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新疆师范大学学报(哲学社会科学版)第45卷第6期2024年11月
JournalofXinjiangNormalUniversity(PhilosophyandSocialSciences)Vol.45No.6Nov.2024
人工智能文生视频大模型的作品风险、
著作权归属及有效治理
丛立先 李泳霖
(华东政法大学知识产权学院,上海201620)
摘 要:以Sora为代表的文生视频大模型的出现,赋予作品风险、著作权归属和著作权风险治理新的讨论
意蕴。笔者认为文生视频大模型作为人类精神产品创作的工具,其生成的内容构成作品。基于文生视频大模型的
技术特点,其引发的作品风险不能一概而论,应基于对作品的不同使用行为加以识别和判断。在著作权归属领
域,应坚持视听作品的私权属性,在秉持以意思自治约定归属优先的同时,在个案中结合实质贡献、投资激励和
利益平衡原则确定著作权归属。在著作权风险治理领域,应通过著作权规则完善、著作权审判指导、著作权执法
监管和大模型行业自治,共同作用于文生视频大模型的合规、高效与可持续发展。
关键词:Sora;人工智能;文生视频;作品风险;著作权归属;风险治理
中图分类号:TP18;D9文献标识码:A文章编号:1005-9245(2024)06-0101-11
从ChatGPT的文生文,到Midjourney的文生业自治,追求大模型发展的良法善用和算法善治,
图,再到Runway、Pika、Sora的文生视频,人工进而实现“优质作品学习—高质量视频生成—弱风
智能的工具能力被不断延展。相较此前出现的人工险使用”的良性循环。
智能,以Sora为代表的文生视频大模型具有的可
视性、高仿真性和时空延展性,使其生成内容不断一、人工智能文生视频大模型的著作权
接近人类创作水平,提高了人类对其创作的依赖程风险
度,甚至超越了人类对既有视听作品的认知。Sora
之所以具备上述能力,一方面得益于对既有作品的与人类通过“数据—信息—知识—作品”这一
深度学习,另一方面依赖于算力和算法的加持。可传统路径获取知识并创作作品相似,文生视频大
以预见,基于出色的视频生成能力,以Sora为代模型也离不开对作品的使用。基于作品使用行为的
表的文生视频大模型将被应用于更多下游产业。为差异,不同文生视频大模型面临差异化的著作权
进一步提升文生视频大模型生成内容的著作权价风险。
值,解决大模型在下游产业中可能出现的著作权归(一)文生视频大模型学习过程中的著作权风险
属纠纷,有必要在认清著作权风险的基础上,厘清通常情况下,未经许可使用他人享有著作权的
其生成作品的著作权归属,并通过著作权规则完作品,在不构成合理使用或法定许可等法定免责
善、著作权司法定性、著作权监管介入和大模型行事由的情形下,可能构成著作权侵权行为。总体而
收稿日期:2024-03-25
基金项目:本文系研究阐释党的二十大精神国家社科基金重大项目“全球知识产权治理面临的主要挑战和中国方案研究”(23ZDA124)
的阶段性成果。
作者简介:丛立先,华东政法大学知识产权学院教授、博士生导师;李泳霖,华东政法大学知识产权学院博士研究生。
··中宣部首批“哲学社会科学期刊重点专栏”:元宇宙与数字经济研究(四)
102
言,大部分文生视频大模型在训练过程中都会不主体分别对应的主体文本表述以及主体图像混合为
(5)
可避免地使用他人享有著作权的作品。例如,Sora文本与组合图像,同样可能构成改编行为,等等。
在训练模型过程中会将原始视频输入降低视觉维度
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