比较法视角下人工智能生成内容的著作权保护困境与路径选择

摘要

在人工智能技术不断进步的背景下，人工智能生成内容在多个领域内的应用日益普遍。这引发了关于其著作权保护的激烈讨论。本文聚焦其核心困境：因算法黑箱导致的独创性认定困难，因数据依赖引发的权利归属争议，以及创新激励的平衡难题。通过比较美、欧、日等法域模式，提出以“权利归属优化”为核心的中国式保护路径，即建立“约定优先+使用者持有”的弹性框架，以期在激励创新与保障公共利益间实现平衡。