傅钢：AI内容相关争议解决的实务进路——从裁判观察到合同安排与纠纷解决机制设计

随着AI产业的快速发展，AI越来越多地影响到人类社会的生产和生活，相关争议特别是内容争议也随之产生。对于AI内容争议，业者多从《著作权法》的角度予以考量，并进而对现行《著作权法》解决AI内容纠纷力所不逮的情况提出各种讨论与建议，有些甚至提出专门立法的方案。但从更现实的角度来看，在现有的法律框架及纠纷解决体系之下，充分通过精巧严密的合同设计及日常的AI证据留存规范，充分利用现有各种纠纷解决机制，能有效解决大部分AI产业发展过程中的纠纷。笔者作为一位在TMT领域深耕的律师，将结合自己服务AI相关领域客户的经验提出以合同设计为核心的AI争议解决实操性建议。

AI内容争议正在从单点侵权问题转变为复合型交易与治理问题。内容生产者、模型服务提供者、平台经营者、广告主、影视游戏公司、数据供应方和下游用户往往处于同一业务链条之中，但各方对“哪些内容被使用”“谁控制了生成过程”“输出能否商业化”“发生投诉后谁负责处置”并无当然一致的理解。若仅以“AI是否参与”作为裁判或合规分析的起点，容易遮蔽真正需要解决的事实和责任边界。

从争议解决的角度看，AI内容纠纷的核心问题可以概括为三项：第一，内容从何而来，是否有合法来源、授权边界和可追溯记录；第二，成果如何形成，人的选择、安排、修改和表达控制能否被证明；第三，争议如何解决，公开诉讼、保密调解、专家裁定、仲裁和法院保全措施如何分层衔接。因此，AI内容争议并非单纯的算法或模型问题，而是内容事实、合同结构和程序机制共同作用的结果。

本文主张以“内容-合同-争端解决程序”作为实务分析与问题解决框架，在内容层面有效处理训练数据、生成输出和平台服务责任；合同层面把抽象权利归属转化为数据来源、留痕、保密、标识、投诉处置和赔偿协作等可执行义务；程序层面则根据争点性质分别选择调解、专家裁定、快速仲裁、仲裁或法院救济等救济程序。该框架的目标不是预设某一方必然胜诉，而是使争议在发生前可预防、发生时可证明、解决时可执行，真正成为一种有效的法务管理过程。

2025年前后，随着司法对AI相关问题了解的深入，中国各地法院对AI纠纷的审理水平也在大幅提升，一批具有典型性的涉生成式人工智能、虚拟数字人、AI平台责任和AI规模化侵权的案例集中出现，释放出若干具有可操作意义的裁判信号。

其一，AI参与创作并不当然否定保护，关键在于人的选择、安排、修改和最终表达控制是否进入作品表达层。法院在裁判中摒弃了“一刀切”认可或否定AIGC版权的做法，确立了“人机协同创作中的实质性控制”标准。如果AI仅被作为提高效率的辅助工具（类似于画笔或单反相机），人类创作者在前端进行了复杂的参数设置与多轮迭代，在后端进行了精细的修改、剪辑与编排，使得最终输出的结果体现了人类的个性化审美和深度智力投入，能够被人类“实质性控制”，这种情况下该成果则跨越了独创性阈值，应当被认定为作品。反之，随机的、碰运气的“一键生成”内容则不受保护。例如，原告深圳某文化传媒公司利用生成式AI软件辅助创作了六部视频。创作流程极为复杂：首先由人工撰写脚本并拆解分镜；其次，针对每个分镜通过输入并反复调试上百字的提示词和参数，引导AI生成基础画面；随后，利用AI将静态图转化为动态视频片段；最后，人工进行后期剪辑、特效合成并配音配乐。被告成都某科技公司未经许可，去水印搬运上述视频用于销售AI课程。法院认为，案涉视频并非AI“一键生成”，而是经历了前端构思、生成控制（反复调试参数与提示词）以及后端表达（剪辑、配音配乐）三个递进式环节。创作者对视频的核心表达要素形成了实质性控制和个性化选择，智力劳动从“思想”转化为“表达”，达到了独创性阈值，构成视听作品[1]。这一案例确立了“连续性智力投入与实质性表达转化”的认定标准，该案认为在AIGC时代，版权保护不再取决于是否使用了AI，而取决于人类在创作全流程中是否具有“选择、安排与修饰”的实质性贡献。

