人工智能生成内容著作权归属研究——基于“创作主体”理论的司
法认定困境
摘要
随着深度学习、生成式对抗网络等人工智能技术的飞速发展，人
工智能生成内容（AIGC）已从科幻概念转变为深刻影响内容创作、文
化传播乃至社会经济的现实力量。从 AI 绘画、AI 音乐到 AI 撰写的文
本，这些由人工智能独立或辅助生成的内容，其质量与复杂度日益接
近甚至超越人类作品，引发了著作权法领域的深刻变革与严峻挑战。
其中，最为核心且最具争议的问题，即人工智能生成内容的著作权归
属问题，日益凸显。传统的著作权法理论以“人”的创作为绝对中心，
强调作品必须源于自然人的智力创造活动。面对不再依赖人类直接操
作即可自主生成内容的 AI，现行法律框架显得捉襟见肘，导致司法实
践中对于 AIGC 的可版权性及其权利归属的认定标准模糊、裁判观点
冲突。本研究旨在深入探讨人工智能生成内容的著作权归-属难题，以“
创作主体”理论在司法认定中遭遇的困-境为切入点，剖析 AI 技术发展
对传统著作权法理的冲击，核心目标在于构建一个既能回应技术发展
现实，又能维系著作权制度激励创新之根本宗旨的权利归属认定框架
，为解决相关司法难题提供理论依据与实践指导。本研究综合运用文
献研究法、案例分析法与比较法研究，系统梳理了著作权法中“创作主
体”与“独创性”的理论内涵，并对国内外涉及 AIGC 著作权纠纷的标志
性案例进行了深度剖析。研究结果表明，当前司法实践的困-境主要源
于：机械地将“创作主体”等同于“自然人”，导致对 AIGC 的可版权性持
否定或极为保守的态度；对于 AI 使用者（用户）的“投入”在多大程度
上可以被视为“创作行为”，缺乏清晰的判断标准；以及在多主体参与
的 AI 内容生成过程中，难以合理分配和界定各方（AI 开发者、用户、
数据提供者）的权利。研究结论认为，应在著作权法解释论上对“创作
主体”理论进行适应性重构，从强调“创作人格”转向关注“创作贡献”。
据此，本研究提出一个“贡献度归属”的阶梯式认定模型：当用户通过
具体的指令、参数设置、素材筛选等行为，对 A-IGC 的最终呈现作出
了实质性的、可识别的智力贡献时，应认定该用户为作者，享有著作
权；在用户的智力贡献极为有限，AIGC 主要体现为 AI 模型自身“生成
性”的情况下，可考虑将其作为一种邻接权客体或直接投入公共领域，
以促进知识传播。本研究得出的核心结论，对于丰富和发展我国著作
权法理论、指导司法机关统一裁判尺度、以及为我国人工智能产业的
健康发展提供清晰的法律预期，具有重要的理论和实践意义。
关键词：人工智能生成内容（AIGC）；著作权归属；创作主体；
独创性；司法认定；贡献度理论
引言
在当今由第四次工业革命浪潮驱动的全球化社会大背景下，人工
智能（AI）正以前所未有的深度与广度，重塑着人类社会的生产方式
与生活样态。特别是在内容创作领域，以生成式预训练模型（GPT）
和扩散模型（Diffusion Model）等为代表的先进技术，使得人工智能生
成内容（AIGC）经历了从量变到质变的飞跃。AI 已经不再是简单的辅
助工具，而是能够根据用户输入的简短提示（Prompt），自主地、创
造性地生成包括诗歌、小说、新闻报道、绘画、音乐乃至视频等在内
的多样化、高质量内容。这一深刻的技术变革，在极大地解放内容生
产力、降低创作门槛的同时，也对根植于人类中心主义的传统著作权
法律制度构成了颠覆性的挑战。其中，一个无法回避且迫在眉睫的核
心法律问题——人工智能生成内容的著作权应当归属于谁——成为制
约该技术健康发展与应用的关键因素。
问题的核心在于，诞生于前数字时代的著作权法，其整个理论体
