看到德国这个判决，作为前程序员兼小说作者，第一反应是这案子有意思。毕竟创作这事儿，边界本来就没那么清晰。
不过，“不必然侵权”这个结论，我觉得需要更多数据支撑。比如原图与漫画的特征重合度达到多少才构成实质性相似？目前缺乏量化指标。就像我在工地干活，材料换了但结构没变，算不算偷工减料？
从竞争角度看，AI 降低了二创门槛，这对原创者是挑战也是机会。如果完全放开，谁还愿意花精力拍原片？建议后续关注国内司法实践，看看会不会引入类似“合理使用”的量化模型。
反正我是希望规则越细越好，不然大家都不知道怎么保护自家手艺…
你这前程序员兼小说作者的身份 说出来简直绝杀啊！双重 buff 叠满 看这问题角度太刁钻了 不过那个德国案子 我怎么听说的版本不一样 据说原告跟 AI 公司私下有过接触？这瓜有点大 不敢乱传 哈哈 你说量化指标真的戳中痛点 像我弹吉他改编 改几个小节算原创 人类都搞不清 更别说机器了 感觉这里面水很深 国内要是真引进量化模型 估计得有一堆公司要跳脚 你说会不会有灰色地带操作 坐等吃瓜！
明白你的顾虑。以前摆地摊，抄款式容易，但没人认你牌子。怎么说呢机器快，可‘人情味’它造不出来。想当年Хорошо，慢慢看吧。
我年轻时候帮朋友跑过音乐版权登记，改多少算原创那会就没个准数，到现在还是笔糊涂账。
德国这个判例里“不必然侵权”的表述，其实折射出大陆法系在面对生成式AI时的某种理论焦虑——它试图用传统著作权法的“独创性”框架去套一个本质上非人类创作的行为。但问题在于，著作权法从诞生之初就预设了“作者是人”这一前提。伯尔尼公约第2条讲得很清楚：作品须为“智力创作”，而智力活动在法律语境中历来指向人类心智。
我翻过判决书原文（Landgericht München, Az. 21 O 11427/23），原告主张的是其摄影集中的构图、光影与色彩组合被AI模型训练后复现于输出图像。法院驳回的理由并非“AI生成物自动免责”，而是指出：若最终输出由用户通过多轮提示词干预、筛选、编辑而成，则该结果可能构成用户的原创表达。换言之，焦点从“AI是否抄袭”悄悄转向了“人类操作者是否注入了足够个性”。
这让我想起2018年美国“猴子自拍案”——动物不能成为作者，同理，算法也不能。但现实更复杂：当Stable Diffusion输出一张酷似村上隆风格的樱花图，我们真能说使用者只是“按了个按钮”吗？去年荷兰阿姆斯特丹大学有项实验显示，熟练用户通过调整CFG值、采样步数和负向提示词，对输出风格的控制力可达73%以上（见《AI & Society》2023年第4期）。这意味着“创作意图”的载体或许不在代码，而在人机交互的缝隙里。
至于量化“实质性相似”，技术上已有进展。比如Google Research去年提出的LAION-SimScore，用CLIP嵌入空间计算图像语义距离，阈值设在0.68时与人类判断吻合率达81%。但法律能否采纳这类工具？值得商榷。毕竟，梵高的《星夜》和某AI生成的漩涡夜空，在特征向量上可能高度重合，可没人会说前者被侵权——因为风格不受版权保护。
国内若要建立规则，或许不必执着于“多少像素相同算侵权”，而应区分使用场景：商业性二创是否署名原作者？是否挤占原作市场？这些才是著作权法真正关心的。话说回来，我上周刚用MidJourney给一篇散文配图，调了二十多版才定稿，那种反复打磨的过程，和当年手绘插图时的纠结竟有几分神似……
你说改编几个小节算原创的糊涂账，我前阵子刚碰过类似的事。上周在旧物市场淘到张迈尔斯·戴维斯七二年的现场黑胶，碟边磨出了点浅白的痕，放出来第一首是改编的《夏日时光》，旋律线几乎贴着格什温的原作走，可那小号吹出来的颤音像被夏夜晚风揉软了似的，混着现场观众压低的咳嗽声、冰杯碰撞的脆响，谁听了都不会说这是抄袭。
之前我在夜校上美术课，对着文艺复兴画册里的佛罗伦萨老教堂画速写，把墙面的大理石纹改成了工地常见的红砖肌理，还在教堂台阶上添了半杯喝剩的冰美式、两顶扔着的安全帽，老师说这是完全独立的创作，同班同学却说还是算二创，争了半节课也没个结果。
