文章总结: 欧洲议会法律事务委员会发布的研究报告深入分析了生成式人工智能对欧盟著作权制度的挑战,包括AI训练数据的著作权困境和AI生成内容的法律地位问题。报告指出,现有TDM规则无法适应大规模AI训练,opt-out机制效率低下,建议恢复opt-in许可模式。对于AI生成内容,报告强调只有体现人类创造性的内容才应受版权保护,完全由AI生成的内容应归入公有领域。报告还提出了建立法定报酬机制和设立专门监管机构的建议,以平衡创新与创作者权益保护。
综合评分: 85
文章分类: AI安全,政策法规,数据安全,解决方案,其他
【欧盟】《生成式人工智能与著作权:训练、创作及监管》报告
安全进化论
2025年8月12日 11:00
广东
生成式人工智能与著作权
训练、创作及监管
欧洲议会法律事务委员会
简介
本文件是欧洲议会法律事务委员会(JURI)委托的专题研究,聚焦“生成式人工智能与版权:训练、创作与规制”问题。
报告由欧洲议会公民权利、司法与制度事务总司政策部门组织,聚合了法学、技术与政策领域的前沿观点。
研究以欧盟版权法为基础,系统分析了生成式人工智能(GenAI)在内容训练与生成环节对现有版权制度带来的法律挑战、经济影响和治理难题,梳理了欧盟立法与实践中的风险、空白与改革方向。
报告旨在为欧洲议会、欧盟机构及成员国提供可行政策建议,以实现创新与创作者权益保护之间的平衡,维护欧洲文化多样性和创意生态的可持续发展。
01
引言与背景
(Introduction and Context)
本部分首先梳理了生成式AI正在深刻改变内容创作与分发流程,涉及版权保护的根本原则。AI训练普遍涉及对受版权保护作品的复制与分析,当前欧盟法律面临两大挑战:
一是AI训练是否属合法使用,二是AI生成内容的权利归属与保护。
欧盟版权法以“人本主义”为核心,强调原创性与作者人格权,但现有TDM(文本与数据挖掘)规则并未适应大规模AI训练实践,成员国之间的实施碎片化,现有的“opt-out”机制(权利保留)亦难以应对AI对内容大规模抓取。
报告强调,亟需有针对性的版权法改革,以在鼓励创新与保障公平报酬之间取得平衡。
02
AI训练数据的著作权困境
(输入端,Input Side)
本节详细分析了AI训练时对受保护作品的系统性复制,这一行为本质上构成著作权意义上的复制。
在CDSM指令框架下,TDM例外分为面向非营利科研机构的第3条和允许权利人opt-out的第4条,但两者均未适应生成式AI训练的实际需求。AI训练远超传统TDM的“信息分析”范畴,实为对表达的重组与内化,现有例外机制难以涵盖。
报告提出,现有“opt-out”机制标准混乱、执行低效,权利人实际无法获得有效控制和合理报酬,行业实践已开始通过直接授权协议弥补法律空白。
国际比较显示,日本、美国、英国等各有不同TDM制度,为欧盟改革提供了借鉴。
报告建议,欧盟应逐步恢复“事先授权(opt-in)”为主的许可模式,辅以统一的透明度和集体管理机制。
03
AI生成内容的法律地位与作者身份
(输出端,Output Side)
本部分讨论了AI生成内容的原创性与作者归属问题。
欧盟法强调作品必须体现“作者的独创性”,即人类自由与创造性选择。完全由AI自动生成的内容不具备版权保护资格,应归入公有领域(public domain)。但当AI作为工具,被人类用于辅助创作且体现人的创造性时,仍可获得保护。
报告指出,如何界定“AI辅助”与“AI生成”的边界是当前法律的难题,单纯输入提示语(prompt)通常不足以构成作者。AI输出若侵犯他人版权,如复制训练数据片段,则无论其自身是否受保护,均可能构成侵权,责任可由使用者或开发者承担。
报告不建议为AI生成内容设立新的专有权利(sui generis),强调应坚持人本主义原创标准,防止对公有领域的侵蚀。
04
公平报酬与监管体系
报告指出,目前欧盟缺乏确保创作者因作品被用于AI训练而获得报酬的机制,造成“价值差距”扩大,动摇著作权激励基础。建议建立法定报酬权机制(如集体许可、附加使用费等),由CMOs统一管理和分配,保障公开透明和可审计性。同时,针对AI输出内容的市场替代风险,探索输出端报酬机制以维护市场公平。
监管和执行方面,当前职责分散,执法低效。报告建议设立议会层面的“AI与著作权”工作组,以推动跨机构协作和政策持续性。同时建议组建为期六个月的高级专家组(HLEG),负责标准制定和报酬试点机制,评估机器可读的临时退出标签等技术方案。远期建议在AI办公室内设立专门的“AI与著作权单位”,与EUIPO及CMOs协同,负责审计、合规和政策协调,降低行政成本、提升体系一致性。
