生成式人工智能技术的迅猛发展，正深刻改变内容创作与传播的方式。以Stable Diffusion、LoRA模型为代表的开源算法与工具，大幅降低了专业图像生成的门槛，使得用户能够便捷地生成风格多样、内容复杂的数字作品。然而，这种技术赋能在激发创作活力的同时，也带来了新的著作权保护挑战：当用户在生成式人工智能服务平台生成并公开传播与他人作品高度相似的内容时，用户无疑构成著作权侵权，而提供该技术服务的平台是否同样构成侵权、应当如何承担责任，则成为一个崭新的命题。

在杭州奥特曼案[1]中，原告上海新创华公司经授权享有奥特曼系列动漫形象的著作权相关权益；被告杭州水母公司运营一款AI绘图平台，为用户提供文生图、图生图等服务。该平台允许用户上传相关图片，并利用平台集成的基础模型训练个性化的LoRA模型[2]，进而生成更为精细化和个性化的图片。同时，平台支持用户发布其训练完毕的LoRA模型和所生成的图片，供其他用户反复调用。原告调查发现，在该平台以“奥特曼”为关键词搜索，可检索到多幅与奥特曼形象高度相似的AI生成图片，以及用户训练的奥特曼主题LoRA模型。原告诉至法院，请求判令被告停止侵权并赔偿30万元。被告辩称训练素材均为用户上传，平台仅提供信息存储空间服务，应适用“避风港”规则免责。一审法院认定被告构成侵害信息网络传播权的帮助侵权，判令停止侵权并赔偿3万元（含合理开支），二审法院维持原判。该案判决结合具体应用场景与被诉行为，系统阐释了生成式人工智能服务提供者注意义务的认定标准与帮助侵权的构成要件，首创“分类施策、宽进严出”的裁判规则，为快速演进的人工智能产业划定了清晰的法律边界，因而获评浙江法院2024年知识产权保护典型案例、2024年中国十大最具研究价值知识产权裁判案例，并入选2025年度AIPPI中国分会版权十大热点案件[3]。

一、杭州水母公司兼具技术服务与内容供给双重属性，在本案中主要提供技术服务

在生成式人工智能侵权纠纷中，如何界定服务提供者的法律性质，是责任认定的首要前提，直接决定了其责任类型与注意义务标准。在传统网络侵权责任框架中，网络平台通常被分为网络内容提供者与网络服务提供者，前者直接向公众提供内容，承担较高的审查义务，若提供侵权内容则构成直接侵权；后者仅提供自动接入、传输、信息存储空间、搜索链接等网络技术服务，可在符合法定条件时援引“避风港”规则免责，但若违背注意义务，可能构成间接侵权。然而，生成式人工智能服务的出现[4]，使这一二分法面临挑战——当平台虽然不直接提供侵权内容，但又参与内容的生成时，其法律性质应当如何认定？

生成式人工智能产业往往具有明显的技术支持与内容生产相融合的特征，在此背景下，相关服务的提供者既非传统的技术服务提供者，又非纯粹的内容提供者[5]，而是一种介于内容服务提供者和技术服务提供者之间的新型网络服务提供者，其责任类型需结合具体的服务形态、应用场景予以确定。本案中，杭州水母公司运营的AI平台虽兼具技术支持与内容供给的双重属性，但其角色更侧重于技术服务提供者。作为生成式人工智能服务提供者，该平台依据用户指令生成相应内容，因而在一定程度上具备内容供给的特征，不同于传统的信息存储空间服务提供者。然而，这种内容生成具有被动性与响应性，平台本身并不主动提供或预设任何特定信息内容。就本案事实而言，被诉侵权行为的实施主体均为用户：奥特曼主题LoRA模型的训练依赖于用户自行上传的素材，该模型及后续生成的侵权图片也均由用户主动发布和分享。平台在调用开源SD模型及LoRA训练架构的基础上，通过工程化封装向用户提供AI生成与训练服务，并未直接提供奥特曼相关训练数据或模型，亦未主动创设或发布侵权内容。因此，杭州水母公司并非侵权内容的直接提供者，其行为不构成对权利人信息网络传播权的直接侵害。本案侵权后果的发生，主要源于用户对平台技术功能的利用，平台的角色主要为技术服务提供者。

