AI绘画侵权第一案解读，给内容创作者的版权启示

中美法律差异下的版权认定

侵权风险的多重场景与应对策略

1. 素材合法性审查：在使用 AI 生成内容时，需确保训练数据、垫图素材等不涉及他人版权。例如，使用开源模型如 Stable Diffusion 时，需遵守 AGPL3.0 协议，避免未经授权修改或分发代码。
2. 创作过程留痕：保存提示词、参数调整记录、生成时间戳等，这些证据在侵权诉讼中至关重要。例如，原告李某在案件中通过当庭展示生成过程，成功证明了自己的著作权。
3. 标识与授权管理：在发布 AI 生成内容时，明确标注 “AI 创作” 或 “工具辅助”，避免误导公众。同时，通过平台协议或授权书明确作品使用范围，防止他人擅自转载。

平台与开发者的责任边界

行业发展的合规路径

1. 法律知识更新：关注《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规，了解 AI 生成内容的标识要求、数据合规等规定。例如，2025 年 9 月施行的《人工智能生成合成内容标识办法》要求对 AI 生成内容进行显著标识，否则可能面临行政处罚。
2. 技术与法律结合：通过区块链等技术对创作过程进行存证，确保证据链的完整性。例如，将提示词、参数设置等信息上链，可提高在侵权诉讼中的举证效力。
3. 商业模式创新：探索 AI 辅助创作的合法路径，例如与艺术家合作开发专属模型，或通过版权池机制获得训练数据授权。这种模式既能降低侵权风险，又能提升作品的独特性。