中國采取敏捷治理、小切口立法的路徑，迅速回應人工智能技術(shù)帶來的監(jiān)管、法律和倫理挑戰(zhàn)。全球首部專門Gen AI治理法規(guī)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》（“《暫行辦法》”）于2023年8月15日正式施行，與《科技倫理審查辦法（試行）》等法規(guī)共同構(gòu)建了我國Gen AI治理的初步法律框架。2024年，《人工智能生成合成內(nèi)容標識辦法（征求意見稿）》《網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù) 生成式人工智能服務(wù)安全基本要求（征求意見稿）》等文件接踵而至，各地網(wǎng)信亦陸續(xù)公布大模型備案信息，標志了我國Gen AI治理邁入縱深推進階段。

一、監(jiān)管框架梳理

（一）大模型備案

《暫行辦法》對Gen AI服務(wù)采取了包容審慎和分類分級監(jiān)管的基本思路，以Gen AI服務(wù)提供者為主要監(jiān)管抓手，規(guī)定了算法合規(guī)、內(nèi)容合規(guī)、知識產(chǎn)權(quán)合規(guī)、訓練語料合規(guī)、數(shù)據(jù)標注合規(guī)等一系列的法定義務(wù)。

尤其是，《暫行辦法》要求對于具有輿論屬性或社會動員能力的、直接面向境內(nèi)公眾提供的Gen AI服務(wù)，應開展Gen AI服務(wù)的安全評估和備案,即“大模型備案”。備案服務(wù)包括但不限于具備文字生成、圖片生成、聲音生成、視頻生成等功能的Gen AI服務(wù)，不具有輿論屬性或者社會動員能力的Gen AI服務(wù)無需備案，若服務(wù)未面向境內(nèi)公眾提供，則不適用《暫行辦法》。對于通過API接口或其他方式直接調(diào)用已備案大模型能力的Gen AI應用或功能，網(wǎng)信部門要求采用登記方式，允許其上線提供服務(wù)。區(qū)別于“生成合成（深度合成）類算法備案”，“大模型備案”在流程和側(cè)重點上有明顯區(qū)別。

（二）算法監(jiān)管

Gen AI技術(shù)的底層邏輯是算法和模型，自2021年起，主管部門以“每年一部”的頻次，相繼出臺了數(shù)部關(guān)于算法監(jiān)管的規(guī)定。2021年12月31日，國家網(wǎng)信辦聯(lián)合四部門發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》；2022年11月25日，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》正式出臺；2023年7月，《暫行辦法》正式發(fā)布，其中亦對Gen AI涉及的算法提出合規(guī)要求。至此，我國涉及Gen AI算法監(jiān)管的法律框架正式形成，Gen AI技術(shù)開發(fā)者及服務(wù)提供者應當依法履行算法相關(guān)監(jiān)管要求，比如進行相關(guān)算法的備案。

（三）互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)及信息內(nèi)容監(jiān)管

基于Gen AI之“內(nèi)容輸入”和“內(nèi)容生成”的運行模式，在我國，通過互聯(lián)網(wǎng)向公眾提供Gen AI服務(wù)一般會構(gòu)成“提供互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)”[1]，并需承擔相應信息內(nèi)容監(jiān)管責任。具體而言，根據(jù)《暫行辦法》，應承擔內(nèi)容生產(chǎn)者責任。

以2011年修訂的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》為核心，主管部門陸續(xù)出臺了《互聯(lián)網(wǎng)文化管理暫行規(guī)定》《互聯(lián)網(wǎng)視聽節(jié)目服務(wù)管理規(guī)定》《互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務(wù)管理規(guī)定》《具有輿論屬性或社會動員能力的互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)安全評估規(guī)定》等針對互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)的規(guī)定，以及《網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)治理規(guī)定》等專門針對信息內(nèi)容治理的規(guī)定。除遵循一般性的互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)及信息內(nèi)容監(jiān)管規(guī)定外，Gen AI服務(wù)提供者應結(jié)合自身業(yè)務(wù)模式（例如是否利用Gen AI技術(shù)從事“經(jīng)營性互聯(lián)網(wǎng)文化活動”“互聯(lián)網(wǎng)視聽節(jié)目服務(wù)”或“互聯(lián)網(wǎng)新聞信息服務(wù)”等），判斷是否需遵循特殊監(jiān)管要求。

