类型b：学术报告

作者及机构
本文由李旭（北京电影学院讲师，研究方向：传媒艺术）与刘桢（西北大学法学院讲师，法学博士，研究方向：知识产权法、新闻传播法）合作完成，发表于期刊《新媒体与社会》（*New Media and Society*），网络首发日期为2025年12月30日。

主题
论文题为《技术赋能与风险治理：AIGC介入微短剧创作的版权困境与出路》，聚焦生成式人工智能（AIGC, Artificial Intelligence Generated Content）技术在微短剧创作中的应用及其引发的版权治理挑战，提出系统性解决方案。

主要观点与论据

1. AIGC技术深度赋能微短剧创作，但伴随三大版权风险
- 技术赋能表现：AIGC从剧本生成、场景构建到全流程制作均参与微短剧生产，显著提升效率（如人均日产量提升10倍，成本降至实景拍摄的1/10）。
- 版权风险：
- 独创性判断困境：微短剧依赖“爽点”模型和程式化叙事模板（如“逆袭”“重生”桥段），AIGC的算法重组进一步削弱内容独创性，导致司法实践难以区分“具体表达”与“公共领域思想”（引用案例：北京互联网法院AI文生图案）。
- 举证困难：AIGC的“算法黑箱”特性使“接触+实质性相似”侵权认定标准失效，权利人难以追溯训练数据来源（如《纽约时报》诉OpenAI案）。
- 责任主体模糊：微短剧产业链分工细化（IP开发、AI生成、平台分账等），导致侵权责任在多方主体间“碎片化”。

2. 风险根源：制度缺位、技术障碍与产业失范三重困境
- 法律滞后性：现行著作权法以“人类作者”为中心，难以适应AIGC的“非人类主体”生成内容（如武汉东湖高新法院AI绘画训练营案暴露权属争议）。
- 技术局限性：深度学习神经网络的“隐含层”机制导致生成过程不可溯源，加剧侵权意图举证难度。
- 产业生态问题：资本驱动下，微短剧产业“流量至上”，同质化率达62%，结构性抄袭普遍（如《大山的荣耀》与《看子敬父》剧情高度雷同）。

3. 治理路径：行业自治、技术嵌入与生态协同
- 行业自治：
- 制定《AIGC微短剧版权合规指南》，按投资规模分级管理；
- 推动著作权集体管理组织解决训练数据授权问题（如“区块链+时间戳”存证技术）。
- 技术工具：
- 嵌入隐形水印和内容指纹比对技术，提升AIGC生成内容的可追溯性；
- 平台需强制标识AIGC内容来源（依据2025年《人工智能生成合成内容标识办法》）。
- 生态优化：
- 算法推荐机制引入“版权合规”权重，优先扶持原创内容；
- 建立全产业链资源对接平台，改善资本与技术错配问题。

论文价值与意义

1. 理论贡献：首次系统分析AIGC微短剧的复合性版权风险，提出“技术-法律-产业”跨学科治理框架，弥补现有研究集中于传统法律适用的不足。
   
2. 实践价值：为监管部门提供分级治理思路（如头部剧严格审核、中小制作备案制），为平台设计嵌入式技术工具（如区块链存证）提供方案。
   
3. 行业影响：呼吁资本从“流量博弈”转向“优质原创”，推动微短剧从野蛮生长转向高质量发展。
   

亮点
- 问题新颖性：结合AIGC技术迭代与微短剧产业爆发（市场规模2024年达505亿元），揭示新兴领域的版权矛盾。
- 解决方案系统性：提出“行业自治先行+技术工具辅助+生态协同”三位一体路径，兼具前瞻性与可操作性。
- 数据支撑：引用产业报告（如2024年微短剧同质化率62%、版权纠纷年增89%）和司法案例，增强论证说服力。