夜雨聆风
摘要
2025年以来，全球AI知识产权司法实践进入密集裁判期，中国《专利审查指南》完成重大修订，欧盟《人工智能法案》核心条款正式生效。
在本文中，道可特知识产权法律服务团队基于2024-2025年最新司法案例与监管动态，将深入剖析AI生成内容可版权性认定标准、生成式AI平台责任边界、AI模型结构与参数保护等前沿议题，提出“合规前置、动态防御、全球协同、生态整合”四位一体的知识产权保护路径优化框架，为企业应对快速演进的法律环境提供系统性战略指引。
引言
2025年AI知识产权规则的“裁判密集期”
2025年，全球人工智能知识产权治理进入关键转折期。在司法层面，中国法院密集审结了一批具有标杆意义的AI知识产权案件：杭州互联网法院审理的“奥特曼AI生成图片侵权案”成为全国首例认定生成式AI服务提供者构成帮助侵权的案件；北京市朝阳区法院审理的“变身漫画特效”案首次明确AI模型结构与参数受《反不正当竞争法》保护；张家港市法院审理的“蝴蝶椅”案则成为否认文生图可版权性的标志性判决。在国际层面，德国慕尼黑第一地区法院于2025年11月就GEMA诉OpenAI案作出一审判决，认定OpenAI未经许可使用受著作权保护的音乐歌词训练ChatGPT模型构成侵权，成为“欧洲生成式AI版权第一案”。
在监管层面，中国《专利审查指南》于2025年11月完成重大修订，新增AI伦理审查标准、创造性判断示例及专利申请文件撰写规范，自2026年1月1日起施行。欧盟《人工智能法案》的核心条款于2025年8月2日强制生效，对通用人工智能模型的训练数据透明度提出明确要求。美国版权局于2025年初发布人工智能问题报告，进一步明确“单纯向AI系统提供提示词的用户，并没有提供足够的控制，使其成为输出内容的作者”。
与此同时，产业层面的震荡同样剧烈。OpenAI于2026年3月宣布终止Sora AI视频应用服务，距离其2025年12月正式上线不足四个月，深度伪造内容争议与版权纠纷被认为是重要诱因。字节跳动Seedance 2.0模型的海外上线计划因迪士尼的停止侵权函而搁置。DeepSeek以MIT许可证完全开源其模型权重，却遭遇商标抢注潮，国家知识产权局局长申长雨明确表态“严厉打击抢注DeepSeek等相关商标申请行为”。
道可特知识产权法律服务团队深度参与多起前沿AI知识产权争议解决，本文基于2024-2025年最新司法案例与监管动态，试图超越对既有法条的静态解读，从制度演进的底层逻辑出发，为企业知识产权保护路径的优化提供具有前瞻性和可操作性的战略指引。
一、2025年AI知识产权司法实践的新趋势
（一）AI生成内容可版权性：从“肯定”到“审慎”的裁判转向
2023年北京互联网法院审理的“春风送来了温柔”案首次确认，利用AI生成的内容如具备“智力成果”与“独创性”要件可被认定为作品。然而，2025年的司法实践呈现出更为审慎的裁判倾向。张家港市人民法院在“蝴蝶椅”案中明确：“判定文生图是否属于独创性智力成果，必须审查创作过程的原始记录”，并以原告未能提供创作过程的原始记录、无法证明其对生成图片的构图、色彩等表达要素作出个性化选择为由，否认了AI图片的可版权性。
这一裁判思路在随后的“CS007灯笼”案和“猫咪晶钻吊坠”案中得到延续，法院均以原告未能提交体现其对图片作出个性化选择与独创性判断的证据为由否认了可版权性。上海市黄浦区人民法院在2025年11月审理的“上海首例AI提示词侵权案”中进一步划定边界：简单罗列型提示词属于抽象的“思想”或“创作指令”范畴，不构成受《著作权法》保护的“表达”。
上述判决形成的裁判逻辑可归纳为：AI生成内容是否具有可版权性需要进行个案判断，核心标准为是否存在表达层面独创性的智力投入；用户主张权利需提供创作过程的原始记录以证明其创作思路、指令内容、内容的选择与修改等具有独创性智力投入，不能仅是输入简单的提示词或场景提示。这一标准对企业的合规管理提出了更高要求——AI使用者在生成过程中必须做好生成日志留存，通过多轮线性修订等方式彰显独创性，不能过分依赖AI自动生成。