系——从作者的认定、作品的构成要件到权利的行使——都紧紧围绕
着一个不言自明的前提：创作是人类独有的、体现其个性与智慧的智
力活动。法律通过赋予作为“作者”的自然人对其“作品”的专有权利，来
激励其进行创作，从而促进整个社会文化的繁荣。然而，AIGC 的出现
，从根本上动摇了这一“人类作者”的绝对根基。当一部绘画作品的主
要“绘制者”是一个算法模型，一篇新闻报道的主要“撰写者”是一个语言
模型时，我们还能否找到一个符合传统定义的“作者”？如果找不到，
这些内容是否还能被视为受著作权法保护的“作品”？如果可以，这份
权利又该如何分配给在 AIGC 生成过程中可能扮演了角色的多个主体
，包括 AI 模型的设计者、训练数据的提供者、以及输入指令的最终用
户？目前关于这一系列问题的法律规定尚不充分，理论研究也众说纷
纭，导致在产业界与司法界都缺乏有效的理论指导与统一的实践策略
。这种法律上的不确定性，不仅让 AI 开发者和使用者在商业应用中面
临巨大的法律风险，也使得因 AIGC 引发的侵权纠纷难以得到公正、
合理的解决。因此，深入研究 AIGC 的著作权归属问题，具有极其重
要的现实意义。
本研究旨在系统探究人工智能生成内容的著作权归属难题，特别
是以传统“创作主体”理论在司法认定中遭遇的困境为突破口，通过对
著作权法基本法理与 AI 技术特性的深度耦合分析，构建一个能够适应
技术发展、平衡多方利益的权利归属认定理论模型与实践框架。本研
究的意义在于，理论层面，它将推动我国著作权法基础理论的现代化
转型，探讨在人机协同创作成为新常态的背景下，如何对“作者”、“作
品”、“独创性”等核心概念进行适应性的重构与解释，丰富和完善我国
的知识产权法学理论体系。实践层面，本研究期望能够为我国司法机
关在审理日益增多的 AIGC 著作权纠-纷案件时，提供一套清晰、科学
的裁判指引，避免同案不同判，增强法律的确定性与可预期性；为立
法机关未来修订著作权法、制定相关政策提供有力的理论支撑；同时
也为人工智能产业的参与者——从平台方到广大用户——划定清晰的
权利边界，激发其创作与创新的活力，确保这一新兴技术能够在法治
的轨道上行稳致远。
文献综述
关于人工智能生成内容的著作权问题，是近年来全球知识产权法
学界最为活跃和前沿的研究领域。对国内外相关理论学说、立法尝试
与司法实践的系统梳理，是探寻我国解决方案的必要前提。
国外在该领域的研究与实践探索起步较早，已经形成了几种具有
代表性的观点和路径。第一种是“人类作者中心主义”的坚守路径。以
美国版权局（. Copyright Office）的实践为代表，其在多次的审查
指南和具体驳回决定中（如著名的“天堂入口”案和“Zarya of the Dawn”
漫画案），反复重申著作权保护的作品必须是“人类作者创作的产物”
（the product of human authorship）。在该路径下，完全由 AI 自主生成
的内容，因缺乏人类作者的直接智力投入，不能获得著作权保护，直
接进入公共领域。第二种是“使用者作者说”。该观点认为，虽然 AI 本
身不能成为作者，但通过输入关键词、调整参数、筛选结果等方式对
AI 进行操作的“使用者”（用户），其行为可以被视为一种新型的创作
行为，其对生成过程的控制和智力贡献，使得其有资格成为 AIGC 的
作者。这种观点在一定程度上获得了某些司法判例的支持，例如，在
中国北京互联网法院审理的“菲林诉百度案”中，法院就认定使用者利
用 AI 生成的分析报告具有独创性，并将著作权授予了该使用者。第三
种是“开发者作者说”。该观点主张，AI 模型的设计者和开发者，通过
其复杂的算法设计和模型训练，已经将自己的“智慧”和“个性”预设在
