荣获第六届德和衡律师实务学术年会三等奖
摘要：本文深入探讨了生成式人工智能内容（AIGC）在快速发展和广泛应用中所引发的侵权新形态和法律挑战。文章首先界定了AIGC的概念和特征，分析了AIGC在知识产权和人格权方面的侵权案例。接着，文章讨论了AIGC侵权认定的困境，包括责任主体的确定、责任划分、归责原则以及避风港原则的适用性。最后，文章提出了解决AIGC侵权问题的路径，包括确立价值取向、明确责任主体、责任划分、适用过错原则，并参考避风港原则。文章强调，在鼓励技术创新的同时，应保护民事权益，实现技术发展与法律保护的平衡。
关键词：生成式人工智能内容（AIGC）；侵权责任；知识产权；人格权；法律责任；过错原则；避风港原则
一、AIGC侵权新形态
（一）AIGC的概念与特征
1、AIGC的概念
AIGC全称是（Artificial Intelligence Generated Content），中文翻译是生成式人工智能内容，与其类似的概念是GenAI(也有部分文章是GAI，Generative Artificial Intelligenc，生成式人工智能)，笔者通过阅读多篇与生成式人工智能相关文章发现，部分学者会将AIGC等同于生成式人工智能。
关于AIGC的概念，国内比较普遍的认知是，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式[1]，所生成的内容包括生成文本、图像、音频或视频等等。[2]GenAI是人工智能的一种类型，可以创造各种各样的数据，如图像、视频、音频、文本等。AIGC和GenAI在概念上非常类似，但是AIGC侧重于“C”（content ，内容），是继专业生成内容(ProfessionalGenerated Content,PGC)和用户生成内容(User Generated Content.UGC)之后的又一新的阶段，GenAI更侧重”G ”(generative。生成），突出其作为技术和工具的本质，是一种辅助用户进行数据处理和内容生成的工具，具有更广泛的通用性和普适性。[3]国家互联网信息办公室联合国家发展改革委等七部门于2023年7月13日联合公布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》对“生成式人工智能技术”的解释为：“具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术”。生成式人工智能技术此概念更类似国际通用的概念GenAI 。因此，GenAI是AIGC的上位概念。基于此，笔者认为AIGC理解为生成式人工智能内容，GenAI理解为生成式人工智能更为贴切，由于有不同的侧重，AIGC不应简单理解为生成式人工智能，由于本文基于人工智能生成的内容对于民事权益的损害的探讨，所以将AIGC作为本文的叙事基本概念。
2、AIGC的特征
为了更好理解AIGC，可以从涉及主体、生成时间，生成内容三个层面对此进行解析。
首先，从涉及主体上看，根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，AIGC涉及到生成式人工智能服务提供者和使用者，根据该办法，生成式人工智能服务提供者，是指利用生成式人工智能技术提供生成式人工智能服务（包括通过提供可编程接口等方式提供生成式人工智能服务）的组织、个人。这一定义涵盖了研发者的角色，即那些提供预训练和模型优化训练等数据处理活动的个体。在（2024）粤0192民初113号一案中（也就是全球第一例AI文生图平台侵害著作权案，简称奥特曼案）中，法院对此也研发者和服务者也做了区分，被告并非是训练数据的主体，案涉图片系由第三方服务商提供，被告系通过第三方服务商云服务后台调用接口，法院由此被告并未实际进行模型训练行为，因此不支持原告将案涉奥特曼物料从其训练数据集中删除的诉请。[4]基于此，我们可以将主体分为研发者、服务者和使用者，其中研发者负责模型训练，服务者是提供生成式人工智能服务或者直接向用户提供AIGC服务的提供者，使用者则是使用AIGC的组织或个人。
