惠 雪
一、AI生成内容的法律归属
我国著作权法中，作品的使用方式主要包括合理使用、法定许可和授权许可。合理使用和法定许可不依赖于著作权人的意愿，只要符合法律规定的情境，使用者即可无需著作权人许可而使用作品。而授权许可则依赖于著作权人的意愿，只有在著作权人同意后，使用者才可使用作品。在数字平台著作权默示许可的情况下，尽管著作权人和平台服务商没有进行直接协商，但通过服务协议和用户同意程序，实际上仍是由一方提出要约、另一方同意，本质上仍依赖于著作权人的许可表示。
AI生成物能否受著作权法保护，关键在于其是否具备“作品”属性。作品“独创性”的标准始终处于不断变化之中，在“作者体系”下更偏向于独创性的主观论标准，在“版权体系”下则偏向于客观论标准。人工智能对人类创作的替代挑战了现行著作权规则，使作品及其归属的认定仍围绕著作权主体展开，而作品作为独创性表达，被认为需源自人的思想与情感。从现行著作权制度的角度出发，通过对比作品的传统特征，当前否定AI生成物作品属性的观点，主要基于其缺乏“作者思想或情感的具体表达”。
在此情形下，传统的著作权许可模式并不能充分回应AI生成内容在流转与使用中的实际需求，因而默示许可或许能够为AI生成内容提供一种替代性的法律框架。其核心在于：当用户、AI平台、算法开发者与其他利益相关方在交互或交易环节中，根据一般交易习惯或平台服务协议的内在逻辑，实际已经对AI生成物的使用、传播作出一定程度的授权或让渡，则该授权关系虽未通过明示合约或登记确立，但在法律上可推定为满足默示许可成立的构成要件。
AI生成内容的使用与传播通常发生在特定的交易环境或数字平台规则体系之下，而在这一体系中，交易习惯、平台服务协议及相关使用条款共同构成了隐性规则，影响着AI生成内容的法律适用方式。在实践中，尽管AI生成内容的权利归属及使用方式往往未通过明示合同加以明确，但如果该内容的流转符合行业惯例，且相关方的行为足以推定其已接受或默认某种使用方式，则法律上可以据此认定默示许可的成立。
二、企业AI生成内容的默示许可的典型应用与适用分析
在人工智能生成内容的法律适用框架下，默示许可通常涉及用户提交输入、平台的数据处理与条款设定，以及第三方对生成内容的后续利用，这三者之间的互动关系决定了AI生成物是否能够获得合法使用的基础。然而，当前法律体系对AI生成内容的归属及其许可机制尚未形成统一标准，使得默示许可的适用范围充满争议。
（一）用户与AI平台：交互中的默示许可边界
在审视AI生成物能否通过“默示许可”来确立合法使用基础时，首先需关注用户与AI平台之间的互动关系。用户提交指令后，AI平台据此生成内容，合适的Prompt对于生成内容至关重要。平台通常借助服务条款或技术默认设置收集并处理这些数据，用以改进模型性能或为后续生成内容打下基础。若从默示许可的角度判断，能否基于用户的提交行为与平台条款的公示方式，推定双方在数据处理乃至再利用方面形成了一种“事先已同意”的关系，取决于用户是否能够在合理条件下知悉并理解相关规则，以及平台是否对授权范围和使用目的进行了足够透明的披露。只有当用户在客观上对平台处理其输入数据形成了可识别的预期并实际接受，该行为才有机会被法律解释为达到默示许可的成立标准。
用户与AI平台之间的默示许可通常基于平台服务条款、用户操作指令与平台功能设计的互动而形成。多数AI工具或平台在用户注册、提交内容或使用生成功能时，即通过一系列“默认勾选”“点击接受”或“持续使用即表示同意”等方式，将算法生成内容的权利处理与用户行为勾连在一起。虽然用户可能并未清晰地察觉到这些“许可条款”的具体内容，但实际上，用户往往已将对AI生成物或输入数据的一部分权利（如使用、复制或改编）默示地授予了平台方。此种默示许可关系的合法性与有效性，取决于平台协议本身的合理性、适用性以及通知义务是否得到满足；若平台方并未在合理范围内对用户作出明确提示或告知，且用户对相关条款无法产生合理预期，则默示许可的效力有可能受到质疑。
