AIGC版权无需修法！美数十年判例：跨境安心用AI！

在2026年的当下，人工智能（AI）技术的飞速发展，特别是生成式人工智能（AIGC）的广泛应用，正在全球范围内掀起一场深刻的变革。从内容创作、软件开发到产品设计，AIGC正以前所未有的速度融入各行各业，成为提升效率、激发创新的强大引擎。作为中国跨境行业的一员，我们深切感受到AIGC带来的巨大机遇，同时也看到与之伴随的知识产权，特别是版权保护的讨论日益升温。围绕AIGC训练数据摄取、内容存储以及最终产出是否构成版权侵犯，国际社会持续关注。

不少观点认为，AIGC的出现需要全新的版权法律框架来应对，甚至有人提出，仅仅“阅读或观察内容并不能带来直接收益，因此训练输入不构成版权侵犯”。然而，深入审视过往的法律判例，从搜索引擎到图像扫描，再到流媒体服务，我们其实已经拥有了一套相对成熟的法律分析路径。美国法律体系中几十年的判例积累，为我们理解AIGC与版权的关系提供了宝贵的参考。通过分析AIGC系统的几个关键环节，我们可以更清晰地界定其行为与现有版权法规之间的关系。

一、AIGC训练数据的获取：理解与边界

AIGC系统在学习和训练过程中，最常见的做法是利用公开可获取的数据源。值得注意的是，如果未经授权访问了付费墙后的私有数据，或者使用了盗版数据，这些行为本身就涉及版权之外的法律问题，我们在此不作深入探讨。从版权法的本意来看，其核心在于促进知识与艺术的进步与传播。无论是个人还是自动化系统，对版权材料的消费和学习，都与这一宗旨相符。

当AIGC系统获取并处理这些公开材料时，通常并不会侵犯版权持有者的任何专有权利，包括复制权、衍生作品创作权、发行权、公开表演权或公开展示权。因为仅仅是“阅读”或“观察”内容，在法律上尚未产生直接的商业利益或构成对原作的替代。因此，AIGC系统的训练输入阶段，通常不被认定为版权侵犯。

二、AIGC系统的数据存储：短期与长期考量

在AIGC的运作过程中，训练数据的存储是一个关键环节。有的系统可能只会将数据短暂存储，仅为建立元素间的关联映射，例如词语如何构成句子或音符如何形成模式。而另一些系统则可能进行长时间存储。数据的存储行为是否构成版权侵犯，需要根据其存储时长和性质进行具体分析。

短期存储：短暂性原则的适用

根据美国版权法对“副本”的定义，作品被“固定”在有形媒介中，意味着其存在形式足够“永久或稳定，使其能够被感知、复制或以其他方式传播，且持续时间超过短暂的范围”。在2006年的“卡通频道有限合伙公司诉CSC控股公司”（Cartoon Network, LP v. CSC Holdings, Inc.）一案中，美国第二巡回上诉法院确立了一个判例：数据在内存中停留1.2秒后即被新数据覆盖，这种存储被认定为是短暂的。尽管法院指出其判决具有个案特殊性，但1.2秒的时长已成为业界在判断“短暂性”时的一个实际参考阈值。

当前的许多高速AIGC系统在短期存储训练数据时，通常会将输入数据存储在内存中，其持续时间往往远低于1.2秒，并且这些数据会迅速被新的信息覆盖。在这种模式下，由于数据的存储不具备法律定义的“永久性或稳定性”，因此这类短期存储行为通常不构成版权侵犯。对于致力于技术创新和高效数据处理的中国跨境企业而言，理解并遵循这一原则，有助于在技术开发阶段规避潜在的法律风险。

长期存储：合理使用原则的深度解析

相较于短期存储，如果AIGC系统对受版权保护的数据进行长期存储，则可能满足“固定副本”的标准，因为这些数据理论上可以被“感知、复制或以其他方式传播”。此时，核心问题便转向：这种长期存储是否符合“合理使用”（Fair Use）原则。合理使用原则的判定通常需要考量四个关键因素，这对于AIGC的开发者和使用者都至关重要：

1. 使用目的和性质： AIGC系统将受版权保护作品中的语义关系转化为内部模型，这一过程被视为一种“本质上的转换性使用”（quintessentially transformative use）。例如，在2013年“作家协会诉HathiTrust数字图书馆”和2014年“作家协会诉谷歌公司”的案件中，美国第二巡回上诉法院均裁定，扫描书籍以创建可全文检索的数据库构成合理使用，因为其核心目的在于提供搜索功能，而非替代原著。AIGC通过分析并提取作品深层结构和规律来构建模型，而非直接复制原作以供阅读，这与上述判例的精神高度契合。

2. 受版权作品的性质： 这一因素在特定情况下可能不具决定性。但法院曾指出，扫描过程“提供了关于原作品的宝贵信息，而不是以一种能有效替代原作的方式复制受保护的表达”。同样，AIGC通过分析作品中词语、句子、段落和概念之间的关系，从而提供了关于原作品的深层洞察，而非直接再现其艺术表达。

3. 所复制部分的数量和实质性： 在上述“HathiTrust”案中，法院认为，为了实现全文搜索功能，图书馆对整个作品进行复制是“合理必要”的，因此复制数量并未过分。对于AIGC系统而言，为了充分理解并学习作品中复杂的语义关系和内在逻辑，通常也需要摄取完整作品。这种全量复制并非为了简单再现，而是为了实现深层次的模式学习和模型构建，故在合理使用范畴内具有一定合理性。

