的規(guī)范轉(zhuǎn)譯架構(gòu)重塑了司法系統(tǒng)的輸入界面，算法模型與法律價值的動態(tài)耦合架構(gòu)重構(gòu)了規(guī)則生成的中樞系統(tǒng)，而涌現(xiàn)秩序的自組織架構(gòu)則再造了法律知識的輸出形態(tài)。因此，當(dāng)裁判尺度的生成邏輯突破經(jīng)驗歸納的線性模式時，司法系統(tǒng)通過技術(shù)可解釋性參數(shù)的導(dǎo)人可獲得與數(shù)字文明對話的元能力。這不僅意味著法律概念體系對算法黑箱的解構(gòu)性穿透，還標(biāo)志著司法認知完成了從經(jīng)驗鏡像到參數(shù)映射的范式升級，可為應(yīng)對技術(shù)突現(xiàn)性風(fēng)險建構(gòu)起動態(tài)適應(yīng)的制度基座[31]。

第三，生成式視頻版權(quán)保護的反身性建構(gòu)體系可通過多維路徑實現(xiàn)制度效能躍遷。拓撲證明結(jié)構(gòu)利用風(fēng)格遷移強度和改作可能性指數(shù)穿透算法黑箱，可將非線性侵權(quán)行為解構(gòu)為可驗證特征向量集合；動態(tài)案例生成系統(tǒng)依托區(qū)塊鏈存證的算法透明度參數(shù)和蒙特卡洛模擬，通過閾值可響應(yīng)機制平衡法律安定性和技術(shù)敏感性；三元效用函數(shù)借助劇本重混度與市場替代效應(yīng)參數(shù)的聯(lián)動調(diào)適，可構(gòu)建創(chuàng)新激勵與公益保護的動態(tài)衡平框架。在此過程中，技術(shù)參數(shù)與法律價值的深度耦合顯現(xiàn)出認知轉(zhuǎn)譯效能：區(qū)塊鏈存證將算法不可知性轉(zhuǎn)化為可溯源的參數(shù)簇，技術(shù)理性人標(biāo)準(zhǔn)通過γ系數(shù)梯度衰減可彌合主體資格裂隙，數(shù)據(jù)流拓撲反饋機制則可將權(quán)利客體流動性固化為司法化特征向量。而且制度系統(tǒng)由此也可獲得動態(tài)調(diào)適的認知彈性：生成式視頻技術(shù)變量內(nèi)化可維系版權(quán)法激勵創(chuàng)新的價值內(nèi)核，參數(shù)化衡平機制在數(shù)字正義維度可完成風(fēng)險分配與治理實踐的閉環(huán)映射，進而塑造出技術(shù)特征與規(guī)范效能深度咬合的法治生態(tài)，為司法現(xiàn)代化開辟具有本體論意義的進化路徑[32]。

