人工智能版权侵权争议中的代表性诉讼和解协议：基于美国的比较反思
计算机与社会
2026-01-27 v1
摘要
由生成式 AI 训练引发的高密度、去中心化的版权冲突需要超过临时解决方案的结构性治理工具。本文认为，代表性诉讼和解协议提供了一种独特的制度优势。除了减少与“反共同体悖论”相关的交易成本之外，这些协议还产生了市场可见的证据，即定价信号和许可实践，验证了公正使用第四因素中的“潜在市场”。这一现象构成了程序性市场制造。通过对美国 Bartz 诉讼和解方案的比较分析，本研究揭示了双重动机：表层的风险规避和救济锁定，以及更深层的构建训练许可市场的逻辑。在中国法律语境下，这类协议的可行性不在于复制外国模式，而在于建立三个解释机制：扩大“相同类别”索赔的功能性定义；采用用于不确定类成员身份的混合注册/确认系统；将《民事诉讼法》第 57 条第 3 款的“同意”要求转化为可受司法审查的可撤销选择权。
引用
@article{arxiv.2601.17631,
title = {Representative Litigation Settlement Agreements in Artificial Intelligence Copyright Infringement Disputes: A Comparative Reflection Based on the U.S},
author = {Chanhou Lou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17631},
year = {2026}
}