4月20日，由中国人民大学高瓴人工智能学院与中国人民大学国家版权贸易基地主办的“AIGC内容生态与星空体育app下载官网论坛”在京举办，各界代表针对AIGC（人工智能生成内容）的技术原理、权利归属以及治理路径等展开探讨。

　　针对AIGC的技术原理，与会代表认为，AI通过大量训练数据的投喂获得知识图谱和源数据，再加以算法、算力的支持，通过概率最大化不断生成数据产生结果，最终形成人工智能预训练大模型。当前，AIGC的运用场景已经相当丰富，但也存在诸多风险：在数据层存在数据质量风险和数据安全风险；在算法层存在算法透明、算法歧视、算法安全、算法归责的风险；在应用层则存在信息内容治理难、可版权性困境、技术垄断和新型壁垒、国家安全风险等问题。

　　针对AIGC的著作权法定性及权利归属，与会代表提出了不同的观点。有代表认为，到目前为止，人工智能生成内容依然是人类创意与构想的具象化，符合作品“独创性”标准。在保护路径上，可以采取将生成式人工智能设计者拟制为作者，或将人工智能生成作品视为委托作品，权利归属于使用者所有两种方式。也有代表认为，就人工智能生成内容的逻辑而言，著作权法实施条例明确规定作者的创作行为是直接产生文学、艺术和科学作品的智力活动，而人工智能生成内容的最终结果超出了人类构想，人类并未对人工智能生成内容结果产生直接性影响，因此人工智能生成内容不构成作品。

　　针对AIGC的治理路径，有代表认为，对生成式人工智能进行监管具有合理性，及时立法可以避免技术发展带来的滥用等问题，维护市场公平竞争秩序。多名专家提出对AIGC的监管应当秉持发展优先的理念，在当前环境下，给予人工智能行业更多自由空间。目前，生成式人工智能产品客观存在训练中使用未授权作品、输出作品可能侵犯著作权等现象。也有代表表示，应当坚持技术中立原则，对内容提供者适用过错责任原则，从而达到各方利益平衡。（窦新颖）

　　（编辑：刘珊）

文章来源： 中国知识产权资讯网