其二，提示词、风格设想和算法指令并不当然构成著作权法意义上的表达。提示词如果只是元素罗列、功能性指令或抽象创作意图，通常更接近思想、方法或操作规则。其商业价值仍可通过合同、保密义务、商业秘密和技术措施获得保护，但不宜将每一组提示词简单包装为文字作品。例如，原告某文化公司使用六组提示词通过AI平台生成图片，后发现被告盛某、朱某韶在社交平台及合著图书中使用了近似图片。原告主张其提示词构成文字作品，被告侵犯其复制权、发行权、信息网络传播权及署名权。法院认为，涉案提示词虽反映一定创作意图，但各元素间仅为简单罗列，缺乏语法逻辑关联与个性化表达，所选内容属于该类题材的常规表达，未体现作者独特的审美视角或艺术判断，属于思想范畴而非表达层面，故不构成著作权法意义上的作品，原告不享有著作权[2]。该案表明，提示词作为创作指令，即便体现一定智力投入，若缺乏个性化和层次性的表达形式，仍无法获得著作权保护，为AI提示词的权属认定提供了务实指引。

其三，平台和工具提供者并非一概免责。技术中立不能替代注意义务分析。平台是否承担责任，通常需要观察其服务角色、盈利模式、对明显侵权事实的认知可能性、通知处置机制、重复侵权治理能力和日志保存能力。若平台已知或应知特定模型、账号、提示词组合或插件持续产生高度近似的侵权输出，仅删除单个链接或单个图片，未必足以证明其已经采取必要措施。例如，原告上海某文化公司享有奥特曼系列形象的知识产权。被告杭州某智能公司运营的AI平台支持用户上传图片训练LoRA模型，并通过提示词生成与奥特曼实质性相似的图片及模型。原告主张被告侵害信息网络传播权并构成不正当竞争。法院认为，被告未直接实施受信息网络传播权控制的行为，不构成直接侵权。但在用户利用平台服务实施侵权的情况下，被告作为应用层服务提供者，综合其盈利模式、权利作品知名度、侵权事实明显程度等因素，认定其应当知道用户侵权行为而未采取必要措施，未尽合理注意义务，构成帮助侵权。同时，被告的商业模式未违反诚信原则和商业道德，不构成不正当竞争[3]。

其四，利用AI进行批量洗稿、仿冒、复制发行或规避人工侵权痕迹，不能因中间经过AI模型处理而改变侵权评价。在商业化链条中，法院仍会回到作品来源、实质性相似、接触可能性、复制改编发行行为、获利方式和损害后果等传统要素。换言之，AI可以改变侵权形态，却不当然切断法律评价。例如，“AI洗稿拼图”犯罪案中，被告人罗某某、姚某某指使他人使用Stable Diffusion等AI模型，在未经授权的情况下，批量“喂入”权利人的原创美术作品，生成大量相似图片并制作成实体拼图在电商平台销售，非法经营额达数十万元。法院认定，被告以营利为目的，利用AI模型大规模“洗稿”并复制发行他人作品，属于情节严重的侵权行为[4]。AI技术并非侵权的“避风港”，其生成过程中的AI技术加工或参与掩盖不了本质上的剽窃行为，依法构成侵犯著作权罪。

训练数据争议最容易被误解为“可公开可访问即可训练”的问题。公开可访问只说明技术上能够接触，并不当然意味着作品进入公有领域，也不当然构成权利人同意商业训练的意思表示。商业训练至少需要检验四个层面：数据来源是否合法，授权范围是否覆盖预训练、微调、检索增强生成或评测，使用效果是否造成市场替代，以及当事人能否证明数据从采集、清洗、标注、训练到输出商业化的完整链条。

