在人工智能（AI）技术飞速发展的当下，AI生成内容，特别是AI模型和图像的运用，正日益普及于商业领域。然而，围绕“是否无需版权？”、“能否完全商用？”以及“AI模特是否存在禁忌区域？”等核心问题，法律、商业和伦理层面均存在复杂且不断演变的考量。本报告旨在为企业和内容创作者提供全面、深入的分析，以应对这一新兴领域的挑战与机遇。
1. AI生成内容的版权归属：司法管辖区差异
AI生成内容的版权保护是一个全球性的复杂议题，其核心在于对“人类创作”这一传统版权概念的界定。不同司法管辖区对此持有截然不同的立场，直接影响了作品的商业价值和法律地位。
1.1 “人类创作”要求：全球方法的差异
美国：
美国版权局（USCO）和联邦法院一直拒绝向纯粹由AI生成的内容授予版权保护，理由是缺乏显著的人类干预。例如，图像“A Recent Entrance to Paradise”因完全由AI工具“Creativity Machine”生成，其创作者未能证明人类的创作贡献，版权申请因此被驳回 1。
然而，在AI工具辅助下创作的作品，其人类创作部分仍可能获得版权保护。在“Zarya of the Dawn”一案中，尽管Midjourney生成的图像不符合版权保护条件，但人类作者的文本以及对文字和视觉元素的选取、协调和编排则获得了版权注册 1。USCO的分析是具体案例导向的，它会核实AI系统是作为辅助工具，还是作品的传统创作元素实际上是由AI技术而非人类构思和执行的 1。这表明，美国法律坚定地将AI视为一种工具，而非创作者。这意味着，要获得版权，作品的“原创精神构思”必须源于人类。因此，用户不能简单地生成图像就声称拥有完全版权；他们必须展示自己在选择、安排或修改AI输出方面的创作投入。这为作品获得保护设定了较高的门槛，并使得AI生成的原始内容在美国很大程度上处于公共领域。
欧盟与英国：
欧盟版权法，包括13项指令和2项法规，尚未直接解决AI生成作品的版权问题。欧洲法院（CJEU）在 Danske Dagblades Forening 案中确立了一项普遍原则：版权要求“源自作者自身智力创作的原创性” 2。这通常被解释为需要显著的人类投入，并且迄今为止，欧盟层面尚未承认纯粹AI生成作品的版权归属 2。德国和法国等成员国普遍认为只有自然人才能成为作者，作品需要具备“个人风格”或“智力努力” 2。
然而，英国的情况有所不同。英国的法律立场与欧盟大体相似，要求受版权保护的作品必须是作者自身的智力创作，并展现出个人风格 2。但一个显著的区别在于，英国1988年《版权、设计和专利法》（CDPA）第9(3)条明确将版权保护扩展到“计算机生成作品”，并将作者定义为“为创作该作品做出必要安排的人” 2。这项规定于2022年得到确认，表明在英国，AI生成内容可以拥有版权 2。英国的这一独特法定前瞻性，使其法律体系能够更早地应对AI生成内容，为AI用户提供了比美国或多数欧盟国家更清晰的版权路径。其中“做出必要安排的人”这一条款，将关注点从AI的“创造性”转移到人类的“促成”作用，这可能包括提示词输入和参数设置。这代表了与美国严格解释人类创作相比，英国采取了更具适应性的法律立场。
中国：
中国在AI生成内容版权方面采取了开创性立场。北京互联网法院曾裁定，AI生成图像享有版权保护，认为AI是人类创作内容的“简单工具”，而通过“输入提示文本和设置参数做出智力贡献”的用户被认定为版权所有者 1。
此前，深圳南山区法院在2019年的 深圳腾讯诉上海盈讯 案中也裁定，AI生成的文本可以获得版权保护，强调腾讯在数据编排、选择和触发条件设置等方面的“人类输入”对输出至关重要 2。这些判例表明，中国法院关注用户在引导AI生成特定原创内容方面的“智力贡献”。这种务实的方法可能为AI生成内容在中国的商业化提供更直接的途径，因为用户拥有更明确的所有权主张。这反映了法律体系在哲学上的差异：一个侧重于创造力的“源头”（美国），另一个则侧重于人类与工具互动中的“贡献”和“实用性”（中国）。
