当生成式人工智能以前所未有的速度渗透进内容生产的每一个环节，“一键生成”所带来的效率红利与随之而来的知识产权风险，正成为摆在法律人面前的一组尖锐命题。一张由用户上传的图片、一段由模型自主生成的形象，其背后牵动的是训练数据的合法性边界、平台注意义务的尺度，以及权利人保护与技术创新之间的微妙平衡。近年来，围绕AIGC的著作权纠纷已经从理论预判走向司法现实，如何在现行法律框架内为生成式人工智能服务提供者划定清晰的责任边界，成为行业高度关注的焦点。

本文通过分析“奥特曼案”，依次剖析生成式人工智能服务提供者的法律地位、侵权责任的构成要件、合理使用抗辩的成立空间，以及停止侵害等民事责任的适用边界，以期为从业者理解并防范AIGC领域的版权风险提供参考。

▲【案例介绍】▲

案号：（2024）浙0192民初1587号、（2024）浙01民终10332号

案情：甲公司经授权取得奥特曼系列形象的知识产权及相应维权权利。乙公司系某AI平台的运营主体，该平台提供Checkpoint基础模型与LoRA模型，支持图生图、在线模型训练等功能。在该平台首页及“推荐”“IP作品”栏目中，陈列着多幅以奥特曼形象为基础的智能生成图片及LoRA模型，用户可对上述内容进行使用、下载、发布或分享链接。其中，涉案奥特曼LoRA模型由用户上传奥特曼图片、选取平台基础模型并调整参数训练生成。用户输入提示词、选定基础模型并叠加该LoRA模型进行训练后，即可生成与奥特曼形象构成实质性相似的图片。

甲公司主张，乙公司的AI平台通过数据训练后生成的方式，将涉案侵权图片与侵权模型置于信息网络中进行传播，侵害了其信息网络传播权，请求判令乙公司停止侵权，并赔偿经济损失及合理费用共计30万元。

乙公司辩称，其平台通过调用第三方开源模型代码为用户提供AI生图与模型训练功能，平台自身并不提供训练数据，训练素材系由用户投喂给模型学习后生成图片，平台适用“避风港”原则，不构成侵权。

本案争议焦点在于乙公司的行为是否构成信息网络传播权侵权，以及作为生成式人工智能服务提供者应承担何种民事责任。

法院认为：乙公司虽未直接实施侵权行为，但作为生成式人工智能服务提供者，本案中构成对权利人信息网络传播权的帮助侵权行为。法院判令乙公司立即停止侵权，包括删除已生成并发布的涉案侵权图片，以及包含权利作品独创性设计特征的涉案侵权LoRA模型，并赔偿甲公司经济损失及合理费用3万元。

对于甲公司诉请中“删除与权利作品相关的全部物料及数据”的主张，法院未予支持，仅判令乙公司采取必要措施有效制止侵权。

▲【律师分析】▲

▲一、生成式人工智能服务提供者的法律地位▲

判断平台是否需就用户的侵权行为承担责任，首先取决于对其法律地位的界定。围绕生成式人工智能服务提供者（以下简称“AIGC服务提供者”）的法律定性，争议主要集中于其应被界定为技术服务提供者还是内容提供者，这一定性直接决定了其注意义务的范围与归责原则的适用。

我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《暂行办法》）第九条规定，提供者应当依法承担网络信息内容生产者责任，履行网络信息安全义务。与此同时，该办法第二十二条第（二）项将“生成式人工智能服务提供者”界定为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）的组织、个人，将其纳入技术服务提供者的范围。而第（一）项则表明，生成式人工智能技术本身具备文本、图片、音频、视频等内容生成能力。可见，AIGC服务提供者兼具技术服务与内容生产的双重属性：既具有网络服务提供者的身份，又承载着内容生产者的功能。

在此，不得不提及避风港规则。该规则发端于美国1998年颁布的《数字千年版权法》（DMCA），本意在于避免法院不加区分地令网络服务提供者承担严格责任。我国《民法典》第1195条及《信息网络传播权保护条例》第20条至第23条确立了网络服务提供者的“通知—删除”义务，即网络服务提供者提供搜索、链接等中介服务时，接到权利人关于用户利用其服务实施侵权的通知后，及时采取删除、屏蔽、断开链接等必要措施，可免于承担间接侵权责任。但该规则的适用以服务提供者仅提供服务、主观上并无过错、客观上没有参与内容创作，且未因侵权行为直接获取经济利益为前提。