《生成式人工智能服务管理暂行办法》[5]第七条要求生成式人工智能服务提供者使用具有合法来源的数据和基础模型，涉及知识产权的不得侵害他人依法享有的知识产权。这一规定并未把训练数据问题简化为“所有训练均需逐项授权”，但明确排除了“网上公开即可任意商业训练”的粗糙结论。

对企业而言，训练数据不只是技术团队内部的原料问题，更是未来争议中的证据问题。尤其涉及商业数据库、图片库、影视剧本、音乐、新闻内容、法律数据库、用户生成内容和客户私有资料时，应当在合同和内部流程中区分公开数据、授权数据、客户数据、第三方数据库、用户上传内容和生成内容再训练数据，并分别确认是否允许预训练、微调、RAG、内部评测、商业部署和再训练。

实务上，合同中仅写“数据来源合法”不足以支撑争议的有效解决。更有效的做法是建立数据来源清单、授权链条、排除清单、使用边界、审计权、删除和屏蔽机制，并约定第三方权利主张发生时的通知、抗辩协作、费用承担和赔偿安排。训练数据条款应当从抽象保证转为完备且周延的证据工程。

AIGC成果一旦进入广告、影视、游戏、出版、短视频、直播电商或企业宣传，就不再只是内部测试结果，而成为可交付资产、侵权风险和合规义务的集合。实务中常见两种极端的错误认知：一种认为AI生成内容没有权利，大众可以自由使用；另一种认为用户使用AI服务取得输出成果后就是权利人，可以独占商业化使用。这两种说法均失之偏颇。

输出能否构成作品，通常取决于人的选择、编排、提示、修改和最终表达控制是否达到创作性要求；输出能否商业使用，则还要考察是否与既有作品实质性相似，是否涉及肖像权、声音权益、商标、知名角色、商品包装装潢、虚拟数字形象或其他不正当竞争问题。因此，AIGC成果的合规审查应当同时处理“可否保护”和“是否侵权”两个方向的问题。

成果的获得者若要证明该成果的生成系由其人为实质性控制而成，不能仅仅停留在“我点击了生成”这样的叙事里。更稳妥的证据结构包括：前期创作意图，例如主题、风格、构图、角色、叙事、镜头和色彩设定；过程控制，例如提示词、多轮修改记录、负面提示词、参数、模型版本、种子值、参考图和素材选择；结果筛选，例如多版输出、筛选理由和弃用版本；人工修改，例如剪辑、修图、配音、文案改写、分镜重组、后期合成和局部重绘；固定证据，例如项目文件、图层文件、时间戳、录屏、日志、协作记录和版本管理。

对于提示词、参数和工作流，实务中不宜只押注著作权保护。结构化长提示词、角色设定、镜头脚本或风格体系，在个案中可能具有文字作品或汇编作品的保护空间；但短句指令和功能性参数通常更适合通过商业秘密、合同控制、软件著作权、技术秘密或专利布局加以保护。合同应明确提示词、模板、工作流、模型调用链、节点流、脚本、素材库和风格库的归属、复用、交付、保密、反向工程限制和项目结束后的删除义务。

此外，《人工智能生成合成内容标识办法》[6]将生成合成内容标识分为显式标识和隐式标识，并要求服务提供者在用户服务协议中说明标识方法、样式等规范内容。对内容商业化而言，标识不仅是监管合规问题，也会影响广告主审批、平台发布、消费者认知、权利人投诉和争议中的来源证明，因此也必须严格遵照执行。

平台与合作开发场景中的AI内容争议，通常具有主体多、链条长、技术和合同边界交错的特点。模型提供方、API服务商、企业客户、插件开发者、内容权利人和下游用户都可能参与在同一业务链条当中，但各方对输入是否留存、输出是否继续训练、微调成果归属以及侵权投诉应由谁处理的理解并不一致，因此实践中经常产生各种纠纷。

概括而言，平台责任的判断不应在“技术中立”和“侵权责任”之间简单做二选一。更合理的路径是考察平台是否有与其技术能力和商业模式相匹配的治理机制：能否识别明显侵权内容，能否处理合格通知，能否阻断重复生成，能否保存和调取必要日志，能否对高风险模型、提示词、插件和账号采取分级处置。