（二）生成式AI平台责任：“避风港”规则的突破与重构
杭州互联网法院审理的“奥特曼AI生成图片侵权案”（2024年9月一审判决，2024年12月二审维持原判）是全国首例认定生成式人工智能服务提供者构成帮助侵权的案件。该案的核心突破在于重构了新型网络服务提供者的注意义务标准。
法院认为，传统“避风港”规则主要针对信息存储、链接等被动式网络服务，难以适配生成式AI平台提供模型训练与内容生成服务的特性。审理法院从侵权信息明显程度、扩散风险的高低、预防措施可行性等多维度综合判定被告存在过错：奥特曼形象具有较高知名度，被诉侵权图片位于平台中能够被明显感知的位置，用户通过叠加奥特曼LoRA模型可以稳定输出图片角色形象特征，被告直接获得经济利益且具备相应技术能力，却怠于采取必要预防措施，构成帮助侵权。
该案确立的裁判规则具有重要指引意义：AI平台若从定向生成服务中直接获益，且对知名IP的侵权风险具备可预见性，就应承担高于普通网络平台的合理预防义务；判决首次将AI技术的扩散性风险纳入过错认定，警示平台需建立与技术能力匹配的风险防控机制，而非被动应对侵权投诉。
值得注意的是，在类似的“上海美杜莎”案中，法院采取了更为宽松的态度，以平台仅提供中立技术与存储服务、已尽“通知—删除”义务、主观无过错为由否认了平台的侵权责任。这种差异化的裁判思路表明，平台责任的认定仍需结合个案具体情形，关键在于平台是否建立了有效的投诉机制、是否向用户提供版权合规提醒、是否设立专门的知识产权管理岗位等。
（三）AI模型结构与参数：竞争法保护的新路径
北京市朝阳区人民法院审理的“变身漫画特效”案（2025年3月31日北京知识产权法院二审维持原判）开辟了AI知识产权保护的新路径。该案中，原告北京某科技公司主张被告抄袭其旗下APP中“变身漫画特效”的模型结构及参数，用于自身“少女漫画特效”。
法院认定，AI生成的漫画成像不构成著作权法意义上的作品，但被告使用高度相似模型的行为，攫取了原告的竞争优势和用户流量，构成不正当竞争，判赔160万元。二审法院明确指出：AI模型的结构与参数虽非作品，却是权利人通过大量数据与算力投入形成的重要竞争利益，擅自抄袭使用违反商业道德，具有不正当性。
该案的意义在于：当AI生成内容因缺乏人类独创性贡献而难以获得著作权保护时，权利人可以寻求《反不正当竞争法》的救济；判决通过谴责“直接使用其他经营者付出大量人力、物力、财力所形成的人工智能模型结构和参数，从而迅速打破竞争对手的竞争优势和技术壁垒”的行为，向AI模型研发及应用市场发出了“拒绝劣币驱逐良币”的警示。
（四）训练数据合规：从“灰色地带”到“红线清晰”
德国慕尼黑第一地区法院在GEMA诉OpenAI案中的判决，对训练数据合规问题作出了具有全球影响力的裁判。法院认定，模型“记忆”歌词构成复制，理由是模型参数中固定了歌词的可再现信息，通过简单提示词即可间接感知，符合德国著作权法“有形固定+可感知”的要求，技术形式不影响定性。
这一认定与美国汤森路透诉罗斯智能案（2025年2月美国特拉华联邦地区法院）的裁判思路形成呼应。在该案中，法院同样认定AI模型训练过程中对法律检索数据库中法律批注的复制行为构成直接侵权，否定了“技术中立”可豁免复制责任的抗辩主张。
在中国，广州互联网法院审理的“全球AIGC平台侵权第一案”（2024年）首次认定“未经许可爬取版权图片训练模型”构成侵权，判赔超2000万元。《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确规定：“生成式人工智能服务提供者应当依法开展预训练、优化训练等训练数据处理活动，涉及知识产权的，不得侵害他人依法享有的知识产权。”
二、最新监管动态与制度演进
（一）中国《专利审查指南》的重大修订
国家知识产权局于2025年11月13日发布局令第84号《国家知识产权局关于修改〈专利审查指南〉的决定》，自2026年1月1日起施行。本次修改针对AI领域相关专利申请审查标准进行了重要增补和修订，主要包括以下四个方面：