1.2 商业用途的影响：版权困境
版权地位的差异直接影响了AI生成资产的自由使用和货币化能力。如果作品被视为公共领域（如美国纯粹AI生成内容的情况），任何人都可以自由使用，无需许可或付费，这可能降低创作者的努力价值 2。相反，如果作品获得版权（如中国或潜在的英国），用户将获得专有权利，从而能够进行商业许可、销售和防止侵权 2。
这种版权法律的显著差异（美国拒绝、中国授予、英国有特定法规）为跨国经营的企业带来了复杂的环境。一家公司可能会发现其AI生成的营销材料在美国是公共领域，但在中国却受到法律保护并可商业化。这可能导致“法律套利”，即公司在版权法律更有利的司法管辖区战略性地生产或商业化AI内容。然而，这也造成了市场碎片化，并增加了全球企业在AI资产方面的法律合规负担，因为它们不能依赖一套单一的规则。这要求企业制定多司法管辖区的法律策略，从而增加成本和复杂性。
表1：AI生成内容版权归属比较表（按司法管辖区）
| 司法管辖区 | 人类创作要求 | 纯AI输出的当前所有权状况 | 关键案例/法律依据 |
| 美国 | 严格（例如，“显著人类干预”、“原创精神构思”） | 公共领域 | USCO指南，Thaler v. Perlmutter，Zarya of the Dawn 1 |
| 欧盟 | 灵活（例如，“智力创作”通过提示） | 尚未承认 | CJEU Infopaq International A/S v. Danske Dagblades Forening 2 |
| 英国 | 法定（例如，“做出必要安排的人”） | 潜在可版权化（用户） | 英国CDPA第9(3)条 2 |
| 中国 | 灵活（例如，“智力贡献”通过提示） | 可版权化（用户/公司） | 深圳腾讯诉上海盈讯，北京互联网法院裁决 1 |
这份表格对于用户理解“不用版权？”这一核心问题至关重要，它以简洁明了的方式比较了主要全球参与者在版权方面的关键法律立场。对于企业主或法律专业人士而言，快速了解其AI生成资产的法律地位是首要任务。该表格将复杂的法律细微之处提炼为可操作的信息，突出了AI版权法的“碎片化”性质及其对商业策略的直接影响。它作为一个快速参考指南，使用户能够根据其运营地域评估风险和机遇。
2. AI生成图像的商业用途：平台许可与条款解析
AI生成图像的商业用途并非普遍“免费”，而是高度依赖于特定平台的许可条款，这些条款通常差异显著。
2.1 “视情况而定”原则：影响商业使用权限的因素
AI照片并非普遍“免费使用”。其自由程度取决于所使用的平台或工具、具体的许可条款以及区域版权法律 3。有些平台允许免费使用生成图像，而另一些则施加某些限制或费用，特别是针对商业目的 3。理解这些条件需要仔细审查每个AI图像生成器相关的具体许可权利 3。这表明，尽管版权法（如第一节所述）决定了谁拥有底层权利，但AI生成内容的实际商业使用在很大程度上受AI平台的服务条款和许可协议的约束。这意味着，即使作品在某个司法管辖区在技术上属于公共领域，平台合同仍可能对其商业使用施加限制。这标志着控制权的转变：从传统的政府版权框架转向私人合同协议，用户在使用服务时默认同意这些协议。这为商业用户带来了双重法律考量。
2.2 常见许可模式：权限范围
AI平台通常提供多种许可类别：
免版税（Royalty-Free）： 允许用户下载和使用图像而无需持续付费，但仍可能存在商业使用限制 3。
有限制商业用途（Commercial Use with Limitations）： 允许商业使用，但有特定限制，例如禁止转售或要求注明出处 3。
免费个人使用（Free for Personal Use）： 限制商业用途，除非获得付费许可 3。
公共领域（Public Domain）： 在某些司法管辖区，AI生成图像因缺乏人类创作而被视为公共领域，意味着任何人都可以无限制地使用 3。这与平台将某物许可为公共领域不同，后者是一种法律默认。
