北京知识产权法院认定，经数据训练和优化形成、具有竞争优势的 AI 模型结构与参数可构成反不正当竞争法保护的竞争利益；在案证据支持被告不当使用抖音相关模型。
60-second file / 60 秒案卷
先把案件骨架讲清楚
永久案情与每日更新分开；一条新报道不会重写整份案卷。
当前为“已裁决”；主要程序处于上诉。
该案展示了 AI 模型资产在不满足著作权或商业秘密要件时可能获得的有限竞争法保护，同时保留对一般条款过度扩张的约束。
Case background / 案情背景
谁做了什么，争议如何进入法律程序
抖音在 2020 年上线“变身漫画”特效。B612 随后上线“少女漫画”等相近特效。原告主张被告不当取得并使用其模型结构、参数，造成产品替代和流量分流；安卓端和 iOS 端形成两个并行案卷。
案涉 AI / 行为
把人物照片转换为漫画风格图像的深度学习模型
被挑战的行为
未经许可直接使用具有高度对应结构和参数的 AI 模型并上线竞争性特效。
主张的损害
前期训练投入和模型带来的竞争优势被不当利用，造成产品替代和流量分流。
程序起点
北京市朝阳区人民法院一审后，两个移动端并行案卷进入北京知识产权法院二审。
可追溯背景节点
- 程序事实 Claim 已确认
北京知识产权法院于 2023 年 11 月 24 日受理相关上诉。
- 事实认定 Claim 已确认
法院依据模型网络结构、卷积层及参数比对等证据，认定被诉模型与抖音“变身漫画”模型存在高度对应关系。
- 裁判结论 Claim 已确认
法院认定，投入数据训练和优化形成、能够带来市场竞争优势的 AI 模型结构和参数，可以成为反不正当竞争法保护的竞争利益。
Questions presented / 核心争议
问题、立场与法院回答分开
“尚未回答”不是遗漏：它说明公开裁判尚未解决该问题。
竞争法 已有回答
模型结构与参数是否构成竞争利益
不满足特定知识产权要件的 AI 模型资产，能否由反不正当竞争法一般条款保护？
一般条款保护的是合法投入形成且具有市场价值的竞争利益，不是创造新的绝对权。
模型由大量数据、算力和调优投入形成，直接复制破坏公平竞争。
立场证据链
- 裁判结论 Claim 已确认
法院认定，投入数据训练和优化形成、能够带来市场竞争优势的 AI 模型结构和参数，可以成为反不正当竞争法保护的竞争利益。
主张模型结构、参数不属于原告可排他控制的法定知识产权客体。
立场证据链
- 裁判结论 Claim 已确认
法院没有按原告提出的著作权路径保护案涉模型，而以反不正当竞争法一般条款评价被诉使用行为。
法院 / 机构是否回答
法院结合训练投入、模型性能和市场优势，确认案内竞争利益。
法院处理相关 Claim
- 裁判结论 Claim 已确认
法院认定，投入数据训练和优化形成、能够带来市场竞争优势的 AI 模型结构和参数，可以成为反不正当竞争法保护的竞争利益。
- 裁判结论 Claim 已确认
法院没有按原告提出的著作权路径保护案涉模型，而以反不正当竞争法一般条款评价被诉使用行为。
商业秘密 已有回答
如何证明模型被复制使用
没有源代码直接自认时，结构和参数相似证据能否支持不当使用推断？
模型同源性需要结合技术比对、接触可能性和独立开发解释。
高度一致的层级结构和参数不可能由独立开发偶然形成。
立场证据链
- 事实认定 Claim 已确认
法院依据模型网络结构、卷积层及参数比对等证据，认定被诉模型与抖音“变身漫画”模型存在高度对应关系。
模型相似可能来自相同任务、公开架构或独立训练。
立场证据链
- 事实认定 Claim 已确认
法院依据模型网络结构、卷积层及参数比对等证据，认定被诉模型与抖音“变身漫画”模型存在高度对应关系。
法院 / 机构是否回答
法院采纳网络结构、卷积层和参数高度对应等组合证据。
法院处理相关 Claim
- 事实认定 Claim 已确认
法院依据模型网络结构、卷积层及参数比对等证据，认定被诉模型与抖音“变身漫画”模型存在高度对应关系。
著作权 已有回答
著作权与竞争法的边界