05
结论
生成式AI对欧盟著作权法提出了前所未有的结构性挑战。为维护著作权核心价值和创意经济的可持续发展,必须进行及时、协调、系统的法律改革。建议采取分阶段路径,先强化现有权利、阻止基本原则侵蚀,再通过法定机制推动法律确定性、可追溯性和公平报酬。
强调只有重塑许可机制、保障公平报酬、强化监管,欧盟方能引领全球AI与著作权制度的负责任、可持续发展。
报告原文
发布日期:2025年7月
链接地址:https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf
提供中文版完整文件下载,请查看文后提示。
FreeBuf 帮会简介
「智盾矩阵·大模型安全智库」帮会是FreeBuf知识大陆的重量级帮会,目前已入选FreeBuf钻石星选帮会——官方认证高信誉与高质量,帮会聚焦人工智能与大模型安全领域,致力于打造全球视野下的专业资源聚合平台。截止目前帮会已累计更新1900+文档资源,为从业者提供从理论到实践的全维度知识支持。
1、内容框架(持续更新中)
2、内容涵盖
①系统梳理国内外人工智能安全政策法规、行业技术标准、伦理治理框架
②深度整合大模型安全领域的前沿研究报告、技术白皮书、前沿技术论文、行业峰会资料、典型场景解决方案及实务操作指南等
③覆盖伦理与合规安全、模型安全、内容安全、数据隐私、算法合规、AI应用与集成安全、基础设施安全、对抗攻击防御、可解释性研究等多个细分方向
3、加入永久帮会的专属资源
①定期抽奖赠送安全类书籍
②1次职业规划指导
③1次简历修改机会
④安全岗位内推机会
⑤无限制浏览下载帮会资源
4、帮会网盘
帮会优质资源稳定更新,目前日更10+,年更至少1000+,截止目前帮会已累计更新1900+文档资源,网盘文件多维度分类,方便查找
5、如何加入
现在帮会权益升级,原年卡会员119元,现永久会员139元,年卡会员89元,(随着资源增加、成员增多,后续永久会员价格将逐步上调),有意向的师傅们可以扫码加入我们,共同进步。
*加入方式:网页端和APP端*
网页端:
https://wiki.freebuf.com/societyDetail?society_id=344
APP端:
公众号已发表帮会资源展示:
①政策、标准
网络安全标准实践指南——人工智能生成合成内容标识方法 文件 元数据隐式标识 文本文件
网络安全标准实践指南——人工智能生成合成内容标识方法 文件 元数据隐式标识 图片文件
网络安全标准实践指南——人工智能生成合成内容标识方法 文件 元数据隐式标识 音频文件
网络安全标准实践指南——人工智能生成合成内容标识方法 文件 元数据隐式标识 视频文件
网络安全标准实践指南——人工智能生成合成内容标识方法 文件 元数据隐式标识 安全防护技术指南
关于通用人工智能模型提供者义务范围澄清指南的制定开展针对性咨询
工业和信息化领域人工智能安全治理标准体系建设指南(2025版)
②行业解决方案
③行业技术报告
④行业技术白皮书
⑤行业技术论文
⑥实务手册指南
⑦行业大会分享PPT
MCP协议标准化研究工作沙龙—— 大模型与智能应用的信息交互主题精彩回顾
通义灵码AI程序员解密:AI Agent在软件研发领域的落地实践
AI重构全球数字基建:美的多云统一数字化底座与出海的安全合规建设
免责声明:以上报告均系通过公开、合法渠道获得,版权归原撰写/发布机构所有,如涉侵权, 请联系及时删除;内容为推荐阅读仅供参考学习,如对内容存疑请与原撰写/发布机构联系。
戳底部“阅读原文”或进入公众号聊天页获取交流群二维码扫码加入获取文档,打广告者勿扰。
点分享
点收藏
点在看
点点赞
免责声明:
本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景,旨在提升网络安全防护能力,具有明确的技术研究属性。
任何单位或个人未经授权,将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的,由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任,均由行为人独立承担,本站不承担任何连带责任。
本站内容均为技术交流与知识分享目的发布,若存在版权侵权或其他异议,请通过邮件联系处理,具体联系方式可点击页面上方的联系我。
本文转载自:安全进化论 《【欧盟】《生成式人工智能与著作权:训练、创作及监管》报告》