生成式人工智能服务提供者著作权间接侵权的责任认定

一.问题的提出

生成式人工智能作为当下科技领域的热点，根据使用者的指令输入，通过自身算法数据整合优化进行内容的输出。2022 年OpenAI公司推出ChatGPT聊天机器人，再到我国国内上线的文心一言、Deepseek等问答软件，生成式人工智能从智能写作、图像创作到虚拟场景生成，应用范围不断拓展。然而，伴随而来的著作权侵权问题也日益凸显，其输出结果与本身吸纳的海量数据作品有较强的关联性，容易牵涉到复制权、信息网络传播权等权利侵犯，成为制约其健康发展的瓶颈。而《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《暂行办法》）并没有明确生成式人工智能服务提供者在著作权领域侵权责任的认定以及责任承担方式。2024 年杭州互联网法院审理的“奥特曼案”作为全国首例生成式AI平台侵权案，明确了生成式人工智能服务提供者在用户利用AI生成侵权内容时的责任边界。

在该案中原告上海新创华公司是奥特曼系列形象的著作权人， 被告杭州某智能科技公司运营的AI平台允许用户上传奥特曼图片训练LoRA模型， 质性相似的图片。法院最终认定被告构成帮助侵权，判令其停止侵权 的生成式人工智能服务提供者侵权责任法律地位不明确、责任边界模糊以及注意义务履行困难等关键问题，不仅关乎著作权人的合法权益保护，也是规范人工智能产业发展、维护公平有序市场竞争环境的必然要求。因此，探索新的生成式人工智能服务提供者的著作权侵权的规制体系具有重要的理论与现实意义。

二.生成式人工智能服务提供者侵权的主体地位厘清（一）生成式人工智能服务提供者兼具双重身份

《民法典》规定了网络服务提供者承担间接侵权责任①，在满足一定条件下可依据该原则免责。但仅限提供信息平台或者信息通道服务，例如信息自动存储、搜索、链接服务的网络服务提供者。对于提供内容或者产品服务的网络服务提供者则不适用本条规定的责任限制[1]。生成式人工智能服务平台发生了侵权事实，生成内容一定程度上是用户真实意思表达，而服务提供者作为技术掌控者，能够对生成内容进行更有效的干预和管理，这与传统网络服务平台存在显著差异。

一方面，服务提供者承担着内容生产者的角色。通过筛选、整理大量数据，构建和训练算法模型，决定人工智能生成内容的方向。另一方面，服务提供者又充当平台管理者的角色，符合《互联网信息服务深度合成管理规定》②规定。为保障服务的稳定运行和内容的合法性，服务提供者需要制定一系列的管理规则和措施，对用户的使用行为进行规范和监督。在“奥特曼案”中，被告平台虽未直接提供侵权训练数据，但通过优化基础模型、提供LoRA模型训练功能，实质参与了侵权内容的生成过程。同时被告平台通过会员充值、积分奖励等机制获益，并设置分类栏目展示侵权内容，已超越单纯的技术中立角色，应承担与商业利益相匹配的注意义务。这种特殊的运营模式和双重身份使得服务提供者的法律定位较为模糊，需要综合考虑并判断其究竟应承担直接还是间接侵权责任。

（二）服务提供者作为著作权间接侵权责任主体的确认

生成式人工智能服务提供者的侵权责任认定，需在传统帮助侵权框架下，结合技术特性与商业模式进行适应性解释。“奥特曼”案件法院主要通过服务性质与营利模式、侵权后果可预见性、合理措施采取情况三方面要件，认定被告构成帮助侵权，构建了技术场景下的责任认定规则。

