人工智能（AI）生成小说、创作画作、研发技术方案的能力日益凸显，但其对知识产权体系的冲击并非 “一刀切”—— 著作权、专利权、商标权的制度逻辑与保护核心不同，面对 AI 技术的适配路径也需精准差异化。在 “AI 时代知识产权实践与制度建构” 的核心命题下，坚守 “人本主义” 底线、贴合各类型知识产权特性，成为破解技术挑战的关键。

一、著作权：聚焦 “独创性” 认定与权利归属边界

AI 生成内容能否获得著作权保护，核心争议集中在 “独创性” 标准与人类参与度的界定。世界核科学院院士张勤指出，生成式 AI 本质是 “无意识的数学拟合”，其运算过程缺乏人类创作所需的主观意志与智力投入，这与著作权 “保护人类智力成果” 的立法初衷存在天然张力。

从实务层面看，著作权的适配需解决两大核心问题：其一，AI 生成内容的 “独创性” 认定，应明确 “人类实质性参与” 是核心前提 —— 只有当人类在创意构思、核心表达、成果修改等环节投入智力劳动，形成具有个性化特征的内容时，才可能符合独创性要求；若仅通过关键词指令让 AI 批量生成内容，缺乏人类深度干预，则不应赋予著作权。其二，训练数据的版权边界争议，AI 企业主张的 “转换性合理使用” 不能成为无偿抓取受版权保护内容的借口，需建立 “授权许可 + 合理补偿” 机制，既保障创作者合法权益，又为 AI 技术研发保留合理空间。

对此，可行路径包括：细化 “人类实质性参与” 的判断标准，明确不同参与程度下的权利归属（个人、企业或无权利）；针对影视、音乐等 AIGC 高频领域，部署版权过滤与盗版追踪技术，强化平台审核责任；探索建立 AI 训练数据授权联盟，通过集中授权降低企业合规成本。

二、专利权：锚定 “创造性” 标准与发明人资格认定

AI “发明” 新技术的能力，对专利权制度的核心挑战集中在 “创造性” 判断与发明人资格界定。现行专利法以 “自然人” 为发明人核心主体，要求发明创造需体现人类的 “非显而易见性” 智力贡献，而 AI 生成的技术方案本质是基于数据训练的算法输出，缺乏人类的创新意图与思维过程。

具体来看，专利权的适配需聚焦三个维度：一是 AI “发明” 的 “创造性” 认定，应坚持 “以人类为核心” 的标准，判断技术方案是否超出普通技术人员的认知范围，而非单纯依赖 AI 的运算结果；二是发明人资格的排他性，明确 AI 不能成为专利法意义上的 “发明人”，即便 AI 参与技术方案的生成，也需将实际参与创意构思、方案筛选的自然人认定为发明人，或归属于投入研发资源的企业；三是专利审查的智能化适配，将大模型技术应用于专利新颖性检索、创造性预判，提升审查效率，同时防范 AI 生成技术方案的重复授权或恶意抢注。

参会嘉宾建议，可通过完善专利审查指南，明确 AI 参与下技术方案的新颖性、创造性判断规则；强化对 AI 生成专利申请的源头审核，要求申请人披露 AI 参与程度及训练数据来源，避免侵权风险。

三、商标权：聚焦 “显著性” 认定与侵权监测升级

AI 在商标领域的应用主要集中在商标设计生成与侵权监测两大场景，对应的知识产权适配需围绕 “显著性” 核心与技术赋能展开。商标权的核心价值在于区分商品或服务来源，这要求 AI 生成的商标必须满足 “显著性” 要求，避免因算法同质化导致的标识混淆。

一方面，AI 生成商标的 “显著性” 认定需强化实质审查 —— 对于缺乏独特设计元素、仅由通用词汇或常见图形组合而成的 AI 生成商标，应驳回注册申请；同时防范利用 AI 批量生成近似商标进行恶意抢注的行为，维护商标注册秩序。另一方面，AI 技术为商标侵权监测提供了新路径，可利用大模型的图像识别、语义分析能力，实现对跨平台、跨类别的商标近似判断与侵权追踪，解决传统监测效率低、覆盖面窄的痛点。

此外，还需警惕 AI 生成商标可能侵犯他人著作权的风险 —— 若 AI 在设计过程中抄袭他人已注册的图形商标或原创设计，需明确 AI 开发者与使用者的侵权责任，构建 “源头审核 + 后续追责” 的全链条保护机制。

结语：坚守制度本质，构建差异化适配生态

无论是著作权、专利权还是商标权，AI 时代的知识产权制度适配，始终不能脱离 “保护原创、激励创新” 的核心本质。正如参会嘉宾共识，AI 并非人类创造力的替代者，而是放大创新价值的工具。针对不同类型知识产权的特性，通过细化权利认定标准、强化技术赋能治理、明确各方权责边界，既能筑牢 “人本主义” 的制度底线，又能为 AI 技术创新预留合理空间。

这种差异化适配的实践，不仅能破解当前 AI 带来的知识产权难题，更能推动构建兼具包容性与前瞻性的新型知识产权生态，为高质量发展注入持久动能，为全球 AI 知识产权治理提供中国方案。