二、杭州水母公司注意义务的认定：“同质行业理性人”标准下的动态评估

生成式人工智能服务提供者以过错责任为一般归责原则，其注意义务一般包括是否对信息来源的可靠性尽到合理审核义务、生成结果是否包含明显侵权内容、是否遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关监管规定、在接到权利人通知后是否及时采取必要措施等[6]，在认定过错时需包容审慎，综合考虑现有技术水平及防范损害的成本，遵从发展与安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则[7]。本案的判决遵从了上述原则，既未苛求平台对海量内容进行事前普遍审查，又否定了其以技术中立为由完全“躺平”的抗辩，确立了积极、合理的合规标准。

在明确杭州水母公司主要提供技术服务、不构成直接侵权的基础上，本案的核心问题转化为该公司是否可能构成间接侵权，即是否因违背了合理的注意义务而负有过错。本案创造性地提出了“同质行业理性人”标准，即“以同行业一般服务提供者所应具备的注意力能否发现侵权行为，以及平台是否采取了与损害发生时的技术水平相契合的必要措施来预防侵权行为”[8]，作为平台的合理注意义务边界。这一标准的核心在于，不预设统一的注意义务水平，而是通过动态综合考量多重因素，将平台注意义务控制在与同行业信息管理能力、现有技术水平相适应的合理程度。值得注意的是，本案中纳入考量的因素与《最高人民法院关于审理侵害信息网络传播权民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》第九条[9]规定的精神一脉相承，具体包括：

第一，服务性质。平台所提供的服务类型直接影响其注意义务的高低，若平台直接提供内容，其注意义务显然高于仅提供技术服务的情形。杭州水母公司虽主要提供技术服务，但兼具内容供给属性，因此注意义务或应略高于普通的技术服务提供者。

第二，作品知名度。权利作品的知名度越高，服务提供者对侵权后果的可预见性就越强，其注意义务也相应提高。奥特曼系列动漫形象在全球范围内具有相当高的知名度和影响力，曾多次获得行业奖项，在各大社交平台长期位居热搜前列。对于此类知名作品，平台应当有更高的警觉意识，能够预见其成为侵权对象的可能性。

第三，侵权事实的可感知程度。侵权内容在平台中呈现的显著程度，是判断平台“应知”侵权的重要客观依据。本案中，侵权内容处于平台显著位置：在平台首页“广场”界面的“作品”“叠加模型LoRA”栏目中，存在许多与奥特曼形象实质性相似的图片，这使得侵权内容能被明显感知，应当认定平台知晓相关内容侵权的可能性较大。这一认定体现了“红旗规则”在生成式人工智能场景下的适用——当侵权事实如红旗般公然飘扬时，平台不能再视而不见。

第四，可能引发的侵权后果。提供服务可能引发的侵权后果越大，平台的注意义务越高。本案中，杭州水母公司虽主要提供技术服务，但其服务并非纯粹的被动存储，而是通过调用开源SD模型及LoRA训练架构，向用户提供模型训练与图像生成功能。证据显示，单纯输入“奥特曼”关键词无法生成侵权图片，但叠加使用侵权LoRA模型后，平台即可“稳定输出”此类侵权图片。侵权LoRA模型可被其他用户反复使用，形成了侵权内容的放大器效应。平台对此种可预见、可干预的侵权扩散风险，应承担更高注意义务。

第五，营利模式。平台的营利模式直接反映其从服务中获取经济利益的程度，进而影响注意义务的合理边界。本案中，该AI平台设有付费会员与积分充值制度，会员享有优先训练、快速生成等特权；平台通过会员特权、积分奖励等措施引导用户发布和分享LoRA模型。法院认定水母公司可直接从提供的AI创作服务中获得经济利益，故应承担与其获益相匹配的更高注意义务。