常见的限制包括禁止将图像作为独立资产转售或再分发 3。用户提出的“完全可以商用？”这一问题，在此得到了直接回应。多种许可模式的存在，特别是“有限制商业用途”和“免费个人使用”3，清楚地表明商业用途很少是“完全”不受限制的。“免版税”标签本身也可能具有误导性，如果它仍然带有商业限制。这凸显了用户阅读和理解具体服务条款的至关重要性，因为AI生成内容所感知的“自由”往往是一种幻觉，受到与AI提供商签订的合同协议的约束。
2.3 主要AI图像生成器的商业使用政策：深入分析
Midjourney：
用户通常拥有他们创建的所有图像和视频，即使取消订阅也如此 5。
例外1： 如果用户放大（upscale）了其他用户创建的图像，该图像仍归原始创作者所有，需要获得其许可才能使用 5。
例外2： 年收入超过100万美元的公司必须订阅“Pro”或“Mega”计划，才能拥有并商业使用其资产 5。没有这些计划，商业使用将受到限制 4。
Midjourney授予自身一项永久的、全球性的、非独占的、可再许可的、免版税的、不可撤销的版权许可，以复制、准备衍生作品、公开展示、公开表演、再许可和分发用户生成的内容 6。此许可在任何一方终止协议后仍然有效 6。默认情况下，公开张贴的内容可供他人查看和混音（remix） 6。一项“隐身”功能（Pro/Mega计划）可以防止公开显示 6。Midjourney不提供版权方面的指导，建议用户咨询律师 5。
Midjourney的政策 5揭示了一种复杂的“免费增值”商业策略。尽管用户“拥有”其创作，但实际的商业化是根据收入分级的。这意味着，小型企业或个人可能认为他们可以自由地将内容用于商业目的，但如果他们规模扩大（超过100万美元收入），他们过去的用途可能会变得不合规，除非他们升级计划。这为成长中的企业制造了一个潜在的法律责任陷阱，并激励持续订阅。此外，Midjourney对其用户内容拥有的广泛许可 6意味着用户实际上正在为Midjourney的生态系统做出贡献，即使他们“拥有”其特定输出。
OpenAI DALL-E：
根据OpenAI的内容政策，用户拥有他们使用DALL-E创建的图像，包括重印、销售和商品化的权利，无论图像是通过免费还是付费积分生成 7。这意味着DALL-E图像通常可以用于商业目的 7。
DALL-E的政策 7与Midjourney的分级方法形成鲜明对比。无论订阅级别如何，授予广泛的商业权利简化了用户的商业使用，并可能使DALL-E对寻求直接所有权和货币化的企业更具吸引力。这表明了一种不同的商业策略，可能侧重于API使用或其他企业解决方案，而不是限制个人用户的商业权利。
Stability AI：
用户保留其提交的输入内容的所有权权利，而Stability AI则将其在输出内容中的所有权利、所有权和利益（如有）转让给用户 8。这意味着用户在Stability AI和用户之间拥有输出内容，在适用法律允许的范围内 8。然而，由于生成式AI的性质，多个用户可能会从相似的输入中获得相似的结果，因此所有权仅适用于用户的特定输出 8。商业用途通常限于开发竞争产品/服务、训练AI/ML模型或转售Stability AI的服务，除非“经Stability明确批准” 8。用户有责任确保输入内容不违反条款、可接受使用政策或知识产权（IP）权利 8。
Stability AI的条款 8突出了两个关键的商业考量。首先，明确禁止使用输出内容训练“竞争性”AI模型 8保护了Stability AI的核心业务，这是快速发展的AI行业中的常见条款。其次，承认“多个用户可能会从相似的输入中获得相似的结果” 8意味着，尽管用户可能“拥有”其特定输出，但他们不拥有“概念”或“风格”，这可能导致如果不同用户将相似输出商业化，则可能出现市场稀释和法律纠纷。这为依赖通用提示词的商业用户带来了独特的风险。
Adobe Generative AI：
输出内容通常可用于商业项目，除非某个测试版生成式AI功能明确指定仅供个人使用 9。用户同意不使用生成式AI功能或其输出内容来训练AI/ML模型 9。Adobe可能会为AI生成内容附加或发布内容凭证，以表明其AI来源 9。
