基础模型训练是否需要获得每一篇训练数据的版权授权？AI生成的内容是否享有版权？如果享有，权利归属于谁？这些问题正成为AI时代知识产权法的核心难题。中国社会科学院《人工智能示范法4.0》给出了一套系统性的制度解决方案：建立基础模型训练利用作品的法定许可制度，开源AI训练享有合理使用空间，AI搜索服务提取公开内容适用合理使用，AI生成物的权利归属、权益保护和收益分配基于公平合理原则明确。这些制度创新试图在保护创作者权益与促进AI创新之间找到新的平衡点。
训练数据版权困境的制度破解
法定许可制度——基础模型训练的作品使用
基础模型训练涉及海量作品的复制和使用。如果严格适用现行著作权法，每一次训练都可能构成对大量作品权利的潜在侵犯，AI研发者面临难以承受的许可成本和法律风险。示范法第二十四条建立基础模型训练利用作品法定许可制度：除著作权人声明不许利用其作品进行模型训练的外，符合国家规定条件的基础模型研发者，可以根据法定许可制度规定，在模型训练过程中使用已发表的作品。
这一制度的优势在于：简化了海量作品授权的程序障碍——研发者无需逐一向著作权人获取授权；保障了著作权人的获酬权——通过法定许可费用标准和分配机制实现合理补偿；为不愿参与模型训练的著作权人保留了“退出权”——通过声明不许利用即可排除其作品；通过“符合国家规定条件”的门槛设置，避免制度被滥用。
开源AI的合理使用与著作权人的“退出权”
第二十五条进一步为开源基础模型提供了更宽松的合理使用空间：开源基础模型研发者利用作品进行模型训练，除著作权人声明不许利用其作品进行模型训练的，可以不经著作权人授权，在模型训练过程中使用合法获取的作品，不需向著作权人支付报酬。
鼓励开源基础模型研发者以适当方式向著作权人提供相应补偿，促进作品的传播和利用。这一制度设计平衡了开源社区的自由创新精神与著作权人的合法权益：开源AI的合理使用降低了创新门槛，但著作权人的“退出权”提供了底线保护，鼓励性补偿条款则试图建立正向激励。
AI搜索服务的合理使用边界
第二十六条明确了生成式人工智能搜索服务的合理使用边界：生成式人工智能在服务中提取网页等公开内容并整合输出，标明来源，且不影响作品正常使用、不损害著作权人合法权益的，适用合理使用规定。这一条款解决了AI搜索服务在抓取和整合公开内容时面临的版权争议，但设置了“标明来源+不影响正常使用+不损害合法权益”三重条件。
AI生成内容的知识产权制度
知识产权申请审查标准的完善
示范法第十条明确要求国家完善人工智能知识产权申请审查标准。AI生成内容的可版权性、发明人资格、创造性判断标准等问题，都需要在传统知识产权法框架之外建立新的审查规则。示范法虽未具体规定这些标准，但通过授权立法的方式为后续制度建设预留了空间。
AI生成物的权利归属与收益分配
第十条同时规定：国家基于公平合理原则明确人工智能生成物的权利归属、权益保护和收益分配机制。这一原则性规定指向三个核心问题：权利归属——AI生成物归属于使用者、研发者、提供者还是进入公共领域；权益保护——AI生成物是否以及如何受到知识产权法保护；收益分配——AI生成物商业化利用的收益如何在相关主体之间分配。
知识产权与AI创新的制度平衡
促进创新与保护权益的双重目标
示范法在知识产权制度设计上追求双重目标：一方面促进AI研发创新（第十条“国家鼓励人工智能研发和应用，依法保护人工智能领域知识产权，支持利用人工智能生成物进行的科学研究和文化创作活动”），另一方面保护原创者的合法权益（法定许可制度和合理使用制度的设置）。
开源生态的知识产权激励
示范法通过一系列制度安排支持开源AI生态的发展：开源基金会（第十九条）、开源AI的合理使用（第二十五条）、开源AI研发的税收优惠（第三十四条）、开源AI的法律责任减免（第一百零四条）。这些制度共同构建了一个有利于开源AI创新的法律环境。
对未来立法的启示
从“避风港”到“法定许可”的制度演进
AI时代的版权问题无法用传统的“避风港”规则简单套用。示范法选择了“法定许可+合理使用+退出权”的组合方案，代表了从“事后免责”向“事前制度安排”的演进方向。
人工智能知识产权制度的全球竞争
AI知识产权的制度设计已成为全球AI治理竞争的前沿领域。欧盟AI法案对训练数据的版权合规要求、美国关于AI生成内容可版权性的司法实践、中国在AI知识产权制度上的制度创新，将共同塑造全球AI产业的竞争格局。示范法在这一领域的制度探索，为中国在全球AI知识产权规则制定中争取主动提供了学术支撑。