第六，预防措施的可行性及实际履行情况。判断平台是否尽到注意义务，关键在于考察其是否采取了与当时技术水平相适应的必要措施。本案中，杭州水母公司在平台用户服务协议中声明“不对用户上传和发布的内容进行审核”，诉讼前未在网站显著位置设置投诉举报渠道。然而，水母公司在收到诉讼通知后迅速采取了屏蔽“奥特曼”“迪迦”“ultraman”等相关关键词、在后台进行知识产权审核等措施，证明其完全有能力以合理成本采取有关必要措施以预防侵权。该平台有能力采取措施却怠于采取，构成主观过错的有力证据。

综上，本案中，用户侵害权利人信息网络传播权的事实较为明显，根据“同质行业理性人”标准综合考量，应当认定杭州水母公司应知用户实施侵权行为，但未采取删除、屏蔽、断开链接等措施，构成帮助侵权。

三、生成式人工智能服务者的侵权认定：“分类施策、宽进严出”

在明确注意义务标准的基础上，本案最具前瞻性和创新性的探索在于对生成式人工智能服务侵权的系统性认定。面对原告提出的要求平台删除“与奥特曼有关的全部物料和相关数据”的诉请，法院将生成式人工智能服务拆解为数据输入、数据训练、内容输出、内容使用四个阶段，针对不同阶段的特点提出了“分类施策、宽进严出”的认定标准。这一区分回应了产业界对训练数据合法性的核心关切，避免了因苛求事先授权而扼杀创新；同时，又在输出端划定了清晰的红线，促使平台加强内容过滤和治理，维护权利人核心利益。

（一）输入端的侵权认定：相对宽松包容，为技术创新预留空间

生成式人工智能的创设与发展，离不开海量训练数据的“喂养”。数据、算法、算力被公认为人工智能发展的三驾马车，其中训练数据的质量与数量直接决定模型的性能表现。然而，大模型训练不可避免地会使用到受著作权保护的作品，若要求对每一份输入数据都事先获取授权，将导致训练数据供给严重不足，从根本上制约人工智能产业的创新发展。

正是基于这一现实情况，法院表达了在数据输入和数据训练阶段相对包容的侵权认定考量。其核心逻辑在于：生成式人工智能在数据训练阶段使用他人作品，目的并非再现作品的独创性表达，而是作为创作新内容的转换基础。数据训练仅是对语料数据作结构特征分析时暂时保留在先作品，训练及生成过程中并未将在先作品展示给公众，与传统的以向公众传播为目的的复制行为具有本质区别，不会对权利作品的正常使用造成市场替代效应，因此可构成合理使用。

从法理基础上看，本案对输入端侵权认定采取的宽松态度并非凭空创设，而是在现有法律框架内进行的审慎探索。我国《著作权法》第二十四条第一款第十三项规定了合理使用的兜底条款，为司法实践留出了解释空间。最高人民法院2011年发布的《关于充分发挥知识产权审判职能作用推动社会主义文化大发展大繁荣和促进经济自主协调发展若干问题的意见》第八条亦指出：“在促进技术创新和商业发展确有必要的特殊情形下，考虑作品使用行为的性质和目的、被使用作品的性质、被使用部分的数量和质量、使用对作品潜在市场或价值的影响等因素，如果该使用行为既不与作品的正常使用相冲突，也不至于不合理地损害作者的正当利益，可以认定为合理使用。”[10]本案的裁判正是在这一司法政策指引下的积极探索。

（二）输出端的侵权认定：相对从严，促使平台采取必要措施预防侵权

与输入端的宽松包容形成鲜明对照的是，法院对生成式人工智能服务的内容输出及生成内容的侵权认定采用了相对从严的标准。这一立场的核心目的在于推动平台采取必要措施，防范输出内容侵犯著作权人利益。

从严标准的具体适用体现在本案的多项认定中。在侵权判断层面，法院将12张被诉侵权图片与奥特曼形象进行比对后，认定二者在人物形象、服饰细节等方面基本一致，整体构成实质性相似，从而落入信息网络传播权的控制范围。在责任承担层面，法院明确要求平台不仅需删除已生成的侵权图片，还需删除能够固化侵权特征的LoRA模型本身。这是由于被诉侵权LoRA模型是一种能够稳定输出特定形象的侵权工具，若不予以删除，侵权风险将持续存在。