删除单个输出通常只是最低限度措施。若权利人投诉已经明确指出同一账号反复生成同类侵权内容、同一提示词组合可稳定复现、同一模型或插件持续输出高度近似作品，或者侵权内容被批量售卖、引流、传播，平台就应考虑屏蔽特定提示词组合、相似性拦截、暂停重复侵权账号、下架明显侵权模板或插件、保存日志证据、优化投诉入口和反馈机制等进一步措施。

在企业采购或合作开发合同中，最容易发生争议的界面包括：客户数据是进入模型训练还是仅作单次推理；输入、输出和日志是否被留存或用于模型改进；微调成果、提示词库、向量库、评测集和模型权重归谁所有；模型更新导致性能、风格或合规结果变化由谁承担责任；输出发生侵权、泄密或违法内容时，由谁通知、下架、替换、召回、抗辩和赔偿。

AI内容合同治理是解决AI内容产业发展过程中遇到的内容争议的重要环节。合同治理的目标不应只是把权利归属写得完整，而是让未来争议能够被重建、被证明、被解决。传统内容合同往往重视成果交付、授权范围和价款结算，但AI内容合同还必须覆盖训练数据、提示词、参数、模型版本、日志、标识、输出替换、平台投诉和跨境程序等事项。

第一，数据来源和训练使用条款应当将不同数据类型分层处理。公开数据、授权数据、客户数据、第三方数据库、用户上传内容和生成内容再训练数据，不宜统一写入“数据”概念之下。合同应明确各类数据是否可以用于预训练、微调、RAG、内部评测、商业部署和再训练，并约定来源清单、授权链、排除清单和更新义务。

第二，输入与输出权属条款应当避免用“全部成果归属甲方”解决所有问题。输入、提示词、输出内容、人工修改版本、微调成果、模型权重、评测集、提示词模板和工作流，权利基础并不相同，应分别约定归属、使用范围、保密级别、可转授权范围、是否可交付源文件和是否可用于后续项目。

第三，创作过程留痕条款应当成为主张AIGC成果权益的前置条件。企业应当保存脚本、分镜、提示词、参数、模型版本、输出备选稿、人工修改记录、剪辑工程文件、审批记录和发布时间线。未来主张权利时，不能只拿出最终成品，而要拿出从思想到表达的转化链条和过程证据。

第四，保密和数据安全条款应覆盖输入、提示词、日志、缓存、向量库和微调数据。合同中应明确no-training、no-retention、访问权限、数据隔离、第三方处理者清单、删除证明、审计权和安全事件通知。对于律师、仲裁员、调解员或专家在程序中使用AI工具的场景，还应约定未经同意不得将对方证据、商业秘密或调解信息输入开放式AI工具；确需使用的，应披露工具类型、用途、数据处理方式和人工复核责任。

第五，标识、投诉和整改条款应从平台规则上升为合同义务。生成内容是否需要显式或隐式标识，谁负责发布前审批，投诉发生后谁负责替换、下架、召回、抗辩、和解和对外说明，应当在合同中明确。AI内容争议中的损失并不限于直接赔偿，还可能包括广告投放损失、客户索赔、监管处罚、商誉影响和技术整改成本以及维权成本等。

下面将可直接转化为合同审查清单的条款模块整理如下表：

观察目前的AI内容争议，可以看到目前在AI产业迅速发展的中前期，AI产业链的相关参与者既承受着AI浪潮带来的冲击，也享受着AI浪潮的红利，彼此之间对于相关的争议有一定的宽容度，并不一定都追求将对方逐出市场，与此相对应的是并不是每个争议都适合公开诉讼解决。很多情况下，争议材料往往包含训练数据、模型设置、客户名单、商业方案、源文件、平台日志和商业秘密；争议事实需要技术、内容产业和知识产权的复合判断；当事人可能仍希望延续许可、开发或分发合作；跨境项目还会叠加管辖、送达、证据出境和执行成本，这些决定了不同的争议可以选择不同的程序进行解决。