了 AI 之中，AI 的生成过程是其预设智慧的延伸和体现，因此，开发者
应被视为 AIGC 的作者。第四种是创设“特殊权利”的路径。一些国家和
地区的立法，如英国《版权、设计和专利法》第 9 条第 3 款，特别规
定了对于“计算机生成的文学、戏剧、音乐或艺术作品”，其作者被法
律拟定为“为作品的创作作出必要安排的人”（the person by whom the
arrangements necessary for the creation of the work are undertaken），这
通常被解释为开发者或使用者。这种做法回避了对传统“作者”概念的
直接挑战，而是通过立法拟制的方式解决归属问题。此外，欧盟也有
学者建议为 AIGC 设立一种类似于“邻接权”的特殊保护制度。
国内研究随着 AIGC 技术的爆发式应用，也呈现出百花齐放的态
势。学者们主要围绕“独创性”和“创作主体”这两个著作权法的核心要件
，对 AIGC 的可版权性展开了深入探讨。关于“独创性”，多数学者认为
，随着 AI 生成能力的提升，许多 AIGC 在外观上已经完全具备了作为
作品的“独创性”特征，即“独立完成”且包含作者的“个性化表达”。争议
的焦点更多地集中在“创作主体”上。与国外类似，国内学界也形成了“
使用者作者说”、“开发者作者说”以及“公共领域说”等多种观点。支持“
使用者作者说”的学者，如熊琦，强调用户在使用 AI 过程中的“目的性
选择”和“个性化编排”，认为这构成了智力创作。支持“开发者作者说”
的学者，如吴汉东，则更侧重于开发者对 AI 模型的“根本性贡献”。而
主张“公共领域说”的学者，如易军，则担忧将 AIGC 轻易纳入私权保护
范围，会阻碍后续的文化创新与知识传播。
尽管国内外已有研究从多个角度对 AIGC 的著作权问题进行了深
入剖析，为本课题提供了坚实的理论基础和广阔的比较视野，但仍存
在以下几点不足：一是现有研究大多在几种固定的归属方案（归属于
用户、开发者或公共领域）之间进行“非此即彼”的选择，未能充分认
识到 AIGC 生成过程的复杂性与多样性。在不同的应用场景下，用户
、开发者、数据提供者的贡献程度是动态变化的，试图用一个“一刀切
”的方案来解决所有问题，可能并不现实。二是对于如何判断用户的“
智力贡献”达到了可以被认定为“创作”的程度，缺乏一个清晰、可操作
的判断标准。用户的行为，从简单的关键词输入，到复杂的指令序列
编写、多次的迭代修改，其贡献程度差异巨大。现有研究多停留在原
则性的论述，未能提供一个可供法官在个案中进行精细化裁量的分析
框架。三是实证研究相对匮-乏。现有研究多以理论推演和对少数标志
性案例的解读为主，对于 AIGC 在不同领域（如艺术、新闻、科研）
应用的具体情况，以及广大用户和开发者对权利归属的真实预期，缺
乏基于大规模调研的实证数据支持。
鉴于此，本文的研究切入点将立足于已有研究的不足，不再简单
地陷入归属方案的“站队”，而是从司法认定的核心困-境——即如何判
断“创作贡献”——入手，力求在判断标准的精细化和体系化上实现创
新。本文将从对“创作”这一行为本身的解构出发，区分不同层次的智
力投入。在此基础上，本文的核心创新点在于，将不再追求一个唯一
的归属主体，而是构建一个以“贡献度”为核心变量的“阶梯式归属认定
模型”。该模型将根据在 AIGC 的生成过程中，不同参与方的实际贡献
程度与性质，将其导向不同的权利归属路径（著作权、邻接权或公共
领域），以期弥补已有研究在“一刀切”和“标准模糊”上的不足，为
AIGC 的著作权问题提供一个更具弹性、更符合技术现实、更具可操作
性的解决方案。
