看了gzh“ACG法实务”一个案例，这个结论其实这几年已经论证很多次了，而且我们中国法院也是这个观点。
先介绍一下案情与结论，原告泰勒通过其自主开发的 “创意机器”AI 系统自主生成的艺术作品《通往天堂的捷径（A Recent Entrance to Paradise）》。2018 年，泰勒向美国版权局提交著作权登记申请，明确将该 AI 系统列为作品的唯一作者，同时主张其作为 AI 系统的所有者，应基于雇佣作品规则取得该作品的著作权。
2019 年 8 月，美国版权局作出驳回决定，核心理由为美国著作权法仅保护人类创作的作品，AI 系统并非适格的作者主体。此后泰勒分别于 2020 年、2022 年两次申请复审，均被美国版权局以相同理由驳回，泰勒随即向法院提起行政诉讼，寻求司法救济。
2023 年 8 月，美国哥伦比亚特区地区法院作出一审判决，驳回泰勒的全部诉讼请求。法院将案件核心争议归纳为两大议题：一是人工智能自主生成的作品，能否由人工智能作为作者获得著作权法保护；二是美国《著作权法》中的 “作者” 是否应限定为人类。
针对第一项议题，法院明确，人类的创造力是作品可著作权性的核心要件，摄影作品等借助工具创作的内容之所以受保护，本质是人类创作者对作品存在 “创造性控制”，而泰勒在著作权登记申请中自始未主张其自身存在独创性智力劳动，庭审中关于 “其提供指令、控制 AI 运作” 的陈述与行政登记记录直接矛盾，法院不予采信。针对第二项议题，法院从著作权法立法目的出发，认为著作权制度的核心是通过专有权利激励人类创作以促进公共利益，非人类主体无需著作权制度的激励，因此 “作者” 身份应依法推定为人类。
2025 年 3 月 18 日，美国哥伦比亚特区巡回上诉法院作出二审判决，维持一审原判。法院进一步从法律解释层面强化了裁判规则：其一，美国《著作权法》的成文法规定明确，所有受保护的作品必须由人类创作，泰勒将非人类的 AI 系统列为唯一作者，不符合著作权登记的法定要件；其二，尽管《著作权法》未对 “作者” 一词作出明确定义，但通过体系解释、历史解释可知，该法律语境下的 “作者” 仅指人类，美国版权局长期以来均将 “作者” 解释为人类，国会 1976 年修订《著作权法》时，已采纳了这一长期形成的行政解释。
2026 年 3 月 2 日，美国联邦最高法院宣布拒绝受理泰勒的调卷令申请，未就 “AI 能否成为著作权法上的作者” 作出顶层司法裁决。这一决定意味着二审法院的判决发生终局法律效力，美国联邦层面正式确立了AI 系统不能被认定为著作权法意义上的作者的司法规则。泰勒的律师在申请调卷令时提出，生成式 AI 正高速发展，该案对创意产业具有至关重要的意义，若最高法院拒绝受理，将在 AI 发展的关键阶段对产业造成不可逆的负面影响，但该主张未被联邦最高法院采纳。

所以这个案例只是刚出来，但是结论并不新鲜。先说一下我们法院的观点，这个案例我之前也分享过，论证蛮好的，江苏省张家港市人民法院一审（(2024)苏0582民初9015号）、苏州市中级人民法院二审（(2025)苏05民终4840号），法院认为AI 生成的内容不构成作品，主要基于以下几方面原因：
一、缺乏人类的独创性智力投入
著作权法以 “自然人创作” 为核心要件：现行著作权法根植于人类中心主义范式，其保护的作品需体现人类的智力劳动与创造力。AI 生成内容多是基于算法和数据的运算结果，缺乏人类独特的情感、思想和个性表达，难以认定为是人类的智力成果。
AI 绘图过程难以体现创作者个性：在 AI 绘图软件的使用中，使用者通常只需输入提示词等简单操作，后续图片生成主要依赖软件的算法和模型，使用者对画面细节、风格等的控制力有限，无法像传统美术创作那样充分展现创作者的个性和独特审美。

二、不符合 “思想 / 表达二分法” 要求
思想与表达混同：AI 生成的图片，其画面内容往往是对已有数据和信息的拼接、组合，缺乏对具体事物或创意的个性化表达，难以清晰地区分思想与表达。例如一些简单的几何图形、常见的场景组合等，更多地属于思想范畴，而非具有独创性的表达。

三、技术原理决定内容生成的随机性与不可控性
AI 工具技术特性限制创作深度：AI 绘图软件如 Midjourney 是基于大量数据训练的深度学习模型，其生成图片的过程是通过对输入文本的语义理解和像素匹配，调用模型中的知识和规则来完成。这种技术原理使得生成内容具有一定的随机性，相同提示词可能生成不同结果，且使用者难以精准控制生成图片的具体细节和风格，难以体现创作者稳定而连贯的创作意图和个性表达。
内容生成缺乏稳定预期性：由于 AI 生成内容的不可复现性和随机性，使得其与传统人类创作中对创作结果的可预期性和可控性存在较大差异。传统创作中，创作者能够较为准确地预判和控制作品的表现形式和表达效果，而 AI 生成内容则难以达到这种稳定性和一致性，难以满足著作权法对作品稳定性和可预期性的要求。

四、权利归属障碍​​：原告未能证明其对AI生成结果的“控制力”及具体贡献，且AI工具服务协议未明确用户享有知识产权。
控制力不足：AI绘图软件的运行主要依赖算法和模型，使用者通常只需输入提示词等简单操作即可生成图片。在这一过程中，使用者对画面细节、风格等方面的控制力有限，难以像传统美术创作那样对作品进行精细把控，体现出创作者的个性和独特审美。
贡献不明确：原告难以清晰地阐述其在AI生成图片过程中的具体智力投入，如在提示词设计、参数调整等环节的创造性贡献。这使得法院难以认定其对生成结果具有符合著作权法要求的独创性贡献。
另外，AI工具服务协议的限制也是导致权利归属障碍的重要因素之一。多数AI工具的服务协议中未明确规定用户对其生成内容享有知识产权，这给原告的权利主张带来了困难。
服务协议的限制：AI工具开发者通常会在服务协议中规定，用户使用AI工具生成的内容的相关权利归属存在一定的限制条件，或者明确指出AI生成内容的知识产权归属存在不确定性。在没有明确协议约定的情况下，法院难以直接认定用户对AI生成内容享有完整的知识产权。
开发者利益的考量：AI工具的开发者投入了大量的资源进行算法开发、模型训练等，从公平角度出发，也需要考虑开发者的利益。如果服务协议未明确用户享有知识产权，那么在涉及权利归属的纠纷中，法院会更加谨慎地处理，以平衡用户与开发者之间的利益关系。

最后，我觉得关于AIGC是否是作品，或者其是否能成为作者，可以多看王迁老师的文章，论证得非常清楚。