AI写诗的版权之争
作者：微信文章AI写诗的版权之争
当前，亟需深入探索一下AI写诗或AI写作引发的”著作权体系的伦理黑洞”问题，也即现行知识产权制度在AI时代显露出的结构性缺陷。当诗人的原创作品被质疑为机器生成时，举证责任倒置正在形成新型创作压力。更严峻的是，AI系统通过海量学习人类诗歌形成的"算法直觉"，正在制造版权认定的灰色地带。诗人不仅要防范作品被机器模仿，更需担心自己的创作会因"过度类似AI风格"而失去法律保护。这场危机本质上是技术理性对人文价值的系统性的侵蚀。当诗歌这种最具灵韵的艺术形式都被卷入算法漩涡，标志着人类正在丧失对自身创造力的终极解释权。但是，若将此视为整个文明面对技术奇点时必经的认知革命，而不是某个群体的创作危机，多数人尚不认同，因技术奇点的属性尚未完全界定。因此，重建人机共生的美学伦理成为当务之急。我们需在算法逻辑之外为诗性保留不可通约的精神领地，而非仅停留于诗歌或文学"自留地"的模糊表述。同时，艺术如何在AI技术条件下实现"负熵"（即对抗无序化趋势）而生，须通过人机协同创作的美学探索与新著作权体系的构建来解决，这一议题仍有广阔的讨论空间。
一、当下版权问题的裂变
（一）AI写诗时代，版权证明比写诗更难？
可预见未来可能出现以下魔幻场景：
· 场景一：北京某版权登记中心，诗人甘地递上《暴雨中熄灭的电子烟》手稿时，被要求“证明文字非AI生成”。诗人被迫展示写作时的汗渍屏幕截图、凌晨急诊病历，甚至美团褪黑素购买小票。
· 场景二：杭州互联网法院庭审中，某AI公司辩称，"算法未学习原告作品，仅为巧合相似"。诗人律师则当庭出示证据："系统日志显示，工程师曾搜索'如何让AI模仿海子风格'"。
这场版权迷雾的本质，如同在菜市场辨别土鸡蛋——当工业化鸡蛋能完美模拟农家蛋特征时，唯有依赖时间戳追溯生产轨迹。
（二）现行版权体系的三大裂缝
1.举证倒置的困境
未来场景：成都诗人林夏在诗集爆红后被指"AI代笔"，自证清白需耗费3.2万元（含笔迹鉴定、公证视频等）。最终通过2025年博客残存的初稿片段才得以澄清。此事件暴露了诗人"原始创作力"的举证难题，甚至已引发法律修正案讨论。
2.风格版权的悖论
未来场景：某AI诗歌软件同时模仿3000位诗人的语言特征，但单首相似度≤12%，法律上构成"新作品"；实则该作品蚕食了被模仿诗人的风格生态。此现象引发对诗歌"新作品"定义的争议，而其他文学体裁的界定更为复杂。
3.人机共创的迷雾
未来场景：上海某出版社推出"新型创作合同"，条款7.2规定：人类需保证AI参与度＜38%；条款7.3要求AI贡献超阈值时，须按字数向算法专利方支付版税。此类条款出现的概率远大于0，凸显版权归属的模糊性和AI版权之争。
（三）破局实验：全球或将发生的变革
· 某文艺社团的“创作履历区块链”计划：诗人需从灵感阶段存证，如录音备忘录（“地铁上穿和服的老奶奶，樱花与皱纹的联想”），浏览器历史（证明某意象是独立搜索所得），手机陀螺仪数据（记录创作时的肢体摆动频率）。
· 德国或将出台“文学DNA库”项目：存档诗人语言指纹，如标点使用习惯、私人化意象组合（如"电梯"与"深海鱼"关联），智能笔压力-情感曲线模型。而日本则研发更先进的新诗人或前诗人的意象与修辞的基因标识库。
· 更具现实意味的是深圳“人机共生创作营”： 人类提供“不可数字化的原料”（如童年创伤记忆），AI在禁用现有诗歌数据库的条件下进行形式转化，最终作品附带“创作成分溯源二维码”。
类似的事件将会在各地上演。
（四）未来版权体系的三个支点
1.创作时间认证
将“创作过程录像”等写作取证程序嵌入写作软件，自动记录从灵感到成稿的全息数据 。如同普洱茶压入内飞，诗人需在诗句中内嵌数字水印。这虽非愉快的体验，却是作品自我保护的无奈之举。
2.负熵创作协议
为了标识人类作品，或将建立“人类特质贡献值”评估体系，举例如下：
