AI生成体育赛事内容的权属及侵权责任探析——以用户生成内容为视角

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在2026年世界知识产权日来临之际，体育领域与知识产权的交融再次成为全球焦点。体育赛事与人工智能的深度融合更牵动着赛事内容创作、传播与保护规则的重塑。近年来，伴随“人工智能+”相关产业支持政策的密集出台与人工智能技术的持续演进，AI技术与体育赛事领域的融合早已从零星的技术试验演变为一种常态化产业模式。例如，在今年年初举办的2026年米兰科尔蒂纳冬奥会中，国际奥委会便基于阿里千问大模型打造了奥运史上首个官方大模型，并在赛事运营、赛事内容生产与传播等方面大规模应用AI技术，使得该场赛事被国际奥委会主席柯丝蒂·考文垂称为“史上最智能的一届奥运会”。

与此同时，在内容生产民主化浪潮的带动下，普通网络用户亦可通过操作简便的AI产品，对体育赛事的音视频、文本、数据等进行重组、二次创作、风格化处理与衍生内容合成等，并生成内容、形式各异的AIUGC（即”AI-powered User-Generated Content”，AI赋能的用户生成内容），从而使得体育赛事相关内容的生成、传播与利用呈现出前所未有的繁荣。

然而，对于权利构成相对复杂的体育赛事相关内容而言，AI技术赋能在激发公众参与赛事内容传播热情的同时，亦在生成物权利归属与侵权认定等层面引发了一系列亟待厘清的法律问题。本文拟从用户生成内容这一视角切入，在梳理传统体育赛事AIUGC典型应用场景、厘清体育赛事内容及AIGC可版权性问题的基础上，系统探讨AI生成传统体育赛事内容的权属、侵权责任等问题。

当前体育赛事相关AIUGC已经发展出较为多元的类型，从内容形式维度来看，常见体育赛事AIUGC类型主要包含赛事集锦、赛事解说、图文报道、数据报告等四类。从其生成方式的角度来看，体育赛事相关AIUGC可大致分为“重组类内容”与“生成类内容”两种基本类型。所谓重组类内容，是指用户使用既存的体育赛事相关音视频、图文、数据等素材为原始材料，通过利用AI技术对上述材料进行筛选、剪辑、拼接、重新编排而生成的新内容，其本质上是对已有材料的拆解重组而非凭空创造。例如部分自媒体博主使用AI批量生成的知名球星比赛集锦视频，基于已有赛事报道和数据拼凑的比赛战报和数据分析等均属此类。与之相对，生成类内容则指用户使用AI创作出的，此前并不存在的赛事相关图文、音视频等。生成类内容既可以是基于现有素材生成的，例如根据现实比赛情况实时生成的AI解说，也可以是完全虚构的，例如使用sora、seedance、通义万相等视频生成模型合成的拟真但从未发生过的比赛视频等，今年年初阿里云与国际奥委会联合举办的“米兰冬奥会AIGC全球大赛”中的部分参赛作品即属此类。

在内容真实性维度上，上述AIUGC又可依据其与客观事实之间的对应关系，区分为“现实类内容”与“虚拟类内容”。现实类内容指用户使用AI基于真实的赛事数据、音视频生成的，能够如实呈现正在发生的赛事或复盘已发生的赛况的内容，例如依据实时数据、画面自动生成的赛事战报、自动剪辑的高光集锦等。虚拟类内容，则是指运用文生视频、图生视频、深度合成等AI技术将体育赛事中的人物影像、声音等要素进行替换、嫁接或凭空生成而产出的非真实赛事内容。需强调的是，前文所述重组类、生成类内容与此处论及的现实类、虚拟类内容并非包含关系，例如，虽然虚拟类内容更多属于生成类内容，即由用户使用AI凭空创作而来，但使用非真实赛事音视频进行重新编排而产生的重组类内容同样可能构成虚拟类内容。

