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美国版权局发布《版权与人工智能 第三部分：生成式人工智能训练（预发布版本）》

2025年5月，美国版权局（USCO）发布了《版权与人工智能—第三部分：生成式人工智能训练（预发布版本）》。在这份最新的报告中，美国版权局针对业界关注的的法律争议之一：用受版权?；さ哪谌菅盗?em>人工智能模型是否属于合理使用，作了全面和深入的解读。 在几个备受争议的问题上，报告明确站在创作者一边，而不是支持这些工具的技术平台一边。主要涵盖以下要点： 1. 如果为了商业目的，大规模使用受版权保护的作品

AI生成图片著作权侵权第一案民事一审判决书

全球AIGC平台侵权首案民事一审判决书

论生成式人工智能版权侵权“双阶”避风港规则的构建

内容提要 生成式人工智能的作品使用具有海量化及算法化特征，面临侵权责任认定与分配难题。避风港规则以满足特定条件给予免责为构造，可以回应机器训练的行为转变，契合风险分配的规制目标，具有事前预防效果?；?em>生成式人工智能服务提供者的技术能力、大模型版权侵权的规制需求和版权人的获益需求，为其新设“双阶”避风港规则具有必要性。在训练阶段，可以通过设置信息披露、权利保留的识别尊重、非直接获得经济利益和整体性

新质生产力赋能生成式人工智能版权产业：样态塑造、法律障碍与因应之策

【内容提要】“新质生产力”是知识产权新的时代命题?！靶轮噬Α钡母衬?，催生了生成式人工智能版权产业这一新业态。新质生产力塑造了生成式人工智能版权产业的全新样态，推动了劳动者新质化（人工智能作品创作者）、劳动对象新质化（版权数据与交互式信息）与劳动资料新质化（人工智能算法模型），以此促成了生产力要素的全新配置。生成式人工智能版权产业高质量发展面临着三大法律障碍，包括人工智能作品创作者的版权激励

生成式人工智能机器学习的版权争议及应对

【内容提要】生成式人工智能（GAI）机器学习的版权合法性问题是人工智能时代亟待解决的重要议题，引发了诸多争议。多数学者主张采用合理使用制度予以规制，少数学者则认为应当适用法定许可制度。经“四要素测试法”分析可得，不同场景下的 GAI 机器学习构成合理使用的可能性不同，需要在个案中予以判定，不能为市场主体提供明确的免责信号。为了维系版权保护和技术创新的平衡，应构建多层次、体系化的规制方案：一是增设

《生成式人工智能与版权：训练、创作与监管》研究报告

欧洲议会法律事务委员会发布《生成式人工智能与版权：训练、创作与监督》研究报告（PE 774.095），首次系统揭示AI训练与内容生成引发的三重法律困境： 1. 训练数据合法性?；?生成式AI依赖海量受版权保护内容进行训练，但欧盟《数字单一市场版权指令》（CDSM）第4条的“文本与数据挖掘（TDM）例外条款”被过度扩张适用。研究指出，AI训练本质是对表达性内容的内部化重组（图1），远超TDM

蒋舸副教授点评“全球首例生成式AI服务侵犯著作权案”

生成式人工智能给著作权法带来了三项挑战。根据生成式人工智能的运行流程，这三项挑战依次如下：一是模型训练输入端的合理使用问题，二是模型训练输出端的侵权问题，三是输出内容是否构成作品的问题。广州互联网法院在新创华 v. 某AI公司案在直接回应第二项挑战的同时，还能为三项挑战构成的整体问题提供有价值的视角。 先谈本案直接回应的问题，即模型训练输出端的侵权问题。被告提供的AI服务能够根据用户“文生图”的

《生成式人工智能全栈技术专利分析报告》发布国产AI软件框架加速创新适配

2025年3月29日，2025中国产业转移发展对接活动在湖南长沙召开，工信部电子知识产权中心发布《2024生成式人工智能全栈技术专利分析报告》（以下简称《报告》），揭示了AI软件框架领域的专利布局、技术分布和代表性创新主体高质量创新态势。 《报告》是工信部电子知识产权中心连续第七年就中国人工智能专利发展情况发布研究成果。《报告》首先显示，2017年至2024年间，我国生成式人工智能基础层（智能

人工智能生成内容的著作权法定性

内容提要 生成式人工智能技术与产业应用给著作权法的适用带来挑战。人们利用人工智能大模型生成文字、图片、视频、音乐等内容，能否将人工智能生成的内容认定为作品，在理论界与实务界均存在较大争议。依据著作权法的基本规则和制度设计，只有自然人通过智力劳动所创作的独创性表达才能成为作品受著作权法保护。在用户使用生成式人工智能的情形，用户向人工智能输入提示词、选择参数等属于发布指令的思想范畴，而人工智能根据