人工智能生成内容（AIGC）的商标保护与可注册性初探

随着人工智能技术的迅猛发展，人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称AIGC）已渗透到文学、艺术、音乐、设计、代码乃至商业文案等众多创造性领域。从DeepDream生成的迷幻图像，到GPT系列模型撰写的文章、小说，再到DALL-E、Midjourney等工具创造的视觉艺术作品，AIGC的产出在数量、质量及应用广度上不断突破。这一趋势在带来生产力革命的同时，也对现有的知识产权法律体系，特别是商标法律制度，提出了全新的挑战。商标，作为区分商品或服务来源的商业标识，其核心功能在于识别与保证。当AIGC本身成为商品或服务的一部分，或者被用于生成、设计商标标识时，一系列关于其可保护性、可注册性以及权利归属的复杂问题便随之浮现。

一、 AIGC作为商标标识的可注册性：独创性与显著性的双重审视

商标注册通常要求标识具有“显著性”，能够起到区分来源的作用。各国商标法普遍拒绝注册缺乏显著性的通用名称、描述性词汇等。当我们将AIGC的产出——一段AI生成的文字、一幅AI绘制的图案、一段AI谱写的旋律——作为商标申请注册时，首先需要审视其是否具备作为商标所需的“显著性”。这与版权法中对作品“独创性”的要求虽有交集，但侧重点不同。

1. 显著性分析：商标的显著性可以是固有的，也可以通过使用获得（第二含义）。对于AIGC生成的标识，其固有显著性的判断与传统人类创作的标识并无本质区别。例如，一个由AI生成的、高度抽象且与所指定商品无关的图形，很可能被认为具备固有显著性。关键在于，该标识是否能够起到识别来源的作用，而非其生成过程是否有人类参与。然而，如果AIGC被用于生成大量描述商品功能、成分或特点的标识（例如，AI生成一个非常写实的“咖啡豆”图片用于咖啡商标），则该标识很可能因缺乏固有显著性而被驳回，除非申请人能证明该标识经过使用已获得第二含义。

2. 独创性问题的潜在影响：虽然商标注册不直接要求“独创性”，但AIGC产出的“独创性”争议可能间接影响其注册。例如，在一些司法管辖区，如果某个标识被认为仅仅是通用或常规的计算机生成结果，缺乏任何“人类智慧的火花”或“创造性选择”，审查员或法院可能在判断其显著性时更为严格，或倾向于认为其属于公共领域的素材，从而拒绝注册或宣告无效。特别是在涉及版权与商标交叉保护的情形下（如一个具有版权的美术作品同时作为商标注册），AIGC的版权状态不确定性可能会波及商标的稳定性。

3. 功能性原则的限制：对于由AIGC生成的三维形状、颜色、声音等非传统商标，还需警惕“功能性原则”。如果AIGC生成的商品形状或特征主要是功能性的（例如，AI优化设计出的最符合空气动力学的外形），即使具有显著性，也可能因具有实用功能而被禁止注册为商标。

二、 AIGC在商标生成与设计过程中的角色与法律影响

AIGC更常见的应用场景是作为工具，辅助人类进行商标的创意、设计和筛选。这引发了新的法律思考。

1. “作者”或“设计者”的界定：当商标申请人利用AIGC工具生成数百个标识方案，并从中筛选、修改后确定最终申请图样时，谁是该商标标识的“创造者”？从商标法实践看，商标权通常归属于申请人/注册人，法律一般不过问标识的具体创作过程。因此，即使AIGC在生成环节贡献巨大，只要最终提交的标识符合注册条件，并由申请人主张权利，通常不影响注册。然而，在后续可能出现的版权争议或虚假声明（如声称完全由人类创作）中，生成过程可能成为证据。

2. 近似风险与批量生成：AIGC能够快速生成海量标识，这既提高了设计效率，也带来了新的风险。如果不同主体使用相同或相似的AIGC模型和提示词，可能独立生成高度近似的标识，导致无意中的“撞车”。这增加了商标检索和审查的复杂性。审查员需要更加警惕，判断两个AI生成的标识之间是否存在混淆可能性。同时，这也对商标申请人的尽职调查提出了更高要求，在使用AIGC工具后，仍需进行充分的市场和商标数据库检索，以避免侵犯他人在先权利。

3. 欺骗性与道德条款：如果一件商标完全由AIGC生成，但申请人在商业活动中刻意隐瞒这一事实，并宣传其为“大师手工设计”、“独一无二的人类艺术结晶”，是否构成商标法或消费者保护法下的欺骗性标志或虚假宣传？这触及了商标的“诚实信用”原则。虽然目前直接因此驳回商标注册的案例罕见，但在异议、无效程序中，这可能成为攻击理由。如果AIGC生成的标识包含有害、歧视性内容或违反公序良俗，各国商标法中的绝对禁止条款（如我国《商标法》第十条）将直接适用，不予注册并禁止使用。

三、 AIGC相关商品与服务的商标注册：分类与描述挑战

AIGC技术本身也催生了新的商业模式和服务类型，需要在商标注册的国际分类（尼斯分类）中找到恰当位置。

1. 核心服务类别：提供AIGC生成工具、平台或服务（如OpenAI的ChatGPT、DALL-E API服务）通常可归入第42类“科学技术服务”中的“软件即服务（SaaS）”、“平台即服务（PaaS）”、“计算机编程”、“软件设计和开发”等服务项目。提供基于AIGC的定制化内容创作服务（如AI文案撰写、AI logo设计服务）也可能落入第42类或第35类“商业经营、管理和组织咨询服务”中的“广告服务”、“市场营销”等。

