版权之争:人工智能新闻作品著作权探究
李明文 吴大雪
武汉理工大学法学与人文社会学院
摘 要:生成式人工智能重塑了新闻生产模式,人工智能新闻作品著作权归属成为焦点。本文梳理了人工智能新闻作品著作权归属争议,分析了侵权认定的法律困境与实践挑战,并探讨了AI新闻作品的法律属性与保护路径,旨在构建保护人类创作与促进技术创新的动态平衡机制,实现产业赋能与权利保障的共生。
关键词:人工智能;著作权;新闻作品;独创性
在科技高速发展的当下,生成式人工智能重塑了新闻行业的生产模式。以美联社的Wordsmith平台与腾讯的Dreamwriter为代表,这类智能工具依托强大的算法和海量数据处理能力,在短时间内精准抓取核心信息,依据预设模板与逻辑生成结构完整、表述流畅的新闻报道,显著提升了新闻生产的效率。
伴随人工智能生成新闻的大规模出现,其著作权问题也日益凸显,成为传播学界与法律界的重要课题。2024年5月,武汉“AI生成图被侵权案”中,AIGC创作者王某使用AI软件,经关键词撰写、反复调整以及多轮调试后生成的图片,被武汉某科技股份有限公司擅自用于社交媒体引流售课,法院认定王某在创作过程中展现的审美判断与创意表达构成“人的智力投入”,受到法律保护。但是,也存在否定AI生成内容作品著作权的判例。部分案例中,法院认为AI生成内容缺少人类作者的直接创作行为,仅是算法与数据的产出,未满足著作权法对独创性与创作主体的要求,故不认可其享有著作权。不同的裁决结果使新闻从业者与人工智能开发者无所适从,为新闻行业发展带来了不确定性。
一、人工智能新闻作品的概念界定
人工智能新闻作品,是指以新闻事实为基础,经由算法模型对结构化数据进行抓取、筛选与分析,在人类介入选题设定、参数调整及事实核查等辅助环节后生成的,具备“事实真实性、传播时效性、内容公共性”三大属性的信息载体。其内涵包含三个方面:第一,符合新闻作品的根本要求,内容源于客观事实,目的是传播信息,区别于AI生成的小说、诗歌等文学作品。第二,海量数据处理、标准化文本输出及数据可视化等生产环节由算法主导完成,区别于人类独立撰写的新闻生产模式。第三,需要人类介入选题策划、事实甄别与后期修订等环节,与新闻行业事实把关的职业要求契合。
二、著作权归属的争议
(一)独创性标准适用争议
著作权是作者对其创作的文学、艺术和科学作品依法享有的专有权利。《中华人民共和国著作权法》(以下简称《著作权法》)第三条,明确了界定作品的法定构成要件,即必须同时满足“独创性”与“智力成果”双重属性。前者要求作品在表达形式上具备区别于既有作品的个性特征,后者强调作品是人类智力活动的创造性输出。该规定为著作权法律适用提供了明确依据,为传统类型作品的司法认定确立了裁判指引。
在独创性要件的适用层面,人工智能新闻作品依赖复杂的算法训练与海量数据输入。以ChatGPT生成深度分析稿件为例,其依据输入主题及相关信息,迅速筛选整合素材,并以特定语言风格与逻辑结构呈现新闻内容。这种对新闻素材的选择编排以及语言风格的优化,表面上体现了一定的“独创性”。针对人工智能新闻侵权案件“Dreamwriter案”,法院在司法裁判中明确了两项认定:第一,被告行为实质侵害了涉案机器人作品的信息网络传播权;第二,Dreamwriter写作机器人通过自动化程序在技术层面完成的创作过程,与《著作权法》对文字作品的保护要件高度契合,故相应创作成果应纳入著作权法保护范畴。依据该案裁判逻辑,可进一步推导出人工智能创作物的认定标准:无论其当前创作范围是否存在局限、实际应用场景为何,只要该创作物在表达形式上具备著作权法意义上的“独创性”,即应被依法认定为受保护的“作品”。但是,算法自主生成的内容是否真正体现人类智力投入,仍成为争议焦点。否定论者主张,人工智能新闻作品只是技术工具的机械输出,算法遵循预设程序与规则运行,缺乏人类创作过程中的主观能动性与创造性思维。肯定论者则强调,用户在人工智能新闻创作中的介入行为赋予了内容个性化表达。司法实践中,法院在判断人工智能新闻作品独创性时,倾向于以“人类实质性贡献”作为关键裁量标准。
