近年来，生成式AI依靠数据学习与自主生成，已在文案、图像、代码等场景迅速落地。《中国生成式AI产业发展报告（2024）》显示，2023年国内市场规模超过500亿元，用户渗透率达35%以上。然而，技术发展的同时侵权纠纷也相应增多，这些案件显现出责任边界模糊的困境，需尽快厘清相关问题责任归属与规制框架，以保障权利人的合法权益和技术的持续演进。

一、生成式AI侵权责任界定的复杂性

（一）AI技术的独特性导致责任溯源困难

生成式AI的运行逻辑可以概括为“数据输入—模型训练—内容生成”，即开发者先抓取大规模数据训练基础模型，用户随后给出提示，模型便自主生成新内容。由于运算过程封闭，外界难以窥见其内部机制，这一特征与传统软件截然不同。传统程序只执行既定指令，侵权可直接锁定开发者或用户，而在生成式AI场景下，侵权结果可能源于训练数据本身，也可能由用户提示触发，甚至来自模型在自主学习时的“偶然复制”，使得因果关系难以厘清，责任归属随之陷入僵局。

（二）多主体参与模式引发责任主体认定难题

生成式AI的落地链条里，开发者、使用者与平台方彼此交织，责任边界难以辨认。开发者负责模型搭建与数据投喂，一旦训练集混进未获授权的受保护作品，侵权的矛头便指向他们。面对指控，他们惯用“技术中立”作理由试图全身而退；使用者输入提示词，AI随即输出与他人商标几近相同的标识，被诉侵权时却辩称“作品由算法自主输出，本人无过错”；平台方开放接口，甚至允许用户上传数据继续训练，一旦纠纷发生，便以“仅提供技术服务，未参与内容生产”为由撇清关系，三方责任主体难以认定。

（三）侵权类型多样且表现形式新颖

生成式AI的侵权行为已覆盖多领域，且呈现出不同于传统侵权的新特征。

1.知识产权侵权的具体表现。

这类侵权较为普遍，集中表现为著作权与商标权两类：在著作权层面，AI训练阶段擅自复制文字或图像，或输出结果与他人作品达到实质性相似；在商标权层面，用户借助AI生成与注册商标近似的标识并用于商品包装，极易使公众混淆。

2.隐私与名誉权侵权的特点。

生成式AI对隐私的侵害往往发生在数据收集阶段：一些模型要求用户提交个人信息以优化算法，若平台未能妥善保管，便可能外泄；同时，AI还能整合公开资料，拼出个人“隐私画像”，在无形中构成名誉权侵权；AI炮制的虚假内容传播迅速，极易损害当事人声誉，且呈现出生成快、扩散广、溯源难的特征，维权成本普遍高于传统名誉侵权。

二、需进一步完善生成式AI相关规制

（一）传统法律的不适应性

传统侵权责任法以“行为人主观过错+行为违法性+损害结果+因果关系”为判断主轴，这套逻辑在生成式AI场景却难以判断主观过错。法律原本要求行为人存在故意或过失，而模型输出侵权内容往往源于自主运算，开发者或使用者无法预见，过错标准难以适用。在因果关系层面，传统侵权强调直接关联，AI侵权却链条冗长且伴随信息差，结果与特定主体行为之间的对应关系几乎无法被证实归责原则。现行法律以过错责任为主，技术方握有信息优势，若继续沿用该原则，权利人必须证明对方过错，技术壁垒使举证难以实现，进而剥夺其救济机会。

（二）法律规定的模糊性

现行法律条文对生成式AI侵权的表述笼统，在合理使用边界上缺乏可落地的操作指引，《中华人民共和国著作权法》（简称《著作权法》）将“个人学习、研究或欣赏”列为合理使用，但AI训练阶段的大规模复制是否落入该条款，法律并未给出答案。至于平台责任，《中华人民共和国电子商务法》(简称《电子商务法》)要求平台对“明知或应知”的侵权未采取措施时承担连带责任，然而生成式AI侵权隐蔽性强，平台何时构成“明知或应知”缺少细化标准。

（三）国内外法律差异带来的挑战

各国对生成式AI侵权的立法情况不同，因而给跨境纠纷解决带来困难。欧盟《人工智能法案》强制开发者公开训练数据出处，并对高风险AI造成的损害适用严格责任；美国坚持技术中立，AI侵权仍以过错为归责前提，且允许在合理使用限度内利用作品进行训练；我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》原则性禁止服务方侵犯他人知识产权，责任形态与具体措施尚待细化。