从更宏观的制度设计看，本案的裁判规则与理论界“宽进严出”的制度构想形成共振。最高人民法院亓蕾法官在《人工智能训练数据的法律风险与制度供给》[11]一文中明确提出，从立法论视角看，人工智能训练数据可以采取“宽进严出”的制度设计思路——在输入端构建数据合理使用制度，在输出端采取较为严格的制度设计，兼顾人工智能技术发展和权利人利益保护。北京知识产权法院副院长杜长辉亦在2025年中关村论坛全球知识产权保护与创新论坛上亦强调：“在模型预训练阶段，侧重促进数据的取得和使用；在生成传播阶段，更加注重权利保护，防止侵权内容的生成和传播。”[12]

（三）概括性删除请求的处理：区分场景，保障用户的合理使用

基于“宽进严出”的认定标准，法院对原告要求“删除与奥特曼有关的全部物料和相关数据”的概括性诉请进行了区分处理。

对于删除已生成并发布的侵权图片和被诉侵权LoRA模型，法院予以支持。对于删除用户个人存储空间中未对外传播的内容，法院未予支持。法院明确指出，在用户仍可以学习、研究、欣赏自己存储在平台中的相关图片或者对该图片进行其他合理使用且并未对外传播的情形下，要求平台概括删除“全部物料和相关数据”，“超出了被告应负担的义务”。这一认定蕴含着双重平衡考量：其一，尊重用户的合理使用空间，用户在未公开传播的前提下对生成内容的学习、研究、欣赏，属于著作权法第二十四条所保护的利益范畴；其二，考虑平台的技术能力与成本负担，若要求平台对用户个人存储空间进行普遍性审查和删除，不仅技术上成本高昂，也将对用户数据权益造成不当干预。

综上，本案“分类施策、宽进严出”的裁判规则，其方法论价值在于将复杂的生成式人工智能服务拆解为可法律评价的阶段性行为，实现了从整体评价到精细分析的转换。法官区分了SD基础模型层与LoRA应用层的功能，确立了差异化的注意义务体系，避免了在输入端设置过高门槛而扼杀技术创新的风险，同时又在侵权后果最容易扩散的输出端划定了清晰红线，将合规资源集中于风险最高、侵权后果最直接的环节，实现有限资源的优化配置，为同类案件提供了具有重要参考意义的的裁判框架[13]。

值得一提的是，本案的裁判思路也与杭州互联网法院随后向被告发出的首份涉生成式人工智能司法建议书形成呼应——建议书从完善“通知+必要措施”机制、加强LoRA模型平台监管、强化知识产权日常管理、推进人工智能合规建设和行业自律四个维度，为平台提供了系统性合规指引。被告方亦积极响应，通过加强模型训练的审核监管、加强模型创作的技术防控、完善用户协议和规范、优化内容推荐算法等措施，进行了专项整治[14]，使得本案的司法判决起到了良好效果。

四、本案与广州奥特曼案、上海美杜莎案的比较

近两年内，围绕生成式人工智能对既有角色形象的使用，已有多起案件进入司法裁判。广州奥特曼案、杭州奥特曼案与上海美杜莎案，因所涉技术路径相似而裁判结果存在差异，成为观察当前司法实践的重要样本。

（一）案情简介

2024年2月8日，广州互联网法院作出（2024）粤0192民初113号判决，被称为“广州奥特曼案”。该案中，被告经营的Tab网站通过API接入第三方服务商的AI绘画功能，为充值会员的用户提供文生图服务。会员用户输入提示词后，平台直接生成与原告享有权利的奥特曼形象实质性相似的图片。原告认为被告侵犯了复制权、改编权、信息网络传播权，要求赔偿30万元。法院认定，被告通过可编程接口的方式接入第三方服务系统，属于生成式人工智能服务提供者；奥特曼作品具有较高知名度，被告存在接触可能性，案涉平台生成的图片保留了奥特曼作品的独创性表达，在多个关键特征上构成实质性相似。据此，法院判决被告构成直接侵权，侵害了原告的复制权和改编权，应赔偿原告1万元（含合理开支）。