本案中，乙公司借助自有网络平台向用户提供在线AI图像生成、LoRA模型训练等服务，系这些工具的直接提供者，用户借助乙公司提供的上述大模型生成相关作品，乙公司相当于直接参与内容生产，其性质属于《暂行办法》所规定的生成式人工智能服务提供者，并非仅仅提供服务的一半网络服务商，因此无法援引现行避风港规则对用户的侵权行为主张免责。

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二、AIGC服务提供者的侵权责任认定

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生成式人工智能服务依《暂行办法》仍属“服务”范畴，而非“产品”，故依据《民法典》第1165条第1款应适用一般过错责任原则。

《著作权法》第10条第1款第12项规定，信息网络传播权是指以有线或者无线方式向公众提供，使公众可以在其选定的时间和地点获得作品的权利。据此，认定AIGC服务提供者构成信息网络传播权的直接侵权，应以其对传播内容存在提供行为为前提，例如提供参考图片等训练语料用于数据训练，进而生成并传播侵权内容。

但本案中，用于数据训练的侵权图片系由用户直接上传，决定生成内容及受众范围的指令亦由用户下达，乙公司并未介入用户上传参考图片、发布及分享生成图片的行为之中，故不构成直接侵权。

至于乙公司是否构成帮助侵权，则须结合其是否尽到合理注意义务、对侵权行为的发生是否具有预见可能性、主观上是否存在过错、是否从被诉行为中获取利益，以及是否积极采取预防侵权的合理措施等因素综合判断。

作为AIGC服务提供者，乙公司负有与其服务能力相匹配的合理注意义务，包括内容审核、风险提示、侵权投诉处理等。本案中，乙公司虽在用户服务协议中声明不对用户上传及发布的内容进行审核，但作为具备相应技术能力的服务提供者，其本应建立与服务能力相匹配的内容风控机制。乙公司在被诉后采取了屏蔽相关内容、后台审核等补救措施，一定程度上遏制了侵权行为的持续，然此举恰可说明其具备相应能力，却怠于采取符合侵权行为发生时技术水平的必要措施以预防侵权，既未尽合理注意义务，亦未积极采取预防措施。

就侵权信息的可感知程度而言，涉案奥特曼形象作品在全球范围内具有较高的知名度与影响力，而该平台首页分别陈列着多个与奥特曼形象实质性相似的动漫形象图片，用户通过搜索或在“IP作品”分类中浏览即可查看涉案图片及LoRA模型。可见，涉案侵权图片与侵权LoRA模型属于能够较为明显感知的侵权信息。乙公司将其置于平台中易被感知的位置，应当知道相关内容存在较大的侵权可能。

此外，该平台以用户充值会员、获取积分等方式营利，并设置奖励机制鼓励用户推广平台及AI服务。此种模式足以表明乙公司从被诉侵权行为中直接获取经济利益。综合上述因素，乙公司构成侵害甲公司信息网络传播权的帮助侵权行为，应承担相应的民事责任。

▲三、乙公司是否属于合理使用的范围▲

依据TRIPS协定确立的“三步检验法”，判断乙公司及用户使用奥特曼形象训练大模型，生成AI形象的行为是否属于“合理使用”，应考察使用行为的目的与合理性、是否与作品的正常使用相冲突，以及是否不合理地损害权利人的合法权益。

就乙公司提供的AIGC服务而言，可分为“数据训练”（输入端）与“内容输出”（输出端）两个阶段。在输入端，若训练目的仅在于学习作品的抽象思想、风格，而非再现其独创性表达，且未向公众展示，则可认为未影响作品的正常使用、未损害权利人合法权益，倾向于认定为合理使用。但在输出端，当AI模型能够稳定、精准地再现权利作品的独创性特征（如奥特曼的形象、色彩、服饰细节），并允许用户便捷地生成、发布实质性相似的内容时，该行为已超出合理使用的范畴，构成对原作品市场价值的直接替代与损害。就本案而言，用户最终生成的AI形象与原版奥特曼存在高度近似性，不具备显著的独创性，因此，乙公司的合理使用抗辩在本案场景下难以成立。

