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D-高山-AI文生视频著作权研究

论AI文生视频的

属性及其著作权归属

文/邹海阳赵露鄢龙毕梦婷浦继尧西南民族大学法学院

摘要：本文以OpenAI公司AI产品的视角出发，得出关于其同类生成式人潜在表示逐渐接近真实的视频数据。在

Sora为研究对象，探讨了人工智能文生视工智能（GenerativeArtificialIntelligence）这个过程中，Sora模型通过不断迭代和优

频可能带来的法律问题。通过介绍三个产品的法律抽象模型。化，逐渐生成与文本描述相符合的视频

产品的技术原理，抽象出相对应的法律Sora、GPT等大模型的底层技术逻内容。

模型，并从著作权法的角度分析了Sora生辑主要基于深度学习和自然语言处理技而GPT模型，如GPT-3，是基于

成的视频是否构成作品，同时认为应该术。这些模型通过大规模的数据训练，Transformer的语言模型，通过大规模的

采取作品中心主义的观点，将AI生成内能够理解和生成符合人类语言习惯的文互联网数据训练，能够生成各种文本内

容认定为作品。此外，本文还讨论了AI本、图像和视频内容。容。GPT-3拥有超过1750亿个参数，仅需

文生视频的著作权归属问题，提出了AI具体来说，Sora模型是一个扩散很少的输入就能生成高度逼真和复杂的

和用户享有著作权的观点，从法学角度模型，采用了Tranformer架构（如图1所文本。这种模型的出现彻底改变了AI生

对人工智能文生视频的著作权问题进行示）。这种架构能够将随机噪声逐渐转成，并引发了大规模训练的可能性。

了有益探讨。化为有意义的图像或视频内容。Sora模总之，Sora、GPT等大模型的底层技

关键词：人工智能；文生视频；著型通过训练，学会了理解和处理文本提术逻辑基于深度学习和自然语言处理技

作权示，将用户的描述转化为视频内容。首术，它们通过大规模的数据训练，能够

先，Sora模型接受用户的文本描述作为输理解和生成符合人类语言习惯的内容。

引言入，然后利用扩散型变换器生成一系列无论是Sora模型生成的视频，还是GPT模

潜在表示（latentrepresentations），这些型生成的文本，都能够根据用户的输入

随着人工智能技术的进步，特别是

AI文生视频的出现，如OpenAI的Sora模

型，版权的保护范围和定义面临前所未

有的挑战。这些技术的生成能力已接近

“开箱即用”，几乎达到以假乱真的程

度，使得知识产权的边界变得模糊。因

此，探讨AI文生视频的属性和著作权归

属问题，对于保护创作者权益、维护社

会公平和推动文化产业的健康发展具有

重要意义和紧迫性。本文将从底层逻辑

出发，论述AI文生视频的作品属性和著

作权归属[1]。

1.AI技术底层逻辑

对于所要阐述的对象Sora，本文在

了解Sora工作原理的基础上，从著作权法图1Sora的大模型技术

《互联网周刊》

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快速生成符合要求的内容。这些模型经端，分别对AI生成视频是否构成作品从特征的其他智力成果”。通过增设兜底

过大量数据的训练，拥有了丰富的知识而享有著作权保护、倘若享有又应归属条款，可以将符合规定的创作物纳入著

储备和生成能力，能够应对各种复杂的于谁这两方面进行讨论分析。作权法的保护范围，这就为将AI文生视

任务和场景。