“同一张 AI 图，放在美国可能是‘无人认领的公共领域’，到了北京却可能被判定为受版权保护的作品。”

这篇文章带你系统梳理：中国、美国、欧盟、日本 对“AI 生成作品”到底怎么认定？有哪些标志性判决？未来实务中，创作者和企业又该怎么做？

争议的核心：AI 能不能当“作者”？

目前四大法域高度共识：AI 不能成为著作权意义上的“作者”，著作权仍只属于人类（自然人/法人）。

美国：D.C. 巡回上诉法院在 Thaler v. Perlmutter 中明确指出，《版权法》要求“人类作者”，纯 AI 自主生成的作品不具备版权登记资格。

中国、欧盟、日本：著作权法文本和官方解释都明确作者是自然人/法人。

真正有争议的是：

当人类+AI一起参与创作时，人类参与到什么程度，才能让最终作品被视为“人类作品”？

不同法域给出的答案，并不相同。

中国：在“工具论”与“否定论”之间摇摆

1. 基调：AI不是作者，但可以是“高级工具”。

中国《著作权法》对“作品”的定义仍然是由自然人、法人或非法人组织创作的智力成果。AI 系统一律不被视为作者主体。  

但中国法院的实践关键在于：如果能证明人类在使用 AI 时做出了实质性、具有个性化的创作性选择，就可能将 AI 输出视为“人类作品”。

2. 经典案例一：李某诉刘某—-北京网审“首案”肯定 AI 图像版权

（1）案情  

2023年11月，北京互联网法院，李某诉刘某侵害作品信息网络传播权案。原告使用某图像生成模型，通过提示词、参数设置等方式生成一幅人物肖像，被告未经许可使用该图像。北京互联网法院首次确认 AI 生成图像构成受著作权保护的作品。原告在提示词设计、迭代选择、筛选等环节中投入大量智力劳动。

（2）法院怎么说？

法院详细考察了原告的操作过程：在提示词设计上，原告对人物形象、动作、光影、背景等作出具体而复杂的设定；在多轮生成中，原告对结果进行筛选、微调和修正。这些选择体现了原告“独特的审美判断和个性化表达”。

因此，法院认为：虽然图像由 AI 生成，但可以视为在原告控制和主导下完成的智力创作活动的成果，构成中国著作权法意义上的美术作品，原告享有著作权。

这一判决被广泛解读为中国采纳了“工具论”：AI 可以像画笔、相机、Photoshop 一样，只要“人”在整体创作中处于主导地位，作品就可以被认定为人的作品。

3. 经典案例二：2025 年北京网审新案——要求“足够的人类创作”

2025 年，北京互联网法院在另一宗 AI 图片著作权案中，却作出了完全相反的结论：

原告同样用生成式 AI 生成图片主张著作权，但法院经审理认为，原告的提示词较为通用、模板化，缺乏具体细节，对输出结果也未进行实质性编辑或艺术性加工。

法院据此认定：这类图片虽然新颖，但主要是 AI 自动完成，不足以体现原告“独创性智力劳动”，不构成著作权法意义上的“作品”。

换句话说：有“工具式 AI 创作”，也有“自动化 AI 输出”。中国法院只愿意保护前者，不保护后者。

4. 小结：中国的特点

不承认 AI 为作者，但对“AI 辅助创作”持相对开放态度。

标志性案件已经表明：若提示词复杂、迭代控制明显、事后编辑充分，则有可能被认定为人类作品；若人类投入有限，AI“自动跑出来”，则很可能被视为无著作权权的“无主物”。

目前呈现“标准未完全统一”的状态，学界甚至用“五案五说”来形容裁判的不确定性。

美国：坚持“人类作者”的严格模式

美国目前是对 AI 生成作品最“保守”也最清晰的法域之一。

1. Thaler v. Perlmutter：纯 AI 输出=不受版权保护

（1）案情  

当事人：Stephen Thaler

作品：《A Recent Entrance to Paradise》——由其 AI 系统 “Creativity Machine / DABUS” 自动生成

  Thaler 在申请版权登记时，直接将 AI 系统列为“作者”，自己为权利持有人。

（2）法院结论

美国版权局拒绝登记：理由是作品缺乏“人类作者”。 

2023 年联邦地区法院、2025年D.C.巡回上诉法院均支持版权局立场。上诉法院明确指出：人类作者要求源于宪法和长期判例，是版权法的“基本前提”。纯由 AI 自主生成、没有人类创作性介入的“作品”，不能登记版权。

