第八期
第八期 生成式AI的作品认定与责任边界
第八期真正讨论的不是 AI 厉不厉害，而是当生成式人工智能深度参与表达生产、传播与商业利用时，法律应如何在原创性、权利保护和平台责任之间重新划出可预期边界。
资源化成果后四期：示范性课程视频与资源化成果
第八期
课程定位与承接
作为第二模块的收束期，讨论生成式 AI 深度进入表达生产后，法律如何重新识别原创性、智力投入与责任边界。
第八期承接前几期关于权力边界、技术治理和平台责任的讨论，把问题推进到作品认定、侵权风险和平台治理的综合判断。
本期进入线索
- 作品认定不能只看是不是机器生成，而要回到人的智力投入和表达形成过程。
- 生成式 AI 的风险不只在作者身份，还在侵害他人权益和平台责任配置。
- 作品认定争议、侵害他人权益争议和平台责任争议构成三组核心场景。
- 课程最后要求学生把生成链条拆成形成过程、权利影响、控制能力和责任配置。
材料阅读提示
- 教学材料指南：指南把第八期固定在作品认定、原创性、智力投入和责任边界上，避免页面变成技术热点评论。
- 视频脚本与课程结构：讲授主线把法理基础、三类争议场景、裁判方法和课堂收束写得最完整，是第八期课程正文的主要内容来源。
- 裁判文书法理导学：导学材料的作用是让学生把原创性、工具性和责任配置放回同一条分析链，而不是割裂讨论。
- 裁判文书研习任务单：任务单要求学生说明生成过程是什么、人的投入在哪里、风险落到谁身上、平台控制能力又体现在哪些环节。
- 双师协同与课堂观察材料：双师职责和课堂观察材料共同对应的目标，是让学生同时看见生成式 AI 的法理难点和平台治理责任问题。
核心冲突
先锁定争点分歧与裁判分化。
- 人的提示输入和后续修改是否足以构成具有法律意义的智力投入。
- AI 输出内容与既有权利对象高度近似时应如何判断风险来源与责任链条。
- 平台在提供高风险功能、流通内容和接到投诉后应承担怎样的注意义务。
判断路径
围绕事实进入规范与法理衡量。
- 先重建生成过程。
- 再看输出表达和权利影响。
- 随后判断人的智力投入与平台控制能力。
- 最后推出作品认定、责任配置或救济结论。
比较抓手
对齐可比维度，再下结论。
- 比较作品认定与侵权责任两组问题各自关注的法律层次。
- 比较不同生成链条中人的参与程度和平台控制能力。
- 比较创新激励与权利保护在不同场景中的权衡重心。
10份材料
本期材料入口
统一材料目录按课堂功能分组，先看教学材料指南与法理导学，再进入任务单、课堂观察与学生成果。