· +10分：使用方言或自创的白语词汇；
· +10分：创造基于个人经验的通感比喻（如“牙疼像晚高峰的十字路口”）；
· +30分：创建未被公共数据标注的私人意象IP。
后面这一项或许对未来的互联网诗人具有普遍意义。互联网是高度消耗艺术熵的地方。在你触网之前，你需要积累足够的筹码，让具有交易属性的互联网瞬时记录你对价格的冲击波，造成你个人的诗歌标识度和不能被抹除的印记；如果你是天才，甚至可以以此造就信息时代的“洛阳‘芯’贵”——那种传播奇迹。否则，你大概率会被互联网吞噬，并被数据标记为平庸诗人。如果你不善于在网上应酬互答，那你最好不要去网上冲浪，而以纸质出版物为诗歌的媒介，缓慢地释放你的创作动能，直到互联网注意到你的独特存在。这将是诗人们常用的一种必要的出道技巧。
3.人机伦理防火墙
· 立法划定“不可算法化的诗意保留地”：禁止AI使用未满20年的人类诗歌语料，或未到成熟期的诗人个人风格；
· 要求AI诗歌标注“算法灵感来源图谱”，建立诗歌领域的可解释性和可追溯性；
· 建立“人类诗人优先推荐算法”补偿机制 ，保护新手成长空间；
· 建立诗歌界知名诗人的个人电子档案库，给于其个人诗歌产品以电子印记，杜绝逆天的模仿以血盆大口将他们一口吞没。
以上方案不难获得伦理学的支持，康德的"人是目的”的箴言就是最直接的说明。
（五）为保护版权献给创作者的生存锦囊
1.建立创作档案袋
为了创作顺利，每一个写手都要随手拍下触发灵感的场景（如便利店夜班店员打哈欠的瞬间），保留所有书写和修改的痕迹（就像农民留稻种，证明这是你的语言基因）。
2.深耕AI荒漠区
有时候你必须得书写算法无法捕捉的“低碳生活”和“低像素现实”，甚至发霉墙皮的气味记忆，恢复旧手机里留存的快要删除的记忆。那些AI的触手不能触及的现实因子，就是诗人的救命稻草，就像美国霸权长臂管辖力所不逮的领域，那就是你作为诗人的创作避难所，形成你的诗歌著作权的独立房子。
3.拥抱受限创作
有意识低参与反AI创作的“诗歌运动”，比如只用中小学语文课本的词汇写诗，融入技巧性的反意象、反词、反AI、反象征、反抒情， 与AI偏爱的语法结构和熟词背道而驰， 坚持在纸质笔记本上写诗，等等。
当AI能写出更近乎完美的、四平八稳的诗歌，人类当然不能沦为八股文写作者。你的终极武器，恰恰是那些看似不完美的生命体验——真实的人生轨迹、社交律动，或是那种粗粝生活中的稀缺化的亲情。
未来的版权之争不会仅仅在法庭上展开，而会在每个创作者的选择中铺陈。切莫让AI成为你吞噬灵感的黑洞，而是要将其变为反照人性的镜子。你把AI当作你艺术与科学的“思维实验”基地，最终产出属于你的系列诗歌作品。这或许指明了一条出路——当我们足够诚实地记录生命，建立情感、理性和思想的直达式输出，那么连算法都会成为你灵魂的见证者。当AI能读懂你的灵魂、触摸你的体温，而不是在语词中复述你的某些局部特征，那么，你就接近于得到更多的创造和著作权。
4.回归性命文章
如果以上的技巧你都掌握不了，那么，为了坚守人性的立场，你大概率要回到书写性命文章的地步。由于AI通常没有写作性命文章的现实紧迫性，不会接受这种仿真训练，那么这将是你成为写作者的最终的立足之地，这是是你对某些历史场景——比如《七步诗》那样的写作模式的回溯。如果你扛住了，也能由此取得独到的创作源泉。
二、AI写诗版权归属的哲学和法律问题
从哲学视角，AI诗歌本质上是程序员的算法创新的延伸，其文字编排属于概率输出，缺乏主体意识，不可能是一种版权意义上的自主创新。机器的文字输出，其带有客观次序的字词文本，在用户读取之前并不具有意义。用户对文字的客观次序进行了一种主观确认，从信息论的观点来说，正是用户对AI所输出文字在语义上的确认，排除了一些不确定性因素，使其具有了语言信息的价值。这种情况下，类似于过去我们所说的读者的再创作。脱离开读者的反馈环节，AI作品就不算已经完成；诗歌评论也并不能就AI写诗的物象进行价值和版权的评判。对于积极一些的用户，他通过提示词工程、参数调整等行为对AI进行干预时，即可构成主动的"创作劳动"。