4. 对受版权作品潜在市场或价值的影响： 法院在“HathiTrust”案中指出，由于图书扫描服务并未“允许用户查看所搜索书籍的任何部分”，且“没有增加任何新的、人类可读的图书副本进入流通”，因此不影响原作市场。在“谷歌图书”案中，法院虽承认提供片段可能导致部分销售损失，但认为这并不足以构成对原作市场的“有意义或显著”影响，从而否定合理使用。AIGC系统的长期存储本身并不提供对原始材料的直接访问，也无法作为原始作品的有效替代品，因此通常不会对原作品的潜在市场造成直接损害。

综合来看，AIGC在长期存储训练数据时，只要其核心目的在于构建转换性模型，不直接替代原作市场，并且复制方式是实现学习目的所必需的，就有很大可能被认定为合理使用。

三、AIGC产出内容的版权分析：功能转换与内容再生产

AIGC系统产出内容的版权归属和侵权风险，是当前各界关注的焦点。我们需要根据产出内容的类型进行细致的区分，这对于跨境电商卖家利用AIGC进行产品描述、营销文案或创意设计时尤为重要。

功能转换型产出：创新应用与版权的和谐共生

功能转换型AIGC系统指的是那些从一种类型的数据中学习，却产出完全不同类型结果的系统。例如，一个基于人脸图像训练的安全系统，其输出可能是关于特定人员经过摄像头的警报；另一个系统可能通过处理路标图像，辅助自动驾驶车辆进行导航。

这类系统的产出与训练数据之间存在显著的类型差异。版权侵犯通常要求产出与受版权保护的训练数据在文字上、结构上或序列上具有“实质性相似”。由于功能转换型AIGC的产出与输入差异巨大，它们通常不会被认定为侵犯版权。这种类型的AIGC应用，代表着技术创新与版权保护的良好平衡，为各行各业，包括中国的跨境物流、智能制造等领域提供了广阔的应用前景。

内容再生产型产出：潜在的版权风险与合理使用边界

内容再生产型AIGC系统，其产出类型与训练数据类型相匹配。例如，一个以英文文本训练的系统，会生成研究论文、法律文书或短篇小说等英文文档；训练艺术作品的系统生成艺术品；训练音乐的系统创作歌曲。这类系统在特定情况下可能涉及版权侵犯。

判断是否构成版权侵犯，核心在于产出是否与受保护的训练材料具有“实质性相似”。这种相似可以是字面上的（精确复制），也可以是非字面上的（复制了结构、风格或独特元素而非精确文字）。

• 字面侵权： 通常，AIGC产出中存在的任何来自训练数据的字面内容，如果其数量不构成“实质性”部分，则不太可能被认定为字面侵权。
• 非字面侵权（风格模仿）： 模仿其他创作者的风格，则需要进行更深入的分析，包括是否适用合理使用原则。

对于内容再生产型AIGC的产出，其“合理使用”的判定会更加复杂，特别是以下几个方面：

1. 使用目的和性质： 由于这类AIGC产出与训练输入的用途相同或相似，其目的和性质可能难以满足合理使用中“转换性使用”的要求。例如，创作一部与某特定作者风格高度相似的小说，其目的可能被视为与原作竞争，而非进行根本性的转换。但如果系统是用于创建事实性信息列表（如“全球票房最高影片列表”或“美国各州首府名称”），则可能更容易满足这一因素。
2. 受版权作品的性质： 创建事实性信息列表更容易符合合理使用原则，因为事实信息本身不具备版权保护。而创作艺术作品，或模仿特定作者风格的文学作品，则更难满足这一因素。
3. 所复制部分的数量和实质性： 这取决于特定AIGC系统的具体产出，以及其中实际包含的受版权保护训练输入的多少。
4. 对潜在市场或价值的影响： 这是最难以确定的因素。一部J.K.罗琳风格的小说或一幅彼得·马克斯风格的画作，会在多大程度上影响原作者作品的市场？在艺术品收藏领域，高品质的复制品有时反而会通过增加公众曝光和需求来提升原创作品的价值。AIGC生成的内容是否也能以类似方式促进原作市场？一个高质量的毕加索印刷品价格远低于其原作，正是因为原作由艺术家本人创作。这种市场动态的复杂性，需要我们在评估AIGC产出时进行细致考量。

四、现有框架足以应对挑战

总而言之，通过对现有案例法的审视，我们可以得出这样的结论：AIGC系统的训练输入阶段通常不构成侵权。数据存储方面，短期存储不侵权，长期存储在符合“合理使用”原则下也可能不侵权。产出内容则需区分对待，功能转换型产出通常不侵权，而内容再生产型产出则存在潜在的侵权风险，需要根据具体情况，结合“实质性相似”和“合理使用”的四个因素进行个案分析。

国际上，特别是美国在数字内容和互联网服务领域的丰富判例，为AIGC时代的版权问题提供了坚实的法律基础。这些判决有效地平衡了AIGC技术创新与版权保护之间的关系，显示出无需大幅修改现有知识产权法律即可应对这些新挑战。

对于中国跨境行业的从业者而言，紧密关注全球AIGC法律和政策动态至关重要。理解这些法律框架，不仅能帮助我们更好地规避风险，更能在合规的前提下，充分利用AIGC的强大能力，推动业务创新，拓展全球市场。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/aigc-copyright-no-new-law-us-xborder-ai.html