AI的發展不可避免地對人類創作帶來了沖擊，但它也為創作者提供了巨大的工具和靈感來源。人類的創造性價值在于深度情感、文化內涵、批判性思維和創新能力，而這些是AI難以真正取代的

文｜《法治周末》，記者尹麗

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編者按：

在AI技術加速迭代的今天，越來越多的人開始利用AI工具進行圖像生成、文本撰寫、音樂創作……網絡世界中，AI創作猶如雨后春筍般大量涌現。

這似乎是一場風暴，徹底改變了創作領域的“游戲規則”——原本由人類主導的創作領域，如今AI也能大顯身手。但是，這也帶來一系列棘手的問題：作品著作權歸誰？法律如何界定AI創作？由此，社會的發展也受到一系列深遠的影響。

本專題以“關注AI創作邊界”為核心，既呈現了當下的人們如何借助AI開展創作的生動畫卷，也梳理了AI作品侵權糾紛的典型案例，還邀請了權威的法律專家解讀AI時代下復雜的法律困境，并對未來進行展望，以期探尋著作權保護與技術創新的平衡之道。

隨著AI技術的迅猛發展，AI創作正以前所未有的速度重塑網絡生態。海量AI內容不僅沖擊著傳統信息傳播規則，更衍生出版權歸屬模糊、虛假信息泛濫、人類創作價值消解等深層矛盾。面對這些挑戰，法律如何回應成為守護數字時代公平正義的關鍵。

前不久，《法治周末》記者專訪澳門大學法學院講座教授、澳門大學人文社科高等研究院院長於興中，請他就AI創作帶來的一系列法律問題展開深度剖析，并探討未來的應對之策。

澳門大學法學院講座教授、

澳門大學人文社科高等研究院院長 於興中

01

數字素養教育的內容和方式尚需完善

《法治周末》：

當前，AI創作產生的大量內容

正在改變網絡生態，

這對提升全民數字素養

提出了哪些新要求？

於興中：現在看來，最重要的應該是提升信息甄別能力、識別虛假信息。隨著生成內容（如虛假新聞、偽造圖片和合成視頻）的普及，公眾需要學會判斷信息的真實性，掌握基本的事實核查技能，如驗證信息來源、使用反向圖片搜索工具等。當然，這就要求普通人理解生成技術，學習了解AI內容生成的基本原理。例如，深度學習、語言模型和圖像生成工具的工作方式，從而對生成內容保持理性認知。同時，應該增強批判性思維能力。公眾需要對網絡內容背后的意圖保持警惕，尤其是面對可能的輿論操控、商業營銷或惡意傳播。AI生成內容可能包含算法偏見或隱含立場，用戶需要學會從多角度分析內容，避免被單一信息誤導。

其次是提高技術應用能力，熟悉如何使用生成式AI工具以高效完成工作和學習任務，同時了解其局限性。應學習如何在使用AI工具時保護個人數據，避免泄露敏感信息；鼓勵公眾利用AI工具進行創作，培養數字化表達能力，例如，創作數字藝術、生成個性化文案等。但在創作中，應尊重知識產權，明確AI生成內容的歸屬及使用限制，避免侵犯他人權益。

與此相關的是，公眾需了解 AI技術在內容生成中的倫理問題，例如，虛假信息傳播、隱私侵犯和社會偏見的加劇，并且要培養科技向善的意識，避免濫用生成工具，積極推動健康的網絡文化。還應強化網絡安全意識，防范深度偽造。深度偽造（Deepfake）技術可能被用于犯罪或欺詐，公眾需學習如何識別和應對這些潛在威脅。此外，識別惡意行為，提高對網絡釣魚、詐騙（尤其是利用AI技術偽造內容的欺詐手段）和其他數字威脅的警覺性也尤為重要。

《法治周末》：

在AI與人類協作創作的場景下，

創作者除了專業創作能力，

還需具備哪些數字素養，

才能與AI實現高效協作，

同時保障創作的自主性和原創性？

於興中：在AI與人類協作創作的場景下，創作者不僅需要傳統的專業創作能力，還必須具備創新的數字素養，才能與AI實現高效協作，同時保障創作的自主性和原創性。創作者必須具備基礎技術素養，了解AI創作工具的基本原理和運行機制，例如，自然語言處理、圖像生成和音頻合成的工作原理。熟練掌握各類創作工具（如ChatGPT、MidJourney、DALL·E、Runway AI等）的功能，并能夠根據創作需求選擇合適的工具并保持對新興工具和技術發展的敏感性，及時學習和適應更新的AI創作平臺和技術。

