本文来自微信公众号： 新潮 ，指导老师：白净，编辑：郑孟丹，作者：十二岁的新潮
本文为南京大学2023级研究生陈敏慧的毕业设计选编。
指导老师|白净
2026年3月，南方尚处在绵绵的阴雨季，龙马按惯例点开个人邮箱，查询一天的待办事项，合作邀约、业务联系、客户咨询、续费广告等等充斥其中，往下翻去，一条“自动解约警告”映入眼前——“亲爱的插画师龙马您好，由于您长时间未登陆站酷平台，且原创签约作品超过两年未更新，根据原创作者签约协议，本平台将在一个月后自动取消您的蓝标认证，请及时登录查看您的个人账户。”
一夜之间，
全网的旅行漫画里都住着半个“我”
收到解约警告的那天，龙马的记忆恍惚间闪回至两年前，彼时的他在本职工作之外，还有个令自己颇为自豪的副业——插画师。画画是他从儿时开始就坚持的热爱，从蕴含明显孩童天真质感的高饱和涂鸦风，到初高中校园里流行的日式赛璐璐风，再到经济独立、装备升级后能用高品质画笔工具实现的纸纹肌理风，每一种他都如数家珍。尤其看着自己想象的人物身形跃然纸上，被填满色彩，心中的喜悦难以言表。
然而，这样纯粹的快乐终止于两年前的一个夏夜。
那天，龙马坐在堆满画纸的书桌前，鼠标悬在删除键上方良久，终于点了下去，屏幕上的所有线条和色块瞬间消失，那是他熬了三个通宵才完成的作品，带着他磨砺多年习得的鲜明笔法。他对着空画板发了半小时的呆，随即在社交账号上写下两行文字：“近期画了很多漫画，都没发表。因为不想让AI学习自己，把自己好点的作品都删了，剩下那些破玩意，它爱学不学吧。”
帖子犹如一块石子，在和龙马同样的原创漫画师群体中激起千层浪花，评论区更是堆满了各种同病相怜者的发言：有人说自己已经关闭作品公开权限，有人晒出被AI复刻后两个作品差距悬殊的互动量，有人大骂客人用一张商单生成“免费”的系列作品。插画师弱冠年华的帖子藏在相似推荐中：“插画师的悲哀！我被AI刺裸裸地抄袭了。”
弱冠年华第一次发现不对劲是有小红书网友在一款旅行AI漫画生成器的分享帖下@他，帖子里的截图显示，这款AI模版生成的角色都戴着与他漫画里的人物一模一样的白色眼镜、草帽和衬衫，那是弱冠年华根据自己的日常穿着创作的漫画形象。“一夜之间让所有男生和漫画的我共长一张脸……就连女生，也被生成了一样的脸”。于是他立刻在平台主动发帖，贴出这款自己原创的人物形象最早的发布记录和对比图，也有网友在和漫画相关的热帖下为他发声。但是很快他就发现，很多表示支持的评论都像被潮水冲走一般消失，剩下的全是AI生成的、以他风格标签命名的图像，层层叠叠，铺天盖地，令他感到窒息。
三秒变身宫崎骏动画主角
无名画师的愤怒、无力曾在去年春天闯入过一次公众视野。
2025年3月，OpenAI推出的GPT-4o多模态模型开放了“生成吉卜力风格图像”功能，网友只要使用“龙猫在东京街头散步”“千寻和无脸男在现代都市吃火锅”等提示词，屏幕上便立刻显示出行云流水般自然、暖意融融、笔触细腻的宫崎骏同款动漫，人人都能通过这一新模型三秒变身动漫主角，生成的画面几乎与电影镜头无异。
狂欢很快就变成了质疑。
一些吉卜力的老粉丝一见到生成的画面，便十分敏锐地察觉到其中画面构图、光影处理、角色眼神中所含的温度，都与《龙猫》《千与千寻》的某些帧画面如出一辙。他们普遍认为：AI不可能凭空“学会”此种风格，OpenAI大概率是爬取了吉卜力经典动画的帧画面作为训练素材，而是否获取授权引发外界质疑。对此，OpenAI公司在一份声明中表示：“我们会继续阻止AI模仿在世艺术家的风格，但我们允许模仿更宽泛的工作室风格——人们曾使用这些风格创作和分享一些赏心悦目且富有创意的原创粉丝作品。”而吉卜力工作室的北美代表则拒绝就此事发表评论。
