人工智能
人工智能领域的专业法律研究。
人工智能AI词曲著作权保护法律探析
仇少明律师探讨了AI词曲创作的著作权保护问题。针对AI创作是否应受著作权法保护，核心争议在于“人类独创性”认定，司法实践倾向于区分人类辅助创作与AI自动生成并具体判定。其次，AI创作主要面临训练数据使用引发的复制权侵权及输出内容实质性相似等版权风险。最后，文章指出邻接权与用益物权模式存在局限，提出构建数据产权保护模式，通过确权平衡算法开发者、原著作权人与使用者的利益，兼顾获酬权与权利开放性，避免市场垄断。文章呼吁动态完善独创性标准与权利归属规则，加强国际协调，以构建适应AI音乐产业发展的著作权保护体系。
律师在AI医疗项目尽职调查实践
吴国平律师聚焦AI医疗项目的投资法律风险评估与尽职调查。在监管趋严与市场高速增长的背景下，文章强调数据合规是审查核心。律师需重点核查训练数据的合法来源、授权链条、隐私脱敏及真实性。针对海量数据，建议采用科学抽样策略结合大数据工具进行高效核查；对多源合并数据，需通过系统日志追溯存储与合并过程以严格匹配授权协议。针对合成数据，应坚持真实数据为主，严格控制比例、清晰标识并明确法律责任。此外，可通过数据供应链追溯、公开数据比对、第三方医学专家验证及统计异常检测等多维手段核实数据质量。尽调工作还需全面覆盖数据加密、访问控制、算法来源、备份安全、网络防护、日志监控及应急响应等关键环节，以实现技术需求与法律合规的平衡。
万字！从技术角度评析AI著作权第一案 | 谁拥有算力，谁垄断国内AI著作权的未来？
李伯阳律师针对北京互联网法院认定AI绘图使用者享有著作权的首份判决提出批评。作者从Stable Diffusion底层算法出发，指出AI图像生成本质是基于提示词、参数与随机种子的确定性“机械性智力成果”，使用者仅是从模型预生成的海量结果中进行挑选，并未投入实质性创作智力。作者认为，该判决混淆了工具操作与创作行为，不仅违背著作权自动产生的自然属性，还可能引发算力垄断、混淆创作过程与结果的保护边界，并对不同AI工具用户造成不公平歧视。作者主张，未经实质性二次创作的纯AI生成作品不具备著作权要件，知识产权法律应基于技术本质进行重构。据此，原告本不享有涉案图片著作权，被告行为不构成侵权。
算法模型应成为人工智能（AI）侵权审查的核心——以扩散（Diffusion）模型和算法为例
李伯阳律师以Stable Diffusion等扩散模型为例，探讨AI生成内容（AIGC）的知识产权侵权审查问题。文章首先梳理了AI生图技术的发展脉络及扩散模型“加噪-去噪”的技术原理，指出AI模型本质是通过大量数据学习特定元素或风格的“共性”特征，而非直接复制训练集中的具体作品。在此基础上，文章强调判断AI作品是否侵权必须以机器学习算法模型的实际运行为核心：一方面，不能仅因作品由AI生成就一概认定为侵权，否则将不当垄断创作规律与共性，阻碍技术创新；另一方面，也不能一概认定不侵权，若算法出现“过拟合”或使用特定微调模型（如LoRA）导致生成结果与原训练数据高度相似，则可能构成侵权。最终，文章主张法律实践与立法应深入理解算法原理，建立以模型为核心的侵权审查机制，以实现知识产权保护与AI技术健康发展的良性平衡。
可以用ChatGPT写的程序赚钱吗？——AIGC的基础法律问题透视
吴让军律师围绕人工智能生成物的著作权与法律保护问题展开探讨。学界与司法界对AI生成物能否构成著作权法意义上的“作品”存在争议，核心在于是否必须以自然人创作或体现人类个性化投入为前提，司法实践对此裁判思路不一。在权属归属上，学界提出著作权归属、邻接权保护及孳息所有权等理论，实务多倾向保护使用者权益或依约定确权。文章进一步梳理了AI生成物的多元保护路径，并探讨了侵权责任分配机制，涵盖用人者/代理责任、监护人责任及赋予AI有限法律人格等主张。尽管AI生成物的法律定性、权属界定与责任承担仍存广泛争议，但其已深度融入社会生活，亟待构建适配技术发展的法律规制体系。
人工智能：律师与助理之间来了个林妹妹
洪世宏律师厘清了助理律师与律师助理的职业定位差异，强调助理律师的核心成长在于通过实务训练培养识别规律、适用规则及洞察当事人意图的能力。针对人工智能在法律领域的应用，文章指出AI虽擅长海量数据处理与文书模仿，但缺乏对人类情境、意图及灵活变通的理解。因此，AI仅能作为辅助工具，无法替代人类在法律实践中的情境判断与创造性思维，真正能够独立执业的仍是具备自主意图与情境适应力的人类律师。