當然，數據與信息素養也至為重要。理解數據在AI生成內容中的重要性，能夠為AI提供高質量的輸入（如清晰的文本描述、結構化數據等）以優化輸出結果。在AI提供的大量素材中篩選出適合創作目標的內容，避免信息冗余或低質量內容的干擾。能夠審查AI生成內容的真實性與適用性，避免錯誤或不當信息融入創作。

最重要的應該是協作與溝通能力，包括人機協同能力。理解AI的長處與局限性，在協作中合理分工，讓AI執行重復性或技術性任務，而自己專注于創意和決策。跨學科溝通能力，能夠與技術開發者溝通，提出優化需求，定制化AI工具以更好地服務創作目標。團隊協作能力也非常重要，掌握這種能力有助于在團隊創作中高效協作，并協調AI生成內容與團隊成員的創意貢獻。

然而，吊詭的是，研究人員發現，使用ChatGPT撰寫短文的學生大腦活動明顯少于未使用輔助工具的學生。科學家們使用腦電圖(EEG)耳機追蹤了學生在完成任務過程中的大腦功能。他們發現，即使在停止使用這項工具后，使用人工智能輔助寫作的人在記憶和推理相關區域的活動也會減少。這些發現暗示著更深層次的問題：如果機器處理了最困難的部分，我們的認知將會發生什么樣的變化？

《法治周末》：

目前，社會各界在推動數字素養教育方面

做了諸多努力，

比如設立數字素養月，

推出提升全民數字素養與技能系列主題活動。

針對AI創作帶來的新情況，

在數字素養教育的內容和方式上，

您認為還可以考慮哪些嘗試？

在其他國家的經驗中，

有哪些做法值得我們借鑒？

於興中：當前，在推動數字素養教育方面，各界確實作出了許多有益的嘗試，但人們對數字素養這個概念仍然相當陌生，尤其是面對 AI創作帶來的新情況，數字素養教育的內容和方式尚需進一步完善。

當前數字素養教育在內容上滯后，形式上單調，需要更進一步努力提高和深化。現有數字素養教育更多聚焦于基礎技能（如網絡安全、信息檢索、基礎編程等），但對生成式AI（如ChatGPT、MidJourney等）在創作領域的應用缺乏系統性指導。關于AI生成內容的倫理問題（如著作權歸屬、算法偏見、虛假信息）討論得還不夠，公眾缺乏對技術潛在危害的全面認識。不同人群（如青少年、老年人、職場人士）對AI創作的需求和理解能力不同，但當前教育內容缺乏分層設計和個性化輔導。

就教育方式而言，許多數字素養活動偏重理論講解，缺乏實際操作環節，尤其是如何使用AI工具進行創作和解決問題的實踐。部分活動形式單調（如講座、線上課程），公眾的興趣和參與意愿較低。數字素養教育的實施主體多集中在教育部門，而高校和科技企業的參與度不足，導致教育資源和技術應用脫節。城鄉之間、不同年齡群體之間的技術接觸和使用能力差距仍然較大，部分弱勢群體（如老年人、低收入人群）未能有效融入數字社會。偏遠地區和基層教育機構對AI創作工具的接觸和教育資源獲取較少，難以全面推廣，數字鴻溝依然存在。

那么，該如何改進呢？可以引入生成式AI創作課程，推出針對生成式AI的專題課程，如文本生成、圖像創作、視頻編輯等的實操教學，涉及技術原理、工具使用、創意表達和風險識別等多維度內容。同時，開展AI生成內容的倫理討論，如如何避免侵權、識別算法偏見、應對虛假信息等。還應普及AI創作相關的法律法規，如著作權歸屬和使用規范。此外，可將AI創作與藝術、設計、文學等學科結合，培養公眾的創造力和批判性思維。