（四）增值電信監(jiān)管

目前，不少Gen AI服務(wù)提供者將Gen AI技術(shù)嵌入其他垂直領(lǐng)域進行應用，以為用戶提供更好的產(chǎn)品體驗。在我國，基于不同網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品/服務(wù)的具體業(yè)態(tài)（例如是否涉及信息服務(wù)業(yè)務(wù)，是否涉及交易處理業(yè)務(wù)等），可能構(gòu)成開展增值電信業(yè)務(wù)，進而需遵循《中華人民共和國電信條例》《電信業(yè)務(wù)經(jīng)營許可管理辦法》等規(guī)定，并參照《電信業(yè)務(wù)分類目錄（2015年版）》（2019年修訂），依法取得相應增值電信許可證，常見包括ICP證（即前述互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)）、SP證、EDI證、IDC證、ISP證等。Gen AI服務(wù)提供者應結(jié)合Gen AI技術(shù)所嵌入的具體應用類型，判斷是否需取得相應增值電信許可證。

（五）科技倫理審查

《科技倫理審查辦法（試行）》于2023年12月1日起施行，其以《科學技術(shù)進步法》等作為上位法，突出Gen AI等技術(shù)的科技倫理因素，要求從事人工智能等科技活動的單位，研究內(nèi)容涉及科技倫理敏感領(lǐng)域的，應設(shè)立科技倫理（審查）委員會，并依法開展科技倫理風險評估和審查工作。此外，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)深度合成管理規(guī)定》亦提出了建立科技倫理審查管理制度并采取技術(shù)措施的要求。

二、數(shù)據(jù)合規(guī)

Gen AI全生命周期所牽涉的數(shù)據(jù)合規(guī)問題復雜，主要階段包括模型訓練、應用運行和模型優(yōu)化，通常還會涉及Gen AI開發(fā)者、服務(wù)提供者、服務(wù)使用者等多方主體。除了專門規(guī)制Gen AI的法規(guī)外，Gen AI的參與方在進行數(shù)據(jù)處理活動中，還要遵循包括《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全管理條例》等在內(nèi)的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)安全法律，如涉及數(shù)據(jù)跨境傳輸?shù)?，還要符合數(shù)據(jù)跨境傳輸?shù)姆梢?guī)定。

（一）模型訓練階段

大模型的成熟度及生成內(nèi)容的質(zhì)量都與訓練數(shù)據(jù)高度相關(guān)，故此階段涉及大量數(shù)據(jù)收集，并對此等數(shù)據(jù)進行清洗、分詞（“Token化”）后用于模型訓練和驗證。數(shù)據(jù)清洗、Token化及模型訓練存在內(nèi)部性，需要重點關(guān)注Gen AI模型（及所用于訓練的數(shù)據(jù)）的可靠性與穩(wěn)健性以及數(shù)據(jù)質(zhì)量（真實性、準確性、客觀性、多樣性[2]），并根據(jù)《暫行辦法》第八條制定標注準則、開展數(shù)據(jù)標注質(zhì)量評估、抽樣核驗等；而對于數(shù)據(jù)收集的風險則需關(guān)注數(shù)據(jù)源合法性，《暫行辦法》第七條即要求Gen AI服務(wù)提供者“使用具有合法來源的數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)模型”。大模型的主要數(shù)據(jù)收集形式及合規(guī)風險包括：

* 采取網(wǎng)絡(luò)爬蟲等形式爬取數(shù)據(jù)，引發(fā)爬蟲的合規(guī)風險；

* 收集已合法公開的公共數(shù)據(jù)，需要在開放目的在范圍內(nèi)以合理的方式處理數(shù)據(jù)；

* 直接面向數(shù)據(jù)主體收集數(shù)據(jù)，如收集其個人信息，則需滿足個人信息合規(guī)的要求；

* 面向數(shù)據(jù)提供方間接收集數(shù)據(jù)，核心風險在于確保數(shù)據(jù)源合規(guī)，需對該等數(shù)據(jù)提供方采取合規(guī)管理措施；