模型结构和参数能否按计算机软件或其他作品保护？
模型技术资产的价值不自动等于著作权法上的独创表达。
主张模型应获得法律保护，并以多种权利基础提出请求。
立场证据链
- 裁判结论 Claim 已确认
法院认定，投入数据训练和优化形成、能够带来市场竞争优势的 AI 模型结构和参数，可以成为反不正当竞争法保护的竞争利益。
竞争法保护不等于承认模型本身为著作权作品。
立场证据链
- 裁判结论 Claim 已确认
法院没有按原告提出的著作权路径保护案涉模型，而以反不正当竞争法一般条款评价被诉使用行为。
法院 / 机构是否回答
案内著作权路径未获支持，法院转而审查竞争利益和行为不当性。
法院处理相关 Claim
- 裁判结论 Claim 已确认
法院没有按原告提出的著作权路径保护案涉模型，而以反不正当竞争法一般条款评价被诉使用行为。
- 裁判结论 Claim 已确认
法院认定，投入数据训练和优化形成、能够带来市场竞争优势的 AI 模型结构和参数，可以成为反不正当竞争法保护的竞争利益。
Decision desk / 裁决与理由
结果不等于无限外推
裁决只按官方文书或法院发布材料记录；上诉与适用范围单独标注。
说服性
驳回上诉，维持原判。
- 案内模型结构和参数构成反不正当竞争法保护的竞争利益。
- 被诉直接使用行为违反商业道德并造成竞争损害。
- 著作权请求未获支持。
- 模型由实质投入训练、优化并形成市场优势。
- 技术比对显示结构和参数高度对应，结合其他证据足以认定不当使用。
维持一审停止不正当竞争、赔偿损失及合理费用的责任安排；并行案件分别裁判。
普通二审民事判决，仅具说服性；竞争法结论依赖合法投入、市场价值、复制证据和行为不当性，不创设模型绝对权。
上诉状态：二审终审，公开材料未见再审裁判。
Research views / 学界怎么看
给争议提供框架，不制造“共识”
论文可关联多个案件，但全站只存一份；其存在不改变案件程序状态。
模型结构与参数是否构成竞争利益
同行评审 描述性 关联度 85%
通过预测 API 提取机器学习模型
Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs
实证展示攻击者如何利用预测接口恢复模型参数或近似模型行为，并分析查询成本、模型类型和防护限制。它可解释模型复制的技术路径，但不能证明任何被告实施了提取。
技术背景解释模型参数或功能如何可能经由接口被提取，为模型复制证据和防护争议提供技术背景，但不证明个案发生提取。 本次规则匹配仅使用本争点文本及其引用主张，命中 1 个确定性争点词；AI 作用分面只用于候选召回。
如何证明模型被复制使用
同行评审 描述性 关联度 90%
通过预测 API 提取机器学习模型
Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs
实证展示攻击者如何利用预测接口恢复模型参数或近似模型行为，并分析查询成本、模型类型和防护限制。它可解释模型复制的技术路径，但不能证明任何被告实施了提取。
技术背景解释模型参数或功能如何可能经由接口被提取，为模型复制证据和防护争议提供技术背景，但不证明个案发生提取。 本次规则匹配仅使用本争点文本及其引用主张，命中 2 个确定性争点词；AI 作用分面只用于候选召回。
著作权与竞争法的边界
学术评论 / 报告 描述性 关联度 85%
生成式 AI 遇上版权法
Generative AI Meets Copyright
概述生成式 AI 训练与输出引发的版权诉讼路径，强调合理使用是逐案判断，正在进行的案件会同时影响开发者、部署者和普通使用者。
法理背景用于概览生成式 AI 版权诉讼的主要请求与尚未形成定论的合理使用问题。 本次规则匹配仅使用本争点文本及其引用主张，命中 1 个确定性争点词；AI 作用分面只用于候选召回。
News & analysis / 新闻与专业观察
报道事实与作者判断分别看
付费材料只保存公开元数据、本站短摘要和深链，不抓取或托管全文。
专业评论