1. 体育赛事内容及AIGC的可版权性

作为体育赛事内容与AI技术相结合的产物，关于体育赛事相关内容以及AIGC可版权性的在先主流理论、实践观点对于分析体育赛事相关AIUGC可版权性问题的重要性不言而喻。因此，在讨论体育赛事相关AIUGC的可版权性问题前，需首先厘清作为AIUGC素材的体育赛事相关内容以及AIGC的可版权性问题。

（1）作为AIUGC素材的体育赛事相关内容可版权性

实践中，常被用作AIUGC素材的体育赛事相关内容，依其表现形式不同主要包括体育赛事直播画面、赛事解说、图文报道、赛事数据等若干类型，其各自的可版权性问题也需逐一加以讨论。

就体育赛事直播画面而言，首先需要明确的是，除艺术性体育项目等特殊情况外，由于传统体育赛事本身是竞技技巧的即时体现，不存在事前编排，不属于文学、艺术和科学领域内的智力成果。相应的，纯粹以忠实记录赛事实况为目的且未融入个性化取舍的录制内容仅能构成录音录像制品，不具有可版权性。然而，对于包含机位调度、镜头切换、画面取舍、后期剪辑的体育赛事直播节目而言，学界、实务界曾对其是否具备可版权性这一问题有过较为激烈的争论。不过随着《著作权法》的修订以及（2020）京民再128号[1]与（2020）京民再127号[2]等经典案例裁判结果的公开，体育赛事直播画面可版权性认定标准已逐渐明朗。尽管在体育赛事直播画面独创性判断应采“有无”抑或“高低”之标准等细节问题上的理论争议尚未完全消弭[3]，但整体来看，实践中多数法院对于体育赛事直播画面的独创性审查相对较为宽容，在直播画面能够通过“机位设置、镜头切换、画面选择、剪辑”等方式“体现创作团队的个性化选择”[4]的情况下，法院通常会认为其已满足最基本的独创性标准，构成著作权法意义上的作品。

就赛事解说与图文报道而言，其可版权性问题则相对清晰。除去纯粹用于反映赛事客观情况的事实消息外，能够体现作者独创性表达的赛事解说、图文报道等内容一般均具备可版权性，依其形式不同可分别构成口述作品、文字作品、摄影作品等作品类型。

就赛事数据而言，由于纯粹的赛事数据本身只是对赛事客观情况的机械记录，其简单罗列难以体现作者的创造性智力劳动，故通常不具有可版权性。然而，若相关主体通过对赛事数据进行个性化编排，或经过深度分析、可视化处理等方式加工生成了数据集、数据分析报告等衍生成果，则该等成果可能因具备了一定独创性而构成著作权法意义上的作品。

（2）AIGC的可版权性

鉴于生成式人工智能技术发展历时尚短，且AIGC可版权性问题本身牵涉甚广、争议颇多，目前理论界尚未就该问题形成通说。部分学者主张，在AIGC生成过程中，提示词的设计、输入、调整以及生成物的选取等环节均能够体现使用者的创造性表达，因此当使用者在前述环节投入了充分智力劳动并获得满足独创性标准的成果，则该等AIGC即应具有可版权性。[5]但也有学者对此持审慎态度，例如有部分学者认为著作权法应当以人为本，只有人类直接创作的内容才能得到版权法保护，使用者设计、输入提示词的过程仍属于思想表达二分法中的“思想”层面，其难以根据自由意志决定、操控AI在“表达”阶段的生成过程，因此难称独立创作，故AIGC不具有可版权性。[6]

在司法实践层面，我国多数法院在判断AIGC是否具有可版权性时，通常着重审查以下两方面。首先，法院通常会审查用户在使用AI的过程中，是否在提示词输入、参数调整、生成成果选择过程中投入了足够的智力劳动和实质性贡献，是否能够体现其个性化选择。如是，则AIGC可能具有可版权性，反之则难以被认定为受著作权法保护的作品。例如，在“春风案”[7]中，法院认定原告修改提示词、调整参数等行为体现了其审美选择与个性化判断，因此案涉AIGC图片具备智力成果与独创性要件，具有可版权性。在“伴心案”[8]中，法院亦秉持相近立场，认为原告多次调整提示词、筛选输出结果体现了其个性化选择与编排，反映了其智力劳动投入，因此案涉AI图片具备可版权性。

