2024年2月8日，广州互联网法院判决认为被告广州XX网络科技有限公司在提供服务过程中生成案涉奥特曼图片侵犯了原告上海新创华文化发展有限公司的著作权。号称全球首例AIGC平台侵权责任判决从立案到判决仅仅两个多月，判决之后引发多方讨论。本文试对广州互联网法院判决焦点及问题整理，并提出自己的想法以供大家讨论。
原告上海新创华文化发展有限公司认为，被告经营的Tab（化名）网站生成的奥特曼相关图片中的奥特曼形象与原告拥有独占使用权的奥特曼形象构成实质性相似。被告未经授权，擅自利用原告享有权利的作品，给原告造成了严重损害，遂起诉，维护自身合法权益。
法院在审理过程中认为本案有以下两个争议焦点：
（一）被告是否侵犯了原告的复制权、改编权和信息网络传播权。法院认为：
①原告所提供的、由Tab网站生成的案涉图片，部分或完全复制了“奥特曼”这一美术形象的独创性表达，侵犯了原告对案涉奥特曼作品的复制权。
②案涉生成图片部分保留了“迪迦奥特曼复合型”作品的独创性表达，并在保留该独创性表达的基础上形成了新的特征。被告该行为构成对案涉奥特曼作品的改编，侵犯了原告对案涉奥特曼作品的改编权。
③关于信息网络传播权，在同一被诉侵权行为已经纳入复制权、改编权控制范畴的情况下，法院不再进行重复评价。
（二）被告应当承担何种民事责任。法院认为被告依法应当承担停止侵害、赔偿损失等民事责任。本案中，被告应当采取技术性措施来停止生成与案涉奥特曼作品实质性相似的图片，但因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。除此之外，由于被告未尽到相应的注意义务，主观上存在过错，因此应对侵权行为承担相应的赔偿责任。
（一）API云端调用模型提供服务，谁来承担责任？
本案中，被告辩称AI绘画服务系由第三方服务商提供，“被告提供了与第三方服务商签订的《订单协议》，并附有被告在第三方服务商云服务后台调用接口信息、常用接口信息及AI绘画-基础版提交请求页面截图、第三方服务商云平台用户协议截图等加以佐证。”所谓的调用接口实际上就是API云端调用模型服务，被告并不实际训练或优化模型，技术服务系由第三方直接提供。根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第二十二条第二款规定，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。法院认为，被告虽然是从第三方购买云端调用大模型技术提供服务，但仍属于平台服务的提供者，侵犯了原告享有的著作权，应当承担停止侵权的责任。
法院的判决按照传统的著作权侵权判决逻辑看起来似乎没有任何问题，本文笔者想举例来区分两者之间的区别。例如，假设甲系盗版书籍红楼梦的印刷方，乙系销售盗版书籍的一方，按照现行《著作权法》肯定会被认定为侵犯红楼梦原作者的著作权毫无疑问。但此类云端调用API提供服务与传统著作权法侵权不同的是，甲系一个教书匠，他把所有市场上的画都教给了自己的人工智能模型，人工智能模型在学习完语料数据后，具有了理解和生成图片的能力。在此，需要强调的是，根据目前的生成式人工智能技术，该技术存在刻板记忆的功能，但大部分都有理解和生成新的作品的能力，这也是本案中被告服务生成的奥特曼比较像，而非完全一样的原因。甲方通过API销售的方式把模型的一部分能力以服务的形式提供给了乙方，由于技术限制乙方无法识别甲方模型训练阶段到底使用了何种版权数据，也没有能力查看该模型和算法（由于算法黑箱的原因）如何生成类似图像的奥特曼，如何给乙方定侵权责任？笔者相信举完此例后，大家一定能分辨此类案件并非传统意义上的知识产权侵权，法院判决乙方承担侵权责任，乙方可以根据合同相对性来追究甲方的责任。
（二）模型训练数据中包含著作权内容，可否适用合理使用条款？
基于（一）中分析，笔者有一个疑问，模型训练的数据中如包含著作权内容，能否使用《著作权法》第二十四条有关合理使用的范畴呢？
《著作权法》第二十四条规定：