加以类推，从服务性质与营利模式来看，生成式人工智能服务提供者通过提供服务获取经济利益，客观上为侵权行为提供了技术支持和扩散渠道，决定了服务提供者无法援引传统“技术中立”原则完全免责。由于服务提供者对技术和服务更为清楚熟悉，能够结合权利作品知名度、侵权内容展示方式等客观事实综合判断，应当能够预见此类内容传播对著作权人的损害后果。而当其发现侵权行为或存在侵权风险时，应及时采取停止生成侵权内容、屏蔽相关指令、对算法进行优化等措施，防止侵权行为的进一步扩大。服务提供者对其内容的输出参与程度与管控程度更高，其防范侵权风险能力应该更强，但这并不意味着其承担的就是直接侵权责任，可以通过提高注意义务来提前规制[2]。而且在具体应用场景中，用户的介入行为使得侵权关系变得复杂。因为双方没有直接的意思联络，用户输入侵权数据是生成侵权内容的直接原因。虽然服务提供者的技术框架决定了侵权的可能性与传播范围，但客观上服务提供者无法在短时间内直接接触到侵权事实，难以了解并且防控侵权内容出现。从这些层面出发，用户承担直接侵权责任，服务提供者承担间接侵权责任。

从解释论角度出发，可对相关法律规定④进行扩大解释，将生成式人工智能服务提供者理解为特殊类型纳入网络服务提供者的范畴，使其承担间接侵权责任。这符合法律的逻辑连贯性，也适应了技术发展的现实需求。从后果论层面考虑，间接侵权的认定并不对其进行苛刻限制，有助于支持人工智能产业的发展，在保护著作权人权益的同时，鼓励服务提供者积极创新，通过完善注意义务、技术管理措施来降低侵权风险。

三.生成式人工智能服务提供者著作权间接侵权的归责路径（一）过错推定原则的确立依据

民事法律体系延续了过错责任为主、无过错责任为辅的二元归责架构。其中无过错责任的适用需以法律特别规定为前提。如果主张对服务提供者适用无过错责任应对技术风险，可能对技术创新动力产生抑制效应，而且生成式人工智能服务提供者对著作权侵权行为的防范能力还在不断提升，应当降低服务提供者的责任承担分配。

从归责要件分析，人工智能技术的算法运行存在高度复杂性与不透明性，生成过程涉及数据输入的合法性、算法运行的准确性以及用户指令的合理性等多个因素，确定侵权行为的源头和判断因果关系面临困难[3]。证明服务提供者的主观过错也具有挑战。服务提供者往往掌握着技术的核心信息，而权利人在获取证据上处于信息不对等的弱势地位，无法判断服务提供者是否存在故意或过失，此时采用过错推定原则具有重要的现实意义。《欧盟人工智能责任指令（提案）》还特地指出了“因果关系推定”[4]的方法，举证责任倒置由服务提供者证明自己没有过错。这优势在于将判断的重心投射在服务提供者是否履行注意义务的客观标准上，让服务提供者最大程度上对著作权侵权行为进行预防和控制。可以通过建立完善的数据管理体系、优化算法审核机制等措施，降低侵权风险。不仅减轻了权利人的举证负担，保障了其合法权益，也促使服务提供者更加积极主动地采取措施，预防侵权行为的发生。

（二）注意义务的具体设定

1.制定客观化与动态化结合的认定标

在认定标准上，上文提到注意义务的设定是判断服务提供者是否存在过失的客观化标准，只需将其实际行为与法律预设的规范进行比对即可，可以借鉴安全保障义务中的“善良管理人”或“理性人”等被普遍认可的标准，从而建立以行为为核心的客观归责模式，让生成式人工智能服务提供者获得稳定的心理预期，根据法律规范的指引调整行为[5]。“奥特曼”案件最终判决法院明确划定了服务提供者需履行的三项具体注意义务，并且迅速成为行业合规的参照标准。通过明确权责边界，鼓励社会资本投入，为生成式人工智能产业的健康发展提供制度保障[6]。

注意义务的认定也需要引入动态调整机制。司法实践中，法院应综合考量行业技术水平、侵权危害程度及应用场景等变量，形成弹性义务标准。如果行业内服务提供者采用的是先进、成熟的技术架构，具备更强的内容识别和过滤能力，那么承担的注意义务相应更高[7] 当侵权行为较为明显 如生成的内容与原作品高度相似且大量传播时，服务提供者应立即采取措施制止侵权。 而对于 些难以察觉的潜在侵权行为，服务提供者也应保持一定的警惕性，通过定期审查、监测等方式，尽可能发现并避免侵权风险。上述客观化与动态化相结合的义务认定体系，能够适应技术发展和公平一致的权责分配。