其次，随着AIGC相关理论、实践观点不断完善，部分法院在审理过程中还会进一步审查用户是否对于AIGC成果具备一定控制力和预见可能性，是否能够举示相关记录证明AIGC的创作过程或复现原始生成过程。例如，在王某诉武汉某公司案[9]中，法院强调了案涉图片与原告调整关键词、参数、光影效果以及挑选图片的创作活动间具有“映射性”，足以体现原告对成果的“控制和预见”，并最终判决认定案涉图片具有可版权性。与之相对，在“蝴蝶椅案”[10]“猫咪晶钻吊坠案”[11]中，由于当事人既无法提供提示词迭代记录等创作、生成过程证明材料，亦无法当场复现案涉AIGC成果，难以证明其付出了创造性智力劳动，对生成结果具备控制力，法院遂最终认定案涉AIGC不具有可版权性。

2. 体育赛事相关AIUGC的可版权性

如前所述，体育赛事相关AIUGC的类型相对多元，因此其可版权性判断难以适用统一标尺，而须分别展开讨论。由于虚拟类内容与现实类内容在与现实素材的关联程度以及独创性表达空间等方面存在显著差异，二者在可版权性认定路径上有所不同，故有必要分别予以剖析。

（1）虚拟类AIUGC的可版权性分析

对于虚拟类AIUGC而言，其通常为用户借助AI模型凭空创造或深度合成的、与现实比赛内容无直接对应关系的虚构性内容，摆脱了对于已有体育赛事相关素材的直接依附，故而此类AIUGC在可版权性判断方面原则上仅需遵循一般AIGC可版权性认定逻辑。

结合前文AIGC可版权性的理论、实践观点，具备可版权性的虚拟类AIUGC主要须满足以下核心要件。其一，用户须在提示词输入、参考材料的选取、模型参数调整、生成结果筛选等环节投入充分的智力劳动。例如，用户在设计提示词时只是简单输入“请生成一段拟真的足球比赛视频”这类概括性指令显然难称投入了足够的智力劳动或实质性贡献，即使AIUGC最终生成了具备审美价值的比赛视频，由于其并非人类的智力劳动成果，故仍然不具备可版权性。

其二，用户须能够在一定程度上控制和预见AIUGC的生成过程和最终成果。实践中，即使设计了内容足够丰富、指令足够清晰、逻辑足够严谨的提示词，用户通常也难以一次性获得符合自己预先设想的内容，同时由于设备、网络、模型温度等的不时变化，用户可能也难以通过提示词复现此类成果。因此，未经过人在回路反复纠正、调整或用户前期、后期介入，一次性生成的AIUGC很可能只是AI的表达产物，用户在提示词、参数等方面做的努力仅仅停留在思想表达二分法的“思想”层面，尤其是在国内法院对于用户创作性控制愈发关注的当下，此类AIUGC的可版权性问题值得商榷。相反，如果用户能够证明其生成AIUGC的具体过程，并体现出用户对生成成果的充分介入、控制，例如通过反复纠正、调整提示词及参数，或向AI模型投喂用户自身创作的作品，或在AI生成物基础上进一步修饰、创作，使得AIUGC向着用户预想的成果不断完善，最终获得与内心预期高度契合的AIUGC，则此类AIUGC的可版权性将更为明朗。

其三，虚拟类AIUGC本身还须具备最低限度的独创性。例如，若用户仅希望AI生成一句篮球比赛的简短口号、标语，则即使用户在提示词输入、调参、成果筛选等环节投入了大量智力劳动，受限于狭窄的表达空间和高度程式化的内容范式，最终生成的AIUGC可能仍不足以构成著作权法意义上的作品而受到保护。