其次，从生成的时间点来看，AIGC可以分为训练阶段、生成阶段。训练阶段涉及AIGC研发者将海量的内容和资源用于训练人工智能，所用于训练的内容可能会涉及到受著作权、个人信息权等保护的内容。这一阶段的人工智能的内容完全由研发者决定。在生成阶段中，AIGC依据使用者的指令回复生成相关内容，生成的内容因人、因时、因问而异，这一内容生成具有难以预见性。[5]
最后，从生成的内容来看，AIGC的核心在于利用生成模型学习数据的分布，从而生成具有相似特征的新数据，例如图像生成、音乐合成、文本生成等。这与预测式智能不同，后者侧重于通过分析数据间的关系和模式来预测未来事件，[6]如自动驾驶技术和金融行业的投资风险评估。AIGC展现出类似甚至超越人类的创作能力，其生成的内容具有一定的创造性。
（二）AIGC带来的侵权新形态
AIGC正在深刻地影响着社会生产的多个领域，并已成为众多顶尖科技公司竞相布局的战略性新兴产业。然而，随着其快速发展，AIGC也带来了一系列重大的法律风险。在研究AIGC的侵权责任问题时，我们必须坚持以社会实践和现实需求为出发点。[7]面对这些法律风险，我们需要归纳和总结AIGC领域中出现的侵权新形态。通过分析笔者整理的与AIGC相关的侵权案件，可以发现侵权案件的主要客体集中在知识产权和人格权两个方面。
1、关于知识产权的侵权案例
根据《著作权法》第三条的规定，作品被定义为文学、艺术和科学领域内具有独创性并能以一定形式表现的智力成果。这包括但不限于文字作品、口述作品、音乐、戏剧、曲艺、舞蹈、杂技艺术作品、美术、建筑作品、摄影作品、视听作品、工程设计图、产品设计图、地图、示意图等图形作品和模型作品，以及计算机软件等其他符合作品特征的智力成果。这些作品的表现形式与AIGC的成果在很多方面高度相似，因此，AIGC领域中的知识产权争议主要集中在著作权侵权问题上。
我国典型的AIGC侵犯他人著作权作品的案例，就是上述提到的“奥特曼案”。“奥特曼案”的基本事实是被告运营名为Tab的网站，该网站提供AI对话和AI绘画服务。原告注意到，当用户在Tab网站上请求生成与奥特曼相关的图像（例如输入“绘制戴拿奥特曼”）时，所生成的奥特曼形象与原告所持有的奥特曼形象存在实质性的相似之处。Tab的AI绘画服务是会员专享的，并且每次生成图像都需要消耗“算力”，无论是成为会员还是获取“算力”，用户都需要支付额外的费用进行充值。原告认为，被告未经授权，擅自利用原告享有权利的作品训练其大模型并生成实质性相似的图片，且通过销售会员充值及“算力”购买等增值服务攫取非法收益、前述行为给原告造成严重损害，遂起诉，维护自身合法权益。[8]
2、关于人格权的侵权案例
根据《民法典》第四编关于人格权的规定，人格权内容至少包含生命权、身体权、健康权、姓名权、名称权、肖像权、名誉权、荣誉权、隐私权等，至于个人信息是否属于人格权益，结合体系解释和文本解释，第四编中包含了个人信息保护的内容，而且《个人信息保护法》）第一条中明确个人信息保护是一项权益，笔者认为个人信息也属于人格权的内容，因此，本文也将个人信息保护作为人格权的一部分加以论述。
在实务当中，AIGC侵犯个人信息是为常见的侵权形态。在训练阶段和生成过程中，可能会涉及到个人信息处理，这会对个人信息权的“知情同意原则”、“最小必要”原则的冲击，而且该等侵权行为具有隐蔽性，受害者很难发现个人信息未经同意并被生成式人工智能所获取和使用。不仅如此，在目前的AIGC服务产品中，AI换脸，AI生图，AI创作歌曲等等受到了大家的欢迎，而这些产品都不可避免的涉及到了个人的肖像、名誉、声音甚至是隐私等。
