著作权集体管理作为保护权利人权益、平衡使用者与社会公众利益的重要机制，其作用不可小觑。在日前举办的第十三届中国知识产权年会“加强版权运用和保护，推动产业高质量发展”论坛上，版权领域专家、学者共同探讨了人工智能时代下的版权集体管理策略，以期为推动版权产业发展、保障创作者权益提供新的思路。

莫让海量“创作”模糊法律边界

人工智能技术的迅猛发展，不仅深刻改变了人们的生活方式，也对传统的法律体系和著作权制度提出了严峻的挑战。

人工智能技术给著作权集体管理带来了哪些改变？中国政法大学知识产权维权援助研究与服务中心主任、中国政法大学教授来小鹏表示，在版权领域，人工智能技术的发展使得作品使用方式更加多样化，著作权保护的对象和内容也发生了变化。

“例如，人工智能生成的作品涉及多个权利主体，其权益分配变得复杂，并且人工智能大模型在语料库收集和使用过程中，如何获得大量著作权人的授权成为一大难题。因为，传统的‘一对一’授权模式以及现有的集体管理制度难以应对人工智能带来的海量数据和复杂授权需求。”来小鹏进一步介绍，人工智能生成内容的版权归属问题也亟待解决，由于人工智能生成内容的独创性和作者身份存在争议，这使得版权归属变得十分模糊。

世界知识产权组织仲裁员、全国审判业务专家陈锦川表示，尽管人工智能生成的内容可能具有艺术价值或实用性，但从《著作权法》的角度来看，其生成过程并不构成法律意义上的“创作”。用户输入提示词和参数的行为，以及对生成结果的选择，均不属于创作行为。因为版权保护的对象应是清晰确定且可辨识的，而人工智能生成的内容中，用户的贡献与人工智能算法的贡献往往难以区分。

对于同样备受关注的生成式人工智能大模型数据训练版权问题，陈锦川提到，人工智能大模型训练分为三个阶段：

数据准备、数据投喂、机器学习。每个阶段都可能涉及对版权作品的使用，并且这些使用往往不属于合理使用的范畴。“我们要促进技术和产业发展，但是我们同样要保护著作权人的合法权益。‘补偿金’或者‘法定许可’的方式或可成为较为可能的解决方案，但是也依然需要完善著作权集体管理制度。”陈锦川说。

诚然，随着人工智能技术的快速发展和版权作品的广泛应用，集体管理组织在版权保护与管理中的作用日益凸显。中国音像著作权集体管理协会副总干事马继超也对陈锦川的观点表示认可——通过引入补偿金制度并利用集体管理组织的优势，的确可以一定程度上解决人工智能训练过程中的版权问题。

“在现行《著作权法》范畴内，人工智能生成物本身不构成独立的版权作品，但是这并不意味着人工智能生成物就不涉及版权问题。”中国音乐著作权协会副总干事朱严政表示。朱严政举例，在大模型训练当中使用版权音乐作品的行为，就不属于《著作权法》列举的合理使用情形，基本上都是商业行为、营利行为，那就应该遵守利益平衡的基本规则。

朱严政也期待尽早明确人工智能生成内容的法律地位和保护范围，通过集体管理组织来保障原作品版权所有者的合法权益。他还提出，可以采用著作权集体管理中“一揽子许可”和“一揽子分配”制度来应对新技术带来的海量授权、分配需求。

“只有切实维护人类创作者的著作权益，我们才能真正实现促进相关产业的健康发展。”朱严政说。

改进著作权集体管理的授权模式

科技的创新发展必须从多维度综合考量，既要注重高效与实用性，也不可忽视法律框架的规范作用与人文理性的价值导向。确保科技向善，不仅是科技创新的应有之责，更是推动版权产业健康、可持续发展的重要前提与内在要求。

来小鹏认为，目前，首先需要从源头上改进著作权集体管理的授权模式。传统的“一对一”授权模式显然已经无法适应人工智能技术的需求，需要建立一站式授权平台，打通不同作品类型的授权通道，实现快速、便捷的批量授权。其次，需要充分利用新技术手段，如区块链等，来提升版权管理的效率和透明度。通过技术手段动态追踪作品的使用情况，保护创作者的合法权益。

“我们还需要强化人工智能生成内容的全流程管理。从语料库的收集、算法的处理到生成物的分配，每一个环节都需要有明确的版权规定和管理措施。只有这样，我们才能在保护创作者权益的同时，促进人工智能技术的健康发展。”来小鹏说。

对于人工智能生成内容的溯源与认证，联合信任时间戳服务中心董事长、中国软件行业协会知识产权保护分会副主任委员兼秘书长张昌利也提出了技术解决方案。他建议，利用可信时间戳技术记录人工智能生成内容的生成过程和关键信息，如输入数据、算法参数等，以便在需要时进行溯源和认证明确版权归属和责任分担。目前，联合信任也推出了AIGC溯源与认证服务，促进人工智能产业健康发展。