龙马删除作品时的犹豫，弱冠年华看到满屏“同款”图像时的无助，以及被全网病毒式传播的吉卜力风格动漫，都指向同一个残酷的现实：AI算法的生长要以原创者的心血为养分，多年锤炼形成的风格极易被复制，而创作者实质上成为了技术狂奔路上被抛弃的牺牲品。有人选择删除作品自我保护，有人选择主动维权，而大多数人只能沉默煎熬。
这场有关“原创作品是否可被随意投喂AI”的博弈绝不是几个创作者的私人纠纷，从个体画师风格被盗用，到行业巨头创作精髓被复刻，争议之中我们不禁要追问：AIGC数据训练的边界在哪里？这个问题如同迷雾，悬于所有以创作谋生之人头顶。
“同款”风格是如何被出卖的？
在画师们辗转难眠的夜晚，互联网的某些角落，大量原创画作正在被系统自动、批量地拆解成数据碎片，用以喂养饥肠辘辘的AI模型。这不是某家公司的个别操作，而是生成式人工智能“发展”过程中的日常。
AIGC的核心逻辑从来不是“无中生有”，而是“海量数据训练+算法迭代”，训练数据的数量与质量，直接决定着AI能画出怎样的画、写出怎样的文字。OpenAI官方数据显示，一款能生成商业级合格画作的AI模型，一般需要6.5亿张图像作为训练素材，而数据获取的效率与成本，成了左右AI企业前行速度的关键。
于是，“网络公开可获取”，成了很多AI企业规避合规成本的借口，一条灰色的数据获取链条悄然形成。根据《中国AIGC产业版权合规报告(2024)》，83%AIGC企业训练数据未完成授权，同时，67%企业存在侵权图库使用。
各类AIGC企业是整个链条的核心，其或用自有爬虫团队，或利用第三方数据服务商批量获取原创作品用以模型训练，而部分内容平台对站内作品被爬取置若罔闻、变相予以便利，少数用户直接上传他人作品或主动引导AI模仿某种风格，故而形成了“未经许可投喂”的链路，原创人们也因此在不知情中沦为AI的“灌溉者”。某内容平台运营人员陈炀在接受采访时也明确表示，平台日均AI内容近亿条，人工根本无法全覆盖审核，只能采取被动审核模式，这也给爬虫抓取、违规投喂留下了空间。
这实质上是合规成本与商业利益失衡、法律边界不明确两者叠加的结果。商业级AI绘画模型需要上亿级图像训练，若对所用数据逐项授权，数据成本就要指数级增加，这与AI企业追求快速迭代、抢占市场的发展目标直接冲突。更根本的问题在于，现行著作权法对AI训练数据的合规界定尚不明确，“合理使用”边界模糊，因此不少企业把“公开可获取”等同于“可随意使用”，体现在商业行为上，便是随意地“投喂”与“生成”。
以AI绘画领域为例，这种“未经许可投喂和生成”绝不是单个孤立的操作，事实上，从数据爬取到商业变现已然形成一条完整、明确的灰色链条。爬虫软件或进入集合作品的内容平台，或批量抓取原创者们发布在公开网站的作品；算法模型悄悄拆解作品的画笔痕迹、色彩层次、人物形象，再按提示词批量复刻生产同款风格作品……这些被无偿纳入训练库的原创作品，最终都变成了AI文生图模型的“养料”，众多创作者多年苦心经营的艺术成果都成了技术掠夺的牺牲品。
国内个体插画师的艰难维权、国外行业协会及知名工作室的权益抗争，实质上都是这场无声博弈中不同阶段、不同层面的表征，而AI技术的蔓延路径，也正揭示着相关问题在全球扩散的方向。
盖着红章的证书，还是我作品的“护身符”么
国内商业插画从业者张江鱼从事该行已超过8年，AI出现之前他从未料到自己赖以谋生的原创笔法会被在秒速之间被批量复刻。
曾经，他创作的职场、亲子、友情三大系列插画，笔法细腻，场景生动，在全平台获得超10万点赞，也被知名品牌选用作宣传物料，100多幅原创作品常年稳定、系统地发布于站酷、插画中国等画师交流平台，这些既是张江鱼的心血，也是他立身行业的支点。2024年3月，他在接一笔商业插画订单时发现：客户提供的“备选方案”中，所列诸幅AI生成插画与自己的原创作品风格高度重合，人物眉眼的弧度、场景道具的细节、构图逻辑、色彩搭配均所差无几，甚至其惯用的“柔和渐变阴影”技法都被精确复刻。更令他震惊的是，在豆包上传自己的作品案例，并给出“生成类似风格的插画”的提示词后，几乎不需要调整任何参数即可生成类似的作品，而此类AI作品的商用成本几乎只有AIGC平台每月几十块的会员费。
