AI原创音乐及视频所有权属问题研究：法律框架、司法实践与产业展望

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一、问题概述与研究背景

随着人工智能技术的飞速发展，AI生成合成内容（AIGC）已在音乐和视频创作领域展现出强大潜力。然而，AI生成的音乐和视频作品的所有权属问题成为法律界和产业界面临的重大挑战。2025年3月，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》，表明国家层面对AI生成内容的规范管理已提上日程。本文将从法律法规、司法实践、行业观点三个维度系统分析AI原创音乐及视频的所有权属问题，为实务工作提供参考。

二、法律法规层面分析

（一）中国法律法规框架

1. 著作权法框架下的AI生成内容

中国《著作权法》规定"创作作品的自然人是作者"，这为AI生成内容的著作权保护提出了根本性挑战。目前，中国著作权法对AI生成内容没有明确规定，但司法实践中已开始探索相关标准。北京互联网法院在审理AI生成内容版权案件时明确，“首先要判断AI生成内容是否属于著作权法上的作品，即是否在文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果，独创性是关键”。

1. AI生成内容的可版权性判断

目前学界和司法界对中国法律体系下AI生成内容的可版权性存在不同观点：

• 不可版权说：有观点认为"人工智能生成的内容不应被认定为作品受著作权法保护"，主要理由是AI模型本身不能作为法律责任主体。

• 可版权说：另一种观点认为"人工智能生成图片，只要能体现出人的独创性智力投入，就应当被认定为作品，受到著作权法保护"。这种观点强调人类在提示词设计、参数调整和后期编辑中的创造性劳动。

1. 最新政策框架

2025年3月发布的《人工智能生成合成内容标识办法》对AI生成内容的标识进行了规范，要求对生成合成内容进行显式和隐式标识。该办法自2025年9月1日起施行，旨在"促进人工智能健康发展，规范人工智能生成合成内容标识，保护公民、法人和其他组织合法权益，维护社会公共利益"。

（二）美国法律框架

美国版权制度对AI生成内容的态度经历了从相对开放到逐步收紧的变化：

1. 早期的宽松解释

美国版权局早期对AI生成作品的可版权性持相对开放的态度，一度认为"宽进宽出"的理念适用于AI时代的著作权秩序，即"著作权法不应当给AI用户取得著作权设定过高的门槛"。

1. 最新的官方立场

美国版权局最新明确的官方立场是，“仅由AI生成的作品不能获得版权保护”。美国《2024年保护人工智能创新法案》(COPIED Act)进一步确立了这一原则，将人类创作标准作为版权保护的核心要件。

（三）欧盟法律框架

欧盟对AI生成内容的著作权保护采取了较为折中的立场：

1. 以人类创作为中心的版权制度

欧盟版权制度强调"以人类创作为中心"，要求"AI生成的作品若完全缺乏人类创作的介入，则不应受到著作权保护"。这表明欧盟框架下AI生成内容的版权保护取决于人类干预的程度。

1. 欧盟AI法案的相关规范

欧盟《人工智能法案》将某些与AI相关的著作权问题纳入监管范围，第53条规定针对GPAI模型提供者创设了两项著作权相关义务，要求尊重欧盟著作权法的规定。

三、司法实践层面分析

（一）中国司法实践

1. AI生成内容的版权认定标准

中国法院在判断AI生成内容是否受著作权保护时，主要关注以下因素：

• 人类在创作过程中的参与程度
• 生成内容是否体现独创性智力投入
• 创作过程中提示词输入、参数设置等环节的创造性劳动

1. 典型案例分析

武汉王某案作为全国首例"AI文生图"著作权案，受到最高人民法院关注。该案明确了使用AI工具创作的内容，在体现创作者独创性的情况下，可以受到著作权法保护。最高人民法院在《中国法院知识产权司法保护状况(2023年)》报告中，对首个"AI文. 生图"案例给予高度评价，指出其为人工智能生成物的著作权保护开辟了路径。

1. 司法实践中的分歧

在判断AI生成内容的著作权归属时，司法实践中存在不同观点。有法院认为"利用人工智能生成图片，是否体现作者的个性化表达，需要个案判断，不能一概而论"。这表明中国法院对AI生成内容的著作权保护采取了较为谨慎和个案分析的态度。

（二）美国司法实践

1. "人类作者"标准的确立

美国法院系统正在逐步确立严格的"人类作者"标准。美国版权局明确表示"仅由AI生成的作品不能获得版权保护"，这一立场在美国国会推进的《COPIED Act》中得到了进一步确认。