研究方法
本研究旨在构建一套能够有效应对人工智能生成内容（AIGC）著
作权归属难题的司法认定框架，其研究性质决定了本研究将采用理论
分析、案例分析与比较法研究相结合的综合性研究方法。整体的研究
设计思路将遵循“解构困境—理论重构—模型构建”的逻辑主线，以传
统“创作主体”理论在 AIGC 领域的失灵为切入点，构建一个“法理辨析
—案例剖析—规则设计”的研究框架，旨在全面、深入地探究这一前沿
法律问题，并提出具有高度实践价值的解决方案。
本研究的数据与资料收集，将主要运用文献研究法和司法案例分
析法。文献研究法是本研究构建理论基础和进行规范解释的根基。在
规范文件层面，将对《中华人民共和国著作权法》及其《实施条例》
、《伯尔尼公约》等国内外核心法律文件进行精细的文本研读，重点
剖-析其中关于“作者”、“作品”、“独创性”等核心概念的立法原意与体
系逻辑。在学术文献层面，将系统梳理国内外知识产权法学界关于
AIGC 著作权问题的权威论著、学术论文和研究报告，全面掌握该领域
的理论发展脉络、主要学派观点及核心争议。比较法研究将重点关注
美国、英国、欧盟等在 AIGC 著作权问题上的最新立法动态、行政指
南（如美国版权局的审查实践）和司法判例（如英国的相关判决），
为本研究构建认定框架提供丰富的域外经验与教训参照。
司法案例分析法是本研究连接理论与实践、发现司法认定困-境与
逻辑的核心方法。由于 AIGC 属于新兴事物，全球范围内的相关判例
尚不多见，因此本研究将采取“精选典型案例进行深度剖析”的方法。
在案例选择方面，将聚焦于国内外具有标志性意义和广泛影响力的
AIGC 著作权纠纷案件，主要包括：1) 中国北京互联网法院审理的“菲
林诉百度案”（涉及 AI 生成财经报告的著作权认定）；2) 美国版权局
作出的一系列重要驳回决定，如史蒂芬·塞勒（Stephen Thaler）为其 AI
系统“DABUS”生成的图像“A Recent Entrance to Paradise”申请版权登记
被拒案、克里斯蒂娜·卡什塔诺娃（Kristina Kashtanova）为其包含 AI
生成图片的漫画“Zarya of the Dawn”申请版权的曲折过程；3) 其他可能
出现的、具有代表性的新型案例。
本研究的数据分析方法将以定性的内容分析法为主。对于筛选出
的每一个典型案例，将进行深度解构与剖析，重点关注以下几个方面
：1) 案件中 AIGC 的具体生成过程，特别是用户（或开发者）的介入
方式、程度和性质；2) 各方当事人（原告、被告、行政机关）对权利
归属的核心主张及其论证逻辑；3) 司法机关或行政机关在裁判文书或
决定中所采纳的核心裁判理由，特别是其如何解释和适用“作者”、“独
创性”等传统法律概念；4) 裁判结果引发的学界与业界反响。通过对这
些案例的交叉比较与归纳提炼，本研究将致力于从司法实践的真实逻
辑中，识别出传统“创作主体”理论所面临的具体挑战，以及法官在进
行自由裁量时所依赖的潜在判断因素。最后，在对理论辨析和案例剖
析结果进行综合研判的基础上，运用制度设计的方法，构建本研究的
核心成果——“贡献度归属的阶梯式认定模型”，并对模型中不同阶梯
的适用条件、判断标准及其背后的法理依据和价值权衡进行详细的理
论阐释，以确保研究结论既有扎实的理论根基，又能为司法实践提供
清晰、可行的操作指引。
研究结果
通过对人工智能生成内容（AIGC）著作权归属问题的理论梳理以
及对国内外典型司法与行政实践案例的深度剖析，本研究在揭示当前
法律适用困境的根源、现状与破解路径方面，取得了一系列关键性发
现。研究结果清晰地表明，机械地固守以“自然人”为中心的传统“创作