关于人格权侵权最为典型案例应为2024年4月23日，北京互联网法院宣判的一宗案子（简称“声音案”），该案子一经公开，引发了全国上下关于AIGC侵犯人格权的讨论。在本案中，原告殷某是一位专业的配音演员。殷某发现，有人未经授权使用其配音作品，在多个流行的应用程序中广泛传播。经过声音识别和追踪，殷某确认这些作品中的声音源自被告一——北京某智能科技公司运营的平台所提供的文本转语音服务。该服务允许用户输入文本并调整参数，以将文本转换为语音。原告殷某曾受被告二——北京某文化传媒公司的委托，录制了一系列录音作品，该公司拥有这些录音作品的著作权。后来，原告的录音制品资料通过几层转手被被告三用于AI加工处理，开发了涉案的文本转语音产品，在被告四——上海某网络科技公司运营的云服务平台上销售。原告认为从其行为侵犯了其声音权益，并要求转手链条上的所有主体承担侵权的法律责任。[9]
综合上述案例，我们不难发现，在AIGC的训练阶段和生成阶段都可能发生侵权行为。即使训练阶段已经构成了侵权，但往往需要到生成阶段才能显现出来。这是因为如果仅在模型训练阶段使用了未经授权的内容，权利人通常无法得知，只有到了生成阶段，AIGC生成的内容成为原始权利主体或公众可获得的产品或内容时，才会引发侵权争议纠纷。但这并不意味着训练阶段使用未经授权内容的行为不构成侵权。当AIGC产品生成的内容侵犯了合法权利时，必然需要追溯到训练阶段所收集和使用的内容是否有合法来源。
二、AIGC侵权的认定困境
AIGC的应用场景日益增多，随之而来的侵权风险也需要在法律层面得到妥善应对。在认定AIGC的侵权责任时，我们不能无限制地扩大责任范围，同时也不能因为鼓励AIGC的发展而忽视侵权风险。[10]AIGC引发的侵权责任究竟是适用于产品责任还是网络侵权责任，部分学者对此理解有所不同。但随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》的出台，学界的认识也逐渐统一，AIGC不同于上述的两种责任，相较于产品责任，AIGC不会对用户的生命健康权利造成严重损失，也不会导致用户发生巨大的财产损失，本质上是不同于一般的产品责任，并且产品责任适用的是无过错责任，严格责任的适用则会限制新兴产业的发展。[11]另一方面，相较于网络侵权责任，AIGC是一种针对于特定主体的服务，这些信息是需要借助于使用者或其他主体的传播才可能影响公众，不同于容易大规模传播的网络侵权。[12]AIGC的服务提供者并非像传统的网络服务提供者那样简单地提供信息平台或者信息通道服务，其向用户提供基于深度学习而产生的信息，并且输出的内容也不同于一般网络侵权中是由用户的第三人输出，AIGC 是由生成式人工智能本身所产生的。[13]
（一）生成式人工智能能否是AIGC侵权的责任主体
对于生成式人工智能能否承担侵权责任，有部分学者直接以机器不承担责任为由予以否定。然而，生成式人工智能具有类人的思考和互动能力，与传统工具或机器不同，它具备自动学习的能力，可以根据研究者的模型训练和使用者的指令不断学习和进步。因此，有部分人主张生成式人工智能应具备与人类同等的主体身份。在2017年10月，沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上宣布授予女性机器人索菲亚以公民资格，这一举动引发了全球对于人工智能主体地位的争论和思考。[14]
类似的还有美国一个关于AI程序能否成为作品的主体的争论：计算机科学家斯蒂芬·塔勒博士通过其研发的AI程序“Creativity Machine”创作了一幅题为《ARecentEntrancetoParadise》的二维艺术作品，其主张该作品完全由AI程序“Creativity Machine”独立完成，因此，AI程序应被认定为作品的作者。然而，美国版权局在审查申请后，对塔勒博士的主张持反对态度，并驳回了版权登记的请求。版权局指出，依据现行版权法律框架，作品的作者必须具有法律主体资格，即必须是人，而非AI程序。该案最后诉至美国哥伦比亚特区地方法院，美国哥伦比亚特区地方法院作出裁决，支持美国版权局的立场，维持了对塔勒博士版权登记申请的拒绝决定。[15]
