| 摘 要： | 人工智能内容生成机制涵盖研发阶段的数据获取和后续利用阶段的生成内容应用，前一阶段主要面临获取数据的著作权合法授权问题，后一阶段则主要面临生成内容的著作权属性判断、归属及侵权责任承担等问题。现有规范分析框架对两个阶段所面临的主要问题都存在规则局部不适配的情况，究其根源在于现有规范设计不能满足人工智能发展所带来的产业保障需求，对已经做出调整的发展人工智能的产业政策无法进行有效回应。由技术推动带来的人工智能内容生成机制的变革，直接冲击着现有著作权制度对作品表现形式和“思想—表达二分”的底层逻辑认知，同时，还面临事前授权的财产规则和海量资源学习模式需求不符的窘境、机器学习内容获取全阶段的著作权侵权风险以及由数据保护利益的多样性和复杂性导致的要求著作权合规等问题。面对这些问题，不能单一化打补丁式地进行规则设计，而应该综合性地解决体系性认知问题，在稳固“思想—表达二分法”的基础原则上，可尝试通过将署名和其他著作权进行分离的制度设计以贯彻诚实信用原则保障数据来源真实，通过合法购买与合同约定风险承担、打开人工智能预训练阶段数据获取的著作权合理使用闸口，并借助避风港规则实现责任豁免、集体管理组织集中授权...
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