AI 著作权第一案再升级：AI 生成的图片/文章到底受不受法律保护？

前言：

还记得两年前，北京互联网法院那个轰动一时的“AI 文生图著作权第一案”（李某 vs 刘某案）吗？当时法官的一锤定音——“只要体现了人的独创性智力投入，AI 生成物可被认定为作品”，让无数用 Midjourney 和 Stable Diffusion 的设计师欢呼雀跃。但是，如果你以为有了这个判例，随便用 AI 跑张图、用 DeepSeek 写篇文章就能自动拥有版权，那你可能正站在侵权或维权失败的悬崖边上。时间来到现在，情况发生了微妙且深刻的变化。随着 ComfyUI 这种复杂工作流的普及，以及大模型推理能力的跃升，法院和版权局的审查颗粒度正在无限细化。现在的核心争议点，已经从“AI 生成能不能保护”，升级到了“你的 Prompt 和参数调整，到底有多少含金量？”简单来说：“抽卡”生成的，法律不保；“精心设计”生成的，法律才保。 但这两者的界限在哪里？我们又该如何构建一条无懈可击的证据链？今天这篇文章，我们将剥开法律晦涩的外衣，用最硬核的逻辑和实操，教你在 AIGC 时代守住自己的智力资产。

一、 核心法理复盘：为什么有的 AI 图是作品，有的只是数据垃圾？

要搞懂这个问题，我们必须回到那个经典的“第一案”。法官当时确立了一个核心逻辑：智力投入。

1. “人类的主导地位”是红线

如果 AI 是画家，你是那个只是说了句“给我画个猫”的甲方，那么这幅画不属于你，因为它缺乏具体的表达控制。但如果你是那个告诉 AI “光线要从左上角 45 度打下来，猫的瞳孔要是琥珀色，毛发要用赛博朋克风格渲染”的导演，你就拥有了版权。

2. 新趋势：过程大于结果

现在的司法实践更看重“创作过程的复现性”。

• 不可保护：你点了一下 Generate，运气好出了一张神图。让你再做一次，你做不出来了。这叫“随机数概率”，不叫创作。
• 可保护：你通过 ControlNet 控制骨架，通过 （重绘）修细节，通过 LoRA 固定画风。这是一套工业化流程，这是作品。

• 画面内容：一张“版权认定天平”概念图。左边托盘放着“简单的 Prompt”，右边托盘放着“复杂的 ComfyUI 节点图 + 500字 Prompt + 多轮修改记录”。
• 目的：直观展示法律对“独创性”的量化标准。

二、 实操判定：你的 AI 内容到底有没有版权？（三步自测法）

不要去猜，用这三把尺子量一下你的工作流。

步骤 1： 审查“提示词颗粒度”

测试：把你的 Prompt 拿给另一个人（或给 AI），能不能生成出核心表达一致的作品？

• 案例 A：“写一篇关于合同法的文章。” -> 无版权（AI 自由发挥空间太大）。
• 案例 B：“写一篇合同法文章，第一段引用《民法典》465条，第二段反驳‘霸王条款’有效论，语气要犀利，结构采用总分总。” -> 有版权（这是你的思想，AI 只是打字员）。

步骤 2： 审查“选择与取舍”

这在AI 生成图片集或长篇小说中尤为关键。如果你从 AI 生成的 100 张图里，精心挑选了 10 张，并按特定顺序编排成绘本。虽然单张图可能争议尚存，但这个**“汇编”**的行为和结果，是受保护的。

步骤 3： 审查“后期加工浓度”

这通常是胜诉的关键。

• 图片：你是否用 Photoshop 进行了 10% 以上的修整？是否用 AI 的局部重绘修复了手指？
• 文章：你是否修改了 AI 生成的病句？是否插入了自己独有的案例数据？
  只要有显著的“人机协作”痕迹，版权的大门就向你打开了。

三、 证据固化实战：如何打造“铁壁铜墙”的证据链？

假如明天有人盗了你的 AI 画作，还反咬一口说“这是 AI 画的没版权”，你拿什么反击？
靠嘴说没用，靠日志。

1. 保存元数据

这是最基础的。

• Stable Diffusion/WebUI：生成的 PNG 图片内部会自动写入 Prompt、Seed（种子数）、Model Hash（模型哈希值）等信息。千万不要用微信传输（会压缩抹除元数据），请使用网盘或压缩包传输原图。
• 实操：下载一个名为 “ExifTool” 或在线的 “SD Metadata Viewer”，随时检查你的图片是否包含这些“出生证明”。

• 画面内容：一张 PNG 图片在“TweakPNG”或类似元数据查看器中的截图。
• 目的：教读者如何查看隐藏在图片里的“DNA”。

2. 记录创作全过程 (The Creation Log)

这在“第一案”中起到了决定性作用。原告李某提交了详细的步骤图。

• 工具：OBS 录屏 或 截图工具。
• 动作：
  1. 保留第一稿（粗糙版）。
  2. 保留中间稿（ControlNet 调整姿势版）。
  3. 保留终稿（PS 精修版）。
  4. 最重要：保留你的思考过程。比如你在记事本里写的“我觉得第一版光影太暗，所以加了 cinematic lighting 词条”。

3. 利用技术手段确权 (C2PA / Content Credentials)

2025 年起，Adobe 牵头的 C2PA (内容来源和真实性联盟) 标准开始普及。

• 操作：如果你用 Photoshop (2025版) 或 Firefly，导出时勾选 “Attach Content Credentials” (附加内容凭证)。
• 效果：这会在文件里打上一个防篡改的数字签名，证明“这张图是由 [你的名字] 在 [时间] 使用 [工具] 创建，并经过了 [具体操作]”。这是目前法律效力极高的电子证据。

四、 避坑指南：侵权风险的反向思考

保护自己很重要，但更重要的是别侵犯别人。AI 著作权案往往伴随着侵权纠纷。

1. 小心“风格侵权”：
   虽然“画风”不受版权保护，但如果你在 Prompt 里直接写了 style of [某在世知名画师]，并且生成了极其相似的构图，这在不正当竞争法下风险极高。
   建议：尽量使用通用的风格描述词（如“印象派”、“赛博朋克”），避免指名道姓。

2. 垫图 (Image-to-Image) 风险：
   如果你在 ControlNet 或垫图中使用了别人的摄影作品作为底图，且生成结果保留了原图的核心独创性表达（如独特的光影结构、人物特有姿态），即使你经过了 AI 处理，依然可能构成改编权侵权。
   建议：垫图尽量用自己拍的照片，或者获得授权的素材（如 Unsplash）。

五、 总结与展望

AI 著作权的法律边界，就像沙滩上的海岸线，随着每一次潮水（技术更新）和每一次风暴（司法判例）都在变化。目前的共识是：法律保护的是“人”的创造力，而不是“机器”的算力。

免责声明：
本文内容基于截至 2026 年初的中国司法实践及全球主流版权法趋势撰写，旨在提供实务策略与行业洞察，不构成正式法律意见。个案情况千差万别，涉及具体争议请务必咨询专业律师。

参考资料与延伸阅读

• 北京互联网法院民事判决书 (2023) 京0491民初11279号
  • 即“李某诉刘某侵害作品署名权、信息网络传播权纠纷案”，确立了Prompt作为智力投入的标杆。
• 美国版权局 (USCO) 关于 AI 生成内容的注册指南 (2023/2024)
  • 对比阅读：美国倾向于“人类创作部分受保护，AI生成部分不受保护”的剥离原则。
• Content Credentials (C2PA) 官方标准: https://contentcredentials.org/
  • 了解未来的数字内容确权技术标准。

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