2. AIGC产出作为商品：如果企业将AIGC生成的数字艺术品、音乐片段等作为可交易的数字商品（如NFT形式），其商标注册分类可能涉及第9类“可下载的数字商品”、第41类“娱乐服务”或第16类“印刷出版物”等，具体取决于商品的表现形式和法律定性。这是一个快速演变且尚未完全明确的领域。

3. 描述难题：在申请书中如何清晰、准确地描述与AIGC相关的商品或服务，对申请人和审查员都是挑战。使用过于宽泛或模糊的术语（如“提供人工智能生成内容”）可能导致驳回。申请人需要更精确地描述，例如“通过人工智能技术提供定制化文本内容创作服务”。

四、 权利归属与侵权责任：模糊地带的困境

一旦AIGC生成的标识获得商标注册，围绕其产生的权利归属和侵权纠纷将更为复杂。

1. 权利归属的初始确认：商标权原则上归属于注册人。但若AIGC生成标识的过程涉及第三方模型、训练数据或平台，可能引发潜在争议。例如，员工使用公司的AIGC工具生成的商标，其权利属于员工还是公司？用户使用在线AIGC平台（其服务条款可能规定平台对产出享有部分权利）生成的标识用于商标注册，是否构成有权处分？这些都需要通过合同（如用户协议、雇佣合同）事先明确约定。

2. 侵权判定中的“来源混淆”：商标侵权的核心是“混淆可能性”。当被控侵权标识也是由AIGC生成时，判断其与注册商标是否构成近似、是否会引起消费者混淆，标准与传统案件是否相同？有观点认为，如果消费者知晓某类标识很可能源自AIGC（例如，某种特定风格的AI绘画），他们可能更少地将该标识与某个特定商业来源相联系，从而降低混淆的可能性。但这需要市场调查和证据支持。

3. AIGC作为侵权工具：更棘手的情形是，侵权人利用AIGC工具，故意生成与知名商标高度近似的标识（例如，输入“生成一个与某驰名商标风格类似但不同的logo”），用于攀附商誉。这种行为的主观恶意判断、侵权内容的生成速度与规模，都对商标权人的监测和维权行动提出了前所未有的挑战。同时，AIGC平台的提供者是否应承担间接侵权责任，也将成为司法实践的新课题。

五、 国际视野与制度应对

不同法域对AIGC相关的商标问题开始展现出不同的关注点和处理思路。

1. 主要司法管辖区的动态：目前，美国专利商标局（USPTO）、欧盟知识产权局（EUIPO）等主要机构尚未出台专门针对AIGC商标申请的审查指南。它们主要依据现有的商标法律原则和判例进行处理。但USPTO已就人工智能与知识产权政策广泛征求公众意见，其中包含商标问题。世界知识产权组织（WIPO）也在持续关注和讨论相关议题。

2. 制度回应的可能方向：

审查实践的调整：商标局可能需要更新审查手册，指导审查员如何处理AIGC生成的标识，特别是在显著性、功能性、欺骗性判断方面提供更具体的指引。

申请信息的披露：未来是否可能要求商标申请人在申请时披露标识是否由AIGC生成、以及所使用的工具或模型？这类似于版权领域的披露要求，旨在增加透明度，便于审查和后续争议解决。但这涉及申请成本、隐私和商业秘密保护等多重考量。

分类表的更新：尼斯分类可能需要增加或细化与AIGC直接相关的商品和服务项目，以适应产业发展。

强化合同与自治：在立法和司法明确之前，通过用户协议、服务条款、权利转让合同等自治性文件明确AIGC生成内容的权利归属和使用规则，将是至关重要的风险防范措施。

结语

人工智能生成内容（AIGC）的兴起，正在商标法的平静湖面投下石子，涟漪扩散至注册性、设计过程、分类实践、权利归属与侵权责任等多个维度。当前，传统商标法原则仍具有基本的适应性和解释空间，AIGC并未从根本上颠覆商标的“显著性”核心和“防混淆”宗旨。然而，它确实在各个环节引入了新的变量和不确定性，放大了某些原有问题（如独创性对显著性的潜在影响、功能性判断），也催生了全新问题（如批量生成导致的近似风险、作为侵权工具的效能）。

面对挑战，法律制度的回应需要保持审慎与开放的平衡。一方面，应避免过度反应，仓促立法可能抑制技术创新和商业应用；另一方面，商标主管机构、法院和从业者必须积极关注技术发展，通过更新审查指南、形成司法判例、完善合同范本等方式，逐步厘清边界，为市场提供可预期的法律环境。对于市场主体而言，在享受AIGC带来的商标创意和运营效率红利时，务必增强法律风险意识，进行充分的检索、披露和合同安排，确保商标资产的合法性与稳定性。AIGC与商标法的互动，将成为观察技术与法律协同演进的一个生动范本，其发展值得持续关注与深入探讨。

人工智能生成内容（AIGC）的商标保护与可注册性初探由商标转让提供