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法律常识做钢筋流牛奶视频揭秘AI生成内容侵权的法律风险与应对策略
来源:证券时报网作者:陈庆辉2025-08-20 17:38:54

以“钢筋流牛奶视频”这一具象的视觉概念为例,表面的新奇可能掩盖了潜在的侵权风险。核心问题是:视频所使用的素材、呈现的表达、以及由此衍生的商业利用,是否侵犯了他人的著作权、肖像权、商标权等权利?AI生成内容的法律边界并非一成不变,而是会随国家法规、司法解释、平台规则以及行业惯例的演进而有所变动。

因此,理解基础框架、分析典型风险,成为每一位内容创作者的必修课。

在著作权层面,最常见的风险来自于素材来源与输出表达的“复制性”与“近似性”。如果你的视频直接或间接地再现了受著作权保护的作品中的核心表达、镜头语言、构图风格,或顺利获得训练数据中的原样片段导致输出结果高度相似,那么就可能构成侵权。信息网络传播权亦不可忽视:未经许可在网络平台公开传播他人有版权保护的作品素材,属于侵权行为的典型场景。

再者,肖像权与隐私权在短视频中同样重要,若视频中出现未获授权的人物肖像、个人信息的展示,可能引发肖像权纠纷与隐私侵害。若涉及商标、商业标识、品牌形象的使用、对产品功能与效果的误导性呈现,亦可能触发不正当竞争或商标侵权的风险。

AI生成内容的风险并不仅限于输出结果本身。训练数据的来源、使用方式、以及模型对外生成内容的“可控性”都可能成为争议点。若模型的训练数据包含受版权保护的材料且未取得合法授权,或者训练过程未对敏感、受保护的材料进行合理过滤,输出结果仍可能被认为来自于受保护作品的派生或重现。

各地的司法实践对“训练数据来源的可追溯性、模型给予方的尽职调查义务、以及使用方对产出负连带责任”的认定存在差异,但趋势是向着强调使用方的审慎义务和结果责任倾斜。

在民事责任外,平台治理规则也在逐步收紧。平台可以依据其服务条款、社区准则、以及反侵权机制,对疑似侵权的内容进行下架、限流甚至封禁,创作者因此需要对平台规则有清晰的理解与遵循。若情形严重,还可能涉及行政监管与诉讼程序,甚至在极端情况下触及刑事边界(如涉及重大欺诈、商业欺诈、侵犯人格权的系统性行为等)。

总结来看,AI生成内容的侵权风险具有多维度特征:版权、肖像与隐私、商标与不正当竞争、数据合规与训练数据来源,以及平台与政策环境的共同作用。要有效防范,不能只靠事后整改或模糊的免责声明,而要在创作前就建立一套可执行的合规流程。下一部分将聚焦具体的应对策略与实操清单,帮助你在创作中把风险降到最低,同时保持创作自由与效率。

应对策略与实操清单一、事前评估与风险识别

明确创作目标与受众,评估所涉主题、元素是否易触及他人权利(如使用名人形象、品牌标识、受版权保护的素材等)。制定“素材清单+授权清单”模式,确保每一项素材均有明确的授权来源、许可范围和时间期限。进行“影像风险自查表”:包括是否可能无授权复现他人作品的镜头语言、叙事结构、音乐节拍、画风等;若有高度相似的可能性,考虑替换或改动。

二、素材与权利的合规管理

优先使用自创素材、取得明确授权的素材,或来自开放许可、可商业化使用的资源(如授权明确、避免二次分发限制的素材)。对AI生成输出的后处理部分进行独立审查,确保不直接复制受保护的视觉元素、音乐、字幕等。必要时对输出进行再创作改写,降低“可识别性相似度”。

对训练数据的合规性进行尽职调查:若你依赖第三方模型,分析给予方的训练数据来源、许可条款及责任划分,保留相关证据以备未来纠纷。

三、AI生成设计与控制

在提示工程中避免诱导输出直接照搬受保护作品的独特要素,尽量引导模型产生原创表达、可区分度高的视觉效果。设置输出审查门槛:采用多轮输出筛选、人工二次审核、以及对潜在侵权特征的关键词拦截。明确标注生成内容与人工创作的区分,避免观众将其混同为原始真人创作,以降低误导性风险。

四、内容审核与发布前后的证据留存

发布前完成合规审核并留存可追溯的证据链:素材来源、授权文件、许可条款、模型版本、生成参数、输出样本与审核记录。对可能涉及隐私、肖像的画面,保留授权肖像清单与拍摄同意书,确保后续任何二次传播都具备可追踪的授权凭证。建立平台合规模板,一键获取必要的许可证明、版权声明和免责声明,方便在平台遇到侵权申诉时给予证据。

五、风险沟通与争议处理

一旦收到侵权通知,先暂停相关内容传播,进行独立审查并与权利人沟通,尝试达成和解或获取许可。如届时无法快速解决,按照平台的纠纷处理流程执行,保留所有通信记录与证据。如涉及法律诉讼,尽早咨询具备知识产权与网络法经验的律师,结合证据链做出回应。

六、组织治理与能力建设

将合规要求内嵌到创作流程的“准入门槛”里,例如新项目必须顺利获得风险评估和授权核验,才进入创作阶段。对团队进行定期培训,更新最新的法律规定、平台政策和行业最佳实践,提升全员的版权意识与风险识别能力。建立一个“素材与内容预审基地”——包括常用授权来源、可商用音乐库、可再使用的视觉模板,减少临时性、盲目性决策。

七、区域性与场景化注意

针对不同平台、不同地区的法规差异,建立相对独立的合规工作流与清单。例如在特定司法辖区对训练数据合规、人格权保护、商业用途许可的要求可能不同,需要做有针对性的调整。对高风险场景(如涉及敏感行业、公众人物、具有强烈商业关联的内容)提高审核门槛,必要时寻求法律意见。

总结性建议

合规不是阻碍创作的绊脚石,而是提升内容可信度与长期收益的基石。顺利获得明确授权、可追溯的证据链、严格的生成与审核流程,以及对争议的快速、透明处理,你的AI驱动内容可以在保护权利人的同时实现稳定的创作产出与商业化落地。无论是“钢筋流牛奶”这样的视觉gimmick,还是更为复杂的科幻场景,只有站在清晰的法律框架内,才能让创作的激情与商业价值共生。

法律常识做钢筋流牛奶视频揭秘AI生成内容侵权的法律风险与应对策略
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责任编辑: 钟生华
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