* 合成數(shù)據(jù)（計算機模擬生成的數(shù)據(jù)），應主要關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（二）大模型運行階段

本階段將Gen AI技術(shù)投入部署，包括直接提供2C應用、提供2B應用接口（也稱MaaS，Model as a Service，“模型即服務(wù)”，具體包括“API-標準化服務(wù)”和“API-定制化服務(wù)”）或私有化部署，即可實現(xiàn)人機交互。主要的合規(guī)風險包括：

* Gen AI服務(wù)使用者可能在使用服務(wù)時輸入個人信息、公司商業(yè)秘密、他人享有著作權(quán)的作品，進而導致生成內(nèi)容時可能存在隱私、數(shù)據(jù)泄露、侵權(quán)等風險；

* Gen AI服務(wù)提供者可能收集個人信息，且通常具備輸出個人信息的能力，可能構(gòu)成個人信息處理者[3]，進而存在未充分履行個人信息保護合規(guī)要求（例如超目的處理、未就數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)跨境進行充分告知并取得有效同意等）的風險；

* Gen AI服務(wù)提供者提供Gen AI服務(wù)將面臨可靠性與穩(wěn)健性、透明性與可解釋性、準確性與公平性等風險。

（三）大模型優(yōu)化階段

本階段基于人機交互所收集的數(shù)據(jù)，可能被用于模型的迭代訓練。一方面，此等迭代訓練過程同樣面臨模型訓練階段的可靠性與穩(wěn)健性、透明性與可解釋性、準確性與公平性等風險；另一方面，此階段的外部風險集中在向Gen AI服務(wù)使用者提供服務(wù)時，需明確就此等模型迭代訓練等處理活動事先告知Gen AI服務(wù)使用者并取得有效同意。

三、知識產(chǎn)權(quán)挑戰(zhàn)

區(qū)別于既定指令的機械執(zhí)行，“像人類一樣思考”的Gen AI實現(xiàn)了從“復制”到“創(chuàng)造”的跨越，對現(xiàn)有創(chuàng)作模式產(chǎn)生了顛覆性的變化，也對現(xiàn)行的知識產(chǎn)權(quán)法律體系帶來了挑戰(zhàn)。

（一）使用作品開展模型訓練是否構(gòu)成合理使用？

大規(guī)模和高質(zhì)量的訓練語料供給是大模型成功的基礎(chǔ)。由于多數(shù)訓練語料屬于受到現(xiàn)行著作權(quán)制度保護的作品，因此對于大模型企業(yè)來說，在傳統(tǒng)“授權(quán)-許可”模式下通過支付費用進而獲得全部許可的經(jīng)濟成本過于高昂且耗時漫長，顯然也不太現(xiàn)實。在大模型產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展和應用的過程中，圍繞創(chuàng)作激勵與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作品使用行為性質(zhì)也面臨諸多爭議和討論，目前已有多個作者、版權(quán)方針對Gen AI模型訓練過程中未經(jīng)授權(quán)的作品使用行為提起訴訟。例如，2023年，美國藝術(shù)家對Stability AI在內(nèi)的三家Gen AI商業(yè)應用公司提起版權(quán)侵權(quán)的集體訴訟；Getty Images也隨之在美國針對Stability AI復制其圖片用于訓練Stable Diffusion的行為提起訴訟。據(jù)公開報道，2023年11月，中國的四位繪畫創(chuàng)作者將某社交平臺訴至法院，訴稱其未經(jīng)授權(quán)使用了原告的原創(chuàng)作品作為訓練數(shù)據(jù)，從而生成了與原作高度相似的圖片，“侵犯了創(chuàng)作者的合法權(quán)益”，目前案件仍在審理中。[4]

