作者：谢骏达
人工智能的快速发展带来了诸多机遇，同时也引发了知识产权领域的复杂法律问题。近日，杭州市中级人民法院维持了杭州市互联网法院的一审判决，认定某生成式人工智能平台因允许用户生成奥特曼相关图片而构成著作权侵权，并判决该平台赔偿人民币30万元。
这一判决凸显了AI生成内容的法律责任问题，尤其是当涉及像奥特曼这样的知名角色时，其法律边界亟待厘清。本案为AI平台运营商提供了关于著作权法适用和知识产权保护的深刻启示，并展现了中国人工智能生成内容的法律框架的最新动态。
值得注意的是，这是奥特曼知识产权权利人第二次起诉AI平台。（阅读关于第一次诉讼的更多信息）
案件背景
原告作为奥特曼系列形象的知识产权权利人，对某AI平台提起诉讼。该平台允许用户通过基础模型和LoRA模型微调生成图像。用户可以上传奥特曼相关图片，训练AI模型，让其他用户能够使用这些模型生成与奥特曼类似的图片。
原告提出了以下诉请：
1. 被告立即停止以下侵权行为，包括：
a. 停止提供奥特曼有关模型的训练和发布服务
b.删除已有奥特曼训练模型、图片等跟奥特曼有关的全部物料和相关数据；
c.对奥特曼及相关关键词在全平台的未授权使用行为进行屏蔽。
2. 赔偿人民币30万元。
在本案中，被告AI平台的主要功能是基于用户上传的素材生成图片。用户可以通过以下方式生成奥特曼相关图片：
用户选择创建模型，上传奥特曼相关图片，选择基础模型，调整参数后进行训练，训练完成后生成与奥特曼作品风格相似的LORA模型
用户通过输入奥特曼相关提示词，选择基础模型、叠加奥特曼LoRA模型，调整参数后生成与奥特曼形象实质性相似的图片
用户通过上传奥特曼相关图片、输入奥特曼相关提示词、选择基础模型，调整参数后生成与奥特曼形象实质性相似的图片；
仅输入提示词无法直接生成奥特曼相关图片，必须结合上传的相关图片或叠加LoRA模型。
被告AI平台抗辩称，该平台仅为用户提供了生成内容的技术框架，其本身并不提供训练数据。因此应受到避风港规则的保护，对用户的行为不应直接承担责任。
法院判决及关键法律问题
1. 直接侵权vs. 帮助侵权
法院区分了著作权直接侵权与帮助侵权。虽然AI平台并未直接生成或传播侵权内容，但其作为生成式人工智能服务提供者，应当知道网络用户利用其网络服务侵害涉案作品信息网络传播权而未采取必要措施，其未尽到合理注意义务，因此构成帮助侵权。
2. AI平台的内容监管义务
判决强调，人工智能平台必须谨慎负责，尤其是涉及处理知名著作权作品的问题上更应如此。由于该平台通过会员付费和上传LoRA模型的奖励措施，积极地从内容生成行为中获利，因此它负有更大的责任来监控、预防侵犯知识产权的行为发生。
法院提出以下因素用于评估平台责任：
·AI平台提供生成式人工智能服务的性质
·涉案作品的知名度及侵权事实的明显程度；
·生成式人工智能可能引发的侵权后果；
·平台的商业模式（是否从侵权内容中获利）；
·是否采取了合理的措施防止侵权。
3. 平衡技术创新与法律合规
法院认为，法律应对GAI技术持审慎且包容的态度，既要鼓励技术进步和商业发展，也要确保知识产权得到有效保护。
法院进一步指出，AI训练过程中对著作权作品的使用，不是为了复制作品原始的独创元素，而只是暂时存储并分析语料数据结构特征。因此当AI模型的训练未对原始作品造成实质性影响，且未不合理地损害著作权人的合法权益时，这种使用可以被视为符合中国著作权法下的合理使用。
4. AI平台的法律责任
法院就平台的合理责任提出了自己的分析。在免除平台对最终用户的每一条数据进行审查和审核责任的同时，法院认定，GAI平台可以通过设置合理的使用条款、用户指南和有效的监控机制等必要措施，对潜在侵权内容进行及时识别和移除，以防止非法内容的产生和传播。
对AI行业与知识产权法的影响
本案为中国AI平台提供了重要的法律先例，我们认为有以下几点值得关注：
·AI平台的注意义务：AI企业应建立合理的合规机制，防止侵犯著作权的内容生成和传播。
·AI平台的帮助侵权责任：如果AI平台从侵权内容中获利，则可能需要承担更大的法律责任。
·合理使用与AI训练数据：本案认定AI训练过程中使用著作权作品可被视为合理使用。这一观点与美国法院在Thomson Reuters v. Ross Intelligence案中的结论不同。在该案中，美国特拉华州地方法院裁定，AI系统训练过程中使用受著作权保护的材料不属于合理使用（但该案件中涉及的AI为非生成式AI系统）。
结论
AI与知识产权的交叉领域仍在不断演变，本案凸显了对明确法律标准的紧迫需求。AI技术虽提供了强大的创作能力，但也引入了新的法律风险，企业和平台方必须主动应对。
法院将在AI监管的制定过程中发挥重要作用，而企业则应密切关注法律动态，采取主动的合规措施，如内容监测、知识产权许可、平台治理等，以降低法律风险。随着法律法规的不断完善，确保合规运营将是促进AI创新和行业发展的关键。