六、結(jié)語

生成式人工智能的指數(shù)級技術(shù)迭代正在催化著作權(quán)救濟體系從工業(yè)文明邏輯向數(shù)字治理范式的系統(tǒng)性躍遷。這種轉(zhuǎn)型突破了傳統(tǒng)制度修補的路徑依賴，但通過結(jié)構(gòu)性重構(gòu)可實現(xiàn)風(fēng)險規(guī)制能力與規(guī)范生成機制的協(xié)同進化。AIGC引發(fā)的制度性斷裂的本質(zhì)是創(chuàng)作本體論革命引發(fā)的規(guī)范認知危機[33]，其破解需要構(gòu)建與算法生成規(guī)律深度適配的新型法治秩序。在著作權(quán)制度重構(gòu)的進程中，生成式視頻技術(shù)引發(fā)的解域化效應(yīng)可實現(xiàn)規(guī)范性的再嵌合：面對創(chuàng)作者身份彌散性帶來的權(quán)屬危機，經(jīng)由技術(shù)理性人標(biāo)準(zhǔn)的確立與算法透明度義務(wù)的強制披露，可轉(zhuǎn)化為風(fēng)險系數(shù)與效用參數(shù)的動態(tài)耦合，并在作品形態(tài)流變性導(dǎo)致的損害量化困境中，被區(qū)塊鏈存證與數(shù)據(jù)拓撲分析解構(gòu)為技術(shù)貢獻度閾值，進而通過梯度化計賠模型實現(xiàn)創(chuàng)作成本歸零特性的規(guī)范轉(zhuǎn)譯[34；面對算法黑箱引發(fā)的歸責(zé)失焦難題，在司法認知范式革新中可形成涌現(xiàn)性突破，通過參數(shù)轉(zhuǎn)譯系統(tǒng)將風(fēng)格遷移強度、改作可能性指數(shù)等技術(shù)特征映射為法律要件向量，并經(jīng)由指導(dǎo)性案例的動態(tài)生成機制生成裁判規(guī)則簇，進而通過拓撲證明網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建“接觸可能性 $$ 技術(shù)透明度 $$ 損害相關(guān)性”的動態(tài)歸責(zé)鏈。這種從本體論沖擊到方法論躍遷的規(guī)范傳導(dǎo)，不僅本質(zhì)上能實現(xiàn)法律系統(tǒng)對生成式視頻技術(shù)認知黑箱的拓撲穿透，還能使該技術(shù)解構(gòu)力轉(zhuǎn)化為反身性法治秩序的自組織動能。因此，今后應(yīng)突破被動填補損害的救濟慣性，建立“技術(shù)風(fēng)險溢價 ⁺ 預(yù)防性救濟捆綁”的動態(tài)賠償標(biāo)準(zhǔn)，并通過將算法透明度指數(shù)、改作可能性指數(shù)等參數(shù)納入賠償計算模型，使裁判尺度動態(tài)映射技術(shù)風(fēng)險能級?；诹⒎ňS度的破局關(guān)鍵在于對《著作權(quán)法實施條例》進行“動態(tài)法律規(guī)范體系”改造，因而還應(yīng)設(shè)立“生成式視頻內(nèi)容侵權(quán)責(zé)任”專章，采用“核心原則 + 技術(shù)接口”的規(guī)范架構(gòu)。前者需確立算法貢獻度閾值、技術(shù)風(fēng)險分級等基礎(chǔ)規(guī)則；后者則需要授權(quán)國家版權(quán)局制定技術(shù)參數(shù)采集標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建連接司法系統(tǒng)與技術(shù)系統(tǒng)的規(guī)范轉(zhuǎn)譯通道。與此同時，司法配套改革需推進AIGC貢獻度鑒定機制的建制化。譬如，可通過組建由知識產(chǎn)權(quán)法官、計算機科學(xué)家與算法審計師構(gòu)成的專家委員會，開發(fā)包含“特征提取-參數(shù)校驗-權(quán)重配置”的技術(shù)評估規(guī)程，并通過司法鑒定意見書為裁判提供可驗證的技術(shù)認定結(jié)論。此外，此重構(gòu)范式要突破技術(shù)層面的束縛，還需通過參數(shù)化標(biāo)準(zhǔn)解構(gòu)算法黑箱，使法律系統(tǒng)獲得解析數(shù)字創(chuàng)造規(guī)律的認知能力：在價值層面可借由動態(tài)平衡框架維系創(chuàng)作激勵與技術(shù)創(chuàng)新的張力平衡，在秩序?qū)用婵梢劳袛?shù)據(jù)流治理穿透技術(shù)系統(tǒng)的去中心化架構(gòu)。綜上，通過預(yù)防性賠償標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)拓撲分析形成的規(guī)范合力，不但在著作權(quán)制度方面可以突破傳統(tǒng)地理邊界的物理約束，在數(shù)字化創(chuàng)作生態(tài)中，也可重建具有反身性適應(yīng)能力的法治秩序，實現(xiàn)從技術(shù)規(guī)制到技術(shù)共生的治理范式升華[35]。

[參考文獻]

［1］張璐．生成式人工智能使用者的法律責(zé)任問題研究.中國價格監(jiān)管與反壟斷，2024（10）：59-61.

[2］謝堯雯．生成式人工智能價值鏈行政監(jiān)管與侵權(quán)責(zé)任的匹配].政法論壇，2025（2）：36-46.

［3］熊琦.生成式人工智能平臺的著作權(quán)侵權(quán)責(zé)任Ⅲ].環(huán)球法律評論，2025（2）：23-37.

［4］馮曉青，沈韻.生成式人工智能服務(wù)提供者著作權(quán)侵權(quán)責(zé)任認定[].法治研究，2025（1）：46-58.

[5]秦俊龍，生成式人工智能創(chuàng)作物的侵權(quán)責(zé)任界定探析：以ChatGPT為例[].法學(xué)，2023（6）：5046-5051.

[6]宋河發(fā)，李竿影.人工智能生成物知識產(chǎn)權(quán)保護制度體系構(gòu)建：基于激勵創(chuàng)新與權(quán)益平衡視角[J/OL].科學(xué)學(xué)研究，（網(wǎng)絡(luò)首發(fā)時間：2025-05-16）[2025-05-19].https：//doi.org/10.16192/j.cnki.1003-2053.20250515.001.

[7］宋璐.通用人工智能時代Sora對新聞?wù)鎸嵉南馀c重塑[].傳播與版權(quán)，2024（24）：1-4.

[8］張文睿，唐逸凡.生成式人工智能生成內(nèi)容的權(quán)益歸屬研究]河南科技，2024（15）：115-120.

[9］蘇澤祺.洛克“充足條件”的知識產(chǎn)權(quán)適用：誤讀與澄清]電子知識產(chǎn)權(quán)，2024（9）：32-43.

[10］李小波，馬珍弟，鄭健，等.基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非物質(zhì)文化遺產(chǎn)推薦模型.智能計算機與應(yīng)用，2025（2）：198-207.

[11］孔祥俊.反不正當(dāng)競爭法框架內(nèi)的數(shù)據(jù)權(quán)利構(gòu)建：“數(shù)據(jù)保護專條”的具體設(shè)計方案.比較法研究，2025（1）：50-74.