从技术来说，这可能最终指向了一种孤立和闭环的AI诗歌：AI对其作品进行自我评价，并作流程化的版权申报；目前来说，各国支持这版权程序的可能性，在法理上还没有出现。所以，当下公众所称的AI写作，实际上是有用户参与的人机协作。从一件AI作品最终成型的整个诗歌事件来看，AI作品或多或少都是人机交互得来的，最终也都需要建构人机交互的文艺美学来解决。
1.司法实践分歧
关于AI生成内容的版权问题，学界和司法实践有不同的观点。
· 支持派：AI生成内容符合著作权法的作品构成要件，权利通常应归属于使用者，采用“视为作者”原则。对AI生成内容的独创性判断，需要强调人类在创作过程中的参与和选择的重要性。
从技术的工具理性考量，AI诗歌是在技术辅助下的效率提升和创意扩展，其版权归属可根据用户参与程度来判断。AI写作尽管本质上是算法与数据的概率性组合，并无主体意识的参与。但也需考虑著作权法保护的是"具有独创性的智力成果"，而非创作主体的自然属性。司法实践中尤其重视用户的实质性贡献，如参数调整和修改次数。人类通过提示词工程、参数调整、迭代筛选等行为对AI输出进行实质性操作时，这种人机协同创作，就构成了法律意义上的"创作劳动"（参考2023年北京"AI文生图第一案"）。
· 反对派：用户的AI生成内容若毫无独创性，仅为工具性输出，版权应归属开发者；如果AI生成内容与公共作品缺乏差异度和辨识度，则无版权意义。
对于AI诗歌需区分两种情况：若完全基于公共领域数据生成且无商业用途，其价值主要体现在技术验证层面；若涉及商业变现或与受保护作品存在实质性相似，则可能构成侵权。这种价值判断与前述的信息论环节的"语义确认"密切相关——用户通过主观筛选排除了AI生成内容的不确定性，赋予其特定的文化表达价值，这正是著作权法保护的核心。如果AI生成内容未使用受保护内容且非营利，通常不构成侵权，但若涉及商业用途或引用他人作品则可能侵权，需具体分析使用情况。
（上图的横向方面，说明作品著作权的基础来源于开发者的算法创新，是算法版权的延伸；上图的纵向方面，从“提示词工程”“参数调整”到“迭代筛选”，是用户的创作行为在生成著作权。在通用人工智能条件下，因其没有独特的创新性的来源，AI不能成为著作权主体，……在超人工智能条件下，AI智能体是否获得、如何获得法律人格，决定其是否能成为著作权的法律主体。）
2.解决路径：
解决人机交互作品的版权问题，可采取以下路径：
· 立法明确权利归属：采用"视为作者"和"贡献度量化"原则，将实质性贡献者纳入权利主体范围；
· 建立分级标注制度（如欧盟《人工智能法案》）：可要求披露AI使用程度；
· 强化创作轨迹记录：通过算法日志保存提示词、参数调整等过程数据，作为司法举证依据；
· 完善侵权认定标准：采用"映射性创作"测试，要求AI输出与人类作品存在65%以上差异度；
· 引入责任共担机制：当AI生成内容涉及侵权时，根据开发者数据来源合法性、使用者干预程度划分责任；当前司法实践已形成"工具论+贡献度量化"的裁判逻辑，如2024年广州"奥特曼案"明确训练数据合法性是AI企业底线，而2025年2月武汉通报的"3.5万赞AI插画案"，则通过65%差异度认定用户享有版权。这些案例表明，人机协同创作正在重塑著作权法的保护边界，未来的制度设计需在技术可能性与伦理正当性之间寻求平衡。
三、AI用户如何参与创作的过程
