AI 是同事，不是作者：一篇稿子的旅程，藏着人机协作的全部法律问题

一位内容团队负责人拿着一份 AI 生成的稿子犯了难，问了一个很朴素的问题：

稿子主要是它写的，凭什么署你的名？

这个问题的答案，不在这份稿子上，在北京大学张平教授的一份研究里——《人机协作与知识产权》。四十几页，讲的是 AI 深度参与创新之后，知识产权制度怎么重新找到自己的判断标准。

下面用五幕，把它的精髓讲清楚。

第一幕：署名和归属，是两件事

先讲一个很多人不知道的故事。

2017 年，微软亚洲研究院宣布放弃机器人"小冰"所作诗歌的版权。但更值得琢磨的是他们怎么做的：作品上署名"小冰"，标示这首诗由人工智能系统生成；而在版权页上，明确声明版权所有者是谁。

一个署名，一个版权声明，把两件事分开了：

张平教授的判断很明确：权利主体仍然只能是人（自然人或法律拟制的人）。AI 可以参与生成过程，但它不能承担权利义务，也不能成为作者、发明人。

这就是"署名"与"权利归属"分离的常见处理：对外署名标清来源，承担责任的始终是人（或机构）。这不是抢功，这是把"事实"和"法律"各归其位。

第二幕：法律不看"谁写的"，看"人贡献了什么"

张平教授提出的核心命题，是赋权基础要换一个支点：

不再单纯靠"劳动理论""人格理论"，而是看人的实质性贡献——人的选择，有没有真正进入最终成果的表达、技术方案或者来源识别。

这句话听起来抽象，落到日常内容生产里，特别好懂。

同样一句指令丢给 AI，会出现两种完全不同的结果：

一种是"生成出来直接发"——人只按了一下键，对具体表达没有任何选择、判断和修改。这种成果，法律很难评价人的贡献在哪。

另一种是"人给选题、定口径、逐条核事实、改到能用"——哪段要留、哪个数字要核、哪句会惹麻烦，全是人的判断。这些判断进入了最终表达。

差别不在于"用没用 AI"，而在于人对最终成果有没有可被法律评价的贡献。工具能力强了，人的贡献更难识别，但判断的落点没有变。

第三幕：证据在过程里，不在结果里

这一条，是做内容与知识产权实务最该记住的。

先看两个真实判决——它们结论相反，却指向同一个道理。

北京互联网法院"春风送来了温柔"案（2023）：原告用 Stable Diffusion 生成图片，输入了多组提示词、反复调整参数和细节。法院认定它体现了作者的智力投入、具有独创性，属于美术作品，原告享有著作权。

张家港法院一审、苏州中院二审的"幻之翼透明艺术椅"案（2024-2025）：原告用 Midjourney 生成了图片并发在小红书上。后来别人参考它公开的提示词生成图片、做成实物椅子销售。原告起诉——但保存不下创作过程的原始记录，法院认为首次输入提示词尚不能体现独创性，最终否定作品性。

一个认定，一个否定。差别在哪？一个拿得出创作过程，一个拿不出。

张平教授把这种转变概括为一句话：知识产权判断的适用方式，要从事先分类转向后验判断——不再问你"是不是 AI 做的"，而是事后查你"人的贡献到底在哪里、有没有证据"。

对内容生产者的启示很直接：改稿留痕、审核留单、过程留记录——这不是流程主义，这是证据链。将来有人质疑这篇作品的归属，能拿出来的，就是这条链。

第四幕：出了事，责任按"控制力"分层

人机协作出的问题，该找谁？

张平教授给出了一个清晰的分层：从研发者（源头控制）、平台（现实控制）、使用者（触发控制）到下游传播者（传播控制），谁控制得多、谁能有效降低风险，谁就承担相应的注意义务。

他还提醒了一点：传统的"避风港"（通知—删除）不是万能挡箭牌。如果侵权内容就是平台自己的模型直接生成的，机械套用避风港，会削弱必要的注意义务。近年涉"奥特曼"形象的两起案件，就走出了"直接侵权"和"帮助侵权"两条不同的路。

那使用者呢？使用者最接近输出结果。 明知模型是拿海量作品训练出来的，还把结果拿去商用，未必当然享有"独立创作"的抗辩。

所以比较稳妥的做法是：AI 生成的内容，必须过人这一关——事实不能凭空、法条要核验、不能抄别人的表达。这就是"使用者的注意义务"落到具体生产环节的样子。

第五幕：产出越快，越要想清楚"规模"这件事

最后一个问题，做知识产权的都躲不开。

张平教授算过一笔账：某智能写作系统一年能完成约 30 万篇稿件。模型产出更高。侵权不再是偶发事件，而是生成活动内部持续存在的概率性风险。

传统的"停止侵害 + 赔偿损失"，面对规模化风险就不好使了：删一个输出，模型转头又生成一个；要求模型整体下线，又会误伤大量合法应用。在美国那场图书训练集体诉讼里，被告一度面临数百亿美元的赔偿请求，最终以约 15 亿美元和解。

出路在哪？论文给的方向是：个案救济之外，转向市场整体调控——用反不正当竞争法的一般条款去评价系统性的"搭便车"，用责任保险、补偿基金、集体许可把不确定的巨额赔偿，转化成可预期的成本分摊。

最实际的一条：产出效率越高，合规成本越要前置。 内容生产宁可"先审后发"，不要"先发再删"。

写在最后：三个动作，给同样在用 AI 的同行

如果把这篇研究压缩成可执行的建议，就是三件事：

AI 不会成为作者，但它会让"谁才是真正的作者"这件事，变得更值钱。

如果你所在的企业、团队也在用 AI 生产内容或技术成果，不确定权利归谁、风险在哪，欢迎联系我们聊聊。

本文观点援引自张平教授《人机协作与知识产权》（北京大学法学院教授、北京大学人工智能研究院人工智能安全与治理中心主任、北京大学武汉人工智能研究院副院长）。案例细节经公开报道与裁判文书核验。

何自刚 | 知识产权律师 | 爱普纳杰 · 觅理 · 纳杰

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