至于國際經驗的借鑒，每個國家都有自己的社會文化背景，其數字素養教育的實踐也會有所不同。

比如，美國比較注重實踐與創新，通過一些活動和網站，推廣編程與AI基礎教育，讓青少年通過實踐項目接觸AI技術。高校和科技企業聯合舉辦AI創意競賽，鼓勵學生探索AI與藝術、設計的結合。并且在高校中推動STEAM（科學、技術、工程、藝術、數學）教育，將AI融入藝術創作課程。

而芬蘭則提倡全民AI教育，為全民免費提供在線AI基礎課程，內容包括AI原理、實際應用以及潛在風險；課程涵蓋多個難度層次，適合不同人群學習。同時，通過社區支持和線下學習活動，推動AI技術在基層的普及。

新加坡有一個技能提升計劃（Skills Future計劃），針對不同職業群體提供AI技術和數字創作技能培訓，幫助職場人士提升競爭力。政府與科技公司合作開發AI創作工具的培訓課程，包括如何利用AI提高工作效率和創作能力等。

02

幫助原創作者在新時代找到自身價值定位

《法治周末》：

當AI可以完成一些

以往被認為需要人類獨特創造性

才能完成的任務時，

人類的創造性價值體現在何處？

有一種觀點認為：

當AI內容泛濫導致原創人類創作被“稀釋”，

原創作者的權益也會受到損害。

您如何看待這樣的觀點？

於興中：回答這個問題的起點，應該是我們首先得承認，AI到現在為止還僅是一種工具，一種非常給力的工具。它本身自主創作的時刻尚未到來。我們所謂AI創作的產品其實是指人利用AI這個工具創作出的作品。所以，通過AI創造出來的作品所表達的也是人的創造力，而不是AI的創造力。

就目前的情況看來，人所具有的獨特的創造力還是有它自己的價值的。這些價值表現在很多方面。比如說，獨特的情感表達與文化內涵。人類創作來源于復雜的情感體驗和個體經歷，這種深度情感是AI無法真正模擬的。利用AI的創作更多基于已有數據的模式化生成，而人類可以通過創作表達獨特的情感共鳴。

再如文化與個性。人類創作來自特定的文化背景、價值觀和世界觀，這種文化內涵和個性化表達為作品賦予了獨特的意義，而利用AI的創作更多是數據驅動的“平均化”結果。AI基于現有的數據生成內容，難以突破數據和算法的局限。而人類能夠質疑和挑戰現有規則，提出全新的創意想法，創造出真正具有顛覆性的作品。藝術創作中經常包含對社會、文化或技術的批判與反思，這是人類獨特的思維能力，AI尚無法真正理解這些復雜的社會語境。

另外，創作的意圖與倫理維度也具有其獨特性。人類創作通常帶有明確的意圖，可能用于表達觀點、傳遞價值觀或推動社會進步，而 AI則缺乏這種主動性。人類創作者能夠深刻思考創作的倫理影響，例如是否涉及社會爭議、是否帶來正面影響等。而AI創作則是無意識的，可能無意中復制偏見或產生不良影響。人類創造性思維往往是非線性和非邏輯性的，靈感可能來源于夢境、情感、哲學思考或微小的生活細節，這種隨機性和多樣性是AI難以模擬的。人類可以從完全不同的領域（如科學、藝術、哲學）中汲取靈感，將其融合為獨特的創作，而AI目前主要依賴單一的領域或數據集。

至于AI內容泛濫與原創權益被“稀釋”的問題，相對好回答一些。隨著生成式AI的普及，創作門檻降低，大量內容被快速生成，確實給原創帶來了一些新的挑戰。AI可以輕松生成海量內容，可能導致原創作品在信息洪流中被淹沒，難以脫穎而出。AI生成內容的著作權問題尚未完全解決，部分AI生成內容可能直接或間接使用了原創作者的作品，侵害了其權益。AI生成內容中可能存在重復性、平庸性和缺乏深度等問題，難以與高質量的原創作品形成顯著差異。

但是，原創作者權益受損的可能性是存在的。比如，當AI生成內容變得廉價且普遍，原創作品的經濟價值可能受到影響，原創作者的勞動被低估。AI的內容生成可能未經授權使用原創素材，損害原創作者的知識產權。AI生成內容的大量涌現可能占據市場，使原創作者在創作領域的生存空間受到擠壓。