不可否认的是，生成式人工智能确实具备一定的自主决策能力，其生成的内容即AIGC可能会产生一些侵犯民事主体权益的结果，但是需要看到的是，生成式人工智能并非完全自主的决策主体，不应该成为侵权责任的承担主体，详细将在下文展开。
（二）AIGC侵权中如何认定研发者、服务者和使用者的责任
在AIGC侵权责任中，研发者、服务者和使用者的责任划分较为复杂。在“声音案”中，原告将链条上的所有主体列为共同被告，其中被告三是研发者也是服务者，被告四是云服务平台，被告五是AIGC的使用者。被告一与被告四达成协议，直接调取并生成文本转语音产品在其平台中使用，也属于服务者，即在“声音案”中原告将研发者、服务者和使用者都列为了共同被告。在讨论AIGC责任时，较多的关注在研发者服务者身上，认为研发者和服务者掌握着训练的数据和资料，导致生成的内容侵犯他人的权益。但是我们必须看到的是，使用者对于AIGC有时候能发挥决定性作用，使用者可以利用生成式人工智能技术的工作原理，将某个受合法权利保护作品传入生成式人工智能产品或者平台中，使之模仿产出与之风格类似的作品，此时的AIGC必然无法免除使用者责任[16]。在AIGC侵权案件中，受害者难以判断侵权作品是源于训练者或服务者的侵权行为还是使用者的故意诱导行为，因此受害者往往会将研发者、服务者和使用者一同列为共同被告起诉。作为审判机关，必然要对责任主体的资格和责任范围做出判断，这也是实务中的难点。
（三）AIGC侵权的归责原则为何
AIGC输出某项任务时，服务者或使用者都无法控制其生成的内容，因此对于是否适用一般侵权责任中的过错原则，存在较多争议。有学者认为，应当适用无过错原则，因为生成式人工智能具备类人类意志，拥有理性、价值判断等能力，如果将生成式人工智能视为人，那么各方主体关系类似于网络用户与生成式服务提供者之间的服务合同关系；生成式人工智能与生成式服务提供者之间趋于雇员与雇主关系，可适用《民法典》第一千一百九十一条第一款由生成式服务提供者承担无过错责任。[17]
较多的学者认可应当适用过错责任，原因在于AIGC并非是一种产品，而是一种服务，其责任承担参考过错责任。无过错原则是一项严格责任，若是适用无过错原则，一旦AIGC出现了侵权结果，则应当追究服务者的侵权责任，这在法理上缺乏依据，同时也不利于AIGC的发展。[18]
（四）AIGC侵权是否适用避风港原则
“避风港原则”是指网络服务提供者不提供内容、仅提供网络存储或展示空间等服务的情况下，在收到权利人通知其平台中存在侵权内容时，及时采取删除、屏蔽、断开链接等阻断侵权内容访问的必要措施后，可不承担侵权责任的法律制度。[19]如前所述，AIGC侵权不同于一般网络侵权，AIGC侵权服务者能否适用“避风港原则”以减轻甚至是不用承担侵权责任呢？在“奥特曼案”中，被告是作为AIGC平台的服务者，通过第三方接口实现AIGC的功能，被告在收到原告关于侵权内容通知后，采取了删除、屏蔽等措施，但最终法院还是认定了被告的侵权责任。
AIGC服务者确实不同于传统的网络服务者，其本身提供的信息是结合了模型和用户的指令，但在“声音案”中可以看到，通过层层供销商，采用接口的服务者很难判断所用AI声音是否有合法授权，也无法溯源判断AI声音的来源。如果这时候仍旧认定该部分服务者承担侵权责任，这对该部分服务者而言并不公平。
三、AIGC侵权的路径探寻
AIGC 引发的侵权风险已经引起了全球的关注。在美国，2023年3月30日，非营利组织人工智能与数字政策中心(CAIDP)投诉——GPT-4存在偏见性、欺骗性,会对隐私和公共安全构成威胁。[20]因此，我们必须要找到针对AIGC侵权的认定路径。对于任何新生事物，我们都需要探讨其法律适用性。如果新生事物并未根本改变社会关系，那么现有的法律框架仍然适用。深入分析AIGC侵权法律关系，我们可以将其纳入现行侵权法律体系进行规制。