2025年11月审结的“美杜莎案”是上海首例人工智能大模型著作权侵权案[15]。该案中，用户李某以商业使用为目的，截取《斗破苍穹》系列动漫中美杜莎形象图片二十余张，使用某AI图像生成平台的“训练LoRA”功能，将美杜莎图包作为训练素材，生成两款美杜莎LoRA模型，“经过平台机审”，李某将该模型并发布在自身账号中，其他用户可反复使用该模型生成侵权图片。原告将用户李某及平台告上法庭，认为李某侵犯原告复制权、改编权和信息网络传播权，应赔偿20万元，平台放任侵权LoRA模型大量存在，没有尽到平台责任，应赔偿200万元。法院最终判决李某侵犯原告的复制权和信息网络传播权，赔偿5万元（含合理支出），平台不构成侵权。

（二）平台性质的认定比较

三个案件中的平台均采用生成式人工智能技术，为用户提供图片生成服务，在法律属性上均属于生成式人工智能服务提供者。但在内容生成机制上存在明显区别：广州奥特曼案中的平台能够仅依据用户的提示词，直接生成侵权图片；相比之下，杭州奥特曼案和上海美杜莎案中的平台则无法仅凭提示词直接生成侵权图片。用户需主导完成一系列操作，包括搜集图片素材、上传训练LoRA模型、叠加使用模型、输入提示词等，方能生成侵权图片。据此可知，在广州奥特曼案中，平台属于侵权内容的直接生产者；而在后两个案件中，用户才是侵权内容的直接生产者。

广州奥特曼案作为涉及生成式人工智能服务提供者著作权侵权的首案，整体审理态度较为审慎。法官未对平台的法律性质——属于网络内容提供者、网络服务提供者，抑或介于二者之间的新型主体——展开具体讨论，为后续司法实践和学理探讨留下了较大的解释空间。相比之下，杭州奥特曼案和上海美杜莎案的法官均对平台性质作出明确阐释。值得注意的是，尽管这两个案件中平台所扮演的角色和所提供的服务高度相似，但两案法官最终对平台性质作出了不同的认定：杭州奥特曼案认定平台为“新型网络服务提供者”，兼具技术服务与内容供给双重属性，但以技术服务为主；上海美杜莎案则将平台认定为“中立的网络服务提供者”。

如前文所述，平台性质直接决定其应承担的注意义务高低。通常情况下，网络内容提供者的注意义务高于网络服务提供者，且无法适用“避风港”原则免责。由此观之，杭州奥特曼案中平台被定性为具备双重属性的新型网络服务提供者，其与传统网络服务提供者的本质差异，在于其对内容生成的参与深度。传统网络服务提供者主要传播用户既有内容，承担存储、展示或传输功能，居于相对被动的中介地位；而生成式人工智能服务提供者则深度介入内容生产环节，具有一定内容共创者性质。当平台对生成内容具备一定识别与干预能力时，技术中立的适用空间自然收窄，与其信息管理能力相匹配的注意义务随之提升。而上海美杜莎案对平台性质的认定则更倾向于对其加以保护，由于生成式人工智能服务在信息处理上具有海量性、交互性及不可预见的“幻觉性”等特点，服务提供者往往难以知悉输出内容是否构成侵权。将其认定为中立的网络服务提供者，使其可以援引“避风港”规则获得责任豁免，有助于减轻其运营负担，推动技术的快速发展。

（三）注意义务的内容比较

广州奥特曼案对注意义务进行了初步阐发，主要依据为《生成式人工智能服务管理暂行办法》的第4、15、12条，认定涉案平台因欠缺投诉举报机制、潜在风险提示（“未以服务协议等方式提示用户不得侵害他人著作权”）及AI生成物显著标识，从而具有主观过错。同时强调，鉴于该产业尚处发展初期，不宜对平台课以过重义务，但平台仍应主动履行“合理、可负担的注意义务”。