（2）现实类AIUGC的可版权性分析

作为AIGC的一种子类型，与虚拟类AIUGC类似，现实类体育赛事相关AIUGC同样需满足前述AIGC可版权性认定的一般逻辑，即体现用户的智力劳动成果、创作性控制等。同时，由于现实类AIUGC系以真实发生的赛事事件为内容依据或导向，其生成过程不可避免涉及对既有赛事音视频、图文报道、数据记录的利用与转化，而根据AI对既有素材利用方式、利用程度的不同，其可版权性认定逻辑也存在细微差异，故还需进一步区分重组类内容与生成类内容分述之。

就重组类现实AIUGC而言，其典型形态包括用户基于已有赛事节目音视频或赛事相关图文等材料，使用AI智能剪辑、拼接工具自动生成的赛事切片、高光集锦、图文战报等。关于此类AIUGC的可版权性问题，除须满足前述AIGC可版权性的一般要件外，还需关注以下两个方面。第一，此类AIUGC不会因原始素材欠缺可版权性而当然丧失具备可版权性的基础。根据前文关于体育赛事相关内容可版权性的主流观点，即使原始赛事素材仅为单纯记录赛事情况的录音录像制品，但用户以此类录音录像制品为素材，使用AI技术进行镜头筛选、缩放、光影调整、转场效果添加、时长控制、剪辑、编排乃至叙事逻辑重建后所形成的赛事集锦仍可能体现用户个性化选择和智力劳动，从而使AIUGC满足独创性标准而具备可版权性。第二，纯粹的重组类现实AIUGC作品系由现有作品组合编排得来，其独创性审查要点也主要与汇编作品相似，通常集中于是否存在对内容的个性化选择与编排方面。若用户在利用AI进行赛事相关素材重组时，能够在素材筛选标准、编排逻辑或呈现方式等方面体现出个性化的选择与判断，而非机械化的套用，则重组后的AIUGC可能具备可版权性并构成汇编作品。反之，若AI工具仅按照预设算法自动截取所有进球画面并按时间顺序简单拼接，则生成物仅为原始素材的机械堆砌，可能难以作为新的作品而具备独立的可版权性。

就生成类现实AIUGC而言，此类内容的创新程度通常较重组类现实AIUGC更为显著，也更有可能被认定为具备可版权性而构成演绎作品或全新的独立作品。若其系对既有赛事作品的演绎，例如将赛事节目转化为2D赛事动画等，则需考察改编等演绎行为是否在原作品基础上添加了足以构成“实质性区别”的新表达，如果用户使用AI改编的内容融入了并能够呈现出与原作品相区分的独创性要素，则相应AIUGC便可能具备可版权性；若其并非对特定既有作品的演绎，而系基于赛事情况、官方数据等客观信息生成的全新作品，例如基于赛事数据、赛事实况生成的新闻报道等，则其只需满足一般AIGC作品的独创性标准即有较高概率成为著作权法意义上的作品并获得保护。

1. 体育赛事相关AIUGC权属问题

经过前文有关体育赛事AIUGC可版权性的分析，在不考虑委托作品、职务作品、合作作品以及当事人另有约定等特殊情形的前提下，体育赛事相关AIUGC的著作权归属问题已呈现出较为清晰的脉络。尽管在AIUGC生成过程中AI所扮演的具体角色究竟是纯粹的工具性媒介抑或具有一定自主性的辅助机器在理论层面仍存有细微分歧，但学界与实务界已就AI 本身不能也不应成为著作权法意义上的权利主体这一问题达成共识。AIGC之所以能够具备可版权性的根本原因，在于使用者所投入的智力劳动与作出的个性化表达，故AIGC的实际创作主体、著作权法意义上的“作者”，或“改编、翻译、注释、整理人”“汇编人”，只能是AI使用者。据此，体育赛事相关AIUGC的著作权原则上应当归属于实际使用AI工具完成创作、演绎、汇编的用户。

但除却AIUGC本身的著作权以外，鉴于AIUGC在生成过程中可能会参考附带他人在先权利的素材，且最终生成成果也可能包含或体现前述素材的识别性要素，因此AIUGC的整体权利构成与在先权利归属问题相对而言会更加复杂，有必要结合前文确立的AIUGC类型框架作进一步的梳理与区分。

