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生成式人工智能生成物的著作权法保护

主讲人：

目录

0203040506

著作权法基础人工智能生成

著作权归属问保护现状与挑立法与司法实保护策略与建

物特性

题战践议

著作权法基础

作品的原创性要求

著作权法保护原创作品，即作品必须是作者独立创作，

具有一定的创新性。

著作权的归属原则

著作权通常归属于作品的创作者，但在雇佣关系下，作

品可能属于雇主或委托人。

著作权的保护期限

著作权保护期限通常为作者终生加上一定年数，不同国

家和地区可能有不同的规定。

著作权的限制与例外

著作权法允许在特定条件下对作品进行合理使用，如教

育、研究或新闻报道等。

LAW

著作权法定义

POTECDOWPAEF0WWG9PNTLECT

Q

原创性作品

著作权法保护原创性文学、艺术和科学作品，如小说、音乐、

绘画等。

计算机软件

计算机软件作为特殊类型的作品，其源代码和文档等也享有著作权保护。

保护对象概述

COPYRIGHTCONCEPT

Informationprotection

著作权法保护原创作品，即作品必须是作者独立创

作，具有一定的创新性。

在特定条件下，他人可以不经著作权人许可，使用受著作权保护的作品，如引用、评论等。

著作权的保护不是无限期的，通常有明确的保护期限，如作者终生加一定年数。

原创性原则

公平使用原则

保护期限原则

著作权法原则

人工智能生成物特性

视觉艺术作品

包括由AI生成的绘画、设计图、动画等，这些作品在视觉艺术领域具有创新性和审美价值。

数据生成物

AI通过分析大数据生成的图表、报告等，这些数据产品在商业和科研领域具有重要应用。

文本生成物

例如，AI创作的诗歌、新闻报道、小

说等，这些文本作品具有一定的文学价值和实用性。

音乐作品

AI创作的音乐作品，如旋律、和声、节奏等，可以用于电影、游戏或独立

Artificial

Intelligence

0102

生成物的类型

音乐作品中。

数据输入与输出的多样性

AI生成物的多样性取决于输入数据的类型和范围，如文本、图片、声音等，输出结果也相应多样。

用户交互与个性化定制

用户通过与AI系统交互，输入特定参数或指令，引导生成符合个人需求的定制化内容。

算法驱动的创作过程

人工智能通过深度学习算法，分析大量数据，自动生成文本、图像或音乐作品。

生成过程分析

人工智能生成物通常缺乏人类艺术

家的主观创作意图，是算法和数据

驱动的结果。

55

人工智能可以模仿多种风格，创作

出风格多变的作品，而人类艺术家

通常有较为固定的个人风格。

55

与人类艺术家的创作过程不同，人

工智能生成物的创作过程高度自动

化，依赖于复杂的算法和计算。

55

与人类作品区别

作品风格的多样性

创作过程的自动化

缺乏创作意图

著作权归属问题

作者身份认定

创作意图的证明技术贡献的评估作品独创性的判断

在生成式AI作品中，评估人类作

者的技术贡献程度，以确定其作者身份。

分析作品是否具有足够的独创性，

以区分人类创作与AI生成内容。

作者需展示创作过程中的意图和

构思，以证明其为作品的原创者。

03

作品使用与授权争议

讨论当生成式AI创作的作品被第三方使用时，如何处理授权和收益分配的法律争议。

01

人工智能创作的法律地位

探讨人工智能是否能成为

著作权法中的“作者”,以及其创作的作品是否应受法律保护。

02

创作过程中的贡献者权益

分析在生成式AI创作过程中，程序员、数据提供者和AI本身之间的权益分配问题。

权利归属争

议

AIGenerateImage

AuthenticImage

法律适用难点

界定创作主体

在生成式AI中，确定创作主体的法律地位复杂，涉及AI开发

者、使用者和AI本身的权利义务。

区分作品原创性

法律需明确AI生成物是否具备原创性，以及如何评估其独创性，以决定是否受著作权法保护。

权利归属与分配

解决A生成物的著作权归属问题，包括确定版权所有者、使

用权和收益分配等法律问题。

侵权责任归属

当AI生成物涉及侵