▲四、乙公司就间接侵权应承担的民事责任▲

著作权侵权应承担的民事责任包括停止侵害、消除影响、赔礼道歉、赔偿损失等。本案中，甲公司要求乙公司删除涉及奥特曼的相关模型及全部数据，其中停止侵害责任的适用尤具探讨价值。

停止侵害责任不以过错及现实损害的存在为前提。在AIGC生成内容引发侵权的情形下，侵权行为主要体现为生成与作品相同或相似内容的行为，故停止侵害即要求服务提供者停止生成该类内容，相应措施包括停止生成、停止传输、进行模型优化训练等。

具体采取何种措施，应结合服务提供者对生成内容的控制能力，并综合衡量措施的成本与效益。对于基于自研模型、二次训练模型的服务提供者而言，销毁模型、重新训练等虽属可行，但成本过于高昂，不仅造成资源浪费，甚至可能影响自身存续，亦不利于技术创新。若通过输入端、输出端过滤等成本较低的措施即可实现停止侵害的效果，则不宜径行销毁模型；但若模型本身带来极高的著作权侵害风险，则需采取程度更高的措施。

本案中，用户利用奥特曼图像训练生成的LoRA模型，其主要作用即在于生成与奥特曼相同或相似的图像，侵权风险极高。因此，法院支持了甲公司要求删除平台上与奥特曼相关的LoRA模型的请求。但同时认为，数据训练仅是在对语料数据作结构特征分析时暂时保留了在先作品，训练及生成过程中并未将在先作品展示给公众，用户仍可学习、研究、欣赏其存储在平台中的相关图片，或对图片进行其他合理使用且并未对外传播，故未支持甲公司要求删除与奥特曼有关的全部物料和相关数据的请求。

▲五、总结▲

综上，平台仅提供工具是否即可免责，不宜一概而论。AIGC服务提供者之所以难以适用传统的避风港规则，根本原因在于其已非中立的“管道”或“存储空间”，而是深度介入了内容的生产过程。相应地，法院认定帮助侵权的落脚点，亦非平台是否直接实施侵权，而在于其是否履行了与技术能力相匹配的注意义务。

据此，本案的裁判逻辑可归纳为三个层面：其一，在定性上，生成式AI服务提供者兼具技术服务与内容生产的双重属性，不得简单类比传统网络服务提供者；其二，在归责上，帮助侵权的判断重心在于注意义务的履行，平台对明显可感知的侵权信息疏于管理，即可能被认定存在过错；其三，在责任承担上，停止侵害措施应区分对象、衡量成本，对以侵权为主要用途的模型可要求删除，而对仅在训练阶段被临时使用、未对外传播的作品，则不必一概要求清除全部数据。

在强化平台责任的同时，现行法律规定也为技术创新保留了空间。平台并非无条件为用户的每一次侵权承担责任，技术中立也不是规避责任的抗辩事由，判断标准放在合理注意义务这一更具弹性的框架。这意味着合规重点不在于服务提供者是否提供生成功能，而在于是否为该功能配置了与之相匹配的内容风控机制。

▲【律师建议】▲

结合本案的裁判思路，建议AIGC服务提供者可从以下五个方面防控法律风险：

其一，健全准入审核机制。构建覆盖输入端与输出端的双重审核机制，以算法初筛结合人工复核；对用户上传的训练素材，尤其是知名IP相关素材，设置必要的提示与拦截规则，避免为侵权内容的生成提供便利。

其二，强化高风险内容监测。建立高知名度IP数据库，对涉及知名作品的训练请求与生成内容实施重点监控。本案中，侵权内容被置于首页及“IP作品”栏目等显著位置，构成认定平台“应当知道”的关键证据，平台应避免对高风险内容作显性推荐。

其三，完善侵权投诉响应机制。设置快速响应的侵权投诉渠道，接到通知后及时删除、屏蔽或冻结相关模型，并完整保留处置记录，以便在纠纷发生时证明自身已尽合理注意义务。

其四，规范用户协议与平台规则。通过用户协议和平台规则明确禁止上传受版权保护的素材用于模型训练，并配套相应的违约处理措施，使规则要求得以落实。

其五，合理把握处置尺度。对确需处理的侵权模型，优先采取屏蔽、过滤、停止生成等成本可控的措施。仅在模型本身以侵权为主要用途、风险极高时，方考虑下架或删除模型，避免因过度处置而损害正常业务。