第一，引入AI伦理审查标准。新增《专利法》第五条第一款的审查规则，明确要求涉及人工智能、大数据的发明创造需要严格遵循《个人信息保护法》等法律规定，不得违反法律、社会公德或者妨害公共利益。审查示例明确：依据性别和年龄进行差异化决策的无人驾驶车辆应急决策模型，因违背尊重生命和人人平等的基本社会价值准则，属于违反社会公德的发明创造，不能被授予专利权。
第二，明确AI专利申请文件撰写规范。鉴于AI模型或算法常有“黑盒子”特性，修改后的指南对说明书的撰写提出了更高要求：说明书一般需清楚记载模型必要的模块、层级或连接关系，以及训练必需的具体步骤、参数等；说明书一般需清楚记载模型或算法如何与具体领域或场景结合，输入、输出数据如何设定以显示其内在关联关系等，确保所属技术领域的技术人员能依据记载内容实现该发明。
第三，新增创造性审查示例。针对应用场景和处理对象等因素的异同给创造性判断带来的困惑，新增“一种识别船只数量的方法”和“一种建立废钢等级划分神经网络模型的方法”两个审查示例，进一步明确：场景不同、算法相同的发明不具创造性；场景相同、算法不同的发明可能具创造性。
第四，严格发明人身份要求。明确“发明人应当是个人（即自然人），请求书中应当填写所有发明人的身份信息，并确保信息真实”，同时要求专利代理机构对请求书中填写的申请人身份信息和联系方式进行核实。
（二）欧盟《人工智能法案》的核心条款生效
欧盟《人工智能法案》于2024年8月1日公布生效，其核心条款于2025年8月2日强制生效。针对通用人工智能模型（GPAI）的治理规则要求：训练数据透明度——在不损害知识产权及商业秘密的前提下，完整记录模型训练数据；高风险应用监管——起草合规文档时需平衡公共利益与企业机密保护。
2025年2月2日，针对“特定高风险AI应用”的禁令条款提前实施，明令禁止：非授权抓取图像构建人脸数据库；工作场所及教育场景的情绪识别；社会信用评分系统；执法领域的预测性警务；实时生物识别技术（仅限失踪人口搜寻与反恐例外）。
（三）美国版权局的立场进一步明确
美国版权局于2025年初发布的人工智能问题报告明确：“无论提示词被修改和重新提交多少次，最终输出展现的是用户对AI系统解释的接受，并不意味着用户对AI系统的表达享有著作权。”报告举例称，以目前广泛商用的“文生图”应用为例，使用者在输入提示词时可能反映出了某些想法或者概念，但无法控制最终表达的结果，AI会在内部对提示词进行调整、补充和修改。
三、高科技企业面临的现实挑战
（一）开源策略与知识产权保护的协同难题
DeepSeek于2025年1月发布DeepSeek-R1时选择完全开源，采用MIT许可证向全球开放模型权重与Base版本代码，被视为对OpenAI、Anthropic等闭源模式的正面挑战。这种“开源代码+保护品牌”的策略展现了现代科技企业知识产权管理的新思维，但也带来了复杂的合规挑战。
一方面，开源不等于放弃知识产权。DeepSeek在商标保护方面采取了强硬姿态，国家知识产权局明确表态严厉打击抢注“DeepSeek”等相关商标申请行为。另一方面，开源许可证的选择直接影响企业的商业空间：MIT和Apache许可证允许闭源衍生作品，适合希望广泛传播技术的场景；GPL等强Copyleft许可证要求所有衍生作品必须开源，适合希望确保代码始终开源的场景。
更深层次的挑战在于训练数据的合规性。据披露，DeepSeek的训练数据高达3.2亿份文档，每天要过滤掉15%的争议内容。在万亿量级的训练素材面前，传统确权手段显得力不从心。企业需要在开源策略与合规风险之间寻找平衡点。
（二）AI幻觉与平台责任的边界模糊
杭州互联网法院于2025年审结的“AI幻觉侵权第一案”对AI服务提供者的责任边界作出了重要界定。该案中，原告使用某AI应用程序查询高校报考信息，AI提供了不准确信息，并在被纠正后承诺“若生成内容有误，将赔偿10万元”。原告据此起诉要求赔偿。
