AI生成视频的侵权边界与合规要点

AI生成=不侵权？不可不防的AI视频合规风险

• 2026年2月12日，字节跳动正式上线新一代AI视频生成模型Seedance 2.0，并接入旗下生成式AI创作平台“即梦”以及豆包App，将视频特效卷到了地板价，其卓越的自动化剪辑、素材匹配和特效叠加功能可根据文本或图像创建电影级视频，用户只需编写详细提示或上传一张图片，即可在60秒内生成带有原生音频的多镜头序列视频，人人都能创作好莱坞短片。在2026年春节联欢晚会上，十二花神图惊艳全场，一人一花一典故，当诗词意境、历史传说撞上现代科技，每一帧都美成壁纸。AI视频技术，具象了穿越古今的浪漫。

• AI视频生成工具的普及，提高了创作的效率，也隐藏着法律风险。本文将讨论AI视频生成技术的法律风险边界，并结合典型案例，为创作者、平台及监管方提供合规参考。

• 一、AI视频侵权案例及裁判倾向

• 在《庆余年》一键成片案中，被告度加公司通过AI功能将《庆余年》切成3-7秒短视频，存储在服务器上供用户使用，湖南市中级人民法院认定构成对原告腾讯公司的信息网络传播权的直接侵权，判决赔偿80万元；

• 在《山海奇镜》预告片案中，原告创作者“闲人一坤”通过AI工具制作预告片，被告抖音主播“文刻创作”直接复制发布，原告主张停止侵权并赔偿50万元，目前该案仍在审理，但抖音平台已删除涉案视频。

• 在Getty Images v. Stability AI (美国）案件中，Getty指控Stability AI在训练Stable Diffusion模型时，未经授权复制其数百万受版权保护的图片（包含元数据），用于生成包含Getty水印的图像，构成直接/间接版权侵权。美国法院已判决图片版权侵权，但就训练数据是否构成侵权，因地域管辖问题尚在审理过程中。

• 2026春节期间AI合成明星拜年视频泛滥，央视网援引《民法典》及专家意见指出：人脸、人声作为生物识别信息，属于法律保护的敏感个人信息。未经授权使用名人肖像或声音合成拜年内容，直接侵害当事人肖像权及参照肖像权保护的声音权。即便合成视频标注“AI制作”或用于非商业目的（如亲友传播），只要未取得被仿名人单独同意，均可能构成侵权。

• 同一时期，杨幂工作室披露新增60件相关侵权案件进展，并在2026年2月12日将之前抖音AI视频侵权案胜诉细节公开，凸显公众（特别是名人）对AI合成技术的伦理焦虑与维权诉求。

• 技术中立不是免死金牌，利用AI合成抄袭作品或伪造他人人格标识的，依法承担侵权责任。透过上述案例，我们不禁要问：AI视频的权利范围和风险边界在哪里？

• 二、AI视频的法律规制

• 在 AI 视频生成内容的监管方面，我国未形成严密的法律框架，尚在探索完善阶段：《网络安全法》主要规范 AI 视频内容的网络传播安全，要求生成内容不得含有违法不良信息，平台需履行内容审核与管理义务，防止利用 AI 视频危害国家安全或扰乱社会秩序。《数据安全法》重点关注 AI 视频模型训练及运行过程中的数据安全管理，特别是语料数据来源的合法性、分类分级保护以及重要数据出境的安全评估。《个人信息保护法》则聚焦于 AI 视频涉及的人脸、声音等生物识别信息的处理，要求处理敏感个人信息需取得个人单独同意，不得非法制作、使用、公开他人肖像，防止“换脸”、“换声”等技术侵犯公民人格权益。《互联网信息服务深度合成管理规定》将 AI 视频生成纳入深度合成服务监管，要求服务提供者进行算法备案及安全评估，并对生成内容进行显著标识；《生成式人工智能服务管理暂行办法》针对 AI 视频生成服务提出了训练数据合法、内容真实准确等具体要求，强调尊重知识产权，不得侵害他人依法享有的知识产权。《人工智能生成合成内容标识办法》强制要求 AI 生成视频必须进行显著标识，防止公众混淆；《网络信息内容生态治理规定》进一步明确了 AI 视频内容生态治理的责任主体，禁止利用 AI 技术制作传播虚假新闻或侵权视频。

• 三、AI视频的法律风险分析

• （一）素材来源风险

• 若生成视频使用的训练数据包含未经授权的影视素材或个人作品，可能侵犯著作权；若使用未经肖像权人同意的面部图像，或利用AI技术伪造他人肖像，将侵犯肖像权；若使用未经授权的声音或者AI克隆明星声音用于视频配音，可能侵犯声音权；如果直接截取影视片段或高度模仿独创性表达（如分镜、台词），又将侵犯改编权。

