全国人大代表万立：聚焦生成式AI著作权难题 为创作者权益筑法治屏障

今年全国两会期间，全国人大代表万立将目光投向生成式人工智能领域的著作权保护议题，提出针对性建议。此前在2025年，他就曾针对不法分子利用生成式AI制作传播谣言、扰乱网络生态的问题建言献策，持续跟进AI技术快速发展背后的法律与社会治理难题。

随着生成式AI的普及应用，其产出内容的法律属性界定成为行业热议焦点。目前多数国家的著作权法均明确，作品创作者需为自然人，纯由AI自动生成、未加入人为干预的内容，因缺乏人类的创作思想与个性化表达，难以被认定为著作权法意义上的“作品”。但实际场景中，大量AI生成内容是用户通过独创性提示词设定、多轮筛选修改、个性化编排后产出的，最终成果清晰体现了用户的创作意图与独特思考，若全盘否定这类内容的智力成果属性，无疑会打击用户的创作积极性，不利于AI技术与文化产业的协同发展。

针对这一矛盾，万立提出，AI生成内容的认定与保护核心在于界定其中是否存在“人类独创性贡献”。用户输入的提示词越具创意与针对性、对输出内容的调整越充分，对应的著作权就越应归属用户。他建议，在司法实践与政策层面进一步明确这一判定标准，同时引导AI开发者在用户协议中清晰标注生成内容的权利归属，从源头减少纠纷；此外，推动内容溯源技术落地，通过数字水印、元数据记录等方式，为后续的权属争议提供技术支撑。

除了AI生成内容的权属界定，AI训练数据的版权侵权风险同样亟待破解。当前AI模型训练普遍依赖海量互联网数据，其中包含大量受版权保护的作品，未经授权使用这些内容开展训练是否构成侵权，已成为全球范围内的法律争议点。一方面，AI训练具备“非表达性使用”“转换性使用”的特征，与传统侵权行为存在差异；另一方面，大规模复制原作品用于训练，又可能对原作品的市场价值造成冲击。

针对训练数据的版权边界问题，万立提出，需在现有著作权法框架下，通过立法或司法解释明确AI训练数据使用的合法范围。考虑到现行“合理使用”条款难以完全覆盖AI训练场景，可探索引入“法定许可+报酬请求权”模式：允许AI技术开发者在未获得逐一授权的前提下使用受版权保护的作品，但需向著作权集体管理组织支付合理费用，再由该组织统一分配给权利人，以此平衡AI产业发展的数据需求与创作者的合法经济权益。

万立认为，解决生成式AI著作权保护这一新课题，不能仅依赖司法或行政手段，需构建“政府引导—平台履责—社会参与”的多元共治体系。其中要压实平台主体责任，督促平台建立健全内容审核、版权过滤、侵权快速响应机制；科研机构、行业协会、法律实务界也应深度参与，通过案例研究、标准制定等方式，提升著作权保护的精准度与适配性。

万立期待，在法治框架下，通过各方协同努力，生成式AI著作权保护能逐步从争议走向共识，让每一位创作者的智慧结晶，都能在人工智能时代得到应有的尊重与合理回报。