（一）确立价值取向
技术推动社会进步和权利保护之间需要取得平衡，这是学界和实务届的共识，问题的关键在于如何取得完美的平衡，在两项权益取舍之间必然有一个偏重。笔者认为应当不同的场景的价值取舍应当有所不同。首先，在民事侵权责任构成要件中，我们不能因为鼓励AIGC技术发展而忽视其侵权现象或风险。当前AIGC技术尚未达到人脑的创造性和主动性，且存在技术问题，如大模型漏洞和提示词注入攻击。[21]认识到AIGC的本质仍旧是技术和工具有助于我们解决侵权责任认定的问题。其次，在民事责任赔偿方面，如果被侵权主体确实可以提供证据证明实际损失，根据损失填补原则进行赔偿是合理的。若是无法提供证据证明实际损失大小，司法机关在酌情确定赔偿金额的时候，应更加重视技术进步和社会发展的价值。正如奥特曼案中法官认定赔偿金额时的论述：“人工智能是引领未来的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，被认为是发展新质生产力的主要阵地。……考虑到生成式人工智能产业正处于发展的需更同时兼顾权利促陪和立业发展，不宜过度加重服务提供者的义务。……。”[22]最后，应明确AIGC侵权责任认定的基本理念，即扶持和激励生成式人工智能技术发展并非侵权责任法律的功能，而应由行业政策和治理规范等行政管理手段完成。侵权责任的功能在于制裁，只要不过度加重民事赔偿责任，就不会对AIGC的发展产生重大阻碍，从而实现技术发展和民事权益保护的平衡。
（二）明确生成式人工智能并非为责任主体
首先，在我国《民法典》的只规定了自然人、法人、和非法人为民事主体地位，生成式人工智能并不具有法律上认可的民事行为能力。其次，生成式人工智能并不具备人的的特质，生成式人工智能的出现也是为了服务于人类，且不具备人的道德、情感、良知、判断能力等。[23]最后，生成式人工智能并不具备拟制主体的独立财务能力和承担赔偿责任能力，生成式人工智能只是一种更高阶的工具和技术，因此，对于AIGC侵犯了民事主体的权益的侵权后果，完全可以由开发其主体、提供AIGC服务的主体或者使用其主体承担赔礼道歉、消除影响、赔偿损失等责任。
（三）AIGC研究者、服务者和使用者的责任划分
一方面，应当认定AIGC侵权行为是源于训练阶段还是生成阶段，以此判断是研究者、服务者还是使用者的责任。具体而言，在奥特曼案中，用户仅输入指令就能生成受著作权保护的图案，而使用者仅输入指令的行为不构成侵权。法院根据“接触+实质性相似”原则，认定AIGC服务提供者即被告侵犯了原告作品的复制权和改编权。另一方面，在声音案中，被告一通过合理价格购买并直接使用AI生成声音，该行为不构成侵权责任法上的侵权行为，法院认定被告一不应承担赔偿责任。但在某些情况下，使用者可以引导输出侵权内容的AIGC，影响和扰乱研究者设置的安全过滤机制，此时要求服务者或研究者承担侵权责任是不当的。
另一方面，对于具有复合性的AIGC侵权行为，应当如何认定研究者、服务者和使用者之间的责任分配问题。在“声音案”中法官只是认定了被告二和被告三的赔偿责任，并没有明确是连带责任还是按份责任。笔者认为AIGC的研究者、服务者和使用者之间的责任分配仍然可以适用《民法典》第一千一百六十八条至第一千一百七十二条规定了数人侵权的一般规则。一般情况下，应当以按份原则为原则，严格适用连带责任，一方面既实现了保障受害者的权益得到充足的救济，另一方面也减少了AIGC开发主体和服务主体的责任，避免阻碍生成式人工智能技术的发展和社会的进步。[24]
（四）应当适用过错原则
