AIGC（人工智能生成内容）技术的迅猛发展正深刻重塑着内容创作与传播的生态，同时也为知识产权保护与治理带来了前所未有的挑战。当前知识产权治理面临的核心困境在于AIGC作品的可版权性认定、权利归属界定、侵权责任划分以及传统治理模式与新技术之间的适配性矛盾。根据我国著作权法，作品需为具有“独创性”并能以一定形式表现的“智力成果”，而AIGC的生成过程中既有用户的提示词输入、参数调整等智力投入，也包含AI模型自身基于算法的“黑箱”式内容生成，这导致其“独创性”和“智力成果”属性在学术界与司法界存在广泛争议。例如，美国版权局明确要求作品必须体现人类创造力，拒绝为完全由AI生成的内容进行版权登记；而中国司法实践则相对开放，如北京互联网法院在“AI文生图”案中，认定用户通过提示词和参数调整体现了智力投入，从而承认了图片的作品属性。此外，AIGC技术降低了侵权门槛，其能够轻松模仿特定艺术风格或IP形象，生成与原创作品实质性相似的内容，且侵权行为往往具有隐蔽性、跨境性和规模化特征，使得溯源取证和维权成本显著增加。治理的复杂性还体现在训练数据的使用上，AI模型在训练阶段可能大量“投喂”受版权保护的材料，这既涉及数据来源的合法性问题，也挑战了传统著作权法中的“合理使用”原则边界。

为应对上述挑战，中国的立法、司法和行政机构已开始构建多层次治理框架，其核心趋势是强调人类在AIGC创作过程中的创造性贡献，并逐步细化各方责任。在法律规范层面，国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确要求服务提供者使用具有合法来源的数据训练模型，不得侵害他人知识产权。自2025年9月1日起施行的《人工智能生成内容标识办法》进一步明确了AIGC的身份标识义务，以保障公众知情权并便于溯源监管。在司法实践中，中国法院通过典型案例逐步形成裁判规则，例如苏州市中级人民法院和广州互联网法院的判决均指出，如果用户仅输入简单指令（如“画一只猫”），生成内容难以构成作品；但若通过增补提示词、调整参数、后期润色等方式对生成结果进行了实质性控制和个性化表达，则该内容可因体现用户智力贡献而受著作权法保护，其权利通常归属于使用者。此外，上海市知识产权局等地方机构正积极探索数据知识产权登记存证等先行先试政策，通过区块链等技术手段为AIGC提供权利归属证明，助力纠纷高效解决和数据要素流通。

有效的AIGC知识产权治理必须依赖技术、法律与行业自律的协同共治，其中技术手段扮演着日益重要的角色。在技术防护层面，数字水印技术可作为AIGC的确权与溯源工具，通过在生成内容中嵌入不易察觉的标识信息，能够在发生侵权纠纷时快速追踪内容来源和版权归属。针对模型训练中的数据侵权风险，可加强数据脱敏与敏感数据识别技术的研发，在保障信息安全的前提下促进数据合法利用。对于模型自身可能存在的漏洞（如数据漂移）以及可能遭受的网络攻击（如数据投毒），则需要通过多模态对齐技术、模型性能持续评估程序、对抗训练等技术手段进行防御和修复。从行业自律与平台责任角度看，AIGC服务提供者需履行合理的注意义务，采取内容过滤、侵权监测等技术措施，并优化用户协议以明确版权归属约定（但需遵循公平原则）。平台应逐步从事后被动的“通知-删除”转向事前主动的内容过滤与版权审查，利用AI技术构建侵权监测系统，特别是对“切片类”视频等明显侵权类型加强监管。创作者或用户则应提升版权意识，在利用AIGC工具时留存提示词、参数设置、修改记录等体现创造性贡献的过程证据，以便在维权时完成举证责任。

面向未来，AIGC知识产权的保护与治理需在动态调整中寻求创新激励与权益保障的平衡，这有赖于法律制度的持续完善、国际合作的深化以及多元共治生态的构建。立法层面需持续关注技术迭代，适时修订著作权法及相关实施条例，进一步厘清“合理使用”的边界（特别是针对AIGC训练数据的使用），并探索针对AI生成内容的特殊登记或备案制度。同时，应鼓励建立版权许可与利益分配新机制，例如研究设立“知识产权贡献者基金”的可行性，以合理回报在AIGC产业链中贡献智慧的自然人。国际协作也至关重要，中国应通过世界知识产权组织（WIPO）等平台积极参与AI相关知识产权国际规则的制定，分享中国在数据知识产权登记、AIGC标识等领域的实践经验，以应对跨境侵权挑战。最终目标是构建一个法律规范、技术赋能、行业自律、公众意识提升相结合的综合治理体系。此举不仅能有效遏制AIGC领域的知识产权侵权行为，更能为人工智能产业的长远健康发展营造稳定、公平、可预期的制度环境，最终实现保护创作者权益、促进知识共享、激发文化创新的多元共赢格局。