我國《著作權(quán)法》第二十四條規(guī)定了12類合理使用的法定情形，直接論證“Gen AI模型訓練的作品使用行為構(gòu)成合理使用”存在一定難度。具體而言，首先，Gen AI的本質(zhì)是機器學習，且所開發(fā)的Gen AI技術(shù)一般具有商業(yè)目標，較難被認定“為個人學習、研究或者欣賞”；其次，Gen AI作為一種創(chuàng)造性的內(nèi)容創(chuàng)作系統(tǒng)，并不存在“為介紹、評論或說明”現(xiàn)有作品的前提，且創(chuàng)作過程中難以量化“適當引用”的標準；此外，即使Gen AI研發(fā)一定程度上可以被視為“為科學研究”，但“少量”和“供教學或者科研使用”的目的限制也一定程度上導致適用困境。除明確列舉的法定情形外，《著作權(quán)法》第二十四條還規(guī)定了“法律、行政法規(guī)規(guī)定的其他情形”的兜底條款，以留有一定靈活性?！吨鳈?quán)法實施條例》提出了合理使用的“三步檢驗判斷標準”[5]，即同時符合“特定情形下”“不影響原作品的正常利用”“沒有不合理的損害權(quán)利人合法權(quán)益”的情況下存在被認定為合理使用的可能性，這也為司法快速應對技術(shù)發(fā)展進行適應性裁判留出了空間。例如，最高人民法院發(fā)布的《關(guān)于充分發(fā)揮知識產(chǎn)權(quán)審判職能作用推動社會主義文化大發(fā)展大繁榮和促進經(jīng)濟自主協(xié)調(diào)發(fā)展若干問題的意見》第8條規(guī)定：“在促進技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)發(fā)展確有必要的特殊情形下，考慮作品使用行為的性質(zhì)和目的、被使用作品的性質(zhì)、被使用部分的數(shù)量和質(zhì)量、使用對作品潛在市場或價值的影響等因素，如果該使用行為既不與作品的正常使用相沖突，也不至于不合理地損害作者的正當利益，可以認定為合理使用?！?/p>

在 Gen AI興起的大背景下，對傳統(tǒng)著作權(quán)合理使用制度與三步檢驗法產(chǎn)生了革新要求。面對類型化的合理使用制度適用范圍較窄，導致無法適應Gen AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展而引發(fā)的著作權(quán)侵權(quán)問題，在進行充分的利益平衡考量的基礎(chǔ)上，可以積極考慮將 Gen AI模型訓練的作品使用行為納入合理使用規(guī)制框架。

（二）Gen AI生成內(nèi)容是否具有可版權(quán)性？

針對Gen AI生成內(nèi)容可版權(quán)性的討論集中于其是否具有“獨創(chuàng)性”以及是否為“智力成果”。Gen AI技術(shù)的基本邏輯是基于輸入內(nèi)容進行處理并對外輸出內(nèi)容，因此人在其中的參與因素及智力貢獻成為了判斷可版權(quán)性的重要標準。

國際上，2023年2月，美國版權(quán)局拒絕了含有Gen AI生成圖片的漫畫《黎明的查莉婭》（Zarya of the Dawn）的版權(quán)登記申請。在此案中，美國版權(quán)局認為盡管文本提示影響了人工智能生成內(nèi)容的方向，但該生成過程缺乏可預測性，不受申請人控制，因而人工智能并非單純的編輯工具，故申請人可基于文本的作者身份及其對文字、視覺元素的選擇、協(xié)調(diào)和編排，就文本與圖像構(gòu)成的整體登記版權(quán)，但該版權(quán)保護不適用于人工智能生成的每個單個圖像。2023年3月，美國版權(quán)局發(fā)布《版權(quán)登記指南：包含人工智能生成材料的作品》（Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence），重點強調(diào)了只有當作品包含人類創(chuàng)作因素時，該作品才能夠受到版權(quán)保護（Human Authorship Requirement），拒絕登記僅由機器或純粹的機械過程而沒有人類作者任何創(chuàng)造性投入或干預的情況下隨機或自動運行產(chǎn)生的作品。[6]