• （二）合成内容风险

• 若AI生成视频直接提取或高度模仿原作品独创性表达，将构成对信息网络传播权和改编权的侵害；视频内容未在显著位置标识“当前为AI生成内容”，或是短视频内容经多平台转发后标识被二次编辑移除（如去水印工具），将触发监管处罚风险。若用户仅输入简单指令（如“一键生成拜年视频”），AI生成内容缺乏人类实质性智力投入，难以获得著作权保护。如何量化用户对AI生成内容的智力贡献以判断是否达到独创性要求，仍处于探索阶段；

• （三）平台传播风险

• 依据《互联网信息服务深度合成管理规定》，提供人脸、人声编辑功能的平台必须履行三重义务：其一，显著提示义务要求用户告知被编辑个人；其二，单独同意机制需取得被仿者明确授权；其三，全流程管理需建立事前提示、事中审核、事后追溯机制。平台必须对用户生成内容履行审核义务，否则可能承担连带责任，若未及时删除侵权内容（如杨幂工作室起诉的侵权视频），需对损害扩大部分承担连带责任。

• 四、讨论2个有意思的问题

• （一）技术中立抗辩与算法可解释性的区别与联系？

• 在各地互联网法院陆续公布的AI侵权类案例中，我们可以发现：法官视角下，单纯主张技术中立抗辩已难以成立，如果技术设计存在侵权诱导性，将直接推翻中立性，司法审查的重点在于平台是否具有主观过错、技术设计是否诱导侵权、平台是否履行必要注意义务等等。技术中立不再是无往不利的避风港，而是需要主动证明的合规状态，算法可解释性从技术需求逐渐升格为法律义务，技术中立是结果，算法可解释性是路径，企业必须将可解释性设计前置到AI开发环节，通过算法可解释性佐证技术中立，才能真正获得法律保护。

• （二）作品层面的合理使用 VS数据层面的合理使用

• 作品的合理使用源于《著作权法》第24条，适用于生成结果，举证责任由侵权内容使用者（创作者）承担；数据的合理使用源于《个人信息保护法》第13条及“数据二十条”相关文件精神，适用于训练过程，举证责任由AI模型训练者（平台或开发者）承担。当训练数据来源不合法时，AI生成内容的独创性是否存疑？未建立数据来源追溯机制的模型，其生成内容是否推定存在侵权风险？毒树之果的难题仍在热议，但著作权与数据的双重合规是各界共识，否则一个视频可能同时触发数据侵权与作品侵权的双重诉讼并面临高额赔偿。

• 五、合规建议

• （一）AI生成内容标识

• 平台应强制要求所有AI生成视频添加显性水印和隐性标识，建立水印检测系统，对未添加标识的AI生成内容进行拦截和处理；开发者应将水印技术嵌入AI生成工具，确保内容生成时自动添加标识

• （二）训练数据合法授权

• 开发者应建立训练数据溯源系统，记录数据来源、获取方式和授权状态；开发者或用户应与版权方签订书面授权协议，明确使用范围、地域、期限、派生与再授权等条款；开发者对训练数据进行合规审查，排除未经授权的内容。

• （三）平台严格管理

• 建立AI视频内容实时监测系统，对明显侵权内容进行自动拦截；根据使用场景和目的，实施分级授权管理，区分个人学习、研究与商业用途；开发内容查重系统，对用户上传内容进行相似度比对；设置提示词过滤机制，对明显涉及侵权的关键词进行拦截；建立肖像黑名单，对高知名度人士的肖像特征进行保护性过滤等。

• （四）创作者合规使用

• 自行留存或要求平台保存AI生成内容的创作过程记录，包括提示词修改日志、分镜设计草图等，作为证明独创性的证据；创作过程中仅使用平台授权人脸库或AI生成无特征虚拟人，影视片段采用CC0协议或使用正版素材库，音乐和字体使用AI工具内置免版税资源；进行风险自查，使用多种渠道验证肖像权与版权风险；在视频起始画面和视频播放周边的适当位置（或在视频末尾和中间适当位置）添加“AI生成”显著提示标识，确保公众能够清晰识别等等。

• 六、总结

• AI视频生成技术正在重塑内容创作的边界，为创作者带来前所未有的便利，同时也带来了更复杂的法律风险。对于创作者而言，应充分认识AI视频生成的法律风险，尊重他人知识产权，合法使用肖像和声音，规范记录创作过程，为可能的著作权保护奠定基础。对于平台而言，需建立完善的AI内容审核机制，部署严密的筛查检测技术，履行内容标识义务，明确平台责任边界，在技术创新与法律合规之间找到平衡点。

• 万物皆有其律，技术创新与法律规制的竞速已成为时代命题。未来的现象级内容，不仅诞生于算法的突破，更根植于对法律边界的精准丈量，唯有将合规基因植入创作源头，方能在AI浪潮中构筑真正的护城河。