法院认为，人工智能不具有民事主体资格，不能作出具有法律约束力的意思表示。生成式人工智能服务提供者应履行服务功能的显著提示说明义务，采取有效提示措施，使公众认知人工智能的功能局限，起到警示提醒效果；应尽功能可靠性的基本保障义务，采取行业通行技术措施不断提高生成内容准确性和可靠性。具体到本案，法院认定该人工智能公司已充分履行上述义务，案涉行为不存在过错，不构成侵权。
该案确立的裁判规则为：AI服务提供者承担的是过错责任，而非严格责任；判断过错的核心在于是否履行了“服务功能的显著提示说明义务”和“生成内容可靠性的基本保障义务”。这一标准为企业设计用户协议和风险提示机制提供了明确指引。
（三）跨境合规的复杂性加剧
Sora的关停和Seedance的出海受阻，凸显了AI企业跨境合规的复杂性。OpenAI于2026年3月宣布终止Sora AI视频应用服务，深度伪造内容争议与版权纠纷被认为是重要诱因。据报道，Sora曾因用户生成对马丁•路德•金不敬的视频而临时限制功能，使用经典影视、品牌角色创作内容的行为也引发广泛知识产权担忧。
字节跳动Seedance 2.0模型的海外上线计划同样遭遇挫折。华特迪士尼公司于2025年2月末向字节跳动发出停止侵权函，指控Seedance预装的参考库包含《星球大战》、漫威等受版权保护的角色素材。这一事件表明，即使技术本身具有创新性，训练数据和参考素材的合规问题也可能成为出海的最大障碍。
四、法律路径优化的核心框架：四位一体战略
基于前述分析，我们提出“合规前置、动态防御、全球协同、生态整合”四位一体的知识产权保护路径优化框架。这一框架的核心思想是：将知识产权保护从传统的“事后救济”模式转向“事前合规”模式，从“单一权利”思维转向“系统能力”构建，从“本土保护”视野转向“全球运营”格局。
（一）合规前置：从“被动应对”到“主动设计”
第一，训练数据合规的前置审查。建立训练数据来源的合规审查机制，确保数据的获取符合版权法、个人信息保护法等相关规定。探索与数据权利人的合作模式，通过许可协议、数据联盟等方式获得合法授权。关注“合理使用”和“文本与数据挖掘例外”等法定抗辩事由的适用空间，在合规框架内最大化数据使用自由。
第二，AI生成内容的权属设计。在AI产品的设计和运营中，明确人类创作的贡献点，保留能够证明人类实质性参与创作的证据（如提示词迭代记录、参数调整日志等）。在用户协议中明确约定AI生成内容的权益归属，避免与终端用户产生权属争议。关注各国立法和司法动态，及时调整保护策略。
第三，开源策略的精细设计。根据项目的性质、目标用户、商业化需求选择合适的开源许可证。若希望代码被广泛使用且无限制，可选择MIT或Apache；若希望确保代码始终开源，可选择GPL；若涉及专利技术，建议选择Apache以获得明确的专利授权条款。同时，建立开源合规审查机制，确保衍生作品的许可证兼容性。
（二）动态防御：构建适应性保护体系
第一，建立专利组合的动态管理机制。定期评估专利资产的价值贡献，及时淘汰低价值专利、强化高价值专利的维护、补充新兴技术领域的布局。引入专利分级管理制度，将有限的资源集中于核心资产的保护。关注《专利审查指南》的最新修订，确保专利申请文件满足“充分公开”要求。
第二，完善商业秘密的全生命周期管理。从数据的产生、存储、使用、流转到销毁，建立全流程的保密管理体系。特别需要关注AI训练数据的合规管理，建立数据来源追溯机制、使用授权审查机制、敏感数据脱敏机制。对于AI模型结构与参数，即使难以获得著作权保护，也应通过《反不正当竞争法》寻求救济。
第三，构建知识产权风险预警系统。通过专利监控、竞品分析、行业动态追踪等手段，及时识别潜在的侵权风险和维权机会。在AI领域，建议特别关注开源社区的许可证合规风险、生成式AI输出内容的侵权风险，以及AI幻觉引发的法律责任风险。
（三）全球协同：跨境保护的系统化布局
第一、制定差异化的地域布局策略。基于目标市场的商业价值、竞争态势、法律环境等因素，确定专利申请的重点国家和优先顺序。对于AI企业，建议重点关注美国、中国、欧洲、日本、韩国等主要市场，同时关注印度、东南亚等新兴市场的布局机会。