在中國，除了已經(jīng)廣泛討論的“威科數(shù)據(jù)庫案”和“Dreamwriter案”外，北京互聯(lián)網(wǎng)法院近期針對人工智能生成圖片著作權(quán)侵權(quán)糾紛作出一審判決（（2023）京0491民初11279號），認為：原告（用戶）進行了一定的智力投入，比如設(shè)計人物的呈現(xiàn)方式、選擇提示詞、安排提示詞的順序、設(shè)置相關(guān)的參數(shù)、選定哪個圖片符合預期等。涉案圖片體現(xiàn)了原告的智力投入，故涉案圖片具備了“智力成果”要件；圖片的調(diào)整修正過程亦體現(xiàn)了原告的審美選擇和個性判斷，涉案圖片具備“獨創(chuàng)性”要件。據(jù)此判決：1）涉案人工智能生成圖片具備“智力成果”與“獨創(chuàng)性”要件，應當被認定為作品；2）原告享有涉案圖片的著作權(quán)。

無論在中國還是美國，對于Gen AI生成內(nèi)容的可版權(quán)性認定思路基本一致：Gen AI生成內(nèi)容具備獨創(chuàng)性且可充分體現(xiàn)人類的智力活動，是Gen AI生成內(nèi)容成為版權(quán)法意義上受保護的客體的前提。但是，關(guān)于生成過程中用戶對生成物的控制能力、用戶智力貢獻在生成物中的具體體現(xiàn)及生成過程的可預測性等諸多事實問題，中國和美國顯然出現(xiàn)了認知分歧，從而導致對可版權(quán)性的觀點相左。

（三）Gen AI生成內(nèi)容權(quán)屬屬于誰？

對于Gen AI生成內(nèi)容的權(quán)屬，法律并未就此進行明確規(guī)定。在上述北京互聯(lián)網(wǎng)法院審理的案件的判決中，認為原告（即用戶）是直接根據(jù)需要對涉案人工智能模型進行相關(guān)設(shè)置，并最終選定涉案圖片的人，涉案圖片是基于原告的智力投入直接產(chǎn)生，且體現(xiàn)出了原告的個性化表達，故原告是涉案圖片的作者，享有涉案圖片的著作權(quán)。

目前Gen AI服務(wù)提供者一般是通過協(xié)議等方式對Gen AI生成內(nèi)容的歸屬作出約定，一般約定相關(guān)權(quán)益（包括知識產(chǎn)權(quán)）歸屬于Gen AI服務(wù)使用者，Gen AI服務(wù)提供者獲得相應的使用授權(quán)。例如，Open AI在其用戶協(xié)議中明確，“Open AI將輸出內(nèi)容的所有權(quán)利及權(quán)益轉(zhuǎn)讓給用戶。Open AI可能會基于提供和維持服務(wù)而進行使用。由于機器學習的特性，基于類似問題可能會產(chǎn)生相同的回復。由其他用戶請求和生成的響應不被視為唯一用戶的內(nèi)容?！?strong>[7]

（四）Gen AI生成內(nèi)容是否存在著作權(quán)侵權(quán)風險？

由于Gen AI需要利用現(xiàn)有作品進行模型訓練，并通過依賴訓練作品形成的算法模型產(chǎn)生Gen AI生成內(nèi)容，因此，Gen AI生成內(nèi)容可能會不可避免地攜帶了訓練作品的記憶或痕跡。Gen AI生成內(nèi)容可能會呈現(xiàn)出訓練作品的某些元素、特征、風格等。一般認為，如果Gen AI生成內(nèi)容與訓練作品在表達上構(gòu)成“實質(zhì)性相似”且存在“接觸”，則可能存在侵權(quán)風險。具體而言，如果生成內(nèi)容可視為訓練作品的“復制件”，則可能落入“復制權(quán)”乃至“信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)”的規(guī)制范圍；如果在保留作品基礎(chǔ)表達的前提下形成了具有獨創(chuàng)性的新的表達，則可能構(gòu)成對訓練作品“改編權(quán)”的侵害。廣州互聯(lián)網(wǎng)法院近期針對Gen AI平臺侵權(quán)責任作出一審判決（（2024）粵0192民初113號）也明確了前述判斷思路，由于作品本身知名度較大，該Gen AI平臺存在接觸該作品的可能性，且生成圖片部分或完全復制了作品的獨創(chuàng)性表達，構(gòu)成實質(zhì)性近似，因此侵犯了對原作品的復制權(quán)和改編權(quán)。