“那种感觉，就像自己养了很多年的孩子，被人偷偷拐走，还被换上了别人的衣服，堂而皇之地拿去赚钱。”张江鱼在接受采访时一边说话，一边指着自己逐幅对比作品时留下的种种痕迹，“我花了整整一个月，把AI生成的作品和我的原创逐一对比，标了几十处相似点，提交维权申请之后，平台只丢给我一句‘数据来源合法，属于合理使用’，就再没有任何实质性的回复。我要求其提供训练数据的明细，对方则理直气壮地说‘算法保密’，因此我至今仍不能厘清自己的作品是如何被盗用的、盗用了多少。”目前张江鱼的维权申请处于停滞状态，为了不被进一步“投喂”，他只好暂时关闭所有作品的公开权限，依靠少数老客户的订单维生，而这场维权究竟还要持续多久，无人能预料。
与张江鱼不同，国风画家李也十分清楚且重视版权保护，他所作的18幅古风山水画都已办理完整的版权登记手续，且以“水墨留白+青绿渲染”为鲜明、成熟的风格，在传统山水画的基础上又自然地融入了现代审美，作品还曾多次入选国内诸多重要美术展。
李也原本认为版权登记证是自己作品的“护身符”，未曾想到，官方认证也无法避免自己的作品被AI无偿“征用”。
2023年10月，李也在豆瓣国风插画小组浏览时，意外发现有小组成员上传的AI绘画作品与自己的有版权登记的原创作品画风雷同。当他询问上传者用什么工具、如何生成、有无版权时，对方轻飘飘地丢给他一句“随便哪个AI软件，输入关键词就行了”。于是他直接测试了几个AI模型，输入“水墨留白青绿山水画”的提示词和自己已经登记版权的作品后所得的若干画面，在山石皴法、树木造型、色彩层次等诸种细节上都与自身作品有极其明显的联系，甚至部分作品的留白比例、青绿色调，皆与原作一模一样。
李也第一时间向所涉模型团队主张权利，明确地提出公开道歉、赔偿损失、保护其作品不被训练复刻等诸种诉求，但得到的回复令他十分失望：“我们的模型产出仅供合理使用，不涉及商业变现，因此不构成侵权。”更令他沮丧的是，要证明“模型使用自己的作品与生成侵权内容存在直接因果关系”，单凭他手中所持的版权登记证书尚不够，必须借助专业机构做的“相似性”技术鉴定，而所涉十几幅画作累计鉴定费用已达10万元以上，对长期从事创作、收入极不稳定的李也而言无疑是巨大的负担。
“我当初花了很多钱、跑了很多流程做版权登记，就是怕自己的作品被侵权，可现在才发现，这张证书在AI侵权面前，显得那么无力。”李也苦涩地说道，“他们说模型仅供合理使用，但谁能保证，不会有人利用这些AI画进行商业变现？我花五年时间打磨的风格，被陌生人无偿拿去训练，连一句招呼都不打，这对创作者来说，太不公平了。”
对此，上海市光明律师事务所高级合伙人李翰轶律师分析称：“版权登记在AI侵权纠纷中，确实能证明作品的原创性和归属，但无法直接证明AI模型使用该作品与生成内容的因果关系，这也是当前AI侵权维权的核心难点之一。一方面AI公司的算法技术属于商业机密，公司有不对外公开的权利；另一方面，原创者难以证明第三方在训练AI的过程中投喂了自己的原创作品，故此维权之路天然艰难。”
举证难度、维权周期、胜诉概率
深夜画室里灯光稀落、昏黄，插画师林叁叁就电脑上所列自己及AI生成的各组对比图逐帧查看，屏幕上的红批注连成一片。这是她维权的第四个月，商单量已缩水七成，积蓄所剩无几，而律师最新发来的消息极其冷静、沉重：“技术鉴定费需9万元，且举证成功率不足三成。”