在我国的侵权责任法律体系中，在法律没有特别规定是过错推定原则或者无过错原则的情形下，原则上应当适用过错原则，AIGC侵权形态与一般侵权行为并没有本质差别，应该适用过错责任，[25]虽然生成式人工智能存在一些固有缺陷导致AIGC可能存在虚假、侵权的信息，但是服务者仍然可以采取必要的手段予以提示和控制风险，比如在《生成式人工智能服务管理暂行办法》第12条中规定服务者具有对生成的图片、视频等生成内容进行标识。
过错的认定离不开对于相关主体的义务的确立，在目前AIGC规制中，主要是《生成式人工智能服务管理暂行办法》，但是该暂行办法的规定是比较原则性的，并没有区分研究者和服务者的义务，也缺乏全面的规范指引。目前司法实践中是采用“一般理性人”的标准，这意味着在设计算法时，服务提供者应避免将偏见性观念纳入其中，并排除那些明显有害的内容，比如色情和暴力信息。对于故意引导算法进行侵权的行为，应当严格追究责任。同时，对于算法黑箱可能产生的歧视或虚假信息问题，一个理性的服务提供者应当采取相应的预防措施，比如进行事实核查或者提醒用户注意。[26]
（五）参考适用避风港原则
虽然在法律规定和理论上，避风港原则适用于AIGC侵权案件仍有一定的阻碍。但是从目前的技术层面而言，即使是研发者或者使用者仍然无法完全控制AIGC，无法预测AIGC的最终成果和确保准确性，也无法控制使用者如何通过指引改变AIGC成果。其次，从实务中看，AIGC服务当中仍然是存在多层供销商，中间方和最终提供服务者并不知道AIGC属于侵权内容，也无法做到溯源AIGC是如何产生的，在收到侵权内容的通知后，也立即采取了切断、删除、屏蔽等措施停止了侵权行为和控制了侵权后果的扩大，若是要求该等不知情的服务者承担侵权责任，无疑是加重该等服务者的责任。通过这种“通知-删除”的事后审查模式，服务者可以以较低的成本防范侵权行为发生的风险，符合“防范成本最低的主体承担责任的原则”或“最便宜的成本规避者（cheapest cost avoider theory）”理论。[27]
结 语
随着AIGC的不断进步，其在社会生产生活中的应用日益广泛，所带来的侵权风险和法律挑战也日益凸显。本文通过对AIGC侵权新形态的剖析，以及对侵权认定困境的深入探讨，提出了一系列针对性的路径和建议。我们应当在鼓励技术创新与保护民事权益之间寻求平衡，确保AIGC的健康发展不以牺牲个体权益为代价。通过确立合理的价值取向，明确责任主体，划分责任范围，适用过错责任原则，并参考避风港原则，我们可以为AIGC侵权责任认定提供更加清晰和公正的法律框架。未来，随着生成式人工智能技术的进一步发展和成熟，我们期待法律体系能够不断完善，为这一新兴领域提供更加坚实的支撑和保障。
注释及参考文章
注释：
[1]参见朱禹, 陈关泽, 叶继元，《人工智能生成内容(AIGC)的本质属性及其对信息资源管理学科的影响》，载《信息资源管理学报》，第6页。
[2]参见中国信息通信研究院、京东探索研究院，《人工智能生成内容(AIGC)白皮书》2022年版。
[3]参见前注1，第5页。
[4]参见广州互联网法院（2024）粤0192民初113号民事判决书
[5]参见徐伟，《生成式人工智能服务提供者侵权过错的认定》，载《法学》2024年第7期，第112页。
[6]参见谢正，李浩，宋伊萍等，《从AIGC到AIGA，智能新赛道：决策大模型》，载《科学观察》2024年第19期，第18页。
[7]参见高志宏，《回应与超越:生成式人工智能法律规制——以<生成式人工智能服务管理暂行办法>为视角》. 载《社会科学辑刊》2024年第5期，第125页。
[8]见前注4。
[9]参见北京互联网法院，《全国首例AI生成声音人格权侵权案一审宣判》，载微信公众号“北京互联网法院”，2024年4月23日上传。
[10]参见袁佳音，《生成式人工智能服务提供者的侵权责任边界研究》，载《中国科技论坛》2024年第9期，第123页
[11]参见向鑫,张恩,姜凯祥，《生成式人工智能服务侵权责任划分的迷思与路径选择》，载《人工智能》，第5页。
[12]参见王利明，《生成式人工智能侵权的法律应对》，载《中国应用法学,》2023年第5期，第32页。