［12］匡文波，王天嬌.社交媒體算法推薦傳播邏輯與平臺社會責(zé)任上海交通大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2023（5）：1-12.

[13]THONGMEENSUK S.Rethinking copyright exceptions in theeraof generative AI：balancing innovationand intellectual propertyprotection [J].The Journal of World Intellectual Property，2024，27（2）：278-295.

［14］李琳．算法時代著作權(quán)侵權(quán)通知規(guī)則研究[D].武漢：中南財經(jīng)政法大學(xué)，2023.

[15］林錦暉．網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商著作權(quán)侵權(quán)注意義務(wù)的教義學(xué)解析：對加重義務(wù)說的回應(yīng)及修正[].甘肅政法大學(xué)學(xué)報，2024（5）：129-142.

[16］葉輝華.區(qū)塊鏈賦能元宇宙數(shù)字版權(quán)司法保護的困境及出路.傳播與版權(quán)，2025（3）：103-106.

[17］高奇琦.辯證元宇宙[M].上海：上海人民出版社：2023：178.

[18］馮逃，李冬梅.我國建立可追溯體系的成本歸宿淺析.商業(yè)時代，2010（20）：98-99.

[19］孫那．民法典視閾下知識產(chǎn)權(quán)懲罰性賠償與法定賠償?shù)乃痉ㄟm用關(guān)系[].知識產(chǎn)權(quán)，2021（4）：67-78.

［20］康敬，陳功．?dāng)?shù)字技術(shù)背景下“幽靈勞動”新表征及認可與保護路徑[].傳媒論壇，2025（3）：45-47.

[21］單曉光．新科技革命背景下人工智能知識產(chǎn)權(quán)問題的立體因應(yīng)].知識產(chǎn)權(quán)，2025（1）：33-50.

[22]DURANTAYE L D K. Control and compensation.A comparativeanalysis of copyright exceptions for training generative AI [J].IIC-International Review of Intellectual Property and CompetitionLaw，2025（2）：1-34[2025-04-15].https：//doi.org/10.1007/s40319-025-01569-6.

[23] SONG P，WANG J，ZHAO C，et al.From static and dynamicperspectives：a survey on historical data benchmarks of controlperformance monitoring [J].IEEE/CAA Journal of AutomaticaSinica，2025，12（2）：300-316.

[24]HUANG W，CHEN X. Imposing a nonexploitative AI-generatedcontent levy on generative AI service providers [J].The Journal ofArts Management，Law，and Society，2025，55（1）：33-46.

[25］袁帆．內(nèi)涵、因素與機理：出版物產(chǎn)權(quán)價值實現(xiàn)研究].科技與出版，2024（12）：33-42.

[26]QUINTAIS PJ.Generative AI，copyright and the AI Act[/OL].Computer Lawamp; Security Review：The International Journal ofTechnology Law and Practice，2025（56）：1-17[2025-04-15].https：//doi.org/10.1016/j.clsr.2025.106107.

[27］朱虹，袁佳.文生視頻大模型賦能國家文化公園的價值與路徑.南昌大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版），2025（1）：48-59.

[28］籍明明.數(shù)字金融、知識產(chǎn)權(quán)保護與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力[].中國軟科學(xué)，2024（7）：147-156.

[29］黃斐.E.P.湯普森社會主義人道主義思想的形成、意蘊與審視.中南大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2024（6）：168-177.

［30］張緯之，韓珣，謝志偉，等．面向簡化規(guī)則的集成學(xué)習(xí)模型及規(guī)則約簡策略.計算機應(yīng)用研究，2024（6）：1743-1748.

[31]NG J.White interference，bad collaborations and new norms inIndigenous art：can intelectual property lawreforms fix this？].Alternative LawJournal，2024，49（1）：55-61.

[32］任江，吳舒穎.人工智能生成數(shù)字化人格：侵權(quán)風(fēng)險、倫理挑戰(zhàn)與法律規(guī)制.南京郵電大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2025（1）：39-49.

[33］張文喜.對現(xiàn)代知識財產(chǎn)權(quán)的哲學(xué)追問：中國自主知識財產(chǎn)權(quán)知識建構(gòu).社會科學(xué)家，2025（1）：8-15.

[34]HWANG Y，SHIN D，LEE HJ.Who owns AI-generatedartwork ？ Revisiting the work of generative AI based on human-AI co-creation [J/OL].Telematics and Informatics，2025（56）：1-17[2025-05-10].https：//doi.org/10.1016/j.tele.2025.102266.

［35］蔡琳，盧青霞.從技術(shù)導(dǎo)向型到以需求回應(yīng)型為主的轉(zhuǎn)變：論算法規(guī)制的路向問題與破解[/OL].科技進步與對策，（網(wǎng)絡(luò)首發(fā)時間：2023-01-23）[2025-03-25].https：//link.cnki.net/urlid/42.1224.G3.20250122.1738.038.