（二）第三方利用：AI生成内容的默示许可权衡
第三方对于AI生成内容的实际利用，往往牵动“默示许可”的适用边界。由于AI生成物在多数法域下难获著作权保护，其表面上似乎可被任何人任意使用。然而，一些平台或开发者可能通过服务协议、不正当竞争规制、技术手段保留一定控制权，也可能要求在再分发或商业化过程中保留对生成内容的解释权或终止权。若用户或第三方在取得生成内容后据以进行深度开发或商业运营，究竟能否通过“默示许可”推定平台或算法开发者不再对内容加以限制，需要结合平台公示的使用政策、用户对许可范围的合理预期以及社会一般观念综合衡量。如果平台事实上未对二次使用设定障碍，且第三方利用生成物的方式与平台允许或默认情形相吻合，则有可能通过“默示许可”获得相应保护；反之，若平台在协议或系统设计中保留排他性主张，而第三方却无视该主张恣意使用，则难以主张已取得“默示许可”。
在AI生成内容的商业使用场景下，企业基于AI生成的文本、图像或其他成果常常面临是否需要额外授权的问题。如果AI生成物不受著作权保护，而企业在使用相应工具时，与平台方基于交易惯例或平台协议已形成了一种自动的、默示的使用许可，那么企业在一定范围内对该生成内容进行商业化运用，便有可能通过该默示许可制度获得较为正当的法律基础。
（三）AI训练数据：默示许可的争议焦点与困境
AI训练数据的使用是“默示许可”争议的集中体现。实践中，人工智能开发者并非将受著作权保护的内容重新分发或传播给公众，而是用于训练机器学习模型。他们关注的并非作品中的表达性内容，而是其中可用于模型训练的功能性内容。模型训练往往需要海量素材，其中不乏受著作权保护的作品。数据是生成式AI发展的基石，而高质量数据多为受著作权保护的作品，这使得为生成式AI数据训练创设不侵权例外成为亟待解决的问题。若平台或开发者仅因作品在网络上“可检索”“可爬取”，便推定权利人对训练行为作出隐含授权，显然与传统版权法强调权利人明示同意的原则相悖。我国著作权法第24条以穷尽式列举规定了12种合理使用情形，将生成式AI对作品的训练使用纳入其中任何一类，均超出法条原本的文义范围，会削弱法律的可预期性。尽管部分司法管辖区已开始探索将“文本与数据挖掘”纳入合理使用或设置版权例外，但其适用范围与具体条件仍存在较大不确定性。在立法或司法未明确“公开可得”即构成默示许可前，单纯依据数据可获得性进行大规模算法训练，难免面临侵犯版权的法律风险。因此，在缺乏完备法律配套的情况下，能否将训练过程纳入默示许可范畴，仍需立法与司法对技术发展与公众利益作出更系统的平衡和考量。
训练数据的默示许可争议更为复杂。当AI系统在算法训练或模型优化阶段使用了受版权保护的内容，能否据此推定原权利人已默示授权AI开发者使用其作品？就现行法律原则而言，“学习”或“挖掘”层面的信息提取是否构成侵权，往往取决于各国著作权法是否在“合理使用”“法定许可”“文本与数据挖掘例外”等方面有特别制度安排。部分司法实践可能将训练过程视为对作品的“转换性使用”或“合理使用”，进而主张无需取得原权利人的事先许可；另一种观点则认为，AI开发者若要使用版权作品进行训练，必须征得权利人的明示授权，否则便超出了版权法所允许的合理使用范围。在此种限制下，或可考虑将“用户行为—平台服务条款—版权人默许”三方之间的隐性互动关系，解释为一种默示许可的构造，以在供需双方的利益之间达成妥协与平衡。
综上所述，默示许可之所以能成为AI生成内容的替代性法律框架，正是因为它能在现有著作权法无法直接赋予排他性保护的情形下，通过合同或平台规则层面，柔性地为生成内容及其使用者提供合法性依据。针对AI生成物，默示许可机制不仅能为用户、平台、开发者与第三方之间的权利使用提供柔性安排，还为AI训练数据的合理利用、生成内容的流通与再利用提供了初步规范依据。未来，随着技术的不断进步和法律研究的深入，关于AI生成物默示许可的理论和实践将持续完善，为数字经济时代的知识产权保护提供坚实的法律保障。（作者单位：山东大学法学院）