[13]参见上海高院研究室，《新兴技术下民事责任认定规则研究——以生成式人工智能侵权责任纠纷为视角》，载微信公众号“中国上海司法智库”，上传时间2024年4月26日
[14]参见作者：朱欣(实习生)、刘洁妍，《史上首次沙特授予机器人公民身份》，载人民网，http://world.people.com.cn/n1/2017/1027/c1002-29613198.html，2024年11月11日访问
[15]参见作者：宋海燕、李梓潼，《从中美司法实践剖析：AI生成的作品是否受版权保护？》，载虎嗅网，https://www.huxiu.com/article/2910166.html，2024年11月11日访问
[16]参见张璐，《生成式人工智能使用者的法律责任问题研究》，载《中国价格监管与反垄断,》2024 年第10期，第59-61页。
[17]参见黄晓亮，《论ChatGPT类生成式人工智能侵权或致害的法律责任判断》，载微信公众号“天津示范大学学报社会科学版”，上传时间2024年5月20日
[18]参见前注11。
[19]参见前注13。
[20]参见魏顺光，《AIGC爆火的法律困境及其应对之道——基于ChatGPT为中心的思考》，载《人工智能》2023年第5期，第96页。
[21]参见前注17
[22]参见前注20。
[23]参见前注13
[24]参见前注13。
[25]参见前注12。
[26]参见前注10。
[27]参见前注12。
参考文献：
- 朱禹, 陈关泽, 叶继元，《人工智能生成内容(AIGC)的本质属性及其对信息资源管理学科的影响》，载《信息资源管理学报》。
- 中国信息通信研究院、京东探索研究院，《人工智能生成内容(AIGC)白皮书》2022年版。
- 广州互联网法院（2024）粤0192民初113号民事判决书。
- 徐伟，《生成式人工智能服务提供者侵权过错的认定》，载《法学》2024年第7期、。
- 谢正，李浩，宋伊萍等，《从AIGC到AIGA，智能新赛道：决策大模型》，载《科学观察》2024年第19期、。
- 高志宏，《回应与超越:生成式人工智能法律规制——以<生成式人工智能服务管理暂行办法>为视角》. 载《社会科学辑刊》2024年第5期、。
- 北京互联网法院，《全国首例AI生成声音人格权侵权案一审宣判》，载微信公众号“北京互联网法院”，2024年4月23日上传。
- 袁佳音，《生成式人工智能服务提供者的侵权责任边界研究》，载《中国科技论坛》2024年第9期。
- 向鑫,张恩,姜凯祥，《生成式人工智能服务侵权责任划分的迷思与路径选择》，载《人工智能》。
- 王利明，《生成式人工智能侵权的法律应对》，载《中国应用法学,》2023年第5期。
- 上海高院研究室，《新兴技术下民事责任认定规则研究——以生成式人工智能侵权责任纠纷为视角》，载微信公众号“中国上海司法智库”，上传时间2024年4月26日。
- 作者：朱欣(实习生)、刘洁妍，《史上首次沙特授予机器人公民身份》，载人民网，http://world.people.com.cn/n1/2017/1027/c1002-29613198.html，2024年11月11日访问。
- 作者：宋海燕、李梓潼，《从中美司法实践剖析：AI生成的作品是否受版权保护？》，载虎嗅网，https://www.huxiu.com/article/2910166.html，2024年11月11日访问。
- 张璐，《生成式人工智能使用者的法律责任问题研究》，载《中国价格监管与反垄断,》2024 年第10期。
- 黄晓亮，《论ChatGPT类生成式人工智能侵权或致害的法律责任判断》，载微信公众号“天津示范大学学报社会科学版”，上传时间2024年5月20日。
- 魏顺光，《AIGC爆火的法律困境及其应对之道——基于ChatGPT为中心的思考》，载《人工智能》2023年第5期。