AI时代的创作者困境:从卢德运动到数字维权
作者：微信文章文｜魏立舟
浙江大学光华法学院助理教授
纺织工人vs蒸汽织布机
卢德运动的经验与启示
1811年的一个寒冷冬夜，几十名纺织工人悄悄潜入英国诺丁汉郊外的一座织布厂。他们这次行动的目的就是一个，砸毁那几台刚刚安装好的蒸汽织布机！
“砰！砰！砰！”铁锤砸向机器的撞击打破了寒夜的静谧。
在这些工人眼中，正是这些冰冷、高效、永不疲倦的机器取代了他们世代相传的技艺，让他们丢掉了赖以谋生的工作。对他们而言，毁掉机器并非出于暴力发泄，而是一种绝望的抗议。
纺织工人的暴力行为快速扩散。面对愈演愈烈的“砸机潮”，英国政府并没有按照工人们的要求出台恢复传统手工艺行业的保障政策，转而祭出铁腕手段。1812年，《破坏机器法案》（Frame Breaking Act）正式生效，毁坏机器者将面临死刑；政府还动用军队维稳，导致多人被处决或流放。这次运动最终被强力弹压。
这场被称为“卢德运动”的抗争，因传说中的领袖内德·卢德（Ned Ludd）而得名。卢德主义者们并非盲目排斥技术，他们的恐惧源于对未来的担忧：机器会让他们永久失去工作。
▲ 卢德运动中的纺织工人
历史的车轮碾过。从当下回望这段历史，时间证明卢德主义者的这种担忧似乎是一种误判。
尽管经历了多次技术革命——从蒸汽机到电力，从计算机到互联网，社会整体失业率并没有因为技术进步而持续上升。相反，新技术反而催生了全新的行业和职业类型。
因此，有好事者甚至用略带嘲讽的态度指责卢德主义者的担忧为“卢德谬误”（Luddite Fallacy），用来批判那种认为“技术进步会导致永久性失业增加”的观点。
后世经济学家分析了此种现象的背后原因，虽然新技术确实会在短期内取代某些工作岗位，但从长远来看，技术进步通常会创造新的就业机会；技术发展提高了生产效率，降低了商品成本，增加了消费者的购买力，从而刺激对其他商品和服务的需求，最终创造出新的工作岗位。
既然技术发展从长期看能够惠及整体社会，于是短期的就业冲击和结构性调整就成了不得不忍受的苦痛。人们慢慢接受了这么一种似乎有点残酷的社会现实：即使个体在技术变革中遭受损害和牺牲，社会也无需为其提供向获益方主张补偿的机会。
插画师 vs AI
一场“新卢德运动"
“机器会夺走饭碗”的担忧在AI时代又一次被摆上了台面。
这次，创作者们面临与200多年前纺织工人似乎相同的困境。不同的是，这一次的“机器”不再只是取代人类从事体力劳动，而是开始克隆人类最引以为傲的创造力本身。
人与机器的冲突首先在艺术绘画领域凸显。
2023年，某平台推出AI绘图工具，用户只需输入几个关键词，就能瞬间生成特定风格的插画图像——山水、人物、表情包，信手拈来。几天之内，社交平台上到处是“AI绘师牛逼大了”的感叹。
但真正的插画师却笑不出来。他们很快发现，这个AI生成的“风格”，与他们曾在平台上发布过的原创作品在构图、色调、笔触、风格等方面高度相似。
究其原因，平台未经插画师允许将他们的原创作品作为大模型训练数据进行使用，进而根据输入的提示词就可以批量生成与插画师原创作品风格近似的画作。过去需要数年才能掌握的绘画技巧，AI在几秒钟内就能模仿得惟妙惟肖、甚至推陈出新。
如此一来，画师这个职业面临着前所未有的生存危机。据杭州某游戏公司的招聘人员透露，近几年游戏插画师的职位锐减了约70%，主要原因就在于AI插画生成的快速普及。
世界经济论坛2025年就业趋势报告也显示，受访的全球雇主认为，因为AI替代，画图设计师成了5年内下降最快的职业之一。
在这样的背景下，一场关于插画师集体维权运动在中国社交平台上兴起，几位插画师联手将平台告上了北京互联网法院，主张将其画作用于AI训练构成著作权侵权。
无独有偶，同样的故事也在在大洋彼岸上演。在美国，艺术家或者作家协会针对AI科技公司使用他人作品进行大模型训练所提起的集体诉讼也多有发生。从插画师起诉Midjourney与Stability AI，到作家协会联合起诉Meta（Llama大模型）、OpenAI（ChatGPT大模型）和Anthropic（Claude大模型），一波又一波的集体诉讼正在法庭上演。