如何证明模型被复制使用混合观点
AI 透明规则面临的商业秘密难题
New AI Transparency Rules Have a Trade Secrets Problem
文章说明模型权重、架构、训练数据、系统提示和安全测试方法可能同时具有商业秘密属性，并分析安全透明义务与保密利益之间的制度张力。
为何关联： 用于解释模型权重、架构、训练数据和测试方法如何满足商业秘密要件，以及保密与透明之间为何需要分别审查。 本次规则匹配仅使用本争点文本及其引用主张，命中 2 个确定性争点词。
查看来源登记 ↓专业评论
著作权与竞争法的边界混合观点
AI 造成知识产权损害时，责任如何分配
AI Liability for Intellectual Property Harms
文章分别分析未经许可训练、近似输出、版权管理信息、商标和形象商业利用，强调开发者、部署者与用户的责任不能用一个统一答案概括。
为何关联： 用于比较生成式 AI 供应链中训练复制、近似输出、元数据去除、商标和公开权的不同责任入口。 本次规则匹配仅使用本争点文本及其引用主张，命中 2 个确定性争点词。
查看来源登记 ↓Professional file / 专业档案
程序与裁决效力
普通中国民事案例统一显示为“说服性”；指导性案例另作制度标签，不翻译为英美法上的 binding precedent。
上诉 已裁决
“变身漫画特效”不正当竞争纠纷案（安卓端二审）
- 正式编号
- （2023）京73民终3802号
- 法院 / 机构
- 北京知识产权法院
- 程序类型
- civil-litigation
- 裁决效力
- 说服性
- 程序锚点日期
- 2023年11月24日
上诉 已裁决
“变身漫画特效”不正当竞争纠纷案（iOS 端二审）
- 正式编号
- （2023）京73民终3803号
- 法院 / 机构
- 北京知识产权法院
- 程序类型
- civil-litigation
- 裁决效力
- 说服性
- 程序锚点日期
- 2023年11月24日
Case timeline / 程序时间线
只放直接案件材料
-
最高人民法院发布反不正当竞争典型案例
最高人民法院将“变身漫画特效”案列入 2025 年反不正当竞争典型案例。
-
二审维持模型竞争利益保护结论
北京知识产权法院驳回上诉、维持原判，以反不正当竞争法保护案内模型结构和参数形成的竞争利益。
-
北京知识产权法院受理上诉
一审判决后，双方争议进入北京知识产权法院二审。
Claim ledger / 证据主张账本
事实、指控与结论分开写
每条主张保留材料 ID；投诉状不会被升级为事实认定。
程序事实已确认截至 2023年11月24日
北京知识产权法院于 2023 年 11 月 24 日受理相关上诉。
事实认定已确认截至 2025年3月31日
法院依据模型网络结构、卷积层及参数比对等证据，认定被诉模型与抖音“变身漫画”模型存在高度对应关系。
裁判结论已确认截至 2025年3月31日
法院认定，投入数据训练和优化形成、能够带来市场竞争优势的 AI 模型结构和参数，可以成为反不正当竞争法保护的竞争利益。
裁判结论已确认截至 2025年3月31日
法院没有按原告提出的著作权路径保护案涉模型，而以反不正当竞争法一般条款评价被诉使用行为。
程序事实已确认截至 2025年3月31日
二审驳回上诉、维持原判；并行案件分别裁判，案内一审责任安排继续有效。
程序事实已确认截至 2025年9月9日
最高人民法院于 2025 年 9 月 9 日将（2023）京73民终3802号列为反不正当竞争典型案例。
Source register / 来源登记
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AI 造成知识产权损害时，责任如何分配 ↗
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请指出具体句子并尽量附上可核验链接。提交只用于纠错，不会公开展示。