基于著作权保护中的思想与表达二分法原则,“《著作权法》保护思想的表达形式,而非思想本身”,因此,对人工智能新闻作品独创性的判断,仍应聚焦于作品自身的表达形式[3]。在“弱人工智能”阶段,部分简单数据新闻的生成主要依赖预设程序,人类干预程度较低,致使“智力成果”的归属趋于模糊。例如,自动生成的赛事比分播报,如果仅是比赛数据的简单罗列与格式化呈现,则难以构成作品;如果其中融入对比赛亮点的分析、对球队表现的评价等具有主观判断与创造性表达的内容,符合作品的构成要件,则可能被认定为人类智力成果。
(二)权利归属的多元主体博弈
人工智能新闻作品的创作过程涉及多方主体,各主体均发挥不同程度的作用,导致权利归属复杂,引发多元主体间的博弈,主要表现为以下四种主张。
1.用户主导论
用户主导论认为,用户在人工智能新闻作品创作中发挥实质性主导作用,应被认定为著作权人。用户通过提示词设定、主题筛选与反复修改,使作品契合自身的表达意图,该行为构成“创作过程”的核心要素,因此,应该享有署名权与信息网络传播权。根据《著作权法》,只有“表达”获得保护,思想、概念、方法或指令本身不构成作品。“AI美术作品伴心版权侵权纠纷案”中,法院认定作者多次修改提示词并辅以后期编辑的创作过程体现了独创性,应享有著作权,该逻辑可延伸至新闻作品判定。司法实践中,此类判决强调“工具论”,即把人工智能视为创作辅助工具,实际控制创作过程的自然人或法人被认定为著作权人。在人工智能新闻创作中,若用户深度参与新闻主题策划、素材采集整理及稿件撰写编辑,则应享有相应著作权。
2.开发者权利主导论
开发者权利论认为,开发者在人工智能新闻作品生成流程中投入了人力、技术与数据资源,包括算法研发设计与训练数据筛选优化。作为人工智能创作程序的核心编写者与技术研发主体,开发者为人工智能系统深度学习能力与新闻作品生成功能提供了核心技术支撑。基于技术贡献的核心性与权利归属的合理性考量,开发者理应享有该类作品的初始著作权[4]。以DeepSeek为例,开发者投入资源进行算法研发优化及海量数据收集、整理与训练,使其具备语言理解与生成能力。DeepSeek使用协议虽约定输出内容所有权归用户,但以用户遵守数据输入规则为前提,侧面体现了开发者对技术成果的控制力。
3.AI主体拟制论
该观点借鉴法人制度,主张赋予人工智能有限的法律主体资格。欧盟《人工智能法案》强调“人类监督原则”,但未明确AI主体地位。目前,我国司法实践中对此持否定态度。在AI文生图著作权相关案例中,裁判明确指出“人工智能模型不是法律上的主体”。
首先,人工智能是人类发明的技术工具,新闻工作者将其作为辅助手段。依据《著作权法》对主体资格的明确规定,著作权仅归属于自然人、法人或非法人组织,人工智能本身不具备成为著作权主体的法定资格。其次,从权利对应的利益属性来看,AI不具备享有经济利益的适格性。若将AI拟制为著作权主体,存在双重逻辑困境。一方面,经济利益对AI无现实意义,其既无独立消费需求与能力,也不存在继承、赠与等财产流转可能性;另一方面,该设定难以实现《著作权法》“鼓励创作”的核心制度功能,《著作权法》通过赋予专有权利激励创新,其逻辑基础在于主体能感知利益并以利益驱动创作,而AI无自主意志与利益诉求,无法因“享有著作权”产生创作动力,与《著作权法》“保护著作权人合法权益”的立法目的相背离。最后,人工智能无法成为法律上的诉讼主体。当权利受侵害时,AI既无法自行参与诉讼,也不具备通过诉讼程序维护自身利益的能力。在著作权纠纷中,无论和解、调解抑或仲裁、诉讼,都需要“当事人”参与,而人工智能本质为机器,并无意识存在。因此,AI著作权人身份在法律实践层面无法成立。