2. Zarya of the Dawn与版权局指引：只保护“人类部分”

另一标志性事件是 Midjourney 漫画《Zarya of the Dawn》：

作者 Kashtanova 用 Midjourney 生成漫画插图，但故事文本、人机组合和布局由其本人完成。

美国版权局最终认定：

文字内容 + 编排结构 → 认定为 Kashtanova 的原创作品；

由 Midjourney 自动生成的具体图像 → 不具备人类作者，不予保护。

在这一系列案件基础上，美国版权局 2023 年发布了《含 AI 生成内容作品登记政策》，明确：

纯AI输出不具备版权保护；

但以下人类贡献可以获得保护：对 AI 输出结果进行有创意的选择与编排；对 AI 输出进行实质性改写、润色或再创作，使其带有明显的人类个人风格。

申请人必须在登记时明确披露哪些部分由 AI 生成，版权局只会登记其中具有人类创作性的部分。

3. 美国模式的特点

标准高且清晰：纯 AI = 无版权；人 + AI = 只保护“可辨认的人类创作部分。

优点与劣势：判决高度一致，可预见性强。大量 AI 生成内容在美国事实上处于公共领域边缘状态，对内容平台和下游二次利用非常“友好”，但也可能削弱创作者利用 AI 的商业激励。

欧盟：在“作者智力创作”框架下推理 AI

欧盟目前还没有直接就“生成式 AI 输出是否构成作品”作出终审判决，但已有一整套稳定的“独创性”框架。

1. 统一标准：作者自身的智力创作

通过一系列判决——Infopaq、Painer、Cofemel 等——欧盟法院（CJEU）逐步确立：作品是“作者自身的智力创作”（the author’s own intellectual creation）。

其内涵一般被解释为：作者在创作过程具有自由且富有创造性的选择空间；最终表达能够体现作者的“个人印记 / 个人风格”；若表达完全由技术功能、规则或约束决定，则不具备原创性。

2. 套用到AI生成内容：学界的一般推论

在这一框架下，多数欧盟学者认为：若用户只输入一个很简单的 prompt（如“画一只猫”），剩下全部由 AI 自动完成 → 很难说体现了用户“自由而有创造性的选择”，不满足欧盟的“作者智力创作”标准；若用户在提示词设计、迭代生成、结果筛选、手工修改等环节中投入较多创造性劳动，则可以将 AI 视为高度复杂的“工具”，最终成果仍有机会被认定为人类作品。

关键仍在于：人类对具体表达是否做出了足够多的自由选择，而不是工具有多智能。

此外，欧盟还有两层“外围规制”会影响 AI 实务：

（1）DSM 指令中的文本与数据挖掘（TDM）例外，允许在特定条件下为数据挖掘使用受保护内容，但权利人可选择“opt-out”（退出）；

（2）AI Act（AI 法案）要求对生成式 AI 输出进行透明标示、记录训练数据来源等，这虽不直接改变“作品”定义，但会影响后续侵权与权属判断。

日本：训练最宽松、输出偏保守的“双面模式”

日本在 AI 与著作权领域有两个非常突出的特点：对训练数据的使用极为宽松；对 AI 输出是否构成著作物持相对审慎、但仍偏传统的态度。

1. 训练数据：著名的 TDM 例外

日本著作权法早已增设“信息解析”（文本与数据挖掘）例外，允许为数据分析目的使用受版权保护的作品，即便未经许可——包括用作 AI 模型训练。

2023 年，日本文部科学大臣再次重申：出于“信息解析”目的使用受保护作品进行 AI 训练，在原则上是合法的。

2024 年，文化厅发布《AI 与著作权新指引草案》，进一步对这一立场作出技术层面的细化。

这使得日本在国际 AI 训练合规地图上，看起来像一个“极度友好的 TDM 法域”。

2. 输出作品：仍然回到“有人类创作才受保护”

