AI时代的数字版权治理
创始人
2025-05-28 20:43:48

在 AI 时代,数字版权治理变得愈发重要。随着数字内容的大量涌现,如 AI 生成的音乐、绘画等,版权保护面临新的挑战。一方面,需要建立完善的法律法规,明确数字版权的归属和使用规范,以遏制侵权行为的发生。另一方面,技术手段也不可或缺,如数字水印、区块链等,可有效追踪和验证版权信息,防止盗版传播。同时,加强国际合作,共同制定统一的数字版权标准,应对跨国界的版权问题。只有通过多方面的努力,才能在 AI 时代构建起健康、有序的数字版权治理环境,保障创作者的权益,促进数字文化产业的繁荣发展。


为规范AI服务和应用,促进行业健康有序发展,保障公民合法权益,近日,中央网信办印发通知,在全国范围内部署开展为期3个月的“清朗·整治AI技术滥用”专项行动。第一阶段重点整治6类突出问题,其中就包括“训练语料管理不严”,要整治使用侵犯他人知识产权信息在内的多种训练语料管理不严行为。


当前,数字内容已成为文化传播、知识分享与商业创新的重要载体。数字内容产业正以前所未有的速度蓬勃发展,深刻地改变着人们的生活方式、文化消费模式以及整个经济结构。然而在其迅猛发展的背后,版权问题却如影随形。数字版权保护不足、数字内容无序发展的问题日益凸显,成为制约产业健康可持续发展的关键因素。


一、数字内容产业的版权困境


数字内容产业涵盖范围极为广泛,包括数字游戏、数字影视、数字音乐、数字教育、数字出版等多个领域,并衍生出了新媒体、新业态、新模式等。


一方面,在互联网普及率不断提高和智能设备快速普及的背景下,数字内容的消费群体显著增长。当前,中国的网络文学已发展成全球规模最大的在线阅读市场之一,且随着数字化娱乐方式的丰富化,愿意为优质内容付费的用户数量显著增加。例如,流媒体订阅模式已成为视频、音乐等领域的主流商业模式,Spotify、Apple Music、QQ音乐等主流音乐平台的付费用户数量逐年增长。


另一方面,随着AI、具身智能等技术的普及,内容创作与分发的边界不断被打破,音乐、电影、动漫等领域的数字化进程加速。


特别是以AI技术为核心的生产力革命,正在重构内容创作、分发与消费的全链条。AI工具使人类的身份从“执行者”转向“决策者”,直观的体现是创作门槛的平民化,非专业人员借助AI工具也可实现专业级的创作。例如,自媒体人即便是非传媒专业出身,也可以通过使用“DeepSeek+剪映+即梦AI”实现选题、脚本、视频、变现的全流程自动化。


2019年—2024年,中国数字内容产业投融资事件超1400起,数字内容产业投融资规模超2200亿元。在数字内容产业快速发展的同时,版权问题也成为行业健康发展的主要挑战。版权问题主要体现为以下几个方面。


一是版权归属界定存在困难。AI等技术的快速发展给界定版权归属带来新挑战。


以AI大模型语料训练为例,其版权挑战成为数字版权保护与发展的年度关键词之一。AI生成文本主体版权归属不明晰,AI参与写作是对数据库内容的重新排列组合,且往往基于社会热点和读者兴趣点进行创作,生成的内容存在明显的同质化倾向,打破了网络生态平衡,引发原创者的焦虑与抵制。同时,AI的快速发展也导致网络文学盗版乱象频出,作者的合法权益遭到严重侵犯。


二是侵权行为隐蔽化。短视频的二次创作、盗版手办、游戏“私服”、网络文学“洗稿”等侵权行为屡禁不止,且具有隐蔽性。


随着信息网络技术的发展,侵犯著作权的行为日益向线上迁移,手段呈现出批量化、规模化、隐蔽化等特征。在未经授权的情况下,一些热门影视作品、音乐作品被随意剪辑、传播,严重损害了创作者的权益。网络文学的“洗稿”,通过对他人作品的改头换面,使自己的作品看似“原创”,实则侵犯了原作者的著作权,给版权保护带来极大困难。


三是法律保障体系的不完善。尽管中国在知识产权保护方面取得一定进展,但相关法律和政策仍较为滞后。


刑法规定“以营利为目的”是构成侵犯著作权罪的必备要素。然而在数字时代,“营利”并非侵犯著作权行为人的唯一目的,这使得侵权认定过于死板。此外,法律诉讼成本高,维权行动需要投入大量时间准备侵权证明材料,加上举证支出庞大,赔偿金多半无法弥补维权成本,这些都限制了维权行为。


四是行业自律与公众意识不足,很多创作者对作品的版权保护意识不强。


知识产权保护依赖传统服务商,而网络服务商缺乏尊重作者版权的保护意识,使得侵权成本与维权成本失衡。同时,行业内缺乏有效的自律机制。一些平台为了追求流量和利益,对侵权行为“睁一只眼闭一只眼”,进一步加剧了侵权问题的严重性。


二、数字版权建设的经验


数字版权保护已成为文化产业可持续发展的核心命题。各国通过技术创新、法律完善与生态共建,探索出各具特色的数字版权建设路径,为全球数字内容产业繁荣提供了重要支撑。


一是不断加强法律保障完善相关制度。美国通过的《数字千年版权法案》(DMCA)、欧盟议会通过的《数字单一市场版权指令》等法律,明确了数字版权保护的范围和标准,为创作者和版权方提供法律保障。