就重组类AIUGC而言，尽管被作为素材的赛事直播音视频、解说音视频或图文报道等素材在最终成果中仅以片段形态呈现，但此种物理层面的割裂与重组不意味着原始素材之上的各项可附着性在先权利及其权属规则也随之消弭或发生变动。换言之，重组类AIUGC的权利结构呈现出一种层叠式的复合样态，用户就其对素材的个性化选择与编排所形成的新表达享有汇编作品的著作权，但一般情况下原素材著作权人及其他在先权利人对AIUGC中呈现出的原素材部分内容所享有的各项权利内容仍维持不变，用户行使其汇编作品著作权时也不得侵害前述原素材在先权利人的合法权益。

就生成类AIUGC的著作权而言，若其系对既有体育赛事相关作品改编而来，则对于生成物中未被改编、仍可辨识的原作品部分，原著作权人依然享有相对完整的著作权；对于已被改编并与原作品形成实质性区别的部分，原著作权人虽不再对该部分内容享有独立完整的著作权，但其仍享有署名权、保护作品完整权以及就改编行为获得报酬的权利。在著作权以外的其他权利维度，人身权方面，生成类AIUGC中若包含或能够较明确的体现可识别特定运动员、教练员、解说员等主体的肖像、形象或声音等要素，则相应主体的人身性权利、权益归属与保护规则同样不会发生改变。对于赛事数据权益等著作权体系之外的可附着性财产性权利或权益而言，若附着此类权利或权益的原素材内容在生成类AIUGC中仍可明确辨识、未丧失独立识别性，乃至对原素材能够起到一定替代作用，则一般情况下，相应原素材内容上附着的权利、权益及其权属关系可能仍维持不变；反之，若原素材内容在客观层面已被彻底拆解融合，无法明确体现，且该AIUGC对原素材亦不具有替代性，则原素材相关财产性权益是否仍当然延续至AIUGC之上值得商榷。

2. 体育赛事相关AIUGC侵权风险

（1）输入阶段的主要侵权风险

在未获相关权利人授权许可的情形下，体育赛事相关AIUGC输入阶段的侵权风险主要集中于AI模型训练数据的收集环节以及用户向AI系统输入赛事原始素材的使用环节。

著作权侵权层面，无论是AI服务提供者为训练模型而大规模抓取网络上的赛事直播画面、解说音频、图文报道等受版权保护的内容，抑或用户将自行获取的未经授权的赛事节目片段、摄影图片上传至AI平台作为参考素材，该等行为均涉及对原作品的复制。如果前述获取、复制行为客观上不属于不可避免的“临时复制”，则此等行为将可能侵害在先作品复制权。在人身权层面，若训练数据或用户输入的原始素材中包含知名运动员、教练员、解说员等主体的可识别肖像、声音或其他个人信息，则对该等素材的收集与处理行为将受《民法典》《个人信息保护法》等规制。虽然知名公众人物肖像权等人身性权益保护会受到一定限制，但如果前述收集、获取行为超出合理、正当范围或存在非法获取的情况，则同样有可能构成侵权。在数据权益等其他财产性权益层面，体育赛事相关AIUGC输入阶段的侵权风险还可能包含对他人享有合法权益的数据以及商业秘密的侵害。例如，AI服务提供者未经授权即通过爬虫技术大量、高频抓取赛事组织方等主体运营的赛事数据库，违反目标网站的robots协议或行业公认的数据抓取自律规范，造成被爬取方服务器负载加重、数据资源被不当占用，乃至对相关数据集合构成实质性替代的情况下，此类数据抓取行为将有可能构成不正当竞争行为。此外，若AI服务提供者以不正当手段获取体育赛事相关商业秘密并将其用于模型训练，也会构成商业秘密侵权。