AI的發展不可避免地對人類創作帶來了沖擊，但它也為創作者提供了巨大的工具和靈感來源。人類的創造性價值在于深度情感、文化內涵、批判性思維和創新能力，而這些是AI難以真正取代的。

或許，人們會越來越清楚地認識到，AI的創作其實不是真正的創作。即便如此，仍然會有人借用AI以假亂真，或者搞出點新花樣來。

面對AI內容泛濫和原創權益被“稀釋”的問題，社會需要通過法律保護、教育引導和技術優化，幫助原創作者在新時代找到自己的價值定位。同時，AI不應被視為威脅，而是一個強大的工具，其或許能夠幫助人類創作者突破傳統的創作邊界，實現更深遠的表達和更廣泛的影響力。

03

未來或可推廣“著作權稅”“數據稅”

《法治周末》：

隨著AI技術的發展，

許多行業受到了深刻的影響，比如科技公司的大批員工遭遇裁員等。從法律角度，如何保障勞動者在創造性領域的就業權益，推動人類與AI在創作領域的良性協作？

於興中：當前勞動者就業權益保障的主要挑戰是就業結構的變化和失業風險。AI替代部分重復性、模式化或技術性較強的創作任務，導致部分崗位（如文案撰寫、插畫設計、視頻剪輯）需求下降，從業人員面臨失業或轉崗壓力。同時，AI工具降低了創作門檻，可能加劇行業競爭，進一步壓低勞動者的薪酬水平。

其次，是勞動權益保障的空白。創造性領域的勞動者（尤其是自由職業者）往往缺乏正式勞動合同或社會保障制度的覆蓋，一旦被AI 替代，缺乏法律保護。AI驅動的“零工經濟”平臺化趨勢使勞動者的雇傭關系更加松散，權益受到侵害時難以追責。在AI輔助創作中，勞動者與企業之間的知識產權歸屬界定不清，可能導致創作者的勞動成果被侵占或被無償用于算法訓練。AI生成內容的廣泛應用，可能稀釋原創勞動者的市場價值，降低其收益。加之AI技術可能引入偏見，導致就業機會的不平等，例如，某些創作任務優先使用AI，而非人類創作者。

為了應對這些挑戰，法律需要健全勞動保障體系，擴大勞動保護范圍。將自由職業者、零工勞動者等非標準勞動關系的創作人員納入勞動法保護范圍，確保其享有基本的社會保障（如失業保險、醫療保險）。針對AI替代風險較高的行業，建立專門的就業過渡支持政策，例如失業救濟金、技能培訓補貼等。針對“平臺化就業”的趨勢，要求AI技術平臺承擔勞動者的社會保障責任，防止企業通過AI技術規避勞動法義務。保障創作者的知識產權，明確規定AI生成內容的歸屬權歸于具體創作者，而非僅歸屬于使用AI工具的企業或平臺。對AI工具訓練數據的來源進行嚴格監管，防止未經授權使用勞動者創作的作品進行算法訓練。建立AI創作收益的分配規則。例如，勞動者參與生成AI內容的創作，應享有一定比例的收益分成。未來，或可推廣“著作權稅”或“數據稅”等制度，確保創作者因其作品被用于訓練AI而獲得合理補償。

此外，應通過法律引導行業優先采用“人機協作”的模式，而非完全依賴AI替代人類勞動。例如，明確規定某些高創造性崗位應保留人工主導角色，AI作為輔助工具。還應鼓勵企業通過稅收優惠或補貼政策，優先采用“人+AI”的協同創作模式；要求企業為受到AI技術影響的勞動者提供再培訓機會，例如，學習AI工具的使用、靈活應對新技術帶來的崗位變化；推動創作者從基礎性創作向高附加值創作轉型，例如，將更多精力投入到策略性、藝術性或思想性更強的領域；設立審查機制，確保AI技術在創作領域的公平性和倫理合規性；確保勞動者對其創作數據擁有控制權和知情權，例如，勞動者可以選擇是否允許其作品被用于AI訓練；要求企業對勞動者的創作數據進行加密保護，防止未經授權的濫用和泄露，等等。