Adobe的指南 9反映了其维护创意生态系统完整性的策略。“禁止AI/ML训练”条款 9是一种防御性措施，旨在保护其专有模型和内容。“内容凭证”的使用 9是迈向透明度的主动一步，这可能成为一项监管要求或区分AI生成内容与人类创作作品的行业标准。这使Adobe成为一个负责任的AI开发者，但也给用户带来了确保其输出内容明确标识的负担。
表2：领先AI图像生成器的商业使用政策
| 平台 | 用户对输出的所有权 | 商业使用政策 | 主要限制/注意事项 |
| Midjourney | 是（有例外） | 分级（基于收入） | 放大他人图像，100万美元收入门槛，Midjourney对用户内容的许可 4 |
| OpenAI DALL-E | 是（广泛） | 广泛允许 | 无重大商业限制 7 |
| Stability AI | 是（用户与平台之间） | 受限（竞争性使用，IP侵权） | 禁止训练竞争性AI，相似提示可能产生相似输出 8 |
| Adobe Generative AI | 是（通常） | 通常允许（有注意事项） | 禁止AI/ML训练，内容凭证 9 |
此表格直接回应了用户关于“完全可以商用？”的疑问，通过比较矩阵展示了最流行的AI图像生成器的商业使用政策。对于商业实体而言，这对于选择合适的工具、了解自身权利以及避免潜在法律陷阱至关重要。它强调了“商业使用”并非一个单一概念，而是受每个平台条款的细微差别所制约，从而实现快速比较和明智决策。
2.4 尊重现有知识产权：一个关键的边界
无论是否由AI生成，用户都必须尊重现有的知识产权（IP）权利，包括版权、专利和商标权利 4。使用AI生成受版权保护角色（例如，米老鼠，除了1928年《汽船威利号》的公共领域版本）的图像，仍将侵犯原始IP所有者的权利 4。
AI公司通常声明，知识产权侵权责任在于“用户”，因为AI是一种工具，由用户决定创建侵权材料 4。即使并非直接复制，以某个艺术家的独特风格生成图像也可能导致法律挑战，尽管结果可能对AI用户有利 4。平台 4一致传递的信息是，AI是一种工具，最终的知识产权侵权责任在于“用户”。这意味着，尽管AI模型可能在受版权保护的数据上进行训练（这是一个独立的法律争议 11），但其“输出”及其商业用途的责任在于用户。这对于商业用户而言是一个关键的“禁忌区域”：即使他们根据平台条款“拥有”AI生成的图像，他们也不能侵犯第三方知识产权。这给用户带来了重大的尽职调查负担，以确保其提示和输出不会复制或模仿受保护的作品。
3. AI模型与内容的“禁忌区域”与限制
本节将直接探讨“AI模特也有禁忌区域”这一问题，深入分析内容政策、伦理考量和监管禁令。
3.1 平台内容政策与社区准则：“禁止创建”清单
所有主要的AI图像生成平台都执行严格的内容政策和社区准则，以防止有害或不当内容的创建和传播。违反这些规定可能导致账户暂停或封禁 6。
常见的禁止内容类别包括：
成人内容/血腥内容： 明确的裸露、性化图像、血腥暴力、身体破坏、肢解、酷刑、儿童性虐待材料（CSAM）6。Midjourney等平台会自动阻止某些输入 6，并向相关机构报告CSAM 9。
仇恨言论/骚扰： 基于受保护属性（种族、民族、宗教、性别、性取向、残疾）攻击或贬低群体的仇恨或高度冒犯性内容、歧视、威胁或煽动暴力 6。
虚假信息/欺骗： 生成图像以传播虚假信息或不实信息、欺骗或欺诈任何人，或故意误导接收者关于AI生成内容的性质或来源 6。这包括未经同意的冒充行为 9。
非法活动： 涉及或促进非法活动的内容 6。
政治内容： Midjourney明确禁止生成用于政治竞选或影响选举结果的图像 6。Stability AI禁止可能扰乱民主或司法程序的内容 10。
尊重他人创作/隐私： 未经许可不分发或公开转发他人的创作，不上传私人信息 6。
