迷雾渐开_美国AIGC可版权性剖析及案例梳理2025_12页_4mb

美国版权局对AIGC可版权性分析总结

引言

• 美国版权局于2025年1月29日发布《版权与人工智能：可版权性》报告，系统性地梳理了AI生成内容（AIGC）的可版权性判断标准。
• 在辅助生成内容领域，《A Single Piece of American Cheese》一案成为最新实践验证，通过美国版权登记成功。
• 美国现行版权法足以处理AIGC问题，无需新立法，关键在于“人类创作性控制（human creative control）”的判断。

分析框架

1. AI生成内容分类

美国版权局划分两种类型：

• AI自动生成内容：完全由AI自主完成，缺乏人类作者，不受版权保护。
• AI辅助生成内容：AI作为工具，需要存在人类创作性控制。

2. 判断标准

“人类创作性控制”的判断依据：

• 输入指令：
  • 简单提示词无控制力
  • 具有独创性的创意输入有保护力
• 修改操作：
  • 简单瑕疵修正无版权贡献
  • 根本性修改并添加新元素有保护力
• 控制能力：
  • 输入是否能实质性引导AI输出
  • 是否对AI生成内容拥有实际选择权

版权登记典型案例

一、AI自动生成内容案例

1. Thaler v. Perlmutter案（2023）

   • 使用AI程序直接生成图像，美国版权局与法院认定无“人类作者”，不予保护

2. Zarya of the Dawn案（2023）

   • 协调作者与AI生成画面，版权局限缩保护范围至人类原创部分

二、AI辅助生成内容案例

(一) 未达创作控制标准

1. Théâtre D’opéra Spatial案（2023）

   • 624次提示不足
   • 修改属技术性编辑，无原创性贡献

2. SURYAST案（2023）

   • 艺术家选择结果而非控制过程
   • 开发者基于AI学习完成创作

(二) 达到创作控制标准

1. Rose Enigma案（2023）

   • 使用原创底稿与控制参数生成
   • 被认定为视觉材料原作

2. A Single Piece of American Cheese案（2025）

   • 改变画布、添加新元素达23个修改动作
   • 综合选择与编排获版权保护

核心结论

对内容创作者

1. 输入环节采用高表达性原创素材
2. 对AI输出进行实质性二次创作
3. 保留创作过程证据

对产业的启示

1. AIGC全流程可版权保护：
   • 整体作品享有版权，即使部分元素可分
   • 美国法院采纳灵活标准提高产业便捷性

中国的借鉴意义

美国版权局提出的判断规则具有参考价值，为中国完善AIGC版权保护制度提供基础框架。