（2）输出阶段的主要侵权风险

相较于输入阶段主要关注素材、训练数据获取行为的合法性，输出阶段的侵权风险则聚焦于AIUGC生成物本身的使用、传播所引发的权利冲突。

就著作权侵权而言，若存在接触在先作品的条件与可能性，且AIUGC与在先作品构成实质性相似，则未经授权许可的用户对该生成物的后续传播与利用行为将直接侵害原著作权人的复制权、信息网络传播权等权利。例如，如果重组类赛事相关AIUGC引用赛事节目画面超出适当限度，或生成类AIUGC与在先赛事视听作品在整体观感上高度近似时，均有可能构成对在先作品的著作权侵权。就人身权侵权而言，若AIUGC包含可识别特定自然人的肖像、声音或个人信息等，且用户未经许可便对此类AIUGC予以传播、商业化使用，或使用、传播包含诽谤、贬损相关主体内容的AIUGC，则该等AIUGC的使用、传播将构成对相关主体肖像权、隐私权、个人信息权益等人身权的侵害。就数据财产权益与商业秘密而言，若AI模型输出了未获授权的、附着在先财产性权益的体育赛事相关数据集合或商业秘密，则此类AIUGC的使用、传播行为将存在侵害相关主体财产性权益的风险。

3. 侵权责任主体的认定与责任承担

若体育赛事相关AIUGC存在前述侵害他人著作权、人身权、数据权益等权益或权利的情形，且AI服务提供者、用户等主体存在一定过错，则相应主体将需要承担相应侵权责任。

AI用户方面，在体育赛事相关AIUGC语境下，AI用户侵权行为及责任的认定较为明确。如果用户输入的提示词、参考素材与被侵权内容有较强关联性，且用户对生成的侵权AIUGC进行了使用、传播，则此种情况下用户主观侵权故意较为明显，客观上也直接实施了侵权行为，其自然应当承担相应侵权责任。如果用户输入的提示词、参考素材与被侵权内容关联性较弱，或不能明确指向、呈现被侵权内容，此种情况下，即使用户偶然生成并使用、传播了侵权内容，但由于AI具有算法黑箱的特性，用户无法知晓AI生成过程是否存在侵权，故而只要该等侵权对于用户而言不属于应知或明知，则用户可能不具有主观过错，也就可能无需承担实质性的侵权赔偿责任。不过，即便如此，由于用户客观上实施了侵权行为，因此其仍应承担停止侵权等侵权责任。

AI服务提供者方面，实践中，AI服务提供者普遍同时扮演着内容辅助生产者与平台服务提供者两种角色，其可能承担的侵权责任包括直接侵权责任与间接侵权责任两类。AI服务提供者直接侵权责任的认定相对清晰，即AI服务提供者单独或与用户共同直接实施了侵害他人在先权利或权益的侵权行为时，AI服务提供者将有可能被认定为直接侵权，并因此承担直接侵权责任。例如，AI服务提供者使用他人享有著作权的赛事节目视频作为训练数据，而用户使用此等AI产品生成了侵权内容并进行传播时，AI服务提供者即有可能被认定构成共同侵权并承担直接侵权责任。在间接侵权责任认定方面，实践中法院通常会结合“通知删除规则”“红旗规则”等有关网络服务提供者、技术服务提供者间接侵权认定框架进行分析，重点考察AI服务提供者是否尽到合理注意义务，是否存在主观过错，并根据个案具体案情，结合AI服务提供者盈利模式、对侵权的可控性及可预见性等各类因素，综合确定注意义务标准，全面评估AI服务提供者是否具有过错，是否应当承担间接侵权责任。

例如，在“杭州奥特曼”案[12]中，法院即指出，AI服务提供者并不当然对AIGC的传播负有事前审查义务，只有其具有过错时才能构成帮助侵权，而对于过错的认定规则，则应“以同质行业理性人标准予以考量，当生成式人工智能服务提供者可以证明施以同业一般服务提供者注意力难以发现该生成内容可能构成侵权，或者能够证明自身已经采取了符合损害发生时技术水平的必要措施来预防损害，但仍无法防止损害的发生，应认定其已尽到合理的注意义务，不具有过错。反之，则应认定其具有过错。”再如，在“美杜莎”案[13]中，法院经审理后也指出：“本案中平台是否构成侵权，应结合主、客观要件综合判定。平台向用户尽到了合理告知义务，设置了投诉举报机制和发布审核机制，在收到起诉状后及时下架了全部美杜莎LoRA模型，并更新平台审核机制中的筛选关键词，在接到原告通知后，及时通知了海外AI平台，主观上并无过错，客观上尽到了‘采取必要措施’‘转通知’义务，不应认定构成侵权。”

