AI技术正深刻重塑着人类文化领域的生产生活方式，已然把版权治理从纸面议题推到产业与司法实践最前线。仅遵循老办法追不上技术迭代的速度，要想真正破局，就不能只盯着单一环节孤立施策，要以系统思维对AI版权问题进行全链条治理。总体而言，需秉持“前松后紧”的理念。

首先是上游模型训练的定性，现阶段应站在国际竞争与产业政策理论高度，在立法层面有条件地将AI模型训练纳入合理使用制度，为我国AI相关产业的发展及其国际竞争力的提升提供制度保障；长期来看，高品质AI模型训练离不开高品质自然人内容创作，应坚持动态的利益平衡理论，认真研究是否给版权人创设“AI数据训练权”并在现阶段为其设置“静默期”。其次是中游内容生成的定位，应坚持激励理论赋权。若生成内容未侵犯他人版权，为防止对狭义著作权的传统原理、制度与概念形成冲击，应创设生成式AI指令输入者权这一新型邻接权，以培育AI指令输入产业及相关产业。最后是下游侵权内容传播的归责，应区分AI研发者、部署者、用户以及传播平台，根据著作权法侵权认定规则与民法典多数主体侵权制度规范，结合个案场景作类型化讨论，判定不同主体行为的关系样态，实现精细化归责。

需要强调的是，由于侵权AI短剧生产传播的商业模式存在差别，当侵权AI短剧叠加算法推荐技术造成版权侵权问题时，不同模式下平台的角色和法律责任不能一概而论。比如要区分研发平台、部署平台与侵权内容传播平台，三者既可能同一，也可能分离。若传播平台的用户在其他研发或部署AI的平台生成侵权AI短剧，继而在该平台借助其算法推荐功能传播，且该侵权AI短剧已在该平台达到大规模全网推送程度，很可能符合“红旗规则”（指侵权事实显而易见，如同红旗般飘扬，网络服务提供者应采取必要措施，不能一概以不知道或者未接到侵权通知为由免除自己应尽的注意义务）的适用条件。当有证据证明平台对侵权AI短剧的传播进行流量倾斜，而平台不能通过算法解析证明此种流量倾斜的合比例性，应认定其有主观过错，构成帮助侵权。宏观上而言，我认为，应坚持“事前预防—事后追责”的治理路径。事前预防层面，在科技向善理念下，倡导技术治理，在根源上防止AI、算法推荐等技术沦为侵权工具；在行业自治理念下，引导相关行业形成自治规范。事后追责层面，优化完善与细化损害赔偿认定的规则与方法，积极探索临时禁令与惩罚性赔偿制度的适用，提高侵权成本，形成制度威慑。

（作者系国家社科基金重大项目“人工智能驱动创作背景下的著作权法研究”首席专家、中国政法大学民商经济法学院教授）