AI生成代码时代：软著申请中的代码相似度困境与破解路径

AI生成代码时代：软著申请的新挑战

2026年，AI代码生成工具已经成为开发者日常工作的标配。从个人独立开发者到大型科技企业的研发团队，CodeLlama、Gemini Code Assist、字节跳动CodeGeeX等工具的渗透率已经超过60%。AI工具大幅提升了开发效率，能在几分钟内生成复杂的函数模块甚至完整的小型应用，但随之而来的，是软件著作权申请领域的新痛点——代码相似度问题。

软著确权的核心是证明代码的原创性与权属，而AI生成的代码往往存在“先天共性”：由于训练数据涵盖了大量公开代码库，不同开发者使用AI工具生成的同类型功能代码，可能出现高度相似的结构甚至语句。这种相似度不仅会触发版权中心的代码比对预警，还可能引发潜在的侵权纠纷——若AI生成的代码片段来自未获授权的第三方作品，开发者可能陷入无意识侵权的困境。

一、代码相似度引发的软著确权风险

根据国家版权局2025年更新的《软件著作权登记审查规范》，代码相似度超过一定阈值的申请将被要求补充材料或直接驳回。对于AI生成代码的场景，这种风险被进一步放大：一方面，AI生成的代码可能与GitHub、Gitee等平台上的公开代码高度重合；另一方面，不同开发者使用相同AI模型训练数据生成的代码，也可能出现非主观故意的相似。

更值得警惕的是，若代码相似度涉及已确权的软著作品，开发者可能面临侵权投诉。2025年国内就出现过30多起相关案例：某创业公司使用AI生成的电商后台代码申请软著，被另一家企业投诉侵权，经查证，AI生成的支付模块代码与后者2024年登记的软著代码相似度达42%，最终该创业公司不仅撤回了软著申请，还支付了一定的和解费用。

二、如何判定AI生成代码的权属与原创性

根据我国《著作权法》2024年修订案，AI生成的作品若体现了开发者的“个性化选择与创作意图”，则归开发者所有。具体到代码领域，开发者需要证明：AI生成的代码是基于自身的需求指令生成，且经过了实质性的修改与优化，而非直接复制。

例如，开发者使用AI生成了一个用户登录模块的初始代码后，对加密算法进行了自定义调整、添加了企业专属的权限校验逻辑、优化了错误提示信息，这些个性化修改就构成了原创性的核心。版权中心在审查时，会重点关注这些个性化修改部分，而非AI生成的通用框架代码。

三、合规化解代码相似度问题的实操方案

要化解AI生成代码的相似度风险，开发者需要从创作、校验、申请三个环节入手，构建完整的合规链条。

首先，在代码创作阶段，开发者应避免直接使用AI生成的代码作为最终提交版本，需进行深度个性化优化：一是调整代码的逻辑结构，比如将线性执行的代码重构为模块化结构；二是替换通用变量名、函数名，使用具有业务特色的命名规则；三是添加专属的业务逻辑，比如与现有系统的适配模块、自定义的日志记录功能。

其次，在代码校验阶段，开发者可借助专业工具完成AI代码原创性校验，通过与全球公开代码库、已确权软著代码库的比对，提前发现相似度较高的片段并进行修改。同时，要保留完整的创作过程证据，包括AI工具的使用指令记录、代码迭代的版本历史、个性化修改的注释说明等，这些材料在软著申请被要求补充证明时，将成为关键的原创性证据。

最后，在软著申请阶段，开发者应如实填写AI工具的使用情况，并附上《AI生成代码原创性声明》，明确说明AI生成代码的修改比例、个性化创作内容。遵循软著合规申请的标准流程，不仅能提高申请的通过率，还能在后续的权属纠纷中提供有力的法律依据。

四、行业新规与未来趋势

为了适应AI生成代码的发展趋势，国家版权局在2025年底发布了《AI生成作品软著申请指引》，明确了AI生成代码申请软著的材料要求、审查标准。指引中提到，开发者提交的代码中，个性化修改的比例应不低于30%，同时需提供AI工具的使用记录、代码修改的版本对比文件。

未来，软著审查的智能化程度也将进一步提升，版权中心计划在2026年下半年上线AI辅助审查系统，该系统将能更精准地区分AI生成的通用代码与开发者的个性化原创代码，提高审查效率的同时，降低误判的概率。

对于开发者而言，适应AI时代的软著确权规则，核心是强化“原创性思维”——AI工具是辅助创作的手段，而非替代原创的捷径。通过合理使用AI工具、做好个性化优化、保留创作证据，开发者既能享受AI带来的效率提升，又能顺利完成软著确权，为自己的软件作品筑牢法律保护的屏障。