举证难、周期长、成本高，背负着三座沉重的大山，大多数遭遇AI“投喂式侵权”的中小原创者都难以招架。“我画了五年插画，一年净利润才6万，光鉴定费就够我吃一年了。”林叁叁说话时没有愤怒，只有麻木的妥协，“就算赢了官司，赔偿款可能还不够付律师费，与其耗着，不如找份其他工作，至少能活下去。”与她有相同想法的人绝不是少数。数据显示，2023年针对AI公司的诉讼中，多数以撤诉或和解告终，进入实体审理的不足20%。
而有关侵权认定的争论实际上直接关系每一起AI版权纠纷的裁判结果。
江苏某律师事务所律师表示，认定“未经许可投喂AI”是否构成侵权，首先要考察三个要件。
第一个要件：先要有“未经许可使用原创作品”的事实。即AI公司在没有获得原创作者明确授权的情形下爬取、下载其作品并放入AI模型的训练库，方能据此认定侵权。
第二个要件：AI生成内容与原创作品构成“实质性相似”。此种相似绝不是简单的细节雷同，而是整体上诸种要素，如构图、色彩、风格、人物形象、水印、签名、特定瑕疵等都彼此相近，易使普通公众产生混淆，误认为AI生成内容系对原作的复制。
第三个要件：要证明所涉使用行为对原创作者的合法权益实际造成了损害。这一点一般从最常见的两种情形予以考察：一商业收益减少，即原创作者的商单被AI生成作品抢占；二创作价值被稀释，即原创作者多年磨砺而成的风格被AI轻易复刻。
“三个要件看似清楚，但是就具体案件而言，要一一予以证明，难度极大。”
研究AI知识产权诉讼的李律师说明到：举证难，是原创作者维权时最突出的难题，也是侵权认定中最典型的难点。“原创作者要证明侵权，首先要证明自己的作品被AI公司纳入了训练库，但AI公司的训练数据都是保密的，属于‘算法黑箱’的一部分，他们绝不会轻易披露。”李律师以他代理过的某画师维权案件为例解释道：插画师标注了数十处AI生成作品与其原创作品高度相似的点，但是当插画师要求AI公司提供训练数据明细时，对方以“算法保密”“商业秘密”为由予以明确拒绝，“我们没有任何办法，只能通过间接证据推断，比如AI生成作品的细节与插画师的原创高度吻合，且插画师的作品曾公开发布在网络上，AI公司有条件爬取，但此种推断的说服力，终究无法替代直接证据，且判决结果易受法官的主观能动性影响”。
AIGC模型的训练数据，即常说的“算据”，它与“算法”“算力”共同构成AIGC公司的核心竞争力，前者一旦披露，不仅会影响公司的商业利益，还可能被竞争对手模仿，因此AI公司绝不会主动披露。此外，AIGC模型训练时所用的数据一般处于持续更新、快速迭代的状态，即便原创作者拿到某一时刻的训练数据，也极难直接证明其作品在AI生成侵权内容时曾被实际使用过，这就像一个人偷了你的食材做饭，你找到了他偷食材的证据，但他说你找到的食材，不是做这顿饭用的，你很难反驳。
除了举证难之外，“合理使用”的边界模糊，也是侵权认定中极难把握的问题。几乎所有被起诉的AI公司都以“合理使用”为理由主张自己的行为不构成侵权，即AI模型训练系“为了学习、研究目的”，因此属于著作权法所列的合理使用范畴。
李律师从法律学者的角度解释道：“著作权法中的‘合理使用’，有明确的适用条件，比如使用目的是为了个人学习、研究、评论、新闻报道等，且不能影响原创作品的正常使用，也不能不合理地损害原创作者的合法权益。”但显然，这些是在AI作品大量出现前立成的法律条文，因此“合理使用”的对象仅包括适用于个人学习，至于是否适用于“AI学习”，法律条文中尚未有相关确权。而AI公司将原创作品纳入训练库的根本目的是追求商业利益，即让AI模型生成内容以谋取规模化利润，本质上不符合合理使用的“非商业性”的核心要件，而且AI生成作品低价抢占市场，严重影响了原创作者的商业收益，不合理地损害了他们的合法权益，因此绝不应该认定为合理使用。