主体”理论，是导致当前 AIGC 著作权认定混乱与冲突的核心症结，而
出路在于构建一个以“实质性智力贡献”为核心判断标准的、更具弹性
的权利归属认定体系。
首先，实证案例分析结果直观地揭示了当前全球范围内对 AIGC
著作权认定的“分裂”与“不确定”状态。一方面，以美国版权局为代表的
“保守派”立场，对 AIGC 的可版权性设置了极高的门槛。在其多次驳回
决定中，核心逻辑一以贯之：只有人类才能成为作者，机器生成的内-
容因缺乏“人类创作”（human authorship）而不能获得著作权保护。在
“Zarya of the Dawn”漫画案中，美国版权局虽然最终同意为漫画的文本
和图片编排部分授予作者著作权，但明确拒绝保护其中由 Midjourney
生成的单幅图片，理由是作者对 AI 的控制“并非决定性的”，其生成结
果具有不可预测性。这种立场实际上是将 AIGC“一刀切”地排除在著作
权保护的大门之外。另一方面，以中国北京互联网法院为代表的“开放
派”立场，则在特定条件下承认了 AIGC 的可版权性。在“菲林诉百度案
”中，法院认为，原告（使用者）深度参与了涉案财经报告的生成过程
，其相关的分析需求设置、数据模型选择、触发指令操作等一系列行
为，体现了其个性化的安排与选择，因此认定涉案内容具有“独创性”
，并将著作权判给了使用者。这两个标志性案例，鲜明地代表了当前
司法实践中存在的两种截然相反的裁判思路，这种巨大的不确定性，
给全球的人工智能产业发展带来了极大的法律风险。
其次，本研究的核心发现是，上述司法认定困-境的根源，在于传
统著作权理论无法有效回应 AIGC 生成过程中的“人机协作”新范式。传
统理论预设了一个清晰的、二元对立的场景：“人”是进行智力创作的
主体，“工具”（如画笔、相机）是被人完全控制的、没有自主性的客
体。然而，在 AIGC 的生成过程中，AI 模型本身（特别是大模型）已
不再是传统意义上的被动工具。它基于海量数据的学习，内化了复杂
的“知识”与“规则”，能够在接受人类指令后，进行具有一定自主性和随
机性的“再创作”。这使得人与 AI 之间的关系，从“主体-客体”的绝对控
制关系，演变为一种复杂的“指令-生成”的协作关系。在这种新范式下
，试图简单地将 AI 定性为“工具”，并把所有功劳归于使用者，或者完
全否认使用者的创作贡献，都显得过于简单化和脱离实际。当前的司
法困境，正是由于未能构建一个能够精确评估在这种协作关系中，“人
”的智力贡献在何种程度上是“决定性”的分析框架。
再者，基于对上述困境根源的剖析，本研究构建了旨在破解难题的“贡献度归属的阶
梯式认定模型”。该模型的核心逻辑是：放弃对“创作主体”进行形而上学的身份判断（必
须是人），转而对“创作行为”进行实质性的贡献度评估。它将 AIGC 的归属问题，根据使
用者智力贡献的程度，划分为三个阶梯，并导向不同的法律后果：第一阶梯：使用者享有
著作权的情形。当使用者不仅仅是提供了一个简单的、抽象的想法（如输入“一只猫”），
而是通过一系列详尽、具体、具有清晰逻辑结构的指令（Prompt Engineering）、对 AI 模
型进行精细化的参数调整、对生成的多轮中间结果进行有目的的选择、修改与重组，最终
使得生成的内-容能够稳定地、可复现地表达出其个性化的美学选择、思想情感或信息编
排时，可以认定使用者的智-力贡献达到了“独创性”的高度，构成了实质性的创作行为。在
此情况下，应将使用者认定为该 AIGC 的作者，享有完整的著作权。北京互联网法院的判
例，可归入此类。第二阶梯：AIGC 进入公共领域的情形。当使用者仅仅是输入了一个或