冒充真实人物： Midjourney特别禁止创建可能用于骚扰、虐待、诽谤或伤害真实人物（无论是名人还是普通人）的图像 12。
Midjourney 6、Stability AI 10和Adobe 9等平台广泛且重叠的禁止内容清单，表明了行业为建立“道德防火墙”所做的集体努力。这不仅关乎法律合规，更关乎品牌声誉和减轻社会危害。明确禁止虚假信息、仇恨言论和性露骨内容，特别是涉及未成年人的内容，表明了在试图控制其强大生成技术下游影响方面的主动立场。这也意味着用户不能仅仅因为AI能够生成某种内容，就认为其使用是允许的。
3.2 伦理考量与社会影响：超越法律合规
AI生成图像中的偏见：
AI生成图像始终偏向白人，在出现错误时，通常会将有色人种描绘成白人 14。这种偏见延伸到性别和职业刻板印象（例如，“软件开发者”生成苍白、男性化的面孔；“管家”生成肤色较深、女性化的面孔）15。这些偏见源于有偏见的训练数据，这些数据通常缺乏对不同群体的充分代表 14。大规模图像数据集可能存在策展偏见、包含有问题的内容、标签不准确以及某些群体代表不足的问题 15。
表征性伤害： 有偏见的输出会固化有害的刻板印象，加剧肤色歧视，并可能导致对外貌的不满，尤其是在边缘化群体中 14。这反映了AI系统中嵌入的“白人规范性”14。研究 14清楚地表明，AI模型并非中立；它们反映并“放大”了训练数据中存在的偏见。这形成了一个“反馈循环”，现有的社会偏见（种族、性别、阶级）被编码到AI中，导致输出内容强化有害的刻板印象并造成“表征性伤害”。这是一个关键的伦理“禁忌区域”，因为即使内容并非明确违法，其社会影响也可能极其负面，影响品牌形象，并可能导致公众强烈反对（例如，Levi’s的案例 15）。企业在使用AI模型时，尤其是在涉及人物的商业表征时，必须高度警惕固有的偏见。
隐私、肖像权与同意：
AI工具在训练时常使用真实人物的数据（照片、社交媒体帖子），引发了重大的隐私担忧 16。当一个人的数字肖像可以在未经其直接参与的情况下被复制、修改或商业化时，谁拥有其数字肖像权，这是一个紧迫的法律和伦理困境 13。深度伪造（Deepfakes）涉及创建人物肖像的数字复制品，对公众人物和传播虚假信息构成严重威胁 17。未经事先同意而创建并故意使用他人肖像可能构成欺骗和违法行为 13。一些法律学者主张将数字肖像权视为个人身份的延伸，应享有与其他核心人权相同的法律保护 17。
个人数据被广泛用于AI训练以及深度伪造的兴起 13突出了一个与个人权利相关的重要“禁忌区域”。核心问题在于缺乏明确的同意框架，以在AI训练和生成中使用肖像。这给公司带来了重大的法律和伦理风险，因为个人可能会在未经许可的情况下使用其肖像而主张“肖像权”或隐私侵犯，即使AI生成的图像并非精确复制。法律环境仍在不断演变，围绕“同意令牌”和将数字肖像视为一项人权的讨论 17表明，未来可能需要更严格的同意机制，尤其是在涉及类人AI模型的商业应用中。
3.3 监管格局：欧盟AI法案及其他新兴法律
欧盟AI法案已部分生效，禁止某些被视为高风险或有害的AI实践 19。这些“禁忌区域”对于AI模型的开发和部署至关重要。
表3：欧盟AI法案禁止实践（“禁忌区域”）
| 禁止实践 | 描述/关键要素 | 示例/影响 |
| 潜意识、操纵性或欺骗性AI | 禁止使用扭曲行为并造成重大伤害的技术，无论意图如何。 | 冒充朋友进行诈骗的聊天机器人 19 |
| 利用弱点 | 禁止AI利用年龄、残疾或社会经济状况的弱点造成重大伤害。 | 针对年轻用户设计成瘾性应用或利用儿童情感依恋的拟人化AI 19 |
| 社会评分 | 禁止AI根据社会行为或个人特征对人进行评估或分类，导致与原始数据上下文无关或与行为不成比例的有害待遇。 | 信用机构根据不相关个人数据拒绝住房贷款 19 |
| 仅基于画像的犯罪预测 | 禁止仅根据画像或人格特质对犯罪行为进行风险评估。 | 仅根据个人性格特征预测犯罪风险的AI系统 19 |