1. 合同约定与版权归属

在美国司法实践中，AI生成内容的版权归属更多依靠合同约定来确定。由于版权制度要求"人类作者"，创作者通常需要通过合同明确AI生成内容的版权归属。

（三）国际比较与趋势

1. 各国立法趋势比较

美国《COPIED法案》与欧盟《人工智能法》均立足于平衡生成式AI发展所必需的数据资源支撑与著作权人合法权利保护，但采取了不同的立法路径：美国倾向于通过明确"人类作者"标准来划定边界，而欧盟则尝试在版权框架内通过标识和透明度要求来解决AI生成内容的版权问题。

1. 国际 Harmonization 趋势

尽管各国在AI生成内容的版权认定上存在差异，但都趋向于要求对AI生成内容进行明确标识，这一趋势可能为未来国际协调提供基础。

四、行业观点与实践

（一）音乐产业的挑战与应对

1. 音乐创作中AI的双重角色

AI技术在音乐创作中扮演着双重角色：既是创作工具，也可能成为侵权风险源。音乐产业需要应对的核心问题包括：

• AI训练数据中包含受版权保护的音乐作品是否构成侵权
• AI生成的音乐作品是否侵犯现有音乐作品的版权
• AI生成音乐的版权归属与商业化利用

1. 产业应对策略

音乐产业正在积极探索应对AI生成内容版权挑战的策略，包括：

• 建立AI音乐创作的行业标准与自律机制
• 通过合同明确AI训练数据使用、生成内容版权归属等关键问题
• 开发专门针对AI音乐创作的版权授权模式

（二）视频内容产业的变革与适应

1. AI视频生成的技术路径与版权挑战

AI视频生成技术主要通过以下路径实现：文本生成视频、图像生成视频、视频生成视频以及姿态生成视频。每种路径都带来不同的版权挑战：

• 训练数据中可能包含受版权保护的视频内容
• 生成过程可能涉及对版权作品的改编
• 生成结果的版权归属难以确定

1. 视频平台的治理责任

随着AI视频生成技术的普及，视频平台面临日益增长的治理压力。主要应对措施包括：

• 加强对AI生成视频的标识要求
• 建立AI生成视频的版权审查机制
• 通过技术手段区分人类创作与AI生成内容

（三）跨产业的版权管理创新

1. 区块链技术在AI版权管理中的应用

区块链技术为解决AI生成内容的版权保护提供了新思路。主要应用方向包括：

• 为AI生成内容提供唯一性和永久性的标识
• 记录内容创作过程、版本变更和授权情况
• 支持基于智能合约的自动版权许可和费用分配

1. 适应AI时代的版权制度创新

为应对AI生成内容带来的版权挑战，需要对现有版权制度进行创新：

• 建立更灵活的版权归属认定机制
• 开发针对AI训练数据使用的特殊授权模式
• 构建能够自动执行的数字版权管理(DRM)系统

五、具体问题深度分析

（一）AI音乐版权归属分析

1. 训练数据的版权问题

AI音乐生成模型的训练数据版权是音乐产业面临的首要问题。当前主要存在以下争议：

• 训练数据中包含受版权保护的音乐作品是否构成侵权
• 如何确定训练数据中各权利人的贡献比例
• 版权集体管理组织在AI音乐时代的角色与功能

1. 人类参与度对版权归属的影响

中国法院的判决表明，人类参与度是确定AI音乐版权归属的关键因素。以下情形的版权认定各不相同：

• 人类创作旋律和歌词，AI协助编曲和制作
• 人类提供创作框架和指导，AI完成具体创作
• 人类仅提供简单提示，AI独立生成音乐作品

1. AI音乐的商业化授权模式

针对AI音乐的商业化利用，行业正在探索新的授权模式：

• 基于使用数据的版税分配系统
• 针对AI训练数据的特殊许可协议
• 集体管理组织与AI音乐平台的合作模式

（二）AI视频版权归属分析

1. 不同类型AI视频的版权认定

根据生成方式的不同，AI视频可分为以下几类，各有不同的版权认定标准：

• 文本生成视频：主要看人类在文本提示中的创造性劳动
• 图像生成视频：需考虑原始图像的版权状态及生成过程
• 视频生成视频：涉及对原有视频作品的使用和改编
• 姿态生成视频：关注人类对动作指令的控制程度

1. AI视频中的深度伪造问题

AI视频生成技术可能被用于制作深度伪造内容，带来以下版权问题：

• 模仿特定人物形象是否侵犯肖像权
• 模仿特定艺术风格是否侵犯版权
• 虚拟环境中的场景设计是否侵犯场景版权

（三）侵权认定与救济途径

1. AI生成内容侵权认定的特殊性

AI生成内容的侵权认定面临以下特殊问题：

• 如何证明AI生成内容与受保护作品之间的实质性相似
• 如何确定在AI生成过程中是否存在对原作品的不当使用
• 确定侵权主体的困难（AI开发者、模型训练者、内容生成者或使用者）