例如,欧盟要求网络平台承担更多版权保护的责任,推动版权制度的现代化。一些西方国家还通过国际版权组织、双边或多边协议,加强各国在版权保护方面的合作。例如,世界知识产权组织(WIPO)推动全球版权保护标准的一致性,共同打击跨国侵权行为。


当地时间4月19日,美国众议院通过了《删除法案》(Take It Down Act),是在联邦层级首次针对生成式人工智能(特别是深度伪造技术)滥用行为的专门立法,设定了具体的责任、处罚和执法机制,也是美国首个生效的AI治理法案。


二是强化技术创新与应用。国外众多科技企业与版权机构积极投入研发,将数字水印与加密技术深度应用于数字内容的保护。


数字水印技术可以在数字内容中嵌入不可见或难以察觉的标识信息,如版权所有者信息、创作时间等,且这些信息在不影响内容正常使用的前提下,难以被恶意篡改或去除。加密技术则是对数字内容进行加密处理,只有获得授权的用户,通过特定密钥才能解密并访问内容。以音乐产业为例,许多音乐平台采用这两项技术,有效防止了音乐的非法下载和传播。


三是应用市场机制强化行业自律。一方面,设立版权保护中心,为创作者提供版权登记、咨询、维权等一站式服务。例如,欧盟设立的版权保护中心就能帮助创作者快速解决版权纠纷。另一方面,积极推动行业规范。文化产业各行业建立自律组织,制定行业规范和标准。例如,美国唱片业协会(RIAA)长期致力于保护音乐版权、打击盗版,并推动数字音乐市场的健康发展,不仅积极与其他组织合作制定数字音乐分发的行业准则,规范市场行为,还积极推广正版渠道,引导公众通过合法途径获取和使用版权作品。例如,苹果App Store和Google Play通过严格的审核机制,确保应用内容的合法性。


目前,国内在政策引导与产业创新方面也有诸多尝试。


一方面,构建全链条治理体系。我国通过制定《互联网著作权行政保护办法》等法规,将众多大中型视频、文学、音乐、新闻网站平台等纳入版权重点监管范围,实施动态监测和定期检查,并建立重点作品预警名单制度。


近日,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》(下称“办法”),于2025年9月1日起施行。办法聚焦人工智能“生成合成内容标识”关键点,通过标识提醒用户辨别虚假信息,明确相关服务主体的标识责任义务,规范内容制作、传播各环节标识行为。


另一方面,鼓励自主探索。中国版权保护中心联合华为云、蚂蚁集团蚂蚁链等多家头部科技平台企业,共同建设数字版权链(DCI体系3.0),试图以区块链、云计算、人工智能等新一代数字技术的系统集成应用为支撑,构建起数字世界版权智能大脑。百度超级链接入“国家级版权交易保护联盟链”,将数字文创业务纳入国家级数字文创规范治理生态矩阵数字文化产权登记流转体系,推进知识产权数字服务与数字版权建设。腾讯内容开放平台支持“区块链存证+AI”查重,为创作者提供版权存证和侵权监测。


三、进一步完善数字版权建设


加强数字版权建设、推动数字内容规范发展,不仅是维护创作者合法权益、激发创新活力的必然要求,更是促进数字文化繁荣、保障数字经济安全有序运行的关键举措。


首先,提高侵权成本,加大法律惩罚力度。当前,许多国家在版权保护方面仍存在“侵权成本低、维权成本高”的问题,侵权行为屡禁不止。


我国应当通过立法手段提高侵权成本,如提高经济赔偿标准;对严重侵权行为,可引入惩罚性赔偿制度。2021年6月1日施行的《中华人民共和国著作权法》已引入惩罚性赔偿,但执行力度仍需加强。未来,我国可借鉴国外经验,进一步提升赔偿上限,增强法律威慑力;对于情节严重的版权侵权行为,或可考虑增加刑事处罚。


其次,完善平台责任机制,强化内容审核。具体而言,我国要建立严格的“通知—删除”机制,要求互联网平台在收到版权方的侵权通知后,能够迅速删除侵权内容,并采取措施防止相同内容再次上传。


除了被动接受版权投诉,平台还应主动监测和审核版权内容,如利用AI识别侵权内容,并在上传阶段就进行筛查,以减少侵权内容的传播。此外,应当增加侵权责任处罚,对屡次放任侵权内容传播的平台,应当施加更严格的法律责任,如提高罚款金额、暂停业务运营等,以促使平台承担更大责任。


其三,推动技术创新助力版权保护。在数字时代,版权保护不能仅仅依靠法律手段,必须借助科技手段提高识别和追踪能力。


一方面,通过推广区块链技术,建立版权登记体系。创作者可通过区块链技术,在作品创作完成后即时登记版权,记录作品的时间戳、原创信息等,从而确保后续维权时拥有明确证据。


另一方面,加强人工智能审查能力,提升内容识别精度。AI在内容审核方面已展现出巨大潜力,未来可以进一步应用于版权保护领域。


通过机器学习和大数据分析,AI可以自动检测视频、音频、图片等是否涉及侵权。例如,国内外主要社交平台已采用AI技术识别盗版音乐和电影片段,提高版权管理的效率。未来,我国可以推广AI水印技术,在数字内容中嵌入隐形水印,即使经过剪辑、旋转等处理,依然可以追踪到原始来源,从而提高盗版内容的检测能力。


最后,提高公众版权意识,推动全民尊重版权。尽管法律和技术手段可以打击版权侵权行为,但提高公众的版权意识同样重要。有些侵权行为并非出于恶意,而是对版权法律不了解。因此,提高社会公众的版权意识,也应成为版权保护工作的重要组成部分。

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