| 面部识别数据库创建（无目标抓取） | 禁止通过无目标抓取互联网或闭路电视图像来创建或扩展面部识别数据库。 | 未经同意从互联网上大规模抓取面部图像以建立数据库 19 |
| 工作场所/教育机构情感识别 | 禁止在这些环境中推断情感的AI系统，除非有狭义的医疗或安全原因。 | 在职场或课堂中通过AI分析员工或学生的情绪状态 19 |
| 生物特征分类（推断受保护属性） | 禁止推断种族、政治观点、宗教、性生活等受保护属性的生物特征分类系统。 | 通过生物特征数据推断个体的政治倾向 19 |
| 公共场所实时远程生物识别 | 严格限制在公共场所用于执法目的的实时远程生物识别，仅限于严格必要的情况。 | 在公共广场大规模使用实时面部识别系统追踪公民 19 |
这张表格直接回应了用户关于“禁忌区域”的疑问，通过结构化、详细的分解，列出了欧盟AI法案中明确禁止的行为。对于任何在欧盟境内运营或与欧盟有业务往来的企业而言，理解这些“红线”是合规的必要条件。该表格将复杂的法律语言分类为易于理解的要点，使其成为风险评估和确保AI模型开发和部署避免法律禁止的高风险应用的不可或缺的工具。
欧盟AI法案的具体禁令：
潜意识、操纵性或欺骗性AI（第5(1)(a)条）： 禁止使用扭曲行为并造成重大伤害的技术，无论意图如何。例如，冒充朋友进行诈骗的聊天机器人 19。
利用弱点（第5(1)(b)条）： 禁止AI利用年龄、残疾或社会经济状况的弱点造成重大伤害 19。
社会评分（第5(1)(c)条）： 禁止AI根据社会行为或个人特征对人进行分类，导致有害待遇 19。
仅基于画像的犯罪预测（第5(1)(d)条）： 禁止仅根据画像或人格特质对犯罪行为进行风险评估 19。
面部识别数据库创建（第5(1)(e)条）： 禁止无目标抓取互联网或闭路电视图像以创建面部识别数据库 19。
工作场所/教育机构情感识别（第5(1)(f)条）： 禁止在这些环境中推断情感的AI系统，只有狭义的例外情况 19。
生物特征分类（第5(1)(g)条）： 禁止从生物特征数据推断种族、政治观点、宗教、性生活等受保护属性的系统 19。
公共场所实时远程生物识别（第5(1)(h)条）： 严格限制在公共场所用于执法目的的使用，仅限于严格必要的情况 19。
欧盟AI法案的详细禁令 19揭示了强烈的监管推动，旨在实现“以人为本”的AI，优先考虑基本权利、隐私和非歧视。这是一个重要的全球趋势，从单纯的伦理指南转向具有法律约束力的限制。对于AI开发者和用户而言，这意味着仅凭技术能力是不够的；系统必须在设计和部署时深入理解其潜在的社会影响，并遵守严格的伦理边界。这很可能推动负责任AI开发的全球标准，因为公司会寻求遵守最严格的法规。
3.4 数据来源与训练数据问题：伦理AI的基础
未经许可使用受版权保护的作品训练AI模型是一个复杂的法律问题，法院正在努力解决这种使用是否构成侵权或“合理使用”11。近期美国案例（例如，
Bartz v. Anthropic PBC，Kadrey v. Meta Platforms, Inc.）发现，在受版权保护的作品上训练大型语言模型（LLM）是“高度转化性”的（有利于合理使用），但也承认潜在的市场损害 11。
使用个人数据，特别是公开可用的数据进行AI训练，受《通用数据保护条例》（GDPR）等数据隐私法律的约束 20。根据GDPR，实体需要合法依据（例如，合法利益），并且必须告知数据主体，即使是公开数据 20。用于训练数据的网络抓取，如果尊重隐私期望和网站禁令，可能是允许的 20。生物特征数据收集用于AI训练通常需要明确同意，德克萨斯州等司法管辖区正在出台具体法规 22。内容创作者越来越希望控制其作品是否用于AI训练，例如Cloudflare的“按爬取付费”计划允许发布者阻止或收取AI爬虫费用 24。