除此之外，由于Gen AI生成內(nèi)容與訓練作品的基因脈絡(luò)一致性，Gen AI生成內(nèi)容還可能存在風格模仿的問題，如Erin Hanson風格的圖畫創(chuàng)作、AI孫燕姿的歌曲，也引發(fā)了各界對于風格模仿行為的討論。鑒于版權(quán)保護“思想-表達”二分法的基本原則，風格本身并非一種表達形式，無法受《著作權(quán)法》保護。但是司法實踐中，對于作品哪些部分構(gòu)成“思想”，哪些部分構(gòu)成“表達”往往是原被告雙方爭議的焦點。

Gen AI業(yè)界也認識到了潛在侵權(quán)對行業(yè)發(fā)展的困擾，為了消除消費端的侵權(quán)擔憂，OpenAI、Google、Microsoft、Adobe和Shutterstock等領(lǐng)先的Gen AI業(yè)者，率先給出承諾，如果用戶遭受第三方的知識產(chǎn)權(quán)索賠，其將為用戶承擔相應的法律責任。

（五）誰對Gen AI生成內(nèi)容侵權(quán)承擔責任？

《民法典》規(guī)定了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者責任承擔的一般原則，即網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者無需為用戶利用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的侵權(quán)行為承擔責任，但對于其知道或應當知道的網(wǎng)絡(luò)用戶侵權(quán)行為應及時采取必要措施以避免損害擴大。在Gen AI面向終端用戶提供服務(wù)場景下，生成內(nèi)容是算法自身基于對Gen AI服務(wù)使用者輸入內(nèi)容的理解，通過算法生成的方式完成。盡管Gen AI服務(wù)提供者事實上在算法模型訓練和優(yōu)化過程中，會通過數(shù)據(jù)選擇、調(diào)參入模等而對Gen AI生成內(nèi)容產(chǎn)生影響，但對于最終Gen AI生成內(nèi)容“選擇、編輯、修改”的“輸入-輸出”這一過程，是由Gen AI服務(wù)使用者與算法共同完成的，Gen AI服務(wù)提供者本身對此控制較為有限，是否可以據(jù)此推定Gen AI服務(wù)提供者對生成內(nèi)容侵權(quán)“明知”或“應知”仍有待厘清。

在上述廣州互聯(lián)網(wǎng)法院審理的案件判決中，法院依據(jù)《暫行辦法》的有關(guān)規(guī)定認定涉案平臺作為Gen AI服務(wù)提供者對于侵權(quán)行為未盡合理注意義務(wù)，從而承擔侵權(quán)責任。此案的裁判引發(fā)了一定的爭議，關(guān)于Gen AI侵權(quán)責任的認定和分配仍將會持續(xù)爭論。

[注]?

[1]?根據(jù)《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)管理辦法》第2條，互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)，是指通過互聯(lián)網(wǎng)向上網(wǎng)用戶提供信息的服務(wù)活動。

[2]?《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》第七條第（四）項。

[3]?具體關(guān)于Gen AI服務(wù)提供者是否構(gòu)成個人信息處理者的分析可參見“GEN AI 合規(guī) FAQs（五）| 企業(yè)應用Gen AI需關(guān)注的數(shù)據(jù)安全和個人信息保護問題”，https://mp.weixin.qq.com/s/8PMFYOJbHYqH7dxONgdLIQ。

[4]?澎湃新聞：北京互聯(lián)網(wǎng)法院開庭審理全國首例涉及AI繪畫大模型訓練著作權(quán)侵權(quán)案，https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_27800697，最后訪問時間2024年12月10日。

[5]?《著作權(quán)法實施條例》第21條。

[6]?關(guān)于美國對于Gen AI生成內(nèi)容的監(jiān)管實踐，詳見《他山之石｜美國如何認定Gen AI的可版權(quán)性？》，https://mp.weixin.qq.com/s/F0gg5GG4Ce4pjfujYb1d2g。

[7]?https://openai.com/policies/terms-of-use，最后訪問時間2023年9月12日。