几个简单的、描述性的关键词，AI 便“一键生成”了所有内容，使用者在此过程中几乎没有
进行任何有效的、可识别的智力干预，其贡献微乎其微。在此情况下，生成的内-容主要
体现了 AI 模型自身学习与生成的能力，缺乏特定人类作者的独创性表达。为了促进知识
的广泛传播和后续利用，此类 AIGC 应直接进入公共领域，不-受著作权法保护。第三阶梯
：考虑设立邻接权等特殊保护的情形。在上述两种情况之间，还存在大量中间地带，例如
AI 开发者投入巨大成本训练了一个专业领域的模型（如医疗影像分析），其生成的内-容
虽不一定能找到明确的人类作者，但直接将其投入公共领域又可能打击开发者的投资积极
性。对此，可以考虑借鉴英国等国的立法经验，通过设立一种类似于邻接权的“制作者权”
，给予 AI 开发者或必要安排者一定期限的、较弱的专有权利，以保护其投资回报。这一
阶梯式模型，为司法机关在个案中进行精细化、类型化的利益平衡，提供了清晰、务实的
操作指南。
讨论
本研究通过对 AIGC 著作权归属的司法认定困-境进行深入剖析，
系统性地揭示了其背后的理论根源，并在此基础上构建了“贡献度归属
的阶梯式认定模型”。这一研究成果不仅对著作权法基础理论的现代化
发展具有重要的推动作用，更对我国人工智能领域的司法实践、产业
政策乃至整个数字文化生态的健康构建具有深刻的启示。
在研究结果的理论贡献方面，本研究极大地推动了我国著作权法
中“作者”与“独创性”两大核心理论的适应性重构。其核心贡献在于，倡
导在 AIGC 这一全新语境下，实现从“创作主体资格论”向“创作行为贡
献论”的理论范式转换。传统理论高度关注“谁有资格成为作者”，并先
验性地将此资格赋予且仅赋予自然人。本研究通过对技术现实的分析
，论证了这种身份论的路径在面对人机协作时已难以为继。取而代之
，本研究主张应将审查的重心，转移到对“何种行为构成创作”的实质
性判断上。本研究提出的“贡献度”标准，正是这一理论转换的具体化
。它不再纠结于 AI 的法律地位，而是聚焦于在整个生成过程中，人类
的智力投入是否达到了能够为最终内容赋予“独创性”的程度。这一理
论视角的转换，是对传统作者理论的一次重要解构与重塑，它将“独创
性”的判断，从对作者内心世界的探寻，转向对一系列可客观观察、可
分析的“贡献行为”的评估。这不仅为解决 AIGC 的归属问题提供了更为
科学、合理的分析工具，也为未来可能出现的更多新型创作模式，预
留了理论上的上的解释空间。
在研究结果的实践启示方面，本研究为破解当前 AIGC 著作权纠
纷中的“裁判难”问题，了具体、可操作的解决方案。对于司法机关，
本研究构建的“阶梯式模型”可以作为一份详尽的“审判工作指引”。它帮
助法官摆脱了在“保护”与“不保护”之间进行二元选择的困境，而是可以
根据案件中用户输入的指令复杂度、介入修改的深度、生成结果的可
选择性等具体案件事实，将被诉 AIGC 精准地定位到三个阶梯中的相
应位置，并适用不同的法律规则，从而作出更为精细、更具说服力的
判决。对于立法机关，本研究关于设立“邻接权”等特殊保护制度的建
议，为未来修订《著作权法》、以更周全的方式平衡 AI 开发者、使用
者与社会公众之间的利益关系，提供了有益的立法思路。对于广大的
AIGC 产业参与者，该模型也划定了清晰的行为与权利边界。它告知用
户，简单、随意的“玩票式”使用，其生成物很可能不受保护；而严肃
、深入的、具有高度技巧性的“人机协同创作”，则完全可以获得法律
的认可与保障。这将在社会层面形成正向激励，引导用户从被动的使
用者，向主动的、富有创造力的协作者转变。
尽管本研究构建的“阶梯式模型”力求精细与周全，但仍需客观地