本小节强调了一个基础性的“禁忌区域”：AI训练数据的伦理和法律合法性。围绕受版权保护材料的持续法律战 11以及GDPR和新兴美国州法律对个人和生物特征数据的严格要求 20表明，AI训练数据“自由放任”的抓取方式正变得越来越不可持续。Cloudflare的“按爬取付费”等工具的出现 24预示着内容创作者对控制和货币化其数据在AI训练中使用的需求日益增长。这表明未来AI开发者将面临更大的审查、更高的成本和更复杂的法律挑战，以获取和使用训练数据，这可能导致一个更加规范和以同意为驱动的数据生态系统。
4. 负责任使用的最佳实践与建议
本节将为企业和个人提供可操作的建议，以负责任地驾驭AI生成内容的复杂局面。
4.1 尽职调查：彻底审查平台条款与许可
在进行商业使用之前，务必阅读并理解任何AI图像生成平台的具体服务条款和许可协议 3。特别注意商业使用条款、收入门槛（例如Midjourney的100万美元规定）以及转售或再分发的限制 3。选择具有清晰许可条款的平台 3。鉴于商业使用的“视情况而定”性质 3和平台政策的差异（第2.3节），尽职调查不仅是最佳实践，更是根本性的风险缓解策略。复杂性意味着，在未经验证的情况下假设“免费”或“完全商业化”使用会带来重大的法律责任。这突显出，尽管AI提供了巨大的创作自由，但它要求用户提高合同意识，将部分法律负担从AI开发者转移到最终用户。
4.2 人工监督与干预：不可或缺的人类元素
生成的输出有时可能不准确、具有误导性或存在偏见 9。因此，在将AI生成内容用于任何目的之前，人类判断对于审查和验证其准确性、合法性和伦理合规性至关重要 8。人工审核员提供AI无法复制的语境理解、文化意识和细致的决策能力 25。将AI与人工审核相结合是大规模内容审核的最佳实践 25。偏见普遍存在 14以及输出可能具有误导性 8的问题，凸显了AI尽管具有强大的生成能力，但并非完美或自主的创造者。持续建议进行人工监督 9表明，AI最好被视为一种增强人类能力的强大工具，而非替代人类智能或伦理判断。这强化了最终责任和伦理决策仍在于人类用户的观念。
4.3 内容审核与伦理AI开发：遵守行业标准
实施明确的社区规则和准则，定义允许和禁止的内容 25。投资于主动的实时审核，利用AI实现规模化，同时结合人工审查处理复杂案例 25。鼓励用户举报和反馈机制，以应对内容违规行为 25。优先使用多样化和包容性的数据集进行AI训练，以减轻偏见 15。在组织内部制定并执行AI伦理指南，促进透明度、问责制和定期审计 15。内容审核和伦理AI开发的详细最佳实践 15表明，负责任的AI不再仅仅是一个学术或理论概念，而是一个具体的业务要求。遵守这些标准，包括多样化的数据来源和健全的审核机制，对于减轻法律风险（例如，根据欧盟AI法案）、声誉损害（例如，偏见争议）以及培养公众信任至关重要。这表明AI行业正走向成熟，伦理考量被整合到AI开发和部署的整个生命周期中，而不仅仅是事后考虑。
4.4 保持信息更新：在动态环境中持续警惕
AI的法律和伦理格局正在迅速演变 4。用户和企业必须随时了解新的法律发展、监管变化（例如，欧盟AI法案的更新）和行业最佳实践 3。积极参与关于AI伦理和技术的公开讨论 16。AI技术及其法律/伦理影响的不断演变意味着合规并非一次性成就，而是一个持续的过程。建议“保持信息更新”3反映了任何关于AI法律的报告都只是一个时间点上的快照。对于企业而言，这意味着建立内部流程，持续监控法律和政策变化，并可能聘请专门从事AI法律的顾问，以调整其策略并避免未来的不合规。
结论
驾驭AI生成内容的世界，需要对不断演变的法律框架、具体的平台条款以及关键的伦理考量有细致入微的理解。尽管AI提供了巨大的创作和商业潜力，但它远非一个不受限制的“狂野西部”。版权保护取决于司法管辖区，并且通常需要显著的人类投入。商业用途受到平台许可的严格限制，且许可条款差异巨大。最重要的是，“禁忌区域”正在不断扩大，不仅包括明确的法律禁令（如欧盟AI法案中的规定），还包括偏见、肖像权和同意等关键伦理问题。本报告强调，积极的尽职调查、健全的人工监督以及对伦理AI开发的承诺，对于负责任且合规地参与这项变革性技术至关重要。该领域的动态性质要求所有利益相关者持续保持警惕和适应性。