杭州奥特曼案则进一步细化了注意义务的认定标准，引入“同质行业理性人”标准，评估了涉案平台的服务性质、作品知名度、侵权事实的可感知程度、可能引发的侵权后果、营利模式、预防措施的可行性及实际履行情况等因素，综合认定该平台“应当知道”用户利用其网络服务进行侵权活动，具有主观过错。若以广州奥特曼案所提炼的三项注意义务为参照，在本案中：第一，平台的用户服务协议明确规定“本平台不对您上传、发布的内容进行审核”，且相关证据未能证明平台在“网站相对明显的位置设置投诉举报渠道”，故平台同样欠缺有效的投诉举报机制，在侵权事实明显的情况下亦未主动采取措施；第二，平台协议规定“在使用本服务时应当尊重他人知识产权，不得侵害他人权益……您承诺在使用本服务时，所发布、提供、使用的图片、文字、文本、字体、音频、视频、图表等内容已获得了充分、必要且有效的合法许可及授权”，这一点符合了潜在风险提示要求；此外，AI生成物显著标识未在本案中进行讨论。

上海美杜莎案中，案情与杭州奥特曼相似，主要区别在于美杜莎的知名度低于奥特曼。本案中，法官将平台直接认定为网络服务提供者，适用了“避风港”原则——平台向用户尽到了合理告知义务，设置了投诉举报机制和发布审核机制，在收到起诉状后及时下架了全部侵权模型，主观上无过错，客观上尽到了相应义务，故不构成侵权。

综合以上对比可以发现，三案共同确立了生成式人工智能服务平台在运营中应履行的基础性注意义务。三案均要求平台设置有效的投诉举报机制，并以服务协议等方式向用户提示不得侵害他人知识产权。在此基础之上，杭州奥特曼案与上海美杜莎案更进一步，要求平台在具备相应能力时，对知识产权侵权风险进行必要的审核——前者通过“同质行业理性人”标准综合考量侵权事实的可感知程度等因素，认定平台应主动采取措施；后者则因平台设置了发布审核机制而得以免责。

此外，关于网络侵权规则（“避风港”规则与“红旗”规则）能否类推适用于生成式人工智能侵权责任，三案法官虽然不同程度地参照了网络侵权规则的判断要素，但未明确援引《民法典》第1195条或第1197条作为裁判依据，亦未就规则适用问题作出直接表态。关于这一问题，学界亦存在分歧，王利明教授认为，生成式人工智能服务本质上属于网络服务，类推适用“避风港”规则有利于防止损害的发生与扩大、保护服务提供者的利益，在履行通知删除义务后，服务提供者还需采取关键词过滤等合理方式防止再次生成类似侵权内容，如此即可用较低成本防范侵权发生[16]。然而，程啸教授则持否定立场，指出生成式人工智能服务提供者输出内容的行为属于“作为”，而非网络侵权规则所预设的“不作为”，套用此规则不利于预防和制止同一侵权行为，也不利于技术的创新发展，此类侵权应直接依据过错责任原则认定服务提供者的责任[17]。 由此可见，此问题仍属学理上未竟之争，有待未来立法或司法实践进一步明确与回应。

（四）改编权认定的两种思路：广州奥特曼案与上海美杜莎案的分歧

AI生成内容是否构成作品，是否应作为判断改编权侵权的前提？对这一问题的不同回答，形成了广州奥特曼案与上海美杜莎案在改编权侵权认定上的分歧。

广州奥特曼案中，法院将生成内容与原作品的关系作为切入点，没有将AI生成图片是否构成作品作为前置判断，而是直接将被诉图片与奥特曼形象进行比对，认定其在保留原作品独创性表达的基础上形成了新的特征，从而构成对改编权的侵犯。改编权侵权与改编作品保护分属不同范畴——前者保护原作品著作权人免受未经许可的改编行为之害，后者保护改编者因实质性智力投入而获得的新权利。在AI创作语境下，改编行为与著作权法意义上的创作行为发生了分离，经由改编得到的内容不当然属于作品，但这不妨碍对原作品的改编行为本身构成侵权。