2.注意义务的内容扩充

在注意义务内容的具体设定上，案件中提及的三项义务均来源于《暂行办法》具体规定，形成了事前、事中、事后的分阶义务体系。事前服务提供者需在用户协议中明确提示知识产权风险，约定双方在知识产权问题中的责任划分，强化用户的合规意识减少侵权意图。事中服务提供者需对AI生成内容明确AI技术属性，添加“由AI生成”等文字显著标识，以此保障公众知情权，更帮助权利人识别侵权内容的技术来源，便于追溯维权及时采取维权措施。最后投诉举报机制与“通知—删除”规则类似④，通过事后干预控制侵权扩散。允许权利人通过投诉渠道提交侵权线索，服务提供者在核实后需采取关键词过滤等措施，阻止侵权内容的持续生成。在此基础上，服务提供者的注意义务还可以继续扩充。

服务提供者应当确保训练数据的获取符合法律法规的规定，不得使用未经授权的作品作为训练数据[8]。在数据收集过程中，要遵循合法、正当、必要的原则，引入算法过滤机制，对数据来源进行严格审查和筛选，利用先进的算法技术对可能侵权的内容进行拦截，防止喂养人工智能系统侵权数据，提供非法的学习样本[9]。尤其是直接联网抓取数据更要遵循robots协议约定的方式，不能恶意绕开权利人设置的技术保护措施。还有监督用户规范使用义务，服务提供者要积极引导用户以合法科学且理性的方式使用人工智能系统。当用户故意输入诱导性提示词要求生成侵权内容，服务提供者应及时发出警告，并采取停止输出、关键词屏蔽等措施。对于同一用户的反复侵权行为，要建立相应的惩罚机制，如账号封禁、限制访问等。此外，建立完善的投诉举报机制也是监督用户合规使用的重要手段。设置便捷的投诉举报入口，公布处理流程和反馈时限，及时受理并处理用户的投诉举报信息。一旦真正出现侵权事实，服务提供者需要针对自身的算法模型进行封闭式整改，排查算法中可能存在的训练数据偏差、运行故障等缺陷，只有调整完善过后才能投入正常运行，从根源上降低未来侵权可能性。

四.生成式人工智能服务提供者著作权侵权的责任认定规则优化生成式人工智能技术仍处于完善阶段，在构建生成式人工智能服务提供者著作权侵权认定规则的过程中，为实现各方利益平衡，需要考量对服务提供者著作权侵权责任的限制，防止侵权责任范围不合理地扩大。

（一）发展风险的预判不过度抑制技术创新

认定服务提供者的著作权侵权责 对发展风险进行合理预判，制定出更科学的分级评判体系，要允许技术开发主体基于发展风险提出抗辩 风险，若服务提供者能够证明采取了合理的预防措施，应给予 存在技术漏洞导致侵权内容的生成，但服务提供者已经投入大量的资金 轻责任。在承担相应责任后，要保证用户还能够基于合理使用目的继续存储非传播性内容，实现技术发展风险的合理预判，采取对技术创新发展的包容审慎态度。

（二）数据训练与合理使用的边界

在数据训练过程中，服务提供者需要明确与合理使用的边界。由于算法前期需要对数据进行模拟测试、策略优化等程序，可以在算法运营者的个人倾向下选择性调整，因此可以在合理使用的规范下管理控制。例如，服务提供者需要判断使用作品数据的目的是否具有非营利性、是否为了技术研发和创新；使用的程度是否适当，是否只是少量引用且不影响原作品的正常使用和市场价值等。而当算法被真正投入市场后，其自动化决策能力在一定程度上会超脱出服务提供者的管理范围，出现意外侵权情况，但服务提供者对此并无主观过错。其能够进行侵权溯源，提供训练数据的选择、算法的设计和运行过程中都遵循了相关规范和标准，应认定为非过错的算法学习。可注意义务履行情况对责任进行豁免。