提示词工程、参数调整和迭代筛选是AI创作流程中的三大核心环节。什么是提示词工程、参数调整和迭代筛选，AI算法和AI用户如何分别参与这三个过程，其涉及AI和用户参与创作的程度和成功度，需要进一步明确。一般来说，在此过程中，用户设计提示词，则由AI生成内容；用户调整参数，则由AI执行优化；用户筛选结果，则由AI提供生成数据。 其参与主体及作用机制如下：
（一）提示词工程
提示词工程是设计输入指令来引导AI生成特定输出的过程，或者构建指令序列以引导AI理解创作意图；结构化提示词设计则包括角色设定、任务目标等要素。
· 定义：通过设计结构化输入指令（含角色设定、任务目标、示例等）引导AI生成特定输出的过程。例如要求AI以"联合国专家"身份撰写气候报告时，需明确指令、背景、格式等要素。
· 参与主体：AI算法解析提示词语义并生成对应内容，如根据"写一首藏头诗"的指令生成每句首字连贯的诗歌；AI用户参与提示词工程，主要是通过设计、精细化提示词来主导创作方向。AI用户发出提示词指令给AI，AI根据这些提示生成内容，如添加"用李白诗风"的限定可显著提升生成文本的文学性。
· 成功度关键：取决于提示词的质量，如明确性、上下文丰富性等。提示词需包含60%以上的语义信息量，包含示例可使生成质量提升42%。当提示词存在歧义时，AI可能产生"幻觉输出"，需通过多轮迭代修正。
（ 二）参数调整
参数调整涉及优化模型性能，如学习率、批次大小等。参数调整的方法，有网格搜索、随机搜索和自动化工具。
· 定义：通过优化模型超参数（如学习率、温度值）或训练策略（如梯度裁剪）提升AI性能的过程。例如在代码生成任务中，调整温度参数可平衡创造性与逻辑性。
· 参与主体：AI算法执行参数优化算法（如Adam优化器），根据验证集反馈调整内部权重。AI用户通过调整这些参数来影响模型表现，而AI算法则执行具体的优化过程。用户可选择调参策略（网格搜索/贝叶斯优化），并设定性能指标（如BLEU评分），如电商文案生成中需重点关注转化率指标。
· 成功度关键：成功度体现在模型性能指标的提升，如准确率或生成质量。参数调整需遵循"3σ原则"，避免过拟合，通过早停机制控制训练轮次。
（三）迭代筛选
迭代筛选：通常指通过多次生成和评估来优化结果。这与代码复制、大数据反馈机制及模型自我改进的方法有关。
· 定义：通过多轮生成-评估-过滤循环优化最终结果的过程。例如在图像生成中，AI用户可能保留85%以上符合风格要求的图像，淘汰低质量版本。
· 参与主体：AI算法执行生成和评估，提供多样性生成样本（案例如DALL-E的2048种候选图），执行自动化评估（如CLIP得分计算）。AI用户通过多次生成内容，并基于业务目标筛选最优解或最佳结果，如广告文案需人工审核情感共鸣度，而技术网页可依赖ROUGE指标自动筛选。
· 成功度关键：取决于筛选策略的有效性，如是否保留高质量内容。须建立三级筛选机制：第一级用规则过滤（如敏感词检测），第二级用算法评估（如BLEU-4），第三级由专家终审。研究表明，筛选策略覆盖率≥95%，经过3轮迭代的生成内容质量可提升67%。
环节
AI算法核心作用
AI用户核心作用
成功度决定因素
提示词工程
语义理解与内容生成
指令设计与意图传递
提示词信息密度（≥60%）
参数调整
算法优化与性能执行
策略选择与指标监控
参数调整收敛速度（<0.01/epoch）
迭代筛选
多样性生成与自动化评估
人工决策与质量把控
筛选策略覆盖率（≥95%有效样本）
（表1：AI算法和用户参与程度对比 ）
当前技术趋势显示，AI用户正从"指令提供者"向"协作创作者"转变，通过思维链提示和元学习等技术实现深度参与。而AI算法则向"自适应生成"演进，如阿里提出的Self-Debugging模型可自动修正67%的代码错误，标志着人机协同创作进入新阶段。
（鸣谢DeepSeek R1，编辑/汉字诗乐园）
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