目前我国著作权法中所列合理使用条款系为传统创作模式设计的，尚未就AI训练数据作出专门规制，因此司法实践中对“AI训练是否属于合理使用”的争议，不同法院、不同法官很有可能作出不同认定，其边界至今十分模糊。
第三个难点是创作风格与思想、表达的差别。AI侵权最常见的情形就是AI复制原创作者的创作风格，诸如张江鱼所采用的“柔和渐变阴影”技法，吉卜力工作室的暖色调场景，而AI公司对此有十分明确、一贯的抗辩观点：风格属于“思想”范畴，故不受著作权法保护，只有具体的作品表达才受法律保护。“风格是一种抽象的创作理念，是思想的体现，比如‘暖色调风格’‘细腻线条风格’，每个人都可以使用，不能被某一个人独占，因此AI模仿风格，不构成侵权。”Open AI高管曾在社交平台如此辩称。
从孤军奋战到抱团取暖
沉默之中从来就不乏不甘之人。
2023年底，画师@正版青团子、@是雪鱼啊等四位创作者率先站出来，联合一众有同样遭遇的同行，以集体之力主动打破AI侵权维权的困局——他们将小红书及其旗下AI绘画产品Trik的运营公司诉至法院，指控其疑似使用了他们的作品去训练AI模型，这也是国内首例针对AIGC训练数据集侵权问题的案件。
“我们告的是小红书的AI模型库侵权”@正版青团子接受媒体采访时曾谈起这场维权行动，“无论是配色元素还是画面风格都和我的图很像，感觉心血被剽窃了”“希望大家一起维权。”
四位牵头画师回忆，2023年下半年，他们陆续收到粉丝和同行的私信，发现小红书Trik AI生成的图片，在色调、笔触、构图上和自己的原创作品高度相似，甚至连@是雪鱼啊笔下“夸父追日”中野兽化的创意表达，都被Trik AI模仿呈现出相似的狼的形象。
他们很快确认，Trik AI在未获得任何授权、未标注画师署名的情况下，疑似擅自使用他们的原创作品作为训练数据，批量生成近似画作，而小红书的用户服务协议中，还藏着“免费使用用户作品制作派生作品”的条款，让不少画师无意间掉入了授权陷阱。
于是，四位画师联合发起维权，后续又有更多创作者加入，他们的诉求清晰而迫切：建立清晰、可操作的AI训练数据授权机制，让AI公司使用原创作品前，必须获得版权方明确授权并支付合理报酬；继而确定明确、可量化的AI侵权赔偿标准，提高侵权成本，让AI公司不敢轻易越界；同时配套建立便捷高效的原创权益保障通道，简化维权流程、降低维权成本，让普通创作者真正打得起官司。
另一边，小红书方面则以案件进入司法程序为由，拒绝发表评论。
“我们不是要阻碍AI技术发展，只是想守住自己的心血。”@正版青团子对此做了极好的说明，他们甚至提前约定，不接受任何调解和封口费，哪怕最后输了官司，也要让这个案子留在判决书上，成为未来AI绘图侵权案件的参考，“哪怕最后输了，也要让更多人看到原创者的困境，让这个行业知道，我们不是可以随意掠夺的养料”。截至目前，这起针对AIGC训练数据集侵权的首例案件，已在北京互联网法院立案，正等待司法的最终裁决。
核心争议：没有人工，就没有人工智能
原创作者们的主张，带着被侵权后的悲愤与不甘，却也直指问题的核心。“AI能画出我的风格，写出我的文风，本质上是偷了我的作品去训练，它生成的每一幅画、每一段文字，都藏着我的心血。”张江鱼在接受采访时，再次提起自己被复刻的插画风格，语气里满是无奈，“如果没有我的原创作品作为‘养料’，AI什么都生成不出来。所以不管是谁输入提示词，AI生成内容的版权归属，都该有我们原创作者的一份。”
这不是张江鱼一个人的想法，无论是被侵权的插画师、网络作家，还是独立音乐人，几乎都持有相同的观点——AI生成内容的核心，是对原创作品的重组、模仿与复刻，脱离了原创作者的智力成果，AI便成了无米之炊，因此原创作者理应享有AI生成内容的衍生权利，至少有权要求获得合理报酬。国风画家李也、插画师林叁叁也持同样观点，他们认为自己多年打磨的创作成果，不该被AI无偿占有。