一场AI时代的“新卢德运动”正在兴起——只不过，这一次，维权者们不再诉诸暴力，而是拿起著作权法作为武器，来捍卫自己的利益和尊严。
那么，这一次，法律的天平会倒向哪边呢？
插画师与纺织工人同命运？
卢德谬误的当代回响
用法律专业的行话来说，将他人作品用于AI大模型预训练的行为称为文本与数据挖掘（Text and Data Mining）。一般而言，此类行为涉及对他人作品的复制，因此原则上构成著作权侵权。
但不少国家基于各自的法政策考量，已通过立法明确豁免此类行为。
例如，日本在其著作权法第30条之4中规定，为信息分析目的进行的复制行为可获豁免。新加坡于2021年修订著作权法，引入了计算数据分析的例外条款。两者都为AI训练营造了极为宽松的法律环境。
欧盟则通过2019年的《数字单一市场著作权指令》，分别为研究机构和一般主体的文本与数据挖掘行为提供例外：针对服务于科学研究目的的行为（第3条），欧盟法规定了绝对豁免；对于商业目的的行为（第4条），豁免则附带条件，即著作权人可通过技术手段明确保留权利以排除适用。这反映了欧盟在保护著作权人利益与促进技术创新之间寻求平衡的谨慎态度。
相比之下，中美两大AI强国并未通过立法对这一核心问题给出明确答案，而是将决定权交由法院在具体案件中进行判断。
美国法院在2025年作出的三起有关AI训练判决中——Thomson Reuters v. Ross Intelligence、Bartz v. Anthropic、Kadrey v. Meta——总体上显示出向认定“合理使用”倾斜的趋势。
他们一般承认AI训练具有高度转化性，并认为文本和数据挖掘并没有“实质性损害了原作市场”，因此对相关复制行为持宽容态度。
然而，这种AI友好的态度附有一定条件，当AI系统仅仅是功能性地复制原有产品（如Ross案中直接替代Westlaw）或使用明显的盗版数据源时（如Anthropic部分使⽤盗版电子书训练Claude模型），法院仍会认定不构成合理使用。
中国法院在这一前沿争议问题上展现出了谨慎观望的司法态度。虽然前述插画师诉AI案早在2023年11月就在北京互联网法院正式立案受理，成为国内首例涉及文本与数据挖掘的标志性案件。但历经近两年时间，该案至今仍未迎来最终判决。
据业内消息透露，承办法院似乎更倾向于通过调解方式化解争议，而非通过司法判决为这一复杂的技术法律问题划定明确边界。更为耐人寻味的是，全国其他各级法院面对类似纠纷时亦普遍采取了回避态度。
这种集体性的司法克制，客观上为AI企业的数据挖掘行为营造了一个“事实上的合理使用"（de facto fair use）——既没有明确的法律禁止，也缺乏具体的司法指引，使得整个行业得以在这片法律灰色地带中相对自由地探索和发展。
无论在美国法院对“合理使用”原则的倾斜趋势，还是在中国法院的谨慎态度所营造出的事实上的合理使用空间，当前全球总体趋势大致偏向（尽管并非绝对）认定文本与数据挖掘并不构成侵权，呈现出很强的“AI友好”的态势。
这意味着，即便AI企业为训练其模型而使用了著作权人的作品，甚至因此导致创作者丧失工作机会，创作者也无法据此主张任何权利。
在此，本文无意技术性地拆解法院对各项构成要件的解读——法院往往借助此类技术处理，来掩藏其在相关问题上对本质利益冲突的取舍。
面对技术进步可能引发的个体利益牺牲，当前这种“AI友好”的司法立场背后，实则潜藏着一种根深蒂固的信念：个体权利理应为科技进步的宏大叙事让位。
静心思考，这种逻辑何尝不是“反卢德谬误”思维的当代翻版——既然技术变革从长远视角必将增益社会总体福祉，那么个体权利便可以、也应当作出“必要”的牺牲。
历史的轮回在这一时刻显露无疑。一言以蔽之：纺织工人不曾拥有的保护，你们插画师也休想获得！
但是，这种逻辑真的没有问题吗？
▲ 此图为DALL·E创作
请不要让插画师们流泪
将以插画师为代表的创作者与AI大模型之间的关系与纺织工人与蒸汽织布机的关系进行类比，虽然在表面上都体现了技术进步对个体生计的冲击，但二者之间存在着根本性差异。深入分析这种对比有助于我们重新审视当下法律回应文本与数据挖掘问题的正当性与合理性。
首先，AI大模型的完善本质上依赖于大规模学习他人作品，这其中创作者的独创贡献不可或缺且无法替代。