1. 用户合规使用AI生成体育赛事相关内容的基本准则

随着国家对体育行业的支持以及AI技术的普及，体育爱好者借助AI工具创作、发布赛事集锦、趣味解说等内容的热情也日益高涨，各大短视频平台上随处可见用户发布的AI生成体育赛事相关内容。然而，用户在享受AI创作乐趣的同时，也需树立基本的权利意识，避免陷入侵权纠纷。

在提示词与参考内容输入阶段，建议用户尽量避免在未经许可的情况下，使用明确指向特定既有赛事节目、解说、明星等的提示词，同时避免直接使用他人享有在先权利的赛事画面、图片、明星形象等作为AI生成的参考素材，以期有效降低输出内容与附着他人在先权利的赛事相关内容构成实质性相似的概率。在内容生成与发布环节，建议用户在发布体育赛事相关AIUGC前对其内容进行审查，避免与知名节目、解说、图文报道等相雷同。此外，如果用户收到权利人关于发布内容涉嫌侵权的通知或平台的删稿提示，应及时停止相关内容的传播并积极配合处理，避免因消极应对而导致自身责任的进一步扩大。

2. AI服务提供者合规建议

AI服务提供者作为链接技术与产业的纽带，在体育赛事相关AIUGC产业链中承担着不可替代的合规治理责任，具体而言，AI服务提供者可从以下四个维度构建合规机制。

其一，确保训练数据来源的合法性与合规性。AI服务提供者对模型进行预训练或微调时，如需使用体育赛事直播画面、解说音视频、图文报道等附着在先权利的内容作为训练数据，应当事先取得相关权利人的授权许可，或严格将数据来源限定于已进入公有领域的赛事资料、开放数据集等素材。涉及相关主体个人隐私、个人信息、商业秘密时，还应进行脱敏处理。若AI服务提供者需要使用网络爬虫技术获取相关赛事数据训练模型，则须遵守目标网站的robots协议，遵守行业自律，避免大规模、高频次抓取行为。

其二，建立对用户输入提示词及参考素材的动态监控与审查机制。AI服务提供者可以针对体育赛事领域常见侵权内容设置敏感词过滤与侵权风险预警等机制，例如对于用户输入的明显指向特定赛事节目或运动员、解说员等的提示词，AI产品可在识别到前述提示词后给予用户风险提示或限制内容生成。对于用户上传的参考素材，AI服务提供者也可以尝试通过智能监测、识别等技术手段，判断其中是否包含明显构成侵权的内容，并在必要时阻断AIUGC生成过程。

其三，强化对生成内容的标识义务与动态监控能力。依据《互联网信息服务深度合成管理规定》及《生成式人工智能服务管理暂行办法》的相关规定，AI服务提供者应当对AI生成内容添加相应标识，以便公众知悉该内容系AI生成而非实拍记录，同时便于权利人追溯侵权内容的生成链路。此外，AI服务提供者可建立生成内容的后续巡查机制，对于已被投诉或侵权情形显著的AIUGC，应及时采取删除、屏蔽或断开链接等必要处置措施，并提示用户侵权风险。

其四，规范用户协议、免责声明等条款的内容设置与呈现方式，畅通投诉举报渠道。为了尽到合理注意义务，AI服务提供者应在用户协议、免责声明等条款中对生成物权利归属、用户使用权限范围、禁止生成传播侵权内容等核心事项作出明确约定，并以加粗、标红、弹窗提示等合理方式履行提示说明义务。同时，AI服务提供者还应提供有效、便捷的举报投诉机制，以便被侵权人及时维权，避免侵权损害扩大。

感谢实习生岳丽锱对本文作出的贡献。

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