AIGC对短视频行业版权规制带来的挑战 - 生成式人工智能技术推动短视频行业迅猛发展 同时导致侵权现象呈现上升趋势和复杂化特点 [1] - AIGC可快捷生成文本 图像 音乐 人物形象等元素 便利视频创作的同时对传统版权规制带来挑战 [1] - AI生成视频的知识产权认定 AIGC使用者对视频作品的独创性贡献判定成为焦点问题 [1] 司法实践对AI生成内容的权责认定 - 2019年北京互联网法院判决强调文字作品需由自然人创作完成才构成《著作权法》意义上的作品 [1] - 2023年北京互联网法院认定AI生成图片若能体现人的独创性智力投入就应受《著作权法》保护 [2] - 2025年苏州中院判决认定简单的提示词+AI生成不构成作品 生成过程极大影响作品性质认定 [2] - 司法实践正试图对AIGC创作中的人类控制程度建立分析框架 [2] AI时代短视频侵权新特征 - 侵权案件数量激增 用户生成内容平台未经授权使用影视片段 音乐作品的行为普遍 [3] - 侵权形式从直接复制转向更隐蔽的改编和二次创作 如剪辑 混剪和解说类视频 [3] - 技术规避手段包括画面变速 镜像翻转 添加滤镜和小表情等方式逃避平台审核 [3] - 跨境侵权问题日益突出 涉及多个司法管辖区增加执法难度 [3] AIGC训练数据与著作权法的冲突 - AIGC依赖大规模数据训练 训练数据往往包含受著作权法保护的内容 [4] - AIGC生成内容是否具有独创性构成作品在全球范围内仍存争议 [4] - AIGC对海量数据的商业性利用挑战传统"合理使用"原则 难以纳入现有法律例外范畴 [4] 短视频侵权主要类型 - 直接复制型侵权：未经许可完整或部分复制长短视频 音乐等作品 [5] - 改编型侵权：对原作品进行修改 翻译或演绎后发布 最为普遍的侵权形式 [5] - 平台辅助型侵权：平台通过算法推荐或流量激励间接促进侵权内容传播 [5] 侵权判定标准 - 需判断短视频是否属于原创内容 即是否具有独创性和凝聚创作者劳动的智力成果 [6] - 侵权判定需同时满足"接触原作品"和"实质性相似"两个要件 [6] - "实质性相似"不仅指形式相似 还包括对原作品核心表达的挪用 [6] 合理使用与侵权的界限判定 - 使用目的和性质：是否为商业用途 教育或评论 [7] - 被使用作品性质：创造性作品更受保护 [7] - 使用部分的数量和实质性：即使小部分使用但涉及核心内容也可能侵权 [7] - 对原作品潜在市场或价值的影响：若产生替代效应则易构成侵权 [7] - 实质性替代效果是关键判断因素 如"图解电影"案中图片集涵盖主要剧情导致观众不愿付费观看全片 [7] 原创短视频版权保护困境 - 取证难：短视频易被复制传播 侵权证据易丢失 [8] - 维权成本高：诉讼时间长费用大 侵权赔偿额较低 [8] - 平台责任不明确：虽有"通知-删除"义务但主动监测不足 [8] - 公众版权意识薄弱：许多用户不了解合理使用范围导致无意侵权 [8] - 法律保护界限模糊：短视频依赖通用叙事套路和服装道具设计 多属公共素材不受保护 [8] 法律政策层面的创新需求 - 需完善和细化AIGC"合理使用"适用标准 提供明确指导案例或司法解释 [9] - 探索从被动"通知-删除"向主动"事前治理"转变 鼓励平台建立版权过滤机制 [9] - 应改造合理使用规则 借鉴"转换性使用"制度 综合引用比例 主旨表达 经济效益等因素进行侵权判定 [9] 平台责任与生态建设 - 平台应利用大数据和AI技术结合人工审核进行主动监测与审核 [10] - 需部署AI内容识别与过滤系统 完善侵权举报机制 [10] - 建立风险防范机制对侵权风险作品采取告知警示行动 [11] - 建立利益分配机制为创作者与原作者提供经济收益分配合约 [11] - 形成多元主体协同治理格局 提升公众版权意识 鼓励创作者使用数字水印等技术自我保护 [11]