4.新闻媒体成为著作权主体
既然人工智能无法成为著作权主体,作品著作权自然归属于媒体单位。新闻媒体机构预先设置程序,借助人工智能生成新闻作品,新闻工作者进行润色修改。尽管新闻作品承载了编辑个人的创造性思想与观点,但参与新闻稿编写的主体隶属于新闻机构的专业采编团队,其利用人工智能技术完成作品编发,本质上是履行机构工作职责的职务行为。从著作权法关于职务作品的认定逻辑出发,当创作行为与劳动者的职务身份、机构工作任务直接关联,且创作过程依托机构提供的专业团队与技术资源支持时,即便作品融入劳动者个体的创造性贡献,著作权的最终归属仍是其隶属的机构。该归属认定符合职务行为的法律属性,契合新闻机构对其采编团队及创作资源的组织管理逻辑。
(三)中外判定标准的比较分析
我国侧重创作过程中的人类介入程度。北京互联网法院在“李某某诉刘某某侵害作品署名权和信息网络传播权纠纷案”中明确,人类通过提示词设计、参数调整等方式对生成内容形成实质控制,且成果体现个性化表达,即可认定具备作品独创性。该标准兼顾技术特性与著作权法立法目的,为人机协同创作的新闻作品提供保护空间。
美国对AI生成内容的可版权性持严格立场。2023年,美国版权局明确拒绝为纯AI生成作品提供版权登记。2025年,美国版权局发布的《可版权性报告》指出,“反复修改提示词”相当于“重新掷骰子”,不能构成人类创作的充分依据。在“《离天堂最近的入口》版权登记”案中,美国法院以“缺乏人类创造性投入”为由否定纯AI生成图画的可版权性。该标准虽然维护了著作权法传统框架,但也会抑制人机协同创作的创新活力。欧盟国家以“智力产物”为核心要件,通过判例明确人类创作要求。欧盟法院在“Infopaq案”中确立“作品需体现作者独创智力产物”的规则,纯AI生成内容因缺乏人类智力投入难以获得保护。欧盟注重技术发展与权利保护的平衡,2024年《人工智能法案(草案)》提出“为AI生成内容的使用者提供邻接权保护”的立法思路,为低独创性新闻作品开辟替代保护路径。
三、侵权认定的法律困境与实践挑战
(一)训练数据的“合理使用”边界模糊
人工智能新闻生成以学习海量公开数据为前提。以DeepSeek为例,其训练数据涵盖超万亿级文本,其中涉及受版权保护的新闻作品、评论文章等。“数据投喂—模型训练—内容生成”的流程,核心争议在于未经权利人许可,使用版权内容训练人工智能模型是否构成侵权。在美国唱片业协会诉Suno案中,原告主张被告以版权音乐训练人工智能生成新作品的行为,侵害了著作权人的复制权与改编权;被告则以“训练行为属非商业性技术研发”为由,主张适用合理使用抗辩。双方主张的分歧,实质上反映出传统合理使用规则与人工智能技术发展需求之间的适配难题。
《中华人民共和国著作权法》第二十四条列举了十二种合理使用情形,尚未涵盖“人工智能训练”场景,但司法实践中对该行为的定性已经形成两种思路:第一,若训练数据源自公开渠道,且未直接复制或传播原作品,可认定“为个人学习、研究或者欣赏”的合理使用;第二,大规模使用版权内容训练人工智能模型,可能替代原作品的市场价值、损害版权人合法权益,故不应纳入合理使用范畴。表明现行规则在“数据使用规模”“商业性目的认定”“对原作品市场影响”等考量因素的权重分配上尚不明确,亟待进一步厘清。