“在下列情况下使用作品，可以不经著作权人许可，不向其支付报酬，但应当指明作者姓名或者名称、作品名称，并且不得影响该作品的正常使用，也不得不合理地损害著作权人的合法权益：（一）为个人学习、研究或者欣赏，使用他人已经发表的作品；……”
①在训练阶段，尤其是模型训练阶段，企业使用相关的数据来进行训练，这实际上是一个学习的阶段，而非具体的行为，如果简单的将其作为一个行为来判断的话，可能不太合理。举例而言，就像人类从幼儿开始学习知识，一直到博士毕业，学习了大量著作权内容，最后把书本扔掉了，只剩下了知识一样，模型训练亦如此。
②海量的数据语料训练，尤其是大模型的训练数据动辄就要以TB为单位来计算，其数据是非常庞大的，而在实务中，企业一般都是以什么类型的数据来进行梳理购买或者采集，企业没有相应的人力、物力以及技术手段去挨个识别每一条数据所包含内容的著作权归属，就算有人力和技术也无法做到100%识别，因为人会有知识盲区。
③如果训练的数据机械的按照传统的知识产权侵权理论和既有的侵权规则去审判的话，会引发大量知识产权侵权，抑制人工智能产业的发展。当然，从理论上来看，能否适用合理使用条款，需要遵循合理使用的条件，在此不再赘述。
从以上三点来看，笔者认为将模型训练阶段的数据认定为是供学习阶段使用，可以适用著作权中关于合理使用的范畴的，只不过需要通过立法修订突破现有适用范围的限制。
（三）《生成式人工智能服务管理暂行办法》规定的义务与侵权有关联关系吗？
本案中法官以被告未完善投诉举报机制、潜在风险提示等《生成式人工智能服务管理暂行办法》中规定的合规义务，认定被告存在主观过错。那么，《生成式人工智能服务管理暂行办法》中规定的义务与侵权有关联关系吗？如果服务提供者在提供服务的过程中没有尽到该办法中相应的义务是否就一定侵权呢？笔者认为二者之间没有必然联系。侵权的构成要件有行为的违法性、损害事实的存在、因果关系和行为人主观上有过错。行为人未尽到《生成式人工智能服务管理暂行办法》规定的义务只能说明行为具有违法性，何况该“法”仅是部门规章而已。违法不一定侵权，还需要同时满足存在损害事实，因果关系和主观具有过错这三个构成要件，仅仅因为未按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》认定被告具有主观过错，显然有些牵强。
（四）生成侵权的图片一定是服务提供者的责任吗？
笔者认为不然。在实践中，一般有三种方式会导致生成侵权的图片，第一种方式是技术支持者，即研发模型的人员，其确实在进行数据训练时使用了奥特曼图片，那么在输出结果时则可能因为技术实力等原因生成侵权图片；第二种方式是服务提供者在技术支持者开发的模型的基础上对该数据进行优化训练，在该训练中引进了奥特曼图片，该行为同样也可能会输出生成该侵权图片，而本案被告无权自我优化训练该模型，只能通过云端调用第三方模型服务；第三种方式是用户在使用过程中根据奥特曼的特征去诱导模型生成相关奥特曼图片，也会导致该侵权图片的生成。以上三种方式都会导致侵权图片的生成，但生成图片和结果并不是必然的关系，传统的以结果为导向判决侵权模式在大模型中，并不能直接判断出侵权的一定是服务提供者，因此判决相关侵权责任必须要具体识别出相关侵权行为的具体实施人。
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。生成式人工智能产品的出现对于各行各业都是一场很大的革新和变动，在司法实践中，作为法律人，我们应该更加理性和客观的看待生成式人工智能，不能为了一味追求判决新的案例或者是追求类似的第一案，而是应当在深度了解技术原理和侵权行为具体实施人的情况下做出相应的判决。现有的知识产权法规则，可能并不太能直接适用于大模型领域，需要根据新的技术、新的原理、新的应用场景做出具体的研究和判断，而非盲目地为了追求结果或影响力轻易判决。同时，我们也呼吁国家相关部门可以在实务中汲取经验，尽快的推进相关法律法规适用性的修订，既要保障大模型产业的发展，也要让权利得到应有的保护，提升中国人工智能产业在国际中的竞争力。