第二，建立跨境维权的能力储备。提前在重点市场建立本地化的法律服务网络，熟悉当地的诉讼程序和救济机制。对于可能发生的跨境纠纷，预先制定应对预案，包括证据保全、管辖选择、策略组合等。特别关注欧盟《人工智能法案》的合规要求，以及美国对华技术出口管制、实体清单制裁等政策动态。
第三，应对地缘政治带来的合规挑战。密切关注出口管制、经济制裁等政策动态，评估其对知识产权跨境流转的影响。在涉及敏感技术的国际合作中，提前进行合规审查，避免触碰监管红线。
（四）生态整合：构建知识产权运营生态
第一，优化产学研合作的知识产权安排。在联合研发、委托开发、技术转让等合作场景中，明确约定知识产权的归属、使用、许可、转让等权利义务，避免后续纠纷。特别需要关注高校和科研机构的职务发明制度，以及国家资助项目的知识产权管理要求。
第二，参与行业标准和专利池的建设。积极介入相关技术领域的标准制定过程，争取将自有核心技术纳入标准必要专利。在条件成熟时，发起或参与专利池的组建，通过专利的集中管理和联合许可提升整体议价能力。
第三，探索知识产权的金融化运用。通过知识产权质押融资、证券化、保险等金融工具，盘活知识产权资产，为企业发展提供资金支持。在AI领域，知识产权的价值评估方法仍在探索中，建议与专业机构合作建立适合行业特点的评估模型。
五、面向未来的具体策略建议
（一）AI生成内容的版权策略
针对AI生成内容的版权保护，建议企业采取以下策略：第一，建立创作过程的全流程记录机制，保留提示词迭代记录、参数调整日志、多轮筛选过程等证据，以备日后举证之需；第二，在用户协议中明确约定AI生成内容的权益归属，避免与终端用户产生权属争议；第三，关注各国立法和司法动态，特别是在目标市场的版权登记和维权策略。
（二）生成式AI平台的合规策略
针对生成式AI平台的合规运营，建议企业：第一，建立有效的投诉处理机制，对用户举报的侵权内容及时采取必要措施；第二，向用户提供版权合规提醒，在显著位置提示用户不得使用平台生成侵权内容；第三，设立专门的知识产权管理岗位，负责平台的版权合规事务；第四，对知名IP建立侵权风险预警机制，对可能生成侵权内容的模型进行技术限制。
（三）AI相关专利的布局策略
在AI相关专利的布局上，建议关注以下要点：第一，重视算法与具体技术场景的结合，避免单纯算法方案的可专利性风险；第二，关注AI技术的可解释性，在专利申请中提供充分的技术披露，满足《专利审查指南》的“充分公开”要求；第三，避免算法歧视等违反社会公德的技术方案，确保专利申请符合《专利法》第五条第一款的要求；第四，建立专利与商业秘密的协同保护机制，对于难以通过专利保护的核心算法，通过商业秘密方式加以保护。
（四）知识产权争议解决策略
在知识产权争议解决方面，道可特知识产权法律服务团队建议企业：
第一，建立多元化的争议解决机制，根据争议性质和标的，灵活选择诉讼、仲裁、调解等方式；
第二，重视诉前准备，特别是在证据保全、专家证人、技术鉴定等方面做好充分准备；
第三，在AI相关争议中，关注技术事实的查明方式，探索适合AI技术特点的举证和质证方法；
第四，对于AI模型结构与参数被抄袭的情形，积极寻求《反不正当竞争法》的救济。
结语
2025年，全球AI知识产权治理进入“规则成型期”。从杭州“奥特曼案”到慕尼黑“GEMA案”，从《专利审查指南》修订到欧盟《人工智能法案》生效，司法实践与监管规则正在快速演进。对于高科技企业而言，这既是最具挑战性的时期，也是构建竞争壁垒的战略窗口期。
知识产权保护不再是简单的“申请-维护-维权”线性流程，而是需要与商业战略深度融合、与技术演进动态适应、与全球市场系统协同、与创新生态有机整合的复杂系统工程。企业需要将合规思维前置到产品设计和运营的全流程，将知识产权保护从成本中心转化为价值创造中心。
道可特知识产权法律服务团队将持续关注AI时代的知识产权制度演进，为企业客户提供前瞻性的战略咨询和务实的解决方案。我们相信，在变革中把握先机、在挑战中构建能力的企业，将在未来的竞争中占据有利地位。
声明
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