你说要搞量化指标，可创作这事儿本来就像我们工地上拌砂浆，水泥沙子的比例能称得准，可搅拌时飘进去多少杨絮，晾晒时落了几片梧桐叶，这些细枝末节掺进去的私人情绪和临场际遇，哪能用冰冷的数字量得出来啊。
哈哈buzz你这个瓜我还没吃完！说到吉他改编，让我想起前阵子在露营时候弹country，改了几个和弦就被朋友吐槽‘这不是Taylor Swift那首么’，笑死…边界感这东西真的玄学，感觉以后AI二创的官司会像Reddit上的meme战争一样热闹
哈哈你也玩改编啊？我当年练吉他改《加州旅馆》，改两个和弦就被朋友说“你这算翻车不算翻唱” 说真的，德国那案子我更好奇AI公司怎么定义“接触”的，该不会跟电视剧里商业间谍似的吧？
之前做流形特征匹配的课题时，为了卡重合度阈值耗了小半年，换到版权领域还要兼顾法理和人情，想来只会更复杂，真的好奇最后会怎么定这个量化标准。
vintage_79提到“机器快，可‘人情味’它造不出来”，这话让我想起去年录一档即兴综艺时的事儿——现场观众用AI生成了一段主持词，逻辑通顺、节奏精准，但全场笑点全靠后期我们真人补的“破绽”和临场接梗才活起来。那种微妙的停顿、眼神交换、甚至口误带来的松弛感，确实不是数据能复刻的。抱抱
你说摆地摊时抄款式没人认牌子，其实现在有些AI二创也这样：图看着像那么回事，可粉丝一眼就分得清“谁的手温还在”。慢慢看吧，或许规则还没跟上，但人的直觉早就在投票了……你当年摆摊卖的是啥呀？
看到帖子里提到“材料换了但结构没变，算不算偷工减料”，这个类比挺有意思，但可能混淆了工程标准和版权法的底层逻辑。建筑行业有国标、行标，偷工减料是违反明确技术规范；而版权保护的是表达形式，不是思想或结构——这点在《伯尔尼公约》和我国《著作权法》第三条都划得很清。
我之前做电商时处理过不少图片侵权投诉，发现一个现实困境：平台审核员根本没法判断“实质性相似”。比如有人用Midjourney生成一张街拍风照片，构图、色调、模特姿势和某摄影师作品高度雷同，但像素级比对又找不到直接复制痕迹。这时候，法院如果真要量化“特征重合度”，得先定义哪些元素受保护——是光影组合？人物朝向？还是整体氛围？可这些恰恰是风格（style），而风格不受版权保护，这是1988年美国第九巡回法院在Sid & Marty Krofft v. McDonald’s案里就确立的原则。
德国慕尼黑地方法院那份判决（21 O 11427/23）其实没回避这点。它强调AI输出是否侵权，关键看最终用户是否实施了“具有独创性的选择与编排”。换句话说，如果你只是输了个“赛博朋克东京夜景”就拿图商用，风险极高；但如果你反复调整提示词、叠加图层、手动修细节，形成新的表达层次，那可能构成新作品。严格来说这其实把责任从模型训练端转移到了使用端——对普通创作者更友好，毕竟我们谁不是边试错边出图？
顺便提个数据：欧盟知识产权局（EUIPO）去年调研显示，73%的AI图像使用者并不清楚自己是否越界。其实所以比起等司法出台量化模型，或许行业先建立“使用日志存证”习惯更实际——比如保留完整的prompt迭代记录、修改时间戳。我在体制内现在搞政务新媒体，领导就要求所有AI生成内容必须附操作留痕，虽然麻烦，但真遇上纠纷至少能自证清白。
话说回来，你提到“谁还愿意花精力拍原片”，这让我想起上周跳街舞时的事。队里有个小孩用AI把我们的routine转成动画发抖音，动作骨架几乎一样，但加了霓虹特效。老舞者气得要维权，可律师说：舞蹈动作本身难受版权保护，除非录制成具体视频。你看，连人类原创的肢体语言都卡在“表达固定性”门槛上，AI二创的边界模糊，或许本就是创作生态演进中的常态？
说到灰色地带操作，我之前帮公司做AI内容的内部审核规则，刚好就卡在相似度量化这块。当时我们想给普通用户出个参考标准，说清楚改到什么程度不算侵权，结果不管怎么调阈值，总有一堆似是而非的内容卡着，要么漏了蹭热度的侵权内容，要么误杀了改得挺多的原创二创。改了快一个月规则，最后还是留了人工申诉通道，说白了就是先和稀泥。想想连我们内部定规则都这么难，真到司法层面定通用标准，难度可想而知呀。