(二)生成内容侵权的“实质相似”判断难题
受算法缺陷或训练数据偏见影响,人工智能新闻作品可能与既有新闻作品高度相似,从而引发侵权争议。其中存在两项认定难题:第一,“接触”事实的证明。传统侵权认定要求证明“侵权人接触过原作品”,但人工智能通过算法学习训练数据,使用者难以知晓其是否接触过特定版权新闻作品。若要求原告举证,则面临技术壁垒高、举证成本大的阻碍。第二,“相似性”的判断标准。人工智能生成内容可能在叙事结构、数据引用、语言表述等方面与原作品相似,需要区分“创意相似”与“表达相似”。新闻报道中的事实性信息不受著作权法保护,但对事实的表达方式、评论观点的表述形式则可能受到保护。而人工智能生成内容因算法逻辑导致表述模式化,如何划定“实质性相似”的边界,目前尚无统一裁量标准。
四、人工智能新闻作品著作权的保护路径
任何发明或技术都是人体的延伸,人工智能本质上是被应用于新闻行业的一项工具。技术对作品产生的影响,取决于人类如何作为。
(一)立法层面的规则扩容空间
现行著作权法体系以“人类创作”为核心,面对人工智能新闻作品的冲击,必须在既有规则框架内探索适配路径。借助司法实践中的案例积累,逐步明确“人工智能生成内容构成作品”的具体条件。例如,结合“人类干预的实质性程度”“表达的个性化程度”等因素,形成具有一致性的认定逻辑。对于“合理使用”条款,通过司法解释或指导性案例,梳理人工智能训练数据使用的考量维度,如“数据使用的目的”“使用规模占原作品的比例”“对原作品市场价值的影响”等,为司法实践提供清晰的裁判指引。此外,针对人工智能新闻作品的权利归属问题,应依据委托创作、职务创作等现有规则,进一步细化“不同主体贡献度”的评估标准,涵盖开发者的算法贡献、使用者的创意贡献、媒体机构的资源投入等维度,通过明确贡献度与权利分配的对应关系,减少实践中的权属争议。
(二)司法层面的裁判标准整合
司法实践是连接法律规则与技术实践的重要环节。针对人工智能新闻作品著作权的争议,应系统梳理典型案例,提炼核心裁判要素。在“作品认定”层面,总结“人类智力投入”的具体表现形式,形成可参照的行为清单。在“权利归属”层面,区分“自主研发人工智能”“第三方合作人工智能”“公共人工智能平台”等不同场景,结合合同约定与实际贡献度等因素,梳理权利划分的优先次序。在“侵权认定”层面,探索技术辅助手段,通过鉴定人工智能生成逻辑、追溯训练数据来源等途径,破解“接触”事实的举证难题,明确“实质性相似”判断中“表达”的具体范围,避免因过度保护创意而限制技术创新空间。
(三)技术与行业治理的协同探索
技术手段与行业自律是著作权制度的补充机制。在技术层面,数字水印与区块链存证已经在部分媒体机构中得到应用。该模式降低了侵权取证的难度,为“人类干预行为”的认定提供客观依据。在行业治理层面,部分媒体联盟开始着手探索人工智能新闻创作的自律规范。例如,明确训练数据的来源合规性要求、确立人工智能生成内容的标识义务等。通过凝聚行业共识,为制度完善提供参考。
五、结 语
解决人工智能新闻作品的著作权争议,核心在于立足既有著作权法体系,寻求“保护人类创作”与“激励技术创新”之间的平衡支点。未来,应通过积累司法案例,逐步明确裁判标准,通过立法的解释与扩容填补规则空白,结合技术手段与行业自律,形成多维度的保护体系。同时,着力构建动态平衡机制,既保障著作权人的合法权益,避免技术滥用导致的权利损害,又为AI技术在新闻领域的应用预留空间,推动新闻传播产业创新发展,实现技术赋能与权利保护的共生共荣。
