数字经济下人工智能生成内容的知识产权保护与治理

数字经济下人工智能生成内容的知识产权保护与治理 刘彧竹 作者简介：刘彧竹（2001.4- ），女，汉族，黑龙江北安人，昆明理工大学法学院硕士在读，研究方向：知识产权法学     【摘要】本文立足于数字经济与人工智能快速发展的时代背景，系统探讨人工智能生成内容的知识产权保护与治理问题。文章首先提出理论前提，随后分析了知识产权制度在创新激励、交易秩序维护及竞争治理三方面的功能扩展，并指出人工智能对权利主体、客体属性及数据合规提出的挑战。在梳理一系列现实困境的基础上，提出了完善数字版权授权交易、构建数据合规流通机制、明确人工智能生成内容的知识产权归属与责任规则以及推动跨境规则协调等法治路径。这些路径为数字经济的可持续发展提供制度保障。     【关键词】数字经济；人工智能；知识产权；治理     一、数字经济背景下知识产权治理的理论前提     在深入讨论人工智能生成内容（以下简称“AIGC”）的具体知识产权规则之前，有必要理清一个基础的理论问题，数字经济究竟在何种意义上改变了知识产权的制度逻辑？如果仅仅将人工智能（以下简称“AI”）视为一种新的创作工具，那么传统知识产权框架只需进行局部调整即可应对；但如果AI 已经改变了知识产品的生产方式和市场结构，那么就需要重新审视知识产权制度的理论前提。数字经济的本质特征是知识产品的生产、复制和传播几乎全部以数据形式完成。传统知识产权制度建立于人类中心主义的创作观之上。但在AI 深度介入内容生成和算法创新的今天，知识产品的产出过程已经演变为人类设定目标、机器执行计算、人类再筛选优化的协作模式。从经济学的视角看，生产方式的变化必然导致产权配置的调整。     二、数字经济与AI 发展对知识产权制度的影响     （一）知识产权制度在数字经济中的功能扩展     从经济学视角看，创新激励是知识产权的核心经济功能。知识产权通过赋予创新主体一定期限和范围内的独占权利，使创新者能够从技术研发和内容创作中获得合理经济回报，合理的知识产权保护能够直接影响AI 产业的研发投入和商业化进程。以数字音乐、电子书籍和软件的数字产品跨平台分发为例，如果没有有效版权许可机制，不仅容易引发侵权纠纷，还会限制数字内容市场的发展潜力。但数字经济平台与AI企业手握海量数据资源和核心算法技术，极易形成市场垄断势力。故必须在保护创新成果与防范权利滥用之间找准平衡，既要为技术创新筑牢制度屏障，也要坚决遏制借知识产权之名实施市场封锁的不当行为。     （二）AI 对知识产权主体和客体的挑战     如今的AI 系统早已不只是人类的创作辅助工具，已经具备独立生成独创性内容的能力，让创作者身份认定、创新贡献划分等问题变得异常复杂。对于AIGC 生成内容的权利归属问题，目前全球范围内都尚未形成统一的法律定论。这种法律界定上的空白，会削弱市场主体对AI 研发的长期投资意愿，长此以往必然会拖累数字经济的技术迭代速度与整体产业布局。除此之外，AI 的核心算法与训练数据本身，也存在着复杂的知识产权保护难题。AI 模型的训练过程需要调用海量现有作品与公开数据集，这一过程中的数据使用行为，往往同时牵扯到版权授权、数据合规等多个法律领域。比如欧盟出台的《人工智能法案》就规定，AI 系统在训练阶段必须严格遵守数据合规要求。     （三）数据要素在数字经济中的经济价值与法律治理     数据作为数字经济的核心生产要素，其流通效率直接影响经济增长。在知识产权法框架下，数据保护与版权保护存在交集，单纯依靠现有著作权法不足以应对数据的可复制性和实时更新性。很多国家正在开始探索专门的数据库权利、数据交易许可制度以及数据合规流通规则。中国《数据安全法》和《个人信息保护法》要求数据处理应当合法、正当、必要，既要保护个人权益，也要为数据要素的经济价值释放提供法律保障。合理的数据使用许可制度能够降低交易成本、激励企业进行合法数据创新和数据共享，进而促进数字经济整体发展。     （四）知识产权跨境保护与数字经济全球化     数字经济的全球化使知识产权跨境保护的现象增多，但各国知识产权制度、数据合规要求和公共利益标准存在差异，大概率会造成跨境交易法律适用不确定和权利冲突。为应对全球数字经济的挑战，国际社会正在推动知识产权保护与数字经济规则协调。《世界知识产权组织版权条约》以及欧盟《数字单一市场版权指令》都试图在保护创作者权益与促进数字市场流通之间建立平衡，这些跨境规则都在尝试使知识产权制度在数字经济全球化背景下的治理得到扩展。     三、数字经济中知识产权保护的现实困境     （一）经济价值释放与隐私权保护的边界     数据是数字经济中的基础性生产要素，企业通过收集分析利用数据能够形成新的商业模式。在电商、智能制造等新兴领域，数据的使用直接关系到经济效率和产业竞争力。但数据的经济价值释放必须以合法、正当、必要的数据处理为前提。过度收集、滥用或非法交易个人信息，不仅会侵害公民隐私权，还会破坏数字经济的信任基础。用户信任是数字平台发展的关键，当消费者对个人数据处理存在疑虑，就会降低其使用意愿，影响数据流通和平台盈利能力。     （二）知识产权归属与责任承担问题     AIGC 的商业化应用带来了知识产权保护的新问题。AIGC 是否受著作权法保护？权利应归属于开发者、使用者还是其他参与主体？这些问题的答案都会影响AI 产业的投资预期和商业模式。如果权利归属长期不明，将削弱企业投入算法研发、模型训练和内容生产的积极性；但如果对AIGC 给予过度保护，又会挤压人类创作者的表达空间，并造成知识产权保护范围的不当扩张。再者，AIGC可能侵犯他人版权或产生虚假信息，使得数字经济中AI产业不能健康发展。     （三）知识产权保护与国际经济竞争     2025 年初，中国DeepSeek 旗下的AI 应用因涉嫌违反欧盟《通用数据保护条例》，先后被多个欧洲国家监管机构立案调查。DeepSeek 在欧盟境内没有分支机构，但其App 可通过苹果和谷歌应用商店供德语用户下载，DeepSeek 会将处理用户的各类数据传回中国。最终监管机构责令DeepSeek 从德国应用商店下架其App 并停止违规数据传输。一个没有在欧盟设立实体机构的中国AI 企业，仅凭其产品在应用商店的可供下载状态，便须接受境外法域的数据合规审查，并承担实质性的市场准入风险。数字经济的发展要求企业在国际数字贸易中进行复杂的法律合规管理。     四、数字经济下AI 知识产权治理的法治路径     （一）完善数字交易与合理使用制度     数字产业是数字经济的重要经济资源，版权保护是激励创作者持续创新的重要制度安排。所以首先应当建立健全的数字版权授权交易平台，借助电子化手段、区块链技术或者智能合约等方式确保版权归属清晰且交易流程透明。其次，合理使用制度应当根据数字内容的经济特性进行相应调整。例如教育领域、科研活动、新闻报道以及二次创作等行为，只要不影响作品的正常市场收益，就应被允许使用数字作品。最后对于AIGC 需要明确其在版权许可中的法律地位。当AIGC 被用于商业用途时，平台及开发者应当及时厘清权利归属与使用范围，避免因权利不明确而导致投资激励不足。     （二）构建数据合规保护机制     数据是数字经济的核心生产要素，企业在面对AI 数据的商业化使用时必须遵守法律规定，防止对个人信息的侵害。数据交易平台可以充当合规中介的角色，借助标准化的合同以及数据使用协议，把数据的权属、使用范围、使用目的和责任主体都明确下来，降低企业在数据交易中的法律风险，也能规范数据的采集、存储和使用行为。企业在使用AI 数据时需严格依法行事，不得超范围收集信息，也不得在未经同意的情况下用于商业目的，同时应采取技术措施保障数据安全。还可以运用隐私计算、数据脱敏、联邦学习等技术手段，在守住个人信息安全底线的前提下实现数据共享，释放经济价值。     （三）推动数字经济规则与跨境知识产权保护协调     数字经济具有全球化特征，不同国家的知识产权保护标准、数据合规要求和公共利益限制存在差异。应推动跨境知识产权保护制度协调，参与国际条约、双边或多边协定，来统一知识产权使用的基本规则，为数字产品和服务的跨境流通提供法律保障；应加强数字经济规则与知识产权保护的融合，针对跨境数据传输、AI 模型共享和数字平台运营中涉及的知识产权问题，通过建立统一标准、交易平台和信息共享机制，降低跨境法律不确定性，提升数字经济的国际竞争力。     五、结语     数字经济和AI 的发展已经给知识产权制度带来了必须回应的现实问题。对中国而言，一方面，我国在数字内容生产、AI 应用以及数据要素市场方面已经积累了全球领先的产业基础，有丰富的实践场景。另一方面，立法和司法层面还需要在诸多前沿问题上形成更明确也更具有操作性的规则。归根结底，知识产权制度能否持续有效，不取决于它能不能为每一项新技术都找到合适的法律定性，而取决于它能不能在变化的经济环境中持续激励人类的创造活动，同时守护知识共享所需的公共空间。 参考文献 [1] 江博成. 新一代生成式人工智能数据风险的韧性治理[J]. 征信, 2026, 44(2): 41-52. [2] 朱峻质. 论数字技术重塑生产关系的内在机理[J/OL]. 江苏社会科学, 2026: 1-10. (2026-08-20). https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?（此处请补充完整访问链接）. [2026-09-03]. [3] 霍丽, 张林玉. 人工智能驱动中国产业链现代化研究[J]. 西北大学学报( 哲学社会科学版), 2024, 54(4): 86-102. [4] 丁晓东. 人工智能风险的法律规制——以欧盟《人工智能法》为例[J]. 法律科学( 西北政法大学学报), 2024, 42(5): 3-18. [5] 刘思洁, 郜庆. 数据价值与数据要素市场化的实现——对数据资产化关键争议的讨论[J]. 探索与争鸣, 2025(1): 53-61+178. [6] 吕思嘉. 欧盟数据跨境监管的安全化转向与中国因应[J]. 环球法律评论, 2026, 48(3): 209-224. [7] 黄尹旭, 杨东. “利益—权利”双元共生:“数据要素×”的价值创造[J]. 中国社会科学, 2024(2): 47-64+205. [8] 郭毅, 董鸣柯. 出版领域应用人工智能生成内容的文化安全风险与防范[J]. 出版发行研究, 2024(6): 17+31-38. [9] Foley T. Removal of DeepSeek From German App StoresOrdered by Berlin DPA[EB/OL]. (2026-08-20) [2026-09-03]. https://www.vitallaw.com/news/removal-of-deepseekfrom-german-app-stores-ordered-by-berlin-dpa/cspd011cf4881edf7547ba807bf34a4fc31bfc#. [10] 梅夏英. 在分享和控制之间数据保护的私法局限和公共秩序构建[J]. 中外法学, 2019, 31(4): 845-870. [11] 刘政廷. 论数据产权保护的范式转换：从“利益保障”到“行为许可”[J]. 法律科学( 西北政法大学学报), 2025, 43(2): 103-114. DOI:10.16290/j.cnki.1674-5205.2025.02.006. [12] 侯利阳. 反不正当竞争视角下商业数据的类型化确权进路[J].法商研究, 2026, 43(1): 165-183. [13] 李雪峰, 黄亦宁. 跨境数字贸易的数据流动风险：传导机制与韧性规制[J]. 财经科学, 2025(7): 91-105.