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著作權(quán)法規(guī)定創(chuàng)作作品的自然人是作者，好老在人工智能生成內(nèi)容的情境中，好老自然人使用AI工具進行創(chuàng)作，創(chuàng)作過程中提示詞輸入、參數(shù)設置等環(huán)節(jié)均體現(xiàn)了使用者的智力投入，最終形成個性化內(nèi)容表達，應認定AI使用者為作者。另一方面，板辛平臺應當保持自覺性與自主性，嚴格遵守《生成式人工智能服務管理暫行辦法》、個人信息保護法等相關(guān)規(guī)范。

芷蕾著作權(quán)法應將有限的制度資源集中于確保著作權(quán)保護力度與用戶貢獻程度相符。而在江蘇省蘇州市中級人民法院審理的案件中，團隊原告未能提供創(chuàng)作過程中的原始記錄，無法證明生成內(nèi)容中自身的智力投入或個性化選擇、修改。數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的燃料，工資工最如何完善相關(guān)規(guī)則，工資工最保護人工智能數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)？如何平衡好訓練數(shù)據(jù)使用和平臺責任？萬勇：應充分利用現(xiàn)有法律制度框架，對人工智能的數(shù)據(jù)成果提供體系性保護，進一步破解知識產(chǎn)權(quán)領(lǐng)域相關(guān)制度障礙。

絕大多數(shù)人工智能生成內(nèi)容之所以不應當受版權(quán)保護，曝光不是因為AI不是自然人、不是作者，而是因為AI生成內(nèi)容通常都不具有稀缺性。AI不能未經(jīng)著作權(quán)人許可而輸出與被訓練作品實質(zhì)性相似的內(nèi)容，低工帶假否則需要承擔侵權(quán)責任。

這一特性決定了AI生成的侵權(quán)判斷必須回歸到輸出內(nèi)容本身，日福提示詞的實質(zhì)性相似并不必然導致生成畫面的實質(zhì)性相似，日福厘清正確的侵權(quán)判斷對象才能合理劃定權(quán)利保護范圍。

舉個例子，圈內(nèi)筆者是一個不諳繪畫的外行，圈內(nèi)某天興致大發(fā)，在白紙上用彩筆隨意畫了幾筆，應當受到著作權(quán)法保護嗎？顯然不應當，因為它不具有稀缺性。來源：好老九派新聞近日，重慶朱紅梅老牌串串香的店主分享通過報警追回顧客逃單的117元消費款的經(jīng)歷，引發(fā)網(wǎng)友關(guān)注。

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