上海美杜莎案中，法院则从可版权性出发，认为在没有证据体现自然人实质性智力投入的前提下，由AI直接生成的图片并非著作权法意义上的美术作品。既然AI生成物本身不构成作品，用户便不存在“改编”作品的行为。据此，法院未支持改编权侵权的主张。

两案的差异体现了法官对改编对象的不同理解。广州案将改编行为与改编成果的可版权性相分离，认为行为本身的违法性不因成果能否受到保护而消解；上海案则将可版权性作为进入改编权评价的前提。相较之下，广州案的裁判路径为在AI语境下理解改编权的保护边界、充分保障原作品著作权人权益提供了一种更周全的处理思路[18]。 

表1：上海奥特曼案、广州奥特曼案、上海美杜莎案对比

杭州奥特曼案	广州奥特曼案	上海美杜莎案
侵权种类	平台间接侵权	平台直接侵权	平台不侵权 用户直接侵权
平台性质	新型网络服务提供者，兼具技术服务与内容供给双重属性，在本案中主要提供技术服务。	法院未讨论	网络服务提供者。
平台行为	支持用户训练及发布侵权LoRA模型和侵权图片，供其他用户反复使用。	用户输入提示词后，平台直接生成侵权图片。	支持用户训练及发布侵权LoRA模型和侵权图片，供其他用户反复使用。
法院认定涉及权利类型	平台侵犯信息网络传播权	平台侵犯复制权、改编权	用户侵犯复制权、信息网络传播权
平台过错与注意义务	有过错 综合盈利模式、权利作品知名度、可采取的预防侵权必要措施等考量，未履行合理注意义务。	有过错 欠缺投诉举报机制、潜在风险提示、显著标识。	无过错 履行合理告知义务、设置投诉举报机制、及时下架、更新筛选关键词等。
判赔额	3万元	1万元	平台0元，用户5万元
判赔增加因素	权利作品知名度高；涉及多个经典作品形象；原告存在维权支出	权利作品知名度高；原告存在取证支出	/
判赔降低因素	侵权训练图片由用户上传，平台已备案且存在知识产权保护提示；应诉后积极采取措施预防侵权扩大；用户侵权行为涉及平台主营业务，侵权模型使用次数多	应诉后积极采取措施预防侵权扩大；被告仅面向用户生成侵权图片，影响范围有限	/

五、结语

杭州奥特曼案作为里程碑式的判决，在平台性质界定上提出了“新型网络服务提供者”的定性，在注意义务认定中引入了“同质行业理性人”的动态评估标准，更创设了“分类施策、宽进严出”的裁判规则，这些探索在生成式人工智能服务技术创新与知识产权保护之间构建了一套可供参考的裁判框架。

近期，最高人民法院已就该案所涉法律问题作出进一步回应。2026年3月10日，最高人民法院民事审判第三庭庭长李剑在央视新闻频道《新闻直播间》栏目中指出，人工智能数据训练使用他人作品是否构成合理使用、服务提供者的责任如何界定，“不仅在法律界颇具争议，也关乎人工智能产业未来发展”，法院必须“平衡好创新者、竞争者、消费者和社会公众等多元主体的利益”。目前，最高人民法院正在起草相关司法政策文件，拟对人工智能生成物的独创性认定规则、数据训练行为的法律性质等问题作出规范，这预示着人工智能版权保护将迎来更为系统的制度供给。

生成式人工智能的技术迭代仍在加速，司法裁判与产业发展的互动亦将持续深化。我们将持续关注该领域的立法动态、司法实践与行业合规进展，以期为客户在人工智能版权合规、风险防范及争议解决等方面提供兼具前瞻性与务实性的专业支持。