承认其存在的局限性。首先，模型的核心在于对“贡献度”的评估，而
这一评估本身仍然包含了一定的主观裁量空间。如何精确量化用户的“
智力贡献”，在不同类型的 AIGC（如文本、图像、音乐）之间建立统
一的判断标准，仍然是一个极具挑战性的任务，需要司法实践在大量
个案中不断积累经验。其次，本研究主要聚焦于著作权的“归属”问题
，对于归属之后，权利如何行使、侵权如何认定（特别是当 AIGC 涉
嫌抄袭训练数据中的内容时），以及如何进行利益分配等一系列后续
问题，未能进行深入探讨。此外，本研究提出的设立邻接权等建议，
涉及到对现有法律体系的重大调整，其可行性与必要性，还需要更为
广泛的社会讨论和更深入的立法论证。
基于上述局限性，未来的研究可以在以下几个方向上进行拓展和深化。第一，加强
跨学科的实证研究。可以联合计算机科学家、艺术家、经济学家等，对不同 AIGC 平台的
用户行为模式、指令工程（Prompt Engineering）的复杂性以及产业界的真实利益诉求，进
行更大规模的实证调研，为“贡献度”的司法认定提供更为科学的经验数据支持。第二，深
入研究 AIGC 的侵权认定与责任承担问题。这是与权利归属同等重要的另一核心议题。应
深入探讨在“算法黑箱”的背景下，如何证明 AIGC 与在先作品的“实质性相似”，以及侵权
责任应由开发者、使用者还是平台方承担的复杂问题。第三，前瞻性地探索 AIGC 的利益
分享机制。可以借鉴音乐产业中集体管理组织的经验，探讨是否可以构建一种 AIGC 的收
益分享模型，使得为 AI 模型提供了高质量训练数据的原创作者，也能从 AIGC 的后续商
业化应用中获得合理的回报，以维系整个内容创作生态的可持续发展。
结论
本研究围绕人工智能生成内容（AIGC）的著作权归属这一核心议
题，通过对传统“创作主体”理论在司法认定中遭遇的困境进行深度剖
析，系统性地揭示了当前法律规则与技术发展之间的深刻矛盾。研究
发现，试图将复杂的 AIGC 生成过程简单地套入“人类作者中心主义”的
传统框架，已无法适应人机协同创作的新范式，导致了全球司法实践
的混乱与不确定。本研究的核心结论是，必须对传统的著作权归属认
定思路进行范式转换，即从关注“创作主体”的身份资格，转向评估“创
作行为”的实质贡献。为此，本研究构建了一套“贡献度归属的阶梯式
认定模型”。该模型主张，应根据 AI 使用者在内容生成过程中的智力
贡献程度，对 AIGC 进行类型化处理：对于使用者作出实质性智力贡
献的，应认定其为作者并授予著作权；对于使用者贡献微乎其微的，
应使其进入公共领域；对于介于二者之间、涉及重大投资的，则可考
虑创设邻接权等特殊权利予以保护。
本研究在理论和实践层面均具有明确的贡献与价值。在理论层面
，本研究通过提出“贡献度”这一核心分析工具，推动了著作权法中“作
者”与“独创性”等基础理论的现代化重构，增强了法律对技术发展的适
应性。在实践层面，本研究构建的“阶梯式模型”为司法机关、立法者
以及产业界提供了一套清晰、务实且富有弹性的解决方案，为在鼓励
技术创新、保护个人创造与促进知识传播这三大价值目标之间实现精
妙平衡，提供了可行的法律路径，对于促进我国人工智能产业的健康
发展和数字文化市场的繁荣有序，具有重要的现实指导意义。
技术之潮，奔涌向前，法律的回应虽常有迟滞，但终将以其理性
与智慧，为技术的发展划定航道。AIGC 的著作权问题，是人类社会步
入智能时代必须回答的一张法律考卷。未来的立法完善与司法实践，
应在本研究提出的模型基础上，继续以开放、审慎和创新的态度，探
索更为精细、更为公正的规则体系，以确保著作权法激励创新的根本
宗旨，能够在人机共生的新时代中，继续熠熠生辉。
