广东，特别是深圳-东莞-广州构成的创新走廊，正在成为全球人工智能产业应用的高地。从腾讯、华为的通用大模型，到遍布珠三角的智能制造“AI质检员”、自动驾驶感知算法，海量的AI软件正在被创造。然而，与传统软件相比，AI软件因其 **“算法模型为核心”、“数据驱动迭代”、“生成内容不确定性”** 等特征，对建立在人类“独创性”智力活动基础上的现行软件著作权制度提出了尖锐挑战。广东的AI企业，正站在法律与科技交叉的模糊地带。本指南旨在结合国内司法实践前沿与广东产业实际，为AI软件的著作权保护提供一套务实的、前瞻的确权与风险管控框架。
一、AI软件著作权保护的三大前沿争议
争议一：AI生成内容的版权归属迷雾。 使用Stable Diffusion等工具生成一幅画作，该画作的著作权属于软件开发者、模型训练者、提示词（Prompt）编写者，还是无法享有版权？目前中国司法实践初步倾向于，如果生成内容体现了人的**独创性智力投入**（如精妙且具独创性的提示词组合、对生成结果的反复筛选与实质性修正），则该内容可能作为作品受到保护，权利归属于进行该智力投入的自然人。但这仍处于个案探索阶段，规则未明。
争议二：算法模型本身的“表达”如何界定。 AI软件的核心价值往往不在于前端代码，而在于其内嵌的、通过海量数据训练得到的神经网络模型（一组参数）。该模型是否构成著作权法意义上的“表达”？将其以参数文件（如.pt, .h5格式）的形式保存，能否作为“源代码”或“目标代码”受到保护？这是保护AI软件核心竞争力的关键。
争议三：训练数据的“原罪”与合规风险。 AI模型的训练依赖于大量数据，其中可能包含受版权保护的文本、图像、代码。未经许可使用这些数据进行商业模型的训练，即使最终生成的输出物完全不同，也可能在海外（如美国）引发诉讼，并构成国内商业宣传中的重大法律与伦理风险。数据来源的合规性已成为AI企业的“命门”。
二、AI软件著作权登记与保护的实操策略
尽管存在争议，但主动进行著作权登记，仍是证明权利归属、应对侵权的最基础且有效的手段。对于AI软件，需采取与传统软件不同的登记策略。
| 保护对象 | 法律属性与挑战 | 著作权登记与材料准备策略 | 辅助保护措施 |
|---|---|---|---|
| AI软件整体（含训练、推理代码及界面） | 作为传统“计算机程序”的保护基础相对稳固，核心是证明代码的独创性。 | **策略**：进行整体登记。 **材料重点**： 1. **突出数据处理的独创性**：在技术文档中详细说明数据清洗、标注、增强的算法代码模块。 2. **展示架构创新**：阐述软件整体架构（如分布式训练框架、云端边协同推理架构）的独创性设计。 3. **提交关键代码**：提交体现上述独创性的核心代码段，而非泛泛的框架代码。 | 结合发明专利，保护创新的数据处理方法或系统架构。 |
| 核心神经网络模型（参数文件） | 是AI软件的“大脑”，但作为“数据文件”还是“代码”存在争议。实践中，登记机构可能接受将其作为软件的“组成部分”进行保护。 | **策略**：与软件整体一并登记，并在申请材料中重点声明和描述。 **材料重点**： 1. **模型说明文档**：单独撰写文档，描述模型的结构（如Transformer、CNN）、输入输出、以及通过训练获得的、体现其功能的**关键参数特征**。 2. **将模型文件作为“目标程序”提交**：在提交的存储介质中，包含最终的模型参数文件，并说明其与源代码中“模型加载与调用”部分的对应关系。 3. **阐述训练过程的独创性**：说明训练方法、损失函数设计、超参数调优等方面的独创性工作，以论证模型是智力创作的成果。 | 作为**技术秘密**进行严格保护，限制访问权限，通过合同约束相关人员。探索对模型结构申请发明专利。 |
| AI工具生成的特定内容（如设计图、文案） | 版权归属存在不确定性，取决于人的参与程度。 | **策略**：对**经深度人工干预后定稿的、用于商业用途的重要成果**进行单件作品登记（如美术作品、文字作品）。 **材料重点**： 1. **准备“创作过程说明”**：必须详细记录并提交从初始提示词、多次迭代生成的中间结果、到最后人工筛选和修改（如使用PS细化）的全过程证据链，证明人的创造性贡献。 2. **保留所有过程文件**：包括不同版本的提示词、生成结果、修改图层文件等。 | 在作品上标注权利声明。在使用协议中明确约定生成内容的归属与使用规则。 |
三、贯穿AI软件生命周期的综合合规与风险管理
研发阶段：数据合规是起点。 建立严格的训练数据来源审核制度。优先使用开源许可明确的数据集、自行采集的数据或已获合法授权的数据。对第三方数据，必须签订内容、范围、用途清晰的授权协议。借鉴广东正在推广的**数据知识产权登记**，对自有的、经独创性编排的训练数据集进行登记，夯实数据权利基础。
部署与运营阶段：输出合规与算法透明。 对AI软件生成的内容建立审核机制，防范生成侵权或违法内容。对于医疗、金融等高风险领域的AI，关注国家网信办等七部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规，履行备案、安全评估等义务。在必要时，准备算法的简化解释说明，以应对监管和伦理审查。
维权阶段：多维度证据准备。 面对算法模型或生成内容被抄袭，维权难度极大。除软著证书外，必须提前储备证据：1. **训练日志**：证明模型的训练过程与投入。2. **数据资产证明**：证明训练数据的合法来源。3. **“模型指纹”**：探索使用技术手段为模型嵌入可追踪的、不易察觉的标识。4. **侵权对比分析报告**：委托专业机构，从输出结果相似性、模型结构相似性等角度进行专业比对。
四、广东的探索与企业行动建议
广东作为产业先行区，已在积极探索。例如，深圳支持企业开展数据产权登记试点，为AI数据资产确权铺路。广州、深圳的法院已受理多起涉AI著作权纠纷，其判决将逐步形成地方司法实践。
企业应立即行动：1. **设立AI知识产权官**：由既懂技术又懂法律的高级管理人员统筹AI IP战略。2. **开展内部审计**：对现有核心AI项目的代码、模型、数据、生成内容进行全面的知识产权风险与资产盘点。3. **参与规则塑造**：通过广东省人工智能产业协会、深圳市人工智能行业协会等渠道，积极参与行业标准、伦理准则的讨论，将企业实践反馈到未来政策制定中。
结语：人工智能正在重写软件的定义，也必然推动知识产权规则的演进。对于广东的AI企业而言，在这个规则形成期，采取积极而非回避的态度，运用“著作权登记+技术秘密+专利+数据产权+合同约定”的组合拳，在合规的框架内大胆创新，不仅是为自身构筑护城河，也是在共同参与塑造人工智能时代知识产权保护的中国方案。