注释

[1] 参见一审判决书（2024）浙0192民初1587号、二审判决书（2024）浙01民终10332号。

[2] LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）是一种高效的模型微调技术，其核心思想是在不改变预训练基础模型原始参数的前提下，通过插入少量可训练的低秩矩阵来学习特定任务或风格的增量信息。在图像生成领域中，用户通过上传训练图片，在基础模型上训练得到的LoRA模型实质上是一个轻量级的、可插拔的适配器模块。它能够补充基础模型无法生成的内容，或者强化特定的图像特征（如角色、画风、物体等），从而实现对生成图像的精细化和个性化控制，使其更符合特定的艺术风格或创作需求。LoRA模型文件极小、训练高效、切换灵活，极大地降低了个性化内容生成的门槛。

[3] 参见知产财经：《2025年度AIPPI中国分会版权十大热点案件正式发布！》，链接为https://mp.weixin.qq.com/s/VIfht3fX-MsBn9RBz5bymg?scene=310#wechat_redirect。

[4] 根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》第2条，生成式人工智能服务是指利用生成式人工智能技术向中华人民共和国境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务。根据该暂行办法第22条，生成式人工智能技术，是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术；生成式人工智能服务提供者，是指利用生成式人工智能技术提供生成式人工智能服务（包括通过提供可编程接口等方式提供生成式人工智能服务）的组织、个人。

[5] 参见徐伟：《论生成式人工智能服务提供者的法律地位及其责任——以 ChatGPT 为例》，载《法律科学（西北政法大学学报）》2023 年第 4 期。

[6] 参见王利明：《生成式人工智能侵权的归责原则与过错认定》，载《中国法律评论》2025年第4期。

[7] 参见《生成式人工智能服务管理暂行办法》第3条。

[8] 参见本案二审法官吴媛媛的主题演讲“从杭州奥特曼AI案看生成式人工智能平台的侵权责任认定”，演讲内容经整理载于“知产财经”公众号，链接为https://mp.weixin.qq.com/s/9tLzWkNBtqNiK_ud1huQbw。

[9] 人民法院应当根据网络用户侵害信息网络传播权的具体事实是否明显，综合考虑以下因素，认定网络服务提供者是否构成应知：（一）基于网络服务提供者提供服务的性质、方式及其引发侵权的可能性大小，应当具备的管理信息的能力；（二）传播的作品、表演、录音录像制品的类型、知名度及侵权信息的明显程度；（三）网络服务提供者是否主动对作品、表演、录音录像制品进行了选择、编辑、修改、推荐等；（四）网络服务提供者是否积极采取了预防侵权的合理措施；（五）网络服务提供者是否设置便捷程序接收侵权通知并及时对侵权通知作出合理的反应；（六）网络服务提供者是否针对同一网络用户的重复侵权行为采取了相应的合理措施；（七）其他相关因素。

[10] 参见前注8。

[11] 该文载于公众号“人民司法杂志社”，链接为https://mp.weixin.qq.com/s/VkBVnCGaiFMqRQjBa7EyZg。

[12] 参见https://bjzcfy.bjcourt.gov.cn/article/detail/2025/03/id/8765055.shtml。

[13] 参见吴何奇：《生成式人工智能平台侵犯信息网络传播权的裁判路径》，载《人民法院报》。

[14] 参见杭州互联网法院：《杭州互联网法院发出首份涉生成式人工智能司法建议书》，链接为https://mp.weixin.qq.com/s/nEWfR21NrXhSvs2i3DBiag。

[15] 参见上海高院：《<斗破苍穹>美杜莎形象被抄袭 人工智能大模型著作权侵权案一审落槌》，链接为https://mp.weixin.qq.com/s/Plae0snaOEsqqmodLU9j4g。

[16] 参见前注6。

[17] 参见程潇：《论生成式人工智能服务侵权不应适用网络侵权规则》，载《比较法研究》2026年第1期。

[18] 参见吴永恒：《从“奥特曼”到“美杜莎”：AI著作权侵权案件的裁判逻辑与责任认定》，载“威科先行”公众号，链接为https://mp.weixin.qq.com/s/IypL64uO84zhL0-Ls0usqg。