在文化厅的《AI 与著作权一般认识》等文件中，日本对 AI 输出的态度其实和欧盟、美国相似：

纯 AI 自动输出、未体现人类对表达的创作性控制 → 不被认定为作品；

若用户对结果进行选择、编辑、加工，并借此表达其思想感情或审美判断 → 有可能被视为该用户的作品。

也就是说，日本在“作品性”层面仍坚持传统的“人类创作”标准，只是对训练数据极度宽松。

3. 最新冲突：日本 IP 巨头 vs. 生成式 AI

2025 年，日本多家内容巨头（包括吉卜力工作室、万代南梦宫、Square Enix 等）通过行业组织 CODA，公开要求 OpenAI 停止在视频模型中使用其作品进行训练，并批评“先用后 opt-out”的模式违反日本版权法中“事前许可”的基本逻辑。

这说明：即使法律条文允许较广泛的 TDM 例外，当 AI 输出开始高度拟真地“学会”复刻日本 IP 风格和角色时，日本内容产业仍强烈要求收紧训练例外、强化事前授权。

未来日本很可能在“法律条文宽松 + 行业强烈施压”的张力中，逐步调整其 AI 版权政策。

四大法域的共性与差异总结

1.共性：  

– 均不承认 AI 为作者  

– 均将“人类创作性贡献”作为版权保护前提  

2. 对“AI 输出可否版权化”的宽严谱

从“最严格”到“相对开放”大致可以排成这样一条线：美国 → 欧盟→ 日本→ 中国（个案中最开放，但标准不稳定）

美国：纯 AI 输出 = 不可版权；混合作品仅保护“人类部分”。

欧盟：尚无 AI 终审判例，但从“作者智力创作”推理，基本不太可能承认纯 AI 作品享有版权。

日本：官方文件认同“人+AI”可构成作品，但纯 AI 输出不保护。

中国：已经既有肯定 AI 图像作品性的判决，也有否定 AI 图片作品性的判决，呈现“工具论 vs 否定论”的拉扯。

3. 在训练数据规则上的差距更大

日本：TDM 例外极宽松 → 对 AI 训练最友好，但现实中已引发 IP 产业强烈反弹。

欧盟：通过 DSM 指令提供 TDM 例外，但权利人可 opt-out + AI Act 的透明度要求，整体较复杂但偏“权利人友好”。

美国、中国：目前主要通过诉讼和政策讨论推动，尚处于争夺话语权的早期阶段，未来走向仍不明朗。

对创作者和企业的实务启示

1. 如果你是内容创作者 / 自媒体运营者

（1）尽量把 AI 当作“工具”，不要当成“全自动创作机”。

在提示词设计中加入更多具体而个性化的要求；清晰记录自己的创作思路、迭代过程和筛选标准；对 AI 输出进行实质性修改、重写或重新编曲/排版，而不是“复制粘贴就发”。

在中国、欧盟、日本，这些行为都有助于让作品被视为人类创作成果；在美国，也至少可以让你对文字、编排等部分主张版权。

（2）跨平台、多地区发布时要有心理预期

同一篇内容在美国可能只有“部分版权”（人类部分），在中国或许可以争取“整体作品性”。若你希望在全球范围内维权，建议在合同和平台条款中明确 AI 使用情况和权属约定。

2. 如果你是企业 / 产品方

（1）内部要有一套“AI 版权合规地图”

至少要回答清楚几件事：训练数据的来源是否合法？是否涉及欧盟 opt-out、日美例外边界？输出内容是否会高风险“撞脸”现有 IP（尤其是日本动漫、游戏等敏感内容）？产品文档、用户协议里是否对“AI 输出的权属和使用范围”作出清晰约定？

（2）用合同与内部规则做“护城河”

对 B 端客户：可以通过合同约定“作品的归属 + 风险分担 + 训练再利用范围”；

对 C 端用户：通过用户协议说明哪些 AI 输出可被平台二次利用、是否允许再训练等；

对员工：制定内部生成式 AI 使用规则，避免出现“员工用外部 AI 生成重要代码/文案却无法主张版权”的尴尬局面。

结语：旧框架下的艰难重构

AI时代的著作权，不是“推倒重建”，而是“旧框架内的艰难微调”。

从目前来看，没有任何主要法域准备为 AI 单独创设一个“机器作者”制度。各国做的事情，更多是：在坚持“人类作者”前提下，重新划线，在训练与输出、透明与效率之间寻找新的平衡点。

对个人创作者来说，真正值得思考的不是“AI 会不会抢走版权”，而是：

如何设计自己的创作流程，让 AI 成为放大你个人风格的“外骨骼”，而不是取代你的人格表达？

（本文作者：盈科胡冰梅律师 来源：微信公众号 盈科深圳律师事务所）