三、生成式AI侵权典型案例解析与实践启示

（一）典型侵权案例解构

2023年江苏某科技公司借助AI写作平台生成产品宣传文案，其中约三成文字与作家李某的散文作品构成实质性相似，李某遂将该公司及平台一并诉至法院。争议集中在两方面：如何界定AI输出与他人作品的“实质性相似”，以及使用者与平台应如何分担责任。法院比对后认定，某科技公司产品宣传文案在文字表述与意境营造上均与李某的散文作品高度重合，已构成著作权侵权；某科技公司因未履行合理审查义务，被认定存在过失并承担主要责任，而AI平台因缺乏侵权内容过滤机制、未能从源头防控风险，被判承担次要责任。

2024年，美国百余名艺术家联合起诉一家AI绘画平台，指控其未经授权即将他们的作品用于模型训练。案件焦点在于训练阶段的复制行为能否落入版权法意义上的“合理使用”。审判结果指出，平台为商业服务目的复制逾十万件作品，已超出合理使用边界，最终判令平台停止使用侵权素材并赔偿艺术家损失。

（二）司法实践对法律规制的反哺价值

上述案例为生成式AI侵权的法律规制提供了可操作的参照，在侵权认定标准上，它将表达形式与核心创意并列为判断AI输出与他人作品是否实质性相似的两项抓手，弥补了传统著作权认定框架的缺口。

在责任分配层面，规则明确：使用者因过失需担责，开发者若未履行管控义务亦需担责，从而为锁定责任主体提供了实践支点。在合理使用边界上，裁决认定商业性AI服务大规模调用作品训练并不落入合理使用范围，为后续条文细化提供了切口。

生成式AI的技术特征和多主体协作模式使侵权溯源和责任主体识别存在困难，传统规则滞后、条文模糊，再加上各国立法差异，进一步放大了治理难度。对此，立法层面应细化条文，建立与生成式AI相匹配的规范框架，并通过司法实践不断完善规则，以在保障权利人合法利益的同时，为技术创新划出清晰的法律边界，实现技术进步与法治保障的平衡。

四、完善法律规制路径的探索

（一）明确责任主体与归责原则

应结合各主体的角色定位与过错大小划定责任边界，并匹配差异化的归责原则。

1.开发者的责任范围细化。

开发者处于AI模型的起点，应履行源头管控义务：若在训练阶段未经授权调用受保护作品，或未制定侵权内容过滤机制，即便无主观过错，也需直接承担责任；反之，若已核实数据授权并完成过滤设置，仅因用户恶意指令引发侵权，开发者可免责。以AI绘画平台为例，若其在训练前未核查作品授权，由此产生的侵权后果需由平台自行赔偿。

2.使用者责任的认定标准。

用户作为向AI下达指令的一方，应对指令的审慎性负责。若用户明知指令可能侵权仍坚持发出，应负过错责任；若因疏忽未察觉侵权风险，则承担补充责任。例如某公司利用AI生成文案却未核实是否侵权，其结果产生抄袭行为，该公司须承担补充赔偿。

3.平台责任的界定依据。

平台方作为AI服务的提供者，应当同时履行监管与告知义务：一方面，应向用户提示潜在侵权风险，并建立高效的侵权投诉通道；另一方面，若未能在收到投诉后及时处置，将与侵权使用者承担连带责任。只有在已尽提示与处理义务，且不存在明知侵权仍继续提供服务的情形下，平台方可免责。例如某AI写作平台在接到投诉后未下架争议内容，因此须与使用者共同赔偿。

（二）完善相关法律条文

可通过修订法律或司法解释进一步厘清关键规则，同时把合理使用的边界进一步细化，通过《著作权法》司法解释划定AI训练利用作品的合法范围：非商业性研究允许小比例未经授权使用，商业性服务则须事先取得授权。《电子商务法》应增设AI服务平台责任条款，明确其侵权预警与投诉处置义务，例如建立生成内容溯源机制，方便事后追责。《中华人民共和国个人信息保护法》需补充AI数据收集条款，要求收集个人信息时清楚说明用途，并禁止将数据用于未获授权的模型训练，以防隐私泄露。

（三）加强国际合作与协调

笔者认为，对于跨境侵权，应明确责任认定标准、合理使用边界等关键条款。在此基础上强化跨境执法联动，搭建生成式AI侵权信息共享与协查机制，方便各国监管机构实时交换案件线索，联手调查跨越国境的侵权行为。

（作者：高彩虹，内蒙古望鸿律师事务所）

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