今年全国两会，“打造智能经济新形态”首次写入政府工作报告。随着生成式人工智能技术迭代演进，其在广电视听领域的应用已从概念探索迈向规模化落地，推动AI创作喷涌式发展，形成新型内容创制生态。但广电视听领域因内容公共属性强、传播范围广、社会影响大、意识形态敏感等特点，生成式人工智能应用面临更严格的合规要求和更复杂的侵权风险。面向“十五五”，生成式人工智能正在驱动媒介全域变革，广电视听智能经济为我们打开了全新的想象空间，AIGC版权可能面临哪些侵权核心风险，应如何科学、有效防控？

　　一、生成式人工智能版权侵权的核心风险

　　视听领域AIGC版权侵权风险兼具复杂性、隐蔽性和传导性，主要集中在训练数据、生成内容、传播使用三个环节，呈现“技术门槛低、侵权成本低、维权难度大”的特征。

　　（一）训练数据环节：授权许可缺失，合规基础薄弱

　　视听领域AIGC模型训练，可能使用未经授权的受知识产权、人格权等保护的新闻作品、影视剧、综艺节目、短视频等进行数据训练。训练数据的版权合规漏洞成为侵权风险的源头。如2025年，上海首例AI大模型著作权侵权案侵害复制权和信息网络传播权。Stable Diffusion 的训练未经授权对海量内容进行抓取、输入在现有著作权法体系下可能构成作品复制权侵权，在民法典体系下可能构成声音权、肖像权等人格权侵权。如主持人形象、演员肖像、配音演员声音等都是AI盗用的重灾区。同时，多数模型训练数据的隐蔽性导致侵权行为难发现，证据难固定、源头难追溯，部分主体混淆“合理使用”与“侵权使用”边界，加剧合规风险。

　　（二）生成内容环节：侵权形式多样，认定难度较大

　　生成内容是视听AIGC版权侵权的集中爆发点，给版权认定带来多重挑战。一是实质性相似侵权频发，如广州“奥特曼案”中，AI平台生成与奥特曼原作高度相似图片，成为AIGC侵权典型案例。二是保护作品完整权与改编权侵权，部分AI“魔改”经典影视角色，如黛玉“倒拔垂杨柳”变拳击手与宝玉对打等颠覆性改编，严重违背原作精神内核，扭曲角色形象、篡改剧情主旨。三是未经授权擅自通过AIGC技术手段模拟使用演员、主持人肖像、声音，生成虚拟形象进行内容创作，可能同时侵犯版权、肖像权、声音权等多项权利。四是使用者通过指令在输出端生成内容，该生成内容版权归属模糊，如2024年《庆余年》AI文生视频侵权案，《山海奇境》预告片侵权案 ，AI生成视频的版权归属及平台责任成为争议焦点。当前对AIGC生成内容版权归属尚未形成明确统一界定，研发、使用、传播主体间责任不清，易引发间接侵权纠纷。

　　（三）传播使用环节：平台责任缺位，风险传导加速

　　视听AIGC内容主要通过网络视听、短视频等平台渠道传播，其便捷性与广泛性加速版权侵权风险传导。根据国家广电总局专项治理要求，网络视听平台应落实主体责任，强化内容审核与版权筛查，建立版权审核机制。但实践中部分平台未严格落实AI生成内容标识要求，未构建版权筛查体系，未能有效拦截用户上传的AIGC侵权内容，成为侵权风险扩散的重要载体。

　　面对广电视听AIGC版权侵权风险的挑战，如何明确AI生成内容的版权归属，如何对现有法律合理使用的情形具体限定，如何解决因海量数据成本过高的授权许可和难以适配的法定许可制度导致模型数据训练行为合法性难以确认的问题，如何平衡权利人的维权成本和收益，如何清晰界定生成式人工智能各服务主体的责任，亟待从制度层面进一步确认。需坚持“法律保障、政策引领、技术支撑、行业自律、主体尽责”的多元协同原则，构建“源头防控、过程管控、末端追责”的全链条防控体系，实现技术创新与版权保护的良性互动，推动行业构建合规发展生态。

　　（一）完善制度体系，筑牢版权保护根基

　　国家层面持续完善AIGC监管政策，2023年出台《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》，2025年3月国家网信办、广电总局等联合印发《人工智能生成合成内容标识办法》，明确训练数据使用合法来源要求、网络信息内容生产者主体责任及进行AI内容标识义务，并建立投诉举报机制与违法内容处置机制。广电总局持续强化监管，建立内容审核机制，重点作品版权保护预警机制、算法备案与安全评估制度，将AIGC类作品全部纳入分类分层审核体系。要求平台开展大模型及AI特效功能自查，严格把控相关技术产品准入和监看。

　　现有政策对推动视听领域技术创新和版权合规提供重要指引。如何既鼓励技术创新，又维护权利人合法权益，需结合行业发展需求，从法规层面构建起适应AI时代的知识产权保护框架。一是加快建立AIGC版权专门规则，明确版权合规要求、合理使用边界及AI生成内容版权归属认定标准。二是厘清生成式人工智能多元服务提供者的主体责任，探索建立适配AIGC发展阶段的过错认定机制和责任分担机制。三是强化政策落地，明确AIGC服务提供者、传播平台、用户的标识义务，要求平台核验标识信息，提示疑似侵权内容，引导用户主动声明生成内容属性。四是建立健全跨境版权保护机制，加强国际版权合作，遏制跨境AIGC版权侵权行为。

　　（二）强化技术治理，构建全流程防控体系

　　依托智能化技术，构建“训练数据审核--生成内容核查--版权溯源维权”的全流程技术防控体系，提升风险防控的精准性与高效性。一是积极引导构建行业专属大模型建设，整合授权视听资源，搭建合规训练数据池，规范标注生成内容标识并部署检测、溯源等技术防控手段。二是优化生成内容侵权检测技术，常态化开展“AI魔改”视频专项治理，重点监管经典IP、热门影视、历史题材等易侵权内容，运用数字水印、区块链等技术实现生成内容全流程溯源。三是完善版权溯源维权技术，依托区块链技术构建广电视听版权溯源平台；推动侵权检测工具与网络视听平台对接，引导建立快速响应、应急处置与投诉举报机制。

生成式人工智能尚处于发展初期，为视听行业带来前所未有的发展机遇，而版权保护是行业发展的生命线，更是AIGC技术规范应用的前提。防控视听生成式人工智能版权侵权风险，需完善政策法规体系、强化技术创新、压实各方主体责任、加强行业自律、加大监管执法力度，平衡技术创新与版权保护的关系。坚守版权保护底线，践行合规创新理念，共同营造“尊重版权、保护创新、合规发展”的行业氛围，让生成式人工智能真正成为视听行业高质量发展的强大引擎。