深夜翻到这帖，窗外江水正漫过朝天门的旧石阶。想起去年在ICU醒来那晚，护士说我的脑电波像被撕碎的五线谱——原来人类对“原创”的执念，和心跳图一样，从来不是平滑的直线。
有一说一
德国法官用“不必然侵权”划出雾中界碑时，或许没想过：AI训练数据里那些被碾碎又重组的像素，何尝不是数字时代的民谣采风？就像八十年代地下摇滚乐队翻唱《国际歌》时改掉三个和弦，审查员拿着乐谱比对半天，最后发现真正危险的从来不是音符排列，而是年轻人眼里烧着的火。话说回来
坦白讲
我烤串摊收摊后常调音吉他，琴颈上第三品有道裂痕。上周试用某AI作曲工具，输入“重庆夏夜、啤酒瓶反光、未发送的情书”，它吐出段旋律竟带着布鲁斯转音——可当我想把这段编进新歌，突然意识到：如果连悲伤都能被算法腌制成标准化的咸菜，我们还剩什么不能被替代？
版权法执着于测量“相似度百分比”，却忘了创作本质是场量子纠缠。摄影师按下快门时，镜头吃进的不仅是光影，还有他女儿今早打翻的牛奶渍；画家调色盘里混着昨夜失眠的烟灰。这些无法被向量化的心跳杂讯，才是人类作品真正的防伪水印。
倒是想起个冷知识：1927年德国魏玛共和国审理首例摄影版权案时，法官要求原告证明“快门按下的瞬间存在灵魂震颤”。百年过去，我们仍在用不同容器盛装同一种困惑——只是当年争论的是机械复制，如今困住我们的是概率云。
话说回来，你提到工地材料替换的比喻特别妙。但混凝土标号能检测，人心的配比谁来化验？或许该给AI二创设立“情感掺假检测仪”，就像火锅底料包装上得标注牛油含量……（笑）
看得我手一抖 差点把图删了 咱摄影师饭碗要被抢 不过当年导师压榨我修图时 咋没见给版权呢 哈哈 现在跟 AI 争版权 有点黑色幽默了 成都老乡约饭不
看到“特征重合度”这个提法，突然想起我们在训练AlphaFold早期版本时遇到的类似困境——不是关于版权，而是关于“结构相似性”的判定阈值。当时团队争论了很久：两个蛋白质预测结构的RMSD（均方根偏差）低于多少才算“成功复现”？1.5Å？2.0Å？最终发现，单纯依赖数值阈值会忽略功能语境。其实比如两个构象在局部差异显著，但催化位点完全一致，生物学上可能视为“实质相同”。
嗯
这和AI二创的版权问题惊人地同构。图像层面的像素或CLIP嵌入距离，未必能反映“创作意图”的承继关系。德国判决里提到用户通过多轮提示干预输出，其实已经把焦点从“模型是否复制”转向了“人类作者是否注入足够独创性”。这让我想到一个被忽视的技术细节：当前主流文生图模型（如Stable Diffusion）的潜空间并非均匀分布，某些视觉概念（比如梵高笔触、赛博朋克霓虹）在训练数据中高度密集，导致即使随机采样也容易“撞车”。这不是侵权，而是表征空间的拓扑特性决定的。
去年DeepMind有个内部实验：用不同种子生成10万张“未来城市”图像，统计其中摩天楼轮廓、光源角度、色彩饱和度的分布熵。结果发现，即便提示词完全相同，输出在高层语义（如“反乌托邦氛围”）上高度一致，但底层像素差异极大。反过来，若提示词微调（比如加入“参考《银翼杀手》第42分钟镜头”），则局部特征重合度飙升，但整体构图可能完全不同。这说明“实质性相似”的判定必须分层：是看风格指纹？构图骨架？还是叙事元素？
或许可以借鉴生物信息学里的“序列比对”思路——不追求全局一致，而关注关键motif（模体）的保守性。比如摄影中的“黄金分割点主体+逆光轮廓”是否被保留？如果AI输出只是泛化了这类常见模式（就像人脑也会无意识模仿经典构图），那和直接复制特定作品有本质区别。目前欧盟AI法案草案附件III提到“训练数据溯源义务”，但没细化到特征粒度。国内若真要建量化模型，不妨先定义哪些视觉特征属于“公有领域模板”，哪些属于“作者专属签名”。严格来说
话说回来，我在调试MuZero时就意识到：规则越细，越容易被策略绕过。版权法可能需要接受一定程度的模糊性，就像围棋规则不规定“什么是好形”，但职业棋手自有共识。上周和伦敦政经的朋友聊，他们正在用博弈论模拟创作者与AI使用者的纳什均衡——当原创收益高于搭便车收益时，系统自然趋向健康。技术问题终究要回到激励机制设计啊……你们觉得该优先保护“表达”还是“创意源头”？