1. 针对AI侵权的救济途径

为应对AI生成内容可能带来的侵权风险，可采取以下救济途径：

• 建立更灵活的侵权认定标准，如"实质性相似"测试的调整
• 开发自动化侵权检测技术，如内容指纹识别
• 设计针对AI生成内容的例外赔偿机制

（四）产业发展对版权保护的需求

1. AI音乐产业的发展需求

AI音乐产业的发展对版权保护提出以下需求：

• 确立清晰的AI音乐版权归属规则
• 建立适应AI音乐特点的授权机制
• 平衡创新自由与版权保护的关系

1. AI视频产业的版权诉求

AI视频产业的发展对版权制度提出新的诉求：

• 针对不同生成方式的差异化版权保护
• 建立AI视频特有的版权登记和确权机制
• 加强对AI视频内容的邻接权保护

六、法律趋势与产业影响分析

（一）法律发展趋势

1. 全球AI版权立法动向

从全球范围看，AI生成内容的版权立法呈现以下趋势：

• 确立"人类创作+AI辅助"的版权认定模式
• 对纯AI生成内容普遍持否定态度
• 加强对AI生成内容的标识要求
• 建立更灵活的作品定义和独创性判断标准

1. 中国AI版权制度的演进方向

中国AI版权制度的演进可能呈现以下特点：

• 继续坚持"人类作者"基本原则
• 通过司法解释细化AI生成内容的版权认定标准
• 完善《人工智能生成合成内容标识办法》配套措施
• 探索适应AI特点的版权侵权救济机制

（二）对产业的影响与建议

1. 对音乐产业的影响

AI生成内容的版权规则将对音乐产业产生深远影响：

• 促进传统音乐创作者适应新技术环境
• 推动音乐教育和创作培训的革新
• 催生基于AI的新型音乐商业模式

1. 对视频产业的影响

AI视频生成技术的普及将重塑视频内容产业：

• 降低视频创作门槛，促进内容多元化
• 加速视频制作流程的数字化转型
• 引发对视频内容真实性验证的需求

七、实务工作建议

（一）法律风险防范建议

1. 企业使用AI生成内容的合规策略

企业使用AI生成音乐和视频内容时，可采取以下合规策略：

• 建立AI内容创作的内部审核机制
• 选择使用开源或授权明确的AI模型
• 通过合同明确约定AI生成内容的版权归属
• 对AI生成内容进行显式和隐式标识

1. AI内容创作者的版权保护措施

AI内容创作者可采取以下措施保护自身权益：

• 保留完整的创作过程记录，包括提示词、参数设置等
• 对生成结果进行个性化修改和优化
• 及时进行版权登记
• 使用区块链技术固定创作证据

（二）合同条款设计建议

1. AI训练数据许可条款

在涉及AI训练数据的合同中，建议包含以下条款：

• 明确数据使用范围和目的
• 约定数据处理和删除方式
• 规定版权侵权的赔偿责任
• 设计数据使用权终止后的处理机制

1. AI生成内容版权归属条款

合同中应明确约定AI生成内容的版权归属：

• 人类创作主导情况下，版权通常归属于人类创作者
• AI服务提供方应明确不主张对生成内容的版权
• 约定版权侵权的赔偿责任和免责情形
• 设计版权争议的解决机制

（三）技术应对措施

1. AI内容标识技术

为应对AI生成内容的标识要求，可采用以下技术方案：

• 开发高效的显式标识展示技术
• 构建可靠的隐式标识系统
• 研发AI内容自动检测技术
• 建立内容溯源和验证系统

1. 版权保护技术创新

利用技术创新AI生成内容的版权保护：

• 区块链版权登记系统
• 智能合约授权机制
• AI辅助版权监测系统
• 内容指纹识别技术

八、结论与展望

AI原创音乐及视频的所有权属问题涉及复杂的法律、技术和产业挑战。从全球范围看，各国普遍坚持"人类作者"基本原则，但对AI辅助人类创作的情形持相对开放态度。中国通过《人工智能生成合成内容标识办法》等政策文件，初步建立了AI生成内容的监管框架，但仍需在司法实践和立法层面进一步完善相关规则。

未来，AI生成内容的版权制度将朝着以下方向发展：

1. 更加注重平衡创新激励与版权保护的关系
2. 建立适应AI特点的差异化版权认定标准
3. 发展基于区块链等新技术的版权管理机制
4. 加强国际协调，减少跨境版权争议

对于产业实践而言，参与者应当主动适应AI时代的版权规则变化，通过合规经营、技术创新和商业模式创新，推动AI音乐和视频产业的健康发展。

键引星潮

示例中的视频素材单纯调用AI并不等同于“非原创”，关键在于人类对AI输出的控制与优化程度。

• AI训练数据风险：部分AI模型基于互联网公开数据训练，其生成内容可能间接包含他人版权作品的特征。虽当前国内尚未对此明确追责，但仍属潜在法律灰色地带。