与原创作者的观点形成对比的是，部分AI工具的使用者主张自己是AI生成内容真正的主导者，“提示词不是随便敲的，参数不是随便调的，我要花几个小时甚至几天，反复调试，才能得到自己想要的效果。”经常使用AI绘画工具的设计师张张描述道：自己用AI生成了一组商业插画用于客户提案，“这其中凝聚了我的创意和时间成本，AI只是我使用的工具，就像画笔、键盘一样，难道我用画笔draw的画，版权要归画笔厂商吗？显然不能，所以AI生成内容的版权，理应归我这个AI使用者所有。”也有AI内容创作者认为：自己输入的提示词蕴含了自己独创的想法，AI仅仅是将该创意落于现实，“创意才是创作的核心，我提供了创意，自然该享有版权”。
夹在两者之间的AI公司，则试图通过“技术中立”的借口，将自身置于“工具”的角色，几乎所有AI公司的用户协议中，都藏着类似的条款：“用户使用平台工具生成的内容，版权归用户所有，平台‘不主张所有权’，也不承担任何与版权相关的责任”，以此将可能出现的版权纠纷风险，全部转嫁给用户。此外，豆包、即梦AI则在用户协议中额外加上了模糊的一条，“若输出包含平台原有知识产权内容，权利仍归平台”，而两平台付费会员可解锁包括商用在内的全部权利。
而我国司法在此类案件上“同案不同判”的复杂图景更为AIGC的版权归属蒙上一层迷雾。
北京互联网法院审理的“春风送来了温柔”案与张家港市人民法院审理的“蝴蝶椅子”案同属于AIGC引发的版权纠纷，且原告同为AI用户，即通过为AI工具提供提示词生成内容的主体。两案案情高度相似却结论迥异：前者中，原告李某使用Stable Diffusion通过150余次提示词迭代生成人物图片并添加水印发布，被告博主“我是云”擅自去除水印用作文章配图；后者中，设计师丰某某在小红书发布AI生成的蝴蝶椅子图片，被告某科技公司参考其提示词生成近似产品并投入生产销售。两案争议焦点均指向同一法律命题——AI文生图是否构成著作权法意义上的作品，以及用户提示词输入与参数调整能否认定为独创性智力劳动。
然而判决结果南辕北辙。北京互联网法院在“春风送来了温柔”案中认定，原告“输入提示词、设置参数、选定图片”的完整创作流程体现了审美选择和个性判断，涉案图片具备独创性，构成美术作品，被告去除水印使用构成侵权，判赔500元。张家港法院在“蝴蝶椅子”案中则持相反立场，指出原告首次输入提示词即可生成体现主题要素的图形，“人工智能对文字到图形的生成起到重要作用”，且原告未能提供创作流程图等原始记录，无法通过相同提示词复现完全一致的结果，故认定其“未作出体现独创性的个性化选择”，涉案图片不符合作品构成要件，驳回全部诉讼请求。
两案判决共同确立了“过程证据”在AI版权认定中的核心地位，却反向划定了保护边界。“春风送来了温柔”案作为首例AI文生图著作权胜诉判决，肯定了人类在AI创作中的主导作用；“蝴蝶椅子”案作为首例否定性判决，则警示创作者——仅凭简单提示词无法获得版权保护，必须保存完整的迭代记录以证明实质性智力投入。
“但这两项判罚，并未涉及到原稿创作者，因此难以梳理清楚AIGC公司、AI用户与原创者之间的纠纷。”办理过有关案件的李律师分析称：“比如当AI生成内容明显模仿某一原创作者的风格，且使用了该作者的作品作为训练数据时，原创作者的权利该如何体现？AI用户的创造性劳动与原创作者的智力成果，该如何划分权利边界？这些问题，目前都没有明确的法律依据，只能根据个案的具体情况，艰难裁量。”
而权利归属争议的根本症结也水落石出：传统著作权法以“人类创作”为核心，以“创作取得”原则为基础，而AI生成内容实质上是“人机协同”的产物，其中必然有AI算法的作用，也有人类的智力投入，更有一般意义上的原创作者的成果铺垫，此种新的创作模式与传统著作权法的适配性存在根本性的冲突，因此权利归属遂成悬而未决之难题。