图像生成模型如Stable Diffusion、Midjourney以及备受争议的前述某平台AI插画工具，无一例外都通过爬取海量画作来训练算法，系统性地“吸收”插画师的风格、技巧和创意理念，进而生成看似原创的新内容。
国内插画界用“炼丹”这一形象词汇来指称这一过程，恰恰揭示了AI训练的本质——将创作者的心血结晶熔炼成算法的养分。
这与蒸汽织布机的发明和应用形成了鲜明对比：后者主要源于埃德蒙·卡特赖特等发明家的独立创新，并不直接依赖纺织工人的劳动输出或知识产权。
因此，二者绝非简单的历史重演——AI训练本质上涉及对创作者知识产权的系统性“挪用”，若无适当补偿机制，实质上构成了一种隐性的智力剥削。
其次，蒸汽织布机的历史轨迹正如卢德谬误所预言，从长期来看并未减少人类社会的整体就业机会，反而通过大幅提高生产效率和催生现代制造业、服务业等新兴行业实现了就业的动态平衡。然而，在AI时代，这一经典经济学理论的适用性正面临前所未有的质疑。
国际货币基金组织2023年发布的研究报告警示，AI自动化浪潮可能导致全球多达3亿个工作岗位消失，其中技能门槛相对较低的创作者群体——如插画师、平面设计师——首当其冲，而技术革新带来的巨额收益却主要流向少数科技巨头。
如果AI发展无法自动实现广泛的社会福利分配，反而进一步放大贫富差距和阶层分化，那么当下对创作者权益的保护和补偿就显得尤为迫切和必要。
既然"卢德谬误"在AI时代很有可能不再适用，那么让插画师重蹈200多年前纺织工人的覆辙，又有何公理可言？
再次，创作者群体通过法律诉讼维权并非要全盘阻碍技术发展的车轮，而是合理地寻求自己应得的补偿与尊重。
当我们审视AI公司动辄投入数千亿资金用于算力建设和模型训练时，即使为创作者提供适当的版权许可费用，也不过是九牛一毛的成本增加。将创作者的正当权利主张刻意夸大为对技术创新的根本性阻碍，这种论调既缺乏事实依据，也暴露出某些利益集团的偏颇立场。
想象一下那些在深夜伏案创作的自由创作者，他们的每一笔线条、每一抹色彩都可能成为AI算法学习的素材；那些怀揣艺术梦想的青年画师，眼看着自己的创意精华被算法悄无声息地吸收和重构，如今却不得不搁置画笔，转身在培训机构里靠教小朋友涂鸦来勉强糊口。
这些创作者不应该成为技术进步的无声牺牲品，他们的劳动价值理应得到法律的确认和市场的回报，他们的创作尊严理应受到社会的尊重和保护。
诚然，我们需要为AI技术的发展在制度上松绑，但这种“松绑”指的是减少那些不合时宜的繁冗监管，而非无视创作者的基本权利。
正如坊间那句颇具调侃意味的话所说——我们要不惜一切代价发展AI，但创作者的权利不能成为这“一切代价”中的那份牺牲的“代价”。
探索一条AI时代的价值分配之路
冷静反思，将文本与数据挖掘行为的处理完全交由司法机关，恐怕并非明智之举。
受制于法律条文的刚性框架，法院面临的本质上是一道非此即彼的单选题：要么认定构成著作权侵权，从而给AI预训练套上难以挣脱的法律枷锁；要么判决其属于合理使用范畴，却将创作者的切身利益抛诸脑后。
这种二元对立的裁判逻辑，无论倒向哪一边，都难以在技术革新与权利保护之间，寻觅到那个既能推动创新又能兼顾公平的微妙平衡点。
更为妥当的解决路径应当是通过立法构建系统性的制度框架，比如建立法定许可制度，确保AI企业可以无需权利人授权便能对相关作品进行预训练，同时通过设计收益分享机制，让创作者能够分享技术进步的红利。
诚然，可能有批评者担忧这种收益分享机制会重蹈传统集体管理组织的覆辙——分配效率低下、官僚主义盛行、透明度不足等痼疾长期存在。但这种担忧往往源于法律人的固有偏见，他们虽然能够敏锐地识别现有制度的弊端，却缺乏对技术发展的前瞻性洞察。
也许，AI时代完全可以孕育出我们现在尚未设想的技术方案，催生更加精准、透明、高效的收益分享机制。
更重要的是，立法的核心使命在于确立基本的分配原则，而具体的实施方案完全可以交由市场去探索优化。一旦法律明确了创作者的收益分享权利，市场就会自发寻找最有效率的分配模式。在AI技术的助力下，我们也许能够摸索出一套更加成熟、平衡的解决方案。
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