随着生成式人工智能技术的广泛应用，AI绘画成果不断涌现，AI生成物的属性问题成为生成作品在网络环境中极易被复制、转载或篡改，本文以肯定AI 绘画生成物在符合《著作权法》规定的作品构成要件就属于作品为前提，转向另一重要议题：侵害生成作品的行为样态以及责任承担。研究生成作品的侵权责任类型与规制路径，对于完善著作权保护体系、规范生成式人工智能的应用具有重要意义。

　　按照行为人是否利用 AI 绘画实施侵权行为，生成作品的著作权侵权行为主要表现为两类：非法利用与重复生成。

　　非法利用，是指 AI 绘画生成作品的著作权人之外的其他任何人，未经著作权人同意，擅自利用 AI 绘画生成作品，侵害生成作品著作权的侵权行为。这类行为与传统著作权侵权规制路径一致，司法实践也已有确认。

　　重复生成则是指 AI 绘画法律关系的提供者、设计者利用其 AI 绘画工具，再次生成与利用者先前生成作品近似或者相同的作品予以使用，侵害生成作品著作权的侵权行为。这类行为责任主体范围较小，着重于强调利用AI绘画实施侵权行为。同时构成侵权与违约。考虑到算法“黑箱”等原因带来的举证困难，适用过错推定原则更为适宜，由平台方举证证明无过错，否则承担责任。

　　在侵权责任构成方面，沿用违法行为、损害事实、因果关系和过错的框架。非法利用的违法性源于对著作权不可侵义务的侵犯；重复生成则因违反合同义务和法定义务而具备违法性。两类行为都可能造成署名权、复制权、改编权、传播权等的受损。因果关系的认定与传统作品侵权一致，强调行为与损害之间的直接联系。在过错层面，非法利用由权利人证明侵权人的过错；重复生成则适用推定存在过错，更有利于保护著作权。

　　在责任承担方面，包括财产损害赔偿、惩罚性赔偿，也包括人格权受损情形下的精神损害赔偿。同时，非财产性救济如停止侵害、赔礼道歉、消除影响及申请禁令，均可根据案件具体情况适用，以形成较为完整的救济体系。

　　综上，本文提出“非法利用”与“重复生成”的二元分类，明确区分了生成作品侵权与传统人类作品侵权的差异，为司法裁判提供了分析框架。在归责原则上强调差异化适用，非法利用适用过错责任，重复生成适用过错推定，从而平衡各方的利益。在责任承担上强调财产、精神与行为救济的并行适用，使现有的系统化责任体系适应于人工智能案件。不仅在理论层面丰富了人工智能与著作权法的研究内容，也为司法实践处理生成式人工智能纠纷提供了可操作性的参考。

　　文章全文：非法利用与重复生成：AI 生成作品著作权侵权行为与责任