WIPO仲裁与调解中心提供的ADR机制包括调解、仲裁、快速仲裁和专家裁定，并在知识产权争议中强调保密、证据、实验、现场查看、约定说明材料与模型、商业秘密等程序安排，是具有一定优势的纠纷解决机制。其数字版权与内容争议资料也将生成式AI列入争议领域，并列举内容分发许可、许可条款调整、许可违约、软件改进归属、影视广告作品交付质量、版权例外限制适用等争议场景[7]。

在程序设计上，应区分技术事实、法律责任和强制救济。适合专家裁定先行的，是技术性、事实性、可由专业判断解决的问题，例如输出与权利作品是否高度相似，提示词、参数、种子值和模型版本是否足以复现结果，训练数据或素材库中是否包含特定作品，水印、哈希、日志和时间戳是否可信，人工修改在最终成果中占多大比例，或者许可费、技术贡献比例、模型调用成本如何估值[8]。

需要进入仲裁或诉讼的，则是权利归属、违约或侵权构成、停止使用、下架、赔偿、赔礼道歉、平台帮助侵权责任等法律责任问题。若没有专家裁定协议或仲裁条款，涉及非合同第三方、消费者、行政监管、刑事风险或公共利益，或者需要行为保全、证据保全、财产保全和强制执行，通常仍需借助法院程序。

因此，实践当中的AI内容争议的程序条款可以设计为分层结构：先行谈判或调解以保留商业合作；对技术事实、相似性、数据来源、日志可信性、许可费或整改方案提交专家裁定；若仍无法解决，则进入快速仲裁或仲裁；同时保留向有管辖权法院申请临时措施、证据保全、行为保全和执行的权利。其要点不是在诉讼和ADR之间二选一，而是根据争点属性配置合适的程序工具。

跨境AI内容争议中，当事人常常在实体问题尚未展开前，就因适用法、管辖、语言、证据提交、保密范围和临时措施发生程序消耗。因此，跨境项目应在合同前端写清适用法、仲裁地、语言、保密规则、紧急救济、数据提交边界、专家中立人背景和裁决执行安排。

争议发生初期，应优先固定数据源、授权链、模型调用日志、输出样本、版本记录、下架通知、对外传播记录和商业损失资料。随后再判断是否通过技术会议或中立专家先行厘清事实。对于涉及跨境数据、商业秘密或个人信息的材料，还应控制提交范围，必要时采用保密令、分级披露、红线版本、专家阅卷和非公开听证等方式。

跨境AI内容争议的解决结果也不应仅限于金钱赔偿，更符合商业需求的方案可能包括许可费调整、收益分享、删除或屏蔽特定数据、停止训练、替换输出、下架召回、平台整改、审计确认、重复侵权治理、模型或提示词限制，以及统一对外表述等。ADR程序的优势，正在于能够把这些非金钱性安排写成可执行、可监督、可调整的解决方案，而非采取强烈对抗模式导致合作的可行性大幅限缩。

AI内容争议的解决，不应等纠纷发生后才寻找规则。真正有效的路径，是在交易开始时即把证据、责任和程序设计进去。

从实务治理看，AI内容争议不是单一版权题，而是数据来源、生成输出、平台责任、人格权益、标识合规、保密义务和商业替代的复合问题。合同不只是权利声明，而是未来争议的证据目录、责任分配和整改机制；程序安排也应当先于争议发生，保密、专业中立人、专家事实判断和跨境执行，往往比单纯讨论胜负更决定商业效果。

因此，AI内容争议解决的重心应当前移：把“公开可访问”转化为数据合法来源审查，把“人的创作”转化为过程留痕，把“平台中立”转化为重复侵权治理，把“提示词资产”转化为合同和商业秘密保护，把“技术事实”转化为专家裁定或技术会议，最终形成内容、合同与程序相互支撑的实务闭环。

综合以上，笔者对AI内容争议的核心问题及实务抓手梳理表格如下，以方便AI产业链相关人士在实践中进行参考：