（三）平台责任与用户行为的划分

在生成式人工智能著作权侵权事件中，还存在用户作为第三人介入导致侵权损害发生，具体责任的认定需要对平台责任与用户行为进行准确划分。对于出现第三人故意损坏服务提供者预先设定的安全防护措施，引发侵权内容输出并扩大宣传的，服务提供者可以主张免责。基于直接侵权和间接侵权的关联性，当第三人行为符合法律规定的免责情形时，服务提供者的间接侵权责任也应相应免除，即使存在必要措施的疏忽，也不应当承担间接侵权责任[10]。

为了使双方对此责任承担有更加稳定的心理预期，双方可以通过合同等形式，事先对著作权侵权风险的承担进行明确划分。在用户协议中强调，对于因 原因导致的侵权行为，由用户承担主要责任[11]。这种约定在不违反法律法规强制性规定的前提下，应得到法律的认可和保护，有助于促进生成式人工智能技术的合理应用和推广。

五.结论

生成式人工智能服务提供者对著作权侵权责任的认定涉及技术、司法等多个层面，《暂行办法》虽已实施但仍存在较多不足，能否形成较为清晰明确的认定规则会影响未来人工智能产业发展的格局。全国首例生成式AI平台侵权案做出了开拓性的著作权侵权认定指引，其明确了服务提供者的双重身份和著作权间接侵权责任主体的地位，在著作权侵权责任体系下以过错推定为归责原则，强调服务提供者要履行动态且具体的注意义务。但其注意义务标准与具体内容仍有扩充与完善的空间，构建类型化的责任豁免规则，如发展风险的预判、数据训练与合理使用边界的明确以及平台责任与用户行为的合理划分，优化著作权侵权责任认定及限制规则，合理分配损害风险，以此回应权利人、服务提供者和用户等多主体的复杂利益诉求，才能切实解决生成式人工智能服务提供者的著作权侵权问题。

注释：

①参见《民法典》第一千一百九十五条：网络服务提供者接到通知后，应当及时将该通知转送相关网络用户，并根据构成侵权的初步证据和服务类型采取必要措施；未及时采取必要措施的，对损害的扩大部分与该网络用户承担连带责任。

②参见《互联网信息服务深度合成管理规定》第十条：深度合成服务提供者应当加强深度合成内容管理，采取技术或者人工方式对深度合成服务使用者的输入数据和合成结果进行审核。

③参见《民法典》以及《信息网络传播权保护条例》规定。

④参见《信息网络传播权保护条例》第十五条 网络服务提供者接到权利人的通知书后，应当立即删除涉嫌侵权的作品、表演、录音录像制品，或者断开与涉嫌侵权的作品、表演、录音录像制品的链接，并同时将通知书转送提供作品、表演、录音录像制品的服务对象；服务对象网络地址不明、无法转送的，应当将通知书的内容同时在信息网络上公告。

参考文献：

[1]黄玉烨，杨依楠.论生成式人工智能版权侵权“双阶”避风港规则的构建[J].知识产权，2024，（11）：37-58.

[2]冯晓青，沈韵.生成式人工智能服务提供者著作权侵权责任认定[J].法治研究，2025，（0

[3]支振锋.生成式人工智能大模型的信息内容治理[J].政法论坛，2023，41（04）：34-48.

[4]European Commission， Proposal for a Directive of The European Parliament and of The Council on adapting non⁃contractual civil liability rules to artificial intelligence， COM（2022）496 final.

[5]袁佳音.生成式人工智能服务提供者的侵权责任边界研究[J].中国科技论坛，2024，（09）：122-133.

[6]姚志伟.人工智能生成物著作权侵权的认定及其防范——以全球首例生成式AI服务侵权判决为中心[J].地方立法研究，2024，9（03）：1-17.

[7]徐伟.生成式人工智能服务提供者侵权过错的认定[J].法学，2024，（07）：110-124.

8]张涛.生成式人工智能训练数据集的法律风险与包容审慎规制[J].比较法研究，2024，（04）：86-10

9]毕文轩.论生成式人工智能服务提供者的注意义务[J].苏州大学学报（哲学社会科学版），2025，46（02）：90

10]杨显滨.生成式人工智能服务提供者间接侵权责任的承担与限制[J].法学家，2024，（03）：46-60+191-192.

[11]刁佳星.生成式人工智能服务提供者版权侵权注意义务研究[J].中国出版，2024，（01）：25-30.