AI生成吉卜力風格圖爆紅引版權爭議！美國律師解析法律邊界

近日，OpenAI 的人工智能聊天機器人 ChatGPT 掀起了一股“吉卜力風格”圖片生成熱潮。大量用戶嘗試用 AI 創作，生成的作品極具吉卜力動畫的夢幻色彩。社交媒體上迅速被這些 AI 作品刷屏，引發熱議。然而，在這場熱潮的背后，關于版權與 AI 創作的爭議也隨之浮現。

△Photo by Levart_Photographer on Unsplash (https://unsplash.com/)

吉卜力工作室的動畫作品因其溫暖細膩的畫風和匠心獨運的創意深受全球觀眾喜愛，這些作品凝聚了動畫師們的勞動與心血。而當 AI 生成與之相似的圖像，是否構成了對原作者的侵權？創作者如何保護自己的作品？現行版權法能否有效應對 AI 帶來的挑戰？帶著這些疑問，The Nexus?特邀美國資深律師 Evan Brown 為我們深入解析這一事件的法律爭議。Evan Brown（https://evan.law/）是芝加哥的技術和知識產權律師，擅長處理人工智能、版權、商標、域名等法律與技術方面的復雜問題。

The Nexus：從法律角度看，OpenAI 生成吉卜力風格的圖像是否構成對吉卜力工作室版權的侵犯？美國法律對版權侵權的定義是什么？

Evan Brown：在美國，版權侵權是指有人未經許可使用受版權法保護的材料，侵犯了版權所有者的排他性權利。OpenAI 生成的吉卜力風格圖像是否落入版權侵權，法律分析的關鍵在于風格和具體表達的區分。

美國版權法明確規定，版權保護不適用于“任何想法、程序、流程、系統、操作方法、概念、原則或發現”。這意味著吉卜力工作室的一般藝術風格（以夢幻般的自然環境和特殊的動畫技術為特征）可能不在版權保護范圍內。

然而，如果 OpenAI 生成的圖像再現了受版權保護的具體元素（如《哈爾的移動城堡》的精確設計，包括其特有的機械有機特征和獨特的裝飾元素），則可能構成侵權。法律上的關鍵考量標準是 AI 生成的圖像是否與吉卜力作品中受版權保護的表達性元素具有“實質性相似”，而不僅僅是風格上的近似。

要確定是否侵權，法院將調查 OpenAI 是否訪問過吉卜力的作品（默認這些作品是廣泛傳播的電影），以及相似之處是否源于實際復制，而非巧合或獨立創作。

The Nexus：吉卜力工作室是否可以對 OpenAI 提起訴訟？如果可以，吉卜力工作室起訴 OpenAI 的法律依據將是什么？

Evan Brown：吉卜力工作室可能依據以下法律理論對 OpenAI 提起訴訟：

• 直接版權侵權（Direct copyright infringement）：如果 AI 生成的作品實質性地再現了吉卜力電影中的具體受保護元素，而不僅是其一般風格，構成直接版權侵權。
• 幫助侵權（Contributory infringement ）：如果 OpenAI 通過某些提示或營銷方式故意鼓勵用戶創建侵權內容，構成幫助侵權。
• 替代侵權（Vicarious infringement）：如果 OpenAI 從可能構成侵權的輸出內容中獲利，并有能力控制這些輸出，但未采取足夠的保障措施，構成替代侵權。

此類訴訟的成敗將主要取決于 AI 生成的圖像是否復制了受版權保護的表達性元素，而不是僅僅模仿某種藝術風格。OpenAI 可能會以辯稱這些相似之處僅涉及無法受到保護的風格元素，或者援引合理使用（fair use）原則來進行辯護，該原則允許在未經許可的情況下，出于批評、評論、新聞報道、教學、學術或研究等目的，有限地使用受版權保護的作品。

The Nexus：創作者如何用法律手段保護自己的作品不被 AI 侵權？在實際操作中，維權的難度有多大？

Evan Brown：在應對 AI 相關的侵權問題時，創作者需同時面對法律與現實層面的挑戰。可采取的法律策略包括：

• 在美國版權局登記作品，這樣做，可以確立公開的所有權記錄，并在侵權案件中獲得法定賠償；
• 詳細記錄獨特的創作元素，以便確認哪些部分受版權保護；
• 設計專門針對 AI 訓練與生成的許可條款；
• 針對明顯的侵權行為采取法律行動；
• 推動立法更新，以應對 AI 帶來的法律挑戰。

然而，現實中的諸多困難使得維權變得極具挑戰：

• 技術上難以識別 AI 系統是否基于特定作品進行訓練；
• 證明 AI 系統使用了某些特定作品作為訓練數據存在極高的舉證難度；
• 訴訟需要大量資金支持，而許多創作者可能無法承擔相應成本；
• AI 系統的“黑箱”機制使得追溯訓練數據與生成結果之間的關聯變得異常復雜；
• AI 技術的全球化發展帶來了更加棘手的司法管轄權問題。

在實踐中，這些挑戰意味著，如果沒有充足資源或集體行動，個體創作者幾乎無法對抗大型 AI 企業的侵權行為以有效維護自身權利。

The Nexus：您如何看待 AI 公司在模型訓練過程中使用受版權保護材料所引發的法律爭議？現行版權法是否能夠充分應對 AI 生成內容所帶來的法律挑戰？

Evan Brown：AI 訓練使用受版權保護材料所引發的爭議，反映了技術創新與創作者權利之間的深層沖突，而當前版權法并未就此提供明確的解決方案。

認為人工智能訓練在合理使用原則下構成“轉換性使用”1的論證具有合理性 —— 這些 AI 系統并非簡單復制原作，而是基于模式學習生成新的作品。然而，內容創作者對于其作品被未經授權或未獲補償地用于開發商業化產品表示擔憂，認為這可能會影響其原作品的市場價值。

現行版權法難以充分應對 AI 帶來的挑戰，原因如下：

• 其立法初衷并未考慮機器學習，因此缺乏合理的法律框架來區分“從作品中學習”與“復制受保護內容”;
• 傳統版權法建立在人為創作與有意復制的基礎上，而 AI 依賴統計模式識別，并不遵循相同的邏輯；
• 現行法律未能提供清晰的指導方針，以在保護創作者權利和促進 AI 發展的社會利益之間取得平衡;
• 由于版權法具有地域性，全球化部署的 AI 系統面臨復雜的司法管轄權問題。

更有效的解決方案可能包括：針對 AI 訓練數據建立專門的許可機制、設計合理的補償體系以承認創作者的貢獻、明確 AI 生成內容在衍生作品范疇內的法律標準，以及關于訓練數據來源的公開透明要求。隨著 AI 相關技術的迅速發展，版權原則需要經過審慎調整，以在保護人類創作動力的同時，促進科技的可持續發展。

（說明：本次采訪主要討論美國版權法，不代表其他國家或地區的法律適用情況。）

The Nexus注釋：

在美國版權法中，“轉換性使用”（transformative use）是合理使用原則下的一個重要概念，它指的是對受版權保護的作品的使用方式，是否為原始作品增加了新的意義、目的或表達。簡單來說，如果新的作品只是簡單地復制或替代了原始作品，那就不屬于轉換性使用；但如果新的作品對原始作品進行了實質性的改變，使其具有了新的用途或意義，那么就可能被認定為轉換性使用，從而構成合理使用。這種概念的目的是為了平衡版權所有者的權益和公眾的利益，鼓勵創造性的再利用和創新。

致謝:? 感謝孫振華律師審校本文。

采訪問題審校： Ron Frederick采訪及文字編輯：Alex Li

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