技术在前面跑，法规在后面追
AI“投喂式侵权”纷争频发的根本原因是现行法律制度及监管模式与新技术适配不足，即传统著作权法以“人类创作”为基本逻辑起点，难以为AI训练数据使用、AI生成内容版权归属等各类新问题提供可供执行的合规性标准。律师李翰轶分析称：“现行著作权法制定时没有生成式AI,因此其多数条款不能直接解决新问题，不仅‘合理使用’条款边界模糊，‘作者’定义也不能自然覆盖AI生成内容的权利归属。”
“法律修订滞后于技术发展是必然的，”律师李翰轶指出了著作权法修订中所涉的根本问题，“要平衡原创保护与AI行业发展，其中最难厘清的是AI训练数据合规边界及AI生成内容权利归属问题。具体而言，AI训练使用原创作品的合理比例、原创者是否就AI变现享有酬金请求权等问题都需要结合具体案例来论证，而这又必然涉及多方利益的博弈。并且，当下AI发展如此迅速，法律对稳定性的要求与技术变动性的矛盾也使修订举步维艰。”
值得注意的是，目前各地各行业对适配规则已经开始了分层次、多重点的探索。
地区层面，北京、上海、广东等AI产业集中地区都陆续出台了AI版权保护指引性文件。上海2025年8月发布的《律师提供居（村）法律顾问服务AI工具使用指引（2025）（试行）》明确提出AI企业训练数据须获授权、不得批量爬取公开作品，宜建立数据溯源机制。但李翰轶律师也指出，该《指引》系指导性文件，不具有强制力，因而不可避免，不少中小AI企业仍在规避其合规要求。
行业层面，2023年6月中国版权协会就曾推动中文在线、光明日报出版社、中国知网等26家单位共同发布国内首份有关AIGC版权的倡议书，旨在提升相关单位版权保护意识、深化版权问题研究、引导AIGC合理使用、优化内容授权渠道。2024年8月29日，中国网络空间安全协会人工智能安全治理专委会也协同阿里、百度、北大、清华等73家单位发布《生成式人工智能行业自律倡议》，提出“加强对人工智能生成内容的知识产权保护，尊重原创，鼓励创新。”
不可否认，倡议之外的合规实践过程中，监管部门目前确实面临着重重困难，有关监管部门的工作人员和李翰轶律师都指出，技术专业性不足是最大问题。监管人员缺少AI背景人才，因此不能直接核查训练数据、难以判断侵权，又难以应对平台“算法保密”的各种推诿。以AI绘画平台侵权举报案为例，原创者举报后因没有技术手段强制平台披露数据，很多最终只能不了了之。
此外，由于跨部门协调难度大、监管资源又十分紧张，现有监管措施的成效也受到明显的制约。AI侵权纠纷涉及到版权、网信、市场监管等诸多部门，但是目前监管过程缺乏有效的协同机制，容易出现“各自为战”的问题。正如内容平台运营人员陈炀所说，平台间审核标准不统一，严格管控的平台面临流量流失，宽松的平台则坐收流量红利，行业竞争失衡也加剧了版权治理难度。因此，有计划、有系统地引入复合型AI监管人才，建设跨部门协同机制迫在眉睫。
参考文献：
[1]《创作者反抗AI》https://letschuhai.com/chuangzuozhefankangai
[2]《律师提供居（村）法律顾问服务AI工具使用指引（2025）（试行）》https://www.lawyers.org.cn/info/67bf7a0180694dadb072a8037991dca9
[3]种晓明.AIGC赋能出版业背景下版权监管新路径研究[J].科技与出版,2023,(08):96-104.DOI:10.16510/j.cnki.kjycb.20230810.001.
[4]《生成式人工智能行业自律倡议》https://www.meritsandtree.com/UpLoadFile/